
AIを活用した画像認識の得意・不得意分野・企業導入での課題と対応策は?
AIによる画像認識技術が急速に発展する中、多くの企業がコスト削減や業務効率化を目指してその導入を検討しています。しかし、AIには得意分野と不得意分野があり、導入...
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AIによる画像認識技術が急速に発展する中、多くの企業がコスト削減や業務効率化を目指してその導入を検討しています。しかし、AIには得意分野と不得意分野があり、導入...
デジタル技術、通信技術が発達したことで、近年データ分析の重要性が高まっています。なかでもマーケティング領域でのデータ分析に力を入れている企業は年々増加しています...
日々蓄積されていく膨大なデータを正しく分析して、高度な経営判断や新商品や新事業の戦略立案、競合分析、既存サービスの改善の判断基準にする企業が増えています。 本記...
ドイツからの発信で「インダストリー4.0」が提唱されたことをきっかけに、日本でもIoTやAI技術を活用した「スマートファクトリー」が注目を集めています。スマート...
AI(人工知能)が読み込んだ画像を認識して処理を行うためには、その読み込んだ画像が何であるのかをAIが理解する必要があります。この画像認識を行うために、AIにと...
従来のガラス外観検査(目視やルールベース)では、微小欠陥の見逃しや判定のばらつき、熟練者不足といった課題 AI(特にディープラーニング)を活用することで、これら...
従来の溶接検査は、熟練者不足や人的要因によるばらつき、検出困難な欠陥といった課題を抱えており品質確保と効率化の両立が難しくなっている。 AI技術(特に画像認識)...
はんだ付け検査には目視、AOI、X線、AIなど多様な方法が存在し、それぞれにメリット・デメリットがある AIによる外観検査は、従来の検査方法の課題(見逃し、過検...
「人流データってどう使えばいいの?」 「店舗ビジネスでなければ人流解析は関係ないんじゃ?」 まだまだ、上記のような悩みを抱えている企業担当者も多いようです。20...
教師データはAIモデル、特に教師あり学習の精度を左右する根幹であり、「問題と正解」のセットで構成 高品質な教師データ作成には、課題設定からデータ収集、前処理、正...