製品・サービス

AIモデル構築サービスSNN(SCSK Neural Network toolkit)

SNNの概要

先進のディープラーニング手法を活用し、
各業界・業務の個別課題解決をご支援いたします。

画像認識やセンサーデータ解析、その他のベースモデルを複数準備しており、お客様のデータやノウハウを追加学習することで、お客様専用の独自AIモデルを構築します。

AIモデル構築サービス SNN(SCSK Neural Network)の概要

取組み事例

取組み事例 人手による作業の可視化

人手による作業の可視化

作業時の人物の動きを3次元データとして取得し、スコア化されたデータを時系列解析をすることで、動作の違いを可視化でき技術継承に貢献が期待されます。

取組み事例 人物・物体などのセキュリティ監視

人物・物体などのセキュリティ監視

複数カメラ映像や各種センサー情報から、人物・物体を検知・特定することで、多地点間の行動追跡や設備への侵入検知の精度向上につなげております。

取組み事例 農園の収穫時期予測、疾病予測

農園の収穫時期予測、疾病予測

画像情報に含まれる可視光線以外の光の分布を解析することで、収穫時期予測や病害発生箇所の検出への貢献が期待されます。

取組み事例 店舗の動線解析

店舗の動線解析

監視カメラによる画像解析に加え、位置分布、動線/経路、稼働率を解析することで、店舗設計や陳列の改善、待ち時間の観測などの適用が期待されます。

取組み事例 事故検知

事故検知

ドライブレコーダーによる画像解析に加えて、衝撃センサーの時系列データを解析することで、交通事故の科学的分析、安全運転サポートにつなげております。

利用シーン

画像解析・物体追跡・目視検査・距離推定・異常検知など
使い方はいろいろ

SNNには、様々なディープラーニングのベースモデルが用意されています。

ベースモデル単体で使うことはもちろん、いくつかのベースモデルを組み合わせて、理想の分析結果を導くことが可能です。

SNNの利用シーンと実装済みモデル(ベースモデル)の解説:ベースモデルには以下の機能が実装される。 SNNが提供しているベースモデルは11種類、機能は8つに分けられる。 ① 画像解析の人物・物体検出および分類機能の検出モデル(detection)は、画像内から事前学習した任意物体を検出する。室内人員数計測などに利用可能である。 ② 画像解析の人物・物体検出および分類機能の分類モデル(classification)は、画像を事前学習した任意カテゴリに分類する。帳票種類分別などに利用可能である。 ③ 画像解析の人物・物体検出および分類機能の分割モデル(segmentation)は、画像内の物体を事前学習した任意カテゴリで色分けする。空きスペース把握などに利用可能である。 ④ 画像解析の人物・物体検出および分類機能のマルチチャネル分割モデルは、不可視光等のデータを含めた映像+αの領域分割を行う。植生モニタリングなどに利用可能である。 ⑤ 画像解析の人物追跡機能の類似推定モデル(similarity-estimation)は、2つの画像における類似度を推定する。特定人物行動管理などに利用可能である。 ⑥ 画像解析の異常検出機能の目視検査モデル(visual-inspection)は、画像から異常個所、異常度合いを推定する。不良品検査などに利用可能である。 ⑦ 画像解析の距離推定機能の深度推定モデル(depth-estimation)は、画像中の被写体との距離を推定する。対象物配置確認などに利用可能である。 ⑧ 画像解析の行動分類機能の動作推定モデル(姿勢推定モデル)は、人間の骨格や手の動きから、動作分類を特定する。製造工程監視などに利用可能である。 ⑨ センサーデータ解析の異常検知機能の異常検知モデル(anomaly-detection)は、時系列数値データに対して異常値を検出する。機械故障予測などに利用可能である。 ⑩ センサーデータ解析の最適設定機能の時系列予測モデルは、時系列データから未来のデータ変化を予測する。販売量予測などに利用可能である。⑪ センサーデータ解析の状態分類機能の波形分類モデルは、複数のセンサーデータから対象物の状態を分類する。人物行動推定などに利用可能である。 以上、課題解決のためにこれから構築したいAIシステムを見据え、必要なモデルをセミオーダーで組み合わせることができる。

サービス提供内容

(1) AIモデル構築サービス

  • AI業務適用コンサルテーション、SNNを使ったPoCを提供
  • PoCは、「USiZE(ユーサイズ)パブリッククラウドモデル」を使ったクラウド環境にて提供
  • 構築したAIモデルを、既存システムに搭載するシステムインテグレーションをトータルに提供
  • SNNを活用するためのAI/PoC推進(研修)プログラムを提供

(2) SNNのベースモデル

  • PoC(Proof of Concept:概念実証)の実験段階では、性能評価を行う複数のベースモデルを提供
  • 画像認識技術では、検出モデル、分類モデル、分割モデル、マルチチャネル分割モデル、
    類似推定モデル、目視検査モデル、深度推定モデル、動作推定モデル(姿勢推定モデル)を準備
  • センサーデータ処理技術として、異常検知モデル、時系列予測モデル、波形分類モデルを準備
  • 自然言語処理、映像生成など、その他モデルについても順次リリース予定

(3)AIモデル構築支援ツール

  • ベースモデルに個別業務データを追加学習させる管理ツールを提供
  • AIモデル学習に必要なアノテーション※1 やラベル編集に関する各種ツールを提供
  • AIモデルをクラウドやオンプレミス、エッジデバイス環境上で稼働させる実行支援ツールを提供

※1:データに対し、関連する情報を注釈として付与すること

SNNシステム構成(2018年10月現在)

SNNシステム構成(2018年10月現在)
※適合性検証(PoC)以降はSNNモデルは有償で提供。
※USiZEパブリックモデル(Azure Nシリーズ)等の稼働環境は、別途費用が必要。

本製品・サービスについてのお問い合わせ

全社営業統括部門 戦略ソリューション営業統括本部

E-Mail snn-info@ml.scsk.jp
〒135-0061 東京都江東区豊洲3-2-24 豊洲フロント内

お問い合わせフォーム

サービスに関するお問い合わせ

ご質問、ご相談、お見積もりの依頼などお気軽にお問い合わせください。

お問い合わせフォーム