サクセスストーリー

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#1. 入出店客数計測システム

プロジェクトドメイン: 人工知能・機械学習・ディープラーニング​

お客様: 日系企業

説明文: 入出店客数計測システムとは、監視カメラの映像から人間を発見・追跡できるシステムです。 本システムを開発するために、ディープラーニング(Deep Learning)が適用されます。具体的方法はTensorFlowのオブジェクト検出API及びFaster R-CNNを使用して検出エンジンを構築することです。「人」だと認識後、「PeopleID」が作成されます。リアルタイムな人物追跡によってビデオシーケンスにおける2D複数オブジェクト追跡用の追跡アゴリズムであるSORT / deep SORTが適用されます。プロジェクトの現況は査定のフェーズに入っております。​

使用される技術: TensorFlow, OpenCV, Python

#2. AI-OCR: 印刷テキスト・手書き文字認識

プロジェクトドメイン: 人工知能・機械学習・ディープラーニング​

お客様: 日系企業様

説明文: スキャンやキャプチャされた画像から英語での手書き処方箋を自動的に読み取ることができるオフラインの手書き文字認識エンジンを開発します。OCR (Optical Character Recognition)エンジン、ディープラーニング、コンピュータビジョン アルゴリズム、およびディープニューラルネットワーク(Deep Learning Neural Network)を完璧に組み合わせることにより、文書の内容を更に正確かつ分かりやすく処理が可能となります。印刷されたテキスト、手書き、または低品質な画像などのオリジナルの文書の品質を問わず、テキストを高精度で抽出できます。

使用される技術: LSTM, OpenCV, Python

#3. 印鑑削除プロジェクト

プロジェクトドメイン: 人工知能・機械学習・ディープラーニング​

お客様: 日系企業

説明文: スキャン又はキャプチャされた画像から印鑑を自動的に検出して除去するエンジンを開発するとの目的です・本プロジェクトを展開した時で多くの課題を対面しました。 例えば、印鑑に関する基準(印鑑の形状や色等)がないこと、特にスキャン又は撮影された画像の2パータンで対応するのも大きな課題です。 2つの重要なメトリック(精度と性能)を考慮しながら数方法を試した上で、最後にオブジェクト検出ステップ用のYOLOv3をデプロイし、アウトプット生成用のK-means法・ scikit-learnとOpenCVを利用する方向で進めるようになりました。​

使用される技術: YOLOv3, OpenCV, Python, Scikit-Learn

#4. 保険カードの情報を読み取るシステム

プロジェクトドメイン: 人工知能・機械学習・ディープラーニング​

お客様: 日系企業様

説明文: 保険カードから情報を読み取ることは、日本語のOCR(Optical Character Recognition)の問題です。 保険証から3つの情報が読めるためにディープラーニングをします。 具体的には、Tesseracエンジンを使用してカードからすべての情報を読み取り、いくつかの組み合わせ、および”try and improve”方法を使用して認識結果を改善します。​

使用される技術: Tesseract, TensorFlow, OpenCV, Python

#5. 歯科分類システム

プロジェクトドメイン: 人工知能・機械学習・ディープラーニング​

お客様: 日系企業様​

説明文: 歯のレントゲン( X-ray)画像からすべての歯を自動的に検出して番号とラベル付けすることができるエンジンを開発するシステムです。歯は大人の歯・赤ちゃんの歯・老人の歯といった3種類があります。 本プロジェクトの成果はTensorFlowのObject Detection APIを使用して、レントゲン画像からすべての歯を検出し、OpenCVを活用した上、ラベルを付けることが可能になったことです。Object Detection API の基礎は、CNN(Convolutional Neural Network)で構成され、コンピュータに歯の特性を把握してもらうように教授することにより、検出とラベル付けの確率は、常人の歯が約94%で老人と赤ちゃんの歯は84%との高確率になっています。​

使用される技術: TensorFlow, OpenCV, Python, YOLOv3

#6. 肺炎検出プロジェクト

プロジェクトドメイン: 人工知能・機械学習・ディープラーニング​

お客様: 日系企業様​

説明文: 医療用画像における肺炎の視覚的信号を検出するためのアルゴリズムを作ることを目的とします。特にアルゴリズムは胸部のレントゲン写真上に肺炎にかかる部分を自動的に検出されます。 データセットは約23,124枚の画像で、そのうちバリデーションの画像が2,560枚となります。本システムの問題を解決するために、我々はアルゴリズムの精度を向上させるためのresblockの強化に伴い、独自のU-Netを構築します。他のデータセット(1000枚の画像)で試験した結果は非常に ポジティブです(f2スコア 〜0.2)。​

使用される技術: U-Net, Keras, OpenCV

#7. Eコマース・マネジメントシステム

プロジェクトドメイン: 業務管理システム​

お客様: ベトナム最大テレコム会社のViettel IDC様​

説明文: AmazonやAzure等の世界のリーディング企業と直接競争するため、本システムが広範囲にわたるインターネットアプリケーションを管理します。クラウドサーバー、VPS、Eメール、ホスティング、ウエブホスティング、ドメイン、バックアップなどの自動サービス管理システムは本システムの主な機能です。エンドユーザーは簡単にサービスを登録、料金を支払い、登録したサービスを管理できます。本システムはコストを簡単に管理し、リソースを拡張することにお役に立ちます。​

使用される技術: ビジネスロジック:Microsoft .NET 4.0 / C#、C ++ ウエブ・ベースのユーザーインターフェース:HTML5 / CSS3、JQuery、JavaScript、Bootstrap3 開発ツールチェーン:Visual Studio 2013、SSMS 2012​

#8. ビッグデータプラットフォーム・レコメンデーションシステム​

プロジェクトドメイン: ビッグデータ・人工知能・機械学習・ ディープラーニング​

お客様: ベトナムのお客様​

説明文: ビッグデータプラットフォーム: さまざまなデータソースからデータをリアルタイムで収集・保存・分析します。 企業が関わる需要な出資者へ事業結果を改善する目的で迅速で正確な決定ができることを支援する広範囲の「ビッグデータレポート」をリアルタイムで提供します。 ​ レコメンデーションシステム: テレビ番組・映画のカテゴリ及びエンドユーザーの属性、履歴、習慣等、更にSetTopBox・顧客関係管理システム(CRM)・モバイルアプリケーション統計などのデータソースからの情報に基づき、エンドユーザーの傾向を予測して適切なコンテンツを推奨できます。​

使用される技術: Hadoop, Spark, Cassandra, Kafka, HBASE.

#9. 人事管理システム

プロジェクトドメイン: 業務管理システム​

お客様: ドイツの大規模のリクルート会社様​

説明文: 社内の交流また管理を行うためにすべての従業員、管理者、マネージャー向けるオンライン人事ポータルの製品を開発します。契約作成・管理・顔認識・タイムシート・給与管理・経費管理・レポート・分析等は本システムの主な機能です。​

使用される技術: C#, .NET, jQuery, MySQL, Microsoft Cognitive Services, Microsoft Azure

#10. インテリジェント交通システム

プロジェクトドメイン: 業務管理システム​

お客様: ドイツの会社様​

説明文: NetStateはネットワークの特別な反復とした解釈に基づき、ニューロンからなるニューラルネットワークです。これは非線形リカレントニューラルネットワークと拡張バージョンの連携線形反復誤差伝播ネットワークの一例です。ニューラルネットワーク構造により、マルチプロセッサコンピュータ上でモデルが簡単に実装できます。動的ネットワーク状態の視覚化は、ガラス直方体を通して流れる着色流体の手段です。​

使用される技術: Microsoft WPF & WCF, C++, OpenGL

#11. 受発注システム

プロジェクトドメイン: 業務管理システム​

お客様: ベトナム最大物流会社様​

説明文: 受注してから注文処理を自動化すると共に、最適な郵便局と郵便配達員に依頼を振り分けた上で発生する一連の業務を管理するための受発注システム(OMS)を開発します。受注からお客様へ納品済みまでの全体プロセスが本システムで管理されます。​

使用される技術: Angular 6, C# Web API, Entity Framework, SQL Server

#12. スマートシティ マネジメント

プロジェクトドメイン: ビッグデータ・人工知能・機械学習・ディープラーニング​

お客様: 日系企業様​

説明文: スマートシティ用のタウンマネージメントシステムを開発します。コンシェルジュサービス(Concierge service) 、SNS、セキュリティ等のサービスを作るためテクノロジーを活用しました。管理ウェブサイトの開発と更なるインテグレーション用のAPIサービスを提供いたします。​

使用される技術: Android – Java / iOS – Swift Backend: PHP, Node.JS Database: Amazon Aurora MySQL Cloud: Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Restful API

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