R&D:

3DCADからの画像判別AI開発

立体物を判別するAI開発においては、一般的に数千から数万枚の学習用写真データを必要とするが、写真の代わりに、3D CADデータから自動出力した画像データを学習に利用。商品の設計データと商品を用いて実証実験を実施し、設計データからの効率的なパーツ判別AIの開発ができることを実証しました。

＊フィギュアやプラモデルの製造・販売を手がけるKOTOBUKIYAと、レッジ、AIQの3社の共同研究です

• CADなどの設計データから、教師データを生成
• 物品の画像から個々の部品を判別するための画像分析
• AIQを含む3社で特許を取得（画像生成～学習データ生成～分類器生成）

商品棚のアソートメント分析

自動販売機において商品の陳列情報（商品名、サイズ、陳列順番、価格など）を一枚の写真から判定する技術として画像認識AIを開発いたしました。

• 物体認識AI ・ 形状分析AI ・ 特徴解析AIによる複数の画像解析AIを活用
• 高速に複数物体の同時判定が可能。商品分類、商品のクラスタ化

自動車事故による破損部位分析（自動車パーツ検出AI）

自動車事故による修理見積りの自動化を目指し、車種ごとに学習モデルを用意することなくパーツを認識する技術として画像認識AIを開発しております。

• 車の領域判定 ・ パーツ認識 ・ 回転角推論の3つのAIを利用して、パーツ認識精度や推論速度を向上

スーツのコーディネート分析

LINEを介したChatBotによる就活スーツコーディネイトサービスにおいて、ユーザのコーディネイト写真を分析する技術として、弊社のファッション解析AI が採用されました。

• 1枚の写真に含まれるすべてのファッションアイテムを瞬時に判別
• 同時複数認識（重ね着も判別）、色/柄情報の取得、素材カテゴリー識別

レシートデータの分析

レシートデータに記載されている品名を認識し特定商品を判別する。また、その特定商品が属するカテゴリーへの仕分けも自動で行う。

• 特徴量抽出用モデルに、文字の並びを前方と後方から学習させる事ができる、Bi-LSTM(Bidirectional LSTM)を採用

WebディレクタアシストAI

弊社独自の自然言語処理技術を基にしたWebディレクタアシストAIを提供。競合Webサイトとの優劣を見える化。採点すると共に、コンテキストに合わせて記述すべきキーワードを提案可能。

• FastText（自然言語）による投稿のベクトル化と多言・語対応
• NGT（ベクトルDB）による投稿の類似検索
• クラスタリングによる可用性の高いAIシステムを構築