スマートインプリメント株式会社 AI開発　実績資料

AI画像検査は、深層学習を活用した外観検査であり、データから検査対象の
特長を学習させることでモデルを構築します。

一般的な検査機と比べてより簡単な操作かつ高精度な検査が可能。

また、既存の検査をAI外観検査に置き換えることにより、
検査にかかる人的コストを削減します。

【技術詳細(一部)】
■AIとRoboticsとのフュージョン
　・Roboticsに詳しいエンジニアが多数在籍しており、Roboticsとの
　　フュージョンにより、動作を伴う検査工程の自動化などを実現
■画像認識の幅広い技術の適応
　・YOLO Series、Mobilenet-SSD、DETR、DeepLab、DCGAN、VAEなど

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データ分析を行い、スポーツの国際大会で優勝するための
トレーニングを開発します。

競技開始前の心拍数等のデータと画像処理の技術を用いて、選手の
フォームの良い場合と悪い場合の違いを分析し、トレーニングに活用。

また、心拍数等の値と連動させ、メンタルトレーニングを行い、
試合でのミスをなくします。

【技術詳細(抜粋)】
■DLT法、エピポーラ幾何学、PnP問題を用いて三次元構成と評価を行う
　・三次元構成に必要な二次元情報の取得は、DeepLabCut、
　　手動などの手法で取得する
■二次元座標の入手方法による、三次元構成の精度に変化が生じるかを調査
　・撮影に利用したカメラの台数と精度の関係を調査
■目印の設定が困難な状況で三次元構成を行う手法の調査を実施
　・ドローンが利用可能か調査

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動画内にある特定の標識、動作を検出し、
特定のフレームの前後での状況の把握を行うほか、
ドライブレコーダーやスポーツの試合等の動画に対して分析を実施。

既存の方式で、自作のデータセットに対して精度実験を行い、
期待する標識が検出できるモデルを作成します。

【使用事例】
■事故や交通違反が発生する直前の状況を確認するシステムの構築
　・動画解析を行い、運転者のくせ等を分析
　・運転手への研修素材の作成
■動画内の人物の動作を検出するシステムの構築
　・人を検出するだけでなく、人の動作を検出するシステム
　・設定した動作を検出するシステム
　・防犯対策システム

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製造業におけるAI、コンピュータビジョン、ロボット技術の統合による
物体検出と処理を自動化します。

作業の自動化により繰り返しのタスクを効率化し、人員が付加価値の
高い活動に集中できるようにします。

また、ワークフローとリソースの効果的な活用を最適化し、
食品調理タスク全体の生産性を向上させます。

【技術詳細】
■AIカメラモジュール：Mobilenet-SSDを搭載した事前設定済み
　カメラモジュールを使用し、リアルタイム物体検出を実現
■コンピュータビジョン技術の実装：正確な3D物体位置推定(x, y, z座標)を
　行うためのコンピュータビジョン技術の採用
■ロボットアームの指示：検出された物体を自律的に把持および
　操作するための指示を提供

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レストランのAIアシスタントが日本語の文を理解し、顧客の感情を分析、
2Dアニメキャラクターを適切にアニメーションさせます。

顧客の注文内容を理解し、感情を分析。顧客の感情に応じた
2Dアニメキャラクターをアニメーション(例：笑顔、悲しい表情)。

フォネム抽出による基本的なアニメーションと、ディフュージョンモデルを
使用した高度なアニメーションを実現します。
(頭の動き、スピードコントロールなど)

【技術詳細(一部)】
■前処理
・形態素解析ツール(例：MeCab、Janome)を使用して
　日本語テキストを分かち書き
・不要な情報(ストップワード、特殊文字)の除去

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外部環境でARを精度良く行うためには点群の作成が必要ですが、通常は
ARGlassからのステレオ画像のみから点群を作る必要があるため、
点群の精度が低くなる場合があります。

そこで、既存のコンピュータグラフィックスとAIを活用することで、
高精度の点群生成が可能。

95％の精度で高解像度の3D点群を生成し、顧客のニーズに対応。
また、迅速なデータ処理により、リアルタイムでの3Dシーン再構築を実現します。

【技術詳細】
■幾何学的対応、カメラ幾何学、シーン幾何学を含むエピポーラ
　幾何学ベース多視点ステレオアルゴリズム
　・MVS
■正確な深度マップ生成のための深度推定ネットワーク
　・DenseDepthなど
■エンドツーエンドの視差マップ予測のためのステレオマッチングネットワーク
　・PSMNet、GCNetなど

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流体、構造、電磁場等の製品の扱う場を偏微分方程式の数値シミュレーション
による解析では、計算時間がかかることが大きな課題があります。

機械学習的手法を用いることで、計算時間の大幅な削減が可能。

また、従来行われてきたCPUでのシミュレーションをGPU上で実行することで
ベストケースで100倍の高速化が可能になります。

【技術詳細】
■Faissの機械学習friendlyな数値シミュレーションアルゴリズムの開発高速化
　・従来利用されてきた数値シミュレーションアルゴリズムを
　　いくつかのパラメータを適切に設定することで、
　　従来の精度を損なわずに高速化できるアルゴリズムを開発
　・機械学習によるパラメータ最適化により高速な数値シミュレーションが実現可能
■数値シミュレーションのGPU上での実行
　・従来行われてきたCPUでのシミュレーションをGPU上で実行することで
　　ベストケースで100倍の高速化が可能

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NLP分野にて、精度を向上させるアプローチの一つとして、
記憶層の導入があります。

しかしながら、巨大な記憶をためておくと、記憶の検索に
時間がかかる問題が発生します。

これを解決するために近似近傍探索の高速化を行うことで、
ネットワークの高精度化が可能です。

【技術詳細】
■Faissの高速化
　・SoTAのアルゴリズムを実装し、ネットワークに組み込み高速化を目指す
■近似近傍探索のアルゴリズム開発
　・Faissをさらにチューニングし、学習時における全体の高速化を目指す


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巨大な深層学習ネットワークを学習するのにGPUメモリが足りないという
問題がある一方、GPUはHDDやDRAMに比べて高価であり拡張が困難です。

その他のHWを利用することで単一GPUのみでの巨大なネットワークの
学習を実現。

【技術詳細】
■CUDA Unified Memoryを利用したデータのHDDへの転送
　・ユーザーが転送を意識することなくGPUメモリのデータを
　　Hostメモリへ転送可能
　・Nvidia Driverを拡張することで、Hostメモリが不足した際に
　　HDDへデータを転送する技術を実装
■計算グラフの解析
　・必要なデータのみをGPUに残し、他はHostメモリ、ストレージに移行、
　　計算が必要になりそうなタイミングでGPUに転送する技術の開発

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深層学習の学習時間を短縮するためには複数のGPUによる
並列計算が必要です。

効率的に並列計算を行う手法を模索することで、効果的な学習を実現。

また、モデル並列、データ並列、パイプライン並列など、ユースケースに
沿った効率的な学習方法を模索し、実装・実験を実施します。

【技術詳細】
■ユースケースにあった並列学習の実行
■GPUの配置における処理の割り当て問題の解決

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当社では、貴社のニーズに寄り添った様々な方法で人材育成の
支援をさせていただきます。

画像認識、自然言語、強化学習などの分野でビジネス経験や
博士号を持ったエンジニアが在籍。

また、集合研修形式、OJT形式、マンツーマン形式など
ご希望の形での育成支援が可能です。

【当社の強み】
■高度かつ多岐にわたる技術に対応可能
■様々な形式での支援が可能

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音声合成において、発話をナチュラルなアクセントで生成すること、または
自然さを保ったままアクセントを任意的に調整することは困難であるが、
機械学習の手法を利用することで、自然なアクセントの実現が可能です。

人間のフィードバックを使ったSupervisedFine-tuning(SFT)などの実装により、
ナチュラルな発話の生成を実現。

ご用命の際は、当社へお気軽にお問い合わせください。

【技術詳細】
■人間のフィードバックを使ったSupervisedFine-tuning(SFT)などの実装により、
　ナチュラルな発話の生成を実現
■損失関数の再設計などの工夫により、極端の高音域や低音域での
　発話生成の歪みを減少

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当社では、音声認識・合成、大規模言語モデル、検索拡張生成(RAG)を含む
機械学習の技術で、顧客のニーズに合わせた自動化システムを開発中です。

インベントリや商品データベースと接続することで、飲食店での注文などの
作業を音声で完結するシステムを導入することで、人的コストを削減。

パーソナルアシスタントでは、会話の相手、日程の管理など、
アシスタント全般の業務を担当します。

【使用イメージ】
■飲食店での注文・在庫管理
・飲食店での注文などの作業を音声で完結するシステムを導入することで、
　人的コストを削減する
■パーソナルアシスタント
・個人の好みにより、音声・キャラクターのカスタマイズが可能

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単一カメラを使用したドライバーモニタリングシステム(DMS)の開発により、
ドライバーのアクションを検出し、道路に注視しやすい視界を
確保することが可能です。

車両内に設置されたシステムモジュールボックスと組み合わせて
単一カメラを使用し、ドライバーの顔と周囲を監視。

また、物体検出モデルを使用して、ドライバーのアクションを検出・分類し、
視界の妨げになる物体の有無を検知します。

【技術詳細】
■カメラの統合
■ドライバーアクション検知
■リアルタイムモニタリング

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視覚情報をAIにより解析し、医療施設および自宅での障害者を含む
患者から医師・看護師・スタッフへのコミュニケーションを支援します。

アクセシビリティと生活の質の向上が可能。
医療スタッフの負担を軽減し、診療の効率化を実現。

また、患者の個々のニーズに合わせたカスタマイズされたケアや
治療計画を提供します。

【技術詳細】
■マスク着用時のリップリーディング、瞳孔検出、微細表情認識など
　難度の高いタスクを実現
■先端のAIアルゴリズムとコンピュータビジョン技術を使用して、
　リアルタイムの画像処理と解釈を実現
■患者と介護者のフィードバックを基に、実世界のシナリオでの
　使用性と効果を確保

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当社は、AI開発のエキスパート人材が在籍しており、
画像認識アプリやチャットボットなどの受託開発で豊富な実績があります。
設計、実装、評価や評価環境の構築までワンストップで対応可能です。

製造業や医療業界におけるAI画像検査や、人材育成や議事録の効率化に役立つ
音声・感情・表情の認識など、課題に対しての技術詳細をご紹介。

画像データをはじめ、言語データ、強化学習やAI人材育成支援などに
ついても掲載しております。ぜひ、ダウンロードしてご覧ください。

【課題解決例(一部)】
■画像
・製造業におけるAI画像検査
・医療業界におけるAI画像処理
・物体検出による自動車走行安全性の向上
■言語
・音声対話型自動化システム
・音声生成の制御性向上

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