事故検知の高度化
保険契約者の安心・安全のために、事故発生時の状況を正確に予測して、お客様をサポートをする必要があった。
FEATURESNNの特長
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01
様々なユースケースに対応
画像認識、センサーデータ解析のベースモデルの組合わせで、様々なユースケースに対応
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02
お客様専用のAIモデル
SNNのベースモデルを成長させることで、お客様オリジナルのオーダーメイドAIを構築
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03
安心のトータルサポート
AIモデル作成からシステム組み込み、運用まで一貫したサービスをご提供
ADVANCEDAI活用を加速する機能
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説明可能AIに対応
AIモデルの予測結果に対し、どの特徴がどれだけ貢献しているかを可視化することができます。これにより、利用者に対しては判断根拠を示すことができるため、納得性の高いモデルを実現することができます。かつ、現状のモデルでカバーしきれていない箇所がわかるため、予測精度の向上も期待できます。
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分類モデル
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学習データセット分析機能
精度の高いAIモデルを作るためには、学習データの「質」と「量」が重要です。この機能を利用すると、学習データの投入状況がレポートされるため、一部のカテゴリにデータが偏っている／不足しているといった状況が一目で分かるようになります。
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検出モデル
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エッジでも高速に動作
AIモデルを稼働させるためには、一般的には高スペック環境を要求されます。したがって、エッジ環境での処理は難しいものとされてきました。そこで、SNNはオンプレ環境と同等の処理速度を可能にした軽量型のモデルを提供しています。これにより、IoT目的の利用やネットワークに接続することができない環境においてもAIモデルを稼働させることができます。
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検出モデル
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推論出力機能
SNNで作成した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します。本機能を用いることで「検出モデル+分類モデル」のように複数のモデルを組み合わせた推論を実現できます。
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全モデル
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アノテーションツール標準搭載
AIモデルを作成するのに最も時間を割くのがアノテーション作業です。SNNには、専用のアノテーションツールが付属しており、検出モデルであればドラッグアンドドロップだけで作業が完了します。
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全モデル
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BASE MODELS様々なベースモデル
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。
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検出モデル
画像から対象の物体を検出
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分類モデル
画像をあらかじめ指定したカテゴリに合わせて分類
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分割モデル
画像をあらかじめ指定したカテゴリに合わせて色分け
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分割モデル
（マルチチャネル）
不可視光等のデータを含めた映像＋αの領域分割
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類似推定モデル
2つの画像における類似度を推定
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目視検査モデル
画像から異常個所、異常度合いを推定
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深度推定モデル
画像中の被写体との距離を推定
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行動分類モデル
動画中の人間の動きから、動作を分類
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姿勢推定モデル
⼈間や動物の⾻格を推定
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異常検知モデル
センサーデータに対して異常の兆候を検出
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時系列予測モデル
センサーデータから次の値を予測
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波形分類モデル
複数のセンサーデータから対象物の状態を分類
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固有表現抽出モデル
文章から人名や日時といった単語を抽出
SCENE様々な活用シーン
業種特化したものから汎用的な業務改善まで、
幅広く検証活用しています。
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居眠り運転・漫然運転の抑止
運転手の脳波を解析し、運転手が危険な状態であったり、集中力を欠いているなどの漫然運転状態であると判定した場合、警告を出し休憩を促します。
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波形分類
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自動運転技術支援
車載カメラ映像による前方車両との測距や信号・標識の自動判定、センシング技術との組合せで自動運転技術のサポートを行います。
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検出
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分類
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深度推定
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波形分類
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車載カメラを利用した路面状況判定
車載カメラの映像から、道路状況を５分類（乾燥/湿潤/冠水・豪雨/湿雪/圧雪）を自動判定します。エッジコンピューティングを活用し、デバイス内で全処理を完結しております。
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分類
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異常検知
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波形分類
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医用画像診断支援
レントゲンなどの医用画像から病変部位をAIで検出することで、医師の診断・治療支援に活用いただけます。
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検出
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車載カメラによるメンテナンス業務省力化
車載カメラ映像から、電柱や道路標識やその他施設を検出・識別します。路面診断等にて利用することで、設備メンテナンスの省力化が期待できます。
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検出
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分類
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データセンター運用効率化
データセンターにおける各種機器故障の予兆保全、及び熱だまりに応じた最適な空調設定などで効率化します。詳細記事はこちらから
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異常検知
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波形分類
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牛分娩における体調・異常監視
出産直前の牝牛のカメラ映像を解析し、分娩兆候や異常があれば通知します。分娩事故の防止、およびスタッフの負荷削減を実現します。詳細記事はこちらから
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検出
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AIを真に使いこなせる組織になるために
AI活用には、AI自体の知識のほかに業務知識も重要です。そのため現場でのAI人材育成が急がれています。SNNでは、AI人材・組織の育成サポートを承ります。詳細記事はこちらから
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全モデル
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宇宙（そら）から農作物の出荷時期を予測
人工衛星から送られてくる地表のデータを解析し、農作物の収穫タイミングや収量を予測します。
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マルチ分割
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物流倉庫内の動線把握
倉庫内で稼働するフォークリフトなどを画像から捕捉し、動線管理することで最適な倉庫レイアウト策定を支援します。
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検出
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分類
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類似推定
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生産品の目視検査
工場ラインにて製造される生産品や部品の傷、ムラ、汚れなどを検知します。
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目視検査
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製造設備の最適条件抽出
製造ラインで稼働する工作機械などの最適条件を温度や湿度、原材料などから抽出し、パラメータを自動設定します。
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時系列予測
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店舗来店客管理
店舗入口の防犯カメラにて来店顧客の特定を行い、行動把握や店舗内での接客対応に活用します。
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検出
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分類
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類似推定
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製造作業のトレーサビリティ
製造ラインで作業する人物の動作を画像から把握し、マニュアル通りの動きで、危険な動きが無いかを確認します。
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検出
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異常検知
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人物等侵入検知
セキュリティレベルの高い施設に設置されている防犯カメラ画像から人物等の動体を検知します。
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検出
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分類
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類似推定
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自動車事故画像検知
事故を起こした自動車の画像から、損傷度合いと修理に必要な概算コストを算出します。
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検出
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分類
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養殖の物体カウント
動画に映った魚を画像認識し、個体数をカウントアップします。
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検出
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分類
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農作物の疾病範囲予測
人工衛星やドローンカメラの映像から農作物の疾病範囲を見つけ出します。
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検出
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マルチ分割
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ラベル貼付判別
製品の正しい位置に正しいラベルが貼付されているかをカメラ画像から判別します。
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検出
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分類
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ゲーム機器のマーケティング
ゲームセンターのゲーム機器に設置したカメラで顧客ニーズを把握し、マーケティングに活用します。
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検出
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分類
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病気発症時期予測
健康状態やバイタルサインの変化から、特定の疾患の再発有無や時期を予測します。
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時系列予測
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生地の分類
縫製対象物に対して正しく縫製が行われているか（針落ちなどが無いか）を判別します。
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検出
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分類
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生産工程分類
製造工程のうちどのプロセスが現在行われているかを人の動きから検出・分類することで、動作チェックや最適プロセス設計に活かします。
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検出
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分類
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心地よさ分析
アロマ（香り）が人間の気持ちに与える影響を、脳波を使って測定します。
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波形分類
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PoC支援プログラム
座学やハンズオンに加え仮想PoCプロジェクトを行い報告書をレポートするまでの一連の流れを自ら完結できるよう、講義・サポートを行います。
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工事現場や工場などの安全管理
- 工事現場での危険エリア立入
- 作業員に対して、安全具の着用チェック
- 製造品のカウント
- 炉温度から不良品製造確率の予知
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検出
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異常検知
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新型コロナ感染拡大対策
オフィスや公共施設など、下記４つの観点でAIで判定、モニタリングします。
- マスク着用検出
- 高体温者検出
- 体調不良行動検出
- 密状態検出
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検出
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社内AI人材育成基盤
業務ユーザでもAIを扱うことができるよう、SNN利用環境と教育コンテンツを提供します。これにより、企業のDXによる事業高度化を推進します。
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全モデル
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CASE活用事例
CASE1 あいおいニッセイ同和損害保険株式会社
- 「テレマティクス損害サービスシステム」向けに、SNNを活用した事故検知モデルを開発
- 事故検知率は9割を超え、迅速かつ適切な事故受付を実現
- 「テレマティクス損害サービスシステム」向けに、SNNを活用した事故検知モデルを開発
- 事故検知率は9割を超え、迅速かつ適切な事故受付を実現
課題
解決
車両衝突データをAI学習
「SNN」を活用したディープラーニングによる波形解析のアルゴリズムが、高精度の事故検知を実現した。（共同で特許取得済み）
DELIVERY提供体系
SNNのライセンスには、AIモデル開発向けのプラットフォームライセンスと、実行環境ライセンスの2種類ございます。
OPEN定価のため、ご提供価格は弊社の担当営業、もしくはこちらからお問い合わせください。
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プラットフォームライセンスPoC・開発環境用
AIモデルの作成から実行までに
必要な環境を提供します-
機能- 学習/推論/アノテーション
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種類- S（同時利用～2名）
M（同時利用～10名）
L（利用人数制限なし）
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実行環境ライセンス本番環境用
作成したモデルを本番利用する
推論機能を提供します-
- 機能
- 推論（本番環境）
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- 種類
- クラウド環境用
オンプレミス環境用
エッジ環境用
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SNNの活用支援として、様々な教育プログラムをご用意しております。
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ハンズオン
SNNの使い方を習得
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- 概要
- 学習/推論機能の使い方を
ハンズオン形式にて講義
5名まで受講可能
実施可能モデル
検出/分類/固有表現
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- 期間
- 半日程度
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- 費用
- 1コース無償
(2回目以降はお問合せください)
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PoC支援プログラム
ShortPoCの進め方を習得
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概要- 固定のシナリオに従って
AIモデルを作成
5名まで受講可能
実施モデル
検出/分類
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- 期間
- 1か月
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費用- 150万円
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PoC支援プログラム
LongPoCの進め方を習得
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概要- テーマ選定/レポート作成/
レビューを実習形式で実施
5名まで受講可能
実施モデル
お問い合わせください
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- 期間
- 3か月
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費用- 450万円
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オンライン学習
with Aidemy手軽に幅広い知識を習得
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概要- SNNなどのオリジナル
コンテンツをバンドルした
オンライン学習
Aidemyへの登録が必要
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期間- -
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費用- お問合せください
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Q&Aよくあるご質問
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- A
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SNNは、ニューラルネットワークを利用したAIモデルを構築できるソリューションです。
実際のプロジェクトでの利用を目的として作成されたベースモデルを複数提供しており、それらを組み合わせ、お客様独自のAIシステムを簡単に構築することが可能です。
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- A
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一般的なAPIサービスは提供元で作成したAIモデルを利用する形式ですが、SNNでは個社向けのオリジナルAIモデルを自社の環境上に構築することができます。
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- A
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Platformライセンスは、AIモデルの作成を目的として、SNNを自由に利用できるライセンスです。
実行環境ライセンスは、作成したAIモデルを実行環境に組み込むためのライセンスです。
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- A
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はい、可能です。
お客様の要件をお伺いしますので、問合せフォームにて申込みいただくか、もしくは弊社営業に個別にお問い合わせください。
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- A
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はい、可能です。
お客様の課題発見～検証までを行うPoC支援プログラムを用意しておりますので、まずはそちらをご検討ください。またSCSKグループのAIコンサルティングサービスをご紹介することも可能です。
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- A
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SNNを利用する場合、専門的なAI開発の知識が必ずしも必要ではありません。初心者向けの教育プログラムやハンズオンサービスもございます。
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- A
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RunDockをご利用いただくことで、SNNで作成したAIモデルを、以下の2種類の接続方式で組み込むことができます。
・Python関数による呼出し
・RestfulAPI接続
ANNOUNCEお知らせ
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- 2021/8/4
- コンテンツ：様々な活用シーンに8件追加しました。
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- 2021/6/14
- コンテンツ：様々な活用シーン「牛分娩時の体調・異常監視」を追加しました。
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- 2021/3/29
- AIモデル構築ツールキット「SNN バージョン2.4」を提供開始
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- 2020/11/9
- あいおいニッセイ同和損害保険株式会社様の事例を公開しました
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- 2020/10/29
- 「ResorTech Okinawa おきなわ国際IT見本市2020」に出展
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- 2020/9/3
- 新型コロナウイルス対策ソリューション：Pan de seek 提供開始
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- 2020/3/31
- WEBサイトをリニューアル
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- 2020/2/5
- 「ResorTech Okinawa おきなわ国際IT見本市」に出展
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- 2019/8/9
- テレマティクス技術を活用した事故対応システムにSNNを提供
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- 2019/4/6
- AIモデル構築ツールキット「SNN バージョン2」を提供開始
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- 2018/6/21
- 「DLLAB DAY 2018」に出展
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- 2018/4/4
- 「第2回 AI・人工知能EXPO」に出展
