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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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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電柱・道路標識の位置座標推定
車載カメラ画像から、電柱や道路標識・白線などの物体を識別し状況を判別します。
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検出
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分類
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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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脳波解析による危険運転抑止
脳波の波形から漫然運転や危険運転につながる兆候を捉え、警告を与えるなど抑止します。
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波形分類
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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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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。
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異常検知
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波形分類
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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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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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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）
PRICE価格設定
価格は消費税抜きの金額になります
Platform費用
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SP
Standard onPremise
機密性を求める方
実行環境を独自に用意したい方-
応相談
お客様にてハードウェアをご準備いただきます（機器条件を確認させていただきます）
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- 実行環境
- ―
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- 実行GPU
- ―
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SC
Standard Cloud
すぐに利用したい方
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月額50万円
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- 実行環境
- Saas型提供
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- 実行GPU
- 標準GPU
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EC
Expanded Cloud
高性能を求める方
大人数でのプロジェクト向き-
月額80万円
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- 実行環境
- Saas型提供
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- 実行GPU
- 上位GPU
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ライセンス・PoC支援プログラム費用
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RD
RunDock
PoCライセンス費用
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無償
期間:1ヶ月
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- 利用目的
- 実証実験
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- 利用可能モデル
- 全12モデル
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RD
RunDock
本番ライセンス費用
for Server
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1ユースケースあたり
月額20万円
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- 利用目的
- 本番利用
（システム組み込みなど）
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- 利用可能モデル
- ユースケースごとに決定
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-
RD
RunDock
本番ライセンス費用
for IoT
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価格応相談
IoT／エッジ機器構成によって変わりますので個別お問い合わせください。
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- 利用目的
- 本番利用
（システム組み込みなど）
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- 利用可能モデル
- ユースケースごとに決定
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EP
Education Program
PoC支援プログラム費用
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3ヶ月コース
一式450万円
※短縮コースは個別見積もりになります。
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- 本プログラムの目的
- DX企画／AI検討チーム向けに、①AIで解決する課題抽出②AIモデルのゴール設定③データ収集の方法④AIモデル構築手順⑤精度判定やチューニング方法⑥経営に向けたレビュー対策、等をSNN環境を使ってレクチャーします。
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- 研修概要
- 5名チーム研修（座学・実習含む）
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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。
RunDock(実行用ライセンス)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。
Platformライセンスは環境単位、RunDockライセンスはユースケース単位で費用が発生します。
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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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- 2021/3/29
- 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
