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誰もが使えるAIを...

多様なユースケースにオーダーメイドAIを。
SCSKによる、AIモデル構築サービス『SNN』。

SNN（SCSK Neural Network toolkit）とは、 SIの現場で創られた、
ニューラルネットワークのAIモデルを簡易に構築できるソリューションです。
先進のディープラーニング手法を活用し、多様な業界・業務の個別課題解決をご支援いたします。

画像認識やセンサーデータ解析、その他のベースモデルを複数準備しており、
お客様のデータやノウハウを追加学習することで、 お客様独自で、
お客様の業務に即したAIモデルを構築・成長させることができます。

FEATURESNNの特長

  • 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

  • 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

  • 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

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。

  • 検出モデル

    画像から対象の物体を検出

  • 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

  • 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

  • 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

  • 類似推定モデル

    2つの画像における類似度を推定

  • 目視検査モデル

    画像から異常個所、異常度合いを推定

  • 深度推定モデル

    画像中の被写体との距離を推定

  • 行動分類モデル

    動画中の人間の動きから、動作を分類

  • 姿勢推定モデル

    ⼈間や動物の⾻格を推定

  • 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

  • 時系列予測モデル

    センサーデータから次の値を予測

  • 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

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。

  • 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。

    • マルチ分割

  • 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。

    • 検出

    • 分類

    • 類似推定

  • 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。

    • 目視検査

  • 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。

    • 時系列予測

  • 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。

    • 検出

    • 分類

    • 類似推定

  • 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。

    • 検出

    • 異常検知

  • 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。

    • 検出

    • 分類

    • 類似推定

  • 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。

    • 検出

    • 分類

  • 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。

    • 検出

    • 分類

  • 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。

    • 検出

    • マルチ分割

  • 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。

    • 検出

    • 分類

  • 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。

    • 検出

    • 分類

  • 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。

    • 検出

    • 分類

  • 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。

    • 波形分類

  • 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。

    • 時系列予測

  • 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。

    • 異常検知

    • 波形分類

  • 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。

    • 検出

    • 分類

  • 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。

    • 検出

    • 分類

  • 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。

    • 波形分類

  • 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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SERVICE提供サービス

Case1:新型コロナウイルス対策ソリューション
Pan de seek(パンデシーク)

専用小型カメラを設置し、オフィスや公共施設などの密になりやすい空間をモニタリングし、
AIでその場所の総合的なリスク度合いを解析します。

体調不良の可能性がある人物の推論や、感染対策状況の可視化が可能となり、
総合的なリスク度合いをスコアとして判定・通知されるほか、
高リスクと判定された場合、その状況がデータとして保存されるため、後から確認・解析も可能です。

あなたの大切な"人"と"場所"を護ります。

利用イメージ

利用シーン


・オフィスエントランス

セキュリティゲートと連動し
発熱者はゲートがクローズ
・医療機関

待合室のマスク着用状況を
モニターで表示
・工事現場

作業員の体温・行動から
熱中症危険者の検出
・飲食店

客席の3密度をモニターで表示
利用者間での適切な距離確保を
促す

モニタリング画面　

PRICE価格設定

価格は消費税抜きの金額になります

Platform費用

  • 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）

    • 実行環境
      ―
    • 実行GPU
      ―

  • SC

    Standard Cloud

    すぐに利用したい方

    • 月額50万円

    • 実行環境
      Saas型提供
    • 実行GPU
      標準GPU

  • 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

    • 実行環境
      Saas型提供
    • 実行GPU
      上位GPU

ライセンス・PoC支援プログラム費用

  • RD

    RunDock

    PoCライセンス費用

    • 無償

      期間:1ヶ月

    • 利用目的
      実証実験
    • 利用可能モデル
      全12モデル

  • RD

    RunDock

    本番ライセンス費用

    for Server

    • 1ユースケースあたり

      月額20万円

    • 利用目的
      本番利用
      （システム組み込みなど）
    • 利用可能モデル
      ユースケースごとに決定

  • RD

    RunDock

    本番ライセンス費用

    for IoT

    • 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。

    • 利用目的
      本番利用
      （システム組み込みなど）
    • 利用可能モデル
      ユースケースごとに決定

  • EP

    Education Program

    PoC支援プログラム費用

    • 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。

    • 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。
    • 研修概要
      5名チーム研修（座学・実習含む）

Q&Aよくあるご質問

  • A

    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。

  • A

    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。

  • A

    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。

  • A

    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。

  • A

    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。

  • A

    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。

  • A

    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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様々なユースケースに対応

例えば、SNNの類似推定モデルと行動検知モデルを組み合わせることで、広い店内にある複数のカメラから、買い回り行動を把握できます。

お客様専用のAIモデル

お客様専用のAIモデルを構築することで、大切なデータやノウハウの流出を防ぐことができます。また、著作権や産業財産権などの知的財産権について、経産省ガイドラインを基本とし、お客様ニーズに合わせ柔軟に対応できますので、安心してご利用いただけます。

安心のトータルサポート

導入後についても安心のサポートをご提供いたします。
質問はメールにて初回受付後、翌営業日以内に弊社専属エンジニアより日本語にて回答させていただきます。
対応は弊社営業日の9:00-18:00とさせていただきます。
また、標準プランでは障害に関するお問い合わせのみ受け付けておりますが、拡張サポートをご契約いただいたお客様には、使い方に関するご質問にも回答いたします。

検出モデル

ケース例

・人物侵入検知　・人物／物体カウント　・車両損害箇所検出

分類モデル

ケース例

・顧客属性の推定　・路面状況の認識　・車両損害レベル分類

分割モデル

ケース例

・路面種別判定　・空きスペース検知　・自動歩行時の障害物検出

分割モデル（マルチチャネル）

ケース例

・農作物病害範囲推定　・農作物収穫予測

類似推定モデル

ケース例

・店舗内の人物動線解析　・監視カメラ映像からの人物捜索

目視検査モデル

ケース例

・製品の外観検査　・不審物置き去り検知

深度推定モデル

ケース例

・被写体との距離推定　・物体配置状態確認

行動分類モデル

ケース例

・動作分類 　・イレギュラー行動の検知 　・類似動画検索

姿勢推定モデル

ケース例

・フォーム解析　・人体の荷重計算　・異常姿勢検知

異常検知モデル

ケース例

・製品故障判定　・製品故障予兆判定

時系列予測モデル

ケース例

・農作物収穫量予測　・電力需要予測　・店舗売上予測

波形分類モデル

ケース例

・人物行動分類推定　・自動車事故の類型推定　・脳波心拍データ分析