人工知能(AI)アプリ開発
AIソリューションを
創造し、形にします。
人工知能(AI)アプリの企画・開発を行い、
次世代ビジネスに取り組んでいます。
AI活用の為に必要な全てをサポートいたします。
人工知能(AI)アプリの開発について
人工知能(AI)アプリの開発について
当社はコミュニケーションロボットアプリ開発を中心に事業を進めて参りましたが、クラウドプラットフォーマーがコグニティブサービスをリリースし、特化型AIは早く安く提供が可能になりました。また、IoTプラットフォーム発展する事で、ロボットを一つのデバイスと考えた、AIのマルチデバイス化を実現して参りました。
コグニティブサービス、機械学習（マシンラーニング）、深層学習(ディープラーニング)、強化学習のAIを活用し、よくある機能はMulti AI Platformでコンポーネント化しているので、プロトタイプを高速で開発できるようになっています。
その為、AI領域のPOCやスタートアップを次々に仕掛けております。
画像AI
画像認識
画像には様々な情報が存在します。
その画像に使われている色、写っている内容は人なのか物なのか、それは何人いるのか、文字が入っているのか、
何を示している画像なのか。
画像情報を細分化し、特徴を抽出する事により、
物体認識、文言抽出、意味抽出、カテゴリ分類、エラー検知、不適切画像抽出を自動で行う事ができます。
画像AIを活用する事で、視覚要素をデジタルの世界に持ち込む事ができます。
当社では、ディープラーニングを用いた画像認識、映像認識、手書き文字認識など様々な画像認識を行っております。
顔認識
画像認識技術の仲間で、顔認識があります。
顔検出、特徴照合、年齢認識、性別認識、表情認識や、髪色、ひげ、アクセサリーの有無などの情報抽出する事ができます。
文字認識(OCR)
画像情報に含まれている文字情報を抽出し、テキスト情報に落とし込む事ができます。名刺情報やPDF情報、紙情報などからテキスト起こしをしている場面に有効です。
動画認識
画像認識技術を連続で行う事で、動画認識ができます。
その動画に写り込んでいる風景や人の情報をテキストに落とし込む事ができるので、自動タグ付けや簡易的な自動ナレーションが施せます。
動画自動字幕サービスを見る
文章AI
自然言語認識
言葉のテキスト情報から、何を求めているのかの抽出を行う事ができます。
文字情報を細分化し、特徴を抽出し、機械学習させる事により、
人が話しかけている目的を類推し、目的に沿ったアウトプットを行う事ができます。
この仕組みを応用する事で、相手の要望に合わせた回答やアプリケーション実行をセットしておく事で、
人の扱う言葉を起点にしたデジタルコミュニケーションを行います。
Q&A
意図理解を使う事で、比較的シンプルに実装できるのは、FAQです。よく質問されるテキスト内容から意図理解を行い、その意図毎に予め決めておいた回答を返す仕組みで、主にチャットボットに使われています。
感情分析
文章で使われる特徴を抽出する事で、性格診断を行ったり、トーン特徴から、感情推測を行う事ができます。
メール、チャット、TwitterなどのSNSメディアからユーザ母集団が、どのような感情を持っているかの推測を行います。
翻訳AI
翻訳エンジンにAIを適用させる事で、今まで直訳的だった表現を、より賢い言い回しを行う翻訳を行う事ができます。
音声AI
音声認識/音声合成
音声情報をテキスト化する事で、音声情報を文章AIロジックに適用する事ができます。
また、文章AIで計算されたアウトプットを音声合成により、音声情報に変換して伝える事ができます。
これにより、デジタル領域において、音声コミュニケーションが可能となります。
音声アシスタント
音声認識、意図理解の組み合わせで、音声をトリガーにしたアプリ実行が可能です。
具体的には、「Amazon echoe」や「Google Home」に代表されるような「音楽を流して」「○○を買いたい」と言うユーザー音声から、
意図に合わせたアプリ実行を行います。
スマートスピーカースキル開発はこちら
音声コントローラ
音声認識と自然言語認識を行い、その情報をIoTプラットフォーム通信する事で、家電操作や、空調管理、点灯消灯など、ユーザのしてほしい事を機械が受け取り、実行してくれるようになります。
音声を取れるマイクがあれば、どのデバイスでも適用が可能です。
音声AIサービス開発を
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マニュアルAI
説明書やマニュアルデータと、意図理解AIとQ&Aを活用する事で、「聞いた項目に関してだけ、説明書から情報参照する」事ができます。マニュアルデータをお持ちであれば、有効な施策となります。
予測AI
過去統計型機械学習
機械学習（マシンラーニング）の主な使い方として、過去の統計データから傾向を取る予測型AIがあります。
精錬された学習データが大量にあればある程、予測精度は上がっていく傾向にあります。
「企業保有データが学習データとして使えそうである事」、「大雑把な分類でもゼロから人が行うよりも効果が見込める領域」、
「短期間で精度を上げるには人の業務と並行し、AIの範囲を絞る」などを考える必要があり、クライアント様とパートナーシップを組み、
改善サイクルを通して精度を上げて行きます。
需要予測
売上情報、発注情報、市場動向情報などを学習データにする事で、需要予測ができるようになります。需要予測ができる事で、売上機会損失を減らしたり、経験や勘に依存しない判断ができるようになります
マッチングAI
主にHR-Tech領域から注目されている機械学習の形で、求人情報と求職情報のマッチング自動判定ができるようになります。
支出仕訳AI
請求情報から人が手動で分類している勘定科目を自動分類し、管理部の工数を削減できます。
エッジAI
IoT+AIの高速処理
IoTなどのセンサーデータ、画像認識を高速処理するなどの場面において、エッジAIが有効です。
全てのデータをクラウドに上げてしまうと、レスポンスタイムが遅れてしまったり、ランニングコストが膨大になったり、
セキュリティ上クラウド使えないデータがあったりと、様々な課題が浮き彫りになります。
それを解決するのが、「エッジコンピューティング」と言う技術です。
ローカル処理してしまうデータと、クラウドで処理してしまうデータを切り分け、
必要に応じて機械学習やディープラーニングをローカル処理してしまう方法論があります。
ソリューション事例
機械学習パーソナルレコメンド
Webサイト上でのユーザーの特徴や行動に合わせて自動的に機械学習がオススメを出し分けます。
機械学習を使う事で、多くのデータから細かくセグメンテーションを分類し、相手に合わせた提案を自動的に行う事ができます。
@Type 求人レコメンド
機械学習エンジン
『＠type』を利用している求職者の行動ログや登録情報などの各種データ、『＠type』内の掲載企業の求人情報を含む膨大なデータを学習データとして蓄積しており、
希望条件や経験職種、好む会社の雰囲気などのユーザー特徴度、求人情報類似度、行動特性量を紐づけて提案判定しています。
これにより、自身の転職活動の特性を考慮した求人情報の提供を受けることが可能となります。
画像・映像解析
SyncLect Detection
自動運転技術によく用いられている技術です。
NVIDIAやIntelの高速GPUを利用することにより、映像上に映る物体検知と物体認識を高速で行う事ができます。
これにより、映像に映る被写体にフォーカスし、高速被写体分類と認識・検知を行う事ができます。
またDarknet+YoloやGoogleColab、M2det、v-capsnet、U-Net、転移学習を活用する事で、認識精度向上や開発工数短縮に工夫を施しています。
プライバシーエッジ
エッジ処理でプライバシー画像カット
「comieru Live」は、株式会社セキュアと株式会社ヘッドウォータースが共同で開発しているAI技術で、来店客を自動でイラストに置き換え、 空席＆混雑状況視覚的に見えるようにしたソリューションです。来店客のプライバシーを保護しながら、混雑状況をより具体的に見える化することが可能になります。
人物情報に該当する画像は「NVIDIA Jetson Nano上」で処理させる事で、インターネットを使わずにセキュリティ観点を考慮し、検出座標のみをクラウドで処理する事でログ収集を行っています。
エッジAI水平展開には「Azure IoT Edge」、ログ収集・可視化に「SyncLect」を利用しています。
顔認証決済プラットフォーム
Identity of Things
SyncLectにディープラーニング技術を応用した顔認証エンジンを搭載し、キャッシュレス決済連携を行う事で顔認証決済を実現しております。
当サービスによりユーザーはスマートフォンも財布も持たず、アフターコロナ時代においても安心してお買い物を行う事ができます。
セキュリティ向上の為に、多要素認証とディープラーニングを用いた攻撃検知エンジンを採用し、当サービスのセキュリティレベルを高めております。また、サービス利用時のレスポンスタイム向上の為に、画像自動サイジングと独自の顔照合モジュールの実装を行っております。
常連認識
店舗で常連のお客様の顔をスタッフは覚えていますか？スタッフが辞めても覚え続けていますか？
常連認識ソリューションでは、顔認識を使う事で常連認識を行い、お客様にリピーター特典付与を行います。
常連認識では、予約型でない店舗での来客動向を読み取る事ができ、お客様の嗜好に沿った提案を行う事ができます。
顔認識受付Pepper
Pepperに搭載されているカメラと、自動顔追尾機能、クラウド型顔認識機能を組み合わせる事で、
予め登録された顔情報から顔認識を使って、呼び方やトーク内容を変えるPepperアプリを開発しました。
Pepper顔認識受付を
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飲みニケーションロボ
居酒屋にコミュニケーションロボット「Sota」と飲める席を配置し、卓上でお客様が楽しむ独自アプリを開発。
結果として、1ヶ月100名以上の集客、全体来店客の10％向上に寄与し、10件以上のメディア取材が入りました。
飲みニケーションロボを
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SynApps Tablet
飲食店のメニュー注文タブレットアプリに顔認識を搭載し、常連度に合わせて、価格が変わったり、いつも頼むメニューを表示したりできる
未来型の注文タブレットアプリ。テレビでも紹介されています。
SynApps Tabletを
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IoT型コグニティブCRM
コグニティブサービスを活用する事で、今まで取れなかったデータを顧客管理に活用する取組で、
お客様に対して1to1の接客を行う事を目指します。
顔情報からは、性別、年齢、表情、来店頻度の識別推測を行い、会話情報からは、嗜好、要望の識別推測を行います。
購入情報と紐づける事で、どの客層に何が売れているかの分析を行う事もできます。
ラーメン屋AIロボキャンペーン
コミュニケーションロボット「Sota」を使ってラーメン屋で「顔パスキャンペーン」を実施しました。
アプリストアに顔登録スマートフォンアプリを用意し、そのデータをIoTでロボット、プリンタ、店舗側のタブレットと同期させ、
ラーメン屋に来る顧客の年齢層、性別層、来店頻度、来店回数など様々なデータから、ロボットが個別接客を行い、店側は顧客分析が可能です。
ユニークな取り組みで、テレビなどで多く紹介されました。
ラーメンAIロボを詳しく見る
PepperCommerce
顔認識、会話認識クラウド、個客ごとに接客データ保持、IoTテクノロジーで決済端末連携を行う、データ横断型ロボットアプリを開発しました。
一度接客したお客様の顔と会話情報を常に記憶し、気の利く接客と、自動レジ代わりになるソリューションです。
PepperAppChallengeにてMS robotics賞を受賞しました。
空間認識
店舗でのお客様の混雑状況や空き状況をカメラやセンサーで把握し、空間状況と人とのコミュニケーションポイントをトリガーにして対話型コンテンツや挙動を自動的に切り替える事が可能です。
空間画像認識AIロボット
Surface Hubに搭載されているカメラ、タッチディスプレイのタッチポイント、卓上ロボットSotaをリアルタイム連携を実施。ウェイティングスペースの画像情報から顧客グループを属性分類し、コンテンツ切替を行っています。
らーめん山頭火シアトルロボを
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動作検知＆対話AI型ロボット
人感センサを活用して入退店の人の動きと方向を認識し、ロボットがPushで挨拶を実施。立ち止まった人には対話AIによるコミュニケーションを行います。
Conversation UX
話しかけ内容の必要に応じて会話型エンジンを自動切り替えを行い、対話型AIの最適解を実現します。
SynApps Talk Engine
ダイアログ型応答、LUIS適応型応答、雑談型応答を話しかけ内容に応じて切り分け回答をする事で、業務シナリオと雑談シナリオの両方に対応します。
インタラクティブサイネージ
電子看板のキャラクターや動画コンテンツを、話しかけに応じた対応の切替を行う事で、双方向コミュニケーションを実施します。
バーチャルヘルプデスク
言語AIを活用する事で、システムに問いかけると、自動応答をするバーチャルヘルプデスクを実施します。
Brain Chat
困った時にチャットで話しかけると、社内データベースから参照して、課題解決を行ってくれるチャットボット。
Translator API
海外旅行に行った時に、チケット表が読めない、看板が読めない、メニューが読めない、と言った事はありませんか？
LENS Translator
カメラで撮影した画像の文言を抽出し、翻訳を行えるようになります。
AIOps
AIが得意とするパターン認識と予測・分類機能を活かす事で、サーバ・インフラの異常検知を行う事ができます。
監視AI
サーバに出力されるログ情報から障害の事前検知を行い、 また障害対応を学習させることで、障害時の対応を自動実行や選択肢を提供します。 監視AIのノウハウを利用することで、今までの対応よりも早く的確に、 そしてコストを掛けずに対応することができます。 監視AIは、今ある運用業務の自動化ではなく、未来の監視業務の実現を模索します。
セキュリティAI
日々更新され続けるセキュリティリスクに対して、 セキュリティAIは常に最新のセキュリティ情報と連携を取って、 Updateの通知、Update方法の提示を行います。 監視AIと連携することで、Updateの自動化と連携することも可能です。
AI MIERUKA
よくAIを導入して失敗する、と言う事もよく聞きます。
それは、本来手段である筈のAI導入が目的化していたり、
現在のAIの出来る範囲や特徴を掴み切れてないのが理由となります。
「AIを使いたいけど、何したら良いか判らない」と言うお客様向けに、
どの範囲にAIを適用すると、効果が高いだろうかが分かるよう、
アンケートと可視化ツールを使って、御提案する事も行っております。
メディア情報
高校生クイズ
日本テレビ系列「ライオンスペシャル 第37回全国高等学校クイズ選手権 高校生クイズ」にAIの技術協力を行いました。
