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アラヤは、画像認識AIを活用し、さびやひび割れなどを検知する ソリューションを提供しています。 監視カメラや携帯デバイスの映像を基に、特定の対象物や危険行動を 自動検出し、危険状況をリアルタイムで察知・記録することで、 安全管理業務を効率化。 熟練者の経験やノウハウに依存していたリスク予測を補い、監視業務の 半自動化を可能にすることで、人手不足の解消や安全性向上が期待されます。 【こんな課題に】 ■検査品質を保ちたいが熟練者が不足している ■作業現場の安全管理での人件費を下げたい ■競争力を上げるために業務効率化をしたい ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
インフラ業界では、人材不足や技術継承の問題を理由にAI導入を検討する 企業が増えてきています。 当社でもインフラ点検向けにAI導入を支援しており、現場運用に向けた進行中の 取り組み事例もあります。インフラ点検向けにAI導入を検討されている方の 中には、AIの具体的な活用方法や効果をイメージできず「導入に踏み切れない」と 悩む方もいらっしゃるのではないでしょうか。 そこで本記事では、インフラ点検にAIを活用するメリットや実際の 導入事例を紹介します。点検業務へのAI活用を検討されている方は、 ぜひ最後までお読みください。 ※事例の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
アラヤでは、建設機械等の自動化(自動操縦)を実現するAIを開発しています。 少子化による労働人口の減少に伴い、建設作業の効率性向上が 求められています。また、建機を扱う熟練技術者の高齢化が進み、 技術伝承のニーズも高まっています。 このような課題に対してアラヤでは、AI技術のひとつである強化学習・ 模倣学習技術を応用し、自律的かつ効率的な作業を行う建機(自律建機)の 実現を目指します。 【概要】 ■現状の成果例：油圧ショベルによる土の掘削 ■その他の建機等の活用例 ・ブルドーザーによる盛土や整地 ・ガントリー(港湾)クレーンによるコンテナの積み下ろし ・フォークリフトによる荷物の積み下ろし・運搬 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
アラヤでは、画像認識AIを活用し、移動する人物を検知するとともに、 位置情報を取得し、可視化するソリューションを提供しています。 人の流れ・動線を分析することで、店舗運営の効率化やマーケティング、 工場・倉庫内の作業効率化などに活用可能。 また、得られた結果を元に、マーケティング・業務効率化等に 役立てるためのデータ分析も提供します。 【特長】 ■人物の動線と、年齢・性別等の属性を組み合わせた分析が可能 ■お客様のニーズに合わせてアプリケーション化・サービス化が可能 ■エッジAI技術を適用しており、既存のカメラシステムへのアドオンが可能 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
アラヤの「さび検出AIモデル」は、点検画像確認の工程を大幅に短縮します。 定期的な検査やメンテナンス作業には時間とコストがかかります。 さらに、人による撮影画像の点検には熟練度により検査品質にも ばらつきがでてしまいます。 アラヤが提供する独自の本モデルを使用することにより、これらのコストを 大幅に削減し、検査の品質を向上することができます。 【こんな課題に】 ■検査員の人材不足 ■点検品質の劣化 ■点検頻度が上がりコスト増加 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
本製品は、BIM/CIMデータを活用した3次元でのクレーン計画検討を 可能にするBIM/CIM連携クレーンシミュレーターです。 衝突判定や吊り能力判定、吊荷搬送の動画化などにより、検討をより効率化。 ユーザーのパソコンにインストールし、ユーザーの環境でご利用が可能です。 ユーザーのBIM/CIMデータや点群データをインプットし、各機能を使用して、 Unityシミュレーター上で計画検討を行います。 【ご利用の流れ】 1.インストール 2.データインプット 3.条件設定 4.計画検討 5.検討結果出力 6.共有 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
当社では、画像認識AIを活用し、さびやひび割れなどを 検知するソリューションを提供しています。 さび/腐食検知AIでは、さびの程度や領域により、検査結果を ランク分けすることも可能。 近年、様々なインフラ構造物の老朽化が進み、点検の重要性が 高まってきています。しかし、人間による検査は手間や時間がかかり、 危険性を伴う場合もあるため、点検効率化や省人化が求められています。 ご用命の際は当社までお問い合わせください。 【画像認識AIの特長】 ■さび/腐食検知AI ・橋梁や鉄塔などに発生するさびや腐食を画像認識AIによる検知 ・さびの程度や領域により、検査結果をランク分けすることも対応可能 ■ひび割れ検知AI ・コンクリートなどに発生するひび割れを画像認識AIによる検知 ・0.2mm程度のひび割れを検知 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
「SLAM(自己位置把握)」とは、ロボットなどの移動体が、自己位置把握と 環境地図作成を同時に行う技術の総称です。 SLAMが役立つ領域として、自動運転や自律移動システムが挙げられます。 自動運転システムを構築する際、大きく「認識」「判断」「操作」の3つに 分けられますが、その中でSLAMは「認識」において重要な技術となります。 具体的には、LiDARセンサ等から点群データを取得し、SLAMで構築した 地図情報及び自己位置把握により、例えば、障害物を回避するなどの 特定のタスクを遂行します。 【特長】 ■LiDAR等を用いて、空間認識(自己位置、現場把握)することで 建機/重機の自律運転を支援 ■GPSが使えないような環境でも、自己位置把握が可能 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
当社では、AI技術を活用した油圧ショベルの自動化を進めています。 「強化学習」は、シミュレーション環境で、様々な動作をAI自体が 試行錯誤し、目的を達成するより良い動作を学習・習得していきます。 また「模倣学習」は、人間(熟練技術者)の手本データを元に、 同様の動作を学習します。 下記リンクにデモ動画もございますのでぜひご覧ください。 【特長】 ■強化学習 ・AIが試行錯誤を重ね操縦方法を獲得する ■模倣学習 ・AIが人のお手本を真似て操縦方法を獲得する ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
現在、人工知能(AI)の発展は急速に進んでおり、特に視覚情報と 言語情報を組み合わせて処理できるVision Language Model(以下、VLM)は、 ビジネスに新たな可能性を提供しています。 本記事では、VLMの概要と構造、ビジネス上のインパクトについて ご紹介します。 VLMとは、画像や動画といった視覚情報をテキストで表される言語情報と 関連付けることで、従来の画像認識技術では対応しきれなかった複雑な タスクにも取り組むことができる技術です。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
当社は、需要予測AIと省エネな熱製造をするAIで実現する地域冷暖房(DHC)・ 大型熱源向け空調最適化ソリューションを提供しております。 既存の空調システムを活かしながら、制御機器にAIコントローラを後付。 アラヤの自律AI技術で、必要な空調能力(需要)を予測し、需要と電気料金 体系にあわせた熱製造を行うことで、大幅なコスト削減(20％以上)を目指します。 また、設定温度や運転時刻など複数のパラメータを、経験則ではなく、過去・ 現在・未来などのデータに基づいて予測し、細かく適切な設定ができます。 【空調制御にAIを活用する3つのメリット】 ■多彩な入力データ活用で高精度の予測と制御ができコストが削減できる ■経験則に頼らないデータドリブンの設定でいつでも快適な環境を実現 ■環境持続可能性を確保し、SDGsにも貢献 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
3D再構築は近年注目を集める分野であり、Neural Radiance Fields (NeRF)やGaussian Splattingといった革新的な技術の発展により、 その人気が急速に高まっています。 これらの進歩により、物理的な物体や環境を正確にデジタルで表現できる ようになり、さまざまな業界に変革をもたらしています。 本記事では、3D再構築技術によりこれまでの課題をどのように解決できるのか、 そして先進技術がどのように革新をもたらすのかについて解説します。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
近年、現場で使用されるエッジデバイスへAIモデルを実装する「エッジAI」 が注目され、そのユースケースが増えています。当社でも、お客様からの エッジAIのコンサルティング・実装依頼のご相談が増えています。 当社でのエッジAI開発・実装の実務経験をもとに、本記事を含む2部構成で、 エッジAI技術のトレンドと実装時に考慮すべきポイントをお伝えいたします。 エッジAIの実装においては、実はメリットだけでなくデメリットも存在します。 そのため、考慮すべき1つ目のポイントとしては、エッジAIの実装における メリット・デメリットの双方を検討し、メリットがデメリットを上回る場合に エッジデバイス上での実装を行うこと、が挙げられます。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
製造業の工場や、物流や運送業界の倉庫では、フォークリフトやトラック、 AGV(無人搬送車)・AMR(自律型恊働ロボット)など、運搬や作業用の車両が 多く走行しています。 また、建設業界の建設現場でも、クレーンなどの建機・重機やダンプカーなどの 車両が使われています。それぞれの現場では、車両と人が同じ場所を行き交うため、 接触する危険性が高く、重大な事故につながることも多くあります。 特に、フォークリフトの原因による労働災害のうち「挟まれ・巻き込まれ」 「激突され」による事故が全体の約6割を超え、それらが原因で死亡事故に至った ケースが半数近くを占めています。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
インストアマーケティング(店舗マーケティング)とは、店舗で行われる、 消費者の購買意欲を促進させるために行う販売戦略のことです。 ショッピングモールやデパートなどの大型施設、または施設内の個々の店舗や 飲食店などの実店舗が、売り場での売上をアップさせるために行う施策です。 近年、オンラインショッピングの傾向が高まる一方で、ある消費者心理に関する アンケートによると、未だに「店舗のショッピングを好む消費者が半数以上いる」 というデータもあります。 また、最近の傾向としては、オンラインストアで商品を調べてから実店舗に 来店して購入するといった、オンラインとオフラインの両方を活用する顧客も 増えてきています。インストアマーケティングは、このように実店舗に来店する 顧客の行動を分析し、購買意欲を高め、売り上げに誘導するまでの仕組みを 構築する、店舗運営において必要不可欠な取り組みです。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
エッジAIとは、クラウドではなく現場で使用される「エッジデバイス」上で 「AIモデル」を動かすことです。 近年、エッジAIが注目され、そのユースケースが増えています。当社でも、 お客様からのエッジAIのコンサルティング・実装依頼のご相談が増えています。 当社でのエッジAI開発・実装の実務経験をもとに、本記事を含む2部構成で、 エッジAI技術のトレンドと実装時に考慮すべきポイントをお伝えいたします。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
当社は、お客様の課題に合わせた好適なエッジAI開発をサポートいたします。 「デバイスに適したAIモデルを作りたい」「デバイスへの実装に不安がある」 「デバイスにデプロイしたが速度が出ない」といった課題を解決。 アラヤは、メーカーやIT企業、商社の方々とのパートナーシップなど、豊富な ご支援実績がございます。ご用命の際はお気軽にお問い合わせください。 【こんな課題を解決】 ■モデルは学習させたが、デバイスへの実装は初めてで不安 ・目的に合わせて要件定義からトータルでサポート ■適切なデバイスの選定やデバイスごとへの実装に苦労する ・搭載したいエッジ環境に適切なモデルの最適化 ■モデルが大きすぎて目的のデバイスにのらない ・現状の実装内容を見直しモデルを軽量化・小型化 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
『ARAYA Research DX』は、アラヤのAI、プログラミング、脳・神経・ 認知科学のナレッジを結集し、アカデミックで活躍する方々の研究活動を 支援するソリューションです。 fMRIやEEG、ECoG、MRGなど取得データに合わせた解析コードやソフトウェアの 開発をサポート。時間のかかる解析業務を外部化することで、研究の工数を 大幅に短縮することができます。 また、種類が多く複雑なデータを一手に解析。クオリティチェックやノイズ 除去などの前処理に時間をかけずに検証することができます。 【サポート内容】 ■解析コード構築支援・解析ソフトウェア開発 ■脳・生体データ解析 ■解析自動化ソフト作成 ■アラヤとの産学連携プロジェクト ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
アラヤはお客様の課題に合わせた細やかな提案・開発を行います。 業界別・課題別ににニーズの高い開発案件には「セミカスタムAI」としてテンプレート(学習済みモデル)を活用することで、比較的短期間でのAI開発が可能です。また、「フルカスタムAI」として一からAIモデルの構築も行います。 【AI導入で解決できる建設業の主な課題】 １：建設現場の安全管理 ２：設備点検の品質向上・効率化 ３：資材の数量カウント自動化、人の行動の記録 ４：技術の伝承と維持 ５：建機自動化の実現 上記課題についてAIでの解決をご提案いたします。 詳細はカタログをご覧ください。
アラヤはお客様の課題に合わせた細やかな提案・開発を行います。 業界別にニーズの高い開発案件には「セミカスタムAI」としてテンプレート(学習済みモデル)を活用することで、比較的短期間でのAI開発が可能です。また、「フルカスタムAI」として一からAIモデルの構築も行います。 【AI導入で解決できる製造業の主な課題】 １：作業現場の安全管理 ２：検査品質の保持・向上 ３：資材の数量カウント自動化、人の行動の記録 ４：技術の伝承と維持 上記課題を解決いたします。詳細はカタログをご覧ください。 また、現在無料画像診断受付中です！是非お問い合わせください。
「InspectAI」はAI技術により、人による目視検査の工程の自動化を実現するパッケージソフトウェアです。具体的には、検査対象物を撮影した画像を元に、正常/異常をAIが学習し、判定します。 【InspectAI 特長】 ・異常品の画像データが不要でありモデル構築のための学習データの準備作成の手間を大幅削減可能 ・簡単な画面操作により、１－２時間程度でモデル学習可能 ・タクトタイムにあわせた高速処理を実現 詳細はカタログをご覧ください。 また、お気軽にお問い合わせください。
スポーツの試合で大量に撮影した画像から、メディアに掲載するための 条件に合った好適な画像を抽出する作業にAIを導入した事例をご紹介します。 ご依頼いただいたお客様では従来、スポーツの試合で大量に写真を撮影し、 その中から「全身が写っている」「競技用の道具が写っている」などの 条件に合った好適な画像を手作業で抽出していましたが、選定に時間がかかり 短時間での抽出が求められていました。 課題を解決するため、AIが数千枚の対象画像の中から条件に合致する画像を 抽出する仕組みを作成。確認すべき画像点数を大幅に減らすことができました。 画像や映像に関する業務の効率化・自動化のためのAI導入については、 ぜひアラヤにご相談ください。 【AI導入後の効果】 ■選定時間の大幅な短縮 ■抽出のための時間確保がほぼ不要に ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
消耗品製造における原材料の品質検査に、AIを導入した事例をご紹介します。 ご依頼いただいた企業様では従来、製造ラインで流れてくる原材料(植物)に まれに混入する微細な異物を、検査員が目視で発見する必要があり、 検査員による目視での発見が難しく、既存の検査装置では対応できない上、 工場・ラインごとに条件が異なりました。 課題を解決するため、製造ライン上に設置した固定カメラと、良品/不良品を 判定するAIアルゴリズムを導入し、高い品質での検品無人化を実現。 また、複数の工場・ラインへの対応には、お客様自身で実施可能なトータル システムを導入しました。 製造ラインでの製品や原材料の外観検査(検品)へのAI導入については、 ぜひアラヤにご相談ください。 【AI導入後の効果】 ■異物検出の自動化 ■複数種類の原材料・異物に対応 ■異なる条件の他工場/ラインへお客様自身で対応可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
物流倉庫での棚卸は、広い範囲での作業となり、また、高所での作業も 伴うため、作業者の安全性の確保も必要です。 当社が開発している「自動棚卸ドローン」は、すべての箱をなぞるように 自律的に飛行しながら、箱に貼られたバーコードやQRコードをスキャンし、 情報を在庫管理システムに登録します。 自律的に飛行するドローンを倉庫の棚卸作業に活用することで、 短時間・低コストで実現可能になります。 また、アラヤの自動棚卸ドローン技術を活用して、一緒にソリューション 開発を進めてくださる物流業界のパートナー企業様を募集しております。 【開発している自動棚卸ドローンのメリット】 ■普及価格帯のドローン ■内臓カメラとQRコードで実現可能 ■RFID追加のセンサは必要なく、導入コストが抑えられる ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
アラヤはお客様の課題に合わせた細やかな提案・開発を行います。 業界別にニーズの高い開発案件には「セミカスタムAI」としてテンプレート(学習済みモデル)を活用することで、比較的短期間でのAI開発が可能です。また、「フルカスタムAI」として一からAIモデルの構築も行います。 ＜セミカスタムAI＞ ・テンプレートを元にAIを構築 ・ニーズの高いテンプレートを複数ご用意 ・短期間でのAI構築が可能 ＜フルカスタムAI＞ ・一からAIを構築 ・あらゆるご要望に応じたAI開発に対応 ＜製造業向けソリューションの例＞ ■課題：検査品質の保持・向上 →検査工程の自動化を実現します。例えば、従来は人が目視で検査していたものを、AIが正常/異常判定をしたり、異常の種類ごとに分類したりができます。 ※外観検査は「Inspect AI」をご利用いただけます。 現在無料画像診断受付中です！是非お問い合わせください。
アラヤでは、ディープラーニングを活用した画像認識技術で、お客様の さまざまな業務課題を解決します。ここでは、大型輸送機械の部品の 点検にAIを導入した事例についてご紹介します。 ご依頼いただいた企業様では、輸送機械の部品の法定点検作業があり、 点検対象となる微細な部品に関しては従来、作業員が内視鏡を用いて 全件検査を行っていましたが、"高い検査品質の維持が難しい" "所要時間がかかる"といった課題を抱えていました。 上記の課題を解決するため、AIが検査画像から「正常」か「異常の可能性が あり重点的に検査すべき」かを自動で判定することで、点検業務全体の 負荷を削減させることができました。 大型機械や構造物（鉄塔や橋など）の外観検査（点検）へのAI導入に ついては、ぜひアラヤにご相談ください。 【AI導入後の効果】 ■高い検査品質の維持 ■所要時間の短縮 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
