錆び検出AIツール無料トライアル受付中！アラヤの製造業向け画像認識AI開発ソリューション

プラント、橋梁、鉄塔等の錆びや腐食を自動検知！コスト削減と検査品質の向上を実現

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。

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アラヤは「業務で本当に使えるAI」を実現するために、お客様の課題に寄り添った提案・開発を行っています！

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。

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確認作業、動画・画像の分析をAIが解決！業務効率化で人手不足の解消を支援

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。

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複数台カメラと画像認識AIを活用！カメラから離れた位置にいる場合でもトラッキングができます

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。

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豊富なエッジデバイス実装の実績でお客さまの課題に合わせてご提案！

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。

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エッジAIで利用されるハードウェアとしてGPUやAIアクセラレータが主流になってきています！

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。

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メリット・デメリット、速度と精度のトレードオフなどといったポイントを解説！

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。

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橋梁や鉄塔などに発生するさびや腐食を、画像認識AIにより検知可能

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。

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画像と言語を理解できる生成AIの仕組みと応用についてご紹介！

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。

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AIと高度なハードウェアの組み合わせは、3D再構築の能力をさらに強化します！

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。

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接触事故を防止するためにAIを活用し、安全管理を強化する方法について解説！

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。

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選定時間の大幅な短縮へ！確認すべき画像点数を大幅に減らすことができました

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。

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“なんとなく不便”は、従業員数の増加や業務範囲の拡張をきっかけに、 一気に「コスト」と「リスク」に変わります。 今回ご紹介するのは、訪問介護業・700名規模の企業が、 給与業務をめぐるモヤモヤを言語化し、最適なシステム構成を検討していったプロセスです。 “なんとなく不便”を言語化すると・・・ １）利用している給与システムのサポート品質が悪く、非常にストレス。 ２）従業員がここ数年で増加傾向。従量課金制システムのためランニングコストが気になる。 ３）別システムへのデータ連携の為、マクロを使っている。 ４）給与支払報告書など、後方処理が楽になるようにしたい。 iBPからのご案内内容 ここで重要なのが、出てきた複数の課題をどう扱うか決める、「優先順位の整理」です。 続きは、個人情報入力不要で読むことができます。 ｉビジネスパートナーズコラムページへどうぞ！ https://ibp-column.sfsite.me/36302

このたび、クラウド経営管理システム「Loglass（ログラス）」の紹介資料を公開しました。 本資料では、予算策定や予実管理、見込更新、管理会計といった経営管理業務を効率化する「Loglass」の特長や活用イメージをわかりやすくご紹介しています。 Loglassは、各種システムや表計算ソフトに分散したデータを一元化し、 収集・集計・分析にかかる手間を削減することで、より迅速で精度の高い経営判断を支援します。 また、データ集計の自動化や履歴管理、リアルタイムでの分析機能など、経営管理業務の属人化や工数増加といった課題の解決にも役立ちます。 資料内では、実際の導入事例や導入効果も掲載しており、工数削減や分析業務の高度化、意思決定スピードの向上などの成果をご紹介しています。 経営管理のDX推進や、Excel・スプレッドシート中心の運用見直しをご検討中の企業様は、ぜひご覧ください。

半世紀以上の経験で培ったセンサー技術のホトロングループの製品の導入実績を、お客様の事例を通してご紹介します。 自動ドアセンサーをはじめ、車両検知センサーや看護・介護センサーも充実しております。 導入例も多数紹介しておりますので、ぜひ、事例案内ページを御覧ください。

世界で地震の多い国の10カ国に入る日本。国土交通白書2020では大きな地震の発生確率の高まりも公表されています。 南海トラフ地震については、マグニチュード8～9クラスの地震の30年以内の発生確率が70～80％とされています。 ホトロンでは、建設物や設備機器への地震対策に感震装置の導入をおすすめしています。 感震装置『HK-2』は、震度5弱相当以上の強い揺れを感知した場合、 事前に設定した様々な制御を自動で行える製品です。 例えば、次のようなアクションを自動で実行できます。 「自動ドア・自動門扉を開いて、退路及び緊急車両の進入路を確保」 「管制室へ信号を伝達し、施設設備を停止」 「施錠されたロッカーの鍵を解錠」 「音声案内の自動再生」 ◎詳しくは資料ダウンロード又はお問い合わせください。

しるし株式会社は、しるしグループの海外法人SRS Inc.と連携し、お客様の資産保全を最優先に考え、強固なコイン補填サービスであるPoR（プルーフ・オブ・リザーブ)を開始いたしました。万が一、しるしグループに不測の事態が発生した場合に、マイニングプールからお客様の資産を償還致します。この際に償還額に満たない資産を当社グループが保有している分別保管アドレスから補填を致します。なお、分別保管アドレスに存在するコイン残高はブロックチェーンエクスプローラーや当社サービスサイトで、いつでも、どなたでも、ご確認頂くことが可能です。 【本体制の対応フロー】 SRS Inc.がマイニングプールからの償還を行う際に不足分が発生した場合は、当社グループが保有しているしるしコイン(以下、SISC)を分別保管しているアドレスから、不足分をお客様に補填するよう、裁判所が選定した破産管財人に適切な指示を行います。破産管財人は、しるし株式会社からの指示に基づき、分別保管アドレスに保管してあるSISCを、不足が発生したお客様に対して確実に償還金補填分を送付する手続きを実行いたします。