AI／データサイエンス事業の沿革
アイ・エス・ビーはDX（デジタル・トランスフォーメーション）が引き起こすAI（人工知能）技術の導入に早くから着目し積極的にその技術を取り組むことで、より広い業種での社会課題の解決に取り組んできました。近年ではアイ・エス・ビーが長年培ってきたアプリケーション開発・組込み技術との融合による新たな付加価値を創造し、コンサルティングから開発・導入に至るまでワンストップで提供しています。
アイ・エス・ビーは2016年よりAI（人工知能）の技術導入を積極的に推進し、様々な業種、企業、人、機械、データに新たな価値を付与することで常に新しい製品・サービスを創出し続けています。また生産性を向上し少子高齢化による労働力不足などの環境・エネルギー制約などの社会課題の解決を目指しています。
アイ・エス・ビーはDX（デジタル・トランスフォーメーション）が引き起こすAI（人工知能）技術の導入に早くから着目し積極的にその技術を取り組むことで、より広い業種での社会課題の解決に取り組んできました。近年ではアイ・エス・ビーが長年培ってきたアプリケーション開発・組込み技術との融合による新たな付加価値を創造し、コンサルティングから開発・導入に至るまでワンストップで提供しています。
様々なソリューション事業で培ったビジネス領域に加え、データサイエンス及びAIエンジニアリングを融合した革新的技術のソリューションサービスにも対応します。
様々な組込み開発に携わり、アプリケーションからドライバーまで全ての開発レイヤーに対して実績があります。また、数多くのOSSライブラリをポーティングし、AIに更なる付加価値を付けてソフトウェアエンジニアリングを提供します。
エッジAIによる画像認識、自然言語の活用分野は今後、連鎖的に広がっていく為、様々なエンジニアリング分野の経験を活かし、AIを活用して今後も新たなサービスを生み出していきます。
| 顔識別 | ➡ FaceNet / ArcFace |
| 物体認識 | ➡ シーン認識: MobileNet V2 ➡ 花認識: MobileNet V2 ➡ 表情認識: MobileNet V2/V3 ➡ 目瞑り認識: MobileNet V2 ➡ 年齢/性別認識: MobileNet V2 |
| 物体検出 | ➡ SSD MobileNet v1 / MobileNet ➡ 顔／顔器官検出: BlazeFace ➡ 姿勢検知: PoseNet / CenterNet |
| シーン認識 | ➡ MobileNet V2 |
| 領域分割 | ➡ FCN+VGG16 ➡ DeepLabV3+MoileNetV1 |
| 異常検知 | ➡ Auto Encoder, GAN |
| ＯＣＲ | ➡ MobileNet V2+SSD |
| レコメンド | ➡ Word2vec / BERT / LightGBM |
| 連合学習 | ➡ ResNet18 |
顔認識による入退室管理やデバイス管理における本人認証が可能
人の感情分析から教育／エンターテイメント／レコメンド等の様々な分野で活用が可能
工場の検品（異常／欠陥）を目視や経験における勘に頼らず異常判別が可能
工場の部品管理（ナンバリング／個数）等をOCRや画像認識により生産管理が可能
人（姿勢）を検知して活動量やヘルスケアサポートが可能
血圧計／体重計等のヘルスメーター機器の自動入力による支援
対話型チャットボットナビゲーションによる支援
自然言語処理（特徴量抽出／分類）によりマッチングサイトの効率化
大量のデバイス機器に対して学習負荷分散研究を行い、データをプライバシー担保してAI活用
食事メニューの食材推定を行い原材料の消費研究データに活用
画像AIの導入は大量画像データ（数万枚程度〜）が一般には必要とされます。 アイ・エス・ビーソリューションはAuto Encoder, GANに対し小規模データ（500・1,000枚～）で異常な画像パターンを検知できるように学習（導入難易度を抑制）したエッジAI（異常検知）を搭載したサービスを提供します。
今後はあらゆるデバイス機器にAIが搭載される事を見越し、アイ・エス・ビーはPyQtやQtFont等のAIと相性の良いQtと各種デバイス（OS）とを組み合わせたソリューションならびにコンサルティングを各分野の課題解決に向けて促進します。
アイ・エス・ビーは、将来のデータサイエンティスト／AIエンジニアリング（モデリング）に必要となる高度IT人材の育成と外部交流による活動を促進します。
賛助会員として加盟し、データサイエンティスト養成講座により人材育成中。
AI技術に関する教育を強化し、JDLA認定資格のG検定、E資格者を拡大中。
AI開発においてPoC（実証実験）は必要不可⽋であり、精度向上とモデル改善を見据えた運用を検討し、初めて本開発へ移行するサービスを提供しています。
自動車部品のAI検証診断システムを導入したいが、AI導入による精度を事前に確かめることは可能ですか？
➡ 実証実験（フィージビリティスタディ）で精度検証を行いシステム導入可能と回答しました。
化学工場の部品装置の製品番号を自動認識して管理したいが、現地調査を行い画像、音声AI認識の導入判断で検討したいが可能ですか？
➡ 遠隔で現地調査を行い、作業者の管理オペレーションを分析し最適解モデルを提案しAI認識システムを導入されました。
CADデータの検査を自動化したいが画像処理アルゴリズムかAIで解決するか導入検討から依頼可能ですか？
➡ CADデータの特徴抽出と検査手順を分析し、AIではなく特徴量抽出アルゴリズムによる検査ソフトの提案をしました。
海外のAI研究論文を解読し実用化可能なモデリングを行いたいが対応可能ですか？
➡ アイ・エス・ビーのベトナムオフショア関連会社（IVC）のAI開発ラボチームにてAI研究論文を解読しモデリングまで対応しました。
画像AIを導入したいが膨大な画像のアノテーションが必要となるため安価に対応可能ですか？
➡ 障害者向け就労支援のパートナー会社と協力してアノテーション業務を品質良くリーズナブルにご提供可能となり対応しました。
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