社会課題/顧客課題に向き合い、AI/ディープラーニング等の最先端の技術を駆使して画像やセンサーデータの解析モデルを開発し、投資対効果が高く技術面において最適化されたソリューションを提供する。
提供サービス
- AIコンサル
- AI受託開発
- パッケージ/ソリューション提供
- AI教育
- データ分析
- AI導入サービス
AIカテゴリ
- 画像処理
- Semantic Segmentation（画像セグメンテーション）
- Image Classification（画像分類）
- Object Detection（物体検出）
- Image Generation（異常検知）
- Pose Estimation（姿勢推定）
- 人工衛星の観測データ（SAR/光学）の画像解析
- 時系列解析
- Time Series Prediction（発電量予測、株価予測、需要予測）
- Time Series Clustering（自動車の運転の分類、人の挙動、疲労状況の把握）
- Time Series Classification（姿勢推定、ラベル付から状態の度合把握）
- Model Reduction（流体解析の後処理、CAEの結果解釈の後処理）
- Anomaly Detection（時系列を使った異常検知）
- 最適化処理
- 物流施設や工場の多様な設計要件を満たし、保管スペースの確保と無駄なコスト削減を両立した施設配置の最適解を導出
得意業種
- 製造
- 建設
- 運輸・物流
- 卸売・小売
- 情報・通信
- 金融・保険
- 医療・福祉
- サービス
- 農林水産
- 公共・自治体
- その他
製品紹介
-
DEEP SPACE
衛星データやドローン空撮画像などのリモートセンシング技術とAI解析技術を活用し、世界中で何が起きているのかを網羅的に把握することが可能となります。自然災害や社会活動における環境リスクを可視化し、事業における意思決定に役立てることができます。
これまでの開発事例として、以下項目が挙げられます。・土砂崩れ等の災害発生時に被害状況を網羅的に把握し、予期せぬ二次災害の対策・予防に活用
・地盤変位状況を可視化し、早期対応が必要なインフラを検出
・海洋ごみなど環境問題の実態を可視化し、環境保全に向けた事業の意思決定を支援
・森林の伐採状況を可視化し、SDGs課題の一つ「森林の持続可能な管理」を実現
・衛星データ解析により、不動産業界における人海戦術による開拓を効率化
・世界中の耕作地における作物の種類や生育状況を把握し、先物価格予測に活用DEEP SPACEでは、衛星データの収集からAI開発、お客様のシステムとの連携など、衛星解析に関する様々な課題をワンストップで解決し、市場調査に役立つ情報から、被災エリアの把握や災害の予兆、ESGに資する活動に至るまで、衛星データを活用して新しい知見を創出することが可能となります。
導入事例
-
AIを活用してごみ質をピクセル単位で識別し、ごみ焼却施設内にあるクレーンのAI自動運転技術を荏原環境プラント社と共同開発しました。ごみピット内の多種多様なごみの撹拌状況をAIが識別し、クレーン操作判断の自動化を実現しました。
ごみ焼却施設では、排ガス性状やごみ発電の安定化のために、安定した燃焼状態が重要であり、ピット内のごみ性状を均一化する撹拌や、特殊ごみの退避などのクレーン操作が必要となります。現在では、熟練の運転員が視覚的に判断、操作を行っていますが、各運転員のスキルに差があることや、将来に向けた人手不足問題があることを踏まえ、属人的な作業を減らし、人に依存しないクレーンの運転自動化の開発を進めてきました。
本開発事例では、AI技術を用いてカメラで捉えたピット内のごみ分布状況やごみ袋の破れ具合などをピクセル単位で識別し、燃焼に適したごみを認識した上で炉に投入するクレーンの動作や、大量に炉に投入すると設備や燃焼に悪影響を及ぼす特殊ごみを識別した上で適切に対処することが可能となりました。これにより、クレーン運転時間の89%を自動化することが可能となり、「運転員の眼」を代替するAIを実現しました。
-
日鉄エンジニアリング社の物流施設の設計・施工ノウハウ、リッジアイのAI開発能力、noiz社のコンピュテーショナル・デザインの活用技術という各社の強みを持ち寄り、物流施設平面自動設計ツール「ALPS」の開発を行いました。
物流施設の企画設計では、敷地形状や摂動状況、容積率など設計変数が多岐にわたり、さらに施設オーナーが求める機能性やコストなどの条件を満たす最適なプランを導き出す必要があります。これまでは、専門的な知識を有した設計者が個々の敷地に応じて一から平面プランを設計しており、検討から提案に至るまで多くの時間を費やしてしまいます。
本導入事例では、施設計画の骨格となる企画設計において、平面プランの初期提案を自動化するアプローチを構築。そのうえで、独自の最適化手法を用いて、面積区画や容積率など複数の設計条件を満たしながら、保管スペースの確保と無駄なコスト削減を両立した施設配置を実現するアルゴリズムを実装しました。これにより、最適な平面プランを7秒で生成できるようになり、より多様なベストプランの検討や提案が可能となりました。