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AI画像認識の技術開発会社まとめ

ニューラルネットワークのイメージ

ディープラーニングにおける画像認識とは、映し出された画像を見て、コンピューターが何が映っているのか認識できる技術のことを指します。ディープラーニングを用いることで画像認識の精度が向上し、ECサイトや製造業などを中心に活用されるケースも増えています。近年、ディープラーニングの機械学習アルゴリズムによって、様々な課題解決をするソリューションを提供しています。ここでは近年業界を牽引している企業をピックアップして紹介しています。

AI画像認識の受託開発企業例

AI画像認識の受託開発企業の事例について取り上げていきます。ディープラーニングによる画像認識技術はさまざまな企業や分野で使われており、今後もますます需要が拡大していくと予想されています。

物流の画像分析AIソリューションを開発
「Automagi」

Automagi(オートマギ)の公式サイトキャプチャイメージ
引用元:Automagi
https://www.automagi.jp/

AI画像認識の受託開発企業例として、物流の画像分析AIソリューションを開発したAMYの「Automagi」を挙げることができます。「Automagi」は、物流業界で重宝されている画像認識システムで荷物のサイズや形などの情報を読み取って、仕分けのサポートをしてくれます。

これまで人が行っていた作業を機械が行ってくれるとあって、物流業界で話題となっており、今後も導入する企業が増えていくと想定されています。

業務自動化における全行程をサポート
「AVILEN」

AVILEN(アヴィレン)の公式サイトキャプチャイメージ
引用元:AVILEN(アヴィレン)
https://avilen.co.jp/

AVILENでは、業務自動化を目指す画像認識サービスを開発しています。これまで人が担ってきた作業や工程を機械が担うような仕組みを提供し、コンサルティングからAI導入までを実施。業界屈指の低コストな初期導入費用もさることながら、社内には多くのデータサイエンティスト・AIエンジニアを保有しており、その技術力の高さは多くの大手企業に認められています。

例えば、不良品の検知や図面上の数字の読み取り、手書き書類の仕分けなど、いわゆる単純労働と言われる部分を機械に任せることができます。これによって人間がやるべきクリエイティブな作業に時間を割けるようになり、業務効率化や生産性向上へとつなげることができます。

EC向けの画像認識AIを提供
「popIn」

popInの公式サイトキャプチャイメージ
引用元:popIn action
https://action.popin.cc/

オフィス家具通販サイトを手掛ける企業では、「popIn」と呼ばれるEC向けの画像認識AIの提供を開始しました。ユーザーがいち早く希望の商品にたどり着けるように、写真や画像によるレコメンド機能を搭載しています。

閲覧中の商品に似たアイテムを提示するなど、消費者の購買行動をサポートする機能が特徴的です。画像認識技術をもとにした高精度なレコメンドが魅力的であり、ユーザーからの評判も高まっています。

ディープラーニングの開発企業まとめ

AIスキルを見える化するディープラーニングの資格

目指したいスキルアップ像で選ぶ
信頼できるE資格対策事業者3選

E資格の受験資格を得られるJDLA認定プログラム提供社(2022年3月15日時点)の中から、
・専門家の監修を受けている質の高い教材を活用している
・数多くの企業・受講者が過去に受講している
3講座をそれぞれの講座の内容から習熟度別に紹介します。

JDLA理事監修の信頼おける教材で
理論も技術も身につける

zero to one

講座の
おすすめポイント
  • JDLA理事でもある監修者と毎月MTGを行い、教材の鮮度と信頼度を確保。
  • 教育分野の有識者も顧問に加え、オンライン学習理論研究の知見を反映した独自の学習システムで、スムーズな自主学習を促進。

教材監修者

  • 松尾豊
    (東京大学大学院 工学系研究科 教授)
  • 岡谷貴之
    (東北大学大学院 情報研究科 教授)

費用

70,000円

※1

対象
個人/法人

実務経験者の
アドバイスで
ビジネスに活かす力を
つける

STANDARD

講座の
おすすめポイント
  • ビジネス面を重視し、アカデミックな部分だけではなく、ビジネス課題と技術を紐づけたカリキュラム。
  • 修了生対象のOJT代行サービスなど、研修後のフォローアップも豊富。

教材監修者

  • 越塚登
    (東京大学大学院教授)

費用

要問合せ

※1

対象
法人

基礎から学び
AIエンジニアの
地力を
つける

アイデミー

講座の
おすすめポイント
  • 基礎的な内容をカバーするコンテンツを含み、幅広いバックグラウンドのユーザーに対応。
  • 現役エンジニアであるチューターにSlackによる質疑応答が可能。

教材監修者

  • 國吉康夫
    (東京大学 次世代知能科学技術センター センター長)

費用

298,000円

※1

対象
個人/法人

各社の習熟度はJDLAのインタビューを参考にどの知識レベル向けに作成しているかを判断しております。
zero to one(https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/bizlist/no00002/)
STANDARD(https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/bizlist/no00004/)
アイデミ―(https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/bizlist/no00007/)
※1:2022年11月時点の調査結果です

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