製造業向け　自動検品AI

​ーヒューマンエラーを防ぎ、繁忙期の生産力を向上ー​

✅新商品・限定品にも対応可能な誤検出対策済み​

✅繁忙期の生産遅延リスクを大幅に軽減​

背景と課題

・限定商品の検品ミスが多発​

・繁忙期に検品作業がボトルネックに​

・広告用画像と実物の乖離で学習困難​

アプローチ

・局所的特徴抽出×画像認識のハイブリッド​

・AIモデルに合わせた物画像データの最適化​

・少量データでも高精度な異常検出対応を実現​

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処方箋OCR × 薬局支援

― 入力ミス防止×待ち時間短縮。医療現場の負担を軽減 ―​

✅大手薬局チェーンにて実装​

✅認識ミスを補正し入力精度を大幅向上​

✅AWS上で安全に動作​

背景と課題

・手入力ミスと二度手間が多い​

・処方箋OCRは非定型対応が難しい​

・在庫・履歴との照合に手間がかかる​

​

アプローチ

・患者情報DBとOCRの連携​

・〇付き選択肢や薬の形状を判別​

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ゴルフスイングAI分析​

​― プロコーチの眼をAIで再現。即時フィードバック ―​

✅姿勢64項目をリアルタイムで分析​

✅暗所・高速環境でも安定認識​

✅店舗での試験導入済み​

背景と課題

・照明の暗さと高速スイングが検出困難​

・プロ予約の待ち時間が課題​

アプローチ

・前処理で画像をエッジ強調​

・スイング動作専用モデルを再設計​

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次世代モビリティ研究​

― “体験”の価値を可視化するAI研究開発 ―​

✅​映像上の手切り出しを半自動で高速化

✅​会議中の“集中度”をリアルタイム提示​

✅UX＋AIの融合による新しい体験を創出​

背景と課題

・リモート連弾：演奏者の手を映像で再現​

・会議一体感可視化：表情×音声を定量化​

​

アプローチ

・カスタムセグメンテーションで手を抽出

・顔・目線・頷きなどの行動分析​​

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小売・外食の​需要予測・行動分析

​― データと映像で現場を“見える化”。廃棄削減と業務最適化 ―​

✅スーパー13店舗で廃棄ロス16%削減会議中の“集中度”をリアルタイム提示​

✅外食チェーンの調理動作をカメラで可視化​

✅現場改善に直結するデータモデルを構築​

背景と課題

・廃棄ロスを減らしたいが予測が難しい​

・人手不足で現場最適化が急務​

・厨房オペレーションにバラつきあり​​

アプローチ

・POSデータ＋RandomForestで需要予測​

・カメラ映像×AIで厨房行動を自動分析​

・実店舗に即したデータ設計​

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次ChatGPT×保険会社向け​市場予測支援​

― 深層学習＋生成AIで、経営判断を“スピード化” ―​

✅​保険大手の経営支援AIシステム構築​

✅​内部・外部情報を統合して自然文回答

✅セキュリティ制約下でも運用可能な設計を実現​

背景と課題

・経営戦略に人手と時間がかかる​

・社会変化に追いつかない手動分析​

・セキュリティと外部AI連携の両立が課題​

​

​

アプローチ

・LlamaIndexで社内データを中継管理​

・匿名化処理＋モデル分離設計​

・自然文による日本語出力​

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保険業界のデータ分析​

​― 「いつ・誰に・何を・どう提案するか」をAIで最適化 ―​​

✅保険大手の経営支援AIシステム構築​

✅​内部・外部情報を統合して自然文回答​

✅​セキュリティ制約下でも運用可能な設計を実現​

背景と課題

・DM/電話/訪問/フォローの戦略が属人的​

・顧客の行動が可視化されていない​

・コストを抑えた効率的アプローチが​

　求められる​

アプローチ

・「who, when, what, how」を予測するAIモデル​

・Emailからの流入→契約までの経路と​属性を分析​

・行動と属性の相関パターンを可視化​

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SNS向け画像生成AI​​

― 抽象化された“自分らしさ”をAIで表現 ―​​

✅​Z世代向けSNS新規立ち上げにて実装​

✅内抽象アイコン生成で“自己表現UX”を提供​

✅APIに頼らず、自社内で画像生成コストを大幅削減

背景と課題

・“つながり”から“個性”へ価値観が変化​

・画像生成APIは高額＆機能制限あり​

・ユーザーが抽象的な自己像を表現したい　　　　　　　　　　　　　というニーズ​

アプローチ

・最新の画像生成技術を選定し、フル内製化​

・TensorFlowベースで安価・高速な​

　自動生成機能を実装​

・独自の表現スタイルに対応する​

　抽象化フィルター設計​

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医療画像AI認識​

✅​CT画像：肝臓がんをサイズ別で自動検出​

（小：94.1%、中・大：100%）​

背景と課題

・画像診断スキルの地域格差​

・医師不足／育成コストの高さ​

・微弱な異常を見逃さないAIが必要

アプローチ

・医療特化前処理アルゴリズム開発​

・UNetベースの高精度モデル設計​

・異常領域の分類と検出を一体化​​

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