AI 画像認識
ラベル付けされた画像や動画データを元に、そこに何が写っているかの判定を行います。物体検出や、画像の分類を行うなどのタスクへ活用する事が可能となります。
USE CASES
物体検出、画像の分類
SERVICE IMAGE
特徴
APIを使用したAIは短期での実装が可能ですが、制限や制約が多く全てのニーズを満たす事ができない場合があります。当社のAI 開発はAPIを使用しない実装がスタンダードとなるため、制約にとらわれないフレキシブルなAI 開発が可能となっています。また、POCのみのご依頼も可能です。
# APIを使用しないフレキシブルなAI 開発
# POCのみのご依頼も可能
PROCESS
STEP1
ヒアリング
AIで実現したいタスクの内容や実装をする背景をヒアリングし、POCに掛かるおおよその期間や工数を算出します。
STEP 2
POC(概念実証)
POCではヒアリングで定めたAIに実施させるタスクが、技術的に可能なのかを調べる「調査」とコンセプトを検証する為にプロトタイプ開発を行う「実装」、本開発に進むにあたり実現性や想定期間、工数を算出する「報告」のフェーズが含まれており、最短でも3ヶ月程度の時間を掛けて検証を行います。
STEP 3
要件定義
POCで調査した内容を基に、ヒアリング時に定めたタスクよりも、より緻密な機能要件やタスクを決定します。
STEP 4
設計
要件定義で定めた内容を基に、AIの設計やデータベース設計、継続的な学習を目的としたインフラ等の詳細設計書を作成します。
STEP 5
開発
詳細設計書を基に、AIと関連部分の開発を行います。
STEP 6
実装
前のstepで開発したAIを、新規/既存サービスへ組み込みます。ここでは、通常のソフトウェア開発のフローに沿った開発が進められます。
STEP 7
リリース
いよいよAIの実装されたサービスをリリースするフェーズです。既存サービスに影響を及ぼさない形でリリースが行われます。
STEP 8
保守/継続改修
リリースの前後で以後の保守体制を決定します。リリース後は継続学習時のエラー処理や不具合の調査など定期的な対応が発生します。