AIモデルをアノテーション・学習させ、ルール違反や例外を検知

現場にいなくても、すべてのプロセスを監視・管理できます。

コンピュータビジョンは、ルール違反の自動検出とリアルタイム対応を可能にし、重要な瞬間に即座に行動を取ることを支援します。

コンピュータビジョンの活用事例

自動運転 × ドライバーアシスト技術 点検サービスの革新 倉庫安全性の向上

自動車メーカーとドライバー支援技術企業によるAI安全性最適化の支援

AI駆動のアルゴリズムを活用することで、自動運転車は高精度で安全・効率的な走行を実現しています。
 
車線逸脱警告やレーダー機能といったドライバー支援（Driver Assist）機能との統合により、生産性の向上だけでなく、自動車メーカーやADAS技術企業にとってもAI最適化の鍵となります。
 
この自動運転とドライバーアシストの融合は、交通から製造業まで幅広い分野でオペレーションを革新し、よりスマートな未来への道を開いています。
 
さらに、完全自律走行への研究にもつながる重要なステップです。

電力・通信インフラから農業機械まで、点検対象物をAIで高精度に識別

Rainscalesは、電力・通信タワーや農業設備などの点検対象物を正確に識別できるAIモデルのトレーニングを行っています。
 
AIツールを活用することで、点検対象物に対する詳細なアノテーションと属性の明確化を提供し、ユーティリティ、通信、農業、工場、製造業の品質管理など、各業界のニーズに合わせたAIモデルの最適化が可能です。
 
これらのAIモデルは、雨天や映像のぼやけといった厳しい環境下でも高精度な異常検出を実現し、徹底した品質管理を支援します。

倉庫安全のためのAIモデル

産業安全の分野において、倉庫内の安全性の確保は極めて重要なテーマです。
そこで、コンピュータビジョン技術を活用することにより、リスクを事前に察知・回避できるプロアクティブなアプローチが可能になります。

高度なコンピュータビジョンシステムを導入することで、倉庫では通路の障害物、機器の故障、立入禁止エリアへの不正侵入などのような安全対策を強化できます。

これらの潜在的な危険を常時モニタリングし、異常を検知した際にはリアルタイムでアラートを通知。

スタッフが即座に対応することで、事故やトラブルの発生を未然に防ぐことができます。