弊社が運営する技術メディア「SCI-Navi」にて、新たな技術解説記事を公開いたしました。
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本記事では、画像認識AIの精度を根底から左右する「魚検出のためのデータセットの選定・具体的な事例」について解説しています。 一見すると大規模で有用に見えるデータセットでも、「実環境（現場）では発生し得ないノイズが含まれている」「目的のタスクに合致しないデータが混ざっている」ケースが多々あります。当社では、こうした「データの罠」を対象となる本質的な課題の視点で事前に見抜き、適切な前処理を行う技術を強みとしています。
■ 弊社のデータ解析ソリューションについて
この記事で解説しているような「厳密なデータの評価と数理モデルへの落とし込み」の技術は、現在弊社が提供・開発中の以下のサービスに直結しています。
- 狭小空間の害虫モニタリングサービス『G-SENSIA』（配電盤内の害虫など、微小な変化の検知）
- 設備故障の事前予防診断サービス『MITERAS』（異常振動などの時系列データからの高精度な故障予測）
- 継続的なデータ活用支援コンサルティングサービス『SHINRA』（構造データから画像、点群まで工場のラインやビジネスの現場にある「あらゆるデータ」を対象に分析支援）
特に、『G-SENSIA』や『MITERAS』の診断においては、汎用AIでは見落とされる現場特有のノイズを排除し、「1回の診断レポートが、数千万円規模の設備停止リスクを未然に防ぐ」と高く評価される解析フローを確立しております。
■ データ適合性・解析のご相談
「手元にセンサーや画像のデータはあるが、解析可能か分からない」 、「既存のAIツールを導入したが、現場のノイズが多くて使い物にならなかった」 といった高度な課題をお持ちの企業様に対し、弊社専門家によるデータ適合性診断および解析コンサルティングを実施しております。
解決の糸口が見えない複雑な事象こそ、弊社の領域です。まずは現在のデータの状態や課題の概要を、お問い合わせフォームよりお気軽にご相談ください。
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