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NTTPCとALBERT、「AI開発の内製化」が可能な AI・画像認識ワークステーション「タクミノメ」を提供開始
[21/11/25]
提供元：共同通信PRワイヤー
提供元：共同通信PRワイヤー
2021年11月25日
株式会社ALBERT
NTTPCとALBERT、「AI開発の内製化」が可能な
AI・画像認識ワークステーション「タクミノメ」を提供開始
〜 製造業における検品・検査や異常検知などAI画像認識モデル構築を簡易化・迅速化 〜
株式会社NTTPCコミュニケーションズ（本社：東京都港区、代表取締役社長：工藤潤一、以下「NTTPC」）と株式会社ALBERT（アルベルト、本社： 東京都新宿区、代表取締役社長： 松本壮志、以下「ALBERT」）は、「AI開発の内製化」を可能にするAI・画像認識ワークステーション「タクミノメ」の提供を11月25日から開始します。これにより、導入企業における環境構築の負担を減らし、直ちに自社内でAI画像認識モデルの構築に取り組むことが可能となります。
製造業における検品・検査や異常検知をはじめ、あらゆる企業においてAI画像認識モデル構築が簡易かつ迅速に行えるようになることで、AI技術を活用した業務工程の変革および新規事業・サービスの開発に貢献します。
1. 背景
昨今、人手不足やスキル継承、品質の平準化といった課題を背景に、製造業向けの検品・検査や異常検知等の領域をはじめ、さまざまな産業において従来の人の目による目視よりも正確かつ効率的な手法として画像認識AIの需要が高まっています。
この度、NTTPCのAIコラボレーションプログラム「InnovationLAB」を通じて、GPUサーバーとデータセンターの提供で国内有数の実績をもつNTTPCと国内屈指のデータサイエンスカンパニーであるALBERTが連携し、AI・画像認識ツールを組み込んだGPUワークステーションをサポートも含めてNTTPCからパッケージ提供することといたしました。
2. 本製品の特長
１）代表的な4つの画像認識タスクに対応
画像の主要な被写体が何かを識別する「画像分類」、正常状態を認識させ正常から外れた部分を検知する「異常検知」、学習させた物体を画像内から矩形で検出する「物体検出」、学習させた物体を画像内からピクセル単位で検出する「領域検出」の４つのタスクに対応することで、画像認識に関するあらゆるニーズをカバーすることが可能です。
２）アノテーションからデプロイまで、AI開発を一気通貫
アノテーション*1、学習、推論実行/比較、デプロイ*2の4つのステップにより、AI画像認識モデルの構築・実装を一気通貫で行うことができ、AI開発の内製化を実現します。
３）判断に寄与した領域（注視領域）の可視化
AI画像認識モデルの識別根拠となった領域（注視領域）を、重要度に応じ強調するヒートマップで可視化することができるため、従来ブラックボックス化していた識別根拠を直感的に把握し、AI画像認識モデルの精度を向上します
４）プログラミング知識が不要。“ノーコード”で簡単に操作可能
従来、専門的な知識を要するコマンド入力などプログラミング知識が必要でしたが、直感的なGUIを備えた本製品なら、ノーコードで誰でも簡単に操作が可能。AI開発の内製化を強力に後押しします。
【ALBERT】AI・画像認識ツールで解決できる課題・活用シーン紹介
https://www.albert2005.co.jp/takuminome/problem_solving.html
*1 AIモデルの教師データとして画像へのタグ・ラベル（情報）付与を行うこと
*2 開発したソフトウェアを実際の運用環境に配置・展開して実用に供すること
3. 提供開始日
2021年11月25日（木）
4. お問い合わせ先
【本製品に関する詳細情報およびお問い合わせはこちら】
https://www.nttpc.co.jp/gpu/imagerec
本製品は、NTTPCが運営するICTサービス申込サイト「ICT Picks」から、いつでもWeb申込みが可能です。こちらを参照ください。
https://ictpicks.com/shop/g/go008/
■ エンドースメント 株式会社日本HP 専務執行役員 パーソナルシステムズ事業統括 九嶋 俊一氏
このたび、HPのワークステーションが株式会社NTTPCコミュニケーションズと株式会社ALBERTが提供するAI・画像認識パッケージに採用されましたことを歓迎いたします。
現場でリアルタイムの処理が可能なエッジAIは、製造業の生産性向上を支援するソリューションとして普及が進み始めています。
HPのワークステーションは、性能と安定性で製造業のお客さまより高い評価をいただいています。エントリーモデルながら高い性能を提供する「HP Z2 Tower G5 Workstation」とAI・画像認識ツールをパッケージ化して提供することで、製造業におけるAI技術の活用がますます加速することと期待しております。
株式会社ALBERT
NTTPCとALBERT、「AI開発の内製化」が可能な
AI・画像認識ワークステーション「タクミノメ」を提供開始
〜 製造業における検品・検査や異常検知などAI画像認識モデル構築を簡易化・迅速化 〜
株式会社NTTPCコミュニケーションズ（本社：東京都港区、代表取締役社長：工藤潤一、以下「NTTPC」）と株式会社ALBERT（アルベルト、本社： 東京都新宿区、代表取締役社長： 松本壮志、以下「ALBERT」）は、「AI開発の内製化」を可能にするAI・画像認識ワークステーション「タクミノメ」の提供を11月25日から開始します。これにより、導入企業における環境構築の負担を減らし、直ちに自社内でAI画像認識モデルの構築に取り組むことが可能となります。
製造業における検品・検査や異常検知をはじめ、あらゆる企業においてAI画像認識モデル構築が簡易かつ迅速に行えるようになることで、AI技術を活用した業務工程の変革および新規事業・サービスの開発に貢献します。
1. 背景
昨今、人手不足やスキル継承、品質の平準化といった課題を背景に、製造業向けの検品・検査や異常検知等の領域をはじめ、さまざまな産業において従来の人の目による目視よりも正確かつ効率的な手法として画像認識AIの需要が高まっています。
この度、NTTPCのAIコラボレーションプログラム「InnovationLAB」を通じて、GPUサーバーとデータセンターの提供で国内有数の実績をもつNTTPCと国内屈指のデータサイエンスカンパニーであるALBERTが連携し、AI・画像認識ツールを組み込んだGPUワークステーションをサポートも含めてNTTPCからパッケージ提供することといたしました。
2. 本製品の特長
１）代表的な4つの画像認識タスクに対応
画像の主要な被写体が何かを識別する「画像分類」、正常状態を認識させ正常から外れた部分を検知する「異常検知」、学習させた物体を画像内から矩形で検出する「物体検出」、学習させた物体を画像内からピクセル単位で検出する「領域検出」の４つのタスクに対応することで、画像認識に関するあらゆるニーズをカバーすることが可能です。
２）アノテーションからデプロイまで、AI開発を一気通貫
アノテーション*1、学習、推論実行/比較、デプロイ*2の4つのステップにより、AI画像認識モデルの構築・実装を一気通貫で行うことができ、AI開発の内製化を実現します。
３）判断に寄与した領域（注視領域）の可視化
AI画像認識モデルの識別根拠となった領域（注視領域）を、重要度に応じ強調するヒートマップで可視化することができるため、従来ブラックボックス化していた識別根拠を直感的に把握し、AI画像認識モデルの精度を向上します
４）プログラミング知識が不要。“ノーコード”で簡単に操作可能
従来、専門的な知識を要するコマンド入力などプログラミング知識が必要でしたが、直感的なGUIを備えた本製品なら、ノーコードで誰でも簡単に操作が可能。AI開発の内製化を強力に後押しします。
【ALBERT】AI・画像認識ツールで解決できる課題・活用シーン紹介
https://www.albert2005.co.jp/takuminome/problem_solving.html
*1 AIモデルの教師データとして画像へのタグ・ラベル（情報）付与を行うこと
*2 開発したソフトウェアを実際の運用環境に配置・展開して実用に供すること
3. 提供開始日
2021年11月25日（木）
4. お問い合わせ先
【本製品に関する詳細情報およびお問い合わせはこちら】
https://www.nttpc.co.jp/gpu/imagerec
本製品は、NTTPCが運営するICTサービス申込サイト「ICT Picks」から、いつでもWeb申込みが可能です。こちらを参照ください。
https://ictpicks.com/shop/g/go008/
■ エンドースメント 株式会社日本HP 専務執行役員 パーソナルシステムズ事業統括 九嶋 俊一氏
このたび、HPのワークステーションが株式会社NTTPCコミュニケーションズと株式会社ALBERTが提供するAI・画像認識パッケージに採用されましたことを歓迎いたします。
現場でリアルタイムの処理が可能なエッジAIは、製造業の生産性向上を支援するソリューションとして普及が進み始めています。
HPのワークステーションは、性能と安定性で製造業のお客さまより高い評価をいただいています。エントリーモデルながら高い性能を提供する「HP Z2 Tower G5 Workstation」とAI・画像認識ツールをパッケージ化して提供することで、製造業におけるAI技術の活用がますます加速することと期待しております。
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