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AI導入事例資料


AIを活用した業務効率の向上をお考えの企業様向けに、DX(デジタルトランスフォーメーション)の実践事例をご紹介する資料を作成いたしました。

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概要

AIやDXといった言葉を目にすることが多くなってきたんではないでしょうか?実は人工知能が徐々に実用レベルになってきたことが要因と言われています。

 

すでに大企業や一部の中小企業では、機械学習や深層学習という技術を業務の一部に取り入れ始めています。AIやDXによる業務効率化の必要性を感じているが、実際どのように活用できるかイメージが湧かないといった企業様も多いのではないでしょうか?

 

そこで本日は、様々な業界で使われているAIについて、成果を出した実践事例まとめました。

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このような方におすすめです

✔ 現場作業の何が「ムダ」なのかわからない方
✔️ 業務効率化の具体的なアイデアが浮かばない方
✔️ AIに興味はあるが、費用対効果がわからない方

 

違和感検知AI

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「違和感検知AI」は高性能なトラッキングを行うので、遮蔽物に短時間遮蔽された場合でも個体識別IDを保持することが可能です。

 

特徴① 検知領域の広さ
侵入や滞留などを検知するモデルとは違い、違和感検知は通常と異なる動きを検知します。これにより、学習に使用するサンプル数や学習期間の問題を解決しました。

 

特徴② リスクの見える化
実は監視カメラによる抑止力は効果が出ない場合があります。例えばルール違反を犯した際に、お咎めがなければ常習化するリスクがあるからです。違和感検知AIは空間に潜んでいるリスクを見える化します。

 

特徴③ 値段の安さ
アジラSDKはカメラ(ストリーム)1単位ごとに5,000円(年額)が課金されます。ただし、3台までは無料となり、4台目以上からの課金となります。

 

※SDKとは少ない労力でアプリケーション開発ができるようプログラム等をパッケージ化したものです。

 

それぞれの検知項目を個別に学習していくモデルと異なり、通常と異なる動きを検知する違和感検知AIは学習コストを大きく抑えることに成功しました。

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さいごに

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特徴④ 活用の幅の広さ
アジラAIに代表される画像認識技術は、監視業務の代替以外にもFA(ファクトリーオートメーション)やフィットネスなど幅広い業界で活用しています。

 

費用対効果や人口の減少を考えると、AIを業務に取り入れる会社とそうでない会社でこの先の社運を大きく分ける可能性があります。

 

DX(デジタルトランスフォーメーション)に具体的な対策が思い浮かばない方向けに、AIを活用した「究極のDX事例集」作成しました。

 

下記フォームより無料でダウンロードできます!ぜひ、御社の業務効率化にお役立てください。

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