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NDIソリューションズ株式会社の提供する画像認識AIソリューションnVisionの事例を集めた資料です。
画像認識AI "nVision" は、人の目で認識/判断していることを、
人の代わりに自動的に処理できるように画像AIを利用して実現するソリューションです。
出来合いの製品ではなく、『お客様と価値ある仕組みを一緒に作る、伴走サービス』です。
【この事例集では...】
◎追加事例を含む全14事例を掲載
◎業種・部門別の事例一覧で分かりやすく整理
◎様々な業種・部門における画像認識AIの活用事例を網羅
このカタログについて
ドキュメント名 | 業種・部門別で整理した画像認識AIソリューションnVision事例集 |
---|---|
ドキュメント種別 | 事例紹介 |
ファイルサイズ | 5.5Mb |
登録カテゴリ | |
取り扱い企業 | NDIソリューションズ株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
この企業の関連カタログ
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このカタログの内容
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スライド 1
業種・部門別で整理した
画像認識AIソリューション nVision 事例集
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スライド 2: 会社概要
会社概要
※ 事業統合に伴い 2023年4月より4本社体制<東京・新潟・大阪・徳島>になりました。
社 名 < >
東京本社 〒108-6110 東京都港区港南2-15-2 新潟本社 〒950-1102 新潟県新潟市西区善久1044-25
大阪本社 〒552-0003 大阪府大阪市港区磯路2-21-1 徳島本社 〒770-0847 徳島県徳島市幸町1-47-3
事業所 東京/札幌/新潟/横浜/名古屋/大阪/徳島/岡山/福岡
創 業 1981年1月 設 立 1994年10月1日 資本金 4億円
代表者 代表取締役社長 岩井 淳文
株 主 日本電通株式会社
社員数 約 400 名 (2023年4月・出向社員含む)
事業内容 DX推進の支援
IT関連製品販売および当製品をプラット・フォームとする
システム開発と、アプリケーション・パッケージを活用した
トータル・ソリューションの提供。
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スライド 3: NDIソリューションズの変化
NDIソリューションズの変化
1994年~
2014年~
2017年~
2019年 ~現在
● クラウド中心とした
IBM i (AS/400)、PC等の ● 技術動向と市場動向に応じた
インフラソリューションの更なる高度化
インフラサービスとシステム開発 AIなどの先端技術の取り込み ● 働き方改革、DX対応を
通じた業務変革・ビジネス変革
● 業務改善、見える化、情報共有などの
共創への取り組み
ご 現場力向上 ndis初のAIチャットボット
提 「CB1(シービーワン)」をリリース 自社をショールーム化
供 フォーカスソリューションの (2017年3月)
サ 〈使うモノを売り 売るモノを使う〉
ー 立上げ (2020年4月)
ビ (2016年4月) 働き方改革への取組を開始
ス デジタルセールスチームを新設
範 (2017年4月)
囲 〈セールステックを活用した営業DXの推進〉
の (2022年4月)
拡 AI Laboチームを新設
大
〈AIを中心とした応用研究ならびに製品開発〉 NDK ITソリューションズ事業部が
(2018年4月) NDISへ事業統合
(2022年4月)
四国システム開発㈱、NNC㈱が
テレワーク実現に向けた取組を開始 NDISへ合併
変 化 〈徹底的なデジタル化・レス化〉
(2023年4月)
(2018年4月)
〈DX技術に対し、スキル習得と
サービス拡張を目指す〉
「変化の一歩先を。お客様と共に」
このビジョンを掲げ、自社をショールーム化し、効果あるものをお客様へご提案いたします。
お客様業務全般をサポートする × IT導入の計画策定から
ソリューションラインナップをご用意 構築・保守までワンストップでご支援
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スライド 4: 画像認識AIソリューション nVisionサービスご紹介資料
画像認識AIソリューション
nVisionサービスご紹介資料
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スライド 5: 「非構造化データ」の積極的な活用によるDXを支援します
「非構造化データ」の積極的な活用によるDXを支援します
DXの3つのポイント DXの3つのポイント
ポイント1 ポイント2
環境整備とIT導入 非構造化データの活用
企業の現状 徹底的デジタル化 構造化データへ
・ビジネスモデル 画像 音声
・業務プロセス AI IoT
・各種ルール
・顧客/取引先 コンピューターが コンピューターが 動画
理解できるデータ処理 企業データ 理解できるデータ処理
変革 創造/共創
他業態・他企業とのデジタル連携
DXの目的
DXの3つのポイント
環境変化への早期対応 新しい事業、新しいビジネスモデルの創出
ポイント3
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スライド 6: 当社が発表してきた先端技術系サービス
当社が発表してきた先端技術系サービス
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スライド 7: nVisionでできる代表例
nVisionでできる代表例
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スライド 8: 画像認識AIソリューション 『 nVision 』 とは
画像認識AIソリューション 『 nVision 』 とは
人の目で認識/判断していることを
人の代わりに自動的に処理できるように画像AIを利用して実現するサービスの総称です。
お客様のご要望に叶うよう、画像AIの専門チームがAIモデルを作ります。
お客様業務に組み込めるように、AIを動かす環境やアプリケーションの構築まで一気通貫に
ご支援いたします。
インフラ(オンプレ・クラウド問わず)/アプリケーション/AIというシステムの要素の全てを活かした
お客様のIT戦略に包括的に寄与できることが当社の強みです。
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スライド 9
nVisionはお客様と伴走して作り上げるソリューションです
nVisionとは出来合いの製品ではありません。
お客様と価値ある仕組みを一緒に作る、伴走サービスです。
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スライド 10: nVisionサービス 事例のご紹介
nVisionサービス 事例のご紹介
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スライド 11: 【経験・知見の蓄積】 適用検証の数が年々増えています
【経験・知見の蓄積】 適用検証の数が年々増えています
年度別・業種別 PoC対応件数の推移
建設業
電気・ガス・
熱供給・水道業
製造業
卸売業,小売業
サービス業(その他)
学術研究,
(2023/6/30現在)
専門・技術サービス業
教育,学習支援業
情報通信業
不動産業,物品賃貸業
運輸業,郵便業
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スライド 12: 業種/部門別 事例一覧表(1)
業種/部門別 事例一覧表(1) ※流通・小売/倉庫・運送・物流/エネルギー/文教・教育/病院・医療/マス
コミ・メディア・広告/その他サービスの事例一覧は次のページをご覧ください
部門 人事/総務
研究/サービス開発 営業/マーケティング カスタマーサービス 製造・生産/購買 設計/施工 物流/配送センター 品質管理
業種 財務/経理
・本人確認
金融・保険
・帳票分類
・ハーネス装着チェック
・フック固定チェック
・物件画像の自動分 ・保全要否チェック
・現場作業員識別
類 (ひび割れ、腐蝕な
・中間・竣工チェック
建設・不動産 ・配線図作成補助 ど)
・設計図差分確認
・必要資材の自動試 ・作業結果チェック
・危険エリア侵入検知
算 (ボルト、溶接など)
・作業証拠写真の
チェック
資源(鉄鋼・繊維・
科学・ガラス・製紙)
・PPEチェック
・規格準拠の判定
自動車・機械 ・気泡検知による不良 ・入出荷品の検品
・異物混入チェック
チェック ・フォークリフト動線管
・作業結果チェック
・遠隔診断/保守 ・異物混入チェック 理
電機・精密機器 (ボルト、溶接など)
・機械巻き込み警告 ・在庫数量チェック
・食品製造ロス数測
・PPEチェック ・製造品及び部品の
定
食品・飲食 ・自動計測 不具合検出
(スマートグラス連携)
・錠剤/カプセルの分
製薬・化粧品
類
・整備点検の不具合
運輸 検出
(鉄道・船舶・航空) ・ARグラスによる自動
読み取り
赤字:本資料内でご紹介している事例です。
青字:最近追加された事例です。(本資料に掲載されておりません) © 2023 NDI SOLUTIONS LTD. 12
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スライド 13: 業種/部門別 事例一覧表(2)
業種/部門別 事例一覧表(2) ※金融・保険/建設・不動産/資源/自動車・機械/電気・精密機械/食
品・飲食/製薬・化粧品/運輸の事例一覧は前のページをご覧ください
部門 人事/総務
研究/サービス開発 営業/マーケティング カスタマーサービス 製造・生産/購買 設計/施工 物流/配送センター 品質管理
業種 財務/経理
・混雑分析/入店カウ
ント
流通・小売 ・入出荷品の検品
・動線分析 ・フォークリフト動線
・行動検知 管理
・危険エリア侵入検
知
倉庫・運送・物流 ・ドライバー運行監視
・安全管理
・作業員管理 ・設備状態分析
エネルギー ・遠隔診断/保守 ・行動検知 ・設備情報読取り
(石油・電気・ガス) ・養生後設定チェック ・中間・竣工チェック ・配置図と実際の差
・設備周辺樹木の直 異検知
径測定
・特定ジェスチャー検
文教・教育 ・遠隔試験監視 ・帳票分類
出
病院・医療 ・診断補助 ・食事摂取量測定
マスコミ・メディア・広
・動画編集補助
告
・アスベスト混入検 ・交通車両自動カウ
その他サービス ・金融機関書類分類
査 ント
赤字:本資料内でご紹介している事例です。
青字:最近追加された事例です。(本資料に掲載されておりません) © 2023 NDI SOLUTIONS LTD. 13
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スライド 14: 事例メニュー
事例メニュー 付箋をクリックしていただくと、各事例ページへ移動します。
もちろん、通常のページ送りでもご覧いただけます。
【建設業】 【卸売業】
ハーネス装着チェック フォークリフト稼働管理
【製造業】
気泡検知による不良チェック
【整備業】
【建設業】
ARグラスによる
フック固定チェック
自動読み取り
【製造業】
機械巻き込み警告
【建設業】 【公共インフラ業】
危険エリア侵入検知 設備周辺樹木の直径計測
【製造業】
規格準拠の判定
【建設業】 【技術サービス業】
作業証拠写真のチェック アスベスト混入検査
【製造業/学術研究】
【製造業/建設業】 PPEチェック
【その他サービス業】
作業結果チェック 交通車両自動カウント
(部品正誤判定)
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スライド 15: 【建設業】 ハーネス装着チェック
メニューに戻る
【建設業】
ハーネス装着チェック
【業務】
➢高所作業における、フルハーネス装
着検査
【解決したい課題】
• 既存のクラウドカメラを活用し、記録
された作業現場の動画に映った人が
フルハーネスを装着しているか判定し
たい。
• 装着判定がNGだった場合、管理者
へ通知したい。
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スライド 16
メニューに戻る
• クラウド上に蓄積された動画データをAPIにて受信・AI解析!
実現イメージ • 判定結果をポータル画面上に表示/メール通知
アラート情報
作業者○○さん
にて未装着
v 作業者△△さん
にて未装着
赤枠
検知!
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スライド 17
• コンパクトなウェラブルクラウドカメラ採用による、現場に合わせた メニューに戻る
ポイント! 柔軟な設置を実現。
• 各作業現場の、常時監視・見守りを実現。
作業現場に
合わせて
移動・設置 v
各作業員のフルハーネス装着状況を
常時監視
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スライド 18: 【建設業】 フック固定チェック
メニューに戻る
【建設業】
フック固定チェック
【事故防止のためチェックしたいこと】
• 作業員が高所で「安全帯」の「フッ
ク」を引っ掛けていない状態の早
期発見
• 装着チェックのために追加した要員
を減らしたい
• 安全帯が正しく使用されていること
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スライド 19: 【建設業】 危険エリア侵入検知
メニューに戻る
【建設業】
危険エリア侵入検知
【業務】
• 高所にある機器のメンテナンス。 監視センター
• 作業員をカメラで撮影し、その映
像を監視センターや現場監督が
監視する。 カメラ
【課題】
• 監視対象が多いため、監視セン
ターや現場監督の負担が大きい。
【解決策】
• 映像上の機器のまわりに手動で メンテナンス
作業員 現場監督
危険エリアを設定し、そこに作業 対象機器
員が侵入した場合、監視センター
や現場監督に警告を出す。 危険エリア
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スライド 20
メニューに戻る
実現のための工夫 • 骨格を識別することで侵入検知の品質を向上。
足が危険エリアに
入っているため
警告対象。
足が危険エリアに
v 入っていないため
警告対象外。
骨格検出により人の関節部分の 足の位置に注目することで危険エリアに足を
位置を取得。 踏み入れている場合のみ検知することが可能。
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