Vision5- 画像DX事例集
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ディープラーニングを活用した架線の異常検知
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画像解析技術による土壌含水比推定
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画像認識による顧客動態分析
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受領書画像の自動仕分け/項目読み取り
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バーコード画像の読取アルゴリズム開発
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画像による利用施設検索のための類似画像抽出
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Deep Learningを活用した自動採点
製造・社会インフラ事例
ディープラーニングを活用した架線の異常検知
- 業務
- 運用・保守
- 課題
- 検査効率改善
課題
架線の設備保全として、空撮した動画を人間が目視で異常を判別していた。目視確認では非常にコストがかかっており、また見落としによる検知漏れが発生するなど精度にも課題あった。
アナリティクス・AIソリューション
画像データから異常／正常を判定するディープラーニングモデルを構築。ヘリやドローン等で撮影した画像データをディープラーニングモデルへ入力し、架線部位の異常らしさを数値化／見える化した。
効果
目視確認のコスト削減
点検作業時間を当初50％削減、2021年現在80％削減を目指し段階的に進化
画像解析技術による土壌含水比推定
- 業務
- 点検業務
- 課題
- 省人化
課題
災害現場における建設車両の走破性測定業務をAI・IoT技術により無人化したい
アナリティクス・AIソリューション
ドローン撮影した画像をAIにより分析することで走破性を推定すること。PoCとして、含水率をコントロールした土壌サンプルの画像から含水率を予測するAIモデルを開発
効果
初期実験条件の問題点・課題点および次期実験計画に対する示唆が得られた
小売・流通事例
画像認識による顧客動態分析
- 業務
- マーケティング・接客
- 課題
- 来店客の属性情報が不明
- 画像品質に難あり
課題
来店客情報収集のため、顔認識カメラを店舗に設置したが、精度が芳しくなかった。画像品質の問題である事は明らかであったが、具体的な撮影条件の改善策を出すための分析や、より高精度な顔認識システムの開発が必要であった。
アナリティクス・AIソリューション
1). データ品質定量化：各要因分析を行う前に、画像の品質を定量化。
2). 各低品質要因の認識精度への影響評価：店舗設置カメラ取得画像が低品質となる各要因に対し、その顔認識精度（個人識別・属性推定）への影響を分析した。
3). 各低品質要因への対処方法検討：2).の各要因存在下でも機能するような顔認識システムの開発可否の評価を、先行研究を参考に実装を行う事で実施した。
効果
・データ品質を定量化する事で、基準に満たない画質を除去するスキームを構築した。
・非制約下における顔認識精度に影響する要因を、その影響度合いと共に定量化・分析を行った。
・カメラの設置方法に関しても、具体的な数値等と共に改善案を作成した。
受領書画像の自動仕分け・項目読み取り
- 業務
- 受領書仕分け作業
- 課題
- 省人化
- 自動化
課題
荷主から送られてきた受領書の種類仕分け、内容(住所、電話番号、商品番号など)の入力を人力で行っている。AIによる自動化によって省人化を行いたい。
アナリティクス・AIソリューション
1). データ品質定量化：各要因分析を行う前に、画像の品質を定量化。
2). 各低品質要因の認識精度への影響評価：店舗設置カメラ取得画像が低品質となる各要因に対し、その顔認識精度（個人識別・属性推定）への影響を分析した。
3). 各低品質要因への対処方法検討：2).の各要因存在下でも機能するような顔認識システムの開発可否の評価を、先行研究を参考に実装を行う事で実施した。
効果
・データ品質を定量化する事で、基準に満たない画質を除去するスキームを構築した。
・非制約下における顔認識精度に影響する要因を、その影響度合いと共に定量化・分析を行った。
・カメラの設置方法に関しても、具体的な数値等と共に改善案を作成した。
バーコード画像の読み取りアルゴリズム開発
- 業務
- バーコード読取
- 課題
- 高性能化
課題
既存手法では近距離(20-30 cm)で撮影したバーコードしか読み取れず、単一値札しか読み取れない。遠距離(~1 m)から撮影したバーコードの読取りができるアルゴリズムに置換し、複数枚読取り可能としたい。
アナリティクス・AIソリューション
バーコード読み取りを行う画像認識モデルを作成した。
効果
既存ライブラリで読取不能な撮影距離のバーコード画像の読取りが可能となった。
現在モデルの推論速度等も含め、PoCを実施中。
メディア事例
画像による利用施設検索のための類似画像抽出
- 業務
- サービス企画・開発
- 課題
- 画像解析
- レコメンド
- 検索
課題
現状の利用施設検索では、ユーザーが条件を明示的に指定する必要があるが、探したい施設のイメージが固まっていないユーザーには使いづらいという課題があった
アナリティクス・AIソリューション
ユーザーが好みの画像を選択していくことで、条件を明示しなくても趣向に合った施設を探すことのできる機能を導入。
【具体的なフロー】
①ユーザーにいくつかの施設の画像を見せて、その中から好みの画像を選択してもらう
②選択された画像と雰囲気の似ている施設の画像を抽出し、再度ユーザーに提示する
→ 上記を繰り返すことで、好みの施設を探すことを可能にした。
効果
イメージが明確ではない検討初期段階のユーザーでも、趣向にあった施設を探しやすくなった
施設の雰囲気のような、条件指定による絞り込みが難しかった要素を考慮した検索ができるようになった
教育事例
Deep Learningを活用した自動採点
- 業務
- 採点業務
- 課題
- 業務効率化
- 採点
課題
現在、人間がテストの採点業務を行っている。この業務をAIを用いて効率化したい。
アナリティクス・AIソリューション
Deep Learningを用いて、手書きの記号答と短句答に対する正答と誤答を分類するモデルを構築。
効果
識別力の高いモデルを構築を実現し、業務効率化が可能となった。
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