弊社の特長

Crystal Method = R&Dに特化したAIスタートアップ

テーマに沿った研究開発

大企業は制約や部署間の調整、予算配分の関係、失敗が出来ない状況というところからスピード感のある動きが難しい事も多いです。

市場規模

弊社では最新のAIについて、常にリサーチを続け、学会・研究会の発表なども行っております。

2018年調査におけるR&D支出トップ1,000社のR&D支出額は7,820億米ドルと、前年比11.4%増加し、調査開始以降の最高額でした。
サムスン、アマゾンが続いています。日本企業は、第10位のトヨタ自動車が最高位です。

日本企業は160社がトップ1,000社にランクインし、そのR&D支出額は合計1,170億米ドルで、R&D支出額(5.9%減)、ランクイン企業数(11社減)ともに前年に比べ減少傾向となりました。1,000社にランクインした企業のR&D支出額はすべての地域で伸びており、日本(9.3%)や北米(7.8%)が一桁の成長率である中、中国 (34.4%)や欧州(14.0%)の二桁成長率が目立ちました。

課題

弊社では最新のAIについて、常にリサーチを続け、学会・研究会の発表なども行っております。

お客様より

「音やハードがからむような教師データが無い…」
「マニアックだったり難易度が高い案件を受けてくれる受託AI企業がない…」

それぞれのモーダルでもマルチモーダルにも
御社の課題を解決します。

『音』

弊社では最新のAIについて、常にリサーチを続け、学会・研究会の発表なども行っております。

様々な背景の音の例

大手自動車メーカの工場で稼働、抽出精度は99%を記録しています。

多人数の中から対象の声のみ抽出

街の雑踏やパーティー、会議中など人それぞれの声を分離できます。

雑音環境から人の声のみ分離

この例では歌と人の声で分離しています。伴奏と歌声を分離しています。

『2D』

弊社では最新のAIについて、常にリサーチを続け、学会・研究会の発表なども行っております。

検査対象の評価ツール

画像の様々な指標に基づいて、深層学習するためにふさわしい画像を抽出するアプリケーションを作成することにより、高い基準で評価が可能です。

対象部位のセグメンテーション

検査すべき領域を明確に抽出することで、不要なノイズが除去できます。対象部分の検査とするため精度向上が考慮できます。

『3D』

今まで一緒に判定しなかった 色・時間 も判定できます。

一般的な点群データの形を判定することで、不良検知を行う事ができます。
物体の大きさにはあまり関係なく、カメラの精度によってより細かい点群データの検査が可能です。

点群データに色を付け加え判定が行えるので、馬とシマウマ・リンゴと青りんごなども判別可能です。
また点群密度調整などによりさらに細かな模様も判定可能です。

時間

物体の点群データを時系列として扱い、学習することができる仕組みを構築しました。
人の動きが学習できるので、手話などに応用できそうです。

クリスタルメソッド 株式会社

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