弊社の特長

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。

『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。

『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。

『3D』

今まで一緒に判定しなかった 色・時間 も判定できます。

形

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。

色

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。