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東工大発AIベンチャーSOINN、画像認識・外観検査AI『Switch Vision(R) Light』と『エネルギー需要予測AI』のインターネット販売を開始

東工大発AIベンチャーであるSOINN株式会社(本社:東京都町田市、代表取締役CEO:長谷川 修、以下 当社)は、

・エネルギー需要予測AI「E-1F」
・超軽量・高精度な画像認識・外観検査AI「Switch Vision(R) Light」

のインターネット販売を、2022年1月4日に開始しました。今後、販売するAIの種類や機能を拡充し、当社事業の第2の柱に育てる計画です。Eコマースの強みを活かし、海外展開も視野に入れています。

当社AIの多くは、Deep Learningに匹敵する高精度を少量データからの超軽量演算で得られるほか、自動学習・自動推論なども可能です。この度のネット販売は、こうした当社AIの強みを活かすことで実現しました。

■ネット販売するAI について
(1)エネルギー需要予測AI「E-1F」
「E-1F」は、予測対象のエネルギー需要に関する実績データと、予測対象が位置する地域の気象データの双方から自動で学習し、以下の機能を発揮する超軽量AIです。大規模エネルギー管理システム向けAIとして商用実績のある「E-1」の、エネルギー需要予測機能をコンパクトにまとめました。

1.気象予報に基づく将来のエネルギー需要の予測
2.予測値と実績値のズレに基づく異常や異常の兆候の検知

「E-1F」はインターネットに接続された市販PCで初期学習から自動での運用が可能です(CPU使用、GPU不使用)。学習や予測に用いる気象データも、ネットから自動でダウンロードします。

E-1F 製品 Webページ : https://soinn.com/service/E-1F/
E-1F デモ動画 : https://youtu.be/l-xKc7MDLmI
E-1F操作マニュアル(抜粋): https://soinn.com/wp-content/uploads/2022/01/SOINN_EMS_manual.pdf

画像1:
エネルギー需要予測の実行画面例
画像2:
電力実績データの変動に対する追従性の評価結果

(2)Switch Vision(R) Light「SV-L」
Switch Vision(R) Lightは、膨大な学習データや演算を必要としない現場で「使える」画像認識・外観検査AIで、以下の3つの学習・推論方式から選択可能です。

・超軽量教師あり学習
・良品学習
・半教師あり能動学習

最も工数のかかる最初期の学習・調整は、当社がお客さまのデータを使って無償で行うことが可能です。当社にデータの開示が困難な場合、最初期からお客さまに調整頂くことも可能です。

お客さまは、お手持ちのデータに対してSwitch Vision(R) Lightがどの程度有効か、機能・性能・使い勝手を無償でご確認頂いた後、有償ライセンスへの移行可否を判断頂けます。場合により、Switch Vision(R) Lightの無償トライアル運用も可能です。

Switch Vision(R) Lightのご利用に、AIの専門知識は不要です。このため、例えばパート検査員の方が現場設置の市販PCでSwitch Vision(R) Lightを直接調整して学習させ、運用頂くといったことも可能です。

Deep Learningとの比較では、超軽量教師あり学習によって同等レベルの精度を得る場合、学習画像の枚数、ハードウエアのコスト、学習時間のいずれも1/50~1/100が期待できます。

<学習時間比較>
Deep Learning :GPU使用で約10時間
Switch Vision(R) Light:市販PCのCPUで数分

(2-1)AIの可視化・編集インタフェースで圧倒的な使いやすさ
以下の動画は、超軽量教師あり学習時の「Switch Vision(R) Light」インタフェースの運用例です。動画のように、Switch Vision(R) LightではAIが何をどう学習したのか確認しつつ、(1)初期学習、(2)ラベル調整と再学習、(3)追加学習などが可能です。

https://youtu.be/YOyNMLu53Fk

一般にOK/NGの識別では、OK/NGの境界付近のデータが最も重要になります。Switch Vision(R) Lightでは「AIの頭の中身」を透かして見ることができ、OK/NGの境界がどこにあり、その近辺にどのような画像が来ているかが一目瞭然です。そこで境界付近の画像を集中的に追加することで、非常に効率的に精度の向上が図れます。

上記の学習過程の確認、ピンポイントでのデータの追加、OK/NGのラベル調整、再学習などの一連のプロセスは、原則全て、お客様ご自身がお持ちの市販PC(GPUなし)で実行可能です。調整のたびに当社に発注頂き、コストや時間を要するといったことはございません。お客さまが調整・学習されたAIモデルは、そのまま直ちに認識・検査業務に投入頂けます。

(2-2)Switch Vision(R) Lightは、Deep Learningが対応不可なタスクも対応可
さらにSwitch Vision(R) Lightは、Deep Learningでは技術的、コスト的に課題があり対応できないタスクでも、無償トライアルから対応可能な場合がございます。

これまでAI化を諦めていたタスクも、ぜひご相談ください。

(2-3)Switch Vision(R) Lightの適用例
<超軽量教師あり学習>
・食品パック工場の不良品外観検査
・これまでは現場作業員が数万枚の学習画像をラベル付けしていた
・高性能マシンを使いDeep Learningで10時間以上をかけてモデル作成
・製品ごとに上記の手間と時間、費用が掛かるのは困ると当社にご相談
・現在は数百枚のOK/NG画像を現場のノートPCで直接調整・学習させ同等性能に到達

<良品学習>
・ペットボトル製品の不良品外観検査
・Deep Learning系の企業で対応できないと言われたタスク
・無償トライアルでOK/NG識別、不良個所ヒートマップ機能をご確認
・円筒状の製品でも全方向を一括学習
・ボトルの形状や色、ラベルデザインの変更にも良品を与えるだけで対応可
・学習は市販ノートPCのCPUで数十秒程度
・学習後は直ちに検査業務に投入可

<半教師あり能動学習>
・ベルトコンベア上のカット食品の不良品外観検査
・OK/NGが混ざった状態の映像をSwitch Vision(R) Lightに投入
・自動解析によりOK/NGの候補をインタフェース上に提示
・提示された20個程度の候補にラベル付けするだけで教師あり学習を実施、速やかに高精度に到達
・未知対象を検出・通知し、新規ラベルの付与を促すことが可能
・学習は市販ノートPCのCPUで数十秒程度

SV-L 製品 Webページ: https://soinn.com/service/v-1l-switch-vision-light/
SV-L デモ動画 : https://youtu.be/YOyNMLu53Fk

画像3:
SV-L 実行画面例

■ご利用方法
AIネット販売専用のWebページは近日公開いたします。現時点では、以下の情報をメールにてお送りください。折り返し、Webページのリンクをお送りいたします。

お送り先 : biz@soinn.com
ご記載事項: ご氏名、貴社名、ご所属、メールアドレス、電話番号、
ご利用希望 AI(E-1F, SV-L)、AI無償調整のご希望の有無、
その他(ご質問、ご要望など)

お客さまのデータを当社がお預かりできる場合、専門知識を要するAIの学習・調整を、当社が無償で行うことも可能です。(学習データ量が膨大、タスクが非常に高難度、など場合はAI無償調整をお受けできない可能性もございます。)

AIのダウンロード・セットアップ後は、(E-1F, SV-L)ともに直ちにご利用いただけます。運用開始から14日間は無償トライアル期間です。

トライアル期間終了後も継続してご利用の場合、有償ライセンスに移行となります。トライアル期間中にご解約の場合は、お費用は一切掛かりません。

■ご利用料金
(1)エネルギー需要予測AI(E-1F)
月額 4.980円の定額設定です。
※月額以外のお支払方法(年払い等)や、運用形式の調整(多拠点のクラウド一括運用等)などもお気軽にご相談ください。

(2)Switch Vision(R) Light(SV-L)
SV-Lを適用されるタスクの難易度やご利用の形態をヒアリングさせて頂き、費用対効果に基づき個別に料金を設定させて頂きます。SV-Lをお客さまの製品に組み込んで販売されるケースなどにも柔軟に対応致します。ぜひご相談下さい。

■その他のご相談・お問い合わせ先
当社WebのCONTACTフォームやメール、お電話にて、お気軽にお問い合わせください。
お手持ちのデータやタスクに当社AIが適用可能か、といったご質問もお受けいたします。

CONTACTフォーム: https://soinn.com/contact/
電話番号 : 050-3196-2118
メール : biz@soinn.com

■会社概要
商号 : SOINN株式会社
代表者 : 長谷川 修(はせがわ おさむ)
所在地 : 東京都町田市鶴間8丁目4-30
設立 : 2014年
事業内容: 特許技術「人工脳SOINN(R)」を含む先端AI技術を活用した
各種機器・装置・情報システムの知能化
URL : https://soinn.com/

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