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PRODUCT DETAIL

ArithmerInspection

パッケージ製品では対応出来ない、柔軟性の高いアルゴリズムであなたの課題を解決致します。

Arithmer株式会社では、高度AI画像解析技術を応用して、静止画像からの物体識別、位置特定、固有情報の高精度な取得を実現します。
従来、人の目で静止画から情報を取得し判断していた検査などの業務は、ArithmerInspectionを使用することで飛躍的に効率化、高精度化することが可能です。
たとえば、保険業界向けでは自動車の事故画像から損傷部位や損傷の程度を瞬時に判定する機能を開発、迅速な保険金の支払いに適用することができます。
また ArithmerInspection は、インターネット、工場の生産ライン、フードプロテクションなど、様々な環境から得られる大量の画像資産の有効活用を可能にし、コスト削減や生産性の向上に繋げています。
オンプレ・クラウドにとどまらず、iOS・Androidアプリケーションへの導入も可能です。
お客様の大切な画像資産を有効活用し、お客様と共に新しいソリューションを作り上げていきます。

MESSAGE

Arithmer株式会社
営業企画本部 営業推進部 森田 詩織

Arithmer株式会社 営業企画本部 営業推進部 森田 詩織

~画像解析は専門家の目も超える時代~
企業のDXが急速に発展している昨今、AIによる画像解析は、今まさに専門家の目を超えようとしています。
人の目で判断していた検査などの属人的な作業に代わり、Arithmerでは、高度AI画像解析技術を応用し、画像から人力では判断できない箇所を高精度かつ瞬時に判断します。
また、大量の画像から取得した情報を蓄積し、画像の解析だけにとどまらず、予測や傾向など様々な課題を可視化することが可能です。
お客様の画像資産を利活用し、新たな付加価値をご提供いたします。

特長

FEATURE 01

異常データの学習が不要な異常検知アルゴリズムを体感してみませんか?

従来、異常検知においては、その「異常」な状態を大量に学習することが必要とされてきました。
そのため、学習にあたっては「異常」な状態を作り出すことが必要になりますが、特に日本の現場では「異常」な状態を作り出すのは困難であるため、導入の大きな障壁となってきました。
しかしながらArithmerが提供する最新の異常検知アルゴリズムを用いれば、良品学習のみで異常検知できるため、すぐに導入してその効果を実感することが可能になります。

FEATURE 02

高度に最適化された画像検品アルゴリズムと分析力で検品の課題を解決します。

AutoEncoder、Deep Metric Learning、DOC、PCA/One Class SVM、GANなど古典的な技術から最新の論文技術まで独自の工法で組み込み・最適化を行い、データに適したアルゴリズムを提供致します。
ユーザー様は、少数の良品データで検証を開始することができ、『不良データを大量に準備する』という、AI画像検査において最も高いハードルを避けることができます。
また高度数学を応用した弊社独自のアルゴリズムは、非常に効率的なモデルで構築されているため、推論時だけでなく学習時においても一般的なPCのCPUで現実的な時間内で学習することが可能です。

用途例

不良品を
製造する前に
工作機械の
不調を検知します

工作機械のちょっとした不調は人の目ではわかりにくいものですが、工作機械の動作の軌道がずれるなどの動作不良を「動作不良を学習することなく」検知が可能です。
これにより、工作機械の動作不良の影響で大量に不良品を製造する前に、工作機械そのものの不良を検知し、対処することが可能になります。

工業製品を
はじめとした様々な
製造現場での
課題解決に導きます

工業製品、金属の切断面、食品など、様々な場面で弊社独自のアルゴリズムを搭載した検品システムが検品者の負担を大幅に軽減します。
しかしながら、それだけでは本当の課題は解決しません。
不良を出さない仕組みづくりが本当の課題だと捉え、得られた画像や不良品を分析し、不良原因を特定、不良を出さない仕組みづくりすることで、お客様の課題を解決いたします。

よくあるご質問

Q
学習するための異常もしくは不良画像は大量に必要でしょうか。
A
アルゴリズムによりますが、異常検知は良品学習であるため異常時の画像は不要です。
検品は不良画像2枚から学習できます。

企業・団体情報

企業名
Arithmer株式会社
所在地
〒106-6040
東京都 港区六本木 一丁目6-1
設立年月
2016年9月
従業員規模
51名-100名
URL
https://arithmer.co.jp/