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PRODUCT DETAIL

Mobile AI Lab | 無料で学習済みAIモデルを作成

AI × Mobileで世界に驚きを!AIを用いたビジネス課題の革命的解決。 ベトナムに集結したKAGGLE MASTER率いる多国籍チームにて、MOBILEファーストで迅速に実現。

AIの効果検証に必要なPoCから導入までをワンストップで提供するサービスです。
AI導入に必要なデータ収集・加工「学習済みAIモデルの作成」とその効果の検証を行います!
作成した学習済みAIモデルの精度に満足した場合、そのモデルをライセンス提供または、譲渡します。更に、アプリケーション・システムへの組み込み開発・保守についてのご依頼も、ワンストップで対応が可能でございます。
(※AIモデルの精度に満足できなかった場合、費用は発生しません。)

「AIを活用したい。AIで何かをしたい。」
そんな声聞かせて下さい。お悩み受付中です!
音声データなどの認識でも対応可能ですので、まずはお気軽にお問い合わせください。

特長

FEATURE 01

ビジネス課題の定式化と実行力

お客様のビジネス課題を分析し、統計や機械学習によって解決可能な問題へと落とし込みます。その上で新規事業という形で新たな価値創造を実現していきます。

FEATURE 02

高い科学リテラシーを活かした専門的な課題解決力

弊社の技術者はAIや機械学習を道具として使うだけでなく、背後にある理論の熟知も重視しています。数学や物理についての高度な理解を有した上で、量子力学や信号分析などの応用分野でも、機械学習を利用した非常に高い成果を出すことができます。

FEATURE 03

エンジニアリング能力

「どうすれば高速に動作するコードが書けるのか」
「どうすれば高速に動作するモデルが作成できるのか」
弊社の技術者は、エンジニアリングに対する深い理解に基づいて、難易度の高いタスクを達成することができます。

用途例

製造ラインでの検品・振り分け作業をAIで自動化できないか知りたい

該当する製造品の良品・不良品に関する生データを収集してそれらをAIに学習させ、検品や振り分けを実施するAIモデルデータを作成します。部品や食品工場における傷、穴、焦げ、異物混入、油膜、色むら、結び目、印刷不良、整形不良、圧着不良などの中間検品作業の自動化をします。過去2年間で10数種類の開発実績があります。

創薬・新規素材の開発をAIを活用して行いたい

分子内の2つの原子間の磁気的相互作用(SCALAR COUPLING CONSTANT)を予測する問題を解決しております。量子論で計算される値をラベルとし、機械学習によってその値を予測します。これにより、何日もかかる分子動力学計算処理を数秒の計算に置き換えることが可能になり、有機化学の実験の現場での活用が期待されています。

ドローン、映像端末など、ネットワーク遅延が許されない環境でのリアルタイム処理をAIを使って行いたい

弊社にはエッジデバイス上でディープラーニングを高速で動かす技術があります。50FPSを超える非常に高速なスピードで、領域・ポーズ予測などの複雑なディープラーニングモデルを動作させることに成功しております。

よくあるご質問

Q
無料プランの範囲でどこまで研究してもらえますか?
A
AI導入に必要なPoC・効果を検証までを無料でサポートします。
・データサイエンティストによる要求のヒアリングと分析
・全てオープンソースライブラリを利用した実証環境
・要望毎の適切なアルゴリズムの選定によるデータ分析
・機械学習
・効果検証用のデモ(Webやアプリ)やレポートの作成
Q
どんな業界・業種に研究開発実績がありますか?
A
弊社では過去、様々な業界の課題解決に携わってきました。

製造業:工場機器の予知保全、画像検知による不良品判別
リテール:出品掲載情報の最適化、画像解析による自然言語処理(NLP)
不動産:反響予測、統計を用いたデータ分析
化粧品:AR(髪色変更アプリを実装)
会計:勘定科目自動仕分け
調査:アンケート分析
ゲーム:VR
ソフトウェア:不適切画像検出
ヘルスケア:統計を用いたデータ分析

などがあります。
Q
どのような形式でAIモデルを導入できますか?
A
弊社で研究してきた過去の経験から明確なKPIの設定・導入のイメージが付く研究のみ、以下の方法にて絞らせて頂いております。
<3つの導入パターン >
1. 簡易検品装置での導入 ※製造業などハードウェアへの実装が必要な場合
2. 単体アプリでの導入※PCやWeb単体で動作可能なアプリ、外部とのデータ連携がなく単独で動作するPCまたはWeb用のアプリケーション
3. AIモデル単体で提供※AI学習済みモデルと簡易的なデモとレポートのみの提供、 お客様側でモデルの組み込みを実施
Q
AIモデルなどの著作物の取り扱いはどうなりますか?
A
AIモデルについては、月額でも一括でも同じとなり、AIモデル自体の著作権は弊社に帰属し、
お客様にはその利用権をご提供する契約形態となります。
一方、ラボ型開発を使って開発した部分のソフトウェアについては、その著作権はお客様に帰属します。
Q
どんな体制・フローで研究開発をしていますか?
A
1. Vitalify Asia (VFA) とお客様共同のチャットワークグループの作成
2. チャット内でお客様から新規の案件の内容をご提示
3. VFA側でプロジェクト毎のチャットルームとQAシートを作成、記載、共有
4. QAシートをご確認頂き、ご返答
5. VFA側でPoCの実施
6. 研究結果のレポートを作成、提出

チーム

曽佐 顕
Vitalify Asia チーフデータサイエンティスト

京都大学理学部、同大学大学院理学研究科出身。在籍時はタンパク質立体構造解析の研究に従事。
化学研究者への道からIT分野へ転身。2008 年には、当時 Android 端末が日本で一台も発売されていない中、Android のゴルフアプリケーション YOUR GOLF を企画、開発する。2012 年ベトナムに渡り、Vitalify Asia をパートナーとし YOUR GOLF の開発を加速する。現在では『ゴルフネットワークプラス』として、ユーザ数 100 万人を突破している。
Vitalify Asia Join 後は、データサイエンス, 機械学習分野に活動を広げ Chief Data Scientist として活躍。Kaggle (Google) のコンペティション「Predicting Molecular Properties」にて金メダルを獲得、Kaggle Master となる。

Hien Ha
General Manager

ホーチミン市技術師範大学のソフトウェア科学出身。
教師の資格を取得。
3年間でエンジニアとして、バックエンドの方で担当。
- コメント
エンターテイメント向けに顔認識・顔変身・仮想メークアップ等沢山のアプリを制作しております。10年間程度ソフトウェアを日本人と一緒に開発していた経験を持って、
これからベトナム人エンジニアの価値を世界TOPへリーチできるよう、目指しております。

N.P
Vitalify AsiaのAI エンジニア

De Montfort Universityから東南アジア奨学金を受け。
De Montfort大学、テクノロジー学部インテリジェントシステム学科の修士号取得。
修士論文:
スーパーピクセルベースの機能を用いてコーヒーの葉さび病検出研究。

N.C
Vitalify Asia のシニアソフトウェアエンジニア

国立大学のホーチミン市自然科学大学、コンピュータ・サイエンス学科出身。
JPECエンジニアリング(FE)の基礎認証の取得。
vnExpressによるトップ10スタートアップViet 2016という Zita.vnのCTOの創業者。

その他

『MAL Visualize Emotion』
~AIで顔感情を数値化し推移を確認~
真顔・喜び・驚き・怒り・悲しみといった5種類の表情を0~100で数値化して、パソコンの管理画面上で数値や推移などが確認できるようにした顔感情認識AIシステム。複数名の顔を同時に認識したり、その合計値や平均値データの取得もできます。

例えば、オフィス内に設置したスマホで社内の雰囲気を可視化(数値化)し、社内環境の改善につなげるという利用方法があります。

その他お客様の要望や用途に応じてカスタマイズ開発が可能です。無料で試しに使ってみたい場合のご体験も可能です。ご相談お待ちしております。
鳥獣被害対策にAIを活用!写真から動物判別集計ソフト『MAL Animal Detection』
MAL Animal Detectionは、画像に写っている動物の種類(オス・メス)と頭数を判別集計できるソフトウェアです。
現在は鹿(エゾシカ)に対応しておりますが、他の動物もAIに学習をさせて判別できるようにすることが可能です。
動物の生態調査などで利用している定点監視カメラの画像を人間が見て手動集計している場合、このソフトウェアを利用することで大幅な業務効率化に繋がります。
ご契約形態は1社ごとに1契約となり、同じ会社であれば社内PCへのインストール台数や、ご利用人数などの制限はございません。よって社内の複数のPCにインストールして業務分担ができます。費用も月額料金や一括支払いといったプランを用意していますのでご相談ください。
既に学習済みの鹿(エゾシカ)の場合、写真からシカの検出率(Threat Score)は79.42%~84.14%、写真内に写ったシカの分類精度は86.05%~90.29%という性能を発揮しています。

実際にフル機能でお試しご利用を頂いた後、導入の判断ができます。

操作方法も画像を読み込ませてCSVで結果を出力するといったシンプルな構成であり、Windows10以降で動作するソフトウェアです。Cudaが利用可能なGPUを搭載していると処理時間が短いですが、該当GPUが無くても動作します。
顔認証を導入できる
『MAL Face Recognition』
MAL Face Recognitionは、予め登録済みの顔データを元に、
入力された顔画像をリアルタイムで照合・判別できるAIモデルを組み込んだソフトウェア開発キット(SDK)です。
貴社のデバイス上のサービスやアプリケーションで、外部通信せずに高速に動作します。
SDK導入支援やカスタマイズ要望にも対応可能です。

例えば、こんなサービス構築に使えます。
・職場での出退勤記録
・住居やオフィスなどの出退室管理(解錠)
・チケットの転売防止(購入者と紐づけ)
・会員向けサービスの顔認証による会員判別

【MAL Face Recognitionの仕様】
・顔の登録時間:10秒ほど
・顔の認証(判別)時間:1秒以内
・認識精度:98%
※弊社環境でのテスト結果に基づく
※誤認識時のリフレッシュ動作を実施することで99.9%の精度を確保

企業・団体情報

企業名
株式会社 バイタリフィ
所在地
〒150-0021
東京都 渋谷区恵比寿西 1丁目9−6 アストゥルビル 8F
設立年月
2005年9月
従業員規模
101名-500名
URL
https://vitalify.jp/