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画像認識 AI PoC スターターパックとは？
〜自社固有の画像認識AI導入を支援〜

株式会社クラスキャット / 日本FLOW株式会社

AI Systems Research & Consultation© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

画像認識 AI PoC スターターパック(物体検出/領域検出)とは？
クラスキャット×日本FLOW
画像認識AIのPoCスターターパック提供開始
クラスキャットと日本FLOWは、7月26日、「画像認識AI PoCスターターパック」を共同で開発し、提供を開始すると発表
画像認識AI導入に向けたPoC段階での出費を抑えながらも、本格稼働に向けて短期間で適切なコストでPoCを実現
日本FLOWがアノテーションを実施し、クラスキャットがPoCの開発を担当
報道発表： https://www.classcat.com/2021/07/26/news0726/© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

画像認識 AI PoC スターターパック(物体検出/領域検出)とは？
提供サービス内容
・画像データのクレンジングとアノテーション作業
・上記画像データを訓練データとした認識率の評価

納品内容
・アノテーション済訓練データ
・評価レポート提出
対象画像データ提供

訓練データ

訓練作成

チューニング

推論・評価

認知精度の検証 (PoC:Proof of Concept [概念実証])© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

画像認識 AI PoC スターターパック(物体検出/領域検出)とは？
認識種別
・対象物の検出 (Object Detection)
・対象物の領域を認識 (Semantic Segmentation)
画像条件
・画像枚数：100
・画像サイズ：512 x 512 x 24 (bit)・画像フォーマット：jpg
アノテーション条件(平均)・10点 / 画像© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

物体検出 / 領域検出とは？
物体検出

領域検出

オブジェクトディテクション(Object Detection）

セマンティック セグメンテーション(Semantic Segmentation)

画像内に映っている特定のクラスの物体を検出

特徴的なカテゴリを形成する画素の集まりを検出© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

一般物体検出 (R-CNN)▪

画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出▪

ラベル：ファイルフォーマットは xml▪

画像 owner 等のメタ情報の後に、 サイズ (幅 x 高さ x RGB チャネル)、各物体を object として定義し、カテゴリー
名や向き、bounding box (物体を囲む矩形）の４隅の座標を記述<size><width>353</width><height>500</height><depth>3</depth></size><object><name>dog</name><pose>Left</pose><truncated>1</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>48</xmin><ymin>240</ymin><xmax>195</xmax><ymax>371</ymax></bndbox></object><object><name>person</name><pose>Left</pose><truncated>1</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>8</xmin><ymin>12</ymin><xmax>352</xmax><ymax>498</ymax></bndbox></object>© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

画像認識 AI PoC スターターパック(物体検出/領域検出)費用& 期間費用 & 期間 (税別)
・対象物の検出 (Object Detection)- 提供価格：750,000円～- 期間：約1ヶ月
・対象物の領域を認識 (Semantic Segmentation)- 提供価格：1,000,000円～- 期間：約2ヶ月※ 商流として。ディストリビュータ経由での提供可能© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

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人工知能研究開発支援AI Systems Research & Consultation

株式会社クラスキャット© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

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人工知能研究開発支援®

AI Systems Research & Consultation
1) 人工知能研修サービス(経営者層向けオンサイト研修)2) テクニカルコンサルテーション(PoC(概念実証)を失敗させないための支援 & PoC)
3) 実証実験(プロトタイプ構築)
4) アプリケーションへの実装 & 運用
人工知能研修サービス

テクニカルコンサルテーション

実証実験(プロトタイプ構築)

アプリケーションへの実装

人工知能テクノロジーの基礎を理解し適応エリア検討ワークショップを実施
28.8万円(税別)

適応業務選定支援やPoC(PoC:Proofof Concept :概念実証)を失敗させないための支援と共にPoCによる認知精度の実証を提供

最低限必要な機能を実装して実用化に向けての問題点を検証

最終アプリケーションとして実装と運用

これらのサービスを活用いただく事により、人工知能やデータ分析テクノロジーに精通した人材を確保することなく、いち早く人工知能やデータ分析テクノロジーを活用した自社サービスなどを市場に展開する事が可能
詳細：http://www.classcat.com/products/ai_dev_services/© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

人工知能テクノロジー導入までのステップ
テクニカルコンサルテーション

PoC を失敗させないための支援
適応業務選定/所有しているデータの有効性判断

開発・運用環境の選定

訓練データ

訓練データ

訓練収集

作成

チューニング

推論

認知精度の検証 (PoC:Proof of Concept [概念実証])

プロトタイプ

構築

アプリケーションへの実装

実証実験

実証実験(プロトタイプ構築)

アプリケーション

アプリケーション

要件定義

実装© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

三次元医療画像処理モデルを含む人工知能コレクションと人工知能モデルサービング機能の統合ソリューション

ClassCat ® Eager-Brains Enterprise Edition
以下のコンピュータビジョン分野の人工知能コレクションを提供• 画像処理 – 画像分類、動画分類、物体検出、セグメンテーション・タスク• 医療画像処理 – 2D / 3D 画像分類、セグメンテーション・タスク• 自然言語処理 – センチメント分析、テキスト要約、機械翻訳タスク• 音声処理 – 分類タスク• GAN (敵対的生成ネットワーク) – 画像生成タスク• 強化学習GPU(マルチGPU推奨)を装備するインスタンスやベアメタルが利用可能な各種
パブリッククラウド Amazon EC2、Google Cloud Platform、MicrosoftAzure、IBM Cloud環境で稼働可能
2021年2月1日 報道発表：https://www.classcat.com/2021/02/01/news20210201/© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

高速な一般物体検出ツールキット
ClassCat® ObjDetector Tool Kit
一般物体検出は画像上の複数種類の物体の位置を特定してクラス分類することを可能とする、応用範囲が広いソリューション
主な特徴• 標準で100種類の物体検出• 追加トレーニングで検出種類を増加可能• オンプレミス / マルチパブリッククラウド環境での動作(訓練環境GPU必須)

報道発表：http://www.classcat.com/2017/01/10/news-tensorflow-solution-for-object-detection/© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

深層学習GANモデル構築ツールキット
ClassCat® Auto GAN Tool Kit(Generative Adversarial Network Tool Kit)
GAN:Generative Adversarial Network (敵対的生成ネットワーク)
提供GANモデル• DCGAN (Deep Convolutional GAN)
画像データセットの特徴をから新しいデータを生成• SRGAN (Super Resolution GAN)
低解像度の画像を高解像の画像に変換• CycleGAN
入力データに任意の特徴を付加したデータを出力• Pix2Pix (Conditional GAN)
条件による画像変換 (白黒画像をカラー画像に変換など)© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

マルチクラウド対応ニューラル機械翻訳ツールキット
ClassCat® NMT Tool Kit(Nural Machine Translation Tool Kit)
対訳コーパスを保有するユーザが最新のニューラルネット機械翻訳技術を利用して翻訳モデルを構築することを可能とします
事前訓練モデルとして以下を提供• 英語 - 日本語 翻訳• ドイツ語 - 英語 翻訳• フランス語 – 英語 翻訳• スペイン語 – 英語 翻訳※ 事前訓練モデルは順次増やしていきますGPU(マルチGPU推奨)を装備するインスタンスやベアメタルが利用可能な各種
パブリッククラウド Amazon EC2、Google Cloud Platform、MicrosoftAzure、IBM Cloud環境で稼働可能
2018年9月17日 報道発表：http://www.classcat.com/2018/09/17/news-tf-nmt-tk10/© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

自動テキスト要約ソリューションを2021年1月から提供開始
ClassCat® Text Summarizer v2.0
オープンソースとして提供されている TensorFlow 2 に対応
日本語 ALBERT モデルをベースとする最適化可能な自動テキスト要約ソリューションを 2021 年 1 月から提供開始
原文
日本語、英語
原文

オプション：フランス語、ドイ
ツ語、スペイン語、中国語

要約の翻訳
原文の要約

100以上の言語対応(Google Translate など)

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)を含む複数のテキスト埋め込みモデルを組み合せて精度をあげることも可能

GPU 装備推奨
2020年12月14日 報道発表
https://www.classcat.com/2020/12/14/news20201214/https://www.classcat.com/2020/12/14/news20201214/© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

AI ソリューションプロバイダー
提案可能なサービス / フレームワーク© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

ソフトウェア化した知見を多様な環境でセキュアに利用する
http://www.xeenuts.com/© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

本事業における ClassCat とInnovation Finders Capital

https://www.nikkei.com/article/DGXLRSP509312_T10C19A5000000/© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

2019年10月7日 報道発表：http://www.classcat.com/2019/10/07/news20191007/© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

2020年9月14日 報道発表：https://www.classcat.com/2020/09/14/news20200914/© 2022 ClassCat Co., Ltd. All right reserved.

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ご清聴ありがとうございました！

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