AI・画像認識ソリューションを提供するカオピーズ

近年、画像認識は大きな勢いを増している新しいテクノロジートレンドで、 画像処理とは全然違います。 画像認識により、ソフトウェアは画像内の場所、オブジェクト、アクション、人物、およびその他の要素を識別します。 逆に、画像処理は画像をデジタル形式に変換して、そこから情報を取得するためのさまざまな操作を実行します。

また、RPAとの親和性も高く、OCRで紙書類/帳票を自動的に読み取り、認識結果をRPAで活用(業務システムへのデータ入力など)することで、様々な分野での業務改善を実現できます。

弊社が開発したAI・画像認識エンジンは、書式にこだわらずに書かれている内容を解読することができます。OCR人工知能(AI)のディープラーニングを用いて、文章の内容を解読します。このエンジンを用いて、今まで名刺、運転免許証など、さまざまな文書を解読できるようになりました。また、日本語特有の縦書きの文書も解読することができます。
このエンジンを使用することにより、さまざまな文書を数か月程度の学習期間で習得し、解読することができます。今後、より多くの文書、印刷物に対応できるエンジンとして、サービスを展開してまいります。

多数の企業様に役に立っている画像認識AIモデルをご提供できるだけではなく、御社ご要望に最適なAIモデルのスクラッチ構築やAIを応用したシステム開発もお手伝いします。

Kaopiz OCRとは、運転免許書、パスポート、領収証、在留カードなどの様々な書類の画像から、AIとOCR技術により簡単・正確・高速で情報を読み取り、データ化することが出来るAIモデルの総称です。

当社カオピーズは、Kaopiz OCRを通じて企業の生産性やサービスの利便性を高めて、デジタルトランスフォーメーション(DX)時代をより早く現実にしてまいります。

お客様のご要望に合わせてAIモデルの技術提案、実証実験からシステム化まで、当社の優秀なAI研究開発エンジニアがお手伝いします。

AWSとは? AWS導入

AWS

AWS(Amazon Web Services)はインフラストラクチャから機械学習まで、200以上のユニバーサル機能を備えたリソースを提供する最大のクラウドコンピューティングプラットフォームです。 これらの組み合わせ可能なシステムは、最大限の使いやすさを提供し、コンテンツ配信機能やデータストレージなどを通じてアプリケーションのパフォーマンスを最適化するために特別に設計されています。

AWS導入理由

Amazonは、2008年に最初のクラウドコンピューティングサービスであるAmazon EC2を設立することで、新境地を開拓しました。AWSは、他のどのプロバイダーよりも多くのソリューションと機能を提供し、ユーザーが一元管理できるAWSコンソールにアクセスできる無料の階層を備えています。 彼らの奉仕。

AWSは、さまざまなスキルセットの使いやすさを中心に設計されており、ソフトウェア開発ユーティリティに慣れていないユーザー向けに調整されています。 サーバーをプロビジョニングしたり、追加のコードを記述したりすることなく、AWSファシリティを使用してWebアプリケーションを数分でデプロイできます。

Amazonは、広大なネットワークを備えたグローバルデータセンターをホストしており、世界中でレイテンシーを削減しています。 AWSレプリケーション容量により、サービスを地域ごとに複製できるため、迅速に復旧し、コストのかかるダウンタイムを回避できます。

AWS導入のメリット
1. 初期コストの削減: ハードウェアやソフトウェアの購入が不要なため、初期の調達コストを大幅に削減できます。
2. セキュリティと法規制対応
3. スピードと高い伸縮性: ハードウェア機器などの調達が不要なため、迅速に利用開始できます。
4. BCP(事業継続計画)対策: AWSクラウドの活用により、自然災害などに罹災した際のリスクを軽減できます。インターネットに接続できれば、AWSにある保管データやサービス提供を活用することで、事業継続が可能です。
AWSは165以上のサービスを提供しており、それで、AWS導入を検討するなら、導入や移行には幅広い知識と豊富な経験を持っている会社を探してください。

DX とは

ITの進化の現代では、確かDXという言葉を聞いたことがあるでしょう。

だが、DXとは何でしょうか?定義、DXについての具体的な知識を持っているでしょうか?

本記事では、DXについてわかりやすく解説していきます。

 

DXは「デジタルトランスフォーメーション(DX:Digital transformation)」の省略です。デジタルトランスフォーメーションには確立された定義はなく、さまざまな組織が独自の見解を示しているのが現状です。2018年12月に経済産業省より発行された「『DX推進指標』とそのガイダンス」によると、デジタルトランスフォーメーションは「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」とのことです。

つまり、「デジタルによる変革」を意味し、ITの進化にともなって新たなサービスやビジネスモデルを展開することでコストを削減し、働き方改革や社会そのものの変革につなげる施策を総称したものです。

 

しかし、デジタルトランスフォーメーション(DX-Digital Transformation)と一緒に、「デジタル化(Digitization)」という定義もよく語られています。多くの方が2つの定義を迷っているでしょう。

2つの言葉には大きな違いがありますが、それらの関係を時系列で並べると、デジタル化からデジタルトランスフォーメーションまでの順序です。「デジタル化」は「デジタルトランスフォーメーション」を目標としたときの手段といった関係性です。例えば、フィルムカメラデジタルカメラに変えます。それから、写真現像の工程がなくなり、オンライン上で写真データを送受信する仕組みが生まれます。後、写真データを使った新たなサービスやビジネスの仕組みが生み出され、SNSを中心にオンライン上で世界中の人々が写真データをシェアするようになります。

 

このように、デジタルトランスフォーメーションは、ただデジタル化を進めるだけではありません。 企業や社会全体の考え方を変えるような、大きな変革です。

AI画像認識開発

画像認識は、ここ数年で大きな勢いを増している新しいテクノロジートレンドで、 画像処理とは全然違います。 画像認識により、ソフトウェアは画像内の場所、オブジェクト、アクション、人物、およびその他の要素を識別します。 逆に、画像処理は画像をデジタル形式に変換して、そこから情報を取得するためのさまざまな操作を実行します。

近年では画像認識が利用されるシーンが爆発的に増えていますが、AIはマーケティング、セキュリティ、旅行、健康など、多様多種なビジネスを再定義する可能性があります。大企業だけでなく、中小企業が参入するチャンスがまだたくさんあります。繰り返される作業の一部または全部を自動化することにより、作業時間を大幅に短縮します。精度をどんどん改善させることで、日常業務のヒューマンエラーを減少します。

テクノロジーの現代、業務の省力化、高速化、生産性工場のため、ディープラーニング(深層学習)、レインフォースメントラーニング(強化学習)、OCRなどの技術を活用する画像認識AI(人工知能)モデルを研究開発が必要です。

要するに画像認識AIをビジネスで活用するためのポイントは3つです。

  1. 画像認識を使う真の(具体的な)目的を考える。
  2. AI画像認識がミスしたときに補完できる運用方法を考える。
  3. AIの学習内容を継続的にアップデートしていく仕組みを作る。

一番目は単なるAIの導入だけではなく、業務や設備の見直しまで行うことになるかもしれません。そうなるとトヨタ方式の「なぜーなぜ」を繰り返すような進め方が必要です。その場合には自社だけではなく第三者パートナーなどに支援してもらうのも一つの方法かもしれません。そして二番目は、AIの長所と短所をしっかり理解し、AIの限界を知った上でAIの役割と人間の役割を明確にしておくことが重要です。最後に、三番目は、AI技術は非常に速く、そして大きく劇的に進歩しています。昨日できなかったことが今日には普通にできていることが多くあります。また製造現場の環境も常に変化します。このような変化を常に捉えて最新かつ最適な画像認識AIの仕組みを維持、活用していく必要があります。そのような最新技術を常にキャッチアップできる仕組み作りを準備しておきましょう。

ベトナムでのオフショア開発

現在、日本では、若く優秀なエンジニアを採用するには、費用と時間がかかる。その問題を解決する方法の一つがオフショア開発 である。

オフショア開発とは、業務ソフトウェア開発、Webシステム開発、またスマホアプリ開発ソーシャルゲーム開発業務などを委託・発注する手法のことだ。海外のベンダーに作業依頼を行うことで、人件費の兼ね合いからコストを抑えることが可能なのだ。

低コストは、ベトナムオフショア開発の強みである。

競争力のある価格はいつもその業界の売りとなり、現在多くの海外投資家がベトナムのIT業界に興味を持っている。

コストパフォーマンスはオフショア開発を行う目的の一番の理由だ。日本企業はベトナムのITパートナーと協力することで、支出を80%削減できる可能性がある。

近年、ベトナム政府は、IT産業発展を取り組んでいる。2015年、IT産業の収入は495億ドルに達し、ソフトウェアだけで16億ドル、その中、58%が国際市場から来ているものだ。ベトナムが中国を抑えて、日本のソフトウェア開発においての外注先として二番目に躍り出した。ジェトロにより、近年10社以上のベトナムのソフトウェア開発会社が日本の市場に参入してきているという。

オフショア開発、コロナ禍で

従来は、遠隔で連絡を取りながらのシステム開発には、少なからず抵抗感がありました。 しかし、現在はコロナ禍によるリモートワーク導入の流れによって現在は今までの形態では難しかったリモートワーク中心の働き方が求められています。 オフショア開発がコロナ禍のような事態でも、ほぼ通常通り働けますので、オフショア開発を始めて検討しようとしている声がだんだん増えてきました。

コロナ禍では多くの企業が、業務の停止やリモートワークへの切り替えを余儀なくされました。
そんな中、影響を最小限に抑えられた企業があります。オフショア開発を有効活用し、緊急事態でも通常業務を効率的に運用できる仕組みを既に整えていた企業も、そのひとつです。

少しでも業務の遅れを取り戻し、コストをかけずに対策するには、費用や時間を抑えられるオフショア開発が最適です。 新しい働き方に対応するには、ITの導入やそのためのシステムが必須です。オフショア開発を活用できれば、低コストかつ迅速なコロナ禍対応が可能になります。カオピーズは、オフショア開発の主流であった中国やインドよりも人件費が安く、注目が高まっているベトナムで開発を行っています。質の高い人材を確保でき高品質と低コストを両立させた開発を行っております。

アプリ開発:クロスプラットフォームフレームワークでもっと効果的に

スマートフォンタブレットの普及によりユーザーとのコミュニケーション・データ収集を要望する企業が多くありシステム開発の他にモバイルアプリ開発の需要も増えています。iOSアプリならSwiftで、AndroidアプリならKotlinで開発を進めるのは一般的です。ネイティブ言語の他、クロスプラットフォームフレームワークでアプリを開発するという方法もあります。1回のコーディングでiOSアプリもAndroidアプリも作られ迅速で効率的に開発しながらコストを抑えられます。

人気のあるクロスプラットフォームフレームワークの1つはFacebookが開発したリアクトネーティブ(React Native)です。リアクトネーティブJavaScriptで動作します。JavaScriptは広く採用されている言語であり、オンラインコミュニティからの多くのサポートと多くの成功したモバイルおよびWebアプリケーションの実績があります。リアクトネーティブはブリッジを利用してOEMウィジェットにアクセスします。ウィジェットへのアクセス頻度が高い場合(アニメーション、映像を取り扱う時には60回/秒まで)、性能問題に繋がることが多いです。ブリッジを利用することとネイティブコードにコンパイルできないことにより、リアクトネーティブで開発されたアプリはネイティブアプリより容量が大きいと思います。

リアクトネーティブの他、フラッター(Flutter)というハイブリッドフレームワークもかなり有名です。フラッターDartという言語を使用します。ネイティブコンポネントを使用せず、自らのウィジェットを作ります。ネイティブコンポネントと似たようなウィジェットを作るために、Material(Androidアプリ用)とCupertino(iOSアプリ用)の2つのテーマを提供しています。Dartはかなり新しいものですが、C#やJavaに精通した経験豊富な開発者にとってはDartを学ぶことはあまり難しくないと思われます。

この記事ではリアクトネーティブフラッターの概要を紹介しました。アプリ開発を予定しておられる方に少しでもお役に立てましたら嬉しいです。