研究開発
画像認識・エッジAI
AIソリューション
社会実装研究
「既存AIでは解決できない」― そんな課題に取り組みます。アルゴリズム検討からハードウェア統合、実装まで。机上の精度ではなく、実環境で動くAIを目指します。
画像認識
コアテーマ
エッジAI
現場で動かす
E2E
研究〜実装
「開発」ではなく「研究」が必要な理由
一般的なWeb/モバイルアプリ開発は、既存のフレームワークやAPIを組み合わせて素早く構築できます。しかし、業界特有の複雑なAI課題は「開発」だけでは解決できません。
MEMAの「AIソリューション・社会実装研究」は、単なるモデル開発にとどまらず、アルゴリズム研究 → センサー/ハードウェア統合 → 現場実証実験 → 本番運用まで、フルスタックで社会実装を支援します。
カスタムアルゴリズム
既製AIモデルでは対応できない特殊データ・環境に対して、独自のアルゴリズムを研究・開発。
エッジAI実装
クラウド接続なしで動作する組み込みAI。ミリ秒単位の判断が求められる制御システムに対応。
ハードウェア統合
センサー、カメラ、ロボット、農業機械など、物理デバイスとAIの密接な連携を実現。
現場実証実験
ラボ精度ではなく、実運用環境での精度保証。天候・照明など変動要因にも対応。
研究開発
自社で進めるAI画像認識の研究開発
受託だけでなく、自社でもAI画像認識(コンピュータビジョン)の研究開発に取り組んでいます。実環境で「正しく数える・正しく判定する」ことを目標に、照明・天候など変動要因に強いモデル設計を進めています。
人流分析
開発完了・社内検証中
農地向け
開発中
エッジAI
クラウド非依存
- 人流分析: 来店者数・在館人数・混雑をカメラで匿名計測(開発完了・社内検証段階。実導入実績はまだありません)
- 農地向け(開発中): 鳥獣の追い払い、放し飼いの鶏のカウントなど、Grace農機との共同研究を進行中
- 方針: ラボ精度ではなく、実環境で安定して動くことを重視
対応可能な高難度AI課題
以下のような「一般的なAI導入」では対応困難な課題に取り組みます:
- 特殊環境での画像認識 ― 屋外・工場・農場など、照明や汚れの影響を受ける環境
- リアルタイム処理要件 ― ミリ秒単位での判断が求められる制御システム
- エッジAI実装 ― クラウド接続なしで動作する組み込みAI
- ハードウェア統合 ― センサー、カメラ、ロボット、農業機械との連携
- データ収集から構築 ― 既存データがない状態からのアノテーション・学習
- 現場環境適応 ― ラボ精度ではなく、実運用環境での精度保証
プロジェクトの進め方 ― 実装前提の実証研究
「研究」と名付けていますが、机上の研究ではなく、実装を前提とした実証研究です。
- 課題の深掘り ― 表面的な要件ではなく、本質的な解決すべき課題を特定
- 技術的実現可能性の検証 ― 小規模PoCで精度・性能の見通しを立てる
- プロトタイプ開発 ― 現場環境で動作する試作を構築
- 現場実証実験 ― 実際の環境でデータ収集・モデル改善
- 本番システム構築 ― 運用に耐えるシステムとして完成
- 継続的改善 ― 運用データを活用したモデルの精度向上
こんなお客様に最適です
- 「AIを導入したいが、既製品では自社の課題に合わない」
- 「PoC止まりで、本番運用に進めない」
- 「ハードウェアとの連携が必要だが、対応できる会社がない」
- 「農業・製造業など、現場環境での動作が必須」
- 「研究と実装の両方ができるパートナーを探している」
対応領域
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カスタムアルゴリズム研究 独自モデル設計・最適化
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画像認識・物体検出 CNN / YOLO / Transformer
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センサー/IoT統合 データ収集・前処理パイプライン
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エッジAI実装 組み込み / リアルタイム処理
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現場PoC・実証実験 環境適応・精度検証
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ハードウェア連携開発 機械・ロボット統合