顧客に柔軟に合わせる事

Customize & Proposal

今後の日本は少子高齢化が進み、労働人口が少なくなります。もちろん我々SEの人口も少なくなると考えられます。
そうした中で、我々SEに求められる要素は、インテリジェンスなシステム構築の提案だと考えています。

多くの作業、仕事がコンピュータ(AI)に取って代わられようとしています。人間の労働を奪っているの?と言う疑問を持つかもしれません。
元来SEとはそういう職業なのです。
80年代90年代で多くの仕事がコンピュータに取って代わられてきました。この事がもう少し高次元でやってくることになります。

AI(ディープラーニング)の実現により多くの煩わしい作業から、人間が解放される事となります。人間は、よりインテリジェンスなより高度な仕事が求められるようになります。また、短時間で生産性を上げる事が出来るようになり、仕事以外の余暇を有意義に使えるようになると思います。

AI(ディープラーニング)は、そうした需要から注目を集めている技術であり、これからしばらくは、市場を騒がせる技術の1つだと考えています。
論文読解など非常に専門性も高く、高等な数式も頻発するため、多くの企業、エンジニアが手を付けては、挫折しているのも現状です。
我々コンピュータマインドも、ディープラーニングの将来性を感じ取り、いち早くから開発に従事しております。
数学を得意としているメンバーを中心に、「AIチーム」を構成しています。
AIエンジニアの割合はまだ、社員の1割程度の割合ですが、数年後にはこのチームを事業部化して、さらに専門性を高めようと考えています。またそれに対する投資も今後行っていきます。
さらには、アカデミック分野でも、大学や公的機関との連携もさらに加速していきます。

我々のディープラーニング開発の強みは、顧客に柔軟に合わせる事が出来るカスタマイズ力、提案力だと考えています。
数年後にはディープラーニング開発と言えば「コンピュータマインド」と言う存在になっていると思います。

常務取締役 萱沼 常人

技術ラインナップ

Technology Lineup

画像に写るオブジェクトを認識して、そのオブジェクトがどのカテゴリに属するのか分類を行うタスクです。
製品の外観検査等の課題に有効であり、工業製品のみならず自然素材の物体にも適用できます。
画像の中に存在する物体の位置とカテゴリーを検出するタスクです。
写真や動画から「人」や「自動車」など、人間が認識しやすいものを対象に検出を行う“一般物体検出”は、自動運転にも採用されています。
画像全体ではなくピクセル単位でクラス分類を行うタスクです。
ピクセル単位でクラス分類を行うことで、1枚の画像の中から複数のオブジェクトを認識、高精度な認識を行うことが可能となります。
年々大規模・複雑化していく生産システムにおいて、データ分析の必要性は急速に高まっています。
日々蓄積されていく大量のデータを人の手で解析することは不可能に近く、AIを利用した解析が非常に重要になってきています。
GPUにCPUと同じような汎用計算処理をさせる技術です。GPUは画素毎に処理を行うことに特化している為、CPUと比べてコア数が格段に多く、並列処理を行うことで、膨大なデータの計算を短時間で処理することができます。
複数のコアによる並列演算が可能なモバイル用GPUを搭載のNvidia社製のJetsonや、省電力で組み込み装置に最適なFPGA(Altera社製/Xilinx社製)など、当社は早くからその有用性に注目し、実用性を模索しています。
実機またはシミュレータを用いて、試行錯誤を繰り返すことで最適な行動の組み合わせを求める機械学習的な手法です。主に、機械制御や自動運転技術などに使用されています。
AI技術は既に実用水準まで達している分野まで幅広く存在しています。
AIの知見と、創業からの開発技術を活用し、AIとアプリケーションを組み合わせたシステム開発に取り組んでいます。
「AI技術を自社システムや製品に導入したいけど、技術的なハードルが高く依頼先もわからない。」そんな考えをお持ちの方は弊社にご相談ください。
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)とは、自己位置推定と環境地図作成を同時に行うことを言います。当社のディープラーニング技術とSLAMとの複合で精度、パフォーマンスを上げて行く取り組みなども行っていく予定です。
DLEL(Deep Learning Embedded Library)とは、GPUプロセスの稼働時間に着目し、作業時間をより短縮するために開発された、我が社オリジナルのC++実装の独自ライブラリです。最適化されたタスクフローで、最大で38%の高速化を実現します。

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