AIソリューション

ビジネス現場のさまざま業務を効率化するためAI技術を活用した
ご提案を用意しています。

AIソリューション

ビジネス現場のさまざま業務を効率化するためAI技術を活用したご提案を用意しています。

当社では金融系システム開発で培ったノウハウとディープラーニング技術を生かした、伝票等の書類の読み込み（OCR）や、人物や物体画像の認識を得意としております。

人手で行っている定型的な業務にAIを活用することで作業効率を上げられる場合が数多くあります。AIをビジネスの補助して活用することで、単純で大量の作業をAIにまかせて、AIが認識できない数少ないケースのみを人手で補うことで、業務を効率化するご提案を行います。

当社は長年のソフトウェア開発実績で蓄積したノウハウと最新のAI開発ツールを駆使したご提案で、ビジネス現場を支えます。

AI開発の流れ

ご検討中の案件概要をお伺いし、具体的な提案を行います。

要件のお打合せと目標設定
どのような業務にAIを導入するか、AI認識率（AIに期待する認識率）、その他を設定します。
AI認識率を100％にすることは困難であることから、業務に利用するための目標認識率は特に重要な目標設定となります。
学習データの準備・整形
AI認識率の向上には大量の学習データが必要となります。原則として学習データはお客さまにご用意していただきますが、当社ではAI認識率を向上させるために必要な学習データ作成も承っております。
特に不正解データ（エラーとすべきデータ）は重要ですが、お客さまにて不正解データを準備することが困難な場合は当社にて作成することも可能です。
準備した学習データは当社にて確認し、必要に応じて整形して学習データを作成します。
AIの開発
AI認識の核となるAI（学習済モデル）を開発。
学習には大量のコンピューティングリソース（ハイスペックPC、高速GPU等）が必要となりますが、これらは当社にて用意してAI開発を行います。
開発したAIを業務システムへ組込み
お客さまが利用する業務システムへ開発したAIを組み込んで、当初計画したAI認識率を確認します。
組込み先の業務システムの開発言語はPython、Java、C#.net、C/C++、その他につきましては個別にご相談させていただきます。

用語解説「ディープラーニング」　

ディープラーニング（英: deep learning）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである。

（引用元）「ディープラーニング」『フリー百科事典　ウィキペディア日本語版』2022年12月23日 (金) 15:07（UTC）現在

用語解説「ディープラーニング（Deep Learning）」　※クリックで解説を表示

（引用元）「ディープラーニング」『フリー百科事典　ウィキペディア日本語版』2022年12月23日 (金) 15:07（UTC）現在

用語解説「OCR」

光学文字認識（こうがくもじにんしき、英: Optical character recognition）は、活字、手書きテキストの画像を文字コードの列に変換するソフトウェアである。画像はイメージスキャナーや写真で取り込まれた文書、風景写真（風景内の看板の文字など）、画像内の字幕（テレビ放送画像内など）が使われる。一般にOCRと略記される。

（引用元）「光学文字認識」『フリー百科事典　ウィキペディア日本語版』2023年1月6日 (金) 01:58 （UTC）現在

用語解説「OCR」　※クリックで解説を表示

（引用元）「光学文字認識」『フリー百科事典　ウィキペディア日本語版』2023年1月6日 (金) 01:58 （UTC）現在

サービスラインナップ

Small AI-OCR

お客さまのシステム・運用環境に合わせた導入方法をご提案いたします。

クライアント端末に導入可能
当社のAI-OCRはクラウドサービスを使用せず、既存システムのクライアント端末にAI-OCRを導入可能です。
従来のOCRとの変更／追加が可能
既存OCRを当社AI-OCRに置き換え、新規追加することで手軽に導入ができます。
AI-OCRを追加した業務システムの影響局所化と認識精度を向上させることができます。

AI学習用データ作成

AIを導入する際に「学習用のデータが無い。集めるのが大変。」といったお困りごとを解決するため、お客さまがお持ちの書類・帳票・画像等のデータをもとに正解・不正解のAI学習データを当社にて作成いたします。

当社独自のAI学習データ作成ツールの利用
不正解データも作成可能
高精度のAIには不正解（認識対象から除外する）データも重要となります。当社では汚れ、不鮮明等のデータも作成し学習することも可能です。
大量の学習データを作成
数万枚におよぶ帳票データ等も作成することが可能です。

主な実績

AI開発

振込用紙のロゴマークの認識
金融機関等で使用する振込用紙内の特定のマークを識別するAI-OCRエンジンを、お客さまで運用中の業務システムに組込みました。
業務システムでは識別結果をもとに処理の自動振り分けが可能となりました。
振込用紙のレ点（チェックマーク）認識
お客さまで利用中システムにAI-OCRを組込みました。金額、その他の認識処理は導入前の処理を残して、振込用紙内のレ点チェックマークを認識する処理のみをAI-OCRエンジンに置き換えました。
従来の開発手法と比較して動作確認工数・期間ともに短縮され、レ点の認識精度向上など、お客さまの業務効率化に貢献しています。

AI学習データ作成

用紙傾き角度判別用AI学習データ
読取り対象の書類の傾き角度を自動判別して、AI-OCRエンジンが読み取るためのAI学習データを作成しました。
作成枚数：約10万枚
認識率：99.2％（*1）
数字認識用のAI学習データ
指定枠内に記入した数字を認識するためのAI学習データを作成しました。
作成枚数：約5万枚
認識率：99.4％（*1）

(*1)当社が作成したAI学習データを用いたAI-OCRエンジンの認識率は当社評価環境での計測結果です。

AI技術研究

AI技術は日進月歩で新たな技術が生まれています。当社では最新のAI技術の技術開発研究、動作評価等を研究し、お客さまの課題解決に向けた取り組みを日々行っています。

AIエンジンの高速化
指定されたデータの認識を高速化し、お客さまの業務効率向上に向けて、高パフォーマンスを維持し、多様な環境に導入できるよう技術研究を行っています。
装飾文字の認識
丸付き数字（①、②・・・）や装飾デザインされた文字の認識

開発技術

名称
開発言語	Python、C#.Net、Cuda、Javascript、他
フレームワーク、ライブラリ	TensorFlow、matplotlib、Open CV、Keras、Numpy、PyTorch、他