見て理解するAIを構築します。品質検査、文書処理、物体検出、動画分析向けのコンピュータビジョンシステムを開発します。カスタムモデルのトレーニングからエッジデプロイメントおよび本番監視まで対応します。
Proof-First Delivery
What We Offer
Each module is designed as a production block with integration boundaries, governance hooks, and measurable outcomes.
YOLO・DETR・Faster R-CNNによるリアルタイム物体検出 画像や動画ストリーム内の物体のリアルタイム検出と追跡です。YOLO、Faster R-CNN、DETRモデルをお客様の特定の物体（車両、製品、欠陥、人物、またはカスタムカテゴリ）に合わせてファインチューニングします。 YOLOv10/YOLOv11（最高速）またはRT-DETR（高精度）をユースケースに応じて選択します。DeepSORT/ByteTrackによる複数物体の跨フレーム追跡、NVIDIA TensorRTによる推論最適化（2〜4倍高速化）でリアルタイム30fps+を実現します。
転移学習とドメイン固有ファインチューニング 製品分類、欠陥検出、医療画像、コンテンツモデレーション向けのマルチクラス画像分類です。ImageNet/CLIPからの転移学習とドメイン固有のファインチューニングを組み合わせます。 EfficientNet-B7、ViT（Vision Transformer）、ConvNeXtからユースケースに応じたアーキテクチャを選択します。500枚未満の少量データでも高精度を実現するFew-Shot Learning（ProtoNet）と、合成データ生成（Stable Diffusion）でトレーニングデータを拡張します。
構造化データ抽出と多言語OCR 文書、請求書、レシート、フォームからテキスト、表、構造化データを抽出します。手書き認識、多言語OCR、レイアウト理解を備えたインテリジェントな文書解析に対応します。 PaddleOCRまたはTesseract 5によるテキスト抽出、LayoutParserによる文書構造解析、docTRによる手書き認識を組み合わせます。AWSTextract/Google Document AIとのハイブリッド処理でインド語（デーヴァナーガリー、タミル文字）の高精度認識を実現します。抽出結果をLLMで後処理し、構造化JSONを生成します。
RTSPストリームと録画映像のリアルタイム分析 人数カウント、行動検出、異常識別、イベント認識のためのリアルタイム動画分析です。RTSPストリーム、CCTV映像、録画動画を大規模に処理します。 OpenCVとFFmpegによるRTSPストリーム取り込み、フレームスキッピングでCPU/GPU負荷を最適化します。超過人数検知、危険ゾーン侵入アラート、転倒検知などのルールベースイベント処理をGStreamerパイプラインで実装します。RedisとWebSocketによるリアルタイムアラート配信に対応します。
NVIDIA Jetson・Raspberry Pi・スマートフォンへのデプロイ NVIDIA Jetson、Raspberry Pi、モバイルデバイス、ブラウザにビジョンモデルをデプロイします。量子化、プルーニング、TensorRTによるモデル最適化でクラウド依存なしのリアルタイム推論を実現します。 INT8量子化（精度低下2%未満で推論4倍高速化）、Knowledge Distillationによる軽量モデル生成、ONNX RuntimeとTFLiteによるクロスプラットフォームデプロイを実施します。Jetson AGX Orinで10TOPS以上、Raspberry Pi 5でNPUを活用した30fps+リアルタイム推論を実現します。
SAMと生成AIによるピクセルレベル画像理解 正確なピクセルレベルの理解のためのセマンティックおよびインスタンスセグメンテーションです。SAMベースのインタラクティブセグメンテーション、背景除去、画像編集と合成のための生成AIを提供します。 Segment Anything Model 2（SAM2）によるゼロショットセグメンテーション、Mask2Formerによる高精度インスタンスセグメンテーション、ControlNetとStable Diffusionによる商品画像の背景置換・合成を実装します。Eコマースの商品画像自動化に最適です。
工場現場で24時間365日稼働するシステム設計 Jupyterノートブックのデモだけでなく、工場の現場や本番アプリケーションで24時間365日稼働するビジョンシステムを構築します。適切なエラーハンドリング、ドリフト検出、監視を含みます。 モデル精度のオンライン監視（リファレンスデータセットとの定期比較）、GPU/CPUメモリリーク検出、推論レイテンシSLAアラートをPrometheus+Grafanaで構築します。データドリフト検出（エビデンシャルサンプリング）で自動再トレーニングトリガーを実装します。
少量データでも本番精度を実現する手法 転移学習、データ拡張、合成データ生成、少数ショット技術を活用します。ラベル付きトレーニングデータが限られている場合でも本番精度を達成します。 Albumentationsによる高度なデータ拡張（幾何変換・色変換・ノイズ付加）、ControlNet/LoRAによるドメイン固有合成画像生成、Grounded SAMによる自動アノテーション、LabelStudioによる効率的な人手アノテーションワークフローを組み合わせます。100〜500枚のラベル付きデータで本番精度を実現します。
デプロイターゲット別の最適化とハイブリッドアーキテクチャ デプロイメントターゲットに最適化された同じモデルです。バッチ処理にはクラウドGPU、リアルタイムにはエッジデバイス、オンデバイス推論にはモバイルを使用します。完全な最適化パイプラインを担当します。 ONNXによるクロスプラットフォームモデル表現でTensorRT（NVIDIA）、Core ML（Apple）、TFLite（Android）への変換を一元管理します。エッジでリアルタイム推論、クラウドでバッチ再処理・学習更新を行うハイブリッドアーキテクチャが多くのIoTシナリオに最適です。
継続的改善のためのモデルバージョニングと自動再トレーニング モデルバージョニング、A/Bテスト、データドリフト監視、自動再トレーニングパイプライン。本番データとともに継続的に改善されるビジョンモデルを実現します。 MLflowによるモデルレジストリとA/Bテスト管理、Evidently AIによるデータ/モデルドリフト検出、Airflow/Prefectによる週次自動再トレーニングパイプライン、BentoMLによるモデルサービングを組み合わせたエンドツーエンドMLOpsを構築します。
Delivery Proof
Selected engagements that show architecture depth, execution quality, and measurable business impact.
Delivery Advantages
YOLO・DETR・Faster R-CNNによるリアルタイム物体検出 画像や動画ストリーム内の物体のリアルタイム検出と追跡です。YOLO、Faster R-CNN、DETRモデルをお客様の特定の物体（車両、製品、欠陥、人物、またはカスタムカテゴリ）に合わせてファインチューニングします。 YOLOv10/YOLOv11（最高速）またはRT-DETR（高精度）をユースケースに応じて選択します。DeepSORT/ByteTrackによる複数物体の跨フレーム追跡、NVIDIA TensorRTによる推論最適化（2〜4倍高速化）でリアルタイム30fps+を実現します。
転移学習とドメイン固有ファインチューニング 製品分類、欠陥検出、医療画像、コンテンツモデレーション向けのマルチクラス画像分類です。ImageNet/CLIPからの転移学習とドメイン固有のファインチューニングを組み合わせます。 EfficientNet-B7、ViT（Vision Transformer）、ConvNeXtからユースケースに応じたアーキテクチャを選択します。500枚未満の少量データでも高精度を実現するFew-Shot Learning（ProtoNet）と、合成データ生成（Stable Diffusion）でトレーニングデータを拡張します。
構造化データ抽出と多言語OCR 文書、請求書、レシート、フォームからテキスト、表、構造化データを抽出します。手書き認識、多言語OCR、レイアウト理解を備えたインテリジェントな文書解析に対応します。 PaddleOCRまたはTesseract 5によるテキスト抽出、LayoutParserによる文書構造解析、docTRによる手書き認識を組み合わせます。AWSTextract/Google Document AIとのハイブリッド処理でインド語（デーヴァナーガリー、タミル文字）の高精度認識を実現します。抽出結果をLLMで後処理し、構造化JSONを生成します。
RTSPストリームと録画映像のリアルタイム分析 人数カウント、行動検出、異常識別、イベント認識のためのリアルタイム動画分析です。RTSPストリーム、CCTV映像、録画動画を大規模に処理します。 OpenCVとFFmpegによるRTSPストリーム取り込み、フレームスキッピングでCPU/GPU負荷を最適化します。超過人数検知、危険ゾーン侵入アラート、転倒検知などのルールベースイベント処理をGStreamerパイプラインで実装します。RedisとWebSocketによるリアルタイムアラート配信に対応します。
FAQ
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