感情認識は人間の感情を推定および認識するAI技術であり、人間の顔画像を捉えてリアルタイムに計測し、瞬間的に生じる自然な感情を高精度に分類していくことが可能です。ディープラーニングの技術をベースとしているため、膨大な人間の表情データを収集、解析することで、識別の精度向上を実現させます。
コア技術である映像脈波抽出技術は、血液中のヘモグロビンが緑色成分を吸収する特性に着目し、皮膚領域の微妙な色変化から心拍数を計測する技術です。これにより、非接触でさりげなく心や体の状態を可視化することができ、様々な場面で人々の健康を守る役割が期待されています。
顔認識とは、カメラなどのデジタル画像から人の顔の特徴を抽出して、人を自動的に識別する技術です。さらに、この顔認識技術を利用した本人確認などの認証方式が「顔認証」です。「顔認識」「顔認証」の活用はセキュリティ分野などをはじめとして世界中で進んでおり、今後さらに多くのシーンで、この技術を活用したサービスが提供されると見込まれています。
姿勢推定とは、撮影した人間の姿勢を推定する技術で、人間の各種部位の位置情報を取得します。また動作推定とは、各部位の動きや部位間の角度等、一連の画像から連続的に動作を推定する技術となります。
物体認識とは、画像から任意の物体を検出する技術であり、CACでは独自モデルを構築しており、様々な精度と速度のバランスで検出可能となっています。また、セマンティック・セグメンテーションとは、画像の中で任意の物体の占める領域を検出する技術で、複数の物体をそれぞれ識別することも可能です。
画像を入力するだけで、製品のキズや汚れを検知でき、またその場所も特定することが出来ます。これにより製品の異常検知を自動的に行うことが可能となり、人手による目視の作業を軽減させることが出来ます。さらに、不良品画像が極端に少ない状況でも、正常画像のみで学習させることも可能です。
24時間の生体データを解析し、異常を発見する技術です。AIによる画像認識で利用される最新のモデルを活用し、従来のルールベース解析の手法により大幅に精度を向上、生体データは機会と異なり、個人差によるノイズはあるものの、高い精度を実現します。
製造業においては、IoTとAIの掛け合わせによるデータ活用で無限の可能性が開かれています。工場の設備や各種センサーから取得したデータを可視化し機械学習することにより、遠隔からの機器監視や異常検知、予兆保全が可能になるだけでなく、カメラ画像を用いた外観検査や作業員の動作分析なども実現できます。
トランザクションの信頼性を確保する上で欠かせないのがブロックチェーン技術。親和性が高いブロックチェーンにより、AI、IoT等の新技術を融合し独自の新技術展開を図り、 新しい価値を提供するデジタルトランスフォーメーションを促進します。
ハイパーオートメーションは、AIや機械学習などのテクノロジーを活用した複数のツールやソフトウェアを使い、一連の業務を自動化することです。RPAの先にある業務自動化の姿として、知的作業も含め更なる自動化を可能にし、全てのユーザーによるデジタルトランスフォーメーションの推進を可能にします。
