「ディープラーニング活用の教科書 実践編」

ディープラーニング活用の教科書」に続いて、最近の事例を知るために読んでみました。 備忘のために、事例と関連情報を記しておきます。

第2章 商品開発・業界構造を変える

キューピー:画像認識×良品検査

  • TensorFlow
  • ブレインパッドがAI実装、日立製作所がGUI設計

プラグ:画像認識×マーケティングリサーチ

AnyTech:動画認識×異常検知

NTTドコモ:画像認識×リテール支援

フジクラ:画像認識×良品検査

  • YOLO(物体検出)

日本たばこ産業:画像認識×リテール支援

トレタ:画像認識×リテール支援

  • Azure ML Service
  • fastText(ラベル付け)

Sports Technology Lab:画像認識(人物検出)

ソフトバンク:画像処理

第3章 消費者のデマンドに応える

楽天:自然言語処理×自動翻訳

  • RNN→LSTM→Transformer
  • 楽天技術研究所シンガポールで開発

ヤフー:画像認識(文字認識)

SMBC日興証券:予測(株価)

  • HEROZと共同開発

第4章 働き方を改革する

荏原環境プラント:画像認識(物体検出)

ユニファ:画像認識×選別

  • TensorFlow
  • VGG16(CNN)
  • 2019年9月時点で約200の保育園が採用

NTTデータジェトロニクス:画像認識×リテール支援

  • MobileNet(CNN)
  • MobileNet-SSD(物体検出)

モノフル:画像認識(文字認識)

三菱総合研究所:画像認識×文書作成

  • 北京大学と共同開発

DeNA:画像認識×危険検知

イシダ:画像認識×ロボット

AVILEN:画像認識(図面)

  • U-Net(セマンティックセグメンテーション)

第5章 不正・異常を検知、社会課題を解決する

リコー:画像認識×点検

日本気象協会:予測(降雨)

日本取引所自主規制法人:不正検知

misosil:不正検知

トプコン:画像認識×診断

  • ABEJA Platform

Ollo:画像認識(顔認証)

  • 初期費用3万円、月額約3万円