来栖川電算の技術紹介です。問い合わせが多いので概要をまとめました。より詳しいことが知りたい方や相談したい方は yamaguchi@kurusugawa.jp へ連絡してください。

1.  会社紹介
 情景画像文字認識技術
 物体認識技術
 モーション認識技術
 データマイニング技術

2. 会社紹介

3. • 概要
– 名古屋工業大学発ベンチャー（2003年）
• 目的
– 知的インターフェイスによる社会の変革
– ソフトウェアの品質・生産性の向上
• スタッフ 27人
– 役員 3人，正社員 12人，見習い 5人
– デザイナ 1人，データ作成 5人，家政婦 １人
– IPA未踏ソフトウェア経験者多数
来栖川電算
http://kurusugawa.jp/

4. 事業戦略
• 知的インターフェイスでユーザの近くへ
SI・コンサルティング
コンシューマサービス
ライセンス提供
技術研究・データ作成
大規模インフラ構築
拡
大
中

5. 情景画像文字認識技術
来栖川電算の

6. 情景画像文字認識とは？

7. 情景画像文字認識とは？

8. 情景画像文字認識とは？
• 従来のOCRとは戦場が違う
– 悪環境下での文字認識
• 手書き・様々な書体・かすれ・点描・きついパー
ス・統一性のない並び・逆光・陰・影・グラデー
ション・モアレなど
電脳コイルみたいな世界だ！

9. いつ使える？
• 文字が写っている場面
– 屋外での棚卸し
– キーワードによる画像の検索
– キーワードによるビデオの頭出し
– 画像のメタ情報と内容が一致しているか検査

10. 事例：タンゴチュウ
• 写真をつぶやくと文字認識するサービス
葛の葉宛（@tcfox）につぶやこう！

11. 事例：モバイル版
• evernoteへ写真をアップロードするつい
でに文字認識するアプリ（Android）

12. 物体認識技術
来栖川電算の

13. 物体認識とは？
①画像に写る物体の名称・姿勢を推定する

14. 物体認識とは？
②物体が写った画像をたくさん覚えさせる

15. いつ使える？
• 見て判断している場面
工場内で箱の仕分け
体験や評判の調査
ワインラベルで情報検索
AR付箋
集めて応募キャンペーン
ARフィギュア

16. 競合とココが違う！
• 広い適用範囲
照明・姿勢の変化に強く、様々な撮影環境に対応
• 驚異的な認識精度
– 数十万種類の物体をほぼ完ぺきに識別
• 圧倒的な処理速度
– たった１台のＰＣで百万種類を瞬時に識別
– 台数を増やせばリニアにスケールアウト
• 簡単な操作
– 画像と教師をアップロードするだけ

17. 事例：ShotSearch
• 表紙を撮影して発売日や口コミなどを
チェックできるアプリ（Android/iOS）

18. 事例：ShotSearch
• 絵柄や構図がよく似ていてもイケル！

19. モーション認識技術
来栖川電算の

20. モーション認識とは？
• 各種センサーから動作の種類を推定する

21. いつ使える？
• 行動の種類がモーションに表れている状況
– 工場内作業の安全性確認
– 生活行動・運動・活動量の検出・分析
– 身体特徴の測定
– ウェアラブル端末のジェスチャ操作

22. 事例：毎朝体操
• スマホを持ってラジオ体操すると採点
【対応OS】Android, iOS 【公式サイト】http://maiasa.jp/

23. データマイニング技術
来栖川電算の

24. 事例：大学病院
• Hadoopによる冗長化で高アベイラビリティ
• Pig+UDFにより手軽で自由な分析をサポート

25. 事例：広告企業
• 最新手法で分析し、ニーズ・施策を発掘
• 分析期間・分析対象は何十倍にも増える予定

26. 事例：組込企業
• 並列計算に対応した最新の手法を活用
• クラウドをスポットで活用して経費節約

27. 事例：ECサイト
• Hadoopによる冗長化で高アベイラビリティ
• Pig・hBase・MapReduceによるリアルタ
イム集計

28. 事例：大規模試験
• クラウドをスポットで活用し、期間と経
費を大幅削減

29. 事例：大規模学習
• 文字認識のための大規模機械学習
– 30タスク（8段）
– ４～５日／回（普通のcore i7マシン）
– cc2.8xlargeのSPOTで節約（時間：1/4，費用：1/2）
• ※1時間以内にセーブポイントまで進める工夫が必要

30. 事例：その他
• 自動車メーカー
– 走行データの解析
– センサー・動画からのシーン認識・物体認識
• 工場内搬送システムメーカー
– ビークル・ストッカーなどの制御
– トラフィック最適化
– 不良原因分析