失敗しないAI受託開発ベンダーの選び方GUIDE » AI受託開発ベンダー一覧 » ARAYA

ARAYA

ここでは、AI開発で失敗したくない!とお考えの担当者様のために、AI開発で実績を持つARAYAの魅力をご紹介。開発事例や主な対応領域などもご参考にしてください。

ARAYAのAI開発事例

対応業界:店舗・工場など

ARAYAのAI開発事例
引用元:ARAYA
https://www.araya.org/projects/people-flow/

画像認識AIを活用し、移動する人物を検知するとともに、位置情報を取得し、可視化するソリューションを提供しています。人の流れ・動線を分析することで、店舗運営の効率化やマーケティング、工場・倉庫内の作業効率化などに活用することが可能です。

対応内容:画像認識

対応業界:建設業界

ARAYAのAI開発事例
引用元:ARAYA
https://www.araya.org/projects/construction1/

AI/強化学習・模倣学習技術を応用し、AI技術のひとつである強化学習・模倣学習技術を応用し、自律的かつ効率的な作業を行う建機(自律建機)の開発を行っています。操縦の自動化により、作業の大幅な効率化を目指すとともに、技術伝承のニーズにも応えることが可能です。

対応内容:自動学習

対応業界:ゲーム業界

ARAYAのAI開発事例
引用元:ARAYA
https://www.araya.org/projects/game1/

ARAYAでは、ゲーム開発におけるQA(Quality Assurance/品質保証)の効率化に向けた取り組みを行っています。能動的にふるまう「自律エージェント」をゲームのテストプレイに活用することで、より高度で効率的なQA手法の実現を目指しています。

対応内容:機械学習

業界別で見るAI導入事例を見る

ARAYAはどんなAI開発ベンダー?

幅広くAIの開発サポートを提供

ARAYAは、2013年12月の設立以来、画像認識AI開発サービスや外観検査用パッケージソフト「InspectAI」の提供、建設機械・産業機械自動化、空調最適化、自律飛行ドローン開発、脳・神経科学データ解析、AI人材育成サービス、AI開発サポートなどを行っている企業です。

AIの分野においては、とりわけディープラーニングを含めた機械学習アルゴリズムの構築が強み。「ディープラーニング事業」「エッジAI事業」「自律AI事業」を展開し、AIの受託開発はもちろん、プロダクト開発も手掛けています。

高い技術力を活かして研究開発を支援

AI開発サポートでは、アラヤのディープラーニング・自律AI・ニューロサイエンス等の高い技術力を生かし、AIに関する各種研究・製品開発を支援。これまでに、無数のパターンが存在する障害物を、車載カメラ映像から正解ラベル無しで検知するアルゴリズムや車内のドライバー行動推定アルゴリズムを開発するなど、多数の実績があります。

クラウドと通信しなくてもAIの推論ができる「エッジAI」の開発も行っており、企業が求める精度・速度の要件に合わせ、モデルの選定や圧縮手法、適切なハードウェアの組み合わせを提案してくれます。

ARAYAはこんな企業におすすめ

代表取締役・金井 良太氏の専門である脳の研究・脳画像の解析からスタートしたARAYA。研究開発を通して、常に先端の技術を追求しており、ディープラーニングやエッジAI、自律AI(自律エージェント)、ニューロサイエンス(脳科学・神経科学)といった分野で技術・プロダクトの開発を進めています。

受託開発では、業務で本当に使えるAIを実現するために、企業課題に寄り添った提案・開発を実施。KDDI、ANA、東北大学、HITACHIなど、数多くの企業・機関へ、AI導入やAIを活用した研究開発支援を提供しています

顧客の課題解決に寄り添う
AI受託開発ベンダー3選を見る

ARAYAのAI開発における主な対応領域

画像認識・検出 対応可
人物認識・検出 対応可
音声認識・検出 対応可
需要予測 対応可
購買予測 公式HPに記載なし
マッチング 公式HPに記載なし

用途別で見るAI活用術

ARAYAの会社情報

顧客の課題解決に寄り添う
人材・サポート体制を築くAI受託開発ベンダー3選
AI導入の企画・要件定義から導入・運用までワンストップで対応し、公式ホームページで導入事例や取引実績を公表しているAI受託開発ベンダーを厳選(※)。その中で企業の課題解決のために特徴的な人材・サポート体制を築いている企業を紹介します。

※Google検索で「AI受託開発 ベンダー」と検索し、表示される企業をピックアップし、公式HPに導入事例・取引実績を掲載している企業を選出しています
(2022年8月29日時点)

要件定義が決まっているなら
Laboro.AI
Laboro.AI
引用元:Laboro.AI
https://laboro.ai/service/
こんな方におすすめ
  • 具体的なAI開発案件が定まっている
  • 一度AI開発に失敗してしまった方
主な対応領域
画像認識・検出
人物認識・検出
音声認識・検出
自然言語
処理
需要予測
購買予測
マッチング

Laboro.AIの
HPを見る

Laboro.AIの
特徴や事例を詳しく見る

大手コンサルティング会社に
依頼したいなら
Accenture(旧Albert)
Albert
引用元:Albert
https://www.albert2005.co.jp/
こんな方におすすめ
  • 大手コンサルファームに任せたい
  • 自社データの分析活用をしたい
主な対応領域
画像分類
物体検出
異常検知
自然言語
処理
需要予測
購買予測
分析基板
構築

Accenture(旧Albert)の
HPを見る

Accenture(旧Albert)の
特徴や事例を詳しく見る

低コスト開発を検討しているなら
KICONIA WORKS
KICONIA WORKS
引用元:KICONIA WORKS
https://www.kiconiaworks.com/
こんな方におすすめ
  • AI導入自体が初めて
  • なるべく安く導入したい
主な対応領域
画像認識
自然言語
処理
需要予測
最適化

KICONIA WORKSの
HPを見る

KICONIA WORKSの
特徴や事例を詳しく見る

【選出理由】
Laboro.AI:調査した40社のうち、業界知識を持ち、ビジネスコンサル経験豊富な担当者が要件定義・PoCの段階から保守・運用まで対応してくれるという、「伴走」が期待できる記載があったため。
Accenture(旧Albert):調査した40社のうち、最もデータサイエンティストの在籍数が豊富で、統計学や金融学といった分野の研究も行なっているという「データ分析・活用」が期待できる記載があったため。
KICONIA WORKS:調査した40社のうち、最も社員在籍数が少ないながらも、少数精鋭で早期に顧客価値を生み出す、無駄なコストを削減といった「スピード対応・低予算」が期待できる記載があったため。

※「主な対応領域」は各社HPで確認できる情報をもとに作成しております。