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Present Square

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Present Square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。

Present SquareのAI開発事例

対応業界:交通業界

Present SquareのAI開発事例
引用元:Present Square
https://traffic-count.jp/

映像から簡単に高精度の交通量計測が行えるサービス「SmartCounter -スマカチ-」を開発。日本全国21都道府県※にて、計測を実施しています。

対応内容:交通量調査

参照元:Present Square(https://traffic-count.jp/)

対応業界:建築業界

Present SquareのAI開発事例
※元記事に引用できる画像がありませんでした。

建物の耐久力に直結する錆を、AIを用いて画像から検出する異常検知タスクを行いました。画像内の錆を判定するためには、色、質感、周辺部との連続性など、様々な要因を総合的に判断することが必要です。今回は、画像内から取得した情報を複合的に用いて物体検出を行いました。

対応内容:画像認識

Present SquareはどんなAI開発ベンダー?

独自のAIモデルを研究・開発

Present Squareは、東京都中野区中野に拠点を構え、システムサービス事業・コンサルティング事業・キャリアディベロップ事業を手がけている企業です。AI開発では、AI交通量調査や異常検知、店内行動解析、時系列予測、OCR開発など、さまざまな開発メニューを用意。研究論文や、大学などの研究機関(研究会)の研究知を取り入れながら、自社開発を行っています。

数値、画像・動画、自然言語、音声など幅広いデータに対応可能。IoTデバイスを用いたデータ収集、連携や、エッジデバイス上でのAI処理にも対応しています。

開発から人材教育までお任せ

Present Square の強みは、「コンサルティング力」と「AI技術力」、「教育力」です。コンサルティングでは、企画サービスや要件定義などを実施。Web化、アプリ化のためのシステム開発・連携や、リリース後の運用、実データに基づいたAIモデルのアップデートまで対応しています。

さらに、自社で培った知識・技術力を広く提供。オンライン動画講義やライブ講義などを行う「AIエンジニア育成講座」を開設し、JDLA E資格認定講座をはじめデジタル人材の教育・育成しています。

Present Squareはこんな企業におすすめ

さまざまなデータを元に、オリジナルのAIモデルを研究・開発しているPresent Square。単に開発を行うだけでなく、運用やアップデート、さらにAI人材の育成まで手がけています。

交通量測定を中心に、顔認証/年齢・性別推定、3Dモーション分析、混雑度/密度分析、空間・動線解析、ファッション/所持品分析、類似画像のレコメンド、OCR、画像診断、チャットボット、時系列予測、信用スコアリングなど、AI技術を用いて幅広い開発で実績豊富。

「交通量や移動情報に関するデータ分析、活用を考えている」「AI技術を用いた動画像解析・異常検知ソリューションを開発して欲しい」といった企業におすすめです。また、「こんな分析ができないか?」「こんな分析をしたい!」といった相談にも対応しているので、気になる方は相談してみてはいかがでしょうか。

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Present Square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

Present Squareの会社情報

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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
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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

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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

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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

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【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。