予測AI

ユースケース

FastLabelのユースケース

FastLabelは製造業の製品外観検査やひび割れ検査、医療・ヘルスケアの細胞画像検出、建設・不動産業界の建設現場作業者の検出、交通インフラにおける鉄筋や走行車両の錆の検出など、様々な業界で活用されています。

製品画像に外観検査結果のアノテーション（良品/不良品）を付与し、不良品検出モデルを構築します。これを活用した検査自動化により従来の目視作業が省力化され、コスト削減と属人性の解消を実現できます。

工場作業員の作業動画に対して作業内容に関するアノテーションを付与し、作業内容検出モデルを構築します。各作業の行動と作業時間を自動的に抽出でき、作業工程の効率化や最適化、生産性向上を実現できます。

コンクリート画像に対してひび割れ箇所のアノテーションを付与し、ひび割れを検出するセグメンテーションモデルを構築します。これを活用した点検自動化により従来の目視点検が省力化され、コスト削減と属人性の解消を実現できます。

病理医が判定した病理箇所のアノテーションを病理画像に付与し、病理箇所を判定するモデルを構築します。予測を病理医の診断に補完的に活用することで診断プロセスの効率化を実現できます。

CT/MRI検査で得られた断面像に病理医が判定した病理箇所のアノテーションを付与し、病理箇所を判定するモデルを構築します。病理医の診断に予測を補完的に活用することで診断プロセスの効率化を実現できます。FastLabelは、CT/MRI画像で使われるDICOM規格に対応しています。

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