Betelgeuse

高精度な分布外検知システム

分布外検知とは簡単にいうと、AIが見たことがない(学習したことがない)ものを検知するためのアルゴリズムです。例えば、犬と猫を分類するAIがあるときに、入力データに鳥が入った場合、通常とは異なるデータが入ってきたと検知することができます。その他の例として、床やタイルの画像があったと仮定して、通常は存在しない傷や汚れがあった場合に、異常部位として検知することもできます。

最先端の技術

分布外検知(Out-of-distribution)・異常検知(Anomaly Detection)は応用例が非常に広く、最新のAIモデルは常時アップデートされています。弊社は常にそれらをキャッチアップし、世界レベルでも最高精度をだせるような社会実装を行います。

導入事例

クライアント小売コンサル業M社様
背景・課題新規商品の画像に、AIモデルが学習していないクラスの商品が含まれており、分類モデルの性能が大幅に落ちてしまい、小売店に対して正しい解析結果を渡すことができていませんでした。
解決策と導入後の成果学習していないクラスの商品は高確率で自動的に「その他」にすることで、全体的な分類モデルの性能が向上し、実用的な性能(97%以上の正解率)を出すことができました。

 

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