スマホで動くAIシステム
OCR・画像認識・オンデバイスAIを中心に、 スマートフォン上で実用的に動作する AIシステムを開発します。 オフライン環境や現場業務で使える、 高速・高精度なAIの実装に対応します。
OCR・画像認識・オンデバイスAIを中心に、 スマートフォン上で実用的に動作するAIシステムを開発します。 オフライン環境や現場業務で使える、高速・高精度なAIの実装に対応します。
OCR・バーコード認識の高速実装
現場向けのオフラインAI設計
Android / iOS アプリへの組み込み
PoCから実運用までの改善支援
OCR・バーコード認識の高速実装
現場向けのオフラインAI設計
Android / iOS アプリへの組み込み
PoCから実運用までの改善支援
ISSUES
こんな課題はありませんか？
AIで業務効率化したいが、導入のハードルが高い
クラウドAIを使っているが、通信環境によって処理が遅延する
現場で使うため、オフラインで動作させたい
スマホアプリにAI機能を組み込みたいが、開発方法がわからない
PoCはできたが、実運用できる品質に仕上がらない
こうした課題は、 スマートフォン上で動作するAI （オンデバイスAI） によって解決できます。
こうした課題は、スマートフォン上で動作するAI（オンデバイスAI）によって解決できます。
SERVICES
スマホ上で動作するAIシステムの開発に対応します
Nefrockでは、スマートフォン上で動作する AIシステムの受託開発を行っています。 要件整理からPoC、実装、改善まで 一貫して対応可能です。
Nefrockでは、スマートフォン上で動作する AIシステムの受託開発を行っています。 要件整理からPoC、実装、改善まで一貫して対応可能です。
OCR（文字認識）システムの開発
OCR読み取り結果
日付
2023-01-01
管理番号
A-10293
バーコード／ラベル読取機能の実装
伝票読み取り結果
品番
TA02G
伝票番号
1234-5678-9012
画像認識エンジンの開発
用途に合わせた画像認識
自動検出
ご要望の対象を自動で検出
自動分類
検出結果をご要望に沿って分類
独自モデル開発
独自の検出・分類モデルの構築
既存アプリへのAI機能追加
AI機能による業務効率化
自動入力
入力補助
自動分類
データを自動で分類
独自モデル開発
用途に合わせたカスタマイズ
なぜスマホ上でAIを動かすのか
スマートフォン上でAIを動作させることで、 クラウドAIでは実現しにくい運用が可能になります。
一般的なクラウドAI
通信が必要で、 環境に左右される
通信環境に依存する
クラウド送信が前提
レスポンスが遅くなりがち
オフラインでは使えない
オンデバイスAI
スマホ上で完結。現場で動く。
通信環境に依存せず、その場で処理できる
クラウド送信を前提としないため、運用しやすい
レスポンスが速く、現場作業に適している
オフライン環境でも安定して動作する
現場業務やリアルタイム処理が求められる用途では、 オンデバイスAIが有効です。
STRENGTHS
Nefrockの強み
当社は、AIモデル開発だけでなく 「実際に使える形で動かすこと」 に強みがあります。
01
スマホ上での高速処理を前提とした設計スマホ上での 高速処理を前提とした設計
02
OCR・認識系アルゴリズムに強みOCR・認識系アルゴリズム に強み
03
AI開発からアプリ実装まで一貫対応AI開発からアプリ実装まで 一貫対応
04
自社開発AIエンジンによる柔軟なカスタマイズ自社開発AIエンジンによる 柔軟なカスタマイズ
05
PoCから実運用までの改善対応PoCから実運用までの 改善対応
CASE STUDIES
導入事例
スマホ上で動くAIや認識技術を、実際のプロダクトや業務導線に組み込んだ事例をご紹介します。
自社製品
EdgeOCR
スマートフォン上で高速に動作するOCRエンジン
物流や現場業務向けに最適化したOCRエンジンです。スマホ上で高速に文字認識・バーコード認識を行え、オフライン環境でも安定運用できる構成に対応しています。
導入事例
JINS様向けバーチャル試着
画像生成・変換・除去エンジンを使った接客体験
メガネをかけたまま別のメガネを試着できるバーチャル試着事例です。リアルタイムに画像変換を行い、店頭やオンラインでの新しい購買体験づくりに活用されています。
導入事例
JINS様向け似合い度判定
レコメンドエンジンによる商品提案
ショップスタッフの評価基準を学習させ、バーチャル試着と連動して似合い度判定やランキング形式のレコメンドを行う事例です。接客の質を保ちながら商品提案を支援します。
導入事例
東芝テック様向け 年齢推定AI
人の判断を補完する顔解析と身分証OCR
カメラ映像から年齢を推定するエッジAIを、モデル学習から端末SDKまで一貫して開発した事例です。身分証OCRと組み合わせ、人の判断を補完する年齢確認業務を端末上で高速に支援します。
導入事例
たけびし様向け 照合システム
OCRとマスタ照合で現場の取り違えを防ぐ
製造・物流現場の取り違え防止を支える照合アプリの事例です。印字されたコードや文字をOCRし、登録済みのマスタデータと自動照合して、作業ミスを即座に防ぎます。
導入事例
サンリツ様向け入出荷検品システム
複雑なルールとナレッジをシステム化、誤出荷ゼロと脱属人化を達成
総合物流サービスを手がけるサンリツ様の倉庫で、「物流現場が欲しかった」機能を実現した検品システムにより、作業品質のばらつきや熟練担当者に依存していたナレッジの継承という課題を解消した事例です。
導入事例
SBS東芝ロジスティクス様向け 検品アプリ
多様なラベルに対応した検品の実現
入出荷時の目視確認や手入力・手書き作業を補助するOCRアプリの導入事例です。多様なラベルに対応し、ミスの防止と作業効率の向上を実現しています。
導入事例
MDロジス様向け 輸出入業務用照合アプリ
複雑な照合ルールにも汎用的に対応
輸出入業務における指示書・貨物・ラベルの照合作業を支えるアプリの事例です。複雑な照合ルールにも汎用的に対応し、ヒューマンエラーの削減と作業者の経験を問わない照合漏れの防止を実現しています。
活用シーン
スマホAIは、さまざまな現場業務で活用されています。
製造現場でのラベル・印字読み取り
物流現場でのバーコード・文字認識
棚卸・在庫管理業務の効率化
小売現場での商品情報読み取り
点検・検品業務での画像認識
既存業務アプリへのAI機能追加
PROCESS
ご相談から開発までの流れ
開発内容が固まっていない段階からでも ご相談いただけます。
開発内容が固まっていない段階からでもご相談いただけます。
STEP1
課題・要件の ヒアリング
STEP2
実現方法の 整理・ご提案
STEP3
PoC（試作）開発
STEP4
アプリ実装 ・AI組み込み
STEP5
評価・改善・運用 支援
段階的に精度や速度を改善しながら、実運用可能な形に仕上げます。
