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ガルム株式会社

住所東京都台東区蔵前4-8-2 須田ビル
電話03-6822-7744
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  • 公式サイト
最終更新日:2025/02/26
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IoT Embedded IoT Embedded
AI 活用事例 AI 活用事例
AI

AI Development

最先端のアカデミックAIによるソリューションの提供 課題に対するヒアリングを行い、AIをカスタマイズして提供致します。 当社独自の技術とノウハウを活かしつつ、お客様に合わせたオーダーメイドでの開発を承っています。

AI開発サービス

AIからIoTまで、幅広いソリューションを提供いたします

当社では、課題に対するヒアリングを行い、AIをカスタマイズして 提供するAI開発事業を展開しております。 当社独自の技術とノウハウを活かし、オーダーメイドでの開発に対応。 データ収集の基盤となるIoT機器開発から、データを吸い上げて分析するAI、 さらにそれらを統合・可視化するユーザーインタフェース部分に至るまで 一気通貫したコンサルティング及び開発を行っております。 【当社の強み】 ■豊富な知識と技術力 ■スピーディーな対応力 ■AIを最適化する提案力 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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GarmLens

製造業専門の不良品検出AIパッケージで高効率、低コストの自動検品を実現

『GarmLens』は、外観で判別可能なすべての不良種類に対応しており、 ユーザー独自の検品設定が可能な製造業向けの検品AIパッケージです。 正常品のサンプルさえあれば学習が可能で、不良品のサンプルが 少なくても導入が進められます。 また、カスタマイズ性の高いシステムを用意しており、痒いところに 手が届くシステムにカスタマイズすることが可能です。 【特長】 ■ユーザー独自の検品設定が可能 ■正常品のみでの学習も可能 ■カスタマイズの幅は無限大 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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画像認識技術を応用した品質検査・異物検査

少ない学習データで安定した検査を支援するシステムなど、豊富かつ多様な導入実績に基づき、貴社に適したAI導入・DX化を推進

当社は、画像認識技術を応用した品質検査・異物検査をはじめ、 AI導入およびDX推進に向けたソリューションを提案しています。 豊富な知識と数多くの実績に基づく経験をもとに、 AIモデルやハードウェアの開発を含めて一気通貫で対応。 お客様に満足いただけるシステムを提供しています。 作業の省人化・省力化をはじめ、業務効率化、データの集計・解析、 データの可視化、不良品削減など、目的や課題に応じた提案が可能です。 【画像認識技術を応用した品質検査・異物検査の特長】 ■少ない学習データでも安定した検査結果を得られる ■撮影機材・治具の選定・開発、インフラ構築などをサポート ■既存アプリケーションとの連携により、更なる自動化が期待できる ■割れ、欠け、汚れ、部品の取り付けミスなど様々な不良を検出可能 ※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。

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RAGを活用した業務効率化ソリューション

高精度な応答機能や文書出力により複雑な業務の効率化を支援。製造やインフラなど多様な業種に対応可能

当社は、専門知識が求められる文章業務を自動化し、事務・法務などの担当者の 負担を低減する『RAGを活用した業務効率化ソリューション』を提案しています。 独自技術を活用したAIエンジンで、法令や契約書、議事録など複雑な資料も処理でき、 問い合わせ対応や報告書の作成などを高精度に実行可能です。 製造・インフラ・情報通信業など、大量の文書処理を必要とする 業種において、省力化・省人化やコスト削減に貢献します。 【特長】 ■AIエージェントによる高精度な質疑応答・文書出力に対応 ■法令や契約書、議事録などの書類をAIに投入可能 ■申請書のチェック、要約、誤字・脱字の修正などを自動化 ■既存アプリケーションやWebサービスなどに対してChatBot対応 ※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。

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【AI活用事例】河川の水位自動検知

工数の削減や省人化!24時間体制での監視システムの構築が容易に可能となり、効率化を実現

当社では、AIなどを活用した「河川の水位自動検知」の事例がございます。 屋外の監視カメラからの映像をもとに、広範囲に渡って河川の水位の監視を 行います。既定の高さまで水位が上昇した時はもちろん、設備の破損や 土砂崩れの発生など、様々な状況の検知が可能です。 これによって工数の削減や省人化、24時間体制での監視システムの構築が 容易に可能となり、効率化を実現することができます。 【事例概要】 ■広範囲に渡って河川の水位の監視を実施 ■設備の破損や土砂崩れの発生など、様々な状況の検知が可能 ■工数の削減や省人化 ■24時間体制での監視システムの構築が容易に可能となり、  効率化を実現 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【AI活用事例】姿勢推定による作業管理

どの作業にどのくらいの時間がかかっているかを推定!主に製造関係の企業に利用されています

当社では、AIなどを活用した「姿勢推定による作業管理」の事例がございます。 作業者の行動をカメラ映像から推定し、どの作業にどのくらいの時間が かかっているかを推定。日報の自動生成やボトルネック工程の発見、 教育支援など作業時間の見える化などに活用することができ、 業務効率化はもちろんそのためのデータ分析まで行うことが可能。 また、作業工程でミスがあった場合の通知なども可能で、応用範囲は 多岐にわたります。主に製造関係の企業に利用されています。 【事例概要】 ■日報の自動生成やボトルネック工程の発見、  教育支援など作業時間の見える化などに活用できる ■業務効率化はもちろんそのためのデータ分析まで行うことが可能 ■作業工程でミスがあった場合の通知なども可能で、  応用範囲は多岐にわたる ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【AI活用事例】駐車時間の自動認識

当社の車両検知モデルでは全体の33%しか見えていなくても車として認識が可能!

当社では、AIなどを活用した「駐車時間の自動認識」の事例がございます。 設置したカメラからの映像をもとに駐車場に滞在している車を 自動で検知し、駐車時間によって状態をお知らせすることが可能。 また、閾値を変更することにより、不正な長時間の滞在の 検知だけでなく、顧客の滞在時間の算出なども可能になります。 【特長】 ■駐車場に滞在している車を自動で検知し、駐車時間によって  状態をお知らせすることが可能 ■閾値を変更することにより、不正な長時間の滞在の検知だけでなく、  顧客の滞在時間の算出なども可能になる ■既存の車両検知モデルでは車体が半分隠れると車としての認識は難しかったが、  当社の車両検知モデルでは全体の33%しか見えていなくても車として認識が可能 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【AI活用事例】物流業でのピッキング管理

物流企業はもちろん、製造業の納品前検品などにもご利用いただけます!

当社では、AIなどを活用した「物流業でのピッキング管理」の事例がございます。 個数のカウントやピッキング作業のミス検知、不良品の検知などを画像認識 によってリアルタイムで行うことができます。バーコードやRFIDが無くても 検品を行うことができるため、管理コストの低減が可能です。 また、当社独自のモデルを使用することにより、新しい製品を登録する際も 少ない学習データで学習することが可能です。物流企業はもちろん、製造業の 納品前検品などにもご利用いただけます。 【事例概要】 ■個数のカウントやピッキング作業のミス検知、不良品の検知などを  画像認識によってリアルタイムで行うことができる ■バーコードやRFIDが無くても検品を行うことができるため、  管理コストの低減が可能 ■新しい製品を登録する際も少ない学習データで学習することができる ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【AI活用事例】人物の自動追跡

セキュリティの強化や通行量調査、小売店での販売促進活動などに応用することが可能!

当社では、AIなどを活用した「人物の自動追跡」の事例がございます。 人物の検出と個人の識別の処理を組み合わせて行うことで、 複数のカメラから個人の追跡を続けることができます。 年齢性別の識別や不審行動の検出も行うことができ、セキュリティの強化や 通行量調査、小売店での販売促進活動などに応用することが可能です。 【事例概要】 ■複数のカメラから個人の追跡を続けることができる ■セキュリティの強化や通行量調査、小売店での販売促進活動などに  応用することが可能 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【AI活用事例】製造業での検品自動化

人の目だけではどうしても防ぎきれないエラーをAIで防止することができ、省人化・効率化を図ることが可能!

当社では、AIなどを活用した「製造業での検品自動化」の事例がございます。 完成した製品に不良がないかの検品を、AIによってリアルタイムに 行うことができます。割れや欠けなどといった傷のチェックの他にも、 汚れや部品の取り付けミスなど、様々な種類の不良への対応が可能で、 精密部品やワイヤーハーネス、機器の検品などの取り組み実績があります。 また、食品へ応用することによって食品の変色や異物混入を チェックすることも可能で、食品工場への導入実績もあります。 【事例概要】 ■不良品データの学習を必要とせず、正常品の画像のみで検品を行うことが  できる独自のAIモデルも保有しているため、不良品のデータを集めにくい  場合でも高い精度を実現することができる ■人の目だけではどうしても防ぎきれないエラーをAIで防止することができ、  省人化・効率化を図ることができる ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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  • 大型品の切削や低コストな複合加工に。ロボットシステムの資料進呈

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