画像センシング展2025 イメージングセミナー開催

CPUおよびGPUプロセッシングとの互換性あり！畳み込みニューラルネットワークに基づいています

『Deep Learning Bundle』は、マシンビジョンアプリケーション向けに 最適化されたDeep Learning検査ライブラリです。 画像の分類、教師ありまたは教師なしのセグメンテーション、および オブジェクトの位置検出を実施。 尚、当製品にはEasyClassify、EasySegment、およびEasyLocateが 含まれます。 【特長】 ■マシンビジョンアプリケーション向けに最適化 ■サンプルAPI ■データ拡大とマスクをサポート ■CPUおよびGPUプロセッシングとの互換性 ■EasyClassify、EasySegment、およびEasyLocateが含まれる ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• 画像解析ソフト

Euresys画像処理ライブラリ「Open eVision」の 文字・コード各種読み取りライブラリ

ID Bundleは、様々な識別タスクに使用できる包括的なツール一式を提供するコスト効率の良いOpen eVisionのIDライブラリパッケージです。このバンドルには、EasyImage、EasyOCR、EasyOCR2，EasyBarCode、EasyMatrixCode、およびEasyQRCodeが含まれています。ID Bundleは識別とデータ抽出を正確かつ高速に行うための効率的で信頼性に優れたツールを求めている産業に最適なソリューションです。

• 画像処理ソフト

マシンビジョン検査アプリケーション用のハードウェア非依存型画像処理・解析ライブラリ

『Open eVision』は、画像処理・画像解析の パワフルで柔軟性の高いソフトウェア・ツールです。 汎用ライブラリは、画像のフィルタリング、画像強調、ブロブ解析、 パターンマッチング、配列、寸法計測などの用途に対応。 マーク検査ライブラリには、光学文字認識、光学文字確認、バーコード読み取り、 データマトリックスコード読み取り用の機能が搭載されています。 【特長】 ■ハードウェアに依存しないライブラリ ■フレームグラバー、GigE Vision、USB3 Visionカメラなどあらゆる画像ソースに対応 ■ディープラーニングや3Dなどの最新技術に対応 ■サブピクセル単位での正確な計測とキャリブレーション ■C++、Python、および.NET Framework（C#、VB.NET、C++/CLI）のサポート ■学びやすさと使いやすさ ■ロバストで順応性が高く、パワフル ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 無償トライアルご希望の方はカタログをご覧ください。

• 画像処理ソフト

[重点講義内容] 一．AIデータセンターの投資拡大がもたらす機会と 　　ファシリティ機器ベンダーが取るべき戦略 株式会社みずほ銀行 産業調査部 シニアアナリスト 藤本 知己 氏 １．データセンター業界の概観 ２．データセンターを取り巻く課題 ３．欧米競合企業の戦略 ４．今後の日本企業の戦略方向性 ５．質疑応答／名刺交換 二．データセンター立地をめぐる国内外の課題と政策動向　 　～国家インフラ化が進む時代の都市・電力・土地利用戦略～ 京都大学大学院 経営管理研究部／工学研究科 教授 大庭 哲治 氏 １．国家インフラ化するデータセンター ２．データセンター立地をめぐる国内外の課題 ３．海外主要都市圏における政策・規制動向 ４．日本における立地戦略と政策課題 ５．事業機会の展望と今後の戦略 ６．質疑応答／名刺交換

現在の日本の製造業は、限られた人材と時間の中で付加価値のある業務を行わなければ、競争社会では生き残っていけない時代に突入しており、そのためにDX化の必要性が叫ばれています。 本セミナーでは、製造業におけるDX化とはなにか？というご解説から、 1. まずはシステムで1つ1つの業務を効率化 2. システム化によって得られるデータを活用する方法 3. データ活用によって見える化された「業務の無駄」をなくす方法 上記の３ステップで、製造業様のDXを推進するノウハウをご紹介いたします！ 【このような方にオススメ】 ・DX化をするように言われているが何から始めたらいいのかわからない ・生産に関わる業務をアナログで行っており、非効率的である ・製造現場での無駄な業務をなくしたいが、どうしたらいいのかわからない

昨今、生産性向上やコスト削減を目的として、『情報の見える化』が注目されています。 様々な企業様が、見える化に向けたお取組みされておりますが、一方で、以下のような問題をよく耳にします。 ・見える化を実現したいが、必要なデータが点在しており集められていない ・データはあるが使える形に整備されておらず、活用できない このように、見える化には『データが存在してるだけ』でなく『データを活用出来る形で集めてくる事』が求められます。 本セミナーでは、ノーコードでデータ連携を実現する『ASTERIA Warp』と企業のデータ活用基盤を構築するDWH『Dr.Sum』のご紹介を通し、見える化を実現するための正しいデータ収集・整備を実現する手法をご紹介いたします。

FAX・電話受注の”手入力地獄”から脱却しませんか？ 「1日20件の処理に2時間以上」 「Excel転記作業が日常業務の40%」 そんな非効率な受注業務にお悩みの製造業の皆様へ。 本セミナーでは、実際に年間720万円のコスト削減・78%のエラー率改善を実現した企業事例をもとに、3段階で進める受注業務最適化の具体的手法をご紹介します。 OCR技術によるFAX自動データ化からWeb受注システム構築まで、段階的なデジタル化で「手入力地獄」を解消する実践的ノウハウを学べます。

[講　師] 長島・大野・常松法律事務所 パートナー 小松 諒 氏 アソシエイト 松宮 優貴 氏 アソシエイト 山本 安珠 氏 [重点講義内容] 2026年になり、企業におけるAIの利活用やAIへの投資は益々加速しています。エージェントAIやフィジカルAIなど、技術的進歩や活用場面の広がりを見せる中で、AIをいかに活用し競争力を維持・向上するかが企業課題となっています。企業がAIの利活用を推進するにあたっては、利活用により第三者に損害が生じた場合にどのような責任を負い得るのかという、リスク分析が重要となります。 2026年4月、経済産業省より「AI利活用における民事責任の適用解釈に関する手引き［第1.0版］」が公表されました。本セミナーでは、企業によるAIの利活用に際してのリスク分析を行うにあたり重要な資料である本手引きを、企業におけるAIガバナンス構築の観点も交えて概説します。 [講演項目] １．本手引きの位置づけ ２．「補助／支援型AI」に関する責任判断 ３．「依拠／代替型AI」に関する責任判断 ４．AIガバナンスとの関わり ５．質疑応答／名刺交換