画像認識AIなどを組み合わせ、現場に合うAIシステムをつくる
現場の課題に合わせて画像認識AIなどの小さなAIを組み合わせ、学習・推論・運用を一体で支援するAIシステムの設計・実装技術。
株式会社AIBOD 九州大学発 ／ 福岡県 福岡市中央区 ／ 2016年設立
技術を使った製品・サービス 人工知能 機械学習 画像認識 コンピュータビジョン AI運用基盤 エッジAI
実用化の段階
研究実証販売
BAITEN STANDが大熊町役場や福島ロボットテストフィールドに設置され、後者では来館者向けに現在もキャッシュレス販売を提供しています。
4製品
5提携・顧客
1特許
2出資者
しくみ
解こうとしている課題
製造・小売などの現場で、AI導入に必要な技術や人材、運用コストが障壁となり、データやAIを業務改善に活かしにくい課題。地方では採算性や人手不足から小売サービスの維持が難しい課題も対象としています。
どう動くか
AIBODは「AI Fusion」と呼ぶ設計思想で、課題を機能ごとに分け、それぞれに合うAIやセンサー、IT処理を組み合わせてシステム化します。BAITEN STANDではカメラ画像から商品を判別し、商品情報を画面に送り、利用者が確認して決済します。会社は、少量の学習データで商品登録できることや、小型PCでの動作を特徴として説明しています。
できるようになること
会社とJSTは、企業の業務判断や現場運用へのAI導入を進め、産業の更新や人手不足への対応に役立てると説明しています。BAITEN STANDは、人員確保が難しい地域で小売機能を維持する取り組みに使われています。
技術の出自：九州大学を中核機関とするCOIプログラム、次世代スマートシティ基盤の構想・公共オープンデータ分析。九州大学の電力需要量予測技術も関連成果として公表されています。 出典1 出典2 出典3 出典4 出典5
使われる場面
- 製造業の画像認識、検査、業務改善、製造計画
- 小売店舗の商品認識、無人販売、キャッシュレス決済
- エネルギー分野の電力需要予測
- 企業向けAI・DX人材育成
優位性の主張
会社の主張
会社は、AI Fusionにより小さなAIを組み合わせ、現場の課題に合わせたAIシステムを設計すると説明しています。 出典
大学の発表
JSTのCOI成果紹介では、多品種少量生産や多バリエーション認識に応用できる画像判別AIと、学習・推論を連続して実行するAI運用基盤を強みとして記載しています。 出典
会社の主張
BAITEN STANDは、会社掲載の仕様で商品認識時間1秒、少量の学習データによる商品登録を特徴としています。認識時間は掲載された製品仕様に基づく値です。 出典
第三者の評価
PM Award 2024で、BAITEN STANDによる地方小売課題解決プロジェクトが優秀プロジェクト賞（Small & Medium部門）および特別賞を受賞しました。 出典
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
提携先・顧客
顧客
大熊町 町役場などにBAITEN STANDを設置し、地域の無人販売拠点を展開。 出典
顧客
公益財団法人福島イノベーション・コースト構想推進機構 運営する福島ロボットテストフィールド内にBAITEN STANDを設置。 出典
提携
株式会社ルネサス エレクトロニクス 同社のAIチップRZ/Vのエコパートナーとして公表。 出典
大学との関係
大学との関係
九州大学 JSTのCOI活動実績では、旧社名の株式会社チームAIBODの設立時期を2016年4月1日、シーズを「九州大学村上教授の成果」と記載。大学による認定やライセンスの有無は確認できず。 出典
出資者（公開情報で確認できた2社）
株式会社ユビキタスAIコーポレーション松本工業株式会社
事業会社（CVCを含む） 2
会社や出資者の発表から確認した。出資者の種類は、AIが社名から付けたもの。個人の株主は載せていない。＊は、出典のページで社名を機械的に照合できなかったもの。