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BigTree108

コンピュータビジョン開発サービス

コンピュータビジョン開発：物体検出と画像分類、外観品質検査、画像内のOCRとテキスト認識、映像分析、医用画像解析、カメラ、スマートフォン、エッジデバイスで動作するモデルを提供します。御社チームに加わる専任のコンピュータビジョンエンジニアとしても、コンピュータビジョンプロジェクトを企画から納品まで一貫して請け負う形でも承ります。

構築するコンピュータビジョンシステム

  • 物体検出と画像分類

    製品、部品、車両、荷物、欠陥を、写真の中から見つけて、数え、仕分けします。Ultralytics YOLO26、RF-DETR、RT-DETRなどの検出器とVision Transformerの分類器を使い、御社のラベル付き画像でPyTorchにてファインチューニングし、事前に合意したテストセットでクラスごとにスコアを付けます。

  • 外観品質検査

    傷、へこみ、部品の欠品、印刷の誤りを、産業用カメラで生産ラインにて検出します。欠陥サンプルが少ない場合はAnomalibの異常検知モデルを使い、合格または不合格の信号をサイクルタイム内でラインコントローラーに送ります。

  • 画像内のテキスト認識

    ラベル、シリアル番号、ナンバープレート、メーターの数値、手書き、本人確認書類を、PaddleOCRまたはdocTR、あるいはFoundry ToolsのAzure Document Intelligence、Amazon Textract、Google Document AIで読み取ります。各項目は形式ルールで検証し、不確かな読み取りは担当者に回します。

  • 映像ストリームの分析

    カメラのストリームをNVIDIA DeepStream、GStreamer、OpenCVでデコードして分析します。来店者数や車両数のカウント、待ち行列の長さ、保護具のチェック、エリアのアラート、ByteTrackまたはBoT-SORTによるフレームをまたぐ物体追跡を行い、何時間もの映像を人が確認する代わりに、イベントを御社のシステムに送ります。

  • クラウドビジョンサービス

    Foundry ToolsのAzure Vision、Amazon Rekognition、Google Cloud Visionを、既製のラベル、テキスト検出、コンテンツモデレーションが必要な精度に達している場合に連携します。2028年9月に終了するAzure Image Analysis 4.0からの移行も含みます。

  • セグメンテーションと計測

    サイズ、面積、形状を計測するピクセルレベルのマスクです。衛星画像の圃場境界と作物の状態、臨床写真の創傷や病変の面積、コンベア上の粒子サイズなどに使います。SAM 3でラベル付け時間を短縮し、より小さなセグメンテーションモデルを本番で動かします。

  • 医用画像モデル

    DICOMとPACSから読み取るX線、CT、MRI、超音波、皮膚科、デジタル病理の画像を扱い、モデルはMONAIとPyTorchで構築し、結果は臨床医が確認するためのオーバーレイとして表示し、医療機器ソフトウェアの申請書類に必要なテスト証跡を整えます。

  • デバイス上のビジョンモデル

    モデルを量子化して、NVIDIA JetsonのTensorRT、IntelハードウェアのOpenVINO、iPhoneとiPadのCore ML、AndroidのLiteRT（TensorFlow Liteをベースとする）にエクスポートします。画像をクラウドに送らずに、カメラのフレームレートに追いつくサイズに調整します。

  • ビジュアル検索とマルチモーダルモデル

    商品や画像カタログの類似アイテム検索を、ベクトルインデックス内のCLIPまたはSigLIPのエンベディングで実現します。ラベル付きデータが少なくて検出器を学習できない場合は、Gemini、GPT、Qwen-VLなどのマルチモーダル言語モデルで、キャプション、属性抽出、チェックを行います。

コンピュータビジョンエンジニアを採用する

  • 専任のコンピュータビジョンエンジニア

    御社のチームにフルタイムで参画し、御社のツールとプロセスの中で働き、御社のリードに報告するコンピュータビジョンエンジニアです。面接は御社が行い、ウクライナでの雇用契約、給与支払い、請求書発行、休暇管理は当社が担います。

  • コンピュータビジョン開発プロジェクト

    スコープと固定の計画が定まったコンピュータビジョン開発の一区切りの業務です。当社側の担当リードが成果に責任を持ち、進捗は御社のチャネルで報告します。

  • 継続的なコンピュータビジョン開発

    コンピュータビジョン開発を継続サービスとして提供します。毎月同じメンバーが担当し、優先順位は御社がバックログで決め、稼働時間は当社のポータルと請求書で確認できます。

スペシャリストが御社のチームに参画する方法は専任チームのページで、プロジェクトのデリバリー、引き継ぎ、料金の考え方はアウトソーシングのページで説明しています。

御社のコンピュータビジョン開発を担当するメンバー

  • コンピュータビジョンエンジニア

    検出、セグメンテーション、OCR、モデル評価

  • 機械学習・MLOpsエンジニア

    学習パイプライン、デプロイ、モニタリング

  • Python・C++エンジニア

    映像パイプラインとデバイス上の推論

  • .NET、Java、モバイルエンジニア

    モデルの結果に基づいて動作するアプリケーション

  • データアノテーターおよびQAエンジニア

    ラベル付き学習データとテストセット

テスト画像から生産ラインまで

ビジョンのプロジェクトは、御社の実際のカメラ、照明、角度で撮った画像と、学習の前に御社とラベル付けして合意したテストセットから始まります。最初の数週間は、事前学習済みモデルやクラウドサービスでベースラインを設定します。そのため、カスタムモデルは測定した数値を上回る必要があり、その指標は現場で重要なもの、つまり見逃した欠陥、誤った不合格、1時間あたりの読み取り数です。

本番では、モデルを学習に使ったデータとともにバージョン管理し、顔やナンバープレートが写った画像はぼかすか御社自身のクラウドに保管し、カメラ、レンズ、照明が変わったときはドリフトとして精度を監視します。本番で集めた難しいケースは、次のリリースに向けて学習セットに戻します。

その他のデータ・AIサービス

データとAIの概要

コンピュータビジョン開発に関するご質問

コンピュータビジョンエンジニアは、どの業界で仕事をしていますか。

外観検査と組み立てチェックの製造業。ビジュアル検索、商品タグ付け、棚と来店者の分析のEC・小売。医用画像解析のヘルスケア。本人確認書類のチェックと写真からの損害査定のフィンテックと保険。衛星と圃場のカメラによる作物と圃場のモニタリングの農業。荷物、パレット、ラベルの認識の物流。そして、ビジョンそのものが製品であるAI製品です。

ラベル付き画像はどれくらい必要ですか。

多くのチームの想定より少なくて済みます。モデルは事前学習済みのものから始めるためです。クラスあたり数百枚の質の高いラベル付き画像があれば、手法が通用するかどうかの見当がつくことが多くあります。まれな欠陥、細かな違い、多様なカメラ構成にはもっと必要で、異常検知、合成画像、モデル支援のラベル付けが不足を補います。

モデルをクローズドソースの製品に組み込んで出荷できますか。

はい。ただし、先にライセンスを確認します。Ultralytics YOLOモデルはAGPL-3.0で公開されているため、クローズドソースの製品にはUltralytics Enterprise Licenseが必要です。一方、RF-DETRとRT-DETRなどの検出器はApache 2.0で公開されています。すべてのモデルとライブラリのライセンスは学習を始める前に一覧化し、納得のうえで選べるようにします。

コンピュータビジョンエンジニアは、どのくらいで開始できますか。

適任のコンピュータビジョンエンジニアがすぐに対応可能な場合、開始までの条件は、御社の面接と、NDAおよび知的財産権の譲渡契約の締結のみです。そうでない場合は人材を探索し、通常は2〜3週間以内に候補者のプロフィールをお出しします。御社が承諾するまで、誰も業務を始めません。

BigTree108を通じてコンピュータビジョンエンジニアを採用するには、どうすればよいですか。

必要な業務内容、シニアリティ、稼働時間をお知らせください。1〜2名の候補者をプロフィールとともにご提案し、御社が自社で採用する場合と同じ形で面接を行います。契約はBIG TREE 108 LLCとの1本、請求書は月1通です。

成果物の権利は、誰に帰属しますか。

御社です。すべてのスペシャリストはBigTree108と署名済みの契約を結び、成果物のすべてを会社に帰属させています。さらに、御社との契約により、その権利は御社に引き継がれます。コード、デザイン、ドキュメントは、当社だけが変更できる場所ではなく、御社のリポジトリとツールに納品します。

画像や映像を活用したいとお考えですか。

カメラが何を捉えているか、何を検出・読み取り・計測する必要があるか、モデルをどこで動かす必要があるかをお知らせください。1営業日以内に、PoCの計画、候補者のプロフィール、または現在のモデルのレビューをお届けします。

hello@bigtree108.comにメールする対応の流れ