深層学習

深層学習は、多層のニューラルネットワークを使い、画像、音声、自然言語、時系列データなどの複雑な特徴を学習するAI技術です。高精度な認識、生成、予測を必要とするサービスで活用されています。

CYNOSURA / SURGE

株式会社Direava
Direava手術映像AIは、内視鏡手術などの手術映像をリアルタイムでAI解析するシステムです。臓器や血管の位置を自動認識し、術中のナビゲーション支援を行います。 手術映像から重要なシーンを自動抽出し、手術記録の作成や教育用コンテンツの生成を効率化します。外科医の技術向上にも活用できます。 手術の安全性向上と外科教育の質的向上を同時に実現するソリューションとして、医療機関での導入が進んでいます。
深層学習画像認識

ModBind

株式会社アリヴェクシス
ModBindは、AIを活用してタンパク質と低分子化合物の結合親和性を高精度に予測する創薬シミュレーションプラットフォームです。従来の分子動力学シミュレーションと比較して大幅な高速化を実現しています。創薬の初期段階で有望な化合物候補を効率的にスクリーニングでき、開発期間とコストの削減を支援します。製薬企業との共同研究にも活用されています。独自のAIモデルにより、従来困難だった標的タンパク質に対する結合予測...
予測分析深層学習

Heron

Turing株式会社
Heronは、カメラ映像とテキストを統合的に理解するマルチモーダル生成AIモデルです。自動運転車両が周囲の状況を認識し、適切な運転判断を下すための基盤技術として開発されています。大規模な走行データを学習することで、複雑な交通状況での判断能力を獲得しています。従来のルールベース型とは異なり、未知のシナリオにも柔軟に対応できる汎用性を備えており、国産の自動運転AI基盤モデルとして開発が進められています。
深層学習画像認識

Tokyo-1

株式会社Xeureka
Tokyo-1は、AIとシミュレーション技術を活用した創薬支援イノベーションハブです。NVIDIA DGX H100を採用した最先端のAIスーパーコンピューター環境と、大規模シミュレーション・機械学習ソリューション群を提供しています。 従来の30~60倍の計算速度により、1000億円以上の研究開発費・10~20年の開発期間という製薬業界の課題に対し、計算科学の力で創薬研究の効率化を支援します。 アステラス製薬、小野薬品工業、第一三共の...
機械学習深層学習

SyntheticGestalt創薬AI

SyntheticGestalt株式会社
SyntheticGestaltの創薬AIプラットフォームは、大規模な化合物データを事前学習した基盤モデルにより、新薬候補分子の設計・最適化を支援します。従来の創薬プロセスで数年かかる候補化合物の探索を大幅に効率化します。分子の構造と特性の関係をAIが学習することで、望ましい薬理活性を持つ分子構造を自動的に提案します。毒性予測や合成可能性の評価も同時に行い、開発初期段階での失敗リスクを低減します。
深層学習生成AI

省エネAI E-1

株式会社SOINN
省エネAI E-1は、建物の空調制御をAIで全自動最適化し、室内の快適性を維持しながら大幅な省エネルギーを実現するシステムです。建物を数十から数百の小領域に分割して各区域に専用AIモデルを割り当て、精密な予測と最適化計算を行います。BACnetなど複数の規格に対応しており、既存システムの改修は原則不要です。EMS・ZEB・ZEHを管理する事業者を対象としており、概ね数か月から1年で初期投資を回収できます。
機械学習深層学習

Abtracer

MOLCURE株式会社
Abtracerは、AIを活用した抗体医薬品探索プラットフォームです。深層ニューラルネットワーク・言語モデル・生成モデルのAI技術を活用した分子設計と医薬品候補分子の探索を行います。 既存手法と比較して、医薬品候補分子の発見サイクルを10分の1以下に効率化し、10倍以上多くの新薬候補を発見することが可能です。 実験を自動化するロボット装置「HAIVE」の開発も手掛けており、AI・ロボット・バイオの3領域を融合した独自アプ...
深層学習生成AI

MujinOS

株式会社Mujin
Mujinコントローラは、ロボット・ビジョン・ハンド・AGVをまとめて制御する知能ロボットコントローラです。主要メーカー10社のロボットアームに接続可能な世界で唯一の汎用的知能ロボットコントローラです。 MujinOSは、ロボットの自律的な動作生成と複数機器の統合制御を実現する産業OSです。50年間不可能とされてきたモーションプランニング技術を世界で初めて実用化しています。 アームロボット、3Dビジョン、ロボットハンド...
ロボティクス深層学習

Ollo Factory

株式会社Ollo
Ollo Factoryは、カメラひとつで工場の作業を解析するAI画像認識ソフトウェアです。作業現場の動画をアップロードするだけで、AIが自動的に繰り返し作業を検出し、作業のばらつきや抜け、ムダを発見して現場の生産性向上を支援します。独自のOne-Shot学習技術により少量のデータでも高精度な分析が可能です。ベテランと新人の作業を比較分析し改善ポイントを可視化する機能も備えています。住友電装ではグローバル拠点への展開...
深層学習画像認識

TAIZA

株式会社データセクション
TAIZAは、データセクション株式会社が提供するAIクラウドスタックです。オープンソースAIモデルの推論を効率的に実行できるクラウド基盤ソフトウェアとして設計されています。GPU効率運用のための独自アルゴリズムを搭載しており、20,000基以上のGPUを運用する大規模インフラを支えています。AIモデルの推論処理を大量に実行する必要がある企業やAIサービス提供事業者を対象としています。
機械学習深層学習

カテゴリ解説

深層学習サービスでできること

深層学習に対応したAIサービスは、画像認識、音声認識、自然言語処理、異常検知、生成AI、予測モデルなどで使われます。人手で特徴量を細かく設計しなくても、データから複雑なパターンを学習できるため、大量データや非構造化データを扱う業務で効果を発揮します。

主な活用シーン

  • 画像や動画から物体、人物、異常、不良を検出する
  • 音声やテキストを認識し、分類、要約、生成に活用する
  • センサーデータや時系列データから予兆や異常を検知する
  • 生成AIや高度な予測モデルの基盤として利用する

比較時に見るポイント

  • 学習に必要なデータ量、アノテーション、前処理を支援できるか
  • 精度だけでなく推論速度、コスト、運用環境に合うか
  • モデルの更新、監視、再学習の仕組みがあるか
  • クラウド、オンプレミス、エッジなど希望環境で動かせるか

深層学習は高い性能が期待できる一方、データ準備や運用負荷も考える必要があります。AI CATALOGでは、深層学習を活用したAIサービスを、対象データ、実装環境、導入支援の観点から比較できます。

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