インキュビットが子会社「株式会社Orni」を設立

プレスリリース

~画像認識AIのビジネス活用を狙う企業を支援~

ディープラーニング(深層学習)を用いた画像認識AI技術の社会実装を手がける株式会社インキュビット(本社:東京都渋谷区、代表取締役/ CEO:北村 尚紀)は、画像認識AI開発の効率化および自動化を実現するプロダクトを開発・提供する「株式会社Orni」を新たに設立し、2020年9月7日に営業を開始いたしました。

インキュビットは最先端の技術を扱うエキスパートとして、異業種のパートナー企業と共に業界固有の未解決課題に対し最適なソリューションを提供するビジネスを展開しています。現在はディープラーニングを用いた画像認識技術を強みとし、医療・地質・気象・農業・製造などのさまざまな分野において、業界をリードする日本企業と共に課題解決に取り組んできました。

このたびインキュビットは、これまでに培ってきた画像認識AIの技術的知見とノウハウを独自のプロダクトを通じて広く社会に実装していくことを目的とし、新会社Orniを設立しました。

Orniでは今後、画像認識AI開発の効率化と自動化を実現するプロダクトの提供を通じて、画像認識AIの利活用推進に貢献し、顧客企業のビジネスの成功に寄与することを目指します。




Orniのプロダクト:AnnoStationとOrni Vision

子会社設立の背景と目的

画像認識AIの普及に向けた課題

日本における、ディープラーニング(深層学習)を用いた画像認識AIの市場規模は、年平均成長率95.1%増を続けて、2023年度には1500億円規模になると試算されており、日本のみならず世界規模での市場の拡大が見込まれています(*1)

現在、画像認識は、製造業や食品加工業における検品・検査、セキュリティ分野、小売店向けマーケティングなどの幅広い分野で導入が進んでいます。一方、ディープラーニング技術を用いた画像認識AIの精度を高めるには、検知対象となるオブジェクトや撮像環境など、用途別に最適化された個別のモデルが必要となります。しかし、その開発には大量の画像や教師データの作成等が必要であり、この負担が画像認識AI技術の普及における大きな課題の一つとなっています。

自社の高い技術とノウハウを汎用プロダクトに活用し課題解決に着手

インキュビットは、これまでのソリューション開発やR&Dで培った画像認識AIに関する高度な技術を用い、この導入におけるハードルを下げ、より多くの企業が画像認識技術を活用できるプロダクトの開発に取り組んできました。大量かつ多様なデータから特徴量を抽出し、個別のケースにあわせて自動チューニングする学習手法、教師データの自動生成、さらにWeb上でそれらのやり取りを簡易に行えるツールにより、少量の画像データと必要最低限のアノテーション作業で高精度の画像認識AIモデルが開発可能となります。

このたび、β版を経て本格的にプロダクトをリリースするフェーズに到達し、プロダクト事業推進のため「株式会社Orni」の設立に至りました。

(*1) 参照:ミック経済研究所、AI(ディープラーニング)活用の画像認識ソリューション市場の現状と展望【2019年度版】

設立する子会社の概要

(1)名称 株式会社Orni
(2)所在地 〒150-0012 東京都渋谷区広尾1-10-5 テック広尾ビル7階
(3)代表者の役職・氏名 代表取締役社長 北村尚紀
(4)事業内容 画像認識AI開発支援ツールおよび画像認識AI開発自動化ソフトウェアの販売、開発、テクニカルサポートおよびコンサルティングサービスの提供
(5)設立年月日 2020年9月1日
(6)コーポレートサイト https://www.orni.co.jp/

株式会社Orniが提供するプロダクト

AnnoStation 

AnnoStationは、WEBベースの画像認識AI専用アノテーションツールです。

画像認識AIに必要なすべてのアノテーションプロジェクトを1か所で管理。チーム作業の効率化と高品質なアノテーションデータの作成を実現します。

Orni Vision

Orni Visionは、画像認識AIにデータを学習させるためのクラウド型サービスです。

最先端の転移学習アルゴリズムが、ユーザー専用の高精度な画像認識AIモデルの開発を低価格・少量データで実現します。

社名とロゴに込めた想いについて

社名の由来

Orniという社名は、地球上で最も眼が良いとされる動物である鳥類を示す「Ornith-」というラテン語が由来です。優れた視覚は、画像認識における高い精度の実現を示唆します。画像認識AI開発の裾野を広げ、顧客と社会へ貢献できる会社として事業展開していく意気込みをこめ、社名をOrniと名付けました。

ロゴに込めた想い

「視る」をキーワードに、眼球の断面図におけるレンズの膨らみを模した「O」のシルエットは、持続的に均一な品質を提供し続けられるAIの長所を均一な円で表現しています。左上の切り欠きにより表される円の回転(循環)は、随時学習を繰り返すことにより精度をあげるAIの好循環を視覚化しています。