滅菌バッグの処理状態を判定するAI画像解析システムの開発 本プロジェクトでは、スマートフォンで滅菌バッグを自動撮影し、AIがインジケーターテープの色変化を解析するシステムを開発しました。滅菌処理状態の判定から記録・管理までを一元化しています。開発工数は16MM、開発期間は4カ月です。 プロジェクト概要 開発対象 滅菌バッグのAI自動判定システム 作業範囲 設計、AI開発、ソフトウェア開発、インフラ、テスト 開発工数 16MM 開発期間 4カ月 システムの仕組み 現場スタッフが滅菌バッグを設置すると、iPhoneアプリがバッグを自動検出・撮影し、画像をAI画像解析APIへ送信します。AIがインジケーターテープを抽出して色を解析・分類し、判定結果をアプリへ返します。画像、撮影日時、判定結果はMicrosoft Azureへ保存され、管理者は管理用Webから確認・対応できます。信頼度の低い判定は管理者へ通知されます。 コアテクノロジー 01．AI画像解析 解析精度を高めるため、撮影した画像を前処理します。事前学習済みの分類モデルをファインチューニングし、インジケーターテープの領域を特定・抽出します。 抽出したテープの色変化を解析し、滅菌処理状態と判定結果の信頼度を出力します。 02．自動撮影モバイルアプリ 従業員・医療機関ごとのアカウントでログインし、滅菌バッグを自動検出して撮影・クロップします。判定結果を画面に表示し、処理状況を音で通知します。 オフライン時にはデータを一時保存し、通信の復旧後に自動で再送します。 03．クラウド・管理基盤 画像、撮影日時、判定結果をMicrosoft Azureへ保存し、ユーザーと医療機関の紐付けを管理します。 管理用Webでは、データの検索・編集、画像のダウンロード、CSV出力に対応しました。また、信頼度の低い判定は管理者へ確認通知を送ります。 AI画像解析について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする
Smart Glasses向けAIアシスタント統合PoC 本PoCでは、Smart Glasses向けに音声・画像・翻訳・対話機能を統合し、ハンズフリーAIの実現可能性を検証しました。Smart Glassesで取得した音声・画像データをAndroidアプリと連携し、複数のAI機能を組み合わせました。 PoCの課題 01．日本語音声認識 自然な言い回しや文脈を理解し、日本語コマンドの認識精度を高める必要がありました。 02．デバイス間連携 Smart Glassesで取得した音声・画像データを、Androidアプリへ安定的に連携する必要がありました。 03．ハンズフリーAI体験 音声・画像・翻訳・対話を組み合わせ、操作負担の少ないAI体験を検証する必要がありました。 PoCで検証したポイント 01．日本語Intentの最適化 LLMによる文脈理解を活用し、自然な問いかけや音声コマンドに対する認識精度の向上を検証しました。 02．安定したデバイス接続 Bluetooth通信を最適化し、Smart GlassesとAndroidアプリ間の安定したデータ連携を確認しました。 03．4つのAI機能の統合 音声コマンド処理、画像認識、リアルタイム翻訳、LLMベースのAIチャットボットを統合し、AndroidアプリのPoC構築とUATを完了しました。 想定ユースケース 01．リアルタイム翻訳アシスタント 海外旅行中にカメラで捉えた看板や標識を読み取り、日本語で翻訳・解説します。 02．会話からのToDo自動化 会話から重要事項とタスクを抽出し、期限・優先度を推測してスマートフォンのToDoへ登録します。 Agentic AIへの発展構想 質問に応答するReactive AIから、状況に応じて提案するProactive AI、さらにタスクを実行するAgentic AIへ発展させ、単なる応答AIから実行可能なAIエージェントへの展開を想定しています。 01．位置・文脈に基づく提案：位置情報や文脈に基づき、自動でリマインドを提案します。 02．On-device AIとクラウドAI：低遅延と端末制約を考慮し、On-device AIとクラウドAIを組み合わせます。 使用技術 LLM｜STT／TTS｜画像認識AI｜Bluetooth通信最適化｜Androidネイティブ AIソリューションについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする
ECネイティブアプリをReact Nativeへ刷新 本プロジェクトでは、ECプラットフォームを運営する小売企業のiOS／Androidアプリを再構築しました。SwiftとKotlinによる個別開発から、React NativeとTypeScriptを採用したクロスプラットフォームの共通基盤へ移行しました。プロジェクト規模は125人月で、iOSとAndroidの2つのプラットフォームに対応しました。 プロジェクト概要 対象システム ECネイティブアプリ 対象企業 ECプラットフォームを運営する小売企業 プロジェクト規模 125人月 対応プラットフォーム iOS／Android クロスプラットフォーム移行の背景 既存のネイティブアプリは、iOSではSwift、AndroidではKotlinを使用して個別に開発されていました。年間保守工数の約20～25％が更新対応に使用され、1つの機能を両OSで同期するまでに最大約5週間を要していました。 Existing Native Apps Modern Mobile App iOS／Swift Android／Kotlin 年間保守工数の約20～25％を更新対応に消費 1機能の同期に最大約5週間 Framework：React Native Language：TypeScript Platform：iOS／Android Cloud：AWS Service 移行フェーズ：Phase 1｜基本機能 Phase 2｜新機能・UX NTQの担当範囲・進め方 01．共通アーキテクチャ設計 React NativeとTypeScriptを採用し、iOS・Android共通のアプリ基盤を設計することで、2つのコードベースを統合しました。 02．既存機能の再構築 既存アプリの基本機能を移行し、両OSの仕様差異に対応することで、既存機能と同等のUXを提供しました。 03．新機能・UI／UX改善 共通コンポーネントを活用し、新機能の追加とUI／UX改善を実施することで、機能拡張をスピードアップしました。 04．品質検証・本番移行 単体テスト、結合テスト、システムテスト、受入テストを実施しました。テスト後に旧アプリと比較して本番移行を行い、品質を確保しながら円滑に移行しました。 提供価値 01．開発・保守コストの最適化 iOSとAndroidのコードベースを共通化し、二重開発と保守の負担を軽減しました。 02．リリースの迅速化 OS間の機能同期を効率化し、機能提供までのリードタイムを短縮しました。 03．保守性・拡張性の向上 共通コンポーネントを活用し、新機能の追加とUI／UX改善を容易にしました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする