AI技術の進化により、画像処理を活用した業務の効率化や新しいサービスの創出が急速に進んでいます。
特に、コストパフォーマンスに優れたオフショア開発との組み合わせは、多くの企業にとって魅力的な選択肢となっています。
この記事では、AI画像処理をオフショア開発で導入するメリットや活用シーン、実際の開発事例を紹介します。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAI画像処理とは何かがわかるのはもちろん、オフショア開発との活用事例も丸わかりですよ。
AI画像処理とは、人工知能技術を活用して画像データから情報を抽出・解析する技術のことです。
物体検出、顔認識、異常検知、文字認識（OCR）などが代表的な処理内容です。
これらの技術は、医療・製造・小売・建設などさまざまな業界で実用化が進んでいます。
オフショア開発とは、ソフトウェア開発業務の一部または全部を海外の企業やエンジニアに委託する開発形態です。
人件費が比較的安価なベトナムなどの国を活用することで、開発コストの削減が可能となります。
また、24時間体制での開発も実現しやすくなるため、スピード感を持ったプロジェクト推進が可能です。
AI技術を用いた開発は専門性が高く、国内での開発には高額な人件費がかかることも少なくありません。
オフショア開発であれば、同等のスキルを持つエンジニアをより低コストで確保できます。
AI画像処理に精通した人材を国内で確保するのは難しい場合があります。
オフショア先の国によっては、AIや機械学習の専門教育を受けた人材が豊富で、即戦力として活用できます。
オフショア開発では、プロジェクトごとに必要なスキルセットを持つチームを柔軟に構成できます。
短期間でのPoC（概念実証）開発やスモールスタートにも適しています。
AI画像処理は運用後のチューニングや学習データの更新も重要です。
オフショア開発では、開発からテスト、保守・運用までワンストップで対応できる体制を整えているベンダーも増えています。
弊社DEHAソリューションズはベトナムトップ大学と提携や、教育系グループ企業との連携の中で育成した人材を日本のお客様へ提供しています。
長年の開発実績があり、AI画像処理に関しても多くの実績があります。
コミュニケーションツール開発(チャットボット)、実店舗来客カウント、顔認証出退勤管理、不動産情報自動取得、医療薬品異常検知、建築会社向け䜂䜃割れ計測、不良品検出アプリなどといった数多くのAIソリューションを生み出しています。
監視カメラ映像をAIが解析し、来店者の人数、年齢、性別などの属性をカウント・分析。
取得したデータは自動的に集計・グラフ化され、マーケティング施策や店舗オペレーション改善に活用されています。
オフショア開発により、導入コストを抑えつつ迅速なシステム構築が可能になりました。
| クライアント | 小売業 |
| 支援形態 | 請負 |
| 開発言語 | C++、AWS |
| プロダクト | Web、Camera |
顔認証で打刻すると顔画像をデータベースにある顔データを照合し、本人を検出。出退勤が記録されます。
顧客が使用していた従来の就業管理システムにデータ連携できるようにしました。
基本設計〜開発〜テスト~保守運用を対応。
| クライアント | 一般企業 |
| 支援形態 | 準委任 |
| 開発言語 | C++、AWS |
| プロダクト | Android |
OpenAIの技術を活用し、企業が抱える様々な課題に対し、 データに基づいた情報分析を行うBIZASKというシステムを開発しました。
化粧品販売企業向けAI営業アシスタントや大学入学支援AIアシスタント、医療システム向けAIバーチャルアシスタントなどで活用されています。
回転しゃぶしゃぶ店䛷食品物䛻付けるレベルを認識するアプリ。実証実験〜開発を一連で対応。
| クライアント | 飲食業 |
| 支援形態 | 準委任契約(ラボ契約) |
| 開発言語 | OpenCV3、Tensorflow(ソフトウェアライブラリ)、C++ |
| プロダクト | iOS |
| DEHA対応領域 | Backend |
本人確認の効率化と多言語対応を実現するシステムを開発。大手銀行グループ企業にも導入された実績あり。
主な特徴：
ドアに設置されたデバイスを用いて、顔認証と連携したドアロックの自動開閉できるシステムを開発しました。勤怠データはサーバーに蓄積され、管理者が一元的に把握可能。
工場設備のプレートをiPadで撮影し、画像から設備情報を文字認識（OCR）によって読み取り、該当データをデータベースに登録する業務支援アプリ。
主な特徴：
担当範囲：
使用技術：
開発予算：
約300万円
iPhoneで部品の画像を撮影し、アプリを通じて該当部品が他の場所に存在するかを認証するための業務支援アプリ。
主な特徴：
特徴：
担当範囲：
使用技術：
開発予算：
約200万円
生産ライン上の錠剤をリアルタイムでカメラ撮影し、画像処理を用いて品質を判定。不備のある錠剤を自動で検出し、排除するシステムです。
主な機能：
主な特徴：
担当範囲：
使用技術：
開発予算：
約300万円
オフショア開発を成功に導くためには、明確な準備と綿密な管理が欠かせません。まず最も重要なのは、要件定義と仕様を初期段階で明確にすることです。
認識のズレがあると、開発途中での手戻りや品質低下の原因になります。
仕様書は曖昧な表現を避け、図やフローを用いて視覚的に共有するのが効果的です。
言語や文化の違いを考慮し、定期的なオンラインミーティングやチャットツールを活用した進捗報告を習慣化しましょう。
日本側の担当者がプロジェクトマネージャーとして進行を管理する体制を整えると、齟齬を最小限に抑えられます。
開発拠点が海外にあるからこそ、NDA（秘密保持契約）の締結や、データ管理ルールの明文化、アクセス制限などの体制構築を行い、情報漏洩のリスクを軽減する必要があります。
開発が完了した後、国内側で最終的なテストや検証を行うことで、品質を担保し、納品物に対する信頼性を高めることができます。
いかがでしたか。本日はAI画像処理に関して、オフショア開発を活用するメリットや実際の開発実績を紹介していきました。
AI画像処理は、業務効率化やサービス高度化に寄与する革新的な技術です。
オフショア開発を活用することで、コストを抑えつつ高度なAIシステムの導入が現実のものとなります。
今回紹介したような事例を参考に、自社に最適なAI活用戦略を検討してみてはいかがでしょうか。
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