大学における高速文字認識処理と画像認識処理の研究応用として、薬剤師の方が取り扱う「処方箋」と「薬剤のパッケージ」をリアルタイムに認識して取り違いを防ぐデバイスを、協力会社との共同で開発しました。

ハードウェア開発として、Raspberry Piで使用するカメラ等を選定し、手首から指先にかけて装着して使用するデバイスを設計・製作しました。

文字認識と画像認識の処理が実装された元のプログラムでは、認識処理を行う際に毎回初期化の操作が必要であることがリアルタイム動作の制約となっていました。ネットコンパスではお客さまの方で毎回必須と考えられていた初期化操作を一切不要とできる旨ご提案し、プログラム改修にて実現させました。

実機において実際に薬を取り扱う動きに追従可能なリアルタイム動作を実現することができ、お客さまからは驚きの声とともに高い評価をいただくことができました。

音響・映像コンテンツ認識を高速かつロバストに行う技術について、実証用ソフトウェアを改修して動作の安定化と高速化を実現しました。さらに、数100万件以上の大規模データに耐える分散処理の構築も手掛けています。

研究者の皆さまの成果である最先端の技術をソフトウェアとして実用化するためには、専門的な知識を持ったプログラマが手掛けなければその本質を見失うこととなりかねません。ネットコンパスには研究分野に精通したエンジニア（博士）が所属しており、学術的・技術的な内容をしっかりと理解した上で、設計や実装をお手伝いすることができます。

また、ソフトウェアの仕様変更に機敏に対応しなければならない場合においても、少数精鋭の機動性を活かし、お客さまのご要望に迅速に対応することが可能です。

エンドユーザ向けサポートや、認識処理をより洗練したものとするための実験のお手伝い、継続的な維持管理や改修などの保守運用を通じて、約20年にわたりお客さまとともに開発を継続しています。

CMがユーザに与える視覚的効果を評価するモデルの技術応用。ブラウザ上で各種パラメータを変化させることで、さまざまな要因についてCMの効果推定を視覚化できるWebアプリケーションを開発しました。

人が喋っている方向や位置を判定するPythonプログラムの軽量化を検討。判定精度の低下を最小限に抑えながら、処理に要するモデルデータのサイズ削減を検討し、提案しました。

次世代無線通信規格「Beyond5G」の試験用プラットフォームを検証するため、将来的に開発が見込まれるアプリケーションを擬似的に実装しデモンストレーションを行いました。また、その実現に必要となるAPI等の調査を行いました。

撮影した顔の動画から、人間にはわからない微細な顔色の変化を捉えて脈拍やストレス状況などのバイタル情報を取得する技術。実用化に向け、プログラムをタブレット上で動作させるためのアプリケーション開発を担当しました。

小型マイクロホンとESP32マイコンを組み合わせ、PCと連携してリアルタイムな心音採取とその波形表示が可能なデバイスを開発しました。

大学の論文審査において、学生と教員の所属や参加可否日程、審査に必要な教員の人数や審査時間など、多くの制約条件のもと、審査スケジュールの調整を自動で行うWebアプリケーションを開発しました。審査スケジュールの自動調整は数理最適化によって行います。しかし、指定する条件によっては、どうしても全ての審査会の日程を完成させることができないケースがあるとお客さまよりご相談いただきました。このようなケースに対応するため、自動で調整した暫定のスケジュールをもとに、Webブラウザ上でそれぞれのステータスを確認しながら参加教員を変更するなど、人の操作によって柔軟かつ簡単に調整を行えるユーザインタフェースを実装しました。

機能ごとにモジュール化され、それらを組み合わせることによって多彩な機能が実現可能なロボット聴覚システムについて、機能拡張や次世代版の開発などを行いました。

河川の状態を監視する定点カメラ映像の経時変化から、荒天時の流量変化や土石流発生の予測を行う技術。画像処理の技術を用いて、着目すべき画像の特徴やその変化、異常値検出の方法などを検討しました。

既存のフレームワーク上で動作させることを目的とした、音声認識処理モジュールを開発しました。

「名寄せ」とは、データベース上の顧客情報を集約すること。本案件では、住所表記のゆれを考慮した名寄せ処理が可能となるよう、機械学習における精度向上の手法のひとつであるBoostingを用いた分類モデルを開発しました。

Webページの分類を行うため、DeepLearning（深層学習）を用いてWebページの特徴量を抽出するためのアルゴリズムを開発しました。

複数のセンサから得られる姿勢情報から、ジャイロセンサ相当の数値を算出する独自アルゴリズムを開発しました。

歩数計に関する既存の特許文献から、アルゴリズムの調査を行いました。さらに、独自に開発した手法が既存特許に抵触する可能性について検討しました。

センサから姿勢情報を取得するプログラムにおいて、精度向上のため雑音成分を除去する改修を行いました。実用化に向け小型チップで動作するよう、整数演算のみで処理が実現するよう工夫しました。