目視作業、そろそろAIに任せませんか？

検品や在庫確認、作業員の安全確認など、現場の多くの業務がいまだ人手に頼っていませんか？
画像認識AI「SamurAI」は、そうしたルーティン作業をAIで自動化し、業務効率を大きく向上させます。

「Asteria AIoT Suite」は、アステリア株式会社が提供するノーコードのAI/IoT統合プラットフォームです。
画像認識AIサービス「SamurAI」と、AI/IoTデータ連携サービス「Gravio」を組み合わせることで、誰でも簡単にAIを現場業務に取り入れることができます。
専門知識がなくても、カメラ映像を使ってAIモデルの作成から運用までを実施できるため、製造・物流・小売などの業界で、人手に頼っていた業務の自動化・省力化を実現します。

SamurAIとは？｜現場で使えるノーコード画像認識AI

SamurAIは、WindowsやLinux端末で動作する、クラウド・エッジ両対応の画像認識AIソリューションです。
クラウド上でAIモデルを学習した後、完成したモデルはクラウド環境でもエッジデバイス上でも実行可能。用途に応じて、リアルタイム性やセキュリティを重視したエッジ実行と、集中管理に適したクラウド実行を使い分けることができます。
直感的に操作できるブラウザベースのGUIにより、プログラミングの専門知識がなくても現場担当者自身がモデルの作成・運用を行えます。
さらにGravioとの連携により、カメラやセンサーなどのハードウェアとAIをノーコードで統合可能。現場データを活用した柔軟かつ迅速な自動化システムの構築を支援します。

SamurAIの機能

SamurAIは、現場での多様な業務に対応するために、主に「画像分類」と「物体検出」の2つの画像認識AI機能を提供しています。

◎画像分類（Image Classification）

画像全体を見て、その内容をあらかじめ設定したカテゴリ の中から1つに分類する機能です。

たとえば、「正常／不良」や「犬／猫」などのラベルを用意し、それぞれの画像をアップロードすることで、AIが各カテゴリの特徴を学習。新たな画像が入力されると、画像全体がどのカテゴリに最も近いかを推定 します。
単一の対象物の状態や属性を判定したいケース に適しています。

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▼主な活用例

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◎物体検出（Object Detection）

画像内の複数の物体を検出し、それぞれの位置・個数・カテゴリを同時に認識する機能です。
画像分類と比べて処理は高度ですが、1枚の画像に複数の対象が存在するケースや、位置・数の把握が必要なシーンに適しています。

たとえば、同じ「良品／不良品」の判定でも、製造ライン上の複数製品を一度に識別・カウントしたい場合には、物体検出が効果的です。

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▼主な活用例

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このように、SamurAIは目的や現場の課題に応じて最適な画像認識機能を選択することができます。

SamurAIが選ばれる理由｜3つの特長

◎ノーコードだからエンジニアでなくても使える！

プログラミングスキルは不要。
ブラウザベースのGUIから、画像のアップロード・ラベル付け・学習までの操作を直感的に行えます。

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◎クラウド・エッジ両対応で柔軟に運用可能

作成したAIモデルは、クラウドでもエッジデバイスでも実行可能。
処理スピードや運用環境に応じて、クラウドでの一括管理と、エッジでのリアルタイム処理を使い分けることができます。

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◎Gravioとの連携で自動化までワンストップ

センサーやカメラとの接続から、AI判定の結果に応じた通知・可視化までをノーコードで実現。
例えば、「監視カメラ＋AIモデル＋通知システム」のような自動化が簡単に実現できます。

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SamurAIの利用ステップ

◎ Step1：画像を準備する

AIに学習させたい対象物ごとに、最低100枚～数千枚の画像を用意します。異なる角度、距離、明るさなど、さまざまな条件の画像を集めることで、AIが幅広い状況に対応できるモデル（汎化性能の高いモデル）に成長します。

また、実際に使うカメラで撮影した画像を使うことで、運用現場に即した実用的なモデルを構築できます。

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◎ Step2：画像にラベルをつけてAIを学習させる

準備した画像をブラウザ上の操作画面からアップロードし、それぞれにラベルを付けるだけで、AIの学習が始まります。SamurAIには、画像内容を自動で判定し、ラベル付けをアシストする機能 もあるため、作業の効率化が可能です。

ラベル付けはAIの精度を大きく左右する重要な作業です。以下の点に気をつけると、より精度の高いモデルが作れます。

• 画像はラベルごとにできるだけ均等に用意する
• ラベル名はシンプルかつ一貫性のある命名にする
• 背景や撮影条件に偏りがないように工夫する

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◎ Step3：AIを学習させ、モデルを評価する

ラベル付けが終わったら、「学習」ボタンをクリックするだけで、クラウド上で自動的にモデルのトレーニングが始まります。
進捗状況や学習結果はグラフや数値で視覚的に確認 できるため、専門的なコードやログを見る必要はありません。学習が完了すれば、正解率や再現率などの精度指標 も確認できます。

必要に応じて新しい画像を追加し、再学習を繰り返すことで、さらに精度の高いモデルにブラッシュアップ できます。

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◎ Step4：AIモデルを現場で活用する（エッジ展開）

完成したAIモデルは、エッジデバイス（現場に設置するコンパクトなAI端末）へ展開することで、リアルタイムで画像を判定できるようになります。
さらに、Gravioと連携することで、以下のような アクションをノーコードで自動化 できます。

• ライトの点灯やスピーカーによる注意喚起
• チャットツールへの通知送信
• BIツールとの連携による可視化

これにより、目視確認や手動報告といった人手作業を大幅に削減 し、業務効率を大きく向上させることが可能です。

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まとめ｜現場主導で業務の自動化を加速

SamurAIは、誰でも簡単に画像認識AIモデルを構築できるノーコードツールです。現場主導でのAI導入を支援し、エッジ環境でのセキュアな運用にも対応。さらにGravioとの連携により、センサー・カメラ・AIを統合した自動化をワンストップで構築できます。
製造・物流・小売・オフィスなど、さまざまな業種でSamurAIを活用した現場起点の業務DXをぜひご体験ください。

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