DXハイスクール向け 文教ソリューション

『AIが簡単に学べる！使える！』

AI画像解析教育ツール のご紹介

採択校 1,010校の DXハイスクール 御担当者様 必見！

≪ 教育機関向け　AIが簡単に学べる！使える！ツール≫

　　　　　　がご提案いたします

★高等学校DX加速化推進事業（DXハイスクール）

　【新着情報】　4月16日 1,010校を採択校として決定　　→ 文部科学省サイト　採択校一覧　

本補助金を活用することにより、

AIに触れる・学べる環境を導入しませんか？

AIはつくる時代から、使う時代へ！！

時代の変化とともに、学校教育のあり方がいま大きく変わろうとしています。

今回私達アプライドが提案する内容は、ＤＸハイスクールのデジタル人材育成のために、

最適なシステムであり、これからのＡＩ人材育成に欠かせないものだと、自信をもっておすすめします！！

主なサービスの内容

ついて

導入事例

／オプション

プラン

・AI画像解析処理ソフトウェア　 「DXハイスクール向けMENOUアカデミック版」

　1年/2年/3年　ライセンス　（台数無制限、当社提供PC　校内使用に限る）

・MENOU動作推奨GPU搭載専用パソコン 【デスクトップタイプ・ノートタイプ】

・WEBカメラ （リング照明付）

・教職員様向け導入支援・レクチャリングサポート　+　現地設置設定作業込み

・導入事例、 機能説明 補足

・オプションプラン　 継続ライセンス等

DX教育に

最適！

AIを学ぶことで、高校段階における成長分野を支えるデジタル人材育成の抜本的強化を図ることを目的としたDX教育向け学習システムです。

≪ 教育機関向け　AIが簡単に学べる！使える！ツール≫

グラフィックボード内蔵　

ハイスペック ノートPC

グラフィックボード内蔵　

ハイスペック デスクトップPC

リングライト付 Webカメラ

AI画像解析処理ソフトウェア　 「DXハイスクール向けMENOUアカデミック版」　AI開発ツール

＜DX教育の課題＞

DX教育

指導者

不足

最適な

DX教育ツール

がない

生徒の

興味関心度が

上がらない

DXハイスクール向け ＡＩツール

デジタル技術　　　の習得に

（技術力の向上）

起業家マインド　　の育成に　　　　　（問題解決力向上）

興味・関心度　　　のアップに

（学ぶ意欲の向上）

AIツール『MENOU』が、学校教育のデジタル人材育成をサポートします。

最先端デジタル学校教育に最適

画像解析処理を行えるツールでAI人材を育ててみませんか？

DXハイスクール向け ＡＩツール

教職員の皆さまが指導可能レベルまで

アプライドが導入支援・サポート・レクチャーします。

『簡単・安心』

プログラミングの知識が一切必要のないノーコードなのでだれでも簡単に使える AIツールです！

DXハイスクール向け ＡＩツール

画像解析ツールを使って自分たちで

　　　　　　　　　　　「超簡単」にAIが作れる！

人間の目で見て

　 　判断できる事

＝ AIで判断可能

≪AIツール『MENOU』の特徴≫

DXハイスクール向け ＡＩツール

≪自分たちでAIを作るポイント①　ノーコードだからDX指導に最適≫

DXハイスクール向け ＡＩツール

≪自分たちでAIを作るポイント②　超お手軽学習でDX指導に最適≫

DXハイスクール向け ＡＩツール

『簡単・安心』

学生さんにも安心！

誰でも簡単に AIが作れるので教育ツールに最適です！

DXハイスクール向け ＡＩツール

≪自分たちでAIを作るポイント③　エンジニアいらずなので誰でも簡単に≫

従来のAI開発の課題は MENOUアカデミック で解決

≪MENOUツールの特徴≫

従来のAI開発には

このような課題がありました

・ノーコードでプログラミング不要のため、

　　　　　 　　　　　誰でもマウス操作だけでAI開発ができる

・分かりやすいガイドラインがついているのでAIの専門知識は不要

・実績・事例多数！いつでも相談できる安心サポートあり

学生さんのアイディア次第で

無限の可能性を活かしていただける

汎用性ツールです。

MENOUアカデミックは

・AIやプログラミングの専門的知識が必要

・プログラミングを習得するためには数年の経験が必要

・ツールがあっても、何から始めたらいいのかわからない

教育現場での活用事例ご紹介

大分高専でＡＩ開発コンテスト　サッカーのゴール判定、パーソナルカラー識別… 大分合同新聞

【大分】大分市牧の大分工業高等専門学校で１0日、製造業向けにＡＩ（人工知能）検査システムを提供している「ＭＥＮＯＵ」（メノウ、東京都）のプラットフォーム（基盤）を使ったＡＩ開発のコンテストを開催。

新居浜高専　1/30 専攻科機械工学コースで学生が構築したAI検査技術の発表会を行いました。

令和５年１月３０日（月）、新居浜工業高等専門学校　生産工学専攻　機械工学コースの学生が、株式会社ＭＥＮＯＵの開発ツールＭＥＮＯＵ－ＴＥを使用し「人の状態検知ＡＩの開発」「出席確認をＡＩで自動化」「なくしものを見つけるＡＩ」を発表しました。

大分高専×MENOU AI コンテスト　「MENOU AIを用いた貨幣分類プログラムの作成」

活用事例

大分高専×MENOU AI コンテスト 「インクの色の識別AIの作成に挑戦」

活用事例

大分高専×MENOU AI コンテスト 「ピアスを着けているかの判断AI作成に挑戦」

活用事例

大分高専×MENOU AI コンテスト　「ゴミ箱容量検出AIプログラムの作成」

活用事例

大分高専×MENOU AI コンテスト 「交通量調査の簡易化及び細分化(車種分類)AI」

活用事例

大分高専×MENOU AI コンテスト 「爪の長さ検出AIプログラムの作成」

活用事例

大分高専×MENOU AI コンテスト 「歩行者用信号の検出AIプログラムの作成」

活用事例

すでに多くの企業の社会課題解決のため

AI外観検査システム等に広く活用されています。

≪その他MENOU社会実装事例≫

≪MENOU 導入企業一部≫

≪MENOU 導入業界事例≫

会社概要

≪ 当社 アプライドの強み ≫

＋

ディープラーニングを用いた画像認識・画像処理にはGPUのパフォーマンスを最大限発揮させる最適なPC構成が必要です。

当社では自社製造によるBTOメーカーならではのＡＩ開発環境に最適なハードウェアとAIソフトを組み合わせた

トータルソリューションを実現します。

≪ アプライド製 HPC/IPC 製品紹介・ 導入実績≫

https://youtu.be/c8xPlxCsDP8

HPC導入実績 一部抜粋

https://bto.applied.ne.jp/hpc_case_study.html

AI外観検査システム

産業用ロボット

搬送機器 コンベヤ

協業パートナー

協業パートナー

AI外観検査導入の協業

イメージ図

選別排出 機構

AI外観検査システム　　検査現場への導入イメージ　

・検査対象の特定

・賞味期限の有無判定

・カミコミ異常

・切込み異常

・長さ計測

5つの検査項目を僅か 0.5秒 で同時検査

長さ計測

切込み異常

カミコミ異常

賞味期限の有無

【補足】　MENOU AI開発プラットフォーム　外観検査 機能説明

【補足】　MENOU AI開発プラットフォーム　特徴①　「タスクコネクション」機能説明　

※例）食品パッケージ　外観検査

賞味期限が印字されていないとNG

カミコミが発生するとNG

不要な切込みがあるとNG

カット不足があるとNG

シール部が長すぎるとNG

【補足】　MENOU AI開発プラットフォーム　特徴①　「タスクコネクション」機能説明　

■タスクコネクション

人間が行う検査手順を1つ1つAI化して繋ぎ合わせることによって、単一のAIでなく、複数のAIを組み合わせて高度な判断を行うことができます （多段階AI）

「少ない画像枚数で学習可能」

→タスクを分けるため学習用の画像の枚数が少なくても精度が出せる

「検出速度が速い」

→位置検出を行って欠陥を見つけるため検出速度が速い

「精度が高い」

→傷やへこみ、汚れなど欠陥の種類によってAIの役割を分けられるため精度が上げやすい

「再学習し易い」

→精度が低いときにタスクごとに追加学習ができるため精度を上げやすい

「内製化できる」

→人が対象物を見てその中から傷を探すといった流れと、同じようにAIを組むためわかりやすく、内製化でき、ブラックボックス化しない

MENOU AI開発プラットフォーム　特徴①　「タスクコネクション」機能説明　

カットOK

高精度検出

切込み異常

カミコミ異常

長さ計測

位置検出

検査場所

特定

有無判定

※他社AIソフトは1つのAIですべての検査を行うため、精度をあげるためには大量の画像枚数が必要となる

→学習・推論が大規模なものになり、PCに負荷がかかり、検査速度が遅くなる

【補足】　MENOU AI開発プラットフォーム　特徴② 「AI」と「ルールベース」の組み合わせ説明　

AI と ルールベース機能 を組み合わせた ハイブリッド検査

大きさ、寸法や形状分類などのルールベース処理もノーコードで設定が可能

また、AIに入力する画像を加工したり、AIの出力結果をルールベースで定量解析したり、AIだけでは実現できなかったことも簡単に対応

※例）板金の識別

AIではアノテーションした箇所を学習させ板金の「穴」自体を検出させる

「形状検出」というルールベース処理で穴の面積から板金の識別が可能になる

検査員が限度見本と比較しながら判断している作業と同じことを

AIとルールベースを組み合わせることで実現可能

お問い合わせ先

アプライド株式会社　法人部門　広域システム営業部 DXハイスクール担当　

　　　　　　　　総合サイト：　 https://www.applied-g.jp/

関東営業部　TEL:03-5280-9255　　担当：副島・前澤　　e-mail：m_soejima@applied-net.co.jp

　　　　　　 　〒101-0052　東京都千代田区神田小川町1-11　千代田小川町クロスタ4階

東海営業部　TEL:052-325-2782　　担当：千々岩　　e-mail：r_tijiiwa@applied-net.co.jp

　　　　　　 　〒451-0025　名古屋市西区上名古屋三丁目25番28号　第7猪村ビル5階

関西営業部　TEL:06-6838-4123　　担当：根尾　　　e-mail：neo@applied-net.co.jp

　　　　　　 　〒532-0011　大阪市淀川区西中島2丁目14-6　新大阪第2ドイビル 5階

九州営業部　TEL:092-481-7812　　担当：秋山・田中　　e-mail：m-akiyama@applied-net.co.jp

ビジネスラボ 　〒812-0007　福岡市博多区上牟田1-6-23　　

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