画像認識の開発が得意なシステム開発会社10選！外注する際のポイントについて

近年、AIによる画像認識技術が急速に進化し、さまざまな分野で活用が進んでいます。例えば、以下の分野では、画像認識技術が大きな役割を果たしているのです。

• 物流業：商品の入出庫管理、在庫管理
• 製造業：製品の不良品検知
• 医療分野：CT画像解析、診断支援
• 小売業：レジでの商品自動認識
• 農業分野：AI農薬散布、低農薬農法
• 自動車産業：外観検査自動化
• セキュリティ業界：顔認識システム
• 金融業：OCRによる自動処理や仕分け効率化

この記事では、画像認識技術を活用したシステム開発において、高い技術力と実績を持つ企業を10社紹介します。また、外注時のポイントや成功するためのコツも併せて紹介するので、これから画像認識システムを業務に取り入れたいと考えている方はぜひ参考にしてください。

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画像認識の開発が得意なシステム開発会社10選

ここでは、画像認識の開発に強みを持つ日本国内の企業を紹介します。それぞれの企業が提供するソリューションや特徴についてみていきましょう。

• エルピクセル株式会社
• 株式会社サイバーコア
• 株式会社AIハヤブサ
• 株式会社アラヤ
• 株式会社モルフォ
• アイエスシー株式会社
• アポロ精工株式会社
• 株式会社Rist
• 日本システム開発株式会社
• Cotofure株式会社

エルピクセル株式会社

引用：エルピクセル株式会社

エルピクセル株式会社は、ライフサイエンス分野での画像解析に強みを持つ企業です。CTやMRIなどの医療画像をAIで解析し、診断支援を行う技術に強みがあります。また、多くの医療機関や製薬企業と連携し、実績を積み重ねてきた点が特徴です。

AIによる脳動脈瘤検出アルゴリズムの開発など、研究事例や特許取得を積極的に行っています。また、論文や学会発表などで培った先端技術を活かして国家プロジェクトにも参画しています。AI画像診断支援技術「EIRL」や、創薬に特化した画像解析AI「IMACEL」など、専門的な画像認識技術の開発、提供を行っています。

株式会社サイバーコア

引用：株式会社サイバーコア

株式会社サイバーコアは、AIアルゴリズム開発力を主軸として、ハードウェア実装力やシステムインテグレーションを手掛ける企業で、交通量解析や顔認証などの分野で多くの実績があります。CVPR2022の「AI CITY CHALLENGE – Track 4」部門で優勝するなど、国際的に権威のあるコンペティションで複数年度にわたって受賞をした経歴があり、世界的に高い信頼と評価を得ています。

画像認識関連として、自動運転や監視カメラの画像認識技術に多くの実績があります。また、自社開発のAIソリューションも豊富で、さまざまな業界に対するシステム開発実績があります。

株式会社AIハヤブサ

引用：株式会社AIハヤブサ

株式会社AIハヤブサは、機械学習・ディープラーニング・画像処理の技術を組み合わせたAIアルゴリズムの開発に強みのある企業です。医療から産業用はもちろん、AIと一次産業を組み合わせることで、幅広い分野でAI用いた高精度の画像解析ソリューションを提供しています。

特に、独自の画像解析アルゴリズムを活用したAI画像解析・検査システムAI搭載型外観検査ロボットが特徴です。また、AIモデルの構築方法調査や複数AIモデルの精度比較を行うことでクライアントのニーズに応じたカスタマイズが可能です。

株式会社アラヤ

引用：株式会社アラヤ

株式会社アラヤは、ニューロテクノロジーとAI技術を融合させた画像認識ソリューションを提供している企業です。外観検査（Inspect AI）や流体解析（NeumaticAI）、建設DX、空調最適化、リサーチDXを活かした脳研究支援や先端AI研究支援を行っています。画像認識の分野では、特に画像解析AI大規模言語モデル（LLM）技術に強みがあります。

多角的な視点によるコンサルティングにより、本当に使えるAIの提供を行っています。商業施設における人流解析や、製造現場での外観検査に特化したAIソリューション「InspectAI」の開発など、実績は多岐にわたります。

株式会社モルフォ

引用：株式会社モルフォ

株式会社モルフォは、カメラに搭載されるAI技術を中心に、画像処理と画像認識分野で世界規模での実績がある企業です。ディープラーニング推論エンジン「SoftNeuro」、動画向け手ブレ補正技術「MovieSolid」、静止画向け手ブレ補正技術「PhotoSolid」、自動画像領域分割＆レタッチ技術「Morpho Semantic Filtering」と核となるテクノロジーを展開しています。

スマートデバイス、車載・モビリティ、ファクトリーオートメーション、スマートシティが戦略事業領域です。独自の画像認識ライブラリ「Morpho Deep Detector」を提供しており、自動運転や監視カメラなど幅広いシーンで活用されています。

アイエスシー株式会社

引用：アイエスシー株式会社

アイエスシー株式会社は、画像処理や映像処理技術に多くの開発実績がある企業です。製品検査や外観検査、GPUを用いた高速画像処理、VR・ARを用いて業務システム開発を中心としたソリューションを提供しています。ハードウェアとソフトウェアの両面からソリューションが提供できるため、製造業や物流業界などで用いる自動検査や欠陥検知システムの導入支援で高い信頼を得ています。

また、リアルタイムでのデータ処理や解析が可能なシステムの開発に注力しており、クライアントごとのカスタマイズにも対応しています。

アポロ精工株式会社

引用：アポロ精工株式会社

アポロ精工株式会社は、自動はんだ付け装置やFA機器、画像処理システムを提供する企業です。1970年設立以来、はんだ付けや検査装置分野でグローバルに事業を展開しています。

画像処理技術では、前身である株式会社ケーアイテクノロジー時代から長年培った画像処理の受託開発実績に強みがあります。画像処理のかけ込み寺として、高速・高精度な全数検査システムを提供しており、ラインセンサカメラやエリアセンサカメラを使用して製品の品質検査の自動化などを扱っています。特に、樹脂成形品やフィルムなどの製品検査に強みを持ち、製造業の品質管理向上に貢献しています。

株式会社Rist

引用：株式会社Rist

株式会社Ristは、画像AI事業とデータ分析事業に強みのある企業です。画像処理ではAI研究委託サービス、外観検査AI開発、高度データ分析AI開発など、AIを活用した技術に特化したサービスを提供しており、特に製造業における外観検査や異常検知の分野で豊富な実績があります。

AIのコンサルティングサービスでは、ディープラーニングを応用した最先端の画像認識技術を提供し、多くの企業の生産効率向上に貢献しています。単なるPoCだけではなく、課題の明確化から開発、導入、導入後のサポートというワンストップの体制が整っており、長期的なパートナーシップを築くことが可能です。

日本システム開発株式会社

引用：日本システム開発株式会社

日本システム開発株式会社は、業務システムからAIを活用した画像認識技術の開発まで幅広く手がける企業です。エンタープライズ系として業務システム開発や分析や自動化、制御などのデータ連携ソリューション、ECサイト構築、モバイルアプリケーションの開発を多く扱っていて、組み込み系ではAI、IoT、車載、ROS関連の実績が豊富です。

特に、製造現場での品質管理や自動検査システムに強みを持ち、多くの実績を持っています。また、リアルタイムでの画像処理やAIモデルの運用までトータルでサポートしているため、安心してプロジェクトを任せることができます。

Cotofure株式会社

引用：Cotofure株式会社

Cotofure株式会社は、ディープラーニング技術を用いた画像認識ソリューションを提供しています。医療分野での画像診断支援システムや、製造業における自動検査システムなど、さまざまな業界での導入実績を持っている点です。

自社開発のプロダクトとして、顔認証システム、動画解析処理AI「MetaVu」、AI顔ぼかし加工サービス「HiFacE」、属性・感情分析「EMOTICS」、背景合成「Anywhere Studio～エニスタ～」、エッジ解析コンパクトAI「ennbed」、請求書自動読取AI​など、豊富な開発実績があります。またカスタマイズ可能なAIソリューションの提供に力を入れており、クライアントのニーズに応じた柔軟な対応が可能です。

画像認識の開発が得意なシステム開発会社の選び方

開発会社を選定する際には、自社のニーズに合った企業を選ぶことが重要です。ここでは以下3つの観点について紹介します。

• 実績が豊富であるか
• 提案力やコミュニケーション力があるか
• 得意な領域が目的と合っているか

実績が豊富であるか

実績豊富な開発会社は、試行錯誤を最小限として経験を活かしたソリューションの提供が可能です。過去のプロジェクトで得たノウハウは、企業が直面する課題を最短経路で解決に導くのに役立ちます。

システム開発会社を選ぶ際は、自社開発や企業へのシステム開発導入実績が豊富な企業や、自社に近い業態や課題に対する実績のある企業を選ぶのがおすすめです。業界特有のニーズを把握していることが期待できます。公開されている事例や顧客の評価を参考に、会社の信頼性や実力を見極めましょう。

提案力やコミュニケーション力があるか

開発プロジェクトの成功には、提案力と円滑なコミュニケーションが欠かせません。開発会社は、顧客のニーズを理解して最適なソリューションを提案することが重要です。

技術的な提案力に加えて、顧客との密な情報交換を行い、プロジェクトの進行状況や問題点をしっかりと共有できる企業を選ぶことが重要です。要件定義やプロジェクトの開始前は、特に積極的な意見交換を行い、適切なソリューションを提案してもらうことが望ましいです。

得意な領域が目的と合っているか

AIの画像認識といっても、情報の取得・生成・合成・最適化など多岐にわたるため、企業によって得意とする領域が異なります。そのため、自社が求める技術と開発会社の専門性が一致しているかを確認しましょう。

例えば、製造業で外観検査の自動化を行いたい場合には、画像認識システム導入に強みを持つ企業がおすすめです。一方、医療分野に特化した企業は、診断支援などのAI技術を活用したシステム開発に向いています。

画像認識の開発の外注で失敗しないためのポイント

画像認識のシステムを開発会社に依頼する場合、まず自社のなかで構築内容を明確にして、そのうえで、開発後も想定している期間で利用し続けられるのかに着目することが大切です。

• プロジェクトの目的を明確にする
• 予算内に合う提案をしているか
• サポートが充実しているか

プロジェクトの目的を明確にする

プロジェクトの目的を明確にすることは、開発の成功に不可欠です。漠然と開発会社のおすすめの提案を待つだけではなく、開発すべき目的や課題、適用を想定している業務などを明確にすることが大切です。それにより、必要な技術が明確化できます。また、目標を明確にすることで、進捗管理や成果の評価がしやすくなります。

予算内に合う提案をしているか

予算はプロジェクトの制約となることが多いため、事前に予算内で適切な提案を行っているかの確認が重要です。AIを業務に取り入れる場合、開発を行ったあとは運用を行い、適宜保守を行う必要があります。そのため、開発、運用、保守と長期的なコストを視野に入れた計画を立てておきましょう。これにより、後から予想外の追加費用が発生するリスクを減らせます。

サポートが充実しているか

AIシステム、特にディープラーニングや機械学習を活用する画像認識技術は、学習データの更新やモデルの再トレーニングが必要です。導入後もAIが継続して最適な性能を維持できるように、定期的なアップデートやメンテナンスが不可欠です。開発が完了した後も、システムの運用や改善に対応できる企業を選ぶことで、長期的な運用をスムーズに進めることができます。

まとめ

画像認識の技術は、さまざまな業界で革新をもたらしています。実際に外部の開発会社に依頼を行う場合には、企業の実績や提案力、コミュニケーション力、得意な領域に着目して選ぶのがおすすめです。また、すべてを開発会社に一任するのではなく、自社で導入目的を整理したり予算や運用、保守までを含むサポート体制を考慮したりすることが重要です。

もし自社に十分な知見がない場合には、画像認識の専門家の活用もおすすめです。エッジワークでは、在籍する多様なプロ人材がプロジェクトの業務委託をサポートします。ニーズに合わせた支援体制でサポートを行いますので、ぜひお気軽にご相談ください。

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エッジワーク編集部

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