基本情報
| 製品・サービス名 | Deep Counter |
|---|---|
| 提供元 | 株式会社Rist |
| 本社所在地 | 日本(京都府京都市) |
| 地域 | 日本 |
| 用途分類 | 品質・プロセス分析 |
| 主な用途 | 物体の自動カウント、数量検品、棚卸し |
| 提供形態 | 画像AIソフトウェア(提供形態の詳細は要確認) |
| 主な対応業種 | — |
| 価格 | 公開なし・要問い合わせ |
| 日本での提供 | 国内で直販・日本語サポートあり |
| 情報確認日 | 2026年10月12日 |
特徴と位置づけ
Deep Counterは、Ristが提供する画像AIによるカウント製品です。同社サイトでは、ルールベースでは難しい物体を高精度にカウントするものとして紹介されています。
製造や物流の現場では、出荷前の数量確認、部品の受け入れ検品、仕掛品や在庫の棚卸しなど、目で数える作業が多く残っています。形が揃い、間隔をあけて並んでいる物であれば従来の画像処理でも数えられますが、重なり合っている、形や色が不揃い、背景と区別しにくいといった対象では、ルールを作り込むのが難しくなります。学習によって対象の見え方の違いを吸収するAIは、こうした対象に向いています。
カウントの誤りは出荷数量の誤りに直結するため、導入時は誤差の許容範囲と、AIの結果を人が確認する条件を決めておく必要があります。閲覧したページの範囲では、製造業での事例、カウントできる対象の条件、価格は確認できていません。
強み
- ルールベースの画像処理では数えにくい、重なりや形の不揃いがある対象を対象にしている
- 目視カウントという単純だが負担の大きい作業の置き換えで、効果を測りやすい
検討時の注意点
- 数量の誤りが出荷ミスに直結するため、誤差の許容範囲と人の確認条件を決めておく必要がある
- 対象物ごとに学習が必要か、撮影条件の制約があるかを確認したい
- 製造業での事例と価格は公開情報で確認できない
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