音声による車載インフォテインメントの強化

音声収集に関して、品質に特化した当社では、全ユーザーの声が聞こえるように適切な分散に注力しアルゴリズムのバイアスを無効化しています。

15%

最新のインフォテインメントシステムのために、顧客は、進んで最大15%まで余分に自動車に費やす。

70%

ミレニアル世代の

ミレニアル世代のほぼ¾が、新車を購入する際、強化されたインフォテインメント機能を“必須”と考える。

自発的音声収集

実際の人間の会話を理解できるように、車載バーチャル支援をトレーニングする。

音声書き起こし

高精度の書き起こし機能を備える音声認識モデルの基礎を構築する。

リスニング試験

バーチャル支援の発語の自然らしさについて、価値ある洞察を収集する。

予知保全の開発

当社は、広範囲の入力タイプを処理するようにモデルを学習させ、重要な資産をモニタリングして、重大な故障が発生する前に小さな問題を特定できるようにします。

20%

減ダウンタイム

予知保全プログラムを備えた自動車メーカーは、年間で機器のダウンタイムが160時間少ない。

6300

億ドルの節約

市場アナリストは、予知保全により、次の10年で、メーカーが年間2400~6300億ドル節約できると予測している。

音声収集 & 検証

機械的異音を聞けるように、AIモデルを学習させる。

マルチモーダルデータ収集

AIモデルが広範囲のデータタイプを処理し、資産の全体的な健全性を理解できるようにする。

画像収集 & 検証

小さな故障のわずかな兆候を監視するように、AIモデルを学習させる。

自動走行車の開発

当社のコンピュータービジョンおよびマルチモーダルワークフローで、自動ドライバー支援の基礎を構築できます。

$1

兆ドル

専門家は、サプライチェーン物流における自動走行車について、1兆ドルの市場価値を見積もっている。

40%

のコスト削減

自動走行車は、1kmあたり最大40%の貨物輸送コスト削減になる。

対象追跡

AIモデルを学習させて、移動対象を認識・追跡できるようにする。

画像タグ付け

AIモデルが、画像内の所定対象を識別できるようにする。

画像分類

AIモデルを学習させて、大量の画像/動画を吟味できるようにする。

サクセスストーリー

Mastercardのような企業は、データの「正確さ」こそがデータに価値を与えるものであることを理解しています

国全体で常に電灯の明かりを維持するには、継続的に電柱の損傷を検査する必要があります

ある世界的な電子機器メーカーは、より包括的な顔認識技術の構築のために、次のような目的を持っていました

音声支援技術の激しい競争においては、最も幅広くユーザーベースをサポートできるシステムが最終的に勝利します

スマート企業は、デジタル領域を漂う非構造化テキストの山を、戦略上重要な資産であると認識し、リアルタイムで

スマート企業は、デジタル領域を漂う非構造化テキストの山を、戦略上重要な資産であると認識し