OVERVIEW
導入事例概要
アイシン精機株式会社との協業により、省エネルギー型自動運転向け機械学習モデルの最適化に取り組みました。低コスト検出器を使用しながらも高精度な物体検出を実現するという、技術的に困難な課題への挑戦です。
実車データを活用したハンズオン形式での共同実験を繰り返すことで、スムーズな仮説検証サイクルを確立。次世代ネットワーク研究の実用化に向けて、段階的に精度と電力効率を改善していきました。
技術的アプローチ
ニューラルネットワーク最適化 — 低演算量での高精度物体検出モデルの設計
深層学習モデル検証 — 実車データを用いたモデルの継続的な評価と改善
物体検出アルゴリズム研究 — 検出精度を維持しながら消費電力を削減する手法の探索
ハンズオン共同実験 — 仮説立案から検証まで両社チームが一体となって推進
CLIENT VOICE
お客様の声
プライムスタイルとのハンズオンでの共同実験により、仮説検証のサイクルを大幅に短縮することができました。単に開発を「外注する」という感覚ではなく、同じチームとして一緒に考え、試し、改善していくスタイルが私たちの研究開発文化にマッチしていました。
低コスト検出器での精度維持という難題に対しても、粘り強く取り組んでいただき、次世代ネットワーク研究の実用化に向けた重要な知見を得ることができました。
アイシン精機株式会社 / 研究開発部門
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