日本システムウエア（NSW）は2016年9月20日、Deep Learning（深層学習）による画像解析サービスの提供を開始した。併せて、安藤ハザマのトンネル建設現場で地質状況の評価に採用され、試験運用を開始したと発表した。
今回発表したDeep Learning（深層学習）による画像解析サービスは、Googleによって開発されたOSS（Open Source Software）の機械学習エンジンである「TensorFlow」を利用して、CNN法（Convolutional Neural Network）により画像上のコンテンツを認識し、複数の画像の中から類似性のある画像の自動判別を行うものだ。CNN法は、Deep Learningの手法の一種で、軽微な領域を圧縮して畳みこむことで画像認識の精度を向上する。
安藤ハザマとNSWによる実証実験では、同サービスをトンネル掘削時の岩盤の強度判定に活用したという。岩盤の画像と強度データを数万件学習させることで、8割以上の精度で画像から岩盤強度を特定可能にし、トンネル断面の地質の自動評価に特化した「トンネル切羽AI自動評価システム」（特許出願第146956号）を共同開発したとしている。
NSWは、同技術を応用し、今後は岩盤の強度判定に加え、製造業における品質管理や、機器設備の劣化判定、医療機器における画像解析などの幅広い分野へサービスを提供していく計画だという。
Deep Learningによる画像解析サービスは、企業のニーズに合わせて提供し、価格は個別見積になる。NSWは、3年で100件の導入を目標にする。
現在は画像解析に当たり、画像鮮明化やフィルタリングなど事前の処理をソフトウェアで行っているが、今後はFPGA（製造後に構成を設定できる集積回路）を用いて高速化・省電力化に取り組むとしている。
