【本プロジェクトの概要】
課題： 立体物かつ特徴点が少ない玩具の識別。撮影角度や環境が一定せず、従来の画像認識（Image Tracking）では精度不足。
解決策： 機械学習（AI）を用いた独自の学習モデルを構築。複数の立体物を高精度に識別。
技術構成： WebAR（ブラウザベース）、機械学習モデルによる物体認識。
成果： 専用アプリ不要で、対象の玩具に応じた個別ゲームコンテンツの自動展開を実現。
今回は、画像認識（マーカー）では、「特徴点が少ない」「反射がある」「立体の死角がある」といった技術的ハードルがありました。
そこで、開発プロセスにおいて、「まずはおもちゃを確認し、仕様確定からお手伝いする」という初期工程から参加。「複数の教師データの準備」「照明環境による誤差を補正」等、AI学習が短期で進むような工夫をしました。
本件の経験は、その対象が「おもちゃで」に関わらず、類似の画像の識別精度の判定などにも応用可能です。
Q: 特徴点の少ない立体物でもAR認識は可能ですか？
A: はい。従来の画像認識で困難なケースでも、機械学習（AI）による物体識別モデルを構築することで、
高精度な認識が可能です。当社では要件定義から最適なアルゴリズムの選定まで一貫してサポートします。
