実績・事例

背景・課題

病院では患者毎の症状やアレルギーなどを元に料理を出し分ける必要がある。しかし⼈⼿での配膳ではミスが⽣じるが、業務フローを変えるほどの⼤きな変更は難しい。

提案

配膳を⾏うプレートにはあるべきメニューの記載があるため、画像から撮影した料理名を機械学習を⽤いて識別し、あるべきメニューとの整合性をチェックするシステムを提供。結果として、⾼精度に誤配膳を防⽌するアラートを出せるという実証実験結果が得られた。次段階としてスマートグラスを⽤いたシステム構築を⾏うこととなった。