QORE CLOUD

概要

「QORE CLOUD」は、当社が独自開発する リザバーコンピューティングとは？ 技術を応用した Qoreシリーズ 向けのノーコードツールです。
「分類」「予測」「クラスタリング」など多彩なタスクを、 少量のデータから高精度で実装できます。

ターゲットデバイス（EdgeQoreLite、EdgeQoreなど）向けのAIモデルを設定し、 必要パラメータのチューニングや可視化をドラッグ＆ドロップやプルダウン操作で行えるため、 コードが書けない方でもスピーディにAIを試すことが可能です。

ターゲットデバイス選択 &
分類・回帰・クラスタリングなど
タスクの設定画面

散布図を見ながら
リザバー内部構成を調整

ベンチマーク結果の
レポート表示

特長

• ノーコード操作

  Webブラウザ上でドラッグ＆ドロップやプルダウン選択だけでモデル設計。 コード不要で導入ハードルを大幅に下げます。

• 少量データ対応

  リザバーコンピューティングの特性により、大量の学習データは不要。 数分～数十分程度のデータでも実用的なAIを構築可能です。

• リアルタイム可視化

  ヒートマップや散布図など、複数の可視化ツールを標準搭載。 モデル調整の効果を即座に確認しながら最適化を進められます。

• エッジ実装を自動生成

  QCFファイルとしてパラメータをエクスポートし、 EdgeQoreLiteやEdgeQoreにすぐ導入可能。 エッジAIを加速し、開発期間を短縮します。

利用シーン

• 工場やプラントの異常検知

  振動や音声のセンサーデータを取り込み、 QORE CLOUD上でかんたんに故障兆候検知用AIをチューニング可能。 大規模設備や老朽化ラインで活躍します。

• 車載機器のリアルタイム解析

  少量のデータから走行状況の推定・異常判定を行い、 通信量を抑えつつ安全運転支援に応用。 カメラレスでプライバシーにも配慮。

• 音声応答・音質分析

  音声データをクラウドにアップロードし、ノイズ環境下でも 効率よく認識モデルを構築。家電やウェアラブルの音声UIにも。

• ヘルスケア・行動分析

  心拍や運動量などの小規模データをリアルタイムで取り込み、 個々の行動パターンを推定。健康管理やスポーツ科学に活用可能。

利用フロー

QORE CLOUDの使い方は極めてシンプル。 4つのステップでAIモデルを作成し、エッジへ導入できます。

Create

データをアップロードし、
解析タスクを指定

Analyze

可視化ツールで精度や
分類結果をチェック

Set

QCFファイルとして
パラメータを保存

Operate

EdgeQoreLiteやEdgeQoreで
AIを稼働