エッジAIラボ
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🟡 中量モデル

中量モデル(50〜200MB)

追加モデル容量が50〜200MBの区分です。実際の取得時間、キャッシュ方式、2回目以降の起動時間はデモとブラウザによって異なります。

公開中 15
🟡50〜200MB初回取得の回線・保存容量を確認
初回取得に注意:50〜200MBの追加モデル容量を示す区分です。実際の取得時間、キャッシュ方式、2回目以降の起動時間はデモとブラウザによって異なります。

公開中デモ

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🟡 AI歩行Go1=約12MB / 既定Go2=約38MB(機種切替で読込)
NEW
🤖 フィジカルAI

ロボットAI歩行シミュレーション

四足ロボットが強化学習で獲得した歩行ポリシー(ONNX)をブラウザ内で推論してAI歩行。Unitree Go1が実際に歩き、前進・旋回など速度も操作可。Go2のPD起立、DEEP Robotics Lynx M20(ホイール脚)も切替できるMuJoCo物理デモ

モデル: MuJoCo Playground 学習済みGo1ポリシー(ONNX) + MuJoCo WASM
⚖️ Apache 2.0(ポリシー/エンジン)/ BSD-3-Clause(モデル)
フィジカルAIAI歩行強化学習MuJoCoGo1M20
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🟡 約250MB
NEW
🎙️ 音声・言語AI

申し送り音声→介護記録

口頭の申し送りをブラウザ内Whisperで文字起こし→ブラウザAIで介護記録の様式に整形。音声は端末から出ない介護DX

モデル: Whisper Small + ブラウザ内LLM
⚖️ Apache 2.0
介護音声プライバシー
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🟡 約20MB
NEW
👁️ コンピュータビジョン

書類の個人情報マスキング

書類の写真からAIが電話/メール/番号などの個人情報を自動検出して黒塗り。手動塗りも可。送信なし・端末内処理・無料

モデル: Tesseract.js OCR (jpn+eng)
⚖️ Apache 2.0
ツールプライバシーOCR送信なし
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🟡 Whisper Small 約244Mパラメータ、ONNX int8 約190MB。Prompt API用モデルはブラウザ環境依存
NEW
🏗️ 建設DX

点検調書 音声ドラフト

現場の音声をブラウザ内のWhisperで文字起こしし、道路橋の点検項目を参考にした独自JSONの下書きへ構造化。正式様式への準拠を示すものではありません。オフライン確認は既存文字起こし結果の再構造化のみで、Whisper文字起こしの再実行は対象外です。判定は点検技術者が最終確認します。

モデル: Whisper Small + Chrome Prompt API / JavaScriptルール処理
⚖️ MIT(Whisper)/ブラウザ提供条件(Prompt API)/自作(ルール処理)
点検建設インフラ音声オフライン再構造化Whisper構造化橋梁実験
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🔊
🟡 約80MB
🎙️ 音声・言語AI

AI音声合成

Kokoro AIモデルで高品質な音声を生成。88音声×9言語対応

モデル: Kokoro multilingual
⚖️ Apache 2.0
音声日本語対応
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🗺️
🟡 約100MB
👁️ コンピュータビジョン

奥行き推定

Depth Anything V2で画像から相対深度マップを生成し、端末内で比較・保存

モデル: Depth Anything V2 Small
⚖️ Apache 2.0
画像アップロードPNG保存
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🧭
🟡 深度約100MB+検出モデル
NEW
👁️ コンピュータビジョン

物体検出+相対深度

物体検出と相対深度推定を組み合わせ、各物体の画面内方向と相対深度帯を表示

モデル: Depth Anything V2+選択式物体検出モデル
⚖️ Apache 2.0
カメラリアルタイム深度空間理解
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📏
🟡 約100MB
🏗️ 建設DX

写真の寸法概算

写真内の既知寸法を基準に、同一平面上の長さを比例推定。AI相対深度から奥行き差の暫定目安も表示

モデル: Depth Anything V2 Small
⚖️ Apache 2.0
アップロード建設DX
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🟡 約150MB
👁️ コンピュータビジョン

AI画像セグメンテーション

SAM 3 Trackerで画像のインタラクティブセグメンテーション。クリックで物体を選択

モデル: SAM 3 Tracker
⚖️ Apache 2.0
アップロードインタラクティブ
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🧠
🟡 約120MB
👁️ コンピュータビジョン

画像理解AI

Florence-2でキャプション生成・物体検出・OCRなどマルチタスク画像理解

モデル: Florence-2-base
⚖️ MIT
マルチタスクマルチモーダル
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🔉
🟡 約85MB
NEW
🎙️ 音声・言語AI

環境音AI検出

Audio Spectrogram Transformer (AST) で527種類の環境音をリアルタイム分類。マイクの音をAIが即座に判定

モデル: AST (MIT)
⚖️ BSD-3
マイクリアルタイム
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🟡 約40MB
NEW
🎙️ 音声・言語AI

リアルタイム映像字幕AI

カメラ映像にWhisperベースのAI字幕をリアルタイム重畳。会議・講演・バリアフリー対応に

モデル: Moonshine-tiny + Canvas重畳
⚖️ MIT / 自作
カメラマイクリアルタイム字幕
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🪧
🟡 サンプルは0MB(事前計算済)/自分の写真はOWLv2 約150MB(押したら読込)
NEW
🏗️ 建設DX

屋外広告物 巡回・違反検知AI(台帳照合)

沿道・商店街の写真から看板をブラウザ内AI(ゼロショット物体検出)で抽出し、サンプル許可台帳と照合。無許可の疑い・許可期限切れ・規格不適合の疑い・適合を透明なルールで判定し、巡回記録と2026年4月新様式準拠の安全点検報告書ドラフトまで作成。写真と台帳は端末内で処理。

モデル: OWLv2-base-patch16(ゼロショット検出)+ 自作ルール(台帳照合・判定)
⚖️ Apache 2.0(OWLv2)/ 判定・台帳・様式=自作
屋外広告物看板違反検知台帳照合建設DXゼロショット実験
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🟡 MediaPipe Hand+Pose 合計約8MB+Whisper base(int8/fp16) 初回約127MB(呼称判定を使う場合、押したら読込)
NEW
🏃 身体・動作認識

指差呼称チェッカー(研修・記録補助)

「見る→指す→呼称」のうち指す+呼称を、ブラウザ内のAI(MediaPipe+Whisper)で時系列採点する研修・記録補助ツール。模擬設備10シナリオで指差と発話の順序・内容を判定。映像・音声は端末外に送信されません。

モデル: MediaPipe HandLandmarker/PoseLandmarker + Whisper base (onnx-community, transformers.js)
⚖️ Apache 2.0(MediaPipe)/ MIT(Whisper)
指差呼称研修安全音声認識MediaPipeオフライン実験
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👀
🟡 RF-DETR約25MB+外観特徴モデルを登録時に取得
NEW
👁️ コンピュータビジョン

端末内視覚メモリ

選んだ物を2段階追跡し、外観特徴と個体マーカーを併用。生映像を保存せず、個体ID・最後の相対位置・時刻と履歴管理情報を端末内に記録

モデル: RF-DETR-Nano + 2段階追跡 + MobileNetV2外観特徴 + ZXing
⚖️ Apache 2.0(RF-DETR/TensorFlow.js)/ MIT(zxing-wasm)/ ISC(qrcode.react)
物体追跡Re-IDQR視覚メモリプライバシーRF-DETR実験
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