What is Landing.ai?
LandingAIは、コンピュータービジョンとインテリジェントなドキュメント処理を貴社のビジネスにとって身近で強力なものにするために設計された、先進的なプラットフォームです。画像やドキュメントに秘められた価値を最大限に引き出します。私たちは、複雑な視覚データを実用的なインサイトに変え、業界全体の効率化とイノベーションを推進するために必要なツールを提供します。
主な機能
LandingAIは、お客様の最も差し迫った視覚データに関する課題に対応するため、専門的なソリューションを提供します。
📄 Agentic Document Extraction: 基本的なOCRの枠を超え、視覚的コンテキストを持つ複雑なドキュメントからデータを真に理解し、抽出します。この機能は、フォームフィールド、テーブル、グラフ、チェックボックスなどの複雑な詳細をインテリジェントに把握し、視覚的なレイアウトに基づいた正確な記述を提供します。これにより、ドキュメントを意味のあるチャンクに解析し、RAGシステムなどの下流アプリケーション向けに高品質なデータを準備できます。一般的なドキュメントを数秒で処理し、1分あたり数百から数千ページを扱うことが可能です。
👁️ LandingLens Computer Vision Platform: AIの専門知識がなくても、ディープラーニングビジョンモデルの作成とデプロイを簡素化します。LandingLensは、数分でモデルを構築できる直感的でノーコードの環境を提供します。そのデータ中心のAIアプローチは、共同ラベルブック、誤ラベル画像自動検出、高度なラベリング技術などのツールを通じて高品質なデータを確保することで、モデル精度を向上させることに注力しています。モデルをクラウドまたはエッジデバイスに柔軟にデプロイし、新しいデータで継続的に改善することができます。
LandingAIが課題を解決する方法
LandingAIは、視覚情報との関わり方を変革することで、お客様が特定の課題に取り組むことを可能にします。
ドキュメント処理の加速: 複雑なフォーム、請求書、アーカイブを手作業で選別する代わりに、Agentic Document Extractionは、扱いの難しいテーブルやグラフを含め、重要なデータを自動的かつ正確に抽出します。これにより、処理時間とエラーを大幅に削減し、数十年分のアーカイブされたドキュメントを、わずか数時間で構造化されたLLM対応データに変換できます。
品質検査の自動化: LandingLensを使用して、生産ラインや製造現場で自動目視検査を導入します。画像内の欠陥、異常、または特定の特性を識別するAIモデルを迅速に構築・デプロイすることで、一貫性を向上させ、手作業を削減し、大規模での高い製品品質を保証します。
Visual AIのシームレスな統合: お客様のデータが存在する場所で直接Visual AIの力を活用します。LandingAI Snowflake Native Appを使用すると、Snowflakeアカウント内で視覚データ(ドキュメントや画像を含む)を処理でき、データ移動に関する懸念を解消し、データプライバシーとガバナンスを維持し、Snowflakeのスケーラビリティとコンピューティングリソースから恩恵を受けることができます。
LandingAIを選ぶ理由
LandingAIは、高度なAI機能と使いやすい設計、実用的な統合を組み合わせることで際立っています。
使いやすさとパワーの両立: LandingLensは、高度なコンピュータービジョンモデルの構築を誰もが利用できるようにし、Agentic Document Extractionは、従来の方法をはるかに超えるインテリジェントな理解を提供します。
データ中心のアキュラシー: データ品質への私たちの注力は、より少ないデータセットでも、より正確なモデル結果をより迅速に達成するのに役立ちます。
シームレスなSnowflake統合: Snowflake環境内で独自に視覚データを処理することで、ワークフローを簡素化し、データガバナンスを強化します。
実績あるパフォーマンス: 30,000人以上のユーザーから信頼されており、当社のプラットフォームは、ユーザーがデプロイ時間を大幅に(平均80%)削減することに貢献し、年間何十億もの画像を高い信頼性(99.99%の稼働時間)で処理しています。
結論
LandingAIは、非構造化データからインサイトを引き出し、複雑な視覚タスクを自動化するために必要な、堅牢でありながらアクセスしやすいVisual AI機能を提供します。ドキュメントを処理する場合でも、ビジョンモデルを構築する場合でも、LandingAIは効率性、精度、イノベーションのためのツールを提供します。





