事例/Omno AI
ラボのデモではなく、プロダクトとしてのコンピュータビジョン
小売、スポーツ、交通向けの共有ビジョンサービス — 一つのパイプライン、違う仕事、顧客がログインできるコンソール。
- クライアント
- Omno AI
- 所在地
- アメリカ合衆国
- 年
- 2025
AI · SaaS
info@lyrocode.com
形
Vision SaaS
業種
3
年
2025
仕事からの写真
プロダクトに合う写真 — 建物、フロア、服、道路 — ノートPCを指差す人のストックではありません。
仕事
モデルはノートで動いていました。顧客が必要だったのはプロダクトです。アップロードまたはストリーム、ジョブ、結果、請求。小売、スポーツ、交通は検出器を共有しますが、顧客が見たいレポートは違います。
各業種がフォークになるリスクがありました。すべてのダッシュボードを妥協にせず、一つのパイプラインを保つ必要がありました。
作ったもの
共通の推論とジョブ層、その上に薄い業種アプリ — 店舗のカウント、会場のイベント、回廊の車両。SaaS コンソールで顧客がサイト、カメラ、書き出しを作ります。
評価をプロダクトの一部として扱いました。QA に落ちたクリップは黙って数字になりません。モデルと API は同じ人間なので、コンソールはネットワークができることについて嘘をつきません。
着地点
Omno が売るのは研究の投下ではなくコンソールです。新しいカメラジョブはパイプラインを再利用します。業種別レポートは具体的なまま、生きたまま保つ三つのコードベースにはなりません。
- 共有の推論とジョブパイプライン
- 小売、スポーツ、交通の業種別レポート
- サイトとカメラ向けの顧客コンソール
- 数字が出る前のクリップ QA
スタック
出荷に使ったもの — このプロダクトのために選んだのであって、スライドのためではありません。
Python
PyTorch
TensorFlow
FastAPI
React
AWS
Docker
PostgreSQL
“モデルはありました。プロダクトはありませんでした。顧客がログインし、カメラを動かし、エンジニアに電話せずにレポートを落とせるまで、一緒に座ってくれました。”
