パナソニックの画像・動画認識AIの研究（DIVE・SegLLM） Panasonic vision AI research (DIVE, SegLLM)
パナソニックグループが研究段階で発表した2つの認識AI。動画認識AI「DIVE」はパナソニック コネクトが開発し、CVPR 2025 (コンピュータービジョンの国際会議) の競技会で1位になった。画像の中の対象を切り出す技術 (セグメンテーション) を対話で使う「SegLLM」は、カリフォルニア大学バークレー校の研究者らと共同で開発した。SegLLMはAI・機械学習の国際会議ICLR 2025で発表した。どちらも製品としての販売は公表されていない。
詳細解説
- DIVEの成果
- CVPR 2025の動画の複雑な推論を競う競技で、正答率81%を記録し1位になった (2025年6月27日の会社発表) news.panasonic.com
- DIVEの開発者
- パナソニック コネクトの研究者3人が技術報告を論文の公開サイトarXivに出した arxiv.org
- DIVEの狙い
- 現場の動画を高度に解析し、課題を抜き出して改善を提案する現場支援に使う (有価証券報告書) disclosure2dl.edinet-fsa.go…
- SegLLMの成果
- AI・機械学習の国際会議ICLR 2025で発表した。著者にパナソニックの研究者2人が入る arxiv.org
- SegLLMの狙い
- 自動のアノテーション (学習用データへのタグ付け) や、画像・動画の認識AIを使う現場支援へ展開する (有価証券報告書) disclosure2dl.edinet-fsa.go…
🏭 製造工場
この製品を作る工場と、それぞれの役割。会社の発表・有価証券報告書・官公庁の資料で確かめた拠点だけを載せた。
| 工場 | 所在地 | 役割 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|---|
| 製造工場はない (研究) | 公表されていない (研究者の所属はパナソニック コネクトとパナソニックホールディングスの技術部門) | 研究開発 | disclosure2dl.edinet-fsa.go… |
⚙️ 技術・仕組み
どう動くか。方式・構造・制御・材料を、会社の技術資料と特許・論文で確かめた範囲で書いた。
- DIVEの仕組み
- 質問の意図を推定し、小さな問いに分け、外部のツールを使って答え、見直して続けるかを判断する手順を繰り返して最終的な答えを出す arxiv.org
- DIVEの実装
- オープンソースのLangGraphで組み、全ての手順にオープンAIのGPT-4.1を使った。質問に答える手順で呼び出すツールにはグーグルのGemini 2.5 Proを使った arxiv.org
- SegLLMの仕組み
- 言葉の指示と参照画像を組み合わせて対象を示す。それまでの対話で切り出した結果を次の指示の手がかりに使い、指示文を複雑にせずに済む disclosure2dl.edinet-fsa.go…
- SegLLMの効果
- 学習していない物体や似た物体が多い場面でも高い精度で認識できると説明した (有価証券報告書) disclosure2dl.edinet-fsa.go…
主要諸元
| 項目 | 値 | 出所 |
|---|---|---|
| DIVEの正答率 | 81% (CVPR 2025の競技、会社発表) | news.panasonic.com |
| SegLLMの論文 | 論文「SegLLM: Multi-round Reasoning Segmentation」(複数回の対話による推論型のセグメンテーション、2024年10月24日に公開) | arxiv.org |
🔩 各部品と部品メーカー
部品は諸元表と発表で存在を確かめたものを並べ、メーカーは会社か部品メーカーの発表、有価証券報告書、分解調査の報道で供給元を確かめられたときだけ社名を書いた。確かめられない部品は「公表されていない」。載っていない会社は「関与していない」ではなく「公表資料で確かめられていない」。確度 A は会社の一次資料、B は報道。
| 部品 | 品名・型式 | メーカー | 銘柄 | 国・製造拠点 | 根拠 |
|---|---|---|---|---|---|
| 基になる大規模言語モデル (DIVE) | GPT-4.1 未上場 |
オープンAI | — | 米国 公表されていない |
技術報告に使ったモデルとして書かれている A |
| ツールとして呼び出すモデル (DIVE) | Gemini 2.5 Pro 親会社のアルファベットはナスダック上場 |
グーグル | — | 米国 公表されていない |
技術報告に、質問に答える手順のツールとして書かれている A |
| 処理の流れを組むソフト (フレームワーク) (DIVE) | LangGraph オープンソース |
ラングチェーン | — | 米国 公表されていない |
技術報告に実装のツールとして書かれている A |
🔗 部品製造サプライチェーン
材料から部品・組み立て・販売までを、上流から下流の順に並べた。
- 1共同研究SegLLMはカリフォルニア大学バークレー校の研究者らと共同で開発した企業: カリフォルニア大学バークレー校
- 2公開DIVEのプログラムはパナソニック コネクトのGitHubで公開されている企業: パナソニック コネクト
🏗️ 製造ライン
工場の中でこの製品がどう作られるか。工程の順に、ラインの構成・設備・自動化・検査・生産能力を、会社の発表と工場見学の記録で確かめた範囲で書いた。
- 1研究開発研究段階の技術で、製品の生産ラインはない設備・企業: パナソニック コネクト・パナソニック ホールディングス
💴 販売価格
| 型番・グレード | 税込価格 (円) | 時点 | 出所 |
|---|---|---|---|
| DIVE・SegLLM | 製品として販売しておらず、価格は公表されていない | 2026-11-07 | disclosure2dl.edinet-fsa.go… |
🛒 購入方法
| 経路 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 研究の公開 | 論文と技術報告で手法を公開している。販売の窓口は公表されていない | arxiv.org |
🛠️ アフターサービス・保守サービス
| 項目 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 保守 | 製品として販売しておらず、保守の提供は公表されていない | disclosure2dl.edinet-fsa.go… |
🌏 海外輸出
| 仕向け地 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 公表されていない | 研究段階の技術で、海外への提供は公表されていない | disclosure2dl.edinet-fsa.go… |
📈 販売の実績
| 期間 | 指標 | 値 | 単位 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026年11月7日時点 | 売上高 | 公表されていない | 研究段階 | disclosure2dl.edinet-fsa.go… |
💰 金額
| 項目 | 値 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|
| グループの研究開発費 (2026年3月期) | 4,264億円 (DIVE・SegLLMの個別の額は公表されていない) | disclosure2dl.edinet-fsa.go… |
解析 — 部品・製造・販売の特徴
2つの研究は、国際会議と競技会で外部の評価を得た段階にある。DIVEは、オープンAIとグーグルの大規模言語モデルを外部のツールとともに繰り返し使う設計だ。基になるモデルを自社で作ったのではなく、問いの分け方と手順の組み方で精度を上げた。SegLLMは、それまでの対話の結果を次の指示の手がかりに使う手法で、大学との共同研究から生まれた。パナソニックは有価証券報告書で、どちらも現場の動画や画像から課題を見つける支援に生かすとしている。物流や製造の現場向けに事業を持つパナソニック コネクトの研究だ。製品の名前と提供の時期はまだ示しておらず、売上高への寄与も公表されていない。DIVEのプログラムはパナソニック コネクトがGitHubで公開しており、外部の研究者も手法を確かめられる。
公表されていないこと
- DIVEとSegLLMを組み込んだ製品・サービスの名前と提供時期は公表されていない
出所
- 有価証券報告書 (2026年3月期) 研究開発活動 (2026-06-19)
- 動画認識AI DIVE の開発 (会社発表) (2025-06-27)
- DIVE: Deep-search Iterative Video Exploration (技術報告) (2025-06-27)
- SegLLM: Multi-round Reasoning Segmentation (論文) (2024-10-24)
出所との照合日: 2026年11月7日。数字は出所の書類のまま。株価・時価総額は扱わない。
パナソニックホールディングス のほかの製品
🧰 ツール・特集の入口
一次データで動く 14 本 — 銘柄の絞り込み・供給網・比較・一次データの台帳・解説・規制レンズ (すべて無料)