
Rekor AI は Rekor Systems が提供する道路スマート技術ソリューションで、AIを活用して交通データを分析し、交通管理・公共安全・都市運営などの分野に洞察と実用的なサポートを提供します。
主な機能は、多源交通データの統合と分析、高精度の自動車ナンバープレート認識、リアルタイムの交通イベント検知と警報、AIによる洞察生成、そして統合デプロイ可能なソフトウェアプラットフォームの提供です。
主に政府の交通管理部門、捜査機関、都市計画部門、そして交通データを活用する事業企業を想定しています。
既存のカメラ等のインフラと統合することを前提に、専用のエッジ機器を提供しており、オンプレミスまたはクラウドデプロイを選択できます。
データフィルタリング技術の活用や業界標準のセキュリティに準拠し、洞察の提供とデータプライバシーへの配慮を両立します。
交通管理向けの Rekor Command®、都市ソリューション向けの Rekor Discover®、公共安全向けの Rekor Scout® などのソフトウェアプラットフォームを含みます。
自動車ナンバープレート認識と車両特徴認識を提供し、遠距離での認識が可能、エッジ機器での高速処理にも対応します。
通常は提供される API/SDK やハードウェア一体型ソリューションを通じて統合します。実際の活用シーンに応じて方法を決定します。
Retool AI は、企業が内部ソフトウェアや業務アプリを効率的に構築できる、人工知能を統合したローコード開発プラットフォームです。開発効率を大幅に向上させ、技術的な敷居を低くします。

Flock Safety は、AI を活用したスマートな防犯ソリューションを提供します。ナンバープレート認識と映像監視システムを通じて、コミュニティ、企業、警察機関が犯罪の未然防止と迅速な対応を実現できるよう支援します。

OpenALPR AI は、Rekor社が提供する自動車ナンバープレート認識(ALPR)ソフトウェアソリューションです。人工知能と機械学習技術を活用し、リアルタイムでナンバープレート番号、車両ブランド、車種、カラーなどの属性を認識し、複数の国のナンバープレート形式に対応します。本ソリューションは、操作可能な車両データを活用して、セキュリティ監視、駐車管理、ビジネス運用などのシーンでプロセスの自動化と意思決定の最適化を実現することを目的としています。
Refine AI は、機械学習を活用したコード最適化と分析のプラットフォームです。開発者がより効率的で保守性の高いソフトウェアを構築できるよう支援するため、コードのインテリジェント分析、最適化提案、自動リファクタリング機能を提供します。企業向けアプリ開発のプロセスを加速し、開発者の生産性とコード品質の向上を実現します。
Encord AI は、多モーダルAI向けのエンドツーエンドデータプラットフォームです。主にコンピュータビジョン、生成系AIなどの分野におけるトレーニングデータの管理、アノテーション、モデル評価に焦点を当てています。このプラットフォームは、AIチームが大量の非構造化データを扱い、データ品質とワークフローを最適化して、モデルの開発とデプロイのサイクルを加速することを目的としています。
ResolveAI は、実運用環境向けの AI 主導プラットフォームです。インテリジェントなアラートのトリアージ、根本原因の特定、そして自動化された修復を通じて、エンジニアリングチームの運用効率とシステム信頼性を顕著に向上させます。
Rerun AI は、物理的AIとロボティクスに特化して設計されたオープンソースのデータプラットフォームです。マルチモーダルデータの記録、可視化、分析機能を提供し、開発者が現実世界でのAIシステムのデバッグとイテレーションを加速するのに役立ちます。
Hawk AI は、金融機関向けの AI を活用したリスク管理とコンプライアンスソリューションを提供するフィンテック企業です。プラットフォームはルールエンジンと説明可能なAIを組み合わせ、銀行・決済サービス提供者などの顧客に対し、反マネーロンダリング監視、詐欺検出、取引審査を実現し、運用効率とコンプライアンス能力の向上を支援します。

Corti AI は、医療および生命科学分野を対象とした AI 開発プラットフォームです。開発者が安全でコンプライアンスを守り、拡張性のある臨床 AI アプリケーションを構築できるよう支援します。本プラットフォームは高精度な医療レベルの AI 機能、マルチエージェント開発フレームワーク、そして包括的な開発者ツールを提供し、アプリケーション開発を迅速化し、インフラ負荷を軽減します。

Openlayer AI は、AI ガバナンスと可観測性を統合したプラットフォームで、企業が機械学習モデルや大規模言語モデルのシステムを安全かつコンプライアンスを守って構築・テスト・デプロイ・監視するのを支援し、デプロイの信頼性と運用効率を向上させます。