　新日鉄住金ソリューションズは2017年5月18日、ディープラーニング（深層学習）を用いた画像認識アプリケーションを開発するためのプラットフォーム「KAMONOHASHI」を発表した。複雑な環境構築、コンピュータリソースの確保、繰り返し発生するデータ収集、大量の学習履歴の管理などの負担を軽減し、開発者が学習モデル開発に集中できる。同年度中の提供開始を予定している。

　KAMONOHASHIでは、GPUを利用した学習環境が手軽に構築でき、好みの環境でライブラリを利用できる。クラウド上で構築されているため、必要に応じて規模を拡大することも可能だ。

　また、データの収集／マーキング／データセットの定義といった一連の準備作業をサポートし、準備の負荷を軽減。簡単なマーキングはWeb上で実行でき、複雑なマーキングも登録できる。データやマーキングの形式を問わず、幅広い画像認識をサポートする。

　開発者による学習モデル作成の試行錯誤を全て管理し、開発される認識モデルがどの環境上で、どのデータに対して、どの学習モデルから作成されたかを自動的に履歴として残す。過去の学習結果との比較や、条件を変更した再学習なども容易に実行できる。過去に作成した学習モデルに、品質管理者が新しい学習データを追加して再学習することも可能で、学習モデルの開発者がいなくても精度の劣化が防げる。