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ネットモール土佐について

１．事業者概要
名称 ネットモール土佐
代表 西村信和
住所 〒781-1101
高知県土佐市高岡町甲９３５
TEL&FAX 088-852-1068
沿革 平成１２年７月　設立
ネット通販サイトの運営とWebシステムの受託開発
平成１３年７月　Wｅｂサーバーの設置＆管理サービスの開始
平成１４年６月　自前レンタルサーバー　サービス開始
令和元年　ROS ロボット開発
令和６年１月　自前レンタルサーバー　サービス終了
サイト 通販サイト : http://www.netosa.com/
メールアドレス office@netosa.com
２．スタッフから　一言
ただ今、ROS2 を用いた自立走行ロボット 特に、屋外での自立走行による草刈りロボットの開発をしています。
屋内での自立走行ロボット開発も可能です。
格安料金で、SOC を使ったアプリケーション開発もスポットでの開発依頼をお受けいたします。
３．業務内容
  1. PyTorch Transformer を使った、機械学習。
  2. Spring Boot での Shopping Cart 開発。Spring Boot での Webプログラムの受託開発。
  3. ROS2 自律走行ロボット開発。
  4. Ubutu PC、 Raspberry pi や OrangePi5 などの SBC 、 Arudino、Esp32などの SoC を用いたアプリケーション、IoT等制御システム の受託開発。
  5. Webアプリケーションの受託開発。
  6. アフェリエイト広告での、PR業務。
４．活動内容
  1. ROS2 を用いた、自立走行ロボット開発。自立走行による草刈りロボット開発。
  2. IoT を用いた、スマートアグリや制御系システム・プログラムの受託開発
    最近、通販、Webシステム開発以外に、再度、力を入れ始めた分野です。元々、制御系(特に通信分野)システムでは多くの経験があります。
    任せられれば、今までの多岐に渡るソフト開発（特に制御系、通信系システム開発。言語は、アセンブラからC,C++など数え切れません）の多くの経験をいかしながら、粘り強く完成させる自信は十分あります。
    受託開発のお仕事があれば、気楽にご連絡ください。
    開発ターゲットは、Raspberry pi,Arudino(ATmega328P単体でもOK),Esp32 などです。
    ATmega328Pに Arduino Bootloader を書き込んで、ATmega328P単体での開発も可能です。
  3. 機械学種によるアプリケーション開発。
    Python 、Tensoflow 、 Keras によるModel の転移学習。
    既存 Model を流用した、アプリケーション開発。
    学習データの作成。
  4. Web プログラムの受託開発。
    Perl、 PHP、Java による受託開発をしています。
    最近、Spring Boot、Laravel 等 フレームワーク  での開発も始めました。
    さらに、node.js + Express + Typescript + ejs  (主にサーバーサイド) の開発も始めました。
    注) HTML デザインは、できないので、別途デザイン部分は提供をお願いします。
  5. Web 帳票印刷の受託開発。
    Java Applets による、ゆうパック宛名、クロネコ宛名ラベル印刷、請求書印刷アプリケーションを多く作成しました。
    いまは、 Java Applets は、非サポートですが、これを、ベースにした、 Web PC 連携 帳票印刷システム開発が、できます。
    ブラウザーで、印刷操作するだけで、ブラウザー -> サーバー -> ローカルPC のプリンター印刷 の処理ができます。
    既存 Web システムへの組み込み もお受け致します。
５．運営スタッフ＆代表者
代表者
西村信和
ネットモール土佐 代表者
プロフィール ６９歳、プログラム開発歴　４５年
東京、横浜、大阪などのソフトハウスで制御系の（主に　Ｃ、Ｃ＋＋、ＡＳＭ、ＶＢ、ＤＢ）ソフト開発を行いました。
最近は、VSCode+Platform I/O IDE、Arduino-IDE、Llinux C、C++ Python node.js typescript などを勉強して、自分の仕事に役立ててます。
現在は、地元で、独立してプログラム開発にがんばっています。
開発環境
  1. 開発マシン：Windows11、Ubuntu 24.04
  2. 開発ツール：VSCode 、Platform I/O IDE、Arduino IDE、Android sdk
  3. 開発言語：Linux C C++、Python、Java、Perl5、PHP8、node.js + Express + Typescript
  4. デザインツール：Microsoft Expression Web4.0、Gimp
  5. その他：Apache2（Windows＆Linux版）、MySQL(Windows,Linux版)、SQLite3、Lighttp
過去に経験した開発ツール MS-C,UNIX-C,ASM,COBOL,PL-I,OS9-C,Ｃ++Ｂｕｉｌｄｅｒ、ＶＢ
VSCode、Eclipse その他
６．作ったプログラム(一部を掲載)
  1. Pytorch Transformer を使った、障害物経路計画 (opp_with_transformer_torch) 2026.5.4
    以前、Keras Transformer で作った model を、torch transformer に変えて、学習させました。
    Keras に比べて、断然学習が容易で速い。
    Ros2 の Cost Map を入力として、ロボットの走行コースを、出来るだけ直線的に作成します。
  2. 動画を使って、モータの故障を予測する Transformer
    今学習させているのは、バイクのアイドリングの動画を読み込ませて、
    Audio 部分から、Trnasformer で、教師無し学習させて、音に異常があったら、予測するモデル。
    Orange pi 5 の USB Audio マイク のキャプションで、音の不良を判定して、MQTT 経由で、リモート PC で、グラフで確認します。
    システム応用例:
     鶏舎の夜間監視
     事務所の夜間の監視
  3. 動画を使って、犬の気持ちを予測する、機械学習モデル Light 版!!
    犬の動画の、Video 部分を使って、犬の気持ちを予測します。
    Cnn Transformer ハイブリッドモデル。
  4. 動画を使って、犬の気持ちを予測する、機械学習モデル!! 2026.4.12
    犬の動画を、画像と音（スペクトログラム）で分類するマルチモーダルTransformer に入力して、犬の気持ちを予測します。
    onnx Orange pi 5 Joshua Piek ubuntu 24.04 model 単体 速度 3.5[秒]
    アプリケーション開発済。 USB Camera からのリアルタイムキャプションで、判定します。
    4[秒] キャプションした、動画を連続的に判定します。
  5. Baidu RT-DETRv2 雑草 4 class による、転移学習
    Orange pi 5 NPU Joshua Piek ubuntu 24.04 rknn predict OK。
    USB Camera -> predict -> open cv 表示 で、fps:11 - 13[Hz]
  6. Hugging Face RT-DETRv2 雑草 4 class による、転移学習
    onnx での predict OK。
  7. Orange pi 5 with NPU Joshua Piek ubuntu 24.04 で、Hugginface Detr(Object Detection Transformer)。
    ROS2 草刈りロボット用に、雑草(4 class) 検出の転移学習させたモデルを使用。
    USB Camera -> predict -> open cv 表示 で、fps:11- 13[Hz]
    YOLO の様に、距離を意識せずに、対象が、どんな距離でも一様に、検出できる性能です。
  8. Orange pi 5 Armbian(22.05) with NPU で、Yolo8 Object Detection。
  9. node.js + express + typescript で、Ollama を使った、Ai チャット。
  10. node.js + express + typescript で、Mqtt IOT センサーデータ収集、表示 と デバイスのスイッチ ON / OFF
  11. Transformers Object detection - detr の転移学習で、雑草の Object Detection
７．地元の風景です！！
地元の風景です
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