Asahi Sato（硕士课程），东京农业大学工学研究科，是一种网络应用程序，当您拍摄棋盘和您拥有的棋子时，AI（人工智能）会立即识别并转换为相位数据用智能手机将其发送到网络服务器。由 Kei Morizumi（硕士一年级课程）开发。
棋盘的图像识别包括三个阶段：“棋盘框架的识别”、“棋盘上棋子的识别”和“棋盘上棋子的识别”。线段检测器（LSD）用于棋盘的帧识别，称为卷积神经网络（CNN）的深度神经网络用于棋盘上的棋子识别，物体识别用于持棋子识别。方法YOLO（You Only使用一次查看）。
为了学习识别模型，我们使用了将棋俱乐部和研究人员拥有的棋子和棋盘，以及在互联网上发布的图像。由于应用程序用户的拍摄环境不是固定的，我们也准备了不同亮度和大小的图像。据说包括一字块和二字块、背面红黑块、特殊字体等各种类型的块。
该应用程序在将棋咖啡厅等进行测试时，框架识别的识别率为 91%，棋盘识别的识别率为 99.7%，拥有的棋子识别的识别率为 73.4%，召回的识别率为 97.9%。如果不能很好地识别，则显示显示以便拍摄者可以立即注意到，并且系统请求重新拍摄。
此应用程序已经发布。通过将棋盘的图像识别将情况数字化的工具是日本乃至世界首创的服务，据说它将成为回顾游戏并提高游戏能力的强大工具。据说即使使用超级计算机也无法通过累积将棋的多个方面来搜索所有方面的将棋的进一步分析也很有用。
