ドコモの映像エッジAIプラットフォーム「EDGEMATRIX」
どうも、かわばっちゃんです。
今回は、株式会社NTTドコモが提供しているサービス「EDGEMATRIX」を紹介します。
NTTドコモとは
携帯電話の大手キャリアです。
知らない人はいないと思いますが。
EDGEMATRIXとは
ネットワークカメラを使った解析サービスを法人向けに提供しているサービスです。
ネットワークカメラとはインターネットにつながっている監視カメラですね。
このネットワークカメラを使って、通過した人の数を数えたり、発電所などの立ち入り禁止区域への人の侵入を検知したり、写り込んだ車両のナンバープレートを認識したりと様々なサービスがあります。
このサービス一つ一つをアプリと呼び、そのアプリがいくつもあるため、AIのプラットフォームなっています。
映像をエッジAIで解析しているので、映像エッジAIプラットフォームとドコモは呼んでいます。
特徴は
エッジAIで解析している
ネットワークカメラで撮影した映像をリアルタイムで、ネットワークカメラのエッジAIで処理し、解析結果だけをクラウドに転送する仕組みを取っているので、クラウドへの通信量の低減やクラウド上での処理の低減ができます。
例えば、エッジAIを使わないとすると、撮影した映像を常にクラウド上へ転送するため、データ量がかなり膨大になります。
そして、クラウド上で、膨大なデータを処理するとなると、クラウド上での負荷が発生します。
一方、解析するところまではカメラ側で行うとなると、クラウドに送るデータは解析結果のみとなるので、大幅にデータ量を削減できるというわけです。
また、データをクラウドへ送る際には、データを盗まれるようなセキュリティ上のリスクが発生します。
エッジAIでの解析を行うと、映像を直接クラウドへ送る必要がなくなるので、セキュリティが高いと言えます。
5Gを利用している
5Gの高速大容量通信、かつ低遅延によりリアルタイムでの映像確認ができます。
エッジAIで映像を処理するため、データ量が小さいことがサービスのメリットなので、5Gはいらないんじゃないの？と言われることが多いみたいです。
これに関しては、今後を想定して、4K8Kのカメラを使う時代になり、何かあった時にライブで映像確認をする際や高速大容量通信がどうしても必要となるとドコモ側で言及されています。
私の見解
AIのプラットフォームを法人向けに出しているのは、新しい取り組みだと感じました。
技術提供はアプリケーション毎に会社が異なり、それらを集めてプラットフォームにしているというのもビジネス的に素晴らしい発想だと感じました。
データ容量が大きくなりがちな映像領域に絞って、エッジAIを導入しているため、エッジAIのメリットを最大限活用できているとも感じます。
5Gに関してはドコモ側の意見は詭弁だと感じました。
正直、今回は従来のネット回線でも全く問題ないと思います。
ただ、今後5Gがどんどん展開されていく中で、従来のネット回線をドコモが提案する理由もないですし、新しいサービスに5Gを組み合わせるのは当然だとも感じます。
なので、私が思うドコモ側の正直な意見としては、以下のような感じです。
「エッジAIだから、5G使う必要はありません。ただ、今後5Gがどんどん展開されていく中で、従来の回線で新サービスを提供するメリットはドコモにありません。また、従来の回線は何年か経てば、過去の回線のように使われなくなっていくので、今から5Gにしときましょう。」
一つのアプリのみの利用で、月額1万7千円程のようです。
ただ、アプリを複数使う場合や、オプションに加入する場合、解析コンピュータをレンタルではなく購入する場合などで値段が変わります。
法人で扱う分には安いのではないかと感じます。
メリットが大きい企業は、費用対効果が良いのではないでしょうか。
エイシングのAI、「統合学習技術」
どうも、かわばっちゃんです。
今回は、株式会社エイシングが特許取得したAIの「統合学習技術」について紹介します。
エイシングとは
2016年設立のAIベンチャー企業です。
特に、エッジAIの分野に置いて、高い技術力を持ちます。
エッジAIとは
エッジとは端という意味で、AIにとっての終端にあたる導入機器側で動くAIをエッジAIと呼びます。
AIはビッグデータを使って、クラウド側で学習するという印象が強いですが、エッジAIはクラウドで学習させるものではありません。
統合学習技術とは
導入機器側で学習した複数のAIモデルを統合することで集合知モデルを生成することができるものです。
簡単にいうと、自分が10人に分身して、分身全員が勉強した後に、分身を解いて1人に戻ると、10人分の知識が一気に頭に入るようなものです。
AIの学習効率を最大化することができます。
従来、長い時間や工数をかけて学習していたプロセスを大幅に短縮でき、効率化に寄与します。
また、エッジAIのため、元データを格納する大きなストレージや、元データを直接扱うセキュリティ上の問題を避けることもできるとのことです。
私の見解
AIの効率化は今後の産業へのAI導入にとって、非常に重要だと思います。
エイシングのAI、「統合学習技術」
どうも、かわばっちゃんです。
今回は、株式会社エイシングが特許取得したAIの「統合学習技術」について紹介します。
エイシングとは
2016年設立のAIベンチャー企業です。
特に、エッジAIの分野に置いて、高い技術力を持ちます。
エッジAIとは
エッジとは端という意味で、AIにとっての終端にあたる導入機器側で動くAIをエッジAIと呼びます。
AIはビッグデータを使って、クラウド側で学習するという印象が強いですが、エッジAIはクラウドで学習させるものではありません。
統合学習技術とは
導入機器側で学習した複数のAIモデルを統合することで集合知モデルを生成することができるものです。
簡単にいうと、自分が10人に分身して、分身全員が勉強した後に、分身を解いて1人に戻ると、10人分の知識が一気に頭に入るようなものです。
AIの学習効率を最大化することができます。
従来、長い時間や工数をかけて学習していたプロセスを大幅に短縮でき、効率化に寄与します。
また、エッジAIのため、元データを格納する大きなストレージや、元データを直接扱うセキュリティ上の問題を避けることもできるとのことです。
私の見解
AIの効率化は今後の産業へのAI導入にとって、非常に重要だと思います。
KDDIがカメラにAI導入
どうも、かわばっちゃんです。
今回はKDDIがカメラにAIを導入した事例を紹介します。
KDDIとは
auの会社ですね。
今はAIやIoTにも力を入れてます。
もちろん、それはドコモやソフトバンクも同様です。
何にAIを導入したのか
カメラです。
例えば、お店で活用する場合は、どれくらいの人がいるかを認識したり、空席を把握したり、滞在時間を把握するなどに使えます。
また、駅では混雑の検出や転落の検出にも使えます。
活用方法は様々ですが、画像解析技術のAIをカメラに導入するというわけです。
これはKDDIが法人向けに提案している、月額制のサービスです。
特徴は
この商品の特徴はカメラの設置から解析、そして、フィードバックまで、一貫してKDDIが行ってくれるという点です。
特別な機器を持っていなくても、顧客側にPCさえあれば、そのデータを見れるという形ですね。
まさにクラウド型です。
私の見解
画像解析技術を提供している企業は今や増えてきている状況ですが、KDDI程の通信大手が提供するとなると、市場は大きく動きだすと感じます。
なぜなら、信頼感が違うからです。
通信といえば、NTT、KDDI、ソフトバンクという３グループは最大手です。
これまでも、様々なサービスを出しています。
例えば、auでんきやauのクレジットカードというサービスも展開してますが、加入者は多いんです。
なぜなら、auの店員さんが勧めるから。
実際、お客さんに損はないんですが、普通クレジットカードを勧められても、そんな簡単には作りませんよね。
ただ、大手通信会社となると、信頼感があるんですよ。
それに、５Gにも積極的なので、KDDIはAIの推進に欠かせない存在だと思います。
まとめ
・KDDIがカメラにAIを導入（法人向けサービス）
・人や空席など、様々な状況を画像認識技術で判断できる
ルネサスエレクトロニクスが省電力AIチップを開発
どうも、かわばっちゃんです。
今回はルネサスエレクトロニクスが省電力のAI用チップを開発した件を紹介します。
半導体メーカーです。
日本の半導体メーカーの中で売上高3位（2019年・7565億円）の大手企業です。
どんなAIチップなのか
画像認識のAIで、省電力で処理ができるMPU（超小型演算処理装置）を開発しました。
省電力ゆえに、半導体の発熱を防ぐことができます。
半導体の発熱を防ぐことができると、冷却装置などが不要となるため、AIを組み込みたい設備や製品の小型化を実現可能にします。
イメージとしては工場で検品などにAIカメラを導入する際、小さいカメラで検品が可能になるという物です。
性能としては、4K画像を1秒あたり30枚処理することができ、明暗差の大きい画像にも対応する機能だったり、画像の歪みを補正する機能もあります。
なんというAIチップなのか
「RZ/Vシリーズ」です。
画像認識AIを内蔵したMPUの製品群です。
第一弾として、「RZ/V2M」という製品がサンプル出荷されたと2020.6.9の記事で発表されていました。
私の見解
AIのチップが省電力化することは今後のAIにとって、非常に重要なことだと思います。
AIの性能が良くても、電力を沢山使ったり、消耗が早いようなものだと、AIに対するコストが高まり、費用対効果が悪くなってしまいます。
AIは人や企業の手助けをする有用なツールとして根付くには費用対効果が高いことが必須です。
これからもAI技術が発展することを願います。
まとめ
・ルネサスエレクトロニクスが省電力な画像認識AIのMPU「RZ/Vシリーズ」開発した。
・省電力のため、発熱がなく、導入機器の小型化が実現可能
日立製作所が工場での設備診断にAI導入
どうも、かわばっちゃんです。
今回は日立製作所が工場での設備診断にAIを導入した事例を紹介します。
何にAIを導入したのか
工場でのセンサーで収集した音響データを解析するシステムにAIを導入しました。
工場での様々な音を収集する中で、製品不良が発生したり、設備の故障があったりした時の異常音を検知するAIです。
音声認識技術としての導入です。
製品を作る設備の稼働音や、加工音などから、対象となる検査音だけを抽出し、音の異常度を算出することで、検知することができます。
なぜAIを導入したのか
安定した製品品質を維持することや、遠隔での設備監視を可能にするためです。
工場での検査や点検の自動化や省人化を実現することができます。
また、検査員では気づかなかったような、新たな特徴音を検知することもできるようになり、さらなる検査の品質工場を実現することができます。
私の見解
音声認識技術のAIを工場に導入した好事例だと思います。
AIでは人には認識できないようなことまで、認識できるという強みがありますね。
それに、自動化・省人化はAIの業務効率化の最たるものなので、多くの工場に導入されるといいなと思います。
まとめ
・工場の検査の自動化・省人化ができる
新型コロナウイルスの判別にAI導入
どうも、かわばっちゃんです。
今回は新型コロナウイルス（COVID-19）を判別するAIを紹介します。
何にAIを導入したのか
アイポア株式会社が発売した「アイポア微粒子AI識別ソリューション」にAIが導入されています。
具体的にはウイルスの識別にAIが利用されています。
アイポアの半導体に唾液を流し入れ、計測器にセットし、電流を流すことで、パルスを計測します。
パルスとは電気信号の波です。
ウイルスが半導体のSi薄膜を通る際に生じる電気信号の変化を読み取り、その変化を散布図として起こすことで、どのウイルスかを識別することができます。
アイポアは微粒子計測の技術を持つ企業であり、今回は新型コロナウイルス（COVID−19）やその亜種を識別することができるとして話題となりました。
どのくらいの精度なのか
新型コロナウイルスのPCR検査との一致率は陽性95%、陰性は92%とのことです。
計測時間は約5分間。
ウイルス濃度が低い試料ても、識別が可能。
私の見解
PCR検査での判定時間を調べたところ、なんと「1~6時間以上」とYahoo!Japanで紹介されておりました。
1~6時間以上ってすごい時間ですよね。
したがって、PCR検査に行っても、すぐに結果が出るわけではなく、後日、結果が知らされるんです。
この判定時間が5分になったら、相当な時間短縮になりますよね。
検査結果が90％以上の一致しているなら、こちらで問題ないかと思います。
90%以上だからと言って大丈夫なのか？？
という声もあるでしょうが、そもそもPCR検査も100%信頼できるものではないと言われていますよね。
つまり、どこまでが大丈夫で、どこからが駄目かの境界線を完璧に引くことはできないんです。
それなら、PCR検査と結果がほとんど一致しているアイポアの技術で十分ではないかと思います。
AIはグループ識別を得意としているため、人間よりも正確な識別ができます。
人の手助けをするAIの導入がもっと広がって欲しいと思います。
新型コロナウイルスに関しては、早く薬が日本で作られることを期待します。
まとめ
・株式会社アイポアが新型コロナウイルスの判別にAIを導入した。
・検査時間が約5分間という短時間なのに、PCR検査との一致率が90%以上であった。
