画像認識

AIの利活用 AIの利活用方法は様々ですが、よくあるお問い合わせは、「AIを使って何かできませんか？」という問い合わせです。 AIは何でもできると思っている方が多いですが、AIの中でも成熟したものと未成熟なものがあります。成熟したものは、 ・AIによる画像認識 ・AIによる予知保全 ・AIによる翻訳 などが代表的ですね。 これらは既に多くの分野に利活用されており、研究段階では次のステージへの進んでおります。 当社では様々なAIの利活用シーンの中から「使えるAI」をチョイスし、皆様にご提案しております。 使えるAIとは 使えるAIとは、今お客様が抱えている課題を解決するAIです。つまり、課題が無いとどのAIをどう使ったら良いか？私たちも分かりません。 課題解決のためのAI AIを利活用したいとおっしゃる方は多いですが、何のためにAIを利活用したいか？そこから議論する必要があります。 一言でAIと言っても様々なAIが存在します。もし地球上で「AI」という言葉を使うとすると、それは「生物」と定義するほど抽象的なものと言えるでしょう。生物には植物や動物、動物には人間や昆虫がいるように多種多様なAIが存在します。 AIは今ある課題を解決するための手段でしかありません。お客様に課題が無いとするとAIを使って何かやりたいという要望は単なる好奇心でしかありません。その課題解決をお手伝いするのが我々の仕事だと考えてます。 車載時の作業工程（例） 車載でAIを利活用した事例をご紹介します。AIでは正解率100％をたたき出すことが極めて困難です。例えば、自動車を検出したい場合、カメラの位置や光源の状況等で1フレーム単位で刻一刻と状況が変化してしまいます。 既存で公開している学習モデルを使用しても意図しない検出結果となってしまいます。どれ位の精度を求めたいか？利活用するシーンによって異なります。 ご依頼から運用までの流れ ・物体認識で危険予知をしたい・歩行者や自転車を認識したい・車線の検出をしたい ・費用対効果があるか？・物体認識の数は？・精度は？・リアルタイム処理時間は妥当か？・そもそもAI使う必要あるか？ →必要に応じたソリューションを提案 ・費用対効果があるか？→学習モデル検証・精度とリアルタイム性の確認・アノテーション作業 ・費用対効果があるか？ ・精度とリアルタイム性の確認 ・他システムとの連携 ・他システムとの連携・導入サポート 実現方法 AIの実現方法 実現方法 AIの実現方法は多種多様で、利活用シーンによって一概にどれが良いとは言い切れませんが、基本的には学習フェーズと推論フェーズを分けて考える必要があります。 画像認識を行う場合、学習フェーズでは4つの工程を行います。 撮影・撮影支援 アノテーション 学習 1-3の結果、学習モデルの生成 推論フェーズでは学習モデルをインストールし、実際の学習結果が正しく動作しているか？を検証します。特に金沢エンジニアリングシステムズが得意とするエッジコンピューティングでは、推論フェーズでの判断スピードがポイントとなります。 AIは便利ですが、正しく使う為にはいくつかのポイントを抑える必要があります。 AIのインテグレーション 当社では様々なAIを利活用した経験があります。お客様の解決したい課題に対し、0ベースで学習させたケースもありますが、既にある推論をご紹介させていただくだけで終わるケースもあります。 いずれにせよ、AIのインテグレーションを得意としておりますので、お気軽にご相談下さい。

AIを活用した画像認識・予知保全ソリューションのご紹介

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