源氏物語が好きすぎてAIくずし字認識に挑戦でグーグル入社 タイ出身女性が語る「前人未到の人生」

「好き」という気持ちに勝るものはない。

何かを成し遂げた人物はその才能が注目されがちだが、人一倍「好き」という気持ちを持っていることが多い。カラーヌワット・タリンさんもそうだ。

ビデオ会議の背景は『源氏物語絵巻』。気さくで明るい人柄だが、古典のくずし字が読まれない日本の現状には不満をあらわにする。彼女からは古典文学が「好き」という気持ちがあふれ出していた。

タリンさんはタイの首都・バンコク出身。日本の古典文学に魅了され、大学院進学とともに1人で来日した。大学院での専攻は『源氏物語』の古注釈ながら、古典文学の魅力を少しでも多くの人に伝えるために、AI(人工知能)によるくずし字認識に取り組み始めた。

彼女が開発したくずし字認識スマホアプリ「みを(miwo)」はSNS上などで大きな話題になった。スマホやタブレットのカメラでくずし字資料を撮影し、ボタンを押すだけで、AIが1枚あたり数秒でくずし字を現代の文字に変換するアプリだ。精度は江戸時代の版本では約95%におよぶ。

彼女は2021年8月31日にROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター(CODH)国立情報学研究所(NII)を退職し、9月6日にグーグル合同会社 AI開発部門 Brainチームのリサーチ・サイエンティストとして入社した。

「異色の経歴」という言葉があるが、タリンさんほどこの言葉がふさわしい人物は存在しないだろう。何が彼女を突き動かしているのか。

「子どもの頃、友だちによく『日本マニア』と言われていました」

タリンさんは子ども時代を振り返ってそう言う。

くずし字が読めず成績が「F」になって泣いた

「どちらかと言うと、オタクタイプの子どもでした。あんまり外で遊ばず、自分の興味があるものはすごく興味があるものの、興味がないものにはまったく興味を持てなくて……」

当時、彼女を魅了したのはなにより日本文化だった。マンガやアニメより、食べ物や着物など日本文化全般に興味があった。10歳頃から父に言われてプログラミング教室に通う傍ら、日本語に関する本を買い、独学で日本語の勉強も始めた。

日本の古典文学に興味を持ったのは、タイの大学で日本語学科に通う学生時代に『あさきゆめみし』に出会ったことがきっかけだ。漫画家の大和和紀さんが紫式部の『源氏物語』全54帖を忠実に漫画化した作品である。

「当時の日本文化が好きなので、心を動かされたのは背景設定です。物語や登場人物より、着物や年中行事など、いろんな背景に興味を持ちました」

「日本マニア」だった子ども時代から日本文化全般への興味は変わらなかった。『あさきゆめみし』を何度も何度も読み直し、大学院で『源氏物語』を研究することを決意した。

2008年4月に1人で来日し、文部科学省の国費外国人留学生の奨学金で、早稲田大学の大学院に通い始めた。科目履修生2年、修士2年、博士6年。あわせて10年間、完全に「文系大学院生」としての生活を送った。

「くじけそうなことは数え切れないほどありました。くずし字を読もうとするだけで精一杯でした。ほかのことをする余裕はなかったです」

まわりには韓国人や中国人の留学生もいたが、ほとんどが日本人の学生だった。自分だけが古文や漢文を理解できなかった。ほかの人の研究を追いかけるだけで大変だった。

最悪の挫折は修士1年生の頃、文献研究の授業の期末試験で出題された和歌の資料にあるくずし字が読めず、成績が「F」だったことだ。

「ショックで落ち込んで、学校で友だちとすごく泣きました。今でも記憶に残っています。でも、この分野で研究している限り、くずし字は読めなければいけません」

彼女は持ち前の負けん気を武器に、書道教室でかな書道を習いはじめた。自分自身でくずし字が書けたら、絶対に読めるようになると考えたからだ。次第に書道をしながらくずし字の読み方を身につけ、書道の四段を取るまでに上達した。

くずし字認識がやりたくて東大の先生に手紙を書いた

大学院生活は就職や収入など、最後の最後まで悩みが尽きなかった。ついに10年目になり、間もなく卒業が迫っていた。

その頃、自分は本当に何をやりたいのかを真剣に考え始めた。彼女の専門である古注釈の研究では、古典の資料をコピーして1枚1枚確認して翻刻(くずし字から現代文字に変換)するのが一般的だ。

『源氏物語』は全54帖あり、1度の資料調査だけでコピー用紙が数百枚から数千枚になる。1枚1枚を確認しながら、注釈を探し出すのは大変な作業だった。この作業を機械化できたらどれほど楽になるだろう?

プログラミングは経験があるとはいえ、10年以上も離れていた。Googleで検索したところ、機械学習をするためには一定の性能を持つGPUを積んだパソコンが必要だとわかった。偶然にも、奨学金の同期で、東京大学で画像処理の研究をしているタイ人の友人がいた。タリンさんは彼女の指導教員に手紙を書いた。

「手紙を書いたとき、すごく怖かったです。変な人が来たと思われたり、本当にできるのかと思われたりして、断られたたらどうしようと。だけど、断られても自分はスタート地点に戻るだけで、何も損することはないと思いました」

その東大の先生に詳しい状況を説明すると、研究室の特別交流学生として受け入れてくれることになった。スタート地点に戻るどころか、目標に向けて大きく前進した。しかも、早稲田大学と東京大学には交換学生プログラムがあった。

「多くの学生には必要がないし、文系と理系の違いもあるので、あまり知られていないプログラムです。書類を出したとき、早稲田の事務所の人たちは『え? なんで』と大混乱していました」

彼女の人生はまさに前人未到だった。しかし、ここでも彼女の「好き」という気持ちは揺るがなかった。半年間、機械学習の勉強をし続け、毎日朝から晩まで研究室に通った。

半年以上休まずくずし字認識アプリの開発に明け暮れた

くずし字認識を始めた頃は仕事や将来についてあまり考えていなかった。ただくずし字認識に取り組み、給料を得られるところで働けたら良いなとぼんやり思っていた。幸運にもその願望はかなった。

「ちょうどCODHがくずし字認識の研究者を募集していて、面接で『くずし字認識を研究していますが、まだうまくできていない』と正直に伝えたら受かりました。研究室探しも就職も運が良く、いろんな幸運が重なったと感じています」

KuroNetくずし字認識サービス(KuroNet Text Editor)

彼女はまず日本古典籍くずし字データセットを用いたAIくずし字OCR(光学文字認識)サービス「KogumaNet(コグマネット)」「KuroNet(クロネット)」の開発を手がけた。

古文の翻字には専門家でも1枚あたり約10分はかかるが、これらのAIでは1枚を約1秒で解読できる。書物にもよるが、1時間あれば1冊を翻刻可能だ。古注釈の研究が大変だから検索の部分を機械に任せたい。彼女の理想は少しずつ現実のものになっていった。

「4分でわかる「みを」アプリの使い方」

次に開発したのが話題のくずし字認識スマホアプリ「みを」だった。

「みを」は『キテレツ大百科』に登場する「神通鏡(じんつうきょう)」に着想を得て、開発を決めた。発明道具の設計図をまとめた冊子「奇天烈大百科(きてれつだいひゃっか)」は一見すると何も書いてないようだが、「神通鏡」というメガネをかけることで、文字が浮かび上がってくる仕組みだ。

日本人にはくずし字の前には「大きな壁」が立ちはだかっている。現在、くずし字をきちんと読める人は日本の人口のたった約0.01%、約数千人しかしない。現存するくずし字資料は古典籍が300万点以上、古文書は個人の日記や手紙などを含めると1億点以上におよぶ。

「この壁をちょっとでも超えられるような道具があれば、原文、とくにくずし字資料に触れる機会が多くなるかもしれない。くずし字を読めない人が多いならば、読めるような状況にすれば良い。そう思って開発を決めました」

タリンさんはインターネットのオンラインコースでスマホアプリの開発について勉強を始め、半年以上休みなく開発に明け暮れた。さまざまな機能を追加したいと思えば思うほど、開発は複雑になっていった。

脳裏には大学院時代にくずしが読めず挫折した経験があった。上級者向けにもさまざまな機能を搭載したが、初心者向けにはくずし字学習を手助けするため、AIの認識結果に対応する元画像の領域を切り抜き、認識結果と字形を比較できる機能を追加した。

「みを」は『源氏物語』第14帖「みをつくし」にちなんだ名前だ。「みをつくし」は「みを(船の水路)」を示すために立ててある杭(くい)を指す。「みをつくし」が人々の水先案内となるように、「みを」がくずし字資料を読むための道案内になることを目指した。

国文学研究者たちの厳しい意見に悩まされた

新たな目標に向けて突き進む一方で、悩まされたのは国文学研究者たちの厳しい意見だった。

「『AIによるくずし字認識は望ましくない』『こんな研究は良くない』という国文学研究者が何人かいました。古典文学を広めようと頑張っているのに、自分が所属する分野の人たちに反対されるのはつらいです」

開発中に何度も沈んだ気持ちになった。それでも、くじけそうな気持ちより古典文学が「好き」という想いと、その魅力があまり伝わっていない日本の現状を変えたいという気持ちのほうが勝った。

「SNS上で高校の教育に古文・漢文は必要ないという意見をよく目にします。だけど、高校のときに古文・漢文が必要ないと言ったら、人生でいつ勉強するんですか。大抵の日本人は大学に入ったら、古文・漢文に触らなくなります。本屋さんには古典文学の本はたくさん売っていますが、古典文学、とくに原文を読もうとする人は少ないのではないでしょうか?」

気さくで笑顔が絶えない彼女の顔がちょっとだけ曇った。日本にはこんなに良い古典がたくさんある。古典を忘れないで。古文・漢文を勉強して。国内外の講演でいつもそう訴えている。古典文学への想いがあふれ出してきた。

彼女は現状を変えるために、自分だけを信じて「みを」の開発に没頭した。間もなくグーグルへの転職が迫っていた。それまでにアプリのリリースを間に合わせたかった。

いよいよリリースの日がやって来た。ダウンロード数はリリースから48時間以内にiOSとAndroid両方で約1万1000件を超えた。彼女の予想を大きく上回る数字だった。

「家にある掛け軸が読めず、でも勉強する時間がとれずで悩んでいたので早速DLしてつかわせていただきました。やっと長年のもやもやがすっきりしました! 無料なので、子どもたちの勉強にも安心して使えるのもとてもありがたいです」

SNS上でタリンさんに寄せられたコメントだ。彼女の研究は日本人の心をほんの少しずつ、しかし確実に動かし始めた。

古典文学が「好き」という気持ちは揺らがなかった

子ども時代は「日本マニア」と言われたとタリンさんは語っていた。そんな彼女はなぜここまでやって来られたのか。

確かに、彼女自身が言うとおり、運は良かった。子ども時代に父に言われてプログラミングを始め、奨学金を受け取って来日できた。東大の研究室に入り、就職も決まった。多くの場面で彼女は恵まれていたと言える。しかし、本当にそれだけなのか。

大学時代に『あさきゆめみし』に出会い、タイから日本に1人で留学。くずし字が読めなくて、かな書道を始めた。くずし字をもっと多くの人々に届けるためにAIを身につけた。逆境に打ち勝てるように、何かが彼女を突き動かしているように思える。

「負けず嫌いなところはありますが、それだけではないですね。1つ言えることは古典や写本が『好き』ということです。たぶん、本自体が『好き』なんだと思います。博物館に行っても文字があるものには興味が湧きますが、文字がないものはさほど興味が湧きません」

答えはシンプルだった。早稲田の大学院で『源氏物語』の研究しているときにも、東大でくずし字認識の勉強を始めるときにも、何度も何度も悩んだ。今でも自分と同じ分野なのに、一部の文学研究者に批判されてくじけそうな気持ちになることもある。でも、古典文学が「好き」という気持ちはずっと揺るがなかった。今、彼女の想いは日本人の心を少しずつ動かし始めている。

「一言で言うと、たぶん『好きだから』ですね」

彼女はまた気さくに笑いながらそう言った。



1000文字以上を65文字にする無料の文章要約AI、キーワードからニュース検索と要約が可能に

株式会社バズグラフは10月5日、独自開発の自然言語処理エンジンをベースとした、ニュース記事に特化する文章要約AI「タンテキ」(無料)に新機能を追加したと発表。気になるキーワードを入力すると関連ニュースが表示され、そのまま要約可能になった。

「ニュースタンテキ」は、最大1万文字まで要約でき、10%~90%の文章要約圧縮率を選択可能。たとえば、文章圧縮要約率が10%だと、1146文字の文章を65文字に要約できる。URLによる本文抽出機能も備えている。

今回公開した新機能では、従来の機能に加え、気になるキーワードを入力することで、関連するニュースサイトの検索からの要約が可能になった。「and」「or」「not」検索ができる。

新機能により、気になるキーワードから検索されたニュースが瞬時に表示され、サイト内にてニュース検索から要約までのすべての行程が確認可能。今までよりもさらに短い時間で、気になるニュースの内容を把握できる。

実際に指定したキーワードでニュースを検索すると、Yahoo!ニュースに掲載(ほかのメディアからの転載も含む)した記事から、キーワードに関連した記事の一覧が表示される。

本文をクリックするとそのまま文章が抽出される。

下にスクロールすると表示される要約画面で要約が可能。

本サービスには「会員登録機能」が追加された。従来の機能や新機能は、会員登録(無料)したユーザーのみが使用できる。いずれは有償版として提供予定としている。

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10/28(木)【ウェビナー】より便利に、より快適に、より手軽に! AIとIoTの活用で実現するDXワークプレイス

ウェビナー概要 / タイムライン

COVID-19の感染拡大は、人々の働き方を大きく変化させ、企業のDXを急務にしました。とりわけ在宅勤務の急速な浸透は、企業制度や文化に大きな影響を与え、オフィスの在り方そのものが再定義される必要が出てきたといえます。
今回のウェビナーでは、次世代のオフィスに求められる役割は何か、実際にAI/IoTを活用した取り組みの事例から、その答えを紐解きます。


配信日時:10/28(木) 14:00〜15:00
14:00〜14:20
講演① 『AI/IoTの活用で実現するスマートオフィス空間とワークスタイル改革』(伊藤忠テクノソリューションズ株式会社)

14:20〜14:40
講演② 『様々な「場所」を支えるエッジ型AI/IoTプラットフォーム Gravioのご紹介とDX視点でみた活用事例』(アステリア株式会社)

14:40〜15:00
パネルディスカッション『より便利に、より快適に、より手軽に!AIとIoTの活用で実現するDXワークプレイス』

こんな方におすすめ

LOB(総務、経営企画、営業企画など)、DX推進、情報システム部門 に関わる方

登壇者

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 マーケティング企画部 主任
菅原 雅之氏

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社にて、AI・IoTソリューション企画推進業務を担当。大学卒業後、ソフトウェア企業にてアプリケーション開発に従事。2000年、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社入社、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャ、コンサルタントとして様々なプロジェクトや推進業務を担当。2021年より現職。

アステリア株式会社 グローバルGravio事業部 事業部長
垂見 智真氏

アステリア株式会社にてAI・IoTミドルウェア製品「Gravio」事業を統括。大学卒業後、産業機器およびコンピューター関連外資系企業にてエンタープライズ向けのセールス、およびマーケティング活動に従事、各種トレーニングやセミナーの講師などを含む、様々なプロジェクトや製品の展開を担当。2015年にアステリア株式会社に入社、基幹製品であるASTERIA Warpのマーケティングをリード、のち2018年より現職。

株式会社レッジ Ledge.ai 編集長
高橋 忠弥(モデレーター)

前職は出版社においてIT・デジタル系のウェブメディアと週刊誌の編集者として活動。また、有料会員制メディアの立ち上げからグロースにも携わる。2019年11月にレッジに参画。2020年7月からLedge.aiの編集長に就任。記事執筆以外にも、セミナーやPodcast等さまざまな媒体での出演経験を持つ。無類のアイスコーヒー好き。

お申し込みはこちらから

フォーム入力後、ご登録いただいたメールアドレス宛に、運営事務局から当日使用するZoomのURLを記載したメールをお送りします。

※Zoom接続が初めての方は、こちらからZoomへの接続性をテストできます。
※初めてZoomをご利用になる方は、ソフトウェアのインストールが必要です(所要時間1、2分)。


開催概要

イベント名 Ledge.ai Webinar vol.35「より便利に、より快適に、より手軽に! AIとIoTの活用で実現するDXワークプレイス」
開催形式 Zoomウェビナー
開催日時 2021年10月28日(木) 14:00〜15:00
タイムライン 14時00分 講演①
14時20分 講演②
14時40分 パネルディスカッション・質疑応答
15時00分 終了
参加費 無料・事前登録制


Kaggleエンジニア人材育成プログラムが開講 Kaggle Masterがコーチに

画像はUnsplashより

株式会社A-BANKは、世界最大のデーターサイエンス・コンペティション「Kaggle(カグラー)」で活躍できるエンジニア人材を育成するプログラム「かぐら〜座」を開始すると発表した。

Kaggler(Kaggle経験者)たちをオンライン・コーチとして招き、多様なコースを展開予定という。人材エージェント事業とリンクし、実践的なデータサイエンティストを国内のDX(デジタルトランスフォーメーション)企業に紹介する。

第1弾として、外資系コンサルティングファームでデータ・サイエンティストとして活動する斎藤純氏を招き、同氏がコーチングするエントリー・コースを募集開始した。斎藤純氏は国内でも約200名と言われるKaggle Masterで、現在まで数々のKaggleのコンペティションにおいて複数個のメダルを獲得している。

斎藤純氏がコーチングするエントリー・コース(コース・コードE001)は全8回に渡って開催。コース参加者はチームに組み、コーチが設定するタスクに挑む。

タスクは基礎と応用の2段階に設定され、コーチは自身が作成したSolutionとチームのアウトプットとの差異分析をしながら、効果的に指導する。コース参加者はコーチからの指導を受けるだけではなく、チームメンバーと助け合い、個人の⻑所を互いに学び合う経験を得られるという。

本コースは個人向けで、価格は全8回で税別2万8000円(月次分割払いは税別1万4000円)。

かぐら〜座のコースはすべてZoom上で展開し、受講者にはコース終了後には各チームにSlack上で1カ月間のQ&Aチケット5回分を配布する。株式会社A−BANKで提供しているAIエンジニア基礎力診断(1500円相当)、AIエンジニア応用力診断(3万3000円相当)および、これら診断データをもとにした学習アドバイスも受けられる。

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アサヒグループ、AIで年約2400時間かかる棚割りを自動化 業務時間を65%削減

画像はUnsplashより

アサヒグループホールディングス株式会社は10月4日、株式会社PKSHA Technologyが開発するAI(人工知能)を活用した棚割り自動生成システム「PKSHA Retail Intelligence」を導入し、棚割り業務の一部である、個店の売場に合わせた棚割り生成工程を自動化する取り組みを開始すると発表した。

グループ会社のアサヒ飲料にて2022年春から本格運用を目指し、11月頃からテスト運用を開始するという。

棚割り業務の各工程 ※赤枠を自動化

棚割りイメージ

棚割り業務は、流通企業の現状の売上分析から最適な品揃えを決定し、個店の売場の陳列棚にどのように並べるかを決めるもの。購買を喚起し、売上の最大化を図るための重要な業務と言える。

しかし、購買行動や取り扱い商品に対する専門的な知識、暗黙知的な棚割り作成の経験が求められる属人的な業務であり、すべての行程を手作業でするため、年間で約2400時間(※1)と膨大な作業時間が必要だった。

(※)アサヒグループホールディングスが実施した2020年の棚割り業務に費やした総時間

棚割り業務の一部である、個店の売場の陳列棚に合わせた棚割りを生成する工程で本システムを導入することで自動化し、棚割り業務に費やす時間を約65%削減できるとする。

アサヒグループホールディングスは従来どおり手作業での実施となる現状の売上分析や品揃え決定行程も、将来的にはAI技術で実施し、棚割り業務の全自動化を実現できるよう検討を開始しているという。

本システムは今後、アサヒ飲料社以外のグループ会社にも順次導入を拡大する予定。グループ全体でデジタルを活用した業務の高度化や効率化に取り組み、DX(デジタルトランスフォーメーション)の取り組みを加速させるとしている。

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東大や京大の講師が担当、推測統計の方法を学べる無料講座

オンライン学習サイト「gacco(ガッコ)」では10月6日の15時から、オンライン講座「統計学Ⅱ:推測統計の方法」が開講される。受講料は無料。

本講座は、日本統計学会と日本計量生物学会が協力して作成しており、統計学Ⅰで学んだデータ分析の基礎に続いて、推定・検定・回帰分析などの推測統計の方法を学べる。

推測統計の方法はデータの背後にある母集団についてさまざまな推論を可能にするものである。これにより統計的な分析の応用範囲が大きくひろがり、また分析の信頼性を評価できるという本講座のレベルは統計検定2級に対応している。

※本講座は多変量解析の手法などを学ぶ「統計学Ⅲ」の基礎となる。

講師・スタッフは、東京大学大学院情報理工学系研究科 教授の竹村彰通氏、京都大学大学院医学研究科 教授の佐藤俊哉氏、信州大学学術研究院社会科学系 教授の椎名洋氏、大分大学工学部 准教授の和泉志津恵氏、東北大学大学院経済学研究科 教授の松田安昌が務める(※講師の肩書き等の情報は講座制作当時2015年10月のもの)。

【「統計学Ⅱ:推測統計の方法」概要】
・前提条件:統計学Ⅰに対応する知識
・課題内容:Week1〜Week4確認テスト(各10問)、最終週に最終テスト(30問)
・修了条件:得点率60%以上
・学習期間:5週間
・補助教材:「統計学Ⅱ:推測統計の方法 オフィシャル スタディノート」

第1週:推測統計と確率の考え方

  • 母集団と標本
  • 無作為抽出
  • 統計的な研究の種類
  • 確率変数と確率分布
  • 条件つき確率とベイズの定理
  • 期待値と分散
  • ベルヌーイ分布と二項分布
  • 連続な確率変数
  • 正規分布と正規分布表の使い方

第2週:統計的推定

  • 点推定
  • 区間推定
  • 母集団の平均の推定
  • 正規分布の平均の推定(分散既知)
  • 正規分布の平均の推定(分散未知)
  • 二項分布の正規分布による近似
  • 二つの母平均の差の推定

第3週:統計的検定

  • 仮説検定の考え方(その1)
  • 仮説検定の考え方(その2)
  • 正規分布の平均に関する検定(その1)
  • 正規分布の平均に関する検定(その2)
  • 正規分布の母平均の差の検定(その1)
  • 正規分布の母平均の差の検定(その2)
  • 対応がある標本の場合(その1)
  • 対応がある標本の場合(その2)

第4週:回帰分析

  • 回帰分析の歴史
  • 単回帰モデル
  • 重回帰モデル
  • 決定係数
  • 区間推定
  • t検定
  • 多重共線性

第5週:適合度と分割表の解析

  • 身近に潜む統計的な問題
  • 適合度を調べる 1
  • 適合度を調べる 2
  • 比率の検定・推定
  • 分割表の独立性の検定(カイ二乗検定)
  • 分割表の独立性の検定(正確な検定)
  • 2×2分割表の推測
  • コースのまとめ

気になる人はチェックしてみては。



DX推進の方法や成功事例をまとめた資料が話題 IT部門に頼らない「現場主導」がトレンド



アステリア株式会社が公開している資料「現場主導・DX推進のススメ」が話題だ。この資料は、アステリア株式会社のサイト上からダウンロードでき、誰でも無料で閲覧可能。

この資料が注目を集めている理由は、「IT部門に頼らず、“現場の人”だけでDXを推進させる方法」が事例とともにまとめられているためだ。DXは推進しなければいけないと危機感は持っているが、人手が足りないため思うように進められない……。そんな多くの企業が悩み、そして気になると思われる「何から始めれば良いか」「DXを推進させた他企業はどういう取り組みをしたのか」といった現状と解決方法がわかる内容になっている。

公開しているアステリアの許可のもと、話題の資料「現場主導・DX推進のススメ」を本稿で簡単に紹介したい。

IT部門は不要 誰でも使えて安価にスタートできる仕組み

多くの企業が取り組みを進めたり、検討をしたりするデジタルトランスフォーメーション(DX)は、昨今の注目トピックのひとつだ。しかし、いわゆる“DX人材”が不足しているため、DXを推進させたくてもさせられない……という状況に陥っている企業は少なくない。さらに、この状況を打開するために、DX人材を育成・採用しようと動くものの、すべての企業に同様の動きが可能かと言われれば、実現性は高いとは言えない。

それでは、人材不足によってDXを推進できない企業はどうするべきか。答えは“現場”にある。いまDXを推進している企業のなかには、IT部門に頼らず、現場部署の担当者によって推し進めているケースが増えてきているのだ。現場の担当者自らが進められれば、その現場特有の“課題”も明確になっており、多忙な他部署への連携も必要なくなる、という考え方である。

しかし、現場主導でDXを推進するには、当然のように越えなければならないハードルがある。それは「ITへの理解」だ。いやいや、ITについてこれから学ぶコストを考えるのか……と思うかもしれないが、少し待ってほしい。ある意味で、今回紹介しているアステリアの資料が話題になっているのは、この部分にある。

アステリアの資料が提唱しているのは、「デジタル操作に長けていない人材であっても、現場で構築でき、安価かつ迅速にスタートできる仕組み」が現場主導のDXに必要だ、ということだ。端的に言えば、誰でも使えて安価にスタートできる仕組みを指す。現場の負担をシンプルに解決していき、ふだん人の手によって対応していた業務を棚卸しし、ひとつずつ解決/改善していこうという考え方である。

同資料によれば、これからDXを推進するうえで必要なのは下記の4ポイントだそうだ。
・費用負担が少なく、すぐに導入できるシンプルな仕組み
・現在の環境を前提にした長く使える環境
・新たに機能を追加するたびに外部に依頼する必要がない
・刻刻と変わる状況に対応しやすい仕組み

それでは、これらを満たすにはどうすればいいのか。アステリアの資料では、同社が提供するエッジウェア「Gravio(グラヴィオ)」を紹介している。

アナログ対応の業務を自動化 プログラミング不要で画像認識AIも使える

アステリアのGravioは、プログラミング不要にもかかわらず、画像認識AIを使ってカメラ撮影した画像から人数を検知したり、無料で借りられるセンサーを使うことで三密を検出し安心感を与えられたりするツールだ。具体的な特徴は下図を参考にしてほしい。

現場主導・DX推進のススメ」より転載

同資料内では、実際にGravioを活用した企業によるDX成功事例がいくつかまとめられている。本稿でも簡単に紹介しよう。

株式会社アシックス
アスリート向けシューズ製造の効率化/アナログ業務を脱却

導入したのは、カスタム生産部と呼ばれる生産部門。アシックスでは世界中のトップアスリートのシューズを数多く手掛けている。シューズの製造プロセスには、機械内の温度管理が必要だった。従来は1日2回のアナログの温度計を使い、人の手によって温度確認作業が発生していたが、Gravioを活用することで温度計測を自動化。さらには、クラウド上にて温度データを可視化し、関係者に対して温度変化レポートをメール共有している。

さらには、LiDAR(レーザー光による検知・測距)搭載のセンサーを使うことで、シューズのソールやその他部品の厚さを測定するに作業にもGravioを使っているそうだ。これにより、測定時間を15分の1にまで短縮している。

株式会社フォレストコーポレーション
オフィス利用者に対して安全性をアピール/販促活動にも活用

フォレストコーポレーションは、ワーケーションやテレワークの場として推進する注文型オフィス事業を営む。昨今のコロナ禍では、建物内の安全性が特に重視されるようになった。とくに同社に関しては、オフィスを提供する事業をしている関係上、自社の商品でもあるオフィスは“安心・安全に使えるかどうか”がカギを握っていた。

Gravioには無料貸出センサーが豊富にあると先述したが、フォレストコーポレーションでは温湿度センサーを活用し、これまでは毎日10分かかっていた環境測定業務を自動化したそうだ。「たった10分の作業」と思うかもしれないが、自動化したことで欠測や測定のばらつきもなくなり、安心や安全を提供したい同社にはベストプラクティスだったようだ。

山梨県厚生連健康管理センター
医療機関における“密”を防止/わずか数日で構築作業を完了

山梨県最大規模の健康管理センターとして、山梨県厚生連健康管理センターは県民の健康を長年にわたり支え続けている。コロナ禍に際しても、真っ先に感染対策に取り組み、その一環としてセンサーを活用したGravioによる二酸化炭素濃度見える化ソリューションを導入した。

二酸化炭素濃度を可視化したことで、医療機関が混んでいると不安……という受診者が抱える不安の払しょくだけでなく、窓を開けて換気をしなければいけないタイミングを明確にする客観性を両立させた取り組みだ。現在では、3フロア14箇所に合計でおよそ40個のセンサーと表示器を設置している。

本稿で紹介した内容は、アステリアが公開している資料「現場主導・DX推進のススメ」のほんの一部だ。資料本編では、「DXへの第一歩に必要なこと」「企業と現場が抱えるDX推進における課題」「これからDXを推進するなら、何から始めるべきか」「成功事例とそのポイント」などがまとめられている。

この資料は、これからDXを推進したいと検討している企業にはもちろん、「一度は検討していたけど、何らかの理由諦めてしまった」という企業の方にもぜひとも読んでいただきたい内容となっている。

アステリアのサイト上で公開されているので、気になる方はぜひとも下記リンクより資料を手に取っていただきたい。



顔画像3000枚のデータセットが無償提供、商用利用可能

株式会社APTOは10月5日から、株式会社エイアイ・フィールド向けに作成・提供したAI(人工知能)に学習させるための商用利用可能な顔画像データ3000枚とアノテーションデータのデータセットを期間限定で無償提供開始した。無償提供期間は2021年11月30日まで。

前回、研究開発利用での顔画像のデータセットを配布した結果、好評だったため、第2弾として商用利用可能なデータセットとして無償提供をすることにしたという。

近年、AIによる顔画像認識は多くのシーンで利用されるようになった。AIの開発には、機械学習のために取り込むモデルデータが必要になる。アノテーションデータはテキストや画像などのさまざまなデータに関連した情報を付与(タグ付け)したモデルデータを指す。

今回無償提供する顔画像アノテーションデータは、エイアイ・フィールド向けに作成したデータについて許可を得て提供している。本データセットは法人限定で配布し、商用利用可能としている。

>>ニュースリリース



AI物体検出アプリ作成を学べる 基礎からアプリケーションの作成方法までをまとめたコンテンツが公開中

株式会社マクニカの公式サイト上で公開されている「物体検出アプリ開発に必要な知識」という記事コンテンツが話題だ。

このコンテンツはマクニカのエンジニアの経験をまとめたもので、第1話の「NVIDIA Jetsonで人物検知アプリの動作確認」から第6話「アプリケーションの作成」までを網羅している。第1話、第2話はオープンに公開されているため、ぜひともチェックしてみてほしい。3話以降については同社サイトにある購読フォームに必要事項を記入すれば、無料で読める。

なによりも話題になっている理由は、点在するAI物体検出アプリ開発の方法がひとまとまりになっている点。「この記事コンテンツを一通り読めば、物体検出アプリ開発がわかる」と言われるほどの中身だそうだ。それこそ、途中で出てくる単語や製品などの固有名詞についても解説が入っているため、「これから物体検出の開発に挑戦したい!」という方でも、読み進めやすいのがポイント。

本稿では第1話と第2話の内容をさくっと紹介したい。

第1話:NVIDIA Jetsonで人物検知アプリの動作確認
第2話:NVIDIA TAO TOOLKITとは、ジェスチャー識別アプリの動作確認

第1話:NVIDIA Jetsonで人物検知アプリの動作確認

第1話では、NVIDIAのJetsonで人物検知アプリをしっかり動作させられるか確認するところまで進む。ゴールは、対象となる映像データ内にクラス(識別名)と物体を含む矩形(バウンディングボックスの座標)をニューラルネットワークで推論し、結果を表示させることだ。もっとわかりやすくいえば、映像データに対して人がいればその部分を「人」と囲むところ、までである。

JetsonにUSBカメラを接続し、そのカメラで撮影した映像を使用した物体検出のデモ動作の確認までも解説している。

第2話:NVIDIA TAO TOOLKITとは、ジェスチャー識別アプリの動作確認

第2話では、第1話の内容から発展し、開発の要となるNVIDIA TAO TOOLKITについて理解を深めていき、推奨ハードウェアやNVIDIA TAO TOOLKITのサンプルアプリケーションの動作確認まで紹介している。

NVIDIA TAO TOOLKITとは、NVIDIA社が学習から推論に至るまでのアプリケーション開発をトータルで支援する仕組みとして提供しているツールキット。学習済みモデルを使用して転移学習させることにより、高度なAIアプリケーションの作成を支援してくれる。同ツールは、物体検出のほかに、画像分類やセグメンテーション、自然言語処理などの多様なニーズに対しての機能を備えている。なお、マクニカが公開しているコンテンツでは、物体検出の例を使用している。

第2話ではJetsonに接続されたカメラによって撮影した映像ストリームに対し、2段階の推論処理を組み込んだアプリケーションを実装していく。記事では、下記を目指している。
・推論処理1:手を検出します(後段の処理で手の部分の画像を切り出します)
・推論処理2:切り出された手の形状を識別し、以下のジェスチャーを判定します(Thumbs Up, Fist, Stop, Ok, Two, Random)

単純に“手”を検出するだけでなく、その手が何をしているのか、を認識させる段階だ。

第3話以降も公開中 データセットの準備から転移学習、推論モデルやアプリ作成まで

今回マクニカが公開している「物体検出アプリ開発に必要な知識」は全6話構成で下記となっている。
・第1話 NVIDIA Jetsonで人物検知アプリの動作確認
・第2話 NVIDIA TAO TOOLKITとは、ジェスチャー識別アプリの動作確認
・第3話 データセットの準備 
・第4話 転移学習
・第5話 推論モデル作成
・第6話 アプリケーション作成

後述のマクニカのサイトへのリンク先から必要事項を記入し送信すれば、続きを無料で読めるのでぜひともチェックしてみてほしい。なんといっても、この公開されているコンテンツを読むだけで、さまざまなサイトから必要事項を調べてピックしつつ試す……といった手間も省けるため、手軽に物体検出アプリの開発に挑戦できることは非常にありがたい限りだろう。

これから物体検出アプリの開発に挑戦しようと思っている方はもちろん、技術知識を得たい方にもオススメのコンテンツだ。



エンジニア以外も受けられる社内向けDX人材研修 3年でDX人材の構成比16%以上に、アスクル

オフィス用品や現場用品の通販サイト「アスクル」で知られるアスクル株式会社は、社内のDX(デジタルトランスフォーメーション)人材育成強化の一環として、独自の研修プログラム「ASKUL DX ACADEMY(アスクルDXアカデミー)」を開校した。

本アカデミーは、データやテクノロジーを使いこなせる人材を育成するカリキュラムで、STEAM(※1)モデルをフレームワークとして採用した。全社員を対象にしたプログラムでは基礎的な技術を学ぶ。データサイエンティストやエンジニアなどを対象にしたプログラムでは、より高度な専門知識を学ぶカリキュラムを継続的に展開予定という。

(※1)科学・技術・工学・芸術・数学の5つの英単語の頭文字を組み合わせた造語。5つの領域を対象とした理数教育に創造性教育を加えた教育理念​を指す。

データドリブンやテクノロジードリブンに精通している人はもちろん、データやテクノロジーに苦手意識がある社員でも基礎から体系立てて学べるとしている。

講師は一部プログラムを除き、アスクルの従業員が担当。受講者は社内公募および推薦で募集し、選ばれた社員が約半年間に渡り受講する。同社は研修開始から3年でDX人材(中級レベル以上)の構成比をクリティカルマス(※2)の16%、約150名以上に高めることを目標にしているという。

(※2)「商品やサービスが広く普及するために、最低限必要とされる供給量」を指す。

>>ニュースリリース



富士通、AIで船舶の衝突リスクを高精度に予測 過剰なアラートを約90%抑制

画像は衝突リスク予測の従来比較イメージ

富士通株式会社は9月28日、国内初とうたう、湾内などの複雑な航路を含む海域における、船舶同士の衝突リスクを高精度に予測するAI(人工知能)技術を確立したと発表した。本技術を適用した実証実験では、アラートが多発する屈曲部を含む航路全体において、本来検出不要である過剰なアラートを約90%抑制できたという。

本技術は、船舶の現在位置やスピード、向きなどのデータを学習したAIで算出する従来の衝突リスク予測に、航行中の船舶が航路に沿う度合いを算出する新たなアルゴリズムを加え、衝突リスクをより高精度に予測するもの。航路に沿った進路変更などを危険な操舵(そうだ)と検知せずに、船舶の衝突リスクが高いアラートのみを検知できる。

衝突リスク予測の画面比較イメージ

富士通は2020年11月17日から2021年9月2日まで海上保安庁の協力のもと、東京湾における船舶の衝突リスク検知状況について、本技術を適用する実証実験を実施した。一定期間における評価の結果、航路の屈曲に沿って航行している船舶を含む航路全体の衝突危険度について、従来技術では過剰検出されていたアラートを約90%抑制できたという。

また、海上交通管制業務をする東京湾海上交通センターの実業務において、運用管制官が船舶に対する情報提供などを実施した業務記録および運用管制官へのヒアリング内容と、今回確立した技術で検出したアラートの突合せ分析した。結果、運用管制官が船舶に警告や勧告を出した危険度の高い事象のうち、約95%に対して正しく高リスクと判定(※)し、本技術が運用管制官の判断に近く、業務支援として有用であることが確認できたとしている。

(※)全64件中53件が閾値(いきち)超え、さらに8件もほぼ閾値近くの高リスクと判定した。

海上保安庁交通部は「今回の実証で、これまでシステムによる船舶の衝突リスクの予測が困難であった航路の屈曲部も含め、AIを活用し運用管制官を支援するシステムとしての有用性が確認できました。今後、実用化に向けて引き続き技術的な検討をし、さらなる安全性の向上を目指していきます」とコメントを寄せる。

富士通は、従来の衝突リスク予測技術に今回開発した技術を適用し、2022年3月までに船舶の航路屈曲部においても衝突リスクを高精度に検知する安全航行支援サービスの提供を目指すという。船舶サイズや船種などの特徴や過去の航行実績データをビッグデータ解析することで、船舶が航路に沿っているかどうかを定量評価する、現在研究開発中のアルゴリズムを搭載したサービスも2023年9月までの提供を目指すとしている。

>>ニュースリリース



松尾豊氏や安宅和人氏ら登壇 IPAがDXテーマの無料オンラインイベント開催

※画像はIPA デジタルシンポジウム 2021より

IPA(独立行政法人情報処理推進機構)は、10月11日にオンラインイベント「IPAデジタルシンポジウム2021 ~DX:その一歩を踏み出そう~」を開催する。参加費は無料、現在公式サイトで事前登録を受け付けている。

>>公式サイト

キーノートには安宅和人氏、草野隆史氏、松尾豊氏、石角友愛氏らが登壇

今回のイベントは、「DXへの取組みを進める全ての社会人を対象に、IPA事業ドメインである「DX」「IT 人材育成」「セキュリティ」とも紐づけ、デジタル変革に必要な戦略・技術・人材に関する情報を提供してDXに一歩を踏み出していただくこと」を目的としているという。

基調講演には『いまこそ知りたいAIビジネス』『いまこそ知りたいDX戦略』の著者で、パロアルトインサイト CEO/AI ビジネスデザイナーの石角友愛(いしずみ・ともえ)氏が登壇。「いまこそ知りたいDX戦略~DXで未来を拓こう~」というタイトルで、DXのステップ、マインドセットや成長戦略のポイントを読み解く。

12時から開催されるパネルディスカッションでは、「DX推進になぜデジタルリテラシーが“今”重要か?~DX戦略論と育成について~」のテーマのもと、デジタルリテラシー協議会の協議委員らが登壇。DX戦略を踏まえながらデジタルリテラシーへの理解を深めることが本セッションのねらいだという。

パネリスト

  • 安宅 和人 氏/慶應義塾大学 環境情報学部教授、ヤフー株式会社 CSO(チーフストラテジーオフィサー)、データサイエンティスト協会理事
  • 草野 隆史 氏/一般社団法人データサイエンティスト協会(DSS)代表理事
  • 松尾 豊 氏/一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)理事長
  • 富田 達夫 氏/独立行政法人情報処理推進機構(IPA)理事長

モデレーター

  • 西山 圭太 氏/東京大学未来ビジョン研究センター 客員教授、日本ディープラーニング協会 特別顧問

組織改革やDXとセキュリティについての講演も実施

午後は3Dコンピューターグラフィックスを利用した「バーチャル展示スペース」のほかに3つの分科会が開催され、セキュリティや働き方、組織改革をテーマにした講演やパネルディスカッションが開催される。

分科会トラックA「DXとセキュリティ~両立するための条件は何か、いつからどこまでやるべきなのか~」

  • 岡田 良太郎 氏/株式会社アスタリスク・リサーチ 代表取締役 エグゼクティブアドバイザー
  • 酒井 真弓 氏/ノンフィクションライター

分科会トラックB「大学発スタートアップによる行政向けDXツールの開発と展開」「ベンチャーのリモートワーク活用例とロボット技術による更なる働き方変革への取り組み」

「大学発スタートアップによる行政向けDXツールの開発と展開~道路点検AI RoadManager~」

  • 前田 紘弥 氏/株式会社アーバンエックステクノロジーズ 代表取締役社長

「ベンチャーのリモートワーク活用例とロボット技術による更なる働き方変革への取り組み~CEOもリモート!ロボットの遠隔補完サービスベンチャーのDX、リモートワーク事例~」

  • 林 摩梨花 氏/株式会社キビテク 代表取締役

分科会トラックC「デジタル時代を生き抜く組織変革のヒント~変革の阻害要因とその解決に向けて~」

パネリスト

  • 沢渡 あまね 氏/あまねキャリア株式会社CEO
  • 石山 恒貴 氏/法政大学大学院 政策創造研究科教授
  • 吉田 裕美子 氏/株式会社Hyper-collaboration 代表取締役

モデレーター

  • 羽生田 栄一 氏/株式会社豆蔵取締役 グループCTO

グラフィックレコーディング

  • 成田 富男 氏/Graphic Catalyst/富士通株式会社

開催概要

  • 名称:IPAデジタルシンポジウム2021~DX:その一歩を踏み出そう~
  • 日時:10月11日(月)11:00-15:00(10:30開場、16:30展示閉場)
  • 主催:独立行政法人情報処理推進機構(IPA)
  • 定員:1,500名(事前登録制)
  • 参加費:無料
  • 視聴方法:事前登録した方に参加URLを記載した受講票を発行します。
  • 申し込み:https://www.ipa.go.jp/event/ipasympo2021.html

>>プレスリリース



NVIDIA Jetson画像解析アプリの実装とデプロイメント 実践向けのQ&Aが公開中

半導体からAI(人工知能)に至るまで、幅広く手掛ける株式会社マクニカ。そのマクニカでは、オンラインセミナー「物体検出を応用した忘れ物検知システムを作ってみよう ~アルゴリズム選定編、Jetson実装編、デプロイメント編~」を開催した。

マクニカではNVIDIA社の「Jetson」を取り扱っており、このセミナーはJetsonを使い「忘れ物検知システム」を完成させるまでのつまずきやすいポイントやエンジニア本人が苦労した内容も語られている。この忘れ物検知システムは、物体・人を検知できるYOLOv4と距離計算ができるOpenCVを組み合わせ、MQTTで情報を転送し、Node-LED上で忘れ物の検知結果を表示させる、というアプリケーションだ。

このセミナーの模様は、オンデマンド動画として配信されているため、いまからでも視聴可能だ。動画を公開するマクニカ自身も「“とにかく泥臭い”現場エンジニア目線のセミナーを目指して」としており、“現場の担当者”が作るAI画像解析ということに重きを置いたセミナーとなっている。

Jetsonの基本的な動作から、DockerやCUDAを用いた開発に着手するなかでの困りごと

先日お伝えしたとおり、マクニカでは上記のセミナーを開催し、このセミナー中に寄せられた質問に対して、Q&A集を公開している。セミナー中には合計で71もの質問があったそうで、マクニカのサイト上ではそのなかから厳選した一部の質問についてQ&Aとしてまとめている。

たいへん興味深い内容だったため、Ledge.aiでも一部内容を転載させていただき、公開する。これだけ質問が寄せられたセミナーは、3回の講座となっており、アルゴリズム選定編、Jetson実装編、デプロイメント編の構成にし、開発フロー全体を習得できる内容だ。

Q&A集だけでなく、セミナー本編も合わせてチェックしてみてほしい。

Q.奥行方向の距離を測るための方法は具体的にあるのでしょうか?どのような方法でどの程度の精度がだせるのでしょうか?

A.ステレオカメラを用いてステレオの画像から奥行きを推定したり、ミリ波レーダーなどの距離を測定できるセンサーの情報とカメラ画像を組み合わせたりすることは可能ではないかと考えます。

ただし、ご使用になるカメラやセンサー、測定する物体までの距離などによって精度なども変わりますので、PoCを通じた検証などが必要です。

Q.TensorRTに変換した場合と、しない場合では、処理速度はどのぐらい違うのでしょうか?

A.今回の忘れ物検知システムでは、TensorRT形式に変換したもののみを使用しており、恐れ入りますが変換しない場合の動作確認はおこなっておりませんでした。

参考情報としましては、このリンク先の表に単純なPyTorchとTensorRTの比較がありますのでご参照いただけますでしょうか。

Q.GPU等で学習したモデルを利用してJetsonで推論するかと思いますが、x86とARMの違いで動作しないといった難しさはありますか?

A.特に問題ないと考えています。TensorRTのAPIのところでx86とJetsonで違いがないためです。

ただし、パフォーマンス不足などの要因で動作しないケースも考えられますので、動作確認を十分に実施して頂く必要があると考えます。

Nanoなどのメモリーが少ない環境でも使用できますか?Dockerによってメモリーが使用されてしまいモデルを動かせなくなることはないでしょうか。

A.Jetson Nanoでも動作します。Jetson Nanoを推奨プラットフォームとするJetson AI基礎コース Section 1 – NVIDIA Deep Learning Institute’s Getting Started with AI on Jetson Nano course
もDockerを利用して、教材の環境をセットアップします。ぜひお試しください。

公開されている多数のイメージの中から、自分がやりたいことに適したイメージを見つける方法・コツはありますか?

A.まずは、NVIDIA NGCのカタログからお探しください。Jetson向けのDockerイメージは、キーワード「L4T」で検索すると見つかります。

データベース、ウェブサーバー、各種ミドルウェアは、Docker Hubで多数公開されています。ダウンロード数やスター数の多いものが人気の高いものです。人気の高いものが、インターネット上に使い方の情報が多く、使いやすいと思います。

アルゴリズム選定、Jetson実装、デプロイメントまでを網羅

3日間の講座では、アルゴリズム選定編、Jetson実装編、デプロイメント編の構成にし、開発フロー全体を習得できる内容になっている。

これまでマクニカでは開発の一部分を開設する記事やセミナーを実施してきたものの、「システム開発の全体像が知りたい」といった声も寄せられたため、今回の形式でのセミナーを開催したそうだ。そこでマクニカでは、エンジニアチームが結集し、エッジコンピュータ開発における導入から実装、デプロイメントまで全体を習得できる構成を実現したという。

各日の内容は以下だ。それぞれ1時間程度の内容となっている。各ポイントはマクニカのサイトより転載している。

Day1:アルゴリズム選定編
●IVAに向けたNVIDIA最新プラットフォーム
●論文から学ぶ 物体検出を応用した忘れ物検知
・忘れ物検知の仕組みとは?
・忘れ物検知でAIが重要な理由とは?
・論文から紐解く3つの事例
●NVIDIA JetsonがAI開発に必要とされる理由
<ポイント>
物体検知YOLOに関する情報はインターネット上でも溢れていますが、論文からどう学びどう選定するのか。詳しく解説するのはマクニカ AI Research & Innovation HubのAldrinです。これまで監視カメラで手動管理していた忘れ物検知を完全自動化するには、誤検知を減らすことがカギとなる。背景引き算法などのこれまでのアプローチにAIを導入しその他コンピュータビジョン技術(YOLO+OpenCV)を活用する例をご紹介しました。

Day2:Jetson実装編
●Day1のおさらい
●OSS開発におけるシステム、アーキテクト紹介
●Jetson Xavier NXへの実装
・選定したアルゴリズムの動作確認
・エッジコンピューティングJetson Xavier NXへのポーティング作業
・実装の際に苦労した点やコーディングの勘所など
●動作結果の表示
<ポイント>
本セミナーシリーズの核とも言える、システム開発からJetson Xavier NXでの動作確認までを解説するのは、実際にシステム開発にチャレンジしたエンジニアです。冒頭に完成形の忘れ物検知システムのデモンストレーションをして、鞄と携帯電話を忘れたときのシチュエーションで検知できている様子をご覧いただきました。「Day2で習得できることは、
・忘れ物検知システムの Jetson 実装方法
・OSS (忘れ物検知)開発に必要な環境情報
・MQTT と Node RED を用いたデータ処理方法
です!」と熱いプレゼンテーションが始まり、277名もの参加者が最後まで聴講してくださいました。

Day3:デプロイメント編
●Day2のおさらい・アプリケーション・デプロイメントの課題
●Dockerでコンテナ化
●アプリケーション
●イメージの作成
●複数のサービスから構成されるアプリケーションのデプロイメント
<ポイント>
開発したアプリケーションをインストールする大変さを冒頭に語るのは、ベテランエンジニアの古瀬です。オープンソース・ライブラリを利用するアプリケーションの場合、非常に多くのライブラリとの依存関係を考慮する必要があり、手作業で行うとミスが発生しやすいという課題があります。そこでDockerでコンテナ化をして、複雑なインストール作業やモデル変換なども自動化できるように、とても詳細な手順に落とし込み順に説明をしました。



日本経済新聞、AIが生成した人物で動画を制作 数日〜10日程度かかる作業がわずか1日に

AIが自動生成したバーチャルヒューマンの例

株式会社日本経済新聞社は10月4日、同社の研究開発組織である日経イノベーション・ラボにおいて、データグリッドと共同で、AI(人工知能)が生成した人物(バーチャルヒューマン)を用いて動画を制作するシステムを開発したと発表。AIが作り出した実在しない人物や実在する人物をベースに、自由に発話する内容を指定し、動画を制作できる。

人物をキャプチャーしてCGを作る従来の手法とは異なる技術で、AIに人間の写真の特徴を学習させ、より自然な人物データを自動生成することを可能にした。人物データに対して、入力した音声データにあわせて自然な形で唇の形を生成するリップシンク技術、表情を変化させる技術を組み合わせることで、バーチャルな人物ながらも写実的な動画を作成できる。

リップシンクは入力する音声データの言語を問わずに多言語に対応している。本技術により人種、年齢、性別、言語を問わない多様性のあるバーチャルヒューマンを利用できるという。

従来のCGから人物を制作する手法では専門家が時間をかけてCGを制作する必要があった。これまで人物を撮影し、3Dモデリングや音声を収録して動画を作成する場合、最低でも数日〜10日程度、高い品質を求める場合は数カ月の時間が必要だった。本システムを利用することで、1日で動画を制作可能になる。

本システムでは写真や動画を用意することで、実在する人物をもとにして自由な動画を制作可能。実在する人物の顔のみをバーチャルヒューマンにも置き換えられる。将来は自分の動画をアップロードし、自分のデジタルアバターを生成することも可能になる予定という。

今回、日本経済新聞社は若手社員約160人にAIで顔写真を利用することに同意を得て、若手社員の中間的な特徴を持つ男女のバーチャルヒューマンを作成した。本システムは日本経済新聞社グループ内で利用開始する。報道での利用やオンラインイベントの司会など、さまざまなシーンでの利用を想定している。

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コニカミノルタ、自治体DXの新会社「コニカミノルタパブリテック」設立 2023年度までに1000自治体に展開

画像はコニカミノルタ公式サイトより

コニカミノルタ株式会社は10月1日、自治体DX(デジタルトランスフォーメーション)サービスを提供する新会社「コニカミノルタパブリテック株式会社(※1)」を設立したと発表。今後、コニカミノルタで進めてきた各種自治体DX事業をコニカミノルタパブリテックに移管する。

(※1)パブリテックは「Public(パブリック)」と「Technology(テクノロジー)」を組み合わせた造語。テクノロジーを活用して業務効率を高め、自治体職員本来の市民のための戦略立案やクリエイティブな企画提案・実行できる時間を創出することを目指している。

同社は新会社を設立し、変化に迅速に対応できるように機動力を高めることで、都道府県から基礎自治体にいたるまで幅広くサービスを提供し、全国の自治体の業務改革を加速するという。

コニカミノルタのヘルスケア、介護ビジネス、画像IoT(モノのインターネット)事業、プラネタリウム事業などに加え、60社を超えるパートナー(2021年8月現在)との連携も強化し、自治体の抱えるさまざまな社会課題解決を支援するとしている。

コニカミノルタは9月に発足したデジタル庁が推進する地方公共団体の基幹システムの統一・標準化に先駆けて、長年製造業で培ってきたBPR(ビジネス・プロセス・リエンジニアリング/※2)手法により、これまで全国80以上の自治体と連携しながら行政の業務の整流化・標準化に取り組んできた。

(※2)BPRは業務本来の目的に向かって既存の組織や制度を抜本的に見直し、劇的な改革を目指して、現在の業務内容やフロー、システムなどのビジネスプロセスを再設計することを指す。

同社が7月に提供開始した自治体DX支援プラットフォームは全国の自治体に活用されており、自治体間の横連携の動きが情報やノウハウの共有、取り入れによる業務の効率化、市民サービスの向上につながっているという。

新会社のコニカミノルタパブリテックは全国自治体に幅広くサービスを提供し、自治体DXニーズに地域密着で対応し、2021年度に100自治体、2023年度までに1000自治体への展開を目指すとしている。

【「コニカミノルタパブリテック株式会社」概要】

  • 代表者:代表取締役社長 別府幹雄氏
  • 本社所在地:郵便番号100-7015 東京都千代田区丸の内2-7-2 JPタワー
  • 設立:2021年10月
  • 事業内容:行政の業務の整流化・標準化および自治体DX支援プラットフォームを活用した自治体の業務フロー改革支援、多岐にわたるコニカミノルタの事業およびオープンイノベーションによる多方面に渡る自治体スマートプロジェクトの推進
  • 資本金:2.5億円
  • 株主:コニカミノルタ株式会社(100%)

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【アーカイブ配信中】従業員規模 100~300 人の企業様にお勧めする、年30万円から導入できるRPA ツール

RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)ツール「QueenBOT RPA」は、導入初期に採用する最小構成を税別30万円/年という低コストで実現します。

10/5より、無料ウェビナー「従業員規模100〜300人の企業様にお勧めする、年30万円から導入できるRPAツール」をアーカイブ配信しています。

大企業を中心に、RPAを導入して既存の業務を自動化したという事例は、ここ数年で大きく増えました。一方で、「年間数万時間分の作業を削減」など効果は大きいものの、RPAソリューション自体が高額であることが多く、コストパフォーマンスへの不安を持つ企業も目立っています。

本ウェビナーでは、導入初期に採用する最小構成を税別30万円/年という低コストで実現し、効果を確認しながら柔軟に拡張できるRPAツール「QueenBOT RPA」をご紹介します。RPAによる企業の課題解決・RPAツールの選定方法・導入の障壁などについても詳しく解説しています。

参加費は無料です。

動画タイトル 従業員規模 100~300 人の企業様にお勧めする、
年30万円から導入できるRPA ツール
配信形式 YouTube
配信日時 2021年10月5日(火)〜未定
登壇者 <スピーカー>
SBI AntWorks Asia株式会社 取締役 技術担当 秋本 尚吾
株式会社レッジ Data Strategy事業部 事業部長 武石 健太郎(モデレーター)
参加費 無料

登壇者紹介

SBI AntWorks Asia株式会社 取締役 技術担当
秋本 尚吾氏

複数社の外資系エンタープライズ ソフトウェア ベンダーにて、開発、サポート、セールスエンジニア、プロダクト マネージャなど技術的な領域を担当。2018年1月からオートメーション・エニウェア・ジャパン株式会社のセールス エンジニアとして日本での自動化のための事業立ち上げに取り組み、2019年11月よりSBI AntWorks Asia株式会社にて更なる自動化事業拡大に向けた取り組みを技術面から担当。

株式会社レッジ Data Strategy事業部 事業部長
武石 健太郎(モデレーター)

学生時代よりWeb制作におけるディレクションやコーディングを経験し、ウフルに新卒入社。デジタルマーケティング領域におけるコンサルタントとして、DMPやMAツール、Web接客ツール等を活用した施策の企画から実行までを支援。レッジではデータを活用したUI/UX設計などをメインにコンサルティングを行なっている。

アーカイブ配信のお申し込みはこちら




クラウドとは|基本知識から分かりやすく解説

クラウドとは

米国国立標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology, NIST)の資料によると、クラウド(クラウドコンピューティング)とは、

「共用の構成可能なコンピューティングリソース(ネットワーク、サーバー、ストレージ、アプリケーション、サービス)の集積に、どこからでも、簡便に、必要に応じて、ネットワーク経由でアクセスすることを可能とするモデルであり、最小限の利用手続きまたはサービスプロバイダとのやりとりで速やかに割当てられ提供されるものである。」

この定義を簡潔にまとめると、クラウドとは「手元のデバイス(パソコン、USBメモリーなど)にデータを保存していなくても、インターネット経由でサーバーのデータにアクセスできるサービス」です。

従来のコンピューターの利用形態では、利用者は手元のパソコンの中にあるソフトウェアやデータを利用していました。しかしクラウドサービスでは、ネットワークを経由して、雲(クラウド)の中にあるソフトウェアやデータをサービスの形で使います。ネットワークがつながっていればどこからでもアクセスできるサーバーを雲(クラウド)にたとえています。

また、ひとことでクラウドサービスといっても、クラウドの提供できるサービスはMicrosoft WordファイルやMicrosoft Excelファイルなどのデータに限りません。ソフトウェア自体を提供することもあれば、開発するためのツールや環境、環境構築の場を提供することもあります。

クラウドでできること(メリット)

  • 手軽に利用可能
  • ソフトウェアなどのインストールの手間がなくアカウントの作成だけで利用できる

  • インターネットに接続できればどこでも利用可能
  • 端末にインストールするわけではないので、アカウントさえあればどの端末からでも利用できる

  • 設備投資を抑えられる
  • 環境構築が不要なためサーバー購入費などを抑えられる

  • 運用の手間がかからない
  • 提供者が機能のアップデートやセキュリティ対策をしてくれるため、運用に手間がかからない

クラウドの弱点(デメリット)

  • 有料の場合、ランニングコストが常にかかる
  • データの移行が難しい
  • サービスを移行したくても、データの移行が難しく断念せざるを得ない場合がある

  • セキュリティは提供者に依存
  • セキュリティ対策のレベルは提供者に依存するため、万全でない場合もある

  • リアルタイム性に劣っている
  • ネットワークでのやり取りになるため、ラグが生じやすい

クラウドの種類

クラウドは一般的に「SaaS・PaaS・IaaS」の3種類のサービスに大別されます。クラウドで提供する内容が違うため、名前を分けています。

SaaS (サーズ、Software as a Service)

SaaS(サース)とは、Software as a Service(サービスとしてのソフトウェア)の略です。クラウドサービスのうちソフトウェアを提供するものを指します。

従来、利用者がソフトウェアを利用するには、パッケージ製品として購入し自分の端末で稼働させる必要がありました。SaaSの場合、ソフトウェアを自分の端末で稼働させる必要はなく、ネットワーク経由で利用できます。

多くの方が普段使っているであろうGmail、Microsoft 365、Slack、DropboxなどはすべてSaaSです。またコロナ下で一気に広まったZoomもSaaSです。

BtoB(B2B)としては、セールスフォース・ドットコム(Salesforce)という企業のSaaSがとくに有名です。業界に合わせたサービスを提供しています。

PaaS (パース、Platform as a Service)

PaaS(パース)は、Platform as a Service(サービスとしてのプラットフォーム)の略です。クラウドサービスのうちプラットフォームを提供するものを指します。

従来のシステム開発では、必要なネットワーク、ハードウェア(CPU、メモリー、ストレージなど)、OSやミドルウェアを自前で準備し、そのあとアプリケーション開発をする必要がありました。PaaSの場合、こうした準備が整ったアプリケーション開発環境であるプラットフォームをネットワーク経由で利用でき、いきなりアプリケーション開発に専念できます。

PaaSの例としては、Google App Engine、Microsoft AzureのApp Service、Amazon WebService(AWS)のLambdaやElastic Beanstalkがあります。

IaaS(イアース、Infrastructure as a Service)

IaaS(イアース)は、Infrastructure as a Service(サービスとしてのインフラストラクチャー)の略です。クラウドサービスのうちインフラストラクチャーを提供するものを指します。

従来のシステム開発では、必要なネットワーク、ハードウェア(CPU、メモリー、ストレージなど)やOSを自前で準備する必要がありました。IaaSの場合、こうしたネットワーク、ハードウェアやOSを、必要なときに必要な分だけネットワーク経由で利用できます。

IaaSの例としては、Google Compute Engine、Microsoft Azureの仮想マシンや、Amazon Web Service(AWS)のAmazon Elastic Compute Cloud(EC2)があります。

なお、IaaSはイアースに限らず、アイエーエーエス、アイアースなど多様な読まれ方をしています。

SaaS・PaaS・IaaSの比較まとめ

SaaS・PaaS・IaaSの特徴を表でまとめると、以下のようになります。

クラウドAIとエッジAI

近年注目を集めているAI(人工知能)とクラウドは密接な関係にあります。現在普及しているAIのほとんどはクラウドで提供されています。

クラウドAI

クラウドAIとは、クラウド上でAIの処理をすることです。端末で得られたデータをクラウドに送信し、クラウド上で処理し、アウトプットをデバイスに送り返すことでデバイスの負担を低減します。

しかし、データをデバイス内で処理せずクラウドに送信するため、リアルタイム性に優れていませんが、AIは大量のデータ(ビッグデータ)を必要とするため、AI導入の効果的なソリューションとなっています。

エッジAI

エッジAIとはクラウドAIとは対照的に、デバイス内で処理するAIです。リアルタイム性に優れているため、瞬時な判断が必要とされている自動車の自動運転などに欠かせない技術として知られています。

クラウドの今後

今までは、ハードウェアを購入したり、ソフトウェアをパソコンにインストールしたり、ソフトウェアのライセンスを購入しなければ、サービスが使えないことが一般的でした。しかし、クラウドの出現によりハードウェアを購入したり、ソフトウェアをインストールしたりしなくても利用できるサービスがすでにたくさん生まれています

レッドオーシャンに突入したと思われがちな、クラウド(SaaS)ビジネスにも、まだ未開拓の領域が残されています。それが「デスクレス(Deskless)SaaS」と呼ばれる、建設、物流、医療、飲食店や工場などの「現場」課題を解決する、製造業や運送業向けのSaaSです。

これまでにオフィスワーカー向けのSaaSは数えきれないほど登場し、第1世代と呼ばれるコンピュータ初期からのインフラ企業たちも存在する世界では、新参者のベンチャー企業が入り込める隙間が残されていません。しかし、製造業や運輸業などへのテクノロジー導入はいまだに困難を極めており、デスクレスSaaSビジネスはまだまだブルーオーシャンです。



製造現場に必要なエッジ端末がわかる無料の画像認識セミナー

株式会社マクニカは10月7日(木)に、無料オンラインセミナー「画像認識セミナー~製造現場で求められるエッジ端末とは~」を開催する。受け付けは12時30分からで、開催時間は13時00分〜14時00分。

本セミナーでは、ルネサス社製マイコンRZ/Aシリーズを実際に使用し、Factory Automationなどに取り組む際に必要な画像処理技術をエッジ端末で実現する方法を事例も含めて紹介する。

本セミナーは「IoT機器を手軽に導入したい人」「エッジ端末で画像認識をしたい人」「画像認識の検討を始めたい人」などにオススメという。アジェンダは以下のとおり。

  • 1.組み込み製品の画像処理における現状と課題
  • 2.単体のマイコンで画像認識を実現するユースケースとそのメリット
  • 3.RZ/Aマイコンとは

また、実践編としてRZ/A2マイコンを使用してデモを実施するハンズオンを別途実施予定という。

【「画像認識セミナー~製造現場で求められるエッジ端末とは~」概要】

  • 日程:2021年10月7日(木)
  • 時間:13時00分〜14時00分(受け付け 12時30分〜)
  • 会場:【オンラインセミナーでの開催】申し込みフォームから登録できる。開催前日17時までにオンラインセミナーへのログインURLを案内する。開催当日、時間になったらログインURLよりアクセスし、視聴できる。
  • 主催:株式会社マクニカ、共催:ルネサスエレクトロニクス株式会社

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約1分かかる作業がたった3秒に AIで簡単に荷物サイズを計測できるアプリ

Automagi株式会社は9月29日、スマートフォンで荷物を撮影するだけで、自動で荷物サイズの計測と荷物情報を読み取り、荷物データとして記録・管理できる国内初とうたう荷物情報収集AIアプリケーション「Logi measure(ロジメジャー)」を提供開始した。

これまで配送業務における大きな負荷となっていた荷物のサイズ計測・データ管理業務の作業時間を約1分から最短約3秒に、約20分の1に削減できるという。

近年、EC市場の拡大により、国内の宅配便の取り扱い個数は年々増加しており2020年には48億個を突破している。新型コロナウイルスの感染拡大の影響で、ECの利用はさらに増加し、宅配便利用も増えている。

荷物の急増を背景に、物流業界の人手不足はさらに深刻さを増しているという。物流効率化の主要課題の一つとして、荷物のデータ記録・管理が非効率なことが挙げられる。手作業でサイズ計測やデータ入力をしたり、設置型の大きな機材に荷物を積み込んでサイズを計測したりしているため、荷物一個につき平均1分ほどの作業時間が発生している。

そこで、同社はLogi measureロジメジャーを提供開始した。本アプリは撮影するだけで簡単に荷物のサイズを計測できる。荷物に記載されたバーコードより、荷物の中身や重量などあらかじめ記録されたデータを読み取り、荷物情報の収集業務を代替可能。なお、自動計測可能な対象は一辺10cm〜70cmの直方体の荷物で、三辺合計の実物対比で95%以上の精度で計測できる。

要望に応じて企業で使用しているデータ管理システムとの連携も可能。荷物データを元にした倉庫管理の効率化やトラックの積載率向上、配送料金の算出や梱包コストの削減など、物流DX(デジタルトランスフォーメーション)を支援するという。利用料金は月額15万円(税別)から。

サービス概要

  • サービス名:Logi measure(ロジメジャー)
  • 計測対象:直方体のダンボールなど
  • 計測サイズ:一辺10cm〜70cm
  • 機能:・バーコード読み取り機能
    ・サイズ計測機能(実物対比95%以上の精度)
    ・計測結果閲覧機能
    ・計測結果のCSV出力機能
  • 利用料金:月額15万円から(税別)

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「DX推進する企業は志望度が上がる」就活生の約半数が回答

画像はぱくたそより

2021年9月1日のデジタル庁設置に象徴されるように、コロナ禍でITの活用やDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進が加速している。デジタルネイティブと呼ばれる20代は、DX推進をどのように捉えているのだろうか。

株式会社学情は9月9日、2023年3月卒業(修了)予定の大学生・大学院生を対象に、就職活動においてDXを意識しているのか調査した結果を発表した。

就職活動「企業がDXを推進していると志望度が上がる」約半数

「企業がDXを推進していることを知ると志望度が上がる」と回答した学生は49.6%。約半数はDXに取り組む企業に好感をもっていることがわかった。「企業の成長には、DX推進が不可欠だと思う」「デジタル技術やデータを駆使することで、よりニーズに合ったサービスが提供できると思う」などの声が挙がる一方で、「実際にどのようなDXに取り組んでいるのかによって、志望度は変わる」といった指摘も寄せられた。

3割強は就職活動で企業のDXに関する取り組みを重視

就職活動において「企業のDXに関する取り組みを意識する」と回答した学生は35.1%。「デジタル強化は不可欠だと思う」「企業がDX推進にどのように取り組んでいるかを知ることで、企業がどの事業分野を強化しようとしているか推し量れると思う」といった声があった。

7割以上の学生が「DXに関するスキルや知識を身に着けたい」と回答

「DXに関するスキルや知識を身に着けたい」と回答した学生は74.1%。「今後必須のスキルになると思う」「デジタル領域に強いと、仕事の選択肢が増えると思う」といった声が寄せられた。

調査概要

  • 調査対象:「あさがくナビ2023(ダイレクト・リクルーティングサイト会員数No.1)」へのサイト来訪者
  • 調査方法:Web上でのアンケート
  • 調査期間:2021年8月16日〜2021年9月2日
  • 有効回答数:467名

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経営管理の「次の一手」を支援 データ蓄積・AI予測・施策検討を一元化する、製造業向け販売計画クラウドサービス開始

※この記事はデータサイエンス専門メディア「Da-nce」からの転載です

TISインテックグループのTIS株式会社は、AIを活用した将来予測を基に意思決定ができるクラウドサービス「予測型経営DXサービス for 販売計画」の提供を開始すると発表した。製造業での販売計画の立案から管理、施策検討までをパッケージ化し、勘と経験に頼らないスピーディな意志判断を支援する。

社内外のデータを収集・分析し、属人的な意思入れをなくす

「予測型経営DXサービス for 販売計画」は、経営管理部門での以下のような悩みを解決しうるサービスだ。

  • 意思決定には数か月以上先の販売数量計画が必要だが、今あるものは信用できない
  • 必要な情報が揃えられず、数か月以上先の計画ができていない
  • 販売数量計画が信用できないので、工場は過去実績を基に生産計画を立てている
  • 販売数量計画の意思入れが属人的で根拠が不明確
  • 予測と乖離し課題となる事象に対して、発生前に然るべき手が打てない

TISの顧客企業にも、販売数量計画の予測やAIを活用した一連の取り組みを始めようとする動きが多く見られ、今回サービス化に至ったという。同サービスの主な特長はこの3点だ。

1. 多種多様なデータをデータレイクに収集・蓄積

ERP等の社内情報(財務データ等)や景気動向や主要原料価格といった業績に影響を与える社外データなど、多種多様なデータを収集・蓄積する。

2. AI予測エンジンによる予測分析

データレイクに蓄積されたデータの中から、予測対象に影響を与える指標を用いて、AI予測エンジンで将来の予測分析を実施。

3. 分析データの提供

実績値確定後の計画値との差を確かめるだけではなく、モニタリング中に計画値と大きく離れそうな予兆が出たら通知するので、早くに次の施策の検討/推進が可能になる。

画像は同サービスページより

サービスの適用領域は広く、モニタリングや計画乖離の原因分析(対比分析、乖離の要因分析)のほか、計画乖離のアクション案の提示やノウハウの蓄積もカバーしている。

2021年12月までPoCサービスを提供、今後は生産計画や在庫計画への拡大も見込む

リリースによると、2021年12月に申し込むとPoC(実機検証)サービスを提供しており、本格導入前に「データ収集/影響度の高い要素の分析」「予測の実施/結果の評価」を期間限定で確認できる。今後は販売計画だけでなく生産計画/在庫計画といった他領域への拡大を図り、2024年までに30社への導入を目指すとのことだ。

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Ledge.aiの関連メディア「Da-nce」は、データサイエンス専門メディアだ。今後もデータ分析・解析をはじめ、データサイエンティストに関わるニュース、学習情報などを定期的に発信していく。