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PROJECT

自社AIプロダクトの開発プロジェクト

画像解析/映像解析技術を用いた自社AIプロダクトの開発プロジェクト。Agender/AI人数カウンターCROSS/白杖・車椅子検知など複数のプロダクトを展開。

MEMBER

データアナリストM.Sさん

2021年入社。アプリのプログラム開発を担当。
データアナリストM.Sさん

2020年入社。データの分析・可視化部分の開発を担当。

プロジェクトの概要を教えてください

M.S(男性)

外部のAIプラットフォームを運営しているEDGEMATRIX社^※（以下：EM）と共にAMBLの自社サービスの開発をしています。EMは、AI Box（GPUを搭載したAI処理を行なうエッジデバイス）上で動作するアプリケーションを販売できるプラットフォームの運営をしている会社です。我々AMBLは、AI Box上で動作するAIエンジンやBoxで処理されたデータを蓄積するためのクラウドの環境や取得されたデータを可視化するダッシュボードの開発など、分析を行なうためのWeb基盤までを一貫して提供できるサービスを目指しています。具体的には「Agender」や「AI人数カウンター」のようなサービスです。
この後話していただくM.S(女性)さんのチームが、プログラム自体を構築しEM上で使えるようにカスタマイズしたものを、私のチームが分析ツールとしてクライアントが実際に使う画面UI部分の開発をしています。

※ 参考URL：https://service.edgematrix.com/store/

担当した領域・業務内容の説明をお願いします

M.S(女性)

私のチームは、「白杖・車椅子検知」、「AI人数カウンターCROSS」、「Agender」サービスのAIアプリの開発を行なっています。カメラ映像から対象を検知するAIモデル自体から作成しています。他にもサービスリリースに伴う情報全般、例えばWebサイトの情報やリリースの一部内容も作成したりしています。

1つ目の「白杖・車椅子検知」はカメラ映像からAIで白杖や車椅子を検知したらメールやLINEなどで通知するサービスです。続いて「AI人数カウンターCROSS」です。このアプリはカメラ映像の画面上にライン（境界線）を引き、人がそのラインを越えたら人数がカウントされるというものです。人を検知するモデルを開発したり、カウントするアルゴリズムを実装しています。
そして、今年の春に「Agender」というアプリの開発を行ないました。これはカメラに映った人の年齢と性別をAIで判定するというものですね。まず顔を検出するAIモデルがあって、そこから年齢を判定するモデル、性別を判定するモデルがあったりします。マスクを着けていてもある程度の推論結果が出せるようになっています。

M.S(男性): 「Agender」を例にすると、大きく分けてM.S(女性)さんの方で作っていただいているのは、AI Boxの中で動く動画に「検知ボックス」や「線をつける」というところまでを実装してもらっています。実際にカメラを繋いだコンピュータ上の映像に対して「何歳の人が映っている」とか「何人映っている」のようなデータを取得しています。それだと検知されている動画はクライアントがまだ見る形になっていないため、動画から取得されたデータをAI Boxから出力して、クラウド（AWS）上に取り込みます。そして、クラウド上で分析するためのデータ基盤を作ったり、時間帯別で「何歳代の人が何人映っている」というようなレポート機能をWeb上で提供しています。このWebページの開発をはじめ、Web上で視覚化するためのAPIやクラウド環境の構築を私のチームで担当しています。
少しややこしいですが「Agender」というプロダクトの中で、AIモデルを開発するBoxチームとクラウド移行をするWebチームの2つに分かれています。

このプロジェクトの強みはどういったところですか？

M.S(男性): 我々AMBLの評価いただいているところは、画面上で分析されたデータが可視化されてイメージがつきやすくなったところです。AIプロダクトというのが、最終的にどういう形でサービスとして提供されるかイメージがつきづらい中で、セールス的な面でも画面を通して紹介ができるところが強みと評価いただいています。初期の頃に開発していたアプリケーションは、本当にAI Box側で動画取得できるところで完結していたため、その先のデータを活用するレポート提供などには力を入れていないものが多かったです。そこでAI人数カウンターを最初に作った時に、可視化された画面まで通して提供できたことがお客様視点としてもイメージがつきやすくなったと思います。

M.S(女性): 中には自社のサービスと類似したものが提供されています。「AI人数カウンターCROSS」の場合、他社のアプリは1つのカメラ画角内で1か所の人数カウントしかできないのですが、AMBLのアプリでは3か所の人数カウントをできるようにしており、この点を評価していただいています。その他にも物体を検知してカウントや通知をするアプリが多い中で、「Agender」はもう少し複雑な処理をして差別化をするなど、市場においても優位性はあるかなと思っています。

プロジェクトを進める上で、どんなところが大変でしたか？

M.S(男性): AIのデータを活用する上で、最適なUIをどう提供していくかが難しいポイントでした。他社に先駆けてダッシュボードとして提供できたとはいえ、まだ試行錯誤しながら提供しているというのが現状です。ただ、プラットフォームとして提供できた成果はあるので、これをより広くサービス展開していくためにはどうしたら良いか、継続して改善していく予定です。
現在、少しずつですがクライアントからのフィードバックもいただけるようになってきており、その内容も踏まえてより扱いやすく価値の高い情報を提供できればと思います。

M.S(女性): 私のチームではAIモデルの精度を上げることです。「Agender」で使われている年齢判定モデルは、当初モデルの学習の際、データとして提供してある比較的顔が綺麗に映っていて認識もしやすい角度のデータを使用していたためモデルの精度がとても低くなってしまいました。
実際にアプリケーションを活用する場合、色々な顔の向きの人がいたりあまり綺麗に映らずぶれている状態もあるので、精度を上げるために実働環境に近い動画を撮影、そこから自分たちで顔を切り出して年齢と性別のラベル付けまで行い、最終的にモデルを作り直したの時は特に苦労しました。

今後チームとしての目標や方向性を教えてください

M.S(女性): 今後チームのメンバーが増えてくるので、技術共有をよりスムーズにできるような仕組みを検討していきたいです。モデルの学習や組み込みであったりリリース準備など、1人1人ができるタスクを増やしていくのが直近の目標です。
また、今後展開される予定のプロジェクトもしっかりと打ち出していきたいです。1つは「SHIFTRACER（シフトレーサー）」ですね。開発は既に終了し、現在受け入れ検証をしている段階です。他には検知系のアプリも順次リリース予定です。白杖・車椅子検知のようなアプリケーションで、昼だけでなくて夜間の映像に対応できるサービスを検討しています。他にも商業施設や公共交通機関などで、何かしら生活のサポートができるサービスを提供していきたいです。

M.S(男性): 目下のチーム目標としては「Agender」の属性判定や「AI人数カウンター」の人数検知など、個別の技術をお客様のユースケースに合わせて、より価値のあるサービスを提供するために組み合わせる基盤が必要だと考えています。今はそれぞれのデータを集めて可視化している状態ですが、今後のサービス展開としてアプリ基盤やデータ基盤の構築を進めていくことが1つの目標です。
続いて、Box上でAI処理が完結するのではなくて、クラウド上にも推論のパイプラインやAI処理を行なえるような基盤を構築していく構想も出てきています。そのため、AWSをはじめとしたクラウド上のリソースをより活用して、AIを用いたプロダクトの基盤構築に積極的に関わっていけたらと思っています。それらを各業界向けに特化させて提供していきながら、フィードバックと併せてブラッシュアップを進めていきたいと考えています。