AI(Artificial Intelligence)
人工知能(Artificial Intelligence)の高度化に適応し、新しいアプリケーション・モノ・サービスの技術開発を行います。
人工知能とディープラーニング
「人工知能」(AI)という言葉の初出は、1950年代と言われています。第1次AIブームと呼ばれたその時代において、AIとは、チェスや数学の定理の証明を行うことができるコンピュータを指す言葉でした。
第2次AIブームと呼ばれた1980年代においては、記述された知識表現(ルール)を基礎とする「エキスパートシステム」(推論エンジン)など、AIは、より現実的な判断を行うシステムを指すようになります。当時、日本では「第5世代コンピュータ」プロジェクトが推進され、AIに関連する意欲的な研究が多数行われました。オージス総研にて、AIについての最初の取り組みを開始したのも、この時期になります。
そして現在、第3次AIブームと呼ぶべき潮流が、再び訪れています。2010年代になり、1980年代初出の「ニューラルネットワーク」と呼ばれる、脳神経回路を模したアルゴリズムの研究について、応用が現実的に可能となりました。ニューラルネットワークを基礎とする深層学習(ディープラーニング)により、AIは、データから特徴量を学習し、高精度な分類、予測、認知などを行える知識を獲得するに至りました。
ディープラーニングは、AIの歴史において「50年来のブレイクスルー」であると言われています。機械学習(Machine Learning)のひとつの手法として位置づけられていますが、高度な専門知識を前提とした特徴設計は不要です。画像認識・音声認識といった応用では、ヒトの視覚能力や聴覚能力を上回る精度となった事例もあります。
オージス総研のAI関連技術への取り組み
オージス総研では、2017年に機械学習・ディープラーニングの専門組織「AIテクノロジーセンター」を設立(現在はデータエンジニアリングセンターに継承)し、AI関連技術への取り組みを強化してまいりました。
ルールエンジンや統計的手法を応用したソリューションに加え、蓄積したノウハウを用いた機械学習・ディープラーニングの技術支援やトレーニングサービスを提供しております。
これまでの取り組み
2022年度の取り組み
画像処理モデルの実適用向け検証(DETR, Vit,Swin Transformer 等)
自然言語処理モデルや手法の検証(Fusion-In-Decoder,BRIO,SNGP 等)
Transformer系モデルの推論高速化の検証
テキスト生成によるフリートークモデル(対話型AI)の応用検証(継続)
対話型AIとアバターを用いたNPC(Non Player Character)の実証検証
音声関連技術の検証(Whisperによる認識、Empathによる感情推定 等)
Machine Learning Ops基盤に関する応用検証(継続)
量子コンピュータによるリザバーコンピューティングの実装、評価
衛星データ活用検証(災害や土地開発状況の分析、可視化 等)
メタバースプラットフォームの調査と対外イベントでの実証検証
2021年度の取り組み
最新の自然言語処理OSSの検証(Hugging Face Transformers,spaCy 3.0 等)
Transformerにおけるパラメータ数拡大と計算量抑制を両立する手法の検証
テキスト生成によるフリートークモデルの応用検証(継続)
人物追跡と骨格抽出を用いた時系列行動分析
Unity Perceptionを用いた合成データセット開発
Machine Learning Ops基盤に関する応用検証
D-wave(Advantage)を用いた組合せ最適化の応用検証(最適な献立提案)
2020年度の取り組み
テキスト生成によるフリートークモデルの応用検証
BERTの各種改良モデルを用いた精度検証(類似検索、固有表現抽出)
QuartzNetを用いた音声認識の検証
映像データを用いた工場内での不安全行動の検出
Machine Learning Ops基盤に関する評価・検証
D-wave(Advantage)を用いた組合せ最適化に関する技術評価(巡回セールスマン他)
People Analyticsの取組み(業務データを用いたKnow Who可視化)
2019年度の取り組み
深度推定モデルの応用検証
人体部位セグメンテーションによる安全管理への応用検証
GAN/画像生成モデルの応用検証
自然言語処理における転移学習の検証(BERT)
spaCy/GiNZAによる日本語処理の検証
OSSを用いたテキストマイニング手法の検証
Transformerを用いたテキスト生成の検証(T5)
2018年度の取り組み
画像による姿勢推定の応用検証
CNNによる流体力学モデルの検証
分散表現その他による類似文書検索の検証
抽出型手法による文章要約の検証
RPA+AI-OCR+ルールエンジンを用いた帳票処理業務効率化検証
自然言語処理+強化学習を用いたコールセンターChatBotの応用検証
2017年度の取り組み
屋外設備の画像診断
葉物野菜に付着した害虫の検知
センサーデータに対する深層学習を用いた取り組み
2016年度までの取り組み
国内外の事例調査
設備検査における実現可能性評価
ツール/フレームワーク調査・比較評価
配備環境構築・プラットフォーム選定(※1)
AI活用システム開発プロセスの管理
教師データ作成ツールの開発・提供
今後に向けた取り組み
オージス総研では、画像認識・音声認識・自然言語処理・データ解析(統計分析)といった、有用性を高く評価されている事例の多い対象分野に注目し、機械学習・ディープラーニングの応用を中心とした技術開発に取り組みます。
また、弊社の実績・知見をベースとしたコンサルティングサービスを通じて、お客様のデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進をご支援してまいります。
※1 AI活用環境の構築容易性と、必要な学習モデルの柔軟性を踏まえてプラットフォームを選定し、開発を進めることがコスト最適化の観点で必要になります。
AI活用環境の構築容易性と柔軟性の関係
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Webマガジン - 専門家達のコラム
「人工知能技術の過去と現在(最終回)」
「<Part 2>人工知能技術の過去と現在(1)~(5)」
「<オージス総研をとりまく>人工知能技術の過去と現在(上)(下)」
「スマートグリッド社会成熟度モデルと人工知能」
「AIなどを通じて経験したGlobal Business」
「論文紹介 A Recurrent Latent Variable Model for Sequential Data」
「ビジネスを解析する手法とその比較(AI含めて)」
「<オージス総研をとりまく>人工知能技術の過去と現在(1)~(7)」