【INTERVIEW】エッジAI開発に強みを持ち、導入支援〜開発、内製化支援まで行うXAI

—八木谷さん

「私は前職のAIベンチャーで受託開発プロジェクトを多く行っていたのですが、そこで感じた課題として、ユーザーとAIベンダーの間にまだまだ大きなギャップがあるということです。ベンダー側からみると、AIベンダーは自社技術開発やプロダクト開発にリソースを割いており、受託開発をコアビジネスに据えリソースを割いている所は比較的多くは無いと感じます。そのため、あまり受託開発にフォーカスできず、あくまでも自社技術や製品開発に沿った受託開発を受ける、であったり、リソースが十分空いている時に受ける、といった状態でした。

また、AI開発は不確実性が高く「やってみないとわからない」や「データの質が精度を左右する」といった特徴がありますが、実際にPoCを実施して期待した性能がでなかった際に、ではどういうデータが取れれば良いのか、それをどのように取るのか、どういった体制で運用を行い、運用を通じた長期的な改善策といったより踏み込んだ提案ができていないと感じております。一言で言えば、AIベンダー側の課題解決へのコミットメントが足りないと肌で感じたことが、設立した大きなきっかけの一つです。

また、ここ数年、お客様のAIに関するリテラシーが全体的に上がっていると感じますが、まだまだAIの不確実性や、試行錯誤を通して一緒に創っていくということや、運用を通じて長期的に取り組んでいくことといったAIの特性やプロジェクトの進め方への理解が浸透していないと思っています。私自身はこれまでのキャリアとしてセールスやコンサルティングを通じてユーザーの課題解決に強く関わってましたが、PMとしてエンジニアとプロジェクト推進した経験も多くあります。当然ユーザー側の考え方もわかりますので、エンジニア側とユーザー側のギャップを埋める、課題解決を目的としたAI導入を支援する企業としてAIの実導入に貢献できるのではないか、という思いがあり設立しました。」

—八木谷さん

「弊社では、大きく3つのサービスを提供しています。AIの導入支援コンサルティング、AI受託開発、そして内製化支援の3つです。

導入支援コンサルティングでは、お客様の課題に応じて、最適なソリューションを立案したり、その実行を支援したりしています。AIはたしかに根付いてきていますが、まだまだ「どういったところでAIを使えるのか」「AIの検討をどこからはじめて良いかわからない」といった課題をお持ちの企業様も多いので、そのような初期の段階から、提案はもちろん、一緒に現場に入ってデータをどのように取るか、といった泥臭い企画の段階から支援させて頂きます。
具体的には、課題の優先順位付けや、技術ベースのディスカッション、データ収集の設計など、を定期的にアドバイザリーとして支援させて頂いています。

AI受託開発では、その支援で得た課題に対して、どのような技術が適切なのかを検討し、実際に開発を行います。
画像認識を中心に2次元/3次元の姿勢推定、物体検出、セグメンテーションや人や車のトラッキング（行動分析）や教師なしの異常検知、画像生成、センサデータ解析などの経験が豊富ですを。姿勢推定では、人の転倒検知などを行ったり、3Dであればバーチャルキャラクターに活用する、といったことも行っています。
また、モデルの軽量化も得意としています。最新の論文はより高精度を求めるため計算量が大きく小型のデバイスでは動かないという課題があります。そういったケースに、弊社が論文のコードを軽量化し、モデルコードを作る、といったイメージです。

もう一つは内製化支援です。内製化支援では、AIを運用するための環境構築やそのための支援を提供しています。AIに限らないかも知れませんが、AIの導入や活用は非常に実験的で、業務と技術両方の深い理解が必要なため、相互の信頼関係を前提とし、文脈を理解した高密度で高頻度のコミュニケーションがプロジェクトの成功には必要です。そのため出来る限り自社内で推進していけるようになるのが1番良いと考えています。

そのため内製化支援では、PoCで作ったモデルを納品するだけではなく、お客様自信が学習させて、精度を向上させることができる運用環境を合わせて提供させて頂きます。AWSなどのクラウドサービス上はもちろん、お客様のサーバ上で動く環境を作ることもあります。場合によっては、GUIを付けて提供させて頂くこともあります。
また、コンサルティングと近いのですが、運用に必要な体制のアドバイスや、お客様がAIの運用で困った際にご相談頂けるよう、打ち合わせベースで定期的にコミュニケーションさせて頂きながら支援する、といったこともあります。」

—八木谷さん

「1つはエッジAIの領域です。エッジAIは、いわゆるAI開発と比べて発展途上で、デバイスも様々ですし、モデルの軽量化も相当な開発力が必要です。弊社はそのエッジAIの開発を3年以上行ってきたメンバーで対応していますので、ここは強みの1つだと考えています。

また、技術アドバイザリーやコンサルティングは、一般的にこういったものは机上で終わってしまうこともあると思うのですが、弊社では、一緒に工場に行ってモノを見て確認するといったように、泥臭く支援させて頂いています。

内製化支援においては、多くのベンダーが考えるデータをどう集約して自社の競争優位性を築くか、やツールのベンダーロックインを狙うか、半永久的なライセンスという考えではなく、お客様がAIを使いこなせる状態にすることが最善であると考えて支援を行っています。ユーザー側からすると、データを自由に使えない状態や、いつサービス提供を停止されるかわからないツールにコアビジネスが依存している状態はリスクが大きく発展性に欠けると感じています。」

—八木谷さん

「現在は6名体制で動いています。4名が開発エンジニアです。」

—八木谷さん

「やはり一番多いのは画像認識です。私自身、前職でずっとエッジAIに関わっていたこともあり、エッジ側でのAI処理や、どういったアプリケーションを使って課題を解決するか、というところは実績として豊富にあります。

また、素材を入れることでAIが自動でレイアウトを作ってくれるバナー広告の自動生成や、動画の自動編集、GANベース/教師なしでの異常検知、監視カメラによる人の転倒検知や禁止領域への侵入検知、小型デバイスで動かすモデルの軽量化などの開発も行っています。」

—八木谷さん

「エッジAIは、まずインターネット環境が準備できるかどうか、が大きいです。例えばドローンなどを活用したサービスでは、インターネット環境がどうしても途切れてしまったりしますので、このような際に端末側で推論処理を行うエッジAIは有効です。
また、リアルタイムに処理したい、という際にも有効です。大きな画像などを入力していると転送だけに時間がかかったりします。わかりやすい例で言えば、自動車やインターネットに繋がっていない監視カメラなどで活用されています。最近では、サイネージで活用されるケースもあります。

他にも、セキュリティ観点でクラウド環境にデータを転送したくない、という要望もありますし、コスト面もあります。どうしても端末が多くなると、ネットワークに繋ぐだけでコストが増えてしまいますので、そういった際にもエッジAIは有効です。
そのため、インターネット環境の有無、リアルタイム性、セキュリティ、そしてネットワークコスト、のバランスを踏まえてエッジAIの利用を検討する、といった形です。」

—八木谷さん

「まずは、受託開発を通して、お客様のAIにおける課題解決の事例を増やしていくことが大きなミッションです。

また、今後は特定の業界や、特定の課題に対して、自社のソリューションを構築し、お客様がより簡単に課題解決ができる状態を作っていきたいと考えています。」