運用コスト9割削減「SyncLect Edge AI Automation」エッジAIの機械学習を全自動化

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株式会社ヘッドウォータース(以下「ヘッドウォータース」)は2022年11月15日、エッジAIの機械学習を全自動化するシステム「SyncLect Edge AI Automation(シンクレクト エッジ エーアイ オートメーション)」の開発を発表した。

多大な人手と時間が必要だった従来のエッジAI機械学習コストを大幅削減し、さらにクラウドAIで推論精度を向上させる画期的なシステムになるという。

開発の背景

近年、日本でも5Gの普及やIoT技術の発達によりスマートストアやスマートビルディング、スマートシティの分野でもエッジAIを活用した事業課題の解決やサービス向上に取り組む企業が増加している。

エッジAI活用においては機械学習による推論精度の向上が重要であり、そのための各プロセス(データ収集→アノテーション→再学習→再配布)にはデータサイエンティストやエンジニアなどの専門人材による作業が必要となる。

しかし、市場で不足する専門人材を採用することは難しく、また採用後も高額な作業費が長期間にわたって発生するため、エッジAIを導入する企業にとって大きな負担となっているのが実情である。

実証実験にて約90%のコスト削減効果を確認

同社はこうした専門人材の不足やコスト負担の課題を解決するため、エッジAIの機械学習プロセスを全自動化する「SyncLect Edge AI Automation」を開発した。

機械学習の中で重要かつ作業工数のかかるアノテーション作業への削減効果に関する実証実験を行った結果、同システムが作業時間を約90%削減することに成功した。

<実証実験の概要>
内容:エッジAIカメラからの画像データについて、アノテーションを実施。手作業と同システムにてそれぞれ実施した場合の処理時間を計測

結果:
アノテーション作業を手作業と比較し約90%の削減効果を確認

推論精度の向上機能について

画像解析結果の推論精度に関して、クラウド上で動作するサーバーで実行されるものより、IoTエッジデバイス上で動作するAIの機械学習モデルの方が一般的には劣るとされている。これは、エッジデバイスの性能面を考慮してプログラム処理を軽量化して作られるためである。

しかし同システムは、その性能差の解消にも成功しているという。
優秀なクラウド上のサーバーによる推論を使ったアノテーション、再学習、再配布のサイクルを繰り返すことでエッジAIの推論精度をクラウドAIレベルまで向上させることが可能とのことだ。

活用シーン

同システムは、エッジAIカメラで収集した大量データを高精度かつタイムリーに画像解析する必要がある環境において特に高い効果を生み出すことが期待できる。具体的な活用シーンは次のとおり。

・スマートストアやスマートビルディングにおける商品管理や混雑状況把握への活用
・スマートシティにおける画像解析への活用
・メーカー製造ラインにおける不良品検知への活用

タイムリーかつ高精度な画像解析のニーズのあるシーンで活用できる

企業URL:https://www.headwaters.co.jp

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