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組込みDeep Learningの社会実装に向け、LeapMindとともに

株式会社NTTデータ ビジネスソリューション事業本部
次世代技術戦略室 部長 滝澤貴之様
NTTデータ様は、グローバルに展開する業界大手のシステムインテグレータです。クライアント企業の事業戦略の実現やビジネス変革に有用となるようなIT技術を活用したサービスを開発・提供しています。今回はビジネスソリューション事業本部 次世代技術戦略室の部長である滝澤貴之様に、LeapMindとの協業のきっかけや活用事例、これからの展望などについてお話を伺いました。

ディープラーニングの社会実装に向けて

当社およびNTTデータグループは、お客様の事業戦略の実現やビジネス変革に向けたITサービスの提供や社会インフラとなるデータ通信サービスの提供等を実施しております。現在、世界53ヶ国に展開する12万人弱の仲間と共に、各国のお客様等へさまざまなITソリューションの提供を通じてお客様のビジネス革新をお手伝いさせていただく事や、社会課題の解決に向けた取り組みを実施しており、今年で創立31周年となる企業です。

私が所属するビジネスソリューション事業本部では、データセンタ、クラウドサービスの提供や、AI・アナリティクス等のデジタル関連技術を活用した、お客様ビジネスのデジタルトランスフォーメーションをご支援するためのソリューションを開発し、公共、金融、各産業界の企業様など幅広いお客様へ提供しております。

AI・アナリティクス領域では、ビッグデータ活用のコンサルティングから情報活用基盤の構築、データサイエンティストによる分析サービス、予測モデル構築や業務システムへの組込みと自動化等、多岐にわたるサービス提供を実施しております。昨今ではIoTプラットフォームやブロックチェーンを活用したクラウドネイティブな次世代基盤サービス等、新たなソリューション開発にも積極的に取り組んでいます。これらの取り組みは当社だけでなく、グローバルレベルでのパートナー企業様との協業も含めて進めています。

このような中、私のチームでは特に組込み・エッジデバイスでのディープラーニングに着目した取り組みを進めています。ここ数年、世の中を流通するデータは指数関数的に増加しており、その大半は画像や動画、音声等を中心とした、いわゆる「非構造化データ」です。この爆発的に増大するデータをビジネスに活用していくためにはディープラーニングの技術活用が欠かせません。また、2020年以降になると、数百億を超えるデバイスがインターネットに接続して稼動していくと言われています。例えば将来ドローンの有人エリアでの目視外自立飛行の解禁等、IoT・エッジデバイスの業務活用が加速すると考えていますが、この時に重要になるのがエッジサイドでのAI活用です。ネットワークの制約やリアルタイム性の要件、あるいは移動体の自律的な危険回避等、エッジサイドでAIによる判断を実施するシーンも増えると考えており、このためのソリューション開発を進めています。例えばドローン上で画像認識等AIの推論を実施するには、省電力・軽量なエッジデバイスで学習モデルが動作する必要があります。中でも、学習モデルの圧縮やFPGA等へのモデル実装等の技術は重要な要素となります。LeapMindさんは、これらの組込みディープラーニングの技術や最先端のエンジニアを多く抱えるパートナー企業です。当社はLeapMindさんと共に、組込みディープラーニングの社会実装を進めていきたいと考えております。

社会課題の解決に向けたパートナーとして

組込みディープラーニングの実ビジネスへの適用はまだ始まったばかりです。これまでお話した事例以外にも、LeapMindさんと進めているプロジェクトがいくつかあります。 製造業のお客様における生産性向上や設備予兆保全など、組込みAI活用の機会は今後も増加すると考えております。また、日本の社会構造上の課題として、高度経済成長期に作られた社会インフラの老朽化や熟練の技術者の高齢化など、AIを活用し業務の高度化を実施するニーズは非常に大きいと考えており、当社では「デジタル・メンテナンス」というテーマで取り組みを進めています。 今後もLeapMindさんとは、お客様のデジタルトランスフォーメーションの実現や社会課題の解決に向け、共にソリューションを開発・提供していくパートナーとして取り組みを頂きたいと考えています。

進む、エッジサイドでのAI活用

当社のエッジAI領域への取り組み事例として、ドローンでの電線追従自律飛行プロジェクトとロボホンでの手話通訳アプリケーションについてご紹介します。

ドローンでの電線追従自律飛行プロジェクトは、ドローンに電線画像認識モデルを実装したFPGAを搭載し、電線に沿うようにドローンを自律制御させる取り組みです。ドローンを用いた電線の点検等においては、電線のたわみにあわせて人手でドローンを操作し、撮影を実施する必要があります。この省力化に向けて、我々は電線認識の学習モデルを構築しLeapMindさんと共にモデル圧縮やFPGAへの実装を実施しました。これをドローンへ組み込むことで、自律飛行制御を実現しています。

また、ロボホン向けの手話通訳アプリケーションも、LeapMindさんとの取り組みの一つです。このアプリケーションは、装置に搭載されているカメラで手話やジェスチャーを認識し、リアルタイムで手話通訳をしてくれます。手話を認識するためには、高速に人間のジェスチャーを把握する技術が必要になりますが、精度を落とさずに性能を高めるためにはいくつかの課題がありました。これらに対してLeapMindさんと共に取り組みを実施したことで、最終的には軽快な動きのできるアプリケーションを開発できたのです。

※本事例中に記載の肩書きや数値、固有名詞や場所等は取材当時のものです

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