画像認識AIの第一歩として最適な「Vieurekaカメラスターターキット」

AIの画像認識と聞くと、難しいと感じる人が多いかもしれない。

実際にAIに興味があったり、自社に画像認識を導入したいと考えていたりしても、どうしたら画像認識を活用し成果を出せるようになるのか、画像認識について段階的に理解が深めるためにはどうしたら良いかということは、なかなか広まっていない。

「Vieurekaカメラスターターキット」は、こうした問題を解決し、画像認識AIの開発フェーズの敷居を下げるために発売された。

参考：パナソニック、開発者向け「Vieurekaカメラスターターキット」を発売開始

本稿では、VieurekaPFを推進する、パナソニック株式会社イノベーション推進部門テクノロジー本部事業開発室　エッジコンピューティングPFプロジェクト総括担当宮崎秋弘氏と、エッジコンピューティングPFプロジェクト主務茶木健志郎氏にお話を伺った。（聞き手：IoTNEWS代表小泉耕二）

開発環境を予め用意することで、画像認識で価値を生むことに集中してもらう

Vieurekaカメラスターターキットには、VieurekaカメラやLANケーブルが梱包されており、PCを用意することですぐに画像認識を体験できる。

通常、画像認識を試そうと考えると、デバイスをどれにするか、ネットワークはどうするか、アプリケーションは何を使うか、などといった様々な検討事項があり、その1つ1つが画像認識をこれから始める人にとっては敷居が高い。

本来は、データを集めて、加工・分析して、何かしらの成果を出すということをやりたいはずなのに、環境を設定するのに苦戦してしまって、データを集める前に諦めてしまう人もいるだろう。

「Vieurekaカメラスターターキット」では、デバイスであるカメラを始め、開発環境やサンプルアプリケーションなどを一括で提供している。購入し、同キットが手元に届いてから1時間もあれば、サンプルアプリケーションを使用して、カメラで撮影した映像がどのように認識されているのかを確認することができる。茶木氏は、敷居の低さが同キットの特徴だと述べた。

「Vieurekaカメラスターターキット」には、VieurekaカメラのVRK-C301、専用アダプタ、LANケーブル、SDK（10種類のサンプルアプリ同梱）が同梱されている。

知識を付けていけば、環境をはじめから構築するということができるようになるが、重要なのはその画像認識を使用して価値を生む部分である。環境構築の部分と価値を生む部分を分業して、環境構築の部分は同キットが用意しているものを使用してほしいと宮崎氏は述べた。

サンプルアプリケーションの実力を知り、アプリケーションの検討を開始する

筆者が実際にサンプルアプリケーションを使用して姿勢推定を行った。1人の場合は推定できたが、カメラ映像に2人以上映ると上手く推定できなくなってしまう。

同キットには、10種類のサンプルアプリケーションが同梱されている。このサンプルアプリケーションは、全てオープンソースのものであるという。

実際に使ってみるとわかるのだが、すごく精度が高いというわけではない。宮崎氏は、この精度はオープンソースの限界であるとした。AIに対する期待感はまだまだ高いものがあるが、実際には、オープンソースで提供されているアルゴリズムをそのまま利用するだけでは、業務に導入できるレベルのものではないことがある。

画像認識AIを開発している各社は、実際の業務に導入できるよう、認識精度を高めようとしている。各社、精度の高さを競い合っている段階だ。画像認識AIを使ってみたいと考えるとき、現状は精度が高いアプリケーションを選択して使用する方法が一般的だ。

同キットを使用して、画像認識AIのアプリケーションについて勉強することで、どうすれば精度が高いアプリケーションを作ることができるのか、サンプルアプリケーションのソースコードをチューニングしながら習得することができる。

同キットでは、現在提供されている以外のサンプルアプリケーションも用意されていて、順次アップデートしていくつもりだという。更に、本格的な導入をする場合は、VieurekaPFのパートナー企業が開発した商用のアプリケーションも使用できるようになる。

それぞれの分野ごとにアプリケーションのライブラリを用意することで、利用者が用途に応じて最適なものを選択し検討できるようにしていきたいとしている。

現在力を入れているのは、ディープラーニングの環境も提供するための検討だという。ディープラーニングの環境が使えることで、クラウドで学習し作成した推論モデルをVieurekaカメラの中に入れて、カメラで撮影した画像を基に再学習を行い、推論モデルをどんどん賢くしていくということができるようになる。

Vieurekaカメラでデータを集め、クラウドで学習し、推論モデルを作成する

AIを始めようとしたときに、データがなくて学習できないという問題にぶつかることがある。どうやってデータを取ったら良いのか、どんなデータを学習したら良いのかということを考え、実際にデータを揃えることは意外と難しい。画像認識をしようとすると、映像データでは、画質や明るさ、画角などといった検討項目が増えるため、難易度が上がってしまう。

同キットは、VieurekaカメラのVRK-C301が同梱されているので、カメラを設置することですぐにデータを集めることができる。欲しいデータの画角や明るさにあわせた場所にカメラを設置することができるため、検討者が欲しいデータを集めることができる。

データを集めることができたら、そのデータを基に、クラウドで学習し推論モデルを作成するということがリモートでできるようになる。クラウドとカメラを繋ぐのは、クラウド環境を整えれば比較的簡単にできるという。

サンプルアプリケーションの中に、既に所定のIPアドレスにデータを送るサンプルプログラムがあるので、用意したクラウド環境のアドレスにソースコードを改変するだけでデータをクラウドに送られるようになる。企業によっては、既にクラウドやデータベースを持っている場合があるだろう。その場合も、その情報を入力すれば、既存のデータセンターにデータを送ることができるようになる。

ここまでできれば、開発段階で1台のカメラを使用して検討する場合、大体の目的は達成されるだろう。検討の結果、PoCをやってみる、実運用してみるということになったときには、VieurekaPFが提供しているSaaSであるVieureka Managerを使用することで、複数台のカメラの一括管理が可能になる。開発フェーズだけでなく、運用フェーズでも敷居を下げることを意識している。（宮崎氏）