IoT人気記事ランキング｜「ポストスマホ時代」を見すえたLINEのAI開発の現在など[11/2-11/8]

先週IoTNEWSでPVの高かった記事を、週間ランキング形式で紹介します。

1位「ポストスマホ時代」を見すえた、LINEのAI開発の現在　―LINE AIカンパニーCEO 砂金信一郎氏インタビュー【前編】

LINE株式会社で、AIアシスタント「CLOVA」をはじめさまざまなAI技術の企画・開発を手がけるAIカンパニー。そのCEOを務めるのが、砂金信一郎（いさご・しんいちろう）氏だ。砂金氏は、2016年にMicrosoftからLINEへ転職。その経緯については、こちらの記事で詳しく紹介している。それから約4年が経った今、砂金氏のLINEでのこれまでの活動や、AIカンパニーの現在と今後のビジョンについて、話をうかがった（聞き手：IoTNEWS代表小泉耕二）。
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2位なめらかで心地よいユーザー体験のために、AI技術を使いこなす　―LINE AIカンパニーCEO 砂金信一郎氏インタビュー【後編】

LINE株式会社AIカンパニーのCEOを務める砂金信一郎氏。本稿では、砂金氏のLINEでのこれまでの活動や、AIカンパニーの現在と今後のビジョンについてうかがったインタビューの後編をお送りする（聞き手：IoTNEWS代表小泉耕二）。
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3位パナソニックと小田急百貨店、施設内の混雑状況データを収集して密を回避する「安心ゲートソリューション」の実証実験を開始

新宿駅周辺は、新型コロナウイルスの感染拡大に伴い38.5％の来訪者が減少し、現在もエリア内の経済活動において大きな影響を受けている。一方、消費者の外出自粛等の解除後にやりたいこととして「デパートや店舗での買い物」というニーズは27.6％と高く、ECサイトによる購買体験が普及した現代においても、実店舗におけるリアルな買い物体験が求められている。
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4位パナソニック、顔認証APIエンタープライズエディションとSaaSプラットフォームの提供を開始

働き方改革関連法の施行を契機に勤怠管理ソフト市場は拡大を続けており、さらには新型感染症の拡大を受け、非接触関連技術へのニーズは上昇しオフィスでの入退管理に続き顧客のニーズが顕在化している。
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5位 IIJが5G SA方式対応のeSIMを開発、フルMVNO・ローカル5Gサービスに必要となる要素技術を確立

現在利用が始まっているキャリアの5Gサービスは、NSA（Non-Standalone/ノンスタンドアローン）と呼ばれる方式で、4Gのコアネットワーク基盤に5Gの基地局を追加したシステムで構築されている。
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6位ドコモ、映像伝送・XR・ロボティクス・製造IoT分野における5Gに対応した7パートナーソリューションを提供開始

株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）は、映像伝送、XR、ロボティクス、製造IoT分野における5Gに対応した以下の7パートナーソリューションについて受付を開始し、順次提供を開始する。
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7位日立、DXの実現およびQoLの向上に向けたオープンイノベーションを加速するパートナー制度「Lumadaアライアンスプログラム」を開始

2020年は新型コロナウイルス感染拡大の影響により世界中でビジネスが大きな転換点を迎え、さまざまな潜在的課題が顕在化し、企業の危機意識が高まったことでDXのさらなる加速が求められている。ニューノーマル時代には、AIやIoTなどのデジタル技術を最大限に活用し企業自らがDXを実現するとともに、様々な業界の垣根を越えて新たなパートナーシップを構築し、これまでの枠組みにとらわれないイノベーションを起こしていくことが重要になる。
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8位矢崎エナジーシステム、フォークリフト向けドライブレコーダー「YLD1」を発売

フォークリフトの運行管理・安全管理は、運用する事業者に委ねられている。従って、フォークリフト業務に携わる運送事業者や倉庫事業者等では安全管理に加え、これまで見えなかった稼働状況の把握による効果的な運用のニーズがある。
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9位セキュアとモルフォ、既存の監視カメラ映像から混雑度をAI解析する「SECURE群衆カウントソリューション」を提供開始

Go-ToトラベルやGo-Toイート、Go-Toイベントなどが開始された事による人の移動の増加に伴い、施設側は混雑対策や3密対策をより充実させる必要がある。しかし、従来のカウントシステムは専用の人数計測器を設置する必要がある、あるいは専用の解析サーバを現地に設置する必要があり、そのため導入コストが課題となっていた。
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10位東芝デジタルソリューションズ、「Meister Apps AI画像自動検査パッケージ」の提供を開始

従来、検査を自動化するには、専用の検査装置の導入や深層学習の適用が一般的だった。専用装置を導入するには、装置を購入し既存ラインのレイアウト変更などを行う必要があり、また、深層学習を適用するには、専門スキルが必要だったり、大量な良品・不良品の教師データの収集や学習に時間がかかったりするなどの課題がある。
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