ヘッドウォータース、エッジAIの機械学習を全自動化する「SyncLect Edge AI Automation」を開発

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。こうしたエッジ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。

AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータースは、エッジAIの機械学習を全自動化するシステム「SyncLect Edge AI Automation」を開発した。

同システムは、従来、多大な人手と時間が必要だったエッジAIの機械学習コストを削減し、さらにクラウドAIで推論精度を向上させることができる。

SyncLect Edge AI Automationの開発過程において、エッジAIカメラからの画像データについて、手作業でアノテーションを実施した場合とSyncLect Edge AI Automationでアノテーションを実施した場合の処理時間を計測する実証実験を行った結果、SyncLect Edge AI Automationでは90枚と150枚の処理時間に大きな差は出ず概ね8分となり、作業時間を約90%削減することに成功した。

ヘッドウォータース、エッジAIの機械学習を全自動化する「SyncLect Edge AI Automation」を開発
実験結果
一般的にIoTエッジデバイスとして利用される端末機器のコンピューティング性能は、クラウド上で動作するサーバーと比較して大きく劣っている。よってIoTエッジデバイス上で動作するAIの機械学習モデルは、性能面を考慮してプログラム処理を軽量化して作るため、結果クラウド上のサーバーで実行された画像解析結果よりも推論精度は劣ってしまうことがほとんどとなる中、SyncLect Edge AI Automationは、こ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なる。

SyncLect Edge AI Automationの具体的な活用シーンとしては、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や、スマートシティにおける画像解析、メーカー製造ラインにおける不良品検知などが挙げられる。
ヘッドウォータース、エッジAIの機械学習を全自動化する「SyncLect Edge AI Automation」を開発