「AI」の活用の実態と、未来をよむ

日本でAIによる感情認識の適用例

株式会社シーエーシー(CAC)は、リアルタイムで自動車の乗員の感情分析が可能な車内センシングAI「Automotive AI」を提供開始した。

「Automotive AI」は、自動車内に搭載したカメラやマイクを利用し、運転者や同乗者の表情データと音声データを収集し、それらを基にリアルタイムで乗員の感情を分析するサービスだ。

Affectiva, Inc.が開発した車内センシングAIであり、ディープラーニングを利用した表情と感情のデータベースとAffectiva社独自のアルゴリズムにより高い感情分析精度を発揮する。

車内に設置したカメラとマイクから映像や音声を収集し、マルチモーダルな感情分析を実現。映像に映っている人物の表情(形や動き)を分析し、マイクからは発話者の音声(トーン、テンポ、音量など)を分析する。

外部ネットワーク接続を必要としないローカル処理モードでの使用が可能だ。RGB／近赤外線カメラの利用が可能なため、逆光や暗闇などでも運転者の表情を正しく検知できる。

ディープラーニングによる画像認識技術を用いて、顔画像から表情や感情を分析する。

このように「Automotive AI」は4つの感情値、8つの表情値、3つの眠気に関する指標や3つの音声感情を識別できるという。

拡大するAIの適用分野

Nvidia社とGEの関連会社Baker Hughes社は石油・ガス産業のためAIソリューションの開発に挑んでいる。

NvidiaのGPU技術を使い、両社は新油田発見、パンピング、原油処理や消費者への調達まで、様々な過程への適用を目指している。

石油・ガス産業では、膨大なコンピューター能力や通信が悪い環境（オフショアサイトなど）で作動可能なプラットホームが必要だ。新しい発掘スポットの発見や地震活動が起こりうるサイトでシミュレーションやデータ処理が幅広く使われている。さらに、設備の継続的な作動を確保する予知保全やメンテナンススケジュールなどの技術が重要だ。

同産業において、AIはコスト軽減を始め、日常的に運用されている危険なハードウェアによるリスク削減にも貢献すると期待されている。