スマートホームのゲームチェンジャー「Matter」とは何か
スマートホームの到来を、本当の意味で加速すると期待されている「Matter」。Matterはなぜスマートホームのゲームチェンジャーになり得るのかを解説する。 IoT（モノのインターネット）の活用によって住宅内のさまざまな機器がつながり利便性が向上するスマートホームの実現がうたわれるようになって久しい。2014年に登場した「Amazon Echo」や「Google Home（現Google Nest）」などのスマートスピーカーにより、スマートホームが加速するとも言われたが、それから8年近く経過した現在もスマートホームが身近な存在になっているとはいい難い状況だ。 このスマートホームの到来を、本当の意味で加速すると期待されているのが「Matter」だ。Matterは、なぜスマートホームのゲームチェンジャーになり得るのか。本稿では、クラウドベースのスマートホームサービス「SpaceCore」を展開
AIが映像から作業時間や種類を自動認識、製造現場の作業管理をデジタル化
NECは2024年3月5日、映像認識AI（人工知能）を活用して製造現場で撮影された映像から人の作業内容を自動で認識し、時間を計測する「NEC ものづくりDX映像AI分析ソリューション」の販売活動を同日に開始したことを発表した。 組み立てやメンテナンスなどに従事する人の姿や製品、工具などをあらかじめAIに学習させているため、学習モデルを作成する必要はない。また、人、姿勢、装着品、物体など複数の映像認識AIを統合したNEC独自の映像認識AIを活用しており、複数の条件設定を組み合わせることで作業時間計測、作業種別、作業滞留、ジェスチャーなどさまざまな検知が可能となる。さらに、AIに搭載している学習モデルにない物体や動作については、数枚の画像を登録することで認識できるようになる。 読み込んだサンプル映像を基に「何が」「どこで」「どうなったら」「何をする」といった作業の検知モデルをノーコードで作成で
ARを用いて実物と3Dモデルの形状差分をリアルタイムに表示
アビストは、ARを用いてリアルタイムに形状差分を表示できるアプリケーションを開発した。iPad ProのLiDAR機能を使って実物の製品を認識させ、3D CADモデルと高精度に重ね合わせることで形状の差異を認識できる。 アビストは2023年8月29日、AR（拡張現実）を用いてリアルタイムに形状差分を表示できるアプリケーションを開発したと発表した。同年8月22日には、同表示プログラムの特許を出願している。 新開発したアプリケーションは、「iPad Pro」（2020年以降のモデル）が備えるLiDAR機能の空間認識技術を活用し、高精度に認識した実物製品と3D CADモデルとを重ね合わせて表示できる。 また、製品とCADモデルとの形状差分を自動で計算し、形状が異なる部位を赤色と青色で、一致している部位を緑色で表示することで形状の差異を認識できる。 関連記事 「Apple Vision Pro」で
製造現場の危険行動を自動解析、画像認識AI技術活用のモニタリングソリューション
また、一時停止違反部分を抽出し、動画として記録することも可能だ。安全教育に違反動画を活用することで、安全に対する従業員の意識が向上し、重大事故に発展する可能性を早期発見できる。 入力動画はmp4形式で、1ファイルの録画時間は1時間まで対応する。対象カメラ数は3台まで。出力（解析結果）動画は、一時停止違反発生の前後の動画（日付、時刻情報を含む）となる。 同社は今後、安全モニタリングソリューションの第2弾として、リアルタイム解析ソリューションパッケージを同年7月に販売する予定だ。一時停止判定以外に接近監視技術を導入し、現場で作業員やフォークリフトをリアルタイムに解析して接触しそうな場合はアラートを発するなど、労働災害を低減するソリューションとして提供する。 ⇒その他の「製造現場向けAI技術」の記事はこちら 関連記事 なぜ製造現場のAI活用がうまくいかないのか 成果が出ないスマートファクトリーの
複数人物の異なった作業内容をリアルタイムで認識する技術を開発
一般的な行動解析技術では人物や物体の視覚的特徴のみが用いられるが、同技術では解析、深層学習を用いて、各作業内容の認識でどの特徴が重要かを重み付けする。これにより、建設現場のように多くの人で混雑した環境でも、多様な作業内容をそれぞれ認識できる。 NECは同技術に関して、大和ハウス工業と共同で、2022年3～5月に戸建住宅の建築現場で実証実験を実施した。実験の結果、転圧や根切り、埋め戻し、コンクリート打設、鉄筋組みといった、複数の作業内容を認識できることを確認した。これにより、現場作業者による各作業の作業時間を10％以内の誤差で推定できた。 ⇒その他の「人工知能ニュース」の記事はこちら 関連記事 衛星SARとAIにより、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発 NECは、衛星SARとAIを用いて橋の異常なたわみを高精度に検知し、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発した。複数の橋
エッジAIプラットフォーム上のアプリストアでAIカメラ用アプリを販売開始
Idein（イデイン）は2022年7月27日、同社が開発、運営するエッジAI（人工知能）プラットフォーム「Actcast（アクトキャスト）」のマーケットプレース上で、京セラコミュニケーションシステムのAIアプリケーション「メータリーダー」の販売を開始したと発表した。 Actcastは、画像や音声の解析技術を使用して、実データを収集、活用できるエッジAIプラットフォーム。クレジットカードサイズ程度の小型で安価なデバイス上でも、高度なAI解析ができる。また、独自の高速化技術により、エッジデバイスの処理能力を引き上げつつ、リモートで複数のデバイスを運用管理できる。必要な情報のみクラウドに送信するため、セキュリティ上のリスクを低減できる。 さらに、Actcastはマーケットプレース機能を備えているため、参画した企業がAIおよびIoT（モノのインターネット）向けアプリを公開したり、販売したりできる。
AIによる豆腐の自動検品システムを開発、導入
日本IBMは、四国化工機が導入した豆腐の割れや欠けなどを自動判定するAIラインピッキングシステム「STI-ALPS」の開発を支援したと発表した。2021年6月から稼働を開始している。 日本IBMは2021年7月28日、同社が開発を支援した、四国化工機のAI（人工知能）ラインピッキングシステム「STI-ALPS」が同年6月より稼働開始したと発表した。豆腐の割れや欠けなどを自動判定するシステムで、検品業務をAIで自動化し、省人化する。 四国化工機は機械事業、包装資材事業、食品事業の3つの事業を手掛けている。食品事業では無菌充填豆腐の製造技術を有しており、国の基準改正で2020年から国内での豆腐の常温流通が可能になったことから、無菌充填豆腐の需要が増加している。 こうした豆腐の需要増や品質向上に対応するため、四国化工機ではスマートファクトリー化を推進。工場に新棟を新設し、全ての機器の状況を一元管
AIを活用し、人の異常行動を自動検知するソリューション
日立産業制御ソリューションズは、AI画像解析技術を活用し、人の異常行動や物の状態を検知する「インシデント検知ソリューション」を発売した。防犯カメラの映像をAIで解析し、平常時は発生しない異常行動を自動検知してアラームで通知する。 日立産業制御ソリューションズは2021年3月9日、AI（人工知能）画像解析技術を活用し、人の異常行動や物の状態を検知する「インシデント検知ソリューション」を発売した。多数のカメラ映像から、AIにより異常行動などを自動で解析、検知する。 防犯カメラの映像をAIで解析し、平常時は発生しない異常行動を自動検知して、アラームによって監視員に通知する。これにより、公共、交通機関などにおける監視、警備の初動対応を迅速化する。 検知対象は、通常動作から大きな行動偏差を示す行動を異常として検知する「異常行動検知」、特定エリア内に一定時間以上滞留する人物を検知する「長時間滞留検知」
NECのAI画像認識技術が実運用へ、袋入りパンの認識や非直方体形状の寸法計測など
NECのAI画像認識技術が実運用へ、袋入りパンの認識や非直方体形状の寸法計測など：リテールテックJAPAN 2021 NECは、「リテールテックJAPAN 2021」において、小売りや物流の分野で間もなく実用化段階に入るAI（人工知能）画像認識技術を披露した。 NECは、「リテールテックJAPAN 2021」（2021年3月9～12日、東京ビッグサイト）において、小売りや物流の分野で間もなく実用化段階に入るAI（人工知能）画像認識技術を披露した。 小売り分野では、カメラを使って袋やパックに包装された商品を認識するとともに会計を行うソリューションを紹介した。展示デモでは、透明の袋で包装されたパン（の模型）を1秒程度のスピードで認識できる様子を見せた。カメラはフルHD対応の一般的なものを用いており、別途用意したAI画像認識を行うサーバと連携するPOSについても、既存のものを利用できるようにして
可視光カメラ画像の荷物形状を“点”から推定するAI、世界最高精度を達成
東芝は、一般的な可視光カメラで撮影した画像から、不規則に積み重なった物体の個々の領域を高精度に推定するAI技術を開発したと発表した。公開されているピッキングロボット向けデータセットを用いた実証実験では、物体領域の推定における計測誤差で、既存のAI技術と3Dセンサーの組み合わせを上回る「世界トップの性能」（同社）を達成した。 東芝は2020年11月30日、一般的な可視光カメラで撮影した画像から、不規則に積み重なった物体の個々の領域を高精度に推定するAI（人工知能）技術を開発したと発表した。公開されているピッキングロボット向けデータセットを用いた実証実験では、物体領域の推定における計測誤差で、既存のAI技術と3Dセンサーの組み合わせを上回る「世界トップの性能」（同社）を達成したという。2021年度には、このAI技術を組み込んだ物流倉庫など向けの荷降ろしロボットを市場投入する計画である。
歩くだけでプラント空間の3次元データを取得できるウェアラブル型計測デバイス
関連記事 スマートグラスで製造現場の働き方改革を、シーイーシーとアイシンAWが実証開始 シーイーシーは2020年1月28日、眼鏡型ウェアラブル端末（スマートグラス）を活用したアプリケーションサービス「EdaGlass（エダグラス）」を提供開始したと発表した。先行してアイシン・エイ・ダブリュの工場で同サービスを活用する実証なども行ったという。 ウェアラブル端末とモノのインターネットは「現場」の救世主となるか？【前編】 製造現場や保守現場、建築現場など、多くの業種においてさまざまな「現場」が存在しているが、その現場が今“悲鳴”を上げていることをご存じだろうか。その救世主として今急速に注目を浴び始めたのが、ウェアラブル端末とIoT（モノのインターネット）だ。本稿では、前編で「現場」の現状となぜウェアラブル端末に注目が集まるのかについて、後編でICTを活用した「現場」の将来像について解説する。 ス
製造業の技術文書活用、図面認識などを効率化するAIを提供開始
電通国際情報サービスは、技術文書活用、図面識別、AIモデル開発自動化の3分野でAIを活用した製品を開発し、2020年5月から提供開始する。 電通国際情報サービスは2020年4月23日、技術文書活用、図面識別、AI（人工知能）モデル開発自動化の3分野でAIを活用した製品を開発し、同年5月から提供開始すると発表した。 新たに提供するのは、企業のデジタルトランスフォーメーションを支援するAIソリューション「TexAIntelligence（テクサインテリジェンス）」「DiCA（ディーカ）」「OpTApf（オプタピーエフ）」の3製品だ。 TexAIntelligenceは、製造業を対象に提供。社内の大量の技術文書をAIが学習し、文書の分類や要約、検索など、これまでエキスパートが担っていた作業をAIが代替する。従来よりも高速かつ正確に、それらを実施できるようにする。 同じく製造業向けのDiCAは、紙
電力効率10倍以上、SLAM処理時間が20分の1のエッジAIチップを開発
新エネルギー・産業技術総合開発機構は、「ハイブリッド量子化ディープニューラルネットワーク（DNN）技術」「進化型仮想エンジンアーキテクチャ技術（aIPE）」「リアルタイムSLAM処理技術」を開発した。 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）は2020年6月18日、ソシオネクスト、ArchiTek、豊田自動織機と共同で、「ハイブリッド量子化ディープニューラルネットワーク（DNN）技術」「進化型仮想エンジンアーキテクチャ技術（aIPE）」「リアルタイムSLAM処理技術」を開発したと発表した。 これらの技術を導入した「進化型、低消費電力AIエッジLSI」を試作評価したところ、AI（人工知能）認識処理と画像処理の電力効率が汎用GPUの10倍以上、リアルタイムSLAMの時間がCPUの20分の1に改善した。低消費電力、低遅延、低コストのマシンビジョン、セキュリティ、見守り、車載センシングシステ
CPUだけでリアルタイム群集計測を実現、東芝が従来比4倍性能の深層学習技術
東芝は2020年6月12日、CPU上でカメラ映像を解析して人数や密集度合いを計測できる、新しい手法のディープラーニング技術の開発を発表した。GPUと比較すると非力なプロセッサであるCPUなどのデバイス上で、高速かつ高精度にリアルタイムで映像解析を行える。 東芝は2020年6月12日、CPU上でカメラ映像をリアルタイムに解析して人数や密集度合いを計測できる、新しい手法のディープラーニング（深層学習）技術を開発したと発表した。一般的に、カメラ映像をディープラーニングでリアルタイムに解析する場合にはCPU以外にGPUなどのデバイスが必要になるが、新技術はCPUだけでもリアルタイム解析を可能にする。 群集の混雑度合いを推定する群集計測AI（人工知能）は、以前から駅や空港、商業施設などで設備の安全管理対策に有効だとして注目されてきた。最近では新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大防止
点検箇所をARで3次元データとして記録するアプリの新バージョン公開
エム・ソフトは、検査、点検箇所をARで3次元データとして記録するアプリ「Pinspect」の新バージョンVer.2.2.0を公開した。指摘箇所を空間に可視化する3D表示機能などを追加し、新型iPad Proにも対応する。 エム・ソフトは2020年3月31日、検査、点検箇所をAR（拡張現実）で3次元データとして記録するアプリ「Pinspect（ピンスペクト）」の新バージョンVer.2.2.0を公開した。指摘箇所を空間に可視化する3D表示機能など複数の機能を追加し、LiDAR搭載の新型iPad Proにも対応する。 Pinspectは、建物、施設、設備、インフラなどの検査、点検箇所をARで記録し、可視化するアプリだ。現場の問題点をピンを置く操作によって3次元座標で記録し、空間上にデジタル付箋として可視化する。 座標と写真やメモをひも付けて保存し、現場情報を図面やEXCEL形式のレポートとして出
AR技術を利用した鉄道車両向けボルト締結作業管理システムを実用化
日立製作所は、AR技術を利用した鉄道車両向けボルト締結作業管理システムの実用化に成功した。ボルトの位置や規定された力で締結されたかを確認できるメーターを表示し、作業記録も自動で管理できる。 日立製作所（日立）は2020年3月16日、YAMAGATAおよび京都機械工具と共同で、AR（拡張現実）技術を利用した鉄道車両向けボルト締結作業管理システムの実用化に成功したと発表した。 本システムは、ヘッドマウント型ディスプレイ上に、締結すべきボルトの位置やそのボルトが規定された力で締結されたかを確認できるメーターを表示する。さらに、作業記録も自動で管理できる。 従来、タブレットPCで指定されたボルトと実際に締結するボルトが一致しているか否かを逐一確認する必要があったが、本システムではヘッドマウント型ディスプレイ上のみで確認できるようになった。また、熟練者の作業内容をデータ化し、AR作業指示データとして
AIで原料を判定、食品業界全体にAI活用拡大を目指すキユーピーの挑戦
「第4回 スマート工場 EXPO～IoT/AI/FAによる製造革新展～」（2020年2月12～14日、東京ビッグサイト）の特別講演にキユーピー 生産本部 生産技術部 未来技術推進担当 担当部長の荻野武氏が登壇。「Non AI食品製造業キユーピーにおけるAIによるイノベーション ～協調領域で業界に貢献～ 」をテーマに、同社のAI（人工知能）技術を使った原料検査装置の開発や、食品業界の協調領域におけるAI活用力強化に向けての取り組みを紹介した。 AI画像認識技術により原料の検査を キユーピーは、創業以来「良い商品は良い原料からしか生まれない」という考えのもと、安全・安心、おいしさを追求した食品づくりに励んできた。この原料に対するこだわりを大切にしながら、最新の技術との掛け合わせにより、より安全・安心なモノづくりを目指している。荻野氏は「キユーピーでは、AIは現場力と掛け合わせて、イノベーション
AIが認識可能な最小限サイズまで映像データを高圧縮する技術を開発
さらに、連続する画像でのAIの認識結果をフィードバックし、必要最小限まで圧縮率を高める。これらの技術により、AIが認識できる必要最小限のサイズまで高圧縮を行う。工場で梱包作業を行う複数の作業員の様子を4Kの高精細カメラで撮影した映像に同技術を適用し、認識精度を落とさずにデータサイズを10分の1に削減できることが確認された。 富士通研究所では、同技術の評価およびさらなる研究開発を進めることで、2020年度中の実用化とさまざまな業種への展開を目指す。 関連記事 組み込みAIは必要不可欠な技術へ、推論に加えて学習も視野に 2017年初時点では芽吹きつつあった程度の組み込みAI。今や大きな幹にまで成長しつつあり、2019年からは、組み込み機器を開発する上で組み込みAIは当たり前の存在になっていきそうだ。 AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか 技術開発の進展により加速度的に進化しているA
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数枚の正常画像からインフラの異常を検出するAI、東芝が世界最高精度を達成
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