アジラプレス

株式会社アジラの広報メディアでございます。

アジラ『北米チャレンジ』決定 〜 Japan Innovation Showcase at General Motors 2018 〜

株式会社アジラは2018年2月、北米マーケットにチャレンジします。

具体的なプランは、General Motors様向けに開催される展示会におきまして、アジラの持つ行動認識・画像認識技術を活かした自動車業界向けのシーズ技術を展示させて頂きます。

展示会の概要はこちらです。

革新的な技術を持つ日本企業が、米国ミシガン州のGM開発拠点近くの会場で会社ごとに展示ブースを設け、各社の技術をGM社員に披露していただく為の展示型商談会です。米国デトロイト3の一角であるGMに貴社の技術・製品を売り込む絶好の機会です。是非ご参加ください。

引用元:Japan Innovation Showcase at General Motors 2018 | イベント情報 - ジェトロ

GMと言えば、先日「ステアリングやペダル類を持たない完全自動運転の量産車「クルーズAV」を2019年までに実用化」とのプレスを打ったばかりであり、これに寄与すべく、我々の技術をしっかりアピールする予定です。

car.watch.impress.co.jp

 

さらに、今期我々が重点的に研究を行っている敵対的生成ネットワーク(GANs)も自動運転技術の向上のために必要不可欠だと考えており、デモが間に合えば、この分野についても積極的にアピールしたいと思います。

 

また、本展示会のあとはフィールドをデトロイトからサンフランシスコに移し、ビジネスコネクションを構築して参ります。

AI関連技術は世界的に需要が拡大しており、特に米国は供給が追いついていないと考えており、我々はその市場に世界最高水準の技術を低価格で提供することが可能です。

サンフランシスコ拠点の企業様、ぜひコンタクトさせて頂きたく存じます。

 

我々を選出してくださったJETRO様やGM様のご期待に添えるよう、日本代表としてのプライドをかけて、最高の結果を出して来ることをお約束します。

 

以上です。

どうぞよろしくお願いいたします。

町田市は、富士通株式会社・株式会社アジラと連携し、 ICTを活用した帰宅困難者を見守るサービスの実証実験第2弾を行います

f:id:asilla:20180111132430j:plain

 町田市は、富士通株式会社(注1)(以下、富士通)のクラウド型IoTデータ活用基盤サービス「FUJITSU Cloud Service K5 IoT Platform」(以下、「K5 IoT Platform」)と、創業支援施設「町田新産業創造センター」に入居する株式会社アジラ(注2)(以下、アジラ)の画像認識技術を活用し、富士通、アジラの両社にて共同で開発した、帰宅困難者を見守るサービスの実証実験第2弾を行います。

 今回の実験では、2017年9月に行った初の実証実験(8名参加)時に出た課題について改善を施したシステムを用い、実験範囲を拡大して実施します。また、人数規模も30名程度に拡大し、町田市認知症サポーターに加え、認知症の方ご本人や地域の皆様などの協力を得て行います。

■ 出典:町田市プレスリリース資料(PDF)

https://www.city.machida.tokyo.jp/shisei/koho/faxrelease/2017/201801.files/180111_02.pdf

サービス概要

 サポーターが、専用アプリをインストール済みの自身のスマートフォンで撮影した帰宅困難者の画像と位置情報を「K5 IoT Platform」にアップロードし、事前に家族が登録した帰宅困難者の画像とのマッチング情報を家族に通知して位置を確認します。また、画像については、顔にモザイク処理を行い、撮影したスマートフォン内には保存できなくするなど、プライバシーに関する配慮(注3)がされています。

 アジラは富士通と共に、2018年度内のサービスリリースを目指し、今後もサービス内容の実験・検証を進めてまいります。

第2回実証実験概要

目的:サービスの有用性(家族が帰宅困難者を効率よく探せるか、帰宅困難者に負担なく周りの人の協力により帰宅困難防止が出来るかなど)の検証

日時:2018年1月15日(月) 午後2時~3時

フィールド:町田市中町及び森野周辺

f:id:asilla:20180111132049j:plain

内容:おもに高齢者の帰宅困難予防を想定し、以下の流れを実証

(1) 帰宅困難者役の画像を、家族役のスマートフォンで「K5 IoT Platform」にアップロードし、事前データを登録

(2) 認知症サポーターによるフィールドでの帰宅困難役の発見、および撮影画像の登録

(3)システムを通じた家族役への撮影情報提供

(4)家族役による帰宅困難者役の発見

(注1)富士通株式会社:本社 東京都港区、代表取締役社長 田中達也

(注2)株式会社アジラ:本社 東京都町田市、代表取締役 木村大介

 2015年6月に設立。町田新産業創造センターを本拠として販路拡大や資金調達などの各種創業支援を受けながら、ベトナムでサービスの研究・開発を行う、高度技術分野のIT開発に取り組むグローバル企業。富士通の事業部門とベンチャー企業とのマッチングの機会を提供する「MetaArc(メタアーク)ベンチャープログラム」に応募したことで今回の共同開発に至る。

(注3)画像に関するプライバシーへの配慮

プライバシーに配慮した画像を用いた捜索支援システムを富士通にて特許出願済。

関連リンク

【富士通紹介サイト】
・クラウド型IoTデータ活用基盤サービス「FUJITSU Cloud Service K5 IoT Platform」紹介サイト

http://jp.fujitsu.com/solutions/cloud/paas/iot-platform/

・MetaArcベンチャープログラム紹介サイト

http://www.fujitsu.com/jp/innovation/venture/

【アジラ紹介サイト】

https://www.asilla.jp/

お問い合わせ

町田市 経済観光部 産業観光課 TEL:042-724-2129

株式会社アジラ お問い合わせフォーム:https://www.asilla.jp/#inquiry  

技術的なポイント

画像から着衣・所持品を検出し、種類や色を認識します。AI(ディープラーニングによる推論モデル)を活用することで、画像一枚から防災行政無線でアナウンスされる情報に近い情報を取得することができます。

f:id:asilla:20180111133324j:plain

本技術に関するお問い合わせは以下にどうぞ。

株式会社アジラ お問い合わせフォーム:https://www.asilla.jp/#inquiry 

前回の第一弾(2017年9月)のプレスリリース

敵対的生成ネットワーク「GAN」でGYANの量産化に成功?!2018年もガンガン行こう!

年末年始いかがお過ごしでしょうか

こんにちは!CTO相澤です。年末年始いかがお過ごしでしょうか?

休暇を使って新しい技術の調査、コーディングをするエンジニアの方も多いのではないでしょうか?

というわけで、相澤も休暇を使ってGAN(敵対的生成ネットワーク; Generative Adversarial Nets)でギャン(GYAN)を生成してみました。

GANでギャン(GYAN)を生成する

ギャンはアニメ「機動戦士ガンダム」に登場する、謀将マ・クベ大佐が乗るおなじみの機体です。菱型の頭部に、西洋の甲冑騎士に似た胴体が特徴的な白兵戦に特化したMSですね。

そして、GANは「この10年の機械学習で最も面白いアイディア」と言われている技術です。現在トレンドということもあり、様々な手法や論文が多く発表されています。

f:id:jun1_0803:20171229100920p:plain

 GANにはそれぞれ、ジェネレーター(generator)とディスクリミネイター(discriminator)という2つのネットワークが登場する。ジェネレーターは本物と同じような内容を作り出そうとする一方、ディスクリミネイターはレプリカか本物なのかを識別する役割を担っている。

 レプリカを作る方は本物とできるだけ近づけようと努力し、対して識別する方は確実に見分けられるように、互いに競い合う仕組みとなっている。

 ディスクリミネイターの識別能力が次第に上がり、本物とレプリカをうまく見分けられるようになったとすると、ジェネレーターは更に本物に近いレプリカを造るようになる。ディスクリミネイターが本物とレプリカを見分けられるようにさらに精度を上げて…と繰り返していくと、最終的には本物と区別が付かないレプリカを製造できるようになるというわけだ。

出典:人工知能の注目トレンド「GAN:敵対的生成ネットワーク」とは | ROBOTEER  

その中でも、畳み込みニューラルネットワークを使ったDCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)を使って、ギャンを量産したいと思います。

ひとまず、ギャンの全体像をGANで生成してみた結果、こちらになります。

f:id:jun1_0803:20171231140752j:plain

 

モビルスーツに見えなくもないですが、学習枚数が足りない、盾(ミサイルが出るんですよ)を持ってる画像とそうでない画像があったりで全体的にごちゃっとした結果になりました。

頭部のみクロップして、学習回数を増やして、もう一度トライします。結果がこちら

f:id:jun1_0803:20171231161953j:plain

 赤いモノアイも生成できてる!

 

代表木村「脚がないな(胴体すらないけど)」

  相澤「あんなん飾りです、エライ人にはそれが〜〜〜」

 

おあとがよろしいようで。

2018年もガンガン行きたいと思います。

 

株式会社アジラ

CTO相澤

j.aizawa (@jun1_0803) | Twitter