アジラプレス

毎度アジラとうございます!こちらはアジラの広報メディアです。

アジラの『歩行者カウンティング』でデモグラフィック分析を

いまそこに何人いるのか?歩行者カウンティング

まずはご覧ください。

(特にオチはないので、最後までご覧になる必要はないです。)

 

 

 別ロケーション。 

 

これらは歩行者のカウンティングを行うデモムービーです。

ディープラーニングによる学習とその推論モデルにより、従来の画像解析技術よりも柔軟に人間を認識することが可能となりました。

  • どこに、いつ、何人いるか
  • どちらから、どちらへ行ったか
  • どこにどれくらい止まったか

などを把握することができます。

 

◆利用用途

  • 来店者数(時間帯別人数など)
  • ヒートマップ(滞留状況の把握)
  • 通過人数(ある個所を通過した人数)
  • 立ち入り(ある個所に立ち入った場合、アラート)
  • コンバージョン(人気棚など特定の場所に来たらカウント)

といった内容を想定しています。

施設内、施設外どちらでもご利用頂けます。店内や、街中、ライブ会場などでのカウンティングも可能です。

 

◆今後のバージョンアップ

アジラでは継続して本機能のブラッシュアップを図っており、次のバージョンでは行動認識技術と組み合わせて、「転倒」や「異常行動」などのアクション検知を可能にします。

 

余談ですが、

 

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このズッコケてる人、弊社の最高技術責任者(@jun1_0803  )です。

 

◆お問い合わせはこちらまでどうぞ!

株式会社アジラ問い合わせフォーム

https://www.asilla.jp/#inquiry  

 

以上です。

引き続き、どうぞよろしくお願いします。 

共創とロボット『INNOVATION TOKYO』@六本木トークセッションに行ってきました! #innovationtokyo

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◆概要

『今年の「Innovative City Forum」のテーマの1つである「身体拡張」をキーワードに、イノベーティブな街の仕掛け人たちが、自分たちのチャレンジを皆さんとシェア!』を拝聴してきました。

日時:10/12(木) 19:00~21:20

場所:六本木ヒルズ ヒルズ カフェ/スペース

http://eventregist.com/e/innovationtokyo2017

「共創から生み出す超多様性社会」

◆スピーカー:

澤田智洋(世界ゆるスポーツ協会代表)

タキザワケイタ(PLAYERS ワークショップデザイナー・クリエイティブファシリテーター)

 

◆サマリー

  • 社会的課題は眉間にシワを寄せて解決できるとは思えない。
  • 飲み会の場くらいゆるい場でないと新しいことに挑戦しずらい。
  • 日本はタグ文化(タグ=学歴や社名)。タグを外してオープンな状態でこそ共創はなし得ないのでは。
  • ベルリンでは昼間からビール飲んで社会課題をどう解決するか考えている
  • 現在の社会課題は複雑化していて、一つの会社で解決するは難しい
  • 共創で音頭をとるのは以前求められような「強いリーダーシップ」ではなく、一番先頭で楽しめるような人
  • なんか知らんけど勝手に巻き込まれていた「巻き込まれ力」の大切さ
  • 我々の上の世代は強い。お笑いで言うところのさんまさんやたけしさん。これは会社でも一緒なのかも。だから新しい発想で新しいポストを作っていくのがいいのでは?
  • 嘘はだめだけど、ホラ吹いていこう。ホラを吹けば注目されるので行動せざるを得ないですよね!

◆スマート・マタニティ

Google主催のプロジェクト「Android Experiments OBJECT」でグランプリ受賞した「スマート・マタニティマーク」

 

 

「ロボットビジネスのこれから」

◆スピーカー:青木俊介(ユカイ工学)

◆モデレーター:竹下隆一郎(ハフポスト日本版編集長)

 

◆ユカイ工学のしっぽクッション

 

 

 

◆サマリー

  • 「イノベーションガー」ってどうなんだろう。シリコンバレーみたいに「壊す」とか「変える」って日本の文化に合ってないんじゃない?
  • もうすこしゆるふわでもいいのかもしれない。
  • 【ニーズの掴み方】社内でハッカソンをする。試作を作って、ユーザーに見てもらう。
  • アイデアだけでは評価できない。動かしてみて評価しよう。
  • AIスピーカーもロボットの一種。クルマにも標準搭載されていく。
  • いまはこちらの問いかけがトリガーだが、いずれネットとかの情報を収集して「提案」するようになる。例えばカーナビ。車内の会話で「ラーメン」が出てくれば、『近くに美味しいラーメンやさんがあるよ』と教えてくれるようになってきている。
  • スマホのようにロボットが社会にどんどん入り込んでいくのは人にとって幸せか?
  • 【米国競合に対し】GoogleやAmazonと真っ向勝負はしない。利用シーンを限定していく。IntelやGoogleは世界の誰もが使うものを作るが、任天堂はエンタメに特化して世界に通用している。
  • 日本は「Weird(いい意味で奇妙)」に特化していくべきなんじゃないか。
  • アメリカだけが世界のすべてにリーチできるのではないか。
  • 六年前はロボットをやりたいというと「それは趣味でやってよ」と言われた。いまはとても話が進めやすい。Peperのおかげかな。
  • ロボットはサイエンスからビジネスに移行した。
  • 金のニオイがするようになった。
  • 人の生活を変えたロボットはまだ存在していない。
  • ターミネーターをみてロボットを作ろうと思った。
  • 【Pepperがなぜ普及しないのか】物流とかインダストリーはどんどん普及していくが、接客などコミュニケーションするようなロボットはなぜ普及しない?
  • Pepperは思いつく機能が全部搭載されている。実際使う上では【全部入り】でないほうがいい。デカくて重くなるから。機能絞ったほうがいい。
  • どんな利用Sceneでも使える万能ロボットは出てこないのではないか。
  • ロボットはスマホに代替されるかと言われれば、しないと思う。ノートPCが形を変えないように、スマホはこの形のまま進む。ロボットは新たなインターフェースとなるのでは。

「メディアアーティストが考えるテクノロジーと表現」

◆スピーカー:

Olga(ファッションテックデザイナー・デジタルハリウッド大学 大学院 助教)

後藤映則(アーティスト・デザイナー)

 

◆モデレーター:

阿部芳久(Media Ambition Tokyo実行委員会)

 

◆サマリー

  • 富士通さんメンターに「ACT」*1
  • 「未来を、世界を、かっこよくしたい」
  • デジタルとアナログをつなぐ
  • アートとテクノロジー。アナログの「型紙」も価値があるが、デザイナーとしてアーティストとして「新たなパレットを持つ」、許容できる空っぽの部分を作っておくのは大事だと思う。オリジナリティで勝負。
  • 昔は土とか紙だけだったが、使えるメディアが増えた。情報通信自体が「素材」になる。そのプロセス自体を新しくすることで、表現を今までにないものにアップデートできるのでは。 

◆「着るセメダイン」で光を纏う 新たなウェアラブルデバイスを実現

 

 

◆六本木アートナイト2016 後藤映則「TOKI-SERIES_#00」

 

◆ご参考

 

以上、六本木からお伝えしました。

撤収しまーす\(^o^)/

【いったい何に使うの?】アジラの『車両認識API』はクルマのメーカーと車種を特定します

アジラ『車両認識API』デモムービー

 

このAPIは、ディープラニングによる推論モデルを介し、クルマのメーカーと車種の認識結果を返します。まだ若干誤認識もありますが、引き続き、精度を向上していくとともに、ボディカラーの識別機能の追加を進めております。

 

この認識技術をいったい何に使うのか?

とよく聞かれるのですが、いま当社で想定してる想定用途をいくつか以下に挙げました。ピンと来たらぜひご連絡を。

想定用途①デジタルサイネージ

世帯年収とその家族が乗るクルマの車種には相関関係があります(下記参照)。それを踏まえて、以下のような活用方法を想定しています。

駐車場や屋外に設置されたデジタルサイネージ広告を、車両認識の認識結果によって最適化することができます。たとえば、通行するのが軽車両なら日用品、高級セダンならゴルフ用品といった広告投下ターゲットのセグメントを可能とします。

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◆類似事例

同様の発想で大手企業が実証をしています。

車種の情報をもとに、乗り換えを促す他社メーカーの自動車広告、その車種の自動車保険や買い取りの広告、大型商用車向けにドリンク剤の広告を流すことなどができる。撮影から広告の表示までは1秒ほどですむ。

 実験を経て対象を絞った屋外広告サービスとして実用化する。AIを使うと時間帯や車種別の交通量などが正確に把握できるため、屋外広告の設置場所の正確な価値算定にも役立つとみている。

出典:電通やインテル、車種別に屋外広告 AI使い実験 最適な商品を即時表示 :日本経済新聞  

 

◆参考情報 

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「世帯年収400万円がミニバン保有の分かれ目とも言えるなど、全体的に年収と保有車種の相関関係が見てとれた」(リブ・コンサルティング)

出典:クルマ選びと年収の関係 - ITmedia ビジネスオンライン  

 

想定用途②マーケティングリサーチ

前述のとおり、クルマの車種と年収に相関があるので、例えばロードサイドに出店予定の店舗は、店先の通りをどれくらいの年収の世帯が多く利用しているか、事前に調査することが可能です。

 また、定期的に定点観測すれば、その地域の地価予測などに使えるデータとなるでしょう。 

想定用途③犯罪捜査・犯罪抑止

ナンバープレートというのは犯罪者によってすぐ付け替えられてしまうらしく、犯罪者の車両追跡においてはメーカー、車種、色というのは重要な手がかりになるそうです。

今後、街に防犯カメラが増えるなどすれば、そういったインフラを介して社会の役に立てる可能性があります。

 

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想定用途④類似車両の検索

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例えば、スバル・レヴォーグ(Subaru Levorg)を認識させると、第二候補から第五候補まで以下のように出ます。

  • Porsche Cayenne(2.29%)
  • Subaru Impreza Sport(1.45%)
  • Honda Odyssey(0.96%)
  • Subaru Forester(0.92%)

同じメーカーのインプレッサよりも、ポルシェ・カイエンに似ている!?なんて、メーカーの方が聞いたら微妙な気持ちになるかもしれませんが、消費者が自動車を購入する際に参考情報としてお使い頂ける可能性があります。

想定用途⑤入力補完

中古車情報の買取サイトでのフォーム入力の際に、写真をアップすればメーカー、車種、色が入力補完できるため、ユーザーオペレーションが減ってCVアップ。

想定用途⑥イノベーション!!

最近、ハッカソンや展示会などで使わせてほしいと打診を頂くようになりました。どんどん使って頂いて、新しい発想を生み出して頂けると幸いです。

車両認識に限らず、弊社の画像認識系APIの無償提供(API協賛)はいつでもお受けしておりますので、ハッカソン主催者の方はぜひお声がけください!

 

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▲アジラも参戦した「Global AI Hachathon」の様子

 

無償デモサイト

こちらからお試し頂けます!

デモサイトは無料ですのでどんどんお使いください。

https://demo.asilla.net/?model=acr  

 

メディア掲載

 


 

車両認識APIのご紹介は以上になります。

ご興味のある方は、お問いあわせください。

こちらの問い合わせフォームからどうぞ!

https://www.asilla.jp/#inquiry