第3回 AI・人工知能 EXPO【秋】レポート～DXのヒントがきっと見つかる！～

当社はAIのモデルを作る際のトレーニングデータ、教師データを提供している会社です。また、データを作るのみではなく、データのラベリング・属性付加のアノテーションも行っています。
加えて、アノテーション用のプラットフォームを、ソフトウェアとして提供しています。

大きく分けて3つあります。
1つ目は、当社には25年以上にわたる歴史があるため、ノウハウが豊富にあることです。
2つ目に、世界中で100万人以上のクラウドワーカーがいるので、言語系のサービスや画像の収集などといった、データを必要とする作業に対してのリソースが確保できることです。
最後に、先ほどお話ししたように、アノテーションのプラットフォームを自社で開発し、提供しているということです。これにより、より効率的に作業を進めることができます。

こちらはいわゆるe-ラーニングの教材なのですが、他社製品と大きく違う点があります。それは、極めて実践的な教材だということです。
私たちは「手が動くDX人材育成クラウド」と呼んでいますが、実務で使える能力を育てることにフォーカスを当てていることが特徴となっています。

基本的な機能として、当社独自の算出方法によってデータリテラシーを計測し、スコアリングすることが可能です。これにより得手不得手が可視化され、講座がレコメンドされるため、効率的な学習が可能になります。
また、特徴的な機能としては、社内限定でコンペティションを開催できる機能を持っているため、より実務に直結するようなスキルを身につけることができます。

こちらは、簡単に扱える予測分析ツールです。
予測分析をする業種・業務は幅広いため、データサイエンティストのみならず現場の担当者が使いやすいように、わかりやすいUIを搭載し、ノーコードで扱えることが特徴です。

ここ最近は製造業のお客様が増えていて、故障検知として導入されることも多いです。しかし、検知するための教師データがない場合も少なくありません。このようなケースに対し、教師データがなくともメンテナンス履歴などから、次にメンテナンスするするべきタイミングを示唆することができます。

故障を検知するよりも「故障しないこと」の方がベターであるので、データがないというクライアントに対しても、丁寧にヒアリングをすることでPrediction Oneの機能を生かすことができます。

簡潔に言うと、脳波のデータを商業的なAIに落とし込んだサービスを提供しています。今回ご紹介するBRAINTECHは、脳波の中でも、特殊なものを見たときに反応する脳波と、感情から生まれる脳波といった二つの分野について解析を行っています。

実用例としては、空港の手荷物検査に使われています。手荷物検査のような場合ですと、無限にある組み合わせを実現することが難しいことが一つの課題です。そのような場合は、エキスパートの人が違和感があるものを見た時の脳波を、教師データとして組み込むことで、最終的には同じような判断をAIが行えるようになります。

感情系の脳波は、その行動に集中している、疲れている、興味があるのかどうかなどを測定できます。
例えば、車を運転しているときに集中力が下がっていないか、危険なものを見たときにどのような反応をしているか、エンターテイメントでは、コンテンツを見たときにどのような反応をするか、といったデータを、主観ではなく客観的なデータとして収集・活用することに用いられています。

当社は、GPUサーバーをクラウドで提供するサービスを展開しています。
特徴として、競合他社よりも非常に安価で導入できることが挙げられます。GPUサーバーを使ってみたい会社にとって大きなネックである、コスト面を抑えることで差別化を図っています。

GPUクラウドサービスを低コストで提供できる理由として、自社でGPU専用のデータセンターを持っていることが挙げられます。GPUに特化し効率化を進めることで、設備費やランニングコストを抑えられています。

GPUクラウドサービスでは、クラウド上のGPUサーバーにリモートアクセスして使用します。クラウド上のGPUサーバーから手元のローカルPCへ画面を転送しているだけなので、オンプレミス感覚で利用できます。
また、クラウド上のGPUサーバーに、TensorFlowやPytorchなどの好きなソフトウェアをインストールすることで、GPUのパワーを使って、AIモデル作成のような計算に時間のかかる作業を大幅に短縮できます。

そして、クラウドのGPUに多いユースケースは、AIのモデル作成のような、何度も学習・リトライを必要とするような場合です。例えばJetsonのようなエッジGPUは、工場での故障予知や検品のような推論に用いられることが多く、使い分けがされています。

現在のトレンドはモデリングはクラウドのGPUで作成し、完成したものはエッジのGPUで稼働させる、というパターンですね。