■【背景】

以前より、APCと東海大学は国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）の未来社会創造事業の１つとして、入浴データの収集・解析によって入浴事故による死者を減らすことを目的とした「Yu-Naviプロジェクト」を立上げ、「不適切な水浴」防止システムやデバイスの開発を協働して行い、それに関する共同特許を取得するなど、産学共同研究を行っております。
この度、斉藤教授より、一般教養の講義の中でAI技術に関する内容を盛り込みたいという依頼があり、まずは斉藤教授が担当するゼミに参加している大学生に向けてAI教育講座を実施することに致しました。

■【実証授業について】

実証授業は、令和6年1月25日（木） にAPCの大分開発センターから東海大学の静岡キャンパス内にいる人文学科1・2年生、海洋文明学科3・4年生と教員に向けて、APCが開発した遠隔講義システムを使った体験型AI講座を実施しました。
講義内容は、APCが提供しているAI教育講座パッケージ「AIミネルバNovice」で扱っている内容（AI概要：全135分）を1コマ100分以内に収まるようにカスタマイズしたものとなります。
今回の実証授業では、「AIとは」「データの重要性」「深層学習」という内容について、座学で学んだ後は、実際に画像認識AIを作成するまでの一連のプロセスの中から「判別する」ことを体験してもらいました。

■【授業風景】

■【AIミネルバとは】

AIミネルバとは、教育指導要領にとらわれず、この高度情報社会を生き抜くために必要となる能力習得をテーマにしたAI教育講座パッケージです。
AIミネルバNoviceは、「AIを利活用し、ビジネス展開できる人材育成」を目的とした誰でも分かるAI講座となっており、体験型講義を通じて、画像認識AIの作成や深層学習の仕組みを学生にも分かりやすく、基礎から実践までAIに関して体系的に学ぶことができます。また、「考える」「伝える」ということを公式として覚え、反復的にクイズを解くことで、自分自身で公式の構成要素の特徴を抽出し、法則性を導き出すことにより「考え方・伝え方」を習得していきます。
AIミネルバExpert※は、「あなたも明日からAIエンジニア」をテーマに画像認識AIに関する技術習得とデータ解析の基礎について、学ぶことができるインタラクティブなAIプログラミング学習教材となっており、エンジニアに向けたAI講座です。
本講座の修了者は、「Pythonによるコーディング」「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を活用したAIモデル開発」「転移学習」と3つの要素技術を習得し、AI技術の概念を理解した上で実装できるレベルのAIエンジニアの育成プログラムです。
※令和6年2月下旬にリリース予定

■【斉藤雅樹教授から】

・文系の学生・社会人もAIを使う時代がすぐやってきます。「AIに自分の味方になってもらう」と学びや仕事がどんどんはかどります。AIに抵抗感を持ったり過大評価したりせず適切に使うにはAIの仕組みを知る必要があり、今回の講座は学生にとっても教員にとっても大変有意義でした。

■【学生の感想】

・AIの学習の仕組みを知る良い機会になった。そしてそれが人間の学習の仕組みと似ているため、自分自身の学びの技術向上へのヒントにもなった。 今まで触れることを避けていたAIであったが、かなり身近な存在であると感じた。これから先、積極的に使用して上手く付き合っていきたい。

・AIも間違えるについて、実際に体験を行ったことで、なぜ間違えるのか、間違えてしまう仕組みを具体的に学ぶことができた。AIの利便性と注意点を知り、うまく活用していきたい。

■【当社のAI講座の一部実績】

■【実証授業について】

AIミネルバは、「AIを利活用し、ビジネス展開できる人材育成をテーマ」とした「Novice」「Standard」「Advanced」に分類したAI教育講座パッケージです。
「Novice」では、AIという先端技術の一つに触れることを通して、「自分の意見や考えを正確に言語化して他者に伝える」ことを重点に置き、自分の意見や考えを形成するプロセスにおいて、自分の意見に肯定的なものや否定的なものも含めて、データを正しく集めて検証することを学び、「確証バイアス」にとらわれない習慣を身につけることを目的としています。
今回の実証授業では、画像認識を中心とした、「AIとは」「AIの種類」「機械学習」「ニューラルネットワークと深層学習」という内容を体験型授業とグループワーク形式で行う予定です。
対象となる学生は、情報科学高校の商業科　3年生とIVY高度コンピュータ専門学校からのインターン生で計10名未満での開催となります。

■【実施日程】

令和4年11月22日（火）　～　令和4年12月22日（木）間の7時限授業

■【今後の予定】

情報科学高校は、令和5年4月より、県内初となる情報系の学科が新設されることと工業・商業系2学科がAIテクノロジー科とビジネスソリューション科に改編されることに伴い、来年度の1年生全生徒を対象にAIミネルバの実施を予定しており、継続的な授業の成立を目指しています。これからも様々な先端技術を有する民間企業との先進的な連携授業を実施し、大分県内のモデル校としての地位を確立して参ります。
APCは、AIミネルバの授業内容のラインナップを拡充し、授業の組み合わせにより、学校独自の特色に合わせたフレキシブルな授業構成を可能にし、まずは大分県内の中・高等学校に向けての導入を目指します。
また、理系・文系・専門学校生を問わずITリスキリングを目的とした「AIミネルバProfessional」や理系・専門学校生のみが対象の、より専門的でプログラミングに特化した「AI ミネルバ Expert」も予定しています。

■【APCについて】

主に情報システム事業と半導体事業を行っております。
情報システム事業では、FA関連とコンピュータビジョン分野を得意とし、「人の眼」を「機械の眼」に置き換え、認識判断する目視の自動化ソリューション「現場のAI」と、熟練の精緻な技をデジタル化する技の数値化ソリューションである「匠のAI」を展開しています。
半導体事業では、主に米国の大手半導体製造装置メーカーLam Research社の日本国内のストラテジックパートナーとして、Etch装置及びCVD装置の新規立上・改造・トラブル対応・保守などを行っております。
近年では、G検定やE検定を主催する「一般社団法人日本ディープラーニング協会」の大分県内唯一の賛助会員企業として協会の活動を支援し、大分県下では「おおいたAIテクノロジーセンター」の運営委員として参画。
誰でも簡単にAIの概念実証を可能にするツール「Chimera AI Evangelist」を大分県内企業に向けて無償提供することにより、リスキリング環境の構築支援を行うなど積極的にAI人材の育成に取り組んでいます。

■ Chimera AI Evangelistの概要

「Chimera AI Evangelist」とはスマホやPCで誰でも⼿軽に使える概念実証⽤ツールです。
AIの実証実験には多⼤なコストと労⼒がかかるため、実施者への負担が重く、⼿軽に始めることが困難でした。 今回、「Chimera AI Evangelist」を提供することにより、画像認識AIに必要となる⼀連のプロセス「集める」「教える」「試す」をスマホやPCという⾝近な端末を使い、まずはお客様⾃⾝で⼿軽に概念実証をすることが可能となります。
「Chimera AI Evangelist」では、画像に写っているものを判別する「Image Classification（画像判別）」や、画像の中の「どこ」に「何」が写っているのかを検出する「Object Detection（物体検出）」といった複数のAIモデルを利⽤できます。また、事前に学習されたモデルを使⽤して、集める、教えるを省略して「試す」ことから開始できる「Pre-Trained（学習済み）」も提供予定です。 複数のAIモデルが提供されるため、利⽤者がモデルを切り替えて試すことで、どのAIモデルが⽤途に合っているかを簡単に⾒つけることができます。

■ Chimera AI Evangelistの開発経緯

APCは、令和3年10⽉より、「空港制限区域内における⾞両⾃律⾛⾏⽀援」を⽬的として、3Dセンサーや360°光学カメラを使⽤した航空機認識の実証実験を⽻⽥空港で実施しています。AIシステム開発のためのフレームワークは⾃社製の「Chimera AI Framework」を使⽤し、深層学習⽤のGPUは大分県が、「大分県におけるGPUの活用に関する三者協定（公益財団法人ハイパーネットワーク社会研究所、⼤分県、株式会社NTTPCコミュニケーションズ）」に基づき提供しているGPUプラットフォームを活⽤しています。
AIセンターは、大分県内でのAIによる課題解決・価値創造の促進を目指し、県内企業等に向けたGPUの利⽤促進にも取り組んでいます。より多くの⽅に利⽤いただくために、AIをもっと⾝近に簡単に感じてもらうことを目指しています。こうした経緯から、APCは、自社で使っていた「Chimera AI Framework」をベースとして、より分かりやすくシンプルで簡単に使えるようにすることをめざし、ユーザーインターフェースや知識が⼀切不要でも取り扱うことのできる「Chimera AI Evangelist」を開発しました。

■ 今後の予定

APCとAIセンターは、県内企業及び教育機関等に対して、AI及びGPUの活⽤推進・普及活動を連携して⾏い、地域の課題解決や価値創造の⼀助になるよう、取り組んで参ります。今後は、「Image Classification（画像判別）」、「Object Detection（物体検出）」に加え、領域抽出や⾻格推定などのAIモデルを順次追加していく予定です。

■ 実証実験 第1フェーズ 経緯

すでに鉄鋼生産工場設備に多くのコンピュータービジョン・ソリューションを提供し生産業務の自動化に貢献していたAPCに対して、空港内制限区域における安全確保の目的で今まで人が目視や音によって行なってきた航空機エンジンの稼働判定の自動化を図りたいとの相談があり、まずは第1フェーズとして、判定対象となる地上走行中の航空機を遠方から認識して距離や速度を正確に検出することから始めることとし、実証実験を実施した。

■ 実証実験 第1フェーズ 概要・結果

空港内の地上走行中の航空機を対象として、LiDAR※1と360°光学カメラを組み合わせて データを取得し、クラウド上で稼働中の学習済みAIモデルを使って航空機を検出、対象までの距離・角度を正確に算出する。結果はリアルタイムで実施者のスマートフォンの画面に表示される。航空機は昼間の認識率 96.7%で認識され、100m以内の航空機において算出された距離と実測値との誤差の平均は15%であった。これは100mの距離を85mから115mまでの値で測定したことを意味する。

■ 実証実験 第2フェーズ 経緯

第1フェーズで良好な結果が得られたことから、航空機の認識範囲を広げ、実運用を想定した機能を付加して第2フェーズを実施することになった。

■ 実証実験 第2フェーズ 概要

より遠方の航空機を認識し、位置・速度・加速度を算出することにより、航空機の位置を時系列に予測し、自車両との距離が安全確保のための最低距離100m以上である状態を確保しつつ、安全にサービスレーンを走行完了できるかどうかを判断する。
天候等の環境によらず、対象航空機について、自走中か牽引中か、エンジン稼働中か停止中かなどの制限区域走行の条件に従い、適切に判断できることを目標とする。

■ APCの特徴

APCは、「技の数値化 ～匠のAI～」というコンセプトのもと、LiDAR※1や360度光学カメラといったイメージセンサーとAI技術によって画像認識・空間情報処理を行うシステムを開発している。なかでも、人の感覚や業務における暗黙知を数値化することを得意とし、機械学習により重機や大型産業機械の自動運転・操作支援システムにつなげている。本実証実験用のシステム開発では、自社開発のフレームワークChimera※2 AIを用いて効率的な開発を実施する。

■ 本件に関するお問い合わせ先

■ Pa写

場所を問わずに写真を撮るだけで撮った背景を削除し、別の背景写真と自動合成できます。スマホでツアー（バーチャル）や観光を代表例にデジタル合成し、思い出に残る楽しい写真を手軽に撮ることができます。

■ 背景

従来製品では、背景が単一色であったり、クロマキーなどの備品が必要であったため、被写体の着ている服の色と背景色が同一色だった場合に上手く切り取れないなど、サービスを開始する際にある程度の準備や細かなルールが必要でした。

■ 改善

今回新たに提供するサービスでは、その欠点をAIエンジンの認識精度向上により解決し、「どこでも」「何でも」が可能となり、事前に運営者様に準備頂くものは、背景画像のみとなりました。

■ サービスの特徴

アプリのインストールは不要で、QRコードを読み込むだけでサービスが開始できるなど操作性に優れ、撮影対象は人物に限らずペットでも車でも簡単に合成することが可能であり、オリジナリティ・インパクトのある写真を作成することができます。

■ 本件に関するお問い合わせ先

■ 実証実験の概要

空港内の地上走行中の航空機を対象として、LiDAR※1と360度光学カメラを組み合わせて データを取得し、クラウド上で稼働中の学習済みAIモデルを使って航空機を検出、対象までの距離・角度を正確に算出する。結果はリアルタイムで実施者のスマートフォンの画面に表示される。実証実験は10月末日には完了する予定。

■ 経緯

すでに鉄鋼生産工場設備に多くのコンピュータービジョン・ソリューションを提供し生産業務の自動化に貢献していたAPCに対して、空港内制限区域における安全確保の目的で今まで人が目視や音によって行なってきた航空機稼働判定の自動化を図りたいとの相談があり、まずは判定対象となる地上走行中の航空機を遠方から認識して距離や速度を正確に検出することから始めることとし、現場関係者からの助言や試行錯誤の結果、このシステムを開発し実証実験を行うことになった。

■ APCの特徴

APCは､「技の数値化 ～匠のAI～」というコンセプトのもと、LiDAR※1や360度光学カメラといったイメージセンサーとAI技術によって画像認識・空間情報処理を行うシステムを開発している。なかでも、人の感覚や業務における暗黙知を数値化することを得意とし、機械学習により重機や大型産業機械の自動運転・操作支援システムにつなげている。本実証実験用のシステム開発では、自社開発のフレームワークChimera※2AIを用いて効率的な開発を実施した。

■ 今後の予定

今後はさらに航空会社や関連各社との連携を深め、検出精度の向上を図りつつ、航空機エンジンの稼働判定などの追加検証を行なっていく予定。複数台でのメッシュ構築による不可視領域補完や、自動運転システムとの連携も視野に入れている。

■ 本件に関するお問い合わせ先