AI活用の“最初の一歩”に寄り添うコーディネーター

2022/07/12 18:30
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AI活用の“最初の一歩”に寄り添うコーディネーター
マクニカ野本氏

株式会社マクニカ
クラビスカンパニー技術統括部技術第3部課長
野本 裕輔 氏

 

小売業で活用が広がるAI画像解析とは?

マクニカは創業期から半導体事業、ネットワーク・セキュリティ導入支援をコアビジネスにしているが、新事業領域としてAIやIoTなど先進技術の提供にも力を入れ、サービスプロバイダーに進化しつつある。

小売業においては、AIの導入により小売業の様々な課題にアプローチすることが可能になる。ユースケースではダイナミックプライシング、入店者数カウントと予測、POSデータ分析、混雑検知など多岐にわたる。その中ではカメラから取得した画像を利用するケースが多い。入店者数カウントや陳列棚の配置を最適化する導線分析、感染予防対策としての混雑検知などが実用化されている。

小売業×AIユースケース

店舗内の通路などに設置したカメラから解析したい画像を入力し、人物検知や人数カウント、性別・年齢推定など分析したい内容に応じてAIが画像解析を行い、最後に結果を出力する。AIで画像分析を行うにはAIが学ぶ学習とAIが判断する推論の2つのフェーズがある。人を検知したい場合、人を撮影した画像を何千枚、何万枚とインプットする。そして特徴を検出し人を検出できる学習済みモデルを生成する。推論フェーズではこれを利用し、カメラから入力したデータを学習済みモデルと参照し人かどうかの判定を行う。

AIを実現するためには、学習フェーズでは高性能のGPUサーバーや学習モデル開発環境が必要となり、推論フェーズでは店舗などに設置するGPUエッジデバイスや学習済みモデルを働かせるソフトウェアが必要となる。

NVIDIAをはじめ世界の最先端技術を提案、導入支援

AIに必要なものをすべて構成すると

実際にAIを導入するためにはカメラなどインプットに必要なデバイス、管理サーバーやAI画像解析に必要な高性能GPUサーバー、ストレージ、学習済みモデル、GPUエッジデバイスなど多くのハードウェアやソフトウェアが必要になる。

これらの環境を自社で整備するとなると、ベンダーの選定や機材の導入、技術習得など非常に多くの労力をかけなければならない。マクニカではそうした複雑で時間のかかる方法ではなく、導入まで最短経路を辿ってほしいと考えている。

重要なのはAI解析で得られた結果を売上やサービス品質の向上にどうつなげるか。実店舗ならではの顧客体験につなげたり、ECならメール、Web、ソーシャルメディアで精度の高いレコメンデーションを届けたりするなど、付加価値の高い業務に集中すべきだ。

そこでマクニカは、小売業がAIを始められる環境をコーディネートする。NVIDIAソリューションを中心とした世界中の最先端技術をお客様が必要とする形で提案や現場への実装をサポートする。NVIDIAはスーパーコンピュータクラスのハイエンドGPUからエッジデバイス用のGPUまで幅広い製品ラインアップがあり、アプリケーション開発のための開発者キットや開発を支援する多くのソフトウェアを提供している。

複雑な環境が必要なAIだが、我々はそのAIを活用するための最初の一歩に寄り添うコーディネーターであり続けたいと考えている。

※このレポートは2022年4月22日に配信した「DCSオンラインカンファレンス」の講演内容をダイヤモンド・リテイルメディア流通マーケティング局がまとめたものです

またイベントの様子はこちらからもご覧いただけます。

マクニカレポート記事: https://www.macnica.co.jp/business/semiconductor/articles/nvidia/141179/

<問い合わせ先>
株式会社マクニカ クラビスカンパニー NVIDIA製品担当 
Email:clvinfo@macnica.co.jp
URL:https://www.macnica.co.jp/business/semiconductor/support/contact/

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