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Ridge i covid-solution_TTC_demo_20200522

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COVID-19 AI Solution
Company Introduction

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Ridge i covid-solution_TTC_demo_20200522

  1. 1. 株式会社Ridge-i (リッジアイ) コロナ対策 密発見AIソリューション 代表取締役社長 柳原 尚史 2020.04
  2. 2. 1 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. 1. 会社概要 2. 省人化・遠隔化支援 AIコンサルテーション・開発 3. コロナ対策 AIソリューション 今日のアジェンダ
  3. 3. 2 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. 資料は会社HPおよび私のTwitterでも公開します。 柳原 尚史 twitter @narisan で検索、またはQRコードを スキャンしてください。 はじめに
  4. 4. 会社概要
  5. 5. 4 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. Ridge-i(リッジアイ)概要 事業領域 創業 2016年7月 従業員数 39名 ・機械学習、深層学習エンジニアが半数以上 ・Global Talent率 50% 資本 7億5500万円 ・2019年4月 シリーズA 7.5億出資 ・INCJがリードインベスター オフィス 千代田区大手町 会社概要 ミッション 社会課題・顧客課題を先端技術を活用して解決し、 新しい社会・ビジネスを創造する ビジネスニーズに最適化したAI技術を提供 ① AIコンサルティング・ソリューション開発 • 深層学習、機械学習と、既存技術のベストミックス • コンサル、開発、運用支援まで支援 • 実稼働、導入実績が豊富 ② 共同事業・プロダクト開発 • 弊社のAIの強みと、パートナーの強みを活かした相乗効 果の追求 • 密発見コロナソリューション、DeepFireなど独自開発
  6. 6. 5 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. 強み - 画像解析AIで実用化の実績 ごみ識別AI搭載 自動ごみ処理クレーン JAXA委託 土砂崩れ解析AI NHK放送実績 白黒映像カラー化AI ※船橋市で実稼働1年(無事故) AIがごみ袋を一つずつ 燃焼の影響を分析 AIが土砂崩れ発生箇所 を高速・高精度で解析 AIが過去の白黒映像を 放送品質でカラー化 ※国土交通省のWGなどで発表 ※NHKスペシャル等で放送利用
  7. 7. 6 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. AIを組み合わせた 共同事業が複数
  8. 8. 7 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. プロダクト例 動画異常検知「DeepFire」 DeepFireの特徴 AIが燃焼状態の異常を検知 DeepFire 人間が目視で行ってきた燃焼状態の判定を、AIが動画をもとに自動で判定 • 燃焼状態の異常度を定量化し、判定の自動化 を実現 • 燃焼状態を分類 (原料の不完全燃焼 等) し、 適切な対応を支援 動画情報を利用し、 燃焼状態の定量化・分類の実現 • 正常状態動画のみでAIも学習可能 • 様々な燃焼状態への対応が可能 モデル学習のためのデータ準備が容易 • ビジネスニーズ、プロセスに合わせた最適な 周辺システム構成の設計、構築も可能 ビジネスニーズに合わせた 最適なシステムを提供 • AIが、24時間で燃焼状態を自動監視 • 燃焼状態の異常度の定量化・分類により、異常への早期対処や原因分析が可能 DeepFireを使った燃焼検知 燃焼急増 (燃焼動画からAIモデルを作成) (解析結果イメージ) 不完全燃焼正常 異常スコアAIが自動監視 Learning… (詳細画像イメージ)
  9. 9. 8 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. 取引実績・受賞実績 主要取引先実績 (敬称略) • 荏原環境プラント • 荏原製作所 • NTTドコモ • NHKアート • トヨタ自動車 • リコー • JAXA(宇宙航空研究開発機構) • ダイナミックマップ基盤 • さくらインターネット など、多くの大企業に信頼頂いております。 (非公開事例も多数です) プロジェクト 受賞歴 • 第4回宇宙開発利用大賞 2019 経済産業大臣賞 (土砂崩れ解析AI) • 日経ディープラーニング活用アワード (ごみ識別AI – 荏原環境プラント様) • 経済産業省 2018 VFX大賞 (カラー化AI活用 - NHKアート様)
  10. 10. 9 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. 経営陣 技術とビジネス双方のエキスパート CRO (研究顧問) 牛久 祥孝 社外取締役 田丸 健三郎 日本マイクロソフト 業務執行役員 National Technology Officer 東京大学 大学院 情報理工学 博士課程修了 画像認識技術コンテスト 「ILSVRC 2012」で2位 執行役員 杉山 一成 東京工業大学大学院 社会理工学研究科卒 ボストンコンサル ティンググループ 取締役副社長 小松 平佳 早稲田大学理工学卒 SUBARU, ボストンコンサル ティンググループ 早稲田大学理工学卒 NTTコム,HSBC, ブラックロック 創業者 代表取締役社長 柳原 尚史
  11. 11. 10 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. 代表について 創業者 代表取締役社長 柳原 尚史(やなぎはら たかし) 早稲田大学卒業後、NTTコミュニケーションズに入社し、新規事業企画に携わる。その後、 エンジニアとしてHSBC、ブラックロックなど大手金融機関にて、高頻度取引、証券リスク管理 システム等を構築。最先端の技術・理論をビジネスに活用する提案力と実現力が強み。 2016年 ディープラーニングを中心とした先端技術の可能性を、ビジネス・社会に提案・適用し、 新しい社会像を創ることをミッションとして Ridge-iを創立。 ■背景・趣味 • エンジニア歴29年。小4でゲーム開発を始める。大学生でプレイステーションゲームを開発。 • 証券アナリストなど資格多数。読書好き • 宇宙事業に関心が高く、複数の衛星事業の委員を務める。 • トレイルランニングが趣味 富士山1日3往復、UTMB(モンブラン一周 170Km)45時間 無睡眠で完走、 トルデジアン(330km) 7日間10時間睡眠で完走
  12. 12. 11 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. CROについて Chief Research Officer 牛久 祥孝(うしく よしたか) 東京大学 大学院情報理工学系研究科で博士号を取得。Microsoft Research、NTT基礎 研、オムロン研究子会社や産業技術総合研究所、東京大学といった 産官学の研究機関で機械学習・画像認識・自然言語処理の研究に10年従事。 先端技術でクライアントと高みを目指すという理念に共感して2019年にRidge-iに参画 • 深層学習の流行の引き金となった 画像認識国際コンペILSVRC2012で世界2位 (1位を取ったヒントン教授は、その後チューリング賞を受賞) • 東京大学で原田牛久研究室運営時はNVIDIA Pioneering Research Awardsを2年連続で受賞 • 国内外の関連学会の活動に従事 • 猫とお酒と講演が趣味 − 日本テレビの高校生クイズに憧れだけで出場して全国優勝
  13. 13. 12 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. AIの定義のあいまいさ データ解析 ルール ベース 統計解析・確率 (平均・分散、主成分分析、ベイズ理論 etc) 機械学習 (回帰、SVM、ニューラルネット etc) ディープラーニング(深層学習) 深層強化学習 ロジック実装手法 AI ※ 強化学習、 最適化問題 等も仲間入り AIへの期待を技術要件に落とし込み
  14. 14. 13 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. 従来システム開発 AI開発 相違点 共通点 質が人に依存 質がデータに依存 厳密解 近似解 演繹的・改善が容易 帰納的・改善が難しい 目的や機能の定義は人 自動的に改善や機能の追加はおこらない 従来のシステム開発 と AIを組み合わせたベストミックスを提案します AIと従来システムは長所短所の関係
  15. 15. 14 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. 私達が考える 良いエンジニア アルゴリズムの創造 (論文執筆レベル) アルゴリズムの改良 ハイパーパラメータ、 前処理・後処理の設計 オープンソース(Git)の コードを学習・実行 学際的かつ深い知識と 創造性 特定のアルゴリズムの 理論的理解 機械学習の概念理解 画像処理全般の理解 Pythonのコードが読め る 学習済みモデルを実行 クラウドAPIを使える アルゴリズムを実装・考案する能力 真似のできない・実用的な ソリューションを作れる 要件に合わせたソリュー ションを設計・提案できる ビジネスの 一般スキル ルールベースの経験 的知見、様々なアル ゴリズムの特性を 知っている 社会課題を解決する ソリューション提案・実現スキル 良 い エ ン ジ ニ ア 要件、制約を理解 与えられたタスクを実行 深い理論理解と発想 力・実務上の経験 ×プ ロ グ ラ マ リ サ ー チ ャ ー
  16. 16. 省人化・遠隔化支援 AIコンサル・開発
  17. 17. 16 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. ①冷暖房エネルギー管理AI 2つのAIで15%の省エネと省人化 時間 需要 予測 実績 無人化 と エネルギー効率化 両立達成 課題 人による冷暖房機の操作 (24時間365日) ・人材獲得難 ・エネルギー効率がスキルに依存 ・人の判断による、過度な温度設定 からのエネルギー効率の悪化 ・不足を過度に恐れて、常に供給過多傾向 AIによる解決 エネルギー需要予測AI、運転自動化AI 2つのAIで最適な運転と省エネを実現 結果 ・ソフトウェアだけで 15%の省エネ効果を見込む ※ハードの改善では2-3% ※供給過多の解消効果大 ・無人運転を実現可能 ※実証実験中 エネルギー需要予測AI
  18. 18. 17 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. ②ごみ焼却施設 ごみ識別AIによる自動クレーン 船橋市で1年間稼働中 課題 クレーンによるごみ投入は 24時間365日、ベテランにより操作 ・人材獲得難、不便な場所 ・燃焼安定性がスキルに依存 AIによる解決 ごみピット画像から、燃焼に与える影響 をAIが解析し、クレーン操作を自動化 ※50mプール規模のごみピットの中から、 たった一つの破れていないゴミ袋を検出します 効果 従来の16%の自動運転時間が 89%へと大きく改善 燃焼状態の安定化にも寄与 省人化達成 1年間 千葉県船橋市で 無事故で実稼働
  19. 19. 18 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. リッジアイは事業戦略から実用化まで全面的にサポートします 自社保有データを戦略的に活用することは、競合優位を築くための重要な施策の一つです。 しかし、データはあるが活用方法が分からない、どのデータを取得するのが最善か判断できない等の悩みを抱えて いる企業が多いのが実情です。 リッジ・アイはこれまでのAI活用の実績と知見を基に、事業戦略から迅速なAIの検証体制、そして実用化・自走化 までをフルサポートし、貴社ビジネスでのリアルインパクトの実現にコミットします。 データ×AI の戦略的活用(DX) ~データ・AI活用・インパクト実現に向けた3つの課題を解決します~ データ・AIの活用の具体的な 戦略が見えない アイデアの有効性を検証できない データ・AI人材不足 実用化までたどり着けない 事業戦略~実用化までの施策 立案をサポート。 今後蓄積するべきデータについ ても検討します 期間中エンジニアを確保し、 アイデアの迅速な検証、 早期開発が可能です 自治体で活用中のごみ識別AI 等実用化の実績と知見を基に、 経験豊富なコンサルチームが サポートします AI・データ活用 コンサルティング・開発事業概要
  20. 20. 19 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. コンサルティング~開発・導入・自走化まで ワンストップで支援します 開発判断 Phase-1 AI導入効果アセスメント・ パイロット検証 Phase-2 本格開発・実証実験 システム連携 Phase-0 AIの正しい 共通理解 醸成 Phase-3 運用・改善 自走化・ 横展開 導入判断 AI導入 目的・ 課題 の整理 データ とAIの 組合せを 定義 AIパイ ロット 検証 AI 開発・ 導入計画 策定 AI 本開発 POC 周辺 システム との 連携 導入 保守 経営層・ 関係者 向け講義 要望棚卸 AI/非AI 仕訳 ノウ ハウ 共有・ 人材 育成
  21. 21. コロナ対策 密発見AIソリューション
  22. 22. 21 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. 公開されているリアルタイム街頭カメラ① 群衆カウンティングAIによる 正確な人数のリアルタイム測定 <コロナ対策 密発見AIソリューション> 街頭カメラ・商業施設向け 群衆カウント・密集度 解析AI
  23. 23. 22 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. 公開されているリアルタイム街頭カメラ② <コロナ対策 密発見AIソリューション> 街頭カメラ・商業施設向け 群衆カウント・密集度 解析AI 群衆カウンティングAIによる 正確な人数のリアルタイム測定
  24. 24. Ridge-i Youtubeチャネルで 浜松市街角カメラをライブ解析デモ配信中です https://www.youtube.com/channel/UCTBaJrfibBNosxCVEjPnYWw さらに、通行人数の解析結果を リアルタイム配信中 (Ridge-i 会社HP ridge-i.com) 出力方法は 様々なカスタマイズが出来ます。
  25. 25. <コロナ対策 密発見AIソリューション> オフィス・店舗向け 密接度・密集度 解析AI ※顔非表示機能 個人情報保護の観点より 距離 アラート #1 Close<1.5m #2 #2 Close<1,5m #1 #3 OK #4 OK ⑤人数推移 GUIイメージ ※現在開発中のものです ④エリア毎 人数,位置,密表示 A B C ③個人間の 距離判定/アラート 密度 アラート Zone B is 密! 骨格推定・人検出AIにより、 人と人の距離を正確に 測定。近づきすぎを発見 部屋・エリア毎の 面積当たり人数を リアルタイム表示。 混雑エリアを発見 密接アラート 1. 8m以内です! 正確な人検出で 密接アラート! 人数/㎡ 密集アラート 部屋Bが混んでます! エリア毎の 密集度を推定 部屋A 部屋B 部屋C ※より正確な距離判定、位置推定が可能 ※数10店舗を運営する 自動車整備チェーン店が導入決定
  26. 26. 25 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. コロナ対策 密発見AIソリューション 補足情報 カメラ映像から「密接度」「密集度」「群衆人数」をリアルタイムに 計測する映像解析AIソリューション ネットワークカメラに映る人物の数・位置をリアルタイムで正確に検知し、人と人との距離、密集度合、群衆の人流統計を行います。 群衆の人数をカウントする機能や、カウントした人数をグラフ化して表示する機能も備えており、人数と密度から正確な混雑の把握が必要な公共施設、 商業施設、イベント会場などに適した機能です。 リッジアイが培った高度な人物検出エン ジンで骨格も推定。人と人の距離を正 確に測定し、近づきすぎを発見します。 エリア毎の 密集度を推定 近づきすぎたら 密接アラート! 群衆カウント 人数・通行者数を時系列で表示 指定したエリア毎に面積当たりの人数を リアルタイムで表示。混雑したエリアを 発見します。 一定期間ごとの通行者数を表示。 自粛・解放効果の測定が可能。 エリアA エリアC エリアB エリアA エリアB エリアC 人数/㎡ ソリューション詳細情報 価格 2万円~ 販売時期 2020年5月1日~ 主な機能 時系列通行者測定機能 密集度推定機能 密接アラート機能 YouTubeで解析 マスク有無など属性推定 利用例 公共施設・オフィスビル・イ ベント会場 等 その他 カスタマイズ対応可能です。 お気軽にお問合わせください。 ・1回限りのイベント ・Upload方法の相談 ・車載カメラ連携 ・既設カメラ連携など ただいま、カスタマイズ費用や初期費用のキャンペーン価格も実施中です!
  27. 27. 26 ©2020Ridge-iAllRightsReserved. コロナ対策 密発見AIソリューション 想定ニーズ 想定のニーズ: 1)非公開のWEB上に統計データとして見える化して、自粛・開放の効果を測定 2)解析結果の一部を公開し、混雑を回避してもらう 3)開放された公共施設や商業施設で、密接・密集をリアルタイム監視 4)病院・公共施設で、不適切な場所への立ち入り監視 5)追加機能として、マスク着用判別、サーモによる体温判定などの要望も多く検討中 本ソリューションの強み: ・屋内でも精度高く解析可能 ※ モバイル空間統計はメッシュが荒く、GPSは屋内に弱い ・画像でしかわからない属性把握も可能 ※ 精緻な場所、服装、マスク着用有無など ・画像解析AIで国内トップレベルかつ利用実績有 ※ 骨格点検出による正確な位置精度 ・個人情報の秘匿化が可能 ※ 顔部分のマスキング、元画像データの削除 柔軟にカスタマイズ・機能追加に応じます。 ぜひ ご要望を共有ください! 問い合わせ先:リッジアイ contact@ridge-i.com

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