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ハードウェア進化についていけ
〜 実用化が進む GPU、そして注目が集まる Edge TPU の威力に迫る 〜
2019 (0.3兆円) 2025(3.4兆円) 2030 (40兆円~)
52.59% CAGR
世界中へAIが普及する時代
農業生産の全自動化
AIによる診療行為の一般化
重度疾病の早期発見、寿命向上
土木施工、建設工事における大半の業務が全自動化
バックヤード業務はロボットで全自動化
オンラインで統合されたEC〜小売〜物流
高度な需給予測
ジャストインタイムの在庫管理
AIによる自動発注
AIによる価格最適化
生体認証による決済
完全キャッシュレス
自動運転の一般化
ドイツの調査会社「Statista」が発表する
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オプティムの取り組み
「○○×IT」
各業界・産業とITを組み合わ
せる「○○×IT」により
全ての産業を第4次産業革命
型産業へと再発明してまいり
ます
農業
×
IT 医療
×
IT
建設
×
IT
鉄道
×
IT水産
×
IT
コールセンター
×
IT
小売
×
IT
介護
×
IT
Director @ OPTiM
• 2019 - OPTiM社長室にて、AI/IoT戦略案件推進を務める
• 2018 - 2019 OPTiM AI Cameraの事業責任者を務める
• 2017 - 2018 OPTiM Cloud IoT OSの事業責任者を務める
• 2017 - 株式会社オプティム 執行役員に就任
• 2010 - 2016 Optimal Bizの基盤技術の研究開発、プロダクト責任者を務める
• 2007 - 2010 Optimal Supportの開発に従事
• 2005 - IPA未踏ユース2005年度 スーパークリエイター
• 1999 - 2007 統合開発環境「ActiveBasic」開発
• 1998 - コンピューターと出会う
山本 大祐(1983-)
未踏スーパークリエイター
• AI Service立上げ
• 戦略事業提携&立上げ
• 海外メンバーとの共同開発
• 執筆活動
• 講演活動
• BTC自動取引(Arbitrage Algorithm)
• ときどきアジアに消えます
• 筋トレ
最近ハマっていること
自立飛行の実現
(ドローンによる空撮)
ビッグデータ蓄積
領域抽出(ディープラーニング)による病害虫検出
NDVI・SPADによる
植生分析
ドローンによる
ピンポイント農薬散布
ピンポイント農薬散布テクノロジー
~ 農薬使用量1/10以下、残留農薬不検出、収量品質同等を実現 ~
農業
×
IT
医療
×
IT
建設
×
IT
鉄道
×
IT
水産
×
IT
コールセンター
×
IT
小売
×
IT
介護
×
IT
佐賀大学農学部、佐賀県との3者連携協定を中心とした推進
Confidential 7Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved
オプティムのスマート農業ソリューション:農薬ピンポイント散布
※出典:2017年10月19日(佐賀大学農学部 渡邉啓一氏 監修(実施:株式
会社ブルーム)●検査方法:同一品種(黒豆大豆:クロダマル)を、同一
農家(イケマコ)にて栽培。●隣接する場所に、通常農薬散布の圃場とピ
ンポイント農薬散布の圃場(各44aの面積)を構築。●2017年9月に農薬散
布を実施し、2017年10月に5箇所からサンプルを採取。サンプル場所は両
圃場から一定の距離を保つように配慮し、5箇所のサンプルを混ぜて残留
農薬を検査。
ピンポイント農薬散布
*減農薬基準:慣行栽培と比較した場合の削減量
残留農薬の検査結果
(えだまめの場合)
※2
*1 減農薬基準:慣行栽培と比較した場合の削減量
*2 エトフェンプロックスの場合。他も同様に不検出となります。
ディープラーニング技術を用いた害虫の検知に成功早期に害虫を検知し、
ピンポイントで農薬散布を実現
通常栽培に比べ、農薬使用量削減!!
Confidential 8Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved
全国各地のスマート農業の取組
18品目18都道府県(全国の1/3の地域が参加)
にてスマート農業の取り組みを推進中
Confidential 9Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved
2018年度スマートアグリフードプロジェクト展開図
さがびより
ヒノヒカリ
ヒノヒカリ、にこまる
まっしぐら
Agri Assistant
センサ
データ
画像
データ
病害虫
診断
Agri House Manager
栽培記録
生産
コスト
収量
出荷量
売上
気象
データ
Agri Field Manager
連携
データプラットフォームアウトプットターゲット
農作業
計画
ピン
ポイント
農薬管理
GAP
管理
コスト
管理
施肥
診断
営農機能
収量
予測
自動飛行
データ作成機能
衛生
データ
API
サードパー
ティ
AP
圃場
分析
病害虫
診断
圃場
分析
施肥
診断
収量
予測
自動走行
データ作成機能
ハウス制御連携
API API
トマト米
大豆 キャベツ いちご黒にんにく
茶
みかん
玉ねぎ
病害虫デー
タ
アセット
データ
じゃがいも
デバイス
スマホ ドローン 農機 センサ
定点
カメラ
IoT
サーバ
パプリカ
きゅうり
WAGRI
連携
APIAGRI EARTH powered by OPTiM Cloud IoT OS
建設生産プロセス全体をつなぐ
新プラットフォーム「LANDLOG」
ディープラーニング(物体検出、領域抽出、キーポイント検出)
による建機・車両・人の動きの可視化・状況分析
農業
×
IT 医療
×
IT
建設
×
IT
鉄道
×
IT水産
×
IT
コールセンター
×
IT
小売
×
IT
介護
×
IT
コマツとの合弁会社による取り組み
眼底画像 AI(人工知能)
① 臨床データと診断結果の
ビッグデータを集約
② 教師あり学習で
学習モデルを構築
匿名化した上で佐賀
大学の過去の臨床画
像データと診断結果
をAIが学習
深層学習により
注意個所の発見
や、可能性のあ
る疾病を列挙
糖尿病性網膜症緑内障
③ 学習モデルによる推論
眼底・レントゲン写真の画像診断支援
農業
×
IT
医療
×
IT
建設
×
IT
鉄道
×
IT
水産
×
IT
コールセンター
×
IT
小売
×
IT
介護
×
IT
佐賀大学医学部と共同設立されたメディカルイノベーション研究所
での取り組み
医療画像診断支援AIプラットフォーム
佐賀大学とオプティム、医療画像診断支援AIの臨床研究を推進
世界の医療向け画像診断AIプログラムメーカーへ臨床研究のプラットフォームを提供
「眼底画像診断支援システム OPTiM Doctor Eye」
医療機器プログラムの認証を取得
「眼底画像診断支援システム OPTiM Doctor Eye」は眼底検査※1で撮影された眼底画像を解析し、視神経乳
頭陥凹(ししんけいにゅうとうかんおう)※2領域を抽出し、その体積を計測することが可能となります。
※1 眼底検査とは、硝子体・網膜・脈絡膜・視神経乳頭を撮影し、実際に医師が直接目で見るもしくは写真による観察を行う、眼科検査の一つ。
※2 視神経乳頭陥凹とは、視神経乳頭(網膜にある視神経の神経線維があつまり、眼球の外へ出ていく部分)がへこんでいる状態。
JR九州において
AI監視カメラサービスの実証実験を開始
農業
×
IT 医療
×
IT
建設
×
IT
鉄道
×
IT水産
×
IT
コールセンター
×
IT
小売
×
IT
介護
×
IT
etc…
IoT Explorer Insight Map Cloud Vision Store Code
小売 飲食鉄道 製造 電力
医療 介護 ビル・不動産建設
コールセンター
農業 水産
(AGRI EARTH
ピンポイント農薬散布)
(有明6者連携協定) (眼底,レントゲン画像診断
ポケットドクター)
(Smart Home Medical Care) (LANDLOG) (Remote Action)
(JR九州,JR東日本 実証導入) (九州電力 戦略的提携) (モノタロウAIストア) (松井証券 導入)
DLLAB
推薦図書
• 機械学習の基礎知識(教師あり学習・教師なし学習・強化学習)
• ディープラーニングの基礎知識(CNN・RNN・LSTM・Auto Encoder・GAN)
• 開発プロセス
• 契約・知財・個人情報保護・OSSライセンス・見積り
• コーディング
• 課金モデル
• ハードウェアアクセラレータ(CPU・GPU・FPGA・ASIC)
• エッジコンピューティング
• チームビルディングと運用(DevOps・SRE)
• ケーススタディ(農業・建設・医療・小売)
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• ハードウェアアクセラレータ(CPU・GPU・FPGA・ASIC)
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• チームビルディングと運用(DevOps・SRE)
• ケーススタディ(農業・建設・医療・小売)
第1章 AIで何かやってみせてよ
第2章 AIの基礎知識
第3章 AIプロジェクトの立ち上げ
第4章 AIコーディングの基礎
第5章 AIサービスの提供と運用
第6章 AIプロジェクト・ケーススタディ
小型化及び高速化が進む
ハードウェアアクセラレータ
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Gluon)
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RCNN, YOLO, SSD, YOLO v2, DSSD,
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Open Images Dataset,
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学習済モデル訓練
投入 第4章より
第3章より
CPU
GPU
FPGA
ASIC
ハードウェアアクセラレータ
ハードウェア
アクセラレータ
Deep
Learningの
主なタスク
特徴
性能 汎用性 消費電力 筐体サイズ
CPU
x86プロセッサCPU 推論 低 高 中(30W) 小型
ARMプロセッサCPU 推論 低 高 低 小型
GPU
NVIDIA Jetson 推論 中〜高 高 低(10W〜) 小型
NVIDIA GeForce 学習 & 推論 中〜高 高 中〜高(75W〜250W) デスクトップ筐体が必要
NVIDIA Tesla 学習 & 推論 高 高 中〜高(50W〜250W) サーバー筐体が必要
ASIC
Google Edge TPU 推論 高 中 低(2W) 小型
その他自作 推論 高 低 低 小型
FPGA 推論 中 中 低 小型
凡例: 良い 普通 悪い
第5章より
ハードウェアアクセラレータ
ハードウェア
アクセラレータ
入手のし安さ 具体的な適用例
価格
(※時価により変動す
るため、目安です)
CPU
x86プロセッサCPU ○(一般流通している)
Windows, Mac, Linuxを搭載する
PC
$100〜
ARMプロセッサ
CPU
○(一般流通している)
Android, iOSを搭載するスマホ
Raspberry Pi等の組込み用ボード
$50〜
GPU
NVIDIA Jetson ○(一般流通している) 組込み用 $299〜
NVIDIA GeForce ○(一般流通している) 個人利用 $150〜
NVIDIA Tesla ○(一般流通している) オンプレミス(産業利用) $2,000〜
ASIC
Google Edge TPU -(一般流通していない) 組込み用 未公開
その他自作
×(ロット生産が必要)
※Edge TPUが一般流通すれば、
その例に限り○になりえる
組込み用 N/A(ロットによる)
FPGA ○(一般流通している) 組込み用 $500〜
• 2019/03/04: ベータ版リリース
• 2019/04/11: 正式版リリース
• 2019/05/29: オフラインコンパイラリリースなど
• 2019/07/24: post-training quantization サポート、
TensorFlow Lite デリゲート対応など
Edge TPU は NVIDIA GPU と同じような感覚
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NVIDIA GPU よりもメモリの制約が強く、
Edge TPU の性能を引き出したり、複数のモデ
ルを1つの Edge TPU で同時に実行するにはい
くつかのコツが必要になります。
(by OKUMURA @ OPTiM Executive Engineer)
$34.99
実際のビジネスへの期待
Copyright © OPTiM Corp. All Right Reserved. 44
OPTiM AI Camera
AIオープンカメラプラットフォーム
10の業種に向けた300種類を超える学習済モデル適用メニューを備えた「OPTiM AI Camera」
世界初、学習モデルの作成なしにAIを導入できるパッケージ化を実現
あらゆる、カメラ、VMS、NVRと接続できます
「OPTiM AI Camera」:店鋪や施設など業界別・利用目的別に設置されたさまざま
な種類のカメラからデータを収集し、学習済みモデルを活用して画像解析を行うことで
マーケティング、セキュリティー、業務効率などの領域を支援するパッケージサービス。
10の業種に向けた300種類を超える
買ったその日から使える
学習済モデル適用メニューを提供
世界初、学習モデルの作成なしに
AIを導入できるパッケージ化を実現
Copyright © OPTiM Corp. All Right Reserved. 46
Copyright © OPTiM Corp. All Right Reserved. 47
Copyright © OPTiM Corp. All Right Reserved. 48
Copyright © OPTiM Corp. All Right Reserved. 49
Copyright © OPTiM Corp. All Right Reserved. 50
• 省力化店舗、1年間にわたる店内無人オペレーションの実現
=> アプリでのロギングに加え、AIによる人物検出で入店行動を見守り
=> 日本の平均ロス率(0.97%)を大幅に下回る実績
• マーケティングデータとしての活用
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AIの活用状況
NHKでの放映(2019/5/8 夜)
PAUL & JOE 表参道ヒルズ店
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ホテル雅叙園東京 にて
ハードウェア進化についていけ 〜 実用化が進む GPU、そして注目が集まる Edge TPU の威力に迫る 〜
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