AIで世界をデジタル化し、スマートシティを目指します

　AIや人工知能という言葉を見るとフィクションやハリウッド映画のイメージを思い浮かべるかもしれません。しかし、実際には、意外と身近なところで想像以上にAI×社会実務は盛り上がっています。AIとは「Artificial Intelligence」の略語で、人工知能すなわち人間の知能をコンピュータが再現するシステムのことを指します。2006年から現在まで続いている第三次AIブームは「機械学習」と「ディープラーニング」という2つの技術革新が大きく寄与しています。AIは、膨大な量のデータを処理し、最適解を導き出すことができます。そのため人間では不可能な高度なデータ分析を行うことができます。

　金融や医療、企業経営、マーケティングまでさまざまな業界で活用することで、企業の業績アップにつなげることが可能です。具体的な事例では、日本コカ・コーラ株式会社が、SNSの投稿画像をAIで解析しました。その結果、これまで見落とされていた顧客の消費行動の契機・瞬間である「ドリンキング・モーメント」を発掘することに成功しました。また「Tiktok」等のSNSはAIでデータを分析することで、ユーザーの嗜好を推定し、興味を引き出せるような内容を推薦することでユーザーの利用時間を増やし、マーケティングのためにターゲット顧客を絞ることもできます。

　もちろんスマートシティ構想もAIが重要な役割を果たしています。スマートシティとは、ICT等の新技術を活用しつつ、マネジメント(計画、整備、管理・運営等)の高度化により、都市や地域の抱える諸課題の解決を行い、また新たな価値を創出し続ける、持続可能な都市や地域であり、Society 5.0の先行的な実現の場です。（内閣府『スマートシティ - Society 5.0 -』）

　Present Squareのミッションは、「世界をデジタル化することで人や企業をアップデートする。」です。AIが活躍するためにはデータが必要です。しかし、まだまだ世の中にはデータになっていないものがたくさんあります。ディープラーニングの技術を使うことでこれまでデータとして扱いにくかった画像や音声、言語などがデータとして扱いやすくなるという変化が起こっています。Present Squareでは、そのデータ化されていないものをデータ化することで、AIの活躍領域をもっと広げていこうとしています。データ化されていない情報の代表例として、私たちの住む都市・街の情報があります。そのため、Present Squareでは、「スマートシティの実現」ということが、ミッションを達成していく上で重要なマイルストーンだと考えています。

　スマートシティの実現に向けて、世界をデータ化、情報化することでより豊かで便利な社会にしていくことに貢献していきます。それのための第一歩として、弊社独自の研究・開発技術で、SmartCounter -スマカチ-というAIサービスの開発・提供を行っています。

　SmartCounter -スマカチ- は、自動車から歩行者まで交通量を計測できます。SmartCounter -スマカチ- の由来は、これまで人が手で数えていた業務（いわゆる、「てかち」）をAIで置き換えるという思いを込めて「スマートなてかち」⇒「スマカチ」となった由来があります。車種の区別、交差点の方向、歩行者の通行方向、性別・年齢層の推定も可能です。その他、位置情報の分析も支援し、交通量計測と位置情報を合わせた移動情報分析も可能です。現在withコロナ時代で、密集しやすい場所ごとの人数計測や、時間経過毎の計測も可能です。さらに、いつでもすぐ計測できるWEB版の開発も行っています。具体的に下記3つの特徴を紹介したいと思います。

◆自社開発AI

　計測を行うAIは、自社で開発を行った独自AIとなります。Present Squareには、AIに関する知識・ノウハウが蓄積されており、その知識・ノウハウを開発や教育講座として提供しています。教育講座では、国内15社のみのJDLA認定のAI教育プログラム提供企業のうちの１社として活動しています。独自の研究や、最新の論文手法を採用することで、より良いAIになるよう改善しています。最新の手法をリサーチし、積極的に取り入れています。

◆精度の高いアルゴリズム

　対象の検出と、対象の追跡（トラッキング）を組み合わせたアルゴリズムを採用しています。これにより、対象の動きが計測できると共に、同じ対象に対して何度も解析を行うことで、精度を高めています。

◆計測実績多数

　日本全国の22都道府県にて、計測を実施しています。国交省関係の調査・計測、プライム市場の大手企業様、都道府県の地方自治体様からもご依頼を頂いています。

具体的な導入事例として、例えば下記の図は、複数カメラの映像を統合して解析をした事例です。走行台数、車種、走行レーン、走行軌跡、車体長、緯度経度計測を実施しています。結果を鳥瞰図化し、緯度・経度と合わせて正確な位置移動を計測し、各車線を移動する様子をレポーティングしました。