V-net AAEONの画像認識デモ。ボードはNVIDIAのジェットソン
ＩｏＴ（モノのインターネット）が人工知能（ＡＩ）技術の主戦場になった。電子基板製造会社や組み込みソフト開発会社、システムインテグレーターなどがＡＩに参入している。オープンな開発環境が整い画像認識や人物検出は簡単にできるようになった。展示会のデモだけをみると、ＡＩ技術に投資してきた日本の大手に、中堅・中小企業が追いついたかのようだ。技術コンサルを生業としてきたＡＩベンチャーも価格競争に巻き込まれる可能性がある。
電子基板 周辺機器もサポート
「技術がオープンな時代なので、みな同じ提案になる」とＶ―ｎｅｔ ＡＡＥＯＮ（横浜市港北区）の伊勢友美執行役員は苦笑いする。同社は組み込み機器の電子基板を販売する。いわゆる“基板屋”だが、展示会ではＡＩによる人物認識や車両認識などを披露する。伊勢執行役員は「基板だけを紹介していても売れない。何ができるかＡＩのアプリを見せないと」と狙いを説明する。米ＮＶＩＤＩＡのＧＰＵモジュール「ジェットソン」や米インテルのＡＩチップ「インテルモビディアス・ミリアド」が載った基板を提案しながら、それぞれＡＩを動かして認識精度の高さを披露した。
V-net AAEONのAI開発ボード
だが他の展示ブースでも似たような展示が相次いだ。歩行者や車両の検出、顔から性別や年齢の推定など、画像処理ＡＩがいくつも並ぶ。オープンソースなどの開発環境が整い、ＡＩ開発のハードルが下がったためだ。１―２年前に大手電機メーカーが披露していたデモとそっくりなデモが中堅・中小企業のブースに並んでいる。
Ｖ―ｎｅｔ ＡＡＥＯＮはインテルのＡＩ開発環境「ＯｐｅｎＶＩＮＯ」（オープンビノ）を利用した。伊勢執行役員は「ＡＩ開発は誰でもできる。我々は電子基板を長期的に安定供給して産業用機器を支えていく」と力を込める。
産業用機器はパソコンなどの民生品と比べて使用期間が長い。一度設置されると５―１０年は使われ、部品供給を止められない。周辺機器を含めてサポートしていく。
エイビット（東京都八王子市）はＡＩ搭載の警報機を開発した。工事現場などでヘルメットのかぶり忘れや大型トラックを検出したら警報を鳴らす。ＡＩチップはモビディアスを採用した。檜山竹生社長は「ＡＩ技術そのものはウリにならない。ユーザーが購入できる価格帯で、簡単に使える製品に仕上げないと」と指摘する。
同社はＰＨＳなどの通信機器メーカーだ。省電力通信技術に画像認識ＡＩを組み合わせて製品化した。
組み込みソフト ソリューション提案カギ
ソフトウエア開発会社も攻勢をかける。日本システムウエアは人物検出ＡＩで自動交通量計測システムを開発。通過人数のカウントだけでなく、指定エリアの滞留人数や立ち入り禁止区域への侵入検出なども可能だ。画像処理ＡＩを使った自動検品システムなど、ＡＩ開発のフィージビリティースタディー（事業化調査）は２００万円からだ。Ｓｋｙ（大阪市淀川区）はオープンに提供されている「ＹＯＬＯ」や「ＲｅｓＮｅｔ」を利用し物体検出や画像分類などを提案する。会議室の室内カメラと人物検出ＡＩを組み合わせ、会議室の利用管理システムを開発した。
「YOLO」の認識イメージ。人・バイク・車の入り乱れた状況でも認識している
富士ソフトはハードの選定を含めてＡＩシステムの受託開発を広げる。八木聡之執行役員は「ＡＩ開発事業は２０１８年は約４億円、１９年度は１０億円に引き上げる」と掲げる。最近はＡＩベンチャーからの仕事の依頼が増えた。ベンチャーにとってＡＩの学習済みモデルを開発した後の、周辺システムの構築や既存システムとの接続、保守サポートは小さな組織では対応し切れない。だが周辺部分の開発もＡＩ技術に通じていないと難しいため、ベンチャーとの開発が増えている。
ＮＶＩＤＩＡやインテル、グーグルなどから、ＡＩチップや開発環境がオープンに提供されて技術の更新も速いが、その時々で「最もリーズナブルなものを選ぶ」（八木執行役員）方針だ。富士ソフトエンベデッドプロダクト事業推進部の薬師寺秀徳商品開発室長は「組み込み機器に載せる際に、結局ＣＰＵを選ぶ顧客が多い。次がＧＰＵ（画像処理半導体）で、ＦＰＧＡ（プログラム可能なＬＳＩ）はほぼいない」という。グーグルのＡＩチップ「ＴＰＵ」は「性能は間違いない。制約次第」と指摘する。ハードは一通り吟味し、顧客が載せたいＡＩのサイズや処理速度に応じてハードの構成を変えて提案する。ＡＩの開発環境からチップまで過当競争がおきかねない状況だ。薬師寺室長は「ハードは何でもいい世界になる。システム構築を含めてソリューションを提案できるかが勝負になる」という。
電機大手 “独り立ち”相次ぐ／ＶＢ 受託開発の単価懸念
難しい局面に立つのがＡＩ技術に投資してきた日本の電機大手や、技術コンサルを生業としてきたＡＩベンチャーだ。電機大手の担当者は「自社でＡＩ人材を抱える小売り大手は、少し手伝えば自力で解決してしまう。独力ではできない顧客は技術を安く提供しないと買う力がない」と嘆く。高い授業料を払ってきた大手が独り立ちを始めている。
技術コンサルを生業としてきたＡＩベンチャーも転換点にある。ディープラーニングなどのＡＩ技術は事前に性能を保証できないことが広く知られている。顧客もそれを理解していたため、受託開発の性能目標を満たせなくても後腐れがなかった。ソフト開発としては魅力が大きく参入が増えた。開発単価が下がりかねない環境で、これからＡＩを導入する企業は丸投げできる相手を求めている。
Ｒｉｄｇｅ―ｉ（リッジアイ、東京都千代田区）の柳原尚史社長は「１９年は間違いなく淘汰（とうた）が始まる。じゃぶじゃぶな予算で成立してきた会社は倒れる」と予想する。経営者が東京大学のＡＩ研究室出身であることをウリにした学生ベンチャーもある。そしてベンチャーも後発組も素人目には同じような技術を掲げている。柳原社長は「実績で評価するしかない。コンサルや開発を経て相手の製品に組み込まれ、ライセンス収入を採れているかが一つの指標になる」という。リッジアイは荏原製作所の製品に採用された。荏原事業開発推進部の杉谷周彦担当部長は「トップレベルのＡＩ人材と一緒に開発するなら、あと５―１０年は密に連携するのが現実策」とリッジアイへの出資を決めた。先端技術の優位性や受託開発の単価など、ＡＩ市場は不安定性を抱えた状態で淘汰が始まる可能性がある。
リッジアイと荏原のゴミ焼却場クレーンの画像認識ＡＩ（撮影画像、リッジアイ提供）
リッジアイと荏原のゴミ焼却場クレーンの画像認識ＡI（識別結果、リッジアイ提供）
（文＝小寺貴之）