品質コスト削減による超高効率化社会の実現～製造業が抱える課題～
Pain：生産性と品質の両立
Solution：機械制御に特化した超高速EdgeAIVISION/MISSION
機械を賢くし、身近な生活を豊かにします

生産性と品質の両立
機械制御に特化した超高速EdgeAIの開発と提供
コスト効率を優先

品質を優先

品質が落ちる

コスト効率が落ちる

＋AI予測
制御

VISIONAISing Ltd. ©︎ 2018

生産性UP＋品質UP

MISSION

AISing会社概要
社名：株式会社エイシング
英語表記：AISing Ltd.
代表者：出澤 純一
住所：〒107－0052
東京都港区赤坂6丁目19番45号 メルクビル1F

資本金：1億9,900万円(資本準備金9,900万円含む)
設立：2016年12月8日
決算月：5月AISing Ltd. ©︎ 2018

＜受賞暦＞
・大学発ベンチャー表彰2018 経済産業大臣賞
・起業家万博2018
総務大臣賞
セールスフォース賞
キャナルベンチャーズ賞
・Mizuho Innovation Award 2018-4Q
・経済産業省「J-Startup」入選
・SPARK! TOHOKU2017 NICT賞
・第1回マリンテックグランプリ
三井化学賞
日本ユニシス賞
・スタートアップワールド
TOP10 日本マイクロソフト賞
・MUFG RiseUpFesta2018
ロボット・先端技術部門 最優秀賞
・Microsoft Innovation Award2018 優秀層
・イノベーションリーダーズサミット TOP20
・未来2017 日本総研賞
・SEMICON Japan INNOVATION VILLAGE グランプリ

創業メンバー

CEO 出澤 純一
学生時代に早稲田大学ビジネスコンテスト「ワセダベンチャーゲート」最優秀賞
早稲田大学大学院理工学研究科精密機械工学専攻 修士卒業
卒業後は会社経営と並行しAIアルゴリズムの研究も平行して行う
2016年12月株式会社エイシング設立

機械制御＋AI
エキスパートCTO 金 天海早稲田大学理工学部卒業後、理化学研究所、ホンダ・インスティテュート・ジャパンに勤務。
現在岩手大学 電気情報システム工学科 准教授として弊社CTOと兼務。
文部科学省 科学技術・学術政策研究所より「ナイスステップな研究者2017」に選出。

AISing Ltd. ©︎ 2018

組込み系AIのニーズ
Current AI

DBTAI algorithmCurrent
technology

Learning

Cloud server

Learning

EmbeddingPrediction(Use knowledge)

Latency

AI Chip

Predict

Learning＋Predict
SystemAISing Ltd. ©︎ 2018

System A

System BSystem Cエイシングの強み

エッジAI×機械制御
機械への知見
・機械制御を考慮した適切なデータ処理

AIをアルゴリズムから開発
・ニーズに基づく新しいAIアルゴリズムの設計

組込への知見・組込の対象に合わせてAIをカスタマイズ
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機械の制御AISing得意領域①認識・自己運動の認識
・対象位置・対象物の認識

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②目標設定

・経路の計画・行動の計画③制御

・フィードバック制御
・予測制御

AiiR（AI in Real time）ソリューション
軽量実装 ＋ 少変量対応

精度重視 ＋ 多変量対応

リアルタイム性 ＋ 逐次学習

リアルタイム性 ＋ 逐次学習

機械制御用AIアルゴリズム
DeepBinaryTree(DBT)

ランダムフォレスト強化版
Self Adapted Random Forest(SARF)

SARF
製造業

DBT

AISing AiiR(AI in Real time)
ソリューション
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DBTの特徴

独自AIアルゴリズム
𝐼3

Deep Binary Tree
・ストリーミング学習（継足学習可）
・軽量・安価なデバイスでも稼働可
・説明可能AIAISing Ltd. ©︎ 2018

AB

D 𝐼3
C

𝐼1

𝐼1

𝐼2

𝐼3

𝐼2

𝐼2

JI

E

F

𝐼1

GH
𝐼2

𝐼3

K
L
𝐼1
NM

Up-to-date Live training
Value
Can always keep updating the model so it dose not deteriorate
Can make individual control model considering individual differences

Does not deteriorate

Consider individual differences

Processing on the edge sideValue
The control cycle is never delayed→The calculation time is constant
Low performance computers are
sufficient to run the algorithm

A 𝐼3

B
𝐼1

Explainable AI
𝐼2

C𝐼2

D 𝐼3

EF
𝐼1

JIGH
𝐼2

Image of state space assignment

Single tree structure

Can explain why the output was(Answer by the width of the input space)

Image of structure of DBT(※When learning to infinity)

𝐼3

KL
𝐼1
NM

Deep Learningとの比較
入力種別数
メンテナンスコスト
学習速度
説明可能
複雑タスクへの対応
学習精度
追加学習
得意分野
DLは認識を司り頭頂葉的な働きに近く、DBTは反射的な反応ができる小脳的な働き

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DeepLearning

DBT

多い（数百万）
高い遅い
困難
可能
メンテナンス次第
静的な対応

少ない（100個程度）
低い
速い
可能
不向き
メンテフリーで高精度
動的な対応

画像認識・処理、音声認識 機械制御、統計解析、予測、自然言語処理
制御

AiiR’s Use Case（実際の実証実験事例）●予測制御●個体差補正経年劣化への対応

製品個体差補正●複雑系●職人の勘空調制御

スリップ予測転倒防止制御掘削制御

制振制御

突風への対応散水消雪器制御

ブレーキ異常検知Blue Ocean

FAラインの効率化
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生体情報の個人差補正

Solution提供形式（AiiR）

AiiR SaaS

AiiR Chip

AiiR LicenseAiiR（DBT,SARF）のSaaSを月額制で環境をご提供します。
Rest APIを用いた御社システムとの連動も可能です。

AiiRを実装したZYNQ 7020やHiKey960を部品販売します。

AiiRのRTL形式などのバイナリーIPでライセンス契約が可能です。
（数量と金額でご相談）

SIer,メーカー

Sier,メーカー

メーカー

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Business Model①POC Service② co-development
Customer③AiiR License
・SDK License
・Product License(Royalty)

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AI導入プロセス
システム開発・導入

運用

Annotation

AIシステム構築

アルゴリズムカスタマイズ

データ内容確認

学習アルゴリズム選定

個別システム構築

検証作業

POC要件定義

レポート報告共同開発

Version Up

要件定義

POC

１ヶ月

１～２ヶ月

課題明確化

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17

AiiR board 開発計画
ボード名: STM32F746G
メーカー: STマイクロ
搭載SoC:Cortex M7

ボード名: HiKey960
メーカー: LeMaker
搭載SoC: HiSilicon Kirin960

2019
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ボード名:Nucleo Borad
STM32F091RC
メーカー: STマイクロ
搭載SoC: Cortex M0

ボード名: AiiR1
メーカー: AISing
搭載SoC: Xilinx ZYNQ 7010
またはZYNQ 7020

ボード名:STM32 Nucleo Board
STM32L476RG
メーカー: STマイクロ
搭載SoC: Cortex M4FPGA型式: ZYNQ 7010
またはZYNQ 7020
メーカー: Xilinx

20202021※イメージ2022

事例１：オムロン社との共同開発
機械：巻取り機（リールに巻かれているシートを張り合わせる）
課題：巻取り開始直後に不良品が発生
原因：振動解決手順：①DeepBinaryTreeで振動を予測②予測に合わせて振動を補正※DeepBinaryTree(DBT)はエイシング社が独自開発したAIアルゴリズムです

結果：不良品の発生を1/10に削減

年間数千万円の削減（１工場あたり）

巻取り機

1/10
10sec
1sec

事例２：デンソー社との共同開発
対象：ドローン（プロペラ６発, ピッチ制御機構）
目標①：危険予測回避

課題：危険状態に達してから回避する
目標②：より安定した飛行
課題：高い運動性能（多発駆動・可変ピッチ）とトレードオフの安定性

目標①：危険予測回避

目標②：安定飛行

1. 機体の傾きをDBTで将来予測

ピッチ角の変化による運動の変化をDBTで予測

2. 危険状態になる前に回避

予測制御

・高効率（なめらか）
・安定プロペラ

可変ピッチ制御事例3：散水消雪機の最適稼働
対象：上越新幹線の散水消雪機

東日本旅客鉄道

目標：消費燃料の削減

課題：・加熱しすぎると燃料が無駄（年間7億円）
・温度変化に関係する要因が無数に存在・返送水温度が0℃を下回ると凍結
解決法：AIを用いた適切な温度指令値の予測

年間２億円の削減（JR東日本エリア）
理想

現状
返送水の予測が難しく余剰熱が発生することがある

1℃～2℃で水が返ってくる
温度指令値

事例4：ブレーキの異常検知
東日本旅客鉄道

対象：E235系（山手線）のブレーキシステム
目標：ブレーキの異常検知

課題：・異常の種類が多数存在
・データのラベル付けができない・異常に関係する要因がわからない
解決法：AIを用いた異常度（数値）の算出

今後の目標
定期点検の時のデータだけでなく運転中のデータから異常状態を自動判定

異常度の算出まで実現済

事例5：シールドマシンの自動制御
実績６：シールドマシンの自動制御
機械：トンネル掘削用のシールドマシン
機械：トンネル掘削用のシールドマシン

大手建設業様

目標：①計画線からのズレをAIで将来予測②現場ごとの特性によらず安定した運転
目標：①計画線からのズレをAIで将来予測②現場ごとの特性によらず安定した自動運転
解決法：DBTによるオンライン学習※DeepBinaryTree(DBT)はエイシング社が独自開発したAIアルゴリズムです

解決法：DBTによるオンライン学習※DeepBinaryTree(DBT)はエイシング社が独自開発したAIアルゴリズムです

1.2m先のズレは？
DBT?
結果：数mmの誤差値

工事効率UP＋工数削減（1kmあたり2億円）

倒立振子の制御システム
システムの入力：ロータリエンコーダからの角度
システムの出力：DCモータに加える（あるいは印加する）電圧

ロータリエンコーダ

コンピュータ(Raspberry Pi 3)

モータドライバ

DCモータ

倒立振子

電流・電圧・角度AISing Ltd. ©︎ 2018

電流・電圧電流・電圧

倒立振子の制御システム（PID制御）

・パラメータチューニングに要した時間：約３０分<結果>・倒立状態に戻る場合もある
が，戻らない場合もある．

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倒立振子の制御システム（DBTを用いた制御）
・学習用データ１分間取得<結果>・倒立状態へ必ず戻る
・収束間際に発振する

チューニングなし
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倒立振子の制御システム（DBTを用いた制御【追加学習】）

・学習用データ追加で2分間取得<結果>・倒立状態へ必ず戻る．
・発振は低減した.

機械自身が学習し賢くなっていく

追加学習で成長

チューニングなし
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～機械に学習の機会を～

AISing Ltd. ©︎ 2018

技術資料

技術資料

AISing Ltd. ©︎ 2018

DBT新規性１：鍛造モデルによる学習

O𝑓መ 𝑖 ← 𝜙 𝑖 𝑜𝑘 + 1 − 𝜙 𝑖𝑑𝑘 =(𝑖𝑘 , 𝑜𝑘∗ )𝑜𝑘∗

自由鍛造と本学習則のアナロジー

𝑓መ

𝑜𝑘

መ
𝑓(𝑖)

I𝑖𝑘𝑓መ

金属表面𝑖𝑘

金槌の打点𝑜𝑘∗

変形目標値

𝜙(𝑖)

更新率（打点を最大として単調減少）

近づける（学習）𝑖𝑘

学習器

入力値𝑜𝑘𝑜𝑘∗

出力値

理想値
自由鍛造：金属形状を整える

学習アルゴリズム：関数形状を整える
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ガウス関数による鍛造モデルの実装例
𝑓መ 𝑖 ← 𝜙 𝑖 𝑜𝑘 + 1 − 𝜙 𝑖መ
𝑓(𝑖)各セルを上式で更新

組込みAIに必要なスペック• 定数オーダO(1)による計算アルゴリズム（一定制御周期）⇒ 達成（計算速度・メモリ消費量について要改良）• 自動パラメータ調整/ パラメータレス ⇒ ガウス関数の分散• 信頼性 (収束証明, 決定論的計算)⇒ ガウス関数の領域を徐々に狭めれば収束するが・・
決定論的な学習プロセス（達成）• オンライン性 ⇒ 達成

【データ取得プロセス】
入力データ𝑖 = (𝑖1 , 𝑖2 )をランダムに取得して出力データ𝑜𝑘 を取得

正解：𝑓(𝑖) = sin(𝑖1 )AISing Ltd. ©︎ 2018

繰り返し（オンライン学習）【学習プロセス】
𝑖を中心としたガウス関数を更新率
መ𝜙(𝑖)にあてはめて𝑓を更新

鍛造モデルと従来法の比較【DBT：鍛造モデル】𝑓መ 𝑖 ← 𝜙 𝑖 𝑜𝑘 + 1 − 𝜙 𝑖

መ
𝑓(𝑖)

መ
関数𝑓の更新率が単調減少関数（e.g.
ガウス関数）【従来法1：Radial Basis Function ネットワーク】𝑓መ 𝑖 = Σ𝑤𝑖 𝐺(𝜇, 𝜎)መ 基底がガウス関数𝐺(𝜇, 𝜎)関数𝑓の鍛造モデルによる平面データ（𝑜 = 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡.）の学習結果【従来法2：Schaal 関数を用いたEMアルゴリズム】
መ
関数𝑓の基底がガウス関数𝐺(𝜇, 𝜎)の和
Radial Basis Function ネットワーク

予め準備する基底の数や種類にタスク毎の調整を要する
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Schaal関数

DBT新規性２：木構造による鍛造モデルの実装
単調減少関数による更新率𝜙 𝑖 を表現するために，木構造を用いる
𝐼3

A
𝐼1

𝐼2

𝐼3

B
𝐼1𝐼2

C

D 𝐼3JIGH𝐼2

EF
𝐼1𝐼2B

出力予測値：𝑜ො𝑅𝑜ො𝐵

𝐼3

NF𝑜ො𝐹KL𝐼1NM𝑜ො𝑁𝑑𝑘 =(𝑖𝑘 , 𝑜𝑘∗ )መ𝑓መ 𝑖 ← 𝜙 𝑖 𝑜𝑘 + 1 − 𝜙 𝑖 𝑓(𝑖)11𝑜ො ←𝑜 + 1−𝑜ො
𝑢+1 𝑘𝑢+1AISing Ltd. ©︎ 2018

入力空間の包含関係： 𝑆𝑅 ⊃ 𝑆𝐵 ⊃ 𝑆𝐹 ⊃ 𝑆𝑁
訓練データ数：𝑢𝑅 ≥ 𝑢𝐵 ≥ 𝑢𝐹 ≥ 𝑢𝑁

𝐼3
𝐼1
𝐼2

Update rate

DBTのその他の利点
1. 忘却の調整【忘却無し（領域内訓練データを平均化，順不動）】11𝑜ො ←𝑜 + 1−𝑜ො𝑢+1 𝑘𝑢+1BNF【忘却有り（新規データに適応）】𝑜ො𝑅𝑜ො ← 𝛼𝑜𝑘 + 1 − 𝛼 𝑜ො （𝛼 = 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡. ）𝑜ො𝐵𝑜ො𝐹𝑜ො𝑁

大

ノイズ除去効果小低入力値への適合度

高2. 自動ノイズ除去
誤差値をそれぞれのセルで計算しておくことでノイズ除去効果と入力値への適合度のバランスが良いセルを選択できる．

誤差最小のセルを選択
誤差値

セルのサイズAISing Ltd. ©︎ 2018

DBTの仕組み概略【 DBT（Deep Binary Tree）技術の概要 】
二分木法（決定木法：データ探索手法などで用いられる）を応用した技術
ツリーを階層化していき，入力条件にあてはまるOutputを探索（呼び出す）方法
・・・データをバッチ処理でなく．オンライン学習によって逐次処理していく点に特徴がある．
ツリーのイメージ

Layer：
階層

Sub-LayerのことをDimensionとも呼ぶ

Rootは入力部 データ収納イメージ（Sub-layer2）（出発点）
例：Leaf node①（左図）のデータは，右図においてDimension1-Ary1＆Dimension2-Ary1 の場所にある（Sub-layer1）
Input spaceにデータが収納される

Ary：１つの節（ノード）から分割され，下のSub-layerに落ちる節の数（この図では2個）

階層が下りていくにしたがって条件が絞り込まれていき，Input spaceは小さくなる

最下段NのLeaf nodeのInput space
最上段（Layer1）のLeaf nodeのInput space

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DBTの学習イメージ（鍛造モデル）
目標: 目標出力関数を出力できるように学習する

出力

出力

目標出力関数入力
未学習時…出力なし

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学習データ

入力
学習時…学習データに基づき出力を更新※学習データ点だけでなく、近辺でも値を同時に更新

木構造と鍛造モデルの対比

学習進行

未学習時

学習中期

学習後期

入力

出力出力

出力

目標出力関数入力

入力

学習が進むほど目標出力関数に近くなるAISing Ltd. ©︎ 2018

既存AIとの比較
DBT

NeuralNetwork(DeepLearning)

RandomForestK近傍法

サポート
ベクターマシンマニュアル調整◎不要

×要△要（軽微）△要（軽微）

×要

乱数要素

◎
なし

×あり

×あり

◎
なし

◎なし

収束証明

◎あり

△
不完全○あり（乱数次第）

◎あり

◎
あり

学習（更新）速度◎（5μs～20μs）△（10分～5日）△（10分～1日）◎（5μs～20μs）△（10分～1日）

予測（実行）速度◎（5μs～20μs）○（50μs～1s）○（20μs～50μs）△（20μs～，学習数依存）○（20μs～50μs）

追加学習◎（忘却調整有）×（忘却大）

×（非対応）○（忘却調整無）×（非対応）

最大入力端子数（データ規模）

100（運動データ）10M（画像データ）

10K（音データ）

100（運動データ）

10K（音データ）◎＞○＞△＞×

安
定性
要素
機

能性
要素

応用領域

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高速PDCAサイクルの仕組み
学習が上手くいった場合

多変量解析

ヒアリング
学習データ用意

新規学習
追加学習

SaaSに学習データをUP実装

製品として販売

獲得ネットワーク検証

学習が上手く行かない場合

DBT＜原因特定可＞・学習データが不足
・対象モデルに相関性なし

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既存AI

＜原因特定難＞・学習データが不足
・対象モデルに相関性なし
・AIのパラメーター調整が不十分

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