特集論文“kizkia”
連携によるAI活用の取組み

福田明宏＊

Mitsuyoshi Yamatari

Akihiro Fukuda

中尾尭理＊

藤本浩史＊

Takamasa Nakao

Hiroshi Fujimoto阿部紘和＊

Hirokazu Abe

Automation Trial Using AI Technology Product "kizkia"

要

山足光義＊

旨

AIは，近年，加速度的に発展しており，様々な産業領カメラ映像や各種センサで取得したデータを収集・蓄積し，域や社会インフラなどに影響を与えている。一方，実際にAI技術で解析し，その結果を様々なシステムで利活用すはまだ実用的なAIの普及にまでは至っていない。しかし，る仕組みが求められている。これに応えるため，IT業界

AIは，今後，企業でのデジタル化，さらには成熟社会がでデファクトになっているHTTP（HyperText Transfer

直面する高齢化，人口減少，インフラの老朽化などの社会Protocol）をベースにした“kizkiaAPI”というシステム連

課題の中で，その課題解決に向けて大きな価値を社会に提携のインタフェースを開発した。
kizkiaAPIによるシステム連携によって実現した工場ライ供できるものになっていくと考える。
三菱電機インフォメーションシステムズ㈱（MDIS）は，ンでの外観検査システムや三菱電機の赤外線センサ“MelDIR

AI技術を活用した実用的なAIシステムの構築を可能にする（メルダー）”と組み合わせた介護見守りクラウドサービス

映像解析ソリューション
“kizkia（きづきあ）”の製品を開発“kizkia－Knight”でkizkiaの利活用の有効性を確認できた。

し，提供している。AIを様々な領域へ取り込んでいくには，プライバシーの観点から難しかったトイレも見守り
ターゲット：介護施設，病院，個人宅
サーマルダイオード
赤外線センサMelDIR

Wi－Fi

（注1）

②温度データをクラウドへ送信④事象を検知したらスマートフォンへ通知
＠クラウド③温度データを映像変換し，kizkiaによるAI検知（トイレ倒れ込み）①施設・居室の壁に設置

クラウドでサーバいらず，機器を置くだけで簡単⑤確認，駆けつけ（注１） Wi－Fiは，Wi－Fi Allianceの登録商標である。

介護見守りクラウドサービス“kizkia－Knight”のシステムイメージ
三菱電機の赤外線センサMelDIRのセンサ情報を取り込んだ新しいAIサービスを，介護施設向けの見守りサービスとしてクラウドで開始した。
カメラ画像と異なり，センサデータによるシルエット画像の特長を生かし，プライバシーを考慮したサービスにしている。

32（502） ＊三菱電機インフォメーションシステムズ㈱三菱電機技報・Vol.95・No.8・2021

“kizkia”連携によるAI活用の取組み

着目し，特徴抽出モデルで計算した二つの入力画像の特徴

1．ま え が き

量間の距離（＝類似度）を特徴空間上で計算することで，互いに同じ対象が映っているか異なる対象が映っているか判

AIは，自動運転を始めとしていろいろな場面で宣伝されるようになり，より身近な存在に感じられるようになっ

定する画像同定技術が研究されている（図１）。
“kizkia”は，この技術を製品に取り入れている。てきた。しかし，実際にはまだまだ宣伝されているほどの画像同定技術の活用例として人物検索がある。大型商業普及レベルには至っていないのが現状である。一方，より施設などで迷子や不審者を見つけたいといったニーズに対身近に感じられるようになった影響もあって，様々な分野して，施設入口で撮影された人物と同一人物を監視カメラでAI活用の検討が行われるようになってきた。それに伴い，映像から検索することが画像同定技術を応用することで可自社製品や自社システムにAIを取り入れて，自動化・省能である。また，人が立ち入らない場所に同一人物が複数力化を行いたいというニーズが増えてきている。

回立ち入ったときに不審人物として検出する不審者検知機

MDISでは，このようなニーズに対応するため，カメラ能や，時系列的に連続する映像から同一人物を検出し続け映像やセンサによって取得したデータをAI技術で解析する追跡機能に活用した。これらの機能はこれまでもLOMOる映像解析ソリューションkizkiaを様々なシステムで利活（2）（LOcal Maximal Occurrence）と呼ばれる特徴量を使った用する取組みを進めている。
本稿では，AI特徴量データを活用した検索・追跡機能，機械学習の枠組みでの画像同定技術を採用して実現していたが，新しい“kizkia”
では，LOMOからディープラーニング

システム連携インタフェースkizkiaAPI及びkizkiaAPIにのこの技術（3）へアルゴリズムの変更を実施している。これによるkizkia活用事例について述べる。

よって，人物検索用の公開データセット（Market－1501）による精度評価で，正解の人物を検索できた割合がLOMO

2．映像解析ソリューション“kizkia”の場合55.43％になったことに対してディープラーニング
ベースのこの技術の場合86.67％になり，＋31ポイントの映像解析ソリューション
“kizkia”は，三菱電機のAI技術“Maisart”を使い，GPU（Graphics Processing Unit）な精度改善を確認している。
この技術の特徴は，人の全身画像を使用することにある。

どの専用の画像処理装置などを使わずに，リアルタイムに同様の検索技術として顔認証技術があるが，顔認識と異なカメラからの動画や静止画から様々な物を検知し，さらにり顔の情報を収集しないため個人情報を収集されることへ人の属性及び行動を検知できる製品である。このソリューの抵抗が比較的小さく，マスクなどで顔が隠れていても利ションは，リアルタイム性と検知精度のバランスをうまく用可能で，顔にフォーカスする必要がないので監視範囲が取るため，幾つかの工夫を施している。全体画像を小さい広いなど，導入の敷居が顔認証より低い。また，人に限定画像で抑えることで演算処理を軽くしつつ，遠方にある小する技術ではないため車などの一般物体に対して似ている

さい人や物体はクローズアップして解析するという一つの物を検索することが可能であり汎用性が高いという特長も画像を多段で解析することで精度と性能のバランスを確ある。一方，顔認識のように人を識別するという技術では保するクロップ機能や，一つの画像に対して，例えば人のなく，服装も含めて容姿の似た人物を同一人物と判定する

属性として眼鏡をかけている，マスクをしている，車いす技術であり，用途に応じた使い分けが必要になる。に乗っているなどの複数の属性判定を１回の判定処理で同時に行う複数属性同時判定機能など，いろいろな工夫を製品機能に実装している。こ特徴抽出モデル特徴ベクトル

れらの工夫で，より実用的なリアルタイム画像処理を実現している（1）。

3．AI特徴量データの活用

類似度

画像解析分野のディープラーニングは，入力

特徴空間

画像に対して特徴抽出を行い，得られた特徴を基に判定や検出といった処理を実行する手法が一般的になっている。このとき，類似する画像を入力すると特徴量が類似した値になることに三菱電機技報・Vol.95・No.8・2021

図１．画像同定技術の概念図
33（503）

特集論文

4．システム連携インタフェースkizkiaAPI
kizkiaは，自社製品や自社システムにAIを取り入れて，自動化・省力化を行いたいというニーズに応えるために，シ

5．kizkiaAPI活用事例
5. 1

外観検査システム

ステム連携の標準的なプロトコルであるHTTPをベースにし製造業全般で外観検査という外観に異常がないかを人がたkizkiaAPIというインタフェースを開発した。kizkiaAPI検査する作業がある。ここでは，三菱電機パワーデバイス

によって従来の監視カメラの動画の解析に加えて，外観検製作所の熊本工場での画像解析APIを活用した半導体チッ査や設備保全等で撮影された画像データに対する解析や可プの外観検査システムの事例を述べる。パワーデバイスの視光カメラ以外の赤外線カメラ対応等を可能にしており，多ウェーハ製造では，製品の表面に付着した異物や傷，汚れ，様化する映像解析AIのニーズに応えられるものになってい欠け，変形等を人が顕微鏡を使って確認している。そこで，る。kizkiaAPIは，kizkiaの解析結果を他システムに送信す

自動外観検査装置の導入によって，良品と不良品の分類をる“映像解析API（Application Programming Interface）”

自動で行い検査時間の短縮を図っているが，良品を不良とと他システムで撮影した監視カメラ以外の画像をkizkiaでしてしまう過検出が発生する。そのため，不良品をさらに解析可能にする“画像解析API”の二つのAPIを提供してい人が確認して救済している。この救済のための目視検査のる。目的や用途に応じて，この二つのAPIを使い分けて活支援に，人の判断を学習させたkizkiaを使って，人が検査用できる。次節以降でこれらのAPIについて述べる。

する必要がある画像を少なくすることで，検査時間の短縮，

4. 1

映像解析API

kizkiaが解析した結果を別システムで活用したいという単純なミスの撲滅をする取組みを行っている。これによって人とAIが共存しながらモノづくりの品質と生産性の向上を目指している。

要望に対応するため，監視カメラのリアルタイム解析結果

この事例では，外観検査システムとして外観検査装置を別システムに送信するAPIを開発した。別システムからとAIクラウドサービスを連携させる方式も可能だが，AIkizkiaが搭載されているサーバに対してHTTPでリクエス

クラウドサービスは“突然のサービス変更で今までのAIモトを要求することで“車いすの人”や“不審者”がいつどこにデルが使えなくなること”“解析データ数に応じた従量課，出現したかのデータを入手することが可能である。これに金制のため，規模が大きくなるほどコストが跳ね上がる

よってスマートフォンなどへリアルタイムの監視結果を通こと”“サービス停止やネットワーク障害に対策が打ちに，知することで車いすの支援業務の向上に役立てたり，不審くいこと”等課題が多く，オンプレミスで画像解析できる者への早期対処のような活用が可能になる。kizkiaは様々kizkiaAPIを介したkizkiaを活用することでこれらの課題な機能を持つが，必要な機能の結果だけを選択して取得すを解決し，目視検査している場合に比べて検査時間を50％ることが可能である。また，時間を指定することで過去の程度削減できる見込みである。また，外観検査用AIモデ解析結果も取得可能なため，後解析等も可能になる。解析ルの開発には，モデル開発の手順である“kizkiaMethod”

結果と合わせて検知した瞬間のサムネイル画像も参照可能の手法を使っている。従来，AIモデルの改善は有識者がであり，解析結果の確認を目視で行うことも可能である。

画像を見比べながら学習データを見直すことで実施してい4. 2

画像解析API

既存システムで画像を保管されているパターンなど映像撮影されていないパターンが出てきており，監視カメ
ラ以外の画像でもAIを活用したいという要望に対応するため，画像解析を行うAPIを開発した。画像と解析要求をた。kizkiaMethodによってAIモデルが画像内のどこに注目して判断したか可視化し，可視化結果を基に改善学習を行うことで非有識者でもAIモデルの改善を行うことが可能になる（図２）。
5. 2

介護見守りサービス kizkia－Knight

HTTPでkizkiaが搭載されているサーバに送信すると解析

介護現場では少子高齢化による労働力不足が予測され結果を受け取ることが可能になる。クラウドサービスでもており，人手に代わる見守り機器のニーズは増大してい類似のサービスが提供されているが，kizkiaAPIはサーバる。介護現場での事故は転倒事故が過半数であり，転倒事を自社環境で立ち上げることが可能であり，社外に出せな故の発生場所は居室やトイレが約７割を占める。しかしないデータも取り扱うことが可能になる。また，複数の解析がら，居室やトイレはプライバシーの問題からカメラ設置モデルによる解析が可能であり，画像の種類で様々な解析が難しく，離床センサのようなカメラではないセンサを活を切り替えながら実行することが可能である。

用した製品がリリースされている。これらの製品は，誤検34（504）三菱電機技報・Vol.95・No.8・2021

“kizkia”連携によるAI活用の取組み

介護施設からは，見守りが必要になるのは介護レベルの高い被介護者に限られることから介護施設への入居・退居に合わせて導入が容易であること，機器の移設が容易であることを求められた。これらの要望に対応するため，トイレ等に設置するMelDIRのセンサデバイスは，着脱が非常実画像に簡単に行える構造にしている。また，従来のカメラ画像による映像解析では画像データサイズが大きく，インターネット網を介してのデータ転送はネットワーク等の性能面と費用面から現実的ではなかった。しかし，このサービス
ではデータサイズが小さい温度データを活用し，センサデ中心の黒点に特徴が出てほしいが，文字列の部分に反応してる。

可視化画像

バイスの検知データに変化があった場合にだけセンター側学習データに含まれておらず画面全体で反応している。

図２．kizkiaMethodを活用したモデル作成へデータ送信する機能などを持っており，コストを抑えたリーズナブルなクラウドサービス提供を実現している。さらにkizkiaAPIを活用し，複数の利用者でリソースを共有するマルチテナントアーキテクチャの構造を採用すること

知発生時にも現場に駆けつけて状況を確認する必要があによって，少ないリソースでのリアルタイム解析を実現しり，介護スタッフの身体的・心理的負担を軽減するまでた。これらによって，高額なサーバ導入が不要になり，よには至っていないというのが実情である。ここでは，画り簡単に導入できる介護見守りサービスを実現している。

像解析APIを活用した二つ目の事例として，赤外線センサ

今回の開発で，クラウド上でのkizkia APIを実装した

MelDIRとkizkiaを組み合わせた介護見守りクラウドサー

ことから，他の介護見守りシステムやサービスと連携させ

ビス“kizkia－Knight”の事例について述べる。赤外線センることも可能であり，顧客の要望に合わせてサービス機能

サMelDIRは，温度データから画像変換を行うため，カメを追加していく予定である。

ラ画像と異なり，鮮明な画像ではなくシルエット画像になる。このため，顔を含め個人が特定できず，プライバシー

6．むすびを考慮した上で居室やトイレでの転倒を検知することが可能になる。これによって，トイレや居室などでの24時間

AI技 術 を 活 用 し た 映 像 解 析 ソ リ ュ ー シ ョ ンkizkiaを365日の見守りサービスを実現している。誤検知が発生し様々なシステムで利活用する取組みについて述べた。今後た場合にも，シルエット画像を確認することで，人の識別は，AIがカバーする領域は一層広がり，特定の機能を効はできないが，状態を把握することが可能なため，不要な率化するといった限定的な活用にとどまらず，仕事のやり現場駆けつけを減らし，介護スタッフの負荷を軽減するこ方を変える技術として活用が進むと考えられている。また，とも可能である（図３）。

利用者自身でAI技術を活用するために，解析処理を簡易的に作成し，精度を高めるためのチューニングを実施できる機能の提供が求められてくる。MDISは引き続きkizkia
活用の取組みを進めて，利用者自身がより簡単に高い解析精度を持つ検知モデルを開発できるようにするための学習クラウドへ

MelDIR

技術の高度化やAI機能の提供型サービスのラインアップ
温度データ送信シルエット映像に変換，検知検知結果を通知の充実化を行い，企業でのデジタル化，さらには成熟社会が直面する高齢化，人口減少，インフラの老朽化などの社会課題の解決に貢献していく。
参 考 文 献⑴トイレ

倒れ込み，うずくまりを検知

スマートフォン，タブレットに通知

図３．kizkia－Knightのサービスイメージ

三菱電機技報・Vol.95・No.8・2021

山足光義，ほか：映像解析ソリューション
“kizkia”による実用的なAIシステムの構築，三菱電機技報，94，No.8，458～462（2020）⑵ Shengcai L．，et al.：Person Re－identification by Local
Maximal Occurrence Representation and Metric Learning，
CVPR 2015，2197～2206（2015）⑶ Alexander．H．，et al.：In Defense of the Triplet Loss for
Person Re－Identification，arXiv:1703，07737（2017）35（505）