株式会社 リッジアイ
ディープラーニングは実用段階に。
PoCを乗り越えるためのノウハウ
2019年9月25日

本日の内容• 会社紹介• AIの注目度と日本の現状• 私たちのアプローチ• 弊社事例紹介• まとめ• 質疑応答1©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

• AI導入の課題

会社概要

Ridge-i（リッジアイ）概要
最高峰の先端技術を活用し、ビジネスの最高地点をクライアントと共に目指す

事業領域
ビジネスニーズに最適化したAI技術を提供①AIコンサルティング・
ソリューション開発
機械学習・画像系ディープラーニング
が中心②共同プロダクト開発
AI×αによる強みの相互補完③新規事業創出支援
大企業とのオープンイノベーション

会社概要

パートナーシップ

オフィス• 千代田区大手町
1-6-1
従業員数
• 29名 + α
機械学習エンジニア、
コンサルタント※9/25

本日オフィス引っ越し。
3-4倍に拡張※2019年4月

総額7.5億円の第三者出資
3©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

ミッション

代表について柳原 尚史（やなぎはら たかし）
ブラックロックなど世界最大の大手金融機関にて、取引所高速接続、
高頻度取引、リスク分析、アルゴリズム取引の設計・開発などに10年従事。

2016年にディープラーニングを中心としたAI技術の可能性を、より広い業界・社会に適用するためにRidge-iを創立、現在に至る• 小４からプログラマー。
• 早稲田大学在学中にプレイステーションゲーム開発• 3児のパパで、趣味はトレイルランニング− 富士山1日3往復− UTMB（モンブラン

一周170Km） 45時間寝ずに走破− 9/14 トルデジアン（330km 累積標高30000m）を147時間で完走
4©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

• 内閣府、総務省、経産省主体の複数の衛星事業に関する委員

豊富なAI導入実績を支える 3つの強み

最先端のAIを独自開発できる
技術力

AIと従来ITを最適に組み合わせた
ソリューション
提案力

ビジネスニーズに最適なAIソリューションを提供します5©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

顧客視点でニーズ・課題と効果・ROIを正しく見極める分析力

社外取締役
田丸 健三郎

取締役副社長
小松 平佳

執行役員
杉山 一成

CRO (非常勤)
牛久 祥孝

日本マイクロソフト
業務執行役員
National Technology
Officer

早稲田大学理工学卒
SUBARU,
ボストンコンサル
ティングを経て参画

東京工業大学大学院
理工学研究科卒
ボストンコンサル
ティングを経て参画

東京大学 大学院
情報理工学系研究科
博士課程修了画像認識技術コンテスト「ILSVRC 2012」で2位

ビジネス・技術双方のエキスパート集団
6©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

尖った経営陣AIの注目度と日本の現状

AIを取り巻く環境： 市場規模
“AI” は世界的に最も成長が期待されている市場
日本も大きな成長が見込まれている
AI市場規模120,000

国内AI市場規模（億円）
22,00021,20020,000100,000

18,0002,120

16,00080,00014,0005,860

12,00060,00010,02010,0008,000

40,000

6,000
4,000

20,000

2,000

0

3,340

2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025

Source: Tractica “Artificial Intelligence Market Forecasts”

0

150
495
270
100
1,500 155
315
15
2015

1,680
985

3,680

2,820

1,030

1,720
500
2,015
300
2020予測

製造
流通・
サービス
金融
情報通信
医療・ライフ
サイエンス
公共・社会
インフラ
その他

4,520
650
2030予測8©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

（USD, Mn）

日本のマーケットAIを取り巻く環境

日本での市場動向(I) 導入率と課題
一方で、日本でのAI導入率は低い。
他国はコストが阻害要因だが、日本では環境準備に課題がある状況
各国のAI導入率
0

ドイツ

20

30

40

50

0

(%)

10

20

30

40（%）

保守／運用コストが高い
13.3

4.9

32.9

17.9

導入効果よりサービス
利用コストが高い
人工知能を利活用する環境が整っていない

27.3

22.4

日本

46.2

19.7

導入済み
導入検討中

1.8

Source: MM総研「人工知能技術のビジネス活用概況」

分析するデータの所有権について導入業者と合意が取りづらい
想定より人工知能で解決できることが少なかった
その他

アメリカ
ドイツ
日本
9

©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

アメリカ

10

導入の阻害要因AIを取り巻く環境 日本での市場動向(II) 活用分野
金融・ICT以外でAI導入はほぼ進んでいない。
日本のGDPを占める製造業・建築業などへのAI活用の余地は大きい
(%)

官公庁
農林水産業
金融業
情報通信業
サービス業
教育・研究
医療
製造業
建設業
運輸業
エネルギー・インフラ

0

10

0.9

16.2

0.1

0.4

30

40

7.7
7.8

29.4

6.9

31.6
13.2

0.8
1.0

20

26.1
11.6

2.5

25.2

0.5

13.0

1.7
0.6

15.3
10.8

導入済み
検討中

Source：MM総研「人工知能技術のビジネス活用概況」、総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」
10©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

日本市場の業界別AI
導入率

私たちのアプローチ

AIの定義のあいまいさAI

ソフトウェア
データ解析

機械学習（回帰、SVM、ニューラルネット etc）
ディープラーニング（深層学習）
深層強化学習※強化学習、
最適化問題なども仲間入りAIとは? の混乱をほぐすことからスタート
12©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

ルール
ベース

統計解析・確率（平均・分散、主成分分析、ベイズ理論 etc)

AIと従来システムは長所短所の関係

共通点

AI開発

質が人に依存質がデータに依存

厳密解

近似解

演繹的・改善が容易

帰納的・改善が難しい

目的や機能の定義は人自動的に改善や機能の追加はおこらない

従来のシステム開発 と AIを組み合わせたベストミックスを提案
13©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

相違点

従来システム開発

アセスメント～開発・導入まで
ワンストップで支援
開発判断

経営層・
関係者
向け講義

Phase-1
AI導入効果アセスメント・
パイロット検証

要望棚卸
AI/非AI
仕訳

AI導入
目的・
課題
の整理

データ
とAIの組
合せを定
義

AIパイ
ロット
検証

Phase-2
本格開発・実証実験
システム連携

AI
開発・
導入計画
策定

AI
本開発

POC
周辺
システム
との
連携

Phase-3
運用・改善
横展開

導入
保守

改善
継続

14

©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

Phase-0
AIの正しい
共通理解
醸成

導入判断

Ridge-iの特徴と事例• ゴールを顧客と共に明確化• AIありきではなくROIを重視• PoCで終わらず実運用まで社会展開ができる協業体制

卓越した画像解析技術• 最先端の論文も実装・考案• 少ないデータで精度を向上するノウハウ• 競合が達成できなかった案件も複数

総合的なシステム
考案・連携力• パートナーシップを活かした効果的な開発• サーバー・FPGA・センサー等ハードウェアの選定支援• 周辺システムとのつなぎ

15©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

ビジネスの現場でインパクトを実現

これまでの実績（一例）

共同製品開発新規事業創出支援
オープン
イノベーション

• 白黒映像カラー化AI• 複数カメラ対応 同一人物認識 AIカメラ（大手通信企業と共同開発中）• 製造業向け
静止画・動画 異常検知AI（リコー社と共同開発中）• 荏原環境プラント様• リコー様• 大手通信業

ごみ識別AI技術を基にした新規事業創出支援
異常検知AIの新規事業創出支援
同一人物認識AIカメラの新規事業創出支援
16©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

AIコンサルティング
・ソリューション開発（受託）• 白黒カラー化AI開発• ごみ識別AIによるクレーン自動化• 金属表面の異常検知AI開発• 燃焼状態の動画解析AI開発• 遠赤外センサー画像解析AIを用いた自動制御システム開発• 衛星レーダー画像を用いた作物解析AI開発• 衛星レーダー画像を活用した海上オイルスリック検出AI開発

弊社事例紹介AIコンサル・開発

目的に応じてカスタマイズしたAIを提供します
想定利用シーン

解析画像

解析結果

① 高精度でのごみ分別② 高解像度での製品表面のキズ・ゆがみ検出

正常③ 動画でしか判定できない
燃焼状態の異常判定

原料の不完全燃焼(イメージ)

燃焼装置の異常18©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

(イメージ)(イメージ)

高精度でのごみ分別

AIコンサル・開発

ごみ焼却炉でのセグメンテーション活用
荏原環境プラント株式会社様と共同開発

ごみ焼却炉イメージ図

課題と目的

焼却炉
ごみピット

＜クレーン操作室＞ ＜燃焼状態を監視する中央操作室＞

ごみの質をピクセル単位で認識することに成功
熟練オペレータのノウハウを再現し、既に自治体で稼働中
19©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

従来の自動運転では投入する
ごみ質の変動が大きく、安定した燃焼ができないAIコンサル・開発

自治体で実運用中 ごみ焼却炉AI搭載自動クレーン
動画はこちらAIコンサル・開発

高精度でのごみ分別

ピクセル単位で物の識別が可能

汚泥

ごみ袋

21

©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

剪定枝

AIコンサル・開発

高精度でのごみ分別

ピクセル単位で物の識別が可能

汚泥

ごみ袋

22

©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

剪定枝ディープラーニング• 「第50回 思い出のメロディー」

放送実績

2018/8 NHKで放送• NHKスペシャル「戦後ゼロ年東京ブラックホール 1945-1946」 2017/8 NHKで放送
経済産業大臣賞 VFX部門を受賞• 大相撲「カラーで蘇る名勝負」

2017/5 NHKで放送
23©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

放送実績あり白黒映像カラー化

AIコンサル・開発

AIコンサル・開発

衛星レーダー画像

オイル流出検出

レーダー画像AIによる解析• ルールでは波とオイルは分類困難• 読み解けるのは一部のエキスパートのみ• AIの活用により、オイルスリック（油膜）があるエリアを高精度で特定衛星データは未解析×大量でディープラーニングと相性が良い
24©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

数枚の画像
で学習

衛星データ
土砂崩れ ディープラーニング検出

AIコンサル・開発※衛星

SPOT 6Prediction

Ground truth

25©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

JAXAから解析依頼
北海道胆振東部地震により土砂災害が発生した地域を、
ディープラーニングでMean IoU 80%超で検出

AIコンサル・開発

高解像度での製品表面のキズ・ゆがみ検出
異常検知の課題

不良は定義が難しい、数がすくない、アノテーションが難しい

学習用の良品画像

検品画像

等

不良判定

良品には存在しなかった
キズ・ゆがみなどを検出

良品画像のみを使った異常検知がディープラーニングで可能
26©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

良品画像の
AI
特徴を学んだDL

AIコンサル・開発

高解像度での製品表面のキズ・ゆがみ検出
データ求められる精度

処理速度• 完全な「良品」の定義が難しい• 良品データ自体のばらつき（取得時期・振動 etc)
• データ数の不足（例: 初回検証が数百枚程度）• 高解像度を維持する必要性– 低解像度で消える微細な傷– 全体を見て判断する必要• 異常箇所をピクセル単位で表示• 通常のGANだと、高解像度の学習が収束しない• PCサーバーでは学習に数週間かかってしまう• 高解像度NNがメモリに乗り切らない

不良データで精度もあげる独自ロジック（論文採択）

Anomaly Detection GAN＋
高解像度化の論文実装

推論環境を複数検証
JETSON､クラウド､
オンプレ

対象物／不良の特徴に合わせて最適な手法を提案可能
27©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

異常検知の実用化に向けておきた課題と対策

AIコンサル・開発

動画を用いた燃焼状態の異常検知
静止画では検知できない、動態からの異常検知技術を開発し、燃焼状態の異常検知を実現
学習用動画
正常シーン

解析対象動画異常含むシーン

異常検知

異常シーン時に大きくスコア下落
火が風で煽られ消えたシーン
火が異常に大きくなったシーン• 正常シーンのみを使い、燃焼状態の異常検知を高い精度で実現• 動画によるシーン分類も開発実績有り
28©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

正常シーンの特徴を学んだDL

ス
コ
ア

29
©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

AIコンサル・開発

動画を用いた燃焼状態の異常検知（検証動画）

AIコンサル・開発

波形データから故障兆候を検出
学習用の正常波形

検証波形

不良判定

Fig2. Abnormal data

学習したデータには存在しない特徴を検出
Fig1. Normal data
Fig8. Prediction for abnormal data(sensor=3,
n=600)

すでに実振動データを使った故障予知に成功
30©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

正常波形
の特徴を
学んだAI

real
pred

AIコンサル・開発

需要予測 & 機器の自動操業
製品需要に関する変数に基づく
直近の需要予測生産機器の自動運転制御
予測
実績

＋

需要

時間

所定の時間における、効率的な機器の操業状
態を決定• 1日の中で刻々変化する需要をAIで予測• 需要予測に基づき、最適な生産機器の組合せと各機器の操業状態を決定し自動制御
31©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

・・
・・

製品開発

映像解析の活用例

同一人物の認識• 服を脱ぐ、マスクを取るなどでも同一人物と判定• 人が重なる難しいシーンでも、きちんとトラッキングが可能• 複数カメラをまたぐ動作でも導線の追跡がリアルタイムに可能

重なりにも対応

カメラまたぎの導線追跡

32©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

服装変化に対応

映像解析の活用例

33©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

製品開発

デモ

最近の注力分野＜事業領域＞• 衛星データ解析– 災害検出・予測、マーケットデータ解析 ・・・• ５Gによる高速・大容量AI推論• 大企業との新規事業創出– ブレスト段階から参画
34©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

＜技術領域＞• 動画対応の異常検知– 燃焼反応、対流、異常行動 …
• 目的特化のエッジAI• ３D解析（点群、SLAM）とディープ融合• （より）少ないデータでの学習• テキスト・センシングなど画像以外のデータとの融合

新規事業創出支援

AIを活用した新規事業創出支援
ビジネスと技術双方に精通した専門家が、AIの豊富な導入実績に基づいた知見を提供し、新規事業創出の推進に貢献します
検討フェーズ

チーム編成

アイデア出し事業計画• PJメンバー選定のお手伝
い• AIの先端研究・事例を踏まえた新たなアイデア
提供• AI活用のROIを踏まえた
ビジネスモデル検討• 最短2週間～のプロトタイプのご提供が可能• Ridge-iの持つAI実用化
経験から、具体的な費用・期間を踏まえた現実的なソリューション提案• 本FBを踏まえた次フェーズの計画と長期ロード
マップのご提案• AI技術説明会を実施

実績• AI活用難易度を踏まえたマーケット・業務プロセ
スの提案

試行評価

本格開発

• 荏原環境プラント様 ごみ識別AI技術を基にした新規事業創出支援（試行構築2週間）• リコー様 異常検知AIの新規事業創出支援（試行構築2週間）• 大手通信業 同一人物認識AIカメラの新規事業創出支援（試行構築4週間）
35©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

新規事業創出AI導入までの課題

個々のフェーズで様々な課題
各フェーズで、ディープラーニング特有の様々な課題が発生

よく
ある
課題

• 目的と手段の行き違い• ROIを無視したプロジェクト設計• 解けないプロジェクト• AI・ディープに偏った提案• 実はルールで解決できる• データの外の情報が実は重要• アノテーション負担• データ数の不足• ラベル条件が変わる• 何の指標をどう満たせば導入してよいのか？
• 精度が上がらない• 精度 vs 速度

Phase-3
運用・改善
横展開• 精度劣化• 改善が難しい• 誤認識による障害• 似たタスクで
もイチから
開発

37

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Phase-0Phase-1
Phase-2
AIの正しい
AI導入効果アセスメント・ 本格開発・実証実験
共通理解
パイロット検証
システム連携醸成

課題を乗り切るための重要なポイント• 目的にあった「ルール×AI」の適切なソリューション設計• 良いアノテーションポリシーは プロジェクト成功の秘訣• 導入判断に重要な指標を早めに見つける• AIも人も（時々）間違える前提での運用設計

両者で最適解を探る前提で、柔軟に議論できる、技術力のあるAIベンダーを見極めよう38©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

• 解析対象の変化を見据えた汎用性

Phase-1
導入判断

Phase-0Phase-1
Phase-2
AIの正しい
AI導入効果アセスメント・ 本格開発・実証実験
共通理解
パイロット検証
システム連携醸成
よくある課題• 目的と手段の行き違い• ROIを無視したプロジェクト設計• 解けないプロジェクト• AI・ディープに偏った提案• 実はルールで解決できる• データの外の情報が実は重要• アノテーション負担• データ数の不足• ラベル条件が変わる• 何の指標をどう満たせば導入してよいのか？
• 精度が上がらない• 精度 vs 速度

Phase-3
運用・改善
横展開• 精度劣化• 改善が難しい• 誤認識による障害• 似たタスクもイチから開発39©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

開発判断P1－アセスメントフェーズの課題
Phase-1
AI導入効果アセスメント・パイロット検証
背景＜ユーザー側の課題＞• 目的と手段の行き違い• AIの理解不足（最近少ない）• ROIを無視したプロジェクト設計 • 担当者のAI導入への過度のプレッシャー• 解けないプロジェクト＜ベンダー側の課題＞• AI・ディープに偏った提案• “AIしか” 知らず、技術提案が偏るベンチャー• 実はルールで解決できる• プログラマ・リサーチャー視点への偏り• データの外の情報が実は重要＜両者の課題＞• そのデータ “だけ” 見て判断できるか チェック不足• 試す前の検討に時間を使いすぎる40©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

課題

P1－良いアセスメント

チェックポイント• 課題解決のためのAI導入– 解決したい課題を明確化– AIありきではなくROIを議論– コスト削減だけでなく、市場創出のチャンスを議論すると発展的• 解ける課題なのか見極める– データだけ見て判断できるかテスト （画像のシャッフルなど）– データとアルゴリズムの組合せを複数試す– 解けない可能性を認める
41©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

• AIを組み込んだソリューション
– ルールと解析手法の組合せ– 現在のディープラーニングは、目的特化と割り切る– 良いエンジニアのいるベンダーを探す

（参考）良いエンジニア

良
い
エ
ン
ジ
ニ
ア

リ
サ
ー
チ
ャ
ー

プ
ロ
グ
ラ
マ

アルゴリズムの創造（論文執筆レベル）

学際的かつ深い知識と創造性

アルゴリズムの改良

特定のアルゴリズムの理論的理解

ハイパーパラメータ、
前処理・後処理の設計

機械学習の概念理解
画像処理全般の理解

オープンソース（Git)のコードを学習・実行

Pythonのコードが読める

学習済みモデルを実行

クラウドAPIを使える

×

真似のできない・実用的なソリューションを作れる

深い理論理解と発想力・実務上の経験要件に合わせたソリュー
ションを設計・提案できるルールベースの経験的知見、様々なアル
ゴリズムの特性を知っている

要件、制約を理解与えられたタスクを実行

ビジネスの
一般スキル

42

©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

社会課題を解決する
ソリューション提案・実現スキル

アルゴリズムを実装・考案する能力

Phase-2
導入判断

Phase-0Phase-1
Phase-2
AIの正しい
AI導入効果アセスメント・ 本格開発・実証実験
共通理解
パイロット検証
システム連携醸成
よくある課題• 目的と手段の行き違い• ROIを無視したプロジェクト設計• 解けないプロジェクト• AI・ディープに偏った提案• 実はルールで解決できる• データの外の情報が実は重要• アノテーション負担• データ数の不足• ラベル条件が変わる• 何の指標をどう満たせば導入してよいのか？
• 精度が上がらない• 精度 vs 速度

Phase-3
運用・改善
横展開• 精度劣化• 改善が難しい• 誤認識による障害• 似たタスクで
もイチから
開発

43

©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

開発判断P2－本格開発・実証実験フェーズの課題
Phase-2
本格開発・実証実験システム連携• アノテーション負担が大きい• ラベルの条件が変わる• データ数の不足• 精度が改善しない• 何の指標をどう満たせば導入してよいのか？
• 精度 vs 速度

背景＜アノテーションの問題＞• アノテーションの定義は ビジネス要件に直結• アノテーションの精度は、ディープの精度に直結＜データ量の問題＞• ビジネスレベルで1ピクセル毎に塗ると1日数枚のときも• 論文や事例は 数千枚で学習した結果（時には数万枚）• ベンダー側のスキル不足＜精度・導入判断の問題＞• システムに100％を求める誤謬• 精度と速度はほぼ反比例の関係で両取りが困難
44©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

課題45©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

（参考）アノテーションとはアノテーションを甘く見ない
Andrej Karpathy,Tesla

柳原の認識：「The data labelers
decide project success」
2018.6.8「Building the software 2.0 Stack」※BaoBab社資料を参考
46©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

「The data labelers are
the programmers.」アノテーションの重要性（状況）
自動運転車のディープラーニングが、足だけ写った人を見逃して轢いてしまった。

•
•
•
•
•

足だけ写った人を、見つけたい対象としてアノテーションしていたか？
足のケースをどれだけ学習したか？
精度評価について適切だったか？（この場合Recall重視）
足の映り方のバリエーションは適切だったか？
誤認識した場合に、クリティカルな事象を避ける仕組みはあったか？

※ブラックボックス議論は学習過程・結果の可読性であって大事な論点ではない
47©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

（検証ポイント）P2-アノテーション

チェックポイント①• データの定義とビジネス要件のマッチ– ビジネス要件に沿ったアノテーションポリシーになっているか？
– アノテーションポリシーに沿って正確にラベルがつけられているか？
（Garbage IN , Garbage OUT)

– 学習データと、実運用データに違いはないか？
– 学習データに、実運用で起こりうるケースがどれだけ含まれているか？

48©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

• 運用時のデータと、学習データの違いP2-アノテーション

チェックポイント②• ユーザー視点
手間の覚悟– ベテラン作業者の協力と手間を予め見込む– 良いクラウドソースを活用する– ベテランも思い込みでラベル付けを間違う事も多い• 両者一緒にビジネスを作る信頼関係– ビジネス要件を出来る限り明確にする– 何回もアノテーション定義と学習を試して最適な定義を探る– 結果が出ないケースが出ることも覚悟
49©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

• ベンダー視点
少ないデータで精度を出す技術工夫– 転移学習、ドメイン適応…

（再掲）本格開発・実証実験フェーズの課題
Phase-2
本格開発・実証実験システム連携• アノテーション負担が大きい• ラベルの条件が変わる• データ数の不足• 精度が改善しない• 何の指標をどう満たせば導入してよいのか？
• 精度 vs 速度

背景＜アノテーションの問題＞• アノテーションの定義は ビジネス要件に直結• アノテーションの精度は、ディープの精度に直結＜データ量の問題＞• ビジネスレベルで1ピクセル毎に塗ると1日数枚のときも• 論文や事例は 数千枚で学習した結果（時には数万枚）• ベンダー側のスキル不足＜精度・導入判断の問題＞• システムに100％を求める誤謬• 精度と速度はほぼ反比例の関係で両取りが困難
50©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

課題

P2-精度と導入判断

チェックポイント• ラベルの優先度を決める– 運用上重要なラベルについて、より多くデータを集める努力– 精度評価でも重視する項目（全部100点を狙うとつらい）• 導入判断の指標– アルゴリズムの精度は一つの導入判断の指標– 人間を代替するタスクでは精度100％は求められない（人も間違える）– 実証実験での検証するポイントを明確にする。
（例：AIによる自動稼働時間がX時間を超える、など）
51©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

• アルゴリズムの精度指標– Recall（再現率）とPrecision（適合率）のどちらが適切か？
– 定量評価・定性評価 の両軸できちんと見ているか？

（参考）精度を上げるための必須レベル

良
い
エ
ン
ジ
ニ
ア

リ
サ
ー
チ
ャ
ー

プ
ロ
グ
ラ
マ

アルゴリズムの創造（論文執筆レベル）

学際的かつ深い知識と創造性

アルゴリズムの改良

特定のアルゴリズムの理論的理解

ハイパーパラメータ、
前処理・後処理の設計

機械学習の概念理解
画像処理全般の理解

オープンソース（Git)のコードを学習・実行

Pythonのコードが読める

学習済みモデルを実行

クラウドAPIを使える

×

真似のできない・実用的なソリューションを作れる

深い理論理解と発想力・実務上の経験要件に合わせたソリュー
ションを設計・提案できるルールベースの経験的知見、様々なアル
ゴリズムの特性を知っている

要件、制約を理解与えられたタスクを実行

ビジネスの
一般スキル

52

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社会課題を解決する
ソリューション提案・実現スキル

アルゴリズムを実装・考案する能力

データ

求められる精度

処理速度• 完全な「良品」の定義が難しい• 良品データ自体のばらつき（取得時期・振動 etc)
• データ数の不足（例: 初回検証が数百枚程度）• 高解像度を維持する必要性– 低解像度で消える微細な傷– 全体を見て判断する必要• 異常箇所をピクセル単位で表示• 通常のGANだと、高解像度の学習が収束しない• PCサーバーでは学習に数週間かかってしまう• 高解像度NNがメモリに乗り切らない

不良データで精度もあげる独自ロジック（論文採択）

Anomaly Detection
GAN＋
高解像度化の論文実装

推論環境を複数検証
JETSON､クラウド､
オンプレ
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(参考）異常検知の実用化に向けておきた課題

P3－本格開発・実証実験フェーズ
導入判断

Phase-0Phase-1
Phase-2
AIの正しい
AI導入効果アセスメント・ 本格開発・実証実験
共通理解
パイロット検証
システム連携醸成
よくある課題• 目的と手段の行き違い• ROIを無視したプロジェクト設計• 解けないプロジェクト• AI・ディープに偏った提案• 実はルールで解決できる• データの外の情報が実は重要• アノテーション負担• データ数の不足ラベ
ルの条件が変わる• 何の指標をどう満たせば導入してよいのか？
• 精度が上がらない• 精度 vs 速度

Phase-3
運用・改善
横展開• 精度劣化• 改善が難しい• 誤認識による障害• 似たタスクで
もイチから
開発
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開発判断

P3－運用・改善・横展開フェーズの課題
Phase-３
運用・改善・横展開
背景• 精度劣化• センシング環境の揺らぎ（外乱、ほこり、固定 etc)
• ビジネス要件の変化（対象物の変化）• 改善が難しい• ずっと使えるAIという間違った認識• 誤検出時の障害• 精度が100％ありきの設計• 似たタスクもイチから開発• 目的特化のAIの弊害（ROIの意識の欠如）

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課題

P3-環境変化と汎用力

チェックポイント• 環境をなるべく安定化させる努力– 撮影条件が安定するカメラの設置位置やコンフィグの追求• AIも人も（時々）間違える前提での設計– 誤認識時のガードレール作り• プロジェクトスコープと協働体制– 単発でROIを出すか、横展開含めて長期的なROIを目指すか
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• 解析対象の変化への汎用力– 事前に起こりうる変化を予測し、データ増幅・加工による学習– 変化をいち早く検知する仕組みの導入– 継続した追加学習ポリシー

まとめAI開発アセスメント～開発・導入まで
Phase-0
AIの正しい共通理解
醸成

Phase-1
AI導入効果アセスメント・
パイロット検証

経営層・ 要望棚卸
関係者 AI/非AI
向け講義
仕訳

AI導入
目的・
課題
の整理

データ
とAIの
組合せを
定義

AIパイ
ロット
検証

導入判断

Phase-2
本格開発・実証実験
システム連携

AI
開発・
導入計画
策定

POC
周辺
AI
システム
本開発
との
連携

Phase-3
運用・改善
横展開

導入
保守

改善
継続

アジャイルに行き来する柔軟性が重要58©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

開発判断個々のフェーズで様々な課題
各フェーズで、ディープラーニング特有の様々な課題が発生

よく
ある
課題

• 目的と手段の行き違い• ROIを無視したプロジェクト設計• 解けないプロジェクト• AI・ディープに偏った提案• 実はルールで解決できる• データの外の情報が実は重要• アノテーション負担• データ数の不足• ラベル条件が変わる• 何の指標をどう満たせば導入してよいのか？
• 精度が上がらない• 精度 vs 速度

Phase-3
運用・改善
横展開• 精度劣化• 改善が難しい• 誤認識による障害• 似たタスクで
もイチから
開発

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Phase-0Phase-1
Phase-2
AIの正しい
AI導入効果アセスメント・ 本格開発・実証実験
共通理解
パイロット検証
システム連携醸成

課題を乗り切るための重要なポイント• 目的にあった「ルール×AI」の適切なソリューション設計• 良いアノテーションポリシーは プロジェクト成功の秘訣• 導入判断に重要な指標を早めに見つける• AIも人も（時々）間違える前提での運用設計

両者で最適解を探る前提で、柔軟に議論できる、技術力のあるAIベンダーを見極めよう60©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

• 解析対象の変化を見据えた汎用性

AI・ディープラーニングによるインパクトを実感できるまで追求します
ぜひお気軽にご連絡ください
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