300種類を超える学習済みAIモデル適用メニューの活用事例

山本 大祐(1983-)• Director@OPTiM• AI・IoT新規事業立上げ• Spec• Software Engineer: C++, Java, Python,Ruby, Lua, ActiveBasic,
Intel x86/x64 assembly• Biz Dev: AI・IoT新規事業立ち上げ複数並列中• 過去やってたこと• IPA未踏ユース2005年度 スーパークリエイター• 統合開発環境「ActiveBasic」開発者

本格的に魂を込め始めた
1999年8月

当時
高校1年生

ActiveBasic 1.0リリース（N88BASIC互換のインタプリタ環境を再現）

実際、何を作っていたの？

IDE コンパイラ(x86/x64)
デバッガ

エディタ
画面デザインツール

1999

2000

2001

2002

2003

2004

オブジェクト指向化

コンパイラを搭載

v3.0
v2.5

EXEファイルの出力が可能に

v2.0
v1.5

v1.0

2001年04月

2000年04月

1999年08月

N88BASIC互換の環境整備。インタプリタ方式

2002年08月

2006
v5.0β

v4.0

画面デザインツール
搭載
構造化構文/Win32API対応

2005

2003年07月

2005年05月

EXEファイルの出力が可能に当時、著者「奥村 晴彦」先生の許可をいただきC++→ABに移植活動していた

2004年5月、はじめての著書を出版

これは何でしょう• 楽器• 解体と再結合• 数学• 複数言語• 感電ハイレベルな技術者の傾向• 楽器（ギター、ピアノ、etc…）• 解体と再結合（ラジカセを分解してもとに戻す）• 数学が得意• 複数言語を理解する・話すことができる• 感電経験がある（コンセントにクリップ）

成長を続けるオプティム

54.4

売上

※着地見込み50億経常（折れ線）

５億

42.1
40億

４億

33.1

CAGR 26%

30億

26.2

※年平均成長率（直近5カ年分）

21.5
17.9

20億
10.5
8.6 9.1

10億

12.6 13.1（億円）

1億

0.7 1.3 1.9

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019.3

2000/6/8創業

ActiveBasicで準備運動

2億

14.3

5.2
0.003 0.08 0.3

３億

OPTiMの皆と世界を変える

3 [全体] 2017/9

売上50億

日本初、国立大学内に上場企業本店を移転 日本初[Biz] 2017/10 MDM・PC管理サービス「Optimal Biz」売上額シェアNo.1[建設] 2017/7 LANDLOGの共同企画・運用を決定[農業] 2017/12 スマート農業アライアンス設立
2017/12 ピンポイント農薬散布テクノロジーによる大豆の栽培に成功 世界初
2019/1 みちのく銀行とスマート農業地域商社「株式会社オプティムアグリ・みちのく」を設立[AI] 2018/3 佐賀大学内にモノタロウAIストア（無人店舗）を共同でオープン
日本初
2018/10 新製品発表会にて「OPTiM AI Camera」を10業種同時リリース

2 [Biz]2009/10
40億

30億

Optimal Bizを提供開始

世界初[Guard]2012/12 Optimal Guardを提供

世界初

Optimal Second Sightを提供[CIOS]2016/3

OPTiM Cloud IoT OSを発表[Store]2016/3

OPTiM Storeを発表

33.1

26.2

21.5

Optimal Setupを提供

17.9

20億

10億（億円）※着地見込み〇〇×IT
投資開始

1 [OSA] 2006/9 NTTと技術ライセンス契約を結び、

5.2
0.003 0.08 0.3

54.4
42.1

[タブホ]2014/11 タブレット使い放題を提供[SS]2015/3

日本初

0.7 1.3

1.9

8.6

9.1 10.5

12.6 13.1

14.3

東証一部
上場

マザーズ
上場

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 20192000/6/8創業

でも、いろいろと並列すると・・・

プロジェクトの掛け持ちは切り替えが大変ゾーンに入る夢中になる仕事とプライベートの境目？

最近ハマっていること• AI Service立上げ• 戦略的大型PF立上げ• 海外メンバーとの共同開発• 執筆活動• 講演活動• BTC自動取引(Arbitrage Algorithm)• 株式投資• ときどきアジアに消えます• 筋トレ

ときどきアジアに消える話アジアの国々 → 東京

東京 → サンフランシスコ&サンノゼ

→ 東京 → 九州

ヘッドクオータービル（佐賀本店）

オプティム・カフェ

プレゼンテーションルーム

AI・IoTパビリオン(今夏予定)

ドローンラボ✕AI Camera
各業種に特化した画像解析サービス「AI Camera」

10の業種・業界に向けた一般的かつ専門的AIサービスを提供

飲食
小売

オフィスビル鉄道

AI Camera

製造

AI Voice
AI Prediction
Smart Field

学校

集合住宅

空港

銀行
公共Copyright © 2018 OPTiM Corp. All Rights Reserved.

37

使い放題プラン機能 来店者分析 入店者数カウントと予測
入店者数カウント

ダッシュボード

出入口カメラ

管理画面で範囲指定（矩形選択）を行います。

機能説明

出入口カメラで入店者を検出し、入店者数をカウントします。
ダッシュボードに表示される入店者数数は１分ごとに更新されます。
カメラ別のカウントではなく、店舗別（各カメラの総数）のカウントとなります。
ダッシュボード（当日のみのデータ）

アプリ内表示場所 来店者分析（過去データの参照）
カメラ推奨位置

入り口に高さ2.5～5M程度、角度20～70度前後程度を推奨

算出方式

矩形外から矩形内に入った人数を累積してカウントしていきます

精度

80～%

来店者分析（来店者数）

入店者数予測機能説明“入店者数カウント”機能で取得した人数情報をもとに未来の店舗前通行数を予測します。
蓄積された分析データ及び各種オープンデータを使用し、当日（翌日、翌週、翌月は準備中）の数を予想します

アプリ内表示場所 ダッシュボード
算出方式

同じ曜日の過去データを元に予測します。
なお、近い過去データほど重み付けが高くなっています。

精度70～%

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使い放題プラン機能 来店者分析 店舗前通行者数カウントと予測
店舗前通行者カウント

出入口カメラダッシュボード

管理画面で範囲指定（矩形選択）を行います。

機能説明

出入口カメラで店舗前の歩行者を検出し、店舗前歩行者をカウントします。
カウント数は“来店者分析”の“入店率”に表示されます。
カメラ別のカウントではなく、店舗別（各カメラの総数）のカウントとなります。
ダッシュボード（入店率に表示されます。当日のみのデータ）

アプリ内表示場所 来店者分析（入店率に表示されます。過去データの参照）
カメラ推奨位置

出入口に高さ2.5～5M程度、角度20～70度前後程度を推奨

算出方式

矩形内に入った人数の累積をカウントします。

精度80～%

来店者分析（入店率）

店舗前通行者数予測
機能説明“店舗前通行予測”機能で取得した人数情報をもとに未来の店舗前通行数を予測します。
蓄積された分析データ及び各種オープンデータを使用し、当日（翌日、翌週、翌月は準備中）の数を予想します

アプリ内表示場所 ダッシュボード
算出方式

同じ曜日の過去データを元に予測します。
なお、近い過去データほど重み付けが高くなっています。

精度70～%

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Copyright © 2018 OPTiM Corp. All Rights Reserved.

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使い放題プラン機能 来店者分析 入店率
ダッシュボード

入店率
出入口カメラ
店舗前通行者カウント

出入口カメラ
入店者カウント

管理画面で範囲指定（矩形選択）を行います。

機能説明“入店者カウント”と”店舗前通行者カウント”の割合で入店率を分析します。
カメラ別のカウントではなく、店舗別（各カメラの総数）となります。

アプリ内表示場所

ダッシュボード（当日のみのデータ）
来店者分析（過去データの参照）

カメラ推奨位置

入店者数カウント、店舗前通行者カウント同様

算出方式

入店者カウント数÷店舗前通行者数で算出します。

精度80～%

Copyright © OPTiM Corp. All Rights Reserved

来店者分析

Copyright © 2018 OPTiM Corp. All Rights Reserved.

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✕Copyright © 2018 OPTiM Corp. All Rights Reserved.

ＡＩによる画像解析を活用したインフラ設備の点検向けソリューション
設備内の危険作業、業務効率の改善が必要な作業においてカメラで撮影した映像データをAIが解析し、安全に業務効率の向上を実現

Copyright © 2018 OPTiM Corp. All Rights Reserved.

42AIの活用状況• 省力化店舗、1年間にわたる店内無人オペレーションの実現=> アプリでのロギングに加え、AIによる人物検出で入店行動を見守り=> 日本の平均ロス率(0.97%)を大幅に下回る実績• マーケティングデータとしての活用=> より一層拡充へ。実用化フェーズへNHKでの放映（2019/5/8 夜）PAUL & JOE 表参道ヒルズ店

日本初のネット時代の次世代型ショールーム“蔦屋家電＋”
2019年4月、二子玉川にオープン

工場での導入事例◼侵入検知サービス• 概要• 矩形内（右図白線内）で「人」 検知時に発報• 目的“工場内の安全性向上”• グリーンベルト歩行規則を守っていない人（数）の確認• 事故が起こる前に、事故に繋がる可能性のある行動を可視化する• 機能• 矩形内で人を検知した回数をカウントする• 検知ログ（履歴表）を生成できる◼ 実証を通じた検討課題‒ カメラ画像の安定的取得：カメラ設定、システム側改修‒ 人物検知点の捕捉：カメラ位置・設定確認（必要に応じて変更）、画角調整、事前検証

AI使い放題パックはどれだけ使っても15,000円/カメラ1台

月額30メニューあり、全今後続々とメニューが追加されます。

より業界に特化したAI機能はオプションとして月額5,000～15,000円でご提供いたします〇〇×ITで各産業パートナーと培ってきた学習済みモデルをプリセットしており、素早く・安価に解析サービスを導入いただけます。
34menus35menus各業界・産業とITを組み合わせる

41menus「○○×IT」により飲食
31menus小売

全ての産業を第4次産業革命型産業へ
23menus

鉄道

オフィスビルと再発明してまいりました

製造

AI Camera
OPTiMが数々の産業パートナーと学校集合住宅

23menus構築してきた23menus空港
31menus銀行
公共31menus

学習済みモデルをプリセットすぐに利用を始めることができます

36menusOPTiM Edge

OPE-1HPベースオプティムカスタマイズEdge

OPTiMのAI事例

佐賀大学農学部、佐賀県との3者連携協定を中心とした推進
小売
×
IT

農業
×
IT

コールセンター
×
IT

介護×
IT

医療×
IT

ピンポイント農薬散布テクノロジー～ 農薬使用量1/10以下、残留農薬不検出、収量品質同等を実現 ～

建設
×
IT

水産
×
IT

鉄道
×
IT

自立飛行の実現(ドローンによる空撮)

ビッグデータ蓄積

領域抽出(ディープラーニング)による病害虫検出

NDVI・SPADによる植生分析
ドローンによるピンポイント農薬散布

ターゲット
アウトプット

茶

玉ねぎ

じゃがいも

トマト

パプリカ

大豆

みかん

キャベツ

黒にんにく

いちご

きゅうり

自動走行
データ作成機能

ハウス制御連携

自動飛行
データ作成機能

営農機能

農作業
計画

ピンポイント
農薬管理

コスト
管理

病害虫
診断

GAP
管理

施肥診断

圃場分析

収量
予測

病害虫
診断

圃場分析

施肥
診断

収量
予測

WAGRI

プラットフォーム
データ
デバイス

米

連携

Agri AssistantAgri Field Manager

API

API

API

連携

Agri House Manager

AGRI EARTH powered by OPTiM Cloud IoT OS

栽培記録

生産
コスト

収量
出荷量
売上

スマホ

病害虫デー
タ

ドローン

アセット
データ

センサ
データ

農機

API

画像
データ

センサ

気象
データ

定点
カメラ

衛生
データ

IoT
サーバ

サードパー
ティ
AP

小売
×
IT

農業×
IT

医療×
IT

佐賀大学医学部と共同設立されたメディカルイノベーション研究所
での取り組み眼底・レントゲン写真の画像診断支援
匿名化した上で佐賀コールセンター
×
IT

建設
×
IT

大学の過去の臨床画像データと診断結果
をAIが学習

介護
×
IT

水産
×
IT

鉄道
×
IT

眼底画像

AI（人工知能）① 臨床データと診断結果のビッグデータを集約② 教師あり学習で学習モデルを構築

深層学習により緑内障

糖尿病性網膜症

注意個所の発見
や、可能性のある疾病を列挙③ 学習モデルによる推論

医療画像診断支援AIプラットフォーム

建設生産プロセス全体をつなぐ新プラットフォーム「LANDLOG」

小売×
IT

農業
×
IT

医療×
IT

コールセンター
×
IT

介護
×
IT

建設
×
IT

水産
×
IT

鉄道
×
IT

コマツとの合弁会社による取り組み
ディープラーニング(物体検出、領域抽出、キーポイント検出)による建機・車両・人の動きの可視化・状況分析

••
•
•

課題設定
KPI設定
必要データ入手法決定
モデル化可否判断••••

KPI達成可能性判断
開発移行可能性判断
知的財産権の帰属先判断
事業性最終判断

POCプロジェクト
プランニング

机上実証(目安1-3ヶ月)

フィールド実証(目安1-3ヶ月)

既存データ又は手動で取得したデータセットをもとに、ミニマムに仮説検証を実施

推論エンジンをIoT機器と連携し、フィールドで数サイクル実施
数サイクルの再学習により、一定の推論精度と対環境依存性を担保

製品開発

導入・運用

導入数を増やし、反復的に再学習を実施することで、推論精度および対環境依存性の維持・向上を行う• 機械学習の基礎知識（教師あり学習・教師なし学習・強化学習）• ディープラーニングの基礎知識（CNN・RNN・LSTM・Auto Encoder・GAN）• 開発プロセス• 契約・知財・個人情報保護・OSSライセンス・見積り• コーディング
• 課金モデル• ハードウェアアクセラレータ（CPU・GPU・FPGA・ASIC）• エッジコンピューティング• チームビルディングと運用（DevOps・SRE）• ケーススタディ（農業・建設・医療・小売）• 機械学習の基礎知識（教師あり学習・教師なし学習・強化学習）

第1章
AIで何かやってみせてよ• 開発プロセス第2章 AIの基礎知識• 契約・知財・個人情報保護・OSSライセンス・見積り• コーディング
第3章 AIプロジェクトの立ち上げ• 課金モデル
第4章 AIコーディングの基礎• ハードウェアアクセラレータ（CPU・GPU・FPGA・ASIC）
第5章
AIサービスの提供と運用• エッジコンピューティング
第6章 AIプロジェクト・ケーススタディ• チームビルディングと運用（DevOps・SRE）• ディープラーニングの基礎知識（CNN・RNN・LSTM・Auto Encoder・GAN）• ケーススタディ（農業・建設・医療・小売）お読みいただきたい方• AIプロジェクトを導入・進行するマネージャー・ディレクター
• AIを自社サービスに取り込みたい経営者• AIプロジェクトの契約書類を作成する法務担当・営業担当• AIを仕事に使いたい・使うことになったエンジニア

ご購入• 2,770円(税抜き)• Amazon（”オプティム” で検索すると出てきます）• 全国の書店 → 帰りがけに（紀伊国屋、丸善、三省堂など）

1カメラ 15,000円で、すぐにAIサービスを導入できる
AIプロジェクトの進め方を短期間で習得できる書籍がある

OPTiM
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