の研究者を目指したきっかけをお話しを正確に認識し，安全な運転を支援すたいと思います．これは個人的な体験る技術として注目されています．これ

皆様初めまして．日立製作所知能ビからきているものなので，少し突拍子らの技術は，膨大なデータを効率的にジョン研究部の佐々木辰也です．私はのない話に聞こえるかもしれません

処理し，高度な判断を行うためのアル

日立製作所の国分寺にある中央研究所が，私が機械学習・画像認識の研究者

ゴリズムの開発が鍵となります．そのの知能ビジョン研究部というところにを目指したきっかけは，この分野の発他の例では，人物の行動を認識するた所属しており，機械学習・画像認識に展が社会に革新をもたらし，社会をよめの技術では，不審行動の早期発見や関する研究チームのリーダーとして，り良いものにできると考えたためで事故の防止，緊急時の迅速な対応が可

研究を通じて世の中に貢献できるようす．より直接的には，シンギュラリ能になります．その他，AI が生成した日々業務に取り組んでいます．また，ティ相当の技術革新による人類の労働画像や映像を用いたエンタテインメン

私はこれまでに日立製作所以外にもいからの解放です．社会に充分な余裕がト分野への応用も進んでおり，クリエくつかの企業で機械学習や画像認識をあり，労働が趣味程度の位置づけになイティブな表現の可能性を広げていま中心とした研究開発の業務を経験してるような社会の到来を夢見ています．

す．これらの進展は，コンピュータビきていますが，産業界では機械学習・この壮大なビジョンを実現するために

ジョン，ディープラーニング，強化学

画像認識の仕事は本当に多種多様なもは，機械学習や画像認識の技術の進展習などの最先端技術に支えられていまのがあります．今回は私のこれまでのが不可欠です．これらの技術の進化は，す．今後，これらの技術はさらに進化

経験から，企業における機械学習・画

社会に生きる人は多くの負荷から解放し，私たちの生活をより豊かで便利な像認識に関する研究開発の仕事をお伝され，より充実した人生を送ることがものに変えていくことでしょう．機械

えするとともに，私がそのような仕事できるようになる可能性を秘めている

学習・画像認識の研究開発は，新たなを目指したきっかけを交えつつ，そのと考えています．そのため，この分野時代を切り開く鍵となる分野です．

魅力を皆様に少しでもお伝えできればにおける研究を通じて，私は社会に貢と思います．その他，個人的に取り組献し，より良い未来を築いていきたいんでいる Kaggle の話などもご紹介いと考えています（きれいごとのようにたします．

聞こえますが本心です）．

まえがき

研究開発プロジェクトの事例紹介
次に，これまでに関わったきたプロジェクトをいくつかご紹介できればと機械学習・画像認識の研究者を目指したきっかけ

企業における機械学習・画像認識の研究開発の概要

まず最初に私が機械学習・画像認識

機械学習・画像認識は，応用・実用ロジェクトに関わるケースが多いで化に向けた研究開発の裾野が広い分野す．例えば，自動運転関係のプロジェであり，多岐にわたる産業や日常生活クト，介護施設における安全確認の支において重要な役割を果たしています．

援，ドライブレコーダの動画を対象とこの分野は，データから有意義な情報した画像解析のプロジェクト，コンを抽出し，それらを活用することで，ピュータグラフィックスやシミュレー

より高度な自動化や効率化を実現する

ションと生成 AI を活用したデータ生成ことを目指しています．例えば，自動のプロジェクトなどに携わってきまし

運転車の開発においては，周囲の環境た．直近では，例えば公共領域での広＊本稿の著作権は著者に帰属致します．

†株式会社日立製作所 研究開発グループ 先端 AI
イノベーションセンタ 知能ビジョン研究部"Research in the Corporate Sector and Participationin Kaggle Competitions" by Tatsuya Sasaki(Intelligent Vision Research Department,Advanced Artificial Intelligence Innovation
Center, Research & Development Group,Hitachi, Ltd., Tokyo)

映像情報メディア学会誌 Vol. 78, No. 3, pp. 296 〜 298（2024）

思います．基本的には，世の中の仕事の自動化や効率化，高度化といったプ（45） 296

きらり。中のヒト（第 17 回）★ 佐々木辰也

新機能
特定の行動検知

荷物の置き去り／持ち去り検知！ 転倒検知転倒検知置去検知！ 置去検知

×××検知

×××検知
荷物の置き去り ・ 持ち去りを検知したアラートを表示

特定の行動を検知したアラートを表示

映像解析AI
防犯カメラ
VMS ＊1

特徴量
データベース＊2

属性検索

類似人物発見 ・ 追跡

人物の外見特徴で検索（服装, 持ち物など）
例：目撃情報（赤いジャケット ・ グレーのズボン）
赤いジャケット
グレーのズボン

条件に合致する候補画像を一覧表示

全身特徴量からカメラをまたがって類似人物を発見
対象人物の移動経路 ・ 現在地を特定

既存機能

図 1 公共領域の監視を映像解析技術で実現する製品域監視に関するプロジェクト（図 1）や感を得られるという意味でやりがいをテーマの提案と予算の獲得は同じよう作業現場での安全確認といったプロ得やすいのではないかと思います．に求められますが，企業の研究所の場ジェクト等に携わっています．これらのプロジェクトに関する研究開発の要素としては，画像・動画から人物の行研究チームのリーダーという役割とそのやりがい・難しさ合，より直接的に実社会のニーズと研究テーマをつなぎ合わせることになります．例えば，研究テーマの策定には動の認識，周辺環境の認識・理解など業務の紹介と関連して，研究チーム事業開発に携わる社内のメンバと連携になります．技術的な進歩の目まぐるのリーダーの役割というものについてするようなことも多いです．こういっしい分野ですが，製品化に向けて実用説明します．少し生々しい話になりまた話は，ピュアな研究志向の強い人にレベルの技術にしようとするとさまざ

すが，企業における研究では，PoC にはもしかするとネガティブな印象を持

まな課題に直面します．実際の業務による価値の検証や，製品化を通じた売たれてしまうかもしれませんが，実おいては，研究テーマとしての課題の上や利益の創出など，研究開発というニーズを踏まえて，何をやるか決める設定からはじまり，アルゴリズムレベ

手段を世の中の価値と繋げることが求所から関われるということは，個人的ルの方式検討，新たなデータセットのめられます．論文のパブリッシュや特にはやりがいのあることだと思ってい構築からモデリングの試行錯誤など，許の取得といった技術的なアウトプッます．加えて，こういった業務は単な要素技術開発のフェイズから作り込みト，チームメンバの育成やプロジェクる調整や御用聞きではなく，課題に関のフェイズまで幅広く携わっていまトのマネジメントといった役割もあり連する技術を理解し，どういった研究す．また，いくつかのプロジェクトは，ますが，企業の研究所ならではの要素を行えば何がどの程度できるようにな

研究開発のフェイズで終わることなとして，継続的に研究を行うため実社

るのかあたりをつけるための高い専門

く，実際に製品化までされており，世会のニーズと研究テーマをつなぎ合わ知識が不可欠です．その上で関係者かの中で使われています．この分野の応せ予算化することが求められます．もらニーズを引き出し，現実的な課題へ

用研究は世の中に影響を与えている実

ちろん，アカデミックの世界でも研究と落とし込み，コンセンサスを得ると297 （46）

映像情報メディア学会誌 Vol. 78, No. 3（2024）

企業での研究と Kaggleいうことになるため，複合的なスキル認識ないしは近いテーマのコンペティが高次で求められる付加価値の高いもションに参加することが多いですが，のだと思います．

金メダル獲得等技術研鑽のモチベー

Kaggle についてションにもなっております．世界の凄腕達と競い合える環境があり，誰にでこれは業務とは直接的には関係ないも門戸が開かれているということは，のですが，個人的に Kaggle という世この分野の大きな特徴の一つだと思い界最大規模のデータサイエンス・機械ます．

学習のコンペティションに積極的に参加しており，私の研究開発のスタイルにおいて一定のウェイトを占めている

後進の学生，技術者・研究者へのメッセージため，ここで紹介させて頂きます．

映像情報メディアの分野は，これまKaggle の魅力の一つは，業務としてのでに類を見ないほど変化の激しい時代

研究開発では避けて通れない関係者のとなっており，今後もそのスピードは利害関係というものがないため，より増していくものと予想されます．書籍

純粋に技術と向き合える所です．

化された技術が数年もしないうちに賞

Kaggle ではメダルの獲得に向けて世界味期限切れになることは日常茶飯事で中の研究者・データサイエンティス

すし，今現在知能労働と呼ばれている

ト，機械学習エンジニアと日夜競い合仕事の多くはその内なくなってしまうう方で切磋琢磨できます．普段の業務かもしれません．これはある意味ではではチームのリーダーという役割もあとてつもない脅威ですが，個人的にはネスが求められるということかもしれり，マネジメントにフォーカスするこ「いいぞもっとやれ」の立場で，映像情ません．また，私たちが目指すべきは，とになるため，業務で発散し切れない報に関する研究は，史上最もエキサイ

ただ技術を追いかけることではありま技術に対するこだわりや情熱を Kaggle

ティング（かつカオス）な時期にあるとせん．技術を通じてどのように社会ににぶつけて発散しています．副次的な思っています．他方，この変革の波に貢献するかを考えることが重要です．

効果として，日進月歩で移り変わる AI乗るためには，絶えず学び続け自らの映像情報メディアの分野は，技術そのに関する専門知識が磨かれ業務にも大専門性を更新し，プレゼンスを維持すものの面白さに加え，わかりやすく社いに役立っています．これは例えるなる必要があります．近年では，論文や会実装できるという部分が大きな魅力

図 2 社内の技術展示イベントでの集合写真から抜粋

ら本業の傍らで（ネット対戦形式の）山特許によるアウトプットに加えて，の一つだと思います．そんな目まぐる

籠もりの修行をしているようなイメー

Kaggle のような場で切磋琢磨すること

しくも楽しい映像情報メディアの分野

ジです．ちなみに Kaggle ではさまざも選択肢になるように思います．これの発展を皆様と進めて行けることを願

まなコンペティションが開催されていは，オープンな研究開発の時代においいます．

ますが，私自身は腕試しも兼ねて画像ては，より直接的なコンペティティヴ（2024 年 1 月 31 日受付）（47） 298