商業施設/建設現場における概念を理解できるAIエンジンを
活用した異常検知の検証

COMPANY INFORMATION

会社名	Leela AI Inc.
ホームページ	https://www.leela.ai/
本境地	US

ABOUT

会社紹介

Leela AIは概念を理解できるAIエンジン「Understand.Video」を提供するスタートアップです。「Understand.Video」は、現在世の中にある機械学習システムが抱えるいくつかの技術的な限界を克服するために設計された、新しい人工知能システムです。現在アメリカのボストンを拠点に、日本のパートナーを通じてローカライズされたサービスとサポートを提供する予定です。

「Understand.Video」の特徴

• 現在のAIシステムよりもはるかに少ない学習データで自己学習を行うことが可能
• 物事の「概念」を理解することが可能
• ユーザー自身があらかじめ登録されている「概念」を簡単に編集したり、ニーズに合わせて独自の「概念」を定義することが可能
• 施設に既存で設置されているビデオカメラインフラで利用可能

PROJECT

実証実験概要

Leela AIはパートナー企業と協力して、「警備業務の効率化」と「建設現場での安全管理」の2つのカテゴリーのユースケースに取り組みました。本パイロットプロジェクトは、パートナー企業が「Understand.Video」を使い、少数の教師データで物事の概念を学習・理解できるかと行った技術検証や、オフィスやショッピングモール等でのAIを活用した異常検知による警備業務のサポート、建設現場でのAIを活用した危険行動の検知による事故の未然防止対策の実現性について、必要な性能の有無、課題等を検証しました。

実証実験プロセス

1. 監視カメラを使用した施設や現場をモニタリングする際に直面する課題の特定
2. 今回の実証実験で検知対象とする「概念」(転倒など)の策定
3. 上記「概念」に該当する一部の具体的な行動を含むビデオを学習データとして撮影
4. 学習用映像データを使用して、上記「概念」の学習
5. 検証用映像データを使用して、Understand.Videoの検知精度を検証
6. 検知結果の報告と今後の実装に向けた課題の整理

撮影現場

• ショッピングモール
• オフィスビル
• 建設現場

検証方法

本パイロットプロジェクトでは、「Understand.Video」の検知精度を検証するため、学習用ビデオ時に使用したカメラや場所とは異なる条件で撮影された長時間の検証用映像データを使用して、Understand.Videoで処理を行った際の検知精度を測定しました。

RESULT

本パイロットプロジェクトを通じて、以下の内容を実証できました。

• 「Understand.Video」は、他のシステムに比べて10〜50倍も少ない学習データで、多種多様な非常に複雑な概念や行動を高い精度で理解できる。
• 「Understand.Video」は、検知内容を重要度ごとに判別してアラートの「フィルタリング」を行える。これにより、異常行動などを検知した際の、警備員等へのアラート機能の合理化やレポートの簡素化を実現できる。
• 「Understand.Video」は、ある環境で学習した概念を他の環境 (学習時の映像とは場所やカメラの種類などに違いがある場合など)でも適用させることができる。

結論として、今回のパイロットプロジェクトは成功と判断しており、Leela AIのユニークなテクノロジーの価値と実用性について証明することができました。

今後について

Leela AIは、2021年に日本と米国の限られたお客様に技術プレビューサービスを提供します。 日本にカスタマーサポートチームを構築し、日本の顧客にローカライズされた技術および販売サポートを提供することも考えています。このサービスには以下が含まれる予定です。

• お客様の特定のニーズに合わせて、少ないデータで簡単に行えるカスタムイベントの作成
• リアルタイム処理と日/週単位のサマリーレポート処理の両方に対応
• 日本のシステムインテグレーターやビデオサービスとの提携により、既存のビデオカメラネットワークシステムとのスムーズで容易な統合のサポート

Leela AIのUnderstand.Video製品は、お客様の環境をデジタル化し、効率化、コスト削減、安全性の向上に貢献します。