Bee SpiralはAI記録・学習キットです。手にした瞬間からあなたは画像AIスペシャリストのようにAI監視ができるようになります。

Bee Spiralはハードウェアと基本ソフトウェアと評価用のソフトウェアがセットになっております。これだけで、すべてのサービス、機能を利用できます。操作は至ってカンタン。AIの専門家は不要です。(操作のトレーニングや初期のセットアップのお手伝いをするオプションもございます。)

難しいことはありません。難しいことはこのサーバを何に役立てるかを考えることです。

必要なことはあなたが「何を」とらえたいか。とその学習の素となる画像はどれで、その「何が」がどこに写っているかを知りそれをどうしたいかを考えるだけです。

よろしければ活用方法を想像(創造)してみてください。

マニュアルには例題として「マスクとマスクをしていない。密が発生しているか否か」の作り方が記されています。

機能・サービス

アノテーションキットの組み込み

  Bee Spiralにはintel CVATがカスタム組み込んであります。

利用者は簡単にアノテーション作業が行えます。

  簡単な日本語マニュアルとビデオマニュアル(準備中)が用意されております。

GUIベースのトレーニングアプリケーション

  アノテーション済みのデータが揃った後に、ファイルを選択し、トレーニング名を付けて、実行するだけでトレーニングデータが生成されます。生成されたデータをBee Flyあるいは、Spiralにある評価アプリを使うことで、目的(位置を知る、数を数える、それは何かを知る、状態を定量的にかつ映像を添えて記録する)を実行することが出来ます。

以下はマニュアルに書かれている文章の一部です。

1.      概要

マナブ(Bee-Spiral)とは人の目の代替となるセンサーを用途に応じて作成するプラットフォームを意味します。

例えば以下のようなことを現場(生産現場・維持管理の現場)では良く耳にします。

  • 今までは監視を熟練者に委ねていたが、労働人口の減少や熟練者不足で従来のやり方が通用しなくなって困っている
  • 安全・衛生対策が過度な生産性・品質要求から逸脱し、危険な現場を作ってしまっている
  • 属人的な現場であり改善が進まない。原因がつかめない

マナブ(Bee-Spiral)は上記のような課題に対し、大まかに人の目に頼っていた「センシング」を機械の眼に置き換えます。

置き換える手続きは驚くほど簡単です。

そこにはセンサーのコア技術であるAIや統計の仕組みも理解する必要はありません。

まずは本手順書を斜め読みして、現場を想像してください。やるべき改善は山ほど見つかるはずです。

2.      本文書の目指すところ

2020年7月現在社会的な危機が世界的に起きています。そうです「新型コロナウィルス」です。このような社会課題に対して人々は感染予防のため、解決の糸口を検討し、いくつかの仮説を立てていきます。

例えばマスクをしてください。密にならないように感染予防してくださいと。

これが社会のルールの発生につながります。ルールを作ったのは良いですが、守らせるためには監視が必要です。それは本当に守られますか。守らせるために人を雇えますか。

需要な課題を克服するために作ってしまったものをきちんと「正しく」運用させることは重要です。このような問題をいかに早く解決するかが更に重要になります。

ここではサンプルとして、労働現場のマスク着用義務が発生した際にマスクをしているか否かを判断する眼と、密にならないように現場の統制をはかる密発見の眼(AIセンサー)の作り方の解説を行います。

あくまでこれは一つのサンプルです。皆様の前にある課題を見つめ、それはどのように起きるのか、起きる前に予兆はあるのか。色々と目で見える情報があるはずです。その情報を仮説として組み上げ、マスクの例にならって眼を作ってください。驚くほど簡単にそれは実現できるはずです。

3.      処理フロー

ここからは簡単なサンプルをもとに実際の仮説の立て方、データの設計の仕方、眼の作り方と評価について解説していきます。

以下①~⑤はセンサー作成の処理フローです

  • データの定義

一般的に言われるAIの眼と、作業現場が見張るAIの眼では難易度が格段に違います。ここではそれを見極めましょう。

  • 素材の準備

まずは現場を見ましょう。センサーはどこに配置すると死角が無くなりますか。そのうえで、現場写真を準備しましょう。

  • アノテーション

揃った写真をもとに、眼に触れる箇所の定義を行います。

  • トレーニング

ここがAIデータの作成の肝です。但し、ここでは③で作られたデータを参照してボタンを押すだけでAIデータが作成されます。本来与えるべきパラメタや指標は自動計算されます。利用者はデータの位置さえ間違わなければ驚くほど簡単にデータを準備することが出来ます。

  • 推論

推論プログラムは簡易なデモ版を用意しております。利用者は④でトレーニングされたデータをここで評価することが出来ます。

始めてみませんか。驚くほど簡単です。

サーバ

サーバには各種AIの素となる学習キットを準備しております。

サーバにはYoloやRCNN、Tensorflowがセットアップされております。メインとなる学習機能を使うためにTerminalにアクセスする必要はありません。全ての処理をGUIで操作できます。難しいことは何もありません。