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Morning Pitch_ACES_Action Recognition

ACES Inc.
October 18, 2021

Morning Pitch_ACES_Action Recognition

ACESが保有する行動認識技術について、製造業向けに技術紹介を実施しました。

ACES Inc.

October 18, 2021
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Transcript

  1. A C E S , I n c .
    A C E S が 考 え る も の づ く り に お け る
    『 ⼈ の デ ジ タ ル 化 』 の 可 能 性
    2 0 2 1 / 1 0 / 1 4

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  2. 1 C O N F I D E N T I A L
    会 社 概 要
    株式会社ACES
    会社名
    2017年11⽉20⽇
    設⽴
    ⽥村 浩⼀郎
    代表取締役
    34名
    従業員
    アルゴリズム事業
    事業
    アルゴリズムで、
    社会をもっとシンプルに。

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  3. 2 C O N F I D E N T I A L
    東京⼤学 松尾研究室発 AIスタートアップ
    創業メンバー 顧問
    松尾 豊
    技術顧問
    川上 登福
    社外取締役
    中川
    取締役
    與島
    取締役
    ⽥村
    代表取締役
    久保
    DLエンジニア
    三⽥村
    エンジニア
    ⻄條
    経営企画
    経 営 メ ン バ ー

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  4. 3 C O N F I D E N T I A L
    受賞実績多数、すごいベンチャー100にも選出
    Plug and Play Japan Fall Summit 2020
    IoT部⾨でJapan Session Awardを受賞
    週刊東洋経済2020年8⽉22⽇号
    「すごいベンチャー100」に選出
    「HONGO AI 2019」において
    「HONGO AI AWARD」と「フジタ賞」を受賞
    受 賞 ・ メ デ ィ ア 掲 載 実 績

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  5. 4 C O N F I D E N T I A L
    プロ野球球団
    陸上⾃衛隊
    導 ⼊ 実 績
    リアル産業でのAI社会実装・DXをリード
    保険
    ⾃動⾞
    建設
    製造
    ⼩売
    ヘルスケア
    エンタメ
    ⼈事
    保育
    報道
    介護
    スポーツ

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  6. 5 C O N F I D E N T I A L
    例 え ば . . .
    画像/映像認識でリアルの産業をデジタル化
    フォーク(pose1) ⇔ カーブ(pose1)

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  7. 6 C O N F I D E N T I A L
    プロ野球球団
    陸上⾃衛隊
    導 ⼊ 実 績
    リアル産業でのAI社会実・DXをリード
    保険
    ⾃動⾞
    建設
    製造
    ⼩売
    ヘルスケア
    エンタメ
    ⼈事
    保育
    報道
    介護
    スポーツ

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  8. 7 C O N F I D E N T I A L
    ものづくり現場は「ヒト」が重要。
    作業の品質担保や従業員教育に課題あり
    72%
    28%
    ⼯場内のタスクのうち
    ⼈⼿で⾏われている割合*
    * 参考: Kearney - The state of human factory analytics
    ⼈⼿作業が70%以上を占める。
    改善余地は⾮常に⼤きい
    ⼯場地域における労働⼈⼝減少
    ⼈材確保・教育は⾄難の業
    ⾼い離職率
    技能実習⽣の教育が難しい
    事故時の原因究明が困難
    も の づ く り 現 場 の 課 題 と は ?

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  9. 8 C O N F I D E N T I A L
    ベテラン作業員の作業ノウハウを
    アルゴリズムでデジタル上に再現し、技術伝承を実現
    熟練のヒトの⾏動・知⾒
    画像・動画・⾳声 等
    デジタル化したヒトの知⾒を活⽤
    営業・現場監督・マーケティング など
    例)3D姿勢推定で現場監督の知⾒をデジタル化
    Decision
    making
    経験との照合
    ・意味づけ
    Actuate
    介⼊・制御
    Sensing
    センシング
    HCI
    intelligence
    output
    input
    例)熟練の現場監督による安全点検
    A C E S の 独 ⾃ 技 術

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  10. 9 C O N F I D E N T I A L
    動画⽐較
    ベテラン作業員(お⼿本)と何が違うのか⼀⽬で可視化
    分 析 イ メ ー ジ
    分析動画 ⼿本動画
    各作業時間の分布
    箱作成 ピック 荷詰め シール
    ⼿本動画との差分
    XX:XX:XX [箱作成]
    左⼿の動きに差異
    XX:XX:XX [テープ]
    右⼿の動きに差異
    XX:XX:XX [ボトル]
    ボトル挿⼊の未実施
    実施なし
    ベテラン作業員(⼿本)との
    作業の違いを⼀⽬で可視化
    実施有無も確認し、
    品質管理に活⽤

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  11. 10 C O N F I D E N T I A L
    導 ⼊ 効 果
    20%⽣産性向上が期待されるケースも存在
    属⼈的な作業のデジタル化することで、
    デジタルマニュファクチャリングに貢献
    作業分析ソリューションの導⼊により
    *弊社プロジェクト実績
    *
    不正⾏動や異常⾏動の検出
    教育コストの削減
    ベテラン作業員の技能伝承

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  12. 11 C O N F I D E N T I A L
    A C E S が 保 有 す る 技 術 資 産
    他社にはない⾼度な⾏動認識AI
    少ない動画から学習可能
    軽量かつ⾼精度
    カメラ画⾓に依存しない
    3Dの姿勢推定

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  13. 12 C O N F I D E N T I A L
    最 後 に
    なんとなくPoCはお断り!
    0

    PoCでプロジェクトが終わったクライアント様
    *2021/10時点

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  14. 13 C O N F I D E N T I A L
    ご連絡、お待ちしてます!
    PoC死した後、次の⼀⼿を悩んでいる
    DX推進部⾨のご担当者さま
    ⽣産現場の属⼈的な作業をデジタル化したい
    ⽣産部⾨のご担当者さま
    お問い合わせ窓⼝

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  15. 14 C O N F I D E N T I A L

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  16. 15 C O N F I D E N T I A L
    B U S I N E S S M O D E L
    アルゴリズムを事業価値に落とし込む「アルゴリズムバリューデザイン」を
    コアコンピタンスとして、リアル産業のDXを推進
    ビ ジ ネ ス モ デ ル
    アルゴリズム
    アルゴリズム
    バリューデザイン
    DX戦略・実⾏
    ソフトウェアプロダクト
    リアル産業
    DXパートナー事業
    事業セグメント1
    プロジェクト契約+ライセンス契約
    アルゴリズム
    ソフトウェア事業
    事業セグメント2
    ライセンス契約
    最適化
    デジタル

    実⾏・現場
    戦略・経営企画

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  17. 16 C O N F I D E N T I A L
    事 業 に つ い て
    D X P A R T N E R S H I P
    課題抽出からAIの実導⼊まで、DX推進におけるプロセスに
    伴⾛することでクライアントのビジネスを加速
    D X パ ー ト ナ ー 事 業
    DX推進プロジェクトの現状 ACESが提供する価値
    技術的なアプローチ⽅法がわからない
    経営戦略と結びついていないため
    短期的で部分最適な解決策になりがち
    事業インパクトにつながる
    経営戦略に基づいた
    DX戦略をデザイン
    データの構造化から
    業務フローへの組み込みまで
    現場視点のDXを推進
    経営と現場の
    課題認識に⼤きな溝がある
    実⾏・現場
    戦略・経営企画
    1 コンサルティング
    2 AIバリューデザイン
    3 最先端技術の適⽤
    4 現場導⼊・運⽤

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  18. 17 C O N F I D E N T I A L
    S T E P . 1
    コ ン サ ル テ ィ ン グ
    事 業 に つ い て
    経営課題と現場のオペレーションを構造化した上で、DX戦略を策定
    ビジネス価値を創出するDX戦略例
    リアル店舗における売り上げ最⼤化のためのKPIツリー DX視点でのデジタルバリューチェーン構想

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  19. 18 C O N F I D E N T I A L
    S T E P . 2
    A I バ リ ュ ー デ ザ イ ン
    事 業 に つ い て
    STEP.1で導いた経営課題に対して、AIアルゴリズムが得意とするタスクまで
    課題を分解し、アルゴリズムを最⼤限に活⽤したDX事業を企画・設計
    これまでのDX
    ACESのDX
    KPI 課題 タスク
    事故件数
    事故件数 不安全な状態
    不安全な⾏動 不安全な⾏動認識
    不安全な⾏動注意
    不安全な⾏為
    不安全な位置
    ⾏為A
    ⾏為B
    ⾏為C
    とりあえずAIに任せ
    事業が実現しづらい
    AIを最⼤限活⽤し
    実現可能性を⾼める
    専⾨家が課題をAIが扱いやすいタスクまで分解

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  20. 19 C O N F I D E N T I A L
    S T E P . 3
    最 先 端 技 術 を 適 ⽤
    事 業 に つ い て
    東⼤松尾研のメンバーを中⼼に最先端技術を独⾃モジュール化し、
    実現場への技術検証・適⽤を⾼速で実現
    最先端技術を独⾃モジュール化
    実現性をユースケース・条件などで詳細に分解して検討・検証し、
    それぞれの改善⽅法などを整理し、より適切なシステム活⽤を実現
    実運⽤を考慮したアジャイルな運⽤
    ⼈の転倒検知に関する検証結果まとめ(⼀例)
    t
    アカデミアをバックグラウンドに持つ優秀な
    エンジニアが最先端アルゴリズムを独⾃開発
    最先端研究技術 独⾃モジュール
    モジュール
    研究A 研究B
    研究C 研究D
    研究E 研究F
    研究A 研究E

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  21. 20 C O N F I D E N T I A L
    S T E P . 4
    現 場 導 ⼊ ・ 運 ⽤
    事 業 に つ い て
    東⼤松尾研のメンバーを中⼼に最先端技術を独⾃モジュール化し、
    実現場への技術検証・適⽤を⾼速で実現
    各現場に適した提供⽅法を実装
    各現場の特性にあわせた、
    最適なカメラ・エッジ/クラウド・ネットワークを設計・導⼊
    現場ユーザーのUXを考慮したソフトウェア開発
    (例)プレスリリースのデジタル管理ツール

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