次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』の全体像

GO TechTalk #20 Deep Dive into AI - 次世代AIドラレコサービス編 で発表した資料です。

■ YouTube
https://www.youtube.com/live/R3r0CLhFoq8?feature=share&t=386

■ connpass
https://jtx.connpass.com/event/287383/

Transcript

1. GO株式会社
   次世代AIドラレコサービス
   『DRIVE CHART』の全体像
   2023.7.11
   松井 健一
   GO株式会社
   

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2. © GO Inc. 2
   自己紹介
   松井健一
   AI技術開発部データサイエンスグループ グループマネージャー
   （Kaggle Master）
   経歴
   　大手SIer ⇒ 大手通信キャリア ⇒ 外資系コンサルティングファーム ⇒ 現職
   プロジェクト、コンペティション、著書
   ・『DRIVE CHART』 (AIを活用した事故削減支援サービス)
   https://drive-chart.com/
   ・Kaggle Master （Competition Rank Highest 300 / 138,947 位）
   （金1, 銀7（うちsolo 4）, 銅5 (うちsolo 5)）
   ・SIGNATE 産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト 2位 URL
   ・「ワンランク上を目指す人のためのPython実践活用ガイド 第７章　Pythonではじめる統計学」
   ・「アクセンチュアのプロフェッショナルが教える データ・アナリティクス実践講座」共著
   

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3. © GO Inc.
   『DRIVE CHART』とは https://drive-chart.com/
   次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』は交通事故の削減を目指し、安全を脅かす様なドライ
   バーの運転の癖や行動をAIが検出し、運転行動の改善へと導くサービスです。
   

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4. © GO Inc.
   『DRIVE CHART』とは https://drive-chart.com/
   次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』は交通事故の削減を目指し、安全を脅かす様なドライ
   バーの運転の癖や行動をAIが検出し、運転行動の改善へと導くサービスです。
   

   ここで検出しているイベントは

   事故そのものではないが、

   機械学習技術を応用することで、

   現実的に検出することができ（重要）

   事故に繋がりうる危険な運転を

   減らすことによって

   事故に至る確率を減らすことができる

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5. © GO Inc.
   車間距離不足検出
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6. © GO Inc.
   一時不停止検出
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7. © GO Inc.
   導入事例
   ✔ B2B向けサービス

   ✔ タクシー、トラック、営業車等がメインの業種

   ✔ 事故につながる危険な運転を減らすことに成功

   ✔ 運転傾向を可視化できるため、改善活動が実態に基づいたものに

   https://goinc.jp/news/pr/2022/01/06/6cdiadawy64fwfrdfmtfvx/
   
 https://goinc.jp/news/pr/2022/08/01/5vqg8vnq0eo01uwlzcc91y/
   
 https://goinc.jp/news/pr/2022/08/01/2edtfbgwwievvvhsf0sdbr/
   

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8. © GO Inc.
   『DRIVE CHART』の契約台数は大幅に伸長している
   契約台数は6万台を突破し日々増えており、大規模なデータを扱っています。累計の走行距離は数億km
   を超えています。

   https://drive-chart.com/news/pr_230615
   高速道路の9割以上、

   一般国道の7割以上を

   1日の走行でカバーしています

   https://drive-chart.com/news/pr_230216
   8
   

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9. © GO Inc.
   システム構成
   イベント検出モデル

   急加速

   急減速

   急ハンドル

   一時不停止

   速度超過

   車間距離不足

   脇見

   急後退

   イベントは1日の運転レポートとしてweb画面に表示、警報はリアルタイムでエッジデバイスが鳴動。衝撃検知は管
   理者にメール通知がされる。 

   Object

   Detection結果

   Lane

   Detection結果

   エッジデバイス
 クラウドサーバー
 クライアント

   レポート表示

   データ
   ベースや
   S3

   地図

   マップマッチ 

   リアルタイム警報📣

   脇見警報

   外カメ画像

   FaceLandmark

   検出結果

   E2E

   脇見結果

   内カメ画像

   深層学習

   モデル

   メール通知

   衝突警報

   センサー

   加速度センサ、

   ジャイロセンサ

   GPS

   深層学習

   モデル

   9
   衝撃検知

   

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10. © GO Inc.
    システム構成
    イベント検出モデル

    急加速

    急減速

    急ハンドル

    一時不停止

    速度超過

    車間距離不足

    脇見

    急後退

    イベントは1日の運転レポートとしてweb画面に表示、警報はリアルタイムでエッジデバイスが鳴動。衝撃検知は管
    理者にメール通知がされる。 

    Object

    Detection結果

    Lane

    Detection結果

    エッジデバイス
 クラウドサーバー
 クライアント

    レポート表示

    データ
    ベースや
    S3

    地図

    マップマッチ 

    リアルタイム警報📣

    脇見警報

    外カメ画像

    FaceLandmark

    検出結果

    E2E

    脇見結果

    内カメ画像

    深層学習

    モデル

    メール通知

    衝撃検知

    衝突警報

    センサー

    加速度センサ、

    ジャイロセンサ

    GPS

    深層学習

    モデル

    10
    本日の発表アジェンダ①：
    「コンピュータビジョンモデルの
    量子化による精度低下の原因特定
    とその緩和（木村）」
    深層学習

    モデル

    

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11. © GO Inc.
    システム構成
    イベント検出モデル

    急加速

    急減速

    急ハンドル

    一時不停止

    速度超過

    車間距離不足

    脇見

    急後退

    Object

    Detection結果

    Lane

    Detection結果

    クラウドサーバー
 クライアント

    レポート表示

    データ
    ベースや
    S3

    地図

    マップマッチ 

    リアルタイム警報📣

    脇見警報

    FaceLandmark

    検出結果

    E2E

    脇見結果

    内カメ画像

    メール通知

    衝撃検知

    衝突警報

    センサー

    加速度センサ、

    ジャイロセンサ

    GPS

    深層学習

    モデル

    11
    本日の発表アジェンダ②：
    「エッジAIにおけるCIとAI開
    発環境（亀澤）」
    イベントは1日の運転レポートとしてweb画面に表示、警報はリアルタイムでエッジデバイスが鳴動。衝撃検知は管
    理者にメール通知がされる。 

    エッジデバイス

    外カメ画像

    深層学習

    モデル

    

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12. © GO Inc.
    システム構成
    イベント検出モデル

    急加速

    急減速

    急ハンドル

    一時不停止

    速度超過

    車間距離不足

    脇見

    急後退

    Object

    Detection結果

    Lane

    Detection結果

    エッジデバイス
 クラウドサーバー
 クライアント

    レポート表示

    データ
    ベースや
    S3

    地図

    マップマッチ 

    リアルタイム警報📣

    脇見警報

    外カメ画像

    FaceLandmark

    検出結果

    E2E

    脇見結果

    内カメ画像

    深層学習

    モデル

    メール通知

    衝撃検知

    衝突警報

    センサー

    加速度センサ、

    ジャイロセンサ

    GPS

    深層学習

    モデル

    12
    本日の発表アジェンダ③：
    「危険運転検知のData-Centric AI
    な取り組み（高橋）」
    脇見

    脇見警報

    イベントは1日の運転レポートとしてweb画面に表示、警報はリアルタイムでエッジデバイスが鳴動。衝撃検知は管
    理者にメール通知がされる。 

    

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13. 文章・画像等の内容の無断転載及び複製等の行為はご遠慮ください。
    © GO Inc.
    

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