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Copyright 2017 FUJITSU LIMITED
AIを活用したスマート都市監視 ~都市を豊かにするキカイの目~
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サイエンティフィック・システム研究会
合同分科会 2017年度会合 「ヒトの目、キカイの目」
2017年10月27日
富士通株式会社
テクニカルコンピューティング・ソリューション事業本部
TCフロンティアセンター長 有山 俊朗
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自己紹介
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■テクニカルコンピューティング・ソリューション事業本部 TCフロンティアセンター長 入社23年目 ■新しい技術で新しい市場に挑戦し、失敗と成功の繰り返し ■大学では「人工衛星からの地球観測 –リモートセンシング-」を研究していました
有山 俊朗 ありやま としあき
これまでの主な担当業務
1. 宇宙SE:NASA国際共同プロジェクト/JAXAセンチネルアジアシステム企画・開発・運用 2. 衛星画像活用ビジネス企画:国内・ASEAN農業向け衛星画像活用サービス企画・提案 3. 顧客/大学連携:JAXA衛星利用推進センター招聘開発員、慶大SFC福井研究室研究員 4. グローバルビジネス:サウジアラビア工業団地向け環境管理システム、A社向けエネルギー経済コンサル 5. 新商品開発: 「AIスマート都市監視ソリューション」、「HPCクラウド用統合ソフトウェアUNCAI」
先端テクノロジーとスパコンの力を融合した新商品を創る -AI×HPCー グローバル・新領域にチャレンジする -欧州・中東・アジアの社会課題、民間企業のビジネス課題- 共働・共創スタイルでクロス・カルチャーを楽しむ
*JAXA:宇宙航空研究開発機構
TCフロンティアセンター 活動方針
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TCソリューション事業本部の紹介
目指す姿
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共働・共創スタイルで、スピード感を持った 技術開発とビジネス創出
富士通研究所 富士通他本部
◇国内外顧客ニーズ ◇解決すべき社会課題
◇新規サービス ◇社会課題解決 ソリューションの実装
一流の研究者
TC
豊かで夢のある 未来のデジタル社会
グローバル ビジネス
グローバルに 研究・社会課題の発掘
社内連携による技術融合/創発を実践 顧客/研究機関と共に研究・実証
成果の社会実装 新規市場の開拓
共働・共創の場 実証
創発・融合
共同研究
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Technology
Solution
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テクニカルコンピューティングの事業領域
環境・防災
AI クラウド
HPC
気 象
宇 宙 天 文
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世界のお客様と密に連携し、日本のノウハウを展開
お客様との共働・共創スタ
イルを通し、スピード感を
持った「先駆者」として技
術開発とビジネスを創出し
ます。営業・SE一体となっ
て、技術ベースの高い提案
を可能にします。
Japan US China
Taiwan
Singapore
Indonesia
Australia
France
Middle-East
India
UK
グローバルにもプロジェクトを推進
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AIスマート都市監視ソリューション
シティワイド・サーベランス - GREENAGES Citywide Surveillance -
都市全体を広範囲に把握するためには 大量の監視カメラの映像の確認が必要だが、
人が目視で確認するのには限界
都市への人口集中による都市の複雑化
多様化する犯罪や災害、事故から人々の生活を守り、 安心して暮らせる都市環境を実現することが世界的な社会課題
社会課題からのアプローチ
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AIを活用し、都市全体を 見える化&最適化
AI
HPC データ 解析
• ディープラーニング • 機械学習
• GPU • クラウド • 並列処理
• 画像解析 / 検索 • シミュレーション • 最適化
AI×HPC技術で安心で快適な都市へ
Powered by Zinrai
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「キカイの目」の価値を分かりやすく
Copyright 2017 FUJITSU LIMITED
顧客の価値体験CXのためのコンセプト動画作成
AI×画像で実現できる 導入後の世界感、理想のまち が 「見える」 「体験できる」形で、ソリューションを具現化
CX: Customer experience
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画面イメージ - シティワイド・サーベランス
アラート通知 効率的な運用に役立つ情報を提供 リアルタイムの状況を表示
検索結果
フィルタリング モニタリング
条件設定
11 11
検知・カウント 属性分類 個者/車 特定 定位置推定
人物
車両
混雑検知 エリア指定可
入退場判定 ライン跨ぎ検知
人物属性分類 服装の種類 / 色
顔認証 個者 / 年齢 / 性別
座席位置 自動推定
混雑検知 エリア指定可
入退場判定 ライン跨ぎ検知
車種・メーカー判別 車種 / メーカー / 車型 / 色
AI映像解析機能
車番認証
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「AI×画像解析」のメリット
省力化・自動化・ナレッジ化 3 行動/属性情報のデジタル化
多様な監視ニーズに対応 1 ディープラーニングにより、 従来困難だった情報を認識
高精度な認識 2 数千万枚規模の画像データの 高速学習
お客様資産の有効活用 4 既存カメラ/映像の活用
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活用シーン
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• 人物の捜索 • 異常検知 • 顔認識
• 不正/長期 駐車検知 • 人の流れ検知 • 駐車場利用管理
• 滞在時間検知 • 車両 & 人のカウント / 判別
• 窃盗リスク監視 • 顔認識
• 水位監視
セキュリティ 空港 / 鉄道 小売 ショッピングモール / ガソリンスタンド
スマートシティ / 大規模イベント
工業エリア 交通 防災
• 混雑検知 • 交通監視 / 交通量カウント • ナンバープレート認識
活用シーン例
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活用シーン例:複合商業施設
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セキュリティ向上:安全対策強化 マーケティング強化:施設利用の促進
[人物]顧客分析 年齢 / 性別
制限区域への 侵入検知アラート
[人物] リアルタイム混雑情報
特定人物検出情報 顔認識、服装特徴
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活用シーン例:複合商業施設
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セキュリティ向上:安全対策強化 マーケティング強化:施設利用の促進 駐車エリア空き情報
不正駐車検出アラート 長時間駐車
店周辺の交通量情報
[車両] 来店台数情報 不正駐車検出アラート 駐車禁止エリア
[車両] 顧客分析 車種・メーカー
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目的別活用シーン例
オペレーション
セキュリティ
マーケティング
施設管理の最適化
監視業務の効率化
購買活動の分析 18
AI映像解析 想定課題・ニーズ
施設管理の最適化
混雑トレンドを把握し、混雑回避に向けた事前の対策や
エネルギー使用の効率化に活かす
利活用シーン
施設管理
多くの客を 受け入れたいが、 混雑や危険な
状況は避けたい・・・
人がいない場所で ムダなエネルギー を使っていないか?
施設内/駐車場の混雑情報の
リアルタイム配信
スタッフ配置最適化
空調・照明の調整
車両混雑
時間/場所でのトレンド把握
施設内混雑
時間/場所でのトレンド把握
+ サイネージ/モバイル
+ BEMS
+ 従業員シフト
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想定課題・ニーズ
監視業務の最適化
AIスマート監視で
監視業務の負荷低減と安全対策強化を実現
AI映像解析
セキュリティ
不正駐車 不審者/車 侵入者/車 迷子 など
アラート通知 警備員配備指令
統合監視センター オンサイト警備員
巡回中に発見した不審者/ 車、迷子などの画像を発信
車番 顔認証
ウォッチリスト
不審者
不審車
カメラが多く チェック
しきれない・・・
セキュリティリスクを 早期に発見したい・・・
さらには未然に 防ぎたい・・・
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購買活動の分析
想定課題・ニーズ
マーケティング
AI映像解析 利活用シーン
POSでは把握しきれない、
実際の来客数や顧客を販売促進に活かす
時間毎の レジ待ち行列状況は?
季節変動は?
入店者に対し
購買に至った人数は?
“感覚“ではなく “実態”に基づく キャンペーンを 仕掛けたい!
来客数の分析 ・来店数に対する買上率 ・時間・季節毎の来店変動 ・キャンペーンの集客効果
+ POS/気象データ
+ 属性統計データ +サービス履歴
店舗内混雑/ 入店カウント
レジ前、陳列前、店舗入り口 など
顧客属性
年齢・性別
顧客体験(CX)向上 ・個者サービス ・顧客属性/地域性にもとづく イベント企画
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システム構成概要
固定 / PTZ カメラ
NAS / SAN
AI解析 (CPU/GPU)
VMS アドオンクライアント
ユーザ指定の GUI
保存 ビデオデータ
収集 管理 AI映像解析 可視化
監視 カメラ
ビデオデータ 管理
クライアント
VMS 管理 / 録画
ビデオデータ ストレージ
解析実行管理
解析 データベース
有線 / ワイヤレス ネットワーク
データ 要求
解析要求
解析 データ
ライブビデオストリーミング
解析 オーダー
表示デバイス
Citywide Surveillance
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未来洞察から始めるAI技術の社会実装
ポイント1:未来洞察からバックキャストした提案 ~これまでのあゆみ~
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STEP[1]未来洞察 -2014秋-
16.10-17.1:既存カメラ画像を用いたPoC実施、AI精度と利用シーン提案への高評価を獲得
17.1:顧客契約責任者と、数箇所ステーションへのパイロット導入を合意 17.2:顧客経営層と面談、グローバル展開も視野に共働 17.6:パイロット商談獲得 ~社会実装へ~
富士通グループ論文コンベンションにて、未来の都市のありかたを発表
STEP[2]
デザイン思考による
ソリューションの具現化 -2015夏-
2015年夏 “コンセプトカー作戦”始動 ~プロトタイプで世に問う~ 富士通研究所の AI/Deep learning映像技術が快適な街づくりに活かせるという
アイデア 想像力を働かせた未来のまちをデザインし体験できる形でドバイEXPO出展 EMEIAのお客様、現地営業からのフィードバックとニーズ確認 2015年4Qに、欧州チームからAIスマート都市監視に関心が示され、日欧チーム
が立ち上がる
STEP[3]
アジャイル開発アプローチ
-2016/4~7-
AIスマート都市監視ソリューションの商品開発をスタート デザイン思考のニーズを組み入れながら、アジャイル開発スタイルでスピーディな商品開発 2016年10月 GREENAGES Citywide surveillanceを商品化、販売開始
STEP[4] 高速PoC~実商談
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STEP[1] 未来洞察 顧客ニーズを超えた未来洞察で、お客様と未来思考で語れるパートナーに
Copyright 2017 FUJITSU LIMITED 25
SE/プレ/デザイナー全員で、 ニーズや仮説に基づき、 シナリオ(実現したいゴール)を設定
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STEP[2] デザイン思考
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2015.10.18~22 (来場者 13万人)
中東・アフリカ地域
最大規模の ICT見本市
ドバイ交通局(RTA)
STEP[2] リーンスタートスタートアップをやってみる
未来”体験型”展示による市場マーケティング
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STEP[3] アジャイル開発アプローチ 商品開発&高速PoCを実現したTC技術・開発室のEDO-Style (DevOps)
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作業拠点
ビルド 実行
タスク管理サービス
構成管理サービス
品質管理サービス
Redmine
GitLab
Jenkins ・タスク可視化
・資産の共有
PJ管理の課題
構成管理の課題 品質管理の課題
・ビルド自動実行 ・テスト自動実行 ・品質の可視化
品質検査ツール
文書の共有化 タスクの可視化 構成管理によるデグレ防止 : :
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STEP[4] 高速PoC AI価値と限界の顧客体験&潜在ニーズ発掘を繰り返す
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お客様と共働し、ガスステーションにおける映像認識ソリューションを共創
技術検証からユースケース創発、システムの提案まで対話を繰り返しながらスピーディに実施
Count / Vehicle Type
Maker
License Plate People Count
Congestion
Service time 6つの映像認識技術
2016/10 11 12 2017/1 2
最終報告 パイロット提案 中間報告#2 中間報告#1
DLモデル開発
アルゴリズム開発
デモビデオ
定性評価
定量評価
データ可視化
ユースケース
性能測定
システム構成
POC開始
パイロット提案準備
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新たな価値を都市のステーションに
オペレーション Connected
ビジネス・マーケティング データ分析・コンサル
プロモーションデザイン、 製品配置・業務最適化
顧客体験CX Connected
サービスビジネス、 クロスセリングでの利益確保
顧客層/地域/時間 によるニーズ対応
顧客毎サービスの提供 (one-to-one)
セキュリティ Connected
より安心な 社会への貢献
セキュリティリスク の早期発見
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Connected
ステーション
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