AIの事例

フォーミュラワングループ「F1レース分析」

■概要

フォーミュラワングループは、AWSのAIサービスを利用して、F1レースの各種データ分析を実施している。

→AWS　→フォーミュラワン・グループの導入事例

■「フォーミュラワングループ」とは

フォーミュラワングループは、21か国で開催する国際自動車連盟(FIA)主催の自動車レースシリーズである「F1世界選手権(FIA Formula One World Championship)」の推進役を担っている。

■AWSクラウド移行を加速

フォーミュラワングループではITインフラストラクチャの大部分をオンプレミスのデータセンターからAWSへ移行し、AWSの機械学習サービスとデータ分析サービスの標準化を進めている。

■機械学習による分析

各F1車両に搭載された120個のセンサーから送られてくる3GB相当のデータに対して、「Amazon SageMaker」を活用して、過去65年間で蓄積されたレースデータを使い深層学習モデルをトレーニングしている。

株式会社JTB「AI観光支援アプリ」

■概要

株式会社JTBは、ナビタイムジャパンと日本マイクロソフトとの協業のもと、訪日外国人旅行者向けAI観光支援スマートフォンアプリ「JAPAN Trip Navigator」を開発した。

→Microsoft　→お客様事例　→すべての訪日外国人の旅行客に満足を――AI や API エコノミーの仕組みを実装した観光支援アプリの提供で "インバウンド エコシステム" の実現を目指す、JTB

■AI観光支援アプリ「JAPAN Trip Navigator」

「JAPAN Trip Navigator」は、AIを活用したチャットベースのコミュニケーションによって、ユーザーの中にある漠然とした要望を具体的な観光プランへと落とし込み、「旅ナカ」でのプラン作成を支援できる。

「JAPAN Trip Navigator」では各社サービスをAPIで連携することで、観光客はプラン作成後に、シームレスに「コト消費」サービスを利用できる。これは、企業や自治体にとっては顧客接点の拡大にもつながる。

■「既存データ」と「学習済みモデル」を統合利用

画像分析については、一般的に有名な施設は学習済みモデルを提供する「Computer Vision Service」で識別し、ここで識別できない施設だけを「Custom Vision Services」で追加学習して対応している。

チャット上のテキスト識別は、既存のFAQコンテンツをまず「QnA Maker」で識別可能にして、不足分について自然言語解析サービス「Language Understanding」で追加学習する仕組みとしている。

キユーピー株式会社「次世代AI検査装置」

■概要

キユーピー株式会社は、GoogleのTensorFlowを活用して、原料検査用「次世代AI検査装置」を開発した。

→Google Cloud　→Google Cloud Platform Japan Blog　→キユーピー株式会社の導入事例動画：キユーピー + ブレインパッド + Google の取り組みで次世代の AI 検査装置を実現

■課題

従来は、食品原料の不良品の全量検査のために、1個1個目視で検査をするなど人力で対応していたため、大きな負担になっていた。

■TensorFlowを活用したAI検査装置

上記の課題に対応するため、2016年10月にAIを駆使した原料検査装置の開発を表明し、GoogleのTensorFlowを活用した原料検査装置を開発した。

開発は順調に進み、アルゴリズム検討から約2ヶ月でプロトタイプが完成した。

生産性は約2倍となり、十分な検知能力を達成している。