2019年06月17日記載
IoT時代の担い手は映像解析技術が支えていく
先週幕張メッセで開催されたINTEROP TOKYO 2019のメインスポンサーはファーウェイ。入口から入るとまっさきに巨大ブースがお出迎え。しかしブース内でいる人たちの大半はスタッフ。来客者はまばらだった。

私自身、ファーウェイは淘汰されるべき企業と思ってはいるものの、帰属する社員やその関係者の思いを考えると複雑な気分である。実際の目の前に閑散とした巨大ブースを眺めていると、心の何処かで同情心さえ芽生えてくる。中国共産党に対する思いと中国国民への同情と相反するだけに、いろいろ考えさせるファーウェイブースだった。

さて、私が気になったのはIoT関連である。注目は関連するソフトウェア。デバイスインターフェイスはすべてカメラを使うだけ。カメラで撮影した映像をそのまま転送するのではなく、撮影した画像を分析し、必要な数字データだけを転送するIoT端末に注目している。

例えば、カメラに写った人物をカウントして、カウントした数字データだけを転送するようなものを指す。単純なカメラ映像伝送ではなく、画像解析AI搭載型カメラによるIoT端末といったところである。

ハードウェア側はカメラを採用するだけで良い。あとは画像解析ソフトウエアを入れ替えて様々なデータ抽出に汎用させる。撮影する映像が高解像度であれば、設置台数を減らすことも可能になる。

先程のケースでは人数のカウントを例に上げたが、他では商用施設の駐車場全体を見合わたる場所にカメラを1台設置して、どこの場所が空きがあるかを判定させる駐車場空き情報データをサーバに転送することだって可能になる。

街中で頻繁に見かける交通量の統計を取るアルバイト。いまでも見かけることがあるが、あれなんてものは交通量観測したいポイントにカメラを設置して、あとは画像素材から車両情報を抽出して自動カウントすれば一発解決することができるのにといつも思いながら、原始的な交通量統計を今も行っていることが不思議に感じている。

いずれもあらゆることに転用可能な技術の根源には画像解析技術の向上が欠かせない。スバルのアイサイトを代表とする追突事故防止装置をはじめ、自動運転技術だってベース技術はすべて画像分析である。

平成時代はハードウェアの性能向上を目指す時代だったが、これからの令和時代はソフトウェア、特に画像解析技術を競う時代である。高精度化されたハードウェアから抽出される映像データと高速データネット転送環境をフルに使い切るためには高度なソフトウェアが欠かせない。

IoT分野もしかり、これからのあらゆる産業におけるブレイクスルーはソフトウェアが握る。AIに仕事を奪われる心配をするぐらいなら、自らAI開発側に回れるようになる気概が求められる。


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