内蔵のML/AI機能を利用し、カメラ画像から推論データを生成－エッジとソフトウェアセンサーならではのメリット

Gravioに内蔵のML/AI機能（ソフトウェアセンサー）

すでに前章でご紹介させていただいたとおり、新Gravioには、ソフトウェアセンサーと呼ばれるML/AIを利用した新機能を追加しています。

この機能は、Gravioが動作しているPCに接続されているカメラを利用し、得た画像データをもとに内蔵の推論エンジンを利用して有意なデータを生成する機能です。

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具体的な例としては、カメラで得た画像に複数の人が写っていた場合、その人数を推論モデルを使い推測し、人数の値として、さながらセンサーがカウントしたようにデータとして提供する、というものです。同様に、カメラに写った人物の性別であったり、年齢であったりも推論によってデータ化することが可能です。

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Gravioというソフトウェアを利用し、さながら画像データをもとに、センサーで得た情報のように数値として返すことから、弊社では本機能を“ソフトウェアセンサー”と命名しています。

エッジで推論を行うメリット＝データの地産地消

画像データをもとに推論を行なう技術は様々なところで利用されています。

古くからあるものとしては顔認識機能内蔵のデジタルカメラや、スマートフォンなどでも顔認識IDなどすでに利用されています。

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本機能で重要なポイントは、“顔画像”というプライバシーに非常に関係する画像データをどこへどのように送って処理を行なうか、という場所と方法に関する点、および、どう保持しておくか、という点になります。

当然、取得するデータの回数や質も重要な判断ポイントになり得ます。

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セキュリティ・プライバシー的な問題、データ転送・保持に関するコストとスピード、さらには画像サイズと精度の関係など、あらゆる面から考えると、すべてのデータをクラウド側で処理するよりも、このようなデータは“地産地消”すなわち、取得したデータソースの近くで処理をすることが適していると考えることができます。高性能なエッジとカメラにより得られる高画質画像をもとに推論を行ない、推論によって新たなデータを取得したら、もとの画像データは消去することで、プライバシーの概念が発生しにくい有意なデータをエッジ内で生成することが可能です。

また、推論により生成されたデータをクラウドや外部のシステムへ提供することになるため、ネットワークへの負担も少なく、高速・低レイテンシーかつ低コストなシステムの設計が可能になります。