万引きを防止する画像解析AIの活躍

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現在のAI研究のトレンドとして、ヒトの認知能力をコンピュータで実現するというものがあります。具体的には、画像認識や音声認識、そして自然言語処理といったものです。本記事では、こうしたAI研究のうち画像認識の成果が応用されている防犯システムを紹介します。

ヒトの挙動を分析する 「VAAKEYE」

カメラ解析人工知能スタートアップの
は、2019年3月5日、万引き防止システム「VAAKEYE(バークアイ)」正式版の販売を開始しました。合わせて、販売パートナー企業の募集も開始しました。

同システムは、小売店舗における万引き犯の不審行動を検知する監視カメラシステムです。万引き行為を検出する類似のサービスはほかにもありますが、同システムはヒトの歩幅や関節の動きといった100以上の観点にもとづいて分析することにより、従来より複雑な挙動から不審行動を検知できるようになりました。

今回の正式版リリースに先立って実証実験を小売店舗で実施したところ、万引き被害額が77%以上減少し、監視カメラ画像の確認といった万引き対策に要する時間を96%以上削減することに成功しました。

同社によれば、同システムには国内14社12万店舗の見込み顧客がおり、さらには今後3年間で海外を含めて10万店以上の小売店舗への導入を目指しています。

ヒトの眼を超えたAIの眼

近年の画像認識技術の進歩は目覚ましいものがありますが、その直接的なきっかけとなったのがディープラーニングの実用化です。ディープラーニングとは、ヒトの脳神経(ニューロンとも呼ばれる)を模して設計されたAIを意味します。

ディープラーニングは、単純パーセプトロンと呼ばれるヒトの脳神経細胞の機能を模した機構が大量に接続されることで実現しました。実のところ、単純パーセプトロンをつなぐというアイデア自体は前世紀からあったのですが、今世紀になってようやく実用化に向けた問題が解決されたのでした。

今世紀におけるディープラーニングの登場を印象づける出来事として挙げられるのは、2012年に開催されたILSVRCにおけるSuperVisionの優勝です。ILSVRCとはコンピュータによる画像認識の精度を競う大会なのですが、2012年以前ではアルゴリズムに機械学習を採用したシステムが主流でした。そんななか、ディープラーニングを採用したSuperVisionが圧倒的な成績で優勝したことにより、ディープラーニングが一躍脚光を浴びるようになりました。

2012年以降のILSVRCの優勝システムは、すべてディープラーニングが採用されたものとなり、2015年にはヒトの画像認識精度を超えるシステムが優勝しました。ヒトが見間違えそうな画像に対しても、AIが的確に認識できるようになったのです。

画像認識は、AI研究分野のなかでも最も活発に取り組まれているもののひとつです。最近では、認識した画像にキャプションをつけるAIシステムの研究が進んでいます。こうした常に進化しているAI画像認識技術を応用したビジネスは、今後ますます多くなることでしょう。

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