FAQ

「コードアース をもっと知りたい!」とお考えのお客様へ。数々の質問にお答えします。

Q1. AI利用の倫理面への課題。人物検知には個人情報保護法に抵触する可能性もあるなど、実用化に向けて解決すべき課題が多々あります。コードアースには照合するためのイメージがいらないと言いますが、どうしてそんな事ができるのですか?

自社独自のコード化技術を用いることで、景色や物体、空間などあらゆるモノをコード化して照合することに成功いたしました。コード化や照合は一瞬(リアルタイム)で行われるため、飛躍的な処理速度の向上にもつながります。空間の圧縮暗号化といえる技術で、サンプルデモで立証していますが、なぜできるか?というコア技術の具体的理論部分は、弊社の独自技術ということで企業秘密としています。

Q2. AIは、学習するための膨大な数の教材(データ)が必要ですが、コードアースは、なぜそれがいらないのですか?  

ひとつのデータ(風景や画像)からコード化する際に、あらゆる場合を想定した分析、解析を行い、システム内部で予測データ(場合データ)を生成しています。この処理で、あたかも複数のデータが存在するような状況を作り出しています。また、ユースケースに応じて柔軟な考え方を適用する事で処理時間の短縮が行えます。考え方としては次のような例です。

・ある林檎を特定するために他の果物のデータは必要ない。
・林檎の中からひとつを特定するためには、特定したい対象のデータがひとつあればよい。(※それ以外は異なる個体という考え方)
・製品検査などの場合は、不良品を特定するためには良品データがひとつあればよい。

Q3. 高所専用ドローンが俯瞰撮影する映像からドローン飛行したい場合、エリア等においては制限があります。この場合、コードアースで何かできることはありますか? 

飛行経路の地形をコード化することによりトレース飛行(自動飛行)が可能です。制限エリアを特定のコードにすることで回避することが可能です。高度の制限がある場合はCE Code(CEC)に飛行可能高度を紐付けしておくことで、許可エリアのみの自動飛行が可能になります。

Q4. 異常検知の精度を上げる場合、膨大な量のデータを確保することが困難です。コードアースで何かできることはありませんか?

コードアースで異常(正しい状態から微細な変化があったなど)を検知する場合、正しい状態のものを1つ登録することで実現が可能です。異常検知の精度は、学習データの量が非常に少ないものの、理論値100%(実測値97-99.8%)を実現しています。

また、リアルタイムで解析・登録を行うCE Code(CEC)の存在は、リアルタイムの微細な変化の検知も記録も可能とする技術です。記録されるデータの容量についても、コードアースが生成するCECは、映像1シーン(対象の解像度などに関係なく)約400B(byte)と、非常に軽量です。これは1秒間に24個のCECを記録した場合であっても、24時間で800MB以下のデータサイズとなります。

※ 400B × 24個 × 60秒 × 60分 × 24時間 = 829,440,000B(791.016MB:1K = 1024B)※ 現在、1つ当たりのコードを更に数十バイトまで軽量化して異常検知の精度を上げることに成功しています。

Q5. 画像認識技術を用いた放射線画像診断支援などで、AIによる画像診断の精度向上が期待されますが、コードアースではどのくらい高精度な自動検出や診断が可能になりますか? 

CEには、検出対象を任意に細分化して見ることができるという特徴があります。この方法を用いることで画像を数ピクセル単位でコード化し全ての部分を照合することが可能となります。具体的な精度でいうと1mm以下の単位での相違や、カラー画像であれば階調を全て見分けることも可能です。

Q6. データサイエンティストなどのAI人材の不足がAI市場の問題点とされていますが、コードアースを使うことにより、それが軽減されますか? 

コードアースは、より簡単に全てのユーザーに使っていただけるように開発されています。現時点では導入に専門的な調整が必要ですが、高度な知識や操作を必要とせず導入できるようにタップなどの簡単なインターフェース操作で誰もが導入できるように日々開発を進めています。

Q7. コードアースは、エッジAI(ネットワークとは関係なく、デバイス自体にエッジコンピューティングを組込む、あるいは地理的に近いエッジコンピューティング・データセンターでリアルタイムに処理させるように考案されたシステムをエッジAIという。)の一部ですか? 

コードアースは、それ自体がエッジAIとなりうるために開発されました。特に識別や認識といった、カメラを私用したコンピュータの「目」という分野に注目して、既存のAIとは違った見かたを行うように開発してあります。

Q8. IoTとはインターネットに接続したモノを通して人間の行動、バイタルデータ(脈拍、血圧、体温など、人体から取得できる情報)、可視データ、音声データなど様々なデータをリアルタイムに取得、蓄積する技術のことですが、IoTとAIを活用したサービスの分類において、コードアースに期待できることはなんですか?

コードアースのコアで重要な優位点は、リアルタイム性とカメラからの映像データにかかわらず、あらゆるデータ(バイタルデータ、可視データ、不可視データ、音声データなど)を、「最速で伝送、共有が可能な最軽量のコードに変換」し活用できるようにすることです。

現在、取得されているデータをそのまま利用する場合、処理速度の低下や必要な情報へたどり着くまでの時間(データ量による検索速度の低下問題など)が、今後大きな課題となってくると考えています。コードアースはいわば、IoT、AIにとっての橋渡しとなる「あらゆる情報の共通言語」のような位置づけです。コードアースの「対象を認証できる機能を備えた最軽量なコード」という特性を活用し、情報と紐づけをすることで、必要な情報を必要なときにリアルタイムに検索、取得、表示することが可能となります。AIとコラボレーションすれば、より精度の高い認識や高速な処理が可能になり、処理速度の低下や情報取得までの時間短縮など、今度の大きな課題を解決できると期待しています。

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