第2回 AI・業務自動化展【春】（20190508-10）

『Japan IT Week春 2019（後期）』※ 内で開催された『第2回 AI・業務自動化展【春】』にソルクシーズグループの【Fleekdrive】を出展しました。5月7日にサービス名と同じ名前の新グループ会社として営業開始してから初めての展示会出展です。

※『Japan IT Week春（後期）』とは、IT関連の全11展（※記事末尾に展示会名一覧あり）が同時開催される業界関係者のための商談会です。全展3日間合計の来場者数は、66,205名（オフィシャルサイト速報より）。

【Fleekdrive】が出展した『第2回 AI・業務自動化展【春】』の会場は、東京ビッグサイト「青海展示棟」。

2020五輪の準備が始まり、東京ビッグサイト東展示棟が使用できなくなったために作られた仮設展示棟です。

●【Fleekdrive】紹介ブース

昨年までは、クラウドコンピューティングEXPOに出展していたFleekdriveでしたが、今年はAIのゾーンに初出展。このゾーンに出展した理由は、4月20日にリリースした新機能：AI画像検索をご紹介するためです。

Fleekdrive上でひとつの画像を選び、これと似た画像をFleekdriveに格納している画像から検索することができます。

会社マスコット「そるくん」の画像を選び、類似画像を検索してみました。

検索指示画面（クリックで拡大表示）

画像を選んで、右側のメニューで「画像で検索」を指示します。すると。。。

検索結果画面（クリックで拡大表示）

他にいくつかある「そるくん」画像やぬいぐるみの写真が出てきたのは納得ですが、バックパックを背負った人物の画像がいくつも出てくるのに「？」。

AIが自動でつけたラベル情報の上位に「バッグ」「サック」などというキーワードが見えます。そるくんはAI的にはバッグと認識されているようです。。。

しかし、仕込み画像なし・いきなりの検索でこの精度はなかなかのものではないでしょうか。何よりも画像を格納する際に自分でラベル付けする必要がないのは楽です。「とりあえず保管」しておいた画像から、使えそうなものをAIに探し出してもらう、というのは便利。

AI画像検索を含むFleeldriveのバージョンアップ情報は、公式ブログで紹介しています。

●AI画像認識機能を使った各種サービス

思い起こせば、第3次AIブームに火をつけたきっかけのひとつに「Googleによる猫認識」というのがありました。

YouTubeに投稿されたビデオからランダムに作り出した一千万枚の画像を使ってAIに学習（ディープラーニング）をさせたところ、AIが自ら写真の特徴を識別・分類し、人間が「これが猫だよ」と教えることなく※ 「猫が写っている画像を見分けられるようになった」という出来事です。

（※「猫」という“言葉”とリンクさせたい場合は、AIが画像を分類した後に、人間が「そのグループは猫だよ」と教えてあげます）。

●AI画像認識でおいしさを判別「さんまソムリエ」

画像認識というのは、AI活用の“とっかかり”として活用しやすいカモと思いながら、展示会場を回っていたら、見つけました「さんまソムリエ」（東京システムズ株式会社）。

さんま（展示ではリアルなさんまの写真）をタブレットで撮影してこのアプリで判定させると、美味しさを星の数で教えてくれます。

TVの情報番組で、生鮮品の“目利き”方法についていろいろ教えてくれますが、正直言って覚えきれません。買い物のときにスマホやタブレットをかざして、“目利き”判定はAIにお任せすればおいしいお魚や野菜がわかるようになると便利ですね。

現在は、まだ「さんま」にしか対応していないそう。ぜひ各種野菜のおいしさ判定をしてくれることを希望します！

●AI画像認識でシステム設計書を作成「AISIA Design Recognition」

当社のようなシステム開発を主業務とする会社で利用できそうなツールとして、システム画面を画像認識して設計データを作成できるツールを見つけました。株式会社システムインテグレータの「AISIA-DR」サービスを構成する「Design Recognition」「SI ObjectBrowser Designer」です。

※株式会社システムインテグレータの許可を得て、画像を転載しています（クリックで拡大表示）

既存システムの画面をキャプチャした画像（PNGファイル）を「Design Recognition」に取り込むと、AIが画像解析し、“テキストボックス”や“ラベル”といった画面の要素や機能を検知して、設計データを生成。「SI Object　Browser Designer」というツールと合わせて使用することで「画面設計書」や「コントロール一覧」などの設計書を作成します。

業界用語でいうところの「リバース生成（リバースエンジニアリング）」です。古くて設計書が失われているシステムの資料を作ったり、システムを先に作り上げてから、納品物として設計書を整備したり、ということが現場で行われることがあります。

新人が「見習い」期間の作業としてまかされたりすることもあるこの作業は手間がかかり、人間のクリエイティビティはあまり発揮されない仕事。古いシステムの場合は、人間がやると細かい機能について見落とすリスクもあります。

細かくて繰り返しが多い、でも正確性や標準化が求められる。このような仕事こそAIの能力が生かされると思います。AIと上手に役割分担することで、人間はもっと個性を発揮して働き、斬新なシステムを生み出すことができるのではないでしょうか。

「働き方改革」というキーワードも多く見かけた「AI・業務自動化展」。効率化や品質向上だけに留まらず、人間が“人間らしく”働けるようにすることが本当の「働き方改革」なのではないか、と感じた展示会でした。