流動体を捉えるAI、新しいビジネスの切り口を開発

[ディープラーニング×ビジネス]活用事例紹介 #6

流動体(気体・液体)解析に特化した動画認識AIを提供

 AnyTech(エニテック)株式会社は、動画解析により不定形な物体(流動体)の性質判定、特に粘度判定の解析に特化したAIソリューション「DeepLiquid」(ディープリキッド)の開発・提供をしている。

 現在は製造業での導入が主だが、将来的には食品や医療など様々な分野での活用が考えられるなど可能性に溢れた技術だ。DeepLiquidの特徴や独自性、今後の展開などについて同社の櫻井 久也(さくらい ひさや)氏、渡邉 賢吾(わたなべ けんご)氏、坪井 祐太(つぼい ゆうた)氏に聞いた。

左から:AnyTech株式会社 坪井 祐太さん、渡邉 賢吾さん、櫻井 久也さん

AnyTech株式会社
事業内容:水質判定AI「DeepLiquid」の開発・提供
本社所在地:東京都文京区
設立:2015年6月5日
https://anytech.co.jp/

――AnyTechの事業内容、沿革などを教えてください。

櫻井

 当社はAIモデル開発およびAI活用プロダクトを開発するベンチャーとして2015年に創業しました。2019年にはJFEエンジニアリンググループに加わり、グループの中で最先端のAIを研究する企業として活動しています。

櫻井

 主力となるソリューションは流動体の解析に特化した動画認識AI「DeepLiquid」です。一般的なディープラーニングを使った画像処理は、形が変化しない“剛体”と呼ばれるものに対して行います。一方でDeepLiquidは、気体や液体など常に形が変化する“流動体”を認識の対象にしています。

 チョコレートを作る際にその粘度をリアルタイムで解析できる、と言えば分かりやすいでしょうか。

櫻井

 現状ではディープラーニングを流動体の解析に使っている例は極めて少ないので、それが我々の独自性になっています。

――JFEグループのような大手製造業のグループに、最先端の取り組みをしているAI企業が加わるケースは稀だと思います。どういったことを期待されているのでしょうか。

櫻井

 グループでは、製鉄やボイラ発電を代表する様々なプラント建設・操業を手掛けており、それらの操業には多くの流動体が扱われている。目指す将来にはそれらの解析や操業支援・自動化に活用できるAIを作ってほしい、と伺っています。

 しかし、真っ先にプラントへのAI適用を目標に開発を進めていくことは、当社の持つ幅広い技術やDeepLiquid自体の可能性を狭めてしまうことに繋がる、と両経営者間で考えており、すぐにわかりやすい結果を出すことは求められていません。

 まずはグループ内外問わず、広く利用されるAIソリューションを開発・導入・実証の活動を通し可能性を高めた上で、そのアセットが将来グループでの取り組みに生きれば、と考えています。

 もう一つ期待されているのが、グループ内に新しい風を吹き込むことです。JFEグループは積み重ねてきた歴史を土台に、AI・IoTなどの新しい分野に取り組みコラボレーションを行うことに積極的であるようです。

 ですから、我々の最新のAI開発と研究サイクルの成果、働き方を見せることで、グループとして新しいことに取り組む機運を高められればと思っています。

――2015年の創業時から、流動体向けのAIを開発していたのでしょうか。

渡邊

 いえ、当初は広くAI、ディープラーニングに関するソリューションを手掛けておりました。

 ある案件において、「貯水・浄水施設の操業過程において、水が時々濁ることに困っている。巡回監視も限界があり、汚れが少しでも出たことを、AIで検知ができないか」とご相談いただいたことがありました。そこで流動体と動画、AIを組み合わせて検証してみたところ、非常に相性がいいことに気が付きました。

 この分野に取り組んでいる企業は他になかったので、当社独自の強みにしようと考え、技術開発のリソースを集中したことが現在に繋がっています。