未来を変えるAIの活用事例

AIは私たちの住む世界をどのように変革しているのでしょうか。まだ実感していないのであれば、驚く準備をしておいてください。仮想空間間でのアバターの転送から、データアーキテクチャの混雑解消、家庭内でのホログラムフィットネスインストラクターの作成に至るまで、人工知能はすでに私たちをエキサイティングな新しい生活の時代へと前進させています。

まだスタートレックのようなSFファンタジーの世界には住んでいないかもしれませんが、現実に近づいています。以下では、フィットネスにおける物体検出技術やエッジコンピューティングにおける物体検出など、新しいAIの活用事例について解説し、物体検出を用いたエッジコンピューティングがデジタルデバイス間のデータ伝送をどのように改善しているかを探ります。

2022年に新たな地平を切り拓くと予想されるAI活用事例の一部を詳しく見ていきましょう。

Link to this sectionフィットネスにおけるVision AI#

2022年の物体検出は心躍る展望であり、すでにフィットネス業界で大きな波を起こしています。MirrorとTonalは、AIをフィットネスに活用している成功企業の例であり、どちらも10,000以上のワークアウトをストリーミングし、鏡に投影して健康と運動を促進するインタラクティブな家庭用デバイスを提供しています。

多くの人はフィットネスを趣味というより雑用のように感じており、ジムに足を踏み入れることさえ気が重いものです。しかし、Mirrorを使えば自宅の快適な環境から、スタンス検出を通じて進捗状況やフォーム、その他の指標を追跡できます。

この高度なアプリケーションは、Human Pose Estimation（人間の身体部位や関節のポーズを画像や動画から予測するプロセス）を使用して、動画内の人物の姿勢やポーズを評価します。

これは、人物を単なるヒューマンボックスと区別し、機械学習アルゴリズムを通じてボディランゲージを理解するという点で、物体検出とは異なります。しかし、Human Pose Estimationとディープラーニングを統合することで、Mirrorは何百万もの異なるワークアウトを分析し、各エクササイズがどのように実行されるべきかのモデルを概念化しています。

運動中、アプリはアルゴリズムを使用してあなたの関節の位置を比較します。逸脱があれば検出・強調表示されるため、怪我のリスクが軽減され、パーソナルトレーナーなしでもより安全で最適なトレーニング方法が促進されます。

フィットネスにおけるVision AIは、Mirrorのような革新的なアプリケーションを通じて近年飛躍的な進歩を遂げました。フィットネス業界は2023年にどのような姿になっているのでしょうか。

Link to this sectionメタバースにおけるコンピュータービジョンAI#

Mark ZuckerbergがFacebookをMeta（メタバースの略）にリブランドして以来、この言葉は誰もが口にする話題となりました。しかし、それは一体何なのでしょうか。一言で言えば、メタバースとは現実世界を拡張するためのデジタル領域を指す包括的な用語です。

仮想イベントやコンサート、ミートアップに参加する姿を想像すれば、そのイメージが掴めるでしょう。しかし、メタバースには、ソーシャルメディアにログインしてニュースフィードをスクロールするといった、より単純な「仮想」インタラクションも含まれます。

明確な最終目標はありませんが、科学者たちはコンピュータービジョンAIを使用してメタバースを可能な限り没入感のあるものにしようと懸命に取り組んでいます。コンピュータービジョンAIは、視覚入力から有益な情報を理解し、収集されたデータに基づいて推奨事項を提供するようコンピューターを訓練する人工知能の分野です。メタバースにおけるコンピュータービジョンAIの重要な要素は相互運用性です。この少し威圧的な用語は、基本的にはアバターやデジタルアイテムをある仮想領域から別の仮想領域へシームレスに転送するプロセスのことを指します。

相互運用性における機械学習（ML）アルゴリズムは、すでにヘルスケア業界に力を与えています。例えば、CTスキャンを受けると、大量のデータが処理、収集され、医療データベースに保存されます。

医師は、患者の医療情報をデータベースに手動で入力するという異なるアプローチをとります。その後、相互運用性を使用してこれら2つのデータ分析を統合し、迅速な疾患診断を提供します。

Link to this sectionエッジコンピューティングにおける物体検出#

世界はデータで溢れかえっています。データは「新しい石油」と呼ばれていますが、現実にはデータが多すぎることが問題を引き起こしています。すべてのデータが平等に作成されるわけではありません。収集されたものを整理し、精査することは膨大な時間を浪費します。

エッジコンピューティングと物体検出は、メインのデータセンターからアーキテクチャの末端（エッジ）へデータを抽出するという重い負担を軽減しました。しかし、エッジコンピューティングとは何で、どのように機能するのでしょうか。

メインデータベースとの間でデータを送受信する技術デバイスの軌道を想像してみてください。処理すべき情報が膨大すぎます。データベースの処理速度は低下し、遅延や混乱が生じ、パフォーマンスを低下させます。

しかし、エッジコンピューティングを使えば、データの多くは周辺に分散されます。機械学習アルゴリズムにより、各エッジデバイスがローカルに保存されたデータを使用して分析モデルをトレーニングする役割を担います。

各デバイスは最も価値のあるデータを選別するという重労働を行い、それがメインデータベースに送信されて全体的な分析が行われます。研究で埋め尽くされたプロジェクトに取り組む科学者を想像してください。すべての実験データを自分で分析する代わりに、責任を他の研究者に委任し、要約を報告させます。

Vision AIは今この瞬間も世界を変えており、ここで取り上げたAI活用事例は氷山の一角に過ぎません。しかし、さらにエキサイティングなのは、当社のMLデプロイメントプラットフォームであるUltralytics Platformを使用して、あなたもVision AIの驚異を活用できるという点です。

Link to this sectionAIコンピュータービジョンを楽しみたいが、コーディングはしたくないですか？#

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