【コラム】第26回 AIカメラの可能性

ここ数年で急速に技術の進歩している分野が、AIを活用した画像認識です。カメラから撮った画像を、AIを用いて分類し、認識目的の対象を分類したり、識別したりする技術です。デジタル画像のデータの持ち方とAIのニューラルネットワーク解析の相性がよかった相乗効果であると言えます。

 

 

□AIカメラで識別できること

 

・性別・年齢
・人の表情(喜怒哀楽、満足度など)
・人数カウント
・人のトラッキング
・装着物把握(サングラス、メガネ、帽子、マスクなど)
・消費者行動の把握(どの商品に興味あるか、手に取ったか、など)

 

カメラによる人の認識例)

 

esriの画像認識事例

 

 

すでに小売業の店舗やイベント会場などに設置され、PoC(Proof of Concept)として実証実験などが各分野で実施されています。新興ベンチャー企業なども事業化に着手しており、今後さらなるサービス化競争が起こる気配もあります。

 

 

□人流解析のイメージ

 

人流解析事例

 

人流解析では、スマートフォンのWifi情報を利用して、ショッピングモール内の人の流れを解析していますが、カメラから撮影スポットの人数がカウントできれば、これと似たようなことは実現可能です。

カメラを利用するメリットとしましては、デバイス依存がないことです。スマートフォンを活用する場合は、デバイスを保持している人限定での人流解析となりますが、カメラであれば手ぶらの人でも把握ができます。スマホ×Wifiでよく懸念される例が、プライベートと会社の2台持ちです。現実は1人ですがWifiだと2倍でカウントされてしまいます。カメラにはこの心配はありません。

 

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□カメラによる人の行動把握による文化的な敷居

 

ただし、カメラの活用にもハードルがあります。個人の行動把握をどこまで許容すべきか、という倫理的な側面です。イギリスの作家ジョージ・オーウェルの「1984年」という小説に描かれている監視社会ととらえるのか、あるいはまったく正反対の加古川市で展開されている見守りカメラとして認識されるのか、いろいろと意見は出てくると思われます。カメラによるこうした人の行動把握に関しては、こうした受け入れできる人の感情的な側面が今後もネックになると考えられます。

 

 

□個人情報の保護

 

AIカメラの活用で、個人情報を保持せずにサービス化していくことは必須の条件となってくることがほぼ確実です。個人の情報をマスキングした形で、どこまで人々の生活を便利で快適なものにしていけるか、が今後の普及の一つのカギとなりそうです。そのためにも技術やビジネスモデルのみならず、利用する地域や施設内の人の理解促進も、重要な施策となってきそうです。

 

 

□クラウドからエッジへ

 

AI、画像認識というとクラウドサービス上での処理が主流でしたが、最近大手メーカーがついにエッジ(チップ側)でのAI処理製品を発表しました。これはまた1つ画期的なことです。クラウド側で処理するということは、送信した画像を認識させて削除する、ということが裏で起こっており、ごく短期間でも個人情報がクラウド側で保持されることを意味します。
エッジ側で処理されるのであれば、個人情報保護の観点でも、ネットワーク負荷の観点でもすごく都合がよいです。

 

今後もAIカメラの技術動向、サービス動向に注目していきたいと思います。

 

 

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