AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から『動画解析にスケッチで検索できるツールがある』と聞きまして、本当に業務で使えるのか皆目見当がつきません。要は我が社の監視カメラ映像から『この動きをした車だけ抜き出せるのか』ということが知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、動画から特定の『動き』を取り出す技術は実用的になってきていますよ。今回話すSketchQLは、画面上で軌跡を描くだけで似た場面を探すシステムで、専門知識がなくても操作できるのが利点なんですよ。
なるほど。で、その操作はマウスで線を引くだけで済むのですか。うちの現場の担当はExcelは触れる程度でAI用語は皆目わかりません。現場の人間が覚えられるかが肝心です。
はい。SketchQLはGUI（Graphical User Interface、グラフィカルユーザインタフェース）で、マウスのドラッグで物体の軌跡を描き、それを『クエリ』として扱う仕組みです。専門用語を使う代わりに操作フローは直感的で、現場教育の負担は小さいです。
それは分かりやすい。ただ、肝心の検索精度が心配です。『似ている動き』というのをどうやって判断するのですか。外部の大きなモデルに頼るのか、自前で学習させる必要があるのか。運用コストが知りたいのです。
良い質問ですね。SketchQLは事前学習済みモデル（pre-trained model、事前に大量データで学習したモデル）を使って軌跡の類似度を数値化します。要するに、モデルは『軌跡の形や時間的な動き方』を数で表現し、それに基づいて類似シーンを探すのです。
これって要するに『動きの形を数に変換して、似た数を探す』ということですか？もしそうなら、方向や速度が違っても同類に含まれてしまわないか心配です。
その点も考慮されています。SketchQLのコアは『軌跡類似度エンコーダ』で、軌跡の形状、時間的同期、そして相対関係を比較できるようになっています。さらに必要ならば、ユーザーのフィードバックを受けて見つけ方を微調整するチューナー機能を使うことで、精度と業務要件のバランスを取れるのです。
実務目線で言うと、監視映像のノイズや画角違いで使い物にならなくなる懸念があります。導入前に現場の代表的な映像でどれだけ再現できるかを確認する必要があると感じますが、その通りですか。
まさにその通りです。導入前のPoC（Proof of Concept、概念実証）では、代表的な映像での検索成功率と誤検出を確認します。要点を3つに整理すると、1) 操作性、2) 初期精度、3) 運用での微調整です。これらを順に確認すれば合理的な導入判断ができますよ。
なるほど、要点は理解できました。では最後に、我々経営陣に説明する際の短いまとめをいただけますか。現場の負担と投資対効果の観点で一言でお願いします。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。短く言うと、『直感的インタフェースで現場の作業負担は小さく、事前学習済みの技術で初期コストを抑えつつPoCで実運用性を評価する』です。失敗を恐れず、段階的に導入して価値を見極めましょう。
分かりました。自分の言葉で言うと、『画面で軌跡を描くだけで似た動きを探せる、初期投資を抑えた実務向けの検索ツールで、まずは代表映像で試してみる』ということでよろしいですね。ありがとうございました、拓海先生。
1.概要と位置づけ
結論から言う。SketchQLは、ユーザーが画面上で物体の軌跡をスケッチするだけで動画内の類似場面を探し出すシステムであり、専門家でなくとも直感的に使える点が最大の革新である。従来のテキスト検索やラベル依存の手法と異なり、行為や動きそのものをクエリにできるため、監視カメラや交通解析、スポーツ映像の事象抽出に直結する実用性を備えている。技術的にはVideo Database Management System（VDBMS、ビデオデータベース管理システム）という枠組みの中で、軌跡類似度を計算するエンコーダを用いることでゼロショット（zero-shot）検索を実現している。ゼロショットとは事前に該当ケースを学習していなくても、類似の動きを見つけられる能力を意味する。経営判断の観点では、導入障壁が低くPoC（Proof of Concept、概念実証）で価値検証が可能である点が評価点である。
まず基礎を押さえる。動画モーメント検索とは、ある出来事に対応する連続フレームを動画から抜き出すタスクのことであり、現場では『左折した車両を全部抜き出す』など具体的ニーズがある。従来はラベル付けや複雑な検出器の訓練が必要で、運用コストが高かった。SketchQLはこれを、ユーザーの描く軌跡を基に類似性検索を行う設計へと転換する。これにより、ラベル作成や大量の教師データを準備する手間を大幅に削減できる。
次に応用面の位置づけである。交通監視や工場ラインの異常検出、スポーツのプレー抽出といった場面では、『動き』自体が判断基準になることが多い。SketchQLのインタフェースは、現場作業者や管理者が観察した行動を直接クエリ化できるため、ITスキルの乏しい現場でも導入可能である。組織としては、初期段階での人手コストとシステム改修コストを抑えつつ、価値を早期に確認できる意義がある。
最後に投資対効果の観点を示す。事前学習済みモデルを利用することで、モデル開発に要する時間と費用を削減し、GUIでの操作性により教育コストを低減する構成は、短期的なPoCでの成功確率を高める。重要なのは、PoC段階で現場代表の映像を用いて再現性と誤検出率を確認することである。これがクリアできれば、本格運用への拡張は段階的に進められる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は主に二つの方向性に分かれている。一つはフレーム単位の物体検出やトラッキングを強化し、その上でイベント検出器を学習するアプローチである。もう一つは自然言語による検索など、ユーザーの意図をテキストで掴む手法だ。どちらも精度は上がっているが、ラベル作成やテキストの曖昧さがボトルネックとなることが多い。
SketchQLが差別化する点は、クエリを『軌跡（trajectory）』という視覚的な表現で与える点である。Trajectory（軌跡）は物体の空間的移動と時間的変化を含む情報を指すため、動きのパターンそのものを直接比較できる。これにより、ラベルや詳細なテキスト説明なしに、ユーザーが求める動的事象を即座に指定できる。
技術的には、同一の3Dシミュレーションから生成した複数の2D映像を正例として学習し、異なる3D事例を負例として区別することで、軌跡類似度の頑健性を高めている点も特長である。つまり、視点やカメラ位置の違いを越えて同じ動きを見つけられるように設計されている。これが、単純な軌跡マッチングと大きく異なる点である。
さらに、SketchQLはゼロショット検索能力を持つため、特定事象を事前に大量学習させる必要がない。実務では新しい事象や希少事象が発生するケースが多く、柔軟に対応できる点は運用上の強みとなる。したがって、データ準備やモデル再学習で生じる運用コストを低減できる。
3.中核となる技術的要素
SketchQLの中核は、『軌跡類似度エンコーダ』とGUIにある。軌跡類似度エンコーダは、ユーザーが描いた2次元軌跡と動画から抽出した軌跡を共通の埋め込み空間にマッピングし、距離や角度、時間的同期性を基に類似度を算出する。ここで用いる埋め込みは事前学習済みモデルであり、様々な視点変化に対しても類似性を保つように訓練されている。
もう一つの要素は、ユーザーがクエリを直感的に組み立てられるGUIである。ユーザーは単一の物体軌跡を描いて組み合わせることで複雑なイベントを定義できる。例えば『人が先に歩き、次に車が右折する』といった時間的順序を軌跡パーツの配置で表現できるため、テキストで説明するより迅速で誤解が少ない。
システムはゼロショット検索のために、動画内の全ての候補クリップとクエリの埋め込みを比較する大規模類似度検索を行う。検索効率はインデックス構造や近似最近傍探索法を用いて工夫されており、実運用で許容される応答時間を確保している。これにより現場での即時性が担保される。
さらにオプションとしてユーザーフィードバックを取り込むチューナー機能が用意されている。初期の類似度設定が現場要件に合わない場合、作業者の評価を反映して類似度尺度を微調整することが可能であり、これが運用フェーズでの精度向上と受容性を高める。
4.有効性の検証方法と成果
本研究では実世界データセットとして交通監視映像を用い、典型的なクエリとして『左折車』や『人と車が同時に移動する場面』を検証している。評価は、検索結果の再現率（recall）と精度（precision）に基づき行われ、視点やカメラ配置の違いに対する頑健性が主眼とされた。実験結果では、従来のラベル依存手法に匹敵するか、それを上回る場面も観察されている。
評価の工夫点は、シミュレーション由来の複数視点データを正例として利用した点である。3D空間で生成した事例からランダムなカメラで切り出した2Dクリップを正例とし、異なる3D事例を負例とすることで、視点変化に強い埋め込みの学習が促進された。これにより、現実の監視映像における視点差を越えて動きを認識できる能力が示された。
さらにユーザースタディ的な検証として、非専門家によるクエリ作成と検索結果評価が行われ、GUIの操作性と実務的な再現性が確認されている。現場の担当者が短時間で有効なクエリを作成できる点は商用導入を考える上での重要な指標である。結果として、PoCの段階から実地運用への移行が現実的であることが示唆された。
5.研究を巡る議論と課題
議論されるべき主な課題は三つある。第一に、映像品質や物体検出の前処理が不十分だと軌跡抽出が乱れ、類似度評価に悪影響を与える点である。現場映像にはノイズや遮蔽、低フレームレートなどの課題があり、事前の映像クレンジングや堅牢なトラッキングが必須となる。
第二に、業務要件に応じた閾値設定や誤検出対策である。ゼロショット能力は強力だが、誤検出が許容されない運用ではユーザーフィードバックを用いたチューニングやヒューマンインザループ設計が必要である。ここは運用設計の経験が求められる領域である。
第三に、プライバシーと法規制の問題である。顔認識や個人追跡を行わない設計にするか、匿名化などの対策を講じるかは組織のポリシー次第であり、機能の実装よりも運用ルールの整備が先に来る場合が多い。したがって導入時のリスク評価とガバナンス整備は不可欠である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はまず実運用を想定したPoCでの評価が優先される。具体的には、代表的な現場映像セットを用意し、操作性、初期精度、微調整の工数を定量評価する必要がある。これにより実際のROI（Return on Investment、投資対効果）を見積もることが可能になる。
技術面では、軌跡抽出の堅牢化と、少量の現場データを用いた軽量なファインチューニング手法の確立が望まれる。ユーザーフィードバックを効率的に取り込み、運用ごとに類似度尺度を最適化するワークフローが実務上の鍵となる。
最後に、検索結果の解釈性と可視化を強化することも重要である。経営層や現場が検索結果を短時間で評価し、業務判断に繋げるためのダッシュボードや要約機能を整備すべきである。これにより、技術的な利点が現場の業務改善に直結する。
会議で使えるフレーズ集
『このツールは画面上で軌跡を描くだけで類似シーンを検索できますので、現場教育の負担は小さいと考えています。まずは代表映像でPoCを実施し、検索精度と誤検出率を定量評価しましょう。初期段階は事前学習済みモデルを利用するため、モデル開発コストは抑えられます。必要に応じてユーザーフィードバックで微調整する運用を想定しています。プライバシー面は匿名化などの運用ルールで対応します。’
