AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署から『動画解析でAIを入れたい』と言われて困っています。現場はカメラをたくさん回しているが、全部処理するのはコストが心配です。要するにどこに投資すれば効果が出るのか、教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！動画を全部処理するのは確かにコストが高いです。今回は『どのフレームを読むか』を賢く決める研究をご紹介します。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
フレーム選択という言葉は聞いたことがありますが、それで本当に性能が落ちないのですか。現場では細かい動きも重要で、抜き取りで見落とすリスクがあるのではないかと心配です。
その不安は非常に妥当です。今回の研究は単なる抜き取りではなく、複数フレームの組み合わせを『セットとして』最適化するアプローチです。つまり見落としを減らしつつ計算量を下げる工夫がなされていますよ。
具体的にはどうやって『良い組み合わせ』を見つけるのですか。現場で使うには学習や導入の複雑さも気になります。これって要するに『全部見る代わりに賢く抜く』ということですか？
要するにその通りです！ただ、本研究のポイントは三段構えで『探す（Search）→写す（Map）→再び探す（Search）』を行う点です。最初に効率的に良い組み合わせを探索し、それを学習で写し取り、最後に写した特徴を基に実運用で選ぶという流れです。
学習というと時間やデータがかかる印象です。うちのような中小の現場でも現実的に回せるのでしょうか。投資対効果を重視する立場としては、導入コストと運用コストの見通しが欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！実務的には三つの利点があると説明できます。第一に処理フレーム数の削減で実行コストが下がること、第二に学習は一度だけで運用は軽いこと、第三に選択が組み合わせ単位なので重要な関係性を保てることです。
なるほど。運用面では最初に重い処理があるが、その後は軽く回ると。セキュリティやクラウドに不安があるので、オンプレでできそうかも気になります。
大丈夫、オンプレ運用を前提にした設計も可能です。要点は三つだけ覚えてください。第一、重要なフレームをセットで選ぶ。第二、選んだセットの特徴を学習で再現する。第三、その再現結果を使って現場で選ぶ。これだけ守れば効果が出やすいですよ。
これなら現場の負担も抑えられそうです。最後に要点を私の言葉でまとめると、『最初に良い組み合わせを見つけて、それを学習で模倣し、模倣した特徴で軽く選ぶ』ということですね。導入を前向きに検討します。
