AIsmiley Magazine

AIsmiley編集部によるAI・人工知能サービスの導入事例や活用事例などの情報を記事にしてお届けします

業態業種別-AIの導入活用事例-

【インタビュー】AIMENEXT JAPAN トゥイー社長~経験とノウハウで費用対効果の高いAI開発~


「成果につながるAI」開発を掲げるAIMENEXT JAPAN株式会社。同社はこれまで幅広いAI分野で200以上の案件を開発。その技術力はベトナムトップ10に入るほど高く評価されています。

今回は代表取締役社長トゥイー氏にお話を伺いました。

VU THI PHUONG THUY (ヴ・ティ・フォン・トゥイー)              

AIMENEXT JAPAN株式会社 代表取締役社長

早稲田大学大学院を卒業後、大手IT会社に勤務。

2018年AIMENEXT株式会社(ベトナム)立ち上げに参画。

2020年5月、日本国内に向けたコンサルティングやマーケティング事業を目的とした日本法人「AIMENEXT JAPAN(アイメネクストジャパン)株式会社」を東京に設立。

 

相談しながら、高品質・低価格なAI開発

――貴重なお時間を割いていただきありがとうございます。本日はよろしくお願いします。

――トゥイー社長

よろしくお願いします。突然ですが、みなさんはAIにどんなイメージをお持ちですか?

 

あなたはAIにどんなイメージをお持ちですか?

 

――いろいろな選択肢がありますが、「AIはチャットボットなど人に代わって働くロボット」のイメージですね。

――トゥイー社長

ご回答ありがとうございます。結果が分散しているように、この答えに正解はありません。AIに関する知識やイメージは一人一人異なるでしょう。AIとの出会いは映画やゲーム、新聞、学問…と人それぞれです。

顧客の持つAIのイメージが実際にできることから離れていることもあるため、弊社ではそのギャップを埋める「コンサルティング」を重要視しております。

また「コンサルティング」に加えて「技術力」「独自開発とサポート」「コスト」 といった強みを用いて開発を進めていることをご紹介させてください。

 

――実際にできることとのすり合わせは大切ですね。それでは、次に「技術力」に関して詳しくお聞かせいただけますでしょうか。

――トゥイー社長

弊社はベトナムソフトウェアITサービス協会(VINASA)主催の「ベトナムIT企業 トップ50」と「インダストリー4.0技術を応用するトップ企業」に選出され技術力で高い評価を得ました。

AIの機能における分類方法はいくつかありますが、弊社は画像などの「認識」、データ分析などからの「予測」、業務の自動化など「実行」の3つに分類可能だと考えております。

これらのAIの機能区分に弊社は幅広く対応し、1つのソリューションで解決できない際は、複数を組み合わせて最適なソリューションを開発いたします。

 

――トップ企業の評価は見事な功績ですね!幅広いAI区分にはどのように対応しているのでしょうか。

――トゥイー社長

弊社は優秀なAI研究開発者を集めることで幅広い区分に対応しております。さまざまな部門に詳しい人材を集めることで幅広く専門的なネットワークを構築しました。

また、多くのベトナムの大学が最先端技術に力を入れて教育している背景もございます。学生が在学中にインターンを通して実際の開発プロジェクトに携わる機会も増えました。弊社でも理系でトップクラスといわれるハノイ工科大学の学生を支援し、人材育成にも力を入れております。

そのような背景から、弊社AIエンジニアの7割が0からアルゴリズムを組み立て、独自開発に取り組むことができております。

 

――3つ目のポイントですね。「独自開発」ならではのメリットがあれば教えてください。

――トゥイー社長

独自開発のメリットはサポートチームによる迅速な対応が可能な点です。

外部アプリと連携したプログラムを改善したい場合、外部アプリの仕様変更は提供元が改善しない限りできません。また不具合発生時、他社開発のソースコードを修正するともなると困難かつ時間を要します。

ECサイトなどでは、1時間の不具合による損失額は数百万円以上に上ることも多いため、速やかな対応が求められることでしょう。

独自開発であれば不具合などへ迅速に対応できるため、スピード感を求めるお客様には重要なポイントとなると考えております。

 

――導入を検討している業種によって重要になりそうですね。最後に「コスト」について教えてください。どれほどリーズナブルなのでしょうか。

――トゥイー社長

実現したいことにもよりますが、他社様の3分の2程度の価格で同じ品質を開発できる自信があります。

通常ですと実証実験に多額のコストがかかりますが、弊社は「経験とノウハウ」で実証実験の項目を削減し、低価格を実現しました。オフショア開発*で人件費を抑えられることも低価格の理由です。

カスタマイズが必要な場合は別途コストが掛かりますが、パッケージ商品であれば更にリーズナブルに導入していただけます。

*オフショア開発:人件費の安い海外の国でシステム開発をすること

 

豊富な開発実績と導入事例


――これまでの開発実績を教えてください。

――トゥイー社長

弊社は代表が自然言語処理の研究開発をしていたことをきっかけに、AIME-NLPを2015年にリリースしました。

自然言語処理とは私たちが日常的に使う言葉をコンピュータが処理することを指します。単語の正しい意味を抽出し文を認識することで、コンピュータ言語と私たちの言葉のギャップが解消されます。

弊社はAIME-NLPを皮切りにチャットボットや画像処理など6年間で9つのパッケージをリリースしております。

――中でも最近ニーズが高かったパッケージはありますでしょうか?

――トゥイー社長

2020年はAIME-OCRとAIME-SEARCHの需要が特に高く、開発に力を入れました。

OCRとは活字や手書き文字、画像といったアナログデータをデジタルに変換する技術です。書類の文字起こしをイメージされる方が多いと思いますが、AIME-OCRは帳票や名刺、証明書、図面、銘板も認識することが可能な万能OCRです。従量課金制ではなく定額課金制のため、たくさん使えば使うほどお得なパッケージです。

AIME-SEARCHはユーザーに最適な結果を提案する検索システムです。時間がかかっていた膨大なデータ検索を画像認識や音声認識、自然言語処理などのAI技術を活用することで高速に処理します。ECサイトや社内システム、チャットボットなどに活用できます。

 

中古車市場や教育現場でもAI活用が進む

――ご紹介いただいた技術を使った事例を教えてください!

――トゥイー社長

弊社は多様な業界でAIを導入して参りました。その中から、帳票認識を応用した事例をご紹介します。

中古車市場では査定時にモデルやエンジンの型式、ボディカラーなど様々なデータが必要です。これらの情報はエンジンルームなどに取り付けられたコーションプレートに記されております。

――トゥイー社長
コーションプレートに記された内容は本来データとして人が入力する必要がありますが、AIME-OCRではその業務を代替します。現在、この認識技術は特許を出願中です。

コーションプレートの情報に加えて車体全体の画像や走行距離などのデータを追加すると、AIが中古車の販売価格の予測まで担うことも可能です。

 

――中古車の価格予測は幅広い技術を組み合わせることで実現できるのですね。その他にも面白いケースがあればお聞かせください。

――トゥイー社長

はい。学校の先生に代わってAIがテストの採点を行った事例を紹介します。採点のルールを入れる必要はありますが、紙の答案からAIが正解・不正解を認識し、自動的に採点します。

先生のダブルチェックは必要ですが、採点にかける時間は大幅に削減できました。コロナ禍で対面の授業を少なくしたいという意向から生まれた需要です。

 

今後はブロックチェーンにも注力

――2020年のOCRや検索システムのように、今後注力したい分野はございますか?

――トゥイー社長

今後は認識技術の向上とブロックチェーン開発に注力していきます。弊社は「マルチモーダル認識」と「DeFi」がトレンドになっていくと考えております。

「マルチモーダル認識」とは画像、音声、データマイニングなどから抽出した特徴や量、情報を「組み合わせて」AIが認識することです。先ほどご紹介した中古車の販売価格予測もこれに該当します。弊社では適用分野の拡大や需要の高い機能を実現できるよう技術的な工夫に取り組んで参ります。

ブロックチェーンはネットワークに接続した複数コンピュータで各ブロックごとにデータを管理し、改ざんを困難にする技術です。

「DeFi」はブロックチェーン技術を活用したシステムで、分散型金融とも呼ばれます。銀行などの中央集権組織を介さずに融資などを実現できます。弊社でもAIとブロックチェーンを組み合わせたソリューションの開発に力を入れており、2021年リリースに向けて鋭意開発中です。

 

AI導入は「目的」「データ」「会社選び」が重要!

――最後に、AI開発を検討されている方にメッセージをお願いします。

――トゥイー社長

AI開発は「どのような目的で導入するのか明確にする」「良質なサンプルデータをたくさん用意する」「良い開発会社を選ぶ」ことが大切です。

■どのような目的で導入するのか明確にする

「DX推進」「AI導入」など目的を曖昧にAI開発をしようとしても費用対効果が見込みづらいでしょう。AIの導入目的を明確にすることで「成果につながるAI」に一歩近くと考えております。

■良質なサンプルデータをたくさん用意する

AIはデータの処理を繰り返すことで学習していくため、AIの精度はデータに依存します。イレギュラーなデータや解像度の低い画像や動画、ノイズが入った音声などデータがサンプルとして機能しない値であるとAIの精度が低くなる恐れがあります。

ですから、AI導入前から質の良いデータを多く準備しておく必要がございます。社内に眠っているデータも意味づけを施すことでサンプルとして機能する場合がございます。

■良い開発会社を選ぶ

AIは人間が何時間もかかる仕事を一瞬でこなすことができます。人ありきの時代からAIと人が共栄する時代への転換期を迎えているのではないでしょうか。現在AIの精度は100%ではありませんので、AIにどこまでの領域を任せるかなどを「相談しながら」開発できる会社を選ぶことで効果的なAI導入ができると考えております。

弊社では、顧客の課題に寄り添って開発いたします。専門用語に慣れていない場合、コンサルタントは難しい用語は使わずに図を用いたり顧客目線で説明させていただきますので、AI開発を検討している方はぜひお問い合わせください。

幅広いソリューションで顧客の課題を解決するAIMENEXT JAPAN株式会社。

相談から開発、導入後のサポートと手厚いサービスにもかかわらず、高品質・低コスト。インタビューを通して感じたのは、AIに詳しくない方へもわかりやすい説明を心掛けていることでした。

AIMENEXT JAPAN株式会社は、相談しながらAI開発をしたい方にぴったりのパートナーかもしれません。

 

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