自動運転などで注目のエッジＡＩを用いて、スマートシティ向け独自サービスを展開するのがニューラルポケット（４０５６）だ。２０２０年８月には、創業から３期目にしてマザーズ上場を果たした。サービスの着想から開発、提供までをスピーディーに行うといった強みを生かしながら、次々に事業領域を拡げている。
３期目で東証Ｍに上場
スマートシティＡＩを展開
同社の２０２０年１２月期売上高は前期比１４４．９％増の７億６２００万円、営業利益は１億７０００万円。セグメントはＡＩエンジニアリング事業の単一セグメントだが、内容を細かくみると、①人流・防犯、②駐車場・モビリティ、③３Ｄ都市マップ、④サイネージ広告、⑤在宅勤務支援、⑥ファッション解析の６サービスを開発している。
この６つは、全てがスマートシティを形成する要素になっている。スマートシティとは、ＩＣＴ（情報通信技術）などを駆使しつつ整備や管理が行われる持続可能な都市または地区のことで、市場規模１００兆～２００兆円程と言われる分野だ。このスマートシティと相性が良く、かつ同社が強みを持つのが「エッジＡＩ」である。
ＡＩは、解析処理をどこで行うかによって、クラウドＡＩとエッジＡＩに分けられる。開発が先行し、現在の主流となっているのは、学習や予測、判断などを全てクラウド上で行うクラウドＡＩだ。ＡＩ解析前の大量の映像やデータを大規模なサーバーに集約するやり方で、ＧＡＦＡなどのサービスも多くがこのクラウドＡＩに属する。
一方、１８年頃から急速に開発が進んでいるのがエッジＡＩだ。「エッジ」とは、端末（エッジデバイス）のこと。学習、予測、判断は基本的に端末に搭載されたエッジコンピュータの中で行われ、サーバーに送信されるのはＡＩ解析後の少量のデータに限られる。
そのため、大規模サーバーが不要で通信コストも抑えられる点や、元データをクラウドに上げる必要がなく個人情報保護の面で優れている点、即時性が求められる場面で遅延が発生しにくい点、などが評価されている。
■エッジAI vs クラウドAI
スマートシティの実現
に欠かせない３要素
エッジＡＩは、量が重く質が高度化したデータの処理が大量に必要となるスマートシティとの親和性は高い。
たとえば自動運転車の場合、「１㎞走ると、１０～５０ギガバイト※くらいのデータを生成する」（取締役ＣＦＯ・種良典氏）が、その大量なデータをしかもタイムラグを生まずにクラウドに送ることは不可能。また、走行中に急に飛び出してきたのが「人」なのか「標識」なのかを瞬時に判断して最適な解を出さなくてはならない、など瞬発力が求められる。このため、通信時間がかかるクラウドＡＩよりも、その場で判断できるエッジＡＩの活用が進んでいるという。
「スマートシティというのは、単にありふれたデータの利活用ではなく、張り巡らされたセンサーないしはカメラを通じて従来では検知が難しい物理空間の情報を使いながら人々の生活を便利にしていくことだと考えています。スマートシティの実現には、深層学習、エッジコンピューティング、そして安価で高度なハードウェア、という３つの要素が必要です」（同氏）
ニューラルポケットは、１８年の創業当初からエッジＡＩを用いる。ＡＩ全体としては後発の企業ながら、エッジＡＩの黎明期からサービス開発に取り組み関連特許を１０件保有するど、独自のポジションを築いている（※２１年２月現在、それ以外に11件を申請中）
クラウドＡＩから
エッジＡＩの時代へ
同社の事業のうち、注目すべきサービスを２つ紹介する。 １つ目は「駐車場・モビリティサービス」だ。駐車場においては、従来型のシステムでは地面にセンサーを埋め込むかゲートで駐車券を発券する形で管理をしていたが、同サービスではＡＩを搭載した１台のカメラで数百台を一元的に管理。コスト削減効果に加え、リアルタイムで空車・満車を検知することで、「駐車場で空きスペースを見つけられず帰ってしまった」といったような、商業施設における機会損失を減らす効果がある。
もうひとつは「リモデスク」。ＡＩ画像解析機能を付加した在宅勤務支援システムで、例えば在宅勤務中に顧客データをスマホで盗撮し情報を持ち出そうとした場合や、第三者による覗き見行為など、情報漏洩のリスクの高い行為が行われた場合、ＡＩがそれを検知する。
同サービスは、パソコンに内蔵されたシステムを使って解析し、解析後に画像はＰＣ内で破棄する。このため、問題行動がない限り自宅内部や服装といった画像はＰＣの外部に送信されず、人間の目も介さないことから、働く人の心理的な負担は減らすことができる。
リモデスクは、これまで情報セキュリティの面から在宅勤務ができないとされてきた業務に対するソリューションとして開発された。
「２０年年５月頃に『こういうものがあったら良いのでは』ということになって１〜２週間でプロトタイプを作り、６月には顧客に見せて、１０月には導入開始しています。着想してから製品化までのスピードも当社の強みのひとつですね」（同氏）
種ＣＦＯは今後のスマートシティにおけるＡＩの在り様について、「将来的にはクラウドの役割はどんどん小さくなっていくだろう」と話す。前述のように、高品質かつ大量のデータのリアルタイムでの処理に加えて、今後ＩｏＴの世界に突入すれば、デバイスの数は数兆個レベルへと飛躍的に増大し、処理すべきデータ量も今よりさらに膨れ上がることになる。
「解決策はエッジにあります。エッジＡＩであれば、自動運転だけでなく、空飛ぶドローンを数十台飛ばして地図を作るというようなことも可能になります。そして、それはクラウドでは不可能。今後クラウドで担える役割が小さくなっていくことで、エッジが担う役割は必然的に大きくなっていくでしょう」（同氏）
（提供＝青潮出版株式会社）
