ITシステム開発分野に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。
ITシステム開発の分野では、自社サービスに生成AIを活用する事例、自社効率性の向上の事例が多く報告されています。
AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。
また、弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
【導入事例の概要】
NECは、生成AI(Generative AI)を支える大規模言語モデル(Large Language Model、以下「LLM」)と映像認識AIを組み合わせ、長時間の動画から利用者の目的に応じた短縮動画と説明文章を自動生成する技術を、世界で初めて開発しました。
本技術をドライブレコーダーの動画分析に活用することで、事故発生時の状況や発生に至った経緯などを説明する文章と短縮動画を自動で生成可能となり、それらをもとに事故調査報告書を自動作成することで、報告書の作成にかかる時間を半減できます。
【導入の背景】
近年、交通、物流、製造、建設、小売りなど、様々な場面で安全管理や業務の効率化を目的とした動画の利活用が進んでいます。
しかし、長時間の動画の確認と、作業のヒヤリハットや改善点に関する報告書の作成に、膨大な工数と時間がかかることが課題となっています。
生成AIの活用により、静止画の説明文章の自動生成は可能となりましたが、様々な物体や環境から構成され、かつ時間経過とともに変化する複雑なシーンを含む動画への適用は困難でした。
【元々の課題】
動画分析の難点は、単一の静止画像と比較して複雑性が高く、物体や環境が時間と共に変化する点にあります。
これまで、動画から報告書を作成するには専門家の知見が必要だったため、効率性に大きな課題がありました。また、長時間の動画の確認と、作業のヒヤリハットや改善点に関する報告書の作成に、膨大な工数と時間がかかることが問題となっていました。
【解決策】
NECは、100以上の映像認識AIを活用し、シーンを構成する様々な物体や環境とそれらの変化を個別に認識します。
その認識結果だけをLLMで分析することで、動画全体を分析する場合と比較して、利用者が求めるシーンを効率的に見つけ出すことができ、目視による動画の繰り返し確認が不要となります。
また、対象分野のサンプル映像を使ってLLMを事前にファインチューニングすることで、動画内で起きた出来事を正しく理解し、信頼性の高い報告書を作成できるようになります。
さらに、NECが開発したコンパクトで高性能なLLMと高速なデータ検索システムを活用することで、1時間以上の動画から目的のシーンの動画と説明文章を数秒間で作成可能としています。
【導入効果】
本技術を、ドライブレコーダーの動画から事故調査報告書を作成するユースケースに適用し、検証を行った結果、従来は人手で行っていた事故および事故原因となったシーンの探索や、報告書案の作成を自動化し、報告書作成にかかる時間を半減できることを確認しました。
今後、損害保険会社や自動車メーカーなどに試用版を提供し、事故報告書などの資料作成を支援するとともに、看護・介護記録の作成支援、製造・建設現場での作業記録の作成支援、自動運転用AIに学習させる事故シーンの収集と説明文の作成、放送映像向け特定コンテンツの収集とナレーション原稿の作成など、様々なユースケースに展開する予定です。
【出典】
NEC
