ブロックチェーン・RFID技術に基づいた新型物流基盤

【プロジェクトの背景】
ERP関連システム、およびAI・IoT・ブロックチェーンなどのDX技術を駆使し、業務プロセスの最適化を実現することを目的に新型物流プラットフォームを提供していく

【クライアント業界、規模】
東証一部上場。事業内容:基幹システムERP、顧客管理システムCRM、CBP。

【事業内容】
技術戦略立案、ソリューション企画・提案、開発支援などに携わった。具体的には、クライアントのリーダー層と打ち合わせ、当社ERP業務の現状を把握し、ブロックチェーンにおける基盤改革の可能性を討論して将来にあるべき姿を一緒に決めた。そして、新規ソリューションを立案し、プレゼンテーションでクライアントに発表。PoC段階では、開発チームとクライアント側のチームにPMOを設置して、進捗管理、課題管理、ソリューション開発支援(Hyperledger Fabricブロックチェーン基盤構築、Smart Contract開発、営業指示・RFIDデバイス用DApp開発)に従事した。

企業トークンにおける企画立案・実行支援

【プロジェクトの背景】
Softbank C&S社にブロックチェーン技術を活用した企業内部流通用トークンの発行とウォレット運用に関するコンサルティングを提供した。管理員がDApp(スマートコントラクト)でのトークン発行、社内従業員がウォレットでの資産管理、社内食堂・自販機などのキャッシュレス決済を実現した。

【事業内容】
企画立案から、ソリューション開発支援までに従事。具体的には、クライアント管理層(副社長、部長レベル)と打ち合わせしながら、プロジェクトの企画提案を行い、PoC開発と決まった。その後、インフラ設計、進捗管理、開発支援(ブロックチェーン構築、スマートコントラクト、ウォレットアプリ)などに従事。

AI視覚による新規事業MoAirの立ち上げ・拡大

【プロジェクトの背景】
チューニング不要、 かつ、少量な学習データでディープラーニングができるという価値を提供するため、AI視覚技術を製品化した汎用物体検出サービスMoAirを立ち上げることになった。ARで3D空間にある物体を標記することも実現。

【クライアント会社情報】
NeoX株式会社。先端技術研究開発、製品企画・経営に従事。汎用AIプラットフォーム「MoAir」、中国投資家向けの日本不動産プラットフォーム「神居秒算」の運営。社員数20人。

【事業内容】
技術戦略策定、自社製品MoAirの企画立案・立ち上げ・拡販、研究開発、プロジェクトPMOなどに従事。具体的には、関連先端技術の研究開発を行い、フィージビリティスタディを行った。そして、新サービスのコンセプトの定義、ワークフローの設計、フルスタック開発支援(AIモデルデザイン、タギング・トレーニングエンジン構築、アプリ開発)と進捗管理・課題管理に携わった。その後、マーケティング企画、営業活動にも参画。

【成果】
https://moair.net/
小売、物流、決済、医療、博物館、ロボット業界を含む複数分野の大手企業にの導入が実現、その中に富士通社関連売り上げ(初期)5000万円以上達成。

デバイスデモクラシー:ブロックチェーン × ロボティクス × AI

【プロジェクトの背景】
2020年には、デバイス数は250億台を越えると予想されており、インターネットの利用において、人間がマイノリティ(少数派)になる時代である。こうしたデバイスを中心にした時代になれば、人が介在せずにデバイス同士が自律してやり取りし、調整や合意まで行える技術が求められる。この流れを「デバイスデモクラシー」と呼ぶ。このアイディアに基づいてPoC企画・研究開発してみた。

【企画内容】
1、ブロックチェーンにベースとした汎用IoT基盤ThingsLedgerを構築する。Thingsledgerの役割はBlockchain(スマートコントラクト)とIoTデバイスをつなぐことである。
2、Thingsledger基盤に基づいて、Jetbotを自律化させる。具体的なシーンは、電気自動車(Jetbot)が自動運転(AI視覚で黒い線を沿って走れる)できる、長距離走行するため自律で(人間関与なし)充電スタンド(赤いブロック)で充電する予定、充電スタンドも自律デバイスなので、スマートコントラクトによるM2M(Machine to Machine)決済を行い、サービスの流れを完了させる

エッジコンピューティング:ローエネルギーでニューラルネットワーク推論

【プロジェクトの背景】
人工知能は、最終的にはロボットや車などの移動装置に搭載されることが期待されている。高性能マシンを移動装置にそのまま載せられればよいが、マシンの重さやサイズによって装置の移動能力を著しく損なってしまうため現実的ではない。最先端のFPGA/GPUを活用しエッジデバイスでも深層学習推論できるという目的にPoC企画・研究開発してみた。

【企画内容】
Raspberry Pi4 + カメラモジュール + NCS2でシンプルなエッジコンピューティング環境を構築する。デスクトップPC・クラウドでトレーニングしたモデルをエッジに導入し、以下の機能の実証実験をした:
・顔検出、情報抽出(表情、性別、年齢など)
・骨格検出
・視線検出
・物体検出、認識