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ICC FUKUOKA 2022 カタパルト・グランプリに登壇いただいた、AWL 北出 宗治さんのプレゼンテーション動画【リアル広告の効果測定を可能にする「エッジAI」から、人間とAIが協調する豊かな未来を目指す「AWL」】の文字起こし版をお届けします。ぜひご覧ください！
ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回300名以上が登壇し、総勢900名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。 次回ICCサミット KYOTO 2022は、2022年9月5日〜9月8日 京都市での開催を予定しております。参加登録は公式ページをご覧ください。
本セッションは、ICCサミット FUKUOKA 2022プラチナ・スポンサーのAGSコンサルティングにサポートいただきました。
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【登壇者情報】
2022年2月14〜17日開催
ICC FUKUOKA 2022
Session 6A
カタパルト・グランプリ
– 強者が勢揃い –
Sponsored by AGSコンサルティング
北出 宗治
AWL株式会社
代表取締役社長
1978年北海道苫小牧市生まれ。
⼤学在学中からインターネットビジネスを始める。IT⾰命の可能性に魅了され、⼤学卒業後は⽶コンサルティング会社（D.C.）、⽶レコード会社（N.Y.C）にてWEBマーケティング＆コンサルティングを担当。帰国後、マンツーマン英会話のGABA社のIT部署の立ち上げに参画。WEBマーケティング部を統括し、同社の上場に貢献。その後、ライブドア社にてメディア事業部マネジャーとして多数の事業立ち上げを経験したのち、2006年に独立。GMOインターネット社とのJV設立（取締役）や、電通アイソバー社のパートナーとして⼤⼿企業を中⼼としたコンサルティング、多様な業種、規模感におけるITを活用したサービス、事業、会社立ち上げのプロデュースを行う。2015年に北海道大学川村教授との出会いをきかっけに、AIの社会実装を推進すべく、2016年6月にAWL株式会社（旧AI TOKYO LAB 株式会社）を創業。
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北出 宗治さん AWL（アウル）株式会社代表の北出と申します。どうぞよろしくお願いいたします。
我々AWLのミッションは、「エッジAI技術で未来を豊かに」していくことです。
「エッジAI」という言葉を初めて聞く方も多いと思いますので、この後にご説明をさせていただきます。
「エッジAI技術」2つのソリューション
我々はエッジAIの技術をベースに、2つのソリューションを展開しております。
1つはサイネージデバイスをAI化する「AWL Lite」、もう1つは、普通は録画しかしていない既設の防犯カメラをAI化する「AWLBOX」というソリューションです。
今日はAWL Liteについて、掘り下げてご説明をさせていただきます。
リアル空間の広告効果をウェブ同様に測定可能
「AWL Lite」の秘密は、このサイネージの上にちょこっと載せてある市販のWEBカメラやタブレットにあらかじめ内蔵されているカメラを使って、「視聴者の属性分析」「広告の視聴分析」もしくは「ターゲットに合わせた広告配信」を実現することにあります。
早速、実際の映像をご覧ください。
こちらはお客様からはデジタルサイネージに通常の広告が流れているだけに見えますが、内部的にはプライバシーに配慮しながら、リアルタイムで見ている方の「性別」や「年齢」もしくは「視聴時間」、そして、「同一人物判定」という、同じ方が何回その広告を見たかというフリークエンシー（接触頻度）を取ることができます。
リアル空間の広告というのは、今までブラックボックス状態で、全然視聴効果等が取れないというのが当たり前でした。
我々は「AWL Lite」を通じて、「視聴者属性」や「視聴時間」はもちろん、「立ち止まり率」「商品接触率」、そして「購買率」などの、ウェブでいう「コンバージョン」に当たるところの、さまざまなデータを取得し、 PDCAサイクルを実現し、リアル空間においてウェブ同様の広告効果の最大化を支援します。
エッジへのAI実装とスケール展開を実現
ここまで、いろいろご説明させてもらいましたが、もしかすると、「あれ？ それって似たような会社があるんじゃないの？」とか、詳しい方だときっと、「GitHubのサンプルコードで出来るんじゃないの？」というふうに思う方がいると思います。
しかし、今日私が一番強調したいのは、この「エッジといわれるデバイスにAIを実装すること」、そして、それを「スケール展開すること」が非常に困難で、我々も非常に大変な思いをしてきましたが、R＆Dを重ねて、ブレークスルーすることができたということです。
これは、パソコンやスマホの「IT空間に閉じたAI」とは全く異なります。
何が課題になるかというところなのですが、1つは高価で、潤沢なマシンパワーを持つ機械で使う場合は精度を出せるのですが、コストが合わなくて2〜3カ所のPoC（実証実験）で止まって、大規模展開に至りません。
逆に安価なデバイスを使うと、マシンパワーが低いので、一定の精度を出すためにはモデルをギュッと最小化する必要があります。
でも最小化すると、今度は「汎化性能」というものが落ちてしまって、いろいろな環境で精度を出すことができなくなるというジレンマがありました。
これをAWLは解決しました。
左のように汎用的なAIのモデルを、高価なマシンパワーを有するデバイスで動かす方法では、スケール展開に至りません。
ではどうしたのかというと、「AWL Trainer」という技術を中心に、モデルを最小化して、Aというロケーションでは精度が出るのですが、B、Cでは出ない。
次はBというロケーションでは精度が出るのですが、A、Cでは出ないというモデルを半自動で無限に生成することで、撹拌性を担保したというところが、大きなイノベーションになっております。
IT空間と違って、リアルな空間は設置環境がバラバラです。
我々は汎用デバイスを使うので、使われるカメラも数千種類あったり、デバイスも数百種類ありますので、そこでちゃんとパフォーマンスが出るようにすることにかなり苦労してきたわけですが、それを克服しました。
低価格な月額料金で導入費用や人件費も抑制
「AWL Lite」には大きな3つの特長があります。
1台当たり月額1,500円のため、10台入れても15,000円、これまでのクラウドAIに比べると1/100以下で、大手企業のエッジAIに比べても10分の1以下という金額感になっています。
また、高価な専用デバイスが不要ということで、すでにお店などにあるSTBやタブレットと言われるようなデバイスをそのまま使ったり、現場、現場のチューニングの人件費をなくすことに成功しております。
これによって、大規模のリテールチェーンである、ドラッグストア、スーパーマーケット、百貨店などに続々導入が進んでおりますし、店舗以外にも自動販売機やATM、最近ではエレベーターなどにも導入が進んでおります。
今日ご紹介させてもらった「AWL Lite」は一部のソリューションで、店舗における広告活用支援ですが、防犯カメラをAI化する「AWLBOX」は、より多様な分析ができます。
「AWLBOX」と「AWL Lite」を連携して、サイネージとIPカメラ（※ネットワークカメラ）を統合して分析する高度な横断的ソリューションも展開しております。
非リテール業界にも広げ、グローバル展開を目指す
我々がメインのターゲットにしているリテールチェーン様のビジネス規模というのは、だいたい1店舗当たりコンビニサイズで年間54万円くらいのポテンシャルがあります。
そのコンビニ、ドラッグストア、大手スーパーを合わせると500億円以上の市場規模のポテンシャルがあるといったところに、今我々はアプローチしています。
さらには非リテール業界にもどんどん広げていきたいと思っていますし、その先にはコア技術のAIソフトウェアをライセンスしてグローバルに展開し、12兆円と言われるエッジAIソフトウェアでポジションを確立していきたいと思っております。
サイバーとフィジカルがシームレスにつながる転換期
我々は、これから「サイバー空間とフィジカル空間がシームレスに融合していく」時代を迎えます。
人類がいまだ経験したことのないこの領域に対して、我々は積極的にフロンティアスピリットを持って立ち向かいたいと思っております。
2025年にはIoTデバイスは500億台以上、そしてそこから生成されるデータは74ゼタバイトという膨大なデータです。
これをいちいちクラウドに送ることはできないため、世界産業におけるAIを我々はエッジAIと置き換えていますが、内閣府も指定する戦略的な技術になっていますので、この国産技術を育てていきたいと思っています。
我々はこういった未知の領域に、約20カ国からなるメンバー、女性、、シニア人材も積極的に登用し、ダイバーシティあふれる組織で立ち向かっております。
また、これから起こる大きなパラダイムシフトを共に切り拓いていけるパートナーを、ぜひ今日募集していきたいと思っていますので、お声掛けいただけたら幸いです。
人間とAIが協調する豊かな未来創りを
最後に、私たちはエッジAI技術には自信があります。
人間とAIが協調する豊かな未来を皆さんとともに築いていけたらと思います。
どうもありがとうございました。
（終）
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編集チーム：小林 雅／星野 由香里／浅郷 浩子／戸田 秀成／小林 弘美
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