グルーヴノーツ、クラウドAIサービスとして業界初の「マルチモーダルAI機能」を新たに提供開始｜医療診断・設備点検・工事などの複雑な事象において、高度なAI技術を活用可能に

画像や数値等の異なる種類のデータを組み合わせ、高精度の予測を実現

福岡発AIベンチャーの株式会社グルーヴノーツ（本社：福岡県福岡市、代表取締役社長：最首英裕、以下 グルーヴノーツ）は、AIと量子コンピュータを活用した独自のエンタープライズ向けクラウドサービス「MAGELLAN BLOCKS」（マゼランブロックス）において、「マルチモーダルAI機能」を新たに開発し、このたび無料のサービスアップデート*1として提供開始いたしましたのでお知らせします。

• SaaS型AIサービスの先進的な取り組みとして、世界に先駆け「マルチモーダルAI機能」を実装

「マルチモーダル」とは、異なる種類のデータの中から特徴を見つけ出す機械学習の手法の一つで、近年の深層学習（ディープラーニング）技術の発展により、学術調査・研究が進んでいます*2。また、AI技術の社会実装において、米ガートナー社のレポート「Top 10 Strategic Technology Trends for 2019」*3によると、AI市場は受託開発型からサービス型へと急速な変化を見せ、企業におけるAIサービス・ツールの活用が加速すると言われています。

グルーヴノーツは、2011年の創業以来、ビジネス現場で活用できるAIを目指して、プログラミングや専門知識を必要としないクラウドAIサービスを独自に開発・提供してきました。このたびの「マルチモーダルAI機能」は、数値や画像、文字、音声といった異なる種類、かつ複数のデータを組み合わせて深層学習を行うことができる機能で、マルチモーダル技術を用いた業界初・日本発の商用サービスとして、世界に先駆けてリリースされます*4。

本機能では、例えば降水量の予測において、従来は気温・日照時間・湿度・気圧・風向・風速等の数値情報をもとに予測をしていたところ、気象衛星の雲の画像も組み合わせたマルチモーダル学習の実現により、状況や環境を総合的に解析できるようになることで、より精度の高い予測を可能にします。

 

• 様々な要因が絡み合う難度の高い業務等における、マルチモーダルAIのユースケース

「マルチモーダルAI機能」の活用によって、AIの強みを最大限に活かして課題解決を図れる業務領域として、以下のような例が挙げられます。

＜例＞
▼診療 ｘ マルチモーダルAI

医療機関の病理診断において特に複雑な疾患等では、医師による診断に加え、医用画像（内視鏡画像・放射線画像・病理画像・CT検査画像・レントゲン画像・超音波検査画像等）や電子カルテデータを解析することで、経時変化も捉えた俯瞰的な病変検出や計測が可能に。


▼点検 ｘ マルチモーダルAI

製造や建設、交通、エネルギーなど、設備の保全・保守業務において、検査データ（センサー情報・温度情報等）等と画像（外観画像・熱画像等）などを組み合わせ、複眼的に検査することで、微細な欠陥や故障の予兆や異常の検知が可能に。


▼工事 ｘ マルチモーダルAI

インフラ・土木などの工事において、画像（航空写真等）と測量データ、さらには自然環境要因として気象データを掛け合わせることで、地盤の不安定化や構造物の適用性、経時変化を解析。防災や減災、適切な維持管理に向け施工技術の高度化が可能に。



なお、「マルチモーダルAI機能」は、β版として、数値データと画像データを対象にしたマルチモーダル学習を実現し、今後も対象データの拡大を図るなど、継続的にアップデートを図ることで、 お客さまのビジネス価値向上、AIの利用促進に努めてまいります。

 

• 株式会社グルーヴノーツについて　

グルーヴノーツは、ビジネス現場で活用できる人工知能（AI）を目指して、クラウドAIサービス「MAGELLAN BLOCKS」（マゼランブロックス）の開発やAI活用コンサルティングを行う、福岡発のテクノロジーカンパニーです。世界で初めて、量子コンピューティング技術の商用サービス化に成功*。独自開発したAI（機械学習・深層学習）と量子コンピュータを搭載した「MAGELLAN BLOCKS」は、数値/画像/文書等の様々なデータをもとに、AIの高精度な予測と、量子コンピュータの組合せ最適化によって、複雑なビジネス課題に対して解を導き出すことが可能です。
*2019年3月時点、D-Wave社調べ。
https://www.groovenauts.jp


*1) マルチモーダルAI機能は、「MAGELLAN BLOCKS」のサービスモジュールのうち、AI学習モデルを自動生成する「モデルジェネレーター」の機能としてサービスアップデートされます。
*2) “Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy ”, arXiv:1705.09406, https://arxiv.org/abs/1705.09406
*3) “Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technology Trends for 2019”, Gartner, Inc. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-10-15-gartner-identifies-the-top-10-strategic-technology-trends-for-2019
*4) 数値/画像/文書等の様々なデータを対象にした汎用なクラウドAIサービス（SaaS）を対象。2019年9月時点、当社調べ。
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