アクトライザー
教師データが足りずモデル学習が進まない
カスタマイズが多くコストがかかってしまう
複雑な行動・状態を検知できない
行動分析技術Actlyzerは、富士通が開発した映像から人の様々な行動を認識する行動分析AI技術です。約100種類の人の基本動作を認識する学習済みAIモデル（基本動作認識）と、認識された基本動作の組合せとして行動を推定するルールベースの推定モデル（行動推定）を統合することで、大量の事前学習データを必要とせず人の複雑な行動を認識します。
約100種の基本動作を認識する学習済DLモデルで現場の様々な行動を検出※1。
基本動作を組み合わせることで「歩きスマホ※2」など様々な動作を検出可能。
人と「ヒト・モノ・環境」との関係性を認識し「商品を見ながら会話している」等のコンテキスト分析が可能。
※1 基本動作認識のベンチマークNTU RGB+Dで世界一の精度を達成 (2020）、AI・映像認識のトップ会議 CVPRが主催するコンペで2年連続上位入賞（2020、2021）※2 「身体全体：歩く」「右腕：前」「右手：物体保持」「顔：前」などの組み合わせ例
映像から各工程別の作業時間を自動計測し、最適な人員計画（工程ごとの正確な標準時間の把握、最適な人数や配置、作業方法を計画）策定に活用できます。工程単位での作業時間を自動計測することで、リアルタイムでの進捗管理ができ、遅れ発生時の早期対応も可能になります。また多拠点映像を解析し、クラウドで一元管理することで製造拠点全体の比較・分析を行うことが可能です。
映像から、来店したお客様の行動を分析することで、安心安全な店舗運営や接客品質の向上を実現しています。店内の人数をリアルタイムにカウントし混雑状況を検知する他、接客を必要とするお客様をいち早く把握し従業員に通知、顧客の購買・非購買に至る背景や心理の分析など様々なケースで活用いただいております。
AIモデルを開発するためには大量な学習データが必要ということと、AIモデルを現場に展開した後のカスタマイズが難しいことが、ビジネスを進める上での課題でした。Actlyzerは「人の行動は、約100種類の基本動作の組合せで表現できる」という点に着目し、基本動作については学習済みのAIモデルを準備しておき、必要な行動は基本動作の組合せをルールベースで記述するという発想で開発を始めました。
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