会議の参加者や人数をAIで特定
AI活用の「スマートカメラ」とは？ Amazon、Google、Microsoftが注目
会議の効果を最大限に引き出し、ビデオの新しいユースケースを作りたいと考える企業は、クラウドベンダーやビデオ会議ベンダーが提供する「スマートカメラ」に注目だ。
アナログからデジタルへの転換は、音声やビデオでは大変だった。コミュニケーション業界はこれまで、生データを取得し、圧縮して、インターネット経由で世界へ送信するプロセスにフォーカスしてきた。最近になって業界では、音声やビデオの純粋な伝送、つまり離れた人々の間で有意義な会話を成立させる方法の提供だけでなく、人々が開く会議の効果の向上にも力点を置くようになってきた。
ビデオは他のコミュニケーションメディアと比べて、こうした力点の変化への対処が遅い。洞察を引き出すために処理すべきデータ量が多いからだ。だが今では、ビデオ分野に人工知能（AI）技術が導入され始めており、ビデオ会議やコラボレーションの効果につながる洞察を提供する「スマートカメラ」が登場している。同じくカメラが使われる監視カメラの分野でも、省力化の追求や監視の精度向上に向けて、インテリジェント化が進んでいる。
AI技術を実装したスマートカメラには現在、2つのカテゴリーがある。モノのインターネット（IoT）向けの汎用（はんよう）カメラと、ビデオ会議専用のカメラだ。いずれ企業の間では、両タイプのスマートカメラを導入し、展開する動きが広がりそうだ。
企業は倉庫作業の自動化や、店舗での買い物客の行動把握といった、特定の自動化プロジェクトのために、スマートカメラを使うようになるだろう。またビデオ会議製品の選定時に、会議用のスマートカメラが有力な選択肢になると考えられる。
クラウドベンダー各社のスマートカメラ戦略
主要なクラウドベンダーであるAmazon Web Services（AWS）やGoogle、Microsoftの各社は、スマートカメラ戦略を打ち出している。これらの戦略は開発者ニーズや各社の機械学習技術との関連性を踏まえて策定されている。
AWSは2017年11月、Intel製CPUを搭載したAIカメラの「AWS DeepLens」を発表した。開発者はAWS DeepLensに備わる機械学習モデルを使い、カメラで収集したデータを基に、推論を実行させることができる。
GoogleはAIカメラについて異なるアプローチを取り、DIY（Do It Yourself）型のAIキット群「AIY」を発表した。同社が最初にリリースしたAIY製品の一つが、「Vision Kit」だ。ユーザーはVision Kitで、小型コンピュータ「Raspberry Pi」をベースとした、機械学習を利用したインテリジェントカメラを製作できる。
Microsoftは2019年に「Azure Kinect DK」を発表した。ゲーム機用センサー「Xbox Kinect」の技術を生かして開発したデバイスで、物体のイメージや物体との距離（深度）、音を高い精度で捉えることができる。
会議室への導入が始まったスマートカメラ
ビデオ会議ベンダーもスマートカメラに重点を置くようになっている。ただし会議用のスマートカメラのベンダーは汎用スマートカメラベンダーとは異なり、リモート会議という特定のユースケースにフォーカスしている。
会議用スマートカメラの基本機能は、会議室にいる人々を特定することだ。AI機能は、必要になったときにスマートカメラに組み込める。例えば以下のようなことを実現可能だ。
- その場にいる人数をカウントする
- 物体を特定する
- 背景をぼかしたり置き換えたりする
- 会議室のホワイトボードに焦点を当てる
ビデオ会議ベンダーの一部は、こうした機能を自社製品に取り入れ始めている。ローカルまたはクラウドで動作するソフトウェアによって、こうした機能を追加する場合もあれば、カメラ自体に機能を組み込む場合もある。
Logitechは自動制御技術「RightSense」により、会議室のサイズと参加者を認識し、常に全員が収まるようにカメラの向きやズーム倍率を調整する自動フレーミング機能を提供している。Dolby Laboratoriesも同様の機能を「Dolby Voice Room」で提供している。
Huddlyは自動フレーミング機能を「Genius Framing」で実現する他、AIエンジンで会議室内の人数カウント機能を実現する。この機能は、社内の会議室の使われ方を理解したり、利用計画を立てたりするのに役立つ。
ビデオ会議ベンダーは、パートナーにデバイス販売の一部を委託する場合がある。このことも頭に入れておくとよいだろう。
カメラによる入力データを基にした推論は、機械学習でトレーニングされた推論モデルに基づいて、収集されたデータを分類整理しながら実行する。こうした処理は、カメラの近くで実行するのが理にかなっている。ネットワーク経由で送信されるデータ量が減り、高いプライバシーを維持できるからだ。
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