AI・IoT・AR/VR・ブロックチェーンを組み合わせ、空間をスマート化する独自プロダクト「Connectome」の開発

会社概要

来たるIoT全盛時代、あらゆるものが接続され、連動していく。自律テクノロジー（Autonomous Technology）の到来。 我々の身の回りにある、自動車、ドローン、飛行機、家電、ロボットなどすべてがつながっていくと予想される。
その自律テクノロジーを実現するプロダクト「Connectome（コネクトーム）」の開発を進めているスタートアップ。

「Connectome（コネクトーム）」とは
AI・IoT・AR/VR・ブロックチェーンを組み合わせ、空間をスマート化する当社独自のテクノロジー。

自律とは人間のように動くということ。IoTは人間で言うと触覚や感覚、ロボティクスは人間の身体そのもの。ブロックチェーンは血液や神経や信頼できる記憶の役割を果たすと考えている。そして、それらを統合して判断するのが頭脳にあたるAI。あらゆるものが自律的に動く世界では、連動して動く無数のデバイスを探し出し、いつどのように使えるかを予測する必要がある。加えて、機械やデバイス同士が自動で連動して支払いを行うM2Mペイメントも不可欠になると考えられる。「Connectome」は、AI・IoT・ロボティクス・ブロックチェーンを組み合わせ、自律世界における時系列の要素が伴うデバイス検索や状況予測、シームレスな取引実行を実現する。

これまで、KDDIの「バーチャルキャラクター×xR」へのゲームAI技術の提供、自動運転技術の学習環境として、通行人の動きに特化したAIラーニングシミュレーターの本田技術研究所への提供、株式会社電通国際情報サービスと共同で人型AIアシスタントを使ったショッピングモールでの実証実験など、人型AIに関する様々な技術開発と提供を実施。

また、音声認識や映像認識といったAIモジュールおよび、3Dモデリングされたバーチャルヒューマンを搭載し、表情や身体を用いたリアルタイムコミュニケーションを実現する人型AIアシスタントの開発ツールキット「コネクトームSDK」を開発、2019年9月に提供を開始。
「コネクトームSDK」は企業の営業目的やブランドにあわせ、人型AIアシスタントを開発・拡張を容易にする。その結果、タブレットやデジタルサイネージなどのあらゆるデバイスで高度かつリッチな人型AIアシスタントを導入することができる。
高度な認識技術を持つ人型AIアシスタントによって、サービスや医療などの慢性的な人手不足に悩む企業や、外国語対応を求められている企業、ゲーム・エンタメといった幅広いニーズへの対応を進行する。

プロジェクト

クラウドロボティクス
NEDO委託事業の「次世代人工知能フレームワーク研究開発」において、Amazonが主催する次世代ロボットコンテスト「Amazon Robotics Challenge」の世界トップランカーである、中部大学・中京大学・三菱電機のチームと共同で、約1億の商品数を想定した、クラウドロボティクスシステムを開発。

バーチャルヒューマンエージェント
視聴と聴覚などの五感と、感情や知性を持つバーチャルキャラクター。現実世界の映像や状況に反応し、会話や家電の操作など、人間のように考え、コミュニケーションをとることができる。当社はこれまで、AIやロボットに対し、人間が行動する状況を学習させるラーニングシミュレータ「Street」を本田技研工業株式会社などの企業や大学に提供してきた。そのシミュレーター内部において、3Dのバーチャルキャラクターは状況に応じた意思決定を行い、人間のように行動します。そのキャラクターの映像・音声などの入力処理を拡張し、人とコミュニケーション可能な形に進化させている。AI x AR x ブロックチェーンが連動する社会の新しいインターフェースとして、開発を進めている。

AIラーニングシミュレーター「Street」
AI学習用シミュレーターで、3Dバーチャル空間においてLIDAR等から生成したデータを使い、AIモデルを学習させる。周辺環境やカメラの位置、人物の体型、向き、モーション、移動パターン等を変動させることにより、AIモデルはリアルデータから取得する事が難しい、様々なシチュエーションにおけるデータを学習することが可能となる。本プロダクトは自動運転車やロボットを主に対象としており、株式会社本田技術研究所に導入されている。

事業連携プラットフォーム
KDDI、KDDI総合研究所と共同で、Enterprise向けEthereumであるQuorumを用いて、携帯電話の店頭修理申し込みから完了までの工程における、リアルタイムな情報共有およびオペレーション効率化の可能性を検証。またQuorumのプライベートトランザクション機能を用いて、当事者以外はデータ閲覧ができない設定にする、プライバシーコントロ－ルの技術検証も行った。さらに、ブロックチェーン上で動くプログラムである「スマートコントラクト」を用いて、修理事業とは別事業であるリユースサービスなど、異なる事業者間におけるシステム連携の可能性に関する技術検証も行った。

AI学習履歴プラットフォーム「GeneFlow（ジーンフロー）」
ロボットなどの高度な処理を行うハードウェアの自動化を実現するためには、無数の学習データを活用して学習させることが必須であり、ここで重要なのは何を学習して生成されたAIであるか、ということ。クーガーはブロックチェーン上でAIの学習履歴の信頼性を担保するアプリケーションを開発。「GeneFlow」は、学習処理、実行処理（推論処理）、最適モデル選択の 3機能に分類される。学習処理では、AIがどんなデータで学習を行ってきたかという学習履歴をブロックチェーンに保存。その際、学習済みモデルと学習データは分散型ファイルシステムに格納される。実行処理では、学習済みモデルを分散型ファイルシステムから呼び出し、対象データに対する実行結果を表示。最適モデル選択では、様々な組み合わせで生成された複数の学習済みモデルを評価し、最適となるモデルを選択可能となる。これらのすべての履歴はブロックチェーン上に記録されていくため、改竄（かいざん）されたり消失することがなく、AIの動作や成り立ちに大きな信頼を与える。加えて、履歴が確約されるため、信頼性が高い安全な学習データや学習済みモデルを複数の企業や研究機関で共有することも可能となる。

代表取締役 CEO　石井敦
IBMを経て、楽天やインフォシークの大規模検索エンジン開発を担当。その後、日本・米国・韓国を横断したオンラインゲーム開発プロジェクトの統括や進行。
そこからAI・ロボティクス分野に進出。Amazon Robotics Challenge トップレベルのチームへの技術支援及び共同開発、ホンダへのAIラーニングシミュレーター提供、NEDO次世代AIプロジェクトでのクラウドロボティクス開発統括などを行う。
現在、AI x ロボティクス x IoT x ブロックチェーンによる応用開発を進めている。
2018年6月より電気通信大学 客員研究員。

取締役 CTO　高橋光
大手独立系システムインテグレーターにて数々のシステム開発を経験。2001年、ライコスジャパンに入社し、大規模ユーザーを対象としたメールシステム、コミュニティシステムの設計・開発を担当。その後、楽天及びインフォシークにおいても大規模コミュニティシステムの設計・開発に数多く携わる。
デイリーで億単位のアクセスを処理するバックエンドシステムの設計・開発を得意分野とし、大規模オンラインゲームのバックエンド開発実績も多数。

（同社Webサイト、同社Wantedlyおよび同社PR TIMES掲載情報を基に当社編集）