簡潔にお話すると、海洋や海底調査などに関するデータ解析や技術開発を行っている企業において主に水中の物体を検知するAIの研究開発を行っています。イメージとしては自動運転で周囲の情報を認識する技術に近いのですが、さらに認識した物体を3Dモデルとして検出することを目指した研究開発に従事しています。
現状、プロジェクトの進捗的には基礎研究の段階なのですが、将来プロダクト化されれば、陸上はもちろん、水中や暗部など目視が難しい空間においても地形や物体を検出し、「これは人工的な構造物、これは探していた○○」ということまでわかるようになります。実際の工事や調査の現場で、人がやるとなると探査機を使わなければならないようなものを瞬時に3Dモデル化することが可能になるので画期的な技術になり得ます。

概要でお話したAIモデルの開発と、それに用いる点群データの解析が主な業務になります。具体的には、まずマルチビームソナーというレーザーが出て周囲を認識するような技術があります。そのマルチビームソナーで物体の表面を3次元の点群として検知し、データとして取得します。私の業務はそれら点群の位置データを解析し、物体検知のAIモデルを開発することです。
また、それと並行して取得した点群データを3Dモデルとして図面にすることもやっています。 こちらは正確な点群データさえあれば1メートル以内の誤差で3Dモデル化することができるレベルまで実現できています。

実際の現場ではK.Kさんが担当していますが、私はアドバイザー的な立ち位置として関わっています。現状、基礎研究の段階にはなるのですが、私の方ではその先の基礎研究を使ってどうビジネス化していくか、という視点から業務面でのフォローをしています。

まず冒頭の活用例からもわかる通り、点群データの将来性はとても高いと思っています。プロジェクトは基礎研究の段階ですが、確実に前に進んでいると実感しています。現場でも少し前にモデル化を試してある程度の精度も出ているので、次はクラウド上で動作検証してみようという話にもなっています。そうなると研究自体も次のフェーズに移行できるかもしれない可能性もありワクワクしています。

先にも触れましたが、やはりAMBL内部では持っていない知識・技術をクライアントを通して習得出来るため、それらのナレッジを集約し、自社プロダクトに還元してビジネス化していけるのが理想と考えています。そのためにはそれぞれの専門分野に精通したマネジメントのレベルも求められるようになるので、簡単なことではないですが、そこを目指すことがAMBLの次のステップだと思っています。