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コンピュータビジョンを利用して動画の特定部分のみにエフェクトをかけられるスマホ向け編集アプリ「Vochi」

ベラルーシを拠点とするスタートアップのVochiが、150万ドル（約1億6000万円）のシード資金の調達に成功した。同社は、スマートフォン向けにコンピュータービジョンベースのビデオ編集・エフェクトアプリを開発している。

今回のラウンドは、Genesis Investmentsがリードした。ウクライナ拠点のこのベンチャーキャピタルは、ダイエットアプリなどを開発するBetterMeや、アフリカでオンラインクラシファイド広告サービスを運営するJijiなどに出資している。なお今回の調達は、2019年4月のBulba Venturesからのプレシード時の資金調達に続くものだ。ちなみにVochiの創業者でCEOのIlya Lesun（イリヤ・レスン）氏は、創業以前にBulba Venturesでプロダクトアナリストして働いていた。

TikTokのようなショートムービープラットフォームが急成長している中でレスン氏は、クリエイターが差別化を図るのに役立つ簡単に動画編集ができるモバイルアプリ開発に乗り出した。

Vochiはコンピュータービジョン・テクノロジーをベースにした独自のアルゴリズムでビデオ内の単一の対象を切り出し、その部分だけに各種のエフェクトを適用できる。これによりスタイルやシナオリの組み合わせをリアルタイムで試せるので、ユニークな動画を作るチャンスの幅がかなり拡がる。高度なデスクトップソフトを使って精細度の高い動画処理をするには多くの時間とコンピューティングパワーを必要とする。モバイルデバイスでこの効果が簡単に得られ、公開前にプレビューもできるのはクリエイターにとって非常に有用だ。

レスン氏はTechCrunchの取材に対して「モバイルコンテンツの制作、視聴が拡大するにつれ、作成ツールの需要も高まっている。多様な機能を備えたビデオ編集ツールははプロ、アマ、ホビイストを問わずコンテンツのクリエーターに価値をもたらすことができる。Vochiはユーザーのポケットに収まるコンテンツ編集スタジオだ」と語る。

「Vochiのプロダクトとライバルの最も大きな差は、ビデオ内のオブジェクトに適用するエフェクトやフィルタなどにコンピュータ・ビジョンを使っていることだ。Vochはアルゴリズムによって動画内の特定のオブジェクトに分類できるので、その部分だけを編集できる。1080pのビデオのオブジェクトにリアルタイムでエフェクトを与えることができる」と同氏。

ターゲットに想定しているのはコンテンツクリエイター、つまり動画をスマートフォンに保存して終わりにするのではなく、ソーシャルメディアに頻繁に動画を投稿するユーザーだ。

「ビデオブロガーやインフルエンサーは視聴者の目を引きつけるような意外性のある動画を必要としている。面白い動画を作って友達と共有したいクリエイティブなユーザーもいるだろう。しかしもちろんスマートフォンのユーザーなら誰でも簡単にこのアプリを使うことができる」と同社は説明する。

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（翻訳：滑川海彦@Facebook）

AI画像認識で食事内容をモニターして糖尿病を改善するYes Health

Yes Healthは機械学習とコンピュータービジョンを利用して写真から食事の内容を認識し、糖尿病、肥満などの原因となる生活習慣を改善して医療コスト削減につなげようとしている。

AIテクノロジーをベースとしたYes Healthのアプローチに対して、Khosla Venturesがリードしたラウンドで600万ドルのベンチャー資金が投じられた。

Yes Healthのユーザーは毎日の食事内容をいちいちシステムに入力する必要がない。単に食事の写真を撮るだけでテクノロジーが入力を自動化する。同社のソフトウェアは画像からどういう食事か認識し、ユーザーやが健康管理の状況をモニターするのに役立つデータに変換する。

セールスポイントの一つはユーザーの使いやすさだが、もう一つは処理の全自動化だ。 人間の専門家が食事内容の報告を受けて判断するのではなく、コンピュータ・ビジョンがデータを生成し、システムが分析するため、サービスのコストが大きく削減できる。つまりユーザーが支払わねばならない料金も引き下げられる。

ファウンダーはPayPalの元幹部、Alexander Petrov（アレクサンダー・ペトロフ）氏で、自身が前糖尿病と診断されているという。Yes HealthはVirta HealthやOmadaなどが開発した療法を取り入れており、患者の自己管理を助ける。

ペトロフ氏は「他のサービスとの最大の違いは、ユーザー別のカスタマイズのレベルが高く、使い続けることが容易なユニークなシステムとなっていることだ。これを実現しているのが画像ベースの速攻アプローチだ…テキストが利用できるのはもちろんだが、画像を通じてデータをキャプチャし、システムに分析させ共有することができる」と述べている。

同社がスタートしたのは6年前だが、現在はカリフォルニア州の健康保険と医療のネットワークであるBlue Shield of Californiaなどと提携している。同氏は「Yes Healthには数万人の有料会員がいるが、目標は数百万人のレベルに達することだ」という。

消費者は健保などヘルスケア・サービスの一部または直接契約によってYes Healthを利用することができる。。同社は扱おうとしている市場は巨大だ。CDC（米疾病予防センター）のデータによると、2018年には3400万の米国人に糖尿病があり、8800万人が糖尿病予備軍だった。糖尿病患者の医療費は年間3270億ドル（35.兆円）という巨額に上る。一人当たりの医療支出も平均の2.3倍に達するという。

新型コロナウイルス（COVID-19）によるパンデミックでこうした問題は新たな深刻さを帯びてきた。研究によれば、糖尿病や肥満などは新型コロナウイルスの重症化のリスクを高め、死亡率の増加をもたらしている可能性がある。

Khosla Venturesの創立パートナーでマネージング・ディレクターのSamir Kaul（サミル・カウル）氏はYes Healthへの投資を発表した声明で次のように述べている。

「（新型コロナウイルスの流行で）米国人これまで以上に強くは健康を意識するようになった。デジタルヘルスはイノベーティブなテクノロジーにとって最も重要な市場の1つになっている。Yes Healthはモバイルアプリを駆使したAIベースのソリューションにより、糖尿病のような困難で費用のかさむ生活習慣病を改善することに実績を挙げている。これは（Khosla Venturesの）ヘルスケアに関する方針に沿うものだ」。

画像：Getty Images

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（翻訳：滑川海彦@Facebook）

ウォルマートがAI活用大型スーパーをオープン、Amazon Goとは別戦略

米国時間4月25日、Walmart（ウォルマート）はニューヨーク州レビットタウンに「スーパーマーケットの未来形」をオープンした。この店舗はAIカメラ、対話的商品陳列など次世代テクノロジーの実験場となる。コンセプトはインテリジェントリテールラボ、頭文字でIRLだという。

このスーパーはWalmartが展開する生鮮食品、日用品に特化したネイバーフッドマーケットの1つで、取り扱うアイテムは3万点と発表されている。新テクノロジーを現実の店舗環境でテストできる規模だ。

Amazonの次世代コンビニと同様、Walmart IRL店も天井に多数のカメラが設置されている。Amazonの新コンビニの目玉はキャッシャーレスチェックアウトで、ユーザーは欲しいものを棚から取り出して店を出れば購入が完了する。一方、新しいWalmart IRL店は売り場面積4645平方メートル、スタッフも100人以上の大型スーパーだ。

またWalmart店舗の天井のAIカメラは、Amazon Goのように消費者が何を購入したかをモニターするためではない。IRLには従来どおり支払いのためのチェックアウトカウンターがある。IRLのカメラは在庫管理の効率化が目的だ。例えば肉が売り切れそうだったら冷蔵室から補充しなければならない。一部の生鮮食品は一定時間を過ぎれば売り場から回収する必要がある。

いつ、どこで、どんなアイテムを補充ないし回収しなければならないかを正確に知ってこのプロセスの効率化することがAI利用の狙いだ。食品の鮮度管理の徹底やアイテムの欠品の防止は同時に消費者にも大きなメリットとなる。

しかしこれを実現するのは簡単ではなかった。Walmartによれば、IRLでは非常に高度なAIテクノロジーが用いられているという。まずシステムは棚のアイテムを正しく認識しなければならない（牛ひき肉500gと合い挽き1kgを確実に見分ける必要がある）。次に陳列棚の商品量と季節、時間帯によって予想される需要量を比較する。

現在売り場スタッフは担当の棚を常に見回ってアイテムの残量を監視し、補充のタイミングを見極めている。これに対してAIストアでは、朝、売り場のドアが開く前に補充のタイミングと量を知ることができる。

カメラその他のセンサーは毎秒1.6TBのデータを吐き出す。2TBのハードディスクが1秒ちょっとでフルになってしまうほどの量だ。つまりデータの処理はローカルで実行しなければならない。
カメラとサーバーの列というのは一般ユーザーを気後れさせる組み合わせだが、Walmartでは「データは1週間以内に消去される」としている。

上の写真はIRLストアのデータセンターだ。青い照明に照らされたサーバー群は消費者から見える場所にレイアウトされている。店内のインフォメーションセンターなどのコーナーでは消費者にAIを説明している。

あるコーナーではAIがユーザーを撮影して姿勢を推測してみせる。これらはすべて新テクノロジーを少しでも親しみしやすいものにしようという努力だ。

IRLのCEOであるMike Hanrahan氏は「IRLの新テクノロジーとWalmartの50年以上の店舗運営経験を組み合わせれば、カスマーにも店舗側にも非常に有益な非常に改善が得られる」という。

WalmartはAIを効率化のために用いることに力を入れており、CEOは（遠回しに）Amazon Goとの重点の違いを語った。

「ピカピカの要素をならべて人目を引こうとするのはわれわれの目的ではない。そういう人目を引く要素は長期的な視点から役に立たず、顧客にも我々にも有益とは言えない場合が多い」という。

Walmart IRLストアが店舗のキャッシャーレス化ではなく、ひき肉パックの在庫補充や欠品の防止というような地味な分野にAIテクノロジーを利用する理由はここにあるようだ。効率化によって浮いた人員をチェックアウトカウンターの稼働の拡大に回せば消費者にとって大きなメリットとなる。

　WalmartではBosa Nova Roboticsの他のロボットを大量に導入したときと同様、「新テクノロジーは人間を代替するものではなく、機械ができる仕事から従業員を解放して顧客との対話に振り向けるものだ」としている。しかし長期的に見れば、効率的な店舗運営に必要な人員は減っていくはずだ。

IRLのコンセプトはグループ内の先進テクノロジー開発インキュベーター、 Store No8によるものだ。このチームは店舗運営に新テクノロジーを適用する試みをいくつか実行してきた。2017年には個人向けショッピングサービス、Code Eightをニューヨークで実験した。今年に入ってからはショッピング体験を強化するVRツアーをスタートさせている。

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（翻訳：滑川海彦@Facebook）

機械視覚を備えたIAMのモバイルロボが倉庫業務の改革を目指す

最新のロボットは非常に高度な能力を発揮するようになった。人工知能と機械視覚を備えたロボットは人間がやりたくない単調、汚い、あるいは危険な作業を一手に引き受けて今後のオートメーションの原動力となるに違いない。フルフィルメントセンターなどを含む倉庫業務がロボット化の最前線となっているのは驚くにあたらない。

先週、AmazonはCanvasを買収することを発表した。これによって現在25か所のフルフィルメントセンターで稼働してい10台のロボットがAmazonのポートフォリオに追加される。 先進的なロボティクスの実験に集中していたBostonDynamicsも機械視覚スタートアップを買収してHandleロボットを倉庫業務に参入させようとしている。

ピッツバーグは世界のロボティクスの中心地の1つであり、ロジスティクスのオートメーション化でも重要な役割を果たしている。ピッツバーグでも最も重要なロボットスタートアップのひとつがIAM Roboticsだ。われわれは最近この会社を訪問して取材するチャンスがあった。本社は郊外の小さなオフィスだったが、IAMのアプローチはロボットアームとモバイルシステムを組み合わせて倉庫業務のオートメーションを図るというユニークなものだった。

TechCrunchの取材に対してIAMのCEOであるJoel Reed氏はこう述べた。

倉庫内を自由に動き回れるモバイル・ロボットでなおかつ多様な荷物の処理できるのがIAM Roboticsの製品のユニークなところだ。サイズの小さい商品であってもわれわれのロボットは人手を借りることなくサ認識して取扱うことができる。これを可能にしているのは人口知能と機械視覚のテクノロジーだ。ロボットは何をすべきか自ら判断することができる。自分の視覚を用いて自由に移動する。つまり完全に自律的だ。

昨年末にKCKが主導した2000万ドルのベンチャーラウンドにもかかわらず、スタートアップはほとんど静かに運営されてきた。オフィスでの簡単なデモの後は、初期の投資家がどのように会社に期待を寄せているかがわかりやすくなりました。それでも、このデモは、私たちが前日過ごしたBossa Nova倉庫とはかなり対照的です。

IAMは昨年、KCKがリードしたラウンドで2000万ドルの資金を調達しているが、どちらかといえば脚光を浴びることを避けてきた。しかしオフィスでロボットのデモを見て投資家がなぜこの会社を有望と考えたのか理解できた。しかし、その前日ピッツバーグで訪問したWallmart（ウォルマート）の倉庫業務の効率化を目指すロボティクス企業、Bossa Nova Roboticsの大型施設とはいろいろな意味で対照的だった。

IAMのオフィスの一角に商品を並べた棚が数列並んでいたが、スタッフがデスクを並べているスペースとは1メートルと離れていなかった。同社のSwiftロボットが急ごしらえの通路の間を忙しく行き来して自力で目指す商品を探していた。目指すアイテムを発見すると多関節のアームを伸ばしてつかみ、自分が持ち運んでいる箱に収めた。ロボットハンドの先端には真空吸引式のカップがあり、関節は巧妙に旋回して狭い隙間からも巧みにアイテムを取り出していた。

Swiftはうまく使えば人手不足を解消して倉庫業務の効率を大きく高めることができそうだ。Reed氏は「われわれは顧客のコスト削減だけでなく、労働者を集めるのが困難な作業を自動化することを目指している」と述べた。同氏によれば若い世代の労働者はUberやLyftのようなギグエコノミー（共有経済）的の仕事を好む傾向があり、作業が単調で時間に縛られる倉庫業務は人手不足に悩まされているのだという。

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（翻訳：滑川海彦@Facebook）