Preferred Networks（企業）

Preferred Roboticsが6億円調達、旭化成ホームズと家庭向け自律移動ロボ開発や三井住友銀行と自律移動ロボの決済機能開発

Preferred Robotics（プリファードロボティクス。PFRobotics）は3月22日、第三者割当増資による約6億円の資金調達を3月18日に実施したと発表した。引受先は、旭化成ホームズ、三井住友銀行。

調達した資金により、財務基盤の強化、優秀な人材の確保、ロボットの開発および製造のための投資を行う。

同時にPFRoboticsは、親会社Preferred Networks（PFN）と旭化成ホームズが実施した実証研究を引き継ぎ、今後PFRoboticsと旭化成ホームズで家庭向けの自律移動ロボットの共同開発を行う予定。また三井住友銀行とは、自律移動ロボットの決済機能や金融サービス提供機能などの共同開発を目指すとともに、同社のネットワークを活用して、顧客ニーズに基づく新たなロボットを多様な事業者などと共創する。

PFRoboticsは、PFNおよび協業企業との連携を強化し、共同開発および自社開発の自律移動ロボットの販売を年内に開始する計画という。

Preferred Roboticsは、PFN子会社として 2021年11月に設立。PFNと共に掲げるビジョン「すべての人にロボットを」の実現に向け、自律移動ロボットの研究開発を行っている。また同社は、PFNの機械学習・深層学習技術を応用し、様々な用途の自律移動ロボットの製造・販売を目指している。

花王とPFN、健康や生活など1600項目以上のデータを推定できる統計モデル「仮想人体生成モデル」プロトタイプを共同開発

花王とPFN、健康や生活など1600項目以上のデータを推定できる統計モデル「仮想人体生成モデル」プロトタイプを共同開発深層学習を中心とした最先端技術の研究開発を行うPreferred Networks（PFN。プリファード・ネットワークス）と花王は2月28日、「仮想人体生成モデル」のプロトタイプを共同開発したと発表した。1600以上のデータ項目で構成される人体の統計モデルで、ある項目のデータを入れると、別の項目の推定値が示されるというものだ。

たとえば、健康診断の結果から内臓脂肪量を統計的に推定できる。その他のデータと組み合わせて、その人のライフスタイル、運動や食事の習慣などに合わせた最適な健康管理方法を提案するといった使い方も可能だ。また、今の体重から2kg減ったら他の項目にどれだけの影響があるかを推定するといったこともできる。

1600の項目には、健康診断などで示される身体に関する情報のほか、食事・運動・睡眠などのライフスタイル、性格・嗜好・ストレスの状態・月経といった日常生活で関心の高いものまで多岐にわたって含まれる。これらのいずれかの項目にデータを入力すれば、他の項目の推定値が出力される。この項目も入出力可能だ。

これは、人の身体、心理、生活など多岐にわたって研究を重ねてきた花王の研究資産と、深層学習などPFNの最先端の計算科学技術によって生み出されたものだ。この仮想人体生成モデルは、協業する事業者や研究機関などにAPIで提供されることになっているため、事業者は自社製アプリなどに機能を組み込み、エンドユーザーにサービスを提供することができる。入力されたデータが収集されたり蓄積されることはなく、利用者のデータが二次利用される心配はない。花王とPFN、健康や生活など1600項目以上のデータを推定できる統計モデル「仮想人体生成モデル」プロトタイプを共同開発

まだプロトタイプの段階だが、2022年中の実用化を目標に検証を進めてゆくという。2023年初頭にはAPI経由での提供し、新規デジタルプラットフォーム事業を開始する予定。

Preferred Networks、自律移動ロボットの開発・販売を行うPreferred Roboticsを設立し20億円調達

Preferred Networks、自律移動ロボットの開発・販売を行うPreferred Roboticsを設立し20億円を調達

アマノのロボット床洗浄機「EGrobo」（イージーロボ）

深層学習とロボティクスのスタートアップPreferred Networks（プリファードネットワークス。PFN）は11月26日、自律移動ロボットの研究、開発、製造、販売を専門に行うPreferred Robotics（プリファードロボティクス。PFRobotics）の、会社分割による設立を発表した。またPFRoboticsは、普通株式を新規に発行し、そのすべてをアマノに割り当てることで20億円の資金調達を実施する。

「すべての人にロボットを」の実現を目指すPFNは、ロボット事業を迅速に展開できる最適な組織作り、適切なパートナーとの協業の推進、資金需要への柔軟な対応を加速する目的で、ロボット部門をPFRoboticsとして独立させた。

精密機器メーカーのアマノとのパートナーシップにより、アマノの顧客基盤、営業力、サポート力を活かして早期にロボット製品の販売体制を整えると同時に、業務用清掃ロボットを共同開発するという。アマノは、AIを活用したロバスト性の高いSLAM技術を採用し、自律移動性能を高めた次世代型業務用清掃ロボットをPFRoboticsと共同で開発し、両社で年間1000台以上の販売を狙うとしている。

2022年中には、PFRoboticsが単独で開発を進めている、さまざまな分野向けの自律移動ロボットも発売を開始するとのこと。

PFNは、今後もロボット関連基礎技術の開発と既存パートナーとの関連事業は継続し、「あらゆる場面でロボットが活躍する未来の実現を目指します」と話している。

PFNが技術提供、キャラ配信の「IRIAM」が表情も含めた「AIによる自動キャラモデリング技術」をスマホで実用化

PFNが技術提供、キャラ配信の「IRIAM」が表情も含めた「AIによる自動キャラモデリング技術」をスマホで実用化 1枚のイラストと1台のスマホで気軽にキャラ配信が行えるアプリ「IRIAM」（イリアム。Android版・iOS版）を運営するIRIAMは6月18日、表情も含めた「AIによる自動キャラモデリング技術」のサービス提供（βテスト）を開始した。約10秒の生成速度（キャラクター生成に限る。同社調べ）・描画データ約1MBとしており、表情の生成も含める体裁でスマホ上での実用化を行ったという点で世界初の事例としている（2021年6月時点。同社調べ）。

同サービスは、Preferred Networks（PFN）による技術提供のもと、1枚のイラストを用意するだけでAIによりキャラクターを表情豊かに動かし、IRIAM上で配信できるようになったという。

手作業でのモデリングに関するコスト課題から、「AIによる自動キャラモデリング技術」の実現への注目度は高く、これまでにも数多くのアプローチが試みられてきたという。しかしその多くは生成に数時間がかかり、データ量の大きいキャラデータを扱うことになるため、スマホでのサービスの実用化水準には程遠い状態だったそうだ。

そこでIRIAMは、動画データではなくモーションデータを用いるIRIAMのキャラ配信システムの特徴を活かした独自アプローチを採用。PFNの深層学習技術によるキャラクターの自動パーツ分けと、IRIAM独自開発の表情表現用モデリング・表情表現エンジンを組み合わせることで、端末内でのシームレスなアニメーション描画が可能となった。

今回開発された手法と従来のアプローチとの違いは、「高速かつ軽量」にある。IRIAMによると、生成速度は約10秒、描画データ約1MBという（キャラクター生成に限る。同社調べ）。豊かな表情の生成も含めたかたちでスマホ上での実用化を行ったという点で、今回の取り組みは世界初の事例となる（2021年6月時点。同社調べ）。

PFNが技術提供、キャラ配信の「IRIAM」が表情も含めた「AIによる自動キャラモデリング技術」をスマホで実用化

2020年5月設立のIRIAMは、より感情豊かなキャラ表現を実現するために、AIによる自動キャラモデリングの改善を続けていく。社内の50％以上が開発メンバーで構成された自社開発型の体制で、スタートアップならではのスピード感を重視しているという。

PFNが技術提供、キャラ配信の「IRIAM」が表情も含めた「AIによる自動キャラモデリング技術」をスマホで実用化

カテゴリー：人工知能・AI

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ピクシブとPFNがAIによるマンガ自動着色サービス「Petalica Paint for Manga」を法人向け試験提供

ピクシブとPreferred Networks（PFN）は5月28日、AI技術によるマンガの自動着色サービス「Petalica Paint for Manga」（ペタリカ・ペイント・フォー・マンガ）を法人向けに試験提供すると発表した。

ピクシブとPFNは2019年11月よりイラスト自動着色分野で業務提携し、AI技術の1つである深層学習（ディープラーニング）を用いた線画自動着色サービス「Petalica Paint」の共同運営を行ってきた。AI技術によるマンガの自動着色サービス「Petalica Paint for Manga」は、Petalica Paintの新モデルとして開発されたものだ。将来的には、正式版リリースを経た後、培った技術を生かして個人ユーザー向けの提供も目指しているという。

Petalica Paint for Mangaでは、色のついたキャラクター画像を参考に、自動でモノクロ原稿上のキャラクターの着色が行える。また「カラーヒント機能」を使うことで、自動着色の結果に細かく調整を加えることも可能だ。

自動着色後に「髪・服・肌・目・背景」などの要素をレイヤー分けし、Adobe Photoshop画像（PSD）形式データとして書き出しを行う機能も採用。下塗りに自動着色を導入し、仕上げに各クリエィティブの制作・編集ソフトでハイライトや影を入れるなどの処理も行える。

ピクシブ内での比較によると、手作業での着色と比べて50％以上の作業時間短縮ができるという。作業品質の均一化も促進できるため、クリエイターは作品の品質を上げる作業に集中して取り組めるようになるとしている。

現在、海外の新たなマンガ文化ではカラーマンガがスタンダードであり、デジタル化とともに、カラーリング市況が活発化しているという。日本のマンガ産業においても、国際化と海外展開が本格化しているものの、カラーリング作業に求められる専門スキルの高さ、費用などが課題となっているそうだ。

Petalica Paint for Mangaの導入により、作品の魅力向上や海外展開を含む新たなユーザー層の開拓を進める事業者は、カラーマンガの制作時間やコストを削減し、制作者が高付加価値業務に注力する時間を増やせるとしている。

Petalica Paintは、PFNが開発し、2017年1月に提供を開始したオンライン線画自動着色サービス。白黒で描かれた線画ファイルをアップロードするだけで、深層学習の技術を使って完全自動着色または色指定の自動着色が行える。ピクシブのお絵描きコミュニケーションアプリ「pixiv Sketch」（ピクシブスケッチ）に導入されており、国内外のユーザーに利用されている。

カテゴリー：人工知能・AI

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Preferred NetworksがCrypkoを含む深層学習活用のデジタル素材生成システムをクリエイティブ産業向けに開発

Preferred Networksが深層学習活用のデジタル素材生成システムをクリエイティブ産業向けに開発

Crypkoで自動生成したキャラクターの例

Preferred Networks（プリファードネットワークス。PFN）は3月10日、クリエイティブ産業向けとして、好みのキャラクターや高精細な3Dモデルを生成できるデジタル素材生成システムを発表した。

また同システムを利用した映像作品の第1弾として、PFNは、バーチャルシンガーHACHI（RK Music所属）の楽曲「20」をフィーチャーした短編動画（企画・制作：PFN、キングレコード、ポリゴン・ピクチュアズ）を公開した。

キャラクターの自動生成を行う「Crypko」（クリプコ）

同デジタル素材自動生成システムは、キャラクターの自動生成を行うプラットフォーム「Crypko」（クリプコ）、「高精細3Dモデル生成」の2機能で構成している。

Crypkoは深層学習を利用し、制作者が定義した顔のパーツ、表情、髪の色などに合ったキャラクターのCG（立ち絵）を自動生成可能。これまでCrypkoは顔を生成対象としていたが、より高い解像度で上半身まで生成可能となった。

高精細3Dモデル生成

高精細3Dモデル生成機能では、実物のアイテムを専用3Dスキャナーに配置し撮影するだけで、高精細な3Dモデルを自動生成できる。様々な材質や大きさの被写体に対応しており、小型アイテムであれば、約6時間の撮影作業で当日中に200点以上の3Dモデル化が可能という。生成した高精細3Dモデルは市販の編集ソフトで自由に加工・複製し、映像作品やゲームなどで使用できる。

実物の写真

3Dスキャンで生成した高精細モデル

回転させた3Dモデル（低解像度）

3Dモデルのメッシュ構造

映像作品の第1弾で、主人公キャラクターやアイテム類の制作に利用

PFNが公開した短編動画では、キャラクター自動生成システムが生成したキャラクターを基に主人公のデザインを行ったほか、スマートフォンや背景の文房具などのアイテムは高精細3Dモデル生成機能を用いて実物から生成したデータを基にしているという。

また、動画に登場するギターのCG制作過程では細部の質を上げるため外部クリエイターと共同作業しており、精細なデジタル素材を作成できたとしている。

短編動画で使われたギターと家具の3D CG

なお、同デジタル素材自動生成システムは、経済産業省の令和元年度補正予算「コンテンツグローバル需要創出促進・基盤整備事業費補助金」（J-LOD）第4弾の採択事業として開発したもの。

同システムをはじめとして、PFNは今後もクリエイティブ産業向けに先端技術を活用した制作手法を提案し、新しい表現・体験の実現を目指すとしている。

・Preferred Networksと鹿島建設が建築現場用ロボ向けAI搭載自律移動システム開発、GNSS計測不可の屋内も対応
・Preferred NetworksがAI・高度IT人材育成に向け機械学習・深層学習コンテンツ4種を公開
・Preferred Networksが教育事業第2弾、子ども向けタイピング練習ウェブアプリのベータ版
・トヨタがAIスタートアップのPreferred Networksと提携　支援サービスロボット開発へ
・Preferred Networksが中外製薬と東京エレクトロンから9億円を調達、深層学習技術を用いた共同研究へ
・乳がんの早期発見精度を99％以上に向上させた、日本発のAI開発スタートアップ

カテゴリー：人工知能・AI

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Preferred Networksと鹿島建設が建築現場用ロボ向けAI搭載自律移動システム開発、GNSS計測不可の屋内も対応

Preferred Networksと鹿島建設が建築現場用ロボ向けにAI搭載自律移動システムを開発

鹿島建設とPreferred Networks（PFN）は3月4日、建築現場で使用するロボットが現場内を自律移動するためのシステム「iNoh」（アイノー）を共同開発したと発表した。

同システムを搭載することで、GNSS（全球測位衛星システム）や人による事前設定がない状態でも、各種ロボットがリアルタイムに自己位置や周辺環境を認識し、日々刻々と状況が変化する現場内を安全かつ確実に移動できるようになる。また、iNohを初搭載したAI清掃ロボット「raccoon」（ラクーン）を開発し、首都圏の現場に導入を開始した。

今後、raccoonを鹿島の建築現場に順次展開していく。あわせて、iNohを巡回ロボットや資材搬送ロボットなどに搭載し、建築現場へのロボットの普及・展開を促進するという。さらには、自律移動が求められる他産業ロボットへの展開も視野に入れて、iNohのさらなる機能向上に取り組む。

現在鹿島は、生産性向上や働き方改革の実現に向けて、建築現場でのロボット活用を進めているという。一方PFNは、自動運転やロボットの自律移動に必要な深層学習による高度な物体認識・制御等の技術を有しており、その実用化を目指し、建設業界向けには鹿島と共同研究に取り組んできたそうだ。

建築現場は、工事の進捗に応じて作業場所や周辺状況が刻々と変化すると同時に、屋内での作業が多くGNSSによる位置計測が行えない。このため、建築現場内におけるロボットの自律移動の実現には、そのような状況下でも開口部、資機材、高所作業車などの移動物や障害物、立入禁止エリア、さらには作業員を安全かつ確実に回避できる必要があり、実用化には多くの技術的課題があるという。

両社は、これらの課題解決に取り組む共同研究を2018年に開始。その後、現場の画像、3Dデータ、図面情報の収集および深層学習、コストを含めた実用的なセンサー構成の検討、現場での試行実験を積み重ね、iNohの開発に至った。今後、さらにデータを蓄積し、環境認識精度を継続的に向上させる予定としている。

Preferred Networksと鹿島建設が建築現場用ロボ向けにAI搭載自律移動システムを開発

自律移動システム「iNoh」のイメージ図

iNohの主な機能

マルチセンサーによる自己位置推定および3次元空間マッピング（SLAM技術）：魚眼カメラ、LiDAR（レーザー照射による測距装置）、IMU（慣性計測装置）など複数センサーを統合することで、変化の激しい非GNSS環境においても自己位置の正確な推定が可能。また、得られたデータから3次元空間をマッピング
深層学習による高度な周辺環境認識：深層学習技術を用いて現場の膨大な画像データを学習することにより、障害物や高所作業車などの移動物、立入禁止エリア、作業員などを正確に、かつ安定して認識可能
リアルタイムナビゲーション：ロボットが自己位置や周辺環境を認識し、障害物を回避した作業ルートをリアルタイムに自動生成するため、作業範囲を限定するマーカー類の設置など、人による事前設定が不要であり、現場納入後、即座に利用可能

また両社は、iNohを初実装した建築現場用のAI清掃ロボット「raccoon」を共同開発した。raccoonはふたつの清掃モードを搭載しており、本体の操作画面から最短3タッチの指示で、コンクリート床面にあるゴミや粉塵を自律移動しながら清掃する。raccoonを首都圏の複数現場に試験導入したところ、100分の連続稼働で約500㎡のエリアを清掃できるなど、iNohの実用性を確認できたそうだ。

raccoonに搭載された各種センサー

おまかせ清掃モード（raccoonの操作画面）。現場内の地図や作業員の指示がなくても、自ら清掃可能エリアを探索しながら自律清掃する

領域清掃モード（raccoonの操作画面）。清掃可能エリアの地図を自動作成後、連携する施工図面上から清掃領域の指定が可能

カテゴリー：ロボティクス

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Preferred Networksが教育事業第2弾、子ども向けタイピング練習Webアプリのベータ版

Preferred Networksは8月12日、子ども向けのタイピング練習教材「Playgram Typing」（プレイグラム・タイピング）のベータ版をWebアプリとして無料公開した。

PFNは、コンピュータサイエンス教育事業の第1弾であるプログラミング教材Playgramを2020年7月に発表。今回はそれに続き、コンピュータを知的創造のツールとして使いこなすための基礎となるタイピング能力を身につける教材、Playgram Typingを提供する。

Playgram Typingでは、PCのキーボードを使って五十音から段階的に日本語のローマ字入力方法を学び、苦手なキーを特に重点的に反復練習できる。ビジュアル表示された指のホームポジションにならって音声読み上げにも対応した練習メニューを進めていくことで、タイピングを始める児童や、アルファベットを勉強中の未就学児でも、タイピングの正しい指使い、正確性、スピードを身につけられるよう設計している。

ローマ字入力を一通り覚えたあとは、スピードと正確性を鍛える「うでだめしモード」を用意。ひとりひとりの学習履歴から苦手なキーを自動選出して重点的に出題することで、効率的に練習できるという。

アルファベットを知らなくても音声読み上げとふりがな表示により、アルファベットの学習から始めることが可能。五十音表から段階的に日本語のローマ字入力を学び、語句のタイピングに進んでいく。

子どもたちがPlaygram Typingでローマ字入力に慣れることで、日本語だけでなく英語やプログラミング言語を入力するための基礎が身につき、タイピングでつまずくことなく、文書作成やプログラミングにコンピューターを使えるようになるとしている。

・Preferred Networksが教育事業に参入、独自のプログラミング教材「Playgram」を開発

・トヨタがAIスタートアップのPreferred Networksと提携　支援サービスロボット開発へ

・150ヵ国で利用される思考力育成アプリ「シンクシンク」開発のワンダーラボが小学館から2.5億円調達

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キャラクターの自動生成を行う「Crypko」（クリプコ）

高精細3Dモデル生成

映像作品の第1弾で、主人公キャラクターやアイテム類の制作に利用

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iNohの主な機能

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