「この虫の名は？」すぐ解決 20万匹の害虫画像を学習した、駆除を支える「クラウド×AI」がスゴい
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害虫駆除業者はクライアントから”害虫の名前と対策を教えてほしい”と依頼を受けると、罠を仕掛けて実際に捕まえて職人が目視と手作業で特定する。
人手不足という課題を前に、駆除用品の卸売企業が、AI・IoT・クラウド技術をフル活用し、職人の精度を上回る害虫の分類が出来るようになった。
クラウド上の構成図を見ると、サーバーレスアーキテクチャを活用していて、NoSQLはクラウドベンダーがインフラ周りまで全て管理するマネージドサービスを活用しているのでユーザーはその環境へデータセットして活用するだけ、Lambdaを使うことでコード処理を実行している時間だけの課金になるのでコストもかなり抑えられていますね。
”今日思いついたアイディアを翌週には形に出来る”
クラウドならではのスピード感によって、競合との差別化に対応している。内製の機械学習の仕組みもマネージドサービスへの移行を検討中とありますが、そうなればコストだけでなく運用負荷も抑えた理想的な仕組みになりますね。これはスゴイ！
独自ビッグデータと開発スピードこそ競争力の源泉という見本ですね。
｜チョウバエやノミバエなど計19種類の画像を、
｜約20万匹分学習済み。分類の精度（95％）は
｜職人の手作業の精度（85％）を上回っており、
｜1ミリ程度の虫でも正確に識別できるすばらしすぎない？「図鑑通りの姿で捕まっている害虫は1匹たりともおらず、分類は誰でもできる仕事ではありません。（負担が重いため）職人になろうとする人は多くありませんでしたが、（Pest Visionの活用によって）人手不足の解消につながります」
