歐姆龍與Apprhythm利用非集中式學習技術「DcX」提升開發效率

常見問題

Q: DcX（非集中学習技術）とはどのような技術ですか？

A: DcXは、各現場で学習されたAIモデルのみを持ち寄り、その出力結果を教師として用いる蒸留技術を利用した非集中型の学習手法です。データを外部に共有せず、各現場のデータを秘匿したまま、異なる環境の特徴を単一のAIモデルに統合できます。

Q: 今回の検証でどのような課題が解決されましたか？

A: これまでデータ共有に伴う利用権利や情報漏洩への懸念からデータを持ち寄ることが困難でしたが、DcXの活用により、現場固有のデータを共有することなく馬体検出AIモデルの精度向上と開発負荷の低減を両立しました。

Q: 「aiba」とはどのようなサービスですか？

A: アプリズムが提供する、馬の行動や状態をAIで見守り、管理業務を支援するAIプロダクトです。環境変化により検出精度が低下する課題がありましたが、DcXの適用により安定した検出が可能になりました。

Q: オムロンの今後の展開方針を教えてください。

A: 中期ロードマップ「SF 2nd Stage」のAgentic AI領域に向け、追加学習に伴う開発・運用負荷を低減する技術としてDcXを展開し、全社的なAI技術基盤の強化と事業競争力の向上を目指します。

Q: 本検証での各社の役割分担はどうなっていますか？

A: アプリズムはAIモデル開発と環境提供、オムロンはプロジェクトマネジメント、オムロン サイニックエックスはDcXおよびAI技術の研究開発とアドバイザリーを担当しました。