InnerEye Ltd.

インナーアイ

InnerEye Sense I プラットフォーム

InnerEye社のSense I(センスアイ)は、脳波から取得した熟練者の判断を使用して、画像分類AIモデルを生成するソフトウェアです。製造業などの目視検査、セキュリティなど、熟練者の判断を要する業務の中で、言葉では説明が難しい目利きや判断基準を人から人へ引き継ぐことは、困難かつ時間を要します。そこで本製品は、熟練者が判断を行っている時に発生する脳波を計測し、何を異常と感じるかという判断基準を定量化することでAI学習を行い、異常検知が可能なAIを生成します。

脳波AIによる課題解決

ソフトラベルとハードラベル

通常のAI学習では、学習データに対して「0」か「1」かの判断であるハードラベルを使用します。

例えば、トマトの出荷検査ができる画像分類AIを作る場合、出荷NGの画像データに対しては「0」、出荷OKの画像データに対しては「1」のラベルを付与します。
このように「不良品」か「良品」か白黒はっきりしているラベル付けをハードラベルと呼び、元来の学習方法で広く使われているものです。
しかし実運用の場面では、「0」か「1」かの判断がはっきりしない場合や、判断基準が人によって異なるという場合もあります。

この問題を解決するため、本製品で使われている学習方法がソフトラベルです。
ハードラベルに対して、脳波のように常に変動している、「0」と「1」との間の情報を付与したラベルをソフトラベルと呼びます。

人が判断する事象に対して、強く反応すれば脳波が大きく振れます(※事象関連電位)。これにより、脳波の波形をその時見ていた画像データと紐付けてラベルを付与するということができます。

また、脳波は様々な大きさに振れるという特徴により、画像データに対して人がどれぐらい確信しているかを読み解くことができるため、「0」か「1」かの間にあたる曖昧な判断もラベルとして扱うことが可能となります。

出荷検査などにおいては「人の曖昧な判断」が起きることで学習データのラベル付けが難しくなるため、脳波データのようなソフトラベルを活用することがメリットになります。

製造業でのSenseIユースケースはこちら

事象関連電位

右グラフは人が画像を見た後に、脳の視覚野で視覚情報が処理される時の脳波反応を表しています。

良品を「ノンターゲット画像」、不良品を「ターゲット画像」として二値分類する際、ノンターゲット画像を見ている時は青い線のように一定の振幅の脳波反応が出ているのに対して、ターゲット画像を見た時には赤い線のように非常に特徴のある振幅が出ます。これを事象関連電位といいます。

本製品では、赤い線のような脳波反応が出ていた時に見ていた画像を「ターゲット画像」であると判断し、ラベル付けの作業を行います。

脳波測定デモ動画

InnerEye社 SenseI によって、人の脳からどのようにAI学習をさせていくか、空港の手荷物検査でのデモ動画をご紹介します。
測定結果例も併せてご覧ください。

測定結果

下記画像の右上のグラフには、試験者が危険物なしの手荷物を「OK」と危険物ありの手荷物を「NG」とし、
それぞれの画像データを見たときの脳波の波形が表示されています。
緑色の曲線は「OK」の画像、赤色の曲線は「NG」の画像を見たときの脳波の波形となっています。

右下のグラフは、試験者の集中度を表しています。
手荷物を分類している時は高い集中度を維持していますが、間の休憩時間にはガクンと下がっていることがわかります。
集中度が低い時に表示されていた画像は分類の結果に使わず、再度表示させるといった使い方をすることができます。

左部分には実際にNGと判断された手荷物の画像が確信度の高い順に表示されています。
脳波の振れ幅が大きく集中力も高い時の画像は、確信度の高いデータとしてラベリングされます。

ラベリングされたデータを基に異常検知AIが完成します。
実際の運用現場では、分類したい画像データをこのAIに読み込ませることで自動分類が可能となります。





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ユースケース

製造業、空港セキュリティ、医療現場、農業など様々なユースケースが想定されます。
下記に一部をご紹介いたします。

【空港セキュリティ】危険物検査のノウハウ継承
手荷物検査における危険物のチェックでは、厳格で且つ瞬時に見分ける判断力が求められているため、経験の積み重ねが必要になります。
熟練者の脳波を計測することで、精度の向上に活用することが可能です。

【医療現場】診断や治療で求められる複雑なスキルの継承
病気の診断では複数の検査結果から導きだすため、経験と判断力が求められます。また、治療における絶妙な力加減や繊細さなどマニュアル化が困難なこともあります。
脳波を活用することで、言語化が難しいスキルを継承することができます。

【製造業】不良品検査のノウハウ継承
熟練者の脳波を計測することで、製造工程における不良品の目視検査など、言語化しにくい「職人の勘」ともいえる高度な技術の継承に活用することが可能です。
ユースケースはこちら

【農業】作物栽培のノウハウ継承
栽培では、天気・温湿度だけでなく、品種・栽培日数・栄養価など作物の情報も含めた複合的判断が必要です。多くの経験やそこから基づく勘など、いわゆる「職人技」を熟練者の脳波を使って継承することができます。
事例はこちら

Sense Plus(センスプラス)脳波分析プラットフォーム

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