ITの浸透が人々の生活をより良い方向に転換していく概念「DX」が注目されている。昨今、AIを活用した映像や画像の認識・解析技術は安全監視や行動監視、MaaS（移動手段のサービス化）を実現するものとして、多様な分野で活用され始めているという。
日立ソリューションズ・テクノロジーは16日、判断の根拠がわからないAIのブラックボックス問題を解決する「AI学習データ品質向上支援ツール（XAIツール）」の対象DNN（ディープニューラルネットワーク）モデルの拡充を発表した。同ツールは、「画像認識エッジソリューション」にて画像認識AIシステムの開発を支援。昨年より「画像認識AI システム構築コンサルティングサービス」メニューの一つとして認識率解析・向上に活用されている。
今回、より多くの顧客に利用してもらえるよう、同社の独自DNNモデル「物体検出ソフトウェアライブラリ（DeemDetector）」に加え、代表的なOSS DNNモデル3種――YOLOv3とCenterNetを同日、YOLOv4を今月末日、そしてその他のOSS DNNモデルについても順次追加していく。さらにはユーザー独自のDNNモデル（個別カスタマイズ）にも16日より対応し、顧客の製品開発を支援する。
XAIツールは、学習データを解析する「データクレンジングツール」と誤認識データを分析する「誤認識分析支援ツール」で構成されている。
自社導入の結果、データクレンジングツール、誤認識分析支援ツールの適用による学習データの最適化により、認識率は76％から90％に向上し、学習データは9,000枚から7,600枚（追加教師データ込み）へとスリム化、学習時間は102時間から88時間（同）への短縮を達成したという。同社は今後も、エッジコンピューティング技術を活用したデジタルソリューションを提供することで、顧客システムのDX実現を支えていく考えだ。