オムロンとアプリズム、非集中学習技術「DcX」で開発効率を向上

オムロン株式会社と株式会社アプリズムは、オムロン サイニックエックス株式会社が開発した非集中学習技術「Decentralized X（以下、DcX）」を活用し、アプリズムが提供するAIプロダクト「aiba」において、多様な環境条件の違いに対して期待する性能を発揮する馬体検出AIモデルの開発手法の構築に成功しました。

一般的に、外観検査等における物体検出や画像認識にAIモデルを活用する開発においては、現場ごとの固有データをもとに学習を行う必要があるため、データ共有に伴う利用権利や情報漏洩への懸念、データ量の増大による開発期間やコストが課題となっています。DcXは、各現場で学習されたAIモデルのみを統合することで、データを共有せずセキュアな環境でAIを高度化できる新たなアプローチです。本検証では、競馬場や厩舎での利用を対象にDcXを適用し、環境変化があっても迅速に運用可能なモデル生成を確認しました。

本検証の成果として、特に馬体重心位置の推定性能の向上が見られ、照度が低い夜間の厩舎環境においても、他拠点で学習された知見を取り込むことで安定した検出が可能になりました。

オムロンは、この知見を「SF 2nd Stage」におけるAgentic AI領域に向け、AIモデル生成技術として活用していきます。