今の人工知能（AI）ブームにおいて、注目されているのが「機械学習」や「ディープラーニング」。とくにディープラーニングは画像処理や音声解析に強い機械学習の一種として実用化が進められていますが、エイシングでは、ディープラーニングとも異なる新たな機械学習モデルを生み出したそうです。


どんな会社なの？
 
何が新しいの？

機械制御や統計解析に強い、独自のAIです。

　DBTは、画像処理などで注目されているディープラーニングとはまた異なる独自の機械学習モデルとして開発したAIのアルゴリズムです。

　特徴は、機械制御や統計解析に強いこと。学習にあたりパラメータの調整が不要で、かつ動的な追加学習が可能。また、アルゴリズム自体は約40キロバイトと軽量で、「IoTデバイスへ実装できます」（出澤代表取締役）。ディープラーニングで性能を出そうとすると、「チューニングに時間が必要なことや専門家のスキルが求められ、計算にもコストがかかる。そのため、エッジデバイスへの軽量実装が難しい」（同）として、DBTがIoTに向いているといいます。ただし、ディープラーニングと比べてデータの入力数は大幅に劣るため、「画像処理は苦手」（同）です。

導入実績は？

約10社から引き合いがきています。

　現在、10社ほどの企業と取引を行っていて、そのうちのほとんどが自動車やセンサ、FA（ファクトリーオートメーション）分野でグローバル展開する大企業。また、「海外のグローバル超大手企業とも協業に向けて話を進めている」といい、注目を集めているようです。

今後の方向性は？

IoT×AIで世界展開を目指します。

　「軽量に実装できることが特徴で、IoTで使えるAIを先駆けて実現できている。“IoT×AI”で世界進出を目指す」と出澤代表取締役。

　また、技術面ではDBTのチップ化や、統計解析の強みを生かしてFinTech分野への応用も進めています。