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Android Wear アプリ

逸早く Android アプリを開発していた実績のある弊社(代表者)は、既にスマートフォンからウェアラブルへ視野を広げ Android Wear アプリの開発に取り組んでいます。 Android Wear が WiFi に対応した2015年から単体動作アプリの安定化、省電力化を研究し、Android Wear の進化と共に得てきたノウハウを強みとしています。

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センシング+クラウド

クラウドに直結したスマートウォッチは通知連絡、センサー等で得られたデータの収集に使うことができます。最新のAndroid Wearデバイスを用いることで、WiFiに接続したままセンサーを動かしても10時間以上連続稼動させることに成功しています。ネットワーク環境が限られた場所にしか整っていない現場でも、オフラインモードでデータ記録を行い、オンラインになった際に同期を取ることができます。業務内容に応じた専用アプリを提供することで、機能的な業務支援も実現しています。

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ディープラーニング

スマートウォッチで得られた加速度データをRGBデータに変換し畳込みニューラルネットワークで分析します。人の動きは複雑でデータの波形処理は困難ですが、空間的に連続的な特性を含むパターン画像化を解決策として編み出しました(特許出願済み)。作業状況の記録だけではなく、結果と動作の相関分析、不調や異変の検知、等のニーズに沿った機能提供を目指します。

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導入課題の克服

ディープラーニングを実際に導入しようとすると、学習に用いる入力データを多く集める必要がある、演算コストが高い、といった問題が発生します。弊社の方式では、スマートウォッチの着用で日々データを収集し、入力データは特徴量となるため収束が早くコストを抑えることができます。また、分析だけではなく、リアルタイムに作業者にフィードバックするシステムの実現に向けて開発を進めています。

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既存WiFiで位置検出

既に飛び交っているWiFi電波を分析することで、GPSが利用できない屋内や屋根付きの場所でも位置検出を可能にします。設備投資やメンテンナスが不要で広い範囲をカバーできます。商業施設のガイドアプリ、10万平米の広範囲対応、工場内の中継器を用いた調査、マラソン大会での実験、など実績があります。業務改善において位置の把握は重要です。

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新たな位置検出方式

従来の方式に加え、既存WiFi電波を用いた位置検出に関してもディープラーニング技術を導入しました。データ収集と学習を繰り返すことで精度を高められるため、特定の現場で利用するには適しています。精度については現場の環境(WiFi電波の量、建物の材質、入り組み具合など)に依存するため調査するまでは不明となります。

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Internet of Workers