AMBLでは、社員のスキル向上と技術領域の拡大を目的に様々なチャレンジを行っております。
その中から今回は国土交通省が2020年から推進している都市モデル整備プロジェクト「Project PLATEAU」参画に向けて、立ち上げたAMBLデジタルツインプロジェクトチーム（以下、AMBL DTPT）をご紹介させていただきます。
デジタルツインとは
リアル（物理）空間にある情報をIoTなどで集め、送信されたデータを元にサイバー（仮想）空間でリアル空間を再現する技術のことを指します。
IoTやAIが進化したことで、IoTで取得したさまざまなデータをクラウド上のサーバにリアルタイムで送信し、AIが分析・処理をすることでリアルタイムな物理空間の未来をシミュレートすることも可能となり、将来実際に起こるであろう変化に備えることができるようになりました。
Project PLATEAUについて
PLATEAUは、国土交通省が様々なプレイヤーと連携して推進する、日本全国の都市デジタルツイン実現プロジェクトです。 都市活動のプラットフォームデータとして3D都市モデルを整備し、様々な領域でユースケースを開発しています。 さらに、誰もが自由に都市のデータを引き出せるよう、3D都市モデルをオープンデータとして提供しています。 PLATEAUは、3D都市モデルの整備・活用・オープンデータ化を進めることで、街づくりのDXを実現し、 オープン・イノベーションを創出していきます。
AMBL DTPTについて
AMBLでは、点群の3次元データを用いた最先端のAIモデル研究開発プロジェクトを担当しているデータサイエンティストの熊澤 健二郎さんとAI開発事業部で活躍されているシグデル シリ ラムさんを中心に、スマートシティ構想の実現に向けて「Smart City Builder」を立案・製作しました。
Smart City Builderとは
「Smart City Builder」はPlateauの3D都市モデルを利用したAIモデル開発のための学習データ作成やモデルの検証、スマートシティ構想へ向けた都市交通シミュレーションを行える開発プラットフォームです。
■学習データの作成（アノテーション）
オブジェクトの位置からアノテーションを自動化、YOLO v7を使用してAIモデルを作製しONNX型に変換してUnity上でAIモデルを使用。
■AIによる信号制御
待機車両がないことをAIで検出し、青信号にすることで黄色の車両は停車することなく進むことができる。
PLATEUデータの3D画像から物体検出モデルの作成やAIでの車両検出および人物検出を用いた信号制御の都市交通シミュレーションなどPlateau 3D都市モデル×AIによってスマートシティ構想のシミュレーションを実現します。
今後、物体検出精度の向上と実用化を目指して改良を施すことで、AMBL DTPTは「Smart City Builder」を通して社会インフラ分野に貢献していきたいと考えています。
そして、AMBLはブランドプロミスである「Shift the Direction（改善から革新へ）」に則り、AIを活用することで、より多くの企業や団体が革新の道にシフトするよう支援していくことを約束します。
AMBLは事業拡大に伴い、一緒に働く仲間を通年で募集しています。
データサイエンティスト、Webアプリケーションエンジニア、AWSエンジニア、ITコンサルタント、サービス運用エンジニアなどさまざまな職種とポジションで、自分の色を出してくださる方をお待ちしています。ご興味のある方は、採用サイトもご覧ください。
●AMBL採用ページ
-メンバーインタビュー （1日の仕事の流れ／やりがい／仕事内容）
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