川崎重工，応用地質，セブン銀行等での活用事例

　SOINNの活用事例の1つとして，ドローンの4回転翼ヘリコプターの制御があります。横風など外乱のある環境下のホバリングを15分で学習し，自律飛行をします。これは，テレビ朝日の「池上解説塾」で紹介されました。学習に使ったハードウェアは普通のノートパソコンです。川崎重工では，ごみ処理発電に使っています。ベテラン運転員の操作を学習し，同じような動きをするAIを育て，実行することを可能にしています。また，応用地質では，地中レーダーによる路面下空洞自動検知に使われています。ベテランの知見を学習するために使われた学習画像は400枚強ありました。ベテランの方は日頃の業務に追われており，教師画像作成のために，何千枚もの画像にマーカーをつけることはとてもできません。400枚程度であれば1日20枚ずつマーカーをつけていけば，現実的な時間で終わらせることができます。少ない画像で性能が出せ，後から画像の追加も柔軟に対応できるSOINNの特長が活かされた事例です。これらは医療用画像にも適用でき，大学病院・製薬会社と画像診断での取り組みを進めています。
　セブン銀行とのトライアルでは，ATMでの1万円札と千円札の出入りの予測を行いました。セブン銀行のATMは全国に約2万2000台あり，5年間分のデータを対象としました。使ったハードウェアは一般的なPC1台で，学習は2時間強です。GPUは使っていません。2万2000台の3か月先までの予測処理は10分間で終わります。また，1日分の追加学習処理は2万2000台でも，PC1台を使って3分間で終わります。SOINNならさまざまなデータを混ぜられるので，周辺の地図やその日の天気，人口分布などのオープンデータを取り込ませることで，より精度の高い予測ができます。
　また，NTTコミュニケーションズの家計簿アプリのデータ解析エンジンとしても使われています。ファイナンシャル・プランナーの知見を学習し，節約できる項目を教えてくれるもので，SOINNなら自社でのオンプレミス運用ができ，知見の外部流出がありません。

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