AI テクノロジーが発展するにつれて、その産業ユース ケースは、輸送の強制から職場の安全にまで及びます。 AI は、大量のデータを他のどのシステムよりも迅速かつ正確に処理できるため、企業はより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。また、パターンや傾向を特定できるため、企業はリアルタイムでデータを分析して対応できます。 しかし、AI技術が不足している業界があります。 Intenseye の共同設立者である Sercan Esen は、彼と彼の共同設立者がビデオ処理エンジンを作成し、それを適用する方法を決定しようとしていたときに、これを発見しました。   「2018 年に Intenseye を設立したとき、どの問題を解決するかを決めようとしていました」と Esen 氏は言います。 「私たちはフォーチュン 500 企業のすべての施設を訪れ、ドローンがさまざまな作業を行っているのを見ることができました。しかし、安全衛生チームと話をしたところ、彼らの技術は基本的にペンと紙に過ぎないことがわかりました。」 従業員の健康と安全の重要性を考えると、これは大きなギャップです。職場での病気やけがは、米国に損害を与えることがわかっています .従業員の健康と安全は、特にパンデミックの影響で、ビジネス リーダーにとって最大の懸念事項となっています。の ビジネス リーダーの 3 分の 1 以上が、今後 12 か月で職場の安全を確保することを最優先事項として挙げています。 年間2,500億ドル オアシスによる2021年の調査、 このギャップを見て、Esen と彼の共同創業者は、AI を問題解決ツールとして使用する機会を見出しました。彼らは以前に AI で働いていたことがあり、これをテクノロジの問題解決機能を活用する機会と見なしていました。 AI と機械学習技術を使用して、企業が既存のカメラを接続し、CCTV ネットワークを活用して危険な状況を検出できるようにするソリューションを作成しました。 投資家も成長の機会を認識しています。 Inteneseye は 2020 年のシード ラウンドを終了し、合計シード資金は 400 万ドルに達し、昨年はシリーズ A ラウンドで 2,500 万ドルを調達しました。同社には 70 人以上のチームがあり、急速に成長しています。その技術は 23 か国以上で使用されており、何万人もの労働者を保護しています。 従業員の健康と安全は確かに AI 開発の準備ができている業界ですが、AI テクノロジーをこの業界に適応させるには何が必要なのでしょうか?企業はこのテクノロジーをどのように適応させて従業員の安全を確保していますか? 業界固有の AI モデルの開発 AI は、手動タスクの自動化、ジョブ プロセスの合理化、データ分析の高速化を支援することで、さまざまな業界に革命をもたらしています。ただし、業界が異なれば、AI システムが異なることを行う必要があります。金融部門の AI システムは複雑な計算を行う必要があるかもしれませんが、マーケティング用の AI はより強力な言語処理能力を必要とするかもしれません。 従業員の健康と安全の場合、AI システムはオブザーバーとして機能し、安全でない慣行や事故や怪我の可能性を示す指標を常に監視します。 AI は、各企業の機械、地域の法律、および職場の規制を認識するようにトレーニングする必要があります。次に、職場のカメラで撮影した画像を分析し、これらをデータと比較して、健康と安全に関する法律や会社の規制と異なるものや矛盾するものがないかどうかを確認できます。  AI、特に顔認識を使用するシステムでは、セキュリティとプライバシーが懸念されることがよくありますが、Intenseye は従業員の匿名性を保護することに取り組んでいます。そのシステムは顔の匿名化を使用して、個人を特定できる情報が取得されないようにし、SOCII および GDPR に準拠しています。  Intenseye のような業界固有の AI 開発者を持つことの利点の 1 つは、会社が構築する各モデルがすべてのモデルの有効性を向上させるのに役立つことです。類似したオブジェクト、機械、環境のさまざまなバージョンを分析することで、AI の学習が容易になり、認識と分析のプロセスがより迅速かつ正確になります。  Intenseye は、従業員の健康と安全に関連するデータを処理するために特別にトレーニングされたモデルを作成するだけでなく、最新の AI テクノロジを使用して、データのラベル付けと精度のための独自のツールを開発しました。これらのツールは業界固有のものであり、同社が 2021 年の第 4 四半期に 92% という驚異的な精度評価を獲得するのに役立ちました。Intenseye の AI は毎日 220 億を超える画像を処理するため、業界固有のデータ ラベル付けおよび精度ツールを持つことは特に重要です。  Intenseye の Maia システムは、画像に注釈を付けるための AI 搭載ツールです。このツールは、カメラから受信したビデオ フィードに自動的にラベルを付け、機械、物体、従業員、および会社によって決定された画像のその他の側面を検出します。 Intenseye の社内ラベリング専門家もビデオ フィードをチェックし、欠落している注釈を追加して、AI が仕事をしながら改善するのを助けます。  Intenseye は、Maat と呼ばれる業界固有の精度チェック プラットフォームも開発しました。このプラットフォームにより、同社の EHS 専門家はアラートの精度を測定できます。これにより、Intenseye は AI の有効性を監視および改善し、継続的に透明性のある結果を提供することができます。 先行指標による結果の予測 高度な認識機能とラベル付け機能を備えた AI は、業界全体でデータの使用方法を変革しています。 AI により、アナリストは次のことが可能になります。 新しい組織の行動を知らせ、より良い結果を生み出します。これは、AI が消費者の行動を予測し、それらの予測を使用してより効果的なマーケティング戦略を知らせることができるマーケティングのような分野に当てはまります。これは、EHS 部門でも同様です。 新しく革新的な指標を開発する 現在、AI を使用しないほとんどの EHS コンプライアンス システムは、手動チェックに依存しています。労働者はデータを手動で入力し、発生した事故や怪我を記録し、その情報を使用して同じことが将来起こらないようにする必要があります。これらは遅行指標として知られており、イベントが発生した後にそのイベントを分析するために使用されるデータ ポイントです。  AI は、先行指標とデータに基づく予測を使用する可能性を開きます。これは、職場を常に観察し、受け取ったすべてのデータを数秒で処理および分析する AI システムの能力によって可能になります。この膨大な量のデータと高度な分析機能により、AI システムは、環境のどの要素が怪我につながる可能性が高いかを、実際に起こる前に予測することができます。 先行指標への移行は、マーケティング部門の有効性と効率性の大幅な向上にすでにつながっています。 そこでもそうすることができます。多くの製造施設は、この移行に必要な技術をまだ実装していませんが、Intenseye のような企業が変化をリードしています。   製造業のリーダーは信じている   「私たちにとって、企業の安全衛生チームは最も重要な仕事を担っています」と Esen 氏は述べています。 「そのため、最前線のチームを保護するために必要なツールを持っていることが重要です。」  Intenseye の機械学習技術は、先行指標を使用して、チームが事故を防ぐのに役立つさまざまなワークフローを作成できるようにします。彼らはすでに 1,500 万件を超えるリアルタイム通知を送信しており、世界中の職場を保護し、何百万もの潜在的な事故や負傷を防いでいます。 継続的改善のための適応性の向上 AI テクノロジーの主な利点の 1 つは、常に学習と改善を行っていることです。 Intenseye は、精度レベルのチェックに専念するチームによって、常にシステムを改善することに重点を置いています。システムの精度レベルが低下した場合、チームは不足しているラベルをデータに追加し、AI を再トレーニングして精度を向上させます。  AI システムを再トレーニングする機能は、従業員の健康と安全など、常に新しいテクノロジとワークフローを取り入れている業界では不可欠です。 Esen 氏は、Instenseye のチームはこのシナリオに備えていると述べ、新しいユースケースが与えられた場合、同社は AI モデルを 24 時間以内に再トレーニングしてこれらの脅威を検出できると述べています。 この種の適応性は、AI の最もエキサイティングな側面の 1 つです。リアルタイムのデータと結果を予測する機能により、企業は新しいシナリオを予測し、ソリューションをより迅速に開発できます。実際、Intenseye のクライアントの 1 つは、過去 5 か月で 50 以上の施設を統合し、これが効果を発揮できる規模を示しています。この機能は、企業がどの業界に属していても、ますます複雑でペースの速い状況に対応するのに役立ちます。また、従業員の健康と安全などの業界で使用すると、命を救うことができます。

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