モルフォ、VLM活用の映像解析新ソリューションを発表
株式会社モルフォは、カメラ映像の解析にVision-Language Model（VLM）を活用する新ソリューション『Morpho VLM Fluid Action』を発表しました。
本ソリューションは、画像や映像と言葉を組み合わせて扱うAIモデルであるVLMを用いることで、学習データを用意することなく映像の状況を認識し、その結果に対するアクションまでを設定できるようにする技術です。エッジ端末上での一次判断と、必要に応じたクラウド連携を組み合わせて動作します。
開発の背景とVLM採用の理由
カメラ映像を活用する場面では、映像内の状況を捉えるだけでなく、得られた情報をもとにどのような対応を行うかまで設計する必要があります。しかし、従来のディープラーニング技術では、人が倒れるなどのまれにしか起きない場面のデータ収集が難しい点や、忘れ物のように対象の種類が多く事前にすべてを想定できないといった点が課題となっていました。
モルフォは、学習データを十分に集めにくい場面や、事前に状況を詳細に定義しにくい映像シーンに対し、VLMの活用を検討しています。カメラ映像から得られる情報を、用途に応じたアクションの設計へつなげる技術として同ソリューションの開発を進めています。
『Morpho VLM Fluid Action』は、シンプルな設定ファイルに「何を認識するか」と「認識した結果、どのようなアクションを行うか」を記述することで、認識対象と認識後のアクションを規定できる仕組みを備えています。VLMを自前で組み込む際に必要となるプロンプトの設計や、自然言語による出力の解釈を製品側で担います。
低遅延での応答が求められる処理はエッジ側で一次判断を行い、エッジ側だけでは判断が難しい場合や高度な判断が必要な場合は、エッジ側の推論信頼度を踏まえてクラウド側へエスカレーションして再判断することが可能です。また、サーバー上の処理だけでなくエッジデバイス上でVLMを活用するための高速化手法の研究も進められています。
詳細URL: https://www.morphoinc.com/technology/vlmfluid
車載領域をはじめとする想定活用シーン
同ソリューションは、まず車載領域での開発・検証が進められています。運転者のよそ見、眠気、体調不良の兆候といった乗員の状態・挙動の把握や、事前に種類を列挙しにくい車内の忘れ物の通知・記録、路肩駐車や信号の変化などの車外の特定シーンを捉える技術開発が想定されています。
車載以外でも、住宅の玄関先を映すカメラ映像から不審な人物の徘徊や荷物の持ち去りを捉える検証が行われています。さらに、建機・建設現場での安全設備や資材状態の確認、スマートシティや施設における状態把握、物流・倉庫での荷姿や通路周辺の確認など、多様な現場への応用が期待されており、各領域での活用可能性を検討していくとしています。
株式会社モルフォの概要
- 所在地：東京都千代田区神田錦町 2-2-1 KANDA SQUARE 11階WeWork内
- 代表者：代表取締役社長 平賀 督基（まさき）、【博士（理学）】
- 設立：2004年5月26日
- 資本金：100,000千円（2026年4月1日現在）
- 事業内容：画像処理およびAI（人工知能）技術の研究・製品開発。スマートフォン・半導体・車載・産業IoT向けソフトウェア事業をグローバルに展開。
- ホームページ：https://www.morphoinc.com/
本記事は株式会社モルフォの発表をもとに作成されています。
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