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ソフトバンクニュース

IoT

人とモノのつながりから、モノとモノがつながり、さまざまな領域でこれまで取得することができなかった情報の計測・数値化を可能にし、膨大なデータ通信がやり取りされることで新時代の情報処理に大きな変革をもたらすIoT(Internet of Things)。

当社は、高性能なチップを搭載したIoTセンサーやNB-IoT(Narrow Band-IoT)を活用したNIDD(Non-IP Data Delivery)などのサイバー攻撃に対するセキュリティ技術の研究を進めるとともに、IoTで新たなデータを収集し分析することで、社会課題解決・価値創出に役立てていきます。

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AI

機械学習をベースとしたさまざまなAI技術を実ビジネスへ応用する取り組みとともに、そこで発生する精度や速度、教師データ作成コストなど、現在のAIの共通課題を克服し、AIの能力を飛躍的に向上させるための技術開発や、脳科学との融合により人間のように柔軟で汎用的な課題解決能力を持つ次世代AIの研究などに国立大学法人東京大学と共同で取り組んでいます。

また、AIを活用するために不可欠となる多種多様なデータの適切で精度の高い収集を行うため、良質な教師データの整備や、プライバシーを保護しつつデータを安全に利活用する仕組みの実現などにも取り組んでいきます。

これらの活動を通して、当社の事業を支えるAIソリューションやその共通基盤を提供するだけではなく、よりよいAIを実現することで企業や社会への貢献を目指します。

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モビリティ

自動運転の実用化は、私たちの暮らしをさらに便利にするだけでなく、移動にまつわる社会課題の解決策としても期待されています。

当社では、モビリティ社会の拡充に向け、5G超低遅延通信を活用した自動運転支援の実証実験を行うほか、子会社のBOLDLY株式会社による自動運転技術の開発や、同じく子会社であるMONET Technologies株式会社によるMaaS(Mobility as a Service)向けモビリティプラットフォームの開発・サービス提供などさまざまな実証実験や事業化に取り組んでいます。

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  • 測位プラットフォーム「SmartFinder」

    測位プラットフォーム「SmartFinder」を活用した関西大学 滝沢研究室との共同研究。
    従来の屋内Wi-Fiなどを利用した屋内位置測定技術では、対象デバイスがある実際の位置と測位結果に大きな誤差が生じていました。「SmartFinder」を用いて測位対象デバイス間の隣接情報を収集・計算することで、GPS衛星からの電波が届かない屋内や地下でも高精度な位置測位を実現するための研究を行っています。

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  • 圧電組紐

    「圧電組紐センサー」を活用した関西大学 田實研究室との共同研究。
    圧力が加わると電気エネルギーを発し、変形する特徴を持つ圧電体を組紐状にしてウエアラブルセンサーに活用した「圧電組紐センサー」を利用し、心拍レベルの情報取得によって健康状態管理に役立てるなど、IoTセンサーとして新たな価値を創出するイノベーティブな応用研究を行っています。

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  • IoT-MIR

    IoTデバイスが急増している昨今、セキュリティ対策は重要な社会課題の一つになっています。
    「IoT-MIR」の研究では、大量のIoTデバイスを安価に監視・運用するため、デバイスの送受信パケットをモニターすることで、負荷をかけずに不正アクセスなどのふるまい検知を行うシステムの実現を目指しています。

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  • 衛星ナローバンド通信サービス Skylo

    静止衛星からNarrow-band IoT向けの通信回線を提供する「Skylo」は、上空36,000kmの高度から地球に電波を送り、モバイルの電波が届かないような地上のルーラルエリアや海上の船舶においても衛星回線を通してIoTデータを収集することが可能です。また、IoT通信の他、SOS発報のような簡単なメッセージのやりとりができ、回線の利用用途を絞ることで、月額ワンコインからという非常にリーズナブルな価格を実現しています。

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  • AI OCRエンジン

    「少数の実データからの学習」「屋外撮影などのノイズに対する頑健性」「手書き認識」を主要なトピックとして、ディープラーニングなどのAI技術を応用したAI OCRエンジンの研究開発に取り組んでいます。

    免許証・請求書など書類の読み込み、貨物コンテナのIDの自動読み取りなど、社内外のさまざまなアプリケーションで利用されており、一部の技術は特許申請中で、独自の技術力として高い成果を収めています。

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  • AIによるスポーツフォーム解析

    AIによる動画解析やモーションマッチング、スポーツ科学を用いて、スポーツのフォーム解析に関する研究開発を行っています。
    選手間のフォームの差分解析やフォームの改善箇所の解析、改善に向けたアドバイス提示といった機能を開発することで、理想のフォームのモノマネ採点や、AIによるスポーツコーチングの実現を目指しています。

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  • Knowledge Distillation on Extractive Summarization

    テキスト分類モデルの精度を維持したまま、モデルサイズの削減と推論速度の向上を目指す研究「Knowledge Distillation on Extractive Summarization」。この研究は、台湾・成功大学と共同で進めており、執筆した論文は「AIKE 2020(2020年12月発表)」で採択されました。
    実用への第一歩として、ソフトバンク社内でのテキスト分類アルゴリズムへの活用を予定しています。

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  • AIによるチョウザメの
    スマート養殖

    2020年2月から3年計画で行っている北海道大学水産学部との共同研究「AIによるチョウザメのスマート養殖」。現在チョウザメの養殖方法は確立されておらず、専門家による手探りで進められてきました。卵を産むまで6年以上かかり、雄雌が判定できるまで2〜3年必要なため、コストとリスクを軽減する上で、早めの個体識別が重要な要素となります。

    この研究は、カメラ画像からAIが自動で個体を認識し、卵を産みそうな個体や異常行動の早期発見によるケアを行うことで、効率的な養殖の実現を目指しています。

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  • 創発型AIの基礎研究(ブレインシミュレーション)

    機械学習の主流アプローチであるディープラーニングとは異なり、超知性の実現を期待できるアプローチの一つとして、「ニューロサイエンス」をベースにした創発型AIを研究しています。
    これまで、1セルのシミュレーションおよびマルチセルのシミュレーションに成功しており、現在は発火、創発に向け取り組みを続けています。
    また、脳のシミュレーションを可能にするためのブレインプラットフォーム作成の研究開発も行なっています。プラットフォームの基盤を支えるために、脳の仕組みを模倣した新しいデータストア方式や超並列計算方式も独自に研究開発中で、先々公開予定のブレインプラットフォームによって、世界中の機械学習の研究者やニューロサイエンティストの研究を促進していきます。

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  • チャットボットによる
    質問応答システム

    チャットボット関連の自然言語処理技術に関する研究開発を行なっています。当社公式サイトのチャットサポートなどのシステムで利用しているテキスト分類やテキスト類似度判定アルゴリズムの研究開発の他、学習データの品質向上、少量データからの簡易チャットボット作成など、さらなる新技術の研究開発にも取り組んでいます。

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  • Denoise
    (音声のノイズ除去)

    AIによる音声認識において、複数人が同時に発話した場合、必要な音声とノイズとなる音声を判別することは非常に困難です。米国・コロンビア大学と共同による本研究では、3種類のディープラーニング(サイレントインターバル音源学習、ノイズ推定学習、デノイズ学習:Bidirectional LSTM)を組み合わせてノイズの推定を行い除去することで、必要な音声のみを抽出することに成功し、AI分野の世界的カンファレンス「NeurlPS2020(2020年12月発表)」にも採択されました。

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  • エッジデバイス画像解析AI

    人物認識など、固定カメラの動画分析を中心に「エッジデバイス画像解析AI」のさまざまな研究開発を行っています。人物認識の領域では「人物の移動のトラッキング・滞留検出」「異なるカメラ間での同一人物の同定」「フロアマップなどの平面図とカメラの認識結果の対応づけ」などの技術を開発しています。その他、関連した技術として「自動車の速度推定・異常検出などの交通状況分析」「エッジデバイスでのAI処理の高速化」などにも取り組んでいます。

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  • MaaSプラットフォーム(MONET)

    MaaS(Mobilty as a Service)に向けたモビリティプラットフォームを開発・提供しています。トヨタをはじめとした多くのOEMが参画しているほか、MONETコンソーシアムには600社以上が加盟しています。

    現在はオンデマンドモビリティサービスやマルチコンバージョン車両などを企画・開発・提供しており、さまざまな自治体でニーズに応じた実証実験を実施したり、サービス導入などの取り組みを進めています。

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  • V2X

    未来の自動運転社会の実現に向け、Vehicle to Vehicle(車車間通信)やVehicle to Network(ネットワークと車両間)、Vehicle to infrastructure(交通インフラと車両間)など、V2Xのさまざまな研究開発に取り組んでいます。

    自動車メーカーとの共同実験では当時世界で初めて5Gコネクテッドカーの検証環境を構築し、256QAMや4X4 MIMOの走行試験を実施したり、セルラーV2Xを用いた自動運転の合流支援実証を実施しました。その他、トラックの隊列走行に関する実証実験や、危険情報を通知するスマート交差点の実証実験なども実施しています。

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