IoT×AI 視聴者計測の新規事業立ち上げ

デジタルサイネージの広告効果を視聴者属性（年齢・性別）と視聴率で計測する自社の新規事業を立ち上げることになった。ただし社内に機械学習・IoTの知見を持つメンバーがおらず、技術の実現可能性の証明からのスタートだった。

• 社内にML・IoTのナレッジが無い（独学での技術立ち上げ）
• エッジデバイスでのリアルタイム処理
• プライバシーへの配慮（顔識別ではなく属性推定）
• 様々な設置環境（照明条件、カメラ角度）への対応

「作れるか」を最速で証明する方針。年齢推定・顔属性検出モデルを独学で開発して実現可能性を実証し、そのうえで機種・カメラ選定から推論基盤まで一気通貫で設計。プログラマー7名のチームのML・IoT検証をリードして事業化を推進した。

PyTorch/OpenVINO で年齢推定モデルを作成しエッジで推論を実行。AWS IoT Core/Greengrass によるエッジコンピューティング構成に、Lambda・SageMaker と連携したデータ収集・分析パイプラインを構築。

• ナレッジゼロの組織で新規事業の技術基盤をゼロから確立
• 複数の商業施設での実証実験に成功し事業化を前進
• リアルタイム属性取得と視聴率ダッシュボードをサービスとして提供
• 7名チームのML・IoT検証をリード

新規事業の初速は「技術的に作れるか」を最速で証明できるかで決まる。組織に知見が無くても、自ら検証を回し切れば事業は立ち上げられる。この経験が現在の生成AI全社導入の推進力にもつながっている。