発電量予測開発②【絶望】「ヒートマップのオーバーレイが少しズレる」

建物ヒートマップ表示を、AIによる建物マスクへ切り替えた話発電量予測機能を実装する中で、かなり長い間苦しめられた問題がありました。それが、「ヒートマップが建物からズレて表示される」という問題です。エラーが出るわけではありません。むしろ、一見すると「それっぽく」表示されます。ただ、よく見るとズレている。しかも建物によってズレ方が違う。この問題を解決するために、最終的には AI 部署のエンジニアに協力してもらい、航空画像から中心建物を検出し建物だけをマスクするという API を作ってもらうところまで進みました。今回は、その実装に至るまでの話です。以前の実装で発生した問題以前の実装では、mas...

自律巡視AIを目指して①「監視ツール」でも「点検ロボット」でもない第3の道

こんにちは！ 株式会社Nobest 石井です。Nobestがこれから3年で作ろうとしているものは、なかなか伝わらないから記事にしてみました。技術の話だけでも、思想の話だけでも、業界課題の話だけでも、片手落ちになる。だから、Why（なぜ）→ Pain（現場のリアル）→ How（技術アーキテクチャ）→ Philosophy（判断軸）→ Who & Future（仲間と未来）の5幕構成で、順番にお話しします。第1回は「自律巡視AIって、結局なんなんですか？」という、いちばん大事な問いから。「自律巡視AI」って、結局なんなんですか？――社内では「自律マネジメントAI」とか「Nobest IoT」...

草刈り自動化AI開発①：航空画像から「作業につながる雑草候補」を抽出する

太陽光発電所の草刈りが大変な時期が近づいてきました。Nobestでは、太陽光発電所の維持管理を楽にすべく、草刈り自動化ソリューションを作っています。発電所の草刈りを自動化するためには、まず画像の中から雑草を見つける必要があります。ただ、実際にこの「雑草を見つける」という言葉は、思った以上に幅の広い課題だと分かりました。単に緑色の部分を検出するだけであれば、画像処理としてはそれほど複雑に見えないかもしれません。しかし、現場で使える情報にするためには、「どこに植物が写っているか」だけではなく、「その領域は、草刈り判断に関係する候補なのか」まで考える必要があります。今回の開発では、まずこの入口...

発電量予測開発①【太陽光の発電予測開発】 TIFF データを Google Maps に重ねるまで

発電量予測機能のためのヒートマップ実装発電量予測機能を実装するにあたり、まず必要だったのが「どの建物に、どの程度の日射量があるのか」を可視化する仕組みでした。ユーザーが地図上で建物をクリックすると、その建物に対応したヒートマップが表示される。今回実装したのは、そんな機能です。最終的には Google Maps 上にヒートマップをオーバーレイ表示できるようになったのですが、実装当初はかなり苦戦しました。最初は「画像を重ねれば終わり」だと思っていた生成した TIFF 画像を、クリックした建物にオーバーレイするという内容でした。当初はかなりシンプルに考えていました。さらにapi自体は実装済みと...

AIとブレスト

弊社は本を毎月1冊、会社で買える。今日読んだ本に、こんなことが書いてあった。「極端な設定が、極端な発想を生み出す」❌ 雪かきを自動でやるロボットの実現方法を教えて⭕ 2時間かかる雪かきを 1分以内に終わらせる ロボットの実現方法を教えて数字を1個ぶっ飛ばすだけで、AIの答えが急に斜め上を向く。「いや無理でしょ」と笑うこともあれば、「あれ、これ意外と…」と議論が止まらなくなることもある。結局、制約をいったん外した瞬間、AIも人間も別人格になる。明日のアイデア出しから、ちょっとぶっ飛んでみよう。beforeafter出力が結構斜め上の提案なので、議論してて楽しい。

AI agentがやばい

弊社のソリューションにおいて、点検結果を登録する機能とタスク管理できる機能があるが、それを連携させる、点検予定日に自動的にタスクチケットを作る機能をChatGPTのCodex AI agentに作ってもらったら、APIからDBのテーブルから何から何まで作ってもらった。今までは、フロントだけとか、バックエンドだけという感じだったが、指示をしっかりだすことで、全体を理解して、DB、マイグレーション、API、フロント、テストコード　全部自動で書いてくれた。しかも魂が合ってる。。。そしてそのままプルリクエストまで作れちゃう。もちろんレビューはcopilotに。凄い時代がきたものだ。。。。爆速で開...