コンピュータービジョンは数え切れないほど多くの業界で普及していますが、これらの視覚AIモデルの作成と制御方法は容易ではありません。Visoは、企業が独自のコンピュータービジョンスタックを構築できる、ローコード/ノーコードのエンドツーエンドプラットフォームを構築しており、スケールアップのために920万ドルを調達しました。
もちろん、コンピュータービジョンのモデルやサービスは数多く存在しますが、その多くは「モデルをAPIとして利用する」という説明に当てはまります。例えば、人物を認識し、立っているか座っているかを判断して、駅やレストランの混雑状況を把握したいとします。
人物認識やポーズ認識のための完全な選択肢は既に存在しますが、ユースケースやセキュリティモデルに適合しない、あるいは拡張するにはコストが高すぎる可能性があります。独自に構築することも選択肢の一つですが、最新のCVモデルのトレーニングと展開に必要な専門知識は容易ではありません。本格的なチームを立ち上げる時間と資金がない限り、実現は難しいかもしれません。
Viso は、このような状況を改善すべく、時間とリソースを費やすことなく、独自のエンタープライズ グレードの履歴書モデルを作成するためのプラットフォームを提供しています。
「導入サイクルの初期段階では、企業は既製のコンピュータービジョンシステムを購入またはレンタルすることに頼ります。しかし、最終的には、すべてのコンピュータービジョンの取り組みを統合（合理化）し、それらを深く統合・カスタマイズし、さらに「所有」する必要があります。なぜなら、データは機密性が高く、戦略的価値のある技術だからです。だからこそ、これらの業界の企業がAIエンジニアの採用を始めているのです」と、Visoの共同創業者兼共同CEOであるガウデンツ・ボッシュ氏は説明します。
しかし、他の多くのエンタープライズレベルのニーズとは異なり、コンピューター ビジョンには、効率的に構築および展開するための「専用のインフラストラクチャ」が欠けています。
「企業は組織全体にわたって、カメラやサーバーといった無数のソフトウェアとハードウェアのプラットフォームをばらばらに構築し、ゼロから構築しなければなりません」と彼は続けた。これは、複数の分野にわたる専門知識を必要とし、すぐにコストが膨れ上がってしまう。
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Visoのアプローチは、他の状況でノーコードツールを使用したことがある人にとっては馴染み深いものでしょう。これは、ユーザーが必要に応じてコンピュータービジョンモデルを選択、トレーニング、展開できる、あらかじめ構築されたものとカスタマイズ可能なものの2つのモジュールで構成されています。
もちろん、ある程度の専門知識は必要です。どの物体認識モデルを実行すればよいのか？トレーニングデータはどこに保存するのか？推論はどのように処理するのか？しかし、少数のエンジニアで、はるかに多くの作業を、数十ものツール、API、コードノートブックに分散させるのではなく、すべて1か所で行うことができます。
Visoは「エンドツーエンド」だと言っていますが、それは誇張ではないようです。コンピュータービジョンには、まずデータ、トレーニングプロセス、そして実装、ホスティング、コンプライアンス対応などが必要です。そして、Visoはまさにこれらすべてを1か所にまとめた「最初から最後まで」のソリューションのようです。
つまり、先ほどの「ビジー検出器」を作るとしたら、100時間分の映像だけを持って開発に着手し、1～2週間後には完成品を完成させることも可能でしょう。これには、生データの低レベル分析と保存、アノテーションとラベリング、ベースモデルのトレーニングとテスト、製品の統合、オンラインまたはオフラインでの展開、分析、アップデートとバックアップ、そしてアクセスとセキュリティが含まれます。これらすべてをVisoを離れることなく、おそらくセミコロンや括弧のキーに触れることなく実行できます。（こちらに様々なケーススタディがあります。）
他にもコンピュータービジョンプラットフォームは存在するものの、ボッシュ氏によると、どれも「非常に複雑なコンピュータービジョンアプリケーションを大規模に管理し、継続的に保守するために構築された」ものではなく、上記のリストにあるいくつかのタスクに重点を置いているという。Visoは、顧客が最終成果物を所有できるようにしながら、可能な限り多くのモデル、手法、ハードウェア、ユースケースをサポートすることを目指している。
私自身は開発者ではないので、さまざまなユースケースがどの程度難しいか、あるいは簡単かについて語ることはできませんが、一連の断片的なプラットフォームをつなぎ合わせるのではなく、より少数の包括的なプラットフォームを使用することには、（他のローコードおよびエンドツーエンドのツールの人気からも明らかなように）根本的な魅力があることは確かです。
Visoの投資家たちはそう考えているようで、同社はAccelがリードし、複数のエンジェル投資家が参加するシードステージで920万ドルの資金調達に成功しました。興味深いことに、同社は2018年にスイスで設立されて以来、自力で資金を調達してきました。
ボッシュ氏は、爆発的な需要の高まりが今回の資金調達の理由だと述べた。AI企業としては、提供している製品や既存顧客数と比較すると、今回の資金調達は比較的控えめな規模だ。ボッシュ氏によると、Visoはすでにプライスウォーターハウスクーパース、DHL、オレンジなど複数の大企業に導入されており、2022年以降、新規顧客数は6倍に増加しているという。
