なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？　「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦（1/2 ページ）

　「中小企業でお金もない、人もいない。ここ10年でIT化に取り組んできたが、今ある課題や業界の将来を見据え、今はAI（人工知能）を自作している」──福岡県田川市でクリーニング店を8店舗展開するエルアンドエーの田原大輔副社長はこう話す。同社はスーツやズボンなどを判別する画像認識システムなどを導入。人材が不足するクリーニング業界の中で業務効率化を図るためいち早くIT化に取り組み、いずれは無人店舗のオープンを目指す。

IT化に取り組んだ10年

　電話からSkypeによるビデオチャットへ、メールからチャットワークへ、ExcelからGoogleスプレッドシートへ──2008年ごろから10年近くクリーニング業務のIT化を進め、15年11月にGoogleの機械学習用オープンソースライブラリ「TensorFlow」（テンサーフロー）が公開されてからは、AI開発にも本格的に着手。現在は（1）RPA（Robotic Process Automation）とチャットbotを使って、報告書の作成などを簡易化する自然言語処理系のAIと、（2）画像処理とディープラーニングを組み合わせ、衣類の認識や分類をする画像処理系のAI開発に取り組んでいる。

　田原副社長にエンジニアリング経験はなく、プログラミングや機械学習などは全て「YouTubeや本を見ながら独学でやってきた」という。田原副社長は「PCが使えず、ガラケーを使っているような70歳のおばちゃんでもこれらのツールを使って仕事をしている」と笑うが、年齢によって従業員のITリテラシーがバラバラで苦労も多かったと振り返る。

　「メールを使うと下書きが20件くらいたまったり、CCの意味が分からなかったり。ファイル共有にGoogleドライブを使ったり、数字の管理にExcelを使ったりしても、高齢だと分からない人もいる」（田原副社長）

　従業員全員のITリテラシーアップを図るのは難しい――そう考えた田原副社長が目を付けたのがAIだった。意識したのは、「触らないユーザーインタフェースとユーザーエクスペリエンス」。13年ごろから自社で使う専用アプリの開発を進め、数回のボタン操作で済む業務アプリを複数作成。そして、現在も開発を進めるRPAとチャットbotの組み合わせや、画像認識システムを独学で開発し始めた。

やって分かった「機械学習の壁」

　17年11月には、TensorFlowを活用した独自の画像認識システムのβ版が完成。実店舗での実証実験を始めている。店舗内に設置したWebカメラが衣類を捉えると、それがスーツなのか、ズボンなのか、ワイシャツなのか、などを24カテゴリーに分けて自動で判別するという。田原副社長は「とにかくデータが重要で、取り扱いが多いスーツやズボン、ワイシャツなどは約99％の精度で認識できるが、事例の少ないダッフルコートなどはまだ判別が難しい」と話す。

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