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【VAST Data×AI】AI映像解析デモを見てみよう！

#お役立ち情報

年々増加するデータ量と、近年急速に高まるAI需要を背景に、データ利活用に悩みを抱えている企業は少なくありません。
VAST DataはAI時代を見据えて設計されたストレージであり、AI関連の機能も現在まで拡充され続けています。
では、実際にVAST Dataでどのようにデータ利活用を実現できるのか。弊社で構築したデモシステムを交えてご紹介いたします。

Koala Peta（コアラ・ペタ先輩）通称ペタ先輩(コアラ年齢30歳)
自他共に認める技術オタクのベテランSE。ユーカリの葉よりサーバが好き。
後輩の面倒見がよく、どんな意見も「新しい視点だね！」と本気で感心して受け入れる。
Rabbi AI（ラビ―・アイちゃん）通称アイちゃん(ウサギ年齢23歳)
ペタ先輩の後輩として配属されたばかりのSE初心者だが、実は現実的なリスクにもすぐ気付く鋭い目の持ち主。
とにかく一生懸命で、コマンドの習得に奮闘中。最新技術に触れると「すごいです！」と目を輝かせる素直な性格。

アイちゃん、これを見てくれ

これは・・・。
噂のVLM(Vision Language Model)を使ったAI映像解析のシステムですね！ペタ先輩が作ったんですか！？

そうだよ。VAST DataとGPUサーバを使って、このシステムを作ったんだ。
いま、既にVAST Dataをご利用いただいているお客様から、AI利用やデータ利活用のご相談を多くいただいていてね

データ利活用、ですか

うん。でも、具体的にVAST Dataを使ってどこまでのことができるか、あまりイメージが湧かないのが正直なところだったんだ・・・

確かに、私も全然イメージがつきません・・・

そうだろうと思ってね。VAST DataでのAI活用例を見せられるように、NOX Technical Hubの環境を使ってデモシステムを作ってみたんだ

これは、NOX Technical Hubの目の前の道路とノックス本社の入口を撮影している監視カメラ映像ですよね。
へえ。人や車を正しく認識してる・・・！リアルタイムに動画の要約や説明、リスク評価までしてくれるんですね！
ペタ先輩、すごいです！！

このシステム、どういう構成で作られたんですか・・・？

システムの構成はこんな感じさ。
図の中央、「VAST AI Operating System」の青枠で囲まれている部分がVAST Dataを表しているよ

今回のシステムでは、VAST Data以外に監視カメラ、映像取り込み用のサーバ、そしてGPUサーバを2台使っているんだ

まず、監視カメラ映像を映像取り込み用サーバが読み込んで・・・。
そこからサーバ上で録画データ・スナップショット画像を生成して・・・。
生成されたそれらのデータをVAST Dataに保存してるってことですね

その通り！次に、1台目のGPUサーバの出番だ。
このサーバはVAST Dataに対して、新しく保存された録画データがないか、定期的に問い合わせを行っているんだ。
新しい録画データを見つけると、そのデータを読み込んで、人や車などの動体・物体を検知する。
そして、検知された動体・物体に枠づけをした映像を生成しているよ

この画面中央は、その生成された映像ってことですね！人は「person」、車には「car」って赤枠がついてます！

よく気づいたね！生成されたその映像は、再びVAST Dataに保存されているよ。
ここで鍵になってくるのが、VAST Dataの「DataEngine」機能だ

DataEngineってどういう機能でしたっけ・・・？

一言でいうと、DataEngineはさまざまな処理を自動で動かしてくれるための仕組みだよ。
AI解析などの処理を自動で開始できるんだ。
今回は、VAST Dataに新しいデータが保存されたことを自動で検知して、GPUサーバに処理を依頼する役割を担っているよ。
つまり、さっきの枠付き映像がVAST Dataに保存されると、それをきっかけに自動で2台目のGPUサーバの処理が始まるってわけさ

だからデータが書きこまれるたびに解析につなげられるってことですね！

お、鋭いね。

2台目のGPUサーバではVLMを使って、自然文での映像要約や説明文の生成、リスク評価を行っているよ。
それに加えて、タグ付けの処理もこのGPUサーバでやってるんだ

タグ付けっていうのは何ですか？

タグ付けっていうのは、映像や画像の中身をAIが見て、短いキーワードを自動でつけてくれる処理のことだよ。
これをやっておくと、あとから欲しい映像を検索しやすくなるんだ

なるほど・・・！

さらに、GPUサーバを使って、映像・画像・タグの「意味」を数字の並びに変換する「ベクター化」も行っているんだ。
意味が似ているデータほど、ベクター同士も近くなるように変換されることで、自然文から意味の近い映像を探せるようになるよ。
これらの解析結果は再びVASTに格納されるよ。メタデータやベクター化されたデータは「VAST DataBase」に登録されているんだ。
DataBaseに登録することで、映像・画像を「意味」で検索できるようになるのさ。
自然文で検索をかけると意味が近い映像を探すことができるよ。このような仕組みがRAGにも応用できるんだ

ほら、ここで何か検索してごらん

歩行者のいる場面っと・・・。ほんとだ！映像の内容も検索できました！

これまでは、ストレージとは別にデータベースやデータ処理基盤を用意して、それらを組み合わせてAI基盤を作ることが多かったんですよね・・・。
VAST Dataだとそれらの機能まで内部で実装されているんですね！？すごい！！

そう！DataEngineやDataBase機能によって、従来はかなり複雑だったAI基盤を、VAST Dataではシンプルに構成できるんだ

なるほど。整理すると、AIの解析処理自体はGPUサーバがやっていて・・・。
VAST Dataはただデータを保存するだけじゃなく、データが保存されたことを検知してAI処理を動かしたり、解析結果やベクターの検索ができるようにしているんですね。
VAST Dataはストレージの域を超えてAIを支えるデータ基盤の役割を担っているってことですね！