オムロンとアプリズム、非集中学習技術「DcX」で開発効率を向上
オムロン株式会社と株式会社アプリズムは、オムロン サイニックエックス株式会社が開発した非集中学習技術「DcX」を、馬の行動監視AIプロダクト「aiba」に適用し、馬房環境に適応可能な検出モデルの構築に成功しました。現場データを外部共有することなく、セキュアな環境でAIを高度化する手法を確立し、開発期間とコストの課題を解決しました。
📋 記事の処理履歴
- 📰 発表: 2026年6月9日 20:08
- 🔍 収集: 2026年6月9日 11:21
- 🤖 AI分析完了: 2026年6月9日 12:57（収集から1時間36分後）
オムロン株式会社と株式会社アプリズムは、オムロン サイニックエックス株式会社が開発した非集中学習技術「Decentralized X（以下、DcX）」を活用し、アプリズムが提供するAIプロダクト「aiba」において、多様な環境条件の違いに対して期待する性能を発揮する馬体検出AIモデルの開発手法の構築に成功しました。
一般的に、外観検査等における物体検出や画像認識にAIモデルを活用する開発においては、現場ごとの固有データをもとに学習を行う必要があるため、データ共有に伴う利用権利や情報漏洩への懸念、データ量の増大による開発期間やコストが課題となっています。DcXは、各現場で学習されたAIモデルのみを統合することで、データを共有せずセキュアな環境でAIを高度化できる新たなアプローチです。本検証では、競馬場や厩舎での利用を対象にDcXを適用し、環境変化があっても迅速に運用可能なモデル生成を確認しました。
本検証の成果として、特に馬体重心位置の推定性能の向上が見られ、照度が低い夜間の厩舎環境においても、他拠点で学習された知見を取り込むことで安定した検出が可能になりました。
オムロンは、この知見を「SF 2nd Stage」におけるAgentic AI領域に向け、AIモデル生成技術として活用していきます。
一般的に、外観検査等における物体検出や画像認識にAIモデルを活用する開発においては、現場ごとの固有データをもとに学習を行う必要があるため、データ共有に伴う利用権利や情報漏洩への懸念、データ量の増大による開発期間やコストが課題となっています。DcXは、各現場で学習されたAIモデルのみを統合することで、データを共有せずセキュアな環境でAIを高度化できる新たなアプローチです。本検証では、競馬場や厩舎での利用を対象にDcXを適用し、環境変化があっても迅速に運用可能なモデル生成を確認しました。
本検証の成果として、特に馬体重心位置の推定性能の向上が見られ、照度が低い夜間の厩舎環境においても、他拠点で学習された知見を取り込むことで安定した検出が可能になりました。
オムロンは、この知見を「SF 2nd Stage」におけるAgentic AI領域に向け、AIモデル生成技術として活用していきます。
よくある質問
DcX（非集中学習技術）とはどのような技術ですか？
DcXは、各現場で学習されたAIモデルのみを持ち寄り、その出力結果を教師として用いる蒸留技術を利用した非集中型の学習手法です。データを外部に共有せず、各現場のデータを秘匿したまま、異なる環境の特徴を単一のAIモデルに統合できます。
今回の検証でどのような課題が解決されましたか？
これまでデータ共有に伴う利用権利や情報漏洩への懸念からデータを持ち寄ることが困難でしたが、DcXの活用により、現場固有のデータを共有することなく馬体検出AIモデルの精度向上と開発負荷の低減を両立しました。
「aiba」とはどのようなサービスですか？
アプリズムが提供する、馬の行動や状態をAIで見守り、管理業務を支援するAIプロダクトです。環境変化により検出精度が低下する課題がありましたが、DcXの適用により安定した検出が可能になりました。
オムロンの今後の展開方針を教えてください。
中期ロードマップ「SF 2nd Stage」のAgentic AI領域に向け、追加学習に伴う開発・運用負荷を低減する技術としてDcXを展開し、全社的なAI技術基盤の強化と事業競争力の向上を目指します。
本検証での各社の役割分担はどうなっていますか？
アプリズムはAIモデル開発と環境提供、オムロンはプロジェクトマネジメント、オムロン サイニックエックスはDcXおよびAI技術の研究開発とアドバイザリーを担当しました。