【物体検出】オンプレミス環境で独自モデルを最速生成「てんかく忍者モデル工房」概要紹介　vol.25

近年、NVIDIA と HPE が提唱する AI Factory のように、「オンプレミスでデータを管理し、GPU最適化で高速イテレーションを回す」 という潮流が生まれています。

これはクラウド依存を減らし、自前データを安全に扱うための"企業向けクリーンルーム"として注目されています。
私たちが構築してきた てんかく忍者モデル工房は、同じ思想を現場レベルで実現するための "小さなAI Factory" と言えます。

　

　

なぜ"クリーンルームモデル"が必要なのか

　

先に公開している"データセットの著作権、データベースの著作権、AIモデルのライセンスについてのざっくりしたまとめ"
で整理したように、データセットやAIモデルを制作、運用するにあたっては、権利処理についていくつかの注意点が存在します。

　

1️：データセットの著作権

→ 他者の著作権からクリーンであるためには自前で撮る必要がある
→ てんかく忍者は自前データで作る方法を提供している

　

2： データベース著作権

→ データベース著作権を自前化するためには、クラス設計やアノテーションを自前で行う必要がある
→ てんかく忍者は自前アノテーションの手法をフォローするのでクリーン

　

3：モデルの著作権

→ 重みは著作物ではないが、ライセンス汚染は起こりうる
→ てんかく忍者で使用するバックボーンやpre-trainedモデルは Apache2 / MIT のみを選択できる

　

4：CC系やAGPLの危険性

→ 市販モデルやオープンデータセットは商用利用に向かない
→ てんかく忍者は商用利用前提でクリーンルーム構築を後押しする

　

5：結論：自前で作るか、エンタープライズ契約

→ てんかく忍者は「自前で作る」を可能にする工房
→ 利用企業は外部に依存することなく、永続的に安全にモデルを使える

　

　

② てんかく忍者モデル工房とは

自前データで自前モデルを素早く生成するための"最速モデル工房"です

　

• 自前データ：build_datasetが動画から切り出した静止画を適切なサンプリングで抽出します。
• 自前アノテーション：labelImg（MITライセンス）を採用
• モデル学習：RF-DETR、YOLO-NAS、ultralyticsを選択可能。
• 自動アノテーション：学習済モデルによる希少データ抽出、データ水増し（アノテーション自動付与）
• モデル評価：TensorBoard（ApacheLicense2.0）による学習、評価グラフの出力

関連するソフトウェアはApache2 / MITライセンス のみ
商用利用OK、ライセンス汚染ゼロ
↓
長期運用に耐える

　

③ てんかく忍者モデル工房の思想

• 「安全なAIモデルは自前で作るべき」
• 「企業の法務リスクをゼロにする」
• 「現場のドメイン知識をモデルに落とし込む」
• 「外部依存を減らし、長期運用を可能にする」

　

④ どんな企業に向いているか

インフラ、建設、製造、点検、保守、 セキュリティ、公共

　

⑤ 導入メリット

• 法務リスクゼロ
• 商用利用OK
• 長期運用可能
• 現場に最適化
• 外部依存なし

　

⑥ まとめ
「安全なAIモデルを使いたいなら、クリーンルームが最適解」
「てんかく忍者モデル工房はそのための工房」

　

てんかく忍者モデル工房（tenkaku_ninja_model）仮想製品カタログ

表	裏	ファクトシート	比較

　

　

▼この記事を書いたひと R&Dセンター 松井　良行 ^{R&Dセンター 技術戦略担当部長。コンピュータと共に35年。そしてこれからも！}