2001年のキヤノン入社時から先端技術開発部門でConvolutional NN（CNN）を活用した、カメラやプリンタへの搭載を目的とした顔検出、表情認識、個人識別などのアルゴリズム開発に携っていた御手洗は、キヤノンのAI開発戦略は「プロダクト・ソリューション差別化のためのAI」であり、あくまでも顧客のための技術開発を指向していると前置きした上で、キヤノンにおけるさまざまなAI開発事例を紹介しました。2005年頃に開発し、現在に至るまで同社の生産ラインを支えている「部品の外観検査自動化システム」の事例では、経営に効果的なポイントを見つけてAIを活用することの重要性について説明。さらに2008年頃に手がけたカメラやプロジェクタ、Visual Geometryといった自社技術と画像認識AIを組み合わせた「部品供給用の3Dマシンビジョンシステム」の開発例を挙げ、自社の技術的な強みとAI技術を掛け合わせることで、「今後もキヤノンの強みが発揮できる領域で勝負し、先行者としての優位性を確保していきたい」と、今後の開発に対する意気込みを語りました。

一方、沼田は「ネットワークカメラとAIのリアル」と題して、アルゴリズムをソリューションとして顧客に提供するまでの過程で発生する、開発現場のリアルな課題や改善事例について紹介しました。群衆人数推定技術を導入したネットワークカメラによるソリューションは、イベント会場や公共施設での安全・安心を担保する広域監視や商業施設におけるマーケティング活動での活用が期待されており、さまざまな実証実験を実施しているとのこと。現場ではアルゴリズムの前提条件が顧客の環境に合わないといった問題だけでなく、ハード性能や導入コストに関する問題が発生する場合もあり、アルゴリズムの変更、再学習による強化、パラメータ調整などに加え、周辺のソフトウエアやカメラ、サーバー、GPU、設置環境まで、「あらゆる要素を組み合わせて地道に課題を解決している」とソリューション開発の難しさを語りながらも、「カメラや光学に関する技術、グループ会社の存在など、充実した経営資源を生かした課題解決選択肢の多さがキヤノンで働く面白さ」であると、エンジニアとしての仕事のやりがいについても言及しました。