この記事は京セラドキュメントソリューションズ株式会社から掲載許可を頂いております。
はじめに
夏頃から継続的に京セラドキュメントソリューションズのインターンシップに参加していました。8月に5DaysのWorkShop、9月～12月にかけて長期のOriginalインターンシップに参加させていただいたので、今回は長期のOriginalインターンについて取り組んだ内容や感想について書いていこうと思います！
目次
KDCについて
京セラドキュメントソリューションズ株式会社（以降KDC）は大阪府に本社を置く情報機器メーカーで京セラグループの一つです。主に複合機（MFP）の開発を行っており、AI搭載複合機を市場に送り出しているメーカーでもあります。最近では布に印刷を行う捺染プリンターや、言葉を認識してリアルタイムに文字・図解・動画をスクリーンに表示するCotopatなどの開発もしているようです。
Originalインターンとは
主にKDCのソフトウェア開発部門で実施している長期型のインターンシップです。学生の希望に沿って実習内容を企画、実施して頂けるのが魅力に感じてエントリーしました。他に数名学生が参加しているので完全に希望通りというわけではないかもしれませんが、私の場合はほとんど希望通りに実施して頂くことができました。実際に事前の面談ではどのようなことを体験したいのかを聞かれ、研究分野がAIだったこともあり、AI開発課のインターンに参加することになりました！
取り組んだこと
内容に関しては掲載できるものが限られているので抜粋して書いていきます。三か月のうち前半はMFPに搭載するAI機能についてのアイディエーション。そして後半は実際にドキュメントに対して画像認識を行うAIモデルの開発を行いました。
1. アイディエーション
アイディエーションではMFPに搭載するAI機能を、ペルソナや今ある課題を上げつつグループで考えました。ここではクラウド上で動くAIではなく、MFP内のCPUで動くいわゆるエッジAIを想定しています。最初こそ多く意見が出るのですが、新規性やエッジAIという制約を踏まえると中々いいアイデアが出なくなってくるのが現実です...。ですが最終的にはよいアイデアを発表することができたのではないかと思います。
（実際に発表した資料の一部↓）
2. ロゴ認識AIの実装
後半の実装ではドキュメントから企業ロゴを認識して判別するAIモデルを開発しました。まずデータセットの作成から始まり、既存の画像認識モデルに対して作成したデータを転移学習させます。自分は特にデータセットの作成にこだわり、インクが掠れたり潰れてしまっている文書に対してもロゴの識別ができるよう工夫しました。過学習などの問題はありましたが、最終的には高い精度が得られたと思います。なんと！最終日には実際に本社のナレッジプラスという、製品発表などが行われるスペースで成果発表をさせていただきました！なんて貴重な経験...
（ナレッジプラス↓）
全体を通しての感想
全体を通して社員の方のフォローが手厚かったのが印象的でした！これは夏のUI部署のインターンでも感じたことで、社員同士のつながりを大切にしているKDCならではだと思います。また、アイディエーションの時間を長くとって頂けたのもよかったです。新規性のある機能を考える大変さや、グループで意見をまとめる難しさなどを身をもって学ぶことができました。実は2月からベンチャー企業でさらに実務的なインターンに参加させていただく予定なので、今回学んだことを生かしていきたいです！