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2020年3月

2020/03/26

VRチャットシステムあかねちゃん

はじめに

こんにちは、Watson技術担当の山下です。

最近作ったもの「VRチャットシステムあかねちゃん」というシステムの技術解説をしようと思います。

本アプリは、IBM主催の「DXチャレンジ 2019」に応募するために作成しました。

■ DXチャレンジ 2019

最新のデジタル・テクノロジーを活用して、業界及び地域社会の課題を解決する全く新しいアイデアを創出いただき、事業化を目指していただく事を目的としたコンテストとなります。

■ コンテンストの様子

全国大会でのプレゼンの様子/表彰式

■ コンテストでのプレゼン資料

あかねちゃんでテレワーク推進&新人が働きやすい環境を作ろう

あかねちゃんとは

以下のように、モーションキャプチャでアバター(あかねちゃん)がいきいきと動いて、テレワークとかで PC作業してても、あかねちゃんと一緒に楽しく仕事してるかのようなイメージを持てるシステムになります



あかねちゃんの機能

メインは Watson APIを活用して、仕事に必要な情報をいつでも入手/検索できるフレンドリーなチャットボットになります。

スクリーンショット 2020-03-25 17.23.20.png

今回のシステムはおもしろさを優先して、「あかねちゃん」に極振りすることにしました。このため、アバターを活用した機能が大きな特徴になってます。

★ それでは、メイン4機能を以下に紹介させてください。


1. 勤怠管理

本システムにアクセスするだけで(顔モーション検知して)、勤怠処理OKになります。めんどうな事務作業発生しないのが楽で、本業に集中できてうれしいですね


2. チャットボット

チャットボットへの文字入力って(質問文考えたり/質問文に工夫が必要だったりと)、わりと面倒だったりするんですよね、、あかねちゃんならボタン選択で対話できるので、簡単にサクサク欲しい情報にアクセスできます!


3. 情報共有

あかねちゃん専用スマホアプリをいれれば、あかねちゃんのボット機能と連携できるので、、外出中社員の状況をリアルタイムに把握しながら仕事できていい感じですね


4. コミュニケーション

社員同士のコミュニケーション機能も搭載されてます。ネット上にリアルの顔を晒すことに抵抗ある人はわりといると思うのですが(在宅での緊急会議に顔出ししたくないケースあったり)、、そのようなシチュエーションでも、好みのアバターに変身して、積極的にコミュニケーションをとることが可能になります。

リアルの顔の表情を、AIがしっかりアバターに反映してくれるので、感情もより伝わりやすくなってコミュニケーション活性化すると思います!


まとめ

というわけで、あかねちゃんのメイン機能4点を紹介させていただきました。少し長くなりましたので、各機能の技術詳細や活用法は、次回ブログで連載させていただこうと思います。

次回ブログ更新は、弊社メーリングリストで またご案内させていただければと思います。

それでは、また次回よろしくお願いいたします!


VR対応版について


あかねちゃんは カメラ付きPCで動作するWEBブラウザ版と、OculusやHTC ViveのようなVRヘッドマウントディスプレイで動作するVR版の2つの動作環境での対応を予定しております。さきほど説明したのは全てWEBブラウザ版の機能になります。

VR版は字幕付き音声チャット機能のみの対応で(他の機能は現在開発中)、動作イメージは以下になります

2020/03/16

NVIDIA vGPU でよく聞かれること

こんにちは、ネットワールドの海野です。

おかげさまで NVIDIA 様より NVIDI vGPU Community Advisor (NGCA) の認定をいただきました。

NGCA についてはこちらをご覧いただければと思います。

さて、このブログをご覧のみなさまは EUC についてご存知の方も多いと思いますが、今回は NVIDIA の vGPU について、よくいただくご質問を解説してまいります。


  • vGPU は何に効果があるの?

    VDI においては、 vGPU が搭載されることにより画面の描画に割いていた CPU リソースを GPU にオフロードすることができ、「 VDI ホスト(物理サーバーのクラスター)の CPU リソースの縮減」と「 VDI 画面転送の高品質化」が期待されます。

    なお、ネットワールドが利用している VDI では以下のようなワークロード(作業)が主に利用され、 GPU マークが付いている項目の CPU 負荷軽減に有効です。

    1_2

    ※ Lakeside SysTrack にてデータ収集を実施しました。

  • ざっくり事務用 VDI の vGPU サイジングはどうすればいいの?

    よくいただくご質問ですが、それを紐解くには NVIDIA のオフィシャルドキュメントを確認し、 vGPU のプロファイルについて知る必要があります。

    ※本来は物理 PC や既存の VDI のアセスメントを実施いただき、それに基づいたサイジングを実施いただく必要がありますが、ここでは説明の簡単化およびプロファイルの概念の理解を目的としたサイジング指針を前提とします。

    2020年3月現在、オフィスユースの VDI には Tesla M10 という GPU がよく利用されますが、このドキュメントには Tesla M10 Virtual GPU Types という項目があり、こちらに詳細が記載されています。

    上記のURLを開くと一覧表がありますが、まずは vGPU の使用目的 (Intended Use Case) を確認します。

    • Virtual Wokstation : CAD などのプロユース VDI
    • Virtuak Desktops : 一般的な仮想デスクトップ ( OA 用途)
    • Virtual Applications : Windows Serverによる公開アプリ (Citrix Virtual Apps や VMware Horizon Apps など)

    ここでは ざっくり事務用 VDI のサイジングですので、 Virtual Desktops を選定します。

    これがSTEP1です。

    次にひとつのVDIあたりに割り当てるグラフィックメモリ ( Frame Buffer ) を考えていきますが、ここで注意しなければならないのは Windows 10 では少なくとも 1024 MB 以上のグラフィックメモリの割り当てが推奨されるという指針です。

    2019年12月にリリースされている NVIDIA GRID: Windows 10 vGPU Profile Sizing Guidance の P.10 において、仮想マシン単位のグラフィックメモリの使用量サンプルが記載されていますが、グラフィックメモリの割り当てによって増減はあるものの、M10-1Bのアイドル時でも240MB以上のグラフィックメモリを使用することがわかります。
    これを踏まえますと、 M10-0B のグラフィックメモリ 512MB では Windows 10 を動作させるには心もとない容量であるということが言えます。

    ということで、ここでは最小要件として グラフィックメモリ 1024MB を選定します。

    これがSTEP2です。

    この2点が決まると自動的に M10-1B という Virtual GPU Type に決まります。

    これにより1枚の Tesla M10 あたり、32台の VDI に vGPU を割り当てることが可能です。

  • vGPU プロファイルの読み解き方

    さて、この M10-1B というプロファイルですが、他にもいろいろなタイプがあることがお分かりいただけるかと思います。

    例えば、M10-8Q であるとかM10-1Aであるとか…。

    これにはどんな意味があるのかを下図で解説しました。

    2

これからも NVIDIA vGPU についての情報発信をしてまいりますので、よろしくお願いいたします。

記事担当者 : 海野 航 (うんの わたる)