画像を保存せずにオフラインを読む、MAZE Kisun Song代表がデータを扱う方法

-映像を保存せずに在留・再訪問・銅線をリアルタイム分析するビジョンAIアプローチ

– コアソリューション「ライブレビュー」を中心にMICEから小商人市場まで拡張

-オフラインデータを広告・CRM・意思決定に連結するSaaS転換進行

オフライン空間はいつも「空のデータ」だった。オンラインはクリックとスクロールが残るが、店内で誰がどこに座って、誰と一緒に来て、どれだけ滞在したかはほとんど消えてしまう。残るのは通常CCTV映像だけだ。だが映像は保存される瞬間費用となり、個人情報となり、拡張性の束縛となる。

ビジョンAIスタートアップMAZE(MAZE)が最初から「映像を保存しない」という制約を技術の前提条件とした理由がここにある。 Kisun Song代表はこれを一文にまとめる。

「記憶だけ残して映像は残さない。 」

彼にとって、この選択は「道徳的宣言」だけではありません。オフラインの顧客体験をデータ化するには、最終的にカメラが必要です。問題は「撮影を防ぐことができなければ、入ってきたイメージを直ちに解釈してしまう方法でバランスをとらなければならない」ということにある。ソング代表はオフライン空間を「もっと見るAI」ではなく、「必要なだけ記憶するデータ構造」に変えている。彼が選んだ解決策は、高性能より低電力、精度よりも倫理、蓄積よりリアルタイムである。

空港で始まった質問、「オフライン活動データがあれば」

彼はソウル大学で航空宇宙工学を専攻した後、ジョージア工科大学で博士研究を続けた。研究テーマは米国民間航空ネットワークの「根本法則」を探すことだった。ソン代表の出発点は店頭ではなく空港だった。なぜ空港はそう配置されるのか、航空会社はなぜ買収合併をするのか、ハブはどのように形成されるのか、直航と経由はどのような条件で分かれるのか。

その複雑なシステムを解くために必要なのは結局、人々の「移動」データだった。しかし、航空はデータを簡単に公開しません。限られたサンプルといくつかの仮定、欠落を補正する推論の連続。その過程を経て彼は確信することになった。オフライン活動データが確保された瞬間、世界ははるかに洗練されて説明され予測され得る。

そしてその確信は些細の生活の不便にもつながった。 「美容室に行ったのに1時間半を待たなければならないということをその時知った。 「車に乗ったカフェに席がなければ、その経験は一度で終わらない。」

オフラインの問題はいつも似ていた。選択を助ける情報が遅く来る。ナビゲーションのように「行く前に知ることができれば」不要な選択を減らすことができるが、オフラインはそれが難しい。

「AIはお金を稼ぐことができない」から始まった逆説的設計

MAZEが巨大な映像保存・学習体系を拒否した理由は、単なるコスト削減ではない。ソン代表は「映像ストリーミングストレージ、大規模ラベリング、ストレージ・クラウドコストがかかる瞬間スタートアップは構造的にお金を稼ぐことが難しい」と話す。そこでMAZEは「精度100」のために映像を積み重ねる道の代わりに、必要な瞬間だけに最小情報で判断する道を選んだ。

鍵は二つある。まず、映像を保存せずに「その人を再び知ることができる」必要がある。 MAZEは、顔認識を前面に掲げずに、学習データがなくても同じ主体を素早く連結するアルゴリズムを高度化してきたと説明する。博覧会のように初めて見る人が大量に入ってくる環境でも、リアルタイムで'虚数ID'を減らして交差訪問を分析できるということだ。
第二に、これらのプロセスはすべてエッジから戻る必要があります。 「映像が保存されないため、その瞬間に抜かないと機会がない」という制約がむしろ製品設計を鋭くした。

その結果、MAZEは映像ベースのAIが80～90%の精度で行っても、残りの10%を放棄して100分の1コストではるかに多くの空間に広がる戦略を選択した。技術の方向が「より多く集める」ではなく、「あまり集めてよりよく書く」に整列されたわけだ。

MICEから小商工人へ、そして「オフラインCRM」の次

この設計をサービスで具現した製品がMAZEのビジョンAIソリューション「ライブレビュー(Live Review)」だ。ライブレビューは、CCTV映像を保存せずに、オフライン空間で訪問者の滞在時間、再訪問の可否、動線パターンなどをリアルタイムで分析する顧客行動分析ソリューションである。ソン代表はこれを置いて「映像は残さないが、空間内で起こった選択の流れは読み取る方式」と説明する。このサービスが最初に安着したのは「同意が構造的に可能な空間」だった。博覧会・展示（MICE）のように撮影とデータ収集に対する告知が明確な環境は、MAZEにとって最適な市場だった。ソン代表は「入場過程で明示的な同意を受けるところで先に商用化が可能だった」と説明する。

以後、MAZEは小商工人・外食業に拡張している。最近、米国ネバダ州リノで行われたPoCでは、3週間数千人単位の訪問者の流れをリアルタイムで分析した。ソン代表は「法的に許容される範囲内で、カメラ親和角度に一定時間留まる情報だけでも行動パターンを読み取ることができる」と説明する。

BMもオンデマンドからSaaSに移っている。ワンタイム分析やイベント性活用ではなく、店舗が継続的にデータを確認し、意思決定に活用できる形に切り替える過程だ。ソン代表はこれを置いて「オフラインデータも結局繰り返し使うことができなければビジネスになり、売上が１％だけ上がっても価値はすぐに証明される」と説明する。

彼が描く「オフラインCRM」の終わりは、単純な店舗分析を超えている。ソン代表はオンラインプラットフォームの限界を「持ち込むことが最も難しい」という言葉でまとめる。 Netflixが「滞在」をつかむのとは異なり、アプリを開くことはますます高価で困難になった。それで彼はオフラインを「新しい広告・転換プラットフォーム」とみなす。
人が店舗に滞在する時間、注文を待つ時間、テーブルの前の瞬間が個人化されたコンテンツ・オファーにつながり、転換が起きれば店主はリワードを受けて広告主は成果ベースで費用を出す。 「プッシュ通知を超えた新しい広告プラットフォーム」という表現がここに出てくる。

次のステージはスマートグラス・ヒューマノイド

MAZEの次の製品方向は、より汎用的な領域に向けられています。ソング代表は、ビジョンセンサーを搭載した機器が爆増する時代を予想する。スマートグラス、ドローン、ロボット、タブレット、各種カメラ装置が同時に映像を作り出す環境で「万台の映像を中央で分析する方式は不可能になる」ということだ。結局の解決法はエッジでの超低電力・超高速認識、そして最小収集だ。

ソン代表はこれを特定の店舗や産業に限られたソリューションではなく、どこでも貼り付けることができる認識技術の基盤として説明する。 SDKやAPI形式で提供し、さまざまなデバイスとサービスが必要なときに呼び出す構造を構想しているということだ。ヒューマノイドやウェアラブル機器が人間と相互作用するためには「目の前の人を理解して記憶する機能」が必要であり、この過程でMAZEが開発してきた低電力認識技術が基盤となることができるという説明だ。

ローカルからグローバルへ、制限から汎用へ

MAZEは2022年設立以来累積11億ウォン以上の投資を誘致しており、現在フリーAブリッジラウンドを進行中だ。ソン代表は「M&Aまたは米国市場中心の拡張」の可能性も開いている。彼が今年の方向性を３つにまとめたのも印象的だ。最初のローカルからグローバルへ、2番目の制限領域から汎用領域へ、3番目のオンデマンドからSaaSへ。

興味深いのは、彼の最終ビジョンが「MAZE」一つで終わらないという点だ。彼は長期的にアルファベットのように持株会社の構造を想像しています。そして次の創業アイテムとして「教科書理論で具現可能な航空宇宙分野の民間輸送システム」に言及した。通信が人生を変えたように、輸送手段が変われば社会の時刻表が再編されるという論理だ。

オフラインデータは「空の領域」でしたが、MAZEはその空白を無作為に埋めません。保存しない方法で、より少ない収集方法で、しかしより広く使われる方法でオフラインをデータベースに変えようとする。

結局MAZEが投げる質問は技術の性能や精度も競争にとどまらず、オフラインを理解するために「私たちはどこまで集めなければならないのか」そして「どこからは捨てられるべきか」だ。データは無条件に多く集まるほど強くなるというよりも、目的に合わせて設計されたときに初めて力を持つという彼の視点は、MAZEのすべての選択に一貫して反映されている。

映像がなくてもオフラインを読むことができるというMAZEの発想は、もう一つの選択肢に位置しており、オフラインデータを扱う一つの新しい基準となっている。