マイクロフォーサーズとA.I.：オリンパス開発者Q&A

新しいオリンパス M.ZUIKO 12-100mm F4.0 IS Pro の完全なレビューをお読みください.

オリンパスは昨年、消費者向けのカメラを 1 台だけ発売しました。 E-PL9、他の3つのブランドがフルフレームミラーレスに挑戦して話題をさらったように。 オリンパスは現在、マイクロフォーサーズシステムが比較的優れていることを証明する必要があります。 小型センサーフォーマット 大型の APS-C センサーやフルフレーム センサーの解像度や画質には及ばないことがよくありますが、2019 年でも依然として意味があります。 新しいフラッグシップカメラでまさにそれを実現することを目指しています。 OM-D E-M1X.

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内部のセンサーは古いものと同じですが、 OM-D E-M1 マークII、新しい3,000ドルのカメラには、デュアルプロセッサ、画像安定化システムなど、オリンパスにとって初めての機能がいくつか組み込まれています。 最大 7.5 段分のブレ軽減性能、DSLR に匹敵するように設計されたオートフォーカス システム、内蔵縦型バッテリーを搭載 グリップ。 RAW 画質では不足している可能性があるものの、速度とパフォーマンスでそれを補います。

デュアル プロセッサは、ディープ ラーニング アルゴリズムを使用してオートフォーカス システムを支援するという、業界のもう 1 つの大きなマイルストーンにも力を与えます。 これは主にモータースポーツの撮影時に役立ち、車両ではなくドライバーのヘルメットを認識して焦点を合わせます。 （電車や飛行機も認識できます。）

では、OM-D E-M1Xの開発には何が行われたのでしょうか、そしてオリンパスは次にどこへ向かうのでしょうか？ それを知るために、デジタル トレンドは実際にオリンパスのカメラを製造している何人かの人々と話をしました。ゼネラル マネージャー チームリーダーでオートフォーカスの専門家である城田エリジ氏、菊地哲夫氏、シニアスーパーバイザーでディープラーニングの専門家である尚志氏 米山です。 このインタビューはセールスおよびマーケティング担当副社長の村田明人によって翻訳されており、以下の書き起こしはわかりやすくするために編集されています。

デザイン

デジタルトレンド: なぜオリンパスはこのカメラにデュアルプロセッサを搭載することにしたのですか?

城田英治： 最初の出発点は信頼性です。 究極の信頼性をどう実現するかを考えた結果、その答えの一つがカメラに2つのエンジンを搭載することでした。

デュアルプロセッサーに適合させるために内蔵グリップが必要でしたか? なぜグリップを追加アクセサリとしてではなく組み込むことにしたのですか？

城田英治： このモデルの大きな特徴は、究極の信頼性です。 個別のグリップやコネクタがある場合、そのような部品が中間にあると、究極の信頼性を達成することはできません。 信頼性の高いカメラを作ることはできますが、究極の信頼性を得るには、この種の機能を統合する必要があります。

もう 1 つの理由は、私たちが多くのプロの写真家と話をし、実際に多くのプロの写真家と彼らがカメラをどのように使用しているかを観察してきたことです。 多くの写真家は縦位置を使用し、何も見ずにカメラを操作していました。

それを実現するには、（縦位置で撮影する場合に）ボタンとシャッターボタンの位置をまったく同じにする必要があります。 それを達成したい場合は、すべてを同じ場所に保つためにグリップを統合する必要がありました。

オリンパスは、以前のカメラでは安定化がこれ以上改善されることはなかったと述べましたが、実際にはそれが実現しました。 安定化は 7.5 ストップよりも良くなりますか?

城田英治： を導入したとき、 E-M1 マークII、私たちはすべてをやったと思っていました 地球の自転を考慮することを除いて. しかし、他の要素をすべて排除することで、最大 7.5 [ストップ] を達成することができました。

さて、最後に、地球の自転をなくすことなしには、オリンパスだけでなく、他のブランドにとっても、私たちはこれ以上高みに行くことはできないはずです。 あなたの質問に答えると、私たちは地球の自転以外の要素をすべて排除することができました。 私たちはこれが世界で最も強力なISであると確信しています。

E-M1Xの設計における課題は何でしたか？

城田英治： まず第一に、デュアルエンジンの設計です。 私たちにとってこれは初めてのことであり、2 つのエンジンを組み合わせるのは困難でした。 2つ目は、機能ではなくプロの要望をすべて反映することです。 新しいモデルを導入するまでに時間がかかりました。 前回から久しぶりに新モデルをご紹介させていただきました。 しかし、この時間はプロの写真家とカメラに対する彼らの要件を聞くために使われました。 オートフォーカスもその1つでした。

E-M1Xには他にどのような大きな特徴がありますか？

城田英治： 手持ちでの高解像度ショットは私たちにとって大きな成果です。 それを実現するためにハンドシェイクも使用します。 テクノロジーの観点から見ると、これは大きな成果です。 これにより、ユーザーは大きなセンサーを搭載せずに小型のカメラを持ち歩くことが可能になります。 それは大きな成果です。

オートフォーカス

E-M1Xのオートフォーカスシステムの新機能は何ですか？

菊池哲夫：動画機能には位相差オートフォーカスを採用しています。 オートフォーカス システムをより正確にする新しいシステム制御方法を使用しています。 具体的に言うと、以前はオートフォーカスが背景に行ってしまうこともありました。 この新しいオートフォーカス システムでは、フォーカスがオブジェクトに確実に重なるようにしました。 これは以前の E-M1 シリーズよりも正確です。

暗い場所での AF システムの評価は何ですか?

菊池哲夫： センサー自体は同じですが、新しいアルゴリズムでより正確なオートフォーカスを実現するために、異なるアプローチを採用しました。 その結果、前モデルに比べて低照度条件が大幅に改善されました。

今回は9点オートフォーカスに注目したいと思います。 私たちの目標は、デジタル一眼レフと同じ精度を持つことでした。 今回の新型ではそれが達成できたと考えています。 コツは9点オートフォーカス[モード]を使うことです。 連続オートフォーカスを使用すると、フォーカスが常に安定しないことがあります。 時々、焦点があちこちにある場合があります。それは非常に小さなことですが、これは専門家にとって非常に重要です。

オートフォーカスが常に中央に来るようにアルゴリズムを調整しました。 これは私たちが行った非常に具体的な調整です。

9点AFと連続オートフォーカスを使用すると、以前のモデルとの違いがわかります。

デジタル一眼レフカメラのようなパフォーマンスを実現できるテクノロジーは何ですか?

菊池哲夫： 詳細は機密事項なので説明できません。 しかし、言えることは、これは非常に新しいアルゴリズムであり、センサー優先オートフォーカスと組み合わせることで、このオートフォーカス システムが非常に正確になるということです。

ディープラーニング

深層学習システムをどのようにトレーニングしましたか?

米山寿： それはカメラ内で行われるのではなく、ハイスペックのコンピューターを使用します。 カテゴリごとに 10,000 枚の画像を使用しました。

たとえば、車といっても、F1やNASCARなど、さまざまな形の車があります。 タイプごとに、システムがその車を認識できるように、数千枚の画像をシステムに提供します。 この情報はハイスペックのラップトップで提供され、カメラに転送されます。

車のさまざまな部分を認識できるように、これらの画像に手作業でラベルを付けたのでしょうか?

米山寿： はい。

追跡システムの開発で直面した課題にはどのようなものがありましたか?

米山寿： 最大の課題は、システムがモデルをどれだけ正確に検出できるかでした。 たとえば、背景にはいくつかの異なるタイプがあり、車にはいくつかの異なるタイプがあります。

システムが車を認識し、車と[ドライバーの]ヘルメットに正確に焦点を合わせていることを確認する必要がありました。 それを実現するにはたくさんの画像を提供する必要があり、それが最大の課題でした。

ディープラーニングは通常、多くのコンピューターパワーを必要とします。 どうやってすべてをカメラに収めたのですか？

米山寿： アルゴリズムを作るには大量のデータが必要です。 この部分はカメラ内ではなく、別途PC上で行われます。 アルゴリズムを作成するためのデータを取得し、そのアルゴリズムをカメラに転送すれば、それほど大量のデータは必要ありません。 カメラはアルゴリズムを使用しているだけです。

将来のカメラではさらに深層学習アルゴリズムが使用されると思いますか?

米山寿： はい、この技術を追加のカメラに適用することを検討しています。 ただし、現在の課題は、このカメラには 2 つのエンジンが搭載されていることです。 このアルゴリズムを実行するには大きな電力が必要ですが、すべてのモデルでこれを実現できるわけではないため、どのモデルにこの技術を適用するかを検討する必要があります。 しかし、答えは「はい」です。

村田明仁： このテクノロジーを最大限に活用するには、非常に強力なエンジンが必要であることを付け加えておきたいと思います。 2 つのエンジンがなければ、これを達成するのは非常に困難です。 そのため、一部のブランドではディープラーニング技術の一部を使用していますが、現時点ではそのデータを完全に活用することはできません。 そのため、現時点では自動車、電車、飛行機にディープラーニング技術を活用しているのはオリンパスだけです。

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