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ディープラーニングの出現により、画像認識、音声認識、動画認識の分野においての技術が、飛躍的に向上しました。スマホの写真フォルダで人物によってフォルダリングされたり、ショッピングサイトでのタグ付けが細かくされたりしていて驚いた方もいるのではないでしょうか。カメラアプリから車のアラウンドモニターなど、日常でも用いられている画像認識の技術を利用し、様々な企業が新しいサービスや商品を開発しています。また、個人の特定が可能になり、スマホのロック解除やアーティストのLIVEにおける本人確認にも利用されることが多くなってきました。これらの技術が導入されている領域は、B to C向けのサービスや商品に限定されており、我々の働く現場においては、今だ導入が進んでいない現状があります。画像認識技術を利用できるAPIはいくつかございますが、その中でも個々の特定も持ち合わせたAmazon RekognitionというAPI導入の支援をいたします。
Amazon Rekognitionとは、AWS(アマゾンウェブサービス)の一種です。画像分析と動画分析ができるツールで、商用利用も行われています。

Amazon Rekognitionの機能紹介

Amazon Rekognitionの機能は画像分析、動画分析ですが、具体的にできることや条件をまとめると以下のようになります。

・5MBまでのJPEG、PNG形式の画像を読み込める。
・画像、動画内の顔を検出することができる。
・画像、動画を認識し、ラベルを貼る。(ex.海の画像は海、山の画像は山など)
・有名人の顔を認証し、ラベルを貼る。(政治、スポーツ、芸能などの有名人はあらかじめ情報がデータベースに組み込まれている。)
・認識した顔の感情を読み取る。
・安全性の低いコンテンツ(アダルト系など)を検出できる。
・画像内のテキストを認識し、文字情報として抽出できる。

Amazon Rekognitionには以上のような機能があります。画像、動画を高度なレベルで認識、検出できるため、顔の位置、右目の位置、口の位置など細かく数値化されます。例えば、複数のオブジェクトが描かれた写真も、どの位置にこのオブジェクトがあると数値で分かります。また、1枚の写真に写る人が、もう1枚の写真に複数で写っていても類似率を検出し、個人を特定することができます。そのため、AmazonRekognitionはプライベートでもビジネスシーンでも活躍しています。コンピューターはもともと画像や動画の分析が苦手ですが、Amazon Rekognitionはディープラーニングというニューラルネットワークを用いた機械学習によって実現しました。

ニューラルネットワークを単純に説明すると、人間の脳のニューロンのように、誤差から最適な選択を学習していきます。画像認証の場合、何百万枚もの画像を読み込むことによって、正確な判断能力を高めていくことになります。

ディープラーニング

ディープラーニングの出現により、画像認識、音声認識、動画認識の分野においての技術が、飛躍的に向上しました。画像認識技術利用し、様々な企業が新しいサービスや商品を開発しています。これらの技術が導入されている領域は、B to C向けのサービスや商品に限定されており、我々の働く現場においては、今だ導入が進んでいない現状があります。

認識精度を上げるディープラーニング

ディープラーニング(深層学習)とは、音声の認識、画像の特定、予測などの人間が自然に行うことをコンピューターに学習させる機械学習の1つです。人工知能(AI)の進化を支える技術であり、これにより様々な分野への実用化が進んでいます。人間の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模したニューラルネットワークを多層的にすることで、データに含まれる特徴を捉えることが可能です。多層構造のニューラルネットワークに大量のテキストや画像データを読み込ませることで、データに含まれる特徴を各層で自動的に学習していきます。これにより、ディープラーニングは極めて高い精度を有し、人間の認識精度を超えることもあります。

Amazon Rekognitionの活用事例

それでは次に、具体的にAmazon Rekognitionが活用されている事例を紹介します。

「はいチーズ!」活用事例

「はいチーズ!」というサービスにAmazon Rekognition連動したサービスは、画像を検索するシステムです。

たとえば、膨大な写真のなかから自分の子供が写っている写真だけを抽出したい場合などに役立ちます。一枚一枚目視で確認していくのは大変ですが、ファイル名を意識して付けていない限り、ファイル名で検索しても子供が写っているものは探せません。

そこで、Amazon Rekognitionの機能を利用した検索機能が役立ちます。「はいチーズ!」はAmazon Rekognitionの機能を有効活用したサービスと言えます。

リアル店舗マーケティングへの活用事例

Amazon Rekognitionをリアル店舗のマーケティングに活用している事例があります。使い方としてはシンプルで、店舗に設置したカメラから顧客の顔を検証します。

顔を検証し、その感情を読み取ります。店舗に入ってきたとき、商品を手に取ったとき、などそれぞれの感情を分析し、マーケティングに活用します。売れている商品に対する反応や、逆に売れない商品への反応がリアルにわかるので、導入価値は高いと言えるでしょう。

ECサイトでの活用事例

Amazon RekognitionをECサイトの画像に利用するサービスがあります。具体的には、ECサイトに入れる画像を自動でSEO対策用のものにする機能です。

SEOとは、検索エンジン最適化といって、グーグル、ユーザー両方がサイト流入しやすいよう設計することです。digital cubeがAmazon Rekognitionを利用して提供しているサービスでは、たとえばアップロードした商品画像に自動でラベリングする機能が付けられています。

商品画像に毎回タグ付けなどの作業を人力で行うのは時間と労力が掛かるので、これをシステムで自動化します。商品画像の検索に関しても、上述したように画像を認証して検出する機能がAmazon Rekognitionには付いているので、そのまま使用できます。

他には、類似する商品を画像から選定して表示する機能もあります。Amazonで商品購入したことのある方はわかるかと思いますが、Amazonで商品購入すると類似商品が表示されます。

Amazonが実際どのようなロジックで類似商品を表示しているかは公開されていませんが、Amazon Rekognitionの機能でも実現可能です。

広がる可能性

この技術の応用でさらに次のことも臨めます。例えば、画像検索です。こちらは、写真に写っているオブジェクトが何か分からず、検索ができないときなどに便利です。その写真を検索元とし、検出されたオブジェクトをインターネットで検索することができます。類似の画像を見つけることも可能となるでしょう。また、画像からの文字お越しも可能です。弊社は音声認識も取り扱っており、音声と画像どちらからのアプローチも可能です。

顔認識

98%の確率で同一人物と判断

顔認識

87%の確率で同一女性と判断

AWSで何ができる?今後のサービス展開は?

AWSは、もともとAmazonが業務利用していたシステムを一般に公開したものです。Amazonでは大量の商品在庫を管理する必要があるので、システムのスペックも高いです。商品を販売するためでなく、システムも販売することで収益化しようとしたことがAWSの始まりです。

Amazon Rekognitionに関しても、Amazonは大量の画像を管理しているため、その画像を活かすためのシステムです。そして、Amazon Rekognitionの実用例に関して紹介してきました。

Amazon Rekognitionの機能や活用方法に関しては上述の通りですが、Amazon Rekognitionをより活用するためにはAWS全般において何ができるのかを把握し、サービス全体に目を向けることをおすすめします。

というのも、AWSには互換性があり、それぞれのサービスを組み合わせることでより商用利用に最適化できる可能性があるからです。AWSには以下のようなものがあります。

仮想サーバー EC2

AmazonEC2(Amazon Elastic Compute Cloud)はAWSの代表的なサービスで、必要なときに必要なだけ拡張できるクラウドサーバーです。重量課税制のサービスなので、多くのクラウドサーバーのように容量を固定で決めて毎月支払う必要がありません。

また、Amazonのセキュリティ機能が備わっているので、サーバーに必須の安全性も高いと言えます。

データベース RDS

「Relational Database Service」もAWSを代表するサービスです。OSとの互換性を気にする必要がなく、データベースマネージメントシステムを導入する必要もありません。Amazon Rekognitionとセットで使用することも可能です。

ストレージ S3

このS3もサーバー同様従量課金制なので、使用分以上の料金を支払う必要がありません。多くのストレージサービスは固定金額で毎月余分に料金を支払うことになる可能性が高いので、お得と言えるでしょう。

AWSの活用事例

AWSをすでに導入している企業は多く。すでに導入しているAWSとAmazon Rekognitionは互換性があるので、導入メリットは高いと言えます。AWSを導入している企業としては、以下の企業が挙げられます。

クックパッド

クックパッドはAWSのサーバー(EC2)とストレージ(S3)を使用しています。クックパッドでAWSを導入したのは2010年ですが、それまではデータセンターの物理サーバーを使用していました。
導入理由としては、特にバレンタインの時期にアクセスが集中するため、クラウドへの移行を考えたということです。

任天堂株式会社、株式会社ディー・エヌ・エー

任天堂株式会社も株式会社ディー・エヌ・エーも世界中でサービス配信しています。そのため必要な場所に必要なだけサーバーが必要ですが、AWSのクラウドサービスなら課題を解決することができます。

●実施の流れ

まずはお客様の状況やご要望をしっかりとお伺いします。すでにシステムを導入しているようであればどのようなものを導入しているか。現在の課題はどのようなもので、どのような対応が最善の解決方法かなどをご案内します。

1.無料でコンサルティング

しっかりとお客様のご要望をお伺いします。どのようなサービスを提供しているかなどご説明をします。お客様に完成のイメージを持って頂き、この際に、お客様のご要望に応えることができないと判断しましたら無理に開発を勧めることは致しません。お客様にとって必要なシステムになるよう、事前にしっかりとお話を致します。

2.開発

お客様のご要望に従ったシステムの構築を開始します。開発の途中で何度かやり取りをさせて頂き、確認を進めながらイメージとずれることがないよう進めていきます。

3.納品

完成したシステムを確認いただき、問題がなければ完成となり納品をいたします。もし、ご要望と異なるところがあるようでしたらシステムを修正し、再度ご確認を頂きます。

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