Amazon Rekognition画像認識/顔認識システム構築

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。

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。

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。

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！」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。

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。

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。

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。