リクルートマーケティングパートナーズは10月26日、同社が運営する「カーセンサー中古車検索アプリ」において、「画像による車種検索機能」を追加したと発表した。
これは、リクルートテクノロジーズが提供する「ディープラーニングを応用した画像解析機能」を活用。事前に用意した約80万枚の画像データから、車の画像からの車種判別を実現している。検索精度は、カーセンサーnetの定番500車種(掲載数上位500車種)では、90.3%を実現している。
さらに、カーセンサーnetの「人気車種・モデルランキング」の上位30車種を対象に、「斜め前」「側面」「後ろ」の3方向でテストしたところ、それぞれ「斜め前」(100.0%)、「横」(80.0%)、「後ろ」(90.0%)の精度だったという。また、「検索結果が間違っていたら、正解を教える」機能を搭載し、車に詳しいユーザー層の力も借りながら、精度の向上を目指す。
リクルートテクノロジーズが採用している画像認識の機械学習モデルは、大量の画像データを用意して「正解カテゴリ」を付け、学習用の画像から繰り返し特徴を抽出、判別モデルを作成する。その判別モデルに未知の画像を投入し、カテゴリを判定する仕組み。
8月には、「車の内装色による絞り込み検索」を実装。リクルートテクノロジーズのビッグデータ部が提供する機械学習ソリューション群「A3RT」内のAPIサービス「ImageParadise」という、教師画像をもとに判別モデルを作成し、未知の画像をラベリングする仕組みを活用している。
今後、汎用APIを活用し、リクルートグループ内のさまざまなサービスに機械学習ソリューションを導入していくとしている。
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