メタデータ、深層学習による画像認識の2段階プロセスを体得しビジネス活用への道を拓く「猫発見器」アプリ&APIを提供開始

「猫発見器」APIをLINE BOOT AWARDS, LOD Challenge, Mashup Awards,ハッカソンに提供

メタデータ株式会社(所在地:東京都文京区;代表取締役社長:野村直之)は、“AI for AI”構想の一環として、画像認識とその関連処理を構成する前半後半2工程の深層学習を組み合わせる定石を浸透させるべく、2015年8月にリリースした後工程、すなわち物体名判別の「この猫なに猫」に加え、このたび前工程・物体検出の高精度版「猫発見器」アプリ&APIを提供開始します。「猫発見器API」は、雑然とした背景画に潜む複数匹の猫らしきものを発見し、それらを長方形で囲みます。APIエコノミー、オープンイノベーション推進の核となるプログラミングコンテスト、LINE BOOT AWARDS 2018, LOD Challenge 2018, Mashup Awards,ならびに関連のハッカソン参加者に、具体的な猫の種別を判定する「この猫なに猫?(what cat)」APIとともに、無償で提供されます。

■背景
 メタデータ株式会社は、機械学習型の人工知能の導入や運用で最大のボトルネックとなる正解データ整備のため、別種AIの活用を提唱しています。“AI for AI”構想です。
“AI for AI”は、既に学習済のAIや、辞書や知識ベースを構築済のAIの出力結果を活用して新たなAIを高効率で構築するものです。一方、多くの現場の画像判定・分類の業務フローは人間の多彩な視覚能力を活用しているため、現状では、単一のAIで対応することには無理があります。典型的には、無意識に、対象物がありそうな領域を絞り、その中に具体的に何がいるのか正確に把握して、種類ごとに数を数える、などです。

■「猫発見器」APIについて
 このたび、対象物がいそうな領域を絞るという前工程の典型例として、画像中の猫らしきもののいる領域を切り出す「猫発見器」APIを開発し、リリースしました。アプリとしても使えます。
 
 猫候補とそれ以外を識別し、長方形領域を複数切り出す様子を図1に示しています。猫のみを赤線の長方形枠で囲んでCATと表示し、犬は、判定から外れています。本「猫発見器」は、汎用の高性能物体検出AIの仕組みをもち、領域を検出する対象物を猫以外のものとし、正解データを用意すれば、その対象物についても高い発見能力を、発揮します。

■物体名検出APIによる後工程との組み合わせ
 図に、「猫発見器」APIを前工程とし、具体的な猫の種別を判定する「この猫なに猫?(what cat)」APIを後工程として構成したシステム(アプリ)の処理の流れを左から右へと追ったシステムの構成を示します。このように、一口に視覚情報処理といっても、その中には様々な工程があり、通常は複数のAIで担われることを、多くの企業ユーザー、AIマッシュアップエンジニアにご理解いただきたいと当社では考えています。AIをAPI化することが重要である所以です。API化されたAIは、APIエコノミーで企業間の情報のやりとり、データ加工の分担と連携を促進、高速化し、大いに付加価値をもたらします。

図「猫発見器」APIの出力を「この猫なに猫?(what cat)」APIに入力

なお、「猫発見器」APIならびに他の当社製APIのハンズオン体験の場として、9/15(土)「人工知能API使ってみようハッカソン」於木村情報技術(株)をご活用いただけます。先着順、参加無料です。

このプレスリリースの付帯情報

「猫発見器」APIの出力を「この猫なに猫?(what cat)」APIに入力

(画像をクリックすると拡大画像をご覧いただけます。)

用語解説

■メタデータ株式会社について
メタデータ株式会社は、2005年12月にメタデータ活用技術、セマンティック技術の応用ソフトウェア会社として設立。適合型自然言語解析エンジン『メタパーザ』を駆使した意味解析技術により、5W1H抽出によるコンテンツ連携や個人情報の自動匿名化、評判分析(ネガポジ・感情解析)、意味による自動分類やポジショニングマップ描画、Web対話ロボットなど、SaaS、クラウド向けアプリケーションを開発してまいりました。最近では、機械学習、ディープラーニング等の人工知能研究の蓄積を活かした分析エンジンやマッチングエンジンを構築し、画像認識・分類のための学習済ディープラーニングの販売事業や、会社属性・社員属性・商品属性等に自由に重み付けして最適化可能な超高速マッチングエンジンxTechの販売にも注力しています。
代表取締役・野村は、MITマサチューセッツ工科大学・人工知能研究所の研究員時代に概念体系WordNetの理論と活用研究に貢献。その後の、WordNetをベースに1400万枚の写真に体系的な意味ラベルを付与したImageNetの完成によるディープラーニングの劇的精度向上にも、間接的な貢献を果たしています。
近年は、機械学習型AIの最大のボトルネック「正解データ作り」を強力に支援するタイプのAIを開発して“AI for AI”構想を提唱しています。“AI for AI”構想の当社版がMr.Data構想です。

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