富士通、深層学習技術でデータ分析サービスを強化--画像や音声で活用

NO BUDGET 2016年02月05日 07時00分

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 富士通は2月4日、ビッグデータ分析サービス「FUJITSU Intelligent Data Service データキュレーションサービス」にディープラーニングの分析手法を加え、提供を開始した。国内最大級のコスメ美容情報サイト「Hapicana」を運営するクーシーと連携し、ディープラーニング(深層学習)を用いた新サービス開発に向けた共同プロジェクトを1月から開始している。

ディープラーニングを用いたデータキュレーションサービスのイメージ
ディープラーニングを用いたデータキュレーションサービスのイメージ(富士通提供)

 ディープラーニングは、膨大なデータを機械(コンピュータ)が学習して人の判断や知識創造を助ける機械学習の手法の1つ。脳の神経細胞を模したニューラルネットワークの最新技術として、画像や音声認識などの分野で取り組まれている。企業においては、保有する画像や音声など、データの新たな活用に向けてディープラーニングへの注目が高まっているが、目的に沿った適切な分析のためのデータ処理技術や高度な専門知識、膨大なデータを計算するためのICTリソースが必須であり、導入コストが高く効果検証が難しいという課題もある。

 新たに提供するディープラーニングを活用したデータキュレーションサービスは、富士通のキュレーター(データサイエンティスト)が、顧客企業の保有する画像や音声などのデータを預かり、顧客の目的に合わせた効果検証のフレームワークを適用、ディープラーニングを用いて約2カ月でデータ分析モデルの作成と評価を行い、結果をレポートするというもの。顧客企業はその結果をもとに、具体的なデータに基づいた新ビジネスの創出や業務改革を検討することが可能となる。

 データキュレーションサービスでは、キュレーターが培ってきた技術やノウハウと、富士通のビッグデータ専用分析基盤などを活用しているため、自社で基盤を構築したりノウハウを蓄積しながら分析するのに比べると、初期投資を抑えながら短期間で検証できる。さらに、同サービスで作成したデータ分析モデルをビジネスに活用したい顧客企業に対しては、分析モデルの提供をはじめ、活用のためのコンサルティングやシステム構築なども対応する。

 データキュレーションサービスではこれまで、機器のログや顧客、商品情報など発生した情報の分析による予測モデルを提供してきた。今回、画像や音声などのデータにディープラーニングを適用した学習、認識モデルを新たに提供することで、ヒトの五感に対応した精度の高いサービス開発や業務改革を支援していくとしている。

 今後想定されるディープラーニングの活用イメージは次の通り。

  • 工場において製品の画像をもとに品質検査を行い、完成品の精度を高める(製造)
  • レントゲン画像などの臨床検査データから目視では難しい病巣を認識し、早期発見につなげる(医療)
  • 電車内の乗客の人数、顔の向きを認識し、車内の広告を変化させる(広告)
  • 一流選手に共通する特徴を映像から抽出し、自分の体の動かし方とのギャップを教える(スポーツ)

富士通の考えるDeep Learning活用の広がり

 一方、クーシーとの連携では、コスメ美容関連の2000ブランドの商品40万点以上の価格比較、クチコミ、関連記事を掲載している国内最大級の情報サイト、Hapicanaにおいて、ディープラーニングを活用した新サービス開発のプロジェクトが進められている。

Hapicanaのトップページ
Hapicanaのトップページ(富士通提供)

 このプロジェクトでは、富士通のキュレーターが5万点の顔画像データに対し、ディープラーニングを用いた学習を80万回行った結果、輪郭、目、鼻、唇など顔を構成する各パーツのかたちや肌の色など、顔に関する特徴から8種類の顔型を作成した。両社は、その結果をもとにさらなる検証と評価を行い、Hapicanaを訪れたユーザーの顔の特徴に合ったメイクのアドバイスやおすすめアイテムの紹介など、ユーザーがよりサイトを楽しむためのさまざまなサービスの開発につなげていくとしている。

ディープラーニングを活用したHapicanaの顔分類モデル
ディープラーニングを活用したHapicanaの顔分類モデル(富士通提供)

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