Laboro.AI、画像を内容の近さで検索できるAI画像検索システム「類似画像検索エンジン」をリリース

人工知能技術に関するコンサルティング及びソリューションの開発・販売を行う株式会社Laboro.AI（東京都中央区 代表取締役CEO椎橋徹夫、代表取締役CTO藤原弘将、以下、Laboro.AI）は、自社開発AIソリューションとして「類似画像検索エンジン」をリリースしました。ディープラーニング技術により画像の内容を理解する事で、指定した画像と内容が似た画像をデータベース中から選び出します。Eコマース（EC）サイトにおける商品推薦機能や、コンテンツ管理システムにおける検索機能などに活用できます。




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ECやネットオークション、フリーマーケットサイト、画像SNSなど、大量の画像を扱うサービスが急速に普及しています。大量の画像を活用するための基盤技術として、画像同士の類似度を計算し、似た画像を検索する技術の重要性は高まってきています。

従来の画像検索は、画像に人手で付与されたタグなどの書誌情報や、画像の色合い（ヒストグラム）や形状などの表層的な類似度を用いたものがほとんどでした。そのため、色合いは似ているが中身は全く違う画像が誤って選ばれてしまうなど、不適切な検索結果となることがありました。本ソリューションは、最先端のディープラーニング（深層学習）技術により、画像の内容を理解し類似度を計算することで、高いレベルでの画像検索を可能にします。

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例えば「走る犬」の画像を検索したいとします。色合いを用いた検索では、クエリ画像の犬と同じ色の犬の画像は検索できますが、「走っている」といった状況では検索できません。タグに基づく検索では、画像に「走る」というタグが事前に付けられていないと検索できません。しかし、想定されうる全ての検索状況を事前にタグ付けしておく事は困難です。一方、本ソリューションでは、適切な教師データで事前に学習しておくことで、一つ一つの画像にはタグを付与しなくても、人工知能が画像の中身を理解し適切に「走る犬」を検索することが可能です。

詳細は下記Webページをご覧下さい。
<Laboro.AI 類似画像検索エンジンWebサイト>
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【特徴】
本ソリューションの特徴は以下の通りです。
最先端のディープラーニング（深層学習）技術の活用：
最先端の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のアーキテクチャであるResNetにより、高い精度での画像検索を可能にしました。ResNetは100層を超える「深い」ニューラルネットワークのアーキテクチャで、画像認識のコンペティションILSVRCで人間を超える精度を実現したモデルです。本ソリューションでは、画像理解のコアの部分にResNetのアーキテクチャを使用することで、画像の内容を正確に把握して検索することが可能になりました。
柔軟な教師データによる類似尺度のコントロール：
「どのような画像が似ているのか?」という判断は、そのシステムが使われるコンテキストにより変わります。本ソリューションでは、クエリ画像とそれに似ている画像、似ていない画像、の3つの画像の組を教師データとして与える事で、類似尺度をコントロールします。これは、ランク学習（Learning to rank）と呼ばれる機械学習手法をディープラーニング技術と融合する事で実現しました。さらに、従来のタグに基づく類似度、すなわち各画像に人手で付けたタグが近いものを検索する方法、と組み合わせる事が可能で、導入初期などで学習データの量が少ない段階でも効果的に機能します。
リアルタイム実行：
検索対象となるデータベース中の画像に対して、ニューラルネットワークを用いた特徴抽出/インデキシングを事前に実行しておくことで、新規に入力されたクエリ画像に対しても高速に類似度を計算可能です。これにより、リアルタイムでの検索の実行が可能になります。
導入時のフルサポート：
機械学習技術は、導入の初期段階からに専門的知見が必要になり、導入のハードルが高いという課題がありました。本ソリューションでは、導入コンサルティングのご提供により、各社のビジネスでどのように活用できるかの議論やデータ選定の段階からフルサポートします。

【利用例】
Eコマースにおける推薦/検索システム：
商品検索・推薦方法として導入することで、ユーザーが閲覧している商品と近い商品を推薦することが可能です。協調フィルタリングなどの購買履歴に基づく推薦と比べて、まだ履歴が十分に蓄積されていない新商品をも効果的に推薦する事ができます。さらに、リアルタイム実行が可能なため、ユーザーがアップロードした写真と内容が近い商品を推薦するなど、全く新しい検索システムも実現できます。
コンテンツ管理システム：
大量の画像データを保存・検索・活用するためのコンテンツ管理システムにおいて、検索システムの利便性は重要な要素です。本ソリューションにより、画像をクエリとして内容が近い画像を検索できるようになり、従来のタグやファイル名、日時などに基づく検索システムに組み合わせて使う事で、より直感的な画像検索が可能になります。

【導入の流れ】
標準的な導入の流れは下記のようになります。
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【株式会社Laboro.AIについて】
株式会社Laboro.AIは、最先端の人工知能/機械学習技術を手の届く形で提供し、世の中のビジネスのあり方を改革することを目指しています。導入コンサルティングから、PoC（Proof of Concept）の実施、自社及び他社のソリューションを活用したシステム開発までを一貫してサポートします。

社名 ：株式会社Laboro.AI（ラボロ エーアイ）
所在地 ：〒104-0061 東京都中央区銀座6丁目8-1 銀座石井ビル410
代表者　　：椎橋徹夫（代表取締役CEO）、藤原弘将（代表取締役CTO）
設立日 ：2016年4月1日
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プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)