栗林卓也 USグループの画像解析

USグループの画像解析

株式会社USグループのシステム開発で特筆すべきが画像解析です。
代表·栗林卓也氏は、リスティングやSEO対策を超え今後のUSグループの中核となる技術だと言います。

画像解析とは

画像解析とは画像や映像をコンピュータで解析し、色や形状、大きさなどをデータ化するシステムで、長い間コンピュータには困難だとされた分野でした。
Googleが提供しているサービス「reCAPTCHA」では、そうした性質を利用し、歪ませた文字や画像選択でbot（悪意のあるプログラム）による不正ログインや不正な登録を防止していました。コンピュータにとってそれほど至難の業であった画像解析技術が普及したのは、ILSVRC2015(AIの画像認識の大会)でディープラーニングを活用したチームが人間の認識精度を超えたことがきっかけです。

ディープラーニングとは

ディープラーニングは機械学習の一種で、人間が行う作業をコンピュータに学習させ、更に運用後も間違いを修正していくなどで処理能力を発展させる技術です。
そのディープラーニング技術の誕生と高性能GPU（画像処理装置）の進歩により、画像解析は高い実用性を得ました。

例えばスマートフォンのログイン管理や入場管理に使われている顔認証システム、製造業などでの不良品の検知、医療現場での病理検査、ドローンを使用した自動農薬散布、工事現場での岩盤評価、リアルタイムでの飲食店等の空席検知、持ち物・服装・体格などを指定し不審者を検出するなど、多岐に渡る分野で活用されています。

画像解析の機能

画像解析の主な機能は、「画像分類」「画像検出」「画像セグメンテーション」です。
画像分類では対象の規則性を抽出し、画像に何が写っているかの物体分類とどのような画像であるかをシーン認識します。例えば「公園（シーン認識）」での「子どもと犬（物体分類）」の画像（※3）であることが分かるのです。

画像検出は何が「どこに」写っているかを識別する技術で、人にカメラを向けたとき、黄色い四角の枠（バウンディングボックス）が表示されるのもこれに該当します。
先述した空席検知や自動運転の道路状況把握などに利用されています。そして画像セグメンテーションは、その画像のどの領域が何なのか、被写体の境界を明確にする機能です。左下の画像で言うと、「どこからどこまでが犬」で「どの部分が人」かの判断ができ、更には「上着」「靴下」「靴」と言った細部まで領域が分けられるためファッション分野にも適用されるなど、画像解析システムの可能性は拡大する一方です。

画像解析と現代社会

このように画像解析技術は現代社会の発展に欠かせないものとなっています。
株式会社USグループの画像解析システムも、紙ベースだった企業の業務効率化やそれに伴う人件費等のコスト削減、工場などでの作業のAI化による人の危険回避といった労働環境の改善を主導しています。

人の作業にはミスがつきものですが、人と比較にならない速度で学習し人以上の精度となった画像解析システム。栗林卓也氏もいち早くその将来性に着目し、USグループの得意とする膨大な量のデータ処理技術を活かして画像解析分野に新たな風を吹かせています。