栗林卓也 ライズの画像解析

ライズの画像解析

株式会社ライズのシステム開発において特筆すべきなのが画像解析です。
代表の栗林卓也氏は、リスティングやSEO対策を超えて、今後のライズの中核となる技術だと語っています。

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、長らくコンピュータにとって困難だとされていました。
Googleが提供しているサービス「reCAPTCHA」では、そうした特性を利用して歪ませた文字や画像選択によるbot（悪意のあるプログラム）による不正ログインや登録を防止していました。しかし、画像解析技術が普及したきっかけは、ILSVRC2015（AIの画像認識大会）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向上させる技術です。
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持つようになりました。

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、飲食店の空席検知、不審者の検出など、多岐に渡る分野で画像解析が活用されています。

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のシーン認識を行います。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」とい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

こうした画像解析技術は、現代社会の発展に不可欠な存在となっています。
株式会社ライズ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など、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、人を超える速度で学習し、人以上の精度を持つ画像解析システムは、栗林卓也氏も早くからその将来性に着目し、ライズ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き込んでいます。