リクルートマーケティングパートナーズ、リクルートテクノロジーズのディープラーニングを用いた教師あり学習技術を活用しカーセンサーアプリに「画像による車種検索機能」追加

株式会社リクルートマーケティングパートナーズが運営する「カーセンサー中古車検索アプリ」は、株式会社リクルートテクノロジーズが提供する、「ディープラーニングを応用した画像解析機能」を活用し、2016年10月、アプリ内に「画像による車種検索機能」を追加した。

今回、アプリ内に追加された「画像による車種検索機能」は、機械学習の手法の一つである「ディープラーニング」を活用している。事前に用意した約80万枚の画像データをもとに、車の画像から車種を判別することが可能。そのため、街中で名前を知らない車を見かけても、この機能で瞬時に疑問を解消できる。街中で撮影した写真や、雑誌の車を撮影した写真を使用し、その場で車種を確認できるようになった。そのまま販売店や価格を調べることも可能。

リクルートテクノロジーズ独自の「ディープラーニングによる画像解析機能」と、カーセンサー内の80万枚の画像により、定番500車種では90.3%（※1）の検索精度を実現。側面や後ろからなど、どの角度からの写真でも検索が可能（※2）。また、「検索結果が間違っていたら、正解を教える」機能を搭載することにより、車に詳しいユーザー層の力も借りながら、さらに精度向上できる仕組みを実現。

リクルートテクノロジーズが採用している画像認識の機械学習モデルは、下図の流れで構成されている。まず、大量の画像データを用意し、そこに「正解カテゴリ」を付ける。そして、学習用の画像を用いて、画像から繰り返し特徴を抽出し、判別モデルを作成する。その判別モデルに未知の画像を投入し、カテコゴリの判定を行うという仕組みだという。

これまでに、リクルートマーケティングパートナーズとリクルートテクノロジーズの取り組みとして、2016年8月に中古車情報サイト「カーセンサーnet」において「”車の内装色”による絞り込み検索」を実現している。こうした取り組みにおいては、リクルートテクノロジーズのビッグデータ部が提供する機械学習ソリューション群「A3RT（アート）（※3）」内のAPI（※4）サービス「Image Paradise（イメージパラダイス）（※5）」を活用。

今回のようなA3RTの取り組みは、汎用的なAPIサービスを活用することにより、リクルートグループ内の様々なサービスへ機械学習ソリューションを導入促進することを目的としている。

※1　「カーセンサーnet」内、掲載数上位500車種の66553枚の画像を用いたテストを行ったところ、90.3%の精度で、検索結果（一致率TOP5）に正しい車種が表示された。
※2　2016年8月時点のカーセンサーnet上「人気車種・モデルランキング」で上位30車種を対象に、「斜め前」「側面」「後ろ」の3方向に関して、計90枚の画像でテストを行ったところ、それぞれ「斜め前（100.0%）」、「横（80.0%）」、「後ろ（90.0%）」の検索精度となった。
※3　多様なサービスを展開するリクルートグループ内で、機械学習ソリューション活用の敷居を下げ、スピーディかつ低コストでの導入を目的に設立されたAPI群。
※4　アプリケーションプログラムインターフェイスの略。プログラミングの際に使用できる命令や規則などを指す。
※5　機械学習の手法の一つである「ディープラーニング」による画像解析を行うために独自に開発したAPI。教師画像をもとに判別モデルを作成し、未知の画像をラベリングする仕組み。