富士通、Deep Learning適用で「データキュレーションサービス」を強化

富士通株式会社は、ビッグデータの分析サービス「FUJITSU Intelligent Data Service データキュレーションサービス」（以下、データキュレーションサービス）に、新たな分析手法としてDeep Learningを適用し、2月4日より提供した。

同サービスは、新ビジネスの創出や業務改革に向けて、自社で保有する画像や音声などのデータを有効活用したい顧客向けに、専門スキルを持つキュレーター（データサイエンティスト）が、これまで培った技術・ノウハウと同社のビッグデータ専用の分析基盤などを用いて顧客のデータを分析し、Deep Learningを導入した場合の効果を検証するサービスだ。同サービスの活用により、自社で分析を行うのに比べ初期投資を抑えながら短期間で検証できる。

また、同社は、株式会社クーシーと連携し、同社の運営する国内最大級のコスメ・美容情報サイト「Hapicana（ハピカナ）」の新サービス開発に向けた共同プロジェクトを開始した。顔画像データ5万点にDeep Learningを適用し顔を構成する各パーツの特徴を検出・学習することで、新たなレコメンドサービスの開発につなげていく。

【Deep Learningを活用した「データキュレーションサービス」の概要】

同社のキュレーターが、顧客の保有する画像・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する。Deep Learningを用いて約2か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。顧客は結果をもとに、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。

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には、分析モデルの提供や活用のためのコンサルティング、システム構築なども行っていく。

これまでの「データキュレーションサービス」で行っていた、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の提供に加え、今回、画像や音声などのデータにDeep Learningを適用した学習・認識モデルを提供することで、ヒトの五感に対応したより精度の高いサービス開発や業務改革を支援していく。

【「Hapicana」の新サービス開発プロジェクト】

「Hapicana」を運営するクーシーと連携し、Deep Learningを活用した新サービス開発のプロジェクトを、2016年1月より開始した。

同プロジェクトでは、同社のキュレーターが5万点の顔画像データに対し、Deep Learning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、同結果をもとにさらなる検証・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様々なサービスの開発につなげていく。

今後、以下のような活用を想定している。

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）

【関連リンク】
・富士通（FUJITSU）
・クーシー（COOSY）
・Hapicana（ハピカナ）

IoTNEWS編集部

IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。