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AI活用の成否握る、ビッグデータの泥臭い「手作業」
大量のデータを活用するアプリやサービスが当たり前になっている。人工知能(AI)で正しい画像を選んだり、将来を予測したりと、データの使い道は幅広い。データはシステムで自動処理するイメージを思い浮かべるが、実際には膨大な時間と手間をかけて整備することも多いようだ。


ブランド品特化のフリマアプリを説明するソウゾウの鈴木氏

■商品画像10万枚に手動でラベル付け

 メルカリ(東京・港)がフリーマーケットアプリの姉妹版として8月に始めたアプリ「メルカリ メゾンズ」。売買する品物はブランド品に特化している。バッグや財布の画像を投稿すると、ブランド名やシリーズ名を自動で特定する機能がついている。

 バッグの場合、正面や裏側、底、内側と、アプリの画面で指定された角度で順番に撮影する。するとAIエンジンがすぐに解析し、ブランド名などの候補を提示する。出品者の入力項目を大幅に省く。AIは9割以上の精度で商品を特定できるという。

 どうして正確に特定できるのか。メルカリの新規事業開発子会社、ソウゾウ(東京・港)の鈴木伸明マネジャーに尋ねると「アプリで判定したい商品画像を10万枚集め、ラベルをつけた」との答えが返ってきた。AIに学習させたいデータを人力で整備した。

 画像精度を高めるために使ったのは、本家のアプリ「メルカリ」に登録された商品の画像だ。メルカリには1日100万点以上もの品物が出品される。ただ、出品者一人ひとりが異なる環境で商品を撮影しており、AIにブランドの特徴を学習させる教材としての質はそれほど高くない。

 そこでまず、扱うブランドの商品すべての特徴を調べた。次に開発したプログラムを使い、画像に商品データをひもづけていく。出品時の説明文も参考にするが、原則として目視してブランド名や模様、画像の向きなどを登録した。二重にチェックする体制をとったため、単純計算すると数十万枚を見たことになる。

 蓄積したデータを強みにしているベンチャーもある。投資不動産の利回り予測システムを開発するリーウェイズ(東京・渋谷)は、5000万件の不動産情報を持ち、将来の資産価値や投資利回りの予測を投資家に提供している。主に他社がインターネットで公開している家賃などのデータを活用する。

 巻口成憲最高経営責任者(CEO)は以前、別の企業でリノベーション関連の事業を担当し、効果測定のためデータを集めていた。物件や家賃といった基本データは不動産情報会社なども収集するが、「保管コストがかかるため、一定期間がたつと捨てられていた」(巻口氏)。2009年ごろから粘り強くデータを集めたことで、景気の好不調と利回りの関係などを推定しやすい。


ワランティは家電などのデータベースを活用したサービスを提供する

 「当社の資産はエクセルファイルで表せる」。IT(情報技術)ベンチャーのワランティ(大阪市)の庄野裕介社長は語る。同社は家電や自動車用品などの型番や性能、価格といったデータを保管する。消費者は専用アプリに保有機器を登録しておけば、アプリが買い替え時期やサポート窓口などを提示する。

 エクセルの自動車のページを少し見せてもらうと、トヨタ自動車のセダン「マークX」だけで90種類もある。内装や価格の違いが細かく記されている。保有データは家電で65万件、自動車で11万件にのぼる。生産を終えた製品も網羅する。

 同社はデータベースを活用し、11月に保険大手と組んで商品の損害保険サービスを始める。同社はためこんだ大量の商品データをサービスの開発に生かす。庄野氏は「データの保有から活用まで、ゴールを定めないといけない」と、闇雲にデータをためればいいわけではないとも指摘する。データ収集の泥臭い努力が新しいビジネスにつながる。

日経新聞
























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