ディープラーニングを活用した「Hapicana」の顔分類モデル
(出所:富士通)
[画像のクリックで拡大表示]

 富士通の「FUJITSU Intelligent Data Service データキュレーションサービス」は、企業のビッグデータを預かって分析し、分析結果を提出するスポット契約型のデータ分析サービスである。機器が生成するログや顧客・商品情報などを対象に、これらの予測モデルを作成できる。富士通のデータサイエンティストがデータを分析する。

 直近の機能強化では、ログなどを対象とした予測モデルの作成サービスに加えて、画像や音声などのデータにディープラーニングを適用し、これらの学習・認識モデルを作成するサービスを新たに用意した。これにより、画像の特徴が一致するかどうかを検知してアクションを起こすアプリケーションなどを素早く開発できるようになった。

 ディープラーニングの分析サービスを用意した背景には、ディープラーニングの活用が難しいという状況がある。目的に沿って分析するためのデータ処理技術や高度な専門知識、膨大なデータを計算するIT資源が必要になるため、導入コストが高くつき、効果の検証が難しいという課題があるという。

 富士通では、ディープラーニングの活用方法をいくつか想定している。製造業では、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。広告分野では、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。医療分野では、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。スポーツ教育では、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。

 富士通では、ディープラーニングの適用事例として、クーシーが運営するコスメ・美容情報サイト「Hapicana」(ハピカナ)向けに新サービスを開発する共同プロジェクトを開始した。顔画像データ5万点にディープラーニングを適用し、顔を構成する各パーツの特徴を検出・学習することによって、新たなレコメンドサービスの開発につなげる。

FUJITSU Intelligent Data Service データキュレーションサービスの概要
用途と機能企業のビッグデータを預かって分析し、分析結果を提出するスポット契約型のデータ分析サービス。機器が生成するログや顧客・商品情報などを対象に、これらの予測モデルを作成できる
現行版の特徴分析手法としてディープラーニングを選べるようにした。ディープラーニングの導入効果を検証できるほか、ディープラーニングを利用して作成した学習・認識モデルも提供する
ディープラーニングの活用方法■製造業: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
■広告分野: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
■医療分野: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
■スポーツ教育: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
価格個別見積もり。実施期間はおよそ2カ月を一区切りとする
発表日2016年2月4日(ディープラーニング機能)
提供開始日2016年2月4日(ディープラーニング機能)