こんにちは。最近は比較的寒さも緩んできていると思っていましたが、先週末は都心や大阪の方では雪が降っていましたね。暖かくなるのはまだもう少し先になりそうです。

さて、本日はAIを活用した画像の認識サービス2種が正式に提供開始されたというニュースがありましたので、どういったサービスなのかご紹介したいと思います。

AIを開発したのはデータ分析やコンサル、AIアルゴリズム開発などを手掛けるデータサイエンスカンパニーの株式会社ALBERT。

タクミノメシリーズの「タクミノメ異常検知」と「タクミノメ アノテーション」


出典:株式会社ALBERT

タクミノメというサービスですが、これはAI画像認識技術を活用したいという企業様に向けたPoC支援サービスとなっています。PoCとは「Proof  of  Concept」の略で直訳すると「概念の実証」。

例えばAIなどのソリューションを社内に入れたいと思っているが、それが目的の達成や課題解決に実際に活用できるものなのか、実装する前の検証プロセスのことをPoCと言います。

PoCを実施することで、その効果と起こり得るリスクを定量化するという目的があります。

タクミノメ異常検知


出典:タクミノメ異常検知

タクミノメシリーズの「タクミノメ異常検知」は、画像認識による異常検知を実現したい企業に向けたPoC支援サービスで、製品外観の検査など画像認識による異常検知をシステム化する前段階でそれはAIで実現可能かを短時間で分析するものです。

ALBERTのデータサイエンティストが異常検知モデルを構築・精度評価の報告会を実施・検証結果レポートを納品することで、AIによる異常検知の蓋然性を短時間で判断可能。

タクミノメ  アノテーション


出典:タクミノメ アノテーション

もう一方の「タクミノメ  アノテーション」ですが、こちらまた一般層には聞き慣れないアノテーションという言葉が出てきています。アノテーションとはAIが画像認識をする際に重要となる、データにラベルを付けそれを教師データにするというものです。


出典:タクミノメ アノテーション

画像だけあれば人工知能が勝手に学習するというものではなく、例えば「みかん」の画像であれば「みかん」というラベルを付けてあげなければディープラーニングで使用できません。そのラベル付け作業がアノテーションです。

このサービスでは自社でアノテーション作業をおこなっている企業や、画像認識をビジネス活用したい企業に向けて、その課題に応じ効率的で高品質なアノテーションを可能にするアノテーションツールの提供や、アノテーター(アノテーション作業を行う人員)の供給をおこないます。

まとめ

いざAIをビジネスで有効活用しよう、と考えていても課題設定に問題があれば満足な結果は得られないでしょう。特にAI自体を使うことが優先になってしまいPoCだけで終了してしまうというパターンは多いと聞きます。

確かにPoCは有用性を確かめるものではありますが、そもそも課題設定に問題があればPoCの計画そのものが意味のないものになります。

AIを使ったら業務を効率化できた!というニュースは多く出てきますが、じゃあ単純にそれを自社に導入するというやり方は必ずしも自社の効率化に繋がるものではないと言えます。

自社に合った本当にAIで解決すべき課題設定から最適なPoCを計画することがまずは大切ですね。