ビッグデータの解析 / 画像検索技術

こんにちは。営業本部の高木です。

すでにご存じの方も多いかと思いますが、先日6/14のイベントでGoogleが新しい検索機能を発表しました。

画像で画像を検索できる機能です。

画像検索は、これまでは、キーワードで画像を検索していましたが、画像というビッグデータを解析し、フォルダ内にある画像を検索バーにドラッグ＆ドロップするだけで、似たような画像が検索できるようになりました。

以前ARについて書いたときにご紹介したGoogle Gogglesに似たものになります。

精度は、ランドマークの写真は高精度でマッチしますが、はっきりしない写真だと、色合いが似ている写真を検索している印象があります。Google Gogglesは被写体の形を解析している印象でしたので、今回の画像検索とはロジックが異なるようです。

こういった画像処理技術ですが、最近では様々な面で活用されています。

特に顔を認識するシステムは、日常の生活面でも活用の幅が広いため、色々な商品に使用されています。

Sonyのサイバーショットカメラが搭載した、顔の表情（歯や口角や目尻の変化）から笑顔を検知すると勝手にシャッターを切ってくれるスマイルシャッター機能や、最近色々と話題になっているFacebookの、写真から同一人物の顔を見つけてタグ付けをサポートしてくれる機能などもその一つですね。

同じ人の顔を認識する機能はアルバムの整理に便利なため、画像管理ソフトのPicassa（Google）やiPhoto（Apple）でも使用されているので活用されている方も多いかと思います。

ところで、話は変わりますが、弊社のサービスに顧客分析・プロファイリングというものがあります。

内容はというと、弊社で保有している個人情報や企業情報をもとに、クライアント企業様の顧客データなどビッグデータを分析し、顧客像を特定するというものです。

たとえば、「Aという商品を購入する人は、高齢者が同居していて戸建に住んでいる富裕世帯が多い」とか、「事業所数が5か所以上で東京に本社がある企業の工場で売り上げが高い」といった特徴を、データを分析して特定します。

この結果を受けて、「B商品を買っていて、高齢者が同居している戸建富裕層の顧客に、A商品をご紹介する」とか、「売上高の高い企業属性と同じ属性で、まだ売り上げが立っていない企業を来期のターゲットにする」など、次のアクションにつなげていきます。

アナログ処理による、レコメンデーション機能です。

こうしたレコメンデーション機能にも、画像認識システムが活用され始めています。

デジタルサイネージアワード2011を受賞したJR東日本ウォータービジネスの自動販売機はご存じの方も多いのではないでしょうか。この自動販売機は、性別や年代をカメラで認識し、さらに、その時の時間帯や気温に応じて、最適な商品を紹介してくれます。

こういった画像認識システムを活用したパソコン上でのレコメンデーション機能も、今後増えていくのではないでしょうか。表情や声色を分析して、その時に適した音楽を流してくれたり、おすすめの料理のレシピを教えてくれたり、顔の骨格や目鼻立ちから好みの味を推測したり、似あうファッションを選んだりするなど...夢は膨らむばかりです。

とはいえ、画像処理精度はまだ発展途上の技術ですので、本当に最適な商品をレコメンドするには、画像だけでは情報が不足しているでしょう。

入力されたキーワードや、クリックした商品履歴などの情報ではとらえられない部分を補う形で、画像情報や音声情報が活用されていくのでしょうね。

記；高木