画像認識、コンピュータビジョン、画像処理に関連する記事へのリンク集

株式会社グリッドは、「ReNomIMG（リノームイメージ）」の最新版「ReNomIMG version3.0」をリリースした。あわせて、ReNomIMG version3.0を期間限定で無償提供することを発表した。複数のアルゴリズムをマウス操作だけで選択し、精度を比較も可能なツールだ。

大幅に3日続伸。AI・画像認識サービス「タクミノメ」の画像認識AI構築ツール・アノテーションツールでライトプランを提供すると発表している。月額費用20万円（初期費用50万円）で利用可能。また、画像認識AI構築ツールに新機能の「物体検出」「領域検出」を追加するほか、新サービス「画像生成サポート」を加える。ライトプランの開始でユーザーの開拓が進むとの見方から買いが入っているようだ。

スマホの顔認証や、生産工場での不良品自動検知システムなど、我々の生活に普及した画像認識の技術。ここ近年で急激に発展した印象を受けるが、実際はとても長い間研究されてきた分野である。今回は改めて画像認識について、SOINN株式会社の長谷川修氏と一緒に仕組み、歴史やこれからの発展について解説していく。

「人間をサポートするAI」の研究開発が強みのクリスタルメソッド株式会社。同社の要素技術開発は、「カーナビやスマートスピーカーの音声認識が間違いやすい」といったわずらわしさからの解決や、大量生産の現場の効率化までカバーする。複数人の声を聞き分ける音源分離や3Dデータの判定精度向上など、事例を交えて紹介する。

エンタメにおいてもAIは日進月歩で進歩しており、新しい研究成果や試みが次々と発表されています。こちらの連載では、過去1か月間、主に海外で公開された注目すべきゲームAIやエンタメAIに関連したニュース、論文などを紹介していきます。Uber開発のゲームプレイAI、Atariのレトロゲームでハイスコア更新US版Engadgetは4月29日、Uberによって開発されたAtari2600をプレイするAIがハイスコアを更新したことを報じました。Atari2600とはアメリカで発売されたレトロゲーム機であり、このゲーム機でプレイできるゲームは今日のゲームプレイAIを評価するベンチマークとして活用されています。Uberが開発したゲームプレイAI「Go-Explore」は、難易度の高いゲームとして知られている『モンテズマの復讐』をAIとして初めて全ステージクリアし、『Pitfall』ではほぼ完璧にプレイしてハイスコアを更新しました。同様の試みは、既報のようにDeepMindがゲームプレイAI「Agent57」を開発して大きな成果をあげました。そうした成果が短期間に更新されたことからわかるように、ゲームプレイAIの進化はまさに日進月歩なのです。Go-Exploreがハイスコアを更新できた理由は、ゲームプレイAIの記憶機構を改良したからでした。一般にAIはゲームステージとの相互作用を通じて、ゲームをクリアする最善の選択肢を探索します。この探索において重要となるのが、過去のプレイを記憶することです。Uberの研究チームは、AIが何かを選択する前に戻ることと初期状態に戻ることを苦手としているという仮説を立てたうえで、こうした問題を改善するアルゴリズムを開発したのでした（アルゴリズムの詳細は、こちらの論文を参照）。Uberの研究チームは、今回開発したAIを将来的には自律自動車のナビゲーションシステムの改善に応用していたいと語っています。関連記事：にわかレベルだったゲームプレイAIは、いかにして熟練プレイヤーになったか？音声のディープフェイクはアートなのか、それとも犯罪なのか？音楽メディアPitchforkは5月11日、アメリカで起こったディープフェイク音声にめぐる騒動をまとめた記事を公開しました。さまざまなディープフェイク音声を収録した動画を公開しているYouTubeチャンネル「Vocal

OKIは5月27日、インフラ工事の安全監視ソリューションとして、工事現場の危険な立ち入り禁止エリアをAIでリアルタイムに監視し、安全を支援する「Motion Alert」の発売を開始したことを発表した。 監視センサーで危険エリアを事前検知し、重大事故を防止 OKIが提供するMotion Alertは、目視が困

Googleはこれまで4年にわたり糖尿病性眼疾患、心血管リスク因子、貧血症、乳がんのスクリーニングの判定などに画像診断AIを活用することを研究してきました。しかしGoogle Healthによる最新の論文では、研究室ベースの実験では90%以上という良好な精度を誇っていた糖尿病性網膜症(Diabetic

写真などから類似するモノを探すサービスといえばAmazonの商品検索だったり、Googleの画像検索だったりというものがしばらく前から存在し、近年の人工知能の浸透により精度が高まるといった機能向上が顕著になっています。

現在東京ビッグサイトで開催中の「IT Week」は、IoTや人工知能の活用事例が豊富にデモンストレーションされています。中でも人工知能分野のディープラーニングの進化に伴う機能などの高度化には目を見張るものがありました。

電車の事故が後を立ちません。痛ましい鉄道自殺を防ぐにはどうすればいいか？ アースアイズ社によれば「ホームから飛び込もうとする人の動きには特徴がある」とのことで、それを人工知能搭載ロボットで検知することができるといいます。 アースアイズ社は、代表取締役である山内三郎

デジタルガレージ・カカクコム・クレディセゾンの3社が運営する研究開発組織「DG Lab」は2017年6月20日、独自開発のAIシステムを活用し、検索に変わる対話型オープンプラットフォームの構築に乗り出すと発表しました。 第一弾は「食べログ」に連動したチャット形式のレストラン検索サービスを試作するとのことです。

ヘルスケアアプリ「カロミル」を運営しているライフログテクノロジー社は2017年8月9日、独自に開発した食事画像認識AIの料理判定の識別率が82％となったと発表しました。 「カロミル」は、食事と運動などの登録情報から人工知能が適切な健康指南をしてくれるというサービスです。この技術は2017年8月下旬にアプリに組み込まれる予定で、利用率を上げる重要な技術とみられています。

ヘルスケアアプリ「カロミル」を運営しているライフログテクノロジー社は2017年9月14日、スマートフォンで撮影した食材や料理の画像を自動で認識する食事画像認識AIをアプリに搭載したと発表しました。 すでにiOS/Androidアプリは提供開始しており、既存ユーザーもアップグレードすることでこの機能が利用できるようになります。これにより特別な操作をすることなく、カメラロールの写真を解析し、結果データ

ECなどで商品ページを閲覧する際、"こちらもオススメ" などと関連する商品もチェックするのはもはや当然の流れ。しかし、付属品などの併せ買いならともかく、ファッションアイテムのような似て非なるもの、色やカテゴリーを超えて最適なものを発掘するようなことは未だできていないと言ってもいいでしょう。 しかし、サイジニアが2017年9月27日に提供を開始した画像解析レコメンデーションエンジ

SNSに投稿される写真や動画をいち早く報道機関に提供する日本のスタートアップ「Spectee」は本日2017年10月4日、YJキャピタル・共同通信イメージズ・みずほキャピタル・アルコパートナーズ・クオラス・成毛眞氏らを引受先とする第三者割当増資を実施したと発表しました。調達額は2億6000万円。

例えば赤ちゃんと遊んでいたり、自らパーティを楽しんでいるような時、カメラを持ち出すのをためらったことはありませんか？ 大切な思い出になるのでしょうけど、かけがえのない今を楽しむことの方が価値がありますものね。 じゃあ、どうやったら、手ぶらで思い出を残せるのでしょう？カメラマンを呼ぶ？いえいえ、米グーグルが発表したクリップできる小型カメラ「Google

SNSのインフルエンサー支援事業を展開するサイバー・バズ社は2018年1月31日、Instagramにおける人気度を向上させるハッシュタグ推薦技術の研究開発について東京大学と産学連携を開始したと発表しました。 この技術は、人工知能技術を応用しSNS上で "いいね" や閲覧数が増えるハッシュタグを推薦することができるというものです。東京大学 大学院情報理工学系研究科

研究者らとともに解析技術の実用化を目指すサイジニアは2018年7月18日、ビジュアルAIレコメンデーションサービス「デクワス.VISION」を、三陽商会のファッション通販サイト「SANYO iStore（サンヨー・アイストア）」に向け本格提供を開始すると発表しました。 「サンヨー・アイストア」上で「デクワス

Web Summit 2018の目玉の一つ、アーリーステージのスタートアップが多数出場するピッチコンテストがあります。世界40の国と地域から1000件以上の応募があるもので、まさにスタートアップのオリンピックといった様相。その最終審査がWeb Summitの壇上で世界中の投資家やメディアの前で行われました。

サーバーエージェント傘下のマッチングエージェントが運営するマッチングアプリ「タップル誕生」は本日（2019年11月25日）、本人認証にパナソニック社が開発する顔認証技術を活用した機能を実装することを発表しました。 「サイバーエージェントの4つめの柱」と同社CEO藤田晋が発言した事業としてい注目され、現在は会員数500万人を突破するなどマッチング分野のリーダー企業が抱える課題とは何なのでしょうか。

メルカリの最高プロダクト責任者（CPO）を務める濱田優貴さん。濱田さんによれば、メルカリは2030年を見据えて、今後「AIカンパニー」を目指していくという。なぜ、メルカリは今、AIを成長戦略の中核に据えるのか。その理由と、同社がAIカンパニーになった先に実現したいことを聞いてみたところ、驚きのビジョンを明かしてくれた。

クルマを操作中の運転者の状態を監視する技術への関心が高まっている。日本における交通事故の死傷者数は2015年に66万人を超えている。交通事故総合分析センターによると、「発見の遅れ」、「判断の誤り」など、事故直前の運転者の行動・状態が不適切であることが要因の75％を占めており、運転者の状態をセンシングし、その状態に応じて運転者に働きかけできれば、多くの事故を防げると考えられる。

高度な自動運転を実現するには、移動する対象物の認識精度を高める必要がある。カギを握るのが深層学習（ディープラーニング）の活用だ。同技術を用いた認識技術の特徴や、高度な自動運転の実用化に向けた課題などについて、ホンダと提携するセンスタイム（SenseTime）が解説する。

自動運転が進化すると、車内における時間の使い方が大きく変わる。車内でどう快適に過ごすか。その中核技術になると期待されるのが、AI（人工知能）を活用したインターフェースである。乗員とコミュニケーションする「AIアシスタント」について、ソフトウエア開発を手掛けるクーガーが解説する。（編集部）

ディープラーニング（深層学習）技術によって運転者の表情や声色の変化を認知して休憩を提案するなどの安全運転支援システムの開発が進む。米アフェクティバと同ニュアンス・コミュニケーションズの技術を活用したシステムの特徴や、今後の展開などについて解説する。（編集部）

「レベル3」以上の自動運転を実現するには、人の運転と同じように、周辺車両の動きを瞬時に予測し、その予測に基づいて臨機応変に判断を下すシステムが必要になる。AI（人工知能）技術を用いたシステムの特徴や研究動向について、今回から2回にわたってデンソーが解説する。（編集部）

NTTデータCCSの技術紹介ページです。Only One Development.独自の開発力が、明日を変える。未来をつくる。

オートバックスグループがAIを活用したビジネス変革の取り組みを開始した。AIの画像認識を活用した「タイヤ画像診断」サービスの開発経緯や狙い、そして同社のAIビジネス戦略について、その鍵を握る人物に聞く。

英国のAI（人工知能）スタートアップであるTractable（トラクタブル）は3月26日、自動車の損傷画像から損害査定業務を自動化する新たな損害保険会社向けソリューションを発表した。