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
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。
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。
