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米Pinterest、画像検出・認識技術の新興企業・VisualGraphを買収

文●渡辺隆広/SEMリサーチ

2014年01月08日 17時13分更新

記事提供:SEMリサーチ

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米Pinterest、画像検出・認識技術の新興企業・VisualGraphを買収

米Pinterestは2014年1月6日、画像認識技術や画像検索技術を開発するスタートアップ企業・VisualGraphの買収を発表した。買収金額などの諸条件は明らかにされていない。

VisualGraph

VisualGraphは従業員2名の小さな新興企業。創業者のKevin Jing氏はかつてGoogleに在籍し、機械ビジョンのアプリケーションを開発している。

PinterestはVisualGraphの技術と二人の優秀な技術者を獲得することで、画像コンテンツの発見性や検索性を高めるための技術開発に取り組む。従来、Pinterestは画像検出に altテキストや画像周辺のテキスト、画像のメタデータなどを活用してきた。VisualGraphは画像認識・検出のための優れた技術で、人々がPinterestで共有している画像そのものを解析し、それが何の画像であるか正確に把握することで、関連画像の提案やユーザーが探そうとしている適切な画像を探し出せるようにすることが狙い。

たとえば、自動車の写真をよくピンするユーザーには、たとえ最初の投稿者が説明文やタイトルに「自動車」関連の言葉を入れていなくても、自動車が写っている画像を推薦することが可能になる。また、洋服やバッグなどファッション系の写真をよくピンしているユーザーには、アパレル通販の広告を配信するといった具合に、Pinterestを収益化できる道を切り開く可能性も秘めている。

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Pinterestには人々によって収拾された「画像データベース」が蓄積されているのですが、そのデータベースからユーザーが目的の画像を探し出すことは困難でした。特に最近はスパムも激しく、自分が投稿した画像の露出を高めたければキーワードを何度も繰り返し記述するといった具合の、10年以上前にウェブ検索の世界で流行ったスパムをしなければ無理でした。画像識別・検出技術を搭載して、テキスト依存せずに物体把握を可能にすることで、ユーザーが興味・関心を示すであろう関連画像を提示することも可能になり、また、好みに合いそうなスカートやカーディガンを探すといったファッションのショッピング的な用途も開けます。画像そのものを把握できるようになれば、その画像情報に基づいた適合性の高い広告配信も可能になりますから、マネタイズできるようになるでしょう。


VisualGraph
http://www.visualgraph.com/

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