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画像や音声を含むビッグデータ業務活用の有効度を検証

富士通のデータ活用支援サービス、深層学習も適用可能に

2016年02月05日 06時00分更新

文● 大塚昭彦/TECH.ASCII.jp

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 富士通は2月4日、「FUJITSU Intelligent Data Service データキュレーションサービス」を強化し、ビッグデータの新たな分析手法としてディープラーニング(深層学習)を適用するサービスの提供を開始した。顧客企業の保有する画像や音声などのデータ活用を促し、新ビジネス創出や業務改革を支援する。コスメ・美容情報サイトと「顔」画像を用いたサービスの共同検証プロジェクトも発表した。

「データキュレーションサービス」で、ディープラーニングの適用による認識モデルの作成が追加された

 データキュレーションサービスは、専門スキルを持つ富士通のデータサイエンティスト(キュレーター)が、専用分析基盤などを用いて顧客の保有データを分析し、データ活用による新ビジネス創出や業務改革の実現を支援するサービス。これまでは、顧客情報や機器のログデータなどの分析に基づいてキュレーターが作成/評価した予測モデルを提供していた。

 今回は新たに、画像や音声などのデータにディープラーニングを適用することで、画像や音声などの学習/認識モデルも提供可能にした。具体的には、富士通が顧客の保有する画像や音声などのデータを預かり、ディープラーニングを用いておよそ2カ月でデータ分析モデルの作成と評価を行うとともに、結果をレポートする。

 これにより、これまで顧客自身では困難だったディープラーニング導入に関する効果検証ができるようになり、顧客は新ビジネスの創出や業務改革の検討を進められるほか、富士通から分析モデルの提供を受けてビジネスに活用することもできるようになる。

ディープラーニング導入の効果検証だけでなく、データ分析モデルの提供も可能

 富士通では同サービスついて、製造業における画像ベースの品質検査、医療分野における臨床画像データからの病巣早期発見、そのほか交通広告やスポーツ科学など、幅広い領域での活用を想定している。

富士通の考えるディープラーニング活用領域

 なお、同時に発表されたコスメ情報サイト「Hapicana」(運営元はクーシー)との新サービス開発プロジェクトにおいては、Hapicanaが保有する5万点の顔画像データに対し、ディープラーニングを用いた学習を80万回実行することで、顔を構成する各パーツ(輪郭、目、鼻、唇など)の形や肌の色など、顔に関する特徴から8種類の顔型を作成した。今後、さらなる検証と評価を行い、ユーザーの顔の特徴に合ったメイクのアドバイスやおすすめアイテム紹介などのサービス開発につなげていく計画。

Hapicanaにおける活用アイデア。アップロードされたユーザーの顔写真から、顔分類モデルに基づき8種類の顔型(類型)に当てはめ、レコメンドを行う

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