自社が運営する自動車関連のネットメディアがあるが、そこで利用している画像ファイルの一部が、どういった車種、メーカーのものなのか、また、どういった自動車が掲載されているのかを特定するための情報が存在していなかった。そのため、利用にあたってはスタッフが目視で確認をして、写真に掲載されている車を特定して利用していたが、車に対する知識が必要とされる上、膨大な画像データの中から希望の車の写真を見つけ出すのに大変な時間がかかり、業務の中で負担の大きなものとなっていた。そこで、専門的な知識をもったスタッフに限りなく近い精度で、自動で写真に写っている自動車を判定することができるシステムなどの仕組みの導入を検討していた。各メーカー、各車種、タイプ別の自動車画像をAIに学習させて判別。最初に行ったのは優先度の高い車種、メーカーの大量の画像をAIに学習させ、最低限の精度の画像判定を実施。その判定結果をもとに、未定義だった画像のなかで、製作スタッフがもとめる画像と思われるものをAIが抽出して候補画像を一覧で提示。不正解なものはその一覧画面内でボタンを押して学習させていき、正解のものはそのまま利用するところからスタート。使う画像検索機能の中に成否をフィードバックする機能を導入し、現場スタッフの生産性の向上と、AIの学習という2つを両立させていった。toronowaについてTORONOWAは非構造データ、いわゆるダークデータをに悩む企業を支援するためのデータマネージメントサービスです。限りなく人間の判断に近い、曖昧な条件から的確な判別、振り分けを自律的に行っていきます。既定のマスタデータへの自動割り振りだけでなく、自動でマスタデータの作成、更新を行い、そこに振り分けていくこともできます。早く、より的確に、AIの活用によってこれまで難しかった人間的なマスタの自動更新、個別データの自動振り分けを実現します。