Recognition」についてご紹介します。全3回の連載を予定しています。画像認識というと、自動車の自動運転や顔の表情を認識するロボットなどで使われる最先端のテクノロジーといった印象を持たれるかもしれません。他方、既存のビジネスの拡張やワークロードの改善のための画像認識の活用も広がりつつあります。製造工場では、以前から画像認識による不良品検査の自動化を取り入れていますし、さらに、人や製造ロボットの動作をチェックし、間違った動作による不具合の発生を検知する取り組みもあります。屋外では、ドローンからの画像を利用して、人が簡単には見られない鉄塔などの高所部分の老朽化を判別したり、災害時の屋根の破損を評価して保険金額を算定するといったことが行われています。金融分野でも、自動車保険の請求に添付された画像から自動車の損壊程度を判定したり、大量の帳票突合処理を自動化する、等々の利用があります。身近な実用化の事例では、オートバックスセブン社による「かんたんタイヤ画像診断」があります。これは、スマフォで撮影したタイヤの画像から摩耗度合いを診断するサービスです(*1)。ここで挙げたのはほんの一握りの例ですが、マーケティング分野では、人や顔の画像による多くの例があります。画像認識は、昨今叫ばれているデータ活用によるデジタル変革の重要な手段の一つに他なりません。画像認識を支える技術、それは言うまでもなくディープラーニングです。多数の画像から学習することで、精度の高い画像認識が可能になります。以前、学習は相当なCPUパワーと長い時間を要しましたが、昨今は、アルゴリズムの改良とGPUの活用によって学習のワークロードもかなり低くなりました。一方で、標準的なライブラリやフレームワークの登場で、ディープラーニング実装の開発も容易になりました。Studioは、ディープラーニングの実装のための、各種レームワーク&ライブラリ、TensorFlow、Caffe、PyTorchをサポートしています。Builderを提供しています。便利なツールがあるとは言え、ディープラーニングのモデルを作成し実装するには、それなりの知識が必要です。Recognitionを使えば、こういったディープ・ラーンニングのモデル実装行う必要なく、詳細な知識を持たなくても画像認識が行えます。APIの一つで、画像認識、より具体的には、画像の分類機能があります。組み込み済みモデルとして、既に学習済みのモデルのほか、ユーザーが自身の画像データを使ってカスタム・モデルを作成することもできます。何れにしても、ディープラーニングのコーディングは一切必要ありません。APIを参照してください)。Recognitionの概要と、組み込み済みのモデルを使った実際の画像認識について紹介します。useAccessibility。