Gunosyデータ分析ブログスマートフォン用の表示で見るGunosyデータ分析ブログGunosyで働くデータエンジニアが知見を共有するブログです。Gunosyではグノシー、ニュースパス、ルクラなどのニュースアプリを開発しています。Labではニュース配信の推薦ロジックなどのアルゴリズム改善を主に担当しています。Rekognitionという画像、ビデオ分析のできるサービスを利用しています。Rekognitionをどのように活用しているかの事例を紹介します。顔画像クロップニュースアプリを起動すると図のように複数のニュース記事が表示されます。著名な方たちのサムネイルがある記事では顔画像が中心に表示されるように調整しています。それを実現するためDetectFacesという機能を利用し最適な顔画像クロップを実現できるようにしています。顔画像に対しDetectFacesを実行すると次のような結果が得られます。画像横サイズ*Left+(画像横サイズ*Width)/2の様に算出できます。人物が複数いる場合、顔が画像の隅にいる場合などイレギュラーなパターンにも対応する必要があります。DetectModerationLabelsの活用DetectModerationLabelsでは暴力的な画像や肌の多い露出を検出できます。一部のアプリではDetectModerationLabelsを利用しスコアリングに活用しています。DetectModerationLabelsでは下記表に示すラベルを検出できます。https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/API_DetectModerationLabels.html相撲画像に対してDetectModerationLabelsを利用するとNudityとして判断されます。Nudity"このようなケースもあるため用途に応じた利用が求められます。先に紹介したように弊社ではグノシー、ニュースパス、ルクラなどのニュースアプリを開発しています。以前はそれぞれの開発基盤で記事データを別々に管理していましたが、近年記事データを統合する基盤が整いつつあります。RekognitionのAPIを利用し不要なコストが発生する可能性があります。統合基盤があるとこのような自体を防ぐことができる、健全なシステム運用を実現できます。アプリ横断的にデータを管理できるのでニュース配信アルゴリズムの改善速度も高まりつつあります。機械学習でプロダクトの価値を高めたい人にとって最適な環境ですね。Rekognitionを活用した例を紹介しました。弊社ではこれまで自然言語処理の観点から推薦アルゴリズムを改善していくという活動がメインでしたが、現在は画像の特徴も活用していく取り組みも活発になってきました。動画コンテンツもアプリユーザーに人気があるため、動画コンテンツにフォーカスしたアルゴリズム改善も力を入れる必要があります。みなさんこんにちは、研究開発チームの関です。(jsai2018)に参加し、研究発表を行いましたこんにちは、データ分析部研究開発チームの関です。