Laboro.AIは11月9日、自社開発AIソリューションとして「類似画像検索エンジン」をリリースしたことを発表した。

「類似画像検索エンジン」は、ディープラーニング(深層学習)技術により、画像の内容を理解し類似度を計算することで、高いレベルでの画像検索を可能にするというもの。例えば「走る犬」の画像を検索する場合、色合いを用いた検索では、クエリ画像の犬と同じ色の犬の画像は検索できるが、「走っている」といった状況では検索することができず、タグに基づく検索では、画像に「走る」というタグが事前に付けられていないと検索できないようになっている。

同ソリューションでは、適切な教師データで事前に学習しておくことで、一つひとつの画像にタグを付与しなくても、人工知能が画像の中身を理解し適切に「走る犬」を検索することが可能になるという。

サービスイメージ

そのほかの主な特徴として、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアーキテクチャであるResNetにより、高い精度での画像検索を可能にしたほか、クエリ画像とそれに似ている画像、似ていない画像、の3つの画像の組を教師データとして与えることで、類似尺度をコントロールすることができる。

また、検索対象となるデータベース中の画像に対して、ニューラルネットワークを用いた特徴抽出/インデキシングを事前に実行しておくことで、新規に入力されたクエリ画像に対しても高速に類似度を計算可能で、これにより、リアルタイムでの検索の実行が可能になるとしている。

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