「サイゼリヤの間違い探し」に画像認識AIをぶつけたら瞬殺できるのか? 実際に試してみた 

これが未来の技術だ。

» 2019年03月19日 10時00分 公開
[山下ラジ男PR/ねとらぼ]
PR

 皆さんは、イタリアンワイン&カフェレストラン「サイゼリヤ」のキッズメニューに「間違い探し」がついているということをご存じでしょうか?

 その「間違い探し」はとにかく難しい。どれだけ難しいかというと、間違い探しだけを収録した本が発売されるくらいの難しさです。

 しかし、そんな「サイゼリヤの間違い探し」でも、人工知能の手を借りれば一瞬で解くことができるのではないでしょうか?



 というわけで、本日はそんなものすごい人工知能「Deeptector(ディープテクター)」を開発しているという、NTTコムウェアさんにやって来ました。


(左)湯浅さん、(右)佐々木さん

 こちらは、今回お話を伺うNTTコムウェア ネットワーククラウド事業本部サービスプロバイダ部の佐々木さんと湯浅さんです。



「今日は、NTTコムウェアさんのすごい人工知能技術でこちらの『サイゼリヤの間違い探し』をやってもらおうと思っています。よろしくおねがいします」





「ちなみにお2人はサイゼリヤにはよく行かれますか?」



「私はよく行きます」



「たまに行くけど、間違い探しはやったことないですね……」



「では普通に挑戦したら全部見つけるのにどれくらいかかるものなのか身をもって体感するために、まずは僕たちだけの力で解いてみましょうか」



「は、はい!」



「あ、あった!」「これも、かな?」「見つけたー!!」



 ……5分後。


「……」「……」「……」



 ……10分後。


「……」「……」「……」




「だめだー。難しすぎます」



「10個中、8個しか見つけられませんでしたね」



あと2つもあるのか? 本当に!?


「それではリベンジということで、うわさの人工知能とやらで挑戦してみましょう! で、それはどこにあるんですか?」




「これです。これが画像認識AI『Deeptector(ディープテクター)』です。実はこの部屋にずっとありました。」



「え、ただのPCでは? 人工知能とか言うからもっと大げさなものかと思ってました。液体につかったデカい脳みそみたいな」



「サーバ上で管理してるソフトウェアなのでそんな物はないんです」



これはゲーミングPC


「GPUさえ入っていればノートPCでも動かせるんですよ」




「サイゼリヤの間違い探し」VS「画像認識AI」

 それでは、実際に「Deeptector(ディープテクター)」を使って「サイゼリヤの間違い探し」を解いてもらいたいと思います。一応、この検証を行うにあたってサイゼリヤの広報の方に「画像認識機能を使って瞬殺してもいいか?」と伺ったところ、「どうぞご利用ください」と懐の深い返事をいただいたのでありがたく瞬殺させていただくことにします。



まず、「Deeptector(ディープテクター)」の操作画面を立ち上げます

そこに一方の画像をドラッグ&ドロップ。これを正しい状態として学習させます


「はい! これでAIの学習が完了しました」



「え、早っ! まだ10秒くらいしかたってないのに」



そして、その上からもう一方の画像を取り込むと……



解析完了!


絵の間違っている部分が緑色のもやもやで強調される


「は、早すぎ! ただ画像を2枚移動させたようにしか見えない……。それにしても何で緑色で表示されるんですか? ちょっと見えにくくないですか?」



「いや、事前に設定しておけば何色で表示するかは変えられるんですが、まさかサラダの絵が来るとは思わず。ミラノ風ドリア用のセッティングでやってしまいました」



「おっちょこちょいだなぁー。ちなみに全然違う絵を読み込ませたらどうなるんですか?」



先ほどの学習の後に全然違う間違い探しの画像を重ねたもの


「もちろん、全部緑色に変わります」



「おー、当たり前なんだけどなんか感動しますね」




「それと、サーバー上で直接画像を操作すれば、もっときれいに

分かりやすく確認できますよ!」


左がサーバー上で直接画像を操作したもの、右は間違い探しの答え


「す、すごい。完璧に間違いを指し示している! 人工知能の圧勝だ……」



そもそも「Deeptector(ディープテクター)」ってなに?

 「Deeptector(ディープテクター)」がサイゼリヤの間違い探しを一瞬で解くことができると分かったので、今度は「Deeptector(ディープテクター)」についてもっと詳しく聞いていこうと思います。




「では、『Deeptector(ディープテクター)』とは、いったいどのようなものなのか詳しく教えていただけますか?」



「はい、『Deeptector(ディープテクター)』は画像認識に特化したAIです。工場での目視検査や道路の劣化状態(ヒビや割れ)といった今までは目視で行われていた仕事をサポートすることが主な役割です」



「画像で判断を、ということですが最低限の画像さえあれば、『Deeptector(ディープテクター)』用の特別なカメラなどは必要ないということですか?」



「はい。やっぱり写っていないものは解析のしようがないのでそれなりの解像度は必要ですが、対象物がある程度の大きさならスマホのカメラで撮った写真でも問題はありませんよ」




「『Deeptector(ディープテクター)』は画像データを取り込んで学習をしているということですが、なんとなくAIに学習させるというと100枚とか1000枚とかの膨大な画像データを読み込ませる必要があるんじゃないか、と思っていたんですがそれだと「サイゼリヤの間違い探し」のようなことはできないですよね?」



「そうなんです! 『Deeptector(ディープテクター)』には正例判定型という画像判定パターンがあるので、少ないデータ、数枚〜10枚程度の画像データでも学習することができます。ここが1番の強みでもありますね」





「なるほど。『Deeptector(ディープテクター)』だから間違い探しができたってことですね。ではそもそもの話になってしまうんですが、主にNTTグループの通信ネットワークに関する業務を担っていたNTTコムウェアさんが、なぜ画像認識AIを開発することになったんですか?」



「もともと社内で画像認識を研究していた組織がありました。ディープラーニングによりAIによる画像認識の精度が上がり、『コレは使える!』という流れで『Deeptector(ディープテクター)』が生まれました」




「それでまずは自社内で使っていこうという流れに?」



「NTTグループでも危険と隣り合わせの通信サービスの保守・点検作業に課題感があり、課題解決に向けNTTコムウェアの『Deeptector(ディープテクター)』の導入が進んでいます」



「点検業務等の負担軽減に大いに役立っているというわけですね。ではそれ以外にはどのような使い方をされていることが多いですか?」



「そうですねー、工場で金属部品の傷を見つけたり、布製品の汚れを見つけたりとか。あとは密漁の監視に使われていたりもします」



「密漁の監視?」



「はい、赤外線カメラを搭載したドローンを飛ばして海上を監視するんです。船の形を覚えさせたり、あとはダイバーが呼吸した時にできる泡などを学習させることで、水中に潜む密漁者も検知できるんです」




「赤外線カメラの映像からも学習できるんですね……。つまりカメラに写ってさえいれば、人間の目に見えない紫外線や赤外線のようなものも判定できるってことですか?」



「そうなんです。例えばサーモグラフィーで検知した温度から、ということも可能です。他には、測定器に表示される波形データを学習することで、異常波形を見つけられないか!? という話が出たこともありました」




「応用力がすごいですね。では最後に『Deeptector(ディープテクター)』を含めた『AI』の今後について、お願いします」



「『Deeptector(ディープテクター)』を画像認識だけでなくさまざまなお客さまのニーズに対応できるようなものにしたいと思っています。そして水道や電気のような自然な形で使われてほしいとも思います。それこそ画像認識って昔は専門家に頼んだりしないといけない難しいものだったんですが、それをAIがやることで、特別な技術を持っていなくても楽に画像認識を導入できるようになったんです。人工知能が特別じゃなく当たり前になる世の中に貢献していきたいですね」

NTTコムウェアの画像認識AI「Deeptector(ディープテクター)」


 NTTコムウェアさん、貴重なお話をありがとうございました。


 あなたの職場にも「Deeptector(ディープテクター)」を導入してみてはいかがですか?

 ※「Deeptector」は、NTTコムウェア株式会社の登録商標です。

Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.

昨日の総合アクセスTOP10
  1. /nl/articles/2412/01/news003.jpg パパに抱っこされている娘→11年後…… 同じ場所&ポーズで撮影した“現在の姿”が「泣ける」「すてき」と反響
  2. /nl/articles/2412/01/news031.jpg 「何があった」 絵師が“大学4年間の成長過程”公開→たどり着いた“まさかの境地”に「ぶっ飛ばしてて草」
  3. /nl/articles/2412/03/news082.jpg 「ほ、本人……?」 日本に“寒い国”から飛行機到着→降りてきた“超人気者”に「そんなことあるw?」「衝撃の移動手段」の声
  4. /nl/articles/2412/03/news111.jpg 才賀紀左衛門、娘とのディズニーシー訪問に“見知らぬ女性の影” 同伴シーンに「家族を大切にしてくれない人とは仲良くできない」
  5. /nl/articles/2412/02/news009.jpg 【今日の難読漢字】「誰何」←何と読む?
  6. /nl/articles/2412/05/news006.jpg 「今やらないと春に大後悔します」 凶悪な雑草“チガヤ”の大繁殖を阻止する、知らないと困る対策法に注目が集まる
  7. /nl/articles/2412/03/news148.jpg 武豊騎手が2024年に「武豊駅に来た」→実は35年前「歴史に残る」“意外な繋がり”が…… 街を訪問し懐古
  8. /nl/articles/2412/03/news092.jpg 大谷翔平、“有名日本人シェフ”とのショット 上目遣いの愛犬デコピンも…… 「びっくりした!!」「嬉しすぎる」
  9. /nl/articles/2412/03/news055.jpg ハローマックのガチャに挑戦! →“とんでもない偏り”に同情の声 「かわいそう」「人の心とかないんか」
  10. /nl/articles/2412/03/news034.jpg 古着屋で“インパクト大”なブランケットをリメイクすると…… 劇的な仕上がりに386万再生「これはいいね、欲しい!」【海外】
先週の総合アクセスTOP10
  1. パパに抱っこされている娘→11年後…… 同じ場所&ポーズで撮影した“現在の姿”が「泣ける」「すてき」と反響
  2. 「何があった」 絵師が“大学4年間の成長過程”公開→たどり着いた“まさかの境地”に「ぶっ飛ばしてて草」
  3. 「中学生で妊娠」した“14歳の母”、「相手は逃げ腰」妊娠発覚からの経緯を赤裸々告白 母親の“意外な反応”も明かす
  4. 勇者一行が壊滅、1人残った僧侶の選択は……? 「ドラクエでのピンチ」描くイラストに共感「生還できると脳汁」
  5. 「笑い止まらん」 海外産アプリで表示された“まさかの日本語”に不意打ち受ける人続出 「何があったんだw」
  6. パパが好きすぎる元保護子猫、畑仕事中もくっついて離れない姿が「可愛すぎる」と反響 2年以上がたった現在は……飼い主に話を聞いた
  7. アグネス・チャン、米国の自宅が“度を超えた面積”すぎた……ゴルフ場内に立地&門から徒歩5分の豪邸にスタッフ困惑「入っていいのかな」
  8. 「理解できない」 大谷翔平と真美子さんの“スキンシップ”に海外驚き 「文化は100%違う」「伝説だわ」
  9. 「車が憎い」 “科捜研”出演俳優、交通事故で死去 兄が悲痛のコメント「忘れないでください」
  10. PCで「Windowsキー+左右矢印キー」を押すと? アッと驚く隠れた便利機能に「スゲー便利」「知らなかった」
先月の総合アクセスTOP10
  1. 「何言ったんだ」 大谷翔平が妻から受けた“まさかの仕打ち”に「世界中で真美子さんだけ」「可愛すぎて草」
  2. 「絶句」 ユニクロ新作バッグに“色移り”の報告続出…… 運営が謝罪、即販売停止に 「とてもショック」
  3. 「飼いきれなくなったからタダで持ってきなよ」と言われ飼育放棄された超大型犬を保護→ 1年後の今は…… 飼い主に聞いた
  4. アレン様、バラエティー番組「相席食堂」制作サイドからのメールに苦言 「偉そうな口調で外して等と連絡してきて、」「二度とオファーしてこないで下さぃませ」
  5. 「明らかに……」 大谷翔平の妻・真美子さんの“手腕”を米メディアが称賛 「大谷は野球に専念すべき」
  6. 「やはり……」 MVP受賞の大谷翔平、会見中の“仕草”に心配の声も 「真美子さんの視線」「動かしてない」
  7. ドクダミを手で抜かず、ハサミで切ると…… 目からウロコの検証結果が435万再生「凄い事が起こった」「逆効果だったとは」
  8. 「母はパリコレモデルで妹は……」 “日本一のイケメン高校生”グランプリ獲得者の「家族がすごすぎる」と驚がくの声
  9. 「ごめん母さん。塩20キロ届く」LINEで謝罪 → お母さんからの返信が「最高」「まじで好きw」と話題に
  10. 「真美子さんさすが」 大谷翔平夫妻がバスケ挑戦→元選手妻の“華麗な腕前”が話題 「尊すぎて鼻血」

提供:エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社
アイティメディア営業企画/制作:ねとらぼ編集部/掲載内容有効期限:2019年3月26日