こうしたディープラーニングの活用で、すでにビジネス上の成果を上げている企業も多い。ECサイト上で大量のアパレル製品を扱っているある企業では、顧客にその求める商品をサイト上で検索してもらえるよう、“ワンピース”や“Tシャツ”、あるいは“レディース”“メンズ”“キッズ”といった衣料品のタイプやカテゴリ、色などの属性を表すキーワードを、数万点にも上る商品写真一つひとつにタグ付けするという対応を人手で行っていた。

　そうした業務の簡素化を念頭にこの企業では、それまで人手によりタグ付けしてきた膨大な商品データをディープラーニングによってシステムに学習させ、新しい商品写真に対して人工知能が自動的に必要なタグ付けを行うという仕組みを構築。多大なコストを削減することができた。「人間が視覚や聴覚で判断できるようなものであれば、人工知能に同様の判断をさせることが可能であり、ディープラーニングの特質が生かされている典型的な事例です」と上村氏は説明する。

　ほかにも、ディープラーニングの応用で実用化ないしは検証が進められているものは多い。例えば、車載カメラの動画から路上に存在する自動車の検出や、道路に引かれた白線などのセグメンテーションを行って自動運転に生かす取り組み。あるいは医療分野でも、患者のMRI画像や心電図の波形などから病変部位の特定や病名の判断を行うといった取り組みが行われている。さらには製造ラインにおける不良品検出や、防犯カメラによる不審行動の検知、混雑予測などの領域においても、ディープラーニングの活用に向けた可能性が広がっている。

　ディープラーニングを活用するための環境も急速に整ってきている。マイクロソフトは、音声認識や画像認識、言語認識などをベースとした人工知能の各種機能を実現するAPI群を「Cognitive Services」としてクラウド上で提供。「こうしたサービスを利用して、自社がそのビジネスドメインにおいて蓄積している知識やノウハウと人工知能を融合していくことが、企業に競争優位性をもたらします」と上村氏は語る。

　ALBERTでは、そうした顧客ビジネスにおけるディープラーニングの活用を支援するためのサービスを提供している。同社は2005年の創業以来、一貫して分析力をコアとするデータソリューションを提供してきた。国内の名だたる研究機関出身のデータサイエンティストを多数抱え、今日ではディープラーニングに限らず、多種多様な企業におけるビッグデータ活用全般を支援している。

図1 ALBERTの提供するディープラーニングの活用支援サービス

人工知能の適用にかかわるコンサルティングから最終的なシステム構築に至るまでを、経験豊富なスペシャリスト集団が一貫して支援する

　その高度な分析力はもちろん、分析を支援するシステムの構築における高い技術力も兼ね備えていることが同社の大きな特長だ。「ディープラーニングの領域でも、その適用に関するコンサルティングから、学習精度の向上に向けたモデルチューニング、プロトタイプの作成、そして最終的なシステムの構築に至る一貫した導入支援サービスを提供できる体制を整えています（図1）」と上村氏は紹介する。