Deep Learningの適用でビッグデータの分析サービスを強化：製造ITニュース

富士通は、ビッグデータ分析サービス「データキュレーションサービス」に、新たな分析手法としてDeep Learningを適用すると発表した。

[MONOist]

　富士通は2016年2月4日、ビッグデータの分析サービス「FUJITSU Intelligent Data Service データキュレーションサービス」（データキュレーションサービス）に、新たな分析手法としてDeep Learningを適用し、提供を開始した。

　Deep Learningは、膨大なデータをコンピュータが学習し、人の判断や知識創造を助ける機械学習の手法の1つ。脳の神経細胞を模したニューラルネットワークの最新技術として、画像・音声認識などの分野で取り組まれている。企業においては、保有する画像や音声などのデータの新たな活用に向け、Deep Learningへの注目が高まっているが、一方で、データ処理技術や高度な専門知識、膨大な計算のためのICTリソースが必要で、導入コストが高く効果検証が難しいという課題がある。

　今回の新サービスは、同社の「データキュレーションサービス」において、従来の予測モデルに加え、新たに画像や音声などのデータに対してDeep Learningを適用した学習・認識モデルを提供するもの。

　顧客が保有する画像・音声データを用いて、専門スキルを持つ同社のキュレーターが、約2カ月でデータ分析モデルを作成し、評価する。顧客はその結果を基に、新ビジネスの創出や業務改革を検討できる。Deep Learningを導入した場合の効果を、初期投資を抑えながら短期間で検証できるという。

　また、同社はコスメ・美容関連の大規模情報サイト「Hapicana（ハピカナ）」を運営するクーシーと連携して、同サイトの新サービス開発に向けた共同プロジェクトを開始した。顔画像データ5万点にDeep Learningを適用し、顔を構成する各パーツの特徴を検出・学習。この結果を、ユーザーに合わせたアイテム紹介や、メイク方法のアドバイスといった新たなレコメンドサービスの開発につなげていくという。

　同社ではDeep Learning適用の学習・認識モデルを、今後は、工場における製品の品質検査や医療での画像診断、広告、スポーツ分野において活用することを想定している。

Deep Learningを用いた「データキュレーションサービス」のイメージ

Deep Learningを活用した「Hapicana」の顔分類モデル

Deep Learning活用の広がり