ライフスタイル

猫の判別もできる!ディープラーニングの身近な活用例3つ

猫の判別もできる!ディープラーニングの身近な活用例3つ

「ディープラーニング」という言葉を聞いてもどんな事例があるのか知らない方も多いですよね。ディープラーニングとは「深層学習」と翻訳されますが、簡単に言うと「AI(人工知能)を構築する技術における人間の脳神経回路を真似した仕組み」のことを言います。この仕組みは、AI(人工知能)の中枢を担っている、重要な思考回路となっているのです。

例えば「バナナ」を定義するために、「黄色」「曲がっている」「果物」「甘い」「フィリピン産」・・・などの情報があれば判断できます。ディープラーニングはこれらの特徴の判別を、あらゆる写真を読み込んで自動で学習し、分類していくのです。特徴をネットワーク化し、何層にも深く学習することで、誰も教えこむことがなく自ら学ぶことが出来るようになりました。

そんなディープラーニングの技術が、実は私達の身近なところに活用されているのはご存知でしょうか。画像認識の機能を利用したり、音声認識で声を聞き分けたり、翻訳で言葉の意味を推測することも出来るようになるのです。具体的には、どんな形で利用されているのか気になりますよね。

そこで今回は「ディープラーニングの身近にある活用事例」をご紹介いたします。

猫の種類まで判別する「この猫なに猫」

猫のイメージ

私の家の近所には家で飼っている猫や野良猫がうろうろしていることが多いのですが、「あの猫の種類なんだろう」って気になります。でも、「この猫なに猫」というWebサービスを使えば判別できるのです。実はこのアプリも、ディープラーニングが使用されています。

2016年にメタデータ株式会社が「この猫なに猫」を開発したこのWebサービスは、ディープラーニングの画像認識機能を利用し、入力した画像に対して世界にいる約60種類もの猫の種類を照らし合わせます。純血種の場合は「99.9%」で表示され、雑種だと考えられる場合は、確率とともに上位5種類のを属性とともに表示します。これにより今まで雑種は雑種、とされていた猫の種類の特定も可能となりますよね。

ちなみに、「この猫なに猫」の発展として「なに猫?マッチング」というサービスも誕生しています。これは2枚の人物の画像が猫にどれだけ似ているか、またそれを猫同士での相性に結びつけて2人の相性を診断するものです。

今後このサービスが沢山出回るようになったら、「あの猫は○○だ!」とすぐに名前が出てくるようになるかもしれません。

まえだまえだ
まえだまえだ

「なに猫?マッチング」は話のネタとして盛り上がりそう。「あの二人猫同士の種類だと相性良いみたいよ」って笑い話になったりとか。

声で誰の発言か判別する!「Gridspace」

Gridspace

会議で議事録をとっているときに「誰がどんな発言をしたか」「決定事項や重要だった発言は何だったのか」などがわからなくなる時はありますよね。でも、これはディープラーニングによる音声認識の事例を使用すれば、解決できるかもしれません。

ディープラーニングを使用した「Gridspace」では、なんと個々人の音声を認識しつつ議事録を作成します。例えば会議中に誰が何を発言したか、どの発言が重要だったかなどを自動で分けてくれるのです。さらに、発言の記録を自動でわかりやすく見出しをつける、重要な発言にマーカーをつける機能もついています。

これらの機能はやはりディープラーニングを活用例のひとつなのです。膨大な会議の発言をコンピュータが学習することで、発言の内容だけでなく、発言と発言の間も読み取ってくれるようになりました。

今後、「Gridspace」が活用されるようになるとリアルタイムに議事録をあげながら重要な点も確認することができ、よりスムーズに会議を進めることが出来るでしょう。

まえだまえだ
まえだまえだ

議事録、私も会社でとることがあるけどこれがあったら便利そう!

読みやすい文章に翻訳!「Google翻訳」

翻訳のイメージ

例えば英語の文章の意味が知りたくて、翻訳に文章を入力するとちんぷんかんぷんな文章が出てきたことはありますよね。でも、最近のGoogle翻訳では、とても読みやすい翻訳文章が出てきます。なぜこれまで精度が上がったかというと、Google翻訳もディープラーニングを活用した事例だからです。

これまで翻訳は入力された文章が単語・フレーズ単位で訳されてきたため、特に長文に関しては不自然な翻訳になることがしばしばありました。しかし、新しい翻訳エンジンでディープラーニングを使用しあらゆる文例を読み込ませることで、単語の意味だけでなく語幹、単語の位置、段落の構造などを分析できるようになりました。その結果、文脈に適した言葉を当てはめることができ、自然な文章を作成することが可能となったのです。

この翻訳したデータはインプットされ、データを積み重ねていくことによって、Googleの翻訳の精度が上がっていくのです。今後英文でも英語の映画などでも、「Google翻訳にお任せ!」という未来が来るに違いありません。

まえだまえだ
まえだまえだ

最近のGoogle翻訳の精度が上がった背景にはこういうことがあったのか!本当にディープラーニングとGoogleってすごい・・・!

以上、「ディープラーニングの身近にある活用事例」をご紹介いたしました。

  • 画像認識で猫の種類を判別
  • 音声認識で会議の議事録作成
  • 文脈に合わせて読みやすい言葉を使う翻訳

など、ディープラーニングは私達でも使えそうな事例として活用されていることがわかりましたよね。「ディープラーニング」って難しそうな言葉だしよくわからない・・・という方も、今回の事例を見て結構身近だと感じたかもしれません。

一言で言ってしまえば「先生がいない状態で自発的に勉強してくれるシステム」ですが、そう考えるとディープラーニングってすごい賢い!と感じるのではないでしょうか。まだまだ開発途中だからこそ、今後もいろんな活用例が増えていくに違いありません。それをさらに活用していけば、私達の生活も便利になっていきますよね。

参照元 初心者でも基礎からわかる!ディープラーニングとは何か?
会議の議事録を自動で記録し、大事な要点をまとめてくれる『Gridspace(グリッドスペース)』
“誰が、何を”話したのか、会議内容を自動的に記録するアプリ 重要点まで賢く識別
Google翻訳の精度はなぜ上がった?翻訳者は不要になる?専門家に聞いてみた
Google翻訳、ディープラーニングの翻訳システムを日本語を含む8言語に拡大
ニューラルネットワークがAI翻訳を「使える」ツールに変えた。グーグルの革新と日本の現状

コメントをどうぞ

トップへ戻る
タイトルとURLをコピーしました