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企業データを用いてディープラーニングに挑むAI開発コンテスト「Neural Network Console Challenge sponsored by PIXTA」受賞者を発表
[20/04/24]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜最優秀賞は人物画像の表情を分類する「ニコニコ笑顔分類器」が受賞〜
ピクスタ株式会社（東京都渋谷区 代表取締役社長：古俣大介、東証マザーズ：3416、以下「ピクスタ」）が運営する写真・イラスト・動画・音楽素材のマーケットプレイス「PIXTA（ピクスタ）」( https://pixta.jp）が、1万点の人物画像データを提供した、ディープラーニング（深層学習）を用いたAIモデル開発オンラインコンテスト「Neural Network Console Challenge sponsored by PIXTA 」（主催：株式会社レッジ、技術協力：ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社）の受賞式が4月23日（木）にオンラインで開催され、受賞者が決定いたしましたのでお知らせいたします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/8963/104/resize/d8963-104-706721-0.png ]
Neural Network Console Challenge sponsored by PIXTA 」概要
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社がサービス提供する、コーディング無しでディープラーニングを用いた高度なAI開発を実現する「Neural Network Console」を利用し、PIXTAが提供する人物画像データ1万点を用いて、画像分類の新しいAI開発モデルを募集したオンラインコンテスト。
2020年3月4日（水）〜2020年3月27日（金）まで開催され、応募総数227件の中から、最優秀賞1名、NNC賞1名、Ledge.ai賞1名の計3名が選出され、4月23日（木）にオンラインで行われた受賞式にて表彰されました。
コンテスト概要詳細：https://nnc-challenge.com/
[画像2: https://prtimes.jp/i/8963/104/resize/d8963-104-167304-1.png ]
▲PIXTAが提供した人物画像1万点の一部
?受賞者発表
受賞者は以下の3名です。
最優秀賞 sponsored by PIXTA
受賞者：五藤大介さん
テーマ：Neural Network Consoleで画像を学習し感情によって分類
タイトル：笑い顔と微笑み顔のニコニコ笑顔分類器
概要：人物の表情画像からNeural Network Consoleを用いて「笑い声が聞こえてきそうな笑顔」「ニッコリ微笑む笑顔」「笑顔以外」の3種類に分類する笑顔分類器を製作した。
詳細：https://qiita.com/cforestw/items/6db745eced1e9c3d5b82
賞金：10万円
[画像3: https://prtimes.jp/i/8963/104/resize/d8963-104-149708-2.png ]
【選定基準】
PIXTAの画像分類として現実的にアイデアや精度を実現しているチャレンジャーに対して送られます。AIモデルの精度の高さ/アイデアの面白さ/およびそれらの総合力を見ています。
【受賞コメント】
本チャレンジでは具体的な分類内容を決めるのに手こずりました。
少しでも誰かの役に立つ分類にしようと1週間ほど案を練り、カメラの撮影後にFine、Goodなど分類結果を表示する、ピント合わせの「ピピッ」音の代わりに音声で「Good」など分類結果を言わせるなどの機能ができればカメラの楽しみが増えるかと思い、予測モデルで笑顔を分類する試作品を作ろうと決めました。
現在携わっている医療分野でも、将来的には画像診断や疾患診断等でAI活用が見込まれます。今回のチャレンジでの学びを活かし、開発側と運用側との間に入り、AI導入に携われればと考えています。
【審査員コメント】
一番の理由は、分類精度の高さです。広告用画像にでは、よく笑顔の画像が好まれますが、笑顔の種類を分類する着眼点が素晴らしかったです。
PIXTAでは画像に対し、キーワードで被写体の情報を付与しています。
このため、笑顔はただ「笑顔」としかキーワードを付与できません。それを笑顔の種類という視点で分類することは、今後のPIXTAにとっても新たな価値にできる可能性があると思います。
（ピクスタ株式会社）
NNC賞
受賞者：杉田雄一さん
テーマ：自由設定
タイトル：画像に写っている人数で分類
概要：さまざまなカテゴリーの画像データに写る人数が1人、2人、グループ（3人以上）なのかをデータセット作成までをNeural Network Console Windows版で、それ以後はCloud版を活用して画像分類した。
詳細：https://qiita.com/jun40vn/items/f93b6506c7bc4a2735db
賞金：3万円
【選定基準】
Neural Network Consoleを一番よく使いこなしているチャレンジャーに対して送られます。AIモデルの精度の高さ/試行錯誤の過程/NNCで多種機能利用/前処理のアイデアなどを見ています。
【受賞コメント】
テーマ決定に1週間ほど悩みました。PIXTAには5,000万点以上の写真素材があり、かなりの量の写真を閲覧して探さなければならないため、もう一手間減らそうと考えたのが「人数による分類」です。
普段は製造メーカーの企画系部署に所属しており、業務上ディープラーニングを活用する機会はありませんが、今回の取り組みで、Neural Network Consoleは、一般人が使える道具になったことを再認識しました。今後、ディープラーニングを活用した企画を出す場合に備えて、社内関係者へ布教（笑）をして行きたいと思います。
【審査員コメント】
カウンティングタスクには物体検出アプローチが用いられるケースが多いところ、画像に映った人数の推定問題をシンプルな画像分類としてEnd to endで解いた上で、ある程度実用的な精度への目途を立てられている点を評価しました。データに関する考察、GPUを利用した高速な学習など、Neural Network Consoleを用いた開発のワークフローについてもこれからDeep Learningに触れる方にとって参考になる内容になっているかと思います。
（ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社）
Ledge.ai賞
受賞者：杉本圭さん
テーマ：自由設定
タイトル：森鴎外の小説からキーワードを選定して分類
概要：森鴎外の短編小説「杯」から本編と小説に寄せられた感想やレビューを元に形態素解析し、Neural Network Consoleを用いて抽出したキーワード毎に画像分類した。
詳細：https://qiita.com/marico55/items/9d46e96e7c28a9fa199c
賞金：3万円
【選定基準】
画像分類のアイデアとしておもしろい、企画として突き抜けたチャレンジャーに対して送られます。企画としての面白さ・斬新さ/ 企画としての完成度を見ています。
【受賞コメント】
普段はIT系企業で主にセキュリティエンジニアとして勤務しています。
Neural Network Console Challengeで挑戦したのは、自分でテーマを設定し、それに基づいて学習用のデータを選定することです。また、普段は深層学習が必要な際はkerasで済ませていますが、今回初めてNeural Network Consoleを使い、グラフィカルなUIで表示することでレイヤー構造に対する理解が深まることを発見しました。チャレンジでは使用していませんが、複雑なResNetもNNCで表示すると解りやすいです。
【審査員コメント】
「森鴎外の小説からキーワードを選定して分類」は企画の切り口として非常に興味深く、「Ledge.ai賞」に値する取り組みでした。こういったモデルを応用することで文章に合った挿絵を自動で挿入するなど、さらなる新しいアイデアも出るような企画力でした。
（株式会社レッジ）
総評
画像のみが提供されるかなり自由度の高いチャレンジで、どのような応募があるのか楽しみにしていましたが、同じデータセットを元にしているとは思えないほど多様なテーマやアプローチの違いに、アイデア次第で応用の広がりを見せるDeep Learningの可能性を改めて感じさせられました。
是非受賞された方の作品はもちろん、他の応募者の方の作品もあわせて、Neural Network ConsoleやDeep Learningのさらなる使いこなしと活用の加速のために参考にしていただければと思います。
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
シニアマシンラーニングリサーチャー 小林由幸
PIXTA「機械学習用画像データ提供サービス」の今後について
PIXTAでは、2018年9月よりPIXTAで販売中の5,000万点以上の画像素材を機械学習用の画像データとして提供するサービスを開始しています。クライアントが希望する条件に合った画像素材と必要枚数、付随する情報をPIXTAが検索代行の上、納品する仕組みで、現在も多くの企業、技術チームの需要に応えています。
「Neural Network Console Challenge」への画像提供を通じて、PIXTAがこれまで主に提供してきた、広告用のイメージ画像としての価値だけでなく、機械学習用データとしての画像素材の価値と可能性を再認識いたしました。
今後も、PIXTAでは機械学習用データとしての画像素材の需要に応えられるよう、様々なバリエーションの画像をクリエイターから集め、迅速に提供していけるように努め、機械学習用の画像提供サービスの拡大を目指してまいります。
PIXTA機械学習用画像データ提供サービス詳細：https://pixta.jp/antenna/?p=23210
会社概要
【コンテスト主催】
社名：株式会社レッジ
URL ：https://ledge.co.jp/
代表者 ：橋本和樹
所在地 ：東京都品川区西五反田2-30-4 BR五反田7F
事業内容：
AI特化型webメディア「Ledge.ai（https://ledge.ai/）」の運営
AIプロジェクトのコンサルティング
主催AIカンファレンス「THE AI」の開催
AIのビジネス活用を語るイベント「AI TALK NIGHT」の運営
AIに関わるアイディアの事業化を支援する「AI Startup Studio」の運営
AI活用事例の検索プラットフォーム「e.g.」の運営
【協賛】
社名：ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
URL ：https://www.sonynetwork.co.jp/
代表者 ：高垣 浩一
所在地 ：東京都品川区東品川4-12-3 品川シーサイド TSタワー
事業内容：
超高速回線「NURO 光」や「So-net 光」などのインターネット通信サービス事業
スマートホームサービスやヘルスケアサービスなどのIoT事業
ソニーグループが持つ技術を活用したAIソリューション事業
【データ協賛】
社 名：ピクスタ株式会社（東証マザーズ：3416）
設 立：2005年8月25日
所在地：東京都渋谷区渋谷2−12−19 東建インターナショナルビル5F
TEL：03-5774-2692 ／ FAX：03-5774-2695
資本金：319,477千円（2019年12月末時点）
代表取締役社長：古俣 大介
URL：https://pixta.co.jp/
事業内容：デジタル素材のオンラインマーケットプレイス「PIXTA」の運営
出張撮影マッチングサービス「fotowa」「fotowa biz」の運営
芸術家支援プラットフォーム「mecelo」の運営
支 店：日商匹克斯塔圖庫股份有限公司台湾分公司（英文名：PIXTA INC. TAIWAN BRANCH）
子会社：スナップマート株式会社
Topic Images Inc.
PIXTA ASIA PTE. LTD.
PIXTA (THAILAND) CO., LTD.
PIXTA VIETNAM CO., LTD.
ピクスタ株式会社（東京都渋谷区 代表取締役社長：古俣大介、東証マザーズ：3416、以下「ピクスタ」）が運営する写真・イラスト・動画・音楽素材のマーケットプレイス「PIXTA（ピクスタ）」( https://pixta.jp）が、1万点の人物画像データを提供した、ディープラーニング（深層学習）を用いたAIモデル開発オンラインコンテスト「Neural Network Console Challenge sponsored by PIXTA 」（主催：株式会社レッジ、技術協力：ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社）の受賞式が4月23日（木）にオンラインで開催され、受賞者が決定いたしましたのでお知らせいたします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/8963/104/resize/d8963-104-706721-0.png ]
Neural Network Console Challenge sponsored by PIXTA 」概要
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社がサービス提供する、コーディング無しでディープラーニングを用いた高度なAI開発を実現する「Neural Network Console」を利用し、PIXTAが提供する人物画像データ1万点を用いて、画像分類の新しいAI開発モデルを募集したオンラインコンテスト。
2020年3月4日（水）〜2020年3月27日（金）まで開催され、応募総数227件の中から、最優秀賞1名、NNC賞1名、Ledge.ai賞1名の計3名が選出され、4月23日（木）にオンラインで行われた受賞式にて表彰されました。
コンテスト概要詳細：https://nnc-challenge.com/
[画像2: https://prtimes.jp/i/8963/104/resize/d8963-104-167304-1.png ]
▲PIXTAが提供した人物画像1万点の一部
?受賞者発表
受賞者は以下の3名です。
最優秀賞 sponsored by PIXTA
受賞者：五藤大介さん
テーマ：Neural Network Consoleで画像を学習し感情によって分類
タイトル：笑い顔と微笑み顔のニコニコ笑顔分類器
概要：人物の表情画像からNeural Network Consoleを用いて「笑い声が聞こえてきそうな笑顔」「ニッコリ微笑む笑顔」「笑顔以外」の3種類に分類する笑顔分類器を製作した。
詳細：https://qiita.com/cforestw/items/6db745eced1e9c3d5b82
賞金：10万円
[画像3: https://prtimes.jp/i/8963/104/resize/d8963-104-149708-2.png ]
【選定基準】
PIXTAの画像分類として現実的にアイデアや精度を実現しているチャレンジャーに対して送られます。AIモデルの精度の高さ/アイデアの面白さ/およびそれらの総合力を見ています。
【受賞コメント】
本チャレンジでは具体的な分類内容を決めるのに手こずりました。
少しでも誰かの役に立つ分類にしようと1週間ほど案を練り、カメラの撮影後にFine、Goodなど分類結果を表示する、ピント合わせの「ピピッ」音の代わりに音声で「Good」など分類結果を言わせるなどの機能ができればカメラの楽しみが増えるかと思い、予測モデルで笑顔を分類する試作品を作ろうと決めました。
現在携わっている医療分野でも、将来的には画像診断や疾患診断等でAI活用が見込まれます。今回のチャレンジでの学びを活かし、開発側と運用側との間に入り、AI導入に携われればと考えています。
【審査員コメント】
一番の理由は、分類精度の高さです。広告用画像にでは、よく笑顔の画像が好まれますが、笑顔の種類を分類する着眼点が素晴らしかったです。
PIXTAでは画像に対し、キーワードで被写体の情報を付与しています。
このため、笑顔はただ「笑顔」としかキーワードを付与できません。それを笑顔の種類という視点で分類することは、今後のPIXTAにとっても新たな価値にできる可能性があると思います。
（ピクスタ株式会社）
NNC賞
受賞者：杉田雄一さん
テーマ：自由設定
タイトル：画像に写っている人数で分類
概要：さまざまなカテゴリーの画像データに写る人数が1人、2人、グループ（3人以上）なのかをデータセット作成までをNeural Network Console Windows版で、それ以後はCloud版を活用して画像分類した。
詳細：https://qiita.com/jun40vn/items/f93b6506c7bc4a2735db
賞金：3万円
【選定基準】
Neural Network Consoleを一番よく使いこなしているチャレンジャーに対して送られます。AIモデルの精度の高さ/試行錯誤の過程/NNCで多種機能利用/前処理のアイデアなどを見ています。
【受賞コメント】
テーマ決定に1週間ほど悩みました。PIXTAには5,000万点以上の写真素材があり、かなりの量の写真を閲覧して探さなければならないため、もう一手間減らそうと考えたのが「人数による分類」です。
普段は製造メーカーの企画系部署に所属しており、業務上ディープラーニングを活用する機会はありませんが、今回の取り組みで、Neural Network Consoleは、一般人が使える道具になったことを再認識しました。今後、ディープラーニングを活用した企画を出す場合に備えて、社内関係者へ布教（笑）をして行きたいと思います。
【審査員コメント】
カウンティングタスクには物体検出アプローチが用いられるケースが多いところ、画像に映った人数の推定問題をシンプルな画像分類としてEnd to endで解いた上で、ある程度実用的な精度への目途を立てられている点を評価しました。データに関する考察、GPUを利用した高速な学習など、Neural Network Consoleを用いた開発のワークフローについてもこれからDeep Learningに触れる方にとって参考になる内容になっているかと思います。
（ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社）
Ledge.ai賞
受賞者：杉本圭さん
テーマ：自由設定
タイトル：森鴎外の小説からキーワードを選定して分類
概要：森鴎外の短編小説「杯」から本編と小説に寄せられた感想やレビューを元に形態素解析し、Neural Network Consoleを用いて抽出したキーワード毎に画像分類した。
詳細：https://qiita.com/marico55/items/9d46e96e7c28a9fa199c
賞金：3万円
【選定基準】
画像分類のアイデアとしておもしろい、企画として突き抜けたチャレンジャーに対して送られます。企画としての面白さ・斬新さ/ 企画としての完成度を見ています。
【受賞コメント】
普段はIT系企業で主にセキュリティエンジニアとして勤務しています。
Neural Network Console Challengeで挑戦したのは、自分でテーマを設定し、それに基づいて学習用のデータを選定することです。また、普段は深層学習が必要な際はkerasで済ませていますが、今回初めてNeural Network Consoleを使い、グラフィカルなUIで表示することでレイヤー構造に対する理解が深まることを発見しました。チャレンジでは使用していませんが、複雑なResNetもNNCで表示すると解りやすいです。
【審査員コメント】
「森鴎外の小説からキーワードを選定して分類」は企画の切り口として非常に興味深く、「Ledge.ai賞」に値する取り組みでした。こういったモデルを応用することで文章に合った挿絵を自動で挿入するなど、さらなる新しいアイデアも出るような企画力でした。
（株式会社レッジ）
総評
画像のみが提供されるかなり自由度の高いチャレンジで、どのような応募があるのか楽しみにしていましたが、同じデータセットを元にしているとは思えないほど多様なテーマやアプローチの違いに、アイデア次第で応用の広がりを見せるDeep Learningの可能性を改めて感じさせられました。
是非受賞された方の作品はもちろん、他の応募者の方の作品もあわせて、Neural Network ConsoleやDeep Learningのさらなる使いこなしと活用の加速のために参考にしていただければと思います。
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
シニアマシンラーニングリサーチャー 小林由幸
PIXTA「機械学習用画像データ提供サービス」の今後について
PIXTAでは、2018年9月よりPIXTAで販売中の5,000万点以上の画像素材を機械学習用の画像データとして提供するサービスを開始しています。クライアントが希望する条件に合った画像素材と必要枚数、付随する情報をPIXTAが検索代行の上、納品する仕組みで、現在も多くの企業、技術チームの需要に応えています。
「Neural Network Console Challenge」への画像提供を通じて、PIXTAがこれまで主に提供してきた、広告用のイメージ画像としての価値だけでなく、機械学習用データとしての画像素材の価値と可能性を再認識いたしました。
今後も、PIXTAでは機械学習用データとしての画像素材の需要に応えられるよう、様々なバリエーションの画像をクリエイターから集め、迅速に提供していけるように努め、機械学習用の画像提供サービスの拡大を目指してまいります。
PIXTA機械学習用画像データ提供サービス詳細：https://pixta.jp/antenna/?p=23210
会社概要
【コンテスト主催】
社名：株式会社レッジ
URL ：https://ledge.co.jp/
代表者 ：橋本和樹
所在地 ：東京都品川区西五反田2-30-4 BR五反田7F
事業内容：
AI特化型webメディア「Ledge.ai（https://ledge.ai/）」の運営
AIプロジェクトのコンサルティング
主催AIカンファレンス「THE AI」の開催
AIのビジネス活用を語るイベント「AI TALK NIGHT」の運営
AIに関わるアイディアの事業化を支援する「AI Startup Studio」の運営
AI活用事例の検索プラットフォーム「e.g.」の運営
【協賛】
社名：ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
URL ：https://www.sonynetwork.co.jp/
代表者 ：高垣 浩一
所在地 ：東京都品川区東品川4-12-3 品川シーサイド TSタワー
事業内容：
超高速回線「NURO 光」や「So-net 光」などのインターネット通信サービス事業
スマートホームサービスやヘルスケアサービスなどのIoT事業
ソニーグループが持つ技術を活用したAIソリューション事業
【データ協賛】
社 名：ピクスタ株式会社（東証マザーズ：3416）
設 立：2005年8月25日
所在地：東京都渋谷区渋谷2−12−19 東建インターナショナルビル5F
TEL：03-5774-2692 ／ FAX：03-5774-2695
資本金：319,477千円（2019年12月末時点）
代表取締役社長：古俣 大介
URL：https://pixta.co.jp/
事業内容：デジタル素材のオンラインマーケットプレイス「PIXTA」の運営
出張撮影マッチングサービス「fotowa」「fotowa biz」の運営
芸術家支援プラットフォーム「mecelo」の運営
支 店：日商匹克斯塔圖庫股份有限公司台湾分公司（英文名：PIXTA INC. TAIWAN BRANCH）
子会社：スナップマート株式会社
Topic Images Inc.
PIXTA ASIA PTE. LTD.
PIXTA (THAILAND) CO., LTD.
PIXTA VIETNAM CO., LTD.
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