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データセクション、「不適切画像フィルタリングサービス」の提供を開始 〜画像解析に人工知能(Deep Learning)を活用〜
[15/02/09]
提供元：@Press
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データセクション株式会社(本社：東京都渋谷区、代表取締役社長CEO：澤 博史、以下「データセクション」)は、インターネット上のわいせつな画像を自動的に排除できる「不適切画像フィルタリングサービス」の提供を開始しました。
【1】背景
モバイルデータ通信速度の向上やスマートフォン・SNS(ソーシャルメディア)の普及に伴い、個人があらゆる場面でSNS(ソーシャルメディア)を介して「音声・画像・動画」等を含む大規模データを発信する時代になりました。
これまでデータセクションではテキストデータを中心としたデータを収集・解析・加工することでビッグデータのビジネス活用を推進してまいりましたが、この様な時代の変化や新たな顧客ニーズに対応する為、人工知能(Deep Learning)を活用したテキストデータ以外の解析に関する研究開発をエヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社(本社：東京都港区、代表取締役社長：海野 忍、以下「NTTコムウェア」)と共同で行ってまいりました。
この度、画像解析サービス「不適切画像フィルタリングサービス」のトライアル提供を開始しましたのでお知らせいたします。
【2】サービスの特徴
インターネット上の不適切なわいせつ画像を自動的に識別し排除することが可能です。
http://www.atpress.ne.jp/releases/56875/img_56875_1.jpg
(1) 人間の感性に近い“度合い”を判定するのに最適なサービス
対象の画像をスコアという数値で評価することにより、「適切」、「不適切」の単純な判定ではなく、成人向けコンテンツであれば「R18」、「R15」、「PG12」等の段階に応じた分類を行うことができます。また、分類のための基準値はサービス運営者が自由に設定できるため、排除したい“不適切”のレベルを柔軟に変更することができます。
このようなスコアによる判定は、成人向けコンテンツだけでなく、さまざまな用途でご利用いただけます。
(2) 早期に導入が可能
一般的に、機械学習においてある程度の認識精度が出るまでには大量の学習用データとシステムのパラメータチューニングが必要になりますが、独自の学習方法により、少ない学習データでも短期間で精度の高いエンジンに仕立てることができます。これにより、早期にサービスをご利用いただくことが可能です。
(3) お客さまの用途にあわせたカスタマイズが可能
学習方法の研究開発で培ったノウハウにより、お客さまの用途に合わせたシステムにチューニングすることも可能です。
【3】Deep Learningとは
Deep Learningとは高い精度と高い汎用性で最近注目を集めている機械学習(コンピュータがデータを学習することで、自らの性能や機能を高めていくこと)の手法です。
コンピュータ上に人間の脳を模したニューラルネットワークを何層にも重ねることで、従来人間にしか出来なかった抽象的な概念をコンピュータに学習させることが可能となり、音声認識や画像認識等の領域でこれまでよりも正確な識別ができるようになりました。
【4】今後の展開
今後は、画像だけに留まらず音声や動画等も対象としたデータ解析の実現に向け研究開発の領域を広げていく予定です。
【5】参考情報
＜データセクション株式会社 (東京証券マザーズ市場：証券コード3905)＞
本社所在地： 東京都渋谷区渋谷2-17-2 太陽生命渋谷ビル7階
設立 ： 2000年7月
代表者 ： 代表取締役社長CEO 澤 博史
資本金 ： 405,305千円(2014年12月現在)
事業内容 ： SaaSサービス事業 / リサーチコンサルティング事業 /
ソリューションサービス事業
URL ： http://www.datasection.co.jp/
＜エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社＞
本社所在地： 東京都港区港南1-9-1 NTT品川TWINS アネックスビル
設立 ： 1997年9月
代表者 ： 代表取締役社長 海野 忍
資本金 ： 180,182百万円(2013年4月1日〜2014年3月31日)
事業内容 ： ・情報通信システム及びこれに関わるソフトウェア又は、
各種装置の開発、製作、運用、保守及びそれらの受託
・情報通信システム及びこれに関わるソフトウェア又は、
各種装置の販売及び賃貸
・電気通信事業法に基づく電気通信事業
・電気通信工事の請負
・通信機器及び各種ネットワークサービスの販売取次業務
・情報処理サービス業並びに情報提供サービス業
・ネットワークを介して提供される音声・映像・文字等の
コンテンツ製作及び販売
・前各号に関する企画、調査、研究、研修及び
コンサルティングの受託
URL ： http://www.nttcom.co.jp/
※本リリースについて
プレスリリースに掲載されている、サービス内容、価格、その他の情報は、発表日現在の情報です。その後、様々な要因により予告なしに変更となる場合があります。あらかじめご了承ください。
【1】背景
モバイルデータ通信速度の向上やスマートフォン・SNS(ソーシャルメディア)の普及に伴い、個人があらゆる場面でSNS(ソーシャルメディア)を介して「音声・画像・動画」等を含む大規模データを発信する時代になりました。
これまでデータセクションではテキストデータを中心としたデータを収集・解析・加工することでビッグデータのビジネス活用を推進してまいりましたが、この様な時代の変化や新たな顧客ニーズに対応する為、人工知能(Deep Learning)を活用したテキストデータ以外の解析に関する研究開発をエヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社(本社：東京都港区、代表取締役社長：海野 忍、以下「NTTコムウェア」)と共同で行ってまいりました。
この度、画像解析サービス「不適切画像フィルタリングサービス」のトライアル提供を開始しましたのでお知らせいたします。
【2】サービスの特徴
インターネット上の不適切なわいせつ画像を自動的に識別し排除することが可能です。
http://www.atpress.ne.jp/releases/56875/img_56875_1.jpg
(1) 人間の感性に近い“度合い”を判定するのに最適なサービス
対象の画像をスコアという数値で評価することにより、「適切」、「不適切」の単純な判定ではなく、成人向けコンテンツであれば「R18」、「R15」、「PG12」等の段階に応じた分類を行うことができます。また、分類のための基準値はサービス運営者が自由に設定できるため、排除したい“不適切”のレベルを柔軟に変更することができます。
このようなスコアによる判定は、成人向けコンテンツだけでなく、さまざまな用途でご利用いただけます。
(2) 早期に導入が可能
一般的に、機械学習においてある程度の認識精度が出るまでには大量の学習用データとシステムのパラメータチューニングが必要になりますが、独自の学習方法により、少ない学習データでも短期間で精度の高いエンジンに仕立てることができます。これにより、早期にサービスをご利用いただくことが可能です。
(3) お客さまの用途にあわせたカスタマイズが可能
学習方法の研究開発で培ったノウハウにより、お客さまの用途に合わせたシステムにチューニングすることも可能です。
【3】Deep Learningとは
Deep Learningとは高い精度と高い汎用性で最近注目を集めている機械学習(コンピュータがデータを学習することで、自らの性能や機能を高めていくこと)の手法です。
コンピュータ上に人間の脳を模したニューラルネットワークを何層にも重ねることで、従来人間にしか出来なかった抽象的な概念をコンピュータに学習させることが可能となり、音声認識や画像認識等の領域でこれまでよりも正確な識別ができるようになりました。
【4】今後の展開
今後は、画像だけに留まらず音声や動画等も対象としたデータ解析の実現に向け研究開発の領域を広げていく予定です。
【5】参考情報
＜データセクション株式会社 (東京証券マザーズ市場：証券コード3905)＞
本社所在地： 東京都渋谷区渋谷2-17-2 太陽生命渋谷ビル7階
設立 ： 2000年7月
代表者 ： 代表取締役社長CEO 澤 博史
資本金 ： 405,305千円(2014年12月現在)
事業内容 ： SaaSサービス事業 / リサーチコンサルティング事業 /
ソリューションサービス事業
URL ： http://www.datasection.co.jp/
＜エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社＞
本社所在地： 東京都港区港南1-9-1 NTT品川TWINS アネックスビル
設立 ： 1997年9月
代表者 ： 代表取締役社長 海野 忍
資本金 ： 180,182百万円(2013年4月1日〜2014年3月31日)
事業内容 ： ・情報通信システム及びこれに関わるソフトウェア又は、
各種装置の開発、製作、運用、保守及びそれらの受託
・情報通信システム及びこれに関わるソフトウェア又は、
各種装置の販売及び賃貸
・電気通信事業法に基づく電気通信事業
・電気通信工事の請負
・通信機器及び各種ネットワークサービスの販売取次業務
・情報処理サービス業並びに情報提供サービス業
・ネットワークを介して提供される音声・映像・文字等の
コンテンツ製作及び販売
・前各号に関する企画、調査、研究、研修及び
コンサルティングの受託
URL ： http://www.nttcom.co.jp/
※本リリースについて
プレスリリースに掲載されている、サービス内容、価格、その他の情報は、発表日現在の情報です。その後、様々な要因により予告なしに変更となる場合があります。あらかじめご了承ください。
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