Noveraは、肌の相性の良い化粧品を2万点以上のさまざまな化粧品から提案するAI肌診断アプリ「viewty」を運用。
株式会社Novera（本社：東京都渋谷区 代表：遠藤 国忠）は、AIを使って画像を分析する「画像認識」の分野において、学習時間の短縮と、高精度化および汎化性能の向上を実現させることのできるブレイクスルー技術である「CNN層追加学習法」の特許を取得したことを22年6月13日発表した。
この特許技術は、AIの精度向上の鍵を握る教師データのモデル作成にあたり、モデルをゼロから作成するのではなく、学習済みモデルのパラメータを活用することで、AI学習コストを抑えながら効率よく精度アップを図ることが可能になると同時に、高度AI人材を必要としないところがブレイクスルーのポイントとなる。
この特許技術が社会に実装されれば、日本がこれまで培ってきたノウハウや技術のAI化が大きく進む。例えば、日本が強みを持つ農業や製造業、伝統工業に活用すれば、人手不足や技術継承に悩む産業の解決策になる。
AI活用の課題「コスト」「精度」「人材不足」を解決する、Noveraのブレイクスルー特許
日本は2016年より「人口減少社会」に突入し、2050年には総人口が1億人を下回ると言われている。それでも、日本が長い歴史の中で育んできた文化や技術力の価値が失われたわけではない。それどころか、デジタル化・AI化という大きな流れの中で、日本が持つ価値や、ビジネスのノウハウは世界で輝く可能性を秘めている。
しかし、日本のAIの社会実装には、多くの日本企業において、社内にAIの専門家がいないという課題がある。AIの専門家がいなければ、データを集める環境が整っていても、「何を目的に」「どのようにデータを集めるのか」を設計できず、自社の得意なことを、AIと絡ませて新たなビジネスに発展させていくことは困難。
そこで、AIの専門性と企業のビジネスに深い理解を持つ外部パートナーとともに、信頼関係を構築しながらデータを利活用していくことで、企業が持つノウハウや価値が初めてAI化されますが、そのようなパートナーを見つけることは容易ではない。
例えば、日本の化粧品業界の美容スタッフの方々は、肌に関する知識やノウハウに非常に長けている。しかしその価値は、直接肌を診てもらいアドバイスを受けることでしか享受できなかった。そこで、蓄積された経験とNoveraのAI技術を組み合わせることで、時間と場所を選ばず、非接触で、誰もが価値を受けられるようになった。
このようなAIの社会実装を更に推進させるための特許が、今回取得したAIのブレイクスルー特許技術「CNN層追加学習法」だ。この特許は、AIの社会実装の大半を占める画像認識AIの分野において、画像分類モデルの学習時間の短縮と、高精度化および汎化性能の向上を実現することのできる基幹技術だ。
この技術を使えば、特別優れたエンジニアがいなくても、多額のコストをかけずに、AIモデルの開発ができるようになる。つまり、AI活用において長年課題とされた「コスト」「精度」「人材不足」を解決する技術と言える。そして近い将来、画像認識AIが、人間の目の代替を果たすようになる。
特許概要
発明の名称 ： プログラム、情報処理装置、及び方法
特許番号：特許6947460
【オリジナル記事・引用元・参照】
https://corporate.novera.co.jp/news/160043
