【機械学習：データ活用】 これまで行ってきた機械学習関連の業務で、どんなデータを用いて何を実現してきたかを具体例を混じえてお話しします。

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LT会
（株）コアコンセプト・テクノロジー
2018/10/19

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データを活用して何を実現してきたか？
IoT/AIソリューション事業部
熊田聖也

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目次
• 自己紹介
• 本題「データを利用して何を実現してきたか」
• 画像
• 動画
• 3Dモデル
• まとめ

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自己紹介
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学歴
大阪大学大学院工学研究科応用物理学専攻
博士後期課程修了 博士（工学）
博士論文のタイトル
GaAs-AlGaAsヘテロ接合界面内の低次元電子系に於ける素励起に関する
理論的研究
• 場の量子論や量子統計力学を用いて物性を解明する研究。
• 当時のITリテラシーは、たまにFortran77で数値計算する程度。
• 複素積分などを駆使してひたすら解析計算（手計算）する毎日。

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自己紹介
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職歴
3年ほど研究室で助手を務めたあと社会人に。大阪堺（難波に移転）の会社を
皮切りに、恵比寿、広尾、溜池山王へと移り変わり、現在は新宿（CCT）に。
仕事の変遷
1. 画像処理
2. 画像認識（機械学習を用いた）
3. 画像認識（深層学習を用いた）
4. 機械学習・深層学習・コンピュータビジョン全般
まずはロジックを式で理解する。実装はそのあと。
マシーンの変遷
1. Windows
2. Linux(Debian,Gentoo)
3. Mac(OSX以降)

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本題：データを活用して何を実現してきたか？
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今回のLT会のテーマは「データ活用」
弊社（あるいは過去の私）がどんなデータを用いて何を実現してきたかをお話
ししたい。アルゴリズムではなくデータに焦点を当てる。

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データの種類
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データ種類 目的
画像 医師の診断支援、化粧品販売店の販促ツール、物
件画像に対する自動タグ付け。
動画 歩行者認識、異常検知
DBデータ ユーザの履歴に応じて物件をレコメンドする。
3Dモデル クエーリとして与えられた3Dモデルに類似したモ
デルを検索する。
文章 文章の中から原因・アクション・結果に該当する
文章を抽出する。あるいは、グラフ描画に必要な
項目を抽出する。
時系列データ 異常検知、予測、説明変数の寄与度の算出

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画像
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目的 手法 データの提供元
胃腺ガンの良性・悪性判別
医師の診断支援
各種特徴量、SVM 某大学との共同研究。
データは大学から提
供される。
病理画像（例）
• 教師データは、医師が作成。
• 医用画像処理関係の学会や講演会に参加。
• SVMとはSupport Vector Machineのこと。
線形識別器の一種。当時はSVMの全盛期で
あった。
http://pathology.or.jp/corepictures2010/08/c08/03.html

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動画
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目的 手法 データの提供元
車載近赤外線カメラを使用。
車の前方を歩く歩行者をリ
アルタイムで認識する。
HOGとSVM 某自動車メーカ
歩行者認識（例）
• HOGとはHistogram of Oriented Gradientsの
こと。局所領域の輝度の勾配をヒストグラム
にしたもの。
• SVMとはSupport Vector Machineのこと。線
形識別器の一種。
• HOGを実装することより、NVIDIA CUDAで高速
化することに時間を費やした。https://www.nvidia.com/ja-jp/self-driving-cars/adas/

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3Dモデル
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目的 手法 データの提供元
クエーリとして入力された
3Dモデルに類似したモデ
ルを検索する。
距離画像、VGG16な
ど
公開されているデー
タセット
弊社商品 Orizuru 3D
3Dモデル（例） https://orizuru.io/product-3d/

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まとめ（感想）
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データ種類 目的
画像 教師ラベルは本当に正しいのか？
動画 識別アルゴリズムの実装よりリアルタイム化に工
数がかかる。
3Dモデル この分野の精度向上には目覚しいものがある。特
に、深層学習が導入されて以降はそうである。

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