月間3,000時間の効率化!画像認識ソリューション「AI Force IMAGE」

REPORT
2019.10.09

■AI Force IMAGEとは
「AI Force IMAGE」は、画像認識技術を用いて、WEBサイトの掲載規約に反した画像を識別するソリューションです。

目次

開発に至った経緯
開発でのトライアンドエラー
段階的なリリースを経て、精度向上へ
月間3,000時間の効率化!現場の意識改革にも効果
今後の展開




開発に至った経緯



某中古車サイトのサイトパトロールにおいて、掲載している車両台数、情報量が増加する一方で、オペレーターの人数に限りがありチェック処理が追いつかず、運用負荷が高い状態にありました。
オペレーターの人員追加には莫大な運用費用が必要なため、パトロールのオペレーションに画像認識などのAIを用いることで、人数を増やさずに作業負荷の軽減を目的とし、開発を開始しました。


開発でのトライアンドエラー



AI・画像認識を用いて課題を解決しよう!というアイディアは出てきましたが、当社内では当時こういった技術の事例が無く、どこから手を付けるかがわからない状態でした。
何社かAIの技術を有した企業様へ相談をし、進め方について検討を重ねましたが、外部への委託費用は膨大且つ上手くいくかわからないトライアンドエラーが必要とのことで、提案はPoC止まりとなっており悩んでおりました。検討の結果、外部への委託を取り止め、社内R&Dのチームメンバーで開発に取り組むことに決定。
画像認識の技術調査のために論文やGithubのソースを調査し、実際に使用している画像データを用いて実装を開始しました。

長年運用してきたサイトパトロールでは掲載規約が年々膨大になり、どこから手を付けるかも課題となりました。
掲載規約に反する画像の種類を整理し、

画像認識で判定できるもの
物体検出をして判定するもの
文字認識をして判定するもの

にカテゴリを分けて取り組みました。


1.画像認識


メーカー・車種の判定、車両の向き、外装か、内装か、車両以外の画像かなど分類。


2.物体検出


掲載規約に反する物体の検出を行う。


3.文字認識


メーターパネルから走行距離、コーションプレートなどから車台番号などを抽出し、データベースに登録されている情報と差異が無いかのチェックまでを行う。



画像認識をするために学習データの作成を行わなければなりませんが、もともとサイト内に潤沢なデータが揃っていたため、収集は容易に行えました。
膨大な画像のラベル付け、検出領域のバウンディングボックスの作成はサイトオペレーションのチームにも入ってもらい、数十万枚の学習データを作成しました。

画像認識のネットワークについては、論文などを確認し様々な種類を試しました。
学習のための環境については、クラウドかオンプレかで検討した結果、費用を抑えるためにオンプレを選択しました。

段階的なリリースを経て、精度向上へ

作成した画像認識システムを実作業へ導入する際は、当時のフローと比べて変更点が多かったため、オペレーションのメンバーには負担をかけたと思います。
同システムでWEBサイトに掲載されている画像をOKかNGかに振り分けた後、オペレーションのメンバーに画像認識の判定が正しいか二重チェックをしてもらう時期もありました。

すべてのルールを整備してからリリースでは時間がかかるため、フェーズを分けて現場にリリースし、オペレーションで明文化されていないルールもあったため、AIにルールを組み込むために【ルールの棚卸し】を実施。実際に運用とフィードバックを繰り返し、画像認識のカテゴリ変更、精度向上のサイクルを回しました。
本番での運用ができる精度まで達すると、掲載OK判定の画像はチェック不要、掲載NG判定の画像は人の目で確認するというオペレーションとなり、効率化が見込める状態となりました。

しかし、オペレーションで利用しているシステムの変更に時間がかかるという状況もありましたので、RPAを導入することで、処理の自動化を実現しました。


プロトソリューションはRPAにも取り組んでいます!RPAの取り組みはこちら⇒定型業務はロボットへ! RPAでの効率化


月間3,000時間の効率化!現場の意識改革にも効果

最終的に、月間3,000時間の効率化が実現できました。
これには「AI Force IMAGE」の運用による成果が大きいのはもとより、同システム運用に際して現状の業務工程を見直し、効率化に向けて改善しようという現場の改革意識が生まれたことも一因です。現在では全部署で業務改革プロジェクトが実行され、業務のクオリティアップに繋げられているのも良かったポイントだと感じます。


今後の展開

現在は、某社でサイトパトロールを「AI Force IMAGE」を用いて自動化することが実現できております。
画像認識の力は大きな可能性を持っており、当社だけでなく、同じ課題を抱えている企業様へこの仕組を展開していきたいと考えております。

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