行動追跡、可視化、画像認識技術とマーケティングの関係：IT導入完全ガイド（4/4 ページ）

顔認証の精度が向上したことで、顧客の行動分析が可能となった。、販売やサービス業で新しい「おもてなし」を実現するサービスが登場する。

[土肥正弘，ドキュメント工房]

小リソースでも機械学習可能なアプリも登場

　リソースが少なくても自前で機械学習を行えるアプリケーションも登場している。NECの「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」がそれで、学習用のデータセットのラベル付け、学習、結果確認をGUIで行えて、分類、検知、レコメンドなどの判断モデルを自動生成できる。モデルサイズは標準的な機械学習の場合の約50分の1、学習計算量は約14分の1にまで軽減できるといい、オンプレミスシステムでの機械学習と結果モデルの活用が可能だとしている。

各種分析エンジンやデータをAPI連携（映像分析基盤の活用）

　さまざまな画像認識技術を紹介したが、それぞれの認識エンジンを組み合わせることで、多様な分析ニーズに対応できる。NECでは認識エンジンや映像入力などを部品化し、APIで連携する映像分析基盤の活用を提案している。図8のように、各要素を組み合わせてアプリケーションに組み込むことで、ニーズに沿った分析が可能になるというわけだ。映像をベースにした客観的なデータを多角的に分析することで、効果的なマーケティング施策に反映できる。

図8 画像認識に関連する各種要素の部品化とAPIによる連携のイメージ

　以上、画像認識技術のマーケティング応用を中心にトピックを紹介してきたが、画像認識のビジネス応用は今後ますます応用領域を広げ、AIの進化とともにさらに高度化してビジネスの自動化に貢献していくと思われる。さまざまな要素技術は既にそろっている。どのように組み合わせてビジネスに生かすかを考えるべき時代に入っている。