ALBERT、AI画像認識「タクミノメ」シリーズで異常検知／アノテーション支援サービスを提供

　株式会社ALBERTは4日、AI・画像認識サービス「タクミノメ」シリーズとして、画像認識による異常検知を支援する「タクミノメ 異常検知」と、高品質なアノテーション（教師データ作成）を支援する「タクミノメ アノテーション」を正式に提供開始すると発表した。

　「タクミノメ 異常検知」は、画像認識による異常検知を実現したい企業向けのPoC支援サービス。画像認識による異常検知をシステム化する前段階として、ALBERTのデータサイエンティストが異常検知モデルを構築・精度評価の報告会を実施・検証結果レポートを納品することで、AIによる異常検知の蓋然（がいぜん）性を短期間で判断できる。

　異常画像が十分に準備できない場合でも、正常画像のみで例外的な画像を異常として検知が可能で、異常位置の可視化（ヒートマップ）により、従来ブラックボックスと言われていたディープラーニングの検知基準を直感的に把握できる。これにより、製品の外観不良を検知することで、目視検査の工数削減や、人的な判別基準の標準化・平準化が可能となり、暗黙知などを含むスキル保有者の人手不足やスキル継承等の課題を解決するとしている。

　「タクミノメ アノテーション」は、自社でアノテーションを行なっている企業や、画像認識をビジネスに活用したい企業に向け、その課題に応じて、効率的に高品質なアノテーションを可能とするアノテーションツールの提供や、アノテーター（作業人員）の供給を行なうサービス。

　ALBERTの画像認識ノウハウを凝縮したアノテーションツールには、アノテーター間でルールを徹底させるためのルール共有機能をはじめ、レビュー機能、作業進捗ダッシュボード、コメント表記機能などを搭載。また、アノテーションを効率的に進めるため、領域検出時に使用する類似色の塗りつぶし機能や、アノテーション対象の上下左右の極点を指定すると輪郭が抽出される機能などを備える。