【生成AIウェビナー】生成AIの技術で開発スピード5倍！生成AIを活用した効率的な画像解析モデル構築の進め方

はじめに

2023 年 11 月 21 日、AI Market 主催のウェビナー**【生成 AI ウェビナー】生成 AI の技術で開発スピード 5 倍！生成 AI を活用した効率的な画像解析モデル構築の進め方**に、Hakky より代表取締役社長・齋藤和正が登壇し、生成 AI を活用した効率的な画像解析モデル構築の進め方について解説しました。

ウェビナーでお伝えしたこと

画像生成とは(YouTube 時間：00:04:48~)

まず最初に、生成 AI を用いた「画像生成」について、基礎情報や活用例についてご紹介をさせていただきました。

最近では AI について細かな知識が無くとも簡単に画像生成が可能なツールなども増えてきていますが、AI の開発や進化スピードに各種法整備が間に合っていないという点を十分に認識しておく必要があります。気付かないうちに著作権侵害や損害賠償などのトラブルに巻き込まれる可能性がありますので、特に業務への活用は慎重な判断が必要なケースもあります。

例えば Hakky では、自社メディア Hakky Handbook の記事に挿入する画像を自動生成できるようなツールを自社開発し、活用を進めています。

「プロンプト」を活用した汎用的な処理(YouTube 時間：00:09:52~)

従来の画像認識との大きな違いは、タスクを実行する前の事前準備（データ収集＋学習）の手間なく、ChatGPT のようなテキストでの指示＝**「プロンプト」でタスクを解けるようになった**部分にある、というお話をさせていただきました。

具体的な手法例として 2 つご紹介をすると、まず一つ目の Grounding DINO では、テキストで「bench（ベンチ」や「The left lion（左のライオン）」とテキストで指示をすると該当箇所をボックスで検出し、この結果を生成 AI と組み合わせると左のライオンを犬と置き換えることも可能になります。

二つ目の手法「Segment Anything」では、あらゆる物体の検出が可能で、例えば「商品棚の商品だけ塗りつぶして」「写真の中の椅子だけ塗りつぶして」といったテキスト指示でのセグメンテーションが可能です。

プロンプトモデルの登場による開発プロセスの変化(YouTube 時間：00:18:00~)

外部 API のみではカスタマイズ性が足りないようなタスクを解くために、プロンプトモデルを使うことが有効であるというお話をさせていただきました。

従来の画像処理の大きな問題であった初期投資の重さを、外部 API とプロンプトモデルを併用することによって軽量化し、100 点ではないかもしれないがまずはトライしてみて有用性の模索をしてみる、というアクションが取りやすくなったことがポイントです。

ウェビナーに関連する Hakky の事業・ソリューション紹介

Hakky では、AI を用いた画像解析ソリューションやチャットボットに関連する多角的なソリューションを提供しています。

データ基盤構築支援

自社のデータ活用のために必要なデータ分析のための基盤開発や、ツールやセキュリティの運用などをサポート。各種データパイプラインツール、BI、クラウドに関する深いナレッジを持つ経験豊富なチームが、要件に合わせた適切なソリューションを選ぶお手伝いをいたします。

データ基盤構築支援 | Hakky

機械学習プロダクト開発支援

機械学習による既存サービスの価値の向上を行うために、要件定義から PoC、プロダクション化までをサポート。複数プロダクトのサービスインを経験してきたからこそ実現できる、顧客体験の設計を軸に据えた一気通貫でのプロダクト開発を支援します。

機械学習プロダクト開発支援 | Hakky

データ活用支援

データの集計・加工・可視化・分析を通して、事業を確実に加速させる意思決定ができるような組織のデータドリブン化をサポート。データを用いたユーザー理解の支援から、必要なデータの集計・BI ツールによる可視化を実現します。

データ活用支援 | Hakky

まとめ

このウェビナーを通じて、生成 AI を活用した効率的な画像解析モデル構築の進め方についてご説明しました。

生成 AI はまだまだ発展途上の技術で、これからも多くのことができるようになることが予想されますし、より多くのビジネス側面で革新的な変化をもたらす力があります。そのため、このテクノロジーを理解し、適切に活用することが今後のビジネス成功の鍵となるでしょう。