ユーザ数200万人越えSNSのAI活用とは(投稿画像自動評価システムの開発)

GreenSnap株式会社様

GreenSnap様は『植物をもっと身近に』をテーマに掲げ、スマホユーザは、植物を撮影し、専用のSNSに投稿する事で、植物好きな人と繋がれるコミュニティを作っています。

■GreenSnapのはじめ方
①植物の写真を撮影する
②植物の写真を投稿する
③植物好きと繋がる

GreenSnap株式会社
CTO 高橋 啓さん

インタビュワー:本日は、GreenSnap株式会社の高橋さんにお話を伺います。高橋さん、どうぞよろしくお願いいたします。

高橋さん:よろしくお願いします。

 

■今回の案件の概要

「特定ユーザに対する大量のアノテーション」

インタビュワー:まずは、今回APTOに依頼したアノテーションプロジェクトの概要を教えてください。

高橋さん:はい。弊社では研究開発として、特定のユーザ層の嗜好データを収集し、投稿写真の良し悪しをチェックするアルゴリズムを開発しようと考えました。その際に、ある特定の条件にあった女性をターゲットにアノテーションをしてもらう必要があり、どこの会社に依頼しようか悩んでいる時にAPTOさんを見つけました。

インタビュワー:ありがとうございます。今回はAIモデル作成まで弊社で実施させて頂きました。

高橋さん:当時は機械学習エンジニアがいたのですが手法が思い付かず、APTOさんに知見があるのではないかということでご相談させていただきました。

【スマホユーザが作業した実際のharBestのスマホ画面】

アノテーション作業例①
アノテーション作業例②

■教師データ作成の問題点

「教師データ作成の依頼と手間」

インタビュワー:教師データ作成でお困りのこと、課題と感じていることはありますか?

高橋さん:弊社アプリGreenSnapでは、日々データがアップロードされるので溜まる一方です。
しかしそれらを機械学習に学ばせるためのデータにするのが非常に手間で、リソースが足りていません。
そう思ってた際に、APTOさんのharBestであれば、web上で発注するだけで、大量のデータが収集することができるので、とても簡単に集めることができました。

「ユーザ属性を絞ったアノテーター」

インタビュワー:今回は、特定の条件にあった女性をターゲットにアノテーションを依頼されていました。

高橋さん:はい。すべての女性ではなく、こちらで限定させていただいたユーザに対してアノテーションを依頼しました。その中でも色々な方の評価がもらえて非常に有効だと感じました。
複数人で1つのデータを評価してもらえることも利点で、全てのデータが客観的なデータになったと思います。

もし 自社でデータを作成するとしたら、1-2人のメンバーに実施してもらう予定でしたが、アノテーターはその作業ばかり実施するので、作業が適当になってしまっていたと思います(単純作業の連続のため)。
harBestを使用すると不特定多数の人に実施することができるので、一人で実施するより信頼性が増したと思いました。

■APTOのサービスを使ってみて

「素早く高品質なデータを集められた」

インタビュワー:では、APTOのサービスについてお伺いします。APTOのサービスに興味を持ったポイントはどんなところですか?

高橋さん:三つあると思います。
一つ目は、こちらが指定したユーザの属性に対してアノテーションをしてもらえる事。
今回は、ある特定の条件にあった女性に限ってアノテーションを実施したかったのですが、それを実現することができました。

二つ目は、スピードと料金です。harBestはユーザが沢山いるので、4.5万件のデータ作成を1.5日で終わせることができました。
料金も1画像1ポイント(1円)なので4.5万件のデータを4.5万円(+プラットフォーム利用料金)だけでデータ作成することができました。他社ではできないと思います。

三つ目は、品質です。1画像に対して3人が実施するので、本当にGoodがつく画像がなんなのかを客観的に取得することができました。

全てのアノテーションをクラウドワーカーで実施できるかはわかりませんが、客観データを取得したり、簡単なアノテーションであればharBestで問題ないと思いました。

インタビュワー:ありがとうございます。取得したデータを活用して、簡易的なAIモデルをPoC的に開発を行っていたと思います

高橋さん:現段階では簡易モデルを作るリソースも避けず、そこに多くの社内リソースをさけない状況でも、harBestのMLOpsを使用すれば、PoCレベルの開発ができるのは打ち手が広がると思います。
すべて自前で実施すると大規模になってしまうが、ノーコードで短時間で開発ができるのは助かりました。

harBest管理画面 タスク一覧画面
タスク結果 詳細画面

■今後の展望:

インタビュワー:今後の展望についてお伺いしたいと思います。事業の展望について教えてください。

高橋さん:GreenSnapアプリに、他にも機械学習を取り入れていこうと考えております。

インタビュワー:今後は、どのような機械学習をご検討されているのでしょうか?

高橋さん:詳細はお話しできませんが、弊社内で蓄積されたデータを活用して、機械学習を実装していこうと思っております。
APTOさんではMLOpsの活用もできますので、harBestプラットフォーム上で、データ作成からモデル作成まで積極的に実施しようと思っております。

インタビュワー:弊社としても、そのような使われ方をされることを期待しています。
まずは弊社プラットフォームでPoCを回して頂き、問題なければ本番環境で推論をしていくイメージです。

高橋さん:精度が出ない場合は、データを再取得し、簡単に再学習することができるのもメリットだと思います。

インタビュアー:本日は貴重なご意見・お時間いただきありがとうございました。