​企業データを用いてディープラーニングに挑むAI開発コンテスト「Neural Network Console Challenge」の表彰式を開催し、受賞者を発表

株式会社レッジは、ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社の技術協力のもと開催した、企業データを用いてディープラーニングに挑むAI開発コンテスト「Neural Network Console Challenge sponsored by PIXTA（以下NNC-Challenge）」の表彰式を、2020年4月23日（木）にオンラインで開催し、受賞者を発表しました。

■「Neural Network Console Challenge」について
Neural Network Console Challengeは、与えられたお題に対して、ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社の提供する、コーディングなしで高度なAI開発を実現するツール「Neural Network Console」を用いて自分なりの解を出す、オンラインでのハッカソン/アイディアソンです。

第一回となる今回は、スポンサーとしてピクスタ株式会社に協賛いただきました。ピクスタ株式会社が運営する「PIXTA」は、2006年5月に開設された、プロ・アマチュア問わず誰もが自ら制作した写真・イラスト・動画・音楽をインターネット上で売買できるデジタル素材のマーケットプレイスです。
 

参加者は、下記テーマのうちいずれかひとつを選び、Neural Network Consoleを用いてPIXTAが提供する人物写真素材1万点の画像分類に取り組みました。

①人物画像をNeural Network Consoleで学習させ、新しいオノマトペ（擬音語/擬声語/擬態語）の画像カテゴリー分類を作り出す
例：ニコニコ/バチバチ/ゴリゴリ

②画像内人物をNeural Network Consoleで学習させ、画角/焦点距離による画像分類を作り出す
例：正面向き/バストアップ/全身/背面

③Neural Network Consoleで画像を学習し、感情によって分類
例：嬉しい/悲しい/恥ずかしい

④上記以外のチャレンジテーマの自由設定も可（ただし、画像分類のテーマに限る）

■「Neural Network Console」について 

ディープラーニングを用いた高度なAI 開発を実現するAI開発ツールです。ニューラルネットワークの構造を視覚的に確認しながら、 ドラッグ＆ドロップ等の操作で設計、学習、評価を行うことができます。 
 
詳細はこちら 
https://dl.sony.com/ja/

■受賞者について
今回の総応募数は227名に上りました。その中で見事、受賞を勝ち取ったのは以下の3名です。

・最優秀賞 sponsored by PIXTA
【選定基準】PIXTAの画像分類として現実的にアイデアや精度を実現しているチャレンジャーに対して送られます。AIモデルの精度の高さ/アイデアの面白さ/およびそれらの総合力を見ています。
受賞者氏名：五藤大介さん
チャレンジテーマ：Neural Network Consoleで画像を学習し、感情によって分類
チャレンジタイトル：「笑い顔と微笑み顔のニコニコ笑顔分類器」
タイトル概要：人物の表情画像からNeural Network Consoleを用いて、「笑い声が聞こえてきそうな笑顔」「ニッコリ微笑む笑顔」「笑顔以外」の3種類に分類する笑顔分類器を製作した。
https://qiita.com/cforestw/items/6db745eced1e9c3d5b82

受賞にあたってのコメント：
普段は病院内の情報システム管理を担当しており、AIや機械学習に縁がない仕事ですが、役立てようと勉強しております。

本チャレンジでは具体的な分類内容を決めるのに手こずりました。提供された写真には被写体、背景、距離間、色合いなど様々な情報が読み取れました。少しでも誰かの役に立つ、喜んでもらえる分類にしようと1週間ほど案を練り、カメラの撮影後にFine、Goodなど分類結果を表示する、ピント合わせの「ピピッ」音の代わりに音声で「Good」など分類結果を言わせるなどの機能ができればカメラの楽しみが増えるかと思い、予測モデルで笑顔を分類する試作品を作ろうと決めました。

携わっている医療分野では画像診断や疾患診断等でAIを活用する研究が増えてきており、将来は診療支援ツールとして病院でも導入が見込まれます。ブラックボックスで中身が分からず信頼できないなど、AIへの不信感や抵抗感が予想されます。今回のチャレンジでの学びを活かして開発側と運用側との間に入り、AI導入に携われればと考えています。

受賞理由：ピクスタ株式会社より
選出理由として、まず一番に分類精度の高さが挙げられます。その上で広告向け画像によく見られる被写体が笑顔で写っている画像に対して、笑顔の種類に対して笑顔分類機で分類する着眼点が素晴らしいと感じました。

従来、PIXTAでは画像に対してキーワードと言う形で被写体の情報を付与しています。このため、笑顔はただ「笑顔」としかキーワードを付与できません。それを笑顔の種類によって画像分類の視点から分類するというのはPIXTAでは提供できていない価値だと感じました。

上記観点から、この度「最優秀賞 sponsored by PIXTA」として五藤大介さんの「笑い顔と微笑み顔のニコニコ笑顔分類器」を選出させていただきました。

・NNC賞
【選定基準】Neural Network Consoleを一番よく使いこなしているチャレンジャーに対して送られます。AIモデルの精度の高さ/試行錯誤の過程/NNCで多種機能利用/前処理のアイデアなどを見ています。
受賞者氏名：杉田雄一さん
チャレンジテーマ：自由設定
チャレンジタイトル：画像に写っている人数で分類
タイトル概要：さまざまなカテゴリーの画像データに写る人数が1人、2人、グループ（3人以上）なのかをデータセット作成までをNeural Network Console Windows版で、それ以後はCloud版を活用して画像分類した。
https://qiita.com/jun40vn/items/f93b6506c7bc4a2735db

受賞にあたってのコメント：
普段は製造メーカーの企画系部署に所属しています。現時点で業務でディープラーニングを活用することはありませんが、ディープラーニングは最も重要な世の中の動きのひとつだと思っています。

今回テーマを決めるのにかなり時間を使い、1週間ほど悶々としました。PIXTAさんのHPには5,000万点以上の膨大な商業写真があり、カテゴリーを絞り込んでもかなりの量の写真を閲覧して探さなければならない。クリエイターが自分のイメージに合った写真を素早く見付けるために、カテゴリーを絞った後にもう一段探す量を減らせないかと思い、考えたのが「人数による分類」です。写真が訴えるイメージは写っている人数によってかなり異なります。クリエイターの頭の中には探している写真の具体的なイメージがあるはずで、人数という分類を加えることでよりスムーズに目的の写真が探し出せるのではないかと思い、このテーマを選定しました。

Neural Network Consoleを久しぶりに使ってみて、ディープラーニングはエンジニアだけでなく、一般人が使える道具になったということを再認識しました。今後、弊社でディープラーニングを活用した企画を出す場合に備えて、社内関係者への布教（笑）をして行きたいと思います。

選定理由：ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社より
カウンティングタスクには物体検出アプローチが用いられるケースが多いところ、画像に映った人数の推定問題をシンプルな画像分類としてEnd to endで解いた上で、ある程度実用的な精度への目途を立てられている点を評価しました。データに関する考察、GPUを利用した高速な学習など、Neural Network Consoleを用いた開発のワークフローについてもこれからDeep Learningに触れる方にとって参考になる内容になっているかと思います。

・Ledge.ai賞
【選定基準】画像分類のアイデアとしておもしろい、企画として突き抜けたチャレンジャーに対して送られます。企画としての面白さ・斬新さ/ 企画としての完成度を見ています。
受賞者氏名：杉本圭さん
チャレンジテーマ：自由設定
チャレンジタイトル：森鴎外の小説からキーワードを選定して分類
タイトル概要：森鴎外の短編小説「杯」から本編と小説に寄せられた感想やレビューを元に形態素解析し、Neural Network Consoleを用いて抽出したキーワード毎に画像分類した。
https://qiita.com/marico55/items/9d46e96e7c28a9fa199c

受賞にあたってのコメント：
普段は広義のIT系企業に務めており、比重が大きい職種はセキュリティエンジニアです。

参加当初は、別のテーマで挑戦するつもりでしたが、PIXTA様から提供された素材は、瞬間を切り取ったような綺麗な写真が多かった為、素材の良さを活かせるテーマを探すところから始めました。チャレンジを通して難しかったのは、学習用の画像をNNCのフォーマットに変換することです。Mac（MacOS Catalina）では動作しなかったので、Win機にNNCのWin版をフルインストールして変換しました。

Neural Network Console Challengeで挑戦したのは、自分でテーマを設定し、それに基づいて学習用のデータを選定することです。また、普段は深層学習が必要な際はkerasで済ませていますが、今回初めてNeural Network Consoleを使い、グラフィカルなUIで表示することでレイヤー構造に対する理解が深まることを発見しました。チャレンジでは使用していませんが、複雑なResNetもNNCで表示すると解りやすいです。

選定理由：株式会社レッジより
「森鴎外の小説からキーワードを選定して分類」は企画の切り口として非常に興味深く、「Ledge.ai賞」に値する取り組みでした。こういったモデルを応用することで文章に合った挿絵を自動で挿入するなど、さらなる新しいアイデアも出るような企画力でした。

■表彰式について
表彰式はweb会議ツールのZoomで行い、Twitterライブにて様子を配信しました。ゲストには、ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社 シニアマシンラーニングリサーチャー 小林由幸様、ピクスタ株式会社 PIXTA事業本部 カスタマーサクセス部白石哲也様をお招きし、総評をいただきました。
 

 

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社小林様からの総評：
画像のみが提供されるかなり自由度の高いチャレンジということで、どのような応募があるのか大変楽しみにしていました。応募いただいた作品を見渡すと、同じデータセットを元にしているとは思えないほど多様なテーマやアプローチの違いに、アイデア次第で応用の広がりを見せるDeep Learningの可能性を改めて感じさせられました。

また、応募作品全般に想像以上に多くの方がNeural Network Consoleを使いこなしていらっしゃったことも印象的でした。Deep Learningの開発仲間が着実に増加しつつある現状を確認することができ、大変心強い思いです。その中でも受賞された3作品はいずれも素晴らしい着眼点と、Deep Learningの開発現場に求められる実用的なワークフローに沿ったアプローチを兼ね備えていたのではないかと思います。

今回の受賞作品は結果的にいずれも画像分類をテーマとしたものにはなっていますが、応募作品の中には全く異なるアプローチをとられた作品もあり、これらは他の応募者の方にとっても参考にしていただける内容になっているのではないかと思います。是非受賞された方の作品はもちろん他の応募者の方の作品もあわせて、Neural Network ConsoleやDeep Learningのさらなる使いこなしと活用の加速のために参考にしていただければと思います。

ピクスタ株式会社白石様からの総評：
今回、3つのテーマ設定、加えて自由テーマの4テーマを設定させていただきましたが、想像以上に多くの方にチャレンジいただいたことに驚いています。

当初、分類として画像に対して言葉にしづらいオノマトペや感情などが画像分類のチャレンジしがいがあるのかなと思っていましたが、皆さんのエントリーを拝見すると自由テーマのエントリーが一番多く、皆さんのアイデアの多様性にただただ圧倒されています。今回、人物画像を提供させていただき人物に関するテーマが多いのかなと思いきや、Ledge.ai賞を受賞された「森鴎外の小説からキーワードを選定して分類」のように思いもよらぬアプローチもあり、改めて画像分類の可能性を感じました。

広告向け画像素材としていままで画像を提供してきましたが、「Neural Network Console Challenge」を通して、違った形での画像の価値を認識しました。今回はこのような画像提供の機会をいただき、ありがとうございました。

■株式会社レッジについて
・URL ：https://ledge.co.jp/
・代表者 ：橋本和樹
・所在地 ：東京都品川区西五反田2-30-4 BR五反田7F
・事業内容：
AI特化型webメディア「Ledge.ai（https://ledge.ai/）」の運営
AIプロジェクトのコンサルティング
主催AIカンファレンス「THE AI」の開催
AIのビジネス活用を語るイベント「AI TALK NIGHT」の運営
AIに関わるアイディアの事業化を支援する「AI Startup Studio」の運営
AI活用事例の検索プラットフォーム「e.g.」の運営

■ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社について
URL ：https://www.sonynetwork.co.jp/
代表者 ：髙垣 浩一
所在地 ：東京都品川区東品川4-12-3 品川シーサイド TSタワー
事業内容：
超高速回線「NURO 光」や「So-net 光」などのインターネット通信サービス事業
スマートホームサービスやヘルスケアサービスなどのIoT事業
ソニーグループが持つ技術を活用したAIソリューション事業

■ピクスタ株式会社について
社 名：ピクスタ株式会社（東証マザーズ：3416）
設 立：2005年8月25日
所在地：東京都渋谷区渋谷2−12−19 東建インターナショナルビル5F
TEL：[phone] ／ FAX：[phone]
資本金：319,477千円（2019年12月末時点）
代表取締役社長：古俣 大介
URL：https://pixta.co.jp/
事業内容：デジタル素材のオンラインマーケットプレイス「PIXTA」の運営
出張撮影マッチングサービス「fotowa」「fotowa biz」の運営
芸術家支援プラットフォーム「mecelo」の運営
支 店：日商匹克斯塔圖庫股份有限公司台湾分公司（英文名：PIXTA INC. TAIWAN BRANCH）
子会社：スナップマート株式会社
Topic Images Inc.
PIXTA ASIA PTE. LTD.
PIXTA (THAILAND) CO., LTD.
PIXTA VIETNAM CO., LTD.