NGTはベクトルデータを対象とした高速検索を可能とするものであるため、さまざまな用途で活用できます。
NGTは「企業内ビッグデータ活用」に貢献できる技術として期待されています。NGTは、入力方法もフォーマットもバラバラで、多くの項目があり構造化されていない大量データに対して高速に照合できます。
企業内に蓄積されているものの活用しきれていないビッグデータを活用しやすい形に置き換える処理を行う「データ連携/変換/統合分野」で活用できます。
眠ったビッグデータ資産を質の高い情報資産ビッグデータに変換することで、「ビッグデータ分析」や「人工知能(AI)技術の精度向上」に利用できるようになり、知見の生成や発見につながります。
複数の特徴を持つデータ(機械翻訳/文書要約/ニュース記事/商品レコメンド/画像QA/音声認識など)は、分散表現(ベクトルデータ)と呼ばれます。
NGTは、このようなビッグデータに対する高速分析を実現します。
「特定物体認識」とは、計算機科学分野において、「画像に写っている物体とまったく同一の物体が写っている画像を膨大なデータベースから発見する処理」を意味します。
「物体特有の特徴が現れている」かつ「データベースが整備されている」などの条件が整えば、比較的容易に特定物体認識を行えます。
この技術は、撮影した商品について「Yahoo!ショッピング」内から最安値で販売している店舗を検索できる実験アプリ「サイヤスカメラ」として実装されています。
→Yahoo! JAPAN Tech Blog →大規模特定物体認識のショッピングサービスへの適用 〜サイヤスカメラの紹介〜
「類似商品検索」とは、「特定物体認識」と同様な技術で、「見た目の特徴から似ている商品を瞬時に検索する」技術です。
これらの技術は、人や物や商品の画像をベクトルデータで表現する技術をベースとしています。対象商品について「色」「模様」「形状」「種別」「価格」「メーカー」などにカテゴリー化し、それぞれに区別された番号を付与することで、対象の商品をすべて数字に置き換えてベクトルデータ化する技術です。
商品Aに類似する商品を探したい場合、商品Aのベクトルデータに類似するデータをベクトル空間上で検索することで類似商品を検索できます。
NGTは広告配信精度の向上にも活用できます。
多くのユーザーの登録データや行動データから、ユーザー間の類似度分析を行うことで、対象ユーザーに対して適切なコンテンツをレコメンドできます。
「コンテンツのパーソナライズ配信」「運用型ディスプレイ広告配信」などへのさらなる精度向上への応用が期待できます。
NGTは、「遺伝子検索の高速化による創薬開発支援」や「高度な顔認識技術による犯罪抑止」など社会安全技術領域への活用も期待できます。
OSS×Cloud ACCESS RANKING