抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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・日本最大の料理レシピサービス「クックパッド」ではテキストと画像からなるレシピや献立を投稿・検索でき,月次6000万人以上のユーザに利用。
・本論文では,クックパッドが有する大量の画像データを活用し,ユーザに提供する価値を高めるための画像認識技術を用いたサービス開発について論述。
・まず,機械学習やMixed Realityを用いたサービス開発は,1)充分な技術力や設備の確保の難しさ,2)プロダクトとして結実させるコストの高さ,3)短期的な費用対効果が望めない場合もあることから容易でないことを論述。
・クックパッド(株)では2016年7月に研究開発部門を新設し,それら先端技術に基づくサービスの研究開発を行っており,約172万品のレシピと献立のテキストデータを情報学研究データリポジトリ上で公開・提供。
・特に,ディープラーニングを用いた画像認識に基づく「料理きろく」では,ユーザ端末に保存された画像から料理画像を自動的に抽出し,カレンダー表示することで日々の食事の記録やつくれぽの送信を容易化可能。
・演算時間が膨大なデイープラーニングによる画像認識が既存のプロダクトに悪影響を及ぼさないように,非同期メッセージキューを利用したアーキテクチャを構築し,約12万人のユーザによる安定的な利用を実現していることを説明。