初参加のNILSのお目当ては百度(バイドゥ)だったのだが、最終的に強く印象に残ったのは、このLike.comだった。
Like.comは画像認識エンジンを応用したショッピングサーチである。このサイトを運営しているRiyaは、写真から人間の顔を認識する技術を故アテクノロジーとしているベンチャーだが、手っ取り早くこの技術を商用化するためにLike.comを作ったという。
他のイメージ検索と異なるのは、Googleなどのイメージ検索が対象となる画像に付与されたテキスト(ファイル名やタグ、その画像が置いてある箇所の周りのHTMLなど)を頼りに検索しているのに対し、Like.comのそれは、画像のRGBパターンなどのピクセル情報を解析して、それがなんであるかを認識するというスグレモノだ。
もちろん、こうした画像認識技術は彼らの専売特許ではないし、画像認識をしようと思えばその方法がベストだ。ただ、非常に緻密に解析し、精度を保つにはCPUに相当の負荷をかける。事実、Like.comは2006年10月末に公開された新しいサイトであるのに、既に1000台のサーバーを抱えているという。
NILSの会場からは「動画検索はできないのか」という質問がとんだが、1秒の動画は数十枚の静止画の組み合わせである。とてもその負荷にはネットワークもサーバーも耐えられまい。というよりも、Googleなどの既存検索サービスが画像認識によるイメージ検索をリリースしないのも、そもそもはあまりにシステムに負荷がかかることを恐れているせいだと思う。
Like.comは、ジュエリーや時計、靴や服などのデザイン性の高い商品のサーチに特化している。カンタンに型番がとれるような商品はテキスト検索の方が早いので手を出さないという。
まずサイトにアクセスすると、商品のカテゴリが画像で示される。
カテゴリを選んでもいいし、お気に入りのセレブの写真から、彼女たちが履いている靴をクリックしてもいい。

するとブーツのページに移るのだが、ここで、形、カラー、パターン(柄やレイアウトなど)が近い別の商品を探し出すことがカンタンにできる。ここでキモなのは、このサーチが、セレブが履いているブーツのズバリそのものを探しているというよりも、比較的に似ているものを探し出そうとしているところである。
あいまいだが、こんな感じ、あんな感じ、というような商品を探したいときに役に立つわけだ。

初めに検索した商品が左側にでているわけだが、微妙にカラーを変えてみて、自分の気に入る状態にしてから絞り込むこともできる。
上の画像はブーツなので、実際には形の微妙な違いなどがパッと見では分かりづらいかもしれないが、時計のようにさらに大きくデザインが分かれるような商品は、検索していても楽しいし、実にさまざまなパターンから自分が欲しいタイプの商品を選び出すことができる。

このLike.comに注目する理由は、この画像認識エンジンの利用方法とUIの面白さにあるのだが、実はそれ以上に、この検索がテキストに全く依存していない、ということに着目してほしい。
つまり、表記の言語を変えさえすれば、たちまち日本語でのサポートができるようになるというわけだ。
言語の検索の場合、ローカライズしようにも、言語解析エンジンを多言語対応にする手間は相当にかかってくる。しかし、Like.comの場合はその手間がかからない。
会場でも多くのひとがこのサービスに関心を示しており、日本語化されるのも、もしかすると時間の問題なのかもしれない。
ただ、1000台以上のサーバーを抱えている以上、YouTube同様、日々のランニングコストをどうやって回収していくかの問題は簡単には解消できない、とは思うのであるが。
Like.comは画像認識エンジンを応用したショッピングサーチである。このサイトを運営しているRiyaは、写真から人間の顔を認識する技術を故アテクノロジーとしているベンチャーだが、手っ取り早くこの技術を商用化するためにLike.comを作ったという。
他のイメージ検索と異なるのは、Googleなどのイメージ検索が対象となる画像に付与されたテキスト(ファイル名やタグ、その画像が置いてある箇所の周りのHTMLなど)を頼りに検索しているのに対し、Like.comのそれは、画像のRGBパターンなどのピクセル情報を解析して、それがなんであるかを認識するというスグレモノだ。
もちろん、こうした画像認識技術は彼らの専売特許ではないし、画像認識をしようと思えばその方法がベストだ。ただ、非常に緻密に解析し、精度を保つにはCPUに相当の負荷をかける。事実、Like.comは2006年10月末に公開された新しいサイトであるのに、既に1000台のサーバーを抱えているという。
NILSの会場からは「動画検索はできないのか」という質問がとんだが、1秒の動画は数十枚の静止画の組み合わせである。とてもその負荷にはネットワークもサーバーも耐えられまい。というよりも、Googleなどの既存検索サービスが画像認識によるイメージ検索をリリースしないのも、そもそもはあまりにシステムに負荷がかかることを恐れているせいだと思う。
Like.comは、ジュエリーや時計、靴や服などのデザイン性の高い商品のサーチに特化している。カンタンに型番がとれるような商品はテキスト検索の方が早いので手を出さないという。
まずサイトにアクセスすると、商品のカテゴリが画像で示される。
カテゴリを選んでもいいし、お気に入りのセレブの写真から、彼女たちが履いている靴をクリックしてもいい。

するとブーツのページに移るのだが、ここで、形、カラー、パターン(柄やレイアウトなど)が近い別の商品を探し出すことがカンタンにできる。ここでキモなのは、このサーチが、セレブが履いているブーツのズバリそのものを探しているというよりも、比較的に似ているものを探し出そうとしているところである。
あいまいだが、こんな感じ、あんな感じ、というような商品を探したいときに役に立つわけだ。

初めに検索した商品が左側にでているわけだが、微妙にカラーを変えてみて、自分の気に入る状態にしてから絞り込むこともできる。
上の画像はブーツなので、実際には形の微妙な違いなどがパッと見では分かりづらいかもしれないが、時計のようにさらに大きくデザインが分かれるような商品は、検索していても楽しいし、実にさまざまなパターンから自分が欲しいタイプの商品を選び出すことができる。

このLike.comに注目する理由は、この画像認識エンジンの利用方法とUIの面白さにあるのだが、実はそれ以上に、この検索がテキストに全く依存していない、ということに着目してほしい。
つまり、表記の言語を変えさえすれば、たちまち日本語でのサポートができるようになるというわけだ。
言語の検索の場合、ローカライズしようにも、言語解析エンジンを多言語対応にする手間は相当にかかってくる。しかし、Like.comの場合はその手間がかからない。
会場でも多くのひとがこのサービスに関心を示しており、日本語化されるのも、もしかすると時間の問題なのかもしれない。
ただ、1000台以上のサーバーを抱えている以上、YouTube同様、日々のランニングコストをどうやって回収していくかの問題は簡単には解消できない、とは思うのであるが。
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- NILS今回もすごかったみたいですね。(世田谷のProducer)
中国版Googleの百度の方がきてたんですね。 主催者のGCPの小林さんのブログより http://venturecapital.typepad.jp/blog/2006/11/new_industry_le_765f.html ソニーの出井さんとオプトの海老根さんが横並びで出てくるのはなんか感慨深いですね。 http://ameblo.jp/dreamv...

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