日本マイクロソフトは2018年11月26日、富士フイルムイメージングシステムズが、同社のクラウドベースの大容量コンテンツの共有および管理サービス「IMAGE WORKS」において、AIを活用したスポーツ写真の人物特定機能を実現したと発表した。

この機能は、一般社団法人日本野球機構（NPB）が管理・管理運営するNPB CIC（Contents Images Center）上へ、プロ野球の試合写真に写っている選手について、AIを活用して画像に選手名を自動でタグ付けする「選手名情報自動タグ付け機能」として実装した。

2018年6月より広島東洋カープをはじめとする5球団で試用を開始しており、2019年にはNPB CICを導入している全球団が利用予定だという。

AIで「打撃」「投球」「守備」「走塁」の分類や選手名の推定が可能に

日本プロ野球のセントラル・リーグとパシフィック・リーグを統括するNPBでは、「IMAGE WORKS」を利用して、NPB CICサービスとして展開し、各球団が所有する写真資産を一元的に管理しており、各球団の外部への写真貸出・請求管理なども業務サポートの一環として行っている。

貸出にあたっては、写真利用者が検索しやすいように各写真に写っている選手を特定し、タグ付けしておく必要があるという。これまでは、多い時ではプロ野球1試合あたり3,000枚の写真のなかから300枚程度の写真を選別し、各球団関係者が試合終了後に約4時間かけてマニュアルで選手の特定と選手名のタグ付けを行ってきた。

今回の写真解析には、学習済みAIであるMicrosoft Cognitive ServicesおよびディープラーニングフレームワークであるMicrosoft Cognitive Toolkitを採用している。

具体的には、Microsoft Cognitive ServicesのFace APIを活用した顔認識と、Microsoft Cognitive Toolkitにより作成した独自判定モデルを組み合わせることで、選手の顔が写っていない斜めや横から撮影されている写真であっても、「打撃」「投球」「守備」「走塁」の4つのシーンの分類や選手名の推定が可能になる。

Azure Durable Functions を活用した処理の高速化により、「選手名情報自動タグ付け機能」の処理からマニュアルによる最終的な確認作業も含めて30分程度まで短縮も可能にした。

この機能のモデル開発にあたり、日本マイクロソフトは、研究開発機関であるMicrosoft ResearchによるニューラルネットワークモデルResNetを提供するとともに、IMAGE WORKSの開発元である富士フイルムソフトウエアと複数回にわたりハッカソンを開催した。

そして、検証を重ねることで、機能における選手名の推定精度を認識率 90%以上まで高めているという。

今後、富士フイルムイメージングシステムズでは、プロ野球だけでなくほかの野球団体や野球以外のスポーツでの本機能の利用や、一般企業のコンテンツ活用への展開、さらにビデオ分析機能Azure Video Indexerを活用した動画解析なども視野に入れているという。

また、日本マイクロソフトは、学習済みAIとカスタマイズ可能なディープラーニングフレームワークとの組み合わせを活用して、医療分野などへの応用も検討しているという。

img:Microsoft