新しい画像認識の会社で、他のウェブサイトにB2Bソリューションを提供するMilabraが、サービスを開始した。同社はこれに伴い、個人投資家数名と$1.4M（140万ドル）の調達ラウンドを行ったことも発表した。Milabraのエンジンは、「仔犬からポルノまで」（同社の表現）広い範囲の画像を識別することができ、アダルトコンテンツの防止や、自動的に検索用メタデータを画像にタグ付けするなど、さまざまな方法による応用が可能だ。

同社の画像認識エンジンは、人間の脳にみられる自然な傾向を模倣するものだという（Milbraのチームには、コロンビア大学の神経科学博士がいる）。写真を、テンプレート画像との類似性に基づくやり方（例えば、モナリザの画像を用いて、全く同一またはわずかに変更された画像を見つけ出す）で識別するのではなく、Milabraは、元の画像を参照することなく特定の場面や物体を認識できるよう「学習する」ことができる。このため、画像ライブラリーの中から「犬」を探すとき、Milabraは既知の犬の画像といちいち比較する必要がない。代わりに「犬らしさ」として学習した特徴を探すことによって、これまで以上に柔軟で高速なエンジンになっている。

Milabraはデモ版のソフトウェアをウェブサイトで公開しているが、同社が主眼を置いているのは、他の企業のためにソリューションを作ることだ（すでに契約しているパートナーの一覧がここにある）。クライアント企業は、総合CMSバックエンド（コンテンツ管理システム）で自社の画像を管理することができ、顧客ごとにカスタマイズが可能。

同社の報告によると、各画像の認識には平均20msかかるが、これは競合他社よりもずっと短かいという。また、顔認識の成功率は98%で、ポルノフィルター（家族向けのサイトでユーザー生成コンテンツを排除するのに使える）も99%近く成功すると言っている。しかしこのソフトには制約もある。新しくフィルターを追加したいとき（野球帽をかぶった写真全部を見つけたい等）は、Milabraがこのリクエストを実装するまでの間、顧客は数日間待つ必要がある。自分の写真を使ってアプリケーションに学習させる方法はないようだ。

私が見たデモでは、エンジンは歌い文句どおりに働いた。海岸の画像を検索すると、光線やカメラの向きによらず海岸で撮った写真を見つけ出した。もちろんこれは会社自身のデータベースを使ったものなので、このエンジンが現実の世界でどこまで正確かを見極めるのは難しい。画像認識に取り組んでいるスタートアップは、もちろんMilbraが最初ではない。同じようなソリーションが山ほど試されては消え、中には自動化を諦めて、認識を退屈な人間にクラウドソースする会社も出てきた。 よって、Milabraはうまくいっているようではあるが、真価が問われるのは同社がどれだけのパートナーと契約できるかだ（Miabraは大型の契約交渉が進んでいると言っているが、詳細は明らかにしていない）。

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（翻訳：Nob Takahashi）