画像認識技術の課題が解決された―金を払って人間にタグづけさせればよい!
by Michael Arrington on 2008年3月31日

たいていの人はハードディスクの中にの中に何千枚ものデジタル写真を持っている。そのほとんどはタグ付けされておらず、したがって検索も出来ない。1万枚の写真の中から下の息子の写真300枚を探したいと思っても、それはムリだ。何年間もせっせと写真にタグを付けて分類していれば別だが、誰もそんなことをしてはいない。

問題は明白だが、解決法となると難しい。この問題に相当本格的なテクノロジーを動員して取組みながら失敗したスタートアップの足跡をたどっていくと、Riya(現在はLike.comを通じてネット通販にフォーカス)、Ookles (ついにローンチできず)、Polar Rose(1年近くプライベート・ベータのまま)などがある。

ところがここに、突然にTagCowが登場した。ユーザーが写真をアップロードすると数分でタグ付けしてくれる。この技術は「魔法」のようだ。つまり何の説明もないのである。

もし写真に山が写っていれば「山」とタグを付けてくれる。犬なら犬、黄色いカップなら黄色いカップだ。人間もタグづけできる。ある人の写真をアップロードして、名前を告げると、同じ人の他の写真をアップロードしても正しくタグをつけてくれる。このサービスはFlickrと連動していて、そこにアップロードしてある写真は自動的にタグ付けされる。

写真サイトのZooomrのCEO、Thomas Hawkがこのサービスを試し、「これはじつに、じつにクールだ」と感心したものの 、いったいどうやっているのか不思議がっている。

答は、人間がやってるのだ。私はTagCowのサイトが、タグ付けのプロセスについては慎重に口をつぐんでいて、「自動的」とか、その他コンピュータが使われていることを示唆するような言葉を一切使っていないことに注目している。Riya/LikeのファウンダーMunjal Shahもこれに同感で「Thomasが試しにアップロードした魔女の人形の写真に<魔女>とタグづけするなど、現在のコンピュータができることではない」と言っている。

私はこの会社にメールを書いて、サービスの仕組みの説明を求めたが、返事は来ていない。私は人間がタグ付けしていると踏んでいる。Googleでさえ実質的に白旗を上げて降参し、同じような仕事を人手でやっているほどなのだ。

TagCowは無料でサービスを提供しているようだが、この先、ビジネスのコスト面が難問になってくるだろう。それに業務の運営もいささかアバウトだ。データのプライバシーが心配? 彼らのプライバシー保護サービス提供に関する規約を見てしょうがない。「プライバシー(未定)」、「法的な注意(未定」。信頼性獲得にはいささか問題のある方法だ。

[原文へ]

(翻訳:Namekawa, U)

  • http://jp.techcrunch.com/archives/20080402need-a-job-make-120hour-tagging-photos/ TechCrunch Japanese アーカイブ » 仕事が欲しい? 写真タグ付けで時給120円稼ごう

    [...] この週末は新サービスの「TagCow」がちょっとした騒ぎになった。ここは、スタートアップ会社がどこも処理パワーやソフトウェアのスキルが追いつかなくて手余りな写真のタグ付け・自動カテゴリ生成の問題を解決したかのように思える会社だ。 [...]

  • http://jp.techcrunch.com/archives/20081111tagcow-focuses-photo-tagging-product-on-the-enterprise/ TagCow、エンタープライズ向け写真のタグづけサービスを開始

    [...] 正直言って、TagCowについてまた記事を書くことになろうとは思っていなかった。われわれは今年3月、TagCowが何やら魔法を使って写真のタグづけをするサービスをローンチしたのを発見した。もしこれが自動化されたサービスだとしたらすごい。Googleでさえ人手を使っている作業―写真の中の対象の認識―のコンピュータ化に成功したことになる。その後、TagCowもやはり人力を使っていることが判明した。AmazonのMechanical Turkサービスを利用して、たいへん安く写真タグづけのアルバイトを募集していたのだ。(TagCowの名誉のために言っておけば、彼らは作業を自動化しているとも、していないとも言っていなかった)。作業の給料は写真5枚にタグづけして$0.04という安さだった。しかし、このモデルも結局ダメだと分った。ファウンダーのMichael Drozは今日のメールで、「100万枚以上の写真にタグづけした後で、バランスシートを検討してみたところ、何らかの収入を得ることができなければ会社を畳む他ないということが分りました。」と書いている。しかしTagCowは会社を畳まずにすんだ。彼らはタグづけサービスの提供を企業に売り込んで歩いたのだ。そして現在少なくとも、Art.comとAutoByTelの2社への売り込みに成功した。両社はTagCowに料金を支払って写真のタグづけをさせている。TagCowでは、10月にはこの契約によって利益が出るようになったと報告している。たくさんの写真を掲載しているサイトはどこであれ、TagCowのサービスで利益を得られるだろう。写真にテキストによるメタデータが付加されれば、検索結果がより正確になる(検索エンジンに対して最適化される)し、その結果、売り上げが増大することも期待できるだろう。TagCowは毎日100万枚の写真のタグづけができるとしおり、さらなる企業クライアントを探している。同社は一般ユーザー向けのサービスも継続しているが、現在は有料となっている。CrunchBase InformationTagCowInformation provided by CrunchBase[原文へ](翻訳:Namekawa, U) ShowListings(“arc3″); ShowListings(“arc2″); AddClipsUrl = ‘http://jp.techcrunch.com/archives/20081111tagcow-focuses-photo-tagging-product-on-the-enterprise/’; AddClipsTitle = ‘TagCow、エンタープライズ向け写真のタグづけサービスを開始’; AddClipsId = ‘2CBE02C952CFE’; AddClipsBcolor=’#78BE44′; AddClipsNcolor=’#D1E9C0′; AddClipsTcolor=’#666666′; AddClipsType=’1′; AddClipsVerticalAlign=’middle’; 前の投稿へ トラックバック [...]

  • http://jp.techcrunch.com/archives/20090202milabra-b2b-image-recognition-service-learns-to-find-anything-from-puppies-to-porn/ Milabraは「仔犬からポルノまで」何でも見つけるB2B画像認識サービス

    [...] 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)。 [...]

  • http://jp.techcrunch.com/archives/20090408polar-rose-combines-facebook-connect-with-facial-recognition-technology-to-tag-photos-on-flickr/ Polar RoseはFacebook Connectと顔認識技術を組み合わせてFlickr上の写真にタグを付ける

    [...] Riyaも顔認識をトライしていたが、今はLike.comを使ってeコマースに注力している。Ooklesもそうだが、ここはまだロンチしていない。Googleもイメージラベラーからは撤退した。TagCowはFlickrにアクセスして人力で写真にタグを付ける。しかしPolar RoseはFlickrとFacebook Connectを組み合わせている点で新しいようだ。顔認識を使って写真を判断する技術はまだ未完成だが、Polar Roseは一見の価値がある。ただし、実用レベルに達したらだが。 CrunchBase Information Polar Rose Facebook Picasa Information provided by CrunchBase [...]

  • http://twitter.com/utakushi0 utakushi0

    確かにすごく重要だけど、、、この先に期待。