写真1枚に1000クリックの価値はあるだろうか。ウェブページ内のキーワードに連動したコンテキスト広告のことはご存じだろう。今度はページ内の画像に連動したコンテキスト広告だ。ビジュアルショッピング検索エンジンのLike.comがFacebookで、プロフィール写真に写っている物品にマッチさせたとおぼしき広告を掲載している。

この画面イメージはTechCrunch読者のLuke Beardenが送ってくれたものだが、左下にあるLike.comの飛行機操縦士用サングラスの広告を見てほしい。そう、プロフィール写真でBeardenがかけているサングラスと不気味なほど似ているのだ。これで少なくとも Like.comのテクノロジーがうまくいっていることはわかる。それとも単なる偶然？（どっちなのか、LikeかRiyaの誰かコメント欄で教えてほしい）。

しかし仮にこれが本当にLikeの画像マッチングエンジンの仕業だったとして、果たしてターゲティングとして効果的なのだろうか。Beardenはこの広告を「気味が悪い」と感じた。それに、操縦士用サングラスはもう持っているわけだし。

一方で彼が、これをかけた写真を自分のFacebookページに出すくらい、このサングラスを気に入っているのも間違いない。そして、写真を撮った後このサングラスをなくしたり壊してしまうことだってあるかもしれないのだ。というわけでこの広告は、効果的でありかつ気味が悪いというのが私の意見だ。

あなたならクリックしてみますか？

（画面イメージ提供：Luke Bearden）

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（翻訳：Nob Takahashi）

なにしろ中国語なので（翻訳ページはここ）、Tuyuan（图缘）という中国のサイトについてあまり詳しい情報はわからないが、見たところ、どうやらこのサイトも顔認識に取り組んでいるらしい。しかし顔認識では多くのスタートアップがひどい目に遭っている。

われわれが紹介しただけでもRiya（今は Like.comを通じて、eコマースに注力）、Ookles （ついにローンチせず）、Polar Rose （プライベート・ベータのまま1年近く経過）などがある。最近Tagcowが参入してきたが、写真のタグ付けを人力で行っていることが判明した。これではあまり正確なデータは生成できまい。

はたしてTuyuanはどうなのか？　今のところ皆目見当がつかない。われわれはTuyanに問い合わせている。何かわかり次第アップデートする。Orliの情報提供に感謝。

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（翻訳：Namekawa, U）

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や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。

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（翻訳：Namekawa, U）

昨年（2006年）11月、Munjal Shahは自身のスタートアップ企業であるRiyaに関して、かなりタフな決断を下し思い切った方針転換を行った。Riyaの既存サービスであった写真中の人物の顔面認識とタグ付けという同社のコアなテクノロジーを取り入れて、Like.comという画像検索エンジンをスタートしたのだ。

その他の画像検索エンジンとは異なり、Like.comは写真をクエリとして利用、検索結果として類似の画像を表示する。同社は、eコマース、特にハンドバッグ、時計、シューズといったファッションアイテムなどに注力している。

さて、話を方針転換からほぼ1年後へと進めよう。同社はサイトから実質収入を上げている。現グロス商品売り上げはおよそ年間 $12M（1200万ドル）。（収入のごく小額をLike.comはアフィリエイトとして受け取る）。また、同サイトのひと月あたりのユニークビジター数は約100万を数える。

今週末、写真ウィジェットを手がけるスタートアップ企業RockYouは、RockYouサイトで表示するスライドショーにLike.comの検索結果をインテグレートし始めた（サンプル）。今のところ、検索結果は写真中の人物が着用しているシャツとよく似たセール中の商品を表示するというものに限られている。サイト閲覧者は写真中で友だちが着ているのと類似のシャツをクリックスルーして購入できる、というわけだ。

今までのところ、滑り出しは上々だ。「スライドショーページのCPMは$0.80で、RockYouと利益を共有している」とShahは述べている。

現在、Like.comの検索結果を取り入れたスライドショーはRockYou.comサイトのみで表示されている。各種ソーシャルネットワークサイト（特にMySpace）での広告に関する課題により、埋込み可能なウィジェットとしては（Like.comの検索結果は）含まれていない。Like.comの検索結果をその他のサイトでも目にするには、新たに交渉の場を設ける必要がありそうだ。

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Xcavator.netは、ビジュアル検索技術を利用したストック写真検索ポータルだ。

Xcavator.netでは、ストック写真をインタラクティブでわかりやすく検索することができて、顧客はビジュアルとキーワードの両面から写真を閲覧できる。このポータルのビジュアル検索のキーとなるのは、CogniSign Intelligent Image Recognition Technologyによる「カラー＆イメージ検索エンジン」だ。

平たくいえば、Xcavator.netには3種類の検索オプションがあって相互に繋がっている。従来型検索は、写真をタグ付けされたキーワードで検索するもので、これは他のストック写真サイトと変わらない。Xcavator.netで興味深いのは、カラーとイメージによる検索だ。Xcavator.netでは、カラーマッチング検索ができて、例えばパンフレットやウェブサイトのカラーに合ったストック写真が欲しい時は、カラーチャートを使うか、16進数でカラー値を入力して、検索精度を高めることができる。イメージ検索では、ユーザーがアップロードした写真または最初に検索された写真をドラッグ＆ドラッグしたものを基にして、似たような写真を見つけ出す。

Xcavator.netは、Riya、Pixsy、PicSearchなどのビジュアル検索サイトと競合することになる。Xcavatorは他の競合と比べて必ずしも優れているわけではないが、同じではない。カラーなどの検索機能では、Riyaほどには満足は結果を得られないが、Xcavator.netの機能の方が、実用的で、ニッチなストック写真検索を狙っていることははっきりしている。

Xcavator.netは最近iStockphotoと、38万人の作者による180万枚の画像を、Xcavator.netの検索データベースに入れる契約をした。サイトがベータを終えるのは7月2日。

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シリコンバレーのスタートアップ Riya は現在人間の顔の認識に焦点を合わせた画像技術を開発しているが、同社は今朝（米国時間11/8）、製品戦略の新しい方向を発表した。Riya は現状のまま開発を続けるが、同時に同社のコアテクノロジーを利用した新しいイメージ検索エンジンLike.com をスタートさせる(われわれの Riya に関する過去記事はここに英語版・日本語版)。

Like.com はイメージ検索だ。ウェブ上には現在すでにたくさんのイメージ検索エンジンが存在する。しかしそれらは検索をテキストで入力し、そのテキストを画像ファイ ルに添付されたメタデータのテキストと比較することによって検索するものばかりだ。こういう方法で得られるデータは信頼性が低いことで悪名高い。そこで Google などは人手に頼った労働によってサーバに蓄積された画像に内容にふさわしいキーワードを付加する試みをしている。Pixsy のような画像検索専門のエンジンでも画像に付与されたメタデータは少ない。どの検索エンジンも検索はテキストでしか受け付けない。

Like.com のエンジンではテキストとイメージを検索入力として受け付けるという今まで誰もやっていないことが可能になった。検索入力にイメージを受け取った場合、こ のエンジンはそのイメージの特徴を抽出し、他の画像と比較して検索する。 “visual signature”（シグネチュア）と呼ばれる抽出された特徴は、元の画像を数学的に処理して得られる 10,000 種類の指数である。この指数同士が十分な数一致した場合、Like.com はこれらが似た画像だと判断する。

これが実際どういうことを意味するかというと、たとえばウェブでなにか画像を見たとする。たとえば左の写真で、パリス・ヒルトンの着けている腕時計の画像をイメージ検索に入力したとする。するとLike.com はそれによく似た時計のイメージを検索結果として返してくる。

もしテキスト検索で「つま先の尖った茶色のブーツ」と入力すると、 Like.com はこのテキストからそれに対応する画像シグネチュアの指数を生成し、似たイメージを検索する。検索結果については下に掲載したスクリーンショットを参照。

サービスは今日（米国時間11/8）スタートしたばかりで、現在のところ検索できるのは靴、ジュエリー、ハンドバッグ、衣類に限られる。Like.com では検索カテゴリーを将来拡大していくとしているが、これらの当初のカテゴリーだけでも現実世界での消費者が好みによって選択購入する支出の非常に大きな 部分を占める。それぞれの検索結果に Like.com はその商品の購入先へのリンクを挿入する。Like.comは実際にその商品が売れた場合に[アフィリエイト]収入を得ることを希望している。

来月かそこらには Like.com はイメージアップローダあるいはイメージ処理ツールバーというキーとなる機能をローンチする予定だ。アップローダでイメージを Like.com に送って類似のイメージを検索する。あるいは、もっと簡単に、ツールバーを利用してウェブ上で発見した任意のイメージを検索入力として指定する。どちらの 場合でも Like.com はそのイメージに類似したイメージを検索結果として返す。

PodtechのRobert Scoble がRiya のCEO・Munjal Shah ローンチに先立ってビデオインタビューしている。インタビューはここで、サービスのデモはここで見られる。

ちなみに、Munjal はスタートアップ企業のCEOとしての彼の経験を15本のブログ記事のシリーズで書いている。これは新しい起業家にとってたいへん有用な情報源だ。このシリーズの記事の分量から考えて、 Munjal が将来これを本にして出版するとしても驚かない。

[原文へ]

写真検索と顔認識サイトの Riya (TechCrunch のスポンサー) では、サービス開始後２日間で１００万枚の写真のアップロード、７週間で７００万枚の写真のアップロードがあった。　メインサービスの詳細については、この記事を見るか、Riyaのファウンダー&CEOのMunjal Shah氏とのこのポッドキャストを聞いて欲しい。

次の話題は – Riya 2.0　について。

リリースはまだ３、４ヶ月後先のことであるが、私は今晩Munjalと話し、どういうサービスを期待すればよいのか概要を教えてもらった。 一言で言うと 「ビジュアル検索エンジン」 、– ある画像を Riya　に入力すると、ウェブ全体から似た画像を拾って結果として返すというもの。彼らは既にウェブ上の画像のクローリングを始めているという、、これは何ヶ月もかかるプロセスであるからである。

この準備が完了すると、ユーザーはある画像を元に検索ができるようになる（一番簡単な方法はブラウザーのプラグインを使い、対象の画像が入っているページ内から検索を起動する方法）。　Ebayで気に入った柄模様の敷物を見たとしよう、、、それを元にウェブ全体から似たよう柄模様の敷物を探し出すことができる。　そして、検索結果の中でクリックされたものが他のＥコマース会社のものであれば、Riyaはお金を儲けることになる – Riyaはリファラル・フィー（紹介手数料）を手に入れる。　デート相手を検索（これは、ちょっとだけ気味悪い感じもあるが、、）というのも、このビジュアル検索エンジンのまた別の使い方である。 MySpace上で誰か気に入った人の写真を見つけたとしよう、、、その写真を元に、見かけの似た独身者で match.com や他のデートサービスサイト上にプロフィールを出している人を検索するということもできてしまう。 この場合も、Riya はトラフィックを誘導したということでリファラル・フィーを手に入れる。

ウェブ全体をクロールするために必要なインフラは相当大掛かりなものが必要である、と Munjal　は言う、そのため、彼らは新しいデータセンター設備を構築すためにこの３、４ヶ月ずっと働き続けているという。

私の認識では、Riya 2.0について Dan Farber氏が最初に書いている 。 Munjalの blogに、さらに書かれているが、 Matt Marshall氏 と Laurie Sullivan氏もカバーしている。

別の Riya のニュースとしては、Mac版のアップローダー が、今晩リリースされた。

[原文へ]

写真検索と顔認識サービスの Riya は今では産声をあげてから約２ヶ月となった（過去のRiyaに関するする記事はこちら）。ファウンダーでCEOのMunjal Shah氏はローンチにおけるあらゆることを祝す時期にいる。そしてこの記事は、将来起業を目指す起業家には必読である。彼のアドバイスをもとに、”Don’t Blow Your Beta（ベータリリースを台無しにするな）“の記事を更新しておこう。Part1は完了し掲載済み、次号の更新は期待していて。これは無料のコンサルティング資料となるからブックマークしておくと良いだろう。

発表：TechCrunchの直の広告主について書くのは始めてだ。Riyaは数週間前に TechCrunch のスポンサーとなったスタートアップ企業。