コンピュータービジョンで家具を特定するGrokstyleは200万ドルを調達済

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こんな技術があればいいのに、といつも思っていたことの1つは、携帯電話を何かに向けて写真を撮れば、それが何であるかということと、どこでそれが買えるかを教えてくれるような機能だ。そんな私の贅沢な大量消費の夢が叶い始めているようだ。Grokstyleはその夢の実現に取組んでいる企業の1つだが、同社の技術はどんな角度の写真からでも家具や家庭の装飾品を自動的に特定してくれる。

基本的なアイデアは以下のようなものだ。アプリやウェブインターフェイスを開き、写真を撮影するかアップロードする。椅子でもランプでもお好みのものを選ぶことができる。好きな角度、好きなスタイルで構わない。Grokstyleサービスは、即座に最も似通ったものを答えてくる。そのものだけでなく、それに似通ったものも一緒に。

これはもちろん、インテリアコーディネーターにとってとても便利な機能だが、一般の買い物客も役立てることができる。Restoration Hardwareで素敵なランプを見かけたが、それに500ドルは支払えない?おそらくCB2には似たような何かがあるだろう…Grokstyleは個々の店の在庫を示し、類似品や相当価格のものをチェックできるようにする。

ビジネスとしては、同社は小売アプリやウェブインターフェイスが呼ぶことのできるAPIとしてそのサービスを提供する。そして多くのデザイナー、部屋、地域を組み合わせた深い知識を使って、例えば、今見たカウチとこのエンドテーブルがお似合いだ、といったことを勧めることもできる。

当然だが、こうしたことの中心にはコンピュータービジョンとマシンラーニングが置かれている。それが何の写真なのかを判別し、対象の輪郭を抽出し、寸法を測り、色やその他の特徴を調べ、同社が集めた数百万ものライブラリとマッチングを行う。

「私たちの会社はコーネル大学での研究からスタートしました」と共同創業者兼CEOのSean Bellが言う。「私たちは『それは何か?』という問に焦点を当てました。そして、その問題のための最高の技術を開発したのです」。

それは簡単なことではない。照明、組み合わせ、奇妙な角度…ユーザーの意図は言うまでもない。テーブルを撮影したのか、それともその隣の椅子が狙いだったのか?それはクルミなのかサクラなのか?

簡単だろうが何だろうが、彼らはそれらを実現した。そして得られたシステムは本当に素早く動作するのでまるでトリックがあるようにも見える(そうではないが)。動作中のプロトタイプの動画を以下に示そう。

共同創業者のKavita Balaが研究所を率い、大学院生のBellが加わった。そして彼らはGrokstyleの技術基盤を2015年のSIGGRAPHで発表した。大変な将来性が見込まれたので、コーネル大の公式な承認の下、彼らは自身の会社をスピンアウトすることを決めた。

「コーネル大学における起業活動は、ここ数年でとても重要になって来ています」とBala。「私たちは時代の波に乗っています、大学は私たちの成功を望んでいるのです」。

もちろん、この活動の一部は、お金を持っている人びとと関係している。Grokstyleは国立科学財団からの22万5000ドルの助成金でスタートし、様々なファームやエンジェルたちから合計200万ドルを集めた。取りこぼしはしたくないので、Seanによるサマリーを引用することにしよう。

Canaan Partners、Amino Capital、Neuron.VC、Krishna Bharat(元Google News責任者)、Amit Singhal(元Google検索責任者)、Luc Vincent(Lyftのエンジニアリング担当副社長)、Red Bear Angels(コーネル大エンジェルネットワーク)、その他のエンジェル投資家たち。

CB Insightsは彼らをAI 100リストに取り上げて賞賛している。今日のAIスタートアップの数を考えると、決して小さな扱いではない。現在は家具の世界に集中しているが、決してそこが物語の終わりではない。

「私たちは、このアルゴリズムは一般化できるものだと思っています」とBala。「複数のひとがユースケースとしてテレビを挙げています。もし適切なパートナーをご存知なら…」。

この手の技術が、ファッション、旅行、その他の高度に視覚的なマーケットにどれほど良くマッチするかは言うまでもない。家具の場合、バラエティには富んでいるものの、対象は少なくとも静止しているし比較的硬い。風にたなびく織物や、バースツールチェアがずっと同じ位置にあり続けるかどうかを心配する必要はない。しかし彼らは靴とハンドバッグあたりから、手を出すのかもしれない。

現在同社はパートナーシップの獲得と運営(相手が誰かは教えて貰えなかった)に取組んでいる。そして「本当に多数のエンジニア」を雇うことで、アルゴリズムの正確性と柔軟性に取組んでいる。

Grokstyleのシステムと、彼らの取り組み(そしてAPIアクセス)に関しては、同社のウェブサイトで情報を得ることができる。

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(翻訳:Sako)