Adobeが開発した人工知能「Adobe先生」の正体　何ができるのか

公開 2016年11月09日 17時15分

更新 2016年11月09日 05時02分

[ITmedia]

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　10月31～11月4日（米国時間）に開催されたイベント「Adobe MAX」（カリフォルニア州サンディエゴ）で発表されたAdobeの人工知能「Adobe Sensei」。「Adobe Sensei」は日本語の「先生」が由来とのこともあり、日本でも注目を集めた。今回は、Adobe Senseiができることを具体的にレポートする。

　Adobe Senseiが現在導入されているのは、「Adobe Creative Cloud」「Adobe Marketing Cloud」「Adobe Document Cloud」の3つだ。

　Adobe Creative Cloudでは、「画像検索エンジン」「フォント認識」「顔認識」「要素に基づいたラベル付け」にAdobe Senseiが活用されている。

　画像検索エンジンでは、ユーザーが画像検索すると、Adobe Stockが持つ大量のデータからディープラーニングによってユーザーが求めているであろう画像を推奨してくれる。また、画像のタグ付けも自動で行ってくれるという。例えば、Adobe Stockの画像検索で、JPEGやPNGなどの画像ファイルをブラウザにドラッグすると、それと似た画像を検索し表示してくれるといった機能だ。

ブラウザにドラッグした画像と似た画像を検索

元の画像と検索して出てきた画像を合成することも

　フォント認識は、写真や手書き文字から類似フォントを提示してくれるというもの。文字の特徴からフォントが導き出される。

　顔認識機能では、画像から目、鼻、口、眉などを認識するだけではなく、それらのパーツを自然な形で変化させることができる。例えば、口をもう少し開きたいというときには、口パーツの位置を把握し、他のパーツに影響を及ぼすことなく表情を変化させられる。これはAdobe Photoshopの新機能「ゆがみツールの顔認識機能」として導入されている。

　また、顔認識技術はAfter EffectsのCharacter Animator機能でも活用。人間の唇の動きをモーションキャプチャーし、キャラクターをリアルタイムで同じように動かすことができる。実際にこの機能を使って、アニメ「ザ・シンプソンズ」の制作が行われたことが2016年5月に公式ブログで紹介されている。

Adobe MAXでのデモンストレーション

　要素に基づいたラベル付けは、建物や空といった各領域にラベルを付けをするというもの。このラベル付けによって、コマンド（例：「change the sky」など）で選択、操作できるようになる。

　Adobe Marketing Cloudでは、データ分析にAdobe Senseiを活用。マーケティング投資を最適化するための顧客分析やタッチポイントの分析、データ分析の簡素化などに利用されている。例えば、広告のパフォーマンス分析を自動的に行ったり、見込み客を特定しその人たちへ向けたプロモーションを実施したりといったことができる。

UXのデータ分析にも活用

　Adobe Document Cloudでは、自然言語処理によりデジタル文書のテキスト認識を行い、視覚的要素に基づいて構造分析で段落、表、見出しなどを特定、類似文書を見つけその差分を明らかにし、ドキュメントの要約も可能にする。また、OCR時にスキャンしたドキュメントから構造を解析してテキスト化、文書から読む順番を自動的に抽出するドキュメントフローの抽出が行われ、これらにAdobe Senseiが活用されている。

　Adobe Senseiは今後パートナーやデベロッパー向けに提供することを予定しているという。

（太田智美）

取材協力先：アドビシステムズ

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この記事の著者

太田智美

小学3年生より国立音楽大学附属小学校に編入し、小・中・高とピアノを専攻。大学では音楽学と音楽教育（教員免許取得）を専攻し卒業する。その後、慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科に入学。人と人とのコミュニケーションで発生するイベントに対して偶然性の音楽を生成するアルゴリズム「おところりん」を生み出し、「おところりん：ソーシャルネットワークにおける偶然性を用いた音楽生成（Otocororin: a chance music for social network systems） (http://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php/KO40001001-00002010-0075.pdf?file_id=44931) 」を修士論文として提出。同研究は、情報処理学会第12回「Internet and Operation Technology（IOT）」研究会において学生奨励賞を受賞。同大学院を修了後、2011年にアイティメディア株式会社に入社。営業配属を経て、2012年より＠IT統括部に所属し、技術者コミュニティ支援やイベント運営、記事執筆などに携わる。2014年4月から2016年3月までねとらぼ編集部に所属。2016年4月よりITmedia ニュースに配属される。これまでの代表作は「世の中やっぱり金でした　71万円の大金を積んで誰よりも早く『iPhone 6 Plus』の使い勝手を検証してみた (http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1409/10/news139.html) 」「スケスケでまるみえじゃないですか！　人によっては透明に見えるドレスを作ってみた (http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1502/27/news152.html) 」「あの日、Twitterのくじらが出なかったもう1つの理由 (http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1401/08/news082.html) 」「ゆとり世代が問う『好きなことをやって何が悪い！』（シリーズ） (http://www.itmedia.co.jp/keywords/yutori_generation.html) 」「はじめてのAI（連載） (http://www.itmedia.co.jp/news/series/5264/) 」など。 Twitter：＠tb_bot (https://twitter.com/tb_bot)