今後他社 サービス のシステム開発支援も実施予定ルームクリップ株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役CEO：髙重正彦、以下、ルームクリップ）と株式会社博報堂ＤＹメディアパートナーズ（本社：東京都港区、代表取締役社長：矢嶋弘毅、以下、博報堂ＤＹメディアパートナーズ）の研究開発プロジェクトAaaS Tech Labは、OpenAI社やMeta社などが開発・公開している複数のAIモデルを組み合わせ、写真や動画に写っている物体とその座標を検出する画像解析システムを開発しました。大規模言語モデル（LLM）と画像を物体ごとにセグメンテーションするAIモデルを組み合わせることで、従来の同様のシステムに比べて、検出したい物体をより柔軟に指定でき、写真内の座標や具体的な商品などの付加情報も合わせて取得できる仕組みを実現しました。
まずは当社が提供する住生活領域のソーシャルプラットフォーム「RoomClip（ルームクリップ）」に同システムを実装し、投稿されたユーザーの住まいの写真に写っているインテリアアイテムを抽出して、アイテムを取り扱うECサイトのリンクを自動で表示する機能を2024年4月に公開しました。今後、本システムを活用してRoomClipをより便利なサービスにしていくとともに、他企業のサービスへの本システムの応用も支援していく予定です。 当社は「人と人、人と企業が繋がる住生活の新しい産業と文化を築く」というビジョンを掲げています。今後は本システムを活用し、実際に人が住んでいる家の写真を参考にしながら、住生活領域の商品を簡単に導入できるサービスの構築を進めていきます。従来の同様の座標を取得できる画像解析システム（下図の「オープンソース既存モデル」「既存APIサービス」）では、検出したい物体について同様の物体の画像を予めAIに大量に読み込ませて学習させることなどが必要でした（カスタムコスト△）。一方で、言語によって検出したい物体を指定するシステム（LLM）では、写っているかどうかの判定は可能なものの、画像内のどこに写っているのかの座標情報を取得することはできませんでした（出力形式△）。
本システムは、米Meta社が開発した画像をセグメンテーションするAIモデル「Segment Anything Model（SAM）」と、米OpenAI社が開発したLLMによる画像を言語化するモデル「CLIP」を組み合わせることで、その両立を実現しました。 RoomClipでの実装においては、本システムと米Google社が提供するVision API Product Searchを組み合わせ、画像のアイテムの座標に対して、ECサイトの商品リンクを表示するようにしました。これによりRoomClip内に蓄積された大量の住まいの実例写真から、インテリアアイテムを取り扱うECサイトにシームレスに移動できるようになりました。当社が開発・提供するRoomClipでは、本システムを活用した新機能を2024年から段階的に開始しています。本機能では、ユーザーがRoomClipに投稿した写真を自動で画像解析してアイテムを特定し、取り扱いのあるECサイトのURLリンクをカード形式で表示します。
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