ドワンゴ、イラスト投稿作品の閲覧数を事前予測する技術を発表

　ドワンゴは、イラスト投稿サービス「ニコニコ静画」の投稿作品を活用したディープラーニング技術の研究成果を、11月2～5日に神戸で開催される、コンピュータグラフィックスとインタラクティブ技術に関する展示会「第8回ACM　シーグラフアジア2015」で発表する。あわせて、学術機関向け研究目的データ公開用サイト「nico-opendata」を開設。12月上旬から大学などの学術機関にデータを提供していくという。

　発表するのは、イラストの画像データからニコニコ静画での閲覧数を事前予測する技術。ニコニコ静画に投稿されたこれまでのイラストの閲覧数、お気に入り数を同時にニューラルネットで学習し、一切のメタデータを使わず、画像データからのみ閲覧数やお気に入り数を予測するものだと説明している。

　ドワンゴによれば、たとえば、クリエイターがイラストを投稿、公開する前に、画像のデータから閲覧数やお気に入り数をある程度予測できるようになる。投稿前に予想スコアが上がるまで描き直し、予測値のチェックを都度できるようにしたり、画像内を複数のエリアに分けて、どの箇所がどの程度予測閲覧数に寄与しているかを提示したりすることで、イラスト画像内のエリア別の重要度を可視化するような、クリエイター支援などに応用することを検討しているという。

　あわせて、東京大学大学院 情報理工学系研究科の相澤・山崎研究室との共同研究の成果も発表。

　内容は、ニコニコ静画のイラストに設定された“タグ”をディープラーニングで学習することにより、イラストの画像データから“ユーザーに付けられるであろうタグ”を推定する「自動タグ付け」。ニューラルネットワークを通じて、“画像の意味的に中間の画像”を探し出し、“画像の意味的なモーフィング”を実現する「セマンティックモーフィング」「意味的類似画像検索」だとしている。

　セマンティックモーフィングでは、タグを直接扱うのではなく、“画像とタグの中間的な情報”を用いているため、タグになる以前の、髪色や長さの程度、服装の差異、デフォルメの度合いなどがモーフィングできるという。また、意味的類似画像検索は、"自分の好みの特徴"に近いイラストを探すレコメンドとしての活用が考えられると説明している。