AIがプロ野球選手の顔を自動判別 写真選定・タグ付けが4時間から30分に――日本野球機構の「NPB CIC」に実装

富士フイルムイメージングシステムズは、MicrosoftのAIを活用して、スポーツ写真の人物を特定する機能を開発。写真中のプロ野球選手を自動判別してタグ付けする機能として、日本野球機構（NPB）の写真提供サービス「NPB CIC（Contents Images Center）」に実装した。

[金澤雅子，ITmedia]

　日本マイクロソフトは2018年11月26日、富士フイルムイメージングシステムズが同社のクラウド型ファイル管理・共有サービス「IMAGE WORKS」の新機能として、MicrosoftのAIを活用してスポーツ写真の人物を特定する機能を開発したと発表した。

　写真中のプロ野球選手を自動判別してタグ付けする「選手名情報自動タグ付け機能」として、日本野球機構（NPB）が管理、運営する「NPB CIC（Contents Images Center）」に実装した。

「IMAGE WORKS」での「選手名情報自動タグ付け機能」処理の流れ

　NPB CICは、プロ野球各球団が所有する写真資産を一元的に管理し、写真を利用したいゲーム会社、グッズメーカーなどの企業に貸し出しを行うサービス。サービス基盤には、IMAGE WORKSを採用している。

　NPB CICでは、利用者が検索しやすいように、写真に選手名や試合シーンなどのタグを付けている。これまで、写真の選定やタグ付けは各球団の関係者が試合後に手作業で行っており、1試合当たり最大3000枚の写真から300枚程度を選別し、選手を特定して、タグ付けするのに約4時間かかっていたという。

「選手名情報自動タグ付け機能」の操作画面イメージ

　今回開発した新機能では、写真解析にMicrosoftのAIサービス「Microsoft Cognitive Services」と、ディープラーニングフレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit」を採用。

　Microsoft Cognitive Servicesの顔認識ソフト「Face API」と、Microsoft Cognitive Toolkitで作成した独自の判定モデルを組み合わせることで、斜めや横から撮影された顔が写っていない写真でも、高精度に選手を識別し、選手名の推定、タグ付けができるようになった。

　同時に、試合シーンを判別し、「打撃」「投球」「守備」「走塁」の4シーンへの分類、タグ付けも行える。

　また、「Azure Durable Functions」を活用して、処理を高速化。同機能の処理から手作業による最終確認まで含めて、30分程度まで短縮できたという。

　既に2018年6月から、広島東洋カープなど、5球団が同機能の試用を開始しており、2019年にはNPB CICを導入している全球団で利用を開始する予定となっている。

　また、富士フイルムイメージングシステムズでは、プロ野球だけでなく、他の野球団体や野球以外のスポーツへの展開を検討しており、ビデオ分析機能「Azure Video Indexer」を活用した動画解析も視野に入れているという。