Amazon Rekognitionを使って親御さんの写真探しのお手伝いができた話

はいチーズ！とは

全国5000団体が利用する写真販売サービス
写真販売がいつでもどこでも気楽に可能となる。

顔検索機能

ミッションは、園児一人一人が主人公の写真を撮る。
大規模園であると10000の写真の中から子供を見つけないといけない。
親は忙しいため、顔検索機能を実現しようとした。

これまで顔認識製品を検証してきたが、速い、安い、高精度がなかなか見つからない。
エンジンの自社開発は技術的に難しい。
あきらめかけていた時にAmazon Rekognitionを知った。

Amazon Rekognition

学習済みのAIが3種類。
Lex・Polly・Rekoginition(画像の物体やシーン、顔の検出)
Rekoginitionに顔と顔が似ているかどうかの判定する機能があった。

主に利用するAPIは3つ。
CreateCollection：顔コレクションを作成
IndexFaces：顔メタデータ(顔の特徴を表すベクトル)を顔コレクションに追加
SearchFacesByImage：類似顔画像を探す

優位点

他社製品と比較して、Rekognitionが優位なポイント
・S3上の画像を処理可能
・顔メタデータ作成がスケール可能
・顔メタデータ保持コストが安い
・精度が高い
・検索が速い
　数万件のデータから1,2秒で検索可能

問題点

導入当時は問題があった。
・東京リージョンになかった(2月28日より利用できるように)
・1画像から同時検出できる顔の数が上限15である問題(当時)
　そのため集合写真が扱えなかったため、画像を分割して探すような処理を入れていた。
　⇒人混みモードがリリースされ、1画像あたり100個検出されるようになった。

利用されるまで

ベータリリースで一部の顧客へ利用してもらった。
効果がなかなか現れず、使用率が低い時期が続いた。

「画像をアップロードが手間なのではないか」
⇒注文履歴を分析して、必要な子供の顔を取得して、オススメ写真として表示するようにしたところ
　ユーザの使用率が上がり、コンバージョン率がアップした。