株式会社オプト（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 CEO：金澤 大輔、以下オプト）は、人工知能技術戦略会議、内閣府、文部科学省が主催する、第１回AIチャレンジコンテスト（以下、コンテストという）において、コンテスト設計・運営などで全面的に協力します。
コンテストは、人工知能技術戦略会議の取組みの一環として、人工知能技術を開発し活用できる人材の発掘や、実際的な課題・データを対象とした研究開発や優れた参加者の技術・アイデア等から波及する人材育成効果を期待し、国内の学生・社会人を幅広く対象として先端的な人工知能技術の開発とビッグデータ活用の能力を競う場として開催されます。
今回は、クックパッド株式会社（本社：東京都渋谷区、代表執行役：岩田 林平、以下クックパッド、東証一部：証券コード 2193）から提供を受けた画像データをもとに、オプトのビッグデータ領域における研究開発部門である「データサイエンスラボ」が運営する「Deep Analytics」をプラットフォームとして活用し、コンテストを開催します。

【AIチャレンジコンテストについて】
　日本最大のレシピサービス「クックパッド」に投稿いただいている料理画像データを使用して、料理の領域検出・料理の分類の画像認識アルゴリズムの作成に挑戦していただきます。
　「料理の画像認識」は、同じ料理でも形状や使われている素材にばらつきが多く、比較的難しい領域と言われています。クックパッドは、本コンテストへの協力を通じて画像認識技術が向上し、日々のレシピ選びに今までにない新しい体験を生み出してくれることを期待しています。
 
■実施概要
＜基本情報＞
主催：人工知能技術戦略会議、内閣府、文部科学省
コンテスト応募受付期間：平成29年1月10日（火）〜平成29年3月9日（木）
受賞者の表彰：平成29年5月下旬＠大阪大学コンベンションセンター
参加費：無料
募集対象・応募方法：下記 Webサイトをご確認の上、参加申込をお願い致します。
　　　　　　　　　　　　　　URL：https://deepanalytics.jp/compe/31
 
＜部門について＞
■料理領域検出部門
課題：各画像における料理領域の特定
成果物：料理の領域を予測モデル（アルゴリズム・ソースコード）、及び作成したモデルの説明や考察等のレポート
評価方法：評価関数による予測精度の採点、及び関係者による審査

■料理分類部門
課題：各画像の料理の分類
成果物：料理を分類する予測モデル（アルゴリズム・ソースコード）、及び作成したモデルの説明や考察等のレポート
評価方法：評価関数による予測精度の採点、及び関係者による審査
 
＜提供データについて＞
日本最大のレシピサービス「クックパッド」に投稿いただいている10万枚の料理画像データ及び料理領域や料理カテゴリ情報
 
※クックパッド（http://cookpad.com）は、1998年3月にサービスを開始した日本最大の料理レシピ投稿・検索サービスです。2017年1月時点の投稿レシピ数は250万品以上、月次利用者数は6,000万人を超え、20〜40代女性の多くが利用しています。
 
【人工知能技術戦略会議およびコンテストの目的について】
情報科学が世界的に発展し、人工知能技術やビッグデータの活用が様々な分野の科学や産業等において大きなインパクトを与えています。人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ策定のため、産学官の叡智を集め、縦割りを排した「人工知能技術戦略会議」が創設されました。
　この取組のさらなる加速化に向けて、国内の学生・社会人を幅広く対象として先端的な人工知能技術の開発とビッグデータ活用の能力を競う場として「AIチャレンジコンテスト」を開催します。人工知能技術を開発し活用できる人材の発掘や、実際的な課題・データを対象とした研究開発や優れた参加者の技術・アイデア等から波及する人材育成効果を期待します。
  
【DeepAnalyticsについて】
DeepAnalyticsとはデータ分析課題とデータサイエンティストをマッチングするサービスです。昨今、ビッグデータ活用が重要になってきていますが、データ分析を担う専門的人財・データサイエンティストが非常に不足しており需要を満たせない状態が続いています。DeepAnalyticsは大学・研究機関・一般企業・フリーランス等、様々な領域のデータ分析の専門家が2600人以上会員登録されているWebサービスです。依頼者である企業や公的機関は、データ分析課題と関連するデータおよび懸賞金を同サイトに掲示、データ分析コンテストを開催することで、多数の分析者が分析バトルを繰り広げ、勝者に懸賞金を、勝利したデータ分析結果およびソフトウェアを権利放棄のうえ依頼者へ返すシステムです（下図）。
 

 
運営するオプトデータサイエンスラボがデータ分析の課題設定からデータの整形・Webサイトへの掲示・コンテストの運営・勝者の評価・結果の検証を支援します。
同サービスは、一般のデータ分析外注業務に比べ以下の利点があります。
・多数の専門家が分析し、事後的に精度の高い結果に対価を支払うため、投資対効果が高い。
・普段データ分析サービスを行っていない、優秀な分析者も会員になっている。
・専門外のデータ分析者がコンテストに勝つこともあり、通常起きないマッチングがある。
・参加されている分析者の分析結果がWeb上においてリアルタイムで評価・表示されるため、コンテストに勝ちたい、賞金が欲しいというゲーム性によりデータ分析の精度を向上させることができる。
 
同様のサービスは、特にアメリカで活用が進んでおり、公的機関や大手企業の課題達成につながるイノベーションが多数生まれています。
DeepAnalytics：https://datasciencelab.jp/compelist
 
【オプト、データサイエンスラボについて】
2013年12月設立のビッグデータ分析の専門組織。大規模データの分散処理基盤の構築、機械学習・人工知能アルゴリズムの研究開発に従事し、社外のお客様およびホールディンググループ会社へビッグデータ技術提供、支援を行っております。
また、日本最大のデータサイエンティストのマッチングサイト「DeepAnalytics」を運営。

以上