https://youtu.be/j3xzahNK27Y

Pinterestは広告主やクリエイターが写真に商品をタグ付けできるようにする新たな機能「Story Pins」の計画を明らかにした。タグ付けした商品をショッピング可能にするもので、商品タグのベータ版を拡張するものになる。また、同社は本日（訳註：原文掲載日は1月22日）、ARアイシャドウの発表とともに、Try on Platformも追加している。これらの機能はちょうど1年前にPinterestが公表した、フェイシャルAR技術に関連する一連の幅広い機能として構築されているものになる。

PinterestのシニアVPであるJeremy King氏は、同社のデータ戦略がどのようにしてこれらの技術的な革新を可能にしたのかについて、VentureBeatのインタビューに答えてくれた。King氏は、Pinterestがいかにコンピュータビジョン技術に支えられているかを力説し、サイトをよりショッピングしやすいものにするためにAR機能を進化させたと語っている。ということでインタビューの一部を編集してお送りする。

VentureBeat. Pinterestが『Try on with eyeshadow』を拡大し、ショッピング可能な『Story Pins』を追加することに至った経緯を教えていただけますか？この技術は1年ほど前から開発されているそうですが、このイノベーションを後押しするデータレベルでの確証があるのでしょうか

Jeremy King: この種のAR技術で最も難しいのは、データにバイアスがかからないようにすることです。機械学習側とコンピュータビジョン側の両方に素晴らしい技術者がいて、さまざまな肌の色の範囲や口紅の色をテストするのに役立っています。

興味深いことに、パンデミックのせいで多くの人たちは大量のフェイスマスクをつけるようになりました。それがコンピュータにバイアスを加えていると想像できます。なぜならコンピュータはそれが普通の顔なのか、それとも誰かがフェイスマスクをつけているのかを知らないからです。しかもそれは変化します。結果的にアルゴリズムが劇的に変わりました。一方、私たちのシステムには何十億もの人々の写真がありますから、そのデータを使ってシステム内のバイアスを取り除くこともできます。

PinterestにおけるNo.1リクエストは 『こんな素敵なものを見つけたら手に入れたい』というものです。私たちはそれを行動へのインスピレーションと呼んでいます。何千もの小売店から何百万ものカタログを取得し、価格設定や在庫が正しいかどうかを確認すること、時には退屈に見える技術と多くのことが関係しています。例えばライフスタイルの画像にある20の異なるアイテムから選んだヒーローイメージ（ライフスタイルタイプイメージと呼んでいるものです）が最新の画像であることを確認し、理解できるようにすることもそのひとつです。

リビングルームの写真を撮ると大体20～30個のアイテムが写っていると思いますが、それらのボードに追加された理由は様々なので、VMOはそれらのアイテムをひとつ一つ特定しています。たまにPinterestを巨大な人間によるラベリングシステムだと考えることがあります。人々はまるでアイテムにタグ付けするボードゲームをやっているような感覚ですね。しかしこれこそが、私たちのコンピュータビジョン技術に力を与え、私たちがアイテムを識別できるようになるのを助けてくれているのです。

（次につづく）

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】