NECは、理化学研究所（理研）と共同で、AIを活用した画像認識において、新たな対象物を追加登録する際に必要となる学習データの作成作業を簡素化する技術を開発したと発表した。

　同技術では、AIの学習に曖昧な情報を活用できる「弱ラベル学習」という技術を発展させることで、AIを活用した画像認識に対象物を追加登録するときに問題となる学習データ作成の手間を削減する。同社と理研は、「学習が不安定になり精度が低下する」という弱ラベル学習の問題に対し、弱ラベル学習の安定化と正しいモデルの学習の両方を同時に満たすアルゴリズムを開発したという。なお、同技術を活用すると、80種類の検知対象物を含む画像認識において、学習データ作成時間を75％削減できることを確認したとしている。

　「弱ラベル学習」の例として、トラックやバスなどの車両を認識するAIに、新たに「バイク」を学習させる場合、トラックやバスや背景に対してラベル付けしないことは、それらが「バイクではない」という弱ラベルを付与したことに相当する。同学習の手法により、「バイク」のみをラベル付けしたデータからでも学習可能となり、データ作成の作業工数を大幅に削減できるという。