【概要】

「この壁紙が好きだから同じものを使いたい」「前の家と似た壁紙を使いたい」このようなお客様の希望を叶えるため、既存の壁紙のメーカーと品番を特定する作業が内装の新築工事やリフォームを行う際に必要となります。これらの作業は長らく、壁紙メーカー毎に作られた壁紙のカタログを何冊も現地に持ち込み、一枚一枚サンプルと壁紙を照らし合わせて特定するといった地道な手作業で行われてきました。

この問題を解決するため、同志社大学 理工学部 知的機構研究室（奥田 正浩 教授）とコマツ株式会社（本社：大阪府東大阪市、代表取締役：小松 智、https://komatsu-coltd.co.jp/）は、共同で「自動テクスチャ識別プログラム」を開発し、このプログラムが搭載された壁紙AI識別アプリ『かべぴた』がApp StoreとGoogle Playにて配信が開始されました。

同志社大学理工学部・奥田教授の研究チームは独自の機械学習アルゴリズムを用いた、微細なテクスチャの差異に基づく画像識別システムについて研究しています。今回コマツ株式会社と共同で、本技術を応用した壁紙識別アプリをリリースすることとなりました。建築業界では、長い間、施工後の材料のメーカーや品番を特定する作業には、様々なメーカーのサンプル帳を用いて、施工材料と比較するという手段が取られてきました。このような方法では、一つの不明な材料の品番を特定するのに2、3時間かかることも少なくありません。さらに、微細なテクスチャの違いによって壁紙を識別するのは、熟練した専門家でさえも困難であり、それが大きな課題とされています（図を参照）。今回の研究で開発された「自動テクスチャ識別プログラム」を搭載した『かべぴた』は、これらの問題をスマートフォン１台、わずか数秒で解消する高精度な識別システムです。この技術は本学とコマツ株式会社で共同出願中です（特許出願番号：特願2023-150356）。

　 図：似たテクスチャを持つ異なる壁紙の例．本技術により専門家でも識別困難な壁紙を高い精度で特定できる

壁紙識別アプリ『かべぴた』について

『かべぴた』はスマホで撮影した壁紙の画像を基に、国内の主要壁紙メーカー６社（サンゲツ・シンコール・東リ・トキワ・リリカラ・ルノン）の普及品（量産クロス）と呼ばれる約600種類の壁紙から、撮影した壁紙に最も近いものから上位５つのメーカー名・品番・掲載カタログを表示する機能が備わっています。

その識別精度は、正しい判定結果を最上位に表示する確率が90％近く、上位5品番のうちに表示する確率は95％程度です。約600種類に含まれない廃番品や国内主要メーカー6社の普及品以外の壁紙を識別した場合は、最も近しい5品番を表示します。識別作業の効率の向上だけでなく、施工範囲の限定や補修材料の選定、デザインやプラン、コーディネートの補助アプリとして、インテリア業界を中心に大きな期待を寄せられているアプリです。

このアプリをコマツ株式会社がApp Store（1月31日）およびGoogle Play（2月7日）にて配信を開始しました。当面の間は無料でご利用いただけ、無料会員登録をしていただくと回数無制限で壁紙識別機能をご利用いただけます（無料会員登録をされない場合は一日の上限回数が３回となります）。

◆ iPhone 版アプリ

タイトル：iPhone アプリ 「かべぴた」

推奨環境：iOS6.0 以上

価　　格：無料

提供場所：App Store

https://apps.apple.com/jp/app/%E3%81%8B%E3%81%B9%E3%81%B4%E3%81%9F/id6476473697

◆Android 版アプリ

タイトル：Android アプリ 「かべぴた」

推奨環境：Android OS バージョン5.0 以上

価　　格：無料

提供場所：Google Play

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.textoragekabe.pita&pli=1

※アプリのダウンロードやご利用時にかかるパケット通信料はご利用される方のご負担となります。

※アプリのご利用には通信環境が必要となります。通信環境の良い場所でご利用ください

【AIアプリ『かべぴた』についてのお問い合わせ】

コマツ株式会社（大阪府東大阪市川俣1-15-14 コマツビル）

HP： https://komatsu-coltd.co.jp/

「かべぴた」公式ページ： https://textorage.com/kabe-pita/

知的機構研究室について（奥田 正浩教授） https://vig.doshisha.ac.jp/index.html

信号処理と機械学習（AI）を専門としており、Sparse Codingなどの数理手法を活用して、画像の理解や時系列データ解析などの研究を行っています。特に近年は、AIを用いたハイパースペクトル画像（３次元データ）の理解・処理、さらにはデータ化が難しいとされる画像の色合い・雰囲気・魅力を量化して解析する研究に注力しています。また、ディープニューラルネットワークが持つ潜在バイアス（例えば、細部の特徴をより重視するといった“癖”のようなもの）に関する研究も行っており、その潜在バイアスがなぜ生じるのか、また潜在バイアスを活用した識別精度の向上についても研究しています。

【研究に関するお問合せ】

同志社大学 理工学部 インテリジェント情報工学科 知的機構研究室

教授　奥田 正浩　E-mail: masokuda@mail.doshisha.ac.jp

【産学連携に関するお問合せ】

同志社大学リエゾンオフィス

電 話：0774-65-6223

E-mail：jt-liais@mail.doshisha.ac.jp

以上