リアルIPのカード作成自動化への挑戦

グリーエンターテインメント　チーフクライアントエンジニア　立花祐一郎リアルIPのカード作成自動化への挑戦

氏名立花　祐一郎所属グリーエンターテインメント株式会社担当チーフクライアントエンジニア経歴モバイルゲーム会社から2019年にファンプレックス (現グリーエンターテインメント）に転籍。以降、ゲーム運用フェーズにて
サーバー・クライアント開発、社外調整、管理業務と幅広く従事。自己紹介 2 

グリーエンターテインメントの紹介 3 

目次 1. リアルIPって何？ 2. カード作成自動化の経緯 3. カード作成自動化の取り組み 4. 残された課題 5.
まとめ 4 

5  リアルIPって何？

リアルIPの定義現実のアイドルやアーティストなどを扱った知的財産 6 

リアルIPを用いたゲームの特徴写真を加工してカード化などを行う 7 

8  カード作成自動化の経緯

9  留意事項 • 本セッションのリアルIPのゲームですが、権利関係の都合でタイトル公表NGとなっております。 • そのため、カード作成の自動化に使われた実際の写真や　ゲーム内のスクショは本セッションでは紹介できません。

カード作成自動化の経緯について弊社のリアルIPゲームの作成したカード枚数... 年間数百枚以上！！ 10 

作成カードの例ゲーム内レアリティに沿ってカードの豪華さが変化する 11 

自動化に適した条件一番レアリティの低いNカードに関して 12  • 正面顔 • シンプルな背景 • 加工が控えめ

自動化に適した条件全カードのうち６割がNカード 13  枚数＞

14  カード作成自動化の取り組み

自動化の大まかな流れ① 切り抜き背景除去

自動化の大まかな流れ② 16  カードに適用データの読み込み山田太郎カードの説明

顔の切り抜き切り抜き背景除去

顔の切り抜きルール • 目と鼻の位置を基準に切り取る 18 

顔検出方法の選定 • 目と鼻の位置が検出可能 • APIを呼び出すだけで使える手軽なもの 19 

選定時の候補 • OpenCV • カスケード分類器 • ディープラーニング • AWS Recognition
20 

カスケード分類器メリット • 情報が豊富デメリット • 顔検知の精度は低い • パラメーターの調整が必要 21 

ディープラーニング(YuNet) メリット • 高速かつ精度の高い顔検出ができるデメリット・特になし 22 

AWS Recognition メリット • 簡単かつ非常に精度が高いデメリット • 1枚当たり0.0013USDの費用が発生 • 外部APIの呼び出しなので通信が必要
23 

24  カスケード分類器ディープラーニング(YuNet) AWS Recognition 精度誤検知あり良好非常に良好
費用無料無料 0.0013USD/枚

顔検出手法の決定精度の高いAWS Recognitionを採用 25  OpenCV AWS Recognition

AWS Recognitionの顔検出APIレスポンス主要なレスポンス要素 • Bouding Box • 画像の赤枠 • Confidence
• 信頼値。検出した顔の正確性 • Landmarks • 画像の青丸 26 

AWS Recognitionのつまづいた点 S3から落としてきた画像の向きが勝手に変わってしまう 27 

EXIFメタデータ写真で撮影した画像のメタデータメタデータの例 • 写真の向き  • カメラやスマホの種類  • 著作権  •
撮影地点  28 

Exifの値を参照して向きを補正するサンプル Pythonのサンプルコード 29 

Exifの値を参照して向きを補正するサンプル • 方向のメタデータの値は1~8 (例) • 1ならばそのまま • 2ならば反転 30 

背景除去切り抜き背景除去

背景除去 1. Photoshopの「被写体を選択」 2. マスク適用 32 

Photoshopの「被写体を選択」 • 1クリックで、人物の輪郭を選択する機能 • 以下に該当する場合は選択範囲が取れない可能性が高くなる • 被写体が複数 • 背景が複雑 33 

「被写体を選択」をスクリプトから呼び出す Photoshopの「アクション」機能 • Photoshopの操作を録画・再生できる機能 • 馴染みのないPhotoshop処理も簡単に自動化できる 34 

後の工程 Photoshopスクリプトで全て自動化 35  カードに適用データの読み込み山田太郎カードの説明

結果色調整を除けば、7~8割の精度でカードの自動生成が可能 36 

残された課題 37 

残された課題色味の調整・照明などの影響を埋める調整が必要 38 

まとめ • 7~8割の精度でカード自動生成が出来た • AWS Recognitionは、お手軽かつ精度高く顔検出サービス • Photoshopの機能にも自動化に使えるものがある • 色調整が今後の課題
39 

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