Chainer

Chainer（チェイナー）は、ニューラルネットワークの計算および学習を行うためのオープンソースのソフトウェアライブラリである。バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）に必要なデータ構造をプログラムの実行時に動的に生成する特徴があり、複雑なニューラルネットワークの構築を必要とするディープラーニング（深層学習)で用いられる。Python 2.x系および3.x系から利用でき、GPUによる演算をサポートしている。株式会社Preferred Networks（PFN）からリリースされている。2019年12月5日、開発元のPFNはフレームワーク開発を終了してChainerはメンテナンスフェーズへ移行すること、自社はChainerからFacebookが主導するPyTorchに順次移行することを発表した。

Chainerは"define-by-run"というモデル設計手法を取り入れた深層学習のフレームワークの先駆けで、後発のPyTorchなどにも大きな影響を与えた。Preferred Networks（PFN）が日本の機械学習系のベンチャー企業であることから、日本語の関連資料が多いという特徴があった。

 PaintsChainer 
PaintsChainer（ペインツ・チェイナー）はChainerを用いてPFN社の米辻泰山が作成した線画自動着色ソフト。ユーザーは「たんぽぽ」「さつき」「かんな」の3種類のAIを選択できる。数日で100万件のアクセスを記録し、2018年には文化庁の第21回メディア芸術祭エンターテイメント部門で優秀賞を受賞した。中国語版のサイトもある。米辻はインターネット上で60万枚のカラー画像データを収集し、線画に変換。この線画とカラー画像をデータとして深層学習でモデルを作成し、2017年1月27日に公開した。

 モデル（擬人化AI） 
 たんぽぽ
 初期モデル。似た色でぼかす傾向があり、淡く柔らかい諧調が特徴。
 さつき
 2017年5月に投入された。グラデーションが特徴。たんぽぽと同じモデルで、パラメータが異なる。
 かんな
 2017年10月に投入された。陰影が特徴で、線のない箇所にハイライトを入れることができ、瞳の着色も可能。他の2つとは異なるモデルを用いており、計算量も大きい。

 運営体制 
 Preferred Networks
 2019年11月までの運営会社で、使用された深層学習フレームワーク「Chainer」は同社による。「PaintsChainer」の登録商標はPFNが所有。
 さくらインターネット
 PaintChainerはウェブ上で使用するため、同社の「高火力コンピューティング」環境に支えられている
 Pixiv
 「さつき」はPixivと共同でリリースされ、同社の「pixiv Sketch」にPaintsChainerがAPIとして組み込まれている。2019年11月15日から、ピクシブ株式会社がPaintsChinerの運営を引き継いだ。

 用途 
ChainerはPythonから利用でき、以下のような用途に利用できる。
 画像認識（顔認識、被写体検索、画像検索）
 線画自動着色（PaintsChainer）
 音声認識
 自然言語処理
 データ解析

 脚注 

 注釈 

 出典 
{{Reflist|2|refs=
落合翼、松廣達也、松田繁樹、片桐滋「音声言語処理における深層学習ツールキット解説」『日本音響学会誌』第73巻第1号、2017年、63-72頁。
森山和道 (2019年12月5日).“PFN、深層学習フレームワークを自社開発の「Chainer」から「PyTorch」に切り替え”. PC Watch. 2019年12月6日閲覧。
山下隆義「ディープラーニングツールを使いこなそう（2）」『映像情報メディア学会誌』第70巻第9号、2016年、792-796頁。
大谷イビサ (2017年12月6日).“PFN、ピクシブ、さくらが語るサービス運営の舞台裏 機械学習で線画を自動着色する「PaintsChainer」の楽しすぎる未来”(1/2). ASCII.jp. 2019年12月7日閲覧。
大谷イビサ (2017年12月6日).“PFN、ピクシブ、さくらが語るサービス運営の舞台裏 機械学習で線画を自動着色する「PaintsChainer」の楽しすぎる未来”(2/2). ASCII.jp. 2019年12月7日閲覧。
Saki Mizoroki (2017年2月5日).“#PaintsChainer イラストに着色する人工知能がすごい 作ったのは29歳のこんな人”. BuzzFeed. 2019年12月7日閲覧。
“1クリックで、プロ並みの着色ができる!? 線画自動着色サービス「PaintsChainer」の開発者に会ってきた”. パーソナルテクノロジースタッフ (2017年4月27日) 2019年12月7日閲覧。
“優秀賞 - PaintsChainer | 第21回 2018年 | エンターテイメント部門”. 文化庁メディア芸術祭歴代受賞作品. 文化庁. 2019年12月7日閲覧。
中村充浩「看護技術修得システムの開発と「正しい」看護技術の探求」『システム／制御／情報』第58巻第4号、2014年、158-163頁。
太田順「身体負荷を伴う看護技術自習支援システムの開発」『システム／制御／情報』第58巻第4号、2014年、152-157頁。
岩橋利英、射谷和徳、藤原圭祐、米辻泰山、東隆、葭仲潔、佐々木明、高木周、松本洋一郎、佐久間一郎、湯下和雄、大野良二「HIFU治療に向けたロボットの精度向上技術(OS7-2:次世代超音波診断・治療技術(2))」『バイオエンジニアリング講演会講演論文集』2014年、2B32。
“米辻 泰山”. 未踏名鑑. 未踏. 2019年12月7日閲覧。
ピクシブ株式会社 (2019年11月15日).“ピクシブとPreferred Networksがイラスト自動着色分野で協業開始”. PR TIMES. 2019年12月7日閲覧。
<ref name="公式2019">“PaintsChainer”. Pixiv. 2019年12月7日閲覧。</ref>
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 関連文献 
 鈴木亮太「機械学習と開発環境：深層学習フレームワークの動向」『計測と制御』第58巻第5号、2019年、387-391頁。
 竹永智美「Chainerによるディープラーニング」『Medical Imaging Technology』第36巻第2号、2018年、58-62頁。
 松野俊文、薗部達哉、高橋亮輔、東山和寿、星和祐「国産ディープ・ラーニングフレームワークChainerに迫る」『電気学会誌』第138巻第5号、2018年、294-297頁。

 関連項目 
 ニューラルネットワーク、機械学習、ディープラーニング（深層学習）
 Ponanza

 外部リンク 
 Chainer - 公式サイト 
 Seiya Tokui (2019年12月5日).“Chainer を振り返って”. beam2d memo - 開発者のブログ  
（PaintsChainer）
 PaintsChainer - 公式サイト
 taizan (2018年1月11日).“線画着色webサービスPaintsChainerを公開した”. @taizan''. Qiita - 開発者のブログ

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