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AIとの付き合い方

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DLLAB DAY 2018 Track2 15:00-15:40

Published in: Technology
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AIとの付き合い方

  1. 1. AIとの付き合い方 マネックス証券 システム開発部 マネージャー 谷田 寛明
  2. 2. 概要 人とAIの関係から 我々はAIをどのよ うに捉えるべきか マネックスにおけ る機械学習とAI企 業との協業事例 我々はAIとどう向 き合い企画開発に 取り組んでいるか 1 2 3
  3. 3. 自己紹介 名前 谷田 寛明 所属 マネックス証券システム開発部 マネージャー 仕事 モノづくり 領域 機械学習や仮想通貨・フィンテック等
  4. 4. マネックスとは 事業 日・米・中・豪、等でオンライン金融事業を展開 データ 日本セグメント:170万口座、預り資産4兆円 話題 コインチェック社(仮想通貨取引所)の子会社化 今後 テクノロジーを用いた新しい金融サービスの創造
  5. 5. マネックスにおける機械学習への取り組み 実施済み 実験中 試したい お客様サービス ・トレーディングアシスタントサービス:例① ・ FAQサービス 社内業務改善 ・コンテンツ文章チェック:例② マーケティング ・ユーザーセグメント分析 投資 ・企業情報と相場の機械学習による投資モデル 取引監視 ・不公正取引検知 各種サポート ・組織(人事)改善 ・クリエイティブ(デザイン)サポート
  6. 6. 事例① トレーディングアシスタントAI 開発 HEROZ株式会社との共同開発 内容 トレーディング世界の乗換案内サービス 背景 ユーザーにトレーディングを上手くなっていただきたい 目標 ユーザーの“個性”に合わせてサポートをするサービス構築 教師 トレーディングデータ(数十GB) アルゴ ディープラーニング、強化学習、ブースティング、クラスタリング 時間 強化学習:数時間、登録者個別学習:数時間
  7. 7. 特化型AIに人の仮面を被せる レシピ ・クラスタリングにより特徴量空間における人の領域を定める ・ディープラーニングを用いて各局面で取引判断を行うAIを構築 ・人領域に属する事を報酬条件とした強化学習で人間らしさ獲得
  8. 8. 事例① トレーディングアシスタントAI 結果 HEROZ株式会社との共同開発 内容 トレーディング世界の乗換案内サービス 結果 ・トレーディングのスタイルや一貫性を捉えられた ・任意の“人間らしさ”を備えたトレーディング特化AIを構築した 効果 ・ユーザーの個性に応じた取引改善を指南可能となった ・相場状況に依らず目標を設定する事が可能となった 教訓 ・プロトタイピングとサービス開発フェーズでは体制を見直す ・実験フェーズに主導的に参加する事で良いエンジンが生まれる
  9. 9. 事例② 文章校正サポートAI 開発 DATUM STUDIO株式会社と 内容 社内のコンテンツ文言チェック作業の改善 背景 コンテンツ審査は担当者の目検作業で行われており負担大 目標 文章内の“怪しい部分”に広く目ぼしを付け業務負担改善を 教師 全コンテンツ文章データ(数百MB) アルゴ LSTM(RNN) 時間 低スペックCPUで数百日、GPUで数日
  10. 10. 事例② 文章校正サポートAI 結果 DATUM STUDIO株式会社と 内容 社内のコンテンツ文言チェック作業の改善 結果 ・90%程度の予測が可能となり文章チェック機構として活用 ・当社流儀の文章を学ぶ (ex.「本日の日・・・」→予測→「・・・経平均」) 効果 ・人力チェック業務のサポートをこなすには継続的な改善が必要 (90%では不足、句読点や助詞が苦手) 教訓 ・機械学習のみでなくルールベースも必要 ・文脈の高精度理解のためにLSTMの更なる改良を
  11. 11. ありがち?な流れ ~検討時~ 「AIはとにかく凄いらしい! 当社でも導入しよう きっとXXの役に立つはずだ」 魔法の技術という意識がある (手段と目的もごっちゃに) 「XX社さんのAIが良いと聞く 我々も委託し開発しよう! 担当部門よろしく」 テック企業の技術がどうかより 自社でどう育てるかが重要 (ユーザーも置いてきぼりに)
  12. 12. ありがち?な流れ ~開発時~ 「面白いモノが出来た! 何故こんな結果が出るか 把握しておいて欲しい」 AIをツールと誤認 (不可能ではないが理由付難) 「結局全然役に立たない! これなら人の方が良い もっとしっかり作れないか」 継続的な改善が必要 (開発だけで完了しない)
  13. 13. 人とAI
  14. 14. 便利ツールではなく個性的な友人として親しみをもって接する AIは人の“個性を尊重”した出力を与える事が出来る (マルチモーダル学習により“概念”自体も学ぶ事が可能に) 我々もAIの個性を尊重する 余裕を持って良いのでは? ・AIの判断はデータの学習の結果なので経験に基づく“勘”に近い ・概ね人の認識を学ばせるため人に似たセンスを有する AIへの投資には新しい人材を雇い育てる様なイメージを持ちたい (適切な学習環境・学習経験が不可欠) 人工知能とどう向き合うべきか ~友人として~
  15. 15. AIとモノづくり
  16. 16. 人工知能とどう向き合うべきか ~モノづくり~ データサイエンティストというコックさん ・優秀な人を育てるには勉強、食事、遊び、睡眠が必要 豊富な素材データから調理された 食事を沢山食べられる環境が 優れたAIを育てる AIと日本 ・日本ではサービス品質を出し手・受け手共に深く追求 ・職人的要素が日常の至る所に溢れている ・阿吽の呼吸等のニュアンスを汲み取る事が重要 特徴を示し辛い感覚的な事柄への ルールベース対応は極めて難しく 今後機械学習の活用余地が大きい
  17. 17. 人工知能とどう向き合うべきか ~活躍領域~ AIと人の活躍領域 ・解決策(問題)提起や好奇心追及・創造が不得意 ・現状プロセスを回す指揮・統率には人の力が必要 概念・意味理解 創造 指揮・統率 多経路 集約 単一経路 処理 改良 課題発見 解決 個別領域 領域横断 転移学習 マルチモーダル
  18. 18. どのように取り組むべきか ~まとめ~ 自分達のAIは自分達で育てる ・機械学習アルゴリズムを通して生まれるAIは自分たちの子供 ・環境や親次第で育ち方が変わる ・開発委託は赤ん坊の育ての親やシッターさんの様な役割 準備・実験・開発・運用 ・データ準備は念入りに行い目的に適したアルゴリズム設計に加わる ・特徴量設計が不要(不可能)な場合でも重視する点への意識を持つ ・どれ位の学習環境でどれ位育つかの調整を運用時も継続的に行う モノづくりとしてニーズを常に意識する
  19. 19. マネックス証券について ■ マネックス証券は、マネックスグループの中核企業として日本でオンライン証券事 業を行っています ■ マネックス証券の親会社であるマネックスグループは、日本・米国・中国(香港) に主要な事業拠点を有し、中核ビジネスであるオンライン証券事業に加え、FX、 M&Aアドバイザリーサービスなどの事業を12のグローバル拠点で展開しています 商号 マネックス証券株式会社 登録番号 金融商品取引業者 関東財務局長(金商) 第165号 代表者 代表取締役社長 松本 大 本店所在地 東京都港区赤坂一丁目12番32号 設立 1999年5月 資本金 12,200百万円 株主 マネックスグループ株式会社 (東京証券取引所1部上場 8698) 会社概要 特徴 19  総口座数は約176万口座 ※ (稼働口座数約105万口座)  預かり資産は約4兆3,124億円  対面証券とは一線を画する顧客層  幅広い投資商品・サービス、投資情報による個人投資 家の長期分散投資による資産形成を支援  日本初、業界初の先進的・独創的な商品・サービスの 導入実績を多数持つ  632社のIPO引受実績 2018年2月末現在 ※ 総口座数は証券口座とFX専用口座の合計数

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