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CDLE LT会 #2: AIパッケージソフトファースト

2020年9月30日
CDLE LT会#2
https://jdla.connpass.com/event/185389/

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CDLE LT会 #2: AIパッケージソフトファースト

  1. 1. AIパッケージソフトファースト 〜2020/09/30_CDLE発表資料〜 JDLA G検定2020#2 Satoshi Miyake
  2. 2. ⾃⼰紹介 名前︓Satoshi Miyake 年齢︓58才 趣味︓AI、ゴルフ、囲碁、海釣り 職業︓IT企業の社員、業務パッケージソフトの技術者として⼀筋30年
  3. 3. 発表概要 3 ✔ ポイント 1 l AI関連のパッケージソフトに関する考察 l データプレパレーションパッケージソフト l AIパッケージソフト l Dprepパッケージ ソフト l AIパッケージ ソフト 機械学習の⼤量データ準備を楽にするツール ノンプログラミング、GUIの簡単操作で機械学習、 ディープラーニングが可能 D-prepパッケージソフト AIパッケージソフト
  4. 4. 4© 2020 miyake D-prepパッケージソフト
  5. 5. データ準備の課題 5 2 AI/機械学習への挑戦 IoTやセンサーデータなど の⼤量データを対象に、 Pythonで予測モデル作成に トライ データの加⼯作業に時 間と⼿間が掛かるため 予測モデルの精度が上 がらない データ準備の負荷 が企 業のイノベーションを ⼤きく阻害︕ D-prepパッケージソフト データ収集、⽋損値の補完、 正規変換、表記ゆれなど
  6. 6. データ・プレパレーション︕ 6 2 データ・プレパレーションとは l あらゆるデータを集約し、GUI操作でセルフでデータを整形/結合/抽出 l 作成されたデータは様々なアナリティクスツールで活⽤可能 l データをセキュアに管理・提供してセルフサービスとガバナンスを両⽴ データ 連携 貯める 準備 活⽤ DWH データ レイククラウド データ オープン データ センサー データ セルフ サービスBI 活⽤に時間が とれる︕ AI/機械学習 D-prepパッケージソフト
  7. 7. データ・プレパレーション︕2 データ・プレパレーションの効果 l ユーザーがセルフでデータ加⼯することでタイムリーなデータ活⽤を実現 l 全件のデータを対象に加⼯することで、精度の⾼いインプットデータを作成 l ⼀度作成した⼿順は他のユーザーにも共有できるため作業効率が向上 データ プレパレーション なし 準備 活⽤ 活⽤準備 活⽤準備 活⽤準備 IT部⾨に依頼 Excel/Access SQL 他部⾨などに依頼してデータを準備してもらう .xls JSON { ; } .csv 準備 活⽤データ準備作業が短縮されて、 を⾼速に繰り返せる︕ データ プレパレーション あり D-prepパッケージソフト
  8. 8. 8© 2020 miyake AIパッケージソフト
  9. 9. AIパッケージソフトの特徴 9 3 AIパッケージソフト l ノンプログラミング GUI操作は得意だがプログラミングが苦⼿な⼈に最適 l 開発レス 短期間で⼀定の成果が出る l モデル 機械学習、ディープラーニング l 導⼊業種 IT・ 広告・ マスコミ 77% 教育・学習 11% ⾦融・保険 3% 製造・機械 3% 運輸 3% その他3%
  10. 10. AIパッケージソフトの⽐較 10 3 AIパッケージソフト 機械学習系 ディープラーニング系 MS MS 満⾜度 満⾜度 認 知 度 認 知 度 リーダー リーダー
  11. 11. AIパッケージソフトへの期待 11 3 AIパッケージソフト l ⽇本の企業として利⽤する場合 l 重要な顧客データ、基幹システムのデータやIoTデータなどはクラウドを使⽤しな い企業が多い l データはオンプレミスにある l AIのデータもオンプレで使⽤できるパッケージが必要とされる l 現状AI⼤⼿ベンダーはクラウドが多い l データはオンプレミスで動作するAIパッケージに期待
  12. 12. AIパッケージソフトと⼿組の⽐較 12 3 AIパッケージソフト メリット デメリット AIパッケージソフト モデルの開発が簡単で速い、低コスト 精度に限界がある 初⼼者でも簡単に使える ライブラリーが⾃由に使えない場合があ る 他⼈が作成したモデルを保守する場合︓ 負荷⼩ 最新のアルゴリズムが使えない 得意な分野、不得意な分野がある パッケージソフトのコストが掛かる ⼿組(python) 最新のアルゴリズムが使える モデルの開発に時間とコストがかかる ライブラリーが豊富 他⼈が作成したモデルを保守する場合︓ 負荷⼤ 開発環境は無償
  13. 13. 最後に 13 4 1. その課題は既存のAIパッケージソフトで解決できるか考える 2. その課題が既存のAIパッケージソフトでは解決できないとき Pythonで開発 3. そのPythonで開発したAIは、汎⽤的なAIパッケージソフトとして 新しく作り変えられることができるの︖ オンプレミスでセキュアーな AIパッケージソフトを作りた い︕
  14. 14. 14 本資料に関するお問い合わせ satoshi.miyake@sunesu.com 宮古島

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