人工知能ニュースメディア 「AINOW」
11月ニュース記事の紹介
自己紹介
亀田 重幸
ディップ株式会社
次世代事業準備室 dip AI.Lab マネジャー、AINOW編集長
遺伝子組換えStreptomyces属放線菌による有用物質生産の研究
社会人1年目はPHP、Perlのプログラマー
新規事業を学び、新サービスを出しては失敗しまくる(約30個/年以上…)
サーバ/NW/DB構築 インフラエンジニアを3年くらい
AIサービスのプロダクトオーナー、メディア編集長、AI人材の採
用
iOSアプリの企画立案とPM業務を2年
AINOWのご紹介
AINOW(エイアイナウ)は、1日のAIニュースを10分で見れる
AIに関する様々な情報が得られるメディア
AINOWのご紹介
会社紹介インタビュー AI周辺の情報整理 イベント取材/登壇
誰でも1時間でAIサービスが設計できる
「AI Lean Canvas」
AINOWのご紹介
AINOWのご紹介
AINOWのご紹介
ビジネスとアカデミアが繋がり
AIイノベーションを日本から起こしていきたい
ビジネス現場とAI研究の最前線を繋げていきます
今日は AI × Service 開発の話
人間中心設計(HCD=Human Centerd Designの略)
サイト・アプリなどを開発する際に、プロダクトを使用するユーザーの使いやすさを中心
において設計する考え方。プロダクトの開発側が提示した使い方に人間が合わせるという
従来の考え方を離れ、使う人の観点でストレスなく使いやすいデザインを追及すること。
AI開発を経験してみて仮説検証よりも
仮説生成が成功確率に大きく関わっているとわかった
AIを既存サービスに組み込んで
ユーザに利用されるための手法をご紹介
AIサービスを始める前に
参照:https://d1srlirzdlmpew.cloudfront.net/wp-content/uploads/sites/98/2017/03/07010650/voice-threats-featured.jpg
AIって本当にスゴイのか
まだまだ、期待値が先行してしまっている状態
期待と技術の差を埋めるには
ユーザに向き合うことが大事
AIがデータを分析して
効率の良い選択肢を予測
AI開発プロジェクトの概要
DB
予測結果を営業が
アプリで活用
ユーザ向けアプリとAI構築を行う2チームがあり
顧客開発プロセスを考慮して、小さく早くユーザ価値があるかを検証
顧客開発モデルを意識して検証を実施
https://www.slideshare.net/i2key/devlove-devkan
参照: Itsuki Kuroda 「リーンスタートアップと顧客開発とアジャイル開発を一気通貫するッ」@リンスタ関ヶ原
AI開発プロジェクトの特徴
基本はプロダクト開発と同じだが、分析特有の問題が生じる
AIの精度がイマイチ
データ前処理に
時間とコストが掛かる
分析結果を
説明するのが大変
1. 課題/やりたいことを特定する
2. 業務や人間の勘に基づき仮説をだす
3. 必要な特徴量を定める
4. 試す分析手法を定める
5. データを分析できる形にする(前処理)
6. データサイエンスの視点で特徴量をいじる
7. モデルを構築する
8. モデルの精度を確認する
9. モデルや結果を適応する
10. 定期的にメンテナンスを行う
期待する精度が
出なかったら2〜3
に戻る
データサイエンス系のプロジェクトステップ例
Keep
・アプリ開発は顧客開発を行い、価値を1つずつ確認して機能価値は提供できた
・分析も仮説とモデルを現場でヒアリングして設計、手順も王道に忠実だった
・前回の分析では丸投げして失敗、POも分析スキルを身に着けたのは正解だった
KPT
KPT
Problem
・3ヶ月分析を続けたが精度が55%程度にしかならなかった
・基礎分析にそこそこ費用を使ったが実際に現場では活用できなかった
・仮説やモデル生成には注意して丁寧に作ったが、そもそもハズレていた
やり方は正しかったのに
時間だけ掛かって成果がでなかった
データ分析側では散々だったが
使いやすいアプリはリリースできた..
予測したい事象
仮説① A 仮説① B 仮説① C
データ収集 データ収集 データ価値確認
分析
仮説② 仮説③
データ分析における仮説パターン
予測したい事象
仮説① A 仮説① B 仮説① C
データ収集 データ収集 データ価値確認
分析
仮説② 仮説③
データ分析における仮説パターン
機械学習するアプリなんだから
分析するという仮説選択の一択だった
予測したい事象
仮説① A 仮説① B 仮説① C
データ収集 データ収集 データ価値確認
分析
仮説② 仮説③
仮説パターンの正解
分析した結果が必要となる仮説はNGだった
仮説2,3の可能性も残っているので時間を掛けすぎた
仮説パターンの正解
仮説を何となく決めてしまうと
今、失敗したのかどうかもわからず評価できない
データの予測が目的となってしまい
正しいものを作ることだけをゴールにしてしまった
仮説検証の方法は問題ではない
仮説立案の仕方が1番大事だと改めて認識
結論 → 理由 → 事象 事象 → 事象 → 結論 現象 → 事象 → 仮説
演繹法 帰納法 アブダクション
(仮説生成)
改めて論理的思考法の振り返り
アブダクションの歴史
チャールズ・サンダース・パース
記号学では確立者であり哲学者
一方、「プラグマティズム」の提唱者
数理論理学の先駆者とかと呼ばれている。
推論プロセスに思考の重心をおいており
すべての推論には必ず先行する認知に
なんらかの関連性を持っていると確信を
持っていた。
アブダクションは造語みたい
演繹
デダクション
(アリストテレス)
帰納
インダクション
(ベーコン)
仮説生成
アブダクション
(パース)
3つの推論の使い分け
3つの推論
演繹
帰納
アブダクション
分析的推論
拡張的推論
科学的にみた推論のプロセス
アブダクションにより
仮説が得られる
演繹法により
仮説を具体的に変換する
帰納法により
仮説を事実から検証する
推論したい事
繰り返す事で仮説が確証へ
仮説生成を活かしたサービス開発における5つのポイント
仮説の置き方で学習成果が大きく変わる
参照:
https://static1.squarespace.com/static/52c82eefe4b020108629e6c2/t/58e35f1b3a041
課題と仮説をしっかり設けることで検証成果が上がる
1. MVP Canvasを作成する
仮説は何か
仮説から何を学ぶのか
何を作って
どうやってMVPを検証するのかどんなMVPか
検証に必要な
データ
検証コスト 検証時間 生じるリスク
仮説から得られたこと、学び
2. 確証バイアスを疑う事
解決したい問題の現象から、考えられる説明を推測して洗い出す。
違う種類はないか? 不可能な事ではないか?
反証を考える事で仮説の想像性を膨らませる
【アブダクション―仮説と発見の論理】より抜粋
3. 仮説を選ぶ時に気をつけたい4つの基準
仮説を検証することで1番大きな成果が得られるものを整理する
【アブダクション―仮説と発見の論理】より抜粋
1. もっともらしさ(plausibility):最も理にかなった説明を与えるもの。
2. 検証可能性(verifiability):仮説は実験的に検証可能でなくてはならない。
3. 単純性(simplicity):より単純な仮説を選ばなくてはならない。
4. 経済性(economy):費用や時間が節約できる仮説を選ばなくてはならない。
4. リスクの1番高い仮説から検証する
リーンスタートアップの考え方と全く同じ
5. とにかく早く失敗の数を増やす
・失敗しないと仮説の良し悪しがわからない
・早く失敗しないと限られた時間で少数仮説しか検証できない
本日のまとめ
仮説選択の時点で検証の運命は決まっている
仮説A 仮説B 仮説C
データ価値確認
仮説D 仮説E
ちゃんとセーブポイントまで戻れないと
すべてやり直しになってしまう
失敗を恐れるな大きく早く失敗して諦める
人間失敗するのは怖い。PSFやPMFの段階では
失敗することを減らすことよりも、大きくコケて諦めた方がコスパい
い
顧客/課題探索
モデル生成フェーズ
サービス開発
フェーズ
大きく失敗をして
正しく評価
リスクを小さく
正しく作って検証
失敗と仮説生成がAIサービス成長の鍵になる
仮説立案はアート的と言われるが、科学的に説明ができるはず
データ分析の世界であたりまえの手法をサービスにも応用していく
仮説立案 仮説検証
アブダクション 演繹法
失敗をしないとサービスにAIが組み込めない
早く失敗する為にも仮説生成が必須!
1000回の失敗をしたわけではない
1000のステップを経て電球が発明されたのだ
Thank You

11月 Machine Learning15 「確証バイアスによる仮説生成に注意するとAI開発は上手くいく」