SlideShare a Scribd company logo

20人のベンチャーがAIプロダクトを世に出してみて分かったこと みんなのAIキャリアカレッジ#7

2017/08/24に開催された「みんなのAIキャリアカレッジ#7」での講演内容です。 「20人のベンチャーがAIプロダクトを世に出してみて分かったこと」をテーマに、少人数のクラウドインテグレータがAIプロダクトをどのように開発したか、またアクセラレータプログラムのメリットやメガバンクとベンチャーのギャップをどう乗り越えたか、そしてAIプロダクトを開発しサービス提供していく中で見えてきた、これからのエンジニアに求められる資質についてもお話ししました。

1 of 42
Download to read offline
Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved.
株式会社ナレッジコミュニケーション
ビジネス・デベロップメント部 部長
大柳 友洋
2Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved.
略歴
・某メガバンクの勘定系、情報系のインフラ(特にDB)
・大規模プロジェクト推進支援
・2017年1月~ クラウド、機械学習、他
3Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved.
今日のお話
・ナレコムってどんな会社?
・AIプロダクトをどうやって開発したか?
・AIエンジニアになるには?
4Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved.
ナレッジコミュニケーション 会社概要
・クラウド(AWS、Azure)のインフラSIをやっています
・MUFG Fintechアクセラレータ 第1期参加企業です
・千葉と熊本で機械学習、VRなどの研究・開発を行っています
5Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved.
教育事業 スクール 口コミ検索サイト
6Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved.
クラウドSI事業
Ad

Recommended

PHPでAIプログラミングコンテスト準優勝するまでの軌跡
PHPでAIプログラミングコンテスト準優勝するまでの軌跡PHPでAIプログラミングコンテスト準優勝するまでの軌跡
PHPでAIプログラミングコンテスト準優勝するまでの軌跡Shintaro Kurachi
 
ぷよぷよ AI: mayah(AI) の実装
ぷよぷよ AI: mayah(AI) の実装ぷよぷよ AI: mayah(AI) の実装
ぷよぷよ AI: mayah(AI) の実装mayahjp
 
20161126 第6回 Machine Learning 15 minutes! AI技術のサービス活用障壁と事業現場での乗越え方
20161126 第6回 Machine Learning 15 minutes! AI技術のサービス活用障壁と事業現場での乗越え方20161126 第6回 Machine Learning 15 minutes! AI技術のサービス活用障壁と事業現場での乗越え方
20161126 第6回 Machine Learning 15 minutes! AI技術のサービス活用障壁と事業現場での乗越え方Masao Ikeya
 
今すぐ AI の知識を深めるには
今すぐ AI の知識を深めるには今すぐ AI の知識を深めるには
今すぐ AI の知識を深めるにはNVIDIA Japan
 
AI eats UX vol.2 Talk 20170913 -人工知能は「検索」体験をどう変えるか
AI eats UX vol.2 Talk 20170913 -人工知能は「検索」体験をどう変えるかAI eats UX vol.2 Talk 20170913 -人工知能は「検索」体験をどう変えるか
AI eats UX vol.2 Talk 20170913 -人工知能は「検索」体験をどう変えるかNozomu Tannaka
 
ゲームAI製作のためのワークショップ(IV)
ゲームAI製作のためのワークショップ(IV)ゲームAI製作のためのワークショップ(IV)
ゲームAI製作のためのワークショップ(IV)Youichiro Miyake
 
ゲームAI製作のためのワークショップ(II)
ゲームAI製作のためのワークショップ(II)ゲームAI製作のためのワークショップ(II)
ゲームAI製作のためのワークショップ(II)Youichiro Miyake
 

More Related Content

Viewers also liked

AIスタートアップの成功のための必要条件
AIスタートアップの成功のための必要条件AIスタートアップの成功のための必要条件
AIスタートアップの成功のための必要条件Osaka University
 
ゲームAIの中の数学(下)
ゲームAIの中の数学(下)ゲームAIの中の数学(下)
ゲームAIの中の数学(下)Youichiro Miyake
 
ゲームAI製作のためのワークショップ(I)
ゲームAI製作のためのワークショップ(I)ゲームAI製作のためのワークショップ(I)
ゲームAI製作のためのワークショップ(I)Youichiro Miyake
 
[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからデ...
[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからデ...[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからデ...
[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからデ...Naoki (Neo) SATO
 
Ai Expo講演資料
Ai Expo講演資料Ai Expo講演資料
Ai Expo講演資料Masayuki Ota
 
AI Monetization Landascape in US
AI Monetization Landascape in USAI Monetization Landascape in US
AI Monetization Landascape in USOsaka University
 
AI入門「第1回:AIの歴史とTensorFlow」
AI入門「第1回:AIの歴史とTensorFlow」AI入門「第1回:AIの歴史とTensorFlow」
AI入門「第1回:AIの歴史とTensorFlow」fukuoka.ex
 
ゲームAIとマルチエージェント(下)
ゲームAIとマルチエージェント(下)ゲームAIとマルチエージェント(下)
ゲームAIとマルチエージェント(下)Youichiro Miyake
 
ゲームAIとマルチエージェント(上)
ゲームAIとマルチエージェント(上)ゲームAIとマルチエージェント(上)
ゲームAIとマルチエージェント(上)Youichiro Miyake
 
AI(ディープラーニング)超入門
AI(ディープラーニング)超入門AI(ディープラーニング)超入門
AI(ディープラーニング)超入門大輔 浅井
 
投資会社から見た人工知能(Ai)の事業化トレンド
投資会社から見た人工知能(Ai)の事業化トレンド投資会社から見た人工知能(Ai)の事業化トレンド
投資会社から見た人工知能(Ai)の事業化トレンドOsaka University
 
【Unite 2017 Tokyo】ゲームAI・ゲームデザインから考えるゲームの過去・現在・未来
【Unite 2017 Tokyo】ゲームAI・ゲームデザインから考えるゲームの過去・現在・未来【Unite 2017 Tokyo】ゲームAI・ゲームデザインから考えるゲームの過去・現在・未来
【Unite 2017 Tokyo】ゲームAI・ゲームデザインから考えるゲームの過去・現在・未来Unity Technologies Japan K.K.
 
次世代ヘルスケアを支えるAIとプラットフォーム:海外事例の紹介
次世代ヘルスケアを支えるAIとプラットフォーム:海外事例の紹介次世代ヘルスケアを支えるAIとプラットフォーム:海外事例の紹介
次世代ヘルスケアを支えるAIとプラットフォーム:海外事例の紹介Eiji Sasahara, Ph.D., MBA 笹原英司
 
古典的ゲームAIを用いたAlphaGo解説
古典的ゲームAIを用いたAlphaGo解説古典的ゲームAIを用いたAlphaGo解説
古典的ゲームAIを用いたAlphaGo解説suckgeun lee
 
IoTとAIが牽引するエンタープライズシステムの新展開
IoTとAIが牽引するエンタープライズシステムの新展開IoTとAIが牽引するエンタープライズシステムの新展開
IoTとAIが牽引するエンタープライズシステムの新展開Miki Yutani
 
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」Naoki (Neo) SATO
 
「UI自動テストツールとAI」〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜
「UI自動テストツールとAI」〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜「UI自動テストツールとAI」〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜
「UI自動テストツールとAI」〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜Nozomi Ito
 
DeNAのAIとは #denatechcon
DeNAのAIとは #denatechconDeNAのAIとは #denatechcon
DeNAのAIとは #denatechconDeNA
 

Viewers also liked (20)

AIスタートアップの成功のための必要条件
AIスタートアップの成功のための必要条件AIスタートアップの成功のための必要条件
AIスタートアップの成功のための必要条件
 
ゲームAIの中の数学(下)
ゲームAIの中の数学(下)ゲームAIの中の数学(下)
ゲームAIの中の数学(下)
 
ゲームAI製作のためのワークショップ(I)
ゲームAI製作のためのワークショップ(I)ゲームAI製作のためのワークショップ(I)
ゲームAI製作のためのワークショップ(I)
 
[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからデ...
[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからデ...[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからデ...
[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからデ...
 
Ai Expo講演資料
Ai Expo講演資料Ai Expo講演資料
Ai Expo講演資料
 
AI Monetization Landascape in US
AI Monetization Landascape in USAI Monetization Landascape in US
AI Monetization Landascape in US
 
AIの現状
AIの現状AIの現状
AIの現状
 
AI入門「第1回:AIの歴史とTensorFlow」
AI入門「第1回:AIの歴史とTensorFlow」AI入門「第1回:AIの歴史とTensorFlow」
AI入門「第1回:AIの歴史とTensorFlow」
 
ゲームAIとマルチエージェント(下)
ゲームAIとマルチエージェント(下)ゲームAIとマルチエージェント(下)
ゲームAIとマルチエージェント(下)
 
ゲームAIとマルチエージェント(上)
ゲームAIとマルチエージェント(上)ゲームAIとマルチエージェント(上)
ゲームAIとマルチエージェント(上)
 
AI(ディープラーニング)超入門
AI(ディープラーニング)超入門AI(ディープラーニング)超入門
AI(ディープラーニング)超入門
 
投資会社から見た人工知能(Ai)の事業化トレンド
投資会社から見た人工知能(Ai)の事業化トレンド投資会社から見た人工知能(Ai)の事業化トレンド
投資会社から見た人工知能(Ai)の事業化トレンド
 
【Unite 2017 Tokyo】ゲームAI・ゲームデザインから考えるゲームの過去・現在・未来
【Unite 2017 Tokyo】ゲームAI・ゲームデザインから考えるゲームの過去・現在・未来【Unite 2017 Tokyo】ゲームAI・ゲームデザインから考えるゲームの過去・現在・未来
【Unite 2017 Tokyo】ゲームAI・ゲームデザインから考えるゲームの過去・現在・未来
 
AI社会論研究会
AI社会論研究会AI社会論研究会
AI社会論研究会
 
次世代ヘルスケアを支えるAIとプラットフォーム:海外事例の紹介
次世代ヘルスケアを支えるAIとプラットフォーム:海外事例の紹介次世代ヘルスケアを支えるAIとプラットフォーム:海外事例の紹介
次世代ヘルスケアを支えるAIとプラットフォーム:海外事例の紹介
 
古典的ゲームAIを用いたAlphaGo解説
古典的ゲームAIを用いたAlphaGo解説古典的ゲームAIを用いたAlphaGo解説
古典的ゲームAIを用いたAlphaGo解説
 
IoTとAIが牽引するエンタープライズシステムの新展開
IoTとAIが牽引するエンタープライズシステムの新展開IoTとAIが牽引するエンタープライズシステムの新展開
IoTとAIが牽引するエンタープライズシステムの新展開
 
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」
15分で説明するディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」
 
「UI自動テストツールとAI」〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜
「UI自動テストツールとAI」〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜「UI自動テストツールとAI」〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜
「UI自動テストツールとAI」〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜
 
DeNAのAIとは #denatechcon
DeNAのAIとは #denatechconDeNAのAIとは #denatechcon
DeNAのAIとは #denatechcon
 

More from ナレッジコミュニケーション

IoT × 機械学習 製造機器のデジタル数字認識と IoT によるデータ収集・活用
IoT × 機械学習 製造機器のデジタル数字認識と IoT によるデータ収集・活用IoT × 機械学習 製造機器のデジタル数字認識と IoT によるデータ収集・活用
IoT × 機械学習 製造機器のデジタル数字認識と IoT によるデータ収集・活用ナレッジコミュニケーション
 
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAIナレッジコミュニケーション
 
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】自然言語処理で金融情報を解析するゼノデータラボ
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】自然言語処理で金融情報を解析するゼノデータラボ【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】自然言語処理で金融情報を解析するゼノデータラボ
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】自然言語処理で金融情報を解析するゼノデータラボナレッジコミュニケーション
 
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術ナレッジコミュニケーション
 

More from ナレッジコミュニケーション (7)

プログラミング入門 Ruby超入門編
プログラミング入門 Ruby超入門編プログラミング入門 Ruby超入門編
プログラミング入門 Ruby超入門編
 
IoT × 機械学習 製造機器のデジタル数字認識と IoT によるデータ収集・活用
IoT × 機械学習 製造機器のデジタル数字認識と IoT によるデータ収集・活用IoT × 機械学習 製造機器のデジタル数字認識と IoT によるデータ収集・活用
IoT × 機械学習 製造機器のデジタル数字認識と IoT によるデータ収集・活用
 
プログラミング入門 Python超入門編
プログラミング入門 Python超入門編プログラミング入門 Python超入門編
プログラミング入門 Python超入門編
 
AWSでの金融系システム構築・運用勘所
AWSでの金融系システム構築・運用勘所AWSでの金融系システム構築・運用勘所
AWSでの金融系システム構築・運用勘所
 
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】クラウド×AIで機械学習の民主化を目指すナレコムAI
 
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】自然言語処理で金融情報を解析するゼノデータラボ
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】自然言語処理で金融情報を解析するゼノデータラボ【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】自然言語処理で金融情報を解析するゼノデータラボ
【金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAI】自然言語処理で金融情報を解析するゼノデータラボ
 
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
 

20人のベンチャーがAIプロダクトを世に出してみて分かったこと みんなのAIキャリアカレッジ#7

  • 1. Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 株式会社ナレッジコミュニケーション ビジネス・デベロップメント部 部長 大柳 友洋
  • 2. 2Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 略歴 ・某メガバンクの勘定系、情報系のインフラ(特にDB) ・大規模プロジェクト推進支援 ・2017年1月~ クラウド、機械学習、他
  • 3. 3Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 今日のお話 ・ナレコムってどんな会社? ・AIプロダクトをどうやって開発したか? ・AIエンジニアになるには?
  • 4. 4Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. ナレッジコミュニケーション 会社概要 ・クラウド(AWS、Azure)のインフラSIをやっています ・MUFG Fintechアクセラレータ 第1期参加企業です ・千葉と熊本で機械学習、VRなどの研究・開発を行っています
  • 5. 5Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 教育事業 スクール 口コミ検索サイト
  • 6. 6Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. クラウドSI事業
  • 7. 7Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. AWS、Azure技術ブログ
  • 8. 8Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. ナレコムVR Microsoft HoloLensを活用したソリューション
  • 9. 9Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. ナレコムAI 機械学習を活用したデータ分析を提供 元データ 予測結果 氏名 年齢 性別 職業 住所 成約 ポート ① ② ③ フォリオ 成込 絵愛 34 女 会社員 川崎市 Y N Y ○ 株式10%定期90% 尼孫 太郎 36 男 公務員 目黒区 Y Y Y × × 舞黒 花子 29 女 主婦 品川区 N N Y × × 倶来 次郎 25 男 自営業 港区 Y N Y ○ 株式80%定期20% 相備 絵美 39 女 会社員 中央区 N N N × × アンケート 村木さんにアポを取ろう 高瀬さんにはメルマガを送ろう 営業
  • 10. 10Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. AIプロダクトをどうやって開発したか
  • 11. 11Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. AIプロダクトをどうやって開発したか ・Machine Learningサービスの検証 ・アクセラレータプログラムへの参加 ・プロダクトリリース、提案活動
  • 12. 12Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. Machine Learningサービスの検証
  • 13. 13Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. クラウドの機械学習サービス 2015年2月 Azure Machine Learning正式公開 2015年4月 Amazon Machine Learning正式公開 クラウドSIへの付加価値
  • 14. 14Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 自社サービス 問題ある投稿の検出 ・80%の精度の検出できた ・専門知識がなくてもできた ・一番大変だったのはチューニング
  • 15. 15Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 養豚×機械学習 豚の出荷予測 生産データ 気象データ データクレンジング 予測誤差: ± 53 日 予測誤差: ± 28 日 予測誤差: ± 14 日 農場別:最小 ± 6 日
  • 16. 16Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. ナレコムAIの構想 ・チューニングの自動最適化 ・誰でも使えるUI アルゴリズム パラメータ モデル1 正解率16% モデル2 正解率91% モデル3 正解率71% モデル4 正解率45% モデル5 正解率86% モデル6 正解率65% Microsoft Azure データ
  • 17. 17Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. アクセラレータプログラムへの参加
  • 18. 18Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. アクセラレータプログラムへの参加 ・MUFG Fintechアクセラレータ第1期に参加 ・機械学習を活用した銀行業務効率化
  • 19. 19Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 銀行とベンチャーのギャップ 融資審査などで 機械学習を どう活用できるか クラウドを 活用した機械学習の 自動最適化を提供 銀行 ナレコム バックグラウンドの違い
  • 20. 20Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. ギャップの解消 ・週1度の密度の濃いミーティング ・フィードバックを受けながらの開発 ・オープンに協働
  • 21. 21Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. アクセラレータプログラムの結果 ・財務データから融資審査の機械学習モデルを構築 ・ユーザ要望に適したプロダクトが最初からできた ・対外的な知名度の向上
  • 22. 22Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. プロダクトリリース、提案活動
  • 23. 23Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. ナレコムAIの誕生
  • 24. 24Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. ナレコムAIができること 性別 年齢 年収 勤続年数 ローンOK 機械学習 ・過去のデータをもとにAIが予測方法を自動的に学習する ・未知のデータを与えるとその予測結果を返してくれる
  • 25. 25Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. ナレコムAIの仕組み ・複数のクラウド・アルゴリズム・パラメータを総当たり ・最適なモデルを自動的に選択してシンプルなUIで可視化 Microsoft Azure Machine Learning データ Amazon Web Service シンプルなUI自動モデル最適化 最適化されたモデル
  • 26. 26Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. ナレコムAI、どんなことに使えるの? 明日のコロッケの 売上は200個です 商品需要予測 顧客Aさんの成約 確率は95%です 成約予測 材料Aの分量は 500kgが最適です 材料使用量予測
  • 27. 27Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. ナレコムAI、何がうれしいの? 明日のコロッケの 売上は200個です 商品需要予測 顧客Aさんの成約 確率は95%です 成約予測 材料Aの分量は 500kgが最適です 材料使用量予測 廃棄や品切れを防止 ➡ 売上・収益向上 見込みの高い顧客にアプローチ ➡ 業務効率化 オペレーションの自動化 ➡ ノウハウ継承・見える化
  • 28. 28Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 提案活動 ・多数のお客様に提案 ・PoC、実業務での採用 ・課題 - 分析に適したデータを準備する - 機械学習の目的を明確にする - エンタープライズ企業とのギャップ
  • 29. 29Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. AIエンジニアになるには?
  • 30. 30Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. AIエンジニアになるには ・最近やった案件例 ・機械学習は難しい? ・AI × ○○
  • 31. 31Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 最近やった実証実験の事前検証 ・デジタル数字を画像認識させたい
  • 32. 32Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. Computer Vision API ・印字や手書きはOK ・デジタル数字は読み取れない
  • 33. 33Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. Custom Vision Service ・モデルは簡単に作れたが、精度が不足
  • 34. 34Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. Chainer 引用:http://ailaby.com/chainer_mnist/ ・ChainerのMNISTチュートリアルの入力データを変更 ・5分の学習で正解率100%!
  • 35. 35Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 機械学習は難しい? ・フレームワークがあるので機械学習自体は意外に簡単 ・データ作ったり、UI作る方が大変 24.1 ℃ Raspberry Pi ブレッドボード LCDモニタ C言語 Webカメラ HTML5 Javascript Canvas WebRTC Virtual Box GCP Python OpenCV Chainer Flask PIL numpy Pickel 24.1
  • 36. 36Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. AI × ○○ ・AI・機械学習だけできても価値は産み出せない ・自分の持ってるスキルとAIを組み合わせる
  • 37. 37Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. AI × ○○ AI × プロジェクトマネジメント AI × 組み込み機器 AI × ストレージ最適化 AI × ネットワーク最適化 AI × データ分析 AI × データ可視化 AI × GPU AI × 分散処理 AI × テスト AI × 要件定義
  • 38. 38Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 機械学習の情報源 ・Google検索 ・Qiita、Slideshare、Youtube、etc… ・Stackoverflow ・書籍
  • 39. 39Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 1900年 1913年 写真 ニューヨークの5番街 1908年 T型フォード発売 流れ作業により大量生産が可能に
  • 40. 40Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 2017年と未来の風景 2030年 ? 交通 働き方 金融 コミュニ ケーション 2020年
  • 41. 41Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 好きなことだけして生きていく 結局、何が幸せで何が不幸かは、その人自身が決め ること。 他人がとやかく論評したり、ましてや責任を取るこ とはできません。 お父さんが会社をやめたおかげで、子供とお母さん が稼ぐようになるかもしれないし、それで天職に出合 うかもしれない。苦労して育ったおかげで、人の痛み がわかる立派な大人に成長するかもしれないのです。 逆に、お父さんが我慢して会社を続けて体や心を壊 し、家族が大変な思いをするかもしれないのです。
  • 42. 42Copyright © 2017 Knowledge Communication Co.,Ltd.All Rights Reserved. 詳しい業務内容を 聞きたい! 一緒に 働きたい! ぜひとも 使ってみたい! ビジネスに どう活用できる? ナレコムと皆様でビジネス革新を起こしましょう!