1.
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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.
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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

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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

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AWS、Azure技術ブログ

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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

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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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

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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！