AIビジネスクリエーションワークショップ

1. 深層学習の事例や利活用方法を学べる勉強会
を毎月開催、オンライン配信あり
深層学習 PJ 推進に必要なビジネスマンや
エンジニア育成講座を全国展開
実績のある深層学習関連 企業との共同 PJや
分科会活動を推進する機会の提供
目的 人工知能や深層学習の実社会での活用を推進
知る
学ぶ
使う
３
つ
の
機
能

2. 福岡
大阪
広島
名古屋
東京
札幌
https://dllab.connpass.com/
http://dllab.ai/dllab-day-2018/reports/

3. Azure AI テクノロジー ご紹介
樋口 拓人
日本マイクロソフト株式会社
Marketing & Operations
Azure Product Marketing Manager

4. MSR Beijing
MSR Cambridge
MSR Redmond MSR Montreal
MSR New EnglandMSR New York
Fueled by Microsoft breakthrough research
96% on RESNET
vision test
94.9% on
Switchboard test
89.4% on Stanford
CoQA test
69.9% with MT
Research system
39.5 Teraflops with
Intel Stratix 10
MSR India
MSR Shanghai
翻訳の品質
人間レベルへ到達
物体認識の正答率
人間レベルへ到達
Switchboar
d
Switchbo
ard
cellular
Meeting
speech
IBM
Switchboard
Broadcast
speech
読解力テストの正答率
人間レベルへ到達
会話認識のエラー率
人間レベルへ到達
初めてFPGAを
データセンターに配置

5. Microsoft AI の進歩
視覚
(Vision)
2016 2017 January 2018March 2018
会話
(Speech)
言語
(Language)

6. マイクロソフトの全ての製品へ AI 組み込み
Microsoft 365

7. 3つのソリューションから構成
AI apps & agents Knowledge miningMachine learning

8. 3つのソリューションから構成
AI apps & agents Knowledge miningMachine learning

10. スケーラブル & マネージドなインフラストラクチャー
Machine Learning Compute
実験サービス
Rest API (Swagger)
機械学習モデル
Power BI
Data warehouses
モデル運用管理 & ガバナンス
Kubernetes
監査証跡 データセット モデル
データソース
コード
開発ツール
モニタリング
インタフェース
ONNX + App
Azure Machine Learning
MLOps

11. Any tool + any framework
Automated ML + drag & drop + code first
Integrated with Azure DevOps

12. 1. Automated
Machine Learning
2. Azure Machine
Learning Designer
3. Azure ML
Python & R SDK
For All Skill Level
誰でも利用できる機械学習プラットフォーム

13. No Code
Python SDK
Automated ML
UI
Visual Interface
機械学習の
民主化を実現
分析プロ
コード無し
分析初心者
コード有り
Automated ML
Python

14. ml.azure.com

15. 精度が高いモデルを自動で作成する最新アプローチ
“Automated ML”
最適なモデル生成
データ前処理/モデルアルゴリズム/ハイパーパラメータ
データセット
制約条件
(処理時間/回数)
ゴール設定
（モデル種類/精度評価）
機械学習モデル
LightGBM
Azure Machine Learning
Workspace
オープンソースで出力！
(Scikit-Learn Pipeline形式)

16. 機械学習パイプライン構築、テスト、デプロイするためのビジュアルワークフロー
• 直感的なマウス操作によるパイプライン構築
• 特徴量エンジニアリング
• モデル学習 (回帰、分類、クラスタリング)
• 推論 (リアルタイム & バッチ推論)
• カスタムモデル・スクリプト (Python, R)
# 従来の Azure Machine Learning Studio (Classic) の最新版

17. Python & R SDK による分析業務の生産性の向上
クラウドの便利な機能を享受し、分析作業を劇的に効率化
✓ Prepare Data
✓ Build Models
✓ Train Models
✓ Manage Models
✓ Track Experiments
✓ Deploy Models
Preview

18. 1. Automated
Machine Learning
2. Azure Machine
Learning Designer
3. Azure ML
Python & R SDK
For All Skill Level
誰でも利用できる機械学習プラットフォーム

19. Any tool + any framework
Automated ML + drag & drop + code first
Integrated with Azure DevOps

20. アプリケーション開発のライフサイクルをサポートする Azure DevOps と連携することで、
効率的な機械学習プロジェクトが実現可能に
Azure Machine Learning Azure DevOps
実験/デプロイの監査証跡
機械学習モデルの再現性
モデルの運用ライフサイクルの自動化
Data scientist と Application Engineer / System Engineer のコラボレーション

21. Model reproducibility Model retrainingModel deploymentModel validation
Train model Validate
model
Deploy
model
Monitor
model
Build appCollaborate Test app Release app Monitor app
App developer
using Azure DevOps
Data scientist using
Azure Machine Learning
Retrain model
Azure Machine Learning extension
for Azure DevOps
Data
(Model)
Code
機械学習はコードのみならずデータやモデルを管理する仕組みが必要。再現可能な環境を整えて
おくことで、モデルのライフサイクルを継続的に回すことができる。

22. Any tool + any framework
Automated ML + drag & drop + code first
Integrated with Azure DevOps

23. オープンなテクノロジーを採用し、生産性を向上
フレームワーク開発ツール 言語 SDK
LightGBM
Preview
連携可能な
プラットフォーム & サービス ONNX
Notebook

24. 外観検査の
無人化
工場での
統合的品質管理
エッジデバイス
設備保全
マテリアル
インフォマティクス
機械学習基盤の
オープン化
空調設備
コスト最適化
リアルタイム
商品推薦システム
ビル消費電力
需要予測
石油・ガスの
貯蓄量予測

25. 外観検査による検査工程の効率化
工程1
工程2
工程3
・・・
画像検知
AIモデル
工場の検査工程の
効率化・工数削減
Azure
分析環境
エッジデバイスで推論

26. リワークコストの増加、納品の遅れが課題に
品質不良の
恐れあり
ばらつき: 11% (許容範囲: ≦ 11%)
振動数: 異常に多い
ビット摩耗: 高
工場 2 での結果: ランクB
統合データ
品質予測モデル
0
0
1
0
1
0
0
1
1
0
0
1
1
0
0

28. 3つのソリューションから構成
AI apps & agents Knowledge miningMachine learning

30. Azure Cognitive Services
人間の認知 (Cognitive) 機能の一部を Web API として利用できる “AI パーツ”

31. セキュリティ強化のため、Cognitive Services Face API を活用し150万人以上のドライバーの顔認証義務付け、
ドライバーと乗客の双方を守り、不正行為防止を図っています。
https://newsroom.uber.com/securityselfies/ http://japan.cnet.com/news/service/35089519/
Uber : 2009年に設立したライドシェアリング企業。今や66ヵ国、508都市でサービスを提供。サンフランシスコ最大のタクシー会社は
Uberの影響により破産申請。 創業6年で時価総額 が GEやホンダを超える（6兆円）といわれるユニコーン企業

32. Vision Language
Face Recognition &
Identification
Text and handwriting
recognition (OCR)
Customizable image
recognition
Language Detection
Language Understanding
Key phrase extraction
Text Sentiment Analysis

33. 3つのソリューションから構成
AI apps & agents Knowledge miningMachine learning

34. Azure Search
Text Analytics Speech to Text Azure Machine Learning
(カスタムスキル)
…
Form Recognizer
データに示唆情報(タグ)を付与し、全てのデータを横断的に
探索可能にする構造化された洞察を提供します。

35. Ingest
言語検出
顔検出
組織キーワード
キーフレーズ抽出
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36. Ingest
5年以上の職務経験がある人
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38. MICROSOFT CONFIDENTIAL
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たものです。状況等の変化により、内容は変更される場合があります。本資料に表記されている内容（提示されている条件等
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