AIがビジネスで今出来ること、5年後出来ること

AI が今できること、5年後にできること
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人工知能を取り巻く、メディアと実際の現場の温度差について
株式会社Rist 代表取締役遠野宏季

今起こっている未来
〜AIが今できること、5年後にできること〜
本スライドは、2017/3/31の
で行った講演
の資料を一部編集・抜粋しています。
お気付きの点などありましたら
hello@rist.co.jp
までご連絡頂けますと幸いです。

講演者紹介
2
小さい頃の夢
人を幸せにする科学者になること
遠野宏季
経歴
• 1991年静岡県生まれ、広島育ち
• 2014年京都大学工学部卒業
• 2015年京都大学大学院工学研究科入学
• 2016年2月株式会社Exaintelligence立ち上げ
• 2016年8月株式会社Rist創業
Hiroki E. et al., Chem. Asian J. 2014, 9, 3136-3140
大学時代は有機・無機化合物に関する研究

新しいモノを生み出すより
世の中に新しい価値を生み出したい

株式会社Rist
5
アカデミアの技術を、実社会へ落とし込む
基幹技術

Deep Learningを用いたRist事業
6
インターネット上だけではなく、医療現場や工場などの現場へ
汚れ群サビ群キズ群
・・・
従来技術より分類精度約40%向上も
製造業向け検査システム分類事例
医療画像解析
眼底画像脳MRI
網膜剥離の識別性能：95%以上

何故Deep Learningか
7
非構造化データの処理に強い：現実の課題解決に有効
画像音声
オープンなコミュニティ
豊富なオープンソースプロジェクト最新のアルゴリズムへのアクセス

8
「人工知能」と言われているモノについて

9
人工知能とは
得られた情報をもとに
学習
分類・予測・生成
学習した結果をもとに、推論・予測・生成を行うことが出来るシステム

10
人工知能と機械学習
数値データに基づく
学習
学習した結果をもとに、推論・予測を行うことが出来るシステム
数値データに変換できる情報を扱う
分類・予測・生成

11
ここでのAI（人工知能）の定義
「知能っぽくざっくり何かを処理するシステム全般」

人工知能の歴史１
12
「数値などの構造化データ」
1950 20001990198019701960
探索と推論
記号処理のための
ルールや数式をプログ
ラム化し、思考や推論
など人間が行う情報処
理を行わせる
1980年
統計的アプローチ
膨大なデータをベイズ理
論に基づく統計的手法
で計算し、自らルールを
生成し情報処理する
PC登場インターネット
登場
ハードウェア
性能向上
𝑃 𝐴 𝐻 =
𝑃 𝐻 𝐴 𝑃(𝐴)
𝑃(𝐻)
エキスパートシステム
専門家の知識やノウハウを
ルール化し、コンピュータに
処理を行わせる
2000年代1960年代：

Deep Learning
13
「対象の特徴量」がデータに基づく学習により獲得される
Cat (0.7)
Dog (0.1)
Fox (0.2) 「ネコ」
0
5
10
15
20
25
30
ILSVRC2012（1000種類の画像認識） Facebookの顔識別技術(97.25%)
SuperVision
ISI
OXFORD_VGG
XRCE/INRIA
優勝
誤差率
２位と10%以上の差
人間（97.53%）と同等の識別精度

14
自ら特徴を把握し学習する「深層強化学習」
思考錯誤し学習する強化学習特徴を抽出するDeep Learning
エージェント
環境
観測
報酬
行動

人工知能の歴史２
15
2006年
多層ネットワークを
用いる手法発表
2012年：画像分類
画像処理世界大会で
Deep Learningを用いたチームが優勝
2016年：深層強化学習
ゲーム・囲碁・ロボットアーム
2016年：音声認識（LSTM）
マイクロソフト世界記録更新
2014年：画像の生成
DCGAN
2000 2017201620152014201320122011
2014年：画像説明（CNN+RNN）
「深層強化学習やマルチモーダルでの学習」
「画像などの非構造化データの学習」

16
広すぎる活用領域
https://www.bloomberg.com/company/announcements/current-state-machine-intelligence/

17
AIを使った最先端のサービス…？
人工知能なんだろうけど…イマイチパッとしない…？
AI×エアコン
部屋の温度を自動で調整
AI× ECサイト
あなたに合った商品をレコメンド
AI×トレーディングボット
適切なタイミングで株を売買
AI×チャットボット
買い物や雑談に

18
なぜメディアが取り上げる内容と実際のビジネスに
温度差があるのか？

19
答え
メディアの話題の多くは、研究・エンタメレベルで「出来ること」
に対して
ビジネスに必要なのは、実用レベルで「出来ること」

技術とビジネスの「今」、「出来ること」
20
「構造化データの学習」「非構造化データの学習」
「マルチモーダル学習」
研究
𝑃 𝐴 𝐻 =
𝑃(𝐻)
「技術的に」出来るようになって数年後に
「ビジネス的に」出来る（受け入れられる）ようになっている印象
ビジネス
画像解析
• 技術そのままAPI
• サービス組み込み
「深層強化学習」

21
画像認識・処理に関わる新技術
スタイル変換類似画像の描写(概念抽出)
画像の描写説明画像の分類（タグ付け）

22
画像認識・生成技術ベース
一般物体・雰囲気認識： Ditto Labs, Inc.
スタイル生成: Prisma Labs, Inc.

23
現実でのマーケティングへ

技術とビジネスの「5年後」、「出来ること」
24
研究
ビジネス
𝑃 𝐴 𝐻 =
𝑃(𝐻)
「非構造化データの学習」を使ったビジネスが
実用化段階になっているはず

一例…

26
先物取引：現在の人工知能
過去の取引データや、天候などから収穫量などを予測

27
先物取引： 5年後の人工知能
衛星の画像から、リアルタイムに収穫量などを「見て」予測

28
既に取り組みは始まっている

技術とビジネスの「5年後」、「出来ること」
29
「技術的に」出来ることと、「ビジネスで」出来ることの差が鍵
ビジネス
技術
ビジネス
技術
現在
5年後

そもそも
研究レベルで「出来ること」が
ビジネスに必要な実用レベルで「出来ない」のは
何故か？

理由1
論文の条件と、実社会の条件が違いすぎる

32
画像処理の例
データを増やすなどの前処理やハードウェア設計が必要な場合も
→パッケージソフトでは無く、人が試行錯誤する必要がある
製造業の現場
データセット：検査機器の画像
3種類の分類
各種類枚数がばらばら
異常B: 25枚異常A: 30枚正常画像：10000枚
異常画像のデータ数が少ない…
（年に数枚しか出ないなど）
Kaggle
データセット： CIFAR-10
10種類の分類
各種類5000枚の訓練データ
全種類のデータ数が豊富
タスク：数種類の対象の画像から学習し、分類モデルを作る

理由２
教師データが有限である性質上、完璧な予測・判別ができないため
それだけに頼るのはリスクが高いから
（意訳：使いどころが難しく扱いづらい）

34
曖昧な対象のシステム化の難しさ
タスクをこなす新人スタッフ
新人バイトにでも任せられるタスク（人間らしいミスが起こりうる）
もしくは、複数のチェック機能を持たせたタスク処理が現実的
たまに見当違いなミスもある
十分な経験
熟練スタッフ
信頼できる仕事
十分な教師データ
データが十分でないDLシステム
たまに見当違いなミスもある信頼できる性能だいたいは足りない

AIで「今」出来ること、「5年後」出来ること
35
「数値の学習」「感覚の学習」「マルチモーダル学習」
現在
ビジネス
5年後
技術
ビジネス
技術
5年後のビジネスの鍵は
画像や音声などの「非構造データの処理」と既存ビジネスの組合わせ
ノウハウの蓄積

ここ最近注目されている研究成果

画像処理系: 隠れた部分の描写
37
https://arxiv.org/pdf/1612.08534.pdf
Robust LSTM-Autoencoders for Face De-Occlusion in the Wild

画像処理系: 隠れた部分の描写
38
Pixel Recurrent Neural Network

画像処理２：画像変換
39
Image to Image Translation with Conditional Adversal Networks

動画処理：動画生成
40
http://web.mit.edu/vondrick/tinyvideo/paper.pdf
Generating Videos with Scene Dynamics
http://web.mit.edu/vondrick/tinyvideo/

音声処理：音の推測
41
SoundNet: Learning Sound Representations from Unlabeled Video
http://projects.csail.mit.edu/soundnet/

音の推測
42
http://projects.csail.mit.edu/soundnet/

マルチモーダル学習：画像の説明文生成
43
http://cs.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015.pdf
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions

株式会社Ristでは、Deep Learningを始めとした技術を用いて
サービス開発・コンサルティングを行っています。
お気軽にお問い合わせください。
http://www.rist.co.jp
hello@rist.co.jp

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