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kintone Cafe Japan 2016: kintone x 機械学習で実現する簡単名刺管理

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人工知能や機械学習など、最近トピックとなっている話題の整理をしたのち、kintone x 機械学習の技術を組み合わせて、簡単に名刺管理ができるシステムを作成していきます。

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kintone Cafe Japan 2016: kintone x 機械学習で実現する簡単名刺管理

  1. 1. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. kintone Café Japan 2016 kintone x 機械学習で実現する簡単名刺管理 戦略技術センター AI技術推進室 久保隆宏
  2. 2. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 2  自己紹介  はじめに、キーワードの整理  「人工知能」とはそもそも何か  「機械学習」とはそもそも何か  「ディープラーニング」とはそもそも何か  「ディープラーニング」登場による変化  「人工知能」技術のビジネスへの波及  ビジネスへの波及の背景  「人工知能」をビジネスに活用するには  おわりに  ハンズオン  想定課題  システム構成 目次
  3. 3. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 3 久保隆宏 TIS株式会社 戦略技術センター  化学系メーカーの業務コンサルタント出身  既存の技術では業務改善を行える範囲に限界があるとの実感から、戦 略技術センターへと異動  現在は機械学習や自然言語処理の研究・それらを用いたシステムのプ ロトタイピングを行う 自己紹介 人とロボットを連携させた接客シ ステムmaicoの発表 (@対話システムシンポジウム) OpenAI Gymを利用した、 強化学習に関する講演 (@PyConJP 2016) kintoneアプリ内にたまった データを簡単に学習・活用 (@Cybozu Days 2016)
  4. 4. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 4 所属するチームのミッション chakki すべての人が、ティータイムに帰れるようにする すべての人が、ティータイム(15:00)に帰れる(茶帰) 社会を実現します。 この実現には、既存の仕事を効率化するのでなく、 根本的に「仕事の仕方」を変える必要があります。 しかし、慣れた仕事の仕方というのは簡単には変わ りません。だからこそ、実際に「体験」をし、効果 を「実感」してもらうことが重要になります。 そのため、私たちは先進的技術を用い、仕事の仕方が変 わる体験を提供していきます。
  5. 5. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. はじめに、キーワードの整理
  6. 6. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 6 「人工知能」とはそもそも何か ねこ 犬 うさぎ 動物大百科 (教師データ) 学習 推論 「学習した結果をもとに、推論を行うことができるシステム」を総じて言う
  7. 7. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 7 「機械学習」とはそもそも何か 学習 予測・分類 機械学習もまた、データから学習し予測する技術。ただ、対象が限定される 数値に変換できるものしか学 習できない (画像も言語も、数値に変換し ている) 数値データ 基本的には数値を予測するか、 データのカテゴリを分類する かしかできない。 予測・分類
  8. 8. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 8  ディープ・ラーニングの登場 (2012~)  ディープ・ラーニングはニューラルネットワークというモデルを、 多層にしたもの  今までは、多層にすると学習が進まなくなるという弱点があった 「ディープラーニング」とはそもそも何か(1/3) これはうさぎやで! 耳が長いのがうさぎや! 耳があれば?うさぎや みんなうさぎや 層が深いと、学習がうまくいかなかった ねこかな? (推論) ちゃう、うさぎや 推論とは逆向きに学習 (逆誤差伝搬法) ニューラルネットワークの仕組み ・・(たくさんの層)・・ 入力信号を前の層へと バケツリレーしていく 糸電話のように、糸を長くするほど(=層を深くす るほど)教えた内容が弱まり伝わりづらくなる
  9. 9. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 9  ディープ・ラーニングの登場 (2012~)  事前学習という仕組みを導入することで、弱点を克服  弱点を克服するだけでなく、人の手を介さずに「特徴の抽出」がで きるようになった 「ディープラーニング」とはそもそも何か(2/3) 限られた表現で元の画像を復元で きるよう、学習する。 (イメージ的には、もとは10色の クレヨンでかかれたものを、3本で 再現しようとするという感じ) 事前学習の方法(AutoEncoder) 事前学習したものを組み合わせて、多層に 限られた表現で元の画像を復元できるよう学習 =画像の特徴を抽出している!はず +人による教示は不要 (元の画像を与えるだけ) 元の画像を返せるように 学習する(入力=出力) ・・(たくさんの層)・・ 二層目の事前学習には 一層目を事前学習した ものを使って・・・と どんどん重ねていく 教えた内容が弱まっても、事前学習済みだか ら大丈夫!(ただ、最近は層の工夫などによ り事前学習もいらなくなってきた) 数々のコンペで他を 圧倒する精度を出す
  10. 10. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 10 ※学習が自動化されるわけではありません! 「ディープラーニング」とはそもそも何か(3/3) 例:ディープラーニングを用い、会話 を学習する実際に使用したコードの一 部の抜粋。 モデルの定義、また学習のために様々 なパラメーターが必要で、それは人が 「こんな感じかな」という風にチュー ニングしている(職人芸ともいわれる)。 また、データも人が用意する。 この辺りの自動化の研究は進んでいま すが、「人の手助け無しに勝手に学ん で賢くなる」というのは、少なくとも 現時点では完全な誤りです。
  11. 11. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 11  ディープ・ラーニングの登場により変わったもの 「ディープラーニング」登場による変化(1/2) ねこ 犬 うさぎ 学習 より生に近いデータから学習でき、推論の精度も格段と向上した 事前学習により、よ り生に近いデータか らでも特徴を抽出し て学習できるように なってきた 精度が格段と向上 予測・分類
  12. 12. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 12  ディープ・ラーニングが登場しても変わっていないもの 「ディープラーニング」登場による変化(2/2) 「教えたことがきっちりできるようになった」以上のことは起こっていない 学習 学習のためのデータ や環境は依然人が用 意する必要がある。 勝手に賢くなること はない ? 人には同じように見 えても、教えていな いことはわからない。 予測・分類 ねこ 犬 うさぎ
  13. 13. 何を学習させ、何を推論させるのか、それは人間が決める必要があります。 教えたもの以外から学ぶことはなく、教えたこと以外は答えられません。 ? ?
  14. 14. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 「人工知能」技術のビジネスへの波及
  15. 15. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 15 機械学習に代表される人工知能関連技術は、さまざまな領域で応用されて います。その利点は、以下3つに分けられます。  サービスの付加価値の向上  コスト削減  新規サービスの創出 「人工知能」技術のビジネスへの波及(1/2)
  16. 16. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 16 「人工知能」技術のビジネスへの波及(2/2)
  17. 17. from The current state of machine intelligence 3.0
  18. 18. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 18 なぜ近年、こうした「人工知能」関連技術の普及が進んでいるのか? その背景として、以下のような要因があります。  機械学習技術を利用したサービスの普及  研究開発のオープン化 ビジネスへの波及の背景
  19. 19. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 19 機械学習技術を利用したサービスの普及(1/3) ~2014年 2015年 Azure Machine Learning Watson on Bluemix 日本マイクロソフトと竹中工務店 が IoT を活用した次世代建物管理 システムで連携(MS 14/10/15) IBMのWatsonが実戦デビュー、 三井住友銀行とみずほ銀行で年 明けにも(ITPro 14/12/15) 7月 10月 12月 4月 Amazon Machine Learning 大手のクラウドプラットフォームベンダーか ら、続々とサービスがリリース 事例が出るまでのスピードが速い
  20. 20. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 20  すぐに使い始められて、費用は使った分だけ  ERP、BIツール、ワークフローシステム・・・今までのいわゆる 「ソリューション」は、導入にかかる時間も費用も長く大きかった  これに対し、Azure Machine LearningもWatsonも、使おうと思っ たら数分で使い始めることができる(個人でも利用可能)。費用は 使った分だけ(試す分程度は無料)。 機械学習技術を利用したサービスの普及(2/3) クラウド化の延長線上に生まれた、機械学習関連サービスの台頭
  21. 21. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 21  時間がかかるカスタマイズ < すぐに試せるテンプレート  Azure Machine Learning、Watson共に用途が決められたテンプ レート(API)が存在し、すぐに試せる。  逆に(2016/6現在)これがないAmazon Machine Learning、 Google Prediction APIはそれほど流行ってない(特にGoogleの方は 2010年リリースにもかかわらず)。 機械学習技術を利用したサービスの普及(3/3) クラウド化の延長線上に生まれた、機械学習関連サービスの台頭 文書分類、翻訳、音 声合成など、ありあ わせの機能を選んで 組み合わせてつける =バイキング方式
  22. 22. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 22 教育リソース 2015年から、約一年の間に何 個もの深層学習用フレームワー クがリリースされる(それまで は数個しかない状態がずっと続 いていた)。 Coursera、UDACITYといった オンラインの講座で機械学習の 講座が続々と開講する。 研究開発のオープン化 2015/6 2015/6 2015/11 2016/1 DSSTNE amazon 2016/5 誰でも学べて、試すことができるようになった 実装フレームワーク
  23. 23. ビジネスへの活用は、最近起こったのか?
  24. 24. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 24 活用しているところは昔からやっている。  Amazonのレコメンド  特許の出願は1998年  コマツの位置情報を利用したサポートサービス(KOMTRAX)  2001年から標準装備  お掃除ロボットルンバ  初号機は2002年 現在の状況は、「ディープラーニングなどの最新技術により解決できる課 題が増えてきた」というよりも、「最新の技術が扱いやすくなり、問題解 決の一手段として選択可能になってきた」方が実態に近い。 今まで解決を見送ってきた課題に、再チャレンジする良い機会 ビジネスへの波及の背景
  25. 25. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 「人工知能」をビジネスに活用するには
  26. 26. ユーザーのデータ活用は 85%が失敗している @Hitachi Platform Solutions World 2012
  27. 27. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 27  機械学習は、データ活用の一貫です  データ活用プロジェクトの85%は失敗しています  つまり、機械学習の活用プロジェクトも同程度で失敗します 失敗の原因はさまざまなものがありますが、本質的には次の教訓に集約さ れます。 「人工知能」をビジネスに活用するには(1/3)
  28. 28. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 28 業務への貢献が明確でない  「機械学習を使っているか」は現場の人間には関係ありません  効果が出る、という証明を最初に行うべきです。これなくして、忙 しい現場の方を巻き込むことはできません 導入=解決という希望的観測  新しい技術(もしくはパッケージ)を導入したら、現場が勝手に良く なるということはありません  導入後の普及・活用を推進する体制を用意すべきです。機械学習の 場合、特にデータをだれが用意・整備するのか、だれが定期的に学 習させるのかなどを決めておく必要があります。 利用するパッケージ・サービスありきになっている  新しい家具を買う際は、家の大きさに合うか調べると思います。シ ステムも同様で、「あなたの会社に合うか」が重要です。 「人工知能」をビジネスに活用するには(2/3)
  29. 29. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 29 改善点の、定期的な収集を推奨します。 「人工知能」をビジネスに活用するには(3/3) 現場の方は、毎回毎回繰り返される「課題の調査」に概ねへきえきしてい ますし、急に「課題はないか」と聞かれてもなかなか出てきません。 気軽に不満点・改善点を投稿する仕組みがあれば、新しい手法が登場した 際に「あの課題の解決に使える」と思いつきやすくなります。
  30. 30. データ活用・機械学習は、日々の積み重ねから
  31. 31. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 31 将来的に、人間だけでは仕事が回らなくなる時代の到来が予測されます  1970年代に年間5000件程度だった企業への電話やメールの問い合わ せは、現在は50000件(10倍)にもなり、今後も増え続けていくことが 予想されます。  その一方で、生産年齢人口は減少傾向です ビジネスモデル自身には問題がなくとも、それを担う人的資源が枯渇する 可能性があります(2013年~)。  働き方の改革は急務であり、よって「実際に働いている人」の持って いる課題にフォーカスした改善を行っていく必要があります  これまでのシステムより「人間的」な判断ができる「人工知能」技術 は、そのためにこそ有用な技術といえます おわりに
  32. 32. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. ハンズオン
  33. 33. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 33  営業業務の最適化を行うため、各営業員が持つ人脈の 情報を、まずは一つに集約したいと考えています。  このために販売管理システム(CRM)を導入したのです が、ぜんぜん登録されません・・・ 想定課題(1/2)  営業員たちに聞いてみたところ、忙しくて入力する 暇がない、わざわざ社内に戻らないといけないなど、 いろんな声が寄せられました。  その一方で、営業員同士のコミュニケーションのた めに導入したチャットシステムは、手軽に使えるこ ともあり活発に使われているようです。
  34. 34. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 34 そこで・・・ 想定課題(2/2)  営業員が簡単に、しかもどこでも築いた人脈を入力できるシステムを 作りたい  具体的には、普段コミュニケーションツールとして利用している チャットシステムから、簡単に情報を登録できるようにしたい!!
  35. 35. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 35 ハンズオンで作るシステム Let's Make it!
  36. 36. <免責事項> 本資料は、作成時点の法規制等に基づき、細心の注意を払い作成しておりますが、 その正確性、適用性、完全性、網羅性、有用性、最新性、知的財産権の非侵害などに 対して弊社は一切保証いたしません。また当該情報に起因するいかなる損害についても 弊社は責任を負いません。本資料より得られるいかなる情報も利用者ご自身の判断と 責任において利用していただくものとします。なお、本資料は特定の事項に関する 一般的な情報提供を目的としています。提供されている情報は、専門的アドバイザリー、 コンサルティング等のサービス提供を意図したものではありません。 <本資料の取り扱いに関して> 本資料は、著作権法及び不正競争防止法上の保護を受けております。資料の一部或いは 全てについて、TIS株式会社から許諾を得ずに、いかなる方法においても無断で複写、 複製、転記、転載、ノウハウの使用、企業秘密の開示等を行うことは禁じられて おります。本文記載の社名・製品名・ロゴは各社の商標または登録商標です。

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