新事業で目指す自然言語処理ビジネス、その未来 第7回 Machine Learning 15minutes!　発表資料

1. 新事業で目指す自然言語処理ビジネス
その未来
古川 朋裕
ーMachine Learning 15 minutesー

2. 自己紹介
＜名前＞ 古川 朋裕
株式会社Nextremerで
機械学習/自然言語処理エンジニアを担当
今月退職して起業予定
→新事業で何をやろうとしているのか？

3. 最高の自然言語処理プロダクトを作る
起業して目指すこと

4. 世界一
起業して目指すこと
最高の自然言語処理プロダクトを作る
✕ googleやIBMに勝つ
○ googleやIBMに無いものを作る

5. 最高の自然言語処理プロダクトを作る
起業して目指すこと
アカデミックな技術だけに注目せずに
ベストパフォーマンスを求める

6. 起業して目指すこと
なぜ自然言語処理の事業なのか？
1.技術の急速な発展
2.近未来の知的システムの基本となる可能性

7. なぜ自然言語処理なのか？
技術の急速な発展
事例）”Google翻訳が進化
日本語にもニューラルネット適用、自然な訳に”
（引用元：http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1611/16/news085.html）
米Googleは11月15日、ニューラルネットワーク技術を活用した新しい機械翻訳システム（NeuralMachine
Translation）を、日本語など8言語に適用したと発表した。従来より自然な翻訳が可能になり、「飛躍的な前進」と
している。新翻訳システムのAPIを、「Google Cloud Platform」で公開。開発者が自由に利用できるようにし
た・・・
事例）” IBMのWatson
わずか10分で難症例患者の正しい病名を見抜く”
（引用元：http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1611/16/news085.html）
IBMの人工知能「Watson」が、特殊な白血病患者の病名を10分ほどで見抜き、その生命を救ったと東京医科学研
究所が発表しました。患者は当初、医師に急性骨髄性白血病と診断され抗癌剤治も受けていたものの、まったく効果
が現れていませんでした。東京医科学研究所は「AIが命を救った国内初の事例ではないか」とのこと。・・・
→Google翻訳の技術の中身は？

8. Google翻訳の技術的に新しいポイントは？
“Google’s Neural Machine Translation System:
Bridging the Gap between Human and Machine Translation”
(Yonghui Wu et al. 2016 Oct 8)
印象：少しでも精度を上げるために
たくさんの工夫が凝らされている
ポイント：
・wordpieceモデリング
・学習データ量の大幅増加
・重みの量子化による高速化
・強化学習の報酬を評価関数として組み合わせる
なぜ自然言語処理なのか？
技術の急速な発展
→オープン・イノベーションによって論文やツールを使える

9. 起業して目指すこと
なぜ自然言語処理の事業なのか？
1.技術の急速な発展
2.近未来の知的システムの基本となる可能性
（ここ15年程度）

10. ＜言語では情報が整理されている＞
＜非言語ではどう情報を扱うか？が問題＞
なぜ自然言語処理なのか？
非言語の知的システムでは
情報・知識の扱いを０から考えなければならない可能性
料理をしよう
ニンジンを切ろう
料理
システム
（故に言語より効率的な可能性もある）
さらに、人間が生み出した知識を利用できる

11. vicarious （シリコンバレーの人工知能のスタートアップ）
なぜ自然言語処理なのか？
・汎用的な人工知能開発
・数年ではない、とても長期スパンのテーマ
参考文献：http://news.vicarious.com/post/65316134613/vicarious-ai-passes-first-turing-test-captcha
CAPTCHAデモ・・・変形した文字の読み取りタスク
→90%以上で読み取れる能力
（取り組みを公開しないので謎が多い、言語を扱っていないのかも不明）
→開発に長期期間かかると宣言している
＜思考には物体・図など視覚が重要という考え方＞
http://ventureclef.com/blog2/?p=2954
視覚中心と思われる知的システム開発企業

12. vicariousのスタンス
なぜ自然言語処理なのか？
・幅広く使えるものを
新しい手法を独自開発して
長期で実現
自分の新事業のスタンス
・応用ドメインを特化して
オープンイノベーション技術を取り入れながら
短期で実現、すぐに使えるものを開発
＋良い機械学習手法が開発できれば非言語にも応用可能
（主観含む）
→そして、より近い未来では
情報の考え方や記述方法が整理されている言語が有利と考える

13. ビジネスと技術に対する考え方
近未来と言いつつ
そもそも5年以上先のことを
考える必要はないと思う
→現状のビジネス・技術を
正しく把握することが重要だと考える

14. ディープラーニングブームのきっかけ
・・・Hinton教授が2012年に
画像認識コンテストで圧倒的成績
ビジネスと技術に対する考え方
（引用先：https://www.google.co.jp/trends/explore?q=deep%20learning）
“deep learning”の検索結果
2011/12 2013/12 2015/11
2012年に気付いたとしても
十分、技術トレンドに追いつける

15. ＞主に創業エンジニアメンバー
・ツイッター tftwi_13579までご連絡を
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