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第7回 Machine Learning 15minutes!
今日は、12月17日（土）Machine Learning 15minutes! に参加してきましたのでレポートをお届けします。今回は実例が多く、AIの活用がどの程度まで進んでいるか知れるイベントになっていましたよ。
参加してきたイベントはこんなイベント！
株式会社メンバーズキャリア様主催
第7回 Machine Learning 15minutes!
「Machine Learning 15minutes!」は、「機械学習」について「15minutes以内」で語るLTを6～9人程度で行い、DeepLearningなどの先端的な事例、強化学習などの流行している技術、ビジネスへの応用例など、様々な角度から機械学習についての知見を広げ、LT終了後の懇親会でネットワーキングを行うイベントです。
目次
東京大学（講師）
牛久 祥孝【Deep Learningによる視覚・言語融合の最前線】
東京大学で講師をされている牛久さんからスタート。
画像キャプションの技術紹介を実例を基に説明していただきました。
写真であれば、どんな写真なのか、それっぽいキャプションを生成します。
それぞれは別々の技術であったが、2分野が融合して新しい分野になっていますよね。しかし、画層認識は比較的カンタンだが、自然言語処理による文章生成が課題とのこと。
この発展型として、現在では、翻訳の分野で画像と文章を合わせることで、文章生成の精度を上げる試みもされているそうです。
人工知能技術の発展がもっとも進んでいる画像解析と自然言語処理の最新事例を紹介頂きました。実例を基にとてもわかりやすいプレゼンでした！
次回はこのアルゴリズムについて深掘りして聞いてみたいですね。
SENSY株式会社（CEO）
渡辺 祐樹【最新AI活用法〜SENSYの事例を参考に〜】
※記事は追加され次第更新します。
SENSYで有名なSENSY株式会社の渡辺社長から、パーソナルAIの実現に向けたSENSYの活用事例をお話いただきました。
SENSYの目指すパーソナルAIのプロダクトマップとして、ファッションとグルメから取り組みを始めています。
今回は、その中でもSENCY CLOSETをご紹介頂きました。
手持ちの洋服とECサイトの商品を組み合わせて提案してくれるAIです。
この実現の難しかった部分としては、背景の切り抜きに課題があったとのこと。
洋服の写真を組み合わせる際に色が混ざらないする必要があったそうです。
画像を活用したAIは数多くありますが、Photoshopの行っている領域もAIで代替えできるようになっていることがわかりました。
SENSYさんでは、次は自然言語の領域に力を入れているそうなので、新サービスが楽しみですね。
株式会社ビズリーチ
安田 京太【現場で機械学習を使うまで】
※記事は追加され次第更新します。
今回は書類の合格可能性を判定するレコメンドについてお話いただきました。
当初は協調フィルタリングを利用したとのこと。
やはり現場で運用すると、期間とコストが見合わないので、小さく成果を出せる方法を選択したそうです。
いきなりディープラーニングをやっても精度も出ないし、ビジネスでは活用できないのは納得される方も多いのでは？
そもそも機械学習を使う必要があったのかも知りたかったそうです。
無理に機械学習を導入せずに結果がでる良い事例を共有頂けました。
やはり、データの分析がすべての基礎になるんだと思いました。
流行りの技術にチャレンジすることも大事ですが、進め方に工夫は必要ですね。
新会社 設立準備中
古川 朋裕【私が新事業で目指す自然言語処理ビジネス、その未来】
Nextremerから独立して、新会社を設立されるという古川さん、自然言語処理について、さらなる次元を目指される中での思いをお話頂きました。
なぜ言語にこだわるかというと、言語では情報が整理されているからとのこと。
技術のオープンイノベーションを活かし、5年後ではない、すぐに活用ができる人工知能を作りたいと思って企業を決意されたそうです。
どんなプロダクトが生まれるのか、大変楽しみですね。
AINOWでも積極的に取材させていただきたいと思います！
株式会社プラスアルファ・コンサルティング
立澤 裕樹【現場のテキストマイニングのための機械学習】
※記事は追加され次第更新します。
本日は、テキストマイニングの最新事例についてお話いただきました。
プラスアルファ・コンサルティングでは、「見える化エンジン」を提供していますよ。
現在、活用が多い分野は社内だとアンケートデータ、社外だとFacebook、twitterなどの外部データがメイン。
しかし、どちらも質と量のトレードオフになるので、ケースバイケースとのこと。
実際にマイニングしてみた具体例は資料を御覧ください！
ゼロから始めると難しいテキストマイニングもツールを活用することで、手早く解析することもできます。かなり精度は上がってきていますので自前で取り組んでいて壁にぶつかっている方は、1度ご相談されてみるのも手ですよ。
東海大学
古川 新【モバイルと機械学習のこれから】
※記事は追加され次第更新します。
今回、学生枠での発表となる東海大学 1年生の古川くんからは、機械学習をどう使うのかモバイルとの接点を考えてみたというお話です。
2016年、iOSとAndoridそれぞれの端末でAIを活用したサービスが展開されてきました。電話の機能を遥かに超えているのは皆さんご存知かと思います。
まずは、いくつかのサービス事例をご紹介してくれました。
後半は自前でテンソルフローを活用した事例を紹介していただきました。
詳細は資料を御覧ください。
大学1年生とは思えないスライド内容と実装事例でした。
特に利用者のことを考えてAIを実装している視点が素晴らしいと思いました。
これからの将来がとても期待してしまいますね。
dip AI. Lab
亀田 重幸【AIニュースサイト「AINOW」掲載記事でAIトレンド分析~12月~】
今回、私からはリアル×AIニュースが盛り上がってきているという話と、取材やイベントで要望を頂いたAI人材のスキルについてお話しました。
最近は、WEB×AIの事例が少し落ち着いて来ました。AmazonからリリースされたAIもリアルな現場で活きる技術が多かったと思います。特に音声系はAmazonも力を入れているのがわかります。AI技術はWEBとリアル両方で盛り上がってきていますが、現場での実装はどうなっているのかまとめてみました。
そこで、見えたのは自分のメインスキルとは別に片足を突っ込んだハイブリッド型「h」型人材の必要性です。大文字「H」は理想ではありますが、完璧すぎて捕まえることが現実的ではありません。そこで、「h」型というのがあるのではと思っています。
懇親会も濃い会話が繰り広げられましたよ。
