第11回 Machine Learning 15minutes! ~出遅れるな。‘超’大物たちから学ぶ機械学習の最前線~

おざけんです。今回は私からMachine Learning 15minutes!のレポートをお届けします。

「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。

機械学習に興味がある方は、また来月も開催しますので、ぜひ参加してみてくださいね！

それではレポートのスタートです。

東京大学
- 牛久祥孝【Recognize, Describe, and Generate: Introduction of Recent Work at MIL】
日本マイクロソフト株式会社
- 佐藤直生【15分で説明するディープラーニングフレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」】
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社
- 志村誠【Machine Learning on AWS】
株式会社FRONTEO
- 武田秀樹【FRONTEOと日本のAI戦略】
SOMPOホールディングス
- 中林紀彦【事業会社が開催する人材育成プログラム、”Data Science BOOTCAMP”とは？】
日本アイ・ビー・エム株式会社
- 平山毅【Data Science Experience and Watson Machine Learning on Bluemix】
Leap Mind株式会社
- 松田総一【Embedded DeepLearning Library】
dip AI.Lab
- 大久保慧悟　進藤圭【AIニュースサイト「AINOW」掲載記事でAIトレンド分析~4月~】

東京大学

牛久祥孝【Recognize, Describe, and Generate: Introduction of Recent Work at MIL】

動画や画像にキャプションを付ける技術や、逆に画像や動画を生成してしまう技術についてのお話でした。

画像や動画のキャプション技術はクローラビリティの範囲を文字だけでなく、画像や動画に広げ、より世界の情報に簡単にアクセスできるようになるため、期待されているものです。しかし、逆に人工知能が集めた情報を元に画像や動画を生成してしまう技術まで考えられているとは驚きです。

2016年はAbema TVなどで動画元年とも言われましたが、また新たな年明けを迎える日も近くなりそうですね。

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日本マイクロソフト株式会社

佐藤直生【15分で説明するディープラーニングフレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)」】

佐藤さんからはマイクロソフトのAIへの取り組みや、フレームワークについての紹介がありました。
画像認識の技術では人間の誤差率5%を下回ったといい、ますますAIが活躍する未来が見えました。

マイクロソフトでは、Microsoft Cognitive Toolkit というフレームワークを公開しています。
高いパフォーマンスを発揮し、画像認識、物体認識、自然言語認識、音声認識など豊富なサンプルもあり、気軽に機械学習を活用できそうです。
ぜひ、資料や動画もチェックしてみてください。

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アマゾンウェブサービスジャパン株式会社

志村誠【Machine Learning on AWS】

AWSを導入している企業は多いのではないでしょうか。
今回は大活躍のAWSの機械学習サービスをご紹介いただきました。

AWSの機械学習サービスは4つのレイヤーに分かれているそうです。
僕が気になったのはその中でも「AI Services」の中に分類されるPolly。
テキストをリアルな音声に変換するサービスでそれをMP3でダウンロードできるというもの。

実はこれ、部分的にささやき声に設定したりすることができるため、表現の幅が広がったり、
機会的な発音に対して感情要素が入り、活用の幅が広がりそうだなと感じました。

他にもハードからソフトまでたくさんのフレームワークが詰まっているこのAWS。みなさんもぜひチェックしてみてください。

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株式会社FRONTEO

武田秀樹【FRONTEOと日本のAI戦略】

▼株式会社FRONTEO
http://www.fronteo.com/
KIBIT(キビット）というサービスについてのご紹介がありました。

KIBITとは情報発見を目的として開発された、FRONTEO独自の人工知能で、テキストに特化していたり、少量の学習で十分動くという素晴らしい特徴があります。

OECD加盟国の中でも労働生産性が低く、また少子高齢化が進む日本において
「ヘルスケア」「デジタルマーケティング」「ビジネスインテリジェンス」「リーガル」という4つの分野において
人と先端科学の未来に向かう輝ける価値を創造することを目指しているそうです。

【KIBITの活用例】

1.労働生産性の向上
労働生産性の向上の事例としては、機械学習を駆使した、情報収集やコンプライアンスチェックの効率化や技術動向調査があります。
特にコンプライアンスチェックでは、管理者がハイスコアをつけた管理をすることが可能になり、効率よくかつリスクが高いものを気軽に発見できるように成りました。

2.健康的な社会の実現
健康的な社会の実現では、精神疾患向けの医療機器の開発などが挙げられます。
認知症などにおいて、表情や、声、会話内容、日常生活活動を、最新のテクノロジーを用いて定量化することで、客観的な重症度評価が可能になります。

他にもがんに対する個別の医療システムや、電子カルテの内容の解析をして入院患者の転倒を予測するサービスなど、より健康な社会の実現のため、機械学習に期待しましょう。

SOMPOホールディングス

中林紀彦【事業会社が開催する人材育成プログラム、”Data Science BOOTCAMP”とは？】

「なぜSOMPOが！」と思われた方もいるかもしれません。

SOMPOホールディングスでは脱保険というところを掲げていて、
2016年にSOMPO Digital Labを設立し、ビジネスモデルの進化や、業務効率化にあたっています。

そんなSOMPOでは深い分析訓練を受けてきた人材が不足しており、人材育成プログラム ”Data Science BOOTCAMP”を開講しました。

ここでは、約3ヶ月館の集中育成プログラムで、実践的なデータ分析からデータ活用ビジネスの企画、提案まで行います。
特に注目すべきな点は、SOMPOホールディングスが実際に保有するデータを活用して企画や、提案が可能なところで、
また、デジタルハリウッドや国立研究所などの第一線で活躍するスペシャリストがメンターを務めます。

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日本アイ・ビー・エム株式会社

平山毅【Data Science Experience and Watson Machine Learning on Bluemix】

先日はWatson Summit 2017が開催されましたね。私も現地に足を運びましたが、某遊園地（別名：夢の国）に来ているような人の多さで高まるAIへの社会の期待を肌で感じました。
特にWatsonのビジネスへの活用において、様々な分野で出展があり、特にクラウドやチャットボットの出展が多かった印象です。

そんなIBMの平山さんには、IBM Watsonの最新の方向性のについてお話いただきました。
このWatsonは自然言語処理において地位を確立しており、三菱東京ＵＦＪ銀行やネスレ・ジャパンでチャットボットとして導入されたり、
薬の情報や論文をまとめて、治療に役立てる研究が行われたりと分野を問わず普及が進んでいます。

スライドと動画をぜひぜひご覧ください。

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