一日で学習モデルを生成。一日で学習モデルを生成。WedAI:人工知能たった一日で学習モデルを生成。カンファレンスでは、LeapMindが持つ高い技術力と培ってきた知見を通して、AIをどうビジネスに導入するのか、どのように現場に取り入れることができるのか、「AIを開発・導入したい!」けれども、一歩が踏み出せない......。そんな悩みに寄り添う議論とプロダクトが展開されていました。修一氏にお話を伺い、LeapMindが提供する「DeLTA-Family」の実力と今後のさらなる展望について、お届けします。『DeLTA-Family』エコシステムでAIの“実活用”を加速する大きく技術編とビジネス編に分かれていたカンファレンス、今回はビジネス編の講演にフォーカスしたダイジェストをお届けします。シンギュラリティなんて来ねえよ、2018年夏。厚範氏による講演です。Scientistとしてジョイン。1950年代以降、何度もAIブームが来ては去っていっています。ブームの最中にはヒトのように考えて動作するAIがあたかも実現されたと宣伝しているような研究プロジェクトや商品が数多くありました。当時の技術が実際に我々の生活に及ぼした影響は限定的で、影響がほとんどなかった失敗例が大半を占めていました。人工知能という言葉は、それが示唆する万能性から「宣伝文句」として便利に使われてしまっています。研究・開発にあたっては実際の技術内容を正確に理解する必要があると兼村氏は指摘します。この意識のままでは「シンギュラリティなんてこねえよ」とのこと。研究者として「技術内容を理解し、地に足の着いた開発」で、真のシンギュラリティを目指すべきだと語りました。Learning実用化をもたらすDeLTAのエコシステム続いて登場したのは、LeapMindのフィールドアプリケーションエンジニア(FAE)、野尻尚稔氏。ディープラーニングモデル構築に必要な学習データ作成からハードウェア上での評価までワンストップで実現する「DeLTA-Family」の具体的な活用方法を紹介しました※DeLTA-Familyの機能については記事後半で解説しています。Inc.米国系半導体ベンダにてCPUとDSPをベースとしたデバイスの設計に従事した後、コンフィギュラブルプロセッサIPのFAE、システムレベル設計環境、プロセッサIP、システムIPのFAEとして国内半導体ベンダの数々のプロジェクトを支援。『ドローンによる建物点検』などが、これらに当てはまるアプリケーションですので、組込みディープラーニングが活用できます。DeLTA-FamilyのDeLTA-Liteでモデルを生成し、生成したモデルをDeLTA-Kitを使いハードウェアに組み込むことができます。DeLTA-Kitは実運用には適していないので、今後パートナー様と連携して実運用ボードの設計や製造から、IoTプラットフォームを利用したエコシステムの実現を目指しています」DeLTA-Familyが重視するのが、“AIのビジネス導入”。目的はAIエンジンや専用デバイスを提供することではありません。AIのハードルを低くし、操作は簡単に、かつ現実的にビジネスへの導入を実現します。CEOである松田総一氏。Inc.エンジニアのスキルを可視化・マッチングするサービスを2010年に立ち上げ、シンガポール支社を設立同事業を事業譲渡。その後、個人投資家からの出資と自己資金で2012年LeapMind株式会社を設立。DeLTA-Familyなどのパッケージを活用することで、ディープラーニングを搭載したアプリケーションを世の中に増やしていきたいと考えています。現状、ディープラーニング運用には、GPUによるソリューションしか存在していません。LeapMindはそこに、FPGA小型チップという、新たなマーケットを生みたいと思っています」LeapMindはDeLTA-Familyを始めとする、エコシステム構築に向けて積極的に技術開放していくと言います。TECHの各講演からも分かるように、やはりコアとなるのは「DeLTA-Family」。技術編にも登壇された安村氏に、DeLTA-Familyのもう少し踏み込んだお話を伺いました。UFJ銀行にて国内勘定系ホストおよび業務支援システムの開発担当・プロジェクトマネージャーを経験。データ収集後にする作業として、データに意味付けをする、アノテーションというプロセスがあります。その作業は、DeLTA-Markを使えば、GUIによる簡単な操作で行えます。利用者が操作しやすいよう設計されたインターフェースで、誰でも使いこなすことが可能です。半自動である程度のラベリングをDeLTA-Mark上で済ませることで、ユーザーは確認作業のみ、もしくはちょっとした修正で済むようになるそうです。何にどのラベルを振り分けるかのラベル付け作業は、人間なのでどうしてもズレが生じます。DeLTA-Markには、ラベル付けのクオリティコントロール機能も付いているため、そういった問題も解決できます。データ準備の次は、いよいよモデル生成です。「ディープラーニングの設計、モデル生成サービスがDeLTA-Liteです。AI開発において最もハードルが高いのが、専門知識と高い技術力が求められる学習モデルの生成かと思いますが、DeLTA-Liteを使えば、データをアップロードし、マウス操作するだけで学習モデルの生成が可能です。人手では約3ヶ月ほどかかるモデル生成も、DeLTA-Liteを使うことでたったの1日程度で終わってしまいます」データの整形からモデル生成まで、あらゆるハードルと時間を振り切ってますね。「生成したモデルを検証するのが、DeLTA-Kitです。精度は同型モデルとほぼ同等。「生成されたモデルは、FPGA小型チップ組み込みに最適化されているので、従来のモデルとの単純な精度比較は難しいですが、同型モデルの精度とほぼ同等の精度が出ます。安価で低電力なFPGA小型チップ組み込みを可能にするため、独自研究を重ねモデル開発するLeapMind、その技術力の高さと努力が垣間見えます。「必ずしも精度が保証されるわけではありませんが、追加学習というプロセスも今後サポートしていく予定です」データに大きく依存するディープラーニング。再学習が必ずしも精度向上に繋がるとは限りません。“やってみないとわからない”、そのアクションをしやすいのも、DeLTA-Familyの魅力です。Storeができる?――DeLTA-Family導入の費用と期間、気になります。「DeLTA-Lite初期費用が100万円、DeLTA-Markは10万円です。月額料金はどちらも10万円〜です。DeLTA-Kitは、無償モデルをダウンロードできる「Modeliteアカウント」込みで18万円です。導入期間は規模にもよりますが、PoC検証期間が3ヶ月から半年、実際にハードウェアで動かし、調整などで半年ほど。展望としては、まずはエコシステムとしてAI開発・運用をDeLTA-Familyで全て解決できる形に仕上げたいと考えています。あとはオープンなコミュニティも作りたいと思っていて。Storeのような、ユーザーが作成したモデルを公開、売買可能なプラットフォームの開発も視野に入れています」モデルを公開、売買可能なプラットフォーム。非常におもしろい構想です。LeapMindが目指す、IoTの次にくるDoTの世界は、ユーザーが好みのモデルをダウンロードし、あらゆるモノと簡単に連携できるようになっているのかもしれません。Learningがあふれる世の中の実現」に向かって突き進むLeapMind、今後のさらなる展開が楽しみです。両親が中国人のため幼少時から日本にいながら中国の文化に触れる。Science(認知科学)を専攻。立場からAIを学習している。AIが日常的に使われる世の中にクリエイティブがどのように作用するのかに興味がある。