誰でもAI開発できる時代の到来。誰でもAI開発できる時代の到来。誰でもAI開発できる時代の到来。Console』、GUIで誰でもAI開発ができてしまうその手軽さがとても話題になりました。今回はそんなSONYにSONYが、このタイミングでAI開発ツールを出した目的・意図は?本当にビジネスの現場や、製品に使えるの?ほかのライブラリとの比較は?なぜWindowsだけなの?などを伺ってきました。AIを製品として落とし込むということを世界に先駆け、とっくに実現していました。Consoleはすごい反響でしたね。Libraries』はもともと、社内で開発していたものです。SONYでは、ディープラーニングの研究開発を約7年前の2010年ぐらいからやっていたのですが、当時はオープンソースのライブラリなども普及していませんでした。自社たちでライブラリを開発したのがキッカケですね。2010年当時だと、まだディープラーニングライブラリCaffeすら登場していなったそう。SONY社内ではWindowsが主流であること、またSONYのPCといえばVAIO、といった背景もありWindows向けでのリリースになったとのこと。Librariesになるわけですね。第二世代の2013年頃には、ほかのディープラーニングのライブラリも登場しはじめたので、それらを意識した開発をはじめました。数年前からその競争も激化してきたため、第三世代の開発をはじめた形になります。Librariesはほかのライブラリにくらべて後発であるため、ほかのライブラリの良いところを参考に、最先端のトレンド・機能をもりこんでいます。Consoleの開発に着手しました。Consoleはそれほどの長い歴史とノウハウがあったからこその賜物というわけなんですね。Consoleの自動モデル探索は、AI開発に携わるすべての人間が求めていた機能といっても過言ではありません。AI開発では、AIを学習させる前にハイパーパラメータと呼ばれるさまざまな変数を、人間が決める必要があります。ハイパーパラメータの数が非常に多く、その組み合わせの数は、人間が手動でおこなうのには限界があり大変なものでした。Consoleではなんとそれを自動で行ってくれます。AIをいかに現場ではやく開発できるかがカギ。“ディープラーニング・ネイティブ”の時代がやってくる―─すでに社内での活用事例があれば教えていただけますでしょうか?―原山はい、もちろんあります。活用シーンは、ビジネスの現場だったり、製品の機能としてだったりと、幅が広いですね。主な事例・活用用途をまとめると、下記のとおり。DPT-RP1お話を伺うと、じつはもっと事例はあるのだそう。ディープラーニングの活用例というと一般的によく聞くのは画像判別ですが、ここまで現場や製品に対してうまく落とし込んだ例をみるのは初めてかもしれません。ディープラーニングの汎用性の高さを感じました。汎用性の高さゆえに、さまざまなシーンでの活用が増えていくと思います。経済に与える影響も大きいという調査もありますし、AI活用は確実に当たり前になってくるでしょう。なったとき、“いかにはやくAIを開発できるか”は、今後非常に重要なポイントになってきます。筆者も「AIを学習させて精度検証して、じゃあ次はこうしてみよう......」というサイクルを回していますが、AIでやりたかったことが実運用の段階になるまで、かなり時間がかかりました。Consoleを使わない手はないですよね。ConsoleのようなツールでAI開発が簡単になることで、それこそ“ディープラーニング・ネイティブ”なる存在が出てくることは必至だ、というお話も。した人材とどう付き合うか・現場でどう扱うのか、いまから考えておかないといけないかもしれませんね。メーカーだからこその“エッジ大前提”の開発ツール―ところで近年、AIのエッジ・コンピューティングが非常に盛り上がりを見せていますよね。Consoleはエッジに対応しています。いうのも、もともと我々が製品メーカーなので、そういった組み込みについては大前提なんです。AIの省力化については、いろんなビッグネームの企業ですら奮闘している段階。Libraries/NCCではとっくに考慮済みだったとは......エッジ・コンピューティングの概要や必要性・トレンドについては下記記事をご覧ください。NVIDIAも注力してる“エッジAIコンピューティング”まとめまた、上記記事公開後もIntelのLoihiプロジェクトや、HuaweiのKirin970などの例がぞくぞくと出てきています。Effect』がエッジ側で処理をしています。Earは接続しているスマホ側で処理していますが、DPT-RP1に関しては完全に端末側ですね。はじめに事例を見せていただいたときは、てっきりどれもクラウド処理かと思っていましたが、すでにエッジ処理だったとは。Consoleでは、モデルを作成した際に“どれぐらいの容量になるのか・どれぐらいのメモリ消費量になるのか”という推定値も一緒に出てきます。この値をもとに「このモデルはあのデバイスには載らないから、精度が一定以上でパフォーマンスが良いモデルを採用しよう」という選択ができますね。そこまで至れり尽くせりだとは......ソフトウェアだけでなくハードウェアも手がけている企業ならではの強みですね。お話を伺うと、AIの組み込みには、2000年付近に発売した家庭用ロボット『AIBO(アイボ)』『QRIO(キュリオ)』なおの製品開発で得た長年のノウハウも活きているのこと。こちらの記事でも述べているとおり、今後AIのエッジ・コンピューティングは重要性を強めてきます。そんななか日本のSONYが世界に先駆け、すでにエッジ向けのAI開発ツールを提供しているというのは、日本人として思わず目頭が熱くなるストーリーです。オープンソース化によって世界に挑む、対話する。一言でいうなら「SONYもAIをやっているんだ」という世界へのアピールですね。世界の研究のトレンドに参加したり、各方面から意見をもらうためにオープンソース化・無償公開をしました。いつまでも非公開のままでは世界に置いてかれてしまうだけなので。現在、海外ではAIの脳である“学習モデル”形式について標準化しようといった動きがありますが、オープン化したことによって、今後そういったトレンドにも関与できるだろうと思っています。現在、「AIで覇権を握るのはどの企業か?」という議論は多いですが、まさか日本からSONYというダークホースが動き出していたとは。今後ますます重要性が増してくるであろう、AIのエッジ処理やAI開発のスピードですが、SONYはメーカーだからこそのノウハウと長年の研究によって、GoogleやAppleにも引けを取らない強みをSONYは築きあげていたんですね。小林さん・成平さん・原山さん、お忙しいなか誠にありがとうございました!今回のインタビューを振り返って全体的に感じたのは、研究部門と製品部門の連携が非常に強いということ。大きな企業の場合ふつう、そういった部署間の連携って弱いことが多いのですが、このような素晴らしいツール・事例を生み出せた理由には、SONYの組織力もあるようです。今後もSONYのAI戦略に目が離せません。孟典14歳からwebプログラミングを始め、いままでに20個以上のwebサービスをリリース。現在はディープラーニングエンジニア兼ライターとして活動。システム設計から、開発、デザイン、コンテンツライティングまで一通りできるのが強み。