2019」が開催されました。Techの認知度を高め、業界を盛り上げていくことを目的に開催されました。この記事では、イベントの模様を前後編の2回にわけてお届けします。経済の未来を「予測」から「スコア化」へ。想定ユーザーは、「予測分析技術を初めて使う」人。Techが日本における2020年の企業デジタル化の最重要トレンドになるとし、現在予測サービスが中々普及しない事には2つの壁があると語りました。当日新発表となった、当社の経済予測AIサービス「xenoBrain(ゼノブレイン)」の大幅刷新の内容と2020年の戦略について説明しました。加え、システム監査、データ監査業務などのIT統制に従事。一連のプロセス執行を担当。もとに、企業業績や経済の動向などの将来を予測するSaaS型AIサービス「xenoBrain」(ゼノブレイン)を提供する。Techが日本企業のデジタル化の最重要トレンドの一つになるからです。Tech企業様最前線のリアルな現場の状況を皆様にお届けする、実用的な内容です。Techとは何なのか。これは「Forecast」と「Technology」を掛け合わせた言葉で、「Fintech」や「InsureTech」のようなクロステックの一つです。Analysis」と言われていますが、我々がより日本人に馴染みの深い言葉にしたものです。予測の分野にはざっくり言うと金融、経営、公共の3つがあり、金融分野は株価や業績の予測など、経営分野は需要予測や消費者動向など、公共分野は犯罪の予測や排泄予測などです。特徴としては海外企業が多く、投資金額の規模は概算で100倍の開きがあります。海外ではすでに社会に大きなインパクトを及ぼしています。一方で日本の状況はというと、まだ社会実装されているというフェーズには至っていないと考えています。その理由は2つあります。研究開発期間が長くなりがちで、不確実性が高い性質を持つ。⇒AIが強い部分と、勘と経験が活かせる部分で総合的に活用すべき100%当たる事を求める⇒本来は現状の業務での予測精度との対決のはずだが、AIには100%を求めがち経済の未来を「予測」から「スコア化」へ。関:2020年、xenoBrainは将来の未来をスコア化するサービスに生まれ変わります。ダウ・ジョーンズや時事通信社から提供を受けている約5,000メディアのニュースデータに加え、米系リサーチファームと提携し、専門家のリサーチに基づき統計データをシステムに入れ込みます。先月帝国データバンクとの提携を発表しており、40万社の未上場企業データを解析対象に加えます。この3つのデータを用いて経済の未来をスコア化していきます。企業情報の開示や調査結果がないような未上場企業の影響については、機械学習の推計値も用いることで補完していきます。/融資の3つの業務を変えていきます。企業の意思決定を支えるリサーチを、デジタル化します。One」について、特徴や導入企業の活用方法について紹介し、実際に壇上で数値を読み込ませた予測を実行して簡単に操作できる様子を実演されました。機械学習のエンジニア。ソニーグループを中心に、製造、金融、サービス、不動産を含む数多くの業界・業種で予測アルゴリズム開発とビジネスへの導入を手掛ける。One」を開発し、その新規ビジネスのリーダを務める。Techは応用範囲が広く、また導入効果が出やすい点が特徴です。見込み顧客を大量に抱えている営業の方であれば、一人ひとりの成約確率を予測できれば成約件数の増加が見込めます。コールセンターの管理者なら、入電件数を予測できれば、オペレーターの人員計画が立案しやすくなる。予測分析すると意思決定の精度が上がり、コストも抑えられます。マーケティング...全領域で実現可能です。予測サービスの普及はまだ進んでいません。これは予測分析で使う機械学習の専門家不足が原因だと、我々は認識しています。内閣府の定義する先端AI人材の中でも、予測分析の専門家はわずか。ほとんどの企業は専門家無しで予測分析を行うことになってしまいます。今年6月にリリースし、現在はユーザー拡大のために無料で提供させていただいています。想定ユーザーは、「予測分析技術を初めて使う」人。利用ハードルの低さ高松:まずは予測分析技術を初めて使う方や、予測分析技術の導入に一度挫折した方。次に、日々の業務で経験や勘による予測を立てている方。営業の需要予測ですね。使えば、業務プロセスはそのまま、予測精度を高められる可能性があります。最後に、予測分析を導入したけれど、期待通りの成果が出ない方。Oneなら、高精度の予測を出せます。特徴ですが、ひとつ目はシンプルで簡単に使えるところです。他社の予測分析ツールと比較すると、クリック数や学習処理時間が短く済み、予測精度も高精度。バランスの良いツールに仕上がっています。2つ目はワンクリックで予測モデルを自動生成できること。データの前処理から予測モデルの生成を自力で行うのは大変です。Oneならこのプロセスを、データに合わせて自動処理できます。3つ目は予測の理由が分かること。ビジネス現場では「予測精度が90%です!」と言うだけでは誰も使ってくれません。「この予測は、データのここを参照して出している」と説明すれば、周囲に納得してもらえます。4つ目は標準的なPCでも動作することです。Oneはクラウドではなく、ノートPCやデスクトップPCで動作するソフトウェアです。予測サービスの場合、顧客データをクラウドに上げられないこともあるので、こうした仕様にしています。最後に、ソニーグループ内での導入事例をご紹介します。Oneを導入しました。数時間以上かけてリストを作っていましたが、導入後は数分で作成出来るようになりました。文系の方が使っているのですが、それでも問題なく回っている点がポイントです。Oneを導入しました。Forecast」について、仕組みやユースケースを紹介されました。スタートアップのアイディアを模索し、2017年度東京大学アントレプレナー道場アントレプレナーシップ・チャレンジ最優秀賞。ソリューションアーキテクトとして、スタートアップにおける機械学習基盤設計などの技術支援に従事。Forecast」です。Amazon.comは世界185カ国で年間10億ものパッケージをお届けするECサイトを展開しています。この中で、時系列予測は非常に大事なタスクとなります。それは、Amazon.comが抱える巨大な品揃えを、お客様にできるだけ低価格で、いち早くお届けするためです。そのためには、商品需要を正確に予想しなければなりません。Amazon.comでは統計手法を用いて、洗剤や日用品、クッキー、日焼け止めなどの季節商品の需要予測を行っていました。これらは需要に周期性があるので比較的予想しやすいのですが、高い価格変動性のある商品や、特定の国でのみよく売れる商品、新商品などは予測が難しい状況でした。そこで2015年から、深層学習の技術を取り入れました。これにより、4億点の需要予測が可能になり、在庫数とフルフィルメントコストを削減、無料の当日配達サービスを実現しました。Forecastです。深層学習の経験は不要で、お客様にカスタマイズされた学習モデルをセキュアな環境で提供します。Forecastが将来の需要予測を行います。販売都市やチャネルをメタデータとして含めることも可能です。ターゲットの時系列ではないけれど関連するデータ、たとえば商品の価格変動や、プロモーション情報なども入れられます。具体的なユースケースを紹介します。Logisticsさん。アジアの290地点で営業されており、小包の処理をしている企業です。Forecastをご導入いただきました。Forecastが予め用意した休日データセットを用いることで、より正確な予想が可能となりました。独自システムを構築することなく機械学習ベースの予測手法が使用でき、運用効率を向上できたと仰っていただけました。次に紹介するのは日本のスタートアップ、Aidemyさんです。ブラウザでPythonなどのコードを書いて学べる、オンラインのプログラミング学習サービスを提供されています。ユーザーが演習で書いたコードを受け付けるのですが、サーバーコスト最適化のために必要なサーバー量を正確に予測したいという目的でご導入いただきました予測分析以外にも、Amazon.comではいろいろな分野の機械学習のインフラなどいろいろなサービスを提供しています。ご興味ある方は、是非、PoCをご検討ください。Forecastについて詳細はこちら登壇3社によるスペシャルセッションスペシャルセッションでは、ゲストスピーカーのお二人に、業種に応じた将来予測の使い方に関する質問にお答えいただきました。関:お二方とも、ありがとうございました。お話を聞いて思ったのは、両社とも爆発的な普及を予感させるサービスを展開されているなと。来年の今頃は、知らない人はいないくらい使われているんじゃないか、と思いました。今回のイベント参加者ですが、属性分布で見るとメーカーが22%と最大の割合を占めています。いえ、メーカーと言っても扱う商品は、自動車のように大きなものから、アイスクリームなど小型のものまで様々です。予測分析を行う上で、商品に向き不向きはありますか?針原:過去の売上に関する時系列データがあれば、どんな商品でも使えます。Forecastなら、複数時系列分析が可能ですから小ロットで多品種の商品も分析可能です。商品ごとに正確な生産量を予測できますし、予測間隔も、1日、1時間ごとなど、用意したデータによって適切な時間で分析できます。高松:製造にとって需要予測は重要です。経験と勘で在庫予測を行う方が多く、機械学習の導入はこれからです。Oneを使えば移行もスムーズですし、出てきた予測データに自身の経験と勘をプラスして、新しいPDCAを回せるようになります。関:銀行・証券・保険の参加者も多くいらっしゃいますが、こういう分野ではどうでしょう?針原:銀行窓口の人員計画や、企業のキャッシュフローなど財務予測に時系列予測が使えると思います。それと、結構わかりやすい例としては、ATMの現金。お客様がお金を引き出したい時にATMに現金がないと困るので、それぞれの場所で必要な金額を予測する必要があります。高松:ユースケースは沢山あります。コールセンターの入電数予測やコールマーケティングとか。課題としては、データ分析する部署しか分析に関わっておらず、現場で使われていないことも多い。Forecastも、現場運用できるとすごく普及するんじゃないかなと思いますね。後編では、新進気鋭のスタートアップの方々に、各社の技術的な強みや将来のビジョンについてお話しいただいた、パネルディスカッションの様子をお届けします。lab.(ゼノデータ・ラボ)が運営する、未来を予測するテクノロジー/サービスの研究所です。Tech」(フォーキャストテック)の普及に取り組んでいます。AINOW編集部イベントこの記事が気に入ったらいいねしよう!最新記事をお届けします。週1回、注目のAIニュースやイベント情報を編集部がピックアップしてお届けしています。こちらの規約にご同意のうえチェックしてください。ーTwitterでの発言を受けRECOMMENDこちらの記事も人気です。