Forecastを含むAWSの機械学習サービスに関する説明会」をメディア向けに開催した。Forecastを活用した事例が発表された。本部長/プリンシパルソリューションアーキテクトの瀧澤与一氏が登壇し、AWSの機械学習サービスの概要を説明した。「AWSは、過去20年間、機械学習への継続的な投資を続けています。本番環境へのデプロイ監視、評価、データ収集のサイクルを負担なく高速で回したいというお客様のニーズに答えてきました。分類としては以下の通り。テキスト処理、チャットボット、時系列データ予測、レコメンドなど10種類を提供し、機械学習が必要になる分野をカバーしている。S3(AWSのストレージサービス)などにデータを置いているユーザーなどは、これらのサービスを使うことでほかのAWSサービスとの連携なども容易になるという。PersonalizeAmazon.com/co.jpにログインすると、すぐにAmazonから推薦された商品が紹介されるだろう。Personalizeだ。アルゴリズムを整備して、一般ユーザーにも使ってもらうために開発された。各エンドユーザーに合わせたレコメンドが可能で、機械学習のスキル、経験が少なくとも数日でレコメンドが導入できるという。利用手順は以下のとおり。Personalize側でデータの精査や特徴の認識、アルゴリズム選択や学習など一通りの作業を行ってくれる。ハイパーパラメータの調整なども不要だ。そのため、ユーザーは誰がいつ、どのアイテムを閲覧したかのCSVデータさえ用意できればパーソナライズを利用できる。API連携さえできれば結果が返ってくるため、既存のシステムにレコメンドを組み込める。選べるアルゴリズムは以下のとおり、多様だ。あるユーザーにおすすめのアイテムを推薦HRNN:ユーザー・アイテムの関連データのみを使用HRNN-metadata:すべてのデータを使用HRNN-coldstart:すべてのデータを使用+頻繁に追加されるアイテムを反映したい場合Popularity-Court:評価要レシピ。時系列データを用いて予測モデルを作れるサービスだ。「そもそもForecastingとは、時系列に基づいて変化していくデータを扱うことを指します。在庫予測であれば、週末に減って月曜に増えたり、イベントによって減ったりとある特徴点に基づいて変化していく。キャパシティ管理など、周期性・季節性によって変動するものは、統計的な予測が必要が可能でした」だが、価格変動性が高かったり、国や地域ごとの需要に変化が激しかったり、購買頻度の低い製品の予測は、統計的な予測だけでは困難だ。Forest(SQRF)」という機械学習モデルをデプロイし、改善を重ねた。関連商品の需要履歴を用いての精度向上が頭打ちになったという。そこで2015年にディープラーニングを導入。すると、正確度において15倍の向上を見せた。従来の機械学習モデルと比較して圧倒的な性能差に加え、高い可用性や低コストぶりを見せた。現在はディープラーニングがAmazonの巨大なビジネススケールを可能にしていると言っても過言ではないという。完全なマネージドサービスであり、ユーザーは自分のデータでモデルを学習させ、GUIで簡単に予測ができる。Forecastを使ってプログラミング学習の演習回数を予測した。関連記事:プログラミング初心者が画像認識まで実践。AI統括の竹原大智氏は、「効率的なサーバー運用のために演習回数予測が必要だった」と語る。「プログラミング学習サービスの『Aidemy』では、演習画面でコードを入力、提出すると、RUNサーバーで実行され、コンソールに実行結果が返されます。そのため、ユーザーの演習回数が多いと、RUNサーバーへの負荷が大きくなる。夜間などユーザー数が減る時間帯は大きなリソースを準備する必要はないので、需要に応じて動的にリソースを変更できればコストが最適化できます。Forecastでは3つの予測結果が出せる。P90:ワーストケースP50:中央値P10:ベストケースP10、P50、P90の数値は、それぞれベストケース、中央値、ワーストケースに合致する。P50が実際の需要量に近いが、アイデミーでは、予測を大きく上回る演習回数になるとサービスが正常動作しなくなる可能性があるので、余裕を持ってP90を採用したという。エンジニア、データサイエンティストでなくとも使えると謳っているとおり、使い方は簡単だったとのこと。アイデミーで用意したのがCSVファイルのみで、それを入力することでGUIのコンソールで予測結果を可視化できたという。「データセットを入れてください、予測モデルに入れてくださいなどの簡単な指示で使えました。今回は簡単に一定の精度で予測ができたこともあり、今後は講座の売上など、演習回数以外の予測にも活用していきたいという。竹原氏が挙げていた一番の特徴はやはり「安さ」だ。「請求書が来ないな、と思っていたが、来ていたのに気付かなかったくらい安かった」(竹原氏)と、体感で予想の9割程度安くなっていたという。パーソナライズや予測など、機械学習の恩恵は着々と民主化されている。前職では、PRコンサルタントとしてBtoB企業を中心に、数々の企業のメディアリレーションを担当。Ledge.aiでは最先端のAIビジネス活用を取材するとともに、レッジ自体の広報活動も行なっている。Wed精度は8割程度。