【イベントレポート】あのヴィレヴァンも"AI店員"を導入。全国高校eスポーツ選手権運営の舞台裏。Watch市場スパコンその他イベントレポートあのヴィレヴァンも"AI店員"を導入。EXPO」が開催された。このEXPOは、日本初の人工知能に関する総合展示会であり、第7回コンテンツ東京と併催で実施された。近年、急速に発達しているディープラーニング(深層学習)をはじめ、さまざまな人工知能に関する展示やデモが行なわれ、身動きがとれないほどの来場者で賑わっていた。ここでは、そのなかから筆者がとくに興味を持ったものを中心に紹介していきたい。UEIやモノゴコロ、さくらインターネットなどがディープラーニング関連の展示を行なうAIとは広い概念であり、さまざな技術がAIと呼ばれているが、なかでも注目が集まっているのが、機械学習の一分野である深層学習である。深層学習とは、従来の機械学習で用いられていたニューラルネットワークの階層を増やしたディープニューラルネットワーク(DNN)を使って学習を行なわせるものである。深層学習には膨大な演算が必要になるため、一般的なCPUでは時間がかかり過ぎるが、CPUよりも遙かに並列演算性能が高いGPUを利用することで、実用的な時間で学習ができるようになった。画像認識や画像生成などが得意だが、最近ではさまざまなネットワークが提案されており、自然言語解析や生成などへの応用も進んでいる。今回のEXPOでは、後述するチャットボット関連の展示が多く、深層学習関連の展示は思ったよりも少なかったのだが、UEIやモノゴコロ、さくらインターネットなどが深層学習関連の展示を行なっていた。DK-1000」も展示していた。CSL(ソニーコンピュータサイエンス研究所)が開発した深層学習GUI環境「CSLAIER」やUEIがGlucoseと共同開発したマストドン専用Webクライアント「Naumanni」のデモも行なっており、来場者の注目を集めていた。深層学習関連の展示を多数行なっていたUEIブース深層学習によるリアルタイム画像認識のデモUEIが開発したAI専用情報収集ドローン端末「MQ-1」の説明パネル。DEEPanalyzer」の説明パネル。辞書を用いず、深層学習リカレントニューラルネットワークを学習させることで、新語や口語にも対応できる深層学習用PC。Express接続のSSDが採用されている三次元畳込み物体認識ソリューション「DEEPvolume」の説明パネル。Azure」の説明パネル。重い学習タスクをAzureクラウドを利用して分散学習できるUEIとソニーCSLが開発した深層学習GUI環境「CSLAIER」の説明パネル。Web上から手軽に畳み込みニューラルネットワークを利用した画像分類の学習などを行なえるほか、LSTMによる文章学習・生成も可能CSLAIERの画面。Webブラウザを使って、学習用データセットの指定や学習モデルの作成、実際の学習などが可能だUEIがGlucoseと共同開発したマストドン専用Webクライアント「Naumanni」。研究しているモノゴコロは、「高精度・リアルタイム映像解析」のデモを行なっていた。これは、深層学習を活用し、サッカーの試合やアイドルPVのダンスなどをリアルタイムに解析し、ハイライト映像の自動生成や実況解説の生成を目指しているもので、たとえば、サッカーの試合なら、リアルタイムでAIカビラさんやAI松木さんのコメントを挿入することが最終的な目標となる。現時点では、ボールや味方チーム、敵チームのリアルタイム識別はできており、プレイの種別の識別に取り組んでいるところだという。AIと映像によるバーチャルロボットプロジェクトのデモも行なっていた。モノゴコロが開発中の「高精度・リアルタイム映像解析」の説明パネル。Service)よりも性能が高いことや価格的にもメリットがあることなどをアピールしていた。さくらインターネット自身も人工知能を業務に取り入れており、サポートセンターにチャットボットを導入しているとのことだ。IoTプラットフォーム「sakura.io」の利用例として、オムロンの表情・感情センサーを利用して、年齢や性別、感情を数値化し、LTE経由でクラウド上にそのデータを蓄積していくデモも行なっていた。さくらインターネットが展示していた高火力コンピューティング用サーバーマシン。Xを4基搭載している高火力コンピューティングの説明パネル。4GPU搭載システムを1時間あたり267円から利用できる高火力コンピューティング(左)と他社のIaaSサービス(右)の性能比較。高火力コンピューティングを採用しているさくらインターネットの人工知能への取り組み。サポートセンターにチャットボットを導入しているさくらインターネットのIoTプラットフォーム「sakura.io」の説明パネルsakura.ioの利用例。書籍や雑貨を販売しているヴィレッジヴァンガードは、モノゴコロと開発中のAI店員「渋谷めぐる」のデモを行なっていた。渋谷めぐるは、内部が透けて見える透明液晶を採用しており、なかに本などのお勧め商品を陳列することができる。現時点では、対話機能は備えていないが、将来的には来店した客の言葉を理解して会話を行なったり、商品が置いてある場所の案内をしてくれるようになるとのことだ。渋谷めぐるは、2017年7月14日にヴィレッジヴァンガード渋谷宇田川店に登場する予定なので、興味をもった人は見に行ってみてはいかがだろうか。渋谷めぐるは、2017年7月14日にヴィレッジヴァンガード渋谷宇田川店に登場予定。前面は透明液晶パネルが貼られており、なかに陳列された本などが透けて見える渋谷めぐるの筐体は、大型の自動販売機と同じくらいの大きさである渋谷めぐるの動作の様子。お勧めの本などを紹介してくれる。深層学習のためのハードウェアを展示しているブースもいくつか見られた。DGX-1」を展示していた。日立の深層学習向けプラットフォームの説明パネル。P100を8基搭載するスーパーテクニカルサーバー「SR24000/DL1」の実機SR24000/DL1の価格は2GPUモデルが199万円(税別)、4GPUモデルが299万円(税別)であるエッジコンピューティングにおける深層学習取り組みについての説明パネル。TX1を使って、単眼カメラによる物体の距離予測のデモを行なっていた。P100を4基搭載可能な深層学習用システム「HPC5000-XBWGPU4R1SーPCL」の展示を行なっていた。HPCシステムズの「ディープラーニングスターターボックス」。GPU搭載サーバーと画像保存用ストレージサーバーのセットであるディープラーニングスターターボックスでは、深層学習をはじめるのに必要なソフトウェアはセットアップ済みであるHPCシステムズの深層学習向けワークステーション「PAW-102」。P100を4基搭載可能な深層学習用システム「HPC5000-XBWGPU4R1SーPCL」NTTドコモがコンビニなどの商品棚の商品を識別するデモを行なうNTTドコモは、コンビニやスーパーマーケットなどの商品棚をスマートフォンやタブレットなどで撮影するだけで、その棚に並んでいる商品を識別するデモを行なっていた。これは、深層学習を活用した画像認識と商品写真データベースを組み合わせることで実現されている。現在、こうした業務は専門の担当者が店舗を回って行なっているのだが、本システムが実用化されれば、発注や在庫管理の効率改善につながる。実際の導入に向けて開発中だという。NTTドコモの商品棚識別デモ。Learning画像認識プラットフォーム」を利用して、道路の欠陥を映像から見つけるデモや製品の目視検査の自動化のデモを行なっていた。チャットボットを実現する業務支援AIや深層学習用クラウドサーバーの展示も行なっていた。Learning画像認識プラットフォームのクラウド版の説明パネル。Learning画像認識プラットフォームのデモ。Learning画像認識プラットフォームを利用した製品の目視検査自動化についての説明パネル製品の目視検査自動化のデモ。ネジの表面の粗さを検査しているチャットボット関連の展示にも注目が集まる今回のEXPOで、もっとも多かったのがチャットボット関連の展示だ。組み合わせることで、よりキャラクターとしての魅力を持たせたアプローチが増えているようだ。Messenger」の導入事例やデモを行なっていた。Messengerの導入事例。Messengerの動作の様子NTTドコモとインターメディアプラニングが共同開発したチャットボット作成プラットフォーム「Repl-AI」は、ドラッグ&ドロップでボックスを追加することで、グラフィカルにチャットボットを作成できることをアピールしていた。NTTドコモとインターメディアプラニングが共同開発したチャットボット作成プラットフォーム「Repl-AI」Repl-AIでは、ドラッグ&ドロップでボックスを追加することで、グラフィカルにチャットボットを作成できるRepl-AIの動作の様子FKAIRが開発したチャットボット「ENA」は、電柱棒さんのイラストを3D化したアバターを実装し、AIアイドル的な存在感を持たせていた。Cube」のデモが行なわれていた。FAQソリューション「APTWARE」と音声合成ソリューション「Rizbell」と連携することで、対話型音声サービスを実現できる。この対話型音声サービスは主に法人向けに提供される予定で、店舗などでのコミュニケーションロボットとしての利用も可能になる。EXPOは2018年4月4日~6日に開催予定で、規模が3倍になるとのこと。人工知能の事例を見る。