木村:楽天さんのほうはどうだろう。森:テキスト理解は大変分かりやすい人工知能のアプリケーションだ。そこでは単純に言葉を分析するのでなく、そこから最も決定的な言葉を抽出したり、その人がその言葉をどんな意味で使ったかを理解したりすることが重要になる。最近はそうした技術がかなりコモディティ化してきた。楽天市場にはお客様が商品を評価するレビュー機能があるけれども、我々はそのレビューを評価する技術をつくった。レビューには商品に対する高評価も低評価もあるが、その評価よりも重要なのが、書いた方の、いわば“本気度合い”。それを単純な文字の羅列で判断するのでなく、「本気の価値観から書いたこだわりのあるレビュー」を判断・抽出し、思いのこもったレビューということでユーザーに見せる。いうことを今年からやっている。これだけを言うとインパクトがあり過ぎるけれども、その結果、流通総額が100億増えた。レビューに書かれた言葉の理解だけでそうなるわけだから大変なインパクトだ。これは単に言葉のデータを解析するというだけの話ではない。テキスト解析というのは工夫すればビジネスにダイレクトな影響があるということだと思う。木村:映像のレンタルやストリーミングを行うNetflixも、そういった分析技術を使って飛躍的に伸びたという話を聞いたことがある。森:Netflixはだいぶ前からデータを用いた顧客理解を進めていて、いかに商品を薦めるかということをすごくやってきている。いわゆるディープラーニングを用いて小売で大きな効果につなげたという成功例も報告されたりしているので。松尾:「本気度を分析すると売上増になる」という部分をもう少し伺いたい。森:ユーザーは商品を購入する際、スペックだけでなく、他のユーザーがどんな風にそれを使い、その結果としてどんな評価をしたか、良いも悪いも含めて知りたいと思っている。高度なデジタル機器のように複雑で入り組んだ商品なら特に、「これは良かったです。前から買いたかったんです」程度でなく、「こう使ったらこうなって、友達にはこんな風に喜ばれました」といった話が知りたい。商品に対して低評価であっても高評価であっても、ともかくそうしたレビューを「質の高いレビュー」として抽出していく。すると、後に続くユーザーの意思決定を促しやすいという効果がある。したレビューを上に表示していったという形になる。松尾:そうすると購買も増えるという。森:レビュー経由の購買が増える。ディープラーニングって何がすごいの?木村:ここまでの議論でも、本セッションの副題にある「ディープラーニング」という言葉が何回か出てきた。今までの例はどちらかというと従来から続く連続的進化のなかにあったものだと感じるが、改めてディープラーニングについても松尾先生にご説明いただけたらと思う。これ、一体何がすごいのだろうか。松尾:一言で表現するのは難しいけれども、ここで言う「ディープ」とは深いタイプのニューラルネットワークということ。ニューラルネットワークとは人間の脳神経回路を模擬したような人工知能の手法だ。「人間の脳は深い多層構造をしているから、ニューラルネットワークも深い構造にしたほうがいいだろう」と、皆が考えていた。ところが実際に階層を深くすると精度が落ちてしまってうまく動かない。そんな状態が数十年続いていたという経緯がある。ある手法を採用すると階層を深くしても精度が落ちないと分かってきた。それで最近は深いニューラルネットワークを使った研究が次々となされるようになってきていて、その結果として画像認識がある。画像として映っているものが何かを当てるわけだ。コーヒーカップなのか、ペットボトルなのか、猫なのか、あるいは犬なのかといったことを当てるようなタスクの性能がめちゃくちゃ上がってきた。人間は子どもでも何かを見たときにそれが猫や犬だと分かるし、そこは絶対に間違えない。コンピュータは何十年ものあいだそれが分からなかったけれども、それが今は変わってきた。2012年頃から大変な勢いで画像認識の精度が向上し、今年2月の時点では人間の精度を超えるところまで来ている。それまでは何かを見たとき、そこに何があるかを判断・認識したり、何か変なことが起きていると理解することがコンピュータにはできなかった。それができるとどうなるか。交番の前に警官の方が立っているのは変なことが起きていないかを見ているから。従来、これは人間にしかできなかった。警備員が見張ったり、工場の生産ラインでも最後はすべて人間が目視で傷の有無を確認したりしていたわけだ。それがコンピュータでも可能になると、次は「行動の習熟」が起きる。「この状況でこうするとうまくいく。するとうまくいかない」といった判断ができて、やり方がうまくなる。今まで、機械やロボットは一定のやり方で続けるしかなかった。人間なら椅子の組み立てでも果物のカットでも、同じことをしているうち徐々にうまくなる。人工知能にはそれができなかったが、今後は可能になる、と。椅子を組み立てていくうち、組み立て方がうまくなる。ひとたび上手になればそれをコピーすれば高性能な組み立て機器もできる。そんな世界が訪れるのではないかと考えている。木村:従来の機械学習と異なる点として、ディープラーニングではどこに特徴があるかという特徴量を自動的に学習するという理解をしていた。松尾:それが一番大きい。自動的に変数を見つけることができる。木村:武田さんはディープラーニングのどんな点に注目しているだろうか。武田:我々は自分たちでアルゴリズムをつくっているけれども、全体的に見れば人間が今までやってきたことの置き換えが各分野で進むと思う。訴訟で証拠を発見するというビジネスの発展形として、不正等を事前に発見するという活用法がある。今までは、何かの不正等が起きてからその証拠や原因を探したりしていたわけだ。日々流れるメールのコミュニケーションを機械に監査させ、不正が起こりつつあるならその過程で見つけるといったことをもうはじめている。ビッグデータというと、「あらかじめストックされている巨大なもの」というイメージがあると思う。今生成されつつあるというフローなデータのなかから何かを発見し、リスクをミニマイズするという活用方法もあると思う。木村:今、重要なご指摘があった。時間軸を見ると、ディープラーニングで先ほど松尾先生がお話したすべてのことは今すぐ実現するわけでもないんですよね。松尾:0歳児からはじまっていくので、今は認識ができて運動の習熟が若干できるという状態。言葉を覚える前ぐらいになる。木村:つまり、今はまだ従来の機械学習によるテキストデータ分析で、人間がある程度変数を入れたほうが効率的かつスピーディーに動くというところだろうか。武田:まずは人間がある程度の答えを出しておいて判断の特徴を学ばせる。なんというか、人間の暗黙知のようなものを使う。今までの人工知能ではそこを形式化したうえで組み込んだりする必要があった。今後は暗黙知を暗黙知のまま使えるわけで、そういったところは今までとまったく違う。あと、我々のエンジンは少数のデータを解析しても相当に良い答えを出す。世の中のデータは最初からきれいにラベルが貼られたようなものばかりではない。「人工知能を使って解析がしたい。『データが100万件必要です』と言われたから、それならいいやという風になっていた」といった話はよく聞く。我々のエンジンでは少しのデータでもはじめることができて、かつデータ解析自体は有用なものが多いから、どれだけ現実の世界で使えるかということが非常に重要なのだと思う。木村:楽天さんはディープラーニングでどんな取り組みをしているのだろう。森:言えないこともあるので、なにかこう、謎かけみたいな話になってしまうが、たとえば先ほど「ディープラーニングで猫を猫と認識できる」といったお話があった。そのポイントは、我々が答えを分かっているから、猫の認識に関しては「あ、なるほど」という風になるということだ。実はそこに重大な意味がある。我々が何か分かっていないものに対しても、実は機械がそれだけの精度を出しているということだ。我々が大量の顧客データを持っていたとする。そこでディープラーニング...、各種機械学習の手法でもいいけれども、たとえばディープラーニングをさせて、「これぐらいの精度が出る」と分かったとする。それは自分たちが顧客データを持っているから正解が分かるわけだ。自分たちが顧客データを持っていないターゲットに関してディープラーニングをさせたらどうなるか。自分たちが分からないだけで、同様の精度は出ている可能性がある。これが何を意味するのか。自分たちがデータを持っていない顧客にリーチできるということで、これは非常に重大だ。...ちょっとここで止めておいていいですか?(笑)。ここから先は少しまずい話になっちゃうと思うので。いずれにせよ、マーケティングにおけるディープラーニング活用のなかで、恐らくは今後、従来のマーケティング概念を覆す話が出てくると僕は考えている。01:03:59※本動画は出演者への事前許諾のもと、GLOBIS知見録より転載させて頂いています。ご協力頂き感謝申し上げます。01:01:56※本動画は出演者への事前許諾のもと、GLOBIS知見録より転載させて頂いています。ご協力頂き感謝申し上げます。Osaka現在、予定されているイベントはございません。されているイベントはございません。されているイベントはございません。