NetworksのCEO、西川氏が登壇。NetworksのCEO、西川氏が登壇。Learningライブラリ「Chainer」とクラウド「Azure」の協業関係の具体的な内容について、PFN社のCEO自らが日本マイクロソフトのパートナー向けカンファレンスで説明した。Insider編集部(デジタルアドバンテージ社)が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「@IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは@ITのそれとは一致しません。2017)が9月1日に開催された。とおる)」氏が登壇し(図1)、ChainerとAzureの協業関係について具体的な事例を交えながら説明した。2017」のタイミングで発表され、それからの3カ月間、後述する3つの軸でさまざまな連携が進められてきたという。西川氏は、PFNとChainerの紹介から始め、テクノロジの活用事例や、この協業関係の現状について紹介した。この記事では、西川氏のプレゼン内容をまとめる。MicrosoftPFNは、ディープラーニング(深層学習)技術を、実世界における重要な問題の解決手段として活用するため、その実用化を目指すための取り組みを行っている。Task重点的に取り込んでいることの一つが産業用ロボットである。Task部門は、ロボットで倉庫内の棚からモノをつかむことを競うコンテストである(次の動画は、そのときの様子が分かるビデオ映像)。YouTube)ロボットにとってモノをつかむ作業は「最も難しいタスク」と言われている。このタスクを実現するには、棚の中にあるさまざまなモノを、たとえそれが一部隠れていたとしても正確に認識しなければならない。そのうえで、モノがしっかりと持ち上がる位置をロボットアームで的確につかまなれけばらない。いった2つの難しい課題に対して、ディープラーニングは非常に有効に働く。Task部門で第2位(1位と同点)を獲得した。ディープラーニングの特に重要な性質の一つが、自動的にさまざまな環境に柔軟に対応できるというローバストネス、つまり一般化する性能があることだ。従来のプログラミングでは事細かにルールで条件分岐することで挙動をチューニングしなければならなかったが、ディープラーニングを使えば自動的に柔軟に対応できるようになる。これからの世界では多種多様なIoTデバイスが存在するようになっていくだろう。ディープラーニングは、そういった世界に柔軟に対応するための“本質的な技術”となるのではないかと考えている。Solutionを展開このような事業を展開しているPFNでは、実世界へのディープラーニング技術の応用をさらに強力に加速していくために、マイクロソフトとパートナーシップを結んでいる(※3カ月前の2017年5月に発表)。開発を掲げている(図2)。実社会でのディープラーニングの応用を強力にするために、マイクロソフトとパートナーシップ連携しているそれぞれについて詳しく説明していこう。Lab(ディープラーニング・ラボ、https://dllab.connpass.com/)は、ディープラーニングの開発事例や最新技術動向を情報発信するビジネスコミュニティである。パートナーとなる企業や開発者と一緒にコミュニティをどんどん拡大していくことで、より多くの応用事例を生み出し、さらなるビジネス拡大につながる機会を共有していくことを目的としている。全国に展開していく(図3)。認定トレーニングディープラーニングを活用できるエキスパート人材を3年間で5万人まで増やすことを目標に、両社による認定トレーニングを実施している。ハンズオンセミナー」というトレーニングがすでに開始されている(図4)。開発マイクロソフトの技術プラットフォームと、PFNの技術プラットフォームを掛け合わせることで、より高性能なディープラーニングをより素早く開発できる。そのための環境を提供している。Azure上で、PFNのディープラーニングソリューション(Chainer/PaintsChainer/DIMo、詳細後述)を簡単に活用できるようにしている。AzurePFNは、2015年から「Chainer」(チェイナー)というオープンソースのディープラーニングフレームワークを提供しており、このChainerがAzure上で簡単に使えるようになっている。Labの幹事会社でもあるRidge-iが開発した「ディープラーニングにより白黒映像をカラー化するAIソリューション」がある。次の動画を見てみてほしいが、このようなことがディープラーニングで実現でき、さらにこの技術をスケールさせるためのAzure並列GPU環境での分散処理も実証されている。Azure「PaintsChainer」(ペインツチェイナー)という線画に自動着色するPFN独自サービスをAzure上で運営している。https://paintschainer.preferred.tech/スケールするAzureクラウド環境上にこのサービスを乗せたことで、新機能リリースにより負荷が高まった時も安定的に稼働できるようになった。マイクロソフトの技術サポートもあったので非常に短期間で移行できた。それだけでなく、自動スケールの効果により運用コストが1/4にまで大幅に低減できた。Motion、ダイモ)という商用プロダクトにパッケージ化している。写真の中から傷を検知するといった機能を今すぐに利用できる。MN」(チェイナー・エム・エヌ)を今年の頭(2017年2月)に発表している。MNが、Azureを使うことで瞬時に利用できるようになる予定だ。MNが使える環境を2017年10月から提供する予定である(図8)。ディープラーニングの世界ではデータを集めれば集めるほど、学習すれば学習するほど、精度が上がっていく。従って、いかにたくさんのデータを学習させたかが、ビジネスにおいての差別化の要素になる。MN×Azureによりこれが簡単に実現できるようになる。MNのバージョン1.0.0をリリースした。主な新機能は図9に示すとおりだ。MNのバージョン1.0.0をリリース以上、こういった活動を通して、ディープラーニングをより多くの人に広めていきたいと考えている。基調講演の動画やスライドもすでに公開されているので、より詳しくはこちらも参照してほしい。メールマガジンをご購読ください。申し込みページへITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。