向くデータの種類」「PoC(概念実証)段階と実用段階でのデータ収集の違い」「実用段階で精度メンテナンス」「深層学習に必要なデータ量」「アノテーションのクラウドソーシング」「オープンデータ」に関して有識者がコメントしたパネルディスカッションの内容を紹介する。});この記事は会員限定です。会員登録(無料)すると全てご覧いただけます。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。2018Q2」が開催された。ディープラーニングの実践活用を促進するための勉強会で、基本的にはビジネスパーソン向けのセミナーである。各セッションセッションは、下記の5つだった。『コミュニティアップデート』このうち本稿は、3のパネルディスカッション『AIの下ごしらえラウンドテーブル:データ整備編』の内容をレポートする。パネリストは下記の3名だ。氏が務めた(以下、敬称略)。パネルディスカッションの様子(左から廣野/Aya/里/山本)このセッションでは、「データをどうやって蓄積し整備するか」の考えやノウハウについて、3名のパネリストから聞き出された。ビジネスパーソンだけでなく、データサイエンティストや機械学習エンジニアにとっても参考となる内容だった。本稿ではこれについてまとめる。発言は口語調で記述した。自己紹介をお願いします。企業がAIに取り組む際に他社と差別化するには、「眠っている既存のデータのアセット(資産)化を、いかに素早く進めるか」が鍵になると思います。(NLP)・コンピュータービジョンで、特にAIソリューションの一連の工程において最初の方のデータ収集とアノテーション(=データラベリング)/クレンジング/構造化にフォーカスしています(図2)。取引先にはデータサイエンティストが存在することを前提としており、モデリングなどはそちらで行います。アノテーションについてはクラウドソーシング(crowdsourcing)のサービスを提供しています(図3)。クラウドワーカーは3万5000人おり、NDA(秘密保持契約)などで信頼性を担保し、かつドメイン知識のある適切な人だけが選ばれるような仕組みになっています。このようにして、データの品質を大切にしています。新卒で入社したヤフーでは、リコメンドエンジンのアルゴリズムなどを作りました。STUDIOという会社を立ち上げました(図4)。2人ともデータ回りの仕事を15〜20年ほどやってきた経験があります。人工知能の文脈で行っている業務は、主に「過去の膨大なデータから未来を予測する」ということで、それによって顧客のビジネスの改善を支援しています(図5)。中古車の買い取り価格を未来予測するといった事例があります。昔、プログラミング言語を作っていたりして、OSやプラットフォームまわりが専門です(参考:図6)。最近では、五感をハックして空間を認識していく技術や体験を共有する技術に興味を持っています。裏側で使われる技術として「ウェアラブル、ドローン、VR/AR」それらを支える「ディープラーニング、ブロックチェーン」それらをつなぎ合わせる「IoTプラットフォーム」などを組み合わせて、ユーザー体験を変えること、もっと言うと社会変革を起こすことを目指しています。うーん......データの種類によって使う技術やコストが全然違ってくるので、まずは「どの分野なのでしょうか?」というお話から始めることになりますかね。実際に、こういうお客さんからの問い合わせは多いですよね。向いているデータとは何か?」が非常に理解しにくいのが、こういう質問につながっているのではないかと思います。先ほどの回答と似ていますが、「何を作りたいのか」がまずは大事です。そこでポイントになるのが、「人間がやっていることをAIでスケール化・機械化させる」ということをベースに考えることです。「チャットボットを作りたい」なら、「人間と人間がやり取りしているQ&AのようなことをAIでスケール化させる」というふうに考えて、Q&Aフォーラムの文字データや音声データを集めることになります。「CT画像などの医療診断をしたい」なら、「人間が目で見ていることをAIでスケール化させる」というように考えて、収集が必要なデータを絞り込めますよね。逆にセンサーデータなどは、「人間がやっていること」ではないので、あまり深層学習には適してないのかなと思います。AIを「万能」と思っている人も多くて、そういった上司から「我が社もAIを」という指示が来て、弊社に相談されるケースはよくあります。話してみると、そもそもデータを持っていないということもあり、この場合はどうしようもありません。先ほどの話にもあったように、基本的にAIは「人ができること」しかできません。AIは、人にもできることを、大量にさばいたり、高速にさばいたりといったことが得意です。人がすでにやって何か予測していることであれば、それは「AIで解決できる」可能性があります。人が「前日の夜空を見て、明日の天気を予想すること」をしているなら、人が見ている「夜空のデータ」を集めて機械学習できます。逆に「人が誰もやっていないことをAIにさせたいです」という話は、そもそも「AIに何を学習させるのか?」という目的がはっきりしていません。なると「取りあえずデータを片っ端から何でも取ってくる」という計画を立てたりして、結果的に機械学習がうまくいきません。「人もやっていないことを、AIでやらせる」というのは現実的には難しいのです。繰り返しになりますが、「人がやっていること」で収集対象のデータを絞るのがお勧めです。Q&Aのシナリオが決まっていて、オントロジー(概念体系)/ドメイン/概念/インテント(意図)がはっきりしているデータの方が、機械学習を行いやすいので、“質の高い”データと言えますね。使っていない眠っているデータではなく、Q&Aにおいて人が実用しているデータの方が良いということです。医療の画像データで病変部位を判定するのに、深層学習で画像認識させる事例があります。Concept:概念実証)から始まってAIを作成していき、完成したら大規模な運用を行う実用段階に移行すると思います。違ってくると思います。最初のPoC段階では、いかにコストをかけずに、質の高いデータセットをどう用意していくかが大事です。既存のものを使って安く早くデータを収集すべきだと思います。その後、有効な推論モデルが完成して横展開して大規模に運用していく実用段階になると、要求レベルが大きく変わって、「いかに安定して動作するか」といったことが求められるようになります。環境が徐々に変わっていくと精度も落ちやすいので、再学習を適宜行って精度を保つ必要も出てきます。そのモデルを販売してシステムとして売っていくとなると、より多くの考慮点が出てきます。いった点で、PoC段階とはデータ蓄積の仕方は変わってくると思います。実用段階に入ると、まるでDevOps(開発と運用の協働に関する概念)の話のようですね。弊社では、DevOpsをOpsOpsしてさらにOpsするみたいな感じで、よく分からないことになっていますね。設定を有効にする必要があります。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。