その設定の仕方を中心とした仕事の段取りについて、実態と実質に即して説明しました。Investment)が左右されることをおわかりいただけたかと思います。これは、何度強調しても、し足りないポイントです。」と言われても、決して譲ってはならないポイントだと言えます。そこで、今回はおさらいを兼ねて、前回紹介した図「AI(特にディープラーニング)応用で極めて重要な精度目標値」にあった例3「がん検出(診断支援)」について解説します。2017.2.20)。記した検体画像は、ギガ・ピクセル級です。実際には9億画素~36億画素という超高精細の病理診断用画像となります。これは、JPEGなどのファイルフォーマットの規格外の特殊形式であり、1枚あたり、0.5~1.6GBものファイルサイズとなります。Network:畳み込みニューラルネットワーク)と呼ばれるディープラーニングに「健常」部か「腫瘍」部かを識別させ、確率値を算出しています。特徴を自動で残しつつ大胆に縮小、情報を省略していくのがCNNの真骨頂です。256×256ピクセル程度の小さな画像に(1つ)写っているモノの名前を当てるのが本来の役割ですから、ギガ・ピクセル画像を扱う場合は、さまざまな工夫を施す必要があります。2016年度に数週間実施したプロジェクトでは、まず、画像全体を、数千枚~数万枚の256×256ピクセルの小さな画像に分割。これらの各領域が腫瘍かどうか判定させ、全体にその分布がどうなっているかをわかりやすく表示するソフトウェアを開発しました。目標精度の設定この課題の目標精度は、プロジェクト開始時点で、下記のように仮決めしてみました。0.995手術中に、500種類の可能性や違う種類のがんの候補をAIに出力されても、それを医師が深く吟味している余裕などないでしょう。ベスト5に自分の見立てと同じ種類の癌が入っていたとして、AIが「より確率が高い」と判断した他の数種類と比較吟味しながら、開腹中の処置を決めることができれば、十分な医療の進歩と言えるのではないでしょうか。病理検査の専門部署が1週間ほど検体を預かって、超高解像度画像を精査するアプローチでは、100近い種類の癌の可能性を精査することができます。そのAI流の判定根拠(となった画像)を提示しつつ、より一層精密な診断を助けるためには、多くの可能性を指摘することが真骨頂のコンピュータ(AIという道具も含む)に期待すべし、ということで、可能性の上位50位までに99.5%存在することは確保したい、と考えた次第です。computing(生データコンピューティング)では、実は、精度評価は非常に容易です。正解データセットを自動分割して、トレーニングに不使用のデータを使って自動で精度を求められます。AI応用のビジネス企画で、目標精度の設定を避けるのは愚の骨頂であり、投資する立場の自殺行為とさえ言うことができます。ビジネスでなく、AI自体が研究対象でもなく、その何十倍、何百倍もの多くの領域、テーマに及ぶ「AIを(道具、装置として)応用した研究」でも、上述の癌の病理診断と同様、目標精度の設定は必須です。目標精度こそが、研究の目的・意義の根幹に位置します。最後に、ディープラーニングについて、ビジネス上の含みを込めて、頭に入れておくべきことを以下にまとめます。理学博士NEC中央研究所、MIT(マサチューセッツ工科大学)人工知能研究所、ジャストシステム、リコーなどを経て05年にメタデータを創業。人間がより人間らしい仕事に集中できるよう、深層学習などのAIを含む高度なアルゴリズム、データ分析ツールでホワイトカラーを支援する使命を果たすべく日々奮闘中。本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合がございます。新経済サミット2017新経済連盟が主催する年次カンファレンス「新経済サミット2017」が4月6日~7日、ホテルニューオータニで開催された。世界各国のアントレプレナーやイノベーターを招待して繰り広げられるカンファレンスも今年で5回目。人気記事をお届けしますダウンロードBOXに入れる記事をダウンロードBOXに追加します。よろしいですか?ブックマーク記事をブックマークに追加します。Corporation。