次に、音声データの収集についての話に移りました。%弱を占めることから、最初は20代のデータを集めることから始めました。%まで精度が向上したことでサービスインに踏み切ったようです。利用シーンからラウンジや運転中、電車内、ショッピングモールなどの状況下のデータを収集し、訓練データに追加した点が挙げられました。方言を考慮するために音声データを入力する人の出身地をバラバラにしたとのことでした。聴講したセッションの中で、AIや機械学習に関するセッションを4つ紹介しました。Results」では、実世界のデータへの適用を見据えた推薦システムの性能向上を図る研究が紹介されました。ベイズ最適化の仕組みや比較が解説されました。DNNボイストリガー開発記」では、実際のオンライン音楽サービスに、機械学習の機能を組み込む際に直面する様々な課題に対する試行錯誤と解決策が紹介されました。最後に、会場で貰ったノベルティを紹介します。クロスバイク、映画鑑賞、猫が好き。