現在、国は人工知能(AI)やビッグデータの活用を後押ししています。それは優遇税制や補助金といった施策となり我々の成長を後押ししてくださっています。これは大変ありがたいことで、我々の研究開発のテーマが「人の仕事を奪うのではなく、人手不足の業界において人をサポートする」方向に向いているのは、そういった国家の施策に対して、テクノロジーで貢献したいと考えているからです。政府・与党は2017年度税制改正で、企業の研究開発を支援する政策減税の対象にサービスの開発も加える方針を固めた。人工知能(AI)、ビッグデータなどを活用したサービスの開発を税制面で支援し、政権の経済政策「アベノミクス」が注力するサービス産業の生産性向上を図る。研究開発費を増やした企業への税優遇も拡充し、企業の投資を促して成長力強化につなげる考えだ。:日本経済新聞ただ、本当に人工知能の技術を保有しているのか?というのは、見分けるのが難しいところでもあります。いまや「なんでもかんでもAI*1」になっている気がします。今回は権威の言葉もお借りして、その見分け方を3つご紹介させて頂きます。独自の技術持ってます?人工知能の研究は何十年も前から脈々と続いているものであります。RNN(リカレント・ニューラルネットワーク)を活用した行動認識は、ググれば2008年阪大の研究報告などが出てきます。長きに渡り人工知能の研究に携わってくださった多くの研究者さんの研究成果の上に、現在の第三次人工知能のムーブメントが成り立っているので、独自性というのはよほどの研究機関でないと発揮できないものだと思います(探せば過去の研究成果にヒットすると思う)。ディープラーニングのフレームワークに関しても、TensorFlow、Chainer、Caffeといったメジャーどころが既に存在するので、自分たちでフレームから組むというのは非現実的です。よって、「独自技術を持っている」に対しては慎重になるべきだと思います。(本当に独自性があるのであれば、特許出願していると思います。)GPGPUがない?自社の資産として物理GPGPUを保有していないのは、恒常的にモデリングしていないか、コスト感覚がズレているかどっちかです。ひっきりなしに回すのは物理GPGPUのほうが効率がよく費用対効果も高いので、試しに何を使っているか聞いてみるのがよいと思います。12Gを2機保有しています。その他にも以下を保有しています。×4機デモがない?モデリングはシステム開発と異なり、精度が「低いモデル」→「高いモデル」にしていく作業の繰り返しになります。アノテーション含む情報設計が終わったあとであれば精度が低くとも日々モデルは生成されているはずです。弊社もお蔵入りしたモデルが山のようにありますが、「あまり精度は高くない」前提でデモを行うことはいつでも可能なはずです。弊社の行動認識はまだまだ精度が低い(60%程度)ですが、「こんな感じですー」と、いつもお見せしています。こちらは、ディープラーニング技術であるCNNとRNNのハイブリッドな構成で成り立っておりまして、現在6月末の第一回人工知能EXPOへのデモ出展に向けて、リアルタイム性の向上と認識精度の向上(90%目標)にてんてこ舞いになっています。弊社の行動認識の強みは、1体に何かをつける必要がない点2安価なWebカメラを使える点です。これまでの行動認識は、体にモーションセンサーをつけたり、高価な三次元イメージセンサーを必要としていましたが、今回の試みはそういったハードルがないため、最終的にはユーザーにとって使いやすく、値段の安いサービスとして提供することが可能だと考えています。(と、最後に宣伝を入れさせて頂きました。)以上、町田からお伝えしました。ここまで読んで頂きありがとうございました(^o^)あわせて読みたいitpro.nikkeibp.co.jp*1:参考:何でもかんでも“人工知能”って呼ばない。イベントの告知やニュースリリースを掲示しています。#アジラ新年あけましておめでとうございます。(1)スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。