Googleはこの課題の解決に向け、新たな機械学習モデルをテスト中だと発表しました。従来はモバイル端末を使うユーザーによる行動データ、たとえば検索時に表示される予測キーワードの中からどれをクリックしたか等々、は同社のデータセンターに集約されていました。してクラウド上に一元化されたユーザーデータが、機械学習モデルによる分析の対象になっていたのです。行動データを一つの場所に集めておくということは、その分だけ個人が特定される可能性が増してしまいます。仮にクラウド上のデータだけでは特定できなかったとしても、外部にある別のデータと照合することで、個人が判別できてしまう恐れも。実際にNetflixが以前そんなことになっていましたね。今回Googleが発表した手法は、機械学習を使った行動データの分析を、ユーザーのモバイル端末上で実施しようというもの。結果をGoogleのクラウド上に送信するわけですが、それは分析されたデータ丸ごとではなく、親モデルの改善に必要な分だけを抽出して送信するそうです。個別のユーザーによる行動データがクラウド上に丸々存在する、という事態を避けることができるようになるわけです。Learning」と呼ばれる一連の流れを図にしたものがこちら。個々のユーザーがAndroid端末を使うことによって、行動データが発生。端末にダウンロードされている機械学習モデルがそれに最適化されます。(A.)それぞれのユーザーによる行動データのうち、クラウド上にある親モデルの改善に必要な分だけが抽出・集約されます。(C.)クラウド上の親モデルに適用します。して多くのユーザーによる行動データを使って改善された親モデル。その結果は、すぐに個々の端末での利用に反映されるそうです。これまでのように、Googleがアップデート版をリリースするタイミングを待つ必要がなくなるわけです。Learningのテストとして、Android向けのキーボードアプリ「Gboard」で検証を進めているとのこと。検索時に表示される予測キーワードのうち、どのキーワードがクリックされたのか?どんな文脈で検索されたのか?といった情報をクラウド上に集約して、親モデルによる予測精度を改善していくというもの。実装するにあたっては、TensorFlowの簡易版を使っているとのこと。ちなみに普通にスマホを使っている時に、こんなモデルをローカルでグルグルまわされたらたまったものではないですが、もちろんそこもちゃんと考慮されています。いう条件を満たした時のみとのこと。Learningにも技術的な課題はあります。SGDのような最適化アルゴリズムを大規模データ上で一気に走らせることができます。Learningでは、処理があちこちに分散される上に、レイテンシが大きく処理能力も低くなる。モデルを走らせることができるタイミングも限られてしまいます。そこで解決策として、端末とクラウドとのやり取りの数を少なくするためのアルゴリズムを開発しているほか、アップロードされるデータを圧縮する技術も適用するとのことです。Learningによって、Googleの各種サービスの使い勝手がどう変わるのか楽しみですね。Learningを全面採用することはないとのこと。Gmailのように、学習元となるデータが最初からクラウドにあがっているサービスもあるためです。Privacy」という手法を2016年の開発者向けカンファレンス「WWDC」で発表しています。プライバシーを保護しつつ、ビッグデータを分析する手法の開発については、各社ともに力を入れているようです。近年、ディープラーニング(深層学習)を中心とした機械学習の技術が注目を集めています。そのホットな応用先の1つが画像認識です。よって、精緻な画像識別を可能にする技術、”画像セグメンテーション”について見ていきましょう。【ディープラーニングを使った画像認識モデルの開発については、こちらからお気軽にご相談ください。いってもその応用例はたくさんあります。画像セグメンテーションの特徴を理解するためにも、まずはよく使われているその他の画像分類技術も見ていきましょう。今回は画像セグメンテーションを含む、こちらの3つを紹介します。画像分類では、”その画像が何なのか”カテゴリ分けします。様々な寿司ネタの書かれた画像を「これはサーモン、これはいくら、これはとろ、、、」というように一枚一枚分類していく感じになります。detectionもこの画像分類にあたりますね。こちらの画像では、対象の画像がCityやDowntown、Metropolisであると分類されています。この方法では1枚の画像が1つの物体等を映し出していた場合には有効ですが、複数の対象が写っていた場合、それぞれを認識することはできません。今机にある複数の物体を写真に撮ってRekognitionにアップロードしてみます。Cupが上位に来ています。これでは、複数の物体が画像に入り込むシーンでは使えないですね。いった場合には「画像検出(detection)」を活用することになります。detectionと呼ばれる画像検出では、“何があるのか”に加え“どこにあるのか”も識別ができます。先程の画像を例にとると、以下のように「コーヒー、ボトル、スマホ」という3つのwhatとwhereが識別できます。Facebook上に写真をアップロードすると、顔の部分をタグ付けできるようになっていますが、あの技術も顔を検出する画像検出が使われている例ですね。Analysisの機能があったのでこちらの画像も例として載せておきます。この画像のように、"顔がどこにあるのか?"が顔認識では取得できています。それでは今回のメインである画像セグメンテーションについて見ていきましょう。呼ばれる画像セグメンテーションでは、画像全体や画像の一部の検出ではなくピクセル1つひとつに対して、そのピクセルが示す意味をラベル付けしていきます。画像を見たほうがわかりやすいので実際の画像を見てみましょう。左の画像では、”牛(cow)”に加え“草(grass)”も色づけされています。Segmentationでは画像全体がピクセルごとに意味づけされます。この技術の応用例の1つ、自動車の自動運転があります。自動運転では以下のようにリアルタイムでセグメンテーションが行われます。ファッション領域で画像セグメンテーションを使ってみる。segmentationで識別してみましょう。ここから少し技術的な話になります。Segmentationを行います。こちらのデータセットを拝借しました。ジーンズ」「レギンス」「パンツ」「スカーフ」「靴」「シャツ」「肌」「スカート」「靴下」「ストッキング」「サングラス」「セーター」という領域に分けて色付けがされています。TitanXのマシンを使ってTensorFlowで実装を行い、データのうち90%を学習に10%を検証に使いました。optimizerのモデルを使い、バッチサイズ:50、学習率:10^-5、ドロップ率:0.5をという条件で約10時間かかっています。セグメンテーションの精度はまぁまぁなようですが、すこし色が違う部分が有りますね。ブラウスやブレザー、ジーンズやレギンス等、細かな部分を識別しきれていないようです。人間がみても見分けづらい箇所なので、難易度は高いのでしょう。データセットが100万組ほどあるとジーンズとレギンスといった細かい違いにも対応できるかと思います。今回は2700枚以下のセットしかないので、以下のようにも少し大雑把でシンプルな分類にしてみましょう。今度はかなり正答例と近くなりましたね。画像セグメンテーションではこのような感じで、学習データを用意しモデルを作成していきます。セグメンテーションを紹介しました。・画像セグメンテーションの例として、服装のセグメントのステップを実際のデータを用いてご紹介しました。ロボット」「車両/交通」「医療」の4領域を中心に、ディープラーニングを用いた画像認識エンジンをオーダーメイドで開発しています。Services」をご覧頂くか、こちらからお気軽にお問い合わせください。2017年2月26日Q&AサイトのQuoraに、先月こんな質問があがっていました。Bernhardssonという人物が回答を寄せています。機械学習も活用した楽曲リコメンドに力を入れるSpotify。その中の人だった彼が、若干の内部事情も含めて同社による取り組み状況を明かしていました。Bernhardsson氏によるコメントを紹介する前に、Spotifyにおける機械学習の重要性について触れておきたいと思います。言わずもがなですが、Spotifyはスウェーデンを本拠地とする音楽ストリーミング配信サービスの最大手。同社は、各ユーザーに最適な楽曲をリコメンドする機能を実現する仕組みの一部として、機械学習を取り入れていいます。2011年に1500万曲だったSpotifyによる配信楽曲数は、いまや4,000万曲以上にまで膨れ上がっています。この膨大な楽曲群の中から、一人のユーザーが自力で好みの曲を探しきることは不可能です。そこで重要になってくるのが楽曲のリコメンド機能。同機能を通じて、自分では思いもよらなかった新しい曲と出会えることも、この手のサービスの魅力です。Weekly」を2015年にローンチ。Weekly」について、次のように豪語しています。「仮に世界中にリスナーが20人しかいないようなニッチで変わったミュージシャンがいたとする。我々ならその20人とミュージシャンをつなげることができる」。Weeklyの精度に驚愕する人も出てきています。「精度が高すぎてもはや怖い」との声も。毎週の配信を手ぐすね引いて待っているユーザーも多いのでしょう。Weeklyの配信が遅れた時には、「生きる意味を見失わないようにすることで精いっぱいだ」と嘆くユーザーが出る始末。した背景がありつつの、「Spotifyってどうやって機械学習で成果を出してきたの?」という先の質問が出てきたのでしょう。QuoraでのBernhardsson氏によるコメントによると、Spotifyのリコメンド機能の開発は、2012年まではサイドプロジェクトとして彼一人で担当していたとのこと。初期は「協調フィルタリング」と呼ばれる手法に注力するようにしたことで、一定の成果が出るようになったと語っています。協調フィルタリングとは、ユーザーによる過去の行動履歴から類推した好みをもとに、おすすめを提示する方法です。単純な協調フィルタリングの欠点は、ユーザーによるレビューや購買といった行動にあらわれた物事しか評価できない点。それではユーザーの好みを正確に評価しきれません。あるジャンルの音楽を全く聴いていないユーザーがいたとしても、嫌いだからではなく単に知らないからかもしれません。普段はロックばかり聴いているユーザーが、ある日子供向けの音楽ばかり流したとしても、それは自分の子どものために流しただけという場合もあります。した文脈を考慮しないで、子ども向けの曲ばかりリコメンドしてしまっては、「なんだ、分かってないな」となってしまいます。そこで協調フィルタリングをベースとしつつも、行動履歴としてあらわれない要因を統計的に把握する手法を開発したことで、さらに精度が改善されたといいます。Nest」を買収したことも大きな契機だったそう。Nestは、楽曲のテンポやコード、ピッチなどの音楽的要素や、楽曲に関するネット上の情報を解析できます。これによって協調フィルタリングでは難しかったセマンティック分析、つまり楽曲そのものを分析した上でのリコメンドができることになります。Bernhardsson氏によると、こうした技術がSpotifyのリコメンド機能に活かされることはなかったそう(理由は書かれていませんが)。Nestにいた優秀な人材が流入してきたことのメリットのほうが、はるかに大きかったとのこと。Dieleman氏による取り組みをきっかけに、Spotifyによるディープラーニング(深層学習)の活用が本格化したといいます。Dieleman氏は、現在Google傘下のDeepMind社でリサーチサイエンティストを務める人物です。Weeklyローンチ前に退社しているので、あくまで推測)。Quoraの回答には詳細がなかったので、Dieleman氏による過去のブログ記事をみてみます。Dieleman氏によると、協調フィルタリングの欠点は、リコメンド対象がメジャーで人気の楽曲に偏りがちになってしまうこと。過去の購買パターンをもとに分析するため、データ量の多い人気曲が目立ってしまうのです。「これではリコメンド内容が退屈で予測しやすいものになってしまう」というのがDieleman氏の懸念でした。ユーザーが過去にまだ出会ったことのない新しい曲、もしくは非常にニッチな曲もリコメンドできる必要があります。そのために彼が考えたのが、協調フィルタリングとディープラーニングを組み合わせた手法。この「似ている」曲を判別するために、曲の音声シグナルを解析した上で、ニューラルネットワークによる学習を行っているそう。自分と共通点の多い他のユーザーのプレイリストの中から、まだ自分のプレイリストにない「似ている」曲をリコメンドしてくれるので、未知の曲でありつつ好みの曲である可能性が高いというわけです。人工知能(AI)のテクノロジーは、現在の「第2の波」から「第3の波」へと移りつつある。(DARPA)がこんな予測を明らかにしました。「第1の波」とは、人間がAIに知識を細かく教え込む段階。次の第2の波は、学習データを使って統計的に示唆を出すという、現在主流のAI手法です。第2の波のシステムによって分かることは、単に膨大な学習データを統計的に処理した結果であり、物事を理解しているわけではありません。データの質によっては、人間ではありえないような間違った判断を下してしまう場合もあります。一方で今後主流になるという第3の波では、同じく学習データを処理する中で、その根底にある常識やルールを「理解」することが可能になるといいます。そのため、ほんの少しのデータだけでも学習が可能になる領域も出てくるそう。今回の元ネタは、DARPAが公開したこちらの動画。Launchbury氏という人物。15分ほどの動画ですが、面白かったのでゴリゴリ翻訳してみました。全部訳すと長いので、第2の波の課題とは何か?第3の波によってどう解決できるのか?といった部分に絞って翻訳(5:00~)。第2の波のシステムでできることはとても限られています。一つの物事を抽象化した上で知見を引き出し、別の物事に応用するということはできません。データの分類から始まり、その後の帰結を予測することはできるかもしれません。物事の文脈を理解する能力はないのです。物事を判断する能力も欠けています。第2の波のシステムは何ができて、何ができないのか?この点については、もう少し深堀りする価値があるでしょう。そのためには、ちょっとした数学的な説明が役に立ちます。hypothesis)と呼ばれる考え方があります。多様体とは、幾何学における構造体です。多様体は、様々なデータがグルーピングされて一つの集合体となっている状態を指します。私たちが自然界で起きる現象を分析しようとする時、データはこうした集合体の形をとっています。一つ例をご紹介しましょう。ここに回転している球体があります。これは自然界から収集したデータを3次元で表したものです。異なる様々なデータが一つに集まっています。あるものは糸状の形をしており、あるものはけば立ったスポンジのような形をしています。中心のほうには、赤いオレンジの皮のような形をした2次元の物体が、表面上に張り付いています。したそれぞれの多様体、つまりそれぞれの集合体は異なる現象をあらわしています。AIシステムが物事を理解するには、これらを識別して分離する必要があるのです。第1の波のシステムでは、この分離作業は難しいでしょう。「左上にある何々の形をした集合体」といった指示では正確に識別できません。そのため第2の波では、異なる方法で分離させる必要があります。何をするかというと、空間そのものをいじることで、データの集合体を伸ばしたり圧縮したりするのです。話を単純にするために、2次元であらわしました。青と赤の曲線があります。それぞれの曲線は、異なる多様体をあらわしています。空間そのものをいじり、これらを圧縮したり伸ばしたりすることで、2つの多様体をきれいに分離させることができるのです。これが、第2の波でできることです。皆さんも聞いたことがあるかもしれないニューラルネットワークは、まさにこの伸縮と圧縮をするよう設計されています。ニューラルネットワークによる働きは、とても神秘的で複雑にみえるかもしれません。一つ秘密を明かすと、それはあくまで単なる強力なスプレッドシートに過ぎないということです。ここに幾重にも重なっているレイヤーがあります。それぞれのレイヤーにて、データの計算を実施します。最初のレイヤーから計算を始め、20番目のレイヤーまで順々に計算を実施するとしましょう。最後のレイヤーでの計算が終わると、異なる多様体の分離が完了するイメージです。それぞれのレイヤーでの計算によって、データがある空間を伸ばしたりつぶしたりしながら、分離を進めていくのです。実際の作業は、さらに複雑です。高いスキルや膨大な手間がかかります。した計算の末に、明らかに間違っている回答が出ることもあります。その場合は、正しい回答を導き出すために、データを少しずつ調整していきます。した作業を様々なデータ群に対して5万回から10万回も実施します。して回を重ねるにつれ、パラメーターの精度が少しずつ良くなっていき、多様体の分離作業、つまりたとえば息子の顔から私の顔を分けるといった作業をより正確に実施できるようになるのです。このように、この技術は仕組みがシンプルですが非常に強力です。DARPAでもよく活用されています。ネットワーク上でのサイバー攻撃の状況を把握するために、ネットワークの流れをリアルタイムかつ広範囲で監視するのに使います。Wi-FiやBluetooth、GPSといったものの電波干渉を解消するためにも使っています。電話が数多くある空間の中で、いかに個々の端末の性能を最大限にしつつ、干渉を避けるかという用途です。第1と第2の波によるテクノロジーの両方を活用したプラットフォームを開発しました。防衛ミッションの常識をくつがえすほどのインパクトを持っています。人間による操縦がなくても、目的地へ向けて数カ月の間自動で航行できます。他の船舶による動きを把握することも可能です。このようにAIテクノロジーは、非常に強力であり、防衛の世界でも大きな変化を起こしています。第2の波には課題もあります。完璧な技術ではないのです。ここに1枚の写真があります。キャプションには「野球のバットを握っている若い男の子」とあります。実際の人間であれば、このような言い回しはしないでしょう。第2の波のシステムは、膨大な試行錯誤の末にこうした変なアウトプットを出したりするのです。確かに統計的な素晴らしい処理をしているのかもしれませんが、単体での信頼性は低いといえるでしょう。左側にパンダの写真があります。画像認識システムも正しく「パンダ」だと認識できている状態です。ここでエンジニアが画像から特定のデータパターンを抽出して、スプレッドシート上で歪みを加えます。その結果、出来た画像が右側です。人間の目には全く変わらないようにみえます。画像認識システムは、「99%の確率でパンダではなく、テナガザルだ」と判定してしまいました。時間がたつにつれ分かってきた課題もあります。マイクロソフトが開発した学習型人工知能ボット「Tay」が一例でしょう。リリースから24時間で緊急停止する事態に陥ってしまいました。当初の目的はTwitter上でユーザーたちと会話をすることでした。Tayは教えられたことを学習する能力が高かったばっかりに、故意に差別的な言葉を教え込むユーザーがあらわれました。その結果、Tayは差別発言を連発するようになってしまったのです。こちらの画像は、私が見つけたツイートの中でも比較的マシなものです(「ヒトラーは間違っていない!」)。このように学習し続けるシステムがある場合、元になるデータには非常に気をつける必要があることが浮き彫りになりました。場合によっては悪意ある使われ方をすることもあるのです。これが第2の波の課題です。したAIの課題は、現状のようにスプレッドシートで実施するようなシンプルな計算手法を見直す必要があることを意味しています。ここで第3の波のテクノロジーが求められてくるわけです。この第3の波は、文脈理解が中心になってくるでしょう。そもそもこの世界では、現実世界を解釈するための説明モデルをシステムそのものが時間をかけて作り上げてきました。いくつか例をご紹介したいと思います。膨大な計算を主とする第2の波が、画像を分類するとしましょう。猫の画像を与えれば、システムはそれが猫だと判別するでしょう。このシステムが話せるとしたら、「なぜ猫だと思うんだい?」という問いにこう答えるはずです。「計算をした結果、猫である確率が最も高いと判定されました」と。これでは十分な答えとはいえません。願わくば、「耳があって、前足があって、表面に毛がはえていて、他にも色々な特徴があるからですよ」くらいの回答は欲しいところです。そのためには物事を理解したり、決断の要因を認識したりする能力をシステムに持たせる必要があります。話はこれだけにとどまりません。第2の波の特徴の一つとして、物事を学習するために膨大な量のデータを要するという点があります。手書き文字を認識できるようにさせるためには5万個、場合によっては10万個もの例が必要になるでしょう。私が自分の子供に文字を覚えさせるために、10万個も教えないといけないとしたらうんざりです。実際には1個か2個で十分でしょう。人間による学習方法はそもそも異なるからです。われわれは、同じように1個か2個の例だけで学習できるシステムの可能性を模索し始めています。手書き文字の認識がその一つです。それは次のようなやり方で可能になると考えています。文字を書いている手の動きを認識できるモデルを作ります。次に「この手の動きの場合は”0”、こういう場合は”1”、またこんな場合は”2”だよ」という紐づけを実施します。仮に、この文字を認識しろという課題が出たとしましょう。その場合、様々なモデルを参照します。学習した「4」というモデルと、お題の文字がどれだけ似ているのか?「9」というモデルとはどれだけ似ているのか?という具合です。その結果、どちらが正しいのかを決めることができるのです。AIの第3の波は物事の背後にあるルールの理解が中心になると、われわれは考えています。このモデルは、ルールや常識を学び取った上で、現実世界を認識することができます。物事を判断した上で、自ら決定を下すことも可能になるでしょう。データから得たことを抽象化することもできるようになるはずです。したシステムを作り上げるには、まだやらなくてはならないことが数多くあります。ここで最後のまとめです。DARPAとしては、AIを3つの波に分けて考えています。第1の波では、人間がシステムに知識を教え込む段階。非常に重要な手法です。第2の波は膨大なデータによって統計的に学習するやり方。現在のメインストリームの手法です。これら2つのシステムには問題もあります。両方の良さを合わせる必要があります。ルールや常識の学習が可能になる第3の波がやってくるはずです。「2030年には、ありとあらゆる分野でこれくらいのレベルのチャットボットが使える時代になっているのではないか」。情報通信研究機構(NICT)の鳥澤健太郎氏は、そう言いながら次のような音声でのやり取りを紹介しました。チャットボット「A銀行の定期預金が満期をむかえますね。チャットボット「そういう意見もありますが、一方で本日の新聞には面白いことが書かれていますよ。いかがでしょう?事前に決められた対話ルールに沿うだけの現状のチャットボットと比べると、かなりインテリジェントな印象です。「政治が不安定だと、普通は投資信託の価値が下がる」という事象を一般的な知識として持つことができている一方で、その内容と矛盾する「本日の新聞」の内容が「面白い」と判断することもできています。以下のやりとりのように、保有する知識をベースに、仮説や推論を行うこともできるようになると鳥澤氏はみています。チャットボット「C社様向けの開発の件、Dアルゴリズムで効率化できそうです。ユーザーが携わっている「C社様向けの開発」と「Dアルゴリズム」の内容をそれぞれ理解した上で、独立して存在している2つが関連しそうだという仮説を導きだすことができています。「膨大なテキスト、つまりビッグデータを解析した上で多くの知識を持っていないと、このようなことはできない」と鳥澤氏は語ります。したインテリジェントなチャットボットの実現に向けて、鳥澤氏らが開発したのが「WISDOMちゃん」という音声型チャットボット。Xという大規模Web情報分析システムを採用しています。Web上にあがっている約40億ページ分の情報を知識として持ち、ユーザーの様々な質問に答えることができるといいます。WISDOMちゃんはまだ着想してから約10カ月。当日公開されたデモでのやり取りは、とてもスムーズなものでした。研究開発の途上で、「頓珍漢な返事をすることもある」といいますが、より人間らしいやり取りの実現に向けて、従来のチャットボットとは異なる仕組みが導入されています。現状のチャットボットは対話のデータから学習することで、いわばそれを「マネすること」だと鳥澤氏はいいます。「一時はみんながこの仕組みで挑戦したが、しばらく経つと悲鳴が聞こえてきた。何を言っても相槌しか打たない。これだけでは面白いことはできない」(鳥澤氏)。ユーザーとのやり取りの中には、たとえば「iPS細胞ってすごいね」といった意図が分かりにくい問いかけも多数。従来のボットでは、こうしたあいまいな問いかけの意図をうまく理解できず、単なる相槌や頓珍漢や返事に終始しがちでした。そこで鳥澤氏らは、あいまいなユーザー入力が来た場合、まずそれをシステムが理解できる「質問」に翻訳することで、より自然な応答を返す仕組みを作りました。「たとえばある端末や家電製品ってすごいよね、という発言があったとして、それに対して具体的に何ができるという返事が続くというのは、実際の対話でも割と自然な流れなのではないか」(鳥澤氏)。上記で育成した「質問」は、「iPS細胞で何ができるの?」というものでしたが、生成できる「質問」の種類が多ければ多いほど、様々な対話に対応できることになるというわけです。ユーザーからの問いかけとして、「日経新聞に『南鳥島沖に球状レアメタル』という記事が出ているね」というものがあったとします。・応答として「南鳥島は日本最東端にあります。育成した複数の「質問」の中から、適切な「質問」を選ぶという機能を実装するには、まだ至っていないとのこと。した仕組みのチャットボットが目指す未来像は、ユーザーの目的を理解した上で、有益な雑談を行うというものですが、課題もあるといいます。前提条件として、ユーザー自身やその目的に関する知識を大量に持たせる必要があるということ(適切なビッグデータの必要性)。してユーザー特有の情報や状況に応じて返答をするということは、一種の疑似的な人格を持つ必要があるといいます。一例として挙げられたのがドラえもん。「のび太を真人間にする」という目的を持ち、のび太に関する知識を山ほど持っていることで、例のドラえもんの「人格」が成立しているといいます。そのような疑似的な人格を、ビジネスや介護など様々な目的に応じて適切にプログラムすることは可能なのか?という点も懸念とのこと(特定の業務における適切な人格を決めるなど、人間が相手でも難しいのに。大量の学習データの構築や、基礎的なテキスト解析の精度を向上させることも必須になってくるといいます。ユーザーに寄り添うインテリジェントなチャットボットというのは、大きな可能性がありつつも、まだまだ課題も多そうです。最近の株式市場もAIブーム。その中で最も注目されている銘柄が米半導体メーカーNVIDIA(エヌビディア)。同社の株価もすごいことになっているが、最近では同社と提携する企業の株価も高騰する傾向にある(関連記事:AI相場“中核”、NVIDIA関連の「神通力」)。NVIDIAは、このままAI時代の覇者として逃げ切ることになるのだろうか。Learning部長の井崎武士さんにお話を聞いた。そもそもNVIDIAって、いつAI企業になったのだろう。ゲーム用半導体のメーカーと認識していたのは僕だけじゃないはず。Unit)に注目したのは2012年といわれる。Ng(アンドリュー・エン)氏が、わずか12個のNVIDIA製GPUで再現した。大量のコンピューターを持たなくてもAIを作ることができることに気づいた世界中の研究者たちが、NVIDIAのGPUに飛びつき、AI研究が一気に加速したと言われている。それまでのAI研究って、冬の時代だったと言われている。長年に渡ってどうしても超えられない山があったわけだが、急に冬の時代から抜け出せたのには3つの要因があるといわれている。Learningという新しい手法が登場したこと。2つ目は、大量のデータがネット上に溢れ出したこと。最後の要因は、NVIDIA製GPU。NVIDIAのGPUのおかげで、AI研究・開発の低コスト化が進んだからだと言われている。新しい手法と、それに必要な大量のデータ。低コスト半導体で研究の裾野が一気に広がったことで、新たな技術、手法が次々と登場している。その勢いは、今日でもまだ一向に減速しそうにない。いう意味で、NVIDIA製GPUの果たした功績は大きい。取材先の研究者に聞いても、半導体ハードウェアはNVIDIA一択だというような話が多い。いうものの一方で、競合他社によるAIチップ開発のニュースが次々と出始めている。した動きを、NVIDIAはどう見ているのだろうか。Phi(ジーオン・ファイ)」の新バージョンをディープラーニングに最適だとして発表するなど、この半年ほどで猛烈な追撃を始めている。日本のAIベンチャーに話を聞いても、インテルからの営業が精力的になってきているという。Intelと言えばパソコン全盛時代に、Microsoftとともに時代の覇権を握った半導体メーカー。技術力は半端ないはず。Phiの発表文の中で「128のノードのインフラを使って学習させたところGPUの50倍速かった」と、NVIDIAのGPUより優れていると書いている。NVIDIAは、早くも追いつかれてしまったのだろうか。これに対してNVIDIA日本法人の井崎武士氏は「正式に説明文を出したのですが、インテルさんの発表の中で使われていたのはNVIDIAの2世代前のGPU。最新GPUではNVIDIAのほうが断然速いんです。インテルさんのハードウェア開発能力を持ってしても、まだわれわれには追いついていない状態なんです」と胸を張る。言っても巨人Intelが本気を出し始めたわけだ。NVIDIAがいつまでも安泰というわけにはいかないだろう。「そうかもしれませんが、ただ勝負は半導体というハードウェアだけの話ではないと思うんです。われわれはハードウェアとしてはGPUを持っていますが、そのGPUの性能を最大限利用できる開発環境としてCUDA(クーダ)というものを独自に用意しています。それが他社とは異なるところです」。言ってもGPUの上に乗る言語として、OpenCLなどオープンソースの言語がある。「業界標準フレームワークのOpenCLで実装するアプローチも当然あります。それは特に一般に流通するソフトウェアの互換性を保つためには有効に働きます。研究で利用されるときには動く環境が決まっていることが多いため、より性能を出しやすい、そして使いやすい(開発サポートが手厚い)ものが選ばれます。われわれはOpenCLを一応はサポートしているのですが、それとは別に最大限性能を引き出してもらうためにCUDAを用意しています」。CUDAはそんなに使いやすいのだろうか。Learningを簡単に作れるかというと、CUDAを使いこなすのにもそれなりの能力が必要になってきます。「それでも開発は簡単ではありません。オープンソースのフレームワークが幾つか登場しています。Networksが作った『Chainer』などがそうです。した主だったフレームワークの開発者とNVIDIAは緊密な関係にあり、われわれは積極的にフレームワーク開発のお手伝いをしています。どのフレームワークでもCPUと同じようにコードを書いて、『GPUを使う』という設定にするだけで、GPUを簡単に使うことができるようになっています」。「こうしたところまで競合他社が環境を整えられているかというと、まだどこもできていません。われわれはこの数年、こういった開発環境の整備に注力してきました。今から他社が参入してきても、すぐに追いつけるわけではありません。ハードウェアでNVIDIAと同様もしくは超える製品を作れたとしても、そうした開発環境まですぐに用意できるわけではないのです。当面は他社がそれほど脅威になるとは思っていません」と言う。インテルだけではない。GoogleやMicrosoftなども、NVIDIAに追いつき、追い越そうとしているという話が聞こえてくる。Googleは新しくTPUと呼ばれる半導体を開発した。Array)といったディープラーニングの処理に使用する他の技術と比較して「消費電力当たりの性能は10倍」とGoogleのCEOが主張しているらしい。これに対し井崎氏はこう解説する。「Googleさんが新しく開発したハードウェアTPUは、特化型の半導体なんです。Learningが成熟してきて、『この問題はこのアルゴリズムで解ける』というようなフェーズに入ってくれば、特化型の半導体でもいいと思うんです。現状では、毎日2、3本のペースで新しい論文が出ています。新しい最適化の方法、新しいニューラルネットワークの形が、日々登場しています。した新しい知見に応じて、ハードウェアを常に更新していくというのは、大変なコストになります。すべてのAIを特化型半導体をベースに作るというのは、リスクが大き過ぎると思うんです」。その証拠にGoogleは、いまだにNVIDIAのGPUを購入し続けているようだ。用途が決まっているところには特化型を、まだまだ進化の最中のところにはNVIDIAのGPUを、ということなのだろう。Microsoftも動き出している。Microsoftが力を入れているのはFPGAと呼ばれるタイプの半導体だ。今日(こんにち)のGPUは、実行するソフトウェアによって機能を自由に定義・変更できるプロセッサーというタイプの半導体。反対にGoogleのTPUなどのASICは、すべての機能が回路としてハードウェア上に焼かれていて、変更できないタイプの半導体。FPGAはちょうどASICとGPUの中間のような存在。ハード上の一部回路を書き換えることで機能変更が可能なタイプの半導体だ。Echo(エコー)」の国内販売に向けて日本法人が動き始めた、という情報がいろいろな方面から入ってきた。Echoは、スマホ全盛時代に終止符を打ち、ボイスの時代の幕を開けるデバイスと言われている。スマホ時代の幕開けの時期にアプリ開発競争が繰り広げられたように、今年から日本でもボイス搭載デバイスやサービスが次々と登場するかもしれない。ボイス機能で、どのようなデバイス、サービスを開発できるのだろうか。Echoと連携する7000以上のデバイス、サービスのすべてを見て回ることはできないので、Amazon自体が出資しているものや、開発者コミュニティで話題になっているものを中心に調べ、その中で日本でも使えそうなものを7つ厳選して紹介したい。その前に重要な用語を整理しておきたい。Echoは、スピーカー型ハードウェアの名称。tap」の3種類がある。「Alexa」はEchoに搭載されている音声認識AIの名称。Echoはハード、Alexaはソフトということになる。メディアではEchoのほうが取り上げられることが多いが、7000以上のデバイス、サービスが連携された今、AIであるAlexaのほうが重要性を増している。前者は、クラウド上に音声認識機能が乗っていて、そこに音声データを送信するだけで、返答が返ってくるサービス。マイクとスピーカーさえあれば、Echoと同様の機能を持つデバイスを作れることになる。後者は、Echoからコントロールできるデバイスやアプリを開発するための開発キット。前者は、コントロールする側のためのもの。後者は、コントロールされる側のためのもの、ということになる。Amazonは、連携するサードパーティのデバイスやサービスを「スキル」と呼んでいる。サードパーティとの連携が増えることで、Echoができること、つまりスキルが増える、という意味だ。まな板のようなスケールに食材を載せて、スマホやタブレットのアプリに食材名を入力すれば、カロリーや栄養成分を瞬時に計算してくれるというもの。調理しながら、1つ1つの食材の重さを図っていくことで、完成した料理のカロリーと栄養価の計算ができるようになっている。このままでも結構人気のデバイスのようだが、Alexaと連携することで、食材名を音声で入力できるようになる。料理しながらの濡れた手で、タッチスクリーンを操作するのは面倒。ボイス入力を可能にすることで、操作性が格段に向上するわけだ。【ポイント】手を使えない状況。した状況にボイス機能は、最も力を発揮する。Tribyは、フランスのベンチャー企業inovoxiaが開発したコミュニケーションデバイス。wi-fiを通じて、電話をかけたり、メッセージを表示したりできる。音楽をかけることもできる。アイデア自体はEchoに似ているが、冷蔵庫に貼り付けることを想定した形状になっている。Serviceにアクセスできるようにすることで、Echo並みに多くのスキルを簡単に実装できるわけだ。【ポイント】Echoとは異なる場所での利用に特化した形状にすることで、Echoとのバッティングを避けることができる。電源につないで壁にかけるだけで、簡単に設置できるIntercom。wi-fi接続なので、工事いらず。各部屋に設置できるし、遠くに住む親戚でさえ、まるで同じ家に住んでいるかのように簡単にテレビ電話ができる。1台約2万円なので、iPadよりも安い。Serviceにアクセスすることで、IntercomがEchoの全機能を持つことになる。【ポイント】デバイス自体は、1つの機能の使い勝手に徹底的にこだわったシンプルなデザインにし、Alexa連携で無数の機能を追加する、という形がいいのかもしれない。M.A.R.Aは、基本的にボイスでコントロールするランニング・アシスタント・アプリ。ジョギングの時間や距離、ペースを記録したり、雨が振りそうになれば警告してくれる。ジョギングの最中に音楽も再生してくれる。Alexaと連携することで、ジョギングが終わって、リビングでリラックスしているときにリビングのEchoに対して「Alexa、今週は全部で何キロ走った?」とか「Alexa、今週のランニングのペースの平均値は?」などと聞くことができる。【ポイント】スマホをポケットから出すのさえ面倒に思われる瞬間というものがある。その瞬間こそがボイスの出番になる。した使い勝手の差は、過小評価されることが多い。ヒットするかしないかは、ちょっとした使い勝手の差によるところが大きい。Mojioは、コネクテッド・カー・ソリューションのリーディングプロバイダー。Mojioデバイスを自動車のOBD-IIポートに接続することで、車の走行距離や診断データを入手できる。Alexaと連携することで、Echoデバイスから「Alexa、会社へ行く前にガソリンを入れたほうがいい?」「Alexa、今、娘が運転している車は、どの辺りにいるの?」などと質問することができる。【ポイント】スマホアプリは、基本的にはすべてボイスベースにすることが可能。どの用途がタッチスクリーンに向いて、どの用途がボイスに向くのかを、しっかり考える必要がある。ボイスにできるからといって、すべてボイスに変える必要はない。出勤前のバタバタしているときに、ガソリンの量をボイスで確認できるのは確かに便利。したキラー用途を見つけ出せるかどうかがポイント。Talkiesは、マイクとスピーカーと通信機器が内蔵された子供向けのぬいぐるみ。親のスマホとの間で音声メッセージの送受信ができる。Serviceにアクセスすることで、Amazonのオーディオブックでの読み聞かせが可能になる。Lex」の一般提供を始めた。従量課金で、1000スピーチリクエストが4ドル。競合他社よりも利用しやすい。Amazonの音声技術を使ったコミュニケーションロボットが多数、開発されるかもしれない。これは製品ではなく、開発コンテストの入賞作品。Echoに対して、音声でルームサービスを注文すると、スマホのAlexaアプリに画像や動画が表示される。Alexaとの対話の中で画像も表示できるので、宿泊客に対してより親切な対応ができる。ルームサービスだけではなく、チェックアウトなども簡略化できるはず。【ポイント1】B向けへの利用が期待できる。【ポイント2】高齢者などスマホを使いこなせない層も、ボイスで対話しながらなら、インターネットを使えるようになるかもしれない。家電メーカーは一斉にAmazonに対応してくるだろう。米国の状況を見ていると、対応しないと売れない時代になるような気がする。今までの家電をAmazonに連携させるだけでは差別化にならない。米国の先行事例のほとんどはスマートホーム関連。プールの水質管理や、ガレージドアの開閉、ガーデンの水やりなどを、リビングルームのEchoからコントロールできる、というようなものが多い。米国に比べて狭い家が多い日本で、スマートホーム関連で大きなヒット製品が生まれるのかどうか。それより日本ならB向けや、高齢者向けのデバイスやサービスに可能性があるように思った。2017年9月18日ランディングページ制作ツールとして、日本のデジタルマーケターにもお馴染みのカナダ企業Unbounce。彼らが機械学習モデルによって、ランディングページのコンバージョン率を予測するという試みを実施しました。Schmidt氏が率いるデータサイエンティストやコンバージョン最適化チームは、過去12か月間にわたってプロジェクトを進行。Unbounceによって作られた数十万件ものランディングページ(LP)を対象に、機械学習モデルによってそれぞれのLPによるコンバージョン率の高低を予測しました。特定のLPが業界平均より高いか低いかという予測において、同モデルの的中率は平均80%に上ったといいます。高い的中率のようですが、ここまで出来ると次に知りたくなることは、人間による精度と比べてどうなのかという点です。そこでUnbounceは、今年5月にカナダのバンクーバーで開かれた同社主催のカンファレンスにて、参加者と機械学習モデルによる予測対決を実施しました。結果はこの記事のタイトルにもある通り、AIの勝利でした。AIによる正答率が79.7%に上った一方で、参加者による正答率は平均で50%。正答率が高かった参加者でも56.9%にとどまったといいます。したイベントに登壇するような著名なマーケターですら、予測精度でAIに遠く及ばなかったのです。Klettke氏は、その難しさについて次のように振り返っています。ちなみに同氏は、今回の参加者の中で最も高い正答率をたたき出した人物。「自分が持つバイアスを克服しなければいけない点が難しかった。LPの内容やデザインに嫌悪感を抱いてしまうこともあり、そうなるとユーザーの視点で判断することが難しくなってしまう」。今回の判断要素はテキストコピーだけ、というルールだったものの、デザインが優れていると、二流なコピーでもある程度マシに見えてしまう、というジレンマもあったようです。過去の事例や自らの直観に従って判断しがちな人間による限界が浮き彫りになった形でしょう。コンテンツ制作におけるAIの役割について、Klettke氏はこう語りました。「従来のコンテンツ制作をすべてAIが担うようになる、ということではない。人間の判断がどこまで正しいかをアルゴリズムの視点で検証できることは良い」。CTOは、マーケターのタスクを補助するのが現状のAIによる役割だとしつつも、「それもすぐに変わる」としています。「(AIによって)コピーの作成や編集が可能になる時期もそう遠くはない。コンテンツを一から作ることができるようになる日も来るだろう。なるまでにはあと数年はかかるはずだ」。いずれにしても、テクノロジーの発展具合に合わせて、自らの業務を最適化させていく努力が一層重要になりそうです。スマートフォンアプリの次の主戦場として注目を集めるチャットボット。米国では熾烈な開発競争が始まっているが、日本ではまだまだ注目度は低い。AIの進化に伴って、日本でもチャットボットが企業と消費者とを結ぶ主要チャンネルになることは間違いない。チャットボット事業で、日本で先行する3社のうち、サイバーエージェントの戦略について詳しく調べてみた。その前に、残りの2社はどこかと言うと、1社目はリクルート。チャットボットの成功事例の先駆けである「パン田一郎」を手がけたことで、チャットボットに関心を持つ業界関係者の間では一目置かれる存在。そのリクルートが米シリコンバレーに開設したAI研究所では、さらなる高性能のチャットボットの開発を進めている。(関連記事:シリコンバレーのリクルートAI研究所はチャットボットを開発していた)世界的に見ても、リクルートが最先端を走り続ける可能性は大きい。2社目は、コールセンター業務大手のトランスコスモスだ。チャットボットが普及すれば、コールセンター業務は大打撃を受ける可能性がある。技術革新の津波を前に主要事業を守ろうとしてジリ貧に陥る企業が多い中で、トランスコスモスは先陣を切ってチャットボット事業に乗り出した。座して死を待つより、自ら新しい領域に打って出ることで、変化の時代を乗り越えようとしているわけだ。国内メッセンジャー最大手のLINEと合弁会社を設立するなど、次々と大胆な手を打っており、チャットボットビジネスの本命と言ってもいいだろう。チャットボットに詳しい業界関係者に聞くと、この2社が最有力。「もはや他社は入り込めない」という声さえ聞こえてくる。そんな中で、ネットビジネスの雄サイバーエージェントが怒涛の勢いで動き出した。AIメッセンジャーを設立した。よると、事業を思いついたのは同年3月。「構想から実質3カ月でサービスを作り上げました」と笑う。きっかけはユーザー行動の変化だった。石川氏はサイバーエージェントに入社以来、デジタル広告畑で実績を積んできた。ユーザー行動の変化は、広告関連のデータで読み取れた。「何か調べ物をするときに今までだと検索エンジンを使うケースが多かったのですが、最近ではSNSで友人たちに質問することで問題を解決するケースが増えていることに気づいたんです」。サイバーエージェントのデジタル広告の部署は、これまでユーザーを細かな層に分け、それぞれの層に合った広告を配信する支援をしてきたのだが、そうしたユーザー層の細分化や広告の最適化といった業務自体を、Facebookなどのプラットフォーム自身が手がけ始めたということも、大きな変化だった。新しいフェーズに合った広告の形を模索していかなければならない。考えていたときに、チャットボットのアイデアを思いついたのだという。データを使って、チャットボットがユーザー一人ひとりに合った対応をするようになれば、新たな広告、マーケティングのチャンネルになるかもしれない。考えた同氏は、サイバーエージェントによるAIラボの自然言語処理の専門家を巻き込んで、あっという間にチャットボットを開発。9月からサービスインし、デジタル広告のクライアント企業を中心に営業をかけ、既に十数社がチャットボットの導入を進めているという。某クライアント企業に対しては、有人対応とボット対応のハイブリッド型を導入。すべての消費者に対してチャットボットが対応。ボットの対応を通じて見込み客を見極めて、人のチャットオペレーターがボットに代わって対応する形にした。しつこく電話攻勢しなくてもよくなった上、オペレーターによる成約率が100%になったという。した成功事例が出始めたため、多くの企業からの引き合いが続いているという。これに対応するため、同社では沖縄で週7日24時間体制で稼働するチャットセンターの人員を急ピッチで増強し始めている。トランスコスモスとサイバーエージェントの両方を取材してみておもしろかったのが、両社の戦略の違いだ。トランスコスモスはこのほど、有力チャットボットメーカーの米Reply社と提携。Reply社によるボット構築、運用管理プラットフォームReply.aiについて、日本での独占販売権とアジアでの優先販売権を取得した。米国のチャットボット事情を調べていると、Reply.aiに関する言及をよく目にする。この領域でのトップ企業なのだろう。同社と提携することで、トランスコスモスは最先端のボットツールを日本で独占的に取り扱えるようになったわけだ。トランスコスモスは、ボット関連技術をすべて自社開発するのではなく、世界中から最も優れた技術を探し出し、それを統合することで1つのサービスとして提供する戦略のようだ。自分は得意な領域に特化し、そのほかの領域はそこを得意な他社に任せる。いわゆる水平分業と呼ばれる戦略だ。一方のサイバーエージェントは、バックエンドのAIから、フロントエンドのチャットボットのデザインまで、すべて自社開発するという。いわゆる垂直統合と呼ばれる戦略だ。パソコン全盛時代は、MicrosoftとIntel陣営の水平分業が勝利した。MicrosoftがWindows、Intelが半導体、パソコンメーカーが残りの部品を組み立てるという分業体制。それぞれが得意な領域に特化したため、優れた製品を低価格で提供できたため、パソコンは世界中のオフィスに普及するまでになった。一方で、ハードもソフトも1社で手がけるAppleのパソコンは、Windowsパソコンと比べると割高感が出て、シェアを伸ばすことができなかった。垂直統合戦略の敗北だった。その後のスマートフォン時代でもAppleは垂直統合戦略を踏襲。iPhoneのハードも基本ソフトも自社で手がけた。スマホ時代のもう片方の雄、Googleは、基本ソフトAndroidの開発、改良に専念。無料でAndroidを提供したため、世界中の家電メーカーがAndroidを搭載したスマホを開発した。この水平分業のおかげでAndroid端末はiPhoneより低価格で販売でき、思惑通りシェアを伸ばすことに成功した。シェアが伸びたのは主に途上国だった。先進国では低価格よりも、完成度の高さが評価され、iPhoneは圧倒的な強さを誇った。利益率もiPhoneのほうが高いので、Appleは世界トップクラスの超優良企業となった。Googleも途中から水平分業戦略に見切りをつけ、自社でもスマホのハードウエアを手がけ、先進国でのiPhoneのシェアになんとか食い込もうと躍起になっている。Appleの垂直統合戦略の勝利だ。サイバーエージェントは、垂直統合にこだわるのだろうか。石川氏は「自分たちのビジョンを貫こうとすれば、すべてのツールを自社で開発するしかないと思うからです」と言う。石川氏はどのようなビジョンを持っているのだろう。「デジタル広告に使うユーザーの購買履歴のデータと紐付けることで、『先日はお買上げいただきありがとうございました』というやりとりが可能になります。GPSデータと紐付けることで、最寄りの店舗まで道案内が可能になります。クーポン発行ツールと紐付けることで『今、このクーポンを使うとお得ですよ』と店内での購買を促進することも可能になります。いろいろなデータを集めてきてAIが解析、最も適した情報やサービスをチャットボットが提供する。いう時代になると思うんです」と石川氏は言う。いろいろなデータやツールを統合する際に、異なるメーカーのツールを組み合わせて使うには限界がある、と石川氏は指摘する。ツールメーカーの間で、チャットボットの使い方に対するビジョンが異なるかもしれない。それぞれのツールのバージョンアップの速度や頻度も異なってくるだろう。「僕も異なるツールの組み合わせでデジタル広告事業を手掛けたことがあるんですが、大変でした。絶対にうまく行かないと思います」と石川氏は断言する。「ツールごとの価格や性能では、海外のツールに勝てないかもしれない。各種ツールを統合したサービスの総合点では、自社開発にこだわったほうが良いサービスになるのではないかと思うのです」と力説する。チャットボットは、検索連動型広告など、これまで主流の広告マーケティング手法と大きく異なることが一つある。ユーザーは、チャットボットに人間味を求める、ということだ。すべてのユーザーに対して同じ受け答えをするより、ユーザーの購買履歴を見て『先日は商品をご購入いただきありがとうございました。その後、いかがですか?」と語りかけるほうが、ユーザーの心に響くことだろう。した人間味のある理想的な受け答えは、国や文化によって異なってくるはず。米国製の味気ないチャットボットより、日本語と日本文化に特化したチャットボットのほうが、日本のユーザーに受け入れられるのではないだろうか。考えた石川氏は、心理面での専門家をアドバイザーに迎え、日本語での日本人らしい対話のあり方を研究しているのだと言う。「『わたしに何でも聞いてください』とチャットボットに問いかけられても、ユーザーは何を聞いていいのか分からない。『こちらの商品が新しく発売になりました。青と赤ではどちらの色がお好みですか?』と聞かれれば、より答えやすい。してユーザーの選択を支援してあげれば、ユーザーはより買いやすくなるみたいなんです」。リアル店舗の店員の接客術のようだ。「まだ業界内で『チャットボットの正しい使い方』という共通認識はない。僕達は、1つの『正しい使い方』のビジョンをどこよりも早く提案していきたい。期待通りの効果が出れば、僕達は先行企業として、圧倒的に有利なポジションに立てるのではないかと思うんです」。Appleは、電話もできる音楽プレーヤーという独自のビジョンでiPhoneを開発した。このビジョンが、音楽好きのアーリーアダプターに受け、続いてアプリが充実するようになり、ユーザー層が広がった。Appleのビジョンが、業界を先導したわけだ。誰も打ち立てていないビジョンを実現するには、すべてをコントロールできる垂直統合戦略しかない。「われわれのビジョンを共有してくださるクライアント企業と一緒に、新しい広告マーケティングの形を目指していきたいと考えています」。サイバーエージェントは、独自ビジョンを早急に実現し、効果を上げることで、業界を先導できるようになるのだろうか。引き続きウォッチしたいと思う。詳しい情報を知りたい方は、著者が主催する勉強会やオンラインサロンにご参加ください。何か商品を買う時に、自分に一番合った物をカタログ情報だけで選ぶのって結構難しかったりします。いった情報から、最適な品番を選ぶのは至難の技。結局自分だけでは選びきれず、家電量販店の店員などに相談してオススメされた商品を買うっていうパターンは多いと思います。Faceは、そうした商品選択に悩む消費者の課題をAI技術によって解消しようとしています。適切なアウトドア製品を選ぶのも、また難しい作業だったりします。さ、通気性など、商品特徴となる項目がたくさんある中で、着るシチュエーションや現地の気温などを考慮しながら、選ばないといけません。商品に詳しくてアウトドアの経験も豊富な人なら大丈夫かもしれませんが、初心者だとまずムリそうです。Faceが2016年4月にリリースしたのが、商品リコメンドサービス。着用する時期や場所、男性用か女性用かといったいくつかの質問に答えるだけで、最適な商品群を表示してくれるというもの。今回のサービスを実現している技術が、IBMによるコグニティブ・テクノロジー「Watson」です。Watsonとは、テキストや画像のような非構造化データを分析することで、推論や予測による答えを導き出すためのテクノロジー・プラットフォーム。分析対象となるデータが増えるほど、機械学習によって学習して賢くなっていく点が特長です。Faceは、約12ヶ月かけてWatsonを活用したこのサービスを開発したといいます。ショッピングアシスタントとしてのWatson。専用サイトにアクセス。一つ目の質問は「ジャケットはいつどこで着るの?」というもの。Tokyo」(東京での通勤時に)と入れてみました。Tokyo」みたいな文章で入力しても理解してくれました。次の質問は「どの時期に着るの?」。自前の超小型人工衛星によって撮影した人工衛星写真を販売している会社です。顧客としてグーグルやアップル、マイクロソフト、アメリカの政府機関といったメジャーどころを抱えているものの、誰もが知っている企業というわけではないかもしれません。知らぬ間に同社のサービスに触れていることは多いはず。誰もが使っているGoogleマップ。ここに載っている衛星写真の一部は、デジタルグローブが保有する衛星によって撮影されたものです。彼らは、今回のお題でもある人工知能関連のサービスも提供しています。それがディープラーニング(深層学習)を活用した衛星写真の解析プラットフォーム「GBDX」。GBDXには、デジタルグローブがこれまでに撮りためた膨大な衛星写真(90ペタバイト!)がアーカイブされています。これらを解析することで、「何が映っているのか?」「いくつ映っているのか?」「それらが時系列でどう変化したのか?」といったことが分かります。それが自動で分かるとどうなるの?と聞かれそうですが、後で紹介するように、応用範囲はとても幅広いです。仮に人間が衛星写真を目視で分析しようとすると、とてつもなく大変なわけです。ナイジェリアの衛星写真で、地図にもなっていない奥地です。この画像には、集落がいくつも映っています。ワクチンなどの必要物資をこうした未開の地の人たちに届けたい、という機関があった場合、これまでであれば衛星画像に映る彼らの居場所を目視で調べていたわけです。気の遠くなるような作業ですね。GBDXであれば、こんな風に自動で検知できてしまいます。場合によっては1秒間に何十件というペースで。Uberのサービスにも採用されています。機械学習による衛星写真の解析というのは、これからどんどん身近になっていくのだろうなと感じさせますね。事例の内容も結構面白いものばかり。「こうやって使うものなんだ」というのを知っていて損はないと思います。いくつかピックアップして紹介しましょう。保険会社にとって、都市にある無数の建物の中から、プールがある住宅を見分けるということは、保険の査定などのために非常に重要です。衛星写真をもとに、人間が目視で見分けるというのはとても困難。プールによって色や形、サイズは様々ですし、場合によってはブルーカバーやトランポリン、小さな建築物などをプールと見間違えることも。あまりに膨大な時間と手間がかかるので、人間では事実上不可能です。いって全て機械学習に置き換えれば済む話でもありません。確かに機械学習であれば人間による作業よりも圧倒的に速いですが、正確性は劣ってしまうからです。人間よりも速く、かつ正確に。これを実現するための対策が、人間による目視の作業結果をもとに、ディープラーニングによってシステムを学習させる方法です。デジタルグローブは、Tomnodというクラウドソーシングサイトを運営しています。ここで住宅地の衛星写真を公開し、一般ユーザーにプールを見分けてもらうというキャンペーンを実施しました。ここでの結果をもとに、プールを含む住宅の画像ピクセルの特徴を学習することで、機械学習の精度を高めていったといいます。その結果、88%の精度で1秒間に60件以上のプール付き住宅を自動で見分けることができるようになったそうです。配車サービスのUberは昨年7月、デジタルグローブによる衛星写真の活用を始めました。タクシーの乗客をピックアップする最適な地点を見極めるためだそうです。そのためには日々の街並みの変化、つまり新しくできた道路や工事中の場所、標識の変更などを迅速に把握する必要があります。公式の地図に追加されてからでは遅いのです。デジタルグローブであれば、最も精度の高い衛星だと30センチメートルほどの物体でも識別できます。標識や郵便受けサイズの変化でも検知できるということです。Uberが目指す自動運転による配車サービスの実現にも、こうした情報が活用されるとみられています。最後の事例は、石油やガスのパイプライン輸送業者。アメリカでは、石油やガスをパイプラインで遠方に輸送する事業に、数百社に上る企業がたずさわっています。アメリカ全土に敷かれたパイプラインの全長は、石油で350万キロメートル、ガスで48万キロメートルに及ぶそう。したパイプラインは人里離れた地域だけでなく、人口が密集したエリアも通ることから、災害や設備の不備によって人に危険をおよぼす可能性があります。そのため連邦政府はとても厳しい安全基準を設定。定期的かつ詳細な検査やメンテナンス、改良を求めています。した基準の厳しさは、パイプラインから市街地までの距離など、周辺環境によって変わってきます。周辺環境、つまり建物や道路、土地の活用などは時と共に変化します。そのためオペレーターたちは、こうした変化を常に把握して、必要に応じて設備を対応させなくてはなりません。周辺環境の変化を把握するために、人力でモニタリングする方法もあります。オープンソースで作られる世界地図であるOpenStreetMapをウォッチしたり、Twitterに投稿されたツイートを分析して、関連しそうな内容を抽出するといったやり方です。効率と精度を上げるために、活用が始まっているのがデジタルグローブのGBDX。機械学習とクラウドソーシングの組み合わせによって、パイプライン周辺の変化をより的確かつ迅速に知ることができるとのこと。ビジネスから人道支援まで、幅広い分野で実用化が進むGBDX。ちなみに分析できる地域は限られるものの、無料で使えるプランもあるようですね。人工知能(AI)はもはやSFの世界の出来事ではない。AI自らが自律的に学習するディープラーニング(深層学習)の発展をきっかけとして、大企業からベンチャーまで様々な企業がAI技術を使ったビジネス活用に取り組み始めている。急激に拡大するAI産業をけん引しているのが、ITジャイアントと呼ばれるGoogleやApple、Facebook、Amazon等だ。開発に取り組んでいる。今回は世界のAI産業を俯瞰する上で不可欠な彼らによる取り組みを中心に、主なAIプロジェクトを紹介していく。企業によるAIプロジェクトというと、IBMが開発した「Watson」を思い浮かべる人も多いだろう。2011年2月にアメリカの人気クイズ番組「ジョパディ!」に出演し、当時史上最強といわれたチャンピオン解答者に勝利したことで、世間での知名度を一気に上げた。コンピューターでありながら人と同じように理解・学習し、人間の意思決定を支援するコグニティブ(認知型)・システムと位置づけられるWatson。IBMは「Watson」ブランドの下で様々な製品やサービスを展開しているが、大きくは開発者向けツールと既成アプリケーションの2つに分類できる。Interface)。APIの活用によって、外部の開発者が自身のアプリケーションにWatsonの技術を取り込むことができる。Speech」など19種類(2016年6月時点)に上る。Marketplace」にて、Watsonを利用した既成アプリケーションも提供している。Media」など多岐にわたる。「SystemML」はIBMが開発した機械学習システムで、企業データの分析を目的とした業界特化型の機械学習アルゴリズムを作成するために活用される。SystemMLを取り入れたアプリケーションによるエコシステム構築を狙うIBMは、2015年に同システムのオープンソース化に踏み切っている。検索エンジンで馴染みのGoogleも、AI研究に多大なリソースを投入している。Team」と呼ばれるAIプロジェクトの社内専門チームを設立。Now」をはじめとする自社製品に応用している。研究成果をオープンソースとして公開しているほか、AIに関する研究論文も複数出版している。Flowは機械学習に必要な数値計算を行うライブラリ。海に住む絶滅危惧種を保護する研究者たちの活動には、様々な困難がつきまとう。個体の数を正確に把握することが不可欠になるが、これが難しい。これまでは小型飛行機で海上を旋回しながら、目視で個体の数を数えていた。そのため莫大なコストがかかる上に、事故にあう危険もあった。今ではドローンを遠隔から操作して、航空写真を撮影できるようになったため、こうした問題は解消しつつある。ドローンからは海上の航空写真が数万枚もあがってくる。これらを人が目視で確認して個体を数える必要があるのだ。ちなみに以下の海上写真には絶滅危惧種である海牛が1頭いる。正解は以下の画像で丸をつけたところ。確かによく見ると小さな黒いかたまりがわずかに見える。素人が正確に判別することは非常に難しそうだ。した気の遠くなるような作業を数万枚の写真に対して行う必要があるため、なかなか調査の範囲を広げることが難しい。海牛の保護に取り組む豪マードック大学のアマンダ・ホグソン博士は、こうした課題を機械学習技術によって解決しようとしている。豪クイーンズランド大学と共同で開発した画像認識システムによって、航空写真の中から海牛の位置を自動で検知しようというのだ。このシステムを開発するために、彼らはGoogleの画像検索や音声認識で使われている技術を活用している。Googleはこれらの技術を機械学習ライブラリ「TensorFlow」としてオープンソースで公開しているのだ。今のところ同システムによる海牛の検知率は、人による目視の80%ほどだといい、今後さらに改善できる見込みだという。海牛だけでなく、ザトウクジラや特定種のイルカといった他の海洋哺乳類での応用も期待されている。2016年11月27日AI(人工知能)関連市場がますます盛り上がっています。調査会社のIDCによると、AI関連市場の規模は、2016年の80億ドル(約9,000億円)から2020年に470億ドルに拡大するそう。Schubmehl氏(コグニティブシステム・コンテンツアナリティクス担当ディレクター)は話しています。「AI関連市場が盛り上がっている!」とだけいわれても、範囲が広すぎていまいちピンとこないですよね。そこで今回は2017年以降にかけて、重要になり得るトレンド10項目をご紹介します。流行っている項目も多いですが、これからさらに重要性が増すという意味で、改めて触れておきます。今後AI導入を自社で検討する上で、今回の記事を見取り図として使っていただければ。AIビジネスについてこれから知りたい、という方向けの内容です。AI関連の調査会社TechEmergenceが、AI関連企業の幹部らを対象に実施した調査によると、今後5年間で最も発展するAI関連技術として、最も多く挙げられた項目が「チャットボット」(37%)でした。自然言語を理解した上で、メッセージングサービスやメールを通して人とコミュニケーションできるチャットボット。IBMやFacebookといった複数の企業が、チャットボットの開発プラットフォームを公開しており、数多くの企業が参画しています。Facebookによると、2015年夏の時点で、11,000件以上のボットがメッセンジャー上で稼働中だとのこと。IBMによると、2000年以降に成人になるミレニアル世代の中で、人間のスタッフよりもチャットボットとのコミュニケーションを好むと答えた割合は、65%に上ります。AIを活用したアプリケーションは、もちろんチャットボットだけではありません。ウェブやモバイル、企業内システムといった広い範囲でAI技術が活用されています。レコメンデーション機能やスケジューリング機能、ビッグデータをもとにした洞察の抽出といった具合です。今後この傾向はますます強まるでしょう。Gartnerは自社レポートの中で、2018年までにグローバルの大企業上位200社のほどんどの中で、AIを使ったアプリケーションやビッグデータの活用、アナリティクスツールによるサービス・顧客エクスペリエンスの改善が主流になると予測しています。モノとモノをインターネットでつないで相互に制御できるIoT。GartnerはIoTとAIの関係についてこう説明しています。「IoT端末を含む既存の機器は、AIによってインテリジェントな能力を獲得することになる。いった技術は住宅やオフィス、工場、医療施設などあらゆる場所で活用される」。次世代のフィットネストラッカー機器であれば、単にデータをモニタリングするだけではありません。機械学習やアナリティクス機能によって、これまでの健康情報をもとにしたレコメンデーションも可能になります。AI活用による効果が最も期待されている分野の一つがヘルスケア。IDCによると、2016年に最もAI関連の投資を集めた分野の一つが病気の診断システムです。今後5年間の投資額は、年間69.3%のペースで増えていくとみられています。似たような話でいうと、CBInsightsもAIスタートアップが最も活発な分野(2016年)としてヘルスケアを挙げていますね。AIとヘルスサイエンスの関係は、単なる診断システムにとどまりません。コンピューターサイエンスの研究者たちは、生体モデルをAIソフトウエアの開発に応用することで、人間のような複雑な処理を実施しようとしています。脳の神経回路の仕組みを模したニューラルネットワークもその一つ。一例としては、マサチューセッツ工科大学(MIT)とGoogleが2016年2月に発表した研究があります。彼らが開発したのは、道端の画像を読み込ませると、その地名を正確に返すシステム。約1億枚に上る位置画像をニューラルネットワークに学習させたそうです。今後も発展していくと思われるこの分野。レイ・カーツワイル氏のように、2030年までにはヒトの脳とコンピューターネットワークが融合したハイブリッド型のAIが誕生すると予測している研究者もいます。AIビジネスというとソフトウエアになりがちですが、ハードウエアももちろん重要です。自動運転車や産業用ロボット、AI搭載ドローンなどがその一例。今後5年間でAIハードウエア市場規模は、年率60%以上で成長するとIDCはみています。AI産業の成長に伴い、スタートアップも増えています。Scannerによると、AIスタートアップの数は73か国で1,500社に上るそう。GoogleやIntel、Apple、Facebook、MicrosoftといったIT大手によるスタートアップの買収も活発化。今後もこのトレンドは続くでしょう。AIとビジネスの話で最も注目されがちなトピックの一つが、労働への影響です。2016年6月には調査会社Forresterが、「現在のアメリカの労働人口の7%が、2025年までにロボットや機械学習といったAI技術によって置き換えられる」という具体的な調査結果を発表して話題になりました。AIによって置き換えられるかどうかは、仕事の内容によります。サポートセンターのスタッフのように今後劇的に少なくなる職業がある一方で、データサイエンティストやオートメーションスペシャリストのようにさらに需要が増す仕事に分かれてきます。AI産業が盛り上がりをみせている一方で、その反動が今後押し寄せる可能性もあります。AIによって職を追われた人々がこうした技術に反感を抱き、その動きが政治に影響を及ぼすことも考えられます。いったAI関連の技術には「過度な期待」が集まっている、とGartnerは指摘します。これは先進テクノロジーの発展段階を示した「ハイプ・サイクル」に基づいた予測です。このモデルによると、「過度な期待」が集まっている時期を過ぎると、「幻滅期」と呼ばれる時期がやってきます。実際にテクノロジーを導入しても成果につながらない事例も多く出てくることで、興味が失われていく段階です。関連企業の淘汰が進むのもこの時期です。AIが大きな影響を及ぼしている箇所といえば、予測精度の改善です。これは予測のもとなるビッグデータがあってこそのもの。これまでビッグデータの活用に取り組んできた企業からすれば、機械学習をベースとした予測精度の改善に取り組むことは自然な流れといえるでしょう。分かりやすい例としては、2016年のアメリカ大統領選でのAI活用があります。インドのスタートアップが開発したAIシステムは、選挙の前日の段階でドナルド・トランプの勝利を予測していたといいます。他の事前調査のほとんどがヒラリー・クリントンの優勢を伝えていたにもかかわらずです。2017年6月25日Facebookが2016年4月にリリースしたチャットボットのプラットフォーム。これによって、Facebookメッセンジャー上で動くチャットボットを外部の開発者が制作できるようになりました。今では同プラットフォーム上で提供されているチャットボット関連のサービスは、10万件以上に上るそう。このFacebookによるチャットボットプラットフォームについて、海外メディアのMashableが「特に社会貢献関連のサービスが盛り上がっている」と報じています。いったことのようです。詳しくみていきましょう。「Facebook上でチャットボットを出す利点は、すでに多くのユーザーが集まり長い時間を過ごしているプラットフォームだということ。ユーザーにとっても、Facebook上のほうが使いやすいでしょう」。Javed氏は、こう語ります。同社は、中東などからの難民や移民向けにチャットボットを提供しています。移民先の言語に不自由する彼らに対して、翻訳者を紹介することで現地での生活を支援するというもの。サービスなどにアクセスさせることが目的だといいます。当然ながら難民という立場に置かれる人々の多くが、経済的に困窮しています。それでも彼らの多くはスマートフォンを持っており、日常的にFacebookメッセンジャーやWhatsAppを使ったテキストメッセージに親しんでいるよう。慣れ親しんだFacebook上で提供されるサービスであれば、活用に向けたハードルも非常に低いというわけです。アプリではなく、Facebookメッセンジャー上での提供を選んだ理由について、Javed氏はこうも話しています。「今から独自のアプリを作って、無数にある他のアプリと競争するだけの価値はない」。エンジニアでなくとも、Facebook向けチャットボットを作ることができる環境が整ってきているという利点もあります。社会貢献に関わろうという人々は、必ずしもエンジニアリソースを豊富に持っているというわけではありません。「チャットボットを作るなんて、想像したこともなかった」。Carter氏はこう語ります。Raise」というFacebook向けチャットボットの開発・運営を主導しています。同サービスの目的は、男性より給与水準が低い傾向にある女性を支援すること。昇給に必要な説得材料をチャットボットによって提供しています。実際アメリカにおいて男女間の賃金差は問題視されている状況。昨年実施の調査によると、アメリカの企業で女性が昇給を達成できる確率は、男性より25%も低いといいます。彼女はチャットボットを開発するにあたって、チャットボット開発支援ツール「Reply.ai」を活用。同ツールによって、コードを書くことなくGUIベースでチャットボットを制作しました(ちなみに日本ではトランスコスモスが販売)。この手のツールは、他にもRapidProやChatfuel、Meyaなど数多くそろっており、従来テクノロジーから遠かった分野によるチャットボット制作を後押ししているようです。Zuckerberg氏の考えとも共通しています。Community」と題した、6000語に及ぶマニフェストを2017年2月に発表しました。この中でZuckerberg氏は、ソーシャルインフラとしてのFacebookをより進化させていく考えを示しています。友人や家族同士をつなげるにとどまっていた従来の役割から、貧困などの社会問題の解消に向けたコミュニティ作りに貢献するインフラを目指すというのです。チャットボットの開発や集客を低コストで行いたいという企業側のニーズと、慣れ親しんだプラットフォームで手軽にサービスを使いたいというユーザーニーズ、社会貢献を重視するプラットフォーム側の思想。この3つが合わさっていることが、社会貢献チャットボットの増加を後押ししているといえそうです。最高のテクノロジーとデザインで、想像力を影響力に。AI4UAI4UはAIビジネスの一歩を踏み出すWEBメディアです。MAGAZINE最新情報をメールでフォローしましょう。