kintone cafe japan 2016: kintone x 機械学習で実現する簡単名刺管理
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kintone Café Japan 2016kintone x 機械学習で実現する簡単名刺管理
戦略技術センターAI技術推進室久保隆宏
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自己紹介
はじめに、キーワードの整理
「人工知能」とはそもそも何か
「機械学習」とはそもそも何か
「ディープラーニング」とはそもそも何か
「ディープラーニング」登場による変化
「人工知能」技術のビジネスへの波及
ビジネスへの波及の背景
「人工知能」をビジネスに活用するには
おわりに
ハンズオン
想定課題
システム構成
目次
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久保隆宏TIS株式会社 戦略技術センター
化学系メーカーの業務コンサルタント出身
既存の技術では業務改善を行える範囲に限界があるとの実感から、戦略技術センターへと異動
現在は機械学習や自然言語処理の研究・それらを用いたシステムのプロトタイピングを行う
自己紹介
人とロボットを連携させた接客システムmaicoの発表(@対話システムシンポジウム)
OpenAI Gymを利用した、強化学習に関する講演(@PyConJP 2016)
kintoneアプリ内にたまったデータを簡単に学習・活用(@Cybozu Days 2016)
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所属するチームのミッション
chakki
すべての人が、ティータイムに帰れるようにする
すべての人が、ティータイム(15:00)に帰れる(茶帰)社会を実現します。
この実現には、既存の仕事を効率化するのでなく、根本的に「仕事の仕方」を変える必要があります。
しかし、慣れた仕事の仕方というのは簡単には変わりません。だからこそ、実際に「体験」をし、効果を「実感」してもらうことが重要になります。
そのため、私たちは先進的技術を用い、仕事の仕方が変わる体験を提供していきます。
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はじめに、キーワードの整理
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「人工知能」とはそもそも何か
ねこ
犬
うさぎ
動物大百科(教師データ)
学習 推論
「学習した結果をもとに、推論を行うことができるシステム」を総じて言う
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「機械学習」とはそもそも何か
学習 予測・分類
機械学習もまた、データから学習し予測する技術。ただ、対象が限定される
数値に変換できるものしか学習できない(画像も言語も、数値に変換している)
数値データ
基本的には数値を予測するか、データのカテゴリを分類するかしかできない。
予測・分類
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ディープ・ラーニングの登場 (2012~)
ディープ・ラーニングはニューラルネットワークというモデルを、多層にしたもの
今までは、多層にすると学習が進まなくなるという弱点があった
「ディープラーニング」とはそもそも何か(1/3)
これはうさぎやで!
耳が長いのがうさぎや!
耳があれば?うさぎや
みんなうさぎや
層が深いと、学習がうまくいかなかった
ねこかな?(推論)
ちゃう、うさぎや
推論とは逆向きに学習(逆誤差伝搬法)
ニューラルネットワークの仕組み
・・(たくさんの層)・・
入力信号を前の層へとバケツリレーしていく
糸電話のように、糸を長くするほど(=層を深くするほど)教えた内容が弱まり伝わりづらくなる
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ディープ・ラーニングの登場 (2012~)
事前学習という仕組みを導入することで、弱点を克服
弱点を克服するだけでなく、人の手を介さずに「特徴の抽出」ができるようになった
「ディープラーニング」とはそもそも何か(2/3)
限られた表現で元の画像を復元できるよう、学習する。(イメージ的には、もとは10色のクレヨンでかかれたものを、3本で再現しようとするという感じ)
事前学習の方法(AutoEncoder) 事前学習したものを組み合わせて、多層に
限られた表現で元の画像を復元できるよう学習=画像の特徴を抽出している!はず+人による教示は不要 (元の画像を与えるだけ)
元の画像を返せるように学習する(入力=出力)
・・(たくさんの層)・・
二層目の事前学習には一層目を事前学習したものを使って・・・とどんどん重ねていく
教えた内容が弱まっても、事前学習済みだから大丈夫!(ただ、最近は層の工夫などにより事前学習もいらなくなってきた)
数々のコンペで他を圧倒する精度を出す
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※学習が自動化されるわけではありません!
「ディープラーニング」とはそもそも何か(3/3)
例:ディープラーニングを用い、会話を学習する実際に使用したコードの一部の抜粋。
モデルの定義、また学習のために様々なパラメーターが必要で、それは人が「こんな感じかな」という風にチューニングしている(職人芸ともいわれる)。
また、データも人が用意する。
この辺りの自動化の研究は進んでいますが、「人の手助け無しに勝手に学んで賢くなる」というのは、少なくとも現時点では完全な誤りです。
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ディープ・ラーニングの登場により変わったもの
「ディープラーニング」登場による変化(1/2)
ねこ
犬
うさぎ
学習
より生に近いデータから学習でき、推論の精度も格段と向上した
事前学習により、より生に近いデータからでも特徴を抽出して学習できるようになってきた
精度が格段と向上
予測・分類
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ディープ・ラーニングが登場しても変わっていないもの
「ディープラーニング」登場による変化(2/2)
「教えたことがきっちりできるようになった」以上のことは起こっていない
学習
学習のためのデータや環境は依然人が用意する必要がある。勝手に賢くなることはない
?
人には同じように見えても、教えていないことはわからない。
予測・分類
ねこ
犬
うさぎ
何を学習させ、何を推論させるのか、それは人間が決める必要があります。教えたもの以外から学ぶことはなく、教えたこと以外は答えられません。
? ?
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「人工知能」技術のビジネスへの波及
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機械学習に代表される人工知能関連技術は、さまざまな領域で応用されています。その利点は、以下3つに分けられます。
サービスの付加価値の向上
コスト削減
新規サービスの創出
「人工知能」技術のビジネスへの波及(1/2)
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「人工知能」技術のビジネスへの波及(2/2)
from The current state of machine intelligence 3.0
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なぜ近年、こうした「人工知能」関連技術の普及が進んでいるのか?
その背景として、以下のような要因があります。
機械学習技術を利用したサービスの普及
研究開発のオープン化
ビジネスへの波及の背景
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機械学習技術を利用したサービスの普及(1/3)
~2014年 2015年
Azure Machine Learning
Watson on Bluemix
日本マイクロソフトと竹中工務店が IoT を活用した次世代建物管理システムで連携(MS 14/10/15)
IBMのWatsonが実戦デビュー、三井住友銀行とみずほ銀行で年明けにも(ITPro 14/12/15)
7月 10月 12月 4月
Amazon Machine Learning
大手のクラウドプラットフォームベンダーから、続々とサービスがリリース事例が出るまでのスピードが速い
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すぐに使い始められて、費用は使った分だけ
ERP、BIツール、ワークフローシステム・・・今までのいわゆる「ソリューション」は、導入にかかる時間も費用も長く大きかった
これに対し、Azure Machine LearningもWatsonも、使おうと思ったら数分で使い始めることができる(個人でも利用可能)。費用は使った分だけ(試す分程度は無料)。
機械学習技術を利用したサービスの普及(2/3)
クラウド化の延長線上に生まれた、機械学習関連サービスの台頭
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時間がかかるカスタマイズ < すぐに試せるテンプレート
Azure Machine Learning、Watson共に用途が決められたテンプレート(API)が存在し、すぐに試せる。
逆に(2016/6現在)これがないAmazon Machine Learning、Google Prediction APIはそれほど流行ってない(特にGoogleの方は2010年リリースにもかかわらず)。
機械学習技術を利用したサービスの普及(3/3)
クラウド化の延長線上に生まれた、機械学習関連サービスの台頭
文書分類、翻訳、音声合成など、ありあわせの機能を選んで組み合わせてつける=バイキング方式
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教育リソース 2015年から、約一年の間に何個もの深層学習用フレームワークがリリースされる(それまでは数個しかない状態がずっと続いていた)。
Coursera、UDACITYといったオンラインの講座で機械学習の講座が続々と開講する。
研究開発のオープン化
2015/6
2015/6
2015/11
2016/1
DSSTNEamazon
2016/5
誰でも学べて、試すことができるようになった
実装フレームワーク
ビジネスへの活用は、最近起こったのか?
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活用しているところは昔からやっている。
Amazonのレコメンド
特許の出願は1998年
コマツの位置情報を利用したサポートサービス(KOMTRAX)
2001年から標準装備
お掃除ロボットルンバ
初号機は2002年
現在の状況は、「ディープラーニングなどの最新技術により解決できる課題が増えてきた」というよりも、「最新の技術が扱いやすくなり、問題解決の一手段として選択可能になってきた」方が実態に近い。
今まで解決を見送ってきた課題に、再チャレンジする良い機会
ビジネスへの波及の背景
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「人工知能」をビジネスに活用するには
ユーザーのデータ活用は
85%が失敗している@Hitachi Platform Solutions World 2012
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機械学習は、データ活用の一貫です
データ活用プロジェクトの85%は失敗しています
つまり、機械学習の活用プロジェクトも同程度で失敗します
失敗の原因はさまざまなものがありますが、本質的には次の教訓に集約されます。
「人工知能」をビジネスに活用するには(1/3)
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業務への貢献が明確でない
「機械学習を使っているか」は現場の人間には関係ありません
効果が出る、という証明を最初に行うべきです。これなくして、忙しい現場の方を巻き込むことはできません
導入=解決という希望的観測
新しい技術(もしくはパッケージ)を導入したら、現場が勝手に良くなるということはありません
導入後の普及・活用を推進する体制を用意すべきです。機械学習の場合、特にデータをだれが用意・整備するのか、だれが定期的に学習させるのかなどを決めておく必要があります。
利用するパッケージ・サービスありきになっている
新しい家具を買う際は、家の大きさに合うか調べると思います。システムも同様で、「あなたの会社に合うか」が重要です。
「人工知能」をビジネスに活用するには(2/3)
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改善点の、定期的な収集を推奨します。
「人工知能」をビジネスに活用するには(3/3)
現場の方は、毎回毎回繰り返される「課題の調査」に概ねへきえきしていますし、急に「課題はないか」と聞かれてもなかなか出てきません。
気軽に不満点・改善点を投稿する仕組みがあれば、新しい手法が登場した際に「あの課題の解決に使える」と思いつきやすくなります。
データ活用・機械学習は、日々の積み重ねから
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将来的に、人間だけでは仕事が回らなくなる時代の到来が予測されます
1970年代に年間5000件程度だった企業への電話やメールの問い合わせは、現在は50000件(10倍)にもなり、今後も増え続けていくことが予想されます。
その一方で、生産年齢人口は減少傾向です
ビジネスモデル自身には問題がなくとも、それを担う人的資源が枯渇する可能性があります(2013年~)。
働き方の改革は急務であり、よって「実際に働いている人」の持っている課題にフォーカスした改善を行っていく必要があります
これまでのシステムより「人間的」な判断ができる「人工知能」技術は、そのためにこそ有用な技術といえます
おわりに
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ハンズオン
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営業業務の最適化を行うため、各営業員が持つ人脈の情報を、まずは一つに集約したいと考えています。
このために販売管理システム(CRM)を導入したのですが、ぜんぜん登録されません・・・
想定課題(1/2)
営業員たちに聞いてみたところ、忙しくて入力する暇がない、わざわざ社内に戻らないといけないなど、いろんな声が寄せられました。
その一方で、営業員同士のコミュニケーションのために導入したチャットシステムは、手軽に使えることもあり活発に使われているようです。
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そこで・・・
想定課題(2/2)
営業員が簡単に、しかもどこでも築いた人脈を入力できるシステムを作りたい
具体的には、普段コミュニケーションツールとして利用しているチャットシステムから、簡単に情報を登録できるようにしたい!!
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ハンズオンで作るシステム
Let's Make it!
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