tis 戦略技術センター ai技術推進室紹介

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TIS株式会社戦略技術センター／AI技術推進室の取組紹介

戦略技術センター AI技術推進室久保隆宏

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目次

Who are you TISとは？ • 会社紹介 • 戦略技術センター／AI技術推進室について

• サービスのプロトタイプ開発 • 技術プレゼンスの向上

研究開発テーマ紹介 • マルチモーダル情報を活用した対話による、接客応対の自動化


Who are you

画像: ニコニコ大百科

http://dic.nicovideo.jp/a/ico




業務コンサルタント出身。

化学系メーカーへのパッケージ導入や周辺業務システム開発を手掛ける(ASP.NET VB.NET/C#)。

現在は「人のパートナーとなれるアプリケーション」の研究開発(Python/機械学習)。

サイボウズ公認kintoneエヴァンジェリスト

Qiitaのストック数ランキング機械学習: 1位 Python: 2位 (4/7時点)

icoxfog417


TISとは？


会社紹介

TISはITホールディングスグループ傘下の会社となります。

ITホールディングスグループは多様な得意分野をもつ企業の総体であり、

一体感のあるグループフォーメーションの下お客様のニーズにお応えします。

ITホールディングスグループ（51社 19,553名）

Information and Telecommunication Businesses Other Businesses

お客様

ITインフラストラクチャーサービス

金融ITサービス産業ITサービスその他

その他連結子会社：国内22社、海外6社その他持分法適用会社：国内9社、海外1社

その他連結子会社：国内4社、海外2社


会社紹介

TIS会社概要

TIS株式会社 (TIS Inc.) 昭和46年（1971年）4月28日

231 億円

6,067 人（2015年4月1日現在）

代表取締役会長兼社長桑野徹

社名設立

資本金

従業員

代表者

拠点

148,819 百万円（2015年3月期単体）売上高

その他の事務所

九州支社

名古屋アーバンネットオフィス

浜松オフィス

松本オフィス

長野オフィス

北京駐在事務所

ホーチミン駐在員事務所

ジャカルタ駐在員事務所

バンコク駐在員事務所

その他のデータセンター

東京第1センター



名古屋センター

師勝センター

心斎橋gDC-EX

大阪センター


ＴＩＳの事業領域


戦略技術センター／AI技術推進室について


戦略技術センター／AI技術推進室について

株主総会

取締役会

会長

社長

IT基盤技術本部

・IT基盤技術推進部 OSS推進室・IT基盤サービス第１部・IT基盤サービス第２部・IT基盤サービス第３部・フィナンシャル基盤サービス部・ＩＴ基盤プロジェクト第１推進部・ＩＴ基盤プロジェクト第2推進部

経営会議

監査役協議会

監査部

コーポレート本部

・企画部広報室営業推進室海外事業企画室北京駐在員事務所ホーチミン駐在員事務所ジャカルタ駐在員事務所・人事部人材育成室・総務部秘書室・財務経理部・法務部・コンプライアンス統括部・ビジネスプロセス推進部・プロキュアメント推進部・情報システム部・オフィススタッフセンター

ＡＩ技術推進室

戦略技術センター

基盤センター

生産革新本部

・生産革新部生産技術R&D室・品質マネジメント革新部プロジェクトリスク監理室・プロジェクトマネジメント部・セキュアワンセンター・アプリケーション開発センターソフトウェアエンジニアリング部アプリケーション開発第１部アプリケーション開発第２部

統合再編推進部

ビジネスクリエーション事業部

クレジットプラットフォーム事業部

カード第１事業部

フィナンシャル第１事業部

金融第１事業推進部

統合プロジェクト推進事業部

金融第１事業本部

カード第３事業部

フィナンシャル第２事業部

金融ソリューション事業部

金融第２事業推進部

カード第２事業部

アドバンスドクレジット事業部

金融第２事業本部

産業事業推進部

東日本産業事業部

中部産業事業部

九州支社

エネルギーセクタービジネス事業部

デジタルインテグレーション事業部

産業事業本部

公共事業部

公共事業推進部

公共プロジェクト推進事業部

公共事業本部

ITソリューションサービス事業推進部

IT戦略コンサルティング部

ビジネスシステムコンサルティング事業部

ITソリューションサービス本部

プラットフォームサービス事業推進部プラットフォームサービス本部

（平成27年11月1日時点）

西日本産業事業部

プラットフォームサービス事業部

コストセンター&支援部門プロフィット部門

エンタープライズソリューション事業部

社長直轄の事業部と独立した研究部門


戦略技術センターのミッション

サービスのプロトタイプ開発中長期(3~10年)でのビジネス化を見据え、技術的・ドメイン的差別化が可能な領域でのサービスプロトタイプの開発・検証を行う。 ⇒次の飯のタネを探す技術プレゼンスの向上先進的な技術に対する取り組みを公開することで、TISの技術力を顧客・コミュニティに発信する。

仮説立案

プロトタイピング

実証実験

評価・検証

サービスのプロトタイプ開発技術プレゼンスの向上

サービス化

OSS公開情報配信


中期戦略技術テーマ (a) IoT (b) SDI&オーケストレーション (c) 機械学習 (d) 自然言語処理 (e) ネットワークロボティクス

ニュース | TIS、中長期技術戦略推進に向け「AI技術推進室」を新設http://www.tis.co.jp/news/2015/20151102_1.html

TISの考える『CPS』と5つの要素技術

戦略技術センターで取り組んでいるテーマ

http://www.tis.co.jp/news/2015/20151102_1.html




サービスのプロトタイプ開発(1/2)

対話による推薦

薬剤師の代理、もしくは補助として症状を聞き出しながら薬の選択をサポートする

薬コンシェル

状況認識に基づく提案

会議診断士「さゆり」

行動学習による提案

観光ルートの自動生成

会議参加者の表情からその良し悪しを判定し、アドバイスを行う

観光ツアーのデータを学習させ、ユーザーの訪れたい観光スポット数個から周辺の観光ルートを自動生成する(初RNN)

特定ドメインにおいて、人をサポートし、パートナーとして働くシステムのプロトタイピング

機械学習を用いた会議診断システムの開発

http://qiita.com/icoxfog417/items/2791ee878deee0d0fd9c

http://qiita.com/icoxfog417/items/2791ee878deee0d0fd9c

http://www.slideshare.net/takahirokubo7792/ss-47094972


サービスのプロトタイプ開発(2/2)

ニュース | 「TOKYU CARD」の案内に活用する「Pepper」のアプリの構築をTISが支援 http://www.tis.co.jp/news/2015/20150909_1.html

プロトタイプから案件化や実証実験へ

呼び込みモードと対話モードの併用による、ロボットを利用した接客案内

二子玉川駅にて勤務中





研究会、技術カンファレンスへの参加による研究者・技術者との交流

技術プレゼンスの向上(1/3)

NLP若手の会2015

音声からの感情認識に関する研究報告

PyCon 2015

機械学習を利用したアプリ開発のチュートリアル +ポスター発表

Watson Hackathon

Watson+災害対策のソリューションでSoftBank賞

R-envハッカソン

ロボットによる銭湯NEO UNIT BATHで優勝

学会以外に、ハッカソン等の開発イベントにも積極的に参加

http://yans.anlp.jp/modules/menu/main.php?page_id=112&op=change_page




https://pycon.jp/2015/ja/schedule/presentation/42/



http://sssslide.com/www.slideshare.net/Hironsan/watsonwatson-57489478





http://blog.goo.ne.jp/robologoo/e/07638a22aeba486968c9895331fd2498





実際手を動かして学べる、ハンズオン形式の勉強会を定期開催


もうすぐ1000人！


これまで取り組んできたテーマ



研究開発テーマ紹介

マルチモーダル情報を活用した対話による、接客応対の自動化


↓の継続研究

ニュース | 「TOKYU CARD」の案内に活用する「Pepper」のアプリの構築をTISが支援 http://www.tis.co.jp/news/2015/20150909_1.html

プロトタイプから案件化や実証実験へ

呼び込みモードと対話モードの併用による、ロボットを利用した接客案内

二子玉川駅にて勤務中





研究の意義ロボットの方が得意な所、ロボットでもできる所は任せ、人は人にしかできない接客に集中する。

今後人件費に見合わなくなる

高度なスキルをスケールさせる


「マルチモーダル情報を活用した、ロボットによる対話」

Why Multimodal? 学習データの問題(少ない) • マルチモーダル情報の活用(とれる情報は何でも使う)

• 画像キャプショニングの検証(CNNから検証) • 音声からの感情認識

他、トピックモデルによる事前知識構築、転移学習の検証も実施 Why Robot? ユーザーインタラクションにおける現実 • ディスプレイに向かってジェスチャーするか？

• ユーザーのマルチモーダル情報を発現させるにはシステム側の「マルチモーダル的表現」が不可欠->ヒューマノイドロボットの必然性

※ただし、人に近くなるほどロボットの「個性」によるバイアスの懸念がある(Pepperで構築したモデルが他のロボットで適用可能か？)

研究テーマの必然性

公開できるものは基本公開 (部門内で推奨もされている)

http://qiita.com/icoxfog417/items/5aa1b3f87bb294f84bac

http://qiita.com/icoxfog417/items/5aa1b3f87bb294f84bac

http://tech-sketch.jp/2015/10/chainer.html

http://qiita.com/icoxfog417/items/74a7ea1a2d5dc0b02187

http://qiita.com/GushiSnow/items/79ca7deeb976f50126d7


実装するには？

音声

対話

画像

連携技による合成術連携技による合成術

全領域の機械学習ができるエキサイティングな環境♡

動画:ロマサガ3 クリムゾンフレア Lv50/ishiken26pra

https://www.google.co.jp/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=video&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwjgqt_G5fvLAhVi3KYKHeMnD4kQtwIIGzAA&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3D72luNpLbYZw&usg=AFQjCNHLxZAejSyyf8qOpLQpNTtv-rnT6w&sig2=1B4DPL13pjzXpUn0zmHqBg&bvm=bv.118817766,d.dGY








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画像:ロマンシング・サガ3 -カワイイ娘ダケデ旅ヲサセヨ-

http://www.geocities.jp/retrogamejaxx/play_saga3.html







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