20人のベンチャーがAIプロダクトを世に出してみて分かったこと...

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株式会社ナレッジコミュニケーションビジネス・デベロップメント部 部長大柳 友洋

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略歴

・某メガバンクの勘定系、情報系のインフラ（特にDB）

・大規模プロジェクト推進支援

・２０１７年１月～ クラウド、機械学習、他

デザイン方針

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今日のお話

・ナレコムってどんな会社？

・AIプロダクトをどうやって開発したか？

・AIエンジニアになるには？

デザイン方針

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ナレッジコミュニケーション 会社概要

・クラウド(AWS、Azure)のインフラSIをやっています

・MUFG Fintechアクセラレータ 第１期参加企業です

・千葉と熊本で機械学習、VRなどの研究・開発を行っています

デザイン方針

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教育事業 スクール 口コミ検索サイトデザイン方針

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クラウドSI事業デザイン方針

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AWS、Azure技術ブログデザイン方針

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ナレコムVR

Microsoft HoloLensを活用したソリューション

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ナレコムAI

機械学習を活用したデータ分析を提供

元データ 予測結果

氏名 年齢 性別 職業 住所 成約 ポート

① ② ③ フォリオ

成込 絵愛 34 女 会社員 川崎市 Y N Y ○ 株式10%定期90%

尼孫 太郎 36 男 公務員 目黒区 Y Y Y × ×

舞黒 花子 29 女 主婦 品川区 N N Y × ×

倶来 次郎 25 男 自営業 港区 Y N Y ○ 株式80%定期20%

相備 絵美 39 女 会社員 中央区 N N N × ×

アンケート

村木さんにアポを取ろう

高瀬さんにはメルマガを送ろう営業

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AIプロダクトをどうやって開発したか

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AIプロダクトをどうやって開発したか

・Machine Learningサービスの検証

・アクセラレータプログラムへの参加

・プロダクトリリース、提案活動

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Machine Learningサービスの検証

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クラウドの機械学習サービス

2015年2月 Azure Machine Learning正式公開

2015年4月 Amazon Machine Learning正式公開

クラウドSIへの付加価値

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自社サービス 問題ある投稿の検出

・８０％の精度の検出できた

・専門知識がなくてもできた

・一番大変だったのはチューニング

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養豚×機械学習 豚の出荷予測

生産データ 気象データ データクレンジング

予測誤差: ± 53日予測誤差:± 28 日

予測誤差:± 14日農場別：最小 ± 6日

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ナレコムAIの構想

・チューニングの自動最適化

・誰でも使えるＵＩ

アルゴリズム

パラメータ

モデル１ 正解率16％

モデル２ 正解率91％

モデル3 正解率71％

モデル4 正解率45％

モデル5 正解率86％

モデル6 正解率65％

Microsoft Azure

データ

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アクセラレータプログラムへの参加

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アクセラレータプログラムへの参加

・MUFG Fintechアクセラレータ第１期に参加

・機械学習を活用した銀行業務効率化

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銀行とベンチャーのギャップ

融資審査などで機械学習を

どう活用できるか

クラウドを活用した機械学習の自動最適化を提供

銀行 ナレコム

バックグラウンドの違い

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ギャップの解消

・週１度の密度の濃いミーティング

・フィードバックを受けながらの開発

・オープンに協働

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アクセラレータプログラムの結果

・財務データから融資審査の機械学習モデルを構築

・ユーザ要望に適したプロダクトが最初からできた

・対外的な知名度の向上

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プロダクトリリース、提案活動

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ナレコムAIの誕生

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ナレコムAIができること

性別

年齢

年収

勤続年数 ローンＯＫ

機械学習

・過去のデータをもとにAIが予測方法を自動的に学習する

・未知のデータを与えるとその予測結果を返してくれる

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ナレコムAIの仕組み

・複数のクラウド・アルゴリズム・パラメータを総当たり

・最適なモデルを自動的に選択してシンプルなUIで可視化

Microsoft

Azure Machine Learning

データ

Amazon Web

Service

シンプルなUI自動モデル最適化

最適化されたモデル

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ナレコムAI、どんなことに使えるの？

明日のコロッケの売上は200個です

商品需要予測

顧客Aさんの成約確率は95%です

成約予測

材料Aの分量は500kgが最適です

材料使用量予測

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ナレコムAI、何がうれしいの？

明日のコロッケの売上は200個です

商品需要予測

顧客Aさんの成約確率は95%です

成約予測

材料Aの分量は500kgが最適です

材料使用量予測

廃棄や品切れを防止➡ 売上・収益向上

見込みの高い顧客にアプローチ

➡ 業務効率化

オペレーションの自動化➡ ノウハウ継承・見える化

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提案活動

・多数のお客様に提案

・PoC、実業務での採用

・課題

- 分析に適したデータを準備する

- 機械学習の目的を明確にする

- エンタープライズ企業とのギャップ

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AIエンジニアになるには？

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AIエンジニアになるには

・最近やった案件例

・機械学習は難しい？

・AI × ○○

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最近やった実証実験の事前検証

・デジタル数字を画像認識させたい

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Computer Vision API

・印字や手書きはOK

・デジタル数字は読み取れない

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Custom Vision Service

・モデルは簡単に作れたが、精度が不足

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Chainerデザイン方針

引用：http://ailaby.com/chainer_mnist/

・ChainerのMNISTチュートリアルの入力データを変更・５分の学習で正解率１００％！

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機械学習は難しい？デザイン方針

・フレームワークがあるので機械学習自体は意外に簡単・データ作ったり、UI作る方が大変

24.1 ℃

Raspberry Piブレッドボード

LCDモニタC言語

Webカメラ HTML5JavascriptCanvasWebRTC

Virtual Box

GCPPythonOpenCVChainer

FlaskPIL

numpyPickel

24.1

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AI × ○○

・AI・機械学習だけできても価値は産み出せない

・自分の持ってるスキルとAIを組み合わせる

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AI × ○○

AI × プロジェクトマネジメント

AI × 組み込み機器

AI × ストレージ最適化 AI × ネットワーク最適化

AI × データ分析 AI × データ可視化

AI × GPU

AI × 分散処理 AI × テスト

AI × 要件定義

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機械学習の情報源

・Google検索

・Qiita、Slideshare、Youtube、etc…

・Stackoverflow

・書籍

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１９００年 １９１３年

写真 ニューヨークの５番街

１９０８年Ｔ型フォード発売流れ作業により大量生産が可能に

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２０１７年と未来の風景

２０３０年？

交通 働き方

金融 コミュニケーション

２０２０年

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好きなことだけして生きていく

結局、何が幸せで何が不幸かは、その人自身が決めること。

他人がとやかく論評したり、ましてや責任を取ることはできません。

お父さんが会社をやめたおかげで、子供とお母さんが稼ぐようになるかもしれないし、それで天職に出合うかもしれない。苦労して育ったおかげで、人の痛みがわかる立派な大人に成長するかもしれないのです。

逆に、お父さんが我慢して会社を続けて体や心を壊し、家族が大変な思いをするかもしれないのです。

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詳しい業務内容を聞きたい！

一緒に働きたい！

ぜひとも使ってみたい！

ビジネスにどう活用できる？

ナレコムと皆様でビジネス革新を起こしましょう！