人工知能界隈では知らない人はいないであろう東京大学大学院教授であり、理化学研究所革新知能統合研究センター長の杉山将教授がご登壇する世界最先端のAIの研究内容を知れるイベントをレポートしていきます。また、LTでは人工知能を用いて社会課題を解決されている企業のCEOもしくはCTOの方にがプレゼンをするので合わせてレポートしていきます。

 

Ryohei_F: こんばんは!

 

hyuga: こんばんはー!

 

Ryohei_F: 本日はこちらのイベントに来ています!
https://techcareer-events.connpass.com/event/100358/

 

hyuga: 始まりましたね。
本日は世界の最新のAIの動向についてのイベントですね。

 

Ryohei_F: 楽しみですね!
講演の前にはAI関連の3社によるLTもあるようです。

 

hyuga: 楽しみですね。いろんな会社が注目しているAIの技術が世界でどれくらい浸透しているのか、知りたいです。

 

Ryohei_F: しっかりとレポートしていきましょう。

 

 

株式会社スカイディスク  CTO 伊藤俊介さん

Ryohei_F: まず一人目の登壇者は、株式会社スカイディスク CTO 伊藤 俊介さんです!

 

 

 

 

hyuga: スカイディスクさんは製造業のお客様を中心に様々なAIソリューションを提供されいてる会社ですね。

 

Ryohei_F: https://skydisc.jp/
こちらの会社ですね。

 

 

伊藤さんの簡単な経歴について

hyuga: 伊藤さんの経歴はこちらになります!

 

1974年大分生まれ。 1997年福岡工業大学情報工学部卒業。 SI企業で製造、金融、物流等のシステム開発に従事。 その後、システム開発会社を起業。 AIによる時系列データ分析を用いたトレーディングシステムを開発し⾦融事業に応⽤。 AIによる時系列データ分析のノウハウを元にコアメンバーと共にSKYDISCを起業。

 

Ryohei_F: AIでトレーディングシステムを組んでいたんですね。そこの経験をベースに今の会社を立ち上げたそうです。

 

hyuga: スカイディスクはAIとIoTで人々の生活を豊かにするがミッションとのことです。

 

 

スカイディスクはAIとIoTで人々の生活を豊かに

 

 

スカイディスク社の事業内容に関して

Ryohei_F: 事業内容としてはスマートファクトリーという呼び名で、AIxIoTの文脈で製造業に対しソリューションを提供しているとのことですね。

 

hyuga: 他には自社パッケージとしてスマート聴診棒というのも展開されています。これはAIがアプリで録音した音を分析して、正常かどうかをチェックするというサービスですね。

 

 

スカイディスク社の事業内容に関して

 

 

Ryohei_F: それ以外で展開されているものにS(スカイエーアイ)というものもあります。SkyAIはオンプレでも、クラウドでも動くシステムで、AIの学習モデルをオーダーメイドで作れるサービスですね。

 

 

SkyAI

 

hyuga: オープンソースで提供しているAIの技術を軸に、顧客のニーズを聴きながらオーダーメードでソリューションを提供していく形なんですね。
いやーどれも興味深いサービスばかりですね!どのようなお客さんが多いんでしょうか?

 

 

取り組み事例に関して

Ryohei_F: 取り組み事例としては、電力会社とか、自動車メーカーとか、プラントエンジニアのようなインフラに関わる製造業のお客様が多いんですね。

 

hyuga: 従来は製造業の機械のチェックは機械の音を聞いて、正常化どうかを確認していたみたいですが、今は機械学習を使って音と振動の時系列データから異常状態を検知できるモデルを構築しお客さんに提供したんですって。
機械の音を耳で聞いて異常検知していたところから考えるとかなり画期的な仕組みになりますよね。今ならアルバイトでも95%の精度で故障予知が可能になったりするみたいですよ。

 

取り組み事例に関して

 

 

Ryohei_F: すごいですね! 他には地下水をろ過するプラントを持っているクライアントの事例がでてきました。そのクライアントは井戸水を組みとって、綺麗な水を工場に送るということをしています。でもこの作業をする際、逆洗と呼ばれる作業が必要で、そのタイミングを人で判断していた為、以前は必要ない時も無駄に水が使われていたりしたと。それを現在は機械学習を使ったモデルを提供して、逆洗のタイミングを判断して全自動でできるようなモデルを構築しているんですって。これまた凄くいい事例ですね。

 

hyuga: 水処理の現場での利用事例ですね。なるほどー。こうやって様々な現場で機械学習モデルを用いて、現場の効率化が実現していっているのですね。

 

Ryohei_F: 今まで人の判断に基づいていた作業って製造業には多くあって、それをAIに判断することで効率化したり最適化することが可能だと。ちなみにスカイディスク社はAIのエンジニアを絶賛募集中みたいです!!
https://skydisc.jp/recruit/

 

hyuga: おぉーこれは研究者とか技術に興味ある人にとってはいいかもしれないですね。

 

会場からの質問タイム!

Ryohei_F: ここで会場からの質問です!

 

Q: 40歳のエンジニアなのですが、経験はないけどデータサイエンティストや機械学習エンジニアに転身したいけど、無謀でしょうか?またもしできたとして、キャリアアップの仕方も聞きたいと!

 

hyuga: スカイディスクの事例でいうとAIエンジニアリングの東京の部長は38 才で、54歳のPMもいるようです。AIの分野はほとんど人がいないので、年齢はあまり関係なく、自分でどれくらい学習してきたか、そして学習していけるか、が重要なようです。

 

Ryohei_F: 続いての質問です!

 

Q: データサイエンティストの周辺職でこれからも欠かせないと思われるスキルは?

 

hyuga: クライアントへのヒアリングスキルが一番大切だと。ちゃんとニーズをヒアリングして理解しないときちんとした提案ができない。技術力だけではなく、上流の提案力とかのスキルもないとだめみたいです。なるほどなー。

 

Ryohei_F: もう一つの質問です!

 

Q: モデルを継続して運用する上で再学習など、精度が劣化しないように工夫していることは?

 

hyuga: 精度の正確性は正直顧客にお叱りもらうこともあるけど、しっかりディスカッションして再度顧客に提案して、一緒に作っていくスタイルが一番しっくりきている。との回答ですね。

 

Ryohei_F: シュミレーションをしっかり作って対応していくことが重要みたいですね。

 

hyuga: さぁ最後の質問です。

 

Q: どのモデルを使うかはどのように決めているのでしょうか?

 

Ryohei_F: Deep Learningの欠点として、”理由がわからない” というユーザーの方がいるので、そういう場合は今までも使われていた旧来の機械学習のモデルを使うこともあると。データの量もクライアントによって全く違うので、その辺りをヒアリングしてどのモデルを使うか決めるみたいですね。

 

これで伊藤さんのLTが終わります。いやー面白かった!

 

Fairy Devices株式会社 CEO 藤野真人さん

 

Ryohei_F: 続いて二人目のLTの登壇者です!

 

hyuga: 続いてのLTは Fairy Devices株式会社 CEO 藤野真人さん

 

 

CEO 藤野真人さん

 

 

Ryohei_F: 音声技術が変わる世界!というテーマですね。とても興味深い。

 

hyuga: http://www.fairydevices.jp/
こちらが会社ページ。

 

 

Ryohei_F: 現在26名のチームなんですね。

 

hyuga: 会社自体は約10年前に創業されていますが、長い期間音声認識の研究をされているようですね。

 

Ryohei_F: いわゆるディープラーニングが出る前から研究を続けているんですって!

 

hyuga: この領域は、いいデータを入れられないと、いい結果がでないので、データを集めるためにハードも自社でやっているみたいですね。いいデータの量が全てといっても過言じゃないですね。

 

Ryohei_F: 目指す社会としては、”人と機会が同じ物事を見聞き、考え共有する世界” なんですって。Siriのような人間の機能を拡張するものを作っていってるわけですね。

 

hyuga: なるほど、拡張なんですね。

 

同社が提供するmimiという技術に関して

Ryohei_F: 同社が提供する技術の一つにmimiという音声対話システムのためのクラウド API システムがあります。

http://www.fairydevices.jp/mimi.html

音声対話をやっていく場合は、自然さが一番重要なんですって。その中で実環境での音声認識というのは非常に難しいと。人間だと二人の会話が被ったりしますもんね。

 

hyuga: 確かに人間のどうしの会話だと同じタイミグで割り込んだりしますしね。

 

Ryohei_F: そしてmimiはemopaやRoBoHoNみたいな色々なデバイスに搭載されているんですって! ルンバに搭載して、ツンデレ掃除機を作ったりもしているらしいですよ 笑
掃除して! って言っても、ヤダっって言われるらしいですw

 

hyuga: いろんなデバイスに技術提供されているんですね。
データは、クラウドにあげて処理するみたいですね。

 

Ryohei_F: こういう技術をクラウドAPIとして安価に提供しているのがmimiということですね。これを使えば誰でも面白いAndroidアプリを作ったり、IoT的な実験ができるような環境が手に入るわけですね。

 

 

同社が提供するmimiという技術に関して

 

 

音声認識の精度を競う大会に関して

hyuga: この分野だと、音声認識の世界オリンピックのようなイベントがあるみたいですね。

 

Ryohei_F: 音声認識の精度を競う大会ですね。
マイクを複数持ってくるとさらに認識精度が高くなるという結果が2015年にでていて、その考えを自社にも取り入れて、今でも16個のマイクを搭載しているんですね。

 

hyuga: ちなみに2015年のコンテストはNTTがトップだったみたいです。

Ryohei_F: ちなみにFairyははなんとGithubにも公開していると!
これを活用した事例としては、同時通訳や、二人同時に喋っても認識できる議事録メモサービスとかを作ってるみたいですね。

 

hyuga: 二人同時に話しても認識できるかどうかなどいろんなPoC実施中なんですね、楽しみです。

 

Ryohei_F: 今ってVUIは第一次ブームと呼ばれているみたいですよ
ここからどうなるかが非常に楽しみですね。
今度こちらのイベントでもFairy Devices社は登壇されるようです!

Home Page

 

hyuga: そしてFairy Devices株式会社もエンジニア大募集中です!
http://www.fairydevices.jp/recruit.html

 

質問タイム!

Ryohei_F: ここから質問ターイム。

 

Q, ツンデレ掃除機はいつ掃除してくれるんですか?

 

Ryohei_F: 面白い質問が来ましたね笑

 

hyuga: ツンデレの掃除機は他社がつくったようで、正確にはわからないみたいです。

 

Ryohei_F: 掃除をする時は、”もぉーあなたの為に掃除するんじゃないんだからねっ”っていってくれるみたいです

 

hyuga: めちゃユーモア溢れる仕組みですね笑

 

Ryohei_F: 続いての質問!

 

Q: 音声認識のニーズはどのあたりなのか

hyuga: やはりスマートスピーカーなどには大きなニーズがあるみたいですね。

 

Ryohei_F: あとはお客さんの声とかをどんどん拾っていくみたいなところにもニーズがあるみたいですね。業務中の会話を拾って、そこで得たデータを分析し、課題解決や効率化をすすめていくような流れですね。

早いもので一旦LT終了です!
いやーいいLTでした!ここから中編に続いていきます!
ありがとうございましたー!

 

hyuga: ありがとうございました!!

 

 

 

 

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