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AIってやたら流行ってるけどなんなの?楽天とソネット・メディアに聞いてきた

2016.09.30 Category:【連載】ヨッピーの突撃レポート Tag: , , , , ,

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AIの進化により、世の中の様々なサービスが劇的に便利になると言われています。
エンジニア界隈でも、ディープラーニング・機械学習などの技術が盛り上がっているようですが、実際にどのくらいAIがすごいのか、楽天さんとソネット・メディア・ネットワークスさんに取材してきました。
by ヨッピー

そもそも、AIってなんなの!?

こんにちは。ヨッピーです。最近AIがやたら流行ってますね。

Googleの人工知能「AlphaGO」がプロ棋士に完勝したり、IBMが開発した人工知能「IBM Watson」を用いて東大の医科学研究所が患者を診断。

特殊な白血病を見抜いて患者の命を救うなど、エンジニアリング界隈でも「AI」はホットなワードになってるようです。

リクルートのAI研究所ではDataRobot Inc.と提携して、専門の知識のない人でも簡単に機械学習が使えるようにプラットフォームを提供したりしています。

でも、そもそも……、

AIってなんなの!?

あんまり難しい話しないでほしいんですけど!?

誰かわかりやすく教えちくりぃ~~~~!

はい!というわけで本日はAIに詳しいえらい人、まずは楽天技術研究所代表の森さんにいろいろお話を聞いてきました!

楽天株式会社 執行役員 / 楽天技術研究所 代表 森 正弥さん
アクセンチュアで基幹系システム構築、IT投資およびR&D活用の戦略コンサルティングを担当した後、楽天の執行役員として技術戦略、エンジニアのエンパワーメントやモチベーションに関する施策を担当。楽天技術研究所の代表としては、世界5拠点に所属する100人の研究者を統括。企業情報化協会 常任幹事、日本データベース学会 理事等の公職も務める。

森さん、AIについて教えてくだされ~~~~!


「えー、そんなわけでAIの研究をしている森さんに『AIってそもそもなんなの?』みたいな話を聞きたいんですけど……」


「なるほど。ではまず、これを試してみてください」


「これは、『RAKUMA』という弊社のフリマアプリに実装されているものなのですが、撮影した商品の画像を解析して自動でカテゴリを選んでくれるんですよ」


「これは今撮影したヨッピーさんの腕時計の写真ですが、これを取り込むと……」


「そうすると、こんなふうにちゃんと『これは腕時計だ!』って認識して、自動的にカテゴリを絞ってくれるんですよ」


「おー。なるほど。オークションとかに出品する時ってカテゴリを選ぶのが面倒だったりしますけど、その手間が省けるっていう」


「そうです。こういうのがAIですね」

他にも、こんなふうに「充電コード」「イヤホン」みたいな、パッと見で判断しづらい商品についてもちゃんと判別するらしい。すげーな!


「でも、他にも自動運転とか翻訳とかAIって、いろいろあるじゃないですか。なんか範囲が広すぎてわけがわからないんですけど、ざっくりAIにはどういう種類があるんですかね」


「うーん、カテゴリ分けを、ものすごーく簡単にするとこんな感じで『学習する方法』と『学習する対象』によって枝分かれするんですが、こういうカテゴリも日々変化してるので一概に言うのは難しいんですよね……」


「ほらー!これだからわけわかんなくなるんですよ!」


「まあ、AIの対象を一言で言うと『人間が判断してるもの全て』になるんですね。『信号が青だから進む』っていうのもそうですし、さっきみたいに『これは腕時計だから腕時計のカテゴリに出品しよう』っていうのもそうです。

レントゲンを見て『こういう病気だな』って判断するのもそう。つまりは人間の脳味噌の代わりをするのがAIってことですね。人間の脳の役割ってすごくたくさんあるので、AIの仕事もすごくたくさんある、っていうことです」


「人間の脳味噌の代わりかぁ。じゃあ、将来的には道行くお姉さんの服装とか表情をAIが解析して、『あの姉ちゃんはイケるで!』みたいな判定をしてくれる『ナンパAI』なんかが出るかもしれませんね」


「そうですね。できるかもしれませんね。誰も研究しないと思いますけど」


「なんか、AIってここ最近一気に話題になったというか、例えば将棋のプログラムなんて昔からあったのになんで急に注目されだしたんですかね?」


「AIに学習させる手法が確立されつつあるからですね。例えば画像の解析だと、2000年代前半までは数百万とか、それくらいの数の画像データを学習させて解析してたんですが、あんまり精度がよくない、と。それを数千万枚っていう単位にしたら飛躍的に精度があがったんですよ。

それで『データをたくさん入れれば精度が上がるのか!』ってどんどん数が増えていって2011年には10億枚の画像データを学習させたりするようになったんですね。そしたらやっぱり精度がものすごくいいから、『これ、実用化できるじゃん』って盛り上がりはじめるんです」


「なるほど」


「2012年にはトロント大学のグループが、ディープラーニングを使って画像認識コンテストで優勝したり、またメルク社の『化合物の活性化予測』ていうのでもディープラーニング使って、大量のデータを放り込んで解析したらめちゃくちゃ精度が高いものが出たんですよ。そのグループは製薬や化合物の専門家でもなんでもないのに」


「そうやって発展してきたAIを、ビジネスにどう使うか、つまりはどう実用化するか、なんですが、例えば弊社には商品の需要を予測する専門家がいるんですね。いわゆるバイヤーと呼ばれる人たちなんですが、そういう人たちが『この商品はこれくらい売れそうだからこれくらい在庫置いておくぞ』みたいなことを考えて仕入れを立てるんです。

で、それに対してAIを利用した商品の需要を予測するシステムを作りまして、社内のコンペでその専門家達とAI、どちらの予測が正確か勝負させたんですよ。そしたら20回やって20回AIが勝ちました


「えー!そんなに!?」


「そうなんですよ。音楽CDとか映画のDVDとか、ああいうものの需要予測の精度は本当に高いんです。システムを作ったのは全員弊社の外国人のチームで、深夜ドラマの音楽のことなんかわかるわけがないのに、それでも勝っちゃった。これの何がすごいって、コンピュータはミスをしない、ということなんですよ。

仕入れをする時に発注のケタを間違えるっていうことがあったりするじゃないですか。あれですごい損失が出たりするのに、AIなら絶対そういうミスをしないんですね。需要予測も正確で、ミスもしないってなったらそれだけでものすごい利益を生むわけです」


「Oh……!AIが既にそんなレベルなら、マジで人間の仕事がなくなっちゃうんじゃ……!」


「でもね、そんなに精度が高いAIでも、需要予測が難しいCDがあったんですよ。なんだと思います?」


「ぜんぜん見当もつかない」


AKB48のCDです


「笑う」


「あれはね、握手券っていうものがついているからなのか、個人が大量に買ったりするからなのか、本当に需要予測が立てづらかったんですよ。すごく例外的な売れ方をするんですね。

逆に言えばそういう例外的なもの、つまりは『CD売るために握手券つけよう』みたいなやり方って、AIにはできない発想なので、人間の仕事はそういう部分に特化していくようになるんじゃないでしょうか」


「僕、『AIが人間の仕事を奪う!』みたいな話聞いて『怖いな』って思ってるんですよね。人工知能が文章作り出したらライターなんて終わりじゃないですか。実際AIのせいで仕事がなくなったりするんですかね」


「そうですね。例えばお医者さんって、患者が『こういう症状でこういう感じなんですけど』っていう訴えをして、それを聞いて『じゃあこの病気かな』って判断するのが仕事ですが、最近だと患者さんがネットで事前に自分の病名のアタリをつけてから来たりすることが増えてるんですよ。

ものすごく特殊な事例とかだとお医者さんも知らなかったりするので、患者さんが事前にネットで調べて『私、この病気じゃないんですか先生』って。そういう、過去の膨大な症例から、その人に該当する病気を探す、なんていうのはAIの得意分野なんですよね。

だから人間ドックで取ったデータをAIに解析させて悪いところを自動で見つける、みたいな時代になるかもしれません。コンピュータは見落としなどのミスもしませんから、お医者さんの役割が『病気を診断する』っていうところから少し離れるかもしれません」


「わーー。本当に人間にできる仕事なくなるんじゃないかな……」


「そんなことないですよ。過去のデータがないもの、つまりは新しいものに対処するのは今の技術では難しいですし、さっきも言った握手券みたいな新しいやり方を見つけるのもAIには難しいので。

人間の脳味噌にはAIと違って『飽きる』っていう機能が備わっているので、同じことをずっとやるのは苦痛に感じるようになっているんですよ。それが新しいことをはじめる上手い仕組みになってますし、人間をクリエイティブな方向に向かわせる原動力になってるんです。AIが碁で勝ったとしても、AIが碁より面白いゲームを作ることはできません」


「あ、AIの話の流れで、これだけは聞いておかないとな、と思ってるんですが、楽天のページって死ぬほどゴチャゴチャしてますけど、あれが正しいんですか?」


はい。正しいんです


「マジで」


「そうなんですよ。ABテストとかも散々やりましたし、データの解析なんかもバリバリやりましたけれども、結果を見るとあの方式がやっぱり一番数字が良いんですね。世界的にも同様の傾向はあってフランスやインドネシアで行ったテストでも同じような結果でした。

ただこれには問題があって、現在の楽天のお客様で一番のボリュームゾーンは30代の主婦層なので、そういう『30代の主婦層の購買に最適化されたページになっているだけ』という可能性はあります。

裏を返せばああいうページが苦手な顧客層を取り逃がしているということはあるでしょうね。今後研究が進んでいけば、相手の性別や年代など、属性に合わせて最適化した商品ページを提供するようなかたちになるかもしれませんし、そうあるべきだと思っています。これもAIの仕事ですね」


「なんでもかんでもAIなんだなぁ~~~。僕の仕事もなくなっちゃいそう……」


「技術革新が起こる時はいつもそうなんですよ。産業革命が起こった時も、ミシンを発明した人は仕立て屋さんに襲撃されましたし、今のAIと同じような議論はあったんですね。『AIが人間の仕事を奪う』っていうのと同じように、『機械が人間の仕事を奪う!』って。技術の革新に社会の制度が追いついていない以上、どうしてもタイムラグがあるので、過渡期に失業者が大量に出るかもしれません。ベーシックインカムなんかが議論されていますが、あれは全然あり得ると思いますよ」

※ベーシックインカム……就労や資産の有無にかかわらず、すべての国民に対し、政府が生活に必要最低限の一定額の所得を給付する施策。

楽天の入り口に置いてあった「絶対にジャンケンに勝つマシン」

こちらの手の形を高速で解析し、それに勝つ手を出すようになっているらしい。

いわば究極の後出しジャンケンマシンというところでしょうか。

楽天社内にあった、カッコいい打ち合わせスペースで撮影。


「ちなみに森さんのところではどういう人材が欲しい、っていうのはありますか?」


「そうですね。データ分析系の技術者はすごく欲しいですし、AIの研究者ももちろん欲しいですね。こういうのってものすごく高度だったりするので、博士とか院卒のアカデミックな素養がある人じゃないとなかなか難しいんですよ。特に数学の知識は本当に必要ですね。確率の知識も必要ですから」


「Oh……。僕は数学サッパリわからんし、本当にAIに仕事を奪われるかもしれん……」

ソネット・メディア・ネットワークスさんにも話を聞こう

さあ、そんなわけで次はソネット・メディア・ネットワークスさんにやってまいりました。

ソネット・メディア・ネットワークス株式会社 シニアリサーチャー 舘野 啓さん
2000年ソニー株式会社入社。FeliCa事業の開発担当した後、研究所に社内募集で移動。機械学習を応用したパーソナライゼーション技術やテキストマイニング技術の研究開発に従事。2014年にソネット・メディア・ネットワークス株式会社に出向。人工知能VALIS-EngineによるWeb広告配信プラットフォーム”Logicad“の高機能化・高効率化の研究開発と、新規事業の立ち上げに励んでいる。

同じくAIの研究をしていらっしゃる舘野さんにお話を伺います!


「早速、AIについていろいろ教えていただきたいなあと思っているのですが、ソネット・メディアさんではどういうふうに活用してらっしゃるんですか?」


「我々はネット広告事業がメインでして、バナー広告を出すためのプラットフォームなんですね。今のバナー広告って、サイトを開いた瞬間に裏ではオークションが走ってるんですよ。『こういう属性の、こういう人がサイトに来たからどういう広告を出せば効果的なのか』っていう。その最適化をAIがやってます」


「おお……!バナー広告……!あれ、一度何かの商品を検索したりすると、その商品がずーっと出てきて『怖ぇ!』って思うんですけど」


「そうですね。リターゲティング広告っていうんですが、まあユーザーの方々からいろいろな意見があることは理解してます。我々もなんとかユーザーの方に喜んでもらって、その上で広告主にもサイト運営者にも利益が生まれるような良い仕組みを作れないか模索している最中ではあるんですが」


「例えば、ヨッピーさんが過去に書いた記事にタグを埋め込んで、ヨッピーさんの記事を読んでるユーザーの傾向を分析すると、こういうデータをAIが解析して、『ヨッピーさんの記事を読む人にはゲームやインターネットが好きな人が多いから、新しいスマホゲームの広告を表示させよう』とかそういう感じで利用します」


「へぇぇー!ちなみに、そういうAIって全部自社で開発するんですかね?」


「そうです。元々はソニーの研究所で研究していたものが基礎になってます。AIって世の中に既にあるものを組み合わせて開発していく事例が多いんですが、我々は全ていちから作ってまして。結局、これから何か新しい領域に踏み出そうと思うと、AIは絶対に避けて通れないんですよね」


「あー、AIの領域ってめちゃくちゃ広いですもんね。さっき覚えました」


「そうなんですよ。物理も遺伝子工学も医療も物流も販売も金融も、全てにAIが絡んでくると思います」


「そういう意味ではインターネットの出現に似てますね。ネットの活用も今では全業種で避けて通れないものでしょうし」


「ちなみに、AIって聞くとやっぱりGoogleのAiphaGOとかを連想しちゃうんですが、やっぱりGoogleってAIでもすごいんですか?」


「それがですね……」

すごいんですよ


「やっぱりすごいんだ」


「お金も人材も豊富にあるっていうのは大きいですね。AIの開発っていっても、ディープラーニングをやろうと思ったらものすごく大量のデータを読み込ませる必要があって、それを解析するコンピュータとかサーバーとか、ものすごいリソースを使うんですね。ニュースになってましたけど、 AlphaGOのAIをぶん回すのにトータルで数十億円かかるんじゃないかって言われてるくらいでして」


「コンピューター動かすのにトータルで数十億円……!」


「そうなんですよ。普通の企業にはちょっと真似できないですよね。正直言って、真正面からぶつかっても勝てないな、とは思うのですが『いかに独自性を出すか』みたいなところで勝負できればいいなと思ってます。例えば予想外のものを発見する“セレンディピティ※”を感じる広告とか。それにGoogleとはパートナーでもありますし、弊社が開発したDSP※である『Logicad』は高い評価を受けてます。得意なジャンルに特化することで戦っていきたいな、と」

※セレンディピティ……似たようなアイテムばかり推薦されても飽きるし、分かりきった推薦ばかりでも視野がせまくなるので、偶然の出会いや予想外のアイテムを推薦する仕組み。
※DSP……過去の行動履歴や購入履歴に基づいて出稿する広告を最適化するプラットフォーム


「ちなみに、アメリカ以外の国だとAIの開発ってどこがすごいんですか?」


「中国はやっぱりすごいですね。研究者の数がものすごいです。中国人の研究者がアメリカの企業や大学で研究してるんですよね。あとはイスラエルなんかも国家を挙げてAIの研究してますから強いですね。音声認識とか画像認識の技術がすごい会社があります」


「日本はどうなんですか?」


「我々も含めて、企業の研究所が最前線で頑張っている感じですね。IT系だとヤフーさんやリクルートさん、楽天さん、DeNAさん、長い研究の歴史があるNTTさんとか
日立、NECさんとか。あとは東大発のPreferred Infrastructureとか、ベンチャーでもすごいところはたくさんあって、僕のソニー時代の仲間も人工知能で英会話上達しようっていうTerraTalkや、電力解析をやってるInformetisとかを立ち上げて頑張っています。

ただ、日本はいわゆる産学連携が上手くいってないと言いますか、AIの研究って膨大なデータが必要で、企業はそういうデータを持ってたりするんですが、大学はあんまり持っていなかったりするんですよね」


「データかあ。画像解析を覚えさせるために何億枚も入力するっていう話でしたもんね」


「そうなんですよ。我々のDSPにも1秒間に10万件くらいの広告リクエストが来るんですね。月間に1600億件になるので、この膨大なデータがビジネス上の強みになるんですよ」


「じゃあ、強いところはデータ持ってるからもっと強くなるってことなんですね」


「そうですね。今だとGoogleにヤフー、Criteoなんかが強くて、あとは総合代理店やコンサル会社なんかは最近デジタルマーケティングにより注力してきているので、彼らと一緒にもっとネットの広告を良いものにしてみんなハッピーになれるようにしたいですね」


「でもネットの広告って、スマホで記事読んでて『次のページ』って押す時に、スッて下からバナー広告が出てきてクリックさせられたりするじゃないですか!」

「クゥゥゥーーッ!殺したろかァァァアァァァアアア!」


「って毎回なるんですけどなんなんですかあれ!アレもソネット・メディアさんのせいなんですか!」


「いや違います!ただスマホに関してはまだまだユーザーに優しくないことがあるのは確かです。我々もああいう誤クリックなんて全く意味がないことは理解していますから、そういうのを検知する度に出稿しないようにしてます!」


「まあ、僕はメディアからお金もらってる人間で、広告なくなって収益源がなくなると死ぬなと思ってるので、多少は大目に見てほしいな、っていうスタンスではあるんですけど、ああいうカスみたいな広告出すのだけはマジでやめてほしいのでソネット・メディアさん、今後も頼んますよ!」

ちなみにソネット・メディアさんでも機械学習やAIに携わっている人や、インフラの高速処理ができるに関わる技術者、研究者を広く募集しているそうです!


「ソネット・メディアさんではどういう人材が欲しいんですか?」


「機械学習や人工知能の研究をしている人やインフラの高速処理できる人、ある程度数学をしっかり勉強してきた人なんかを募集しています。コンピュータサイエンスを学んでないとキツイので、なかなか探すの大変なんですよね。ピンポイント的な出会いを大切にしていますので、ヨッピーさんもいい人がいたら紹介してください」

なかなか楽天さんもそうですが、やはり人材確保が急務、ということなので、興味がある方は応募してみてはいかがでしょうか!

日本のAI技術も頑張って発展させてくれぇ~~~!

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ヨッピー

プロの無職。平日毎日更新のおばかサイト「オモコロ」にて体を張った実験記事を執筆。ほかにも「Yahoo!こちら検索探偵」「トゥギャッチ!」などで活躍中。TwitterIDは@yoppymodel。

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