第3回 AI・人工知能EXPO
日時：2019年4月3日(水)～5日(金) 10:00～18:00
場所：東京ビッグサイト(青海展示棟)
メルカリCPOが考えるAI時代のビジネスの変容
メルカリ取締役 濱田さん
１．そもそもAIとは
- AIができること
主に"回帰"、"分類"、"クラスタリング"、"強化学習"
→ 答えが課題や問題に対してあり、最適な答えを導くことができる - AIとITは切り離すことはできない
ITは･･･"情報流通のコスト"を限りなく０に近づける技術
AIは・・・"意志決定のコスト"を限りなく０に近づける技術
→ これまではITを使って得ることができる情報から人間が考えて意志決定をしていたが、これからはAIを使って意志決定をし（補助し）ていくことになる。
ITがもたらした社会 → ユビキタス情報社会（欲しいときに情報を得ることができる）
AIがもたらす社会 → アンビエント情報社会（欲しいと思ったときには既に情報がある）
２．AI時代に準備しておくこと
- AIによりGDP効果や生産性向上が見込まれている
→時代がAIで大きく変わろうとしている。
ここ40年で時価総額の上位企業が変わってきている。この先10年でも必ず変わる。その変化に確実にAIが噛んでくることが予想される。 - そんなAI時代において
数学が好きな人 → 機械学習を学ぶべし（AIを根本から理解する）
数学が苦手な人 → 機械学習の数学チックな部分を意識しなくても勉強できる。そのためまず勉強すること
⇒ Couseraやudemyでの勉強を常にすること
３．今から使えるAI活用法
- 今後AIは誰でも使えるように・・・
Google Cloud Next’18での格言「AIは民主化されなければならない。」とあったように、誰もが使いたい目的のために使える世の中にする必要がある。
既に、GCPでは誰でも簡単にAI（翻訳や画像認識機能）が使用できるようになっている。
※Azure Machine Learning やAWS ,AlibabaCloudなどでも
→AIエンジニアでなくとも、既にAIは簡単に使用できる。
AIの正解となる使い方はここから全員が考えていくべきであり、考え使える技術が整ってきている。
４．メルカリでのAI活用
- 画像認識による検索とグルーピング
→出品製品の名前がわからなくても、画像認識による特徴量の計算から推定できる。
出品する際の分類や、より売れるための画像補足機能などが提供されている。
- 違反検知、偽物検知、価格推定、商品重量推定、トラブル検知等々、、、
⇒すでに1ヶ月で10億回のモデル実行がされている。
→メルカリにとってもＡＩはもう切り離せない技術
メルカリはAIを活用するグローバルテックカンパニーを目指して「売ることを空気」にしていく。
※MicroSoftやGoogleがITを、Amazonは買うことを空気にした。
人工知能社会の未来像とNTTが仕掛けるAIビジネス
日本電信電話 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 上田修功さん
人工知能の振り返りと概念
- 現在は第四次産業革命（Neural Net、IoT、AIによる革新)と言われている。
- Society5.0（経済発展と社会的課題の解決を両立する新たな人間中心の社会）の社会になってきている。
- AIとは課題に対し、今まで使っていないデータに対し今までと異なるアプローチで解決する（ことができる）考え方。
機械学習:データからの帰納的推論のための汎用技術（推論2つの形態＆学習）
- AIは技術ではなく、どのように価値を生みたいのか。（価値を生むためにどうデータをあつめるのか）
- 深層学習に関する私見
- 観測データと教師信号が正確、かつ大量に与えられた教師あり学習では現状最強のツール
- 画像、音声、自然言語処理ではDNNが必須
NTTのAIビジネス（Corevoを使った社会）
- AIの思想:"人の能力を補強し引き出す"にアプローチをする
→思想に対して"人と共創するAI"、"人を支援するAI"を軸に4つのAIでビジネスをつくる。
【人と共創するAI】
１．Agent AI（発話理解技術、感情識別技術：Fore Sight Voice）
２．HeartTouching AI（ボディマインドリーディング）
【人を支援するAI】
３．Ambient AI（モノの組織化、環境知能、時空間多次元集合データ解析※）
４．Network AI（自動障害箇所推定技術）
※現状のセンサーデータから、情報を取得、未来を推定、推定結果からの対処策を検討
その他（展示）
Legal Force（契約書のリスク検知）
法律の専門知識とテクノロジー（ＡＩ）を融合して、Ｗｅｂページにドラッグをするだけで、専門的な法務アドバイスを受けることができるシステム。
- 3つの特徴
1.Practive Development：弁護士を中心に法務・ビジネスインテリジェンスを構築
2.Research&Development：ＡＩ自然言語処理について京都大学の知見を活用
3.Design&Development：新しい課題解決を創出し、最適な状態でユーザーへ届ける
- 簡単な感想としては、ドラッグからコメント摘出まで5ページ程度の契約書で10秒ほど。雛形などの教師データを多く登録すればするほど、多くのコメントが出てくるのでよいかもしれない。契約形態や受委託の条件などで結果が変わるので実用性は高い。
