AI・機械学習の「最先端テクノロジー」と「ビジネス活用」ーDEEP LEARNING LAB 2018

昨今、関連するニュースを聞かない日はないほど加熱している、AI・深層学習（ディープラーニング）。

Qiitaでも、タグの総合ランキングで、Pythonが1位のjavaScriptに迫っており、勢いをみせています。

そんな深層学習の勢いを加速させる一端を担う、
Preferred Networksとマイクロソフトが立ち上げた、日本最大級の技術推進コミュニティ「DEEP LEARNING LAB」。

先日、同コミュニティが、AI・機械学習のイベントで日本最大級ともいえる「DEEP LEARNING LAB 2018」を開催しました。

Qiita Zineでは、「最先端のテクノロジー」と、「実社会での応用」の観点から、4つのセッションについてレポートします。

最先端技術編

研究を加速するChainerファミリー

Preferred Networksの研究担当VP比戸 将平氏が登壇。Chainerについて解説しました。
また、ONNX（Open Neural Network Exchange Format）対応の推論専用ライブラリ「Menoh」について、開発者の岡田氏から説明がありました。

研究を加速するChainerファミリー from Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）

「Menoh」は、DNN形式のモデルをアプリケーションに組み込むためのライブリです。
GitHubで公開されており、C++、C#にとどまらず、RubyやNode.jsなど多言語をサポートしていくとのことでした。
https://github.com/pfnet-research/menoh

QiitaにもMenohに関する投稿があがっているのでぜひご覧いただければと思います。

本セッションの動画は以下に公開されています。

マイクロソフトが考えるAI活用のロードマップ

日本マイクロソフト・田丸健三郎氏の講演では、
マイクロソフトの深層学習のアクセラレーションプラットフォーム「Project Brainwave」など、
マイクロソフトの考えるAIの今後と、本格的なビジネス活用を視野に入れた製品やサービス、テクノロジーが紹介されました。

マイクロソフトが考えるAI活用のロードマップ from Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）

講演の冒頭では、海外のデータセンターの写真が公開されています。世界中でデータセンターがどんどん建設されているんですね😁

実社会での活用編

ユーザとベンダ双方にとって幸せなAI開発のための３つのポイント

AI開発におけるユーザとベンダーの契約問題について、弁護士法人STORIAの柿沼 太一氏から、AI開発ならではの課題などを挙げて解説していただくセッションとなりました。

ユーザとベンダ双方にとって幸せなAI開発のための３つのポイント from Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）

AI開発のニーズが高まる中で、AI開発にまつわる契約周りについても様々な課題が発生しています。
Qiitaでも2017年機械学習案件に関する記事が話題になりました。
機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて – Qiita

セッションでは柿沼氏が関わられた経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」が紹介されています。ベンダーとユーザとの相互理解を進めるという意味でぜひご覧ください。
「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を策定しました （METI/経済産業省）

セッションの動画は以下からご覧いただけます。

AI開発でのポイントは３つあると柿沼氏は語ります。

  1. 性能、検収、瑕疵担保
  2. 権利・知財
  3. 責任

3つのポイントいずれも、AIのシステムと通常システムが異なるものであるという前提がある中で、その違いをどう契約でコントロールするかが大切であり、ユーザとベンダーお互いにとって良い契約になってほしいと締めくくりました。

機械学習・深層学習で進化するオフラインマーケティング

　


スーパーマーケットでのオフラインマーケティングの事例について、トライアルホールディングスは小売の視点から、P＆Gはメーカーの視点から、それぞれ紹介。

株式会社トライアルホールディングス 執行役員 グループCTO 松下伸行氏からは、スーパーでの、画像認証によるレコメンド商品の出し分け、欠品補充などの取り組みについて。

P＆G Japan株式会社 インフォメーションテクノロジー シニアデータサイエンティスト 今村修一郎氏からは、前述の取り組みの構築方法などについて説明がありました。

最後に、これらの取り組みに協力してくれるエンジニアを募集していました。

機械学習・深層学習で進化するオフラインマーケティング from Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）

コミュニティDEEP LEARNING LABの取り組み

本イベントを運営するコミュニティ「DEEP LEARNING LAB」。
今回のイベントのように、セッション形式で識者やビジネスで活用する企業が登壇するイベントを運営しているだけでなく、最新技術動向の情報発信や、ディープラーニング領域のソリューション検討を具体的に進めるために、定期的にイベントを開催しています。

興味がある方は、ぜひDEEP LEARNING LABのCompassのアカウントフォローしてみてください。

Qiita Zineでは今後もDEEP LEARNING LABの活動や、AIや機械学習に関連した情報を取り上げていきます。ご期待下さい💪

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