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Google Cloud Next ‘18 in Tokyo に出展しました

2018年11月8日

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2018年9月19日~20日に行われたGoogle Cloud Next ‘18 in Tokyo が東京プリンスホテルとザ・プリンス パークタワー東京の2会場で行われ、ブレインパッドもスポンサーとして参加いたしました。イベントには、最先端のクラウド技術に触れようと大勢の参加者が集まり、当社の社員によるセッションやブース展示にも多くの人が訪れました。

AI活用で日本のビジネスを変えるGoogle™

本イベントの基調講演にはGoogle Cloudのダイアン・グリーンCEOが登壇し、Advanced Solutions Lab(ASL)」や、G Suiteの利用状況や組織内のコラボレーション状況を把握する新機能「ワーク インサイト(ベータ版)」など、日本におけるビジネス領域でのAI活用の拡大のビジョンと取り組みを発表しました。ASLでは、自社のビジネス課題の解決のためにGoogleの機械学習エンジニアと協力しながら機械学習の基礎を身に付けることができます。日本で最初のASLのクライアントとなった株式会社ファーストリテイリングの柳井 正 代表取締役会長兼社長は、Googleとの協業でAIを活用したトレンド分析や需要予測など行うなど、デジタル変革によって起こすイノベーションへの期待を語りました。

 

展示スペースでは深層学習専用チップ「TPU」の展示や、Google Cloud Platform(GCP)を活用した様々なアプリケーションのデモが行われていました。商品の凹みを検知する「AutoML Finding Defectives」、TensorFlowを使って学習されたボール型ロボットからの追跡を逃れながらコントローラーで自分のボールを操作するゲーム「AI in Motion」、今年の4月1日にGoogleが発表して話題となった「Gboard Physical Handwriting 」(Gboard 物理手書きバージョン)などが展示され、多くの人々が実際のデモに触れながら最新のクラウド技術を体験しました。

 

カスタム機械学習モデルを構築する「Cloud AutoML」

ブレインパッドの展示ブースのイチオシは、Cloud AutoMLのデモンストレーション。Cloud AutoMLとは、独自のデータを使ってカスタマイズされた機械学習のモデルを簡単に構築することができるGoogleのサービスです。いちからモデルを作るほど手間がかからず、一般的なデータを使って学習されたAPIを使うよりも独自性を持ったモデルを作ることができます。Cloud AutoMLは現在、画像認識・自然言語・翻訳に対応しており、ブレインパッド展示ブースでは画像分類の中でも難易度の高い、ラーメンの画像とフォー(米粉で作ったベトナムの麺)の画像を分類するデモを披露。人間(当社社員)でも見分けることが難しかったラーメンとフォーの画像ですが、Cloud AutoMLでは高い精度で分類することができました。

 

上記の画像はフォーと分類された(正解はフォー)

上記の画像はラーメンと分類された(正解はラーメン)

GCPの導入事例のご紹介

展示ブースでは会期中、当社がご支援したGCPの導入事例をご紹介しました。ブレインパッドは、キユーピー株式会社様のベビーフードの食品工場におけるダイスポテトの不良品検知や、賃貸住宅大手の大東建託株式会社様がこれまで人手で行っていた物件画像をリビングやキッチンなどのカテゴリに分類する作業をシステム化した事例など、GCPを活用して企業の業務改善をご支援してきた数多くの経験があります。

 

食品工場での不良品検知(キユーピー株式会社様)

河川のコンクリート護岸劣化検知(八千代エンジニヤリング株式会社様)

機械学習×ロボットアーム「Find Your Candy」

賃貸物件の画像分類システム構築(大東建託株式会社)

 

画像分類や異常検知以外にも、マーケティング領域のデータ分析や物流の最適化など、お客様の課題に合わせた様々なご提案が可能です。資料請求やサービスに関するご相談などがございましたら、下記までお問い合わせ下さい。

 

 

ブレインパッド展示ブースの様子

セッション  ―機械学習の上手な活用方法―

本イベントでは、2日間で130を超えるセッションが行われ、当社社員も登壇しました。

日本コカ・コーラ株式会社様とブレインパッドによるセッションでは、「ソーシャルメディアと AI を活用した消費者インサイト探索への挑戦」と題して、SNSの投稿画像から新たな消費者インサイトを獲得する事例を紹介。数万点ある画像の中から、どのような消費シーン・消費者心理が得られるのかといった難しいチャレンジに対して、Google™ の「 Cloud Vision API 」を用いて解決した軌跡を辿りました。

 

SNS投稿画像による商品利用実態の解析

 

ソーシャルメディアと AI を活用した消費者インサイト探索への挑戦(動画)

 

「ソーシャルメディアと AI を活用した消費者インサイト探索への挑戦」の登壇者 左から株式会社ブレインパッド 韮原 祐介、日本コカ・コーラ株式会社 Strategy & Insights ナレッジアンドインサイツ 小林 康二様、同 森口 誠 様

会場入り口では、キンキンに冷えたコカ・コーラが配付された

 

また、オープンステージでは「AutoML で始める機械学習」と題して、当社社員の太田 満久と筧 直之が登壇いたしました。近年の人工知能ブームに伴い「機械学習」に注目が集まっています。しかし、機械学習システムを自前で構築する前に「既存のAPIで実現できないか?」、「訓練済のモデルは公開されていないか?」、「転移学習で十分ではないか?」ということを考えなければなりません。Google Cloud AutoMLはこれらの疑問をスマートに解決してくれるサービスです。

 

では、AutoMLがあれば、データサイエンティストはもう必要ないのでしょうか?

いいえ、そうではありません。

 

高い精度のモデルを構築し、結果をビジネスに適用するためには、必要なステップがあります(下記図参照)。セッションで太田と筧は、前述のラーメンとフォーの画像を用いて、これらのステップを省略すると期待する効果が得られず、データサイエンティストのサポートによって本来のAutoMLの実力を引き出すことができると話しました。

 

AutoMLで始める機械学習(動画)

 

「AutoML で始める機械学習」の登壇者
左から株式会社ブレインパッド 太田 満久、同 筧 直之

セッションでは、大勢の来場者が会場に集まった

図:一般的な機械学習のフロー

 

 

さらに…Cloud Heroが登場!

Google Cloud Next ’18 in Tokyoの開催前日には、Google Cloud Platform™ (GCP) 製品を使い、さまざまなクラウドベースのタスク完了を競う DevOps ゲームトーナメント「Cloud Hero」が行われ、当社エンジニアの平木 悠太が準優勝しました!受賞後のインタビューで勝因をたずねられ、「ふだんの業務で機械学習のシステム構築にGCPを使っているので」と答えた平木。これまでの積み重ねが実を結んだ結果となりました。

会期中、栄誉の証である真っ赤なマントを羽織って平木がブレインパッド展示ブースにさっそうと現れ、驚きと感嘆で会場は大いに盛り上がりました。「Cloud Hero」について、詳しくはこちらをご覧ください。

Google Cloud Next ’18 in Tokyo で開催されたトーナメント「Cloud Hero」で当社エンジニアが準優勝!

 

 

まとめ

Google Cloud Next ’18 in Tokyoでは、ブレインパッド展示ブースで多くの方とお話させていただくことができました。会期中の2日間を通して感じたことは、「AIの民主化」を目指すGoogleのクラウド技術への注目度は高く、多様な課題の解決や改善の手段としての機械学習に大きな期待が寄せられている、ということでした。

ブレインパッドはこれからも最新の技術をキャッチアップしつつ、確かな知識と技術を持ってお客様にサービスを提供してまいります。次々にリリースされるGoogleのクラウド技術を組み込んだサービスを皆さまにお届けし、お客様と共に新たな世界の扉を開くことができる日を楽しみにしています。また、お会いしましょう!

 

 

文:アナリティクスサービス本部 多根 悦子

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