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最新テクノロジー動向調査1. 事例概要
ビジネス対象の事例

図表 1-1

ビジネス利用事例・オーバービュー

名称概要

AI パーソナライズ●開発・提供者：atama plus

学習の atama●分類：教育・学習支援

plus、2 週間受講で●内容：atama plus は、学生の得意、苦手、目標、過去の状況をセンター得点率が診断し、パーソナライズされた教材をひとりひとりに対して提供

50%向上も 3 カ月でする。これにより基礎学力の習得に必要な時間を半減させること

導入は 100 教室超え

を狙う。

る

教材の特徴として生徒の「つまづき」に注目しており、不得意分野を特定しその箇所を集中的に学習することで学習時間の短縮に成功している。
基礎学力習得にかかる時間を半減させ、より社会で生きる力、例
えばディスカッションだったり自分で考える能力を伸ばすための学習に時間を回すことができるという狙いがある。

名称

概要

物理が分からない生●開発・提供者：atama plus

徒には数学の問題も●分類：教育・学習支援

提示 タブレット型●内容：atama＋at home は、塾で同社のタブレット型 AI 教材を

AI 教材「atama＋」

利用する生徒を対象に最適な宿題を提供するアプリである。

が宿題アプリを公開

他の同社 AI 教材と相互連携しているため、各生徒の塾内での学習状況に応じた宿題の自動配信、さらに塾外での学習状況に応じて塾内での教材も最適化される。講師は各生徒の宿題量のコント
ロールやリアルタイムでの進捗の把握が可能になる。
高校生向けの「物理」教材では、生徒がつまずいた箇所によって「数学」の講義を出すなど、教科間をまたがった学習が可能にな
っている。

1

名称

概要

タブレット型 AI 教

●開発・提供者：atama plus

材「atama＋」、合●分類：教育・学習支援

格しそうな生徒を人●内容：生徒の学習進捗をもとに「合格しそうなタイミング」を工知能で予測して教AI でリアルタイムに予測判定、塾講師向け「atama＋ for

えてくれる機能を追

coach」のアラート機能を拡張をした。

加

生徒の集中度や学習の進捗を AI がリアルタイムで解析した上で、講師がいつ、どんな声かけをすると効果的かをレコメンドしてくれる。講師向けアプリではこれらのアラートに加え、生徒の過去および現在の情報を元に、特定単元の合格間近な生徒についても講師に通知をしてくれるようになる。

名称

概要

貧困による教育格差●開発・提供者：Qubenaの解消目指す AI タ

●分類：教育・学習支援

ブレット教材

●内容：Qubena では生徒のつまずく原因を特定し、解くべき問題「Qubena」が NPO 向へと自動的に誘導してくれる学習教材である。同社が運営する学け無償提供プログラ

習塾では、中学校数学において従来の学校教育の 7 倍の速度に匹ムを開始敵するとしている。
現在、経済的な理由で通塾や進学をあきらめるなどの教育格差が社会問題となっている。今回、教育格差解消に取り組む NPO 法人へ週 1 コマの数学の授業と自習室での学習について無償提供するプログラムを開始した。

名称

概要

カーネギーメロン大●開発・提供者：カーネギーメロン大学

学、米国初の人工知●分類：教育・学習支援

能の学士課程を新設●内容：カーネギーメロン大学は、学士号では米国初となる人工知能の学士号課程を開始することを発表した。
学生は、ツールを使う側ではなく、新しい重要な(TensorFlow のような)ツールを作れる仕組みを理解することを目指す。

2

名称

概要

特化のプログラミン●開発・提供者：Aidemy

グ学習サービス●分類：人材育成(社会人研修)「Aidemy」が正式版●内容：Aidemy は、オンラインで python の基礎からディープラ

を公開、エンジニア

ーニングまでを学べる AI 特化型プログラミング学習サービスでのキャリアアップ向

ある。全 20 講座以上の AI・ブロックチェーンの講座が受講でき

け学習を提供る。

名称概要

中国の AI エドテッ

●開発・提供者：Sunny Education（合煦）クスタートアップ●分類：教育・学習支援

17ZUOYE（一起作●内容：17ZUOYE は、オンラインで教師、学生、保護者の 3 者が業）、シリーズ E で交流できる学習プラットフォームである。

2.5 億米ドルを調達

補習用テキストブックは、ビッグデータや AI を駆使し毎日の宿——シンガポール政府

題データに基づき、生徒の学力に合わせたコンテンツを提供して系 Temasek

いる。教師、生徒、保護者に、全教科にわたる宿題の解き方はも

Holdings がリード

ちろんのこと、授業前の準備や個々に合わせた学習支援を行っている。
また、補習用テキストブックで自主学習をしたり、ライブストリーミング経由の個別指導コースへの参加も可能である。

名称

概要

チャットボットスタ●開発・提供者：Udacity、Passage AIートアップと提携し●分類：教育・学習支援てコース選択をアド●内容：dacity は、2012 年にローンチし人気とともに提供するバイス

授業の数が急増している。
ユーザーの増加とともに山のようにあるコースの中から、自分にあったコースを選ぶのが難しくなっているという問題が生じたが、ユーザー個々のカウンセリングを提供するのは難しいという状況になった。
これを自然言語処理を用いたチャットボットを通じて、生徒が適切なコースを見つけ簡単に入学できるようにアシストするという方法で解決した。

3

名称

概要

AI で煩雑な入学手●開発・提供者：ジョージア州立大学、Admit Hub

続きにつまづいてい●分類：教育・学習支援

るかどうかを判断、●内容：アメリカの大学の多くでは、入学申請をする際に様々な手続きをサポート手続きが必要になるためのサポートを開始した。
このサポートを受けた学生は、その後入学する確率が高まっているという。入学前という段階から、積極的に候補生に働きかけてサポートを提供するというプロアクティブなアプローチが新しいと注目を集めている。

名称

概要

誰でも深層強化学習●開発・提供者：OpenAIのスキルを身に付け●分類：人材育成(社会人研修)て活用できるための●内容：AI 技術を理解するためには機械学習の知識、特に深層強教育リソース

化学習の理解が不可欠であるが、OpenAI ではこのための教育リソ「Spinning Up」をース「Spinning Up」を公開した。

OpenAI が発表

Spinning Up には、明解なサンプルコードや練習問題、参考文
献、チュートリアルなどが含まれている。「適切な道しるべや教
育用リソースさえ整っていれば、全くの初心者でも短い時間で深層強化学習を使えるようになる」という考え方をもとに作られた教材である。

名称

概要

データセンターの空●開発・提供者：DeepMind and Google

調自律制御●分類：制御●内容：データセンターの冷却制御への AI の応用事例。数千個のセンサーからの 5 分間隔のデータを元に、与えられた制約を満
たし最も効率が高くなるように AI が自律的に冷却システムを制
御する。

4

名称

概要

テレビショッピング●開発・提供者：キューサイ株式会社、株式会社 NTT データ株式番組の制作に人工知会社 NTT データ経営研究所、能を活用し効果を確●分類：広告認●内容：キューサイは、NTT データらと共にテレビショッピング
番組の内容からお客様の問い合わせ電話数(入電件数)を予測するシステムを開発し、入電件数の増加を実現した。
機械的に生成した数千通りの構成を評価し最も入電件数が見込めると予測した素材を実際に放送し、従来の制作手法で制作した番組と比較検証をおこなった。

名称概要

AI を搭載した●開発・提供者：富士通株式会社「MICJET MISALIO●分類：業務支援

保育所 AI 入所選●内容：富士通は自治体職員向け保育業務支援ソフトウェアの提考」ソフト供を開始した。
保育所入所選考業務は各自治体が定める申請者の複雑な条件があり、結果通知に時間を要するという問題があった。
提供されるソフトウェアでは、ゲーム理論と呼ばれる利害が一致しない人々の関係を合理的に解決する数理手法を応用し、優先順位に沿った割り当てを数秒で導き出す。

名称

概要

Doc.ai、Crestle.ai●開発・提供者：Doc.ai、Crestle.aiを買収し医師の AI●分類：医療革命への参加を促す●内容：Doc.ai では、自身の医療データをデータサイエンティス
トによる予測 AI モデル作成のためにシェアする人に仮想通貨を用いて支払うサービスを提供している。
今回、Fast.io のコース受講者向けに特化した Crestle を買収したことで、ヘルスケア業界の人々のためのトレーニングを組み合
わせより多くの医師や医療関係者が予測 AI を作ることができる
ようにするつもりである。

5

名称

概要

AI を用いたトポロ●開発・提供者：株式会社明電舎、北海道大学

ジー最適化手法によ●分類：設計る EV 用モーターの●内容：明電舎はトポロジー最適化手法に AI を用いた EV 用モー

設計支援プログラム

ター設計支援プログラムを北海道大学と共に開発した。これによを開発

り、省エネ・高効率が求められる高性能な EV 用モーターにおける最適なローター形状を自動で探索し、設計することが可能となった。
従来は人では想像し得なかった形状を得ることが可能となり、さらに性能のよいモーターを設計出来る可能性がある。

名称

概要

AWS のディープラー

●開発・提供者：Amazon、EagleView

ニングを使い、自然●分類：業務支援

災害による損害賠償●内容：保険会社は所有物損害の評価のために損害査定人を派遣を軽減するするが、大規模な自然災害ではその地域にアクセスできないために、対応するのに数週間かかる場合がある。EagleView 社では、
衛星、航空写真、無人機の画像を使い、AWS Cloud でディープラーニングを実行し、24 時間以内に損害賠償を正確に評価する。
このシステムは、Apache MXNe フレームワークを使用してディー
プラーニングモデルを構築している。

名称

概要

対話型 AI 開発スタ

●開発・提供者：Spotートアップ Spot、●分類：チャットボット

職場のセクハラに対●内容：対話型 AI スタートアップの Spot は、職場でのセクハ応するためのボット

ラ被害を匿名で報告できるボットを発表した。

をローンチ

ボットは、対話型 AI と認知面接の手法を用いて、職場ハラスメ
ントの情報を収集する。Spot への入力された情報は匿名化されるが、企業の人事部のスタッフは Spot 上のチャットツールを使ってフォローアップすることができる。

6

名称

概要

弁護士が作る AI 契

●開発・提供者：LegalForce

約書レビューサービ●分類：業務支援

ス「LegalForce」の●内容：LegalForce では、AI 活用の契約書レビュー支援サービ

オープン β 版が公スを開発しオープン β 版の提供を始めた。

開

このサービスの機能は「契約書の自動レビュー支援」と「契約書データベースの作成」の大きく 2 つである。これらによって契約書のリスクや抜け漏れを自動でピックアップすることに加え、社内に眠るナレッジを有効活用できるような環境を提供する。

名称

概要

工場での設備診断の●開発・提供者：株式会社日立製作所

自動化に向け、音で●分類：診断稼働状態を認識する●内容：日立製作所は、周囲の雑音に影響されずに音に基づいてAI 技術を開発

状況を認識できる AI 技術を開発した。
従来、センサーを使わない音を利用した設備点検においては熟練者が経験に基づき診断していたが、今回開発した本 AI 技術により音での自動診断サービスなどに活用を見込む。

名称

概要

ファッションテック●開発・提供者：Liaro「Liaro」●分類：レコメンド●内容：アパレル業界各社は、AI を活用したさまざまな取り組みを行っているが、リアルタイムで大量のデータの活用に重要なデータ基盤の整備が困難である。そこで Liaro は、アルゴリズムの実装だけでなく、データ基盤の開発までトータルに提供してい
く。

7

名称

概要

ディープラーニング●開発・提供者：カリフォルニア大学サンフランシスコ校を用いたアルツハイ

放射線医学画像診断学科

マー病の脳の FDG-

●分類：医療PET 画像診断●内容：アルツハイマー病は、早期に見つけることがとても難し
い病気であるが、FDG-PET による脳のスキャン画像とディープラーニングを組み合わせた 40 件の事例で、アルツハイマー病の早期診断に成功した。

名称

概要

少量の血液でがん発●開発・提供者：PFDeNA

見するシステム開発●分類：医療へ●内容：PFDeNA は国立がん研究センターとともに、少量の血液か

ディープラーニ

ング活用、DeNA がらがんの有無を判定するシステムの開発を目指して研究を始める

PFN と共同研究と発表した。ディープラーニングによって胃がんや肺がん、乳がんなど 14 種のがんを判定する仕組みを作り、2021 年の事業化を
目指す。

名称

概要

AI を活用した買い●開発・提供者：ユニクロ

物アシスタントサー●分類：チャットボット

ビス「UNIQLO IQ」●内容：ユニクロは、ユニクロアプリ上で起動するお買い物アシを公開

スタントサービス「UNIQLO IQ」を公開している。
「UNIQLO IQ」は、AI を活用したチャット自動応答システムで、買い物の一連の流れをサポートする。ユーザーは、自分専用のお買い物アシスタントとして、店舗・オンラインストアを問わず、新しいチャットショッピングを体験できる。

8

名称

概要

ファッションアプリ●開発・提供者：チームラボ、ストライプインターナショナル「メチャカリ」に●分類：チャットボット“パーソナライズス●内容：チームラボは、ファッションサブスクリプションサービ

タイリング AI チャス「メチャカリ（MECHAKARI）」アプリの新機能として、AI を活ットボット”を導入用したチャットボット機能を導入している。
チャカリのアプリ内には、常時 10,000 種類以上の洋服が提供されている。チャットボットの導入により、これらアイテムの中から、お客様に合わせた提案が可能になった。AI の活用による質の高いパーソナライズスタイリングで、お客様のコーディネートに対するお悩みを解決し、サービスの更なる発展を目指す。

名称

概要

AI で顧客の声を約●開発・提供者：日立製作所

1,300 種類に分類す●分類：感性分析

る「感性分析サービ●内容：日立製作所は、SNS やテレビ、新聞といったメディア情ス」の提供を開始

報およびブログや口コミ情報などの会話記録などから、顧客の声を分類・見える化する「感性分析サービス」の提供を開始している。
同サービスは、言語理解研究所の感性分析 AI である「AB スクエア」を活用し、分析に必要なデータを高精度に絞り込むフィルタリング技術を日立製作所が新たに開発した。
テキスト化されたメディア情報などから、企業や商品に対して抱かれている感情を高精度に分析、データの収集・分析・可視化から、絞り込み条件の自動メンテナンスといった運用保守までをトータルで提供している。

9

名称

概要

機械学習を活用した●開発・提供者：セプテーニ

運用レコメンドツー●分類：レコメンド

ルを開発 コンサル●内容：セプテーニは、機械学習を活用した運用型広告のアルゴ

タントの作業効率向リズム解析および運用レコメンドツールを開発した。

上へ

本ツールは、広告の運用行動ログデータをもとに「各運用行動」
が「広告効果」にどの程度影響を与えているかを機械学習により解析し、その上で広告効果を高める最適なアクションプランを予測、提案することができる。

名称

概要

電通グループ 3 社、●開発・提供者：株式会社電通、株式会社電通デジタル、データ

バナーを自動生成すアーティスト株式会社

る AI ツールを開発●分類：広告●内容：電通グループ 3 社は、共同で AI を活用したバナーの自動生成ツールを開発した。
過去に配信されたインターネット広告バナーの表現とクリック率
実績を、ディープラーニングを用いて分析することで、パフォー
マンスの高いバナーの効率的な生成に寄与する。本ツールでは生成したバナー候補群の中から特に優れた 10～20 案を利用することを想定している。

名称

概要

マーケティングオー●開発・提供者：ジーニー

トメーション

●分類：広告「MAJIN」、機械学●内容：ジーニーは、マーケティングオートメーションツール

習でスコアリング行「MAJIN」に AI 技術を活用した新機能「AI スコアリング」を搭載

う機能追加

し、提供を開始している。
本サービスを導入した企業は、手動による煩雑なスコアリング業
務をすることなく、最新の CV 情報に基づき見込み顧客の購買や契約に対する関心度を可視化することができる。

10

名称

概要

コカ・コーラの AI●開発・提供者：ブレインパッド、コカコーラ

解析プロジェクト、●分類：広告ブレインパッドが支●内容：ブレインパッドは、日本コカ・コーラのプロジェクトの援一環として、SNS の投稿画像を AI で解析し、ドリンクの消費シー

飲料の消費シーンの把握目指すンを分析する取り組みを実施した。
SNS 上の投稿画像から、特定ブランドのドリンクが写った画像のみを抽出し、一緒に撮影されている物体や背景、人物の表情など
から、消費者がそのドリンクを飲むシチュエーションや一緒に食べられている食料品などを解析した。

名称

概要

AI がリアルタイム●開発・提供者：データセクション

でスパム投稿を監●分類：スパム監視視・削除！データセ●内容：データセクションは、ディープラーニング技術を活用しクションが新ソリュ

たスパム投稿監視ソリューションを開発、提供している。

ーションをリリース

ディープラーニング技術を用いた同社独自開発のスパム判定エン
ジンにより、曖昧なニュアンスの判定を実現し掲示板や口コミサ
イトなどで NG ワードリストとのマッチングでは対処しきれない
スパム投稿にも対応することができる。
ポリシーに合わせて判定エンジンを学習することも可能である。

名称概要

AI を活用した「テ●開発・提供者：株式会社電通

レビ視聴率予測シス●分類：広告テム」を提供開始●内容：電通は、AI を活用したテレビ視聴率予測システム

テレビ CM 素材の高「SHAREST_RT」を開発、提供している。

度運用が可能に同システムは、「過去の視聴率データ」「番組ジャンル」「出演者情報」「インターネット上のコンテンツ閲覧傾向」などを教師データとするディープラーニングによるモデル構築を行ったもの
で、放送前 1 週間のテレビ視聴率を予測できる。

11

プラットフォームの事例
図表 1-2

プラットフォーム事例・オーバービュー

名称

概要

大規模データ分析お●開発・提供者：NVIDIA

よびマシンラーニン●分類：プラットフォーム

グ向け、オープンソ●内容：分析、機械学習を GPU により高速で処理するライブラリース GPU アクセラレ

ー群がセットになったプラットフォーム。CPU と NVIDIA DGX-2 をーションプラットフ

比較すると 50 倍高速化できた。

ォーム

クレジットカード詐欺の予想や、小売り在庫の予測や顧客の購入行動の把握など高度で複雑なビジネスの解決に有用。

名称

Amazon SageMaker

概要●開発・提供者：Amazon●分類：クラウドサービス●内容： AWS によりフルマネージドされるエンド・ツー・エンドの機械学習サービスである。
Notebook で記述したモデルをそのままデプロイ可能である。
組み込みアルゴリズム、フレームワーク、Docker イメージを使用したカスタムアルゴリズムが使用可能である。

名称

概要

Azure Machine●開発・提供者：Microsoft

Learning●分類：クラウドサービス●内容： Azure によりフルマネージドで提供される機械学習サー
ビスである。
組み込みアルゴリズムが豊富なのことが特徴である。
Azure Machine Learning Studio というオーサリングツールも提供されており、これを使用するとコードを記述せずにビジュアルな操作でアイデアをデプロイすることができる。

12

名称

概要

Google Cloud●開発・提供者：Google

Machine Learning●分類：クラウドサービス

Engine●内容：GCP によりフルマネージドで提供される機械学習サービ
スである。
AWS や Azure が提供する機械学習サービスとの違いは学習、推論処理に CPU、GPU のみではなく TPU も利用できる点にある。
他のサービスになるが学習済みモデルを使用した用途向けの APIも提供されている。

13

機械学習/ディープラーニングライブラリの事例
図表 1-3ライブラリ事例・オーバービュー

名称

TensorFlow

概要●開発・提供者：Google●分類：フレームワーク●内容：Google が開発しオープンソースで公開している機械学習(ニューラルネット)に用いるためのソフトウェアライブラリである。顔認識、音声認識やリアルタイム翻訳など様々な分野での利用が想定されている。

名称

Keras

概要

●開発・提供者：François Chollet●分類：ラッパー●内容：Keras は Python で書かれた高水準のニューラルネットワ
ークライブラリである。ユーザーフレンドリー、モジュール性、拡張性を重視し迅速な実験を可能にすることに重点を置き開発され、アイデアから素早くプロトタイプを作成することが可能である。
CNN と RNN の両方、およびこれらの 2 つの組み合わせをサポート
している。

名称

PyTorch概要●開発・提供者：Facebook●分類：ラッパー●内容：リバースモードの自動微分という手法を利用して、ニューラルネットワークがゼロラグもしくはオーバーヘッドで任意に動作する方法を変更できる。Define by Run という設計思想に基づいて開発されており、ニューラルネットワークの構成を実行時に行うため動的な変更への対応が可能である。

14

名称

MXNet

概要

●開発・提供者：Apache Software Fundation●分類：ラッパー●内容：CNN と LSTM サポートした深層学習フレームワークとして開発され、現在では R-CNN や DQN での使用例もある。スケーラビ
リティに優れているため、クラウドサービスと組み合わせて使用する構成に向いている。
対応言語が豊富である。軽量化つ可搬性が高いため、iOS や
Android での使用にも向いている。

名称

Deeplearning4J

概要●開発・提供者：Deeplearning4J●分類：フレームワーク●内容：Java 向けのディープラーニングのライブラリである。
Hadoop/YARN 及び Apache Spark と組み合わせることで分散処理が可能である。
有償サポートを提供する企業が存在する。
テキスト処理、自然言語処理での事例が多い。

名称

Theano概要●開発・提供者：モントリオール大学●分類：フレームワーク、算術ライブラリ●内容：Theano はディープラーニングのライブラリであるが、行
列演算」「C++、CUDA のソースコードを生成してコンパイル」「自動微分」「GPU 処理」といった機能は Python で標準的に使用される計算ライブラリである Numpy よりも高速な場合があるためスクラッチでライブラリを実装する場合に使用されることもある。
現在は開発を終了している。

15

名称

Chainer

概要●開発・提供者：Preferred Networks●分類：ラッパー●内容：Chainer は Python で深層学習のプログラムを実装する際に使用できるフレームワークである。日本企業が開発していることもあり日本国内を中心として利用が多い。
ニューラルネットワークの構築と計算を同時に行う Define-byRun 方式である。

名称

DyNet

概要

●開発・提供者：カーネギーメロン大学●分類：フレームワーク●内容：バックプロパゲーションに必要なデータ構造をプログラ
ムの実行時に動的に生成する Define by Run を採用しており、recurrent/recursive neural network 系の実装が必要となる自然言語処理等で効果を発揮する。
ミニバッチの隠蔽機能がある。

名称

Sonnet概要●開発・提供者：DeepMind●分類：ラッパー●内容：TensorFlow をニューラルネットに特化してラッパライブ
ラリとして実装したものである。TensorFlow のコードと混在することが可能なので、細かい処理が必要なか s とは TensorFlow、それ以外は Sonnet で記述するという使い分けが可能である。
計算グラフの構成が特徴的である。

16

名称

Spark ML(MLlib)

概要●開発・提供者：Apache●分類：フレームワーク●内容：インメモリ分散処理基盤の Apache Spark を中心とした
機械学習ライブラリである。Apache Spark を基盤とするため、大量のデータを扱う用途に向いている。
Spark.mllib 内の RDD に基づいた API はメンテナンスモード(将来的には非推奨)であり、主要な API は DataFrame となっている。

名称

Mahout概要●開発・提供者：Apache●分類：フレームワーク●内容：分散処理フレームワークの Hadoop を中心とした機械学
習ライブラリである。
MapReduce で実装された、クラスタリングやレコメンドなどの機械学習アルゴリズムが提供されている。

名称

gensim概要●開発・提供者：Radim Řehůřek
●分類：フレームワーク●内容：トピック分析をおこなうためのライブラリである。
LSI、LDA、DTM などのトピックモデルが組み込まれている。

名称

Pandas概要●開発・提供者：The PyData Development Team
●分類：ライブラリ●内容：直接的な機械学習のライブラリではないが、機械学習で重要となるデータセットの解析、処理といったデータの前処理のためのライブラリである。
Pandas と類似のライブラリとして NumPy があるが、Pandas では
列ごとに異なるデータ型を扱えるのが特徴である。

17

名称

概要

Neural Network●開発・提供者：Sony

Libraries●分類：フレームワーク●内容：ソニーが自社で培ってきた AI、ディープラーニングのコ
ア部分をオープンソースとして公開したものである。
後発のライブラリであるため、CUDA・cuDNN の高速化、計算グラ
フ実行のオーバーヘッド削減、インプレース実行とメモリプールを利用したメモリ共有といった実装の最適化をおこなっている。

18

名称

Caffe2

概要●開発・提供者：Facebook●分類：フレームワーク●内容：Caffe2 は Caffe の流れを組むディープラーニングフレー
ムワークで、Caffe の開発者が Facebook に移籍したことでFacebook で開発が進められている。
前身である Caffe のモデルを移植することも可能である。

19

ハードウェア実装の事例
図表 1-4

ハードウェア実装の事例・オーバービュー

名称

Tensor Core概要

●開発・提供者：NVIDIA●分類：GPU●内容： Tensor Core は、Volta マイクロアーキテクチャで初めて搭載された行列演算を実行するための専用のプロセッサで、製品としては GV100 に搭載されている。
従来の CUDA では推論に使用していたが、Volta では推論と学習の両方に対応した Tensor Core という新しい演算コアを搭載しているのが特徴である。

名称

Radeon Instinct

概要●開発・提供者：AMD●分類：GPU●内容： Radeon Instinct は AMD が開発している AI 向けの製品で、現在は Vega10 というアーキテクチャを採用している。
NVIDIA の CUDA と同じような ROCm という開発ツール群を提供しており、このツールから TensorFlow や Caffe2 が利用できる。
次世代アーキテクチャとなる Vega20 も発表されており、INT4 演
算のサポートや FP64 演算性能が Vega10 比で 8 倍となるなど大幅な機能拡張が予定されている。

名称

Arm ML概要●開発・提供者：Arm●分類：ニューラルプロセッサ●内容： Arm ML は Arm が開発しているニューラルプロセッサである。モバイル、組み込み向けの製品に搭載されることを前提としており、ワットパフォーマンスが高いのが特徴である。
また、他のニューラルプロセッサには無い特徴として、RNN や
LSTM といった CNN 以外のネットワークモデルにも対応する。

20

名称

Arm OD概要●開発・提供者：Arm●分類：●内容： Arm OD は Arm が開発しているオブジェクト認識専用のプロセッサである。監視カメラで群衆動画から顔検知を行うなどの用途に使用する。
Arm ML と組み合わせた構成も可能である。

名称

A12 Bionic概要●開発・提供者：Apple●分類：ニューラルプロセッサ●内容： Apple が開発しているニューラルネットプロセッサを搭載する CPU である。前世代の A11 では搭載するニューラルネット
プロセッサが 1 個であったが A12 では 8 個搭載し、性能では A11
比で 9 倍となっている。
Apple の機械学習フレームワークの CoreML から利用できる。

名称

TPU

概要

●開発・提供者：Google●分類：ニューラルプロセッサ●内容： Google が機械学習向けに特化した ASIC である。第一世
代の TPU は演算制度の制約から推論処理専用であった。第二世代の TPU は 16 ビット精度の演算器を搭載したため学習処理にも使用することができるようになっている。
Google のクラウドサービスの GCP で利用することができる。

名称

Edge TPU

概要●開発・提供者：Google●分類：ニューラルプロセッサ●内容： TPU のエッジ側での使用を想定したニューラルプロセッサである。演算制度の制約から推論処理のみで使用できる。
TensorFlow Lite から利用可能である。

21

名称

概要

Neural Compute●開発・提供者：Intel

Stick 2

●分類：ニューラルプロセッサ●内容： Intel が買収した Movidius の Myriad X VPU を搭載した
AI アクセラレーターである。前世代の Neural Compute Stick と比較して 8 倍の性能を実現している。
OpenVINO から利用可能である。
USB デバイスの形態で提供されるため、プロトタイプ開発時にシングルボードコンピュータとの組み合わせで使うということも可能である。また、USB デバイスであるため同時に複数使用することで推論性能を向上させることも可能である。

22

2. 事例詳細
ビジネス対象の事例
1.5.1. ビジネス応用事例・オーバービュー（1） AI パーソナライズ学習の atama plus、2 週間受講でセンター得点率が 50%向上
も 3 カ月で導入は 100 教室超える
名称

AI パーソナライズ学習の atama plus がシードで 5 億円調達、2 週間受講でセンター得点率が 50%向上も 3 カ月で導入は 100 教室超える

分類

教育・学習支援

開発・提供者

atama plus

参照 URL 等

https://thebridge.jp/2018/03/atama-plus-got-fundraising-500myen-from-dcm
AI による教育プログラム「atama＋」は、学生の得意、苦手、目標、過去の状況を診断し、パーソナライズされた教材をひとりひとりに対して提供する。これを講義、演習、復習のルーティーンワークに乗せて学習することで基礎学力の習得に必要な時間を半減させることを狙う。

内容等

教材の特徴として生徒の「つまづき」に注目している点が挙げられる。例えば特定の定理や法則を学習する際にその内容を分解し、それぞれの習熟度を確認する。特に不得手な分野が特定されたらその箇所

23

まで戻って集中的に学習することで、従来かかっていた学習時間を短縮することに成功している。学生にこのプログラムを 2 週間、毎日 1
時間ほど取り組んでもらった結果、センター試験（模試）の結果が平均して 50%ほど改善した。

さらに不明点のみを自主学習するスタイルを採用しているため、学習塾などで指導にあたる講師の役割も変化する。従来ティーチング（教材習得）とコーチング（学習指導）の両方に取り組まなければならなかったが、atama+がティーチング箇所を担当するので、講師は学習指導に専念ができるようになる。また教材は常に生徒の習熟状況を講師に共有して不明箇所を持った生徒を可視化してくれるため、効率的な指導が可能になる。
本サービスの背景としては、こうして基礎学力習得にかかる時間を半減させ、より社会で生きる力、例えばディスカッションだったり自分で考える能力を伸ばすための学習に時間を回すことができるという狙いがある。
学習塾などに導入する B2B モデルで、生徒は基本的に個人最適化された教材を自習するスタイルになる。開始 3 カ月で 100 教室ほどの導入が進んでおり、大手教育サービスを提供する Z 会エデュースや学研塾
ホールディングス、駿台教育センターなどの事業者がテストフェーズ
としてこの教材を採用しているということだった。
特徴等「つまずき」に注目する。



センター試験（模試）の結果が平均して 50%ほど改善した。



基礎学力習得にかかる時間を半減させ、より社会で生きる力、例え24

ばディスカッションだったり自分で考える能力を伸ばすことを狙う。
B2B モデルで提供する。

備考

25

（2） 物理が分からない生徒には数学の問題も提示 タブレット型 AI 教材「atama＋」が宿題アプリを公開
名称

物理が分からない生徒には数学の問題も提示 タブレット型 AI 教材「atama＋」が宿題アプリを公開

分類

教育・学習支援

開発・提供者

atama plus

参照 URL 等

http://thebridge.jp/2018/09/atama-plus-at-home
タブレット型 AI 教材「atama＋」は、塾の生徒向けに「atama＋for
student」、講師向けに「atama＋for coach」を提供しており、現在、
Z 会エデュースや駿台教育センターなど学習塾を通じて、全国の中学生・高校生に利用されている。

内容等

今回新たに追加した atama＋at home は、塾で同社のタブレット型 AI
教材を利用する生徒を対象に最適な宿題を提供するアプリである。相互連携しているため、各生徒の塾内での学習状況に応じた宿題が自動配信され、さらに塾外での学習状況に応じて塾内での教材も最適化される。講師は各生徒の宿題量のコントロールやリアルタイムでの進捗の把握が可能になるという。
また、これまで提供してきた「数学」や「英文法・語法」に加え、高校生向けに「物理」「化学」教材をリリース。「物理」では、生徒がつまずいた箇所によって「数学」の講義を出すなど、教科間をまたがった学習が可能になる。
特徴等

塾内での学習状況に応じて教材(宿題)を最適化する。

26

「つまずき」に基づき、教科をまたがった学習を提示する。

備考

27

（3） タブレット型 AI 教材「atama＋」、合格しそうな生徒を人工知能で予測して教えてくれる機能を追加
名称

タブレット型 AI 教材「atama＋」、合格しそうな生徒を人工知能で予測して教えてくれる機能を追加

分類

教育・学習支援

開発・提供者

atama plus

参照 URL 等

http://thebridge.jp/2018/11/atama-plus-new-feature
タブレット型 AI 教材「atama＋」では、生徒の学習進捗をもとに「合格しそうなタイミング」を AI でリアルタイムに予測判定する技術を活用し、塾講師向け「atama＋ for coach」のアラート機能を拡張をした。

内容等

atama+ for coach はタブレット型 AI 教材 atama+の塾講師向けアプリである。生徒向けのタブレット型 AI 教材「atama+ for student」の生
徒の集中度や学習の進捗を AI がリアルタイムで解析した上で、講師がいつ、どんな声かけをすると効果的かをレコメンドしてくれる。
講師向けアプリではこれまで「（特定の単元を）合格しました！」「解説をきちんと見ていない可能性があります」「問題に標準の 2 倍以上の時間がかかっています」といったアラートが通知されていた。

28

今回の機能拡張ではこれらに加え、生徒の過去および現在の情報を元に、特定単元の合格間近な生徒についても講師に通知をしてくれるよ
うになる。
特徴等



合格しそうなタイミング」を AI でリアルタイムに予測判定する。

備考

29

（4） 貧困による教育格差の解消目指す AI タブレット教材「Qubena」が NPO 向け無償提供プログラムを開始
名称

貧困による教育格差の解消目指す AI タブレット教材「Qubena」が NPO
向け無償提供プログラムを開始

分類

教育・学習支援

開発・提供者

Qubena

参照 URL 等

http://thebridge.jp/2018/07/qubena-free-program-for-npo
AI 型タブレット教材「Qubena」は、生徒ひとりひとりの学習中の操作
ログや計算過程、回答データを分析することでつまずく原因となっているポイントを特定し、その生徒が解くべき問題へと自動的に誘導してくれる学習教材である。同社が運営する学習塾では、中学校数学の 1
学年分の学習範囲を平均 32 時間で修了しており、従来の学校教育の 7倍の速度に匹敵するとしている。

内容等

現在、日本では 7 人に 1 人の子どもたちが相対的貧困状態にあると言われており、経済的な理由により通塾や進学をあきらめるなどの教育格差が社会問題となっている。今回、教育格差解消に取り組む NPO 法
人へサービスを無償提供するプログラムを開始した。
プログラム第１弾として、NPO 法人キッズドア 東北事業部が運営する「タダゼミ仙台」に対して 2018 年 7 月から 2019 年 3 月末まで無償提供を実施。プログラムでは、週 1 コマの数学の授業と自習室での学習30

で Qubena が利用される。Qubena の得意とするアダプティブラーニング
で生徒のつまずきポイントを見つけ、高い学習効果で苦手単元の解消
を図る。

特徴等

回答結果だけではなく、操作ログや計算結果を分析することで、「つまずき」の原因となっているポイントを特定する。



特定した「つまずき」のポイントにもとずき、生徒が解くべき問題
へと自動的に誘導する。

備考31

（5） カーネギーメロン大学、米国初の人工知能の学士課程を新設
名称

カーネギーメロン大学、米国初の人工知能の学士課程を新設

分類

教育・学習支援

開発・提供者

カーネギーメロン大学

参照 URL 等

http://thebridge.jp/2018/05/carnegie-mellon-university-startsfirst-ai-degree-program-in-u-s
カーネギーメロン大学は今月 10 日、人工知能の学士号課程を開始する
ことを発表した。人工知能の学士号は米国では初の試みであると同大学はいう。理学士課程での最初のコースは今年の秋に始まる予定だ。
US News and World Report の調査が 3 月に発表した内容によると、カーネギーメロン大学は人工知能を学ぶ上で米国でもっとも良いコンピュータサイエンス学部をもつ大学であり、その後にはマサチューセッ
ツ工科大学、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校が続く。
新しい教育課程を率いるリード・シモンズ教授は、すでにカーネギー
メロン大学では 10 あまりの人工知能関連コースがあり、今後さらに増える予定であるという。

内容等

これまで 1300 万回以上もダウンロードされた人気のオープンソースフ
レームワーク TensorFlow もプロジェクトのために学生が利用できるよ
うにすると同時に、カーネギーメロン大学の AI プログラムはより根本的な知識を教えることに注力する。
また、コースワークには数学、統計、コンピューターサイエンスのほか、機械学習、コンピュータモデリング、ニューラルネットの仕組みなどが含まれる。
シモンズ教授は VentureBeat の電話取材に対して、「私たちは学生にただツールを使えるように訓練するのではなく、自分自身でツールを開発できるように科学を理解するように訓練します。コースの軸となるのは、彼らが社会に出たときに、ただ使う側ではなく次のTensorFlow をつくれるように仕組みを理解することです」とコメント
している。

32

入学者数は、2 年・3 年・4 年次の学生に関しては 100 名以下、また毎
年の新入生は 30-35 名ほどに制限される予定であると、コンピュータ
サイエンス学部のブログで発表された。
AI のプログラムは、School of AI をつくった Udacity や Andrew Ng 氏による Coursera のプログラムなど、オンライン学習サイトでも人気が増している。だがシモンズ教授は、政府や民間企業の多く、また人々の生活で AI の適用が今後増すにつれて、さらに多くの大学が AI 課程を提供し始めるだろうと考えている。

特徴等

米国で最も良いコンピュータサイエンス学部をもつカーネギーメ
ロン大学に人工知能の学士課程を新設された。



ツールを使う側ではなく、新しい重要な(TensorFlow のような)ツー
ルを作れる仕組みを理解することを目指す。

備考33

（6） 特化のプログラミング学習サービス「Aidemy」が正式版を公開、エンジニアのキャリアアップ向け学習を提供
名称

特化のプログラミング学習サービス「Aidemy」が正式版を公開、エンジニアのキャリアアップ向け学習を提供

分類

人材育成(社会人研修)

開発・提供者

Aidemy

参照 URL 等

https://thebridge.jp/2017/12/aidemy-release
エンジニア向け AI プログラミング学習サービス「Aidemy」は、オンラ
インで python の基礎からディープラーニングまでを学べる AI 特化型
プログラミング学習サービスである。全 20 講座以上の AI・ブロックチ
ェーンの講座が受講できる。インターネットブラウザ上の仮想環境を利用するため利用者の環境構築は不要。出題された演習問題に回答、自動採点によりフィードバックを受けることができる。

内容等

本サービスを提供するアイデミーでは、本サービス「Aidemy」の他、
コードレビューや質問チャットなどの機能がセットになった「AidemyPremiymPlan」や法人用プランも公開している。
同社では企業向けの AI 解析や受託開発サービスを提供しており、これらで得た知見などもスクールに活かしていく方針である。
特徴等



環境構築不要で気軽にはじめられる部分が強みである。

備考34

（7） 中国の AI エドテックスタートアップ 17ZUOYE（一起作業）
中国の AI エドテックスタートアップ 17ZUOYE（一起作業）、シリーズ
名称

E で 2.5 億米ドルを調達——シンガポール政府系 Temasek Holdings がリード

分類

教育・学習支援

開発・提供者

Sunny Education（合煦）参照 URL 等

https://ucenter.17zuoye.com/「17ZUOYE」2012 年 12 月に設立された。オンラインで教師、学生、保護者の 3 者が交流できる学習プラットフォームである。オンライン上
で教師が出した課題や模擬テストに学生が解答すると、即時に学生と保護者にフィードバックが届く仕組みになっている。この教師と学生、保護者間のやりとりを無料で提供することで、「17ZUOYE」はサー
ビスへのアクセス数を稼ぐ狙いがある。収益源は、主に他社が作成したオンラインテキストや模擬試験の販売収入と広告収入の 2 つとなっ
ている。

内容等

17ZUOYE の補習用テキストブックは、ビッグデータや人工知能（AI）を駆使した毎日の宿題データに基づき、生徒一人ひとりの学力に合わせた質の高いコンテンツを提供している。教師、生徒、そして保護者に、全教科にわたる宿題の解き方はもちろんのこと、授業前の準備や個々に合わせた学習支援を行っている。また、ホームワークという枠35

を超え、補習用テキストブックで自主学習をしたり、ライブストリー
ミング経由の個別指導コースへの参加も可能である。
同サービスは、2016 年 9 月の時点で中国国内 8 万ヵ所の小中学校に普及している。教科は、国語、数学、英語の 3 科目であるが、2017 年で登録ユーザーは 5000 万人を突破した。
デロイト中国の最新研究報告では、中国の教育業界の市場規模は 5 年以内に倍増すると示していた。2015 年の市場規模は 1.6 兆人民元（27兆円）であり、2020 年には 3 兆人民元（50.5 兆円）になると予想される。オンライン教育業界は、市場の拡大が見込まれ、収益性も高い市場だと認識されている。

特徴等

ビッグデータや AI を駆使した毎日の宿題データに基づき、生徒一人ひとりの学力に合わせた質の高いコンテンツを提供している。



補修用テキストブックによる自己学習のみでなく、ライブストリー
ミングを使用した個別指導コースへの参加も可能である。

備考36

（8） チャットボットスタートアップと提携してコース選択をアドバイス
名称

チャットボットスタートアップと提携してコース選択をアドバイス

分類

教育・学習支援

開発・提供者
参照 URL 等

Udacity
Passage AI
https://www.udacity.com/
Udacity は、2012 年にローンチし人気とともに提供する授業の数が急増している。毎年 16 万人もの生徒が Udacity のオンラインコースに「入学」しているという。

内容等

ユーザーの増加とともに Udacity が直面した新たな問題の一つが、ユーザーが山のようにあるコースの中から、自分のスキルとそれまでの経験値にあったコースを選ぶのが難しくなってしまっている、というものだった。一方で、人的リソースと予算の面でユーザーに対して個々のカウンセリングを提供するのは難しいという状況があった。
そこで、Udacity は最近 Passage AI という会話インターフェースに特化したスタートアップと提携、この課題の解決を試みた。
Passage AI が開発した自然言語処理を用いたチャットボットを通じて、Udacity のサイトを訪問する生徒が適切なコースを見つけ簡単に入学できるようにアシストするというアイデアだ。Udacity のサイト訪問37

者の 5%に当初テストを実施したところ、クリックスルー率が 40%上昇
したと Passage AI の CEO Ravi Raj 氏はいう。
特徴等

チャットボットを使用して生徒が適切なコースを見つけ簡単に入学できるようにアシストする。

備考

38

（9） AI で煩雑な入学手続きにつまづいているかどうかを判断、手続きをサポート
名称
分類
開発・提供者
参照 URL 等

AI で煩雑な入学手続きにつまづいているかどうかを判断、手続きをサ
ポート
教育・学習支援ジョージア州立大学
Admit Hub
https://www.gsu.edu/
アメリカの大学の多くでは、入学申請をする際に経済援助の申し込
み、高校の成績の提出、学生ローンの申し込み、授業料の支払いなど様々な手続きが必要になり、特に低収入の学生にとっては煩雑な手続きになりがちだ。

内容等

こうした問題を抱えていたジョージア州立大学は AI ベースのメッセー
ジングプラットフォーム AdmitHub と提携して、新入生候補の人々へのサポートを開始した。
入学許可手続きに必要なタスクの進捗度合いを分析して、そのユーザーが支援が必要かどうか、どこでつまづいているのかを判断する。その分析結果に基づいて、Admit Hub が作る会話システム Pounce が、パーソナライズされたテキストメッセージを生成するというものである。また、自然言語処理・生成を使って、24 時間一般的な問い合わせに対してもスムーズに回答できるようになっている。これはディープ

39

ラーニングのアルゴリズムを使っているため、生徒とのやりとりが増
えれば増えるほどスマートになっていく。
実際、Pounce による支援を受けた学生は、入学許可手続きに必要なタ
スクを完了する、その後入学する確率が高まっているという。入学前という段階から、積極的に候補生に働きかけてサポートを提供するというプロアクティブなアプローチが新しいと注目を集めている。
特徴等



AI を通じて大学の入学申し込み手続きを手助けする。

備考

40

（10） 誰でも深層強化学習のスキルを身に付けて活用できるための教育リソース「Spinning Up」を OpenAI が発表
名称

誰でも深層強化学習のスキルを身に付けて活用できるための教育リソース「Spinning Up」を OpenAI が発表

分類

人材育成(社会人研修)

開発・提供者

OpenAI

参照 URL 等

https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html
人工知能を研究する非営利団体にイーロン・マスク氏らが設立した
OpenAI がある。AI 技術を理解するためには機械学習の知識を身に付ける必要があるが、特に深層強化学習を理解して活用することが不可欠である。OpenAI では、深層強化学習を学んで誰もが活用できるようにするための教育リソース「Spinning Up」を公開した。

内容等

Spinning Up には、明解なサンプルコードや練習問題、参考文献、チュートリアルなどが含まれている。機械学習は必ずしも学習のハードルが低くはない。しかし、OpenAI のスカラシッププログラムやフェロープログラムでの実績から、OpenAI は適切な道しるべや教育用リソースさえ整っていれば、全くの初心者でも短い時間で深層強化学習を使えるようになることを確信している。Spinning Up はこの考え方をもとに41作られたリソースであり、2019 年 1 月からスタートする 2019 WinterScholars Application Open のカリキュラムにも統合されている。
Spinning Up は次の 5 つをコアコンポーネントとして作られている。
1．強化学習の専門用語、アルゴリズムの種類、基本理論についてのイ
ントロダクション
2．学習を通じて強化学習の研究分野で役割を担うようになることについてのエッセイ
3．トピックごとにまとめられた重要な論文リスト
4．以下の学習強化方法を実装するためのソースコードリポジトリ：
VPG(Vanilla Policy Gradient)
TRPO(Trust Region Policy Optimization)
PPO(Proximal Policy Optimization)
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)
TD3(Twin Delayed DDPG)
SAC(Soft Actor-Critic)
5．軽いウォーミングアップ用の練習問題
特徴等

ディープラーニングについての全くの初心者を対象としている。



現状では TensorFlow 向けの教材となっている。

備考42

（11） データセンターの空調自律制御
名称

データセンターの空調自律制御

分類

制御

開発・提供者

DeepMind and Google

参照 URL 等

https://deepmind.com/blog/safety-first-ai-autonomous-datacentre-cooling-and-industrial-control/
2016 年にデータセンターのエネルギー効率を向上させるため、データセンターの温度予測と適切な対策の提案をおこなう AI 制御を導入していた。これを次のレベルに引き上げ、これまでは提案のみであったものをオペレーターの監督のもと AI が直接データセンターの冷却システ
ムを自律的に制御できるようになった。
データセンターの冷却システムには何千ものセンサーがある。それらのデータを 5 分毎に取得し多層のニューラルネットワークに取り込
み、制御内容が将来のエネルギー消費にどのように影響するかを予測する。AI 制御は、どのように制御することでエネルギー消費が最小限に抑えつつ冷却基準を満たすかを評価する。これらはデータセンターの制御システムに返され、評価のうえ実行される。
Google のデータセンターには Google 検索、Gmail、YouTube など人気

内容等の高いサービスを提供する数千のサーバーがある。これらが確実かつ効率的に動作することは必要不可欠なことです。AI エージェントとその基礎となる制御システムは、8 つの異なるメカニズムを使用し常にシステムが意図どおりに動作する。
実装した簡単な方法の 1 つは、不確実性を推定することである。AI エージェントは、潜在的なすべての行動について、これが良い行動であるという確信を計算する。信頼性の低い行動は考慮から除外される。
別の方法に 2 層検証がある。AI によって計算された最適な制御内容
は、オペレーターによって定義された安全性制約の内部リストに対して検証される。命令がクラウドからデータセンタに送信されると、冷却システムは命令をそれ自体の制約のセットと照合する。この冗長検査は、AI による冷却制御が制約内にとどまり、オペレータが操作境界を完全に制御できることを保証する。

43

最も重要なのは、データセンターは常にコントロールされており、いつでも AI 制御モードを終了し旧来の制御システムにシームレスに移行できるということだ。
新しい AI 制御システムは数ヶ月間しか稼働していないにもかかわらず、平均で約 30％の一貫した省エネルギーを実現しており、さらに改善が見込まれる。

この AI 制御システムは、データセンターのオペレーターさえ驚かせル
ような冷却方法を模索している。 Google のデータセンター運営者の一人、Dan Fuenffinger 氏は、次のように述べている。「AI が冬の条件を利用して通常の水よりも冷たい水を生産することを学ぶのは素晴らしいことでした。時間が経つにつれてルールは良くなりませんが、AIはそうしています」
2016 年の段階の機械学習ではそれ以前と比べて冷却効率を 40%改善
したが、AI が予測から対策を提案しオペレーターが制御をおこなうものであった。それを AI が冷却システムの制御まで自動で行える

特徴等

ようになった。


異なる仕組みで、AI システムが意図通りに動作しているか検証しており、いつでも旧来の制御システムに移行できるようになっている。

備考

長期的にはビルの空調管理などデータセンター以外にも適用可能と考
えられる。

44

（12）

テレビショッピング番組の制作に人工知能を活用し効果を確認

名称

テレビショッピング番組の制作に人工知能を活用し効果を確認

分類

広告
キューサイ株式会社

開発・提供者

株式会社 NTT データ
株式会社 NTT データ経営研究所

参照 URL 等

http://www.nttdata.com/jp/ja/news/release/2018/111300.html
キューサイは、NTT データ、NTT データ経営研究所と共にテレビショッ
ピング番組の内容からお客様の問い合わせ電話数(入電件数)を予測するシステムを開発し、入電件数の増加を実現した。
入電件数の予測には、NTT データグループが脳科学や機械学習分野の先端技術を取り入れながら人間の情報処理プロセスの定量的理解とそのビジネス応用を進めている「脳情報解読技術」を利用した商品に興味を持ち電話をかけるまでの反応を予測する AI モデル「nAomI」を構築
して利用した。2018 年 7 月に「nAomI」を活用して制作した番組を放送した結果、従来の制作手法で同時期に放送した番組より、お客さまからの入電件数が 27.6％増加することが確認できた。「nAomI」を活用した番組を制作することで、お客さまに楽しい体験を提供し、商品の魅力を分かりやすく理解いただける番組の制作が可能となり、入電件数

内容等を増やすことが期待される。
今後、キューサイの制作する各種の広告・情報コンテンツに導入を拡
大し、脳科学・人工知能技術活用による次世代マーケティングソリューションとしての精度・有効性の向上も並行して実施していく。
概要および検証内容
これまでキューサイが 2012～2018 年に放送してきた番組の映像とそれに対するお客さまの反応情報（入電件数）を、機械学習技術にてモデル化した AI 予測モデル「nAomI」を構築した。
機械的に生成した数千通りの構成を nAomI に読み込んで評価させ、最も入電件数が見込めると予測した 1 素材を実際に放送した。検証方法
として、従来の制作手法で制作した番組（2 番組）と nAomI が制作した45

番組を、同時期・同放送局で放送し、お客さまからの入電件数を比較するという検証をおこなった。
検証の目的

nAomI による番組構成の最適化

検証時期

2018 年 7 月

放送局

全国 14 のローカルテレビ局

対象ブランドひざサポートコラーゲン

効果検証指標番組放送中～放送後の入電件数

検証結果
nAomI を活用して制作・放送した番組と従来の手法により制作・放送した番組（2 素材）を比較・分析したところ、各平均入電件数において下記の違いが認められた。
従来手法による番組（1）との比較・・・平均 29％増
従来手法による番組（2）との比較・・・平均 24％増

2 番組平均して 27.6％増という結果となった一因としては、数千通りもの構成案を生成・評価することで、従来の方法では実現に至りづら
い意外性の高い案を制作・放送できた可能性が挙げられる。

46

今後について
今後、キューサイの制作する各種の番組・広告・情報コンテンツに導入を拡大していく。
具体的には、人間の脳活動の情報を用いることにより、番組視聴中の情報処理を脳情報表現レベルでシミュレートして知覚や行動誘発を説明・予測する技術も適用しながら、精度と有効性を同時に高めていく
予定である。
特徴等

AI 予測モデル「nAomI」に従って制作した番組を実際に放送して、同じターゲットに対する従来手法で作成した番組の入電件数と比
較した。

備考

47

（13） AI を搭載した「MICJET MISALIO 保育所 AI 入所選考」ソフト
名称

AI を搭載した「MICJET MISALIO 保育所 AI 入所選考」ソフト

分類

業務支援

開発・提供者

富士通株式会社

参照 URL 等

http://pr.fujitsu.com/jp/news/2018/11/12.html
富士通は AI 技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai（以下、「Zinrai」）」を搭載した自治体職員向け保育業務支援ソフトウェア「FUJITSU 公共ソリューション MICJET MISALIO 子ども子育て支援 V1
保育所 AI 入所選考」（以下、「MICJET MISALIO 保育所 AI 入所選考」）を開発し、2018 年 11 月 12 日より提供を開始した。
保育所入所選考業務は各自治体が定める申請者の優先順位や兄弟同一入所希望などの複雑な条件にもとづき、全申請者の希望が最大限かな
うよう自治体職員が試行錯誤により割り当てているが、選考が複雑化するため、きめ細かい要望に対応する新たな基準を採用しにくい、結果通知に時間を要するという問題があった。
「MICJET MISALIO 保育所 AI 入所選考」は、ゲーム理論と呼ばれる利害が一致しない人々の関係を合理的に解決する数理手法を応用した

内容等「Zinrai」の技術を用いて、優先順位に沿って可能な限り全員が高い
希望をかなえられる千人規模の割り当てを数秒で導き出す。
背景
地域によっては待機児童問題など保育をとりまく環境は依然として課題が多く、中でも、保育所入所選考業務は公平性を保つために年々複雑さが増しており、申請者の様々な事情を考慮し限られた入所枠に割り当てる作業には多くの人手と時間を要している。また、自治体によっては、検討を重ねても申請者の希望を満たせないケースも多くみられる。
入所選考の流れ
1.子ども子育て支援システムから入所選考に必要な情報を抽出
児童ごとの情報（保育所利用調整指数、希望施設、兄弟の入所希望など）や保育所の空き定員情報など、入所選考に必要な情報を子ども子

48

育て支援システムから「MICJET MISALIO 保育所 AI 入所選考」に取り込む。
2.AI 入所選考機能を実行
兄弟の入所の条件や希望保育所の優先順位などの申請者の多様な要望や、自治体が定める保育所利用調整指数に基づく優先順位やきめ細かな基準に基づき、優先順位に沿って全員が可能な限り高い希望をかな
えられる入所選考割り当てを数秒で導き出す。
3.選考結果を可視化し、職員による住民への説明を支援
入所選考結果について、希望の保育所に入所できなかった場合などの理由を説明する支援機能を有しており、保育所の空き状況や希望順
位、きょうだい入所条件に基づいて結果を説明できるため、住民からの問い合わせや窓口対応を円滑に行えるとともに、透明性の高い説明責任を果たすことができる。

これまで、中核市などでは数千人規模の入所希望選考に延べ約 1000 時
間費やしていたが、「MICJET MISALIO 保育所 AI 入所選考」では数秒
で結果を数秒で導き出せる。
特徴等

ゲーム理論を利害/優先順位の解決に適用している。

備考49

（14） Doc.ai、Crestle.ai を買収し医師の AI 革命への参加を促す
名称

Doc.ai、Crestle.ai を買収し医師の AI 革命への参加を促す

分類

医療開発・提供者
参照 URL 等

Doc.aiCrestle.ai
http://thebridge.jp/2018/11/doc-ai-acquires-crestle-ai-to-helpphysicians-join-the-ai-revolution
Doc.ai では、自身の医療データをデータサイエンティストによる予測
AI モデル作成のためにシェアする人に仮想通貨を用いて支払うサービスを提供しているが、今回迅速な AI 展開プラットフォーム
Crestle.ai を買収した。Doc.ai は Crestle とヘルスケア業界の人々のためのトレーニングを組み合わせ、提出されたデータを基により多くの医師や医療関係者が予測 AI を作ることができるようにするつもりである。
Crestle のプラットフォームは Jupyter Notebook でディープラーニン
グパッケージをワンクリック展開するために作られたものであり、現在 11,000 人のデータサイエンティストと AI の実践者が使用している。

内容等

Doc.ai の最初のデータトライアルには 1,700 人以上の参加者と、ヘルスケア企業の Anthem らが関わっており、周期的なアレルギーの予測を行なった。Doc.ai は患者、医師、データサイエンティスト、そして「ちょっと革命に参加」したいヘルスケア企業の誰であっても、ヘルスケア業界における AI の状況を前進させ個人の参加者とヘルスケア業
界の両方に利益をもたらすようなデータをシェアすることで、参加を呼びかけている。
Crestle に関して Doc.ai は医療の専門家に特化したコースを 2019 年 1
月にローンチすると発表した。Doc.ai のアドバイザーとハーバード大学生命情報科学助教の Chirag Patel 氏ならびに教員の Arjun Manrai
氏がコースを主導する。

50

Crestle と Doc.ai の両者ともが Fast.ai と強いつながりを持っている。同社はプログラマーがもっとディープラーニングにアクセスしや
すいようにするという目的に打ち込んでいるスタートアップだ。
Fast.ai は Jeremy Howard 氏が主導する 7 週間のディープラーニングの初級コースを提供している。同氏は Doc.ai のチーフサイエンスオフィ
サーでもある。このオンライン教育の取り組みは AI を民主化するため、そして基本的なコーディングの知識がある者であれば誰でも AI モ
デルをデプロイできるようトレーニングするためにデザインされており、世界中から数十万人が受講している。PyTorch で Fast.ai のディー
プラーニングライブラリをどう使うのかといったような他のコースも利用可能である。
Crestle は Fast.ai のコース受講者向けに特化して、元受講者である
Anurag Goel 氏によって作られた。Fast.ai のコースから生まれたその他のスピンオフには、目が不自由な人が対象物を見分けるよう手助けするアプリ Envision や、コンピュータビジョン駆動の Not Hotdog アプリなどがある。Not Hotdog は HBO で放送された TV ドラマ『シリコンバレー』に登場したアプリで、エミー賞にノミネートされた。
スケール可能なようにプラットフォームをリライトしたことで、
Fast.ai のコースの参加者にとって Crestle は最良の選択肢になるとHoward 氏は考えている。
Google Cloud Platform は Fast.ai のライブラリ、データセット、そしてレッスンを組み込んでおり、コース参加者に向けて Linux サーバのソリューションを用意することもできる。Fast.ai のコースのマテリア
ルをサポートする AWS SageMaker は、今後数週間のうちに利用できるようになる予定だと Howard 氏は述べた。
この秋の Fast.ai Live のコースと 2019 年 1 月の Fast.ai MOOC の参加
者は、AI モデルのトレーニングのためにクラウドで Crestle GPU を無料で使えるようになる。

51

Crestle は現在 Google Cloud が提供している。以前のバージョンはAWS から提供されていたと、同社の広報担当者は VentureBeat に語っ
た。

特徴等

無料でディープラーニングを学習できる Fast.ai からスピンアウト
した。

AI の仕組みを利用して医療サービスを提供しようとしている。

備考52

（15） AI を用いたトポロジー最適化手法による EV 用モーターの設計支援プログラムを開発
名称
分類
開発・提供者
参照 URL 等

AI を用いたトポロジー最適化手法による EV 用モーターの設計支援プロ
グラムを開発設計
株式会社明電舎
北海道大学
http://www.meidensha.co.jp/news/news_03/news_03_01/1229207_2469.html
明電舎はトポロジー最適化手法(以下 Ngnet 法)に AI を用いた EV 用モーター設計支援プログラムを北海道大学と共に開発した。これにより、省エネ・高効率が求められる高性能な EV 用モーターにおける最適なローター形状を自動で探索し、設計することが可能となった。

内容等

本手法では、EV 用などで多く使われる PM モーターというローター内部に永久磁石を埋め込んでいるモーターの設計が対象とする。これまで
は設計者の経験やシミュレーション及び実験データを基にローター内の磁石や空隙の形状を決めてきたのに対し、AI を用いることで最適な形状を自動で求められるようになった。
モーターの主要な特性であるトルクやトルクリップルだけではなく、モーター設計時に必要なエネルギー損失や強度も考慮し、自動でローターの最適形状を得ることが可能になった。

53

複雑な最適形状から製作可能な形状にするためには手直しが必要になるが、修正する際に形状の変更がどの程度モーター特性に影響するのかが分からなかった。そのため、モーター特性に強く影響するため変更してはいけない部分と、あまり影響しないため変更してよい部分が設計者に分かるように可視化するシステムを開発し、形状の修正を容易にすることもおこなった。
今回開発した設計プログラムは AI を用いているため、従来は人では想像し得なかった形状を得ることが可能となり、さらに性能のよいモーターを設計出来る可能性がある。
また、設計したいモーター特性の目標値や条件を設定するだけで最適な形状を得ることが可能となるため、乗り心地の向上や騒音の低減、省エネ化向上など、お客様の要望に合った EV 用モーターを提供することが可能となる。
AI により最適な形状を自動で探索し、設計することが可能となっ
た。

特徴等



可視化システムも開発し最適化形状から製作可能な形状への手直しを容易にした。



AI を用いているため人では想像し得なかった形状、性能のモータを設計できる可能性がある。

備考

54

（16） AWS のディープラーニングを使い、自然災害による損害賠償を軽減する
名称
分類
開発・提供者
参照 URL 等

AWS のディープラーニングを使い、自然災害による損害賠償を軽減する
業務支援
AmazonEagleView
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/using-deep-learning-onaws-to-lower-property-damage-losses-from-natural-disasters/
大規模な自然災害により毎年何百億 USD もの損害賠償をもたらし、住宅所有者の生活において経済的混乱を招いている。保険会社は影響を受けた家屋を評価するために最善を尽くしているが、評価を開始する
までに数週間かかることもあり、それでようやく家屋を修復し保護することができる。
プロパティデータ分析会社である EagleView 社は、衛星、航空写真、
無人機の画像と AWS におけるディープラーニングを用い迅速に評価をおこなう。
通常、保険会社は所有物損害の評価のために損害査定人を派遣する

内容等

が、大規模な自然災害ではその地域が浸水したり、アクセスできない
ために、対応するのに数週間かかる場合がある。EagleView 社では、衛星、航空写真、無人機の画像を使い、AWS Cloud でディープラーニングを実行し、24 時間以内に損害賠償を正確に評価する。住宅所有者に情報を提供すると同時に、データを大手保険保険会社や小規模な地域の保険会社の両方に提供している。
多くの場合、この迅速な処理により、損害賠償において数百万 USD を
節約することができる。フロリダ州のハリケーンアーマーからの洪水の際、クライアントはこのタイムリーなデータを使用して、防水シー
トで家屋の一部を覆い、二次的な水害を防ぐことができた。

55

損害査定人による不動産評価の精度と一致させるために、災害の影響を受けた地域の多次元空間 (空間、時間、スペクトル) 全てをカバーする豊富な画像セットを使用する必要がある。この課題を解決するた
め、EagleView 社は米国全土で、120 台以上の航空機を使用して 1 イ
ンチ以下の解像度で撮影している。撮影した画像は、ディープラーニ
ング画像分類器、オブジェクト検出器、およびセマンティックセグメ
ンテーションアーキテクチャを実行するために、小さな画像タイル（しばしば区画固有のタイルまたは一般的な 256×256 TMS タイル）に分解し、各画像タイルを対応する地理空間および時間座標と関連付
け、追加のメタデータとして保持、学習プロセスおよび推論プロセス
を通じて維持する。推論後、地理空間データを使用してタイルが貼り合わされて、ニューラルネットワーク予測を含む、関心領域の情報を地理登録したマップを形成する。予測は、AWS Cloud で管理されている
永続ストレージ用のプロパティレベルのデータベースに集約することもできる。
以下の図は、2017 年のハリケーンハーベイ後のテキサス州ロックポートの一部で、EagleView 社のディープラーニングモデルによる損傷予測の精度を示している。左の画像の緑色の箇所は、人間の分析結果による壊滅的な構造的損傷が発生する土地を示す。右側の画像のピンクの箇所は、モデルが作成したセグメント化した損傷予測である。このデータの場合、モデルは人間の分析と比較してアドレス当たり 96% の精
度を持つ。

56

また、効率と精度を向上させるため暫定的な前処理能にディープラー
ニングを使い、アドレスレベルの属性を生成する前に画像が良好であるかどうか (たとえば、曇っていないか、ぼやけていないかなど)、また画像に関心のある適切な土地が含まれているかどうかを見極め、中間神経網を鎖状につないで、画像の前処理をおこなっている。
このシステムは、Apache MXNe フレームワークを使用してディープラー
ニングモデルを構築している。モデルは、AWS 上の Amazon EC2 P2、P3、および G3 GPU インスタンスを使用してトレーニングしている。準備が整ったら、モデルを大量の Amazon ECS コンテナにデプロイして、EagleView 社が毎日収集するテラバイト級の航空写真データを処理する。同社は、Amazon S3 に格納されている不動産中心の空中映像のペタ
バイト級のデータを蓄積している。その結果は、データの種類に基づ
いて Amazon Redshift、Amazon Aurora、および Amazon S3 の組み合わせで格納されている。例えば、セグメント化されたラスタマップなどのディープラーニング画像製品は S3 に格納され、Amazon Redshift データベースにおいて所在地住所の関数として参照される。結果の情報
は、API またはカスタムユーザーインターフェイスを使用してEagleView 社のクライアントに提供される。
Strong 氏は、EagleView 社が他のディープラーニングフレームワーク
よりも MXNet を選択した理由として、「MXNet を採用したのは、柔軟性、スケーラビリティ、革新のペースの点です。MXNet を使用することで、強力な P3 GPU インスタンスでモデルをトレーニングすることができ、モデルを素早く反復して構築することができます。それらを

57

低コスト CPU インスタンスにデプロイして推論することができます。
MXNet はペタバイト級のイメージストレージと関連データを含む、操作に必要な種類のスケールを処理することもできる。最後に、MXNetの技術革新のペースにより、ディープラーニング空間の進歩に容易に追いつけます。」を挙げている。
EagleView 社の次のステップの 1 つは、Gluon を用いることである。
これは、TensorFlow、PyTorch、または他のフレームワークでネイティ
ブに開発された R＆D モデルを MXNet に変換するための、オープンソースのディープラーニングインターフェイスで、データ・サイエンテ
ィストや他のオープンソースの開発者が作った機械学習モデルを大規模な推論を実行するための MXNet に取り入れることができる。


MXNet と AWS の色々なサービスを組み合わせて実現している。



衛星、航空写真、無人機からの画像と AWS のディープラーニングを組み合わせ、損害の評価を迅速におこなう。

特徴等



住宅所有者と保険会社に早期に情報を伝えることにより被害の拡
大を防ぐ。



効率と精度を向上させるため暫定的な前処理能にもディープラー
ニングを使用している。

備考58

（17） 対話型 AI 開発スタートアップ Spot、職場のセクハラに対応するためのボットをローンチ
名称

対話型 AI 開発スタートアップ Spot、職場のセクハラに対応するためのボットをローンチ

分類

チャットボット

開発・提供者

Spot

参照 URL 等

http://thebridge.jp/2018/10/spot-launches-workplace-harassmentbot-for-internal-company-use
対話型 AI スタートアップの Spot は、職場でのセクハラ被害を匿名で報告できるボットを発表した。Spot のボットは、対話型 AI と認知面接の手法を用いて、職場ハラスメントの情報を収集する。
ハラスメント被害を受けた個人がボットに話しかけると、雇用主に提出可能な報告書が作成される。このボットを採用する企業は、オンラ
インダッシュボード上ですべてのセクハラに関する報告書を閲覧することができる。

内容等

従業員は、社員 ID 番号やメールアドレスで Spot にログインすることができる。Spot への情報入力は匿名化されるが、企業の人事部のスタ
ッフは Spot 上のチャットツールを使ってフォローアップすることができる。
Spot は企業に対し、このプロダクトを導入し、報告書が届いてから 10
営業日以内のフォローアップを約束することを求める。もしその日数が経過しても、報告書について従業員が連絡を得られなかったときは、従業員は報告書 ID と共に Spot にメールをし、Spot は当該企業に
連絡する。

59


特徴等

対話型 AI と認知面接の手法を用いて、職場ハラスメントの情報を
収集する。



オンラインダッシュボード上ですべてのセクハラに関する報告書を閲覧することができる。

備考

60

（18） 弁護士が作る AI 契約書レビューサービス「LegalForce」のオープン β 版が公開
名称

弁護士が作る AI 契約書レビューサービス「LegalForce」のオープン β
版が公開

分類

業務支援

開発・提供者

LegalForce

参照 URL 等

https://legalforce-cloud.com/
https://jp.techcrunch.com/2018/08/20/legalforce-beta/
法律事務所や企業の法務部門が日々担っている業務に契約書のレビュー業務がある。LegalForce では、AI 活用の契約書レビュー支援サービ
ス「LegalForce」を開発しオープン β 版の提供を始めた。
現在の LegalForce でできるのは「契約書の自動レビュー支援」と「契約書データベースの作成」の大きく 2 つである。これらによって契約書のリスクや抜け漏れを自動でピックアップすることに加え、社内に眠るナレッジを有効活用できるような環境を提供する。

内容等

自動レビュー支援機能は LegalForce 上に契約書のワードファイルをアップロードした後、契約類型と自社の立場を選択すれば、リスクを抽出したり条項の抜け漏れを検出したりする機能である。
例えば、秘密保持契約書において「その他のアドバイザーに対して秘密情報を開示できる」という旨の記載があった場合、秘密情報を渡す側からすると比較的広い範囲の相手に開示されてしまう可能性がある
ため、そのリスクを自動でコメントしてくれる。
また LegalForce では記載のある内容についてレビューするだけでなく、“本来は入れておいた方が望ましいけれど、現時点では契約書内に含まれていない内容”も抽出する。

61

現在対応しているのは秘密保持契約書のみだが、今後はニーズの多いものから順に類型を広げていく方針。またレビュー結果も現状は csv
でダウンロードする仕組みになっているが、ブラウザ上でそのまま表示できるようにアップデートする予定だという。
そして LegalForce にはもうひとつ、契約書のデータベース機能が搭載されている。これは社内に眠っている契約書ファイルをアップロード
することで、各社独自のデータベースを作成できるというものだ。
LegalForce にアップした契約書は自動で条単位に分割されるため、キーワード単位で過去の条項を参照することが可能である。たとえば「損害賠償」と検索すると、これまで作成した契約書の中から損害賠償に関する条項のみを探し出せる。

62

現在約 1.5 万件の契約書を分析しており、今後はこれらのナレッジを蓄積しつつ、レビューやデータベースの検索精度を上げていくフェーズとなる。今回のオープン β 版を経て、2019 年 1 月には正式版をリリースする計画だという。
AI を活用した契約書レビューサービスと言えば AI-CON などがあるが、AI-CON がスタートアップやフリーランサーも含めたエンドユーザーの利用も想定しているのに対し、LegalForce のターゲットは契約書をチェックする立場の法律事務所や企業の法務部門といった違いがある。
定型的な契約書レビュー業務を効率化することで、弁護士や法務部の担当者の負担を減らし、より高度な仕事にチャレンジできるようにサポートできることがメリットである。

特徴等

秘密保持契約書の条文を解析し、リスク分析、リスクについてのコ
メント、追加しておいた方が良い条項を提示する。



契約書をチェックする立場の法律事務所や企業の法務部門をター
ゲットとする。

備考63

（19） 工場での設備診断の自動化に向け、音で稼働状態を認識する AI 技術を開発
名称

工場での設備診断の自動化に向け、音で稼働状態を認識する AI 技術を
開発

分類

診断

開発・提供者

株式会社日立製作所

参照 URL 等

http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2018/11/1105a.html
日立製作所は、周囲の雑音に影響されずに音に基づいて状況を認識できる AI 技術を開発した。音で工場設備の稼働状態を認識する自動診断
するサービスなどに活用を見込む。
従来、センサーを使わない音を利用した設備点検においては熟練者が音を聴いて経験に基づき設備の稼働状態を診断する方法が一般的であったが、本技術ではさまざまな観点で音を分解することで、高精度に状況を認識することができる AI 技術を開発した。
具体的には、複数のマイクロホンで音を録音し、マイクロホン間での内容等

音が到達する時間差から推定される音源の方向や、音色の違いから推測される反響音かどうかなどの複数の観点に基づいて、雑音が混ざった音を分解する。さらに、複数のディープニューラルネットワーク(DNN)に分解した音をそれぞれ入力し、設備や人などが置かれている状
況と一致する可能性(確率)をそれぞれ計算する。最後にその計算結果の多数決により、総合的な状況認識結果を出力する。それぞれの DNNが受け持っている一つの観点だけに頼ると雑音に影響されやすいという問題があるが、複数の DNN の多数決による結果を確認することで雑音に影響されにくくなる。これにより、多様な種類の雑音が存在する環境でも高精度な状況認識が可能となる。

64

なお、同技術は、IEEE AASP TC（IEEE Audio and Acoustic Signal
Processing Technical Committee）が公認する、音響認識分野で最大の国際コンペティション「DCASE 2018 Challenge」の「Task 5」（音響識別性能テスト）で第 1 位のスコアを獲得し、効果を確認している。
本技術は、音に基づいて設備の状態を自動診断するサービスや人の活動状態を自動認識する見守りサービスなどへの応用が期待される。

特徴等

複数の DNN に分解した音をそれぞれ入力し、設備や人などが置かれている状況と一致する確率をそれぞれ計算している。



複数の DNN の結果を多数決することで、雑音に影響されにくくして
いる。

備考

65

（20） ファッションテック「Liaro」
名称

ファッションテック「Liaro」

分類

レコメンド

開発・提供者

Liaro

参照 URL 等

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000022723.html
Liaro は AI を活用したアパレル業界向けのソリューションを提供する
スタートアップである。1 年以上の研究開発を通じて 1000 万枚以上の画像とそれに付与されている 3000 万以上の教師データを蓄積し、高い精度のアルゴリズムを生成した。現在はアパレル EC 向けの商品紹介テ
キストの自動生成や類似商品のレコメンドシステム、商品自動タグ付けなどのシステムを提供している。

内容等

アパレル業界は、国内だけで約 9 兆円の巨大な市場である一方で、商品の約 50％は売れ残る前提で販売されており、在庫だけで数兆円規模に達するという大きな課題がある。背景には、消費者に届くまでの商流が長く、売上などの細かいデータが分断されていることや、テクノ
ロジーの活用が十分に進んでいないことなどが挙げられる。
この課題を解決するため、アパレル業界各社は、AI を活用したさまざ
まな取り組みを行っている。しかしながら、AI を活用する場合、リア
ルタイムで大量のデータを活用する必要があるため、データ基盤の整備によるデータのシームレス化が重要であるが、IT 企業以外がこれに取り組むのは極めて困難である。そこで Liaro は、アパレル業界にお66

ける AI 導入の促進を目指し、アルゴリズムの実装だけでなく、データのシームレス化に向けたデータ基盤の開発までトータルに提供していく。
他社からもファッション系の解析エンジンは提供されているが、アルゴリズムについては公開されているものであり差別化要因にはなりにくい状況である。ファッション業界ではデータを扱うという基盤が整っていないことに課題が会うため、Liaro ではデータ基盤の整備からア
ルゴリズムの提供、最終的な需要予測まで提供することで差別化を図
る。

特徴等

アパレル業界は商品の約 50%が売れ残る前提のビジネスモデルになっていることを解決することを目的とする。

AI の提供のみでなく、データ基盤からアルゴリズムの提供、最終的な需要予測まで提供する。

備考

67

（21） ディープラーニングを用いたアルツハイマー病の脳の FDG-PET 画像診断
名称

ディープラーニングを用いたアルツハイマー病の脳の FDG-PET 画像診
断

分類

医療

開発・提供者

カリフォルニア大学サンフランシスコ校放射線医学画像診断学科

参照 URL 等

https://gigazine.net/news/20181107-alzheimer-diagnosis/
https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2018180958
世界で数千万人を悩ませているアルツハイマー病は、早期に見つけることがとても難しい病気である。カリフォルニア大学サンフランシスコ校(UCSF)放射線医学画像診断学科のジェ・ホン・ソン教授らは、脳のスキャン画像とディープラーニングを組み合わせた 40 件の事例で、アルツハイマー病の早期診断に成功した。
アルツハイマー病の診断に AI を用いる試みはほかでも行われている
が、UCSF の研究チームではこれまで学習に用いられてこなかったバイオマーカーに着目した。アルツハイマー病研究を進めているアルツハ
イマー病神経イメージングイニシアチブ(ADNI)のデータセットに含まれる 1002 名の患者から得られた 2109 例の FDG-PET 画像を使用した。

内容等

FDG-PET は、FDG(放射性グルコース化合物)を血流内に投与して体組織に取り込ませ、FDG がどれぐらい取り込まれているかに応じて組織の代謝活動を測定できるというイメージング技術である。
データセットの 90％でディープラーニングのトレーニングを、残り10％でテストを行い、アルツハイマー病に対応する代謝パターンを学習させた。
FDG-PET 画像の一例として、A はアルツハイマー病の 76 歳の男性の画像、B は軽度認識障害の 83 歳の女性の画像、C はどちらでもない 80 歳の男性の画像で、A は C に比べてやや灰色に見える。一方で、B と C を肉眼で見分けることは困難である。

68

この学習を経て、患者 40 名の 2006 年から 2016 年の間のスキャンデー
タを検査した結果、アルゴリズムは精度 100％でアルツハイマー病を見つけることに成功し、さらに「アルツハイマー病ではない」という診断も 82％の精度で下せた。医師による最終診断よりも平均で 6 年早く、アルツハイマー病を検出できるという結果になった。
アルゴリズムの性能についてソン教授によると「今回の研究の対象は
小規模なものであり、さらなる研究が必要であると断りを入れつつ、症状が現れてからアルツハイマー病であると診断するのでは脳の損失が大きすぎるが、早期に発見することで病気の進行を遅らせたり食い止めたりするためのより良い方法を見つけられる可能性が出てくる」とのことである。
FDG-PET を AI を用いて分析することでアルツハイマー病の早期予測が可能になるのであれば、β アミロイド斑やタウタンパク質を用いた手法でも、別の何らかの予測が可能であることをソン教授は示唆してい
る。

特徴等

FDG-PET 画像とディープラーニングを組み合わせることで医師による最終診断よりも平均で 6 年早い診断ができた。



アルツハイマー病であるというだけではなく、アルツハイマー病ではないという診断も 82%の精度で下せた。

備考69

（22） 少量の血液でがん発見するシステム開発へ ディープラーニング活用、DeNA が
PFN と共同研究
名称

少量の血液でがん発見するシステム開発へ ディープラーニング活用、DeNA が PFN と共同研究

分類

医療開発・提供者

PFDeNA

参照 URL 等

http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1810/29/news091.html
国立がん研究センターとともに、がんの診断精度を高めるシステム開発に取り組んでいる PFDeNA(DeNA と PFN(Preferred Networks)によって共同設立)が、少量の血液からがんの有無を判定するシステムの開発を目指して研究を始めると発表した。ディープラーニング(深層学習）によって胃がんや肺がん、乳がんなど 14 種のがんを判定する仕組みを作り、2021 年の事業化を目指す。

内容等

70

近年の研究で、がんになると体液に含まれるマイクロ RNA という物質の種類や量が変動することや、罹患した臓器によってマイクロ RNA の発現に違いがあることなどが分かっている。開発するシステムでは、採取が容易な血液からマイクロ RNA を計測し、計測結果と臨床情報を使ってディープラーニングにより、14 種類のがんの有無を高精度で判定できるようにする。
少量の血液採取でがんを発見できるようにし、患者の負担が少ないがん検診の普及や早期発見につなげることを目標とする。研究に使う血液や臨床情報は、国立がん研究センターが提供者の合意のもと研究用に収集したものを、個人が特定されない形で使用する。医薬品医療機器総合機構の承認を得た上で、2021 年を目標に事業化する計画だ。
マイクロ RNA の種類や量の変動についての臨床情報と計測結果を使ったディープラーニングにより 14 種類のがんの有無を高精度で判

特徴等

定する。


医薬品医療機器総合機構の承認を得た上で、2021 年を目標に事業化する計画である。

備考71

（23） ユニクロ、AI を活用した買い物アシスタントサービス「UNIQLO IQ」を公開
名称

ユニクロ、AI を活用した買い物アシスタントサービス「UNIQLO IQ」を公開

分類

チャットボット

開発・提供者

ユニクロ

参照 URL 等

https://markezine.jp/article/detail/28849
ユニクロは、ユニクロアプリ上で起動するお買い物アシスタントサー
ビス「UNIQLO IQ」を公開している。

内容等

2017 年 9 月に試験運用を開始した「UNIQLO IQ」は、AI を活用したチャット自動応答システム（チャットボット）である。商品情報や着こなしの検索、店舗の在庫状況の確認、オンラインストアでの購入、よくあるお問い合わせの確認やカスタマーセンターへの相談といった、
買い物の一連の流れをサポートする。ユーザーは、自分専用のお買い物アシスタントとして、店舗・オンラインストアを問わず、新しいチャットショッピングを体験できる。
また、同社は試験運用期間中、ユーザーの声を基に改良を重ねてきた。今回の本格展開にあたり、機能の追加、サービスの拡充を行って
いる。
特徴等



チャットボットを商品情報や着こなしの検索、在庫状況の確認などのインタフェースとして採用した。

備考72

（24） チームラボ、ファッションアプリ「メチャカリ」に“パーソナライズスタイリン
グ AI チャットボット”を導入
名称
分類
開発・提供者
参照 URL 等

チームラボ、ファッションアプリ「メチャカリ」に“パーソナライズ
スタイリング AI チャットボット”を導入
チャットボット
チームラボ
ストライプインターナショナルhttps://www.team-lab.com/mechakari-personalstylist
チームラボでは、ファッションサブスクリプションサービス「メチャカリ（MECHAKARI）」アプリの新機能として、AI を活用した「パーソナライズスタイリング AI チャットボット」機能を導入している。

内容等

メチャカリは、ストライプインターナショナルが展開するファッショ
ンサブスクリプションサービスであり、チームラボがシステムおよび専用アプリの企画・制作を担当している。2015 年 9 月のスタート以
来、累計ダウンロード数は 75 万を突破している。ユーザーは「earth
music&ecology」をはじめとする人気ブランドの新品ファッションアイ
テムを、定額で何度でも借りることができる。
メチャカリのアプリ内には、新品・新作の洋服などが常時 10,000 種類
以上提供されている。パーソナライズスタイリング AI チャットボットの導入により、10,000 種類以上のアイテムの中から、お客様に合わせたコーディネートやアイテムのご提案が可能になった。AI の活用によ73

る質の高いパーソナライズスタイリングで、お客様のコーディネート
に対するお悩みを解決し、サービスの更なる発展を目指す。
「メチャカリ」のパーソナライズスタイリング AI チャットボットは、
アプリをダウンロードした全てのユーザーに対して、ユーザーの好みに合った服をレコメンドする。
「よく見ているカテゴリからおすすめ」「おまかせコーディネート」「レンタル中のアイテムと組み合わせ」「トレンドアイテム」からな
る 4 つのメニューと、アプリ内の行動履歴を元に、パーソナライズされたコーディネートやアイテムをチャットボットが提案。ユーザーの商品探しをより便利にお手伝いする。これにより「自分に合ったアイ
テムやコーデを見つけやすく」の実現を目指す。
特徴等

自分に合ったアイテムやコーデを見つけやすくする。



チャットボットからコーディネートやアイテムの提案をおこなう。

備考74

（25） AI で顧客の声を約 1,300 種類に分類する「感性分析サービス」の提供を開始
名称

日立、AI で顧客の声を約 1,300 種類に分類する「感性分析サービス」の提供を開始分類

感性分析

開発・提供者

日立製作所

参照 URL 等

https://markezine.jp/article/detail/29363
日立製作所は、SNS やテレビ、新聞といったメディア情報およびブログ
や口コミ情報などの会話記録などから、顧客の声を約 1,300 種類の「話題」「感情」「意図」に分類・見える化する「感性分析サービス」の提供を開始している。

内容等

同サービスでは、自然言語理解分野で豊富な実績を有する言語理解研
究所の感性分析 AI である「AB スクエア」を活用し、日立が本田技研工業と共同で開発した。
サービス提供開始にあたっては、分析に必要なデータを高精度に絞り込むフィルタリング技術を日立製作所が新たに開発し、言語理解研究
所の AI エンジンとともにサービスの中核技術として適用している。フィルタリング技術を活用することで、収集したい単語に対して関連性や出現頻度が高いキーワードを機械学習し、あらかじめ登録しているフィルタリング条件を自動更新するなど、データの絞り込み精度を継続的に高めることができる。

75

同サービスでは、テキスト化されたメディア情報などから、企業や商品に対して抱かれている感情を高精度に分析。データの収集・分析・可視化から、絞り込み条件の自動メンテナンスといった運用保守までをトータルで提供している。
また、各種業務システムと連携し、分析した顧客の声を売り上げ実績
や見積もりといった業務データとかけ合わせることが可能だ。そのため、ブランド戦略に限らず、販売・生産計画や商品開発、リスク対策など様々な企業活動への活用が見込める。
なお、同サービスは提供開始に先行し、2018 年 4 月より本田技研工業の広報・マーケティング活動に採用されている。新車発表やイベント
出展の反響分析として、イメージや感情を車種別・トピック別に可視化。分析やレポート作成に要する業務負荷を軽減するなど、一定の効果が得られている。

特徴等

収集したい単語に対して関連性や出現頻度が高いキーワードを機械学習させている。



本田技研工業の広報・マーケティング活動で採用されている。

備考76

（26） セプテーニ、機械学習を活用した運用レコメンドツールを開発

コンサルタントの作業効率向上へ
名称

セプテーニ、機械学習を活用した運用レコメンドツールを開発 コン
サルタントの作業効率向上へ

分類

レコメンド

開発・提供者

セプテーニ

参照 URL 等

https://markezine.jp/article/detail/27949
セプテーニは、機械学習を活用した運用型広告のアルゴリズム解析および運用レコメンドツール「Precog for Action（プリコグ フォー アクション）」を開発した。
深層学習や機械学習などの活用を推進する専門部署「AI 推進室」にて、インターネット広告事業のさらなる発展を目的とした研究と開発を続けている。

内容等

今回開発したツールは、これまで蓄積してきた広告の運用行動ログデータをもとに、「各運用行動」が「広告効果」にどの程度影響を与えているかを機械学習により解析。その上で、広告効果を高める最適なアクションプランを予測、提案することができる。
同ツールの活用を通じて、広告効果の向上を図るとともに、業務の自動化・標準化をすすめ、運用コンサルタントがより広告主企業と向き合い、課題解決に向けた新しいアイデアを創出できる体制を構築して
いく。


特徴等

広告の運用行動ログデータをもとに、「各運用行動」が「広告効果」にどの程度影響を与えているかを機械学習により解析している。



広告効果を高める最適なアクションプランを予測、提案する。

備考77

（27） 電通グループ 3 社、バナーを自動生成する AI ツールを開発
名称

電通グループ 3 社、バナーを自動生成する AI ツールを開発

分類

広告
電通

開発・提供者

電通デジタル
データアーティスト

参照 URL 等

http://www.dentsu.co.jp/news/release/2018/0516-009538.html
電通グループ 3 社(株式会社電通、株式会社電通デジタル、データアー
ティスト株式会社)は、共同で AI を活用したバナーの自動生成ツール「ADVANCED CREATIVE MAKER」（β 版）を開発した。
本ツールは、過去に配信されたインターネット広告バナーの表現とクリック率実績を、ディープラーニングを用いて分析することで、パフォーマンスの高いバナーの効率的な生成に寄与する。本ツールではおよそ 5 秒間に 1 枚のバナーを生成することが可能で、短時間に候補となり得るバナーを 1,000 枚以上生成し、その中から特に優れた 10～20
案を利用することを想定している。
電通ではグループ横断プロジェクトチーム「AI MIRAI」を発足させ、広告マーケティング領域における AI 研究の更なる高度化を推進している。ツール開発の背景には、生活者一人ひとりに最適化されたコミュ

内容等

ニケーションを志向する現代マーケティングの潮流がある。そのため、ネット広告においてもバナーの大量生成が求められるが、従来はすべて手作業で対応せざるを得ず、長い作業時間を要していた。この課題を解決するために「AI MIRAI」の活動の一環として、電通デジタ
ル「アドバンストクリエーティブセンター」が中心となってツール全体の設計・制作を行い、データアーティスト社が予測モデルを開発することで、本ツールを開発した。
電通グループでは、実作業をクリエーターと AI が担う新たな協業の形を「ADVANCED CREATIVE」と名づけ、クリエーターの働き方そのものを変えていくことを視野に入れた取り組みを行っている。今後はこの仕組みを、動画広告など他のクリエーティブ領域にも広げていく予定である。
＜「ADVANCED CREATIVE MAKER(β 版)」の仕組み＞

78

入力された「キーワード」「訴求軸」といったオリエンテーションに対して、1 つ目の予測エンジンが、パフォーマンスが高いと考えられる
クリエーティブ要素を割り出す。
次に、その候補に基づき、自動生成ツールがバナーのデザインを組み上る。コピーは、電通オリジナルの AI コピーライター「AICO」が生成するものを使用する。
出来上がったクリエーティブを、2 つ目の予測エンジンが、より精緻にクリック率をシミュレーションし、効果が高いと予測されるものを残す。最後に、人の手で仕上げを行い、完成となる。


2 つの予測エンジンと、最後に人手での仕上げを行い完成となる。



1 つ目の予測エンジンは、入力された「キーワード」「訴求軸」といったオリエンテーションを元にフォーマンスが高いと考えられる

特徴等

クリエーティブ要素を割り出す。


2 つ目の予測エンジンは、より精緻にクリック率をシミュレーショ
ンし、効果が高いと予測されるものを残す。



コピーは電通オリジナルの AI コピーライター「AICO」が生成するものを使用している。

備考79

（28） マーケティングオートメーション「MAJIN」、機械学習でスコアリング行う機能追加
名称

マーケティングオートメーション「MAJIN」、機械学習でスコアリング行う機能追加分類

広告

開発・提供者

ジーニー

参照 URL 等

https://markezine.jp/article/detail/27425
ジーニーは、マーケティングオートメーションツール「MAJIN」に AI
技術を活用した新機能「AI スコアリング」を搭載し、提供を開始している。
これまで過去にコンバージョン(以下、CV)した多数の顧客の行動履歴
データを統合・解析し各マーケティング施策の CV への貢献度を算出・
重み付けを行うスコア設計は、マーケターにとって煩雑で手間のかかる業務だった。ジーニーはこの課題を解決すべく、今回の機能の開発
している。

内容等

「AI スコアリング」では、過去に CV した多数の顧客の行動履歴データ
を集計・分析・評価し、機械学習によって CV しやすい傾向を予測する。その結果をもとに、スコアリングロジックを生成し、各見込み顧客にスコアを付与・集計することで、購買検討度合を可視化できる。
これにより、導入企業は、手動による煩雑なスコアリング業務をすることなく、最新の CV 情報に基づいたスコアリングロジックで、見込み
顧客の購買や契約に対する関心度を可視化することができる。
特徴等

過去に CV した多数の顧客の行動履歴データを集計・分析・評価し、80機械学習している。


手動による煩雑なスコアリング業務をすることなく、最新の CV 情報に基づいたスコアリングロジックで、見込み顧客の購買や契約に対する関心度を可視化することができる。

備考

81

（29） コカ・コーラの AI 解析プロジェクト、ブレインパッドが支援

飲料の消費シーンの把握目指す
名称
分類
開発・提供者
参照 URL 等

コカ・コーラの AI 解析プロジェクト、ブレインパッドが支援 飲料の消費シーンの把握目指す
広告
ブレインパッド
コカコーラ
http://www.brainpad.co.jp/news/2018/02/13/7079
ブレインパッドは、日本コカ・コーラのプロジェクトの一環として、SNS の投稿画像を AI で解析し、ドリンクの消費シーンを分析する取り組みを実施した。
食品メーカーにとって、自社商品がどのような生活シーンで消費されているのかを把握することは、消費者心理を深く理解するための重要課題の一つである。
消費者へのインタビューやインターネットへの書き込み内容の分析を通じた従来の消費者意識の把握に加え、昨今のディープラーニングなどを用いた画像解析技術の進化を受け、消費シーンの実態をより深く理解することを目的として、機械学習などを用いた画像解析に実績のあるブレインパッドの提供するサービスを活かし、SNS の投稿画像から消費シーンを分析する取り組みを実施するに至った。

内容等

今回の取り組みでは、SNS 上の投稿画像の中から、特定ブランドのドリンクが写った画像のみを抽出し、一緒に撮影されている物体や背景、人物の表情などから、消費者がそのドリンクを飲むシチュエーション
や一緒に食べられている食料品などを解析した。

82

実際の解析工程においては、機械学習を用いて消費シーン以外の画像(例:広告や自動販売機の画像など)の排除を機械学習によって可能にし、さらに一緒に撮影されている物体の識別、約 10 万枚の画像の分類・集計ができるようになった。また、共起ネットワークや階層クラスタリングにより、そのドリンクがどのような生活シーンで飲まれることが多いのかを可視化し、季節の行事ごとにおける消費傾向の違いなどを解析した。

SNS 上の投稿画像から、特定ブランドのドリンクが写った画像のみを抽出し、一緒に撮影されている物体や背景、人物の表情などから、
そのドリンクを飲むシチュエーションや一緒に食べられている食料品などを解析した。

特徴等

機械学習を用いて消費シーン以外の画像排除を機械学習によって可能にし、さらに一緒に撮影されている物体の識別、約 10 万枚の画像の分類・集計をおこなった。



共起ネットワークや階層クラスタリングにより、そのドリンクがどのような生活シーンで飲まれることが多いのかを可視化し、消費傾向の違いなどを解析した。

備考83

（30） AI がリアルタイムでスパム投稿を監視・削除！データセクションが新ソリューシ
ョンをリリース
名称

AI がリアルタイムでスパム投稿を監視・削除！データセクションが新ソリューションをリリース

分類

スパム監視

開発・提供者

データセクション

参照 URL 等

https://markezine.jp/article/detail/27413
データセクションは、ディープラーニング技術を活用したスパム投稿
監視ソリューションを開発、提供している。
同サービスでは、ディープラーニング技術を用いた同社独自開発のス
パム判定エンジンにより、曖昧なニュアンスの判定を実現している。
掲示板や口コミサイトなどあらゆるメディアに導入する可能で、NG ワ

内容等

ードリストとのマッチングでは対処しきれないスパム投稿にも対応することができる。
またメディアごとのポリシーに合わせて判定エンジンを学習させることで、柔軟な判断軸を構築することも可能であり、リアルタイムに自動でスパム投稿を検知し、削除することができる。なお、同サービス
は、テニスポータルサイトである「tennis365.net」の試合ライブペー
ジにて実運用を開始している。


特徴等

スパム判定エンジンにディープラーニング技術を適用することで、曖昧なニュアンスの判定を実現した。



判定エンジンを組み込む先のポリシーにあわせて学習させることで、柔軟な判断軸を構築することが可能である。

備考84

（31） 電通、AI を活用した「テレビ視聴率予測システム」を提供開始

テレビ CM 素材の高度運用が可能に
名称

電通、AI を活用した「テレビ視聴率予測システム」を提供開始 テレ
ビ CM 素材の高度運用が可能に

分類

広告

開発・提供者

電通

参照 URL 等

https://markezine.jp/article/detail/29580
電通は、AI を活用したテレビ視聴率予測システム「SHAREST(β 版)」
をバージョンアップした「SHAREST_RT」を開発、提供している。

内容等

同システムは、「過去の視聴率データ」「番組ジャンル」「出演者情報」「インターネット上のコンテンツ閲覧傾向」などを教師データとするディープラーニングによるモデル構築を行ったもので、放送前 1
週間のテレビ視聴率を予測できる。
「SHAREST_RT」を活用することで、ターゲットが異なる複数のテレビ
CM 素材を、視聴率予測をもとに最適な番組でオンエアする素材割付を行うなど、テレビ CM 素材の高度運用が可能になる。
また新システムでは、予測精度を向上させるためのデータベース基盤「RICH FLOW」も構築されている。ソーシャル関連データや天候関連データ、各種パネルデータ等を「RICH FLOW」上に投入し、データベースを拡充することで、さらなる予測精度の向上や予測対象指標の多様化を進めていく。

特徴等「過去の視聴率データ」「番組ジャンル」「出演者情報」「インターネット上のコンテンツ閲覧傾向」などを教師データとしてディー85

プラーニングのモデル構築を行なっている。
ターゲットが異なる複数のテレビ CM 素材を、視聴率予測をもとに最適な番組でオンエアする素材割付を行う。



今後は、ソーシャル関連データや天候関連データ、各種パネルデー
タ等もデータベース化し予測精度向上や予測対象指標の多様化を
進める。

備考

86

プラットフォームの事例
1.6.1. プラットフォーム事例・オーバービュー（1） 大規模データ分析およびマシンラーニング向けプラットフォーム

名称

大規模データ分析およびマシンラーニング向け、オープンソース GPU
アクセラレーションプラットフォーム

分類

プラットフォーム

開発・提供者

NVIDIA

参照 URL 等

https://rapids.ai/
クレジットカード詐欺の予想や、小売り在庫の予測や顧客の購入行動を理解するなど、非常に複雑なビジネス課題に取り組むデータサイエ
ンティストのパフォーマンスを大幅に向上せることができるプラット
フォームである。データ可視化のためのライブラリも公開される。
scikit-learn や Pandas の Python インタフェースを擁する。Apache
Spark 上で動作するように設計されている。
処理性能については、CPU のみで実装した場合と比較して 50 倍(NVIDIAの DGX-2 上で ML アルゴリズム XGBoost を使用したシナリオで計測)の内容等

高速化を実現した。


特徴等

初の GPU 上でデータ分析パイプラインをすべて実行するためのツー
ル

オープンソースコミュニティとの密な連携

87

Databricks や Anaconda といったオープンソースコミュニティのパイオ
備考

ニアや、Hewlett Packard Enterprise や IBM、Oracle などのテクノロ
ジリーダー企業まで、多くの企業から支持を得れている。

88

（2） Amazon SageMaker
名称

Amazon SageMaker

分類

クラウドサービス

開発・提供者

Amazon

参照 URL 等

https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/features/
SageMaker は AWS によりフルマネージドされるエンド・ツー・エンドの機械学習サービスである。
通常は Jupyter Notebook で記述したモデルをアプリケーション化し、デプロイするために PMML に変換するといった作業が必要であるが、SageMaker を使用することで Notebook で記述したモデルをそのままデプロイ可能である。
SageMaker に組み込まれているアルゴリズムには次のものがある。
アルゴリズム名

教師

用途

Linear Learner(線形回帰)

あり

分類問題、回帰分析

XGBoost(勾配ブースティン

あり

分類問題、回帰分析

Factorization Machines

あり

レコメンデーション

K-Means(K 近傍法)

なし

分類問題

PCA(主成分分析)

なし

次元削減

Image

あり

画像分類

Sequence2Sequenceあり

機械翻訳、自動要約、音声認識

Latent Dirichletなし

トピック分析Neural Topic Model(NTM)なし

トピック分析

DeepAR Forecastingあり

再帰型ニューラルネットワーク

グ)

内容等

Classification(ResNet)

Allocation(LDA)(RNN) によるより正確な時系列
予測

上記のアルゴリズムではなくディープラーニングのフレームワークを使用したい場合は、SageMaker に組み込まれた次のフレームワークが使89用できる。これらのフレームワークは SageMaker が自動的に構成して最適化するためユーザーは何もセットアップする必要がない。今後も他の主要なフレームワークも追加していく予定となっている。
TensorFlow
Apache MXNet
Chainer
PyTorch上記以外のカスタムアルゴリズムを使ったトレーニングについては、ユーザーが作成した Docker イメージとモデルを使ったトレーニングを行うことも可能である。
特徴等

日本語のドキュメントが提供されている。



従量課金であるため、短期的な使用にも向いている。

備考90

（3） Azure Machine Learning
名称

Azure Machine Learning

分類

クラウドサービス

開発・提供者

Microsoft

参照 URL 等

https://azure.microsoft.com/ja-jp/overview/machine-learning/
Azure Machine Learning は TensorFlow、PyTorch、Jupyter や scikitlearn といったフレームワークを使用している。
Azure Machine Learning には豊富なアルゴリズムが用意されている。
アルゴリズにはエラーの許容範囲や反復回数などのアルゴリズムの動作に影響を与える値、またはアルゴリズムの動作のバリエーションのオプションとなるパラメータを指定できる。通常、パラメータ数が多いアルゴリズムは適切な組み合わせを見つけるのに試行錯誤が必要であるが、Azure Machine Learning ではパラメータ スイープ機能があるのでユーザーが選択した粒度で全ての組み合わせを自動的に試行させることができる。
アルゴリズム名メモ

パラメータ

Two-class classification(2 クラス分類)

内容等

logistic regression(ロジス5

ティック回帰)デシジョン フォレスト

6

decision jungle(デシジョン

6

低メモリ フットプリント

6

メモリ フットプリントがジャングル)
ブースト デシジョン ツリー

大きいneural network(ニューラル

9

追加カスタマイズ可能

ネットワーク)
averaged perceptron(平均化4

パーセプトロン)
support vector machine(サ5大きい特徴セットに好適

8

大きい特徴セットに好適

ポート ベクター マシン)
locally deep support
vector machine(ローカル詳

91細サポート ベクター マシ
ン)
Bayes’ point machine(ベイ3ズ ポイント マシン)
Multi-class classification(多クラス分類)
ロジスティック回帰

5デシジョン フォレスト

6

decision jungle(デシジョン

6

低メモリ フットプリント

ニューラル ネットワーク

9

追加カスタマイズ可能

one-v-all(一対全)-ジャングル)

Regression(回帰)linear(線形)4Bayesian linear(ベイジアン

2

線形)decision forest(デシジョン

6

フォレスト)
boosted decision tree(ブー5

スト デシジョン ツリー)

メモリ フットプリントが大きい

fast forest quantile(高速9

フォレスト分位)

ポイント予測ではなく分
布ニューラル ネットワーク

9

追加カスタマイズ可能

Poisson(ポワソン)

5

技術的には対数線形。 カ
ウント予測用ordinal(序数)0

ランク順序予測用

Anomaly detection(異常検出)
support vector machine(サ2

ポート ベクター マシン)

大きい特徴セットに特に好適

PCA-based anomaly

3

detection(PCA ベースの異常検出)
K-Means4

クラスタリング アルゴリ
ズム

92

Azure Machine Learning Studio というオーサリングツールが提供されており、コードを記述せずにビジュアルな操作でアイデアをデプロイすることができる。

特徴等

アルゴリズムの数が豊富である。



サンプルやチュートリアルが豊富である。



オーサリングツール(Machine Learning Studio)が提供されている。

備考93

（4） Google Cloud Machine Learning Engine
名称

Google Cloud Machine Learning Engine

分類

クラウドサービス

開発・提供者

Google参照 URL 等
Google Cloud Machine Learning Engine は TensorFlow を Google
Cloud のインフラを使用して利用できるサービスである。
このサービスの特徴の一つに HyperTune というパラメータの自動調整機能がある。この機能を使用することで煩雑になるパラメータの組み合わせを自動で調整させることができる。
AWS や Azure のクラウドベースのサービスとの違いは、Google が開発している TPU という機械学習アクセラレータも利用できる点である。
また、Cloud Machine Learning Engine の直接のサービスではないが、内容等

Google Cloud では学習済みモデルを使用した次のような API を提供し
ている。

特徴等

Vision API

映像コンテンツ分析

Speech API

音声認識

NL API

自然言語処理Translation API

動的な翻訳VideoIntelligence API

動画コンテンツ分析HyperTune というパラメータの自動調整機能がある。



TPU も利用できる。

備考94

ライブラリの事例
1.7.1. 分散処理フレームワーク

ディープラーニングの学習処理においては、対象とする学習データが膨大であるケースや、データ量が増え続けるケースなどいわゆるビッグデータの取り扱いが必要になるケースがある。そのようなケースでは、学習時間の短縮のために分散処理フレーム
ワークに対応するライブラリを使用することが有効である。
分散処理フレームワークにはいくつかあるが、主だったものを紹介する。

（1） Apache Hadoop
名称

Apache Hadoop

分類

分散処理フレームワーク

開発・提供者

Apache参照 URL 等

https://hadoop.apache.org/
Apache Hadoop とは Apache プロジェクトで開発されている分散処理技術である。元々は Google が論文として公開した GFS(Google File
System)、Google MapReduce をオープンソースとして実装したものである。GFS は HDFS(Hadoop Distributed File System)、Google
MapReduce は Hadoop MapReduce Framework として再実装されている。
Hadoop には 3 つの特徴がある。
1. サーバーを追加するだけでスケールする
HDFS の容量や分散処理の性能が不足した場合、サーバーを追加するこ

内容等とで容量および処理性能を向上させることが可能である。また、サーバーの追加は、Hadoop を停止することなくおこなえる。
2. 非定型データの格納に対応している
従来型のデータベースでは定型データの取り扱いを前提にしていたが、HDFS に格納するデータはスキーマ定義が不要であることから、非定型データを扱うことが可能である。また、Hadoop ではデータを処理するタイミングをその都度設定できることから、とりあえず HDFS に格納しておき、必要になった対明でそのデータの扱いを決定するということが可能である。
3. 普通のサーバーを前提した基盤構成・耐障害性95

Hadoop を構成するサーバーには特殊なものではなく一般的なサーバーを用いる。このため、基盤構築費用を抑えることができる。また、容量、性能を確保するため大量のサーバーを組み合わせることが想定されるが、Hadoop では故障発生を前提としたアーキテクチャであるた
め、任意のサーバーが故障しても故障に影響されることなくシステムは動作する。
Hadoop MapReduce は、分散処理を実現する処理基盤と処理基盤上で動作する MapReduce アプリケーションの 2 つのコンポーネントから構成される。通常、分散処理といえば通信やファイルの複雑な処理を実装する必要があるが、MapReduce ではそれらの実装を内包している。そのため、以下の MapReduce ジョブを利用することで、それらの複雑な処理を意識せずに分散処理を利用できるようになっている。
ただ、MapReduce ジョブはバッチ処理を前提しているため実行まで最短でも 10 秒程度の時間を要する。そのため、従来のデータベースのようなレスポンスはを要求する処理には向いていない。
1. 処理基盤
MapReduce は、マスターノードである JobTracker とスレーブノードである TaskTracker で構成されている。JobTracker は、ジョブの管理やTaskTracker へのタスクの割り当て、TaskTracker のリソース管理を役割とする。 TaskTracker は、タスクの実行を役割とする。
2. MapReduce アプリケーション
MapReduce アプリケーションは、処理基盤上で動作する MapReduce ジョブから構成される。 MapReduce ジョブでは、主に 3 つの処理を定義する。
Map 処理入力データに対して、キーバリューの定義を行う。

Reduce 処理

Map 処理でキー毎に集約されたデータに対して処理を実行する。

MapReduce 処理

Map 処理、Reduce 処理を処理するための設定を定義する。

特徴等

分散処理の複雑な処理を意識することなく分散処理が実行可能で

96

ある。


ジョブの実行まで最短で 10 秒はかかるため、レスポンスが要求されるような用途には向かない。

Hadoop を使用した機械学習フレームワークに Mahout がある。

備考97

（2） Apache Spark
名称

Apache Spark分類

分散処理フレームワーク

開発・提供者

Apache参照 URL 等

https://spark.apache.org/
Apache Spark とは Apache Hadoop の後発として開発されているビッグデータ処理基盤である。
後発であるため Hadoop に対し、次の特徴を持つ。
・インメモリ処理による高速化が考慮されている・データ格納方法の選択肢が広い・プログラム手法の選択肢が広い
1. インメモリ処理による高速化が考慮されている
Hadoop の MapReduce 処理では、入出力の際にハードディスクや SSD な
どのストレージへのアクセスを頻繁におこなう処理が必要であった。
これに対して Spark ではデータを一度メモリにキャッシュするという内部処理方法に変更したことで、入出力の高速化を実現した。

内容等

この効果は特に機械学習で高く、同じデータを反復させて学習させる
際に Hadoop の MapReduce と比較するとストレージへのアクセスが低減できるやめ 100 倍にも達するといわれている。
2. データ格納方法の選択肢が広い
Hadoop が HDFS を格納場所としていたのに対して、Spark では
・HDFS
・Cassandra
・OpenStack Swift
・Amazon S3など HDFS 以外のストレージも利用することができる。
3. プログラム手法の選択肢が広い

98

Hadoop では元々Java で開発されたソフトウェアであったため、Java から利用する場合を除いては、Apache Hadoop プロジェクト以外で開発されたソフトウェアを介して Hadoop を利用していた。
Spark では、Scala で実装されているものの、Java、Python、R などデータ処理で広く用いられるプログラム言語用のラッパーが各言語毎に提供されている。また、Spark SQL として SQL も提供されている。

特徴等

後発として開発されているため Hadoop に対して優れている点がある。特に機械学習においては、処理速度の向上が有意である。



Spark を使用した機械学習フレームワークに Spark ML(MLlib)がある。

Hadoop と Spark は競合という関係だけではなく、Hadoop + Spark とい
備考

う構成も可能で、Hadoop だけの状態に Spark という選択肢が増えたと捉えるべきである。

99

（3） Apache HBase
名称

Apache HBase

分類

NoSQL データベース

開発・提供者

Apache参照 URL 等

http://hbase.apache.org/
HBase とは Apache プロジェクトが開発する NoSQL データベースである。Apache MapReduce のように Google の論文として公開した Google
BigTable を参考にオープンソースで開発されているソフトウェアである。
他の NoSQL データベース製品と比べると、次のような特徴がある。
・負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮する。
・Cassandra よりもシンプルな一貫性モデルを備えている。
・自動でのロードバランス、ファイルオーバー、圧縮機能を備えてい内容等る。
・サーバー毎に数十個のシャーディングに対応する。
HBase は、Hadooop の分散ファイルシステム(HDFS)上に構築される。そのため、MapReduce の処理にも使用することができる。
通常のデータベースでは、読み込み性能が重視されるが、HBase では書
き込み性能が重視されている。そのため、書き込むデータはリージョ
ンサーバーのメモリ上にバッファリングされ、一定量に達したらディ
スクに書き込むという処理になっている。また、ディスクに書き込む
前にリージョンサーバーに障害が発生した場合に備え、コミットログも記録されている。

特徴等



Google の BigTable をオープンソースで実装したもの。

Hadoop 上に構築される。

備考

100

（4） Amazon EMR
名称

Amazon Glue

分類

分散処理サービス

開発・提供者

Amazon

参照 URL 等

https://aws.amazon.com/jp/emr/
Amazon EMR では、管理された Hadoop フレームワークが提供され、動的にスケーリング可能な Amazon EC2 インスタンスで、大量のデータを簡単、高速、高コスト効率な方法で処理することができる。また、
Apache Spark や HBase、Presto、Flink といった他の一般的なフレームワークを実行することや、Amazon S3 や Amazon DynamoDB といった他の

内容等

AWS データストア内のデータを処理することも可能である。
Amazon EMR では、ログの分析、ウェブインデックス作成、データ変換(ETL)、機械学習、財務分析、科学シミュレーション、バイオインフォ
マティクスを含む、さまざまなビッグデータのユースケースに対応可
能である。

特徴等



Hadoop 環境を構築することなく利用することができる。



AWS のサービスとして提供されているので、サーバーレスで使用可
能である。

・Apache Spark、Hadoop、HBase、Presto、Hive、その他のビッグデー
タフレームワークを使用することができる。
備考

・AWS Glue と違い Spark 以外との組み合わせも可能である。
・類似のクラウドサービスに Google Cloud Dataproc や Azure
HDInsight がある。

101

（5） AWS Glue
名称

AWS Glue

分類

分散処理サービス

開発・提供者

Amazon

参照 URL 等

https://aws.amazon.com/jp/glue/AWS Glue は抽出、変換、ロード(ETL)を行う完全マネージド型のサービ
スで、サーバーレスで使用することができる。
AWS サービスの 1 つとして提供されているため、AWS マネージメントコ
ンソールから数回クリックするだけで、ETL ジョブを作成および実行することができる。ETL ロードでは、AWS に保存されたデータを指定するだけで AWS Glue によるデータ検索が行われ、テーブル定義やスキーマなどの関連するメタデータが AWS Glue データカタログに保存される。
カタログに保存されたデータは、すぐに検索、クエリ、ETL で使用できる状態となり、同時にデータ変換とデータのロードプロセスを実行するコードが生成される。

内容等
生成されるコードは、カスタマイズ性、再利用性、可搬性を備えており、ETL ジョブの作成が完了後 Glue 内の Apache Spark スケールアウ
ト環境でジョブの実行がタスクに登録される。AWS Glue では、依存性の解決、ジョブのモニタリング、アラートを行う柔軟なスケジューラも提供される。
AWS Glue はサーバーレスであるため、サーバーの構築や設定、管理は不要であり、実行に必要な環境は自動的に構築される。また、AWS サー
ビスの 1 つであるため、発生するコストは ETL ジョブの実行に必要となった従量課金の費用のみである。
ロード(ETL)ジョブの構築、管理、実行のほとんどを自動化できる。



データソースを自動でクロールし、データフォーマットを識別のう

特徴等

え変換スキーマを提案してくれる。


AWS のサービスとして提供されているので、サーバーレスで使用可
能である。

備考

Apache Spark を内包している。

102

（6） BigQuery
名称

BigQuery分類

ビッグデータ分析サービス

開発・提供者

Google参照 URL 等

https://cloud.google.com/bigquery/?hl=ja
BigQuery は、元々Google が自社内で使用していた Dremel という社内データ解析ツールをサービスとして公開したものである。Dremel はペタバイト級のデータを扱えるようにスケールを考えて設計されたソフトウェアで、スケーラブルでかつ SQL さえ覚えれば大量のデータを使って集計や解析作業を行うことがきる。
GCP の 1 つのサービスとして提供されるためサーバーレスで使用することができ、データベース管理者も必要ない。
オブジェクト ストレージやスプレッドシートのデータだけでなく、カ

内容等

ラム型のマネージドストレージのデータを分析もでき、データセッ
ト、クエリ、スプレッドシート、レポートとして分析情報を組織の内外で安全かつ容易に共有することができる。
簡単な SQL を使用して機械学習ソリューションを構築、運用化することができる。
BigQuery では、強力なストリーミング取り込み機能を使用してリアル
タイムにデータを取得、分析できるため、常に最新の分析情報が得らられる。
データソースとしては、Google Cloud Storage、File Upload、Google
ライブが利用可能である。


特徴等

GCP のサービスとして提供されているので、サーバーレスで使用可
能である。



毎月の無料利用枠(最大 1TB のデータ分析と 10GB のデータ保存容量)がある。

備考103

（7） Cloud Dataproc
名称

Cloud Dataproc

分類

ビッグデータ分析サービス

開発・提供者

Google参照 URL 等

https://cloud.google.com/dataproc/
Cloud Dataproc は、GCP で提供されるマネージド型の Hadoop およびSpark のサービスである。
Cloud Dataproc の特徴としては以下の点が挙げられる。
1. データのやり取りが簡単である
通常の Spark であれば、HDFS などへデータを格納する必要があるが、Dataproc では GCS のデータを直接利用することができる。

内容等

2. BigQuery に格納したデータを利用できる
Dataproc ではファイルベースでのやり取りだけでなく、データ領域として BigQuery を利用することもできる。
機械学習の場合は、BigQuery で前処理を行うことも多いので、Dataproc が機械処理に向く点でもある。
3.クラスタの起動が早い
コマンドから Dataproc クラスタを起動すると、短時間(90 秒ほど)で立ち上がる。このため、普段は停止しておき、必要に応じてクラスタを起動させることでコスト最適化が可能である。


特徴等

GCP のサービスとして提供されているので、サーバーレスで使用可
能である。



機械学習の前処理で利用することの多い BigQuery をデータ領域として使用することができる。

備考

・類似のクラウドサービスに AWS EMR や Azure HDInsight がある。

104

（8） Azure Databricks
名称

Azure Databricks

分類

分散処理サービス

開発・提供者

Microsoft

参照 URL 等

https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/databricks/
ビッグ データ分析と人工知能 (AI)の問題に適した、Apache Spark ベースの分析サービスである。
自動スケーリングに対応した Spark 環境を数分で設定することができる。Python、Scala、R、SQL をサポートする他、TensorFlow、
Pytorch、Scikit-learn などのディープラーニングのフレームワーク
やライブラリからも使用することが可能である。

内容等
データサイエンティスト、データエンジニア、ビジネスアナリストなど本サービスの利用者は、対話型ワークスペースで共有プロジェクトの共同作業を行うことができる。
Azure Active Directory(Azure AD)などの Azure サービスとのネイテ
ィブ統合により、最新のデータ ウェアハウスや機械学習ソリューショ
ン、リアルタイムの分析ソリューションの構築が可能になる。
特徴等

Apache Spark ベースのプラットフォームである。



Azure のサービスとして提供されているので、サーバーレスで使用可能である。

備考

Apache Spark を内包している。

105

（9） Azure HDInsight
名称

Azure HDInsight

分類

分散処理サービス

開発・提供者

Microsoft

参照 URL 等

https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/databricks/
Azure HDInsigh は、Hadoop など大規模データ分散処理基盤を Azure のマネージドサービスとして大量のデータ分析処理に利用することができるサービスである。

内容等
Apache Hadoop、Spark、Kafka などの人気のあるオープンソースフレー
ムワークを簡単に実行することができる。Azure のサービスと組み合わせ、大量のデータを処理することができる。
特徴等Azure のサービスとして提供されているので、サーバーレスで使用可能である。

・Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Kafka、Apache HBase、
Apache Hive、Apache Storm、Microsoft Machine Learning Services
備考に対応する。
・類似のクラウドサービスに AWS EMR や Google Cloud Dataproc がある。

106

1.7.2. 機械学習/ディープラーニングライブラリ事例・オーバービュー（1） TensorFlow
名称

TensorFlow

分類

フレームワーク

開発・提供者

Google参照 URL 等

https://www.tensorflow.org/
Google が開発しオープンソースで公開している機械学習(ニューラルネ
ット)に用いるためのソフトウェアライブラリである。
顔認識、音声認識、被写体認識、画像検索、リアルタイム翻訳、Web 検
索最適化、メール分別、メール自動返信文作成、自動運転など幅広い

内容等

分野での使用が想定される。
モデルの構築やトレーニングなどの高レベル API から、柔軟性やパフォーマンスを最大化できる低レベル API まで備わっている。
対応プログラミング言語は、C 言語、C++、Python、Java、Go、
JavaScript など。対応 OS は Windows、macOS、Linux、Android、iOS な
ど。


特徴等

単一の API でデスクトップ、サーバーまたはモバイル端末まで対応することができる。



CPU、GPU、TPU に対応している。

備考

107

（2） Keras
名称

Keras

分類

ラッパー

開発・提供者

François Chollet

参照 URL 等

https://keras.io/ja/
Keras は Python で書かれた高水準のニューラルネットワークライブラ
リである。元々は、プロジェクト ONEIROS (Open-ended NeuroElectronic Intelligent Robot Operating System) の研究の一部として開発された。
Keras は迅速な実験を可能にすることに重点を置き開発され、アイデアから素早くプロトタイプを作成することが可能である。
・ユーザーフレンドリー
機械向けではなく人間向けに設計されたライブラリである。
一貫したシンプルな API 群を提供し、一般的な使用事例で要求されるユーザーアクションを最小限に抑え、エラー時に明確なフィード
バックを提供する。

内容等

・モジュール性
独立したモジュールのシーケンスまたはグラフとして設定できる。
特にニューラルネットワークの層、損失関数、最適化、初期化、活性化関数、正規化はすべて新しいモデルを作成するための組み合わせ可能な独立したモジュールとなっている。
・拡張性
新しいモジュールをクラスや関数として簡単に追加できる。また、既存のモジュールには多くの実装例がある。新しいモジュールを簡単に作成できるため、先進的な研究に適している。
ソースードは GitHub 上にホストされ、GitHub issues page や Gitterchannel、Slack channel などのサポートフォーラムがある。
対応言語は Python 2.7〜3.6 に対応している。


アイデアから実装までのリードタイムをできるだけ小さくすることに重点を置いて開発されている。

特徴等

CNN と RNN の両方、およびこれらの 2 つの組み合わせをサポートしている。

CPU と GPU 間でのシームレスな動作をサポートしている。

108

備考

バックエンドのライブラリとして、Deeplearning4j、TensorFlow、
CNTK、Theano を使用することができる。

109

（3） PyTorch
名称

PyTorch分類

ラッパー

開発・提供者

Facebook

参照 URL 等

https://pytorch.org/
PyTorch は Facebook が開発を主導するライブラリである。
テンソル計算に GPU を使用できるため高速化が可能である。
自動微分を使用しシンプルなニューラルネットワークの記述が可能である。
リバースモードの自動微分という手法を利用して、ニューラルネット
ワークがゼロラグもしくはオーバーヘッドで任意に動作する方法を変更できる。この方法は PyTorch 特有のものではないが、他の実装方法と比べると最も速いものの一つです。

内容等
TensorFlow など多くのフレームワークと異なり Define by Run という設計思想に基づくため、ニューラルネットワークの構成を実行時に行
うため動的な変更への対応が可能である。例えば、1 イテレーション毎に構成を変更するということも可能である。
活発なコミュニティーがあるので、動画(YouTube)による教材や
stackoverflow での議論/質疑応答などを利用して自己学習もおこないやすい。
対応言語は Python である。
特徴等

備考



GPU 処理に対応しているので、処理速度が早い。



自己学習がし易い。



研究者の使用も多いので、最新論文のアルゴリズムの実装も早い。

Chainer に使い方が似ているので、Chainer を使用したことがあるユー
ザーであれば習得が容易である。

110

（4） MXNet
名称

MXNet

分類

ラッパー

開発・提供者

Apache Software Fundation

参照 URL 等

https://mxnet.apache.org/
MXNet は CNN(Convolution Neural Network)と LSTM(Long Short-Term
Memory)をサポートした深層学習フレームワークとして設計されている。
・スケーラビリティ
コンピュートリソースを追加するだけで、より精度の高いモデルをより速い時間で学習できる。AWS の P2 インスタンスで Inception v3
を実行したところ、スケーリングの実行効率はおおよそ 85%を示した。

内容等

・豊富な対応言語
学習には Python、C++、R、Scala/Java、Julia が使用できる。
また推論にはそれに加え Matlab、JavaScript 向けの API も提供されている。
・軽量かつ高い可搬性
メモリ効率に優れており、1000 層のディープネットワークでもメモ
リは 4GB しか消費しない。このため、iOS や Android などリソースの制限が厳しい動作環境での使用にも向いている。

111

・命令的/宣言的モデルの混在
・豊富な深層学習モデルのサポート
CNN や LSTM モデル向けに開発されたが、現在では R-CNN(Regionswith Convolutional Neural Networks)や DQN(Deep Q Network)などでの使用例も公開されている。


AWS(Amazon Web Services)が支援を表明している。



CNN、LSTM モデル向けに開発されたが、現在では R-CNN や DQN での特徴等

使用例もある。


軽量であるためモバイルデバイスなどリソースに制限のある実行
環境にも適している。

備考

112

（5） Deeplearning4J
名称

Deeplearning4J

分類

フレームワーク

開発・提供者

Adam Gibson

参照 URL 等

https://deeplearning4j.org/
Java 向けのディープラーニングのライブラリであり、デープラーニン
グアルゴリズムを広く実装したフレームワークである。
制限付きボルツマンマシン、畳み込みネットワーク、オートエンコー
ダー、再起ネットワークなどのニューラルネットワークを組み合わせて様々な種類のディープネットワークを構成することができる。
Hadoop/YARN 及び Apache Spark と組み合わせて使用することで分散処

内容等理も可能である。また、CUDA も併用することが可能で分散 GPU による処理も可能である。
CPU 対応と GPU 対応のバージョンがあり、実行時のクラスパスに含まれるライブラリを切り替えることで CPU のみを搭載する環境で開発し、実運用は GPU を搭載する環境でおこなうということも簡単におこなえる。
対応言語は Java である。

特徴等

Apache Spark がサポートされているため分散処理も可能である。

CPU 環境、GPU 環境の切り替えが容易である。



有償サポートを提供する企業が存在する。

テキスト処理、自然言語処理での事例が多い。

備考

113

（6） Theano
名称

Theano分類

フレームワーク、算術ライブラリ

開発・提供者

モントリオール大学

参照 URL 等

http://deeplearning.net/software/theano/index.html
Theano はディープラーニングのライブラリであるが、「行列演算」「C++、CUDA のソースコードを生成してコンパイル」「自動微分」「GPU 処理」という機能もあり、場合によっては Python で標準的に使用される計算ライブラリである Numpy よりも高速な場合がある。ディープラーニング専用のライブラリという訳ではなく、スクラッチでライブラリを実装したい場合にも使われることがある。
実際、Pylearn2 などは Theano をベースに使用している。

内容等

短所としては次の点が挙げられる。
・単一の GPU しか使用できない。
・文法が複雑で学習難易度が高い。
・実装したモデルが大きくなると、それに比例してコンパイル時間が長くなる。
対応言語は Python である。

特徴等
備考



Python のコードを C++、
CUDA ヘコンパイルし実行することで Python
であるにも関わらず高速な処理が可能である。

現在は開発が終了している。

114

（7） Chainer
名称

Chainer分類

ラッパー

開発・提供者

Preferred Networks

参照 URL 等

https://chainer.org/
Chainer は Python で深層学習のプログラムを実装する際に使用できるフレームワークであり、日本の企業(Preferred Networks 社)が開発している。
Chainer から GPU を手軽に利用できる Cupy(Cupy は Chainer v2 以降独立したライブラリとして提供されている)を内蔵する。
ミニ言語によりコードを記述するタイプのフレームワークもあるが、Chainer は Python のコードでそのままモデルの実装をおこない、GPUまで利用できるため、学習コストの小ささ、デバッグの容易さという特徴がある。

内容等

ニューラルネットワークの構築と計算を同時に行う Define-by-Run 方式である。
Chainer の利用用途には次のような用途が挙げられる。
・顔認識
・音声認識
・被写体認識・画像検索
・線画自動着色
・自然言語処理対応言語は Python 2.7〜3.6 に対応している。

特徴等

インストールが簡単。

Cupy とあわせ使用することで GPU 演算を利用できる。



日本企業が開発していることもあり日本語のユーザーグループも用意されており、日本国内を中心として利用が多い。

備考

日本企業が開発しているライブラリである。

115

（8） DyNet
名称

DyNet

分類

フレームワーク

開発・提供者

カーネギーメロン大学

参照 URL 等

https://github.com/clab/dynet
Chainer などと同じく、バックプロパゲーションに必要なデータ構造をプログラムの実行時に動的に生成する Define by Run を採用している。これは主に recurrent/recursive neural network 系の実装が必要となる自然言語処理等で効果を発揮する。

内容等

ミニバッチの隠蔽機能をもちユーザーが指定したデータに対してミニ
バッチ処理か、ミニバッチ処理の場合はバッチの大きさを自動的に判別するのでネットワークを記述するコードではそれられを区別する必要がない。
対応言語は Python と C++に対応している。

特徴等Define by Run を採用している。



C++からの利用にも対応している。



複数 GPU には対応していない。

備考

116

（9） Sonnet
名称

Sonnet分類

ラッパー

開発・提供者

DeepMind

参照 URL 等

https://github.com/deepmind/sonnet
Sonnet は TensorFlow をニューラルネットに特化してラッパライブラリ
として実装したものである。
TensorFlow のコードと混在させることができるので、重要ではない箇所は Sonnet で記述し、細かい処理がが必要な箇所は TensorFlow で記内容等述するという使い分けが可能である。
計算グラフの構成が特徴的で、再利用可能なモジュールを複数回接続して計算グラフを構成する。
対応言語は Python に対応している。

特徴等

TensorFlow のラッパライブラリとして実装されている。



TensorFlow と Sonnet のコードを混在することができる。

ネットワークを Module と呼ばれる再利用可能な複数のサブクラスで構成する。

備考117

（10） Spark ML(MLlib)
名称

Spark ML(MLlib)

分類

フレームワーク

開発・提供者

Apache参照 URL 等

https://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html
Spark ML はインメモリ分散処理基盤の Apache Spark を中心とした機械学習ライブラリである。Apache Spark を基盤とするため、モデル精度を高める、扱っているデータが増え続ける用途といった大量のデータを扱う用途に向いている。

内容等
Apache Spark はクラスタ構成での運用となるが、開発時はクラスタ構
成としないローカルモードで動作させることも可能である。
対応言語は Java、Scala、Python および R に対応している。
Apache Spark を基盤とするため大容量のデータを扱うケースに向
いている。

特徴等



Spark SQL で作成したテーブルデータを機械学習で活用できる。

Spark.mllib 内の RDD に基づいた API はメンテナンスモード(将来的には非推奨)であり、主要な API は DataFrame となっている。

備考

118

（11） Mahout
名称

Mahout分類

フレームワーク

開発・提供者

Apache参照 URL 等

http://mahout.apache.org/
Mahout は分散処理基盤の Apache Hadoop と組み合わせて使用する機械
学習ライブラリである。Apache Hadoop を基盤とするため、MapReduceを利用することでスケーラブルな性能向上が可能である。
Mahout の機能として次のものが提供されている。
・MapReduce に対応したクラスタリング実装

内容等

K 平均法、ファジィ K 平均法、Canopy、ディリクレ、平均シフトなど・分散型と補完型の単純ベイズ分類器
・進化的プログラミングに使用する分散型適応度関数
・行列とベクトルに関するライブラリ
・上記アルゴリズムを使用したサンプル
MapReduce で実装された、クラスタリングやレコメンドなどの機械学習
アルゴリズムが提供されている。

特徴等Apache Hadoop を基盤とするため大容量のデータを扱うケースに向
いている。

備考

119

（12） gensim
名称

gensim分類

フレームワーク

開発・提供者

Radim Řehůřek

参照 URL 等

https://radimrehurek.com/gensim/
gensim とは、大量の文書からいくつかのトピックを分類し、与えられた文章がどのトピックに属するかを分類するトピック分析をおこなう
ためのライブラリである。

内容等

gensim には LSI(Latent Semantic Indexing)、LDA(Latent Dirichlet
Allocation)、DTM(Dynamic Topic Modeling)などのトピックモデルが実装されている。
対応言語は Python に対応している。

特徴等



トピック分析をおこなうライブラリである。

Word2Vec や Doc2Vec をシンプルな API から利用できる。

備考

120

（13） Pandas
名称

Pandas分類

ライブラリ

開発・提供者

The PyData Development Team

参照 URL 等

http://pandas.pydata.org/
直接的な機械学習のライブラリではないが、Python で機械学習を実装する上で重要となるデータライブラリである。
Pandas の基本的なデータ構造は DataFrame と呼ばれるものである。これは行と列からなる二次元のテーブルのことである。
Pandas と類似のライブラリとして NumPy があるが、NumPy では列ごとに異なるデータ型を扱うことができないが、Pandas では列ごとに異なるデータ型を扱える。このことで、例えば CSV 形式のデータを扱う際

内容等に列による数値、日付、住所などが混在するデータを扱うことができる。
Pandas には豊富なデータ加工関数が提供されており、欠損値の補完や削除、文字列の数値変換、指定した列の抽出などデータ加工から、平均や標準偏差などのデータ解析の機能が豊富に揃っている。
これらを組み合わせることでデータの前処理が楽におこなえる。
対応言語は Python に対応している。


特徴等

機械学習で重要となるデータセットの解析、処理といった、データの前処理のためのライブラリである。



NumPy とは異なり、列ごとに異なる型を持つデータフレームを扱え
る。

備考

121

（14） Neural Network Libraries
名称

Neural Network Libraries(NNabla)

分類

フレームワーク

開発・提供者

Sony

参照 URL 等

https://nnabla.org/ja/
ソニーが自社で培ってきた AI、ディープラーニングのコア部分をオー
プンソースとして公開したものである。
コア部分は様々な環境で動作するように C11 で記述されており、Windows や Linux など多くのプラットフォームで動作する。

内容等

後発のライブラリであるため次のような実装の最適化をおこなっている。
・CUDA、cuDNN の最大活用化による高速化
・計算グラフ実行のオーバーヘッド削減
・インプレース実行とメモリプールを利用したメモリ共有
対応言語は Python に対応している。

特徴等
備考



新しいコンピューティングデバイスへの対応が容易である。

Define by Run と Define and Run のどちらにも対応している。

日本企業が開発しているライブラリである。

122

（15） Caffe2
名称

Caffe2

分類

フレームワーク

開発・提供者

Facebook

参照 URL 等

https://github.com/caffe2/caffe2
Caffe2 は Caffe の流れを組むディープラーニングフレームワークで、Facebook が開発を主導している。前進となる Caffe の開発者である
Yangqing Jia が Facebook に移籍し開発を進めている。
Caffe2 の前身となる Caffe のモデルを移植して使用することも可能で
ある。

内容等

ONNX 形式のモデルをサポートしているため、例えば PyTorch で学習したモデルを Caffe2 でモバイルデバイスで使用するということも可能である。
複数 GPU に対応した分散処理が可能になっている。
対応言語は Python と C++に対応している。

特徴等



Caffe と異なり企業が開発を主導している。



複数 GPU に対応した分散処理が可能である。

備考

123

ハードウェア実装の事例
1.8.1. ハードウェア実装事例・オーバービュー（1） Tensor Core
名称

Tensor Core

分類

GPU

開発・提供者

NVIDIA

参照 URL 等

https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/tensorcore/Tensor Core は、Volta マイクロアーキテクチャで初めて搭載された行
列演算を実行するための専用のプロセッサで、製品としては GV100 に搭載されている。
これまでは従来の行列演算ユニットである CUDA を使用して単精度(FP16)の行列演算をディープラーニングの推論に使用していた。Volta
ではディープラーニングの推論と学習の両方に対応した Tensor Coreという新しい演算コアを搭載し、ディープラーニングで多用する行列の積和演算(行列の乗算は FP16、加算は FP32 でおこなう)を実行する。
CUDA の算術ライブラリ cuBLAS で GEMM における性能を Tensor Core を内容等搭載しない前世代の製品(GP100)が CUDA で処理した場合と GV100 がTensor Core で処理した場合を比較すると FP32 では 1.8 倍、FP16 では
9.3 倍の性能となる。


特徴等

従来の CUDA では推論のみであったが、Volta では推論と学習の両方に対応した Tensor Core を搭載している。



Volta では 120T Tensor FLOPS を超える推論性能

124

備考

125

（2） Radeon Instinct
名称

Radeon Instinct

分類

GPU

開発・提供者

AMD

参照 URL 等

https://www.amd.com/ja/graphics/servers-radeon-instinct-mi
AMD では AI 向けに Radeon Instinct という製品をリリースし、現在はVega10 というアーキテクチャを採用している。
AMD でも NVIDIA の CUDA と同じような ROCm というソフトウェアライブ
ラリや開発ツールを提供している。ROCm にはコンパイラの LLVM や
OpenCL、HIP(Heterogeneous Compute Interface for Portability)といったツールが含まれる。これらのツールを上で TensorFlow や Caffe2などのフレームワークを利用することができる。

内容等

Radeon Instinct MI60 で採用される次世代のアーキテクチャとなる
Vega20 では機械学習ベースの AI 開発がさらに強化される。Vega20 では、4bit 整数演算(INT4)も Rapid Packed Math の対象として追加される。機械学習の推論フェーズでは 4bit 整数演算で十分なケースも多い
ので推論性能の向上が期待される。
また、Vega10 では FP32 演算性能の 1/16 しかなかった FP64 演算性能もVega20 では FP32 演算性能の 1/2(Vega10 比で 8 倍の演算性能)に向上す
る。

126

特徴等



NVIDIA の CUDA と同じような ROCm というツールを提供している。

フレームワークの高速化に GPU を使用する事例としては、NVIDIA の
方が多い。



Vega10 を採用した Radeon Instinct MI25 の性能は、単精度浮動小数点数演算(FP32)で 12.3TFLOPS、半精度浮動小数点演算(FP16)で24.6TFLOPS を謳う。

備考

127

（3） Arm ML
名称

Arm ML

分類

ニューラルプロセッサ開発・提供者

Arm

参照 URL 等

https://developer.arm.com/products/processors/machinelearning/arm-ml-processor
Arm ML(Machine Learning)プロセッサは、各社から登場しているニュ
ーラルネットプロセッサと同じくニューラルネットワークを低電力かつ高パフォーマンスに実行する。これは CPU や GPU、DSP を拡張したものではなく、ML 処理専用に設計された専用アーキテクチャのプロセッサである。
2018 年 2 月に発表、2018 年 5 月に技術的な詳細が明らかにされたが、2018 年 10 月現在では搭載製品は出荷されていない。
Arm ML は 1 コアから 16 コアまでスケールし、IoT から車載、サーバーサイドまでをターゲットする。
電力効率は 7nm プロセス時に 3TOPS(Trillion Operations per
Second)/Watt と極めて電力効率が良い。推論処理で最大構成の場合
4.6TOPS の性能を発揮する。

内容等
他のニューラルネットプロセッサにはない特徴として、RNN や LSTM といった CNN 以外のネットワークモデルにも対応する。

特徴等



CN 以外にも RNN や LSTM といったネットワークモデルにも対応する。



推論処理の最大構成時の性能は 4.6TOPS

128



推論の電力効率の向上のためプルーニング(剪定)処理をハードウ
ェアでおこなう。



データ制度は INT8(8bit 整数)のみとし、浮動小数点演算はサポー
トしない。

備考

搭載製品の登場は 2018 年頃とみられる。

129

（4） Arm OD
名称

Arm OD

分類

ニューラルプロセッサ開発・提供者

Arm

参照 URL 等

https://developer.arm.com/products/processors/machinelearning/arm-od-processor
Arm OD(Object Detection)プロセッサは、オブジェクト認識専用のプロセッサである。
Arm OD は現時点でリリース済みであり監視カメラなど組み込み用途で利用されているが、Arm ML プロセッサとあわせ Arm OD プロセッサも第二世代の製品をリリースする。Arm ML と組み合わせての構成も可能である。
第二世代の OD プロセッサでは、フル HD 解像度/60fps の群衆動画からリアルタイムで個々の顔部分を検知することが可能である。
Arm ML と組み合わせ、オブジェクト検知処理を Arm OD へオフロードす

内容等

特徴等

ることで Arm ML 側でより高度な処理をおこなうことが可能となる。



Arm ML と Arm OD を組み合わせた構成も可能である。



フル HD 解像度/60fps の群衆動画からリアルタイムで個々の顔部分を検知することが可能である。

備考

搭載製品の登場は 2018 年頃とみられる。

130

（5） A12 Bionic
名称

A12 Bionic分類

ニューラルプロセッサ開発・提供者

Apple

参照 URL 等

https://www.apple.com/jp/iphone-xs/a12-bionic/
全世代の A11 Bionic では搭載するニューラルネットプロセッサ(Neural Engine)は 1 つだったが、A12 Bionic では 8 個搭載している。
A12 Bionic の推論性能は A11 Bionic の 9 倍で 5TOPS を達成している。

内容等

iOS ではリアルタイムでの被写体や輪郭の抽出処理、動画の HDR 処理などに利用されている。
Apple の機械学習フレームワークの Core ML から利用できる。

特徴等

推論処理の性能は 5TOPS

備考

131

（6） TPU
名称

TPU

分類

ニューラルプロセッサ開発・提供者

Google参照 URL 等

https://cloud.google.com/tpu/
Google が機械学習向けに特化した ASIC として開発したものが TPU である。機械学習に特化しているため、ワットあたり IOPS を高くするため意図的に演算精度を犠牲にしている。
他の AI アクセラレータの開発メーカーは主に IoT やモバイル向けに開発しているが、TPU はデータセンターでの利用をターゲットとしている。
Google 社内では TPU を AlphaGo や Google ストリートビューのテキスト処理、Google フォトの写真処理、検索結果の RankBrain においても使用されている。また、GCP での利用も可能になっている。
TPU には 3 世代あり、次のような特徴がある。

内容等
第一世代
8 ビット精度の演算器を 65,536 個搭載した構成である。学習処理に必
要な演算精度はないので、推論処理のみに使用する。
28nm プロセスで製造され、消費電力は 1 ユニット 40W に抑えられている。
第二世代
16 ビット精度の演算器を 32,768 個搭載したプロセッサを 1 ユニットに4 個搭載した構成である。学習処理に必要な 16 ビット精度の演算器を搭載するため、推論処理に加え学習処理にも使用できる。1 ユニットの性能は 180TFLOPS となる。

132

ネットワークで相互接続しグリッド状態の「TPU Pods」として構成することで性能を向上させることができる。Google のデータセンターでは 64 ユニットで構成された TPU Pods を使用しており、演算性能は11.5PFLOPS を実現している。

第三世代
2018 年 5 月に発表された。現時点では詳細は発表されていないが、第二世代に比べて処理性能は 8 倍となり、TPU Pods としては 100PFLOPSを実現する。
これまでの第一世代、第二世代の TPU は空冷であったが、第三世代からは冷却方式が液体冷却となった。
特徴等

GCP(Google Cloud Platform)でも利用可能である。

TensorFlow からのみ利用可能である。



第一世代は推論のみ、第二世代/第三世代は推論と学習に対応する。

備考

133

（7） Edge TPU
名称Edge TPU

分類

ニューラルプロセッサ開発・提供者

Google参照 URL 等

https://cloud.google.com/edge-tpu/
TPU がクラウドサイドでの利用をターゲットとした製品であるのに対して、Edge TPU は IoT デバイスなどエッジ側での利用をターゲットした製品である。
エッジ側での利用を想定するため、電力効率は高く 4TOPS/2W を実現している。
提供形態は、NXP 社のクアッドコア Arm プロセッサを内蔵した SoC、
WiFi、Microchip 社のセキュアエレメントを搭載した SoM(System on
Module)と、I/O 関連の機能を搭載するベースボードを組み合わせた開発キットとして提供予定である。顧客が製品に組み込む場合は、SoM のみで販売する予定である。

内容等

特徴等



推論のみに使用できる。



TensorFlow Lite から利用可能である。

2018 年秋の出荷を予定している。

備考

134

（8） Neural Compute Stick 2
名称

Neural Compute Stick 2

分類

ニューラルプロセッサ開発・提供者

Intel

参照 URL 等

https://newsroom.intel.co.jp/news/intel-unveils-intel-neuralcompute-stick-2/
Neural Compute Stick 2 は、Intel が買収した Movidius の Myriad X
VPU を搭載した AI アクセラレーターである。
前世代の Neural Compute Stick と比較してディープニューラルネット
ワークで 8 倍の性能を実現している。
ツールキットには OpenVINO を使用する。OpenVINO を使用して開発されたソフトウェアは、CPU や GPU、FPGA 製品にも対応できるため、開発時には Neural Compute Stick 2 を使用し、製品時には FPGA を採用するといったことが可能である。

内容等

USB デバイスとして提供されるため、プロトタイプの開発時にシングル
ボードコンピュータと組み合わせて使うといった用途に向いている。
また、1 台で推論性能が不足する場合は、複数台を同時に使用すること
で推論性能を向上させることも可能である。

特徴等

画像処理向けの製品である。



USB デバイスとして提供されるためプロトタイプ開発での使用に向
いている。

備考

135