CSS Nite in Shizuoka, vol.7
AI (人工知能) の今を理解し 地方で活用するために静岡で学ぶクリエイティブ × AI

超高速化するAI時代のマーケットにおいて求められるクリエイターの価値とは何か
2018/11/24 ＠ Shizuoka B-nest

講師プロフィール
中村健太 nakamura kenta
AIプランニングおよびコンサルティングを主軸に事業展開を行う

株式会社レッジのCMO
2016年4月にLedgeの前身となるwebメディア『デジマラボ』を立ち上げ、2017年10月より『Ledge.ai』としてリブランディン

グ。AI特化型メディアとして国内最大規模を誇るメディアのプロデューサーとしての顔を持ちつつ、現在はAIコンサルティング事業の統括と、企画プロデュース領域をメインに活躍するプレイングマネジャー。
2014年より日本ディレクション協会 会長としても活動しており、代表的な著書に『現場のプロが教えるWebディレクションの最新常識（マイナビブックス）』などがある。

主にやっていること

AI 導入/開発プロジェクトにおける『発想』の支援から『実装』までの伴走コンサルティングファーム

主な実績
不動産特化 物件サジェスト

短文連結 文章生成AI

3D CAD CNN 物体認識

キャラクター連動AI bot

紅葉画像生成GAN

口調学習 AI Twitter bot

議事録＆要点チェックAI

マンガ自動翻訳＆編集AI

ツール

ツール

疑似ペット対話AI ツール

誤字脱字自動検出 モデル

主な実績
議事録＆要点チェックAIツール

マンガ自動翻訳＆編集AIツール

主な実績

国内最大規模の AI Conference
THE AI の主催・運営

国内最大規模のAI 専門メディア
Ledge.ai の運営

ヒアリング/調査

企画/要件定義

データ整理/前処理

モデル構築

実証実験/PoC

移行/導入『AI開発/導入プロジェクトを推進するチーム力提供』を主事業とする
コンサルティングファームのCMOをやっている人超高速化するAI時代のマーケットにおいて求められるクリエイターの価値とは何かその前に…

最近、クリエイティブサポートの観点でも AI 界隈が賑やか

サムネ画像の切り抜きを

コードチェックをAIにコーディングを自動化してみたり…

一部任せてみたり…

AI任せにしてみたり…

最近ではこんなのも話題になりましたね今回はこの辺り深くは触れませんクリエイターが考えるべきこと
業務の自動化/効率化だけでは ”足りない”

今、目の前にあるタスクの今、求められるのは業務効率化ばかり考えてもコミュニケーションのクリエイターは進化しないデザインであるまず（世間一般で言われる）AI とは何か

AIによる高効率化とは何か？ 情報の拡張と分類
情報拡張の先に存在する『新たなる設計』領域
クリエイターがまずやるべき 次のアクション

まず（世間一般で言われる）AI とは何か

まず（世間一般で言われる）AI とは何か

1.「言語」を扱うAI
2.「画像」を扱うAI
3.「音声」を扱うAI
4.「制御/操作」を扱うAI
5.「予想/分析」を扱うAI

まず（世間一般で言われる）AI とは何か

極論：人間による説明変数の定義なく元データを分類・学習してデータを選択、もしくは生成するもの※厳密には定義がありません。『今のところ現場ではこう解釈しています』という話

データ

分類モデル

結果

まずは…基本の基本から
もともと人間+機械学習でやっていた回帰分析的手法

売上

天気

曜日

Y ＝ b1x1 + b2x2
目的変数

説明変数予測人が仮説で設定する

まずは…基本の基本から
課題：複雑なデータになると人間では説明変数を設定できない

顔写真

Y ＝？

目の色？

？

鼻の形？

3reJaPh7stu + s32t$u_uxerE + xeS=U8UweP + ChEs=E5acra_ + fRwateb8Pu + paSpedru7re- + ta!uP=a2ucre + brenaP!2hapr + phu3Ephucra+ cE5azaP?Uv3F + Pra*aS+aH6dr + fRUqeD6E5re + -Hu5heVesP@w +faDeT*etu4ab + sacHu4u7#cE + Haqap8equp_u + d+akustamu7U

目的変数

説明変数
分類

仮説設定しきれないまずは…基本の基本から（ものすごくシンプルにした）ディープラーニングでやっていること
顔写真を構成するデータを多階層ネットワークで解析顔写真

Y

学習データと照らし合わせた結果中村である確率Aさんである確率
Bさんである確率

82％
11%
7%

End to End Machine Learning そのデータを特徴づけるものを（人間の仮説なく）探し出して類似データを分類したり予測したりしている
ただし予測系は人間による「ここに特徴があるんじゃないか」仮説がまだまだ必要。精度が出ないつまり『何かのデータ』を分類してモデル化して高速化してるだけ既知のデータ
人間チェック

重み付けして学習モデル化

モデルで高速分類

判別・分類結果※ 正解ラベルとセット

未知のデータ従来のシステム（2値化）の場合

1
アルゴリズム0

If 分岐（○○の場合■■）

AI（と最近呼ばれる）機械学習系システムの場合
1アルゴリズム

010アルゴリズム

11アルゴリズム

アルゴリズムアルゴリズム1アルゴリズム

アルゴリズムMaybe 分岐（たぶん■■）※造語です
これがニューロンを模した処理なのでニューラルネットワークとか言う

1：85％
0：15％

たったそれだけのことなので『どう使うか？』こそが何よりも重要となる

AIによる高効率化とは何か？ 情報の拡張と分類

AIによる高効率化とは何か？ 情報の拡張と分類

高効率化の事例から
文字認識

分類（Detect / Classification）

ロジック処理

映像・画像認識分類（Detect / Classification）

ロジック処理

音声/自然言語解析

分類（Detect / Classification）

ロジック処理分類（Detect / Classification）

ロジック処理生成（並び替え）高効率化の事例から

文字認識

分類（Detect / Classification）

ロジック処理Tegaki + RPA

フコク生命他 事務処理自動化

Ledge マンガ自動翻訳高効率化の事例から映像・画像認識分類（Detect / Classification）

ロジック処理Adobe Sensei による塗り

NHN テコラスの写真採点ロジック

KOTOBUKIYAのプラモパーツ判定

削除、切り抜き処理の効率化

高効率化の事例から音声/自然言語解析

分類（Detect / Classification）

ロジック処理チャットbot全般

機械翻訳

Ledgeの誤字脱字検出

メール文の構造化

Ledge 発話内容の自動分類など

高効率化の事例から分類（Detect / Classification）

ロジック処理生成（並び替え）

記事の自動生成系

NHKシーン検出・自動短縮技術

動画ダイジェストの日経 完全自動決算サマリ

自動生成サービス

情報拡張の先に存在する『新たなる設計』領域

AI と呼ばれるものがやっているのは

実は分類というより『情報の拡張』Tag

例えば画像ならImg

Tag
Tag

例えば文章ならテキストが入ります。例
えばこんな内容がTag
Tag
Tag

Tag
Tag
Tag

まず周辺・付帯情報の拡張を行い それから分類を行っている
要するにもともとの情報（データ）に情報（分類タグや前後情報）を付与して情報ボリュームを増やしているでは『どう拡張するか』と『どう分類するか』はどう決まるのかA：人間が決める（設計する）しかない

どう拡張するか 学習データの作り方により決める

分類方法 アノテータ（基準）＆パラメータ（調整軸）で決める

僕ら “つくる人たち” にとって大事なのは『情報の拡張』が人間の設計によって行われる必要があるという点

拡張された情報と分類器は ユーザーの行動を自由にする

自由になったユーザーの行動は 設計者の想定を簡単に超えてくる

これに対応するための技術としてAIをみる と、見え方が変わっていくユーザーの行動が自由になる例
フォーム入力チャット入力

音声入力

行動入力

規定項目

自然言語

自然言語

自然言語

口調・声色

口調・声色

表情・行動

とある不動産専門のサイトにおいて、以下のような施策結果が出た

bot対応を一部に導入してみた

botとの会話数がCVに明らかに影響していた
botとチャットした人は、していない人に比べ数倍という高CVRを出した

対話回数がエンゲージメントに強く影響していると判断
bot活用の強化を決定実際にこれまで限定的だったユーザーとbotの接点を『より直接的で露出の多いカタチ』に変更

より多くのユーザー接点を作り、多くのデータを取得してみた何が起こったか？

スクロールとClickとフォーム

自由なテキスト入力へものすごい量の『想定外』のインプットが発生
想定外：つまり対応できなかった事例が発生した

一例として…
生活保護を受けている高齢者でもこのお部屋借りられますか？

ゴミ出しの曜日は決まってます
お気をつけください一例として…

！！？！？
生活保護を受けている高齢者でもこのお部屋借りられますか？

ゴミ出しの曜日は決まってます
お気をつけくださいIntent群 分類

恐らく…原因解説

挨拶

想定されるINTENT（意味分類）としての関連用語登録が無かった

生活に関して発話内容

窓の向き物件検索”生活” か何かのワードから無理やりレスポンスを選択
お金の話

対応選択ロジック

技術のおかげで『多分これだろう』というMaybe な分類はできるようになったが、結局『どんな内容に対し、どんな対応をするか』は人間が設計しなければならないでないと、これが起こる
生活保護を受けている高齢者でもこのお部屋借りられますか？

ゴミ出しの曜日は決まってます
お気をつけくださいでないと、これが起こるクリエイターにとっての新たな設計フィールドとは何か

AI関連技術により情報の拡張と分類が効率化

多様なインプットに対し…
• どんなユーザーが• どんなシチュエーションで• 何に対するどんなニーズを• どんな形で発露するかユーザーからの多様（すぎる）
インプットへの対応が可能にどこまで深く想定し設計できるか…というスキルが必要につまり、どういうことか？
スクロールとクリックとフォーム入力
いいねとコメントだけがユーザーアクションだった時代とは全く異なる次元の『コミュニケーションのデザイン』がクリエイターに期待される世界になるもちろんテキストだけでなく表情映像や声、前後の行動や嗜好情報なども分類可能になっていく
それに対し、対応したいと思うのが商売人であり投資家そして『何をどうコミュニケーションするべきか？』を設計するのはクリエイター…という時代に既になりつつあるクリエイターがまずやるべき 次のアクション実はここまで言ってきた様々な技術は、ほんの数年前に比べ極端なほど安くトライすることが可能になっている
もちろん、まだまだリテラシーのハードルは高いが…
すぐに廉価化し、要求や要望、期待というカタチでクリエイターの抱えるタスクとなる

なので、先に触っちゃいましょう
営業やディレクターが仕事取ってくるまで待つ必要も何もかもイチから学習して全部自前で作る必要も無いですWatsonにしてもGoogleにしても今後公開されるAdobeにしても既にモデルが組み上がっている機能部分をAPIで利用・カスタムするのにかかるコストはそれこそ駄菓子みたいな値段になっている大枠プライシング
固定費：なし最初の1～10万リクエストまで無料
以降1リクエストあたり0.2円とか非常に大雑把ですが小さく使ってみる分には本当にこの程度の値段で使える※ 自前でGPU回して学習するとなればもちろん高くなるが『あ、これ、できるかも？』このアンテナを『今目の前にある業務の効率化』だけではなく割と近い将来にマーケットから期待されるコミュニケーションのデザイン観点から探し
本当に小さな部分からでもいいので、とにかく試してみる

仕事がなくなることは無い

むしろ増える特殊技能として期待されることになるただし、それは 業務の効率化で思考を止めた者ではなく効率化した先、情報の拡張と分類の先を考え手を動かした者 にのみ起こる変化ださあ、やってみようご清聴、ありがとうございました