導入事例

Introduction Case
日本語のテキスト分析にNVIDIA DGX-1は不可欠な存在
デエイアイグノシス株式会社 様

デエイアイグノシスの代表取締役である大松重尚氏は、最近ひと際注目を集めているAI（人工知能）を活用した、日本語でのテキスト分析の実用化を目指している。
この分析では、機械学習やディープラーニング（深層学習）などを駆使するため、膨大かつ複雑なデータ処理をこなす必要がある。
その作業に不可欠な存在となっているのが「NVIDIA DGX-1」だ。

デエイアイグノシスは現在、AIによる言して成り立たない。

語系文字分析を実現し、さまざまな分野へ「結果の積み重ねが、AIの進化に重要なの展開を進めている。例えばCRM分野でことは言うまでもないことだ。さらに、そは、ネットショップや通信販売のコールセれに要する時間をどれだけ短くすることがンターにおける対話のテキストデータを分できるか。これも無視することのできない析し、顧客プロフィールをリアルタイムに大切なポイントとなる。だからこそ、GPU解析。そこから最適な対応を導き出すことで膨大な計算を高速に処理できるNVIDIAでオペレーター業務のサポートを可能にす

DGX-1は、AIを使ったサービスに欠かすこるシステムを開発している。医療分野では、とのできない存在といえる」（大松氏）。

実際、大松氏は現在のようにAIに注目GoogleとNVIDIAの動きからGPUの可能性を感じ取った

ピューティングに携わってきたことで、豊富電子カルテなどのさまざまなテキスト情報をディープラーニングで分析し、それをベースとした診断支援を実現するシステムのコアとなるエンジンを開発中である。

デエイアイグノシスのロゴマーク。AIを強く意識していることがうかがえる

応することの重要性を指摘する。
が集まる前からGPUをベースとしたコンな知識とノウハウを身につけてきた。その大松氏がGPUコンピューティングに関ため、ハードウェアの準備やベースとなるこれらのサービスにおいて、情報の精度心も持ったきっかけは、2016年に開催さ部分のセッティングはベンダーに任せるものを高めるためにはより多くのデータを処理すれた「Google Cloud Platform Global Userの、システム構築のほとんどを自社でこなる必要がある。その一方で、データが豊富Conference」にある。そこで発表された内すまでに至っている。に存在しても、データの処理を最適化する

容や元CEOのエリック・シュミット氏の講演

そのレベルの高さは、NVIDIA DGX-1のまでの時間がかかり過ぎていてはビジネスとから、「GoogleはいまGPUに注目している」

提供元であるNVIDIAの山田泰永氏も一目と啓発されたそうだ。さらに同年、NVIDIA置くほどだ。
「近年はAIのビジネス利用がTesla P100を8基搭載したNVIDIA DGX-1がカリフォルニア州サンノゼで開催した

広まったことで、ディープラーニング向けをイベント「GPU Technology Conference

標榜するサーバーが数多く登場しているも（GTC）」に参 加したところ、CEOのジェのの、それを自分の手足のように扱える人

ン・スン・フアン氏が具体的な事例とともに材はそれほど多くない。そんななか、デエ

ディープラーニング向けの自社製GPUワー

イアイグノシスさんは高性能かつ運用管理クステーションを発表した。

が容易なNVIDIA純正のアプライアンスであこのGoogleとNVIDIAの動きに、大松氏るNVIDIA DGX-1にいち早く着目して導入。

はGPUコンピューティングの可能性をいちしかも、外部に頼ることなく独自に研究開早く感じ取ったという。そして、GTCの会発を続けている点は『さすが』と言う他はな場で即座にこのGPUワークステーションのい」（山田氏）。

購入を申し込んだ。とはいえ、初期モデルは何かと技術的な要求や課題が多い時期にあるため、自力での対応に苦労を重ねたこ

デエイアイグノシス 代表取締役 大松重尚 氏

テキスト分析に利用される
機械学習は特別な技術ではないともあったとのこと。しかし、大松氏は「そデエイアイグノシスが現在研究しているれが経験となって後々に生きてくる」と語り、テキスト分析では、「Word2vec」と呼ばれ他社よりも先んじて先進的な取り組みに対る手法等を用いている。これはテキストをディープラーニングで理解できるように数時系列を先取りした予測なども可能となる値形式へ変換するもので、テキストを特徴だろう」（大松氏）。

量ベクトルに置き換える。これに「教師ありこのようにデータ量が増えていけば、そ学習」「教師なし学習」「強化学習」「ディープれだけ情報の裏付けも取りやすくなるためラーニング」といった機械学習を組み合わ価値は上がっていく。その一方で、機械学せ、分析精度を高める努力を日々進めてい習の負荷はより一層増すことになるだろう。

るわけだ。

そのため、仮に価値が上がったとしても、「そもそも、機械学習は今に始まった特そのための計算時間が数か月もかかるよう別な技術ではない。個々の性能は低くても、では問題だ。その点、NVIDIA DGX-1のよ数多くのマシンで同様の学習を継続的に実うな高性能ワークステーションがあれば心行し、どれか1つでもブレイクスルーできれ配はいらない。大松氏も「NVIDIA DGX-1なば、他がそれを真似してさらなる進化する

らプログラム次第で大規模な計算でも数時ことができるというのが仕組みだ。

間、簡単なものなら数分で終わる」と太鼓

例えば、これまでは作ったアルゴリズム判を押す。さらに「次のことをどんどん進めをすぐに現場へ導入し、専門家が何度もやていかないと可能性は広がらない。いま進り取りを重ねて完成品にまでブラッシュアッんでいる方向が間違っている可能性もあるプしてきた。しかし機械学習を活用すれば、ため、スピード感は重要だ」とその必要性をこれを機械だけで自動かつ短時間に完了で後押しする。

きるようになる。漫画の忍者のように、何

そのほか、NVIDIA DGX-1はハードウェ

百人にも分身して一斉に高速で修行すれば、アやOSに加えて、仮想環境のNV-Docker

NVIDIA エンタープライズ事業部 マネージャー メディ
カル・ライフサイエンスビジネス責任者兼スタートアッ
プ・技術パートナー支援担当 山田泰永 氏

NVIDIA ディープラーニング ソリューション アーキテクト 山崎和博 氏

短時間で飛躍的に強くなれるというイメーや「TensorFlow」「Caffe」「CNTK」「Theano」

ジに近い」
（大松氏）

「MXNet」といったディープラーニング関連ビスを活用してやる方が「当座のメリットはただし大松氏は、「日本語は英語に比べのフレームワークを動作確認済みで用意す高い」という考え方もあるだろう。しかし、ると、格段にテキスト分析が難しい」という。

る。トータルコーディネートされた形で提供

大松氏の考えは違う。

なぜなら、日本語は句読点に加えてカタカされるため、運用面でのメリットは大きい。

「計算のプロセスと結果だけが早くわかっ

ナや英語なども混在する独特な文字形式とまた、デエイアイグノシスでは仮想環境でても、それは我々の開発思想にフィットしなるため、ノイズとなる要素が非常に多いの複数ジョブ管理において「コンテナごとにない。処理工程の中身をしっかり把握してからだ。しかし、このようなノイズへの対処利用するGPUを手動で指定している」（大松

理解することが重要であり、それが次のプはほぼ完了しつつあり、自動化のメドも立っ氏）のだが、NVIDIAの山崎和博氏は「例えば、ログラミング開発に生かせるからだ。その上ているとのこと。このように、「単語の分類」

Apache Mesosは複数GPUのジョブ管理にで、クラウドサービスともやり取りが容易にからさらに一歩進んだ「文脈の理解」を実現対応している」と助言し、さらなる効率的ななる。そういった意味でも、GPUワークスするための研究が、既に始まっている。

運用をサポートする。

テーションは重要な存在だと認識している。

やりたいことを最短で実現できる最強のワークステーションとはいえ、オンプレミスで高性能なGPU総合的に見て、我々のやりたいことを最短ワークステーションを持つことは容易ではなで実現してくれる最強のワークステーション

い。そのため、GoogleなどのクラウドサーはNVIDIA DGX-1に他ならない」（大松氏）

日々進化を続けているデエイアイグノシ
スのテキスト分析は、現在コールセンターや医療診断支援の分野への活用が期待される。概念的には、コールセンターのやり取

デエイアイグノシスの使用モデル

NVIDIA DGX-1

りや患者のカルテなどから対話テキストを取り出し、そこに意味や価値を持たせているイメージだ。
「今後は、これに時間で変化する途中経過の情報なども追加できれば、NVIDIA自社設計のNVLink対応マザーボードに、最 新アーキテクチャVOLTA世 代 のGPU「TESLAV100」を8基搭載したディープラーニング専用スーパーコンピュータ。40,960のCUDAコアを実装し、単精度で960TFLOPSの演算性能を実現する。

GDEP 日本GPUコンピューティングパートナーシップ
株式会社GDEPアドバンス

GDEPソリューションズ株式会社

TEL : 03-6803-0620

TEL : 03-5802-7050

URL : http://www.gdep.co.jp/

URL : http://www.gdep-sol.co.jp/〒113-0034 東京都文京区湯島3-34-6 湯島スクウェアビル８F〒113-0033 東京都文京区本郷３丁目34-3 本郷第一ビル８階