1-5 データ・AI利活用の現場

東京大学 数理・情報教育研究センター
2020年5月11日

東京大学 数理・情報教育研究センター 久野遼平 2020 CC BY-NC-SA

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概要

データサイエンティストの仕事の流れとは具体的にどのようなものでしょうか？
ここではデータサイエンスのサイクルの例として映画製作、流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例を簡単に見ていきます
データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを知ることが目標です

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本教材の目次
1. データサイエンスのサイクル
2. データ・AI利活用事例紹介
3. 参考文献41017

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1-5-1

データサイエンスのサイクル

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データサイエンスのサイクル


データサイエンスのサイクルは大きくわけると4つのステージにわかれます１．課題抽出と定式化
２．データの取得・管理・加工
３．分析の実装（探索的データ解析、解析、推論）

４．結果の共有・課題解決（課題解決に向けた提案）
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Netflixの場合：課題抽出と定式化

おすすめ（推薦システム）：様々な手法を用います 回帰分析
 木モデル（ランダムフォレスト、Netflixの推薦システム
勾配ブースティング）
https://www.youtube.com/
 強化学習、ニューラルネット
watch?v=0CGQvdAbNcc
 行列分解の2:47
 ファクタリゼーションマシーン
 制限付きボルツマンマシン
 マルコフ連鎖、グラフィカルモデル
 クラスタリング（K-meansから階層的ディリクレ過程まで）得られた洞察はコンテンツ製作にも役立てられます Netflixは今やどのスタジオよりも映画を製作しています[Bloomberg2019]東京大学 数理・情報教育研究センター 久野遼平 2020 CC BY-NC-SA

6データの取得・管理・加工
 ユーザーのウェブログデータを元に趣味・趣向を推定
 何を視聴したか、何を繰り返し視聴したか、途中で視聴するのをやめたかなど

 作品ごとにタグデータの作成
 専門のタガーも存在しているとのことです

図はhttps://www.youtube.com/watch?v=0C
GQvdAbNccの12:35を参照してください東京大学 数理・情報教育研究センター 久野遼平 2020 CC BY-NC-SA

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分析の実装

探索的データ解析
 得られたデータに対して基本的な分析を行います
実験 分析の結果見込みがあるとされた予想モデルに関してはオンライン実験をすることでその実用性を検証します

多様な趣味・趣向があるようですhttps://www.youtube.com/watc
h?v=0CGQvdAbNccの9:13

オンライン実験の様子
https://www.youtube.com/watc
h?v=0CGQvdAbNccの4:05

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結果の共有と課題解決に向けた提案

製作段階ごとに人気度を予想したり各要因の効果をインタラクティブな図としてまとめたりすることで製作の意思決定に役立てます 判断支援製作段階ごとの人気度の予想
https://www.youtube.com/watch?v=0CGQvdAbNccの13:27

各要因の効果の可視化
https://www.youtube.com/watch?v=0CGQvdAbNccの16:46

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1-5-2

データ・AI利活用事例紹介

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製造と流通

データサイエンスのサイクルはありとあらゆる分野で使われています 課題解決の中心には必ずデータサイエンティストがいます
キユーピーの食品工場の不良品検知でも様々な課題がありました 食品原料は個体ごとの違いが多く、品種も多種多様です。そのために人手に頼らざるを得なかったのですが、スタッフの作業負荷は非常に高く、労働環境の改善が長らく課題となっていました。
（https://ai.brainpad.co.jp/case-study/194/）
長距離トラックの自動運転化は、運転手の負担の軽減や運送・物流コストの削減などメリットが大きく注目されていますが、実用化にはまだ様々な課題があると言われています 乗用車より高度な運転技術が必要、開発コストの問題など

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金融
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金融では投資判断においてデータサイエンスの技術が活用されることが多いです 東京大学大学院 情報理工学系研究科では演習講義の一環として、みずほ銀行と一緒に先進的テクノロジーを活用したチャート分析システムの共同開発を行いました（https://www.i.u-tokyo.ac.jp/news/files/20190926_DSS_final_kouhou.pdf）

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データサイエンスやAI技術で金融サービスの不便を解消しようとするフィンテックも盛んです 金融サービスの拡大 「1-1 社会で起きている変化」で見た通り中国はフィンテックのフロントランナーです東京大学 数理・情報教育研究センター 久野遼平 2020 CC BY-NC-SA

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サービス



データサイエンスによって様々なサービスが改善できます
オンラインゲームを開発するコロプラではデータサイエンスは広く活用されています 「スマホゲームの新規ユーザーの定着率が低い」という状況があればその原因を特定し、「ステージが難しい」ことが原因であれば「特に離脱の生じやすいステージの難易度を調整する」などデータサイエンスが広く活用されています（https://be-ars.colopl.co.jp/team/data_science2018.html ）「 1-1 社会で起きている変化」で紹介したチャットボットの導入も問い合わせ業務というサービスの改善を目指したものです東京大学 数理・情報教育研究センター 久野遼平 2020 CC BY-NC-SA

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公共政策
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



内閣府や経済産業省がビッグデータを用いて消費動向や販売・生産動向のナウキャスティングを行っていることは「1-3 データ・AIの活用領域」で見た通りです
米国の都市開発系の主要シンクタンクであるUrban Instituteでは、データサイエンスをもっと身近にしようと、様々な分析結果をインタラクティブな図としてホームページで公開しています（https://www.urban.org/data-viz）
データ駆動型の公共政策は世界中で大きな関心を集めています東京大学 数理・情報教育研究センター 久野遼平 2020 CC BY-NC-SA

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インフラ



インフラ業界でもデータサイエンスとAIの利用は広がっています
トンネルを掘るにはシールド機という特殊な建設機械を用います。
こうした特殊な機械は熟練のオペレーターが個人の経験や技量に基づいて運転操作するため、簡単にノウハウが身につくものではないとされていますが、清水建設ではこの建設機械の操作をAIでやらせようと開発を進めています（https://www.shimz.co.jp/company/about/newsrelease/2018/2018005.html）



東京電力が電力需要予測コンテストを開催するなど発電の世界でもデータサイエンスは活用されています（https://www.tepco.co.jp/press/news/2017/1440911_8963.html）

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ヘルスケア[Sugiura et al.2018]ではコストのかかる緑内障視野テストの代わりに網膜の厚さのデータを機械学習で分析することで緑内障診断を試みています（https://www.youtube.com/watch?v=WtUxFLER-BQ）

Google HealthもAIによる乳がん診断に関する論文を発表しています[Mckinney et al.2020]

ヘルスケアとAIを融合する研究は今後も益々多くなりそうです

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参考文献

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参考文献
[Bloomberg2019] Lucas Shaw, "Netflix Made More Films Than Any OtherStudio. Now It Wants an Oscar", Bloomberg, 2019年12月31日 22:00 JST.
[Mckinney et al.2020] McKinney SM, et al., "International evaluation of an AI
system for breast cancer screening", Nature. 2020 Jan;577(7788):89-94. doi:
10.1038/s41586-019-1799-6. Epub 2020 Jan 1.
[Sugiura et al.2018] Hiroki Sugiura, Taichi Kiwaki, Siamak Yousefi, Hiroshi
Murata, Ryo Asaoka, Kenji Yamanishi, "Estimating Glaucomatous VisualSensitivity from Retinal Thickness with Pattern-Based Regularization andVisualization", KDD '18: Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International
Conference on Knowledge Discovery & Data MiningJuly 2018 Pages 783‒792,
https://doi.org/10.1145/3219819.3219866

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