ABCI-WebUIソニーNeural Network Consoleの活用

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
高橋 伸一郎はじめにビギナー向けにNeural Network Console(NNC)を用いた開発環境を2019年4月から提供開始

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アジェンダ• 会社/事業概要• Neural Network Consoleの概要• ABCIとの連携

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• 会社/事業概要

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会社概要
企業概要
社名
:ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
設立:1995年11月1日
営業開始:1996年1月15日（インターネット接続サービス開始）
所在地 :東京都品川区東品川4-12-3
株主:ソニーモバイルコミュニケーションズ株式会社 100%
資本金 :79億69百万円
代表取締役社長 :髙垣 浩一
登録:2011年11月 登録電気通信事業者 関第94号

主要事業インターネットサービスプロバイダー(ISP)事業
インターネットサービスプロバイダーとして高品質で安心な通信サービスを提供。
NURO事業2013年4月より開始した世界最速の光ファイバーサービス。
お客さまのご自宅のアクセス回線までをSo-netが「end to end」にサービスを提供。
IoT事業
スマートホーム、LPWA、ヘルスケア等のサービスを展開。AI関連サービスは7月からAI事業室にて展開。
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AI関連サービス
ソニー独自技術、ソニーグループ社内で数年の実績があるものを市場に高い

汎用性低い(ユースケース特化)
予測分析に特化

DLを用いた開発ツール
画像判別に特化6• Neural Network Consoleの概要

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Neural Network Console開発の背景とコンセプト
～2000

2010

機械学習の研究開発

2011

2013

2015

2016

2017

2018

2019

2010年～ Deep Learningの研究開発
2010年～ Deep Learning開発者向けソフトウェアの開発
2011年～ 初代コアライブラリ開発
2013年～ 第二世代コアライブラリ開発
2016年～ 第三世代コアライブラリ開発
2015年～ GUIツール開発

2017年8月 Neural Network Console アプリ版公開

開発者が用いるソフトウェアの開発

2018年5月 クラウド版リリース

開発効率が圧倒的に向上

2019年4月 ABCI連携メニューリリース

ソニー社内で培った技術を社外に公開

Neural Network Libraries
・Deep Learning研究開発者向けフレームワーク（他社製既存Deep Learning FWに相当）
・コーディングを通じて利用
・最先端の研究や製品への実装にも柔軟に対応

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2017年6月 Neural Network Libraries公開

Neural Network Console アプリ版

Neural Network Console クラウド版・研究や、商用レベルの技術開発に対応したDeep
Learningツール(学習エンジンとしてNeural Network
Librariesを利用)
・様々なサポート機能で高い開発効率を実現
・GUIによるビジュアルな操作で敷居が低い

・Neural Network ConsoleをWebアプリケーションとして利用可能なSaaSサービス
・ソフトウェア、ハードウェアの環境構築不要でクイックに利用可能
・複数のGPUを利用した高速な学習、評価が可能

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DL開発工程におけるNeural Network Consoleのサポート範囲
Deep Learning応用技術の開発ワークフロー

画像データやベクトルデータなど様々なデータに対応

学習・評価データ収集

ニューラルネットワークモデルを設計

Deep Learning
応用技術開発者
NNCで行う範囲
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設計したモデルの学習・評価を実行

当ツールを利用し多数のソニー製品が開発されている

ニューラルネットワークを製品・サービスに搭載※製品への搭載はNeural Network Libraries
でサポート
9

Neural Network Console Demo Movie

Demo Movie
https://www.youtube.com/watch?v=1AsLmVniy0k

1010

特長1. ドラッグ＆ドロップによるニューラルネットワーク構造の編集• 関数ブロックを用いたVisual
Programmingでニューラルネットワークを設計• 後段のニューロン数など、ネットワークの設計により変更する
パラメータは自動計算• ネットワーク設計にエラーがある場合はその場で提示• 画像認識だけでなく、AutoEncoder、RNN、GANなどの設計にも対応
コーディングレスでのニューラルネットワーク設計を実現（コーディングスキル不要）
複雑なニューラルネットワークもすばやく構築可能（作業時間の短縮）
ニューラルネットワークの構造を視覚的に確認しながら、 短期間でDeep Learningを習得可能
1111

特長2. 試行錯誤結果の管理機能↑学習履歴↑精度評価結果

ネットワーク構造のプレビュー↑• すべての学習の試行を自動的に記録• 記録した学習結果は、一覧して過去の結果と比較可能• ネットワーク構造に変更がある
場合、差分となる箇所をビジュ
アルに提示• 分類問題の場合、ConfusionMatrixを表示• 過去学習したネットワーク構造に遡ることも可能

手動で複数のネットワーク構造を管理する必要がなく、試行錯誤に集中できる
どのようなネットワークで、どの程度の精度が得られたのかの分析が容易
1212

特長3. 構造自動探索機能• ネットワーク構造の変更→評価を自動で繰り返すことにより、優れたネットワーク構造を自動探索する機能• 精度とフットプリントの同時最適化が可能• ユーザは、最適化の結果の得られる複数の解の中から、所望の演算量と精度を持つネットワーク構造を選択できる※ グラフの縦軸は誤差、横軸は演算量（log）、各点はそれぞれ異なるニューラルネットワークの構造を示す※ 動画は最適化済み結果を早送りしたもの

ネットワーク構造のチューニングにおける最後の追い込み作業を大幅に効率化
フットプリントも同時最適化するため、HWリソースの限られた組み込み用途にも有効13

13

特長4. 豊富なGPUリソースを利用可能• ニューラルネットワークの学習には膨大な演算が必要•

1ジョブあたり4GPUでの実行、複数のジョブを並列で処理が可能

必要な演算量は主に扱うデータの量とニューラルネットワークの構造に依存• マルチGPUを用いると、学習完了までの時間を大幅に短縮できる•

同じ開発期間でより多くの試行錯誤を行うことが可能に• 環境のセットアップ、メンテナンス作業不要で最新のGPUリソースを利用可能•

開発者はDeep Learningの開発作業に集中できる

最先端研究者と同等の環境をGUI環境から利用可能1414

応用事例 ：不動産価格推定エンジン
不動産情報をもとに、物件の推定価格帯を算出し、不動産取引時の消費者の意思決定を支援。
導入先 不動産会社
目的概要

不動産取引での消費者の意思決定を支援

Deep Learning エンジン

データ表（不動産情報）• 延べ床面積• 間取り• 駅からの距離 …

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不動産情報から物件の推定価格帯と信頼度を算出

サービスイメージ

モデル 価格推定
入力

価格推定

出力
数値（不動産価格）• 推定価格帯15応用事例 ：aibo
Aiboの鼻先の魚眼レンズによる画像をもとに、人物や物体を認識し、本物の犬らしい仕草やコミュニケーションを実現
導入先 aibo
目的

生き物らしい仕草やコミュニケーションの実現

概要

Deep Learning エンジン

画像から人物判定や顔トラッキング、充電台や一般物体を認識し、自律的な行動を実現

サービスイメージ

モデル 画像認識
入力

出力

画像（魚眼レンズ画像）• クラス（充電器,飼い主…）• 数値（充電器の位置）

データ
XX

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自律的な行動を実現

XXX[(150,100), (100,200)]

16応用事例：アダプティブサウンドコントロール
ペアリングしているスマートフォンから収集された加速度センサーにより、停止/歩行/走行/乗り物の行動パターンを検知し、再生モードを自動切り替え。
導入先 ヘッドホン（WH-1000XM3, WF-1000X 他）
目的

シーンに応じた再生モードの自動切り替えセンサーからの行動検知による再生モード切り替え
概要

Deep Learning エンジン

サービスイメージ

モデル 行動認識“アダプティブサウンドコントロール”
入力

出力

時系列（加速度センサー）
加速度

データ

クラス（停止、歩行、走行、乗り物）
停止

乗り物

歩行走行
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ペアリング先のスマートフォンの加速度センサーで行動検知、ノイズキャンセリングや外音取り込みのモードを自動切り替え

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お客様応用事例: 群馬県蚕糸技術センター様・群馬産業技術センター様「蚕種(カイコの卵)の不良卵分類（一般財団法人大日本蚕糸会貞明皇后助成金事業）」
産卵台紙※1上の複数の蚕種の中から不良卵を一度に分類できるエンジンを開発し、蚕品種育成環境へフィードバックし孵化率の向上を目指す
蚕種の中から不良卵を分類

導入先 蚕種製造業者
目的概要

蚕種の孵化率向上

複数の蚕種の中から一度に不良卵を抽出・分類するエンジンを開発。蚕品種育成環境へフィードバックすることで孵化率の向上に寄与。

Deep Learning エンジンモデル

不良卵の分類エンジン

不良卵の分類入力

画像（産卵台紙※1上の蚕種）

データ

サービスイメージ
蚕種

出力■普通死卵: 14

カテゴリー（不良卵の種類）
数値（位置座標）拡大図

不受精卵(10,13),(12,15)・・・
普通死卵(8,9),(110,11)
・・・
催青死卵(13,5),(15,7)■不受精卵: 49■催青死卵: 1

蚕種製造業者
孵化率向上↑

蚕品種育成環境へフィードバック※118 産卵台紙:カイコに卵を産みつけさせる厚手の紙※2 催青死卵: 「催青」とは、蚕種を適切に管理された環境に置き孵化させることを意味し、「催青死卵」は催青中に死んだ蚕種を指す。

• ABCIとの連携

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ABCI連携概要
産総研

SONY

①ジョブ実行リクエスト
初回のみデータセットキャッシュの転送③処理結果転送②ジョブ実行

Webブラウザでアクセス

Neural Network Console利用者

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Neural Network Console Cloud

Webブラウザでアクセス
Neural Network Console利用者
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利用開始手続 ＮＮＣ利用 学習済みモデル利用

利用の流れ

次ページで詳細を説明：利用量に応じた課金の対象

NNCアカウント登録
クレジットカード登録 or 法人申込み※有償メニューを利用する際必須

ABCI利用者申請※ABCIメニューを利用する際必須

学習用データをアップロード

ワークスペース容量

ニューラルネットワークを編集
学習、評価結果
ダウンロードユーザーが開発するソースコードにマージ
ユーザーのWebやデバイスで推論を実行
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実行時間

利用開始までの流れ
登録内容

STEP 1

NNCアカウント登録

STEP 2

クレカ登録 or法人申込み

STEP 3

ABCI利用者申請

手順

利用可能メニュー

Chromeブラウザで「https://dl.sony.com/ja/cloud/」にアクセスし「今すぐはじめる」をクリック
メールアドレス、パスワード、国/言語、生年月日を登録
クレカ登録：NNCクラウドの画面上から登録
法人申込み：申込書による登録(問合せフォームから連絡)
問合せフォーム：https://support.sonynetwork.co.jp/IoT/web/form113.html

ABCI以外のGPUメニュー、ワークスペース追加「https://dl.sony.com/ja/cloud/abci/apply.html」からABCI利用者申請
フォームにアクセス
フォームに必要事項を入力し申請

ABCIのGPUメニュー

審査結果通知、審査OKならNNCにてABCI利用可能

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無料枠(CPU10h、ワークスペース10GB)

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Neural Network Console クラウド版の利用料金■利用料金の考え方

■利用料金
CPU

学習・評価

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GPUリソース

CPU×1
NVIDIA® TESLA® K80 GPUx1
NVIDIA® TESLA® V100 GPUx1
StandardNVIDIA® TESLA® V100 GPUx4
NVIDIA® TESLA® V100 GPUx8
NVIDIA® TESLA® V100 GPUx1
ABCI
NVIDIA® TESLA® V100 GPUx４
追加ワークスペース(月額)23

料金
85円/時間210円/時間560円/時間2,900円/時間
5,800円/時間
300円/時間1,650円/時間
200円/10GBキャンペーンのお知らせ• 概要
ABCIのGPU利用(G.Large、G.Small)を最大8万円/月まで無料提供。
※法人で複数名での利用も可能です。
例えば法人内で5人が利用の場合は「5人×8万円」で最大40万円分/月の利用料が無料となります。

• キャンペーン期間
2019年10月31日まで• キャンペーン申し込み方法
本キャンペーンの申し込みは不要。
キャンペーン期間中にNNCクラウド版でABCIを利用すると自動的にキャンペーンが適用。
※その他詳細はWeb(https://dl.sony.com/ja/cloud/abci/)をご確認ください。
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問合せ先高橋 伸一郎ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
AI事業室 事業推進課
E-mail : Shinichiro.A.Takahashi@sony.com

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