AI&IOT

1.AI&IOT概論

2.機械学習と画像認識資料

3．最終ブレゼンテータ−1
4.最終ブレゼンテータ−2

5．最終プレゼンテータ−3

株式会社リテラルの代表取締役社長の船越隆行です。
当社のAIビジネスモデルをお話しさせていただきます。

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これから、自己紹介をさせていただきます。

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1978年10月15日生まれで、京都出身です。
社会に出て最初はアミューズメント業界に身を置きました。その後飲食業界で働いてしまし
たが、IT業界に転身しました。
2013年に株式会社リテラルを創業して現在に至ります。
株式会社リテラルは、現在、社員が28名、システムの受託開発、ITにまつわる教育、就労支援事業を行っています。

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次に本日お話しする内容を説明します。

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IT業界からAIまでを俯瞰的に知っていただいて、皆さんの学習の着地点を具体的に見えるようにしたいと思います。

5そのために、本日は次のようなことをお話ししようと思います。
①IT業界②AIについて③触れてみるそれぞれの内容は次の通りです。
①IT業界
・会社概要
・システム開発とは・エンジニアの仕事②AIについて・AIの現在・当社のAIビジネス
・スマート農業の挑戦③触れてみる
・AIの例
・ワークショップ

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ではまず、①IT業界についてお話いたします。

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当社の概要からお話しします。
社名は「会部式会社リテラル」と言います。
本社は東梅田にあり、社員数は28名です。
事業としては・システム受託開発
・エンジニアリングサービス
・就労支援
・職業訓練
・e-ラーニング・農業など、幅が広いです。
システム受託開発については【医療】【業務】【制御】【Web】などを手掛けています。基本的には何でも作ります。
システム受託開発の例を挙げると次のスライドのようになります。

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例えば次のような分野のシステムを開発しています。
・医療系開発・業務系開発・制御系開発それぞれの分野でどのようなシステムに携わっているかを示します。
・医療系開発大学病院向け「輸血製剤管理支援システム」
地域の病院向け「検診検査機器管理システム」
・業務系開発製造メーカー向け「生産管理支援システム」
・制御系開発安陪のハルカス「エレベーター表示板システム」

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システム開発に関わる業界は一つではありません。
・ハードウエア業界
・ソフトウエア業界
・ウェブ業界・通信インフラ業界
・情報処理サービス業界
図には、これら業界の代表的な企業の名前も書かれています。
しかし、これらの業界がそれぞれに単独でシステム開発をすることは大変困難です。
2つ以上または全部の業界から企業が参加しないと目的とするシステムが完成しないことが少なくありません。
2つ以上の業界または複数企業を束ねて一つのシステムを完成に導く企業をSIer（エスアイアー、System Integrater）と言います。

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2つ以上の業界または複数企業を束ねて一つのシステムを完成に導く企業をSier（エスアイアー、System Integrater）と言います。
そのSierにもいくつかの種類があります。
PCメーカーやネット企業がSierを兼ねることもありますが、PCメーカーやネット企業からは独立したSierもいます。
それらもいくつかに分かれていますが、俗に、ユーザー系、独立系、コンサル系、外資系と言われています。
ユーザー系と言われるものにも二種類あって、企業系とメーカー系です。いずれも多くは元の会社の系列になっていますから、親会社のサービスや製品を顧客に売り込まなければならない制約があります。
弊社、株式会社リテラルは、それら親会社の制約がない「独立系SIer」の一社ということになります。
親会社の縛りがあると顧客に不要なサービスや商品を無理やり進めたり、顧客の要望を捻じ曲げて親会社の意向に合うように作ってしまう場合もありがちです。
その点、私たちのような独立系Sierは顧客第一の仕事ができるという利点があります。

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さて、システム開発は、”プログラム書けばよい” というほど簡単ではありません。このVの字になっている図に示したように、「お客様の要求を分析」をして、その結果としての「要件定義書を作成」して、要件定義に基づいて「基本設計書を作成」して、基本設計書に基づいて「詳細設計書を作成」して、詳細設計書に基づいて「コーディング（プログラムを作成）」して、出来上がったそれぞれの部分のプログラム（単体プログラム）を基に「単体プログラム（単体のコード）の点検」をして、点検結果が良ければ単体テストを行い、単体テストの結果が良ければ「それら単体プログラムを結合して結合テスト」を行い、周辺機器やネット
ワーク環境を実際に使われるものと同等にしたテスト環境で「実際に正しく動作するかどうか」をテストして、テスト結果が良好であれば本番の環境で顧客立会いの下で「受入テスト」を実施して、良好であれば顧客に引き渡して一応の終わりになります。顧客に引き渡すと、顧客はそのシステムの運用を開始しますが、運用開始直後は運用テストと言って、お客様側でのテストが行われます。ここで問題が発見されると開発者側に差し戻しになります。

12エンジニアという人たちにはいろいろな職種の人がいます。小さなシステムの場合は、この工程の全部を一人のエンジニアがやる場合もありますが、大きめのシステムになれば職種ごとに各工程を分けて取り組むことになります。
プログラマ（PG）と呼ばれれる人は、この工程の主として下半分を担当します。
システムエンジニア（SE）と言われる人は、このシステム開発のおもに上半分を担当します。
システムエンジニア（SE）とは別に、要求分析をして要件定義書を作成するところに特化して仕事をする人がいる場合があります。
このような人はシステムアナリスト（SA）と呼ばれます。この人たちはシステムテストや受入テストには立ち会って、システムエンジニア（SE）とは別のテスト報告書を提出することがあります。
システムアナリスト（SA）を特に置かないSierでは、システムエンジニア（SE）がシステムアナリスト（SA）を兼ねています。
当社でもシステムエンジニア（SE）がシステムアナリスト（SA）を兼ねています。
システム開発の最初から最後まで参加して、顧客とのコミュニケーションの窓口にもなるエン
ジニアもいて、その人は「プロジェクトマネージャ（プロマネ、PM）」と呼ばれています。

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プログラマー（PG）と言われる方は、このうちの四角で囲った部分だけを実行する人です。
つまり、システムエンジニア（SE）が作成した基本設計書に基づいて「詳細設計書を作成」して、詳細設計書に基づいて「コーディング（プログラムを作成）」して、出来上がったそれぞれの部分のプログラム（単体プログラム）を基に「単体プログラム（単体のコード）の点検」をして、点検結果が良ければ単体テストを行い良い結果を出すところまでが責任の範囲です。

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システムエンジニア（SE）は、おもにこの四角の中の仕事を実行します。
「お客様の要求を分析」をして、その結果としての「要件定義書を作成」して、要件定義に基づいて「基本設計書を作成」し、作るべきプログラムをいくつかに分解して、複数のプログ
ラマー（PG）にそれぞれ担当箇所を明示したうえで基本設計書を引き渡します。その後、一通りの仕事を終えたそれぞれのプログラマー（PG）から単体プログラム（単体コード）とテスト結果報告書をシステムエンジニア（SE）が受け取ったら、一つまたはある程度の単体プログラムが集まったところで結合テストを実行します。結合テストを実行するためにダミー
メインと呼ばれるテスト環境を作ったりするのもシステムエンジニア（SE）の仕事です。
要求分析や受け入れテストはプロジェクトマネージャ（PM）やシステムアナリスト（SA、いれば）が行いますが、実際上はその実務もシステムエンジニア（SE）が行うことが少なくありません。
システムエンジニア（SE）が実務を行う場合は、プロジェクトマネージャやシステムアナリスト（SA）は監督する側になります。

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顧客の要望を聞いてその意図を理解し、システム開発の最初から最後まで参加して、顧客とのコミュニケーションの窓口にもなるエンジニアはプロジェクトマネージャー（PM）と呼ばれます。
プロジェクトマネージャー（PM）はシステム開発プロジェクトの責任者です。プロジェクトの開始・進行・停止・終了・完了のすべてに責任と権限を持っています。
まず、プロジェクトの企画立案、顧客の承認取り付け、予算や工数を割り出し、人材を確保し、プロジェクト遂行に必要なすべての準備または調達を行います。その後も、各エンジ
ニアの作業の進捗に目を光らせ、滞りがあれば人員の追加、交替などを指揮し、製品品質を点検して、改善を指示したり担当人員の交代や補充を手配します。顧客との追加または中間打ち合わせ、発発現場から寄せられる顧客に対する質問や顧客が思いつく要求
仕様（要件定義の詳細内容）やその変更の要否・可否を顧客の了解のもとで決定することも重要な仕事になります。

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ここで、二番目の話題である人工知能のお話に写りたいと思います。

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AI（Artificial Intelligence、人工知能）の進歩は激しく、目まぐるしく業況が変わっています。
AIについて現在時点での、大事なポイントをお話しします。
これからお話しする内容は次の通りです。
・AI、RPA、IoTの違い
・身近なAI（AlphaZero）
・敵対的生成（GAN）
・さまざまなAIライブラリ
・AI開発について
これらを、次に順次お話しさせていただきます。

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AI、RPA、IoTの違いについてお話しします。
似たものと言えば似た者同士なのですが、実は違ったものなのです。
・RPA（ロボティク・プロセス・オートメーション、Robotic Process Automation）
オフィスワーカー（ホワイトカラー）の事務仕事の大半を占めている定型作業を、パソコンの中にあるソフトウェア型のロボットが代って自動的に実行してくれるシステムのことです。
今のところは、おおむね、リピートロボット（人が指示した通りに繰り返して実行してくれるロボット）の範囲内で、定形外の何かが起こったら人のように臨機応変に考えてくれるわけではありません。
代表的な製品にUiPath（米国UiPath社）やWinActor（日本NTT DATA社）
があります。前者は世界no.1のシェアを誇るもので、後者は国内シェアno.1
です。
UiPathは高機能ですが、利用者か少しは学習しないと使えないきらいがありますが、WinActorはすぐに使い始められますが機能は多くありません。
最近ではDeNaがCoopelという製品を出してネット上では使いやすいと評判になっているようです。
・IoT（インターネット・オブ・シングス、Internet of Things）
インターネットは通常人と人をつなぐネットワークですが、IoTはものとものまたはものと人をつなぐインターネットのことです。
たとえば、IoTが発達したおかげで、広大な耕地のあちらこちらにセンサーを仕掛けて、自宅にいて耕地内に虫が湧いたり、病気が発生していないかなどの情報が見られるようになり
ました。

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IoT専用の通信プロトコルなどもいまは普及し始めています。ヒトのように考えてくれるわけ
ではありません。
・AI（アーティフィシャル・インテリジェンス、Artificial Intelligence）
人工知能のことです。ヒトのように考える機械、つまりヒトの知的な活動に似た働きをするプログラムまたはシステムのことです。
これらは、関係がないとまでは言いませんが、随分と性格が異なるものという点はご理解抱けましたでしょうか。
次のページからはこのAI（アーティフィシャル・インテリジェンス、Artificial Intelligence）、
つまり人工知能のことについてお話しします。

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皆さんがマスコミ等で目にしたAIには、次のようなものがあると思います。
・将棋電王戦
2012年から2015年まで4年間開催されました。人工知能型の将棋対戦ソフトとプロ棋士が戦うもので、第一戦は、AI将棋ソフト「ボンクラーズ」と日本将棋連盟会長の米長邦雄が対戦し、AI将棋ソフト「ボンクラーズ」が勝利しています。
翌年からは、プロ棋士5人と将棋対戦ソフト５つがそれぞれに戦う5局で勝ち数を競う方
式に替わりました。
最後の年（2015年）は将棋電王戦finalと称して開催され、プロ棋士側が初めて勝ち越しました。
当初は、ソフト側が勝ち越しを連発していたが、最終回（2017年）ではプロ側が将棋ソフトとの対戦になれた若手中心にチーム編成をして将棋ソフト側の弱点を突く形で3対2と勝利することになりました。
ソフト側も負ければ、その原因を追究して改善するものと思われるので、いたちごっこになるものとおもわれますが、ヒトの能力もまた汲めば汲める深さがあることを感じさせることになりました。
世間を大いに沸かせたので、記憶にある人もいるのではないかと思います。
・佐藤名人 VS ボナンザ
将棋電王戦finallが終わった翌年2016年と2017年に、第一期電王戦、第二期電王戦が開かれました。以前に行われていた「将棋電王戦」から「将棋」の2文字を省いて区別をしていますが、紛らわしいので、第一回将棋電王戦（2012年）、第二回将棋電王戦（2013年）と混同する人がいますが、別の対戦です。
2017年の第二期電王戦には、前年に羽生羽生善治名人を破って名人となった佐藤

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天彦叡王が登場し、将棋電王戦で強さを見せた将棋ソフト「ボナンザ（ponanza）」と対戦することとなりました。将棋では国民的英雄とでもいうべき羽生善治名人に勝った佐藤天彦名人（叡王）に多くの人は期待して、対戦を見守ったものの、第1局、第2局ともにボナンザ（ponanza）に敗北を喫して、AIソフトの強さを認識させることになりました。
・Google AlphaZero
2016年3月15日に、世界最強の棋士とみなされていた李世乭に勝ったGoogle
DeepMind社のAlphaGoの後継ソフトです。AlphaGoの勝利がAIの第三次ブームの火ぶ
たを切ることになったことはよく知られています。
AlphaGoの後継ソフトGoogle AlphaZeroは、AlphaGoを汎用的なAI対戦ソフトにしたものです。なんと、AlphaZeroは、わずか4時間程度自己対戦で学習しただけで、チェス、将棋、囲碁の各分野で最強と目されていたAI対戦ソフトを凌駕することができたと報道され、人々を驚かせたのです。
・AIの作りの違い
対戦ゲームのAIソフトは従来「αβ探索」という探索打ち切り鎖を素早く見つけるアルゴリ
ズムをベースにしたものでしたが、最近の強いAI型対戦ソフトは価値の高い選択肢を優先するモンテカルロ法をベースにする者に変わってきている傾向がある。AlphaGoやAlphaZeroもその一つで、価値の高い選択肢を見出す部分に深層学習が使われているのです。
深層学習があればいいというわけではなく、深層学習をどのように使うか、言い方を変えれば、他の人口知能型のアルゴリズムの何を選んで組み合わせるのかが決め手になってきているということができると思います。

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AI関係で、最近よく目にする言葉にGAN（敵対的生成ネットワーク、Generative
Adversarial Network）というものがあります。
このシステムは、二種類の人工知能システムが、互いに競うことによってより精度の高い結果を出す性質を利用しています。
この名前にも含まれているように、GANの主眼はGenerative（生成する）なシステムです。
参考図で説明します。
この絵はニセ札を作るGANシステムを模式化したものです。
ニューラルネットワークを利用して偽札を作るGenerator（生成器）があったとしましょう。
偽札犯がこれを使って適当な偽札を作って使ってみると偽札を見張っている警察官がその札を別のニューラルネットワークを備えたDiscriminator（識別器）にかけてニセモノかホンモノかを識別しています。Discriminator（識別器）はCNNなどの深層学習機能で本物のお札をたくさん読み込んで、本物の札はこのようなものという学習をしています。偽物がやってくると偽物をはじくとともに、負の学習テータが手に入ったことになりますから深層学
習よって、偽物の特徴を捉えるとともにDiscriminator（識別器）は本物の特徴をより先鋭にとらえることができるようになります。
偽札犯がわでは、作った偽札がDiscriminator（識別器）によってはじかれたと知ると、負の学習データが手に入ったことになりますから、さらにGenerator（生成器）は学習することができます。
この循環を繰り返すと、Generator（生成器）は偽札の制度を上げてより本物に近づけることができ、Discriminator（識別器）はより精度高く本物と偽物を識別できるように
なります。

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左下の図を見てください。この結果、最初には線画によるラフスケッチをGenerator（生成器）に与えただけで、本物のハンドバックを学習していたDiscriminator（識別器）に鍛えられて、本物そっくりの鮮明なハンドバックの画像を作り出すことができるようになります。左下の右のハンドバックは質感が本物と区別がつかないリアリティを持つまでになっていますね。
その他、次のようなこともできて、その実験的な画像やアニメーションがSNSなどでネット上にたくさん掲載されています。
・実際には存在しないアイドルの顔を生成
アニメーションにすると、これを見る多くの人が生きているアイドルを見たときと同じような反応をしてしまうほどになります。
・線画から自動で着色
たとえば、線画で書かれたマンガの顔がそのまま現実世界に抜け出てきたのかと思わせるようなリアルな人間の顔に変わります。
・芸術の領域へ
たとえばマチスの絵を正しいデータとして学習したDiscriminator（識別器）を使うと自分で書いた絵がマチスが書いたのではないかと思わせる絵に変更されるようになります。死後でも本人が生きていればこう描いたと思わせる作品が作れて鑑定家も見破れないものになってしまうことになります。また、複数の画家の絵をミックスして学習したDiscriminator（識別器）では、これまでに存在しなかった新しい芸術家が登壇したとしか見えない作品が生まれたりもします。

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深層学習のプログラムは複雑で大きな数式を作り込まなければなりません。しかし、特定のアルゴリズムに絞ればそれぞれの部分のプログラムは定型化できますので、各部分単体またはそれらを組み合わせたライブラリが無料または有料で多数提供されています。これらをAI
ライブラリーと呼んでいます。
ここには、中でも有名なAIライブラリーを紹介します。
Googleが提供するAIライブラリーの例【TensorFlow】【Keras】
Facebookが提供するAIライブラリーの例【PyTorch】
・【TensorFlow】
Googleの子会社がGoogle Brainが開発して、Googleが提供しているAIライブラリーの一つで、AIライブラリーとしては一番有名なものです。
オープンソースなので無料というのも人気の理由です。
Linux、macOS、Windows、Android、iOSなどのoskうえで動き、対応するプログラミング
言語もPython、C、Java、Goなど、多様性に富んでいます。
・【Keras】
同じくGoogleが提供しているAIライブラリーですが、TensorFlowやTheano（カナダのモントリオール大学が主導していた別のAIライブラリー）上で動くニューラルネットワークライブラ
リです。
これらの上位に位置して、より簡単に深層学習の計算が指定できるようになっていて、深22

層学習を活用するプログラムがより簡単に作れるようになっています。
・【PyTorch】
Facebookが開発を主導したPython向けの機械学習ライブラリーです。
Pythonに特化したものですが、コードが見やすくできているので、開発者には分かりやすいと評判になっています。
これからも、使いやすいよいAIライブラリーは月々に出てくるでしょうから、AI政策においてはこれらを上手に使える方が有利ですね。

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AI開発においては、従来のシステム開発にはなかった作業や人が必要になります。
その代表的なものが、ここに掲げたようなものです。
・POC（概念検証）
POC（概念検証）とはProof of conceptの頭文字です。プロトタイプに至る前に概念だけで実現性や実現した結果を概念的に示す手法です。
・アノテーション
AI開発に欠かせない、教師データを作り出す作業のことです。
・データサイエンティスト
データサイエンティストとは、一般に、ビッグデータを分析・解析し、そこからビジネスに活用できる知見・情報を抜き出すことを仕事にしている人のことです。
深層学習でも大量の学習用の入力データを扱いますので、やみくもに取り扱えは膨大な無駄が生じてしまいます。ビックデータを前にして一定の見通しをつけ、計算の結果を予測できる能力を持つ人が必要です。データの前処理などの加工もこのような人が担当すれば確実です。
続いては、それぞれについて、少し詳しく説明していきます。

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POC（概念検証）とはProof of conceptの頭文字です。プロトタイプに至る前に概念だ
けで実現性や実現した結果を概念的に示す手法です。
従来は、研究開発職やクリエイターやアーティストがスポンサーや雇用主からより大きな予算を引き出すためにこの手法を使ったり、お金を出す側が投資に見合う効果があるのか、
途中のリスクはどのくらいあるのかを知り、リスクを最小限にして、投資効果が最大になる投資を決定するためにこの手法を利用したりしていました。
AI開発者も研究開発職やクリエイターやアーティストと立場は同じです。
AI開発では、プロトタイプなどを作る前に、この図のようなことを机上で検討します。このこと
によって必要な機材、人員、予算などの推定をより確実なものにするのです。
「概念検証（POC、Proof of concept）」の仕事は主としてプロジェクトマネｰジャー（プロマネ、PM、Project Manager）の仕事ですが、必要に応じて、データサイエンティスト（DS、Data Scientist）やシステムエンジニア（SE）も参加します。
お金を用意する発注主に予算額への理解を求めるためにも同じ検証が必要になります。
このようなことは従来のシステム開発では必要性がなかったとは言わないまでも必要性がそれほど大きなものではありませんでした。ベテランのプロマネ（PM）またはベテランのシステムエンジニア（SE）が要求定義をする段階でほぼ全体を見通すことができたからです。AI開発ではベテランの開発者でもそう簡単に見通すことはできません。一瞥したくらいでは、見落としや見損ないが避けられませんので、見落としや見損ないがないようにこのような「概念検証（POC、Proof of concept）」をする必要があるのです。
各段階ごとの項目とそこに書かれる内容を見ておきましょう。

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・データ取得
どんなデータが必要か？
・データ蓄積どれくらいの量のデータが必要か？
・データ確認想定しているデータが取得できているか？
・教師データ作成
作成にかかるコストをどうするか？
・モデル設計0からの設計・学習
学習にかかる時間は？
・評価制度が出なかったらどうするのか？

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AI開発では、AIソフトに学習させなければなりません。そのためには、大量の教師データがどうしても欠かせません。
その大量の教師データを作り出す作業を「アノテーション」と言います。
左上は、車両を見つけ出す画像検出の画面ですが、様々な機種の車両の様々な向きの画像を教師データとして用意する必要があります。
右下の図はどのピクセルがどのものに帰属しているのかを示すマッピング画像です。この場合は、必要にシーンに対応する類似画像を大量に用意してそれぞれ塗分けた教師データを大量につくる必要があります。
色や形に習熟した作業者が大量に必要になり、多大に時間を費やす必要があるでしょう。
コストが相当にかかります。
従来のシステム開発では必要がなかった大きな作業項目となります。

25データサイエンティストは、概念検証（POC、Proof of concept）の段階でプロジェクトマ
ネージャ―の下で検証に参加するとともに、実際の開発が開始されると、テータに関わる各段階の作業を担当することになります。
・データ取得・データ蓄積・データ確認・教師データ作成
・モデル設計・学習・評価AI開発においては、データサイエンティストの実務作業の量は随分大きなものとなります。

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さて、当社株式会社リテラルがビジネスとして手掛けた実際のAI開発=AIビジネスの事例をご紹介したいと思います。

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顧客がAI開発を持ち掛けてきたと想定してください。
そこで、AI開発の前に考えたことは、ここに書いたようなことです。
・どんなAIを開発したいのか？（What）
・それはどんな課題を解決するのか？（Why）
・そのAＩわどのように開発するのか？（How）

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顧客と話す中で分かったことは、次の通りです。

・どんなAIを開発したいのか？（What）⇒イベント（結婚式）の動画を自動で生成するAI。
・それはどんな課題を解決するのか？（Why）⇒動画編集のコスト（工数）を大幅に削減する。
・そのAＩわどのように開発するのか？（How）⇒産学官で共同開発する。

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AIに何ができるのか、つまりAIが人間に与えてくれるものは何かを考えてみました。
それには、次の二タイプが考えられるだろうと思いました。
・人に代わって何かを成し遂げるタイプ
人でもできるがAIなら素早くまたは高い品質で出来上がるタイプですね。
・人知を超えたものを提供してくれるタイプ
偽物かどうか全く判断が付かない絵画をつくるなど、人知と人の手わざを完全に超えたものを作るタイプですね。

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私たちが受託したAIシステムは、「システムイベント写真を参加者の画像を収集しながらAIによって最適な編集を行うシェアリングサービス」です。
この図は、その全体像を示しています。
大きな流れは、一番下の段に示したように、次のようになります。
①参列者の投稿画像を収集する。
②収集された投稿画像をAIが選別する。
③選ばれた画像を自動編集して動画を生成する。

まず、投稿された画像から「良い絵」を自動選択するaiシステムを開発しました。
投稿される画像は1000枚程度あり、その中から良い絵を20枚程度選びます。
次に、フレーズ（シーン）ごとの評価の基準の例を挙げます。
1.新郎新婦披露宴会場入場<評価基準>①新郎新婦が写っている。
②新郎新婦の全身の明度が高い。
③新郎新婦以外の部分の明度が暗い。
④バストアップである。
⑤笑顔である。
⑥ドレス・タキシードの色が鮮明である。
2.ケーキ入刀<評価基準>①新郎新婦が写っている。
②新郎新婦の全身の明度が高い。
③ケーキが全体に写っている。
④カメラ目線である。
3.新婦手紙<評価基準>①新婦がメインで写っている。
②泣いている（表情が見えるくらいのアップ）

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③新婦に照明が当たっている。
その他

32これは、画像認識AIをどう使用したかの例です。
まず、左の図にように、例えばプロが選んだ写真を赤い点で、選ばなかった写真は青い点で、顔が画面に占める%、照明、体全体が画面に占める%の三次元座標にマッピングしてみると、顔が5%台と50%大蛾選ばれやすいことが分かります。
その他の分析も加味すると、新婦から親族に手紙を送るフレーズ（シーン）では、次のようなものがプロによってえらばれていることが分かりました。
①新婦がメインで写っている。
②泣いている（表情が見えるくらいのアップ）③新婦に照明が当たっている。
それらを基にして、右図のように投稿写真の選別にはMask RCNNというソフトを使って、特定の部位の面積を測ったり、新婦と背景の明度の差を計算したりしています。

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システムフロー（システムの流れ）は、この図のようになります。
・カメラマンや参列者が写真を撮ります。
・QRコードでログインして、Webアプリを起動する。
・撮影した写真をサーバーへアップする。
・システムはアップされた素材をAIで解析し抽出します。
・さらにシステムは素材を一本の動画に自動編集します。
・MP4ファイルに変換された動画をクラウドを介して当該婚礼式場にダウンロードして披露
宴会場の映写装置に持ち込む。
・MP4ファイルに変換された動画を映写装置で再生して映写する。
AI化される前は、人手で約2時間を要した作業が、わずか10分ほどで実現することができました。

このAIシステムは、・人に代わって何かを成し遂げるタイプ
・人知を超えたものを提供してくれるタイプのどちらのタイプだったかと言えば、「・人に代わって何かを成し遂げるタイプ」
だったということができます。
人でもできるがAIを使ったおかげで素早く出来上がりました。

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前のスライドで、「システムがアップされた素材をAIで解析し抽出」と書いた部分を、もう少し詳しいフローにしてみるとこのスライドになります。
1.写真がサーバーにアップされるごとに粉われる処理
・写真の撮影時間を取得し、ファイルをリネームする。
・写真を動画化に適正な解像度にリサイズ（フルHD）する。
フルHD（フルハイビジョン）とは、1920×1080画素のことです
2.シーン毎に振り分け
・撮影時間による素材数の増減から（重要なシーンは撮影時間が偏る）素材をシーン毎にディレクトリ分けする。
・各シーンのカテゴリ（新婦手紙など）をAIで判別し、評価値順に20枚選別する。
3.動画素材用にベストな一枚を抽出
・シーン毎の評価アルゴリズムによるAI評価で最適な一枚を抽出する。

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このシステムの組成を取り上げてみると、次のようになります。
1.Input（画像素材）
2.CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
3.Output（動画MP4）
このうち、「2.CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」の内訳を詳しく見ると次のようになります。

「2.CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」の内訳-----------------------------AIによる素材のカテゴリ分類と評価値計算⇓
素材を撮影時間フェーズ順に並べ替え⇓
フェーズ毎に評価値の最も高い素材を抽出⇓抽出された素材を連結MP4形式に自動変換------------------------------

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ひとつ前のスライドの内訳の一つ目「AIによる素材のカテゴリ分類と評価値計算」の部分のシステムの組成を取り上げた図がこれになります。
CNNを用いたAIシステムによる素材のカテゴリ分類でのYes/Noと、人間（Labeler）が良い写真と悪い写真に分けた結果との一致率が高くなるようにCNNを学習するようにします。

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人間（Labeler）による判定のルールによっても工数（コスト）も大きく変わってきます。
まずは、スライドのケース(A)とケース(B)の違いを説明しましょう。
ケース(A)・・・左の図
三人のLabelerがいます。
同じ写真を三人のLabelerが必ず引見することにします。
判定基準は「一人でもYesなら、Yesと判定する」または「多数決でYesが多ければYesと判定する」などの方法があります。
ケース(B)・・・右の図
三人のLabelerがいます。
1人のLabelerが見た同じ写真は他の二人のLabelerはみないことにします。
一人のLabelerのYesがそのままYesの判定になります。
計算100回分の教師データを得ようとすると1回1800枚と仮定して18万枚の写真を判定することになります。
ラベル付け（ラべリング）の処理能力はLabeler一人1時間で平均150枚程度なので、すべての写真にラベルを付ける（ラべリング）には1200時間かかることになります。
時給1000円のアルバイトをLabelerとして雇うとケース(A)では、１枚の写真に3人の時給が必要なので、360万円が必要である。ケース(A)では、１枚の写真に1人の時給で済ますことができるので120万円で済むことになります。

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開発から運用に至る手順は次のようになります。
1.データ作成
2.開発（AIエンジンの作成）
3.実装
4.運用
それそれについてやや詳しく説明すると次のようになります。

1.データ作成
・データ（素材写真）を集める。
・採否（Yes/No）のラベル付けを行う。
・カテゴリー（顔、景色、集合、その他につて）に分ける。
2.開発（AIエンジンの作成）
写真の良し悪しを決定するAIエンジンを作成する。
3.実装
・カメラマンや参列者が写真をWebServerにアップする。
・WebServer（Webサーバー）からMachine Learning Server（機械学習サーバー）にデータが渡される。
・WebServer（Webサーバー）にはMachine Learning Server（機械学習サーバー）から次のようなデータが返される。
カテゴリ/評価値/ファイル名
4.運用
・LP（ランディングページ、Landing Page、結婚式場からの利用申し込みを行うための39ページ）を作成する。
・SEO （検索エンジン最適化、Search Engine Optimization） の実施する。
・営業（結婚式場に勧誘のための営業）を実施する。
・広告（結婚式場に勧誘のための広告）を打つ。

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Googleがやっていることと同じではないかという疑問もあるかもしれませんが、次の点で大きな違いがあります。
「Google や Amazon では、一般的な画像認識および評価となるため、結婚式のフェーズに沿った細密なデータで学習した 本AI は最適な素材判断という点において、Google と差別化が出来ていると言える」
実際システムのフローでみても当社が作成したaiシステムは次ようになっていて、GoogleやAmazonのような一般的なものでないことは明らかです。
--------------------結婚式の各フェーズ毎に写真をラベリングしていく <---GoogleやAmazonにはない機
能⇓フェーズの特徴に沿った評価をAIが学習 <----------GoogleやAmazonにはない機
能⇓
膨大な写真データを食べさせることで精度向上 <----GoogleやAmazonにはない機能⇓
結婚式に最適化したAI動画生成システム <--------GoogleやAmazonにはない機能---------------------

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開発に使われた主なAIシステムは3種類あります。

AI１ 画像選別AI
プロの過去の判断データを教師データにした。
version1 プロのカメラマンが撮影したデータをプロがどう判定したかを教師データとして使用した。
version2 一般人の写真も含めてプロがどう判定したかを教師データとして使用した。
※なぜAIを使うか
プロの属人的な判断により行われるから、基準が自明でないからである。
AI２ 画像修正AI
プロの過去の画像修正方法のデータを教師データとした。
version1 画像修正を30パターンくらいに限定した分類問題とした。
version2 修正値も予測させる回帰問題とした。
※なぜAIを使うか
プロの属人的な判断により行われるから、基準が自明でないからである。
AI３ 動画クリッピング（トリミング）AI
プロによる動画のクリップデータを教師データとした。
version1 ブライダルに特化しないモデルを採用した。
version2 ブライダルに特化したモデルを採用した。
※なぜAIを使うか音声、画面、など複数のモーダル（分野別のルール）に依存するからである。

41

AI１ 画像選別AI
画像の選択については、次のような方法でAIに学習させました。
1.過去の結婚式にて撮影された画像から、プロによって動画に使用された画像をラベル付する。
数千枚の中から数百枚程度が採択されたものが教師データとなっている。
2.学習済みのAIが、一回の結婚式で撮影された数百枚の写真の中から30枚程度選ぶ。
3.式場いるカメラマンが動画に採用する写真を選ぶ。
4.評価方法: AIがスコアリングした上位30枚の画像と、プロカメラマンが採用した画像との一致率(TP、True Positive、良いものが良いと判断されること)目標とする一致率は、70%くらいを目安に考えている（この指標がどの程度で十分なのかは逐次検証の必要あり）。

AI２ 画像修正AI
画像修正AIについては次のような方法でAIに学習させました。
1. プロによって修正された画像をパタンごとに学習させた。
2.学習済みのAI（パタン分類AI）が、当該の結婚式で撮影され選ばれた写真に学習した修正パタンを適用する。
修正のパタンには、次のようなものが用意されている。
・輝度を10上げる+彩度を5下げる
・輝度を10上げる+背景を僅かにぼかす
・輝度を10下げる+閉じている目を開かせる
その他

AI３ 動画クリッピング（トリミング）AI
動画クリッピング（トリミング）AIについては次のような方法でAIに学習させました。
・直前のシーンとのつながりが弱くなったところでクリッピング（トリミング）を変更する。
・時系列を加味できるモデル（LSTM, 差分）を採用する。
・過去のプロカメラマンの採択画像を学習させた確率推定器を使用する。

ここにお集まりの皆さんは農業AIの講座の受講生で、スマート農業に関心が高い方と聞いています。
当社株式会社リテラルもスマート農業の課題に取り組んでいます。

45

AIで解決できる農業の課題には次のようにものがあると考えています。

・作物ごとの適切な成育管理
・虫や野生動物による食害
・植物特有の病気・雑草対策・台風などの天災
・収穫や選別、包装作業の人手不足

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実際に触れてみましょうというお話をさせていただきます。

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最新のAIシステムのサンプルをここにはあげてみました。

・This Person Does Not Exist
実在しない人」の顔がアクセスするたびに出てきます。AIが無限に実在しない人の顔を描き出すだけのウェブサイトです。
AutoDraw
手書きで書いたイラストが、プロが描いた図形に変化するという便利ツールです。
AI Experiments
Googleが開発中の開発中の機械学習や人工知能を使ったコンテンツをスマホのカメラやお絵かきで体験できるデモ用のコンテンツ集です。

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さて、最後にこの講義の結論を申し上げます。

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アウトプット（結論）は、次の通りです。
AI開発をしたいという人に次の質問を差し上げます。これが、この講義のアウトプット（結論）です。
・どんなAIを開発したいのか？（What）
・それはどんな課題を解決するのか？（Why）
・そのAIをどのように開発するのか？（How）
・そのAIを開発することであなたはどうなりたいのか？（Who）
もう、だいぶ分かりましたでしょう。
「・そのAIを開発することであなたはどうなりたいのか？（Who）」については各自答えが異なるでしょうから、それぞれに考えてみてください。

50

終わりに皆さんの素晴らしい未来に、拍手を送隊と思います。

51

今日はまず、機械学習のお話をします。
その前に、このスライドをご覧ください。
「スポーツ選手ってすごいよね！」って言ってますが、おかしくないですか。
一人のスポーツ選手が世界一流のことを全部できると思ったら不自然ですね。
このような超人スポーツマンは、夢ではありますが、実在しません。

1

人工知能というものがマスコミなどで取り上げられています。何でもできて、超人的な能力を発揮するかのように思っている人がいると思います。
AIって何でもできてスゴいというのは間違いであることをこれから説明した
いと思います。
超人スポーツマンが不可能なように、スーパーマンAIはいません。

2

人工知能、ここではAIと言いますが、AIというものはかなり広い分野の技術を意味しています。
AIにはいろいろな分野がありますが、その一つである「機械学習」だけを取り上げても、その中にはこれくらいの分野が含まれています。
・レコメンド（情報推薦）
例えば、顧客の購買傾向を調べてお好みであろう別の商品をお勧めしたりする機能のことです。
・数値データの予測
例えば、明日朝の体温はどのくらい？ などのように簡単な数式では予測できないような数値を予測することです。
・画像認識
例えば、これはよく知られているように建物の入り口で顔を見せるとドアを開けてくれたり拒否したり選別してくれるような機能です・自然言語処理
例えば、ラインチャットポットみたいに人間の言葉を受け取って解釈して、人間に分かる言葉を返してくれたりする時に行われる処理です。
・グラフ（木）の分類
物事の成否または諾否などの分岐を連ねて物事の決定を導く決定木を作る
際に、自動化する機能です。

3

・音声認識人の声や事物の音などを意味のあるデータとして認識する機能です。
・強化学習
機械学習するaiが、相互にまたは自己ループで判断精度を高める学習をする機能です。

3

今日の目標は、AIをそれぞれの分野に合わせて細かくとらえることです。

4

AIを活用するというと簡単なように思うかもしれませんが、結構大変な作業があります。
まず、本当にAIが必要かを真剣に考えてください。
必要もないのにAIさえいればすごいことになると思うのは大間違いです。
必要に課題を特定して、そのためにデータを集める、モデルを学習する、効果を測定する、あれっ、効果が低いな。もう一度データを集める、という途方もない作業の繰り返しが必要になるのです。
それでもやりますか？ その価値があるものにAIを活用した方が良いですね。

5

AIのモデルって何でしょう。
このグラフを見てください。横軸xが入力値です。縦軸yが入力値に対応する
出力値です。
グラフを見ると入力値と出力値には何か関係がありそうです。
入力値が小さいと出力値も小さくて、入力値が大きいと出力値も大きくなっていますね。
複数の数値の間に法則的な関係があるとき、その関係を関数と言いますね。

6

ここで、グラフ上の点々の真ん中くらいを通りそうな線を引いてみましょう。
ここでは、原点を傾き0.5の線を引いてみます。
式で表せば
Y=0.5Xとなります。

7この線、つまりこの式、Y=0.5X があることで、X=7のときは、式のXに７を代入して、Y=3.5となりますから、
Y=3.5になるのではないかと洋装できますね。

8いろいろなものを数値化して関数として見て見ることにしましょう。
例えばX軸には何かの画像、Y軸にはどのくらい猫に似ているか（つまり猫である確率）を示すことにします。
両者の間の関数は、直線で近似できるほど簡単ではないですが、何かのルールでできているはずで、そのルールがモデルということになります。

9

モデルは、とこ化に既にあるわけではありませんので、あらかじめ自分で作る必要があります。
教師あり学習の場合は、何かの画像を見て、この画像は猫である確率が何%くらいかを「教師（人間など）」が教えてくれます。
入力データ（何かの画像）と猫である確率をセットでたくさん調べていくと、どのような入力データ（画像データ）ならば猫である確率はどのくらいという何らかのルールがわかってきます。
そのルールがモデルですから、次には、出来上がったモデルを使って、猫の確立がわかっていない新しい入力データ（画像）を読み込ませると、そのルール（モデル）に従って、猫である確率が出力されます。
つまり、モデルを作るのにはたくさんの入力データとその数だけの正解デー
タが必要です。
予測をする瞬間は簡単に見えますが、その前に膨大なデータを読ませて、モデルを作る工程があるということを覚えておいてください。

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AIが活用される「レコメンド」の具体的な例としては、「動画サイトのおすすめ動画」があります。
概要としては、動画サイトのメインタブで、ユーザーの好みにあいそうな動画を推奨する機能です。
この機能を実現するために必要なデータは、・個人の閲覧履歴・動画の内容・最後まで見たか・その他です。
この機能があることで、ユーザは好みの動画が次々に表示される満足感を満喫できます。
サービス提供側には、広告が見られやすい動画を優先的に出せるというメ
リットがあります。

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数値データの予測の具体例の一つに、「不動産価格推定」があります。
この機能は、不動産の価格を予測して、取引を円滑化することにつながります。
この機能を実現するために必要なデータは、
・最寄り駅
・築年数
・価格
・その他
です。
この機能があることで、ユーザは妥当な価格を知り、安全な取引ができます。
サービス提供側には、ミスプライシングを防ぐことができ、査定の効率化を図ることができます。

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画像認識の具体例に、「DRIVE CHART」という製品があります。
この製品は、専用車載機から得る各種データから危険シーンを自動検知し、ドライバーの運転傾向を分析するものです。
この機能を実現するために必要なデータは、・運転を記録した画像/動画データなど
・正解ラベル（危険な運転行動か否か）です。
この機能があることで、ユーザは自分では認識できない、事故につながる可能性の高い危険運転が可視化される。
発売側は、製品が売れることで利益を得ている。

13

まとめ
AIは細分化されており、タスクとデータに応じて使う技術やAIが有効かなどが異なる水戸がお分かりいただけたものと思います。
AIは、函数（関数）の一種だということもお分かりいただけたものと思います。
関数に入力データを入れれば答えが出てくるということになりますが、その函数（関数）を成立させるための膨大なデータを整えることが必要になるということもお分かりいただけ者と思います。

14ここまでは機械学習のお話でしたが、ここからは深層学習のお話です。
深層学習は英語では”Deep Learning”と言います。
次のスライドに進みます。

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人工知能というものは、「人間の知的活動を再現するもの」すべてを含んで
いて、エキスパートシステムやロボティクス、ある種のヒューマンインター
フェイスなども含まれます。
機械学習もそのような人工知能の要素技術の一つです。
機械学習は、データの隠れたルールや法則を学習するという特徴を持っています。
機械学習のアルゴリズムには、SVM(Support Vector Machine)やRandom
Forest、K-meansなどがあり、場合により使い分けられたり併用されたりします。
機械学習で使われている様々なアルゴリズムの基本的な考え方は人間の脳の仕組みを模した学習モデル「ニューラルネットワーク」と言われるものです。
初期のモデルはパーセプトロンと言われて、この図の用ように細胞YにYと結合した外部から刺激を受けてX1、X2、X3、、、という細胞が興奮すると、それぞれの興奮量x1、x2、x3、、、に細胞間の結合に固有の係数（重み）w1、w2、w3、、、を掛けて合算した値がYに到達し、その値がYに固有の閾値（Φ(Y)）を超えるとYから先（図では右）に信号を発信するというモデルになっていました。このモデルには決定的な欠陥があり、一時期は見捨てられていたこともありましたが、閾値を不連続値ではなく連続値とする解決策も見出されて、研究が進められてきたものです。

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Deep Learning は、これをさらに発展させたものになっています。
外部から刺激（何かの画像からの光線）を受け取る細胞の列を入力層、最後に猫である確率がどのくらいかを出力する細胞の列を出力層と言います。中間の細胞（パセブトロンの図で言うY細胞に当たるもの）の列を中間層といますが、中間層が一層ではなく複数から成っているモデルをDeep neuralnetworkと言い、このモデルを使って学習することをDeep Learningと言います。
SVM(Support Vector Machine)やRandom Forest、K-meansなどのアルゴリ
ズムはDeep Learningの処理スピードや学習精度を高めるための工夫によって生まれたものです。

16つまり、人工知能というものは、人間の知的活動を再現するたくさんの技術を包括する言葉ですから、非常に広い範囲を含んでいます。深層学習（DeepLearning）は、その中の一部を構成している部分集合だということができます。

17先にも言いましたが、深層学習（Deep Learning）で使用されるモデルは刺激を受け取る細胞列（入力層）と結果を出力する細胞列（出力層）の間にも情報を受け渡しする細胞列（中間層）を持つニューラルネットワークの一種ですが、なかでも中間層が2つ以上ある ディーブ ニューラル ネットワーク（Deep neural network）になっています。
ディーブ ニューラル ネットワークが深層学習用のいわば函数（関数）、つまりモデルになっているというわけです。

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ある画像が猫である確率を導くために、画像を深層学習用のモデルに読み込ませなければなりません。
人間は色や形として画像を捉えることができますが、コンピュータは数値でしか理解できません。
どうすればよいのでしょうか。
実は、そのため、画像をピクセルごとの色の濃淡値の集まりとして入力します。

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画像処理にはCNN(Convolutional Neural Network)というアルゴリズムがよく使われます。
ピクセルの並びを正方形に切り取るとテンソルに対応付けられるので、テンソル計算に合わせやすいこと、テンソル化することで画像の膨大なデータを主として畳み込み計算によって圧縮して、計算速度を向上できることがその理由です。
実際のCNNでは、入力された多次元データ（たとえばR/G/Bの3次元データ）に対して畳み込み（Convolution）とある種のデータ圧縮（Pooling）を交互に繰り返して、最後には全結合で一次元データにして出力層に引き渡しています。

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Hubel and Wieselが、猫または猿を用い，視覚経路の各レベルでパターン刺激による単一ユニットの受容領野を検討し，網膜に入ったpatternがいかなる構成様式により中枢に統合され認識されるかを研究し，膨大な研究成果を発表しています（1957，1958，1959，1959， 1960， 1961， 1962， 1963，
1965a， 1966，1968）が、興味深いのは1959年の発表で初期視覚野の方位選
択性の再現を発見報告していることです。これは、CNNの働きと脳の一時視覚野の働きが極めて近いことを意味していますからCNNの有効性を支持するものと考えられますね。

21

ここまでは、深層学習（Deep Learning）の原理を説明してきましたが、ここからは深層学習（Deep Learning）が実際に使われている事例をとりあ゛
利上げたいと思います。

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まず、CNNがどこで使われているかというお話をします。
例えば、皆さんが良く使っているスマホをスキャナとして使えるようにする
アプリ「CamScanner-スキャン」にも使われています。
文書ファイルや画像をPDFファイルに変えるPDF変換やスマホのカメラで撮った看板などの写真が直ちに翻訳ができる便利なアプリ「翻訳 カメラTraduCam」にも使われています。
CNNが意外に身近なところにあることが分かりますね。

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SNS上で流行しているロシア発の画像加工アプリ「FaceApp」は、スマホ上で写真を加工し、性別を変えたり老化させたり若返らせたりして楽しむことができます。
ここでもCNNが活躍しています。

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「FaceApp」を使うとこんなことができます。
Todayの顔が現在の顔、Yesterdayは若返りした顔、Tommorrowは老化した顔ですね。
かなり良い性能ですよね。
CNNの実力というべきですね。

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この写真は物体検出の例です。
人物や車をの位置をしっかり検出していることが分かります。

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こちらは日本の新明和工業が開発した「航空旅客機登乗橋自動装着システ
ム」についての企業側の発表文書です。
従来は100センチまでしか近づけなかったものを10センチまで近づけることができるようになったというすごい発表です。
実は、2020年には、登乗橋を自動的に完全に装着できる製品も開発されています。
このようなことができるのは、対象物を正確に見分けて、位置も1ミリの狂いなく認識して接近接続できるからです。
物体検出に活躍するCNNの威力を示していますね。

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「航空旅客機登乗橋自動装着システム」のシステム構成図です。
ドア検出用カメラやAIカメラから入力される映像データをハブを介してPCに搭載された「AI画像処理装置」が処理しています。ここにCNNが使われています。

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こちらは、オーストラリアのサメ検出のためのスマートアルゴリズム（AI）の実例画像です。
海を泳ぐサメにAIが赤いマークを付けて警告してくれています。
こちらもCNNが使用されています。

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こちらは、密漁者を発見するシステムの例です。
ドローンが現場の映像を捉えて、地上基地に送るとともに、地上基地から
Deeptectorという製品の画像認識AIサーバーにも映像が送られて、密猟者を発見すると取締機関や管理者に通報される仕組みです。
ここでも画像解析が重要なカギを握っていますから、CNNが活躍していますね。
人が24時間、見張っているのは大変な労力でコストもバカになりませんが、自動検出ができれば、見張りの苦痛も気比も大幅に軽減されます。

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さて、ここからは画像解析をさらに進めて、画像に何が写っているかピクセ
ルレベルで判断するセグメンテーションの技術が、どのように使われているかを示します。

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この画像は、自動運転の最使われているセグメンテーションの例です。
ピクセルごとに「道路」に属しているのか、「車」に属しているのかという情報（ラベル）を付与（ラベリング）してあります。
左が元の画像、右はそのラベルごとに色分けした画像です。
このことによって、着目した画像の一点（ピクセル）が道路なのか路側境界線なのかが瞬時に判明するというメリットがあります。

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これは、ドローンが障害物を確実に回避して飛ぶためのセグメンテーションの例です。
ここでは、航空写真の各画素がどのカテゴリーに属するかをラベル付けして
います。

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これは、肺がんの疑いのある部位のピクセルにラベリングして、色で示しています。
医師がこのレントゲン写真を見る前に、このような画像ができていれば、医師の作業負荷がへり、見落としのリスクも軽減されますね。

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ここからは、GAN(Genera tive Adversarial Networks)を紹介します。
GANはには弁別器(Discriminator)があって本物のデータとニセモノのデータを交互に読み込んで本物かどうかを判定します。ニセモノは「生成器(Generator)」が自動的に作られるが、偽物と見破られると見破られないように生成方法を変更します。これを繰り返すと、本物そっくりの偽物が作られるようになるという仕組みです。
GANの初期には、結果が不安定になることがしばしばあって、不人気でした
が、CNNと同じような畳み込み層を採用したDCGAN（Deep Convolutional
GAN）が登場すると安定性も高く、たいへん人気が出てきています。
GANでは、基本的には教師データが必要でありませんが、教師データを使っているものもないわけではありません。

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GANの発展形には「DCGAN」や「CycleGAN」などがあります。
「DCGAN」
前のスライドで説明したようにCNNと同じような畳み込み層を採用したこと
よって、性能が飛躍的に向上したものです。
生成する画像が自然で鮮明なだけではなく、赤いネットワークを作っても安定しています。
「CycleGAN」
無関係な2枚の画像からそれぞれの特徴を別々に抜き出して合成することができたりします。例えば若葉燃える初夏の写真と雪景色の冬の写真から、雪が積もった木々のの風景を創出することができたりします。
すごくないですか？

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GauGAN（ゴーギャン）は、NVIDIA AI Researchプロジェクトの一つですが、印象派の画家ポール・ゴーギャンの名前にあやかって名付けられたものです。
ブラシや塗りつぶしの機能を使って描いたラフスケッチを作って、雲や山や木や水や草や岩などのラベルを選ぶだけで、自動的に写実的な画像が生成します。
ちょっとやってみますね。
急に、ベテランの画家になった気分になりますね。

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皆さんはパックマンというゲームをご存じですか。日本生まれで世界中に流行したゲーム王国日本の元祖の一つです。
なぜこんな模倣アプリを作ったのか、NVIDIA の研究者であり、本プロジェク
トの論文の主執筆者であるスンウク キム (Seung-Wook Kim) は、次のように話しています。「これは、GAN ベースのニューラルネットワークを使ってゲーム エンジンを模倣するという、初めての研究です。私たちは、ゲーム内を動いているエージェントのスクリーンプレイを見るだけで AI が環境のルールを学べるのかどうかを知りたかったのです。そして、AI にはそれができました。」
なるほど、ゲームの画面の動作からゲームエンジンの動作を模倣してしまったというわけですね。プログラムをコピーしたわけではありません。ゲーム
プログラムの動きとそっくりな函数（関数）=モデルを作ってしまったというわけです。この延長線上には、かなり複雑なロジックで動作する××ソフト
でもそのまま真似る××Ganができてしまうことになりそうですね。

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ここからは、自然言語処理に使われる深層学習（Deep Learning）を紹介します。

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DeepLは、同名のドイツケルンにあるDeepL社が提供する機械翻訳ソフトです。
これは、Google翻訳よりもずっと強力と言われています。
無料でWindows/Macに対応していますから誰でも使うことができます。
2020年6月時点の情報では、「無料版のDeepLにもまだ、所々に日本語未対応の“作りかけ”のサービスがあるものの現状でも十分便利に使える。日本語と相互に翻訳できる言語は英語のほか、仏語・独語・西語・中国語など11の言語に渡る」（Impress Watch）そうです。
なめらかな翻訳を可能にしているのはDeepL社が独自開発しているオンライ
ン辞書ソフト「Linguee」が威力を発揮しています。Lingueeはフレーズ単位で翻訳文を検索できる独自のアルゴリズム（事例ベース推論）を使用しているからですね。

40

Google翻訳は、最初から、対象になる二つの言語の文（Sentence）や段落（Paragraph）などを丸ごと対応付ける方法をとって登場しました。従来の形
態素解析という考えで作られた翻訳ソフトをはるかに凌駕する自然な翻訳に近づきました。このgoogleの考え方は古典的なAIのカテゴリでいうと事例
ベース推論を機械学習で実施するというような方法論になっています。しかし、実装に当たっては、RNNという深層学習のアルゴリズムの一種を利用したRNNベースEncoder-Decoderモデルという方法を採用していたため、計算に多大な時間がかかり、また訳文にまだぎごちなさがありました。ぎごちなさを改善するため単語間の依存関係（Attention）に注目して、二つの言語の文（Sentence）や段落（Paragraph）などの長い文字列の対応付けを見つける方法を併用していましたが、今一歩の感がありました。
しかし、2017年12月にGoogleから論文「Attention Is All You Need」が出て、深層学習のアルゴリズムであるRNNもCNNも使用せずに、単語間や段落（Paragraph）など長い文の依存関係（Attention）にのみ着目して、翻訳を実行すると計算速度も大幅に向上し、翻訳の制度も格段に良くなることが示されました。つまり深層学習で何もかもやるという考えを捨てて、必要なところだけにするという考えで大幅に翻訳の質を向上させることに成功したのです。
この考えで作られたものがTransformerで、現在のGoogle翻訳は、これに41

よって大幅に改善されることになったのです。

41

GTP-3というのは、Transformerをベースにした文章の自動生成システムです。
開発元のOpenAIは2020年6月にベータ版を公開しましたが、7月中旬には、これを使って、ミーム（本歌取りのようにコピーして改修した文章や画像）や詩、ツイートの記事、ギターのタブ譜などを自動生成してツイッターに月々に流される盛り上がりを見せるようになりました。
アメリカの大学生がGPT-3を使って偽ブログ記事を生成したところ、Hacker
News（ソーシャル・ニュース・サイトの）で注目度1位になってしまった”事
件”もおきました。
また、2020年7月、開発者で起業家のシャリフ・シャミームは、これを使って概要を自然言語で与えてAIのプログラミングコードを自動的に生成することに成功しています。
さらに、開発元のOpenAIは、治験者を718人集めて、GPT-3が生成した偽のニュースと本物のニュースがどの程度区別できるかをテストしています。使
われたのは、人間が書いた本物のニュース記事25本とGPT-3が生成した偽ニュース記事25本です。治験者たちはの正答率は「52％」、つまりまったく見分けられなかったということです。

42これまで見た来たように、画像を対象にするものであっても深層学習（DeepLearning）には、様々な活用の仕方があります。また、画像ばかりではなく文章にも深層学習（Deep Learning）を適用して良い結果を出すことができるものがあります。そのほか、音楽やプログラミングコードの生成などにも応用ができることがお分かりいただけたものと思います。

43

さて、このような深層学習（Deep Learning）をどのようにしたら使えるよ
うになるのでしょうか。
使えるようになるための手がかりをこれからお話いたします。

44

使えるようになるには勉強しなければなりません。あなたはどんな動機で勉強したいというのでしょうか。
・1つ目 「自分で最新の技術などに触れたい」
・2つ目 「自分の分野の面倒なことを機械に判断させたい」
・3つ目 「なんとなく流行っているし、凄そうだから」
あなたはどれでしょうか。

45

それぞれによって、やるべきことは違います。
・1つ目 「自分で最新の技術などに触れたい」の人
深層学習の界隈に入って勉強してください。
・2つ目 「自分の分野の面倒なことを機械に判断させたい」の人
深層学習の界隈の知人を作ってください。
・3つ目 「なんとなく流行っているし、凄そうだから」の人
勉強を続けることは難しいです。

46

「・1つ目 「自分で最新の技術などに触れたい」の人深層学習の界隈に入って勉強してください。」の場合について、一つの例を示します。
深層学習の界隈に入るやさしい入口の一つに「kaggle」があります。
https://www.kaggle.com/
kaggleは、10万人以上のデータサイエンティストが参加する「データ分析コンペ」のサイトです。
一見とっつきにくそうですが、初心者向きのチュートリアル用のコンペもありますから、実力に不安があっても参加できます。
・スポンサーがデータと問題を出します。
・参加者はkagglerと呼ばれますが、kagglerはデータを分析してモデルを作り、予測結果を出します。Kagglerが成果物を提出するとコンピュータによる自動採点がされて帰ってきます。期間中ならば何度でも提出できますから、採点を見て手直しして提出することを繰り返してよりよい評点をもらえるよ
うに努力することができます。
・期間終了後に、自分のベストスコアで順位が付いて、良い成績であれば賞金とメダルがもらえます。
・メダルがたまるとkagglerとしてのランクが上がります。ランクには「Novice（初心者）」「Contributor（貢献者）」「Expert（専門家）」「Master（親方）」「GrandMaster（棟梁）」があります。

47

あなたも「GrandMaster（棟梁）」になれたら素晴らしいですね。まぁ、せめて「Contributor（貢献者）」か「Expert（専門家）」くらいにはなりた
いですね。

47

kaggleに登録するには、まずはkaggleてググってください。
https://www.kaggle.com/
がすぐに見つかりますから、ここをクリックすれば登録の画面が出てきます。

48

Registerを選ぶと、「グーグルで登録（Register with Google）」と「（あなたの）メールアドレスで登録（Register with your email）」を選択するように表示されます。
どちらを選んでも構いません。

49

入力したら、該当箇所にチェックを入れて、「Get Started（始める）」を選択します。
プライバシーポリシー確認画面に進みますから、一番上と一番下の2か所にある「I agree.（同意する）」にチェックを入れて、「Create Account（アカウントを作成する）」を選択します。
しばらくまって、メールボックスにKaggle signup confirmationから「Welcom!」メールが届いていればOKです。
メール を開けると「Your Kaggle account has been created. Click below toactivate it;」とあります。Kaggleのアカウントができたので下のボタンを押すと有効になりますという意味です。
そこで、水色の「Active」ボタンを選択します。
すると、Kaggleのサインアップページが開かれます。「私はロボットではありません」にチェックを入れて「verify Account（アカウントを確認する）」
を選択します。
下のような画面が出てきたらアカウント作成は完了です。

50

「・2つ目 「自分の分野の面倒なことを機械に判断させたい」の人深層学
習の界隈の知人を作ってください。」については、別の例をお話しします。
例えば、「あなたは建造物保存委員会と仕事をしているとします。委員会は、ある一定の建築様式を持つ市内地域を特定しようとしています。何十万件もの住宅のスナップショットをふるいにかける必要があります。しかし、それらすべての画像を手作業で分類するのは繰り返しが多くミスも起こりやすいと考えられます。数か月前、1人の実習生がラベルを数百件漬けましたが、それ以降は誰も何も行っていません。この作業を代行する方法をコンピュータに教えられるとしたら、とても便利でしょう」
こんな時にはどうしたらよいでしょうか。
次のスライドに進みます。

51

従来型のプログラミングでは、プログラマがコンピュータに手順を一つずつ支持して舌がせる必要があります。他の問題では役に立つことが少なくないですが、住宅を外見から分類するという今回の課題では不向きです。
住宅は校正、色、角度など、様式の細部が非常に多岐にわたっていて、それがクラフツマン様式なのかモダン様式なのかを写真から判断する方法を機械に教えるための一連のルールを考え出すのは無理な話です。どこから始めていいのか想像するさえ困難です。
幸いなことに機械学習システムは、こんな時に力を発揮します。
今回は、独自のラベル使用して画像を分類することが目的ですから、カスタ
ム分類の方法を採用するのが良いと思います。

52コーディング無しでディープラーニングを用いた高度なAI開発を実現する方法があります。
“neural network console”でググるとhttps://dl.sony.com/ja/というサイトが見つかります。
これはソニーが提供している「Neural Network Console」というサイトです。
このサイトを利用すると、ドラッグ＆ドロップ中心の操作で、比較的簡単にニューラルネットワークが設計できてしまうというものです。
ニューラルネットワークについての基本的な概念については理解がないと難しいですが、「Pythonに習熟していないとニューラルネットワークが作れない」などのハードルはありません。
ソニーは、次のような困難を解決していると主張しています。多少の誇張はあるでしょうが、おおむねそのようになっているすぐ者と言ってよいと思います。
•Pythonや数式を学ばないといけない•ネットワーク構造やパラメータを変更するなどコーディングだと試行錯誤に時間がかかる•学習した何十種類ものニューラルネットワークの管理に苦労している•ニューラルネットワークのチューニングを自動化したい53

•開発環境の構築に手間と費用がかかる

53例えば、学習用に、手書きの「4」と「9」を区別するニューラルネットワー
クを作ろうとする場合には、様々な手書きの「4」と「9」のデータセットが必要になります。
そんな用途のために、こんなデータセットも用意されています。

54

ニューラルネットワークを学びたい人は、「無料で体験する」のボタンから入って、チュートリアルに挑戦するといいでしょう。
サンプルプロジェクトを選択して、チュートリアル１～6くらいまでをじっこ
うしてみてください。
ニューラルネットワークを体感的に理解できると思います。
時間が迫っていますので、そろそろ終わりにしますが、皆さんのチャレンジに期待しています。

55

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問題設定

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働いている女性は朝の通勤服選びが大変、面倒くさ い

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市場規模

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18年度の物販系分野の女性アパレルECの市場規模は1兆800億で、前年比伸び率が7.74妬と急激に伸びている業界です。

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服の仕入れ

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配送料

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クリーニング代

最初は弊社にて洗濯。後々料金葬生

倉庫賃料

後々発生

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7,000円‑5,160円=1,840円
1,840円×100＝184,000円

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海ブドウの優良産地①高CO2②空調設備が整った環境

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磯焼け 海藻が無くなる現象

海洋資源の消失
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解決策
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海ブドウを都市生産・買取，流通

①高CO2

→

②空調設備が整った環境→

増殖率2倍/1ヶ月
生育条件に合致（海中と温度帯一致）

部屋1軒月2kg生産予定

リーチ/市場規模

牛産呈(設備総額20万円）
NEET部屋に栽培装置を設置（設｜→1軒生産能力2k9/month
ひきこもり数令和元年230万人

市場

海ブドウ単価5000円超/1kg
流涌量
2kg/month

60000kg=3億円
年間24万円ー栽培装置イメージ

チーム＆テクノロジー

大学。大学院でサンゴ研究
同研究室内で海藻類の培養
スジアオノリ、ウミブドウ栽培経験

水温、肥料濃度等のセンシング
農業経験優位性/参入障壁

低コスト栽培

生産量確保

安定生産

･CO2投入コストゼロ

・生産者が確保しやすい

自然環境の影響を受けにくい・空調設備コスト少・月1 2万円の収入源
・ニートの生産者化はバズるかもしれない＝広告費不要？

成長戦略
東京限定生産（都市生産者確保）
沖縄からの輸送不可地域

東京NEET270万人

100人×24kg生産→2.4t

500万円×60トン→3億円（東京抜き）

品種増（収入源増）
海ブドウ供給過多が飽和予想

海ブドウ以外にアカモク・ミリン等、高単価海藻(150億円）
ビーガン向けスナック（市場新規開拓、海外進出）(特に海外）塩味スナックとして2027年に17兆円市場への成長予測

谷口

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海ブドウ本体栽培装置

沖縄が国内の99％以上独占

海藻栽培装置は無い→東京まで通年輸送が出来ない
5000円趣1kg×60トン→3億円

野菜の栽培装置が近しい競合

健康食品類

毎年各社が家庭菜園用の 新サプリメント、食品類の新製品

価格競争に巻き込まれる坤■

家庭菜園市場は成長中2304億（2019）→現地生産出来ないことがほとんど／ぐ

マネタイズ/課金の仕方。初期投資‑水槽ブランドとの協同初期5万円 500万円
・貢取・流通関東以北が新市場
500万円×2．4トン→1200万円

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だれがサポートして逗E‑は咳､ないのかつ心配だ！

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新規事業開発担当
福原洋専門学校｡高等学校｡美容室･整骨院

エステザロン衝アパレルまで，し数々のﾋジﾄ作を世の中に生み出ず
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新規出店立進け漠續あり！

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経営とロジックの観点x実経験から生み出

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今後は在宅介護の進展や独居老人世帯の増加により高齢者施設以外での需要開拓が市場規模の拡大のカギになる

現状のビジネス市場は小さいが確実に独居老人の数が増え､社会課題としてフォーカスされます。
地域包括支援制度とマッチングしてこれからのビジネスになるのは確実である！

[写真]介護関連製品・サービス市場拡大25年見守り市場は17
年比193.8％ー2018年7月28B09927

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地域包括支援センターへ営業

地域で協力先に対して無料で配布して実証事業としてモデル化それをベースにプロモーションをし､他の地域へビジネスとして広げていく
このビジネスモデルをベースに見回りを包括的にとらえていくことが可能です！ （他サービスとの組み合わせで安心感の創出が可能！ ）テクノロジー＋
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冒帯でロック 解除が可能！テンキー排除でコストカット『HIRAKUN』

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⑥内臓電池残量は携帯でチェック可能！ （見守りのきっかけに！）

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地域包括ケアシステム◎鶴鞠の鱒代が75黛鼠上となる2025年を箇迦二.量度な葺介■軟醸となっても住み煩れた で⑧分叡鈩鰯鰯郷繍競説欝騨､･薗蜜.介蔑 謬騨，霊電文齢一体的1塁樋"癒ら○今後､隙鈎遼高的考の 溌見鴎掌れる垂から､鯉麺僅高触者の地壊での生活を支えるた靭邑も､鯵峨趣姻ケアシ久テムの卿襲が■釘です．
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各社組み合わせて使うことでのさらに安心が得られます

まずは毎日使う必須となる玄関鍵(ビジネスの入口)というところから独居老人の孤独死をなくすビジネスに協力してください！