プレゼン資料

2017年1月26日

アークス研究所
田中 久司

Copyright(c) 2016 Ashisuto Solution Kenkyukai

目次
自己紹介
1.将来予測のためのミニAI開発
2. AI（機械学習）のツールとプログラミング
3.米国ＡＩベンチャーの調査
3.1 業界マップ
3.2 ビジネスモデル
4.ツールや手法の研鑽（Kaggle等のコンペへの参加）

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自己紹介
一昨年リタイア、その前は、総合商社で、投資案件の審査と全社リスクマネジメントを担当
その後、上場会社の監査役等を経て、現在は、リスクマネジメ
ントとAIを研究
投資案件の審査とリスクマネジメントで痛感したのは、将来を読むことの難しさ
そこで一時期シナリオプランニングを研究し、鳥の眼、虫の眼、で俯瞰することの重要性を認識
昨年より、AIブームに触発されて、AIが将来を読むことに使えないかをテーマに研究を続けている。

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3/000１．将来予測のためのミニAI開発（やりたいこと）目標
ミニAIの開発にトライするが、作りたいものは、GlobalAnalytics（世界のマクロ経済動向を予測する計算知識エンジン）で、その開発の準備として、１．AI（機械学習）のツールとプログラミング
２．米国AIベンチャーの調査を行った。

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２．AI（機械学習）のツールとプログラミング
実際に自らがAI開発のトライアルを行い、その知見を深める。
■やってみたこと
データ やること ツール名
MNIST 0～9の数 Chainer
手 書 き 字の判別
数字
(画像認 ク AWS識）
ラ (Amazon)
ウ Azureド (Microsoft)
系 Bluemix(IBM)

Kaggle 日 本 の Python
世 界 の GDP伸びマ ク ロ 率の予測
データ

言語、ライブラリ、分析ロジックなど
・Python(scikit-learn)、・Chainer
・Ruby（画像データの数値データへの変換）
・多項ロジスティック回帰分析・多項ロジスティック回帰分析
・Python（数値データのjpegへの変換）
・Watsonの画像認識(Visual Recognition/Custom Classifier)・Python(numpy, pandas, matplotlib, seaborn,statsmodels,
scikit-learn(linear_model.LinearRegression(),
AdaBoost), XGBoost

次に、トライした内容と結果の要点を説明します。
【出典】（株）アシスト主催ソリューション研究会2016「AI技術の利活用」分科会
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■Kaggle時系列マクロデータ
やり方/手順(Pythonプログラム）
Kaggleのサイトからデータをダウンロード

これの推移を予想できないか？

データの視覚化（その１ 折れ線グラフ）
予測に使うデータの絞り込み（欠測値の有無ないし数：1,354→193）（目視による類似データの除外：193→61）

日本のGDP伸び率（1970～2014）（％/年）

これがGDP伸び率(GDP_growth_next_year)

データの整形（翌年GDP伸び率の繰り下げシフト）
データの視覚化（その２、折れ線グラフ、箱ひげ図、 ペアプロット（散布図行列））

各データ間の相関係数の算出とクラスターヒートマップによる視覚化
相関係数の値の降順によるソート（次ページに続く）

クラスターヒートマップ（赤：正、青：負）6/000

前ページから続く
単回帰および重回帰分析の実施（Pythonのstatsmodelsライブラリ）

分析
単回帰
重回帰
（１）
重回帰
（２）
重回帰
（３）

正相関の説明変数

負相関の説明変数

Lending rate minus deposit
rate(%)
Lending rate minus deposit
rate(%)
上記+Land under cereal production(ha)
上記+Population, ages 0-14 (% oftotal)

-R2

0.654

Energy use(kg of oilequ./capita)
上記+ Imports ofgoods&services(yen)上記+Exports ofgoods&services(yen)

0.694
0.434
0.437

回帰分析の結果

AdaBoostによる回帰分析（PythonのScikit-learnのDecisionTree Regression withAdaBoost)

XGBoostによる回帰分析（XGBoostのPython API)

多変数の時系列データにおいて、ある変数の将来値を予測するプログラムの一応の雛型ができた。
プログラムにしても結果の解釈にしても、アルゴリズムにより内容が異なり、さらに習熟すべき課題はあるが、最先端のXgBoostも動かすことができ、結果も従来の回帰分析よりも良好であった。

Lending rate minus deposit rate(%)を説明変数とするAdaBoostによる単回帰分析

XGBoostによる回帰分析（予測値と実際の値）

XGBoostによる各データの重要度

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■ AI開発の勘所視点

勘所

開発作 データの取得、ツールの環境構築、データの整形に手間がかかる。
業
勿論アルゴリズムの選択がキーではあるが、データをツールに読み込ませる型や形式が限定されおり、それを理解する必要がある。
時系列データにおいて、ある変数の将来値を予測するプログラムの一応の雛型ができた。
オープンソースのみを活用することによって、AI的なものが開発できることが判った。プログラミングにしても結果の解釈にしても、さらに習熟すべき課題はあるが、最先端のXgBoostも動かすことができ、結果も従来の回帰分析よりも良好であった。
ツール オンプレミス系のPython（スクラッチ開発とChainer）は機械学習の選択 の本質的学習（統計学など）が必要である。クラウド系は、多彩な機能のそれぞれの使い方を学ぶのに手間がかかるが、慣れれば複雑なプログラミングをせずに結果が得られる点は便利である。
ユーザー企業の置かれた立場・目的によりツールの使い分けは決めるべきであろう。例えば、優秀なプログラマーがおり、本格的にAIに取り組むのであれば、Pythonによるスクラッチ開発、開発目的が特定され、それに適したライブラリがあるのであればRを選択するなどである。
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視点

勘所

クラウ クラウド系は、ITの巨大企業が巨額の先行投資を行って開発したド系へ クラウド・プラットフォームで、日々進化し、数多くの機能が盛の感想 り込まれているので、その全貌を理解するのは相当の努力が必要であり、その優劣は簡単には判らない。従って、他の業務で利用しているクラウドがあれば、それを使うのが無難であろう。
特に使い慣れたものがない場合は、AWSはクラウドサービスとしては先行しており薦められるが、機械学習機能が簡単な分類や回帰分析だけであるため、本格的な分析を行う場合は他のサービスやPython等によるスクラッチでの開発を検討する必要がある。
Azureは一通り機械学習を学ぶには体系化されており、キャンバスでのGUIは習得しやすく、フリーワークスペースが無期限で使えるのも有り難い。ただし資料は英語版に限定されている。
BlueMixは多様な機能が集約されており様々なニーズに対応できるが、夫々の使い方に習熟するにはそれなりの努力が必要である。
資料は日本語版もあるが、詳細な説明となると英語版しかない場合がある。チャット機能によるサポートが得られるが、無料アカウントが1か月に限定されているのはつらい。
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３．米国ＡＩベンチャーの調査
似た業態のベンチャーがあるかどうか調査する。

Machine Intelligence LANDSCAPE(ブルームバーグ社アナリストによる人工知能ベンチャーの調査結果）

調査業種

調査社数

財務(投資)

9社

消費者金融

7社

小売

3社

製造

3社

医療7社

診断・診察

3社

メディア

3社

ｱﾄﾞﾃｸﾉﾛｼﾞ-

3社

オイル・ガス

5社

農業

2社

合計

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45社
10/0003.1 米の資産運用ベンチャーの業界マップ
パッシブ運用１．ロボアドバイザー

Betterment
Wealthfront THEO/
お金のデザイン
巫
Hedgeable
Motif Investing
自動化

予想

KENSHO

AlpacaAYASDI

motif

２．マーケット予測

３．投資プラットフォーム

アクティブ運用【出典】①「最新Fin Techの基本と仕組みがよ～くわかる本」長橋賢吾 著 （株）秀和システム 2016年12月10日発行②「ロボアドバイザーの資産運用革命」 編著者 お金のデザイン ㈳金融財政事情研究会 平成28年11月10日③「Fintechとは何か」 編著者 富士通総研 隈本正寛・松原義明 ㈳金融財政事情研究会 平成28年5月6日④ 「These are the 5 Hottest Companies in Fintech」Fortune/Finance Jun 27,2016

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11/0003.2 ビジネスモデル
ビジネス
マクロ経済分析

インプット
マーケットデータ
エコノミックデータ

・AYASDI→

リスク分析マーケットデータ
エコノミックデータ

・AYASDI→
グローバ
ル分析

ソーシャルメディア(1M+/日）(Tweet,Newswire,Vasdaq,NYSE,Blogs,SEC Edgar, Web
scrappers,Options)

・iSENTIUM,METRICLE
市場よりも早く重要なニュースを発見する
投資意思決定のインターフ
ェイス・多変数のTDA（Topological data analysis)と機械学習・リスクと関連の深い変数の自動浮上・モデルと経験値の協同トピックス（過去３年間で2.6億以上）

・Minettabrook→
衛星画像

・Orbital Insight→

過去のあらゆるイベントがマーケッ
トにどのような影響を与えたかのデータを学習
ツール：自然後処理、並列統計計算、機械学習

NLP（Neuro-Linguistic Programming）
Synonym Recognition
Semantic technology
Knowledge Map of Topics

・iSENTIUM, METRICLE, Alpha
sence, MinettaBrook
・機械読み取りと語義学
・活動内容・特徴に基づく読み取り内容のランク付けと優先付け
・自然言語処理の迅速処理技術

・予測
・シグナル
・regime-based asset
allocation strategy

金融機関
ﾍｯｼﾞﾌｧﾝﾄﾞ

・リスクの予測（与信/流動性/オペレーショナル）
・監督官庁への提出書類

金融機関

対話型インターフェース
Q & A(６５百万種類の質問に対し、9万のアクション選択肢を答える。)

ウオール街プレーヤー(ﾍｯｼﾞﾌｧﾝﾄﾞ)リアルタイムの中期の洞察
・投資(株/ETF/商品/指数）
・マクロ経済、金利、・政治、・ブランド
Personalized Signals

金融、公的機関、ｼﾞｬｰﾅﾘｽﾄ、News、企業(Security,Crisis)

・iSENTIUM,METRICLE

・Dataminr

トピックス（過去３年間で2.6億以上）を地図化し、リンクでつなぎ、点数付けし、ニュースをモデル化し、分析し、予想

小売
不動産
農業
商品相場

小売
不動産
農業
商品相場
Insight
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自然言語データ、ビッグデータ、機械学習を組合せた統計的計算の並列処理シス
テムで非構造化データも処理

・Kensho

顧客

アウトプット・多変数のTDA（Topological data analysis)
・類似期間の発見・キードライバーの浮彫り

決算報告、経済ニュース、株価の動き、移動平均、新製品発表、drug
approvals, economic reports, monetary
policy changes, and political events・Kensho→ウェッブのセンチ
メントの抽出ツール/手法・グローバル/地域トレンド、・経済の拡大/縮小
・熱帯雨林伐採減少状況
・Kensho
・油の需給状況（コンテナー）

４．ツールや手法の研鑽（Kaggle等のコンペへの参加）
コンペ名

内容

To Go

Data Science Bowl 2017 Can you improve lung 3 months
cancer?
The Nature
Can you detect and3 months
Conservancy Fisheriesclassify species ofMonitoring
fish?
Dstl Satellite Imagery
Can you train an eye in 2 months
Feature Detection
the sky?
Two Sigma Financial
Can you uncover
A monthModeling Challenge
predictive value in an
uncertain world?

懸賞金チーム数$1,000,000 6,190$150,000

1,206$100,000

138$100,000

1,409

これにチャレンジ中

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