企業事例セッション
経営情報学会 2018 年秋季全国研究発表大会
経営情報学会 2018 年秋季全国研究発表大会では，2018 年春季大会に続いて企業事例セッションを開催しました．産業界の方に（1）経営情報学に関わる企業での実践例や（2）経営情報学に関わる技術・サービスをご紹介いただくことで，他企業や学識者との情報交換・交流の促進を意図するものです．企業同士となると日常ではなかなか情報交換の機会はなく，学会が交流の場を設定することには実務家の方にとって価値提供になりえ，また産学の交流という視点でも共同研究（事業）への発展の可能性もあることから，本セッ
ションにより大会がより一層魅力的な場となることを目指しました．
今回は特別講演ならびに一般発表が 6 件なされました．当日，セッション会場では活発な議論が交わされました．今号でご寄稿を承諾いただいた参加者による内容紹介を掲載いたします．
本誌をご覧の読者の方にも参考になる部分が多いと思いますので，今後の事業・研究にご活用いただければ幸いです．なお，本セッションは次回大会でも開催予定です．企業の皆様はぜひ発表をご検討ください．
【特別講演】◯田中秀樹氏（株式会社エルブズ）「20 年後，高齢者の AI 活用はどのようなものになるか？」【一般発表】

1）○西口浩司（大阪府立大学大学院経済学研究科）「ICT 活用の重要性に関する大企業と中小・零細企業の認識格差」

2）○三國香織（新日鉄住金ソリューションズ株式会社）, 向 正道（新日鉄住金ソリューションズ株式会社）「AI プラットフォームに求められる機能とは何か」

3）○松本早弥香（株式会社マクロミル）「消費者意識のリアルタイム計測についてアスキングデータを時系列データとして活用する」

4）○園田亜斗夢（ビジネスハブ，東京大学）「アパレル EC サイトにおける説明文自動生成」

5）○中田行彦（立命館アジア太平洋大学）「企業復活に導く「日本型リーダーシップ」
鴻海から参画しシャープを復活させた戴社長の事例研究」

6）○山口耕平（株式会社神戸デジタル・ラボ），山口和泰（株式会社神戸デジタル・ラボ），木村かおり（株式会社神戸デジタル・ラボ）「高付加価値化を実現するデータの地産地消」
大会委員長

338

経営情報学会誌



著者名

20 年後 未来 支 「御用聞 AI」〜Society 5.0 高齢者生活支援〜
冨永善視（
田中秀樹（
株式会社

1．寄稿

〜私

夢見

20 年後〜））

込まれている（図 1）．
特に過疎地域の高齢者割合は年々増加し，過疎対2018 年 10 月に開催された経営情報学会にて，筆策の現状に関する報告（総務省，2017）では，全者らは「20 年後，高齢者の AI 活用はどのようなも国平均と比較して 10% 上回っている．都市部におのになるか？」というタイトルで発表の機会を頂戴いても局所的な過疎化，高齢化が起きている．

した．発表に際し，筆者らがこれまで議論してきた

過疎化，高齢化を取り巻く経済的なインパクトに20 年後の高齢化社会と ICT 技術の関わりについて，目を向けると，例えば，平成 27 年度の社会保障給資料化を行い発表をさせていただいた．

付費のうち高齢者関係給付費の割合は 67.6%，給付

本稿は，当該発表をさらにブラッシュアップし，額は前年度から 1 兆 5,003 億円増加し，過去最高のまた新しい情報を追記したものである．特に高齢化

77 兆 6,386 億 円（高 齢 社 会 白 書： 内 閣 府，2018）

社会の実態について整理し，我々が導き出した未来となっている．このような経済的損失は，社会課題像については，より具体的に追記した．

と呼ばれ，その解決が日本の未来において極めて重要であると言われている．

2．過疎化，高齢化 経済的3．今 未来読解

総務省の統計（総務省，2018）によると，平成30 年 9 月現在の推計で，65 歳以上の高齢者は 3,557

コンピュータなどの基本的性能向上，通信速度の万人とされている．前年と比較して総人口が 27 万向上などを基礎として様々な技術発展が目覚まし人減少する一方，高齢者人口は 44 万人増加してお

いことはご存知の通りである．内閣府作成の資料

り，総人口に占める割合は，28.1% で過去最高と（図 2）によると交通，エネルギーなど 12 分野に渡なっている．高齢者の人口割合は今後も増加し続る技術が網羅されている．

け，約 20 年後の 2040 年には 35.3% に達すると見

図 1 高齢者人口及 割合 推移（1950 年〜 2040 年）（総務省，2018）

Vol. 27 No. 4, March 2019

過疎化，高齢化に関連するカテゴリでは，「革新図 2 Society5.0
2017a）

向技術全体俯瞰図（内閣府，

339

経営情報

図 3 配偶者型

図 4 Society5.0 新閣府，2017b）

価値

事例

医療・介護（内的介護・くらし支援技術」「革新的おもてなし関連技術」が記載されており，それぞれの AI，IoT，ビッになっている．

グデータ，自然言語処理，接客ロボットなどの技術が列挙されている．これらの技術に共通するのは，

4．Society5.0

事例

マンマシンインターフェースすなわちヒューマンイ
ンターフェースを支える技術群であることである．
特に AI 技術にフォーカスをすると，その言葉のSociety5.0 が実現された場合の，医療・介護のビジョンを内閣府作成資料から紹介する（図 4）．

示す範囲は様々で，ディープラーニングを適用した技術要件では，リアルタイム生理計測を行うため学習機のみを指す場合や，ルールベースのエキスの各種センサー・ウエアラブル機器，それらバイタ

パートシステムを指す場合もある．これらの定義にルデータを解析するための AI 技術，さらに他サーついて，当社は AI を広義の意味として捉えている．

ビスと接続するためのクラウドが必要となる．また20 年後の未来では，高齢者のためのマンマシン

快適な生活を実現するための小型ロボットも必要でインターフェースとして，広義の AI が利活用されあると提案されている．

ているであろう．これには，技術の進歩とあわせ，これらは，あくまでも Society5.0 の一つの実装モ

人口減少のため，対人での接客などが現実的にむずデルであり，今後様々な実装モデルが提案され，淘かしくなることも起こるためである．例えば，「高汰されていくことになる．

齢者夫婦のみ世帯」が，配偶者の死去などにより「独居高齢者世帯」になった場合，日々の対話の数

筆者らも，御用聞き AI というモバイルアプリで，Society5.0 の 1 実装モデルを目指している．

が急激に減少し，認知症を発症することが懸念される．このようなケースにおいて，近親者及びケアマ

5．技術開発 「複合」

「融合」

ネージャーなど自治体関連職員による電話，対面などの手厚いメンタルケアが必要となるが，十分手当

大学・民間企業とも研究開発機関においては，なができない場合が多い．配偶者ロスとも言える状況

がらく専門性の高い研究開発が行われ，そしてまたでは，ペット型ロボットなどを配置することによっ評価されてきた．技術の進展が進んだ後は，2 つのて，一時的な喪失感を緩和させることが可能になる専門領域が重なるいわゆる複合領域が重要となってと考えられるのである（図 3）．

きた．例えば，教育と工学などは，その好例であろこのような ICT を含めたテクノロジーを用いたう．とくに日本においては，文系・理系のかけあわ

社会課題解決を計った姿そのものを，国は Socie-

せが注目され，「Any」
×「技術」という枠組みが複ty5.0 と定義している．結果として，Society5.0 の範合領域の代表格であった．

囲は極めて広く，前述の内閣府の資料にあるとおりSociety5.0 を目指す現代においては，2 つ以上の社会全体に関連する一方で，実装モデル構築が困難

技術が重なるさらに難易度の高い研究開発が必要に340

経営情報学会誌

著者名

なると，筆者らは考えている．これらを筆者らは，「複合領域から融合領域への変化」と呼称している．
融合領域での研究開発では，多くの専門性をもつ研究者・開発者また当事者が解決すべき社会課題に取り組むことになる．いわば，「Any」
×「技術 A」
×「技
術 B」が融合領域と筆者らは考えている．
融合領域は，その範囲の大きさから，単一の組織では対応は不可能で，産業，国，自治体，大学に加え，地域の 4 者の取り組み，いわゆる「産官学民」

表 1 御用聞
融合領域

AI

融合領域及 組織役割一覧「医療・介護」
×
「AI」
×
「金融」

課題

買

産業創造

地域

物難民対策，交通難民対策，独居高齢者

産

株式会社

官

南山城村

学

大阪大学

民

株式会社

協力隊

AI 人材育成（道駅運営会社）の取り組みとなる．現在も，産官学民の取り組みは「御用聞き AI」は，（図 5）を開発，提供している．

数多く行われているが，新しい概念のため理解を得iOS / Android 用 で 無 料 で 利 用 可 能 で あ る． 全 国るアクションが必要で，それが複合領域，社会課題

1,718 基礎自治体の官公庁や病院，警察，消防署な解決のひとつの阻害要因になっているといっても過どの位置データや，地域の情報の配信などを行える言ではない．

よう開発を行った．特に，買い物難民対策，交通難民対策のために様々な実証実験を行い，電子マネー

6．過疎地・高齢者課題解決

産業創造の試験実装も行った．2 年間 18 回 360 名の高齢者の方々，自治体の皆様，民間企業の皆様の御協力を

20 年後の未来においては，都市部への人口流出

得て，実証実験を行ったため，多数の機能が試験実はさらに加速し，今以上に都市部と過疎地域の社会装されることとなった．機能毎に，エージェントが構造が大きく変わることになる．これまで人が行用意され，交通難民対策ならば運転手さんエージェ

なっていた事業，細分化されていた事業が再編成さ

ント，買い物難民対策ならば道の駅店員さん，基礎

れ，ICT で都市部と過疎地域が連携しながら，新自治体に相談したいなら職場職員さんというようにしい産業を創造することで，社会課題解決が実現さ

高齢者自身がエージェントを選べる工夫がされていれることになる．この新たな産業の創造が行われる

る．御用聞き AI は，高齢者に使いやすいよう，選ことが，極めて重要である．

択肢を選ぶだけで意思表示ができるよう工夫されて筆者らとともに「御用聞き AI」実用化に取り組いる．高齢者のみならず知的ハンディキャップをおんでいる京都府南山城村では，御用聞き AI をはじ持ちの方でも簡単に利用することができる．また選めとした ICT ツールを使いこなす人材を「地域お択肢をサジェスト表示することで，利用者が可能な

こし協力隊」として求人を始めた．地域おこし協力

応答を直感的に提示することができる．開発に際し

隊では，3 年間の雇用が保障され，御用聞き AI なては，アンドロイド研究で知られる大阪大学石黒浩

ど AI ツールの使い方を学びながら，当該地域のた教授との共同研究を行った．また京都府南山城村とめに情報配信を行うのである．南山城村及び筆者ら協定を締結，2 年間にわたる実証実験を行った．

は，採用された人材が，当該地域で 3 年後起業してこれらの状況を，融合領域及び産官学民という観

くださることを目指しており，地域人材育成の大き点で整理すると「表 1なチャレンジとなっている．

領域及び組織役割一覧」となる．

御用聞き AI における融合

Society5.0 実現は，単にコスト負担増となるわけで実証実験ごとに，買い物難民対策，交通難民対はなく，産業創造とあわせ地域外からの若年層移住・策，独居高齢者の 3 つの課題から基礎自治体がもっ活躍のひとつの材料になるとも考えられるのである．

とも重きをおく課題にフォーカスして実験を行っている．主たる実証実験を紹介する．

7．御用聞

AI

失敗

普及

条件
「2017 年 1 月交通難民対策」

筆者らが所属する株式会社エルブズでは，高齢

京都府南山城村・笠置町・和束町をつなぐ広域バ者向けモバイルアプリケーション「御用聞き AI」

スの試験運行と合わせ，バスの位置情報と時刻表を，Vol. 27 No. 4, March 2019

341

経営情報

実証実験後

結果

学

「御用聞き AI」実証実験後，アンケートまたはヒ
ヤリングを実施したところ，「機能が多すぎてわか
りにくい」という意見が多数見られた．交通難民対策，買い物難民対策を同じアプリケーションで行うことを異なるエージェントで区分けをすることを試みたが，利用者に混乱を招いていたのである．
当初懸念されていた高齢者にタブレットが利用できるのか？については，利用できることがわかった
ものの，御用聞き AI が複数の機能を提供する事に関しては，低い評価だった．
図 5 2017 年度版

御用聞

AI

筆者らは，これらの結果などもふまえ，20 年後の未来の世界で，高齢者とロボットや ICT の関わ御用聞き AI を通じて発信する実証実験を行った．

りについて議論を行った．筆者らの結論は以下の通16 名の高齢者に御用聞き AI がインストールされたりである．

タブレット端末を配布したところ，10 日間で 9,000回の対話が行われた．バスの時刻表を確認した後，・人間の補助ロボットやソフトウェアは登場する

つづけてエージェントと雑談したり，近隣店舗の情・ただしそれぞれが，単機能であり報を調べたりした利用者もいた．コミュニティバス

・形状は人型とは限らず，機能に適した形状に AI と対話の技術を融合したことで，利用率向上と・操作に関しては，対話形式となる

情報集約の相乗効果が見られたといえる．

20 年後の未来に登場するロボットやソフトウェ「2017 年 12 月買物難民対策」

徳島県三好市で行われた実証実験では，御用聞き

アは，シンプルな機能性を持ち，対話で操作が可能
な，利用者にわかりやすいものと結論づけた．

AI を通じて，パンの宅配販売を行った．エージェ
ントが対話形式でパンをおすすめしたり，配達日を

8．課題絞 込「御用聞

AI」単機能化

聞いたりして注文を受け付ける．注文は受注管理シ
ステムに記録され，担当者にメールで通知される．

前述したとおり筆者らが開発した御用聞き AI は，実証実験では 11 日間で 20 人が利用し，34 個のパ解決すべき課題を広く設定したため，利用者から賛ンが購入された．また，一人あたり 1 日 33 回のエー同を得ることが困難であった．一方で，高齢化対策

ジェントとの対話が行われた．通常に比べ多くのパという観点でニーズの確認はできた．

ンが購入されたことに加え，高齢者に行われたイン

筆者らは，現在，課題絞り込みと「御用聞き AI」

タビューでは，「名前を呼んでくれたのが嬉しい」

単機能化に取り組んでいる．具体的には，課題を，といった，御用聞き AI のエージェントに対して親独居高齢者／孤独死に絞り込み，「AI による見守り」

しみを感じるような意見も寄せられた．

機能に特化させるべく議論をすすめている．

「2019 年独居高齢者対策防災行政情報配信」の 3 つから独居高齢者対策を選択したのは，3 つの交通難民対策，買い物難民対策，独居高齢者対策
京都府南山城では 2019 年より御用聞き AI による
防災行政無線情報の告知発信，救急・健康相談ダイ
ヤルへの電話接続，コミュニティバス情報の発信が課題の中で孤独死というもっとも重篤な状況に陥る可能性があると考えたからである．
現在，遠方に暮らす家族が緩やかに高齢者と繋が開始される．特に，防災行政無線情報の告知発信はりを実現できるよう，御用聞き AI と対をなす，家AI による告知文の添削・公開機能を利用している．

族が利用するアプリケーションも新規開発を検討している．機能を絞り込むことにあわせて，機能強化342

経営情報学会誌

著者名を同時に行い，産官学民の力を結集し，引き続きSociety5.0 をゴールとした社会実装を続けていく．

9．

〜私

夢見

zenbun/30pdf_index.html，［4］ 内閣府，2017a，科学技術イノベーション官民投資拡大推進費ターゲット領域検討委員会 ターゲッ
ト 領 域 に つ い て，https://www8.cao.go.jp/cstp/

未来像〜

筆者らの専門は，ソフトウェアである．ソフト

tyousakai/target/1kai/1kai.html［5］ 内閣府，2017b，Society 5.0「科学技術イノベー
シ ョ ン が 拓 く 新 た な 社 会」 説 明 資 料，https://

ウェアは，パソコン，スマートフォン，タブレット，

www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html

ロボットの中核となる部品として 20 年後の未来で重要な要素となっていることはもはや疑いようはない．
またこれから日本が進む先には，人類が経験したことのない高齢化社会が到来する．技術と高齢化社会という，新しい社会が誕生するのである．筆者らが開発している御用聞き AI も，20 年後の未来に向けて，暗く長いトンネルを先も見えぬまま突き進ん
でいるようなものではあるが，トンネルの先に一筋の光も見えてきていると考えている．
我が国の産官学民の力で，この暗く長いトンネルを抜け出し，明るい 20 年後の未来がくることを信

略歴
冨永善視（

）

株式会社エルブズ
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科修士課程
修了後，TIS 株式会社に入社．R&D 組織にて，OSS プ
ロダクトの開発と技術検証に従事．エルブズ創業後は，「御用聞き AI」の開発に加え，大阪大学石黒研究室に在籍し HAI（Human-Agent-Interaction）に関する研究活動を行っている．

じてやまない．
もちろん，筆者らが研究・開発している御用聞き

AI も，そのうちの一つになるべく，惜しみない努
力を続けていきたい．
参考文献［1］ 総務省，2018，統計からみた我が国の高齢者―「敬老の日」にちなんで― https://www.stat.go.jp/data/

topics/topi1130.html［2］ 総務省，2017，平成 28 年度版 過疎地域の現況，
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_gyousei/
c-gyousei/2001/kaso/kasomain8.htm［3］ 内 閣 府，2018， 平 成 30 年 版 高 齢 社 会 白 書，
https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2018/

Vol. 27 No. 4, March 2019

田中秀樹（

）

株式会社エルブズ代表取締役社長
東京都渋谷区生まれ．博士（工学）．NTT データ在職
中シリコンバレーにて Web システム開発のち起業．アントレプレナーシップ，ソフトウェアエンジニアリン
グについて大学で教鞭をとりつつ，起業家として経験を重ねる．2016 年 2 月エルブズ創業．日本初の AI による異常検知を利用した見守りシステムの特許を取得し高齢者向け対話アプリ「御用聞き AI」を開発．その後，近隣の避難所を対話で検索する機能を追加．現在では，
御用聞き AI から検索可能な施設は，病院，警察，消防署など多岐にわたり，その総登録施設数は，全国約 32万件にのぼる．

343

経営情報

ICT 活用 重要性 関

大企業 中小・零細企業 認識格差
西口浩司（）
大阪府立大学大学院 経済学研究科

1．

3．

化

質

変化

私は社会人大学院の後期課程に在学しており，本大企業を中心にビジネスのデジタル化への取組企

来の研究テーマはデータマイニングになるのだが，業は急速に増加している．自社の推進人材に求めら2017 年 7 月に私自身が業種・業界の異なる分野にれるバックグラウンドに関しても，外部の経験を持

キャリアチェンジしたことで感じた問題意識を整理

つ中途採用よりも，自社の IT 部門，事業部門両方して，多くの人に伝えたいという思いがあった．この経験が望まれ，要求は複雑化・高度化している．

の「企業事例セッション」は，それをするには最適

人口動態からの構造的な問題もあって，IT 人材のの場だと考え発表を申込み，採択された．そこで，質・量ともに不足感はますます増していくことが想

これまでに感じたことを振り返りながら問題意識を定される．特に中小企業においては量的にも，また再整理した．

組織としての活動が伴わないと情報収集・スキル

本報告は，近畿大学東大阪キャンパスで行われたアップの機会も限られてくることで，質的な面でも経営情報学会 2018 年秋季全国研究発表大会で発表

デジタル化の推進に対しての環境は整いにくい状況した内容である．具体的には，筆者の実体験と各種にあると思われる．

公開資料を通じて，大企業と中小企業の“ICT 活

またこれまでは，「業務プロセスの効率化」につ用の重要性”に関する認識の格差とそこから生まれいては“守り”の IT 投資としてみなされていた．

る将来のリスクについて考察したものである．

しかし，「働き方改革」などの動きや RPA ツールが整ってきたこともあり，“攻め”として捉えられる

2．ICT 取 巻 環境ようになってきており，大企業を中心に投資の方も積極的に実施されてきている．

近 年 新 聞 紙 上 で も「AI」
，
「IoT」
，
「ク ラ ウ ド」，「ビッグデータ」，「RPA」といった IT トレンドの用語が掲載されない日がないくらい，これらが企業経

4．大企業 中小企業
方

ICT・IT 対

捉

違

営と結び付けられ取り上げられている．これまでは大企業においての導入フェーズであったが，最近は中小企業の IT 導入に関する最大の課題は「相談成功・失敗事例も出始め，いよいよ中小企業におい相手がいない」や「コスト負担」とされているが，ても単なるトレンドでなく，実践・実装を視野に入私が関わった中小企業においては把握している情報

れ，しっかりと考えていかなければならないタイミ

自体が少なく，最新 IT 事情に疎遠でそのインパク

ングになってきたと思われる．

トの大きさを測り切れていないため，何を相談してしかし，中小企業において「経営戦略を実現す

いいかも分かっていない状態であると感じた．つまるには IT 戦略が重要」と考えている企業の比率はり大企業と中小企業における“ICT がビジネスに低く，こういった情報テクノロジーの進化に対して

与え得るインパクト”に対しての捉え方の差は大き熱心に取り組んでいる企業はまだまだ少ないと言え

く，ひいてはそれに対するリソース（ヒト，モノ，

る．また，中小企業においては，専任の IT 担当者

カネ）投入に関してのタイミングの差，規模の差にを置くことができない企業も多くあり，こういったも表れ，最終的には生産性の面で大きく水をあけら

最新技術に関する情報，さらには他社の利活用状況

れる可能性があることは容易に想像される．

についても把握しきれていないように伺える．

344

経営情報学会誌



著者名

5．

第 24 回企業 IT 動向調査 2018（17 年度調査）～
データで探るユーザー企業の IT 動向～，http://

これだけの早い IT 技術動向を追いかけていくことは大企業であっても専任の担当者が必要なほど，www.juas.or.jp/cms/media/2017/02/it18_ppt.pdf[2]ション）レポート～ IT システム「2025 年の崖」

量は莫大で質も高くなっている．そんな中で，中小企業においては，国や商工会議所などの支援側からも多くの情報が発信されているはずであるが，それをキャッチしきれていないのが実情だと思われる．
支援側は，企業がこのデジタル化の波に乗って新しい取組みを行っていかなければ生き残れないということを伝道し続けていく必要があり，企業側もそれをキャッチしていき，日常業務と並行して新しい取組みの創造を意識していくことが必要不可欠だと思われる．エマーソンの言葉に「恐怖は常に，無知から生まれる．知識は恐怖の解毒剤である．
」とあるが，常に知識を得て，活かしていくことでこの難局を乗り切っていかなければならない．

経済産業省，DX（デジタルトランスフォーメー
克服と DX の本格的な展開～，http://www.meti.

go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transfor
mation/20180907_report.html「IT 人 材白書
[3] 独立 行 政 法人情 報 処 理 推 進 機 構，2018」概要，https://www.ipa.go.jp/files/000065943.
pdf[4] Dell EMC, 700 社以上の中堅企業を対象にした「IT 投資動向調査」の結果を発表，https://japan.
emc.com/about/news/press/japan/2018/20180130-1.
htm[5] 中小企業庁，2018 年版「中小企業白書」，http://
www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/（※）各 URL については，2019/1/26 確認

そして導入の壁を超えたとしても，さらに難易度の高い利活用推進の壁があり，この領域にこそ手厚い支援が必要ではないかと感じている．今後も“客観的でアカデミックな視点を持ちながら企業活動に携わる”という立場でしかできない報告をしていきたいと考えている．
参考文献

[1]

一般社団法人日本情報システム・ユーザー協会，

Vol. 27 No. 4, March 2019

略歴
西口浩司（

）

大手通販会社のデータベース・マーケティング部門に従事していたが，現在は繊維メーカーのデジタル・ト
ランスフォーメーションにむけてのエヴァンジェリス
ト的な役割に従事．また大阪府立大学大学院経済学研
究科博士後期課程に在学中で，研究テーマはデータマ
イニング．

345

経営情報

AI 開発

求

機能

何
三國香織 （向 正道 （
新日鉄住金

）
）
株式会社

1．
近年 Deep Learning の登場に端を発した AI ブー
ムが巻き起こり，AI を活用したシステム開発のニーズ が 急 増 し て い ま す． た だ し，Deep Learning は急速に発展している段階で，大規模なチーム開発向けに必要な機能や環境は未成熟です．本稿では，Deep Learning を利用したシステムをチームで開発

図 1 Deep Learning

利用

開発

するために必要なプラットフォームが必要とする機能を，当社の開発した「KAMONOHASHI」のアータに適用して，予測したい結果を得て業務等に活用

キテクチャに沿って紹介します．

します．学習，推論を含めた，全体のシステム開発
プロセスを図 1 に示します．

2．AI

図 1 で示したシステム開発プロセスではそれぞれ
次のような作業を行います．

本稿では AI を機械学習を利用したシステム全般

問題定義

を指すことにします．機械学習とは，数値やカテゴ

Deep Learning で何を認識して，認識結果をどの

リーなど何かを予測する関数をデータから導き出す

ように利用するかを決定します．どのようなデータ

技術です．

を利用するか，どの程度の認識精度が必要かなどをDeep Learning とはニューラルネットワークを多層にしたアルゴリズムを指しています．当該手法

具体化します．
データ収集

は，ニューラルネットワークのアルゴリズム改良に問題定義で決定した対象データを収集します．

加えて，大量のデータが利用可能になったこと，コ

データの収集には，対象のデータを集めるだけでな

ンピューターの能力が飛躍的に向上したことによく正解情報 ( アノテーションデータ ) の付与も含まり，例えば画像認識などのタスクで非常に高い精度れます．

を出すことができるようになったため，再び注目さ学習れるようになりました．

収集したデータを利用して，Deep Learning の認識モデルを開発します．様々なパターンの認識モデ

3．Deep Learning 利用

開発

ルを構築し，対象とする問題に十分な精度が出せる
モデルを開発します．
推論

Deep Learning を利用したシステム開発は，大き構築した認識モデルを利用して，実際のデータにく「学習」フェーズと「推論」フェーズに分かれます．

対して認識モデルを適用し予測を行います．その結学習フェーズでは，データから結果を予測する関数

果を利用して業務的に意味のある結果を予測しまを導き出すための開発を行います．学習で導出されす．

た関数を「認識モデル」と呼びます．推論フェーズ
では，学習の結果得られた認識モデルを対象のデー

346

経営情報学会誌

著者名

4．Deep Learning

開発 直面

課題

の時学習で使ったパラメータが何であったのか等，
その組み合わせも非常に多くなるが，それぞれの値

Deep Learning を利用したシステム開発で特徴的や状態をトレースできなくてはなりません．

なのは，各プロセスが繰り返し行われることにあります．特にデータ収集と学習は何度も繰り返すこと

5．AI

必要

機能

になります．
このような，Deep Learning のシステム開発で直AI プラットフォームには，前述した「リソース面する課題は大きく分けて 3 つあります．それは共有」，「環境設定」，「トレーサビリティ」の問題「リソース共有」，「環境設定」，「トレーサビリティ」を解決できることが求められます．以下では AI プです．

ラットフォームの一つである KAMONOHASHI を例に詳細を説明します．

4.1

共有

Deep Learning の 開 発 は， 高 速 で あ る が 高 価 な

5.1

共有

GPU を用いて行う場合が多いです．ただし，GPU

KAMONOHASHI で は，GPU を ク ラ ス タ 化 しの利用はピークにばらつきがあります．そのため，

GPU 単位で開発者にリソースを配分することで，チームで開発を進めるには GPU を共同利用するた

GPU リソースを開発チームで効率的に共有する仕めのクラスタを構築し，複数人の開発者が共有でき組みを有しています．具体的には GPU クラスタをるようにすることが望ましいです．

管理するソフトウェア（Kubernetes）をクラスタマ

その際，GPU を複数の開発者で共有するには，ネージャーに採用し，開発者は必要な CPU，メモ

どのような単位で共有させるか ( マシン単位・GPU

リ，ストレージ，GPU 枚数を指定すると，クラス

単位 ) や，他のチームから開発内容を見えないようタマネージャーが空いているリソースを確保して，にするセキュリティの考慮などが必要となります．

開発に必要なリソースを占有できます．他の開発者はこの占有環境にアクセスできないため，セキュリ

4.2 環境設定

ティ面も担保できます．

Deep Learning の学習を行うには様々なライブラリ群（例えば，CUDA や TensorFlow 等）をインス

5.2 環境設定

トールし設定する必要があります．この作業を各

KAMONOHASHI では柔軟な学習環境を開発者

GPU マシンに対して行うのは非常に手間がかかりに提供するために開発環境をコンテナ化（Docker）

ます．また，開発チームにより利用しているライブ

して持っています．クラスタマネージャー（Kuber-

ラリが異なるため，どのように各チームが必要とす

netes 等）が GPU クラスタからリソースを確保する

る環境を GPU マシンに用意するかは難しい問題で際に，コンテナを同時に配備して開発者に提供する

す．

ことで，簡単に必要な開発環境を提供できるようにしています．

4.3
学習モデルの開発では，複数の学習モデルを開発

5.3

し，モデル間の比較を行うことが重要になります．

KAMONOHASHI ではトレーサビリティを担保

多数実験を行い比較することで，データが精度に与するために，学習に必要とされる，学習環境から学える影響や，学習モデルの向き・不向きなどの性質

習結果までのあらゆる情報を自動的に記録していまが明らかになってきます．

す．また，任意の学習を何回でも参照・再現するこ

つまり，Deep Learning の開発では，データ収集とができます．また，データに関しては，学習を実や学習を繰り返すため，どのデータを学習に用いた

行した時点のスナップショットを残しており，追加のか，学習に利用したソースコードはどれであったのデータ収集などを行っても学習時点に利用したのか，また，ライブラリ等の学習環境はどれか，そデータが常に参照できます．このことで，開発効率

Vol. 27 No. 4, March 2019

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経営情報

を向上させています．

参考文献
小林大悟「Deep Learning を利用した画像認識シ

[1]

6．

ステム開発の効率化プラットフォーム」『画像ラボ』
第 29 巻，第 4 号，2018 年 4 月号，40–48 ページ．

本稿では AI の中でも近年注目を集めている Deep

Learning を取り上げて，開発者がチームで開発を進めるにあたって直面する，「リソース共有」
，
「環境

略歴

設定」
，
「トレーサビリティ」の問題を説明し，これ三國香織（らを解決する AI プラットフォームを KAMONO-）

新日鉄住金ソリューションズ株式会社

HASHI を例に紹介しました．当社では今後も拡大

技術本部していく AI 開発ニーズに，本開発プラットフォー

2017 年新日鉄住金ソリューションズ株式会社 入社．
KAMONOHASHI をはじめとするシステム開発・UX/
UI デザイン業務に従事．

ムを通じて応えていきます．
謝辞
本稿で紹介した取り組み，また執筆に関して，小林大悟氏からの大きな協力をいただいている．記して謝意を示す．

NS Solutions, KAMONOHASHI, KAMONOHASHI（ロゴ）は，新日鉄住金ソリューションズ株式会社の登向システム研究開発センター

正道（

研究員

）

新日鉄住金ソリューションズ株式会社

IT インフラソリューション事業本部，人事本部 専門部長

1991 年 新 日 本 製 鐵 株 式 会 社 入 社．2001 年 新 日 鉄 ソリューションズ株式会社転籍．
コンサルティング，事業企画，人材開発等の業務に従事．

録商標です．

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