Google が提供する機械学習プロダ
クトの最新情報と事例
Google Cloud Japan
AI/ML Specialist
Solution & Technology
Toshio Kodama, Dr. Eng.

Introduction
児玉 敏男（Toshio Kodama）
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
AI/ML スペシャリスト、博士（工学）
データ工学リサーチャー，製造・小売の ML コンサルタントを経て、 現在はAI/ML スペシャリストとして各インダストリーの Google Cloud AI の導入支援を担当

アジェンダ● Google と AI
○ 第 3 次 AI ブームから最新研究まで● Google Cloud AI の最新活用事例

Google と AI

AI と ML と DL

https://human-centered.ai/2017/11/11/difference-ai-ml/ より

ML は データ ｘ 技術

MLモデル作成の技術

データ

2020 年最も注目されたテクノロジーは 1. AI 技術、2. 高速通信技術【 IEEE 調べ】

出典：https://www.atpress.ne.jp/news/246425

2020 年の AI 研究ランキング （AINOW）

ICML 2020でAI研究を先導しているのはどこか？
1.グーグル（アメリカ） – 92.2
2.スタンフォード大学（アメリカ） – 39.2
3.MIT（アメリカ） – 38.5
4.UCバークレー（アメリカ） – 34.2
5.カーネギーメロン大学（アメリカ） – 24.0
6.マイクロソフト（アメリカ） – 22.6

ICML 2020とICML 2019における世界の上位50機関のパ
ブリケーション・インデックスの変化
1.グーグル： +19.4
2.スタンフォード大学（アメリカ） +14.7
3.MIT（アメリカ） +15.4
4.UCバークレー（アメリカ） +10.0
5.カーネギーメロン大学（アメリカ） +4.8
6.マイクロソフト（アメリカ） +5.9

Gleb Chuvpilo 氏（Thundermark Capital マネージング パートナー、AINOW 編集者）
“グーグルは、機関ランキングおよび企業ランキングにおいて圧倒的な 1 位を堅守”
出典：https://ainow.ai/2020/07/30/226460/

20 年度の GAFAM の経営戦略キーワード

日経プレジデント（ 2021.1）より作成

Apple 社● AI
● スマート ホームデバイス

Facebook 社●●フェイスブック・グルー
プ
仮想通貨リブラ● ブランド価値● プライバシー重視● 医療・健康系分野

Amazon 社● オンラインとオフラインの完全統合● アマゾン・ゴー

Microsoft 社● 政府・自治体 DX● 製造・物流・小売 DX

「Google の猫」（2012.6）
Google は、2012 年に「人が教えることなく、AI が自発的に猫を認識することに成功した」と発表
・You Tube にアップロードされている動画から、ランダムに取り出した200x200 ピクセルサイズの画像を 1000 万枚用意
・1000 台のコンピュータでディープ ラーニングにより 3 日間かけて学習を行った
・その結果、人間の顔、猫の顔、人間の体の写真に反応するニューロンができた

第 3 次 AI ブーム

出典：https://www.technologystories.org/ai-evolution/

出典：https://blog.google/technology/ai/using-large-scale-brain-simulations-for/「AlphaGo」（2016.3）
Google の AI 子会社 Deep Mind が囲碁対戦用 AI「AlphaGo」がプロ囲碁棋士の世界王者のイ・セドルに 4 勝 1 敗で勝利
コンピュータが人間に打ち勝つことが最も難しいと考えられてきた分野である囲碁において、人工知能が勝利を収めたことは世界に衝撃をもたらし、世界的 AIブームを呼び起こすきっかけになった。

●●

人がプレイした数百万の囲碁のデータ と自己対戦
深層強化学習 による「盤面評価」と「戦術予測」
出典：https://deepmind.com/research/case-studies/alphago-the-story-so-far

「BERT」（2018.6）
Google Research が発表した自然言語 AI。言語理解を大きく進める画期的な成果（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

特徴は、文章における「コンテキスト（文脈）を理解できること」●●Attention 機構をベースにした Transformer
BooksCorpus の 8 億語と英語版ウィキペディアの2億 5000 万語を学習
出典：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf

出典：https://blog.google/products/search/search-language-understanding-bert/

出典：https://blog.google/products/search/search-language-understanding-bert/日本語での事例：検索「シャバシャバじゃないカレー」で検索

シャバシャバじゃない＝とろみと理解している！

国内研究機関による BERT をベースにした日本語の事前学習済みモデルの構築の動き
産総研 2019.12https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2019/pr20191210/pr20191210.htmlより

情報通信機構 2020.3https://alaginrc.nict.go.jp/nict-bert/index.html より

BERTからT5、PEGASUS、Meena（LamDA、2021 I/O）へ（https://ai.googleblog.com/から引用）
T5（2019.10）

文章の生成

PEGASUS(2019.12) 文章の要約

Meena (2020.1)

会話モデル

コンタクト センター AI

https://youtu.be/Kjzw56wsh9o例えば、CCAI のコア技術 ”Speec-to-Text” の主要ベンチマークのトップは、Google Research / Brainによる成果

https://paperswithcode.com/task/speech-recognition

Transformer が消える！？ gMLP の提案（2021.5）(https://arxiv.org/abs/2105.08050)

AutoML Zero（2020.7）の衝撃
基本的な数学の組み合わせだけで ML を自動生成

https://arxiv.org/abs/2003.03384

マルチモダル！視覚と言語の表現学習 ALIGN（2021.6)

https://arxiv.org/abs/2102.05918

Google Cloud AI の最新活用事例

Google Cloud の AI プロダクト

APIs
事前学習済みモデル
AutoML
データから自動でモデル開発Vertex AI

Custom Code
独自コードでモデル開発
Infrastructure
AI 開発の基礎

Services

Solutions

Services & Solutions
容易に実装

ContactCenter AI

TalentSolution

Document AI

Language

Sight

NaturalLanguage

VideoIntelligence

VisionTranslation

NaturalLanguage

VideoNew

Data
Datasets Labeling

NewNew

Text-toSpeech

Recommendations
AI

Speechto-Text

Accelerators
GPU

Dialogﬂow
Enterprise

Structured Data
TablesTranslation

Integrated with

New

VM
Pre-built Notebook
ImagesAlgorithms

TPU

Structured Data

On-prem

Built-in Tools

Cloud AI
Partners

Conversation

Language

Sight
VisionProfessional
Services

ASL

Training Predictions

Kubeﬂow

Dataﬂow Dataproc BigQuery Dataprep

データポータル

FrameworksCPU※ 2021 年 6 月現在、 AutoML の Translation は Vertex AI の一部ではなく、従来の単独プロダクトのみの提供となっていますコールセンター業務のチャットボット（MUFG Bank）● コールセンター業務でのオペレータ接続の待ち時間が課題になっていた● Dialogflow を利用し、シナリオに基づいたチャットボットを構築「プロジェクトの正式スタートに先駆け、2018 年
春ごろから、Dialogflow も含めて、およそ 10社くらいのチャットボット製品を比較しています。その際重視したのはやはり精度。特にチューニング後の精度と、それにかかった時間を重要な評価対象としています。Dialogflow はその点で最も優秀でしたね。最終的には、そこに GUI のみで開発・メンテナンスができる運用のしやすさ、個人情報を扱わない上でのセキュリティも加味して、Dialogflow を選びました。」（システム企画部・多川氏）

択選

力スト入

テキ

約 27,000 件／月（2020.1 現在、全体の 50−60％）の問い合わせをチャットボットで対応可能に。オペレーターに繋ぐ件数が減少、オペレーターの配置人数を削減予定。 接続の待ち時間が減少、満足度が向上した。

災害記録文書データの可視化（化学メーカー）
経産省が公開する災害情報の記録文書データから、Natural Language API を利用してロケーションやイベントに関するワードを自動抽出し、共起ネットワークで可視化
災害情報の共起ネットワーク

分析ワードの自動抽出

階段

坑内

詰め所

足場

終了

「階段」と「坑内」「詰め所」「足場」が関連 ＝階段に共通した事故がある

共起
ネットワーク作
成「終了」でネットワークが連結＝作業終了後の災害が多い

災害情報の可視化によりインサイトが得られ、災害事故対策に活用

New!

モーターの異音検知（電子部品メーカー）●●

工作機械のモーター保全業務として異音検知を検査者が行っているが、検査者の暗黙知に基づいていて人によって検知の基準が異なるという課題があった
Vertex AI Notebooks を用いて、モーターの音声データをスペクトログラムとして可視化、正常音/異音の ML による 2 値分類を行い精度を検証予定
OKデータ

NGデータ

モーター異音検知基準の標準化により、保全業務の精度向上とコスト削減を見込むSNS 投稿動画解析によるマーケティング（コカ・コーラ）New● SNS の投稿画像からコカ・コーラが映っているものを抽出・同時に映っているものに対して AutoML Vision、Vision API で自動ラベル付けを実施● 「山登りの時にコカ・コーラを飲む」など、これまで把握できていなかったシーンを発
見Vision API のラベルによる考察

画像

言語
Vision API が付与したラベル

意味合いおやつとして、ポップコーンを食べながらコカ・コーラが飲まれているシーン

階層構造化の結果イメージ

食事＞スナック＞ポップコーン

従来のアンケートによる消費行動調査と比較し、よりリアルな消費者分析が可能に。
今後は消費者の表
情や投稿ツイートの文章から感情分析まで消費者行動分析を拡大予定

Thank you!