導入事例

Introduction Case
深層学習とNVIDIA DGX-2で技術とビジネスの高みを目指す
Ridge-i様ディープラーニングなどのAI技術を幅広い分野で活用するRidge-iは、顧客が満足するソリューションの提供を目指している。
革新的な高性能でその実現をサポートするとともに、新たな可能性を切り開くのが「NVIDIA DGX-2」だ。

ディープラーニング（深層学習）や機械学

まず生まれ育った家庭からしても、祖母は習などのAI技術を中心とした“最高峰”の先100人規模の印刷業を営む実業家、母親

端技術を活用し、クライアントが求めるビは漫画家兼絵本作家、父親は中国語教師

ジネスの“最高峰”をともに目指すRidge-i。という環境だ。
「プロフェッショナルの姿勢

社名にある「Ridge」
は「峰・山の背・尾根」
なを、さまざまな観点から教え込まれました」

どを意味するが、“最高峰”を目指す様々なと、子ども時代を振り返る。

想いがぶつかり合って生まれるRidgeを登このような環境の中、小学4年生の時にりきることで「クライアントの望みを叶える、は自宅にやってきたパソコンを使ってプロ革新的なソリューションが生み出せる」と、グラミングをスタート。中学・高校時代には、Ridge-iを立ち上げた代表取締役社長の柳祖母の印刷工場のシステムやネットワーク

原尚史氏は社名の由来を説明する。

を一人で構築するまでになったそうだ。さ「技術的な高みを目指すエンジニアは、とらに、大学4年生のときには大手ゲーム会きにビジネス的な視点を疎かにしがちです。

社で人気ゲームの制作にも携わったという。

一方で、ビジネス寄りの経営層などは技術こういった経験から柳原氏が感じたのはRidge-i 代表取締役社長 柳原尚史氏

Ridge-iのロゴマーク的なブレイクスルーの実現やそのインパクト「大学を卒業してそのまま起業するよりも、した方が面白いのではないか」と感じたのだ。

を軽視しがちな面もあるでしょう。そういっ大企業の仕組みもしっかり学びたい」というそこで、「ディープラーニングのように、未た背景から、技術的な高みを目指す人とビ思いだ。その当時から「将来的に起業した解決の社会課題が解ける高い可能性を秘めジネス的な高みを目指す人が切磋琢磨しない」と考えていたが、そのためには実家の小た先端技術を、ビジネス側の人たちにもしっがらぶつかり合って生まれてくるソリュー

さな企業だけではなく「社会を動かしているかり届けられるような組織を作りたい」と考ションを提供したい。そんなイメージも、ような大企業の仕組みを学んでから起業しえ、2016年にRidge-iの起業に踏み切った。

“Ridge”には込められています」（柳原氏）

た方が絶対に大きい事ができると考えまし

さらに、Ridgeの後ろに付いている「i」は、た」（柳原氏）。

カスタムメイドで顧客が求めるクオリティを目指す

単純に考えるとAIの「intelligence」を想像し大学を卒業した柳原氏は大手通信会社にがちだ。しかし、実はプログラムで繰り返新卒で入社。その後は国内外の大手金融機

これまでにRidge-iは、ディープラーニンしを指示する「FOR LOOP」文で使用される関を数社渡り歩き、さまざまな先端技術とグを活用して「ごみ焼却工場でのAI活用（セループカウンター「i」をイメージしたとのこともに多彩なビジネスの知識や経験を培っグメンテーション）」や「外観検査・キズ・不と。1つのRidgeを登りきることで、次に登ていった。さらに、技術とビジネスの間に良箇所検出」、「衛星データ（SAR）によるオるべき新たなRidgeが見えてくることから、さまざまなギャップが存在するなかで、「そイル流出検出」、「白黒画像のカラー化」な「繰り返しでRidgeを登り続ける」という柳れを埋めることに、自分のバリューや社会どのプロジェクトを手掛けてきた。市場と原氏の強い信念や意気込みが隠されている。

的なニーズがある」と気づかされたという。

しても、最近はこれまで以上にAIやディー金融よりも他の分野で活用した方が面白い！

この気づきとともに、2013年頃に出会っプラーニングに関心を示す企業が増えておたディープラーニングが、柳原氏の人生をり、プロジェクトの依頼やAIなどに関する動かした。その当時はまだ金融業界で働い相談が増加傾向にあるほか、プロジェクエンジニアとしての技術力とともに、経ていたが、「ディープラーニングはとにかくト自体の規模も拡大しているそうだ。そう

営者としてのマインドや視点にも優れてい

凄い技術ではあるものの、必ずしも金融向いった状況にあって、柳原氏が重視するのる柳原氏。その経歴はなかなか個性的で、きとは言い難い。きっと、金融以外で活用は、単にディープラーニングを利用したソリューションを提供するのではなく、ビジ×4基のサーバーで処理したところ、約ネスの視点から「顧客の要望を可能な限り180時間かかったそうだ。しかし、同じ画叶える」ようなソリューションを提供すると像生成をNVIDIA DGX-2で処理したところ、いう点だ。

わずか40時間ほどで終了。柳原氏は「複数「マーケティングの面から見ると、汎用的GPUの分散処理環境の構築に手間取ってなシステムを広範囲に提供する方が効率はいたが、NVSwitchですぐにそのメリットをいいでしょう。しかし、ディープラーニン享受できた。入出力の環境などが異なるのグ自体がまだ黎明期ということもあり、カで純粋なGPUの性能比較ではないが、単スタムメイドでなければビジネスで求められ純に比較して4.5倍も高速化できたのは非る高いクオリティは出せません。実際、汎常に大きい」と絶賛し、「1週間かかってい用的なシステムで画像の認識・分類を試みたものが1日半で終わるわけですから、そたこともありましたが、顧客の満足度は決の時間で別のクリエイティブな作業ができして高いものではありませんでした。まさにるのは非常に魅力的です」と笑みをこぼす。

『多目的は無目的』
なのです」
（柳原氏）

衛星画像を解析し、土砂崩れが起きている場所をディープラーニングで検出したプロジェクトの事例。予測画像（左）と実際の画像（右）を比較すると、約80％の高精度で検出できている

一方で、阿部氏はエンジニアの観点から、拡大する市場とともに、質の高いカスタ

自社で高性能なGPUコンピューティングのムメイドに対応すべく、Ridge-iではこれま環境を用意するメリットを指摘する。といで各エンジニアそれぞれにGeForce GTX

うのも、NVIDIA DGX-2の導入にあたって1080 Ti×2基のGPUコンピューティン

は、GPU環境をクラウドで提供するサービ

グ環境を提供するとともに、共用としてスの利用も候補のひとつとして検討していGeForce GTX 1080 Ti×4基を搭載するたからだ。

サーバー×2台を用意してきた。しかし、「クラウドサービスは便利な部分も多いでRidge-i エンジニア 阿部大志氏

その環境も去年の時点ですでにオーバーフすが、GPUを『利用した分だけ課金される』ロー気味。性能の高い共用サーバーが取りという仕組みは、エンジニアにとっては意合いになる状況で「余裕を持って作業がで外にネックでした。そもそも、GPUのクラきているとは言えませんでした」とRidge-i

ウドサービスの利用料は、決して低価格とエンジニアの阿部大志氏は当時を振り返る。

はいえません。それだけに、仮にチャレンる分野」という3つを今後の軸に据えている。

さらに、近年は扱う画像枚数が増加し、ジしたいことがあっても、課金による心理

例えば、「宇宙」はディープラーニングとの高解像度画像や動画の需要も増えている的な影響がブレーキになってしまう懸念が相性が良いことから注力している分野のひ

NVIDIA Tesla V100を16枚 搭 載 するNVIDIA DGX-2
は、社外のデータセンターに設置されていることから、ハイスペックな環境があるに越あったのです。そういった背景も踏まえるとつで、2019年4月からはJAXAとのプロしたことはない。また、Ridge-iではディーと、試したいことを可能な限りチャレンジジェクトも始まっている。

プラーニングに関する新しい論文や文献ができるNVIDIA DGX-2は、コスト面からも「衛星画像の解析は、プレーヤーがまだ掲載されるとその実装と再現を試みるが、運用面からもベストでした」（阿部氏）

少ないのでチャンスだと感じています。と現在の環境では計算リソースの制約によっ今後も、さらなる活用が見込まれるディーはいえ、この分野に限らず、試してみないて実現できないケースも出始めてきた。状

プラーニング。Ridge-iとしては「経済的・社とわからないことが多いのも事実。NVIDIA

況的に「GeForce GTX 1080 Tiの環境で会的に大きなインパクトが見込める分野」

DGX-2でより多くのトライ＆エラーを重は力不足が否めなかった」（阿部氏）ことか「技術的に相性がよく、すぐに効果が出せね、今後も顧客にとってのベストなソリュー

ら、NVIDIA Tesla V100を16枚搭載するる分野」「未開拓で、新しい技術を生み出せションを提供していきます」（柳原氏）。

「NVIDIA DGX-2」を2018年12月に導入することとなった。

Ridge-iの使用モデル

NVIDIA DGX-2

処理能力は4.5倍に高速化
心理的な部分もメリットに以前に手掛けた異常検知のプロジェクトにおいて、GAN（Generative AdversarialNetwork）
やVAE（Variational Autoencoder）に近い画像生成をGeForce GTX 1080 Ti

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最新アーキテクチャVolta世代のGPU「TeslaV100」を16基搭載するAIシステム。NVIDIAのバス規格「NVLink」
を拡張した革新的なテクノ
ロジー「NVSwitch」
を実装し、16基のGPUを同時に2.4TB/sの超高速で相互接続することにより、2PFLOPSの演算性能を実現する。