一般社団法人 持続可能なモノづくり・人づくり支援協会（略称ESD21） 特別講演会～

AIを理解し、ビジネス

へ活用

する～

AIビジネス最前線
ウインクあいち

9階902会議室

2018.5.18

来栖川電算取締役

山口陽平

今日話すこと
1. はじめに
2. AI の具体例
3. 機械学習 と 深層学習
4. 具体例で学ぶ AI ビジネス
5. まとめ
6. 付録

2

3

自己紹介 & 会社紹介

はじめに

山口陽平

4@melleo1978• 所属 ＆ 経歴– 有限会社 来栖川電算 取締役– 名古屋工業大学大学院 博士前期課程修了– IPA未踏ソフトウェア創造事業 採択– Mashup Awards 9 優秀賞受賞• 自己紹介 企画から実装まで全部やる人– AI技術 & アルゴリズム の研究開発• 文字認識，物体認識，動作認識，行動認識– 言語処理系 の研究開発• 分散DB，仮想機械，コンパイラ• 好きなサービス AWS Lambda※実物に髪の毛はありません。

山口陽平@melleo1978• ［実践］画像認識 を執筆 WEB+DB PRESS Vol.83– これから画像認識をはじめる人におススメ– OpenCV の使い方や実装例– SIFTなどの各種アルゴリズムや特定物体認識のしくみ– 精度改善への取り組み方

5来栖川電算設立 2003年（名古屋工業大学発ベンチャー）

メイドさんもふくめて

従業員 50人• SF世界の技術を実現し、社会に役立てる– 人工知能技術のライセンス販売・研究・SI• 文字認識，物体認識，動作認識，行動認識– スマホアプリの企画・制作・運営

スマートドライブ技術

スマートライフ技術

大手自動車メーカー様むけ

NTTドコモ様との共同研究

6来栖川電算様々なアルゴリズムを駆使する技術者集団• 様々な認識技術– 文字認識，物体認識，モーション認識• 限界性能を引き出す優れた実装技術– 機械学習・コンパイラ・データベース・仮想機械などのアルゴリズムとバイナリハック• 高速化，並列化，分散化，省空間化，高精度化• ビジネスを差別化する認識エコシステム– スケールに応じた仕組，競争力の自動強化

7

8

おせわになってたり、スタッフしてたりする

コミュニティ活動機械学習 名古屋
http://machine-learning.connpass.com/

9TensorFlow User Group
http://tfug-tokyo.connpass.com/

10

『FP in Scala』読書会@名古屋
http://fp-in-scala-nagoya.connpass.com/

11

JAWS-UG
https://jaws-ug.jp/

12

13

見る前に想像してみよう

AI の具体例

AlphaGo Zero

トップ棋士を圧倒した囲碁 AI の進化版

※引用元：https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch/• プロの棋譜に頼らず自己対戦のみで学習

Google Home

声で注文・質問・伝言・家電操作※引用元：https://store.google.com/product/google_home• 予定，天候，レシピ，音楽，家電，…

Gmail

迷惑メールのフィルタリング，予定の自動追加，…

※引用元：http://jp.techcrunch.com/2017/06/01/
20170531google-says-its-machine-learning-tech-now-blocks-99-9-of-gmail-spam-and-phishing-messages/• 99.9%の迷惑メールをブロック

Word Lenz

スマホをかざすだけで翻訳※引用元：https://japan.googleblog.com/2017/01/wordlens.html• 情景画像からのリアルタイム文字認識

SNAP by IQON

人気モデルが身に着けている商品を検索※引用元：https://snap.ne.jp/• コーディネート写真からの類似商品検索

Kinect

体の動きで直感的に操作※引用元：https://www.youtube.com/watch?v=QX86ddf00UA• カメラから骨格の姿勢を推定

ZOZOSUIT

店舗までいかなくてもピッタリな服を注文※引用元：http://zozo.jp/zozosuit/• ぜんしんのマーカーの姿勢から各部位を採寸

Show and Tell
画像を文章で説明する AI※引用元：https://research.googleblog.com/2016/09/show-and-tell-image-captioning-open.html• 画像をキーワードで検索できるようにSport Vision

スポーツ中継を分かりやすく説明する AI※引用元：http://www.sportvision.com/• 選手やボールなどを追跡 ⇒ 分析・可視化

Roomba 980

人間の代わりに隅々まで掃除※引用元：https://www.youtube.com/watch?v=oj3Vawn-kRE• カメラ等で空間把握（地図生成・自己位置推定）

Toyota Safety Sense

歩行者事故・正面衝突・車線逸脱・追突を防止※引用元：http://toyota.jp/safety/tss/• 単眼カメラとミリ波レーダーで状況認識

決算サマリー
人間の代わりに記事を執筆※引用元：http://pr.nikkei.com/qreports-ai/※引用元：https://www.nikkei.com/article/DGXLRST0412511Y7A101C1000000/• 決算短信から業績要因文を選んで記事化PaintsChainer
人間の代わりにペン入れや着色※引用元：http://pr.nikkei.com/qreports-ai/※引用元：https://www.nikkei.com/article/DGXLRST0412511Y7A101C1000000/• 半自動生成：ラフ画 ⇒ 線画 ⇒ 着色画

Adobe Sensei

コンテンツに応じた塗りつぶし，自動着色，…

※引用元：http://shuffle.genkosha.com/software/photoshop_navi/photoshop/8190.html• アーティストの製作過程から補い方などを学習

aibo

愛らしく振舞うペットロボット※引用元：https://aibo.sony.jp/• 性格適応・模倣学習・人物識別・空間把握

AI に対する誤解意思をもって行動する奴ができる見込みはまだない29

役に立っている AI の特徴

状況を理解して賢くアシスト※下記は来栖川電算の事例

Cellars

AR付箋

走行データ解析

地図生成

タンゴチュウ

周辺環境を認識し、様々な解析に活用

オルソ画像から地物・交通規則を抽出

写真に写る単語を抽出するサービス

動作推定API

毎朝体操

なりきり2.0

加速度センサで人の行動を推定

腕の動きで体操採点するアプリ

ヒーローの動きでゲームを制御

画像認識API
賞品パッケージで情報検索するAPI

ワインラベルで情報検索するアプリ

書籍の中身を検索するアプリ30

AI により起きていることIntelligence Augmentation and Automation• ルーティン自動化– 人間が認知判断している全分野が対象– 単純作業だけではなく創作作業も対象• デジタルツイン化– 認知判断の対象と規模の拡大• ゲーム，小売，教育，接客，製造，農業，物流，金融，セキュリティ，医療，…
• 個人 ⇒ 組織 ⇒ 地域 ⇒ 国家 ⇒ 地球 ⇒ …

– シミュレーションの精密化・リアルタイム化

31

32

AI 実現に欠かせない

機械学習 と 深層学習

機械学習

33

人間の学習能力や推論能力を機械に模倣させる手法• 学習– 与えられた現象を説明できる法則を得ること• 推論– 法則に従って与えられた現象を説明すること

現象既知のデータ学習法則推論モデル現象
未知のデータモデル ＝ プログラム ＋ パラメータ
例：数式，論理式，ホーン節，決定木，オートマトン，確率分布，…

プログラマ視点

34

機械学習 ＝ 自動プログラミングの一種• 仕様（法則）が不明でも適用可能– 具体的なデータ（現象）で仕様を雑に規定• 不正確な推論– データの網羅性・正確性に依存

現象
既知のデータ

学習

法則

推論

モデル

現象
未知のデータ

伝統的手法：モデルを直接記述
機械学習：データでモデルを間接記述

深層学習

35

表現力が高いモデル（数式）を上手く学習する技術• 複雑すぎてできなかったことが可能に– 複雑な法則（複合モデル）のモデル化・獲得– 間接的な法則（中間モデル）の獲得・転用・共用

入力モデル

モデル

出力モデル

出力モデル

入力モデル

36

具体例で学ぶAI ビジネスの具体例

37

どうやればできるか断言できない

AI プロジェクト

AI プロジェクトの流れ
サービス設計のために仮説検証を繰り返すプロセス

1. タスク設計••

重要度：40%

システム全体のデータフローの設計
機械学習を適用する機能と入出力の明確化

2. データ収集・アノテーション••

データの質・量・時期の計画
アノテーションルールの明確化・改良

3. 機械学習••

重要度：40%

重要度：20%

パイプライン（学習・推論）の設計・改良
訓練・検証・ハイパーパラメータの調整38

AI プロジェクトの体制
進捗に応じて変化するボトルネックへの対応が重要

39

40

体操採点 AI によって可能になるビジネス

毎朝体操

毎朝体操
いつでも、どこでも、すぐできる• Android & iPhone ⇒ http://maiasa.jp/

41

体操採点
スマホ を持って体操 ⇒ 腕の動きを採点• 健康体操– ラジオ体操第１・第２– アクティブ体操®partⅡ• ご当地キャラ体操– くまモン体操 ※近日追加予定

42

トロフィー
様々な条件で体操するともらえる• 習慣化のための動機付け– 目標が体操の繰り返し（単調な作業）にメリハリ（進捗と達成）をつけ、様々な条件や難易度が長期にわたる楽しみとなる。
– トロフィーの獲得具合がライバルとの話のネタとなる。
– 振り返ると充足感が生まれる。

43

ランキング2015年7月～

44

体操のスコアを競い合う「アツい」イベント• 習慣化のための動機付け & 宣伝
– イベント，製品，特産品，観光資源，…

メーカー企業イベント企業
参加

主催

教育機関
福祉施設
地方自治体

2017年
7月～

毎朝市場

体操でためたポイントで「おトク」にショッピング

45

ビジネスモデル
従業員の健康や安全を願う企業のためのサービス• “体操したか” が分かるのは毎朝体操だけ

47

簡単そうで難しい体操採点目標
スマホ内で採点し、即座にレポート化「たくさんのユーザ」に「納得感が高いスコア」を「待たせることなく」 提供※運営費が安く手間がかからないとなおよい

48

機器の制約できるだけ多くの人に遊んでもらいたい• 使える機器○ スマホ・ウォッチ※機器を統一できないが、既に所有している人は多い。

× 指定のBLEデバイス※機器を統一できるが、買わせる必要がある。

• 使えるセンサ○ 加速度センサ○ 次のスライドで紹介する厄介な問題があるが、ほぼすべてのスマホ・ウォッチに搭載されている。

× ジャイロセンサ※加速度センサと組み合わせると高度な解析ができるが、2003年当時は半数にしか搭載されていなかった。

49

センサの制約腕の軌道を復元できるほどではない• 仕様のばらつき– 低い解像度– 狭い値域：±2G– 低い周波数：8Hz• 厄介な仕様・バグ– ノイズ：インパルスがやたらはいる。
– バグ：正の最大値を超えると負になる。
– 余計なお世話：省電力モードではとれない。
※パッチがあっても更新できないユーザがいる。

50

遊び方の制約
個人差により全く異なるセンサ値になる• 装着の個人差– 左右の手（真っ直ぐ・斜め），手首，上腕※気分や状況で変わる。ユーザは面倒な入力を嫌う
ため、どこにどうやって装着したかを正確に知ることは難しい。

• 動作の個人差– 鏡，間接の位置・角度，振りの強さ・テンポ※気分や状況で変わる。そもそも、うろ覚えなことも多い。繰り返しているうちに上手になる。

51

ひねりだした方式
ビッグデータ × 頑健なアルゴリズム × 軽量な実装• 分類タスクへの還元（頑健なアルゴリズム）– 腕の軌道のズレが分かるほどのセンサではな
いが、腕の動きの種類なら分かりそう。

• 網羅的なデータ収集（ビッグデータ）– 個人差により全く異なるデータになる上、影響を受けない分析方法がなさそう（データが多様体を形成 ⇒ 部分空間ごとに異なる法則に支配）。

• リアルタイム採点（軽量な実装）– 待たせることなく採点できれば良さそう。

52

分類タスクへの還元
時刻ごとに定められた腕の動きと一致するか？

• スコア ＝ 腕の動きの一致率53網羅的なデータ収集

54

音楽に合わせて体操 ⇒ ユーザによる教師作成• 教師データ ＝ 音楽の再生開始からの秒数– 継続している人のデータを信用– 一見してダメなデータを除外

これだけやってもかなりノイジーリアルタイム採点
体操中にスマホ内の計算資源だけで並行採点• 効果– 体操中に並行採点 ⇒ 快適なユーザ体験– サーバレス採点 ⇒ 運営費の節約• ※高速で省メモリな実装が必要– 網羅的なデータで集団学習することで、機械的に生成された軽量特徴の組み合わせを獲得– 様々な索引や近似による効率化– OS・CPUアーキテクチャごとの最適化

55

結果
リリースしてもよい程度には出来た！

「たくさんのユーザ」に「納得感が高いスコア」を「待たせることなく」 提供※運営費が安く手間がかからないとなおよい

56

57

十分データが溜まってきたところで深層学習の導入

手法の変更膨大な軽量特徴 × 集団学習 ⇒ 深層学習（DNN）• 旧手法の複雑さを参考に DNN を設計

58

実験：小規模

59

かなりチューンされた手法に勝つのは容易ではない
手法
事例数
オーグメント：なし

処理時間
測定環境：サーバ

予測性能

集団学習

深層学習

膨大な軽量特徴の組み合わせ

パラメータ数はほどほど

訓練

1,409,410 個

1,409,410 個

検証145,452 個

145,452 個

訓練

0.5 h

16.8 h検証

CPU17.0 s95.8 epoch GPU

72.0 sCPU 1 core

CPU 1 core

Accuracy

78.5 %

79.1 %

Recall77.6 %76.3 %Precision

78.2 %

81.2 %

F-Measure77.7 %

76.6 %※予測性能はラジオ体操第１の運動ごとの評価値の平均である。ユーザから収集したデータ（ノイジー）なので良い値に見えないが、体感性能は良い。

実験：大規模60

事例が増えるとパラメータが多い深層学習が有利に手法
事例数
オーグメント：なし

処理時間
測定環境：サーバ

予測性能

集団学習 改深層学習 改膨大な軽量特徴の組み合わせ

パラメータ数：ほどほど

訓練

27,822,604 個

27,822,604 個

検証

27,453,840 個

27,453,840 個

訓練

8.0 h

23.7 h

検証

CPU

0.9 h

29.4 epoch GPU

6.2 h

CPU 1 core

CPU 1 core

Accuracy

83.2 %

86.8 %

Recall84.3 %

87.1 %

Precision

82.8 %

87.6 %

F-Measure

83.4 %

87.1 %※どちらの手法も同じ改良が施されているので、それらを比較することはできるが、前の実験とは単純には比較できない。

実験：大規模&リッチ

61

深層学習はパラメータを増やすとどんどん賢くなる
手法
事例数
オーグメント：なし

処理時間
測定環境：サーバ

予測性能

深層学習 改深層学習 改パラメータ数：ほどほどパラメータ数：リッチ（9倍）

訓練

27,822,604 個

27,822,604 個

検証

27,453,840 個

27,453,840 個訓練

23.7 h6.6 h検証29.4 epoch GPU

6.2 h

2.9 epoch GPU

67.1 hCPU 1 core

CPU 1 core

Accuracy

86.8 %

90.5 %

Recall87.1 %

90.6 %

Precision

87.6 %

90.5 %

F-Measure87.1 %

90.5 %※リッチな方はパラメータ数が多すぎてリリースできないため、パラメータを増やせば賢くなることが分かった時点で実験を終了した（まだ伸びしろあり）。

実験：リリース版

62

毎週、ユーザから収集したデータを学習させまくる
手法
事例数
オーグメント：なし

処理時間
測定環境：サーバ

予測性能

深層学習 改深層学習 改Ⅱ

パラメータ数：ほどほどパラメータ数：ほどほど

訓練

27,822,604 個

95,803,200 個

検証

27,453,840 個

27,453,840 個訓練

23.7 h

47.6 h検証29.4 epoch GPU

6.2 h75.0 epoch GPU

4.4 h

CPU 1 core

CPU 1 core

Accuracy

86.8 %

90.3 %

Recall87.1 %

90.6 %

Precision

87.6 %

90.0 %

F-Measure87.1 %

90.2 %※手法を改良（高速化）したため、処理時間が少なくなっている。改良は高速化のみなので、予測性能の向上は訓練事例数の増加によるものである。

63

大幅に改善された指標

20150713
2015072720150810
20150824
20150907
20150921
20151005
20151019
20151102
20151116
2015113020151214
20151228
20160111
20160125
20160208
20160222
20160307
20160321
20160404
20160418
20160502
20160516
20160530
20160613
20160627
20160711
20160725
20160808
20160822
20160905
20160919
20161003
20161017
20161031
20161114
20161128

スコア

ユーザ体験（納得感）が劇的に改善• 平均スコア：75点 ⇒ 90点

95

90

85

80

75

70

64

20150713
20150727
20150810
20150824
20150907
20150921
20151005
20151019
20151102
20151116
2015113020151214
20151228
20160111
20160125
20160208
20160222
20160307
20160321
2016040420160418
20160502
20160516
20160530
20160613
20160627
20160711
20160725
20160808
20160822
20160905
20160919
20161003
20161017
20161031
20161114
20161128

参加者数

参加者だけでなく熱中している人が増えた• 参加者数 / イベント：3.5倍↑ 参加者数 / 日：4.5倍↑

5.0

4.5

4.0

3.5

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

65

66

俯瞰すると面白い

統計230,000 DL 突破

67

115 ヶ国の 20 ～ 50 代女性が自宅・職場・旅先で活用

40.0%

男

15053
いいね！

32.7
女
67.3

%

30.0%

20.0%

10.0%

%
0.0%
18～24歳25～34歳35～44歳45～54歳

55～64歳

65歳以上マグニチュード 468

みんなのラジオ体操の「総熱量」がヤバい！

• ラジオ体操：軽く汗ばむほどの運動強度
熱量

状況
質量1kgの物体が木星の引力圏から脱出

1.770 GJ するために必要な運動エネルギー

2.000 GJ マグニチュード3の地震のエネルギー
4.184 GJ TNT火薬1トンの爆発のエネルギー
世界の人口1人あたりの年間消費電力量

8.532 GJ （2002年）

13.581 GJ 毎朝体操の総熱量 2014年6月22日時点
62.059 GJ

毎朝体操の総熱量 2017年6月16日時点

64.100 GJ マグニチュード4の地震のエネルギー

運動強度

状況

2.0 METS 電車の中で立っている
3.0 METS 庭仕事・野球の野手
3.5 METS 平地での自転車
ラジオ体操第１・ハイ

4.0 METS キング・速足

4.5 METS ラジオ体操第２6.0 METS 階段昇降・卓球
水泳・高強度の長距離

9.0 METS 走・筋力トレーニング

69

だんだん凄くなってきた

実績

Mashup Awards 9

日本最大級のアプリコンテストで「優秀賞」獲得※引用元：http://jp.techcrunch.com/2013/11/14/mashup-award-9/70

コンテスト以降「風変わり」なアプリなので様々なメディアが注目• アプリソムリエ– 【石井寛子アプリ事始】「毎朝体操」超最先端ラジオ体操
第１！？

• 週刊朝日– 【おすすめアプリ生活】あな
たの“ラジオ体操度”が測れる「毎朝体操」• 日経新聞– 職場で気軽に体ほぐし ヨガ・体操…お助けアプリ• 文化放送– ドコモ団塊倶楽部 アプリ紹介コーナー（生放送）71

TFUG Tokyo #1

2016.10.13 NHK「おはよう日本」で紹介

72

TFUG Tokyo #1

噂の「ラジオ体操する IT 勉強会」の全貌が明らかに

73

Google I/O 2017

TensorFlow のモバイル応用例として紹介※引用元：https://events.google.com/io/schedule/?section=may-19&sid=33fb7070-294d-4443-b651-e407c730c32f

74

2016年12月～事例：アプリ化

JFE スチール株式会社『アクティブ体操®partⅡ』• 転倒災害– 職場の高齢化、現代人の運動不足により深刻化• 転倒予防体操– コケそうな状況で踏ん張れる足腰を作るため、股関節を中心に下肢の筋力、柔軟性、バランスの向上に効果のある運動で構成

75

®
アクティブ体操 partⅡ
立ち仕事が多い業界の約 30 社が採用：工場，電力，化粧品，…

※引用元：2017.6.6 NHK「おはよう日本」

76ユーザの声
普段運動していない人々が運動している！

• 習慣として定着、体に良い変化

77

78

ここまででのまとめ

79

具体例から学んだ

AI ビジネスの傾向

効果
認知や判断の自動化によってもたらされる• 人件費削減※単純で疲れる作業を減らす– 網羅性と精密さを要求される作業を大量に長期間することは人間には向いていない• 例：監視，検閲，検品，電子化，要約，…

• 市場創出性※恩恵を受ける人を増やす– （専門家しか）できなかったことを誰でも何時でも何処でも直ぐ手軽にやれるようにする• 例：採点，予測，検索，推薦，…

80

成長
データが増えると強化される• 精度弾力性※データが増えてから AI に取り組む– 始めはデータがないので賢い AI を作れない– （人力で）採算が合うならデータ収集すべき• 例：毎朝体操，家計簿アプリ，…

• データ独占※自分が有利なビジネス環境を創る– データがないと参入が難しい• 時間的優位性が大きいため先行者利益が大きい– サービスの質がデータの規模と関係する• 例：Google，ZOZOSUIT，Adobe Sensei，…

81

82

まとめのまとめまとめ
いつやるの？ ⇒ いまでしょ！

• 早く始めた方が有利– 今ならアイデア次第で業界をひっくり返せる– 時間がたつと先行者のデータ独占に阻まれる• 狙うべき※日本が非常に弱い部分– 使わざるを得ないプラットフォーム– 使わざるを得ない窓口となるサービス

83

84

AI によってこれから起こること

空間復元 × 強化学習
DeepMind が現実世界の問題解決にのりだした※引用元：https://deepmind.com/blog/learning-to-navigate-cities-without-a-map/

85

86

技術紹介①

情景画像文字認識

情景画像文字認識とはスマホなどで撮影した画像から文字を読み取る

87

情景画像文字認識とは様々なパース、様々なレイアウト、様々な書体

88

情景画像文字認識とは
いわゆる “OCR” とは ”扱う画像” が違う• 悪環境下での文字認識– 手書き・様々な書体・かすれ・点描・きついパース・統一性のない並び・逆光・陰・影・グラデーション・モアレなど• 使える場面– 屋外でのスマホカメラを使った棚卸し– 車載カメラからの標識認識– 商品パッケージからの成分情報抽出– キーワードによるアルバム・ビデオの頭出し

89

事例：タンゴチュウ
Twitter で情景画像文字認識を体験できるサービス

90

91

技術紹介②

物体認識

物体認識とは画像中の物体の種類・位置・姿勢を推定

92

物体認識とは様々な向き・ポーズを学習させ見えの多様性を獲得• 特定物体認識は素人でも簡単に使える– どんな画像を学習に使うかを学べばOK

93

物体認識とは94

モノをカウント、見た目で分からない情報を表示• 使える場面

工場内で箱の仕分け

ワインラベルで情報検索集めて応募キャンペーン

体験や評判の調査

AR付箋

ARフィギュア

事例：1000sors
誰でも簡単に使えるクラウド型物体認識エンジン• 広い適用範囲– 照明姿勢の変化に強く、様々な撮影環境に対応• 驚異的な精度– 数十万種類をほぼ完ぺきに識別• 圧倒的な性能– たった１台のＰＣで１００万種類を瞬時に識別– 台数を増やせばリニアにスケールアウト95事例：1000sors
手元の画像で精度や速度をすぐに確認可能• ShotPreview for Android / iOS

①設定

②撮影

③確認

96

事例：ShotSearch
表紙を撮影すると発売日や口コミが分かるアプリ• きついパースも、帯による隠れも、OK

97

事例：ShotSearch
表紙を撮影すると発売日や口コミが分かるアプリ• よく似ていても、複数冊同時も、OK

98

事例：Cellars
18万件のワインラベルを認識するアプリ• 世界で賞を獲得したアプリをダウンロード！
– Asia Smartphone Apps Contest• 広告マーケティング部門 Silver Award 2位– 立命館大学 学生ベンチャーコンテスト• 最優秀賞 NICT賞

99

事例：画像認識API
画像を送るだけで写っている商品の情報を取得• 登録商品：500 万件以上（昨年10月）の市販商品– 書籍，DVD，CD，PCソフト，ゲームソフト，食品パッケージ，… どんどん増加中• 定期更新：網羅性 と 認識精度 の改善– データ追加，パラメータ・アルゴリズム改良

100

事例：画像認識API101

だれでも、かんたんに、マッシュアップ！

• docomo Developer support より提供中
画像認識

動作推定

画像に写っている物体の情報を取得行っていた動作の推定

文字認識

音声合成

画像の文字を読み取り入力した文字を読み上げ

音声認識

発話理解

話した内容を即座に文字に変換要求を理解して、適切な機能を提示

雑談対話

トレンド記事抽出

自然な会話をやり取り

今人気の話題をジャンルやキーワードで検索

知識Q&A

環境センサー

今知りたいことをピンポイントで回答

日本全国の気温、降水量、紫外線量を取得

開発者は今すぐ登録！ ⇒ https://dev.smt.docomo.ne.jp

事例：運転補助
車載カメラに映る車や人などを検出・識別・追跡• 単眼でも高精度、大きさ・距離も推定

世界中の走行データを活用

102事例：注目領域抽出『人の視線を集めそう』な領域をヒートマップ化• 認識の事前処理に– 交通標識・道路標示・信号・看板・商品パッケージなど

交通標識がありそう• 教師作成の省力化に– 抽出領域をクラスタリングすることで、教師がなくても類似物体を検索可能
German Traffic Sign Dataset

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事例：地図生成
株式会社トヨタマップマスター様との研究• 自動運転に使用可能な高品質な地図（地物・交通規則）をオルソ画像から抽出

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105

技術紹介③

モーション認識モーション認識とはセンサー値から動作や行動の種類や発生時刻を推定

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事例：動作推定API
ドコモ と 来栖川電算 の共同研究• 加速度データから人の動作や行動を検出– 静止，歩き，走り，自転車，睡眠，食事• 動作と直接対応しない行動も検出可能• スマホ・スマートウォッチに対応– Android，Android Wear，…
• 加速度データにアクセスできる API を備えたウェアラブルデバイス– ※次の画像は画像中のデバイスに対応していることを保証するものではありません。

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事例：動作推定API108

だれでも、かんたんに、マッシュアップ！

• docomo Developer support より提供中
画像認識

動作推定

画像に写っている物体の情報を取得行っていた動作の推定

文字認識

音声合成

画像の文字を読み取り入力した文字を読み上げ

音声認識

発話理解

話した内容を即座に文字に変換要求を理解して、適切な機能を提示

雑談対話

トレンド記事抽出

自然な会話をやり取り

今人気の話題をジャンルやキーワードで検索

知識Q&A

環境センサー

今知りたいことをピンポイントで回答

日本全国の気温、降水量、紫外線量を取得

開発者は今すぐ登録！ ⇒ https://dev.smt.docomo.ne.jp

事例：ライフログ
ドコモの動作推定APIの応用例

開発者は今すぐ確認！ ⇒ https://dev.smt.docomo.ne.jp/?p=docs.api.page&api_docs_id=127109

事例：毎朝体操
だれでも、いつでも、どこでも、すぐできる• Android & iPhone ⇒ http://maiasa.jp/

110事例：なりきり 2.0

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ウェアラブルで現実のモノを操作する作品• ゲームコントローラへの応用– 格闘ゲームが遊べる程、応答が速く、精度もよい。

112

技術紹介④

研究環境

113

深層学習の実験環境

実験スケジューラ

実験スケジューラ
たくさんの実験を安全かつ楽に管理する環境• 計算資源・実験データの管理を自動化

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研究が捗る
実験サイクルが高速化実験の再現性が向上• 計算資源の隔離– 実験スクリプトが他と干渉しないので、実験が失敗したり、出力が混じったりしない。

• 計算資源の抽象化– 計算資源（自社・お客様・クラウドなど）の変化に頑健な実験スクリプトを作りやすい。

• 便利な機能– 実験が自動的に永続化され、すぐに再現できる。
– テンプレートから簡単に実験をはじめられる。

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どんどん拡大実験スケジューラのハイブリッドクラウド化• 効率的な計算資源の割当– 個人で計算資源を専有せず、全員で共有• 様々な計算資源への対応– クラウドの計算資源：普段使い– 自社で購入した計算資源：上記の節約– お客様が弊社に設置する計算資源– お客様の敷地にある計算資源• 大量に使わせてもらえる。ありがたや。

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かなり前からモバイルでの活用実績がある

DNNコンパイラ

DNNコンパイラ
DNN を効率的な実行形式へ変換するツール• DNN の推論計算を近似して、高速化・省メモリ化– 量子化，パラメータ削減，計算順序変更，計算共有，基底分解，確率的近似，カスケード，…

• 限界性能を引き出す実装– アーキテクチャに最適化されたコード（専用命令，キャッシュ戦略），…

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配布が捗る
スマホやサーバへの組み込みがスムーズに• DNN の推論計算の効率化– スマホなどに収まるように演算量やメモリ使用量を抑えることができる。
– 計算共有・順序変更・部分計算など応用に合わせた実装に変更できる。

• DNN のアーキテクチャの隠蔽– ハックやノウハウを解析しづらくできる。

• コンパクトな実装・依存関係– 容量が小さいのでアプリにも組み込める。
– 依存物が少なく実行環境で問題が起こりにくい。

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来栖川電算のノウハウが詰まったクラウドサービス

AnnotationFactory
近いうちに公開予定