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~AIサービス開発に必要なユーザ中心設計とプロジェクトマネジメント~
TECH & BRIDGE MEETING ~エンジニア講演会
第3回 人工知能・機械学習・ディープラーニング
自己紹介
亀田 重幸
ディップ株式会社
次世代事業準備室 dip AI.Lab マネジャー、AINOW編集長
遺伝子組換えStreptomyces属放線菌による有用物質生産の研究
社会人1年目はPHP、Perlのプログラマー
新規事業を学び、新サービスを出しては失敗しまくる(約30個/年以上…)
バイトルのインフラエンジニアを3年くらい
AIビジネスのプロダクトオーナー(ビジネス×AI)
AINOWのご紹介
AINOW(エイアイナウ)は、1日のAIニュースを10分で見れる
AIに関する様々な情報が得られるメディア
AINOWのご紹介
会社紹介インタビュー AI周辺の情報整理 イベント取材/登壇
AINOWのご紹介
最新のAI動向を記事と共にサイトでご紹介します!
誰でも1時間でAIサービスが設計できる
「AI Lean Canvas」
AINOWのご紹介
計算知能認知アーキテクチャ
遺伝アルゴリズム
「AI Lab Map」 JAPAN 2017/2/1 (50⾳順 ※敬称略)
@Copyright2017 AINOW ALL Right Reserved
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⼤阪⼤
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九州⼤
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太⽥直哉 研究室
群⾺⼤
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慶應義塾⼤
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慶應義塾⼤
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芝浦⼯業⼤
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中央⼤
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中央⼤
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中央⼤
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中央⼤
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東京⼤
中⼭英樹研究室
東京⼥⼦⼤
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東京⼯業⼤
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東京⼯業⼤
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東京⼯業⼤
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東京⼯業⼤
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東京⼯業⼤
中村清彦研究室
東京⼯業⼤
⾼村⼤也 研究室
東京⼯業⼤
⻑橋宏 研究室
東京⼯業⼤
⾚穂昭太郎研究室
東京⼯業⼤
篠⽥浩⼀研究室
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東京電機⼤
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東京電機⼤
中島克⼈研究室
東京電機⼤
⽮島敬⼠研究室
東京電機⼤
鶴⽥節夫研究室
名古屋⼯業⼤
徳⽥・南⾓研究室
奈良先端
科学技術⼤学院⼤
⼩笠原司研究室
奈良先端
科学技術⼤学院⼤
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システム制御
⽇本⼤
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はこだて未来⼤
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法政⼤
彌冨仁研究室
法政⼤
三浦孝夫研究室
法政⼤
佐藤裕⼆研究室
法政⼤
⻩潤和研究室
法政⼤
藤⽥悟 研究室
明治⼤
林陽 ⼀研究室
明治⼤
武野純⼀ 研究室
明治⼤
向井秀夫研究室
明治⼤
向井秀夫研究室
明治⼤
宮本⿓介研究室
明治⼤
森 啓之研究室
⽴命館⼤
北野勝則研究室
⽴命館⼤
坪泰宏研究室
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⽴命館⼤
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⽴命館⼤
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早稲⽥⼤
古⽉敬之研究室
早稲⽥⼤
藤村茂 研究室
早稲⽥⼤
松丸隆⽂研究室
早稲⽥⼤
菅原俊治研究室
早稲⽥⼤
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早稲⽥⼤
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京都⼤
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⼩林⼀郎研究室
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明治⼤
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慶應義塾⼤
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⾳声認識
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沖縄科学技術
⼤学院⼤
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東京⼤
國吉康夫研究室
中央⼤
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電気通信⼤
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電気通信⼤
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電気通信⼤
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群⾺⼤
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慶應義塾⼤
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東京電機⼤
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東京電機⼤
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豊橋科学技術⼤
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ロボティクス
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東京⼤
松尾豊 研究室
中央⼤
平野晋研究室
慶應義塾⼤
新保史⽣研究室
⽣命・健康・医療情報学
関連領域
東京⼯業⼤学
⽯⽥貴⼠研究室
東京⼯業⼤学
秋⼭泰研究室
東京⼯業⼤学
関嶋政和研究室
AI研究を思う存分やって論文を発表
そしてビジネスでの応用研究にも挑戦してほしい
AINOWのご紹介
ビジネスとアカデミアが繋がり
AIイノベーションを日本から起こしていきたい
ビジネス現場とAI研究の最前線を繋げていきます
AINOWのご紹介
Dip AI.Lab
AINOWのご紹介
どんなプロジェクトが動いているか?
AINOWのご紹介
AINOWのご紹介
AI Labの研究員は90%がインターン生
AINOWのご紹介
AINOWのご紹介
AINOWのご紹介
インターン人事担当
「SNS魔神:ゆうた」
AINOWのご紹介
AINOWのご紹介
切り込みインタビュー担当
「来ちゃったJD(20)りこちゃん」
大学2年生にしてOB訪問250人超のポケットモンスター
コンテンツ制作・ライター担当
その名も「カカオ偽装」なっぴ
AINOWのご紹介
他にも計20人の個性溢れるラボメンが活躍中
AIプロダクトにおける
人間中心設計とデータ取得の重要性
AIサービスと既存開発ではAIの存在を意識する必要がある
AIサービスを始める前に
ユーザとシステムの間にAIを意識して
トランザクションデータ以外に注目する
既存Webシステム AIシステム
人間中心設計(HCD=Human Centerd Designの略)とは何か?
AIサービスを始める前に
サイト・アプリなどを開発する際に、プロダクトを使用するユーザーの使いやすさを中心
において設計する考え方。プロダクトの開発側が提示した使い方に人間が合わせるという
従来の考え方を離れ、使う人の観点でストレスなく使いやすいデザインを追及すること。
なぜ、人間中心設計(HCD)が必要なのか?
AIサービスを始める前に
AIサービスを始める前に
AIサービスを始める前に
AIサービスを始める前に
Amazonでビールを1ケース購入おい
てくれないか
かしこまりました。
ビールの銘柄・容量・価格帯を教えてく
ださい。
プレモル350ml、5,000円くらいで
探して
該当の商品が5件ありました。
どれになさいますか?
AIサービスを始める前に
Amazonでビールを1ケース購入おい
てくれないか
かしこまりました。
ビールの銘柄・容量・価格帯を教えてく
ださい。
プレモル350ml、5,000円くらいで
探して
該当の商品が5件ありました。
どれになさいますか?
たぶん、このAIだとホコリの被ったおもちゃに..
1,2タスクならば人間の方が早い
AIサービスを始める前に
Amazonでビールを1ケース購入おい
てくれないか
かしこまりました。
いつものプレモル350mlで良いですか?
OK!
冷蔵庫の炭酸水も
切れそうなのでご一緒にいかがですか?
土曜はご予定があるので、日曜の午前中
指定で注文を承らせて頂きます。
AIサービスを始める前に
Amazonでビールを1ケース購入おい
てくれないか
かしこまりました。
いつものプレモル350mlで良いですか?
OK!
冷蔵庫の炭酸水も
切れそうなのでご一緒にいかがですか?
土曜はご予定があるので、日曜の午前中
指定で注文を承らせて頂きます。
主人の購入履歴を基に提案して
ユーザの回答数を減らす努力
ユーザ側はなるべく少ない選択肢
で意思が伝わる仕様
Googleカレンダーやメールから
スケジュールを把握して調整
AIサービスを始める前に
参照:https://d1srlirzdlmpew.cloudfront.net/wp-content/uploads/sites/98/2017/03/07010650/voice-threats-featured.jpg
AIサービスを始める前に
参照:https://d1srlirzdlmpew.cloudfront.net/wp-content/uploads/sites/98/2017/03/07010650/voice-threats-featured.jpg
人間を中心としたサービス設計で
AIはより人間を理解することができる
HCDを活かしたAIサービス開発に
リーンスタートアップが向いている理由
AIサービスを始める前に
リーンスタートアップは利用ユーザ1人を見つけ
人間の心理を深掘りしてアイデアをカタチにしていく考え方
AIサービスを始める前に
①. ユーザとデータを結ぶのがAI
・AIはユーザと既存サービスを繋ぐ役割
・誰のどんな課題を解決するか、既存サービスよりも明確に定義する必要あり
・人間らしい振る舞いをさせたい場合、より高度に
AIサービスを始める前に
②. アルゴリズムは一度で成功するとは限らない
・継続してチューニングを行うオンライン学習に対する考え方が必要
・使用するデータは常に変化する
・モデルは何回も設計し直すことになるかもしれない
AIサービスを始める前に
・イニシャル、ランニングコストが大きいのでKPI管理が大事
・経営に対して説明するロードマップとしても活用できる
・何をとこまで検証したか、細かく管理する必要がある
③. AIは成果が出るまで時間が必要
AIサービスを始める前に
誰でも1時間でAIサービスが設計できる
「AI Lean Canvas」
カフェの口コミをAIが判断して
お店選びをチャットでサポート
カフェ口コミ判定AI
①:誰が喜ぶのか?(ユーザ設定)
サービスを使うユーザを特定します、具体的にどんな人物化想像できるくらいまで
例)
・26歳
・渋谷区に勤務している女性
・オシャレなカフェ巡りが趣味
・Rettyをよく使う
AIサービス企画
ここが1番大事なポイント、現状どこに不満を持っているか特定しましょう。
課題が明確でない場合、サービスを導入する必要がないのかもしれません。
例)
・Rettyは口コミをよく見るが、お店選びが大変
・口コミの真意がわかれば、お店を選ぶ必要がな
くてラクになる
・チャットなら探さなくても良いからカンタン
②:なぜ喜んでくれるのか?(課題特定)
③:なぜ、AIを活用するのか?(コンセプト)
AIでなくては実現できないことを考える。
AIを入れるとどんなメリットがあるのだろう。また、どのくらい便利になるのか?
例)
・Rettyやtwitterのテキスト情報を自動で
解析してオススメしてくれる
・口コミの真意を知ることができる
AIサービス企画
④:どんなAIを提供する?(分析手法)
あなたのAIサービスはどんな分析手法で課題解決できるでしょうか、画像解析、自
然言語解析、統計的な予測、どれを使いますか?
例)
・テキストの情報を解析するために、自然
言語解析が必要
・画像解析に画像処理AIが必要で、好みの
写真を特定するためにディープラーニング
も活用できそう
AIサービス企画
⑤:どうやってデータを取得する(ユーザ接点)
AIは、ユーザとシステムを繋ぐ仕組み、どこでAIが動くかによって取得できるデー
タが変わってくるので、AIが稼働する場所を整理していきましょう。
例)
・チャット形式で、気軽に質問してデータ
収集できる。検索より精度上がりそう。
・提案に対して評価をもらって学習
AIサービス企画
AIサービス企画
⑥:分析に活用するデータ(データ特定)
AIを作る上で必要な手元にあるデータとAIが学習する上のデータ
これから取得するデータの2種類を考えてみましょう。※厳密にはカラムまで特定する
例)
ベースとなる手元のデータ
・飲食店情報をクローリング
・口コミデータはtwitterから
学習に必要なデータ
・ユーザ趣向や評価はチャットから取得
AIサービス企画
AIサービス企画
本当にAIを投入することでメリットが得られるのか?
既存の手段と比較してニーズを確認する方法
AIサービス企画
1. 課題が本当に困っている事なのか確認する
・インタビューやアンケートで課題感を特定
・課題が根深い程、価値は高まるが競合も多い
2. 既存の解決方法を調べる
・課題をどうやって解決しているのか?
・どのくらいの金額や対価を払って使用しているか?
AIサービス企画
1. AIでどんな解決ができるかまとめる
・AIで解決できることを具体的に考える
・課題を解決してくれる大きさを図る
2. 既存の方法より優れていることをまとめる
・AIを使うことで得られるメリットは?
・乗り換えるために支払うコストはあるのか?
AIサービス企画
AIサービス企画
参照:http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/s/separate-ks/20151205/20151205155336.jpg
AIサービス企画
参照:http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/s/separate-ks/20151205/20151205155336.jpg
ユーザのサービスを活用する行動の中から
AIで活用すべきデータと感情を特定する
AIサービス企画
今日は時間が少ないので飛ばします…
データ設計とモデル
AIサービス開発に必要な
モデルとデータ設計
モデルとデータ設計
AIが予測や分類、様々な自動化を行うには
仮説となるモデルとデータが必要
モデルとデータ設計
モデル構築とデータ設計までの手順
1. 業務や人間の勘を基に仮説を複数出す
2. 分析に必要なデータ項目を集める
3. 基礎分析してデータの構造を確かめる
4. モデルを作り、必要な特徴量を決める
5. 分析の手法、データセットを決める
6. データの前処理を行う
7. 分析を行い数値検証を行う
8. 精度が出るまで5~8を繰り返す
9. 精度が出なければから4からやり直す
モデルとデータ設計
仮説構築と仮説検証の役割分担
1. 業務や人間の勘を基に仮説を複数出す
2. 分析に必要なデータ項目を集める
3. 基礎分析してデータの構造を確かめる
4. モデルを作り、必要な特徴量を決める
5. 分析の手法、データセットを決める
6. データの前処理を行う
7. 分析を行い数値検証を行う
8. 精度が出るまで手法を変えて「5~8」を繰り返す
9. 精度が出なければから4からやり直す
ディレクター/オーナー
データアナリスト
モデルとデータ設計
機会学習や深層学習を活用したシステム化には
ここまで丁寧に行わないと精度が出ず2度手間に
AIサービス構築で必須となる「h」型人材スキル
~人が少ない今なら、エバンジェリストになれるチャンス~
AIサービスを始めるために必要なチーム構成
チームビルディング
パーソナルAIを取り入れた企画がやりたい!
クライアントにAIとは何かを説明して
実現可能な案を提示できるエンジニア
チームビルディング
チームビルディング
Pepperの会話精度をもっと上げたい
Pepperのシナリオを自然言語処理の前提で
かけるディレクター
チームビルディング
画像をディープラーニングしたいが
サーバスペックの要求がインフラ担当に伝わらない
ディープラーニングとはどのような処理なのか
理解できるインフラエンジニア
職業範囲を超える業務が出てくるようになった
チームビルディング
DBA
データサイエンティスト
データ
サイエンティスト
統計に必要なデータマートを自ら構築してビジネスに必要な分析を行える
データアナリスト
(統計スキル)
ディレクター
(ビジネス理解)
チームビルディング
こんなスーパーマン会えないですよね..
チームビルディング
実際に業務をしてみるとキーワードを通して
コミュニケーションできるだけでも全然違った
チームビルディング
PM
ディレクター
インフラチーム
(AWS・DBA)
とあるAIプロジェクトでのチーム体制
ビジネス現場
分析
機械学習チーム
チームビルディング
チームビルディング
ビジネス現場
PM
ディレクター
インフラチーム
(AWS・DBA)
とあるAIプロジェクトでのチーム体制
分析
機械学習チーム
・インフラスキルを活かし
統計に最適なアーキテクチャ構成
・ビジネス現場へ分析チームと共に
インタビューを実施
・モデル/アルゴリズムを一緒に考え
て仮設を立てた
・新規事業の立ち上げスキルを活用
・リーンスタートアップ手法で小さく
素早く検証を実施
AIディレクター
どんな予測や学習を行えば、サービスを実現できるのか定義できる
プログラマー
データ
アナリスト
ディレクター AIディレクター
チームビルディング
AIプログラマー
ディープラーニングだけでなく、従来の統計学の機械学習と合わせて
最適なアルゴリズムを選択できる
データ
アナリストプログラマー AIプログラマー
チームビルディング
「H」は難しいけど ならちょっとの頑張りでいい
チームビルディング
始めは必要な職業に興味をもってみることが大事
チームビルディング
今後、AI開発は必須になる。
自分のキャリアを活かした将来を考えてみよう!
ワークショップ
営業
データ
アナリスト
インフラ
エンジニア
フロント
エンジニア
バックエンド
エンジニアディレクターデザイナー
データ
サイエンティスト
AIデザイナー AIプログラマー AIディレクター
etc..
あなたのキャリアはどの職業スキルを取り入れると良い?
ワークショップ
AI Career Map
AI時代の職種像
Keep
身に付けたい職種現在の職種
+ =
Ploblem
Try
理想像はどんな姿か?
なぜ成りたいのか?
ワークショップ
AI Career Map
AI時代の職種像
Keep
身に付けたい職種現在の職種
+ =
Ploblem
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理想像はどんな姿か?
なぜ成りたいのか?
ワークショップ
AI Career Map
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Keep
身に付けたい職種現在の職種
+ =
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理想像はどんな姿か?
なぜ成りたいのか?
ワークショップ
AI Career Map
AI時代の職種像
Keep
身に付けたい職種現在の職種
+ =
Ploblem
Try
理想像はどんな姿か?
なぜ成りたいのか?
ワークショップ
埋められなくても大丈夫
普段の仕事にAIの事を少し意識していくだけ
すべての職業はAIに少しづつ代替えされていく
AIを作る側の人間を目指しましょう。
Thank You

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