株式会社UEI 代表取締役社長兼CEO 清水亮

2. 株式会社UEI代表取締役社長兼CEO
東京大学 先端科学技術研究センター 身体情報学 客員研究員
略歴
大学在学中に米Microsoft Corp.で働くため中退
98年(株)ドワンゴに参画 モバイル事業を立ち上げる
03年独立して人工知能開発を定款とする(株)UEIを設立し、現職
05年 独立行政法人IPAより「天才プログラマー/スーパークリエイター」の称号を得る
16年 ソニー・コンピュータサイエンス研究所と深層学習GUI環境「CSLAIER」を開発
清水亮

3. UEIを取り巻く状況
共同研究 共同研究・業務委託
論文発表・講演国家戦略
推進
支援

4. UEIが得意なフレームワーク

5. 良いAIを作るために必要なもの
計算資源
独自の学習データ

6. UEIの事業領域
深層学習用ハードウェア開発・販売
深層学習対応人材育成事業
深層学習適用コンサルティング事業

7. 深層学習用ハイエンドPC DEEPstation
Ubuntu14.04搭載
CUDAおよび深層学習用ツール
プリインストール済
深層学習用ハイエンドPC DEEPstationは、深層学習に特化したハイ
エンドPC。最新のPascal世代TITAN Xを最大4基搭載し、深層学習に
必要なソフトウェアが全てインストール済。大ベストセラー商品です

8. DEEPstation田丸SPL
スペシャル
GeForce GTX 1080ti x2 NVMe 256GBx2 (RAID0) 水冷 変形

9. 深層学習環境 CSLAIER
ソニー・コンピュータ・サイエンス研究所と共同開発した深層学習環
境CSLAIERはプログラミングの知識がなくても手軽に深層学習を使っ
たAIの開発ができるGUIツールです。バックエンドとして国内外で人
気の高いTensorFlowとChainerを採用。数多くの大学・企業・公的
研究機関で採用されており、DEEPstationにもバンドルされていま
す。

11. コンサルティング事例
深層学習はあらゆる業界に適用可能
・化学化合物分析
・運転支援
・建設
・セールス/マーケティング
・深層学習OCR
・製造業
・ロボット制御
・会話エンジン
・ユーザビリティ解析
・メンタル分析
・自然言語解析
・相場予測
・医療
画像認識による細胞分析
・画像自動判定
・大規模計算資源構築

12. 創薬
創薬のためにオートエンコーダによるSDFファイルの自動分類を適用

13. セールス/マーケティング
セールスマンの営業トークと販売実績を分析
どうすればうまく営業できるかという法則の発見
ボディランゲージ検出による営業支援

14. 深層学習OCR
従来不可能だったレベルの文字認識を実現

15. 製造業
製造の現場ではまだまだ手作業や目視確認作業が多く、
AIの画像認識によって良品／不良品を見分けたり、工員のメンタルを管理する

16. メンタル分析
タイムカード付近に設置したカメラの画像から、作業員のストレス度を判定
建設現場や工場などでのミスを低減させる

17. 強化学習
環境と報酬から自動的に振る舞い方を学ぶ

18. Microsoft ✕ UEI
Microsoft Azure
を使用
コンサルティング
開発

19. 詳しくは
info@uei.co.jp
までお気軽に

20. 最新事例

21. CTスキャンしたデータから、三次元畳み込みニューラルネットワークを用いて
健常細胞とがん細胞を99.99%以上の確率で判別(8月に学会発表予定)
512xt512x512という巨大なボリュームデータをGPUに載せたのが肝
健常細胞 がん細胞
医療 DEEPvolume

22. 深層言語解析
辞書を使わないので新語・口語に対応可能
日本語だけでなく人工言語(HTMLなど)にも対応可能
スパム判定 文章採点 広告最適化
任意言語文書
DEEPanalyzer
文章ベクトル
分類
DEEP Analyzer

23. 深層言語解析による重要キーワード抽出
深層言語解析は自然言語の中から重要なキーワードのみを抜き出すことを可能
にする。従来の形態素解析と異なり、辞書を用いずに重要な固有名詞または
一般名詞を抽出し、データベースにない単語があればそれについて聞き返したり、
新語としてシステムにフィードバックしたりできる。
従来の形態素解析を用いた自然言語解析と異なり、「名詞っぽい」「動詞っぽい」
という曖昧なニュアンスを み取ることが可能
風の谷のナウシカって名作だよね(知識入力)
アカギって知ってる?(疑問文)
ポニョとナウシカだったらどっちが好き?(知識入力)

24. 深層言語解析による感情把握
深層言語解析は既にセンチメント分析(感情把握)などで高い効果を発揮している。
これを会話エンジンにも取り入れ、その時ユーザがどのような気分で言葉を発して
いるか、音声を用いず言葉だけで推定する。
投げかけられた質問が疑問文であるのか肯定文であるのかも同様の手法で識別
することが可能
おまえなんかムカつくよな
なんど言えばわかるの?
佐々木希かわいいね
テンション上がるわ

25. 深層言語解析による構文修正
語りかけ口語の音声認識は特に難しいが、十分な教師データさえ えば、
音声認識エンジンの聞き間違いを深層NNで修正することが可能である。文脈的に
もっともらしい文章になるように前後の文脈から構文を推定し、修正することで
より正確な意思疎通を行うことが出来ることが期待される
バス。栗さ行こう
風雨。ごロック西渡る
バスクリン最高
ふう。五臓六腑に染み渡る
入力されたままの台詞 修正後の台詞
お、前がプリQか おまえがプリキュアか!

26. 深層言語解析による構造理解
Seq2Seqを応用すれば、自然文からPrologの規則
を生成することができる。これを応用すれば、自然
言語から論理構造を取り出すことが可能
俺、TeslaV100持ってるよ
have(X) :- TeslaV100(X).

27. グラフ畳み込み
全ての知識は有向グラフ化が可能である。画像に対してで
きることは有向グラフに対しても行うことが出来る。あら
ゆる論文を読んだAIに質問に答えてもらうことが可能

28. 良いAIを作るために必要なもの
計算資源
独自の学習データ

30. NIPSの〆切目前に全世界のGPUが枯渇

31. 締め切り後もGPUの慢性的な不足状態が続く

32. Googleは1000のTPUを無償解放
→しかし性能が不明。使ったこともないTPUを渡されても・・・

33. 理想的な学習のありかた
スパコン手元のワークステーションで
仮説の検証
グリッドサーチなどを
スパコンにオフロード
学習済みモデルを受け取る
うまくいきそうだったら
スパコンにジョブを投げる
プログラマーまたは研究者が手元の環境で検証したモデルを
大規模なクラスタで分散し、ハイパーパラメータ探索または
マルチノード学習が手軽にできる環境が理想的

34. Yet Another スパコンとしての
Azure AI Batch
Azure Batch
グリッドサーチなどを
スパコンにオフロード
学習済みモデルを受け取る
Microsoft Azure Batchはクラウドで実現されたバッチサービス
1GPUあたり$1.00/時間で利用可能

35. ™
™

36. 量子アニーリングを用いた
アンサンブル学習の最適化
数万のAIバッチを並行して走らせ、最終的に量子コンピュータで
各学習機の最適な組み合わせを求める
1万ノードの場合、
組み合わせ可能性は210000

37. 効率的なハイパーパラメータ探索を可能にする
gaussian processをサポート
ハイパラの美味しいところを効率的に探索
CSLAIER

38. GUIツール CSLAIERからAzureへ
既に多数のユーザーがいるGUIツールCSLAIERに
Azureボタンを追加。一気に100ノードへオフロードし、
ハイパーパラメータ探索を行う
マルチノード学習も可能
敷居を下げるエンジニアリング
国内で1000以上のユーザーに利用されている深層学習GUI環境
Azure
Azureブーストボタンを押すと、100ノードへオフロード。1時間あたり1万円の売上

39. 告知

40. 現在、UEIには案件が
殺到しております

41. オフィス増床

42. 深層学習をやりたい
・エンジニア
・セールスパーソン
・その他一般職
大募集中
※筆記試験有り

43. 8月19日
メルボルンにて
新サービス発表

44. 乞う、ご期待