Ai from-digital-transformation:ポエムなAI はもう終わりにしよう：クラウドによる市民革命とAIによる産業革命
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機械翻訳の事業化に取り組む技術系スタートアップ，（株）みらい翻訳が経験した深層学習による自然言語処理技術の激変ぶりと技術開発の苦労話を述べる．後半は話を一般化し，AIはただの機械であること，クラウド事業者によりAIがコモディティー化しようとしている状況を述べ，その文脈で企業や個人が取るべき戦略について提案する．
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- 1. All night stars & Galaxy pictures are courtesy of Nori Yuasa except my own ポエムなAI はもう終わりにしよう： クラウドによる市⺠⾰命とAIによる産業⾰命 栄藤 稔（えとう みのる） ⼤阪⼤学 先導的学際研究機構 教授 株式会社 みらい翻訳 社⻑ 4/4/2018 本書に記載の会社名・製品名・ロゴは各社の商標または登録商標です1
- 3. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 3http://japanese.engadget.com/2014/09/29/2016-toeic700/ 速報：ドコモ、機械翻訳の「株式会社みらい翻訳」設⽴（２０１４） ⽇英翻訳精度は2016年度にTOEIC700点以上
- 4. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 4 モバイル×サービス基盤 翻訳サービス × 翻訳データ企業向け翻訳システム× 多言語翻訳 自然言語処理技術，企業向けソリューション 多言語翻訳技術 × 翻訳データ 技術支援 翻訳システムソリューション 機械翻訳を事業とする合弁会社(2018)
- 5. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 5 ２５００億円 日本における翻訳・通訳市場規模（２０１４）
- 6. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 5 ２５００億円 機械翻訳１２億円 日本における翻訳・通訳市場規模（２０１４）
- 7. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 5 ２５００億円 機械翻訳１２億円 日本における翻訳・通訳市場規模（２０１４）
- 8. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 6 0 2,500,000 5,000,000 7,500,000 10,000,000 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 韓国 台湾 中国 USA ⾹港 タイ オーストラリア 英国 シンガポール マレーシア フランス カナダ インドネシア ドイツ フィリピン ベトナム インド イタリア ロシア スペイン 出典：日本政府観光局(JNTO) ちょっと前の訪日外国人数推移（国別）
- 9. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 6 0 2,500,000 5,000,000 7,500,000 10,000,000 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 韓国 台湾 中国 USA ⾹港 タイ オーストラリア 英国 シンガポール マレーシア フランス カナダ インドネシア ドイツ フィリピン ベトナム インド イタリア ロシア スペイン 出典：日本政府観光局(JNTO) 2017年の訪⽇外国⼈、過去最⾼の2869万⼈ ちょっと前の訪日外国人数推移（国別）
- 10. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 7 一般企業様 翻訳会社様 公共機関様 SYSTRAN 顧客例
- 11. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 8 We Speak Your Industry’s Language. SYSTRAN HQ in Seoul
- 12. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 9 Training Translation Profiles 20 Specialized Dictionaries User Dictionaries Normalization Dictionaries Source Language Models Target Language Models Bilingual Translation Models Customization Services Machine Translation Automation Manual Translation Memories Advanced Coding H i g h e r t r a n s l a t i o n q u a l i t y Post-editing Translation Services High translation quality reduces the post-editing effort Better quality results in more users Optimize Translation Quality
- 13. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 10 0 10 20 30 40 0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 ０ １００万 ある顧客企業のコーパス量 BLEU値 35 0 顧客企業のデータを使って特別サービスを提供 性能に関する諸データは公開できません．
- 14. 11 Language is a means of communication. ⾔語はコミュニケーションの道具である． 意味 抽象化された⾔葉 ⾔葉 表象的な⾔葉区切りの対応関係 抽象化された⽂章の対応 状況による⽂意 （前後の⽂脈， 置かれて居る状況 五感） 単語分割 単語列⽣成 抽象化 具象化 概念理解 意味⽣成 概念 翻訳ピラミッド（栄藤バージョン） Vauquois Triangleを今⾵に栄藤が解釈
- 15. 12 Language is a means of communication. ⾔語はコミュニケーションの道具である． 意味 抽象化された⾔葉 ⾔葉 表象的な⾔葉区切りの対応関係 抽象化された⽂章の対応 状況による⽂意 （前後の⽂脈， 置かれて居る状況 五感） 単語分割 単語列⽣成 抽象化 具象化 概念理解 意味⽣成 概念 ⽂章を語句に区切って， 最適化した並び替えをする． 第２世代統計機械翻訳の理解
- 16. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 13 私は 彼⼥ その 映画 に を⾒た 私は を⾒た 彼⼥ に その 映画 I saw her in the screen 私は を⾒た? 私が を理解した? を⾒た 彼⼥？ ⾒た 彼⼥の？ で その スクリーン? に その 映画? 翻訳モデル： フレーズ単位の置換 並び替えモデル： ⾃然な⽂に近づくよう並 び替え SMT：フレーズ単位で翻訳の並び替え
- 17. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 14 +255 みらい 2015年 400点 ※ ※TOEIC問題集より300文抽出 2014-2015のTOEICスコア
- 18. 15 The Factory Five Mk4 Roadster
- 19. 15 Greg Corrado, senior scientist at Google Research August 20, 2015 LSTM, hard to progress… The Factory Five Mk4 Roadster
- 20. 16 http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/~nakazawa/ NLP2017-NMT-Tutorial.pdf embedding forward RNN backward RNN we propose a novel translationmethod attention decoder RNN softmax input output <EOS> <EOS> Attention-based Neural Machine Translation 46 [Bahdanau et al., 2014]
- 23. Time Performance 17 臨界点を超えると⾒る世界が異なる ⾳声認識 2012 2014 2016 DNN 単⼀画像認識 多層CNN ⼀⽂機械翻訳 LSTM Google Neural Machine Translation Comercial Debut
- 24. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 18 Plenary meeting on 4/13/2017 Mick Etoh
- 25. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 •前半は 売らない •NMT開発とHosting, ASPに絞る •カスタマーサポート体制を整備 （既販売製品SES8Jを含めて） 19 https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/736x/aa/89/04/aa89047b75b2291d028581746fe0d327.jpg 2017年度はどうしたいか
- 28. 20 Time Gain Loss Shallow Dive Deep Dive Failure 9/10 Success 1/10
- 29. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 21 ⽇→英 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 SMT NMT 人手翻訳1 人手翻訳2 4.16 4.31334.3 3.207 3.73333.843.743 3.14 伝達レベル 流暢さ 英→⽇ 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 SMT NMT 人手翻訳1 人手翻訳2 4.14 4.2933 3.81 3.247 4.02334.01 3.413 2.973 伝達レベル 流暢さ ・⼈⼿翻訳は⽇→英、英→⽇共にTOEIC900点以上の⽇本⼈が実施 ・SMT に⽐べて NMT は伝達レベル、流暢さ共に⼤きく精度向上 ・特に、⽇本⼈があまり得意ではない英訳については、TOEIC900点相当 と同等レベル （⼈⼿でも５点満点を取れているわけではない） • 分野：ビジネスコミュニケーション • 評価者：３名（外部翻訳会社） • 評価⽂：１００⽂ • 評価基準：伝達レベル（Adequacy）、流暢さ （Fluency）各５段階 SMT と NMT の精度⽐較 性能に関する諸データは公開できません．
- 30. 22 Language is a means of communication. ⾔語はコミュニケーションの道具である． 意味 抽象化された⾔葉 ⾔葉 表象的な⾔葉区切りの対応関係 抽象化された⽂章の対応 状況による⽂意 （前後の⽂脈， 置かれて居る状況 五感） 単語分割 単語列⽣成 抽象化 具象化 概念理解 意味⽣成 概念 Vauquois Triangleを今⾵に栄藤が解釈 第３世代ニューラル機械翻訳の理解 ⽂章をそのまま抽象化したベクトル表現 に置き換え，そこから単語列を⽣成する．
- 31. 23http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/~nakazawa/ NLP2017-NMT-Tutorial.pdf Word Embedding 22 (local representation) (distributed representation) (0, …, 0, 0, 1, 0, 0, 0, …, 0) (0.05, …, -0.32, 1.83, …, 0.49) word2vec GloVe king - man + woman queen Paris - France + Italy Rome NMT embedding 1
- 32. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 24 ⾼次元の数値特徴量で ⽂意を表現 I eat apple 私はリンゴを⾷べる 0.1 -0.2 0.03 0.4 0.02 … … … ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ an デコーダNN： “⽂意”から訳⽂を⽣成 エンコーダNN: 原文から”文意”を計算 中間処理機能（脳内の神経回路の役⽬）より, 適切な単語を選択し、流暢さを向上させる。 NMT：ニューラルネット(NN)が文意を計算し訳文生成
- 33. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 25 Google すごい! NMTの特徴
- 34. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 26 ⻄郷さんが北薩摩の東郷村に来た時、住⺠が くれた⽝が“ツン”という⽝である． みなさん，訳せますか？
- 35. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 27
- 36. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 28 http://menman.exblog.jp/20574017/
- 37. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 28 http://menman.exblog.jp/20574017/
- 38. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 28 http://menman.exblog.jp/20574017/
- 39. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 28 この店には英語の メニューがあります． This store has an English menu． http://menman.exblog.jp/20574017/
- 40. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 29 http://www.ppfppf.com/blog/?p=4449 名古屋の街の中心でみつけた、駐車場の看板
- 41. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 29 http://www.ppfppf.com/blog/?p=4449 駐⾞しないで。 Don't park. 名古屋の街の中心でみつけた、駐車場の看板
- 42. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 30 http://www.ei-sta.com/wp/archives/2131
- 43. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 30 Don't feed pigeons. ハトにエサを与えないでください。 http://www.ei-sta.com/wp/archives/2131
- 44. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 31
- 45. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 31 Enjoy a rich taste in a relaxing time. by 英語を知ってる⼈
- 46. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 31 Enjoy the rich taste with relaxing time. by みらい翻訳 Enjoy a rich taste in a relaxing time. by 英語を知ってる⼈
- 47. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 31 Enjoy the rich taste with relaxing time. by みらい翻訳 Enjoy the rich flavor with relaxation time. by Google Enjoy a rich taste in a relaxing time. by 英語を知ってる⼈
- 48. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 31 http://www.machigai.com/wordpress/?p=1756 Enjoy the rich taste with relaxing time. by みらい翻訳 Enjoy the rich flavor with relaxation time. by Google Enjoy a rich taste in a relaxing time. by 英語を知ってる⼈ Relax and enjoy the rich taste of Suntry “Kinmugi.” by コピーライター
- 49. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 32 TOEIC900点以上の英作⽂能⼒
- 50. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 33 統計的機械翻訳 vs ニューラル機械翻訳 情報伝達⼒ 流暢さ 英語 → ⽇本語 16％ up! 17% up! ⽇本語 → 英語 16％ up! 32% up! ニューラル機械翻訳エンジン - TOEIC900点レベルの英作文能力 性能に関する諸データは公開できません．
- 51. COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018 33 ⼈⼿翻訳 vs ニューラル機械翻訳 総合精度 ⼈⼿処理時間 英語 → ⽇本語 -10% 平均 7時間 ⽇本語 → 英語 同等（+0.17%） 平均 2.5時間 ニューラル機械翻訳エンジン - TOEIC900点レベルの英作文能力 性能に関する諸データは公開できません．
- 53. https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html Present Future Trajectory based on the past growth rate 34 Time Performance
- 54. https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html Present Future Trajectory based on the past growth rate Trajectory based on the present growth rate 34 Time Performance
- 55. https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html Present Future Trajectory based on the past growth rate Trajectory based on the present growth rate Trajectory taking exponential growth in to account 34 Time Performance
- 56. 35 Ss
- 57. 2018 AIブームは続く 36
- 64. 第５期科学技術基本計画にて定義された⾔葉: 狩猟社会（Society 1.0）、農耕 社会（Society 2.0）、⼯業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）に 続く、新たな社会（超スマート社会） 39 Society 5.0の理解
- 65. 第５期科学技術基本計画にて定義された⾔葉: 狩猟社会（Society 1.0）、農耕 社会（Society 2.0）、⼯業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）に 続く、新たな社会（超スマート社会） 39 Society 5.0の理解 ドメイン技術通信を伴うデジタル化 IoT = ICT + OT (Operational Technology)
- 66. 第５期科学技術基本計画にて定義された⾔葉: 狩猟社会（Society 1.0）、農耕 社会（Society 2.0）、⼯業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）に 続く、新たな社会（超スマート社会） 39 Society 5.0の理解 ドメイン技術通信を伴うデジタル化 IoT = ICT + OT (Operational Technology) IoT + AI ＝これまでコンピュータとは無縁だった産業 の⾃動化・⾃律最適化
- 67. 第５期科学技術基本計画にて定義された⾔葉: 狩猟社会（Society 1.0）、農耕 社会（Society 2.0）、⼯業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）に 続く、新たな社会（超スマート社会） 39 Society 5.0の理解 ドメイン技術通信を伴うデジタル化 IoT = ICT + OT (Operational Technology) IoT + AI ＝これまでコンピュータとは無縁だった産業 の⾃動化・⾃律最適化 Society 4.0はICT， Society 5.0はAIの時代．
- 68. •Deep Learning を中⼼とした機械学習の進歩． •⾮ICT 産業のICT化による”データ”の表出． •ハードウェアとクラウドによる実装技術の進化． 40 何がここ数年のAIの産業応⽤を実現したのか？
- 69. Bloomberg BETA(VC)によるトレンド分析資料・2016向けより抜粋 エージェント/アシスタント ⾃動制御(ドローン、⾃動⾞、船、⼯場機器) Security HR Marketing カスタマーセンター 社内稼働管理 市場分析 基盤機能提供(機械学習基盤、⾳声認識、画像認識・･･･) 広告 農業 ⼩売 財務管理 法務 医療 ヘルスケア 教育 流通 投資分析 AIサービス提供者向け各種ツール提供 社会問題 材料/製造 ※Pitchbook調査に AI関連といわれる企業数は 1100社以上※。 適⽤分野は対話/⾃動制御/ ｾｷｭﾘﾃｨ/･･･広告/医療/農業･ など多種多様。 ⾮ICT分野のデジタル変⾰ が進⾏中 41 ⽶国内AI関連事業の概況
- 70. • プラットフォーム⾰命 （サイバーX 実空間の統合最適化） • アマゾンの⼩売：ネットで注⽂（サイバー空間）ロボットで梱包，ドロー ンで配送（実空間）． • Uberの貨客混載物流：スマホで注⽂（サイバー空間），⾞で⽣鮮⾷品 も配送（実空間） • 農⽔産物の商流が劇的に変化する前兆がある． • 定型業務の置換：医療・農作業・投資信託の⾃動化が進展 42 AIで今，起きようとしていること
- 73. Time Technology Development Technology Adoption (Integration) Fulfilment Ratio 44 実現には遅延がある
- 74. Time Technology Development Technology Adoption (Integration) Fulfilment Ratio 44 実現には遅延がある 技術経営の本質 ⼆つのカーブの⽴ち上がりの タイミングを⾒極めること
- 75. Labor Expenses 20-2⽉-18 Use or disclosure of document data allowed only with written permission from Carnegie Mellon University. © 2014 Carnegie Mellon University. CMU Confidential & Proprietary. $/hr $15.00 $50 $20 $60 Weeks 10 52 52 52 $/worker $6,000 $104,000 $41,600 $124,800 Workers 500 75 3000 500 Total $3M $8M $125M $62M 45 PoC から ROI評価に関するケーススタディーです．これ⼤事です． このノウハウを持てる会社がいたら教えてください．
- 76. Time Fulfillment Progress 46 IoT Customer Journey Blueprinting Instrumentation Pilot & ROI Scale Machine Data Analysis System of Systems めっちゃ⼤事なのは，ROI評価． これができる会社は⽇本にはまずない．
- 77. • IoTの費⽤対効果：儲からない． ✦GE PREDIXの成功例は JET ENGINEの保守？ • ICTリソースとOTリソースの乖離：まともな会社がない． • プラットフォーム志向の⽋如：エコシステム設計者がいない． ✦結果と⼿段・コストの相克：鶏と卵問題 だからPoC＆ROIが⼤事 ✦セキュリティは発展途上 ✦ベストプラクティスがまだ共有されていない． 47 IoT+AIに関する議論
- 79. 49 Industry Platform(産業プラットフォーム）とは A foundation (physical or virtual) that brings together different peopl organizations for a common purpose or to share a common resource Michael A. Cusumano, the Sloan Management Review Distinguished Professor of Management at the Massachusetts Institute of Technology's Sloan School of Management. ⽇本語はみらい翻訳による⾃動翻訳 共通の目的のために異なる人または組織を統合し、共通のリ ソースを共有する基盤(物理または仮想)。 which enables innovations or transactions inside and outside the firm that might not otherwise occur. それは、他に発⽣しない可能性のある企業内外のイノベーションや取引を 可能にする。 +Network Effect
- 80. 50 Cusumano, Gawer, Yoffie, Platform Rules (2018)
- 81. 50 Cusumano, Gawer, Yoffie, Platform Rules (2018)
- 84. 52 AWS IoT アーキテクチャー Endpoints Gateway モノ センサー、実⾏ クラウド 保存、計算 ローカルでの安全な トリガー、アクション、 データの同期 知能 (Intelligence) 洞察と論理 → 実⾏ 安全な デバイス接続と メッセージング
- 85. 52 AWS IoT アーキテクチャー Endpoints Gateway モノ センサー、実⾏ クラウド 保存、計算 ローカルでの安全な トリガー、アクション、 データの同期 知能 (Intelligence) 洞察と論理 → 実⾏ 安全な デバイス接続と メッセージング
- 86. 52 AWS IoT アーキテクチャー Endpoints デバイスの導⼊、 管理、SWアップ デート Gateway モノ センサー、実⾏ クラウド 保存、計算 ローカルでの安全な トリガー、アクション、 データの同期 知能 (Intelligence) 洞察と論理 → 実⾏ 安全な デバイス接続と メッセージング
- 87. 52 AWS IoT アーキテクチャー Endpoints デバイスの導⼊、 管理、SWアップ デート デバイスの 監査と保護 Gateway モノ センサー、実⾏ クラウド 保存、計算 ローカルでの安全な トリガー、アクション、 データの同期 知能 (Intelligence) 洞察と論理 → 実⾏ 安全な デバイス接続と メッセージング
- 88. 52 AWS IoT アーキテクチャー Endpoints デバイスの導⼊、 管理、SWアップ デート デバイスの 監査と保護 IoTデータ分析と インテリジェンス Gateway モノ センサー、実⾏ クラウド 保存、計算 ローカルでの安全な トリガー、アクション、 データの同期 知能 (Intelligence) 洞察と論理 → 実⾏ 安全な デバイス接続と メッセージング
- 89. • サーバリソース，データセンターは もはや大企業のものではない • 誰でも安価にサービス開始出来る • 最新の技術，最新のリソース， 安心・安全，高い信頼性，などを 『大きな投資』をしなくても得られる ようになった 53 クラウドは市民革命
- 90. • サーバリソース，データセンターは もはや大企業のものではない • 誰でも安価にサービス開始出来る • 最新の技術，最新のリソース， 安心・安全，高い信頼性，などを 『大きな投資』をしなくても得られる ようになった • 単純労働が蒸気機関に奪われた ように，単純な判断，ルーチンワークは もはやMachineの仕事に． • 人間はより複雑な仕事にシフト （ブルー・ホワイトカラー ⇒ ？） ※ゴールド，メタル，グレーなど • 機械学習は計算コストが歴史的な ボトルネックだった ，機械学習（ＡＩ）は産業革命 53 クラウドは市民革命 この２つを 同時に達成 させようと している
- 92. • 深層学習の進化は⽬覚ましい．過去３年の劇的変化から未来を予測す ることは難しい． • AI は技術モジュールからインテグレーションの時代に突⼊した． • ポエムなAIを考える前にデジタル変⾰を考えよう． • クラウドはデジタル変⾰とAIの⺠主化を同時に達成するツールである． 55 まとめ
- 93. 56 Letʼs see what will wait us.