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モテたい...
Watsonでモテる秘訣を...
ディスカバリーしてみた
HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家 / IBM Champion
⽻⼭ 祥樹 @storywriter
1	
2018年 3⽉23⽇(⾦)
<追加公演>
Rules ...
2	
R18+
ADULTS ONLY
成⼈向け
Watsonをトレーニングする過程で、
公演者も予想しない展開になりました。
まさかこんなことになるなんて・・・。
この公演は、性的な表現、公序良俗に反す
る内容、および、⼈によって不快に感じる...
3	
Watson が⼈命を救った:
引⽤:http://japanese.engadget.com/2016/08/07/ibm-watson-10/
4	
Watson が、東京医科学研究所で、
特殊な⽩⾎病患者の病名を、10分ほどで⾒抜き、
その⽣命を救った。
AIが⼈の命を救った国内初の事例。
このエンジンが Watson Discovery だった。
5	
Watson が⼈の命を救う。
そこまでできるなら、これもできるんじゃね?
6	
モテたい。
モテる秘訣を、Watson Discovery で⾒つけたい。
7	
OK Google
モテたい
すみません
よくわかりません
余談:Google は教えてくれなかった:
⽻⼭ 祥樹 @storywriter
v  HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家
•  使いやすいWebサイトをつくる専⾨家
v  Web業界に20年くらい、Watsonは2年ほど
•  IBMChampion for 2018
v  主な実...
9	
メンタルモデル
ユーザーへの共感から⽣まれるUXデザイン戦略
Amazonで購⼊
http://amzn.asia/3cgueBZ
コンピュータ・IT > インターネット・Web開発 > Web開発 最⾼「1位」
コンピュータ・IT 総合...
10	
AI(⼈⼯知能)とのかかわり:
UXデザイナー および エンジニア として、
AIの実務をしています。主に IBM Watson。
11	
IBM Champion 2018
受賞しました
みなさまのおかげです。
本当にありがとうございます。
12	
本⽇のセッション構成:
そもそも IBM Watson とは?
Watson の基礎知識
モテたい...Watsonでモテる秘訣を...
ディスカバリーしてみた
前半
休憩
後半
Discovery 最新動向
13	
パート1:ワトソンライフチャレンジ:
そもそも IBM Watson とは?
Watson の基礎知識
14	
⼈⼯知能の種類:
「⼈⼯知能の分けかた」は、いろいろとあります。
世代で分ける ⽔準で分ける
などなど...
学習⽅法で分ける
第1世代
第2世代
第3世代
1960 1980 2010 レベル
1
2
3
4
5
特化型
汎⽤
機械
...
15	
⼈⼯知能の種類:
「パッケージング」で分類した場合。
(あまりこういう分類は⾒かけないですが、インテグレーションの観点から)
フレームワークをもとに⾃⼒で開発する クラウドで出来合いのものを使う
•  TensorFlow
•  Ker...
16	
IBM Watson:
IBM の Watson は、⼿軽に使える AI です。
IBM のクラウドサービス IBM Cloud を
契約すると(個⼈でもOK)、すぐに使えます。
従量課⾦制で、さらに無料枠もあるので、
試すくらいなら、...
17	
まず解かなければいけない誤解:
IBM の CM で「やるじゃん、Watson」という、
⾃然な会話をしている⾵のものがありますが
あれは、CM ⽤に、ガチガチに実装されています。
なぜなら、Watson には、2018年3⽉時点で:
...
18	
Watson はブランド名、複数のAPIからなる:
引⽤:https://console.bluemix.net/
19	
とりあえず Watson を使ってみよう:
IBM Cloud のアカウントをつくる。
ライトアカウントならクレジットカード必要なし。
デモ
引⽤:
https://console.bluemix.net/
20	
とりあえず Watson を使ってみよう:
「カタログ」から「Watson」 > 「Speech To Text」
を選んで「公開」をクリック。
これで ⾳声認識API がもう使える。
デモ
引⽤:
https://console.bl...
21	
とりあえず Watson を使ってみよう:
「ダッシュボード」から、先ほど作った
「Speech To Text」を選択、「サービス資格情報」に、
APIのURL、ユーザーID、パスワードがある。
デモ
引⽤:
https://cons...
22	
とりあえず Watson を使ってみよう:
⽤意した⾳声:
デモ
https://github.com/storywriter/Watson-Speech-To-Text-201612/raw/
master/audio-file-ja...
23	
とりあえず Watson を使ってみよう:
curl -X POST -u <username>:<password>
--header "Content-Type: audio/flac”
--header "Transfer-Enc...
24	
とりあえず Watson を使ってみよう:
戻り値は JSON 形式で返ってくる:
デモ
{ "results": [ { "alternatives": [ {
"confidence": 0.793,
"transcript": "...
25	
これだけで Watson が使えた!:
かんたん設定と、コマンド⼀発で、いきなり使える。
リンクスタート!
26	
Watson を使ってみよう:
今度は「Visual Recognition」を試してみましょう。
画像認識API です。
デモ
引⽤:
https://console.bluemix.net/
27	
Watson を使ってみよう:
とりあえず写真をアップロードしてみる。
デモ
curl -X POST -F
"images_file=@<path>self.jpg"
"https://gateway-
a.watsonplatfor...
28	
Watson を使ってみよう:
戻り値は JSON 形式で返ってくる(抜粋):
デモ
{ "class": "steward", "score": 0.791,
"type_hierarchy": "/person/steward” }...
29	
Watson を使ってみよう:
⿊服の執事・・・。
そう⾒えないこともない。
デモ
悪魔で執事です。
30	
Watson に学習させてみよう:
学習させたい対象の写真を、20枚(+α)⽤意して、
「Yoshiki_Hayama」とタグづけして、アップロード。
デモ
31	
Watson に学習させてみよう:
判定したい写真をアップロードする。
デモ
curl -X POST -F
"images_file=@<path>self.jpg" -F
"parameters=@<path>myparams.js...
32	
Watson に学習させてみよう:
戻り値は JSON 形式で返ってくる(抜粋):
デモ
{ "class": "Yoshiki_Hayama", "score": 0.612198 }
...
Yoshiki_Hayamaと認識!
33	
これだけで Watson が使えた!:
かんたんな⼿順、少量のデータ(20枚は驚異的)で、
それなりの学習がされて、使える。
オーディナルスケール起動!
34	
Watsonで性格分析:
デモ
Personality Insights
引⽤:https://console.bluemix.net/
35	
Personality Insights:
Personality Insights は、ある⼈が書いた⽂章を解析して、
使われている⾔葉の傾向から、性格や嗜好を推定する。
ビッグファイブと呼ばれる、⼈間の⼼理を代表する5つの特
性を中...
36	
Personality Insights:
とくにマッチングの分野で、ビジネス活⽤が探られている。
たとえば、就職希望者がどの職種に適しているか。プロ
ジェクトチームを組むときに、誰を加えるべきか。顧客に
合った営業担当者は誰か。
引⽤...
37	
Personality Insights を試してみよう:
Personality Insights のデモサイトが⼿軽。
アカウント登録が無しで試せる。
デモ
引⽤:
https://personality-insights-live...
38	
Personality Insights を試してみよう:
デモ
引⽤:
https://personality-insights-livedemo.mybluemix.net/
39	
Personality Insights を試してみよう:
デモ
引⽤:
https://personality-insights-livedemo.mybluemix.net/
40	
Personality Insights を試してみよう:
サンバーストチャートは、デモ映えする。
デモ
引⽤:
https://personality-insights-livedemo.mybluemix.net/
41	
Personality Insights でわかる値:
協調性
利他主義
協調性
謙虚さ
道徳
共感度
信⽤度
外向性
活発度
⾃⼰主張
明朗性
刺激希求性
友情
社交性
知的好奇⼼
⼤胆性
芸術的関⼼度
情動性
想像⼒
思考⼒
現状打...
42	
妻との相性をWatsonで分析してみた:
デモ
引⽤:
https://www.ibm.com/think/jp-ja/watson/personality-insights-for-a-married-couple/
43	
Watson が得意とする範囲:
Watson は「⼈間の認知を拡張する」のが得意。
「認知系」を中⼼としたAI。
•  ⾔語処理
•  画像処理
•  ⾳声認識処理
•  など...
コグニティブ
44	
Watson が苦⼿とする範囲:
あまり得意でないのは、数値演算。Math 関数もない。
(つまり 1 + 1 の計算もできない)
ただ、今後のロードマップに、
統計解析プラットフォームの強化は挙がっている。
45	
Watson はブランド名、複数のAPIからなる:
引⽤:https://console.bluemix.net/
他にも、
いろいろなAPIが
あります
46	
まとめ:
1.  IBM Watson は、ひとつの製品ではなく、
複数のAPIをまとめたブランド名。
2.  さまざまなAPIが⽤意されている。
とくに「認知」にかかわるものが多い。
3.  クラウドで、かんたんに使うことができるのが...
47	
(休憩)
48	
パート2:ルーティーンコレクション:
モテたい...Watsonでモテる秘訣を...
ディスカバリーしてみた
49	
Watson Discovery:
引⽤:https://www.ibm.com/watson/services/discovery/
50	
Watson Discovery:
Watson Discovery は、⼤量のドキュメントを検索、
⾃然⾔語を解析して、新しい「発⾒」を⼿助けするAPI。
最近のニュースで
AIで話題の企業は?
Microsoft です
2018年2...
51	
実例:Watson Discovery News:
引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/
デモ
52	
Knowledge Studio から Discovery へ:
引⽤:https://console.bluemix.net/
連携で
真価を発揮する
53	
Watson Knowledge Studio:
引⽤:https://www.ibm.com/watson/services/knowledge-studio/
54	
Watson Knowledge Studio:
Watson Knowledge Studio は、
⾃分が使いたい特定分野に特化したコーパスを作成し、
Discovery や Natural Language Understandi...
55	
Watson Discovery と Enrichment:
引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/
Enrichment
(エンリッチメント機能)
さまざまな洞察を得る
Knowledge S...
56	
ちょっとしか⽇本語対応してない:
引⽤:https://console.bluemix.net/docs/services/discovery/language-support.html?pos=2#-
エンリッチは
⽇本語ではほぼ使え...
57	
Watson Discovery と Enrichment:
引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/
⽇本語はここが
ほぼ使えない
58	
Watson Discovery のエンリッチ機能:
Discovery を⽇本語環境で使う場合、
エンリッチ機能が「有効」だとエラーになる。
「無効」にして環境構築するのがセオリー。
でも、それだと、ただの検索エンジンとあまり変わらな...
59	
でも、僕が欲しいのはそうじゃない。
記事を検索したいんじゃない。
モテる秘訣を発⾒したいんだ!
60	
この時点では、僕は気がついていなかった。
Discovery について、少しずつ、
思い違いをしはじめていることに・・・。
61	
Knowledge Studio のカスタムモデル:
引⽤:https://console.bluemix.net/docs/services/discovery/language-support.html?pos=2#-
逆に⾔うと
...
62	
Knowledge Studio のカスタムモデル:
引⽤:https://console.bluemix.net/docs/services/natural-language-understanding/language-
suppo...
63	
Knowledge Studio のカスタムモデル:
Discovery のエンリッチのうち
「Entities」だけを「有効」にして構築すると、
Knowledge Studio のカスタムモデルが連携できる。
引⽤:https://...
64	
Knowledge Studio のカスタムモデル:
Knowledge Studio のカスタムモデルには
数百〜数千の教師データが必要。
しかも⼿加⼯が必要。とてもたいへん。
やってやろうじゃん、モテのために!
65	
あれ・・・。
そもそも、モテるためには、
どういう教師データを集めればいいんだ???
66	
CiNii(国⽴情報学研究所)で、
恋愛についての論⽂を漁ってみる。
「AとBは相関がある」とか、なんかイメージとちがう。
そうじゃなくて、もっと直接的なヒントが欲しい!
67	
そんな情報、どこにある・・・?
探しに探して、さらに探しているうちに、
Twitterで、モテ情報を発信している⼈たちがいることに
気がついた。
68	
それは「ナンパ師」たちだった。
69	
ふだんの僕のタイムライン(主にUXデザイン):
引⽤:https://twitter.com/
70	
ナンパ師だけにしたタイムライン:
引⽤:https://twitter.com/
71	
「ナンパ業界」というのがあるらしい!
彼らは⾃分たちを、ただの素⼈ナンパ師と区別して
「ピックアップ・アーティスト(PUA)」と称する。
⼥性を⼝説く技術(恋愛術、恋愛⼯学などと呼ぶ)の
プロフェッショナル。
ヴィーナシアン・アーツ
72	
ただひたすらに欲求に正直に突き進む。
こんなギラギラして、直接的で、野性的な世界を
僕は今まで⾒たことがなかった。
73	
Discovery の情報ソースを探していたら、
「ナンパ業界」をディスカバリーしてしまった...。
74	
教師データを集める:
PUAたちの投稿を、ひたすら収集。
75	
著作権が気になるが、法的にはOK:
著作権法 第四七条の七
著作物は、電⼦計算機による情報解析(多数の著作物その他の⼤量の情報から、
当該情報を構成する⾔語、⾳、影像その他の要素に係る情報を抽出し、⽐較、
分類その他の統計的な解析を⾏う...
76	
教師データを集める:
収集対象とした主なPUAのTwitterアカウントは以下。
ピックアップアーティスト格⾔集
https://twitter.com/puaintroduction
新宿ナンパ⼤戦争テクニック集
https://tw...
77	
集めた教師データを Knowledge Studio で加⼯:
集めた教師データひとつひとつに、
そのテキストがどんな意味を持つのか、
⼿でラベル(エンティティ)づけをしていく。
この作業をアノテーションという。
78	
Knowledge Studio: デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
教師データとして
テキストにラベルをつける
79	
Knowledge Studio: デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
ラベル(エンティティ)
は使う分野に合わせ
⾃分でつくる
80	
Knowledge Studio: デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
つまり今回は
「モテ」のエンティティを
つくる必要がある
81	
教師データをひたすらラベルづけする:
Knowledge Studio でラベルづけ。
まず、辞書を登録して Pre-annotators 機能で、
⾃動ラベルづけする。マニュアル通りの⼿順。
辞書は思いついた単語を3個⼊れただけ。
(...
82	
専⾨知識がないとエンティティがつくれない:
Knowledge Studio で、いざラベルづけしようとして
はたと気がついた。
集めたデータには「キノ」「ルーティーン」など
知らない単語が並んでいる。
これらは、なんというエンティティ...
83	
Knowledge Studio でラベルづけするには、
その分野の専⾨知識がないと、エンティティがつくれない。
つまり、モテるテクニックを知りたいのに、
恋愛の専⾨家にならないと、
ラベルづけができないという落とし⽳。
84	
勉強した:
モテたい。その⼀⼼で、ナンパ本を読み漁った。
85	
勉強した:
いろんなことを知った。
2000年代に、アメリカでナンパの⼤ブームがあったこと。
そのきっかけ「ザ・ゲーム」というベストセラー書籍。
カリスマナンパ師「ミステリー」と「スタイル」の存在。
⽇本のピックアップ・アーティストたち...
86	
エンティティを登録する:
「⼝説きの教典」(ミステリー 著, 公家シンジ 監修)
の巻末の⽤語集を参考にしつつ、エンティティとして
不⾜している単語を追加して作成。約150種類。
引⽤:https://gateway.watsonpla...
87	
教師データをひたすら作成する:
Knowledge Studio でひたすらラベルづけ。
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
88	
教師データをひたすら作成する:
ラベルづけ完了!
1282データ! 20時間くらいかかった。
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
89	
Discovery の環境を構築する:
Knowledge Studio のコーパスはできたが、
Discovery の環境を構築していなかった。
90	
Discovery の「⽇本語」環境を構築する(1):
なんと!「Japanese」は、管理画⾯から選択できない。
cURL(コマンドライン)からなら「ja」を指定して構築す
ることができる。
引⽤:https://watson-dis...
91	
Discovery の「⽇本語」環境を構築する(2):
IBM Cloud の管理画⾯から Discovery サービスを⽣成。
Discovery の管理画⾯から「Launch tool」を起動。
引⽤:https://console...
92	
Discovery の「⽇本語」環境を構築する(3):
「Launch tool」で「Create a data collection」から
strorage を⽣成しておく。
引⽤:https://watson-discovery.b...
93	
Discovery の「⽇本語」環境を構築する(4):
その後の画⾯はキャンセルで閉じる。
引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/
94	
Discovery の「⽇本語」環境を構築する(5):
cURLで以下のコマンドを実⾏。
curl -u "ユーザ名":"パスワード" "https://gateway.watsonplatform.net/
discovery/api...
95	
Discovery の「⽇本語」環境を構築する(6):
レスポンスから environment_id をメモ。
(systemではない⽅)
"environments" : [ {
"environment_id" : "system"...
96	
Discovery の「⽇本語」環境を構築する(7):
cURLで以下のコマンドを実⾏。
curl -u "ユーザ名":"パスワード" "https://gateway.watsonplatform.net/
discovery/api...
97	
Discovery の「⽇本語」環境を構築する(8):
レスポンスから configuration_id をメモ。
"configurations": [
{
"configuration_id": "設定ID",
...(略)...
...
98	
Discovery の「⽇本語」環境を構築する(9):
cURLで以下のコマンドを実⾏。
curl -X POST -u "ユーザ名":"パスワード" -H "Content-Type: application/
json" -d '{...
99	
Discovery の「⽇本語」環境を構築する(10):
Discovery の管理画⾯から「Launch tool」をリロードす
ると、⽇本語環境のコレクションが⽣成されている。
引⽤:https://watson-discovery...
100	
Knowledge Studio を Discovery へ連携(1):
Knowledge Studio の「Model Management >
Versions」でスナップショットをつくり「Deploy」を実⾏。
引⽤:http...
101	
Knowledge Studio を Discovery へ連携(2):
「Model ID」をメモしておく。
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
102	
Knowledge Studio を Discovery へ連携(3):
Discovery の「Launch tool」から「Switch」を選択。
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
103	
Knowledge Studio を Discovery へ連携(5):
「+ Create a new configuration」を選択。名前は任意で。
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
104	
Knowledge Studio を Discovery へ連携(6):
Enrichments の「entities」以外を削除。
「+ Add Enrichments」を選択。
引⽤:https://gateway.watsonp...
105	
Knowledge Studio を Discovery へ連携(7):
モーダルダイアログをスクロールし「Enetity Extraction」
の「Custom Model ID」に先のIDを⼊⼒して「Apply」。
引⽤:htt...
106	
Discovery へ⼊れられるようにデータを加⼯:
Discovery では、1ツイート1ファイルとして検索されて欲
しいので、1ツイート → 1ファイル に加⼯。
ツイート⾃体はただのテキストファイルだが、Discovery
はな...
107	
余談:Discovery の Data Crawler:
•  Data Crawler は、リポジトリー (例えば、ファイル共有、データベース、Microsoft SharePoint ®) に保存され
ている⽂書を取り出して、Di...
108	
準備完了!
ついにPUAたちのツイートを投⼊するときが来た!
109	
Discovery へデータを⼊れる:
PUAたちのツイートをアップロード。
(1ツイート→1ファイルに加⼯済み)
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
110	
Discovery へデータを⼊れる:
しばらく待っていると、アップロード完了!
そして悪夢が起こる。
111	
Discovery へデータを⼊れる:
Pre-annotators 機能で辞書登録した単語しか、なぜかエン
ティティとして抽出しない!
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
112	
Discovery へデータを⼊れる:
Pre-annotators 機能の辞書登録を、
すべて削除して、再トレーニング。
それでも、Pre-annotators の効果が消えない!
どうにもならない。
20時間の作業が・・・!
113	
まったく役に⽴たない・・・。
ただの検索エンジンになってしまった・・・。
114	
それでも、モテたい。
115	
もう⼀度、Pre-annotators を適⽤していない、
ゼロの状態から、教師データのラベルづけをやり直そう。
116	
もう⼀度、ラベルづけをやり直し:
教師データの重複がかなりあったので、
この機会にスクリーニング(1282データ → 643データ)。
エンティティの⼀覧も⾒直し。より的確なラベルづけに。
117	
もう⼀度、ラベルづけをやり直し:
10時間かけて、ふたたびラベルづけを完了! モテたい。
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
118	
今度こそ! いざPUAたちのツイートを投⼊!
119	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
いい感じ!
デモ
120	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
で?
デモ
121	
やっと僕は気がついた。
Discovery は、
何かを⾃動的に「発⾒」してくれるわけじゃない。
⼈間に「関連性」を提⽰するだけだ。
そのデータから「発⾒」するのは、⼈間の役割だ。
122	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
Query Builder
から検索
デモ
123	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
デモ
エンティティの頻出
上位30個を出すクエリ
124	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
エンティティの頻出上位30個。
1 Pickup(92)
2 Demonstration_of_Lower_Value(89)
3 Demonstration_of_Higher...
125	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
ひとつひとつ
ローデータを
⾒ていく
デモ
126	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
そして Discovery から⾒出した、モテる秘訣。
127	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Demonstration_of_Higher_Value
⼥性に対して、⾃分の価値を⾼くする。
•  ⼥性にとって、精神的に頼りになる。
•  ⼥性に対して、主導権を持っている...
128	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Demonstration_of_Lower_Value
⼥性に対して、⾃分の価値を低くする。
•  他の⼥性に⾺⿅にされた話をする。
•  相⼿に依存しすぎる。
•  相⼿のこ...
129	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Routine
定番の「ウケるトーク」をたくさん⽤意しておく。
•  ⼥性が声掛けの最初に⽰す拒否反応を
和らげる。
•  テレビ、⾳楽、芸能、お笑い、地元な
ど、⼥性が好む話題...
130	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Training
とにかく⼥性とのコミュニケーションを経験する。
•  会話の練習をする。
•  とにかくなんでもいいから話をする。
•  経験あるのみ。
•  ⾃⼰分析。第三者...
131	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Indicator_of_Interest
その異性に興味があるというサインを出す。
•  「綺麗な⽬だね」
•  「気あるのに誘わない、弱い男も嫌い
だろ? 俺なら誘うね」
•...
132	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Cleanliness
清潔感を⼤切にする。
•  清潔感が⼤切。
•  不潔が⼀番ダメ。⽖が汚いのも⻑いの
も駄⽬。
•  よれている服。ボロボロの靴。フケが
ある。
•  無...
133	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Comfort
⼼地よさ。親近感。PUAが「和み」と呼ぶ状態。
•  ⼼地よさ。リラックスできる状態。
•  親密な関係の異性は、下の名前で呼び
合う。
•  ⼼地よい⾳楽がかか...
134	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Confidence
⾃分に⾃信がある。
•  ⾃分に対して⾃信がある。
•  声に⾃信が込められている。
•  振る舞いができている。
•  魅⼒的な男性とは、⼈格の在りかた。...
135	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Good_listener
「聞き上⼿」である。
•  ⼥の⼦の話を聞いてあげる。しゃべり
やすい環境を作るには、相⼿のテン
ションに合わせ、相槌を打ち、リアク
ションをし、楽し...
136	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Boring_Guy
イケてない男性。
•  真⾯⽬過ぎる。お硬いイメージ。つま
らない⼈。⼀緒にいても楽しくない。
•  敬語。敬語は相⼿との⼼理的な距離の
表れ。タメ⼝はユー...
137	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Good_speaker
「話し上⼿」である。
•  会話の表現⼒が豊か。表情の変化、⽬
の動き、⼿の表現、⾝体全体の表現、
放出されるエネルギー。
•  ぶっちゃけトークすると...
138	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Gentle
気遣いのできる、優しい男性である。
•  気遣いができる。
•  マメな男。ささいな気配り。
•  ⼀つ⼀つの所作に気を遣う。清潔感。
常識ある⾏動をする。⾷べ⽅に...
139	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Humor
ユーモアがある。
•  ⼥性を楽しませる。
•  笑いを⽣み出すことができる。
•  タメ⼝。敬語だと雰囲気ができない。
•  笑い、笑顔で、警戒⼼が薄れ、⼼の距
離...
140	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Cat_Theory
キャットセオリー。去るものは追いかけたくなる。
•  男性は進んで⽴ち去る覚悟を持つこと。
•  ⼥性は「その男を失うかもしれない」
と思うと惹きつけられる...
141	
Discovery すごい!
モテる秘訣を、本当にディスカバリーできた!
142	
しかし...。
143	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
The_Game
ナンパの世界。
•  ゲームの世界に⾜を踏み⼊れる者には、
みんなそれなりの理由がある。
•  不完全だという意識を取り除けない
⼈々に関して。そういう⼈間はよ...
144	
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする:
Lonely
悲しみ。
•  たくさんの⼥性と関係を持っても「俺
には恋⼈がいない」。
•  ⼥性との短い関係には悲しみがある。
145	
ピックアップ・アーティストの「悲しみ」:
ナンパする
デートする
関係を持つ
連絡を断つ
恋愛の成功は
テクニックで決まる
ゲーム感覚
ひとりの⼥性に
深⼊りしない
⼥性と関係を持つほど
満たされなくなっていく
⾃傷⾏為のように
ます...
146	
ピックアップ・アーティストの、⾼みの先にある
「悲しみ」「孤独」までディスカバリーしてしまった...。
147	
書籍「ザ・ゲーム」のラストは、
PUAコミュニティの、荒れ果て、破壊された家の中⼼で、
「ミステリー」が泣き崩れているシーンで終わる。
148	
モテの⾼みの先に広がっていたのは、
寂寞とした砂漠だった。
149	
それでも、まだ
モテたいか?
150	
・・・
151	
満たされない「空⽩」が
僕のなかにあった。
152	
モテ・・・たい
153	
僕のなかにある
「空⽩」までディスカバリーしてしまった...。
154	
まとめ:
1.  Discovery は、何かを⾃動的に「発⾒」してくれるわ
けではなく、「関連性」を提⽰するだけ。
そこから何かを「発⾒」するのは、⼈間の役割。
2.  Discovery で「モテの秘訣」を発⾒できた。
3.  D...
155	
パート3:ワトソンダイアリー:
Discovery 最新動向
156	
Discovery の⽇本語化:
Discovery の⽇本語対応が、まもなく予定されている。
引⽤:https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1107303.html
157	
Discovery の⽇本語化:
引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/
つまり
ここが動く!
158	
Discovery の⽇本語化:
Discovery の⽇本語化がされると、
Watson は、また新しいフェーズに突⼊する。
より深いモテの解析もできるかも!? 期待!
159	
ありがとうございました。
⽻⼭ 祥樹
Twitter: @storywriter
Facebook: storywriter.jp
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モテたい...Watsonでモテる秘訣を...ディスカバリーしてみた <追加公演: Rules of the Game>:要求開発アライアンス 2018年3月定例会

2018年3月23日 「要求開発アライアンス 2018年3月定例会」でのスライドです。Watson Discovery と Watson Knowledge Studio を用いて、大量のドキュメントから「発見」を得る方法を紹介します。追加公演 第2回(サブタイトル: Rules of the Game)版として、Watson の基本から解説しています。 #IBMChampion
イベントのページ: https://redajp.connpass.com/event/81128/

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モテたい...Watsonでモテる秘訣を...ディスカバリーしてみた <追加公演: Rules of the Game>:要求開発アライアンス 2018年3月定例会

  1. 1. モテたい... Watsonでモテる秘訣を... ディスカバリーしてみた HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家 / IBM Champion ⽻⼭ 祥樹 @storywriter 1 2018年 3⽉23⽇(⾦) <追加公演> Rules of the Game
  2. 2. 2 R18+ ADULTS ONLY 成⼈向け Watsonをトレーニングする過程で、 公演者も予想しない展開になりました。 まさかこんなことになるなんて・・・。 この公演は、性的な表現、公序良俗に反す る内容、および、⼈によって不快に感じる 内容が含まれるかもしれません。
  3. 3. 3 Watson が⼈命を救った: 引⽤:http://japanese.engadget.com/2016/08/07/ibm-watson-10/
  4. 4. 4 Watson が、東京医科学研究所で、 特殊な⽩⾎病患者の病名を、10分ほどで⾒抜き、 その⽣命を救った。 AIが⼈の命を救った国内初の事例。 このエンジンが Watson Discovery だった。
  5. 5. 5 Watson が⼈の命を救う。 そこまでできるなら、これもできるんじゃね?
  6. 6. 6 モテたい。 モテる秘訣を、Watson Discovery で⾒つけたい。
  7. 7. 7 OK Google モテたい すみません よくわかりません 余談:Google は教えてくれなかった:
  8. 8. ⽻⼭ 祥樹 @storywriter v  HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家 •  使いやすいWebサイトをつくる専⾨家 v  Web業界に20年くらい、Watsonは2年ほど •  IBMChampion for 2018 v  主な実績など •  担当したWebサイトが、雑誌のWebユーザビリティランキングで 国内トップクラスの評価を受ける ほか実積多数 v 主な専⾨分野 •  ユーザーエクスペリエンス、⼈間中⼼設計、情報アーキテクチャ、 アクセシビリティ、⼤規模CMS、IBM Watson、ライター 8 ユーザー⼼理を つかむプロです
  9. 9. 9 メンタルモデル ユーザーへの共感から⽣まれるUXデザイン戦略 Amazonで購⼊ http://amzn.asia/3cgueBZ コンピュータ・IT > インターネット・Web開発 > Web開発 最⾼「1位」 コンピュータ・IT 総合 最⾼「9位」
  10. 10. 10 AI(⼈⼯知能)とのかかわり: UXデザイナー および エンジニア として、 AIの実務をしています。主に IBM Watson。
  11. 11. 11 IBM Champion 2018 受賞しました みなさまのおかげです。 本当にありがとうございます。
  12. 12. 12 本⽇のセッション構成: そもそも IBM Watson とは? Watson の基礎知識 モテたい...Watsonでモテる秘訣を... ディスカバリーしてみた 前半 休憩 後半 Discovery 最新動向
  13. 13. 13 パート1:ワトソンライフチャレンジ: そもそも IBM Watson とは? Watson の基礎知識
  14. 14. 14 ⼈⼯知能の種類: 「⼈⼯知能の分けかた」は、いろいろとあります。 世代で分ける ⽔準で分ける などなど... 学習⽅法で分ける 第1世代 第2世代 第3世代 1960 1980 2010 レベル 1 2 3 4 5 特化型 汎⽤ 機械 学習 ニューラル ネットワーク エキスパート システム 遺伝的 アルゴリズム ロジックで分ける 教師 なし 教師 あり 強化 学習 分類 問題 回帰 問題
  15. 15. 15 ⼈⼯知能の種類: 「パッケージング」で分類した場合。 (あまりこういう分類は⾒かけないですが、インテグレーションの観点から) フレームワークをもとに⾃⼒で開発する クラウドで出来合いのものを使う •  TensorFlow •  Keras •  Caffe •  Chainer •  など... •  IBM Watson •  Amazon Web Services •  Google Cloud Platform •  Microsoft Azure •  など...
  16. 16. 16 IBM Watson: IBM の Watson は、⼿軽に使える AI です。 IBM のクラウドサービス IBM Cloud を 契約すると(個⼈でもOK)、すぐに使えます。 従量課⾦制で、さらに無料枠もあるので、 試すくらいなら、個⼈でも安⼼。 備考: IBM ⾃⾝は、Watson を「⼈⼯知能」だとは⾔っていません。「ヒトの認知能⼒を ⽀援する Cognitive Systems(認知システム)」と表現しています。
  17. 17. 17 まず解かなければいけない誤解: IBM の CM で「やるじゃん、Watson」という、 ⾃然な会話をしている⾵のものがありますが あれは、CM ⽤に、ガチガチに実装されています。 なぜなら、Watson には、2018年3⽉時点で: •  ⾔語を⽣成する能⼒はない。 •  「考える」能⼒はない。
  18. 18. 18 Watson はブランド名、複数のAPIからなる: 引⽤:https://console.bluemix.net/
  19. 19. 19 とりあえず Watson を使ってみよう: IBM Cloud のアカウントをつくる。 ライトアカウントならクレジットカード必要なし。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  20. 20. 20 とりあえず Watson を使ってみよう: 「カタログ」から「Watson」 > 「Speech To Text」 を選んで「公開」をクリック。 これで ⾳声認識API がもう使える。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  21. 21. 21 とりあえず Watson を使ってみよう: 「ダッシュボード」から、先ほど作った 「Speech To Text」を選択、「サービス資格情報」に、 APIのURL、ユーザーID、パスワードがある。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  22. 22. 22 とりあえず Watson を使ってみよう: ⽤意した⾳声: デモ https://github.com/storywriter/Watson-Speech-To-Text-201612/raw/ master/audio-file-ja.flac
  23. 23. 23 とりあえず Watson を使ってみよう: curl -X POST -u <username>:<password> --header "Content-Type: audio/flac” --header "Transfer-Encoding: chunked” --data-binary @<path>audio-file-ja.flac "https://stream.watsonplatform.net/speech-to- text/api/v1/models/ja-JP_BroadbandModel/ recognize?continuous=true" デモ
  24. 24. 24 とりあえず Watson を使ってみよう: 戻り値は JSON 形式で返ってくる: デモ { "results": [ { "alternatives": [ { "confidence": 0.793, "transcript": "ただいま ワトソン の テスト 中 課題 も あと その テスト 中 ⽇ は 晴天 なり の ⽇ は 晴天 なり” } ], “final”: true } ], “result_index”: 0 }
  25. 25. 25 これだけで Watson が使えた!: かんたん設定と、コマンド⼀発で、いきなり使える。 リンクスタート!
  26. 26. 26 Watson を使ってみよう: 今度は「Visual Recognition」を試してみましょう。 画像認識API です。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  27. 27. 27 Watson を使ってみよう: とりあえず写真をアップロードしてみる。 デモ curl -X POST -F "images_file=@<path>self.jpg" "https://gateway- a.watsonplatform.net/visual- recognition/api/v3/classify? api_key=<api_key>&version=2016-05- 20"
  28. 28. 28 Watson を使ってみよう: 戻り値は JSON 形式で返ってくる(抜粋): デモ { "class": "steward", "score": 0.791, "type_hierarchy": "/person/steward” }, { "class": "person", "score": 0.824 }, { "class": "charcoal color", "score": 0.767 } ⿊服の執事・・・。
  29. 29. 29 Watson を使ってみよう: ⿊服の執事・・・。 そう⾒えないこともない。 デモ 悪魔で執事です。
  30. 30. 30 Watson に学習させてみよう: 学習させたい対象の写真を、20枚(+α)⽤意して、 「Yoshiki_Hayama」とタグづけして、アップロード。 デモ
  31. 31. 31 Watson に学習させてみよう: 判定したい写真をアップロードする。 デモ curl -X POST -F "images_file=@<path>self.jpg" -F "parameters=@<path>myparams.jso n" "https://gateway- a.watsonplatform.net/visual- recognition/api/v3/classify? api_key=<api_key>&version=2016-05- 20”
  32. 32. 32 Watson に学習させてみよう: 戻り値は JSON 形式で返ってくる(抜粋): デモ { "class": "Yoshiki_Hayama", "score": 0.612198 } ... Yoshiki_Hayamaと認識!
  33. 33. 33 これだけで Watson が使えた!: かんたんな⼿順、少量のデータ(20枚は驚異的)で、 それなりの学習がされて、使える。 オーディナルスケール起動!
  34. 34. 34 Watsonで性格分析: デモ Personality Insights 引⽤:https://console.bluemix.net/
  35. 35. 35 Personality Insights: Personality Insights は、ある⼈が書いた⽂章を解析して、 使われている⾔葉の傾向から、性格や嗜好を推定する。 ビッグファイブと呼ばれる、⼈間の⼼理を代表する5つの特 性を中⼼に、ニーズや価値観、消費傾向まで出してくれる。 引⽤: https://www.ibm.com/watson/services/personality-insights/
  36. 36. 36 Personality Insights: とくにマッチングの分野で、ビジネス活⽤が探られている。 たとえば、就職希望者がどの職種に適しているか。プロ ジェクトチームを組むときに、誰を加えるべきか。顧客に 合った営業担当者は誰か。 引⽤: https://www.ibm.com/watson/services/personality-insights/
  37. 37. 37 Personality Insights を試してみよう: Personality Insights のデモサイトが⼿軽。 アカウント登録が無しで試せる。 デモ 引⽤: https://personality-insights-livedemo.mybluemix.net/
  38. 38. 38 Personality Insights を試してみよう: デモ 引⽤: https://personality-insights-livedemo.mybluemix.net/
  39. 39. 39 Personality Insights を試してみよう: デモ 引⽤: https://personality-insights-livedemo.mybluemix.net/
  40. 40. 40 Personality Insights を試してみよう: サンバーストチャートは、デモ映えする。 デモ 引⽤: https://personality-insights-livedemo.mybluemix.net/
  41. 41. 41 Personality Insights でわかる値: 協調性 利他主義 協調性 謙虚さ 道徳 共感度 信⽤度 外向性 活発度 ⾃⼰主張 明朗性 刺激希求性 友情 社交性 知的好奇⼼ ⼤胆性 芸術的関⼼度 情動性 想像⼒ 思考⼒ 現状打破 ニーズ ⾃由 理想 愛 現実性 ⾃⼰表現 安定 仕組 挑戦 親密さ 好奇⼼ 興奮 調和 価値観 保守性 快楽主義 変化に対する許容性 ⾃⼰⾼揚 ⾃⼰超越 ビッグファイブ 誠実性 達成努⼒ 注意深さ 忠実さ 秩序性 ⾃制⼒ ⾃⼰効⼒感 感情起伏 激情的 ⼼配性 悲観的 利⼰的 ⾃意識過剰 低ストレス耐性 消費傾向 (多数のため省略)
  42. 42. 42 妻との相性をWatsonで分析してみた: デモ 引⽤: https://www.ibm.com/think/jp-ja/watson/personality-insights-for-a-married-couple/
  43. 43. 43 Watson が得意とする範囲: Watson は「⼈間の認知を拡張する」のが得意。 「認知系」を中⼼としたAI。 •  ⾔語処理 •  画像処理 •  ⾳声認識処理 •  など... コグニティブ
  44. 44. 44 Watson が苦⼿とする範囲: あまり得意でないのは、数値演算。Math 関数もない。 (つまり 1 + 1 の計算もできない) ただ、今後のロードマップに、 統計解析プラットフォームの強化は挙がっている。
  45. 45. 45 Watson はブランド名、複数のAPIからなる: 引⽤:https://console.bluemix.net/ 他にも、 いろいろなAPIが あります
  46. 46. 46 まとめ: 1.  IBM Watson は、ひとつの製品ではなく、 複数のAPIをまとめたブランド名。 2.  さまざまなAPIが⽤意されている。 とくに「認知」にかかわるものが多い。 3.  クラウドで、かんたんに使うことができるのが魅⼒。 クレジットカード不要のライトプランでお試し。 4.  データ量が少なくて済むのが驚異的。
  47. 47. 47 (休憩)
  48. 48. 48 パート2:ルーティーンコレクション: モテたい...Watsonでモテる秘訣を... ディスカバリーしてみた
  49. 49. 49 Watson Discovery: 引⽤:https://www.ibm.com/watson/services/discovery/
  50. 50. 50 Watson Discovery: Watson Discovery は、⼤量のドキュメントを検索、 ⾃然⾔語を解析して、新しい「発⾒」を⼿助けするAPI。 最近のニュースで AIで話題の企業は? Microsoft です 2018年2⽉10⽇にテストしたら 本当にこういう答えが返ってきた。
  51. 51. 51 実例:Watson Discovery News: 引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/ デモ
  52. 52. 52 Knowledge Studio から Discovery へ: 引⽤:https://console.bluemix.net/ 連携で 真価を発揮する
  53. 53. 53 Watson Knowledge Studio: 引⽤:https://www.ibm.com/watson/services/knowledge-studio/
  54. 54. 54 Watson Knowledge Studio: Watson Knowledge Studio は、 ⾃分が使いたい特定分野に特化したコーパスを作成し、 Discovery や Natural Language Understanding へ 投⼊できる。 昨年末に Experimental(試験的に)だったのに、 さりげなく、もう公式リリースしていてビビった。
  55. 55. 55 Watson Discovery と Enrichment: 引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/ Enrichment (エンリッチメント機能) さまざまな洞察を得る Knowledge Studio で ⾃分の使いたい特定分野に カスタマイズ
  56. 56. 56 ちょっとしか⽇本語対応してない: 引⽤:https://console.bluemix.net/docs/services/discovery/language-support.html?pos=2#- エンリッチは ⽇本語ではほぼ使えない
  57. 57. 57 Watson Discovery と Enrichment: 引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/ ⽇本語はここが ほぼ使えない
  58. 58. 58 Watson Discovery のエンリッチ機能: Discovery を⽇本語環境で使う場合、 エンリッチ機能が「有効」だとエラーになる。 「無効」にして環境構築するのがセオリー。 でも、それだと、ただの検索エンジンとあまり変わらない。 (学習機能はあるけど)
  59. 59. 59 でも、僕が欲しいのはそうじゃない。 記事を検索したいんじゃない。 モテる秘訣を発⾒したいんだ!
  60. 60. 60 この時点では、僕は気がついていなかった。 Discovery について、少しずつ、 思い違いをしはじめていることに・・・。
  61. 61. 61 Knowledge Studio のカスタムモデル: 引⽤:https://console.bluemix.net/docs/services/discovery/language-support.html?pos=2#- 逆に⾔うと カスタムモデルは ⽇本語に対応している
  62. 62. 62 Knowledge Studio のカスタムモデル: 引⽤:https://console.bluemix.net/docs/services/natural-language-understanding/language- support.html#japanese さらにその⼀部しか ⽇本語対応していない
  63. 63. 63 Knowledge Studio のカスタムモデル: Discovery のエンリッチのうち 「Entities」だけを「有効」にして構築すると、 Knowledge Studio のカスタムモデルが連携できる。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ 「entities」以外を削除 「entities」だけを残す
  64. 64. 64 Knowledge Studio のカスタムモデル: Knowledge Studio のカスタムモデルには 数百〜数千の教師データが必要。 しかも⼿加⼯が必要。とてもたいへん。 やってやろうじゃん、モテのために!
  65. 65. 65 あれ・・・。 そもそも、モテるためには、 どういう教師データを集めればいいんだ???
  66. 66. 66 CiNii(国⽴情報学研究所)で、 恋愛についての論⽂を漁ってみる。 「AとBは相関がある」とか、なんかイメージとちがう。 そうじゃなくて、もっと直接的なヒントが欲しい!
  67. 67. 67 そんな情報、どこにある・・・? 探しに探して、さらに探しているうちに、 Twitterで、モテ情報を発信している⼈たちがいることに 気がついた。
  68. 68. 68 それは「ナンパ師」たちだった。
  69. 69. 69 ふだんの僕のタイムライン(主にUXデザイン): 引⽤:https://twitter.com/
  70. 70. 70 ナンパ師だけにしたタイムライン: 引⽤:https://twitter.com/
  71. 71. 71 「ナンパ業界」というのがあるらしい! 彼らは⾃分たちを、ただの素⼈ナンパ師と区別して 「ピックアップ・アーティスト(PUA)」と称する。 ⼥性を⼝説く技術(恋愛術、恋愛⼯学などと呼ぶ)の プロフェッショナル。 ヴィーナシアン・アーツ
  72. 72. 72 ただひたすらに欲求に正直に突き進む。 こんなギラギラして、直接的で、野性的な世界を 僕は今まで⾒たことがなかった。
  73. 73. 73 Discovery の情報ソースを探していたら、 「ナンパ業界」をディスカバリーしてしまった...。
  74. 74. 74 教師データを集める: PUAたちの投稿を、ひたすら収集。
  75. 75. 75 著作権が気になるが、法的にはOK: 著作権法 第四七条の七 著作物は、電⼦計算機による情報解析(多数の著作物その他の⼤量の情報から、 当該情報を構成する⾔語、⾳、影像その他の要素に係る情報を抽出し、⽐較、 分類その他の統計的な解析を⾏うことをいう。以下この条において同じ。)を ⾏うことを⽬的とする場合には、必要と認められる限度において、記録媒体へ の記録⼜は翻案(これにより創作した⼆次的著作物の記録を含む。)を⾏うこ とができる。ただし、情報解析を⾏う者の⽤に供するために作成されたデータ ベースの著作物については、この限りでない。 引⽤:http://www.houko.com/00/01/S45/048.HTM#s2.3.5
  76. 76. 76 教師データを集める: 収集対象とした主なPUAのTwitterアカウントは以下。 ピックアップアーティスト格⾔集 https://twitter.com/puaintroduction 新宿ナンパ⼤戦争テクニック集 https://twitter.com/nanpawars のえにゃん https://twitter.com/noenyan1 恋愛道場 https://twitter.com/renaidoujyo モリマンディ https://twitter.com/morimandy ⿊い彗星@流星 https://twitter.com/suiseinanpa qqille https://twitter.com/qqille aki https://twitter.com/deep_drop_ ⾼⽯宏輔 https://twitter.com/lesyeuxx
  77. 77. 77 集めた教師データを Knowledge Studio で加⼯: 集めた教師データひとつひとつに、 そのテキストがどんな意味を持つのか、 ⼿でラベル(エンティティ)づけをしていく。 この作業をアノテーションという。
  78. 78. 78 Knowledge Studio: デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ 教師データとして テキストにラベルをつける
  79. 79. 79 Knowledge Studio: デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ ラベル(エンティティ) は使う分野に合わせ ⾃分でつくる
  80. 80. 80 Knowledge Studio: デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ つまり今回は 「モテ」のエンティティを つくる必要がある
  81. 81. 81 教師データをひたすらラベルづけする: Knowledge Studio でラベルづけ。 まず、辞書を登録して Pre-annotators 機能で、 ⾃動ラベルづけする。マニュアル通りの⼿順。 辞書は思いついた単語を3個⼊れただけ。 (これが後々、ものすごい罠になるとは、  このときは思いもしなかった)
  82. 82. 82 専⾨知識がないとエンティティがつくれない: Knowledge Studio で、いざラベルづけしようとして はたと気がついた。 集めたデータには「キノ」「ルーティーン」など 知らない単語が並んでいる。 これらは、なんというエンティティにすればいい?
  83. 83. 83 Knowledge Studio でラベルづけするには、 その分野の専⾨知識がないと、エンティティがつくれない。 つまり、モテるテクニックを知りたいのに、 恋愛の専⾨家にならないと、 ラベルづけができないという落とし⽳。
  84. 84. 84 勉強した: モテたい。その⼀⼼で、ナンパ本を読み漁った。
  85. 85. 85 勉強した: いろんなことを知った。 2000年代に、アメリカでナンパの⼤ブームがあったこと。 そのきっかけ「ザ・ゲーム」というベストセラー書籍。 カリスマナンパ師「ミステリー」と「スタイル」の存在。 ⽇本のピックアップ・アーティストたちのこと。
  86. 86. 86 エンティティを登録する: 「⼝説きの教典」(ミステリー 著, 公家シンジ 監修) の巻末の⽤語集を参考にしつつ、エンティティとして 不⾜している単語を追加して作成。約150種類。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  87. 87. 87 教師データをひたすら作成する: Knowledge Studio でひたすらラベルづけ。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  88. 88. 88 教師データをひたすら作成する: ラベルづけ完了! 1282データ! 20時間くらいかかった。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  89. 89. 89 Discovery の環境を構築する: Knowledge Studio のコーパスはできたが、 Discovery の環境を構築していなかった。
  90. 90. 90 Discovery の「⽇本語」環境を構築する(1): なんと!「Japanese」は、管理画⾯から選択できない。 cURL(コマンドライン)からなら「ja」を指定して構築す ることができる。 引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/
  91. 91. 91 Discovery の「⽇本語」環境を構築する(2): IBM Cloud の管理画⾯から Discovery サービスを⽣成。 Discovery の管理画⾯から「Launch tool」を起動。 引⽤:https://console.bluemix.net/
  92. 92. 92 Discovery の「⽇本語」環境を構築する(3): 「Launch tool」で「Create a data collection」から strorage を⽣成しておく。 引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/
  93. 93. 93 Discovery の「⽇本語」環境を構築する(4): その後の画⾯はキャンセルで閉じる。 引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/
  94. 94. 94 Discovery の「⽇本語」環境を構築する(5): cURLで以下のコマンドを実⾏。 curl -u "ユーザ名":"パスワード" "https://gateway.watsonplatform.net/ discovery/api/v1/environments?version=2017-11-07"
  95. 95. 95 Discovery の「⽇本語」環境を構築する(6): レスポンスから environment_id をメモ。 (systemではない⽅) "environments" : [ { "environment_id" : "system", ...(略)... }, { "environment_id" : "環境ID", ...(略)...
  96. 96. 96 Discovery の「⽇本語」環境を構築する(7): cURLで以下のコマンドを実⾏。 curl -u "ユーザ名":"パスワード" "https://gateway.watsonplatform.net/ discovery/api/v1/environments/環境ID/configurations? version=2017-11-07"
  97. 97. 97 Discovery の「⽇本語」環境を構築する(8): レスポンスから configuration_id をメモ。 "configurations": [ { "configuration_id": "設定ID", ...(略)... } ]
  98. 98. 98 Discovery の「⽇本語」環境を構築する(9): cURLで以下のコマンドを実⾏。 curl -X POST -u "ユーザ名":"パスワード" -H "Content-Type: application/ json" -d '{ "name": "コレクション名(任意)", "description": "Japanese", "configuration_id": "設定ID", "language": "ja" }' "https:// gateway.watsonplatform.net/discovery/api/v1/environments/環境ID/ collections?version=2017-11-07"
  99. 99. 99 Discovery の「⽇本語」環境を構築する(10): Discovery の管理画⾯から「Launch tool」をリロードす ると、⽇本語環境のコレクションが⽣成されている。 引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/
  100. 100. 100 Knowledge Studio を Discovery へ連携(1): Knowledge Studio の「Model Management > Versions」でスナップショットをつくり「Deploy」を実⾏。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  101. 101. 101 Knowledge Studio を Discovery へ連携(2): 「Model ID」をメモしておく。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  102. 102. 102 Knowledge Studio を Discovery へ連携(3): Discovery の「Launch tool」から「Switch」を選択。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  103. 103. 103 Knowledge Studio を Discovery へ連携(5): 「+ Create a new configuration」を選択。名前は任意で。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  104. 104. 104 Knowledge Studio を Discovery へ連携(6): Enrichments の「entities」以外を削除。 「+ Add Enrichments」を選択。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ 「entities」以外を削除
  105. 105. 105 Knowledge Studio を Discovery へ連携(7): モーダルダイアログをスクロールし「Enetity Extraction」 の「Custom Model ID」に先のIDを⼊⼒して「Apply」。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  106. 106. 106 Discovery へ⼊れられるようにデータを加⼯: Discovery では、1ツイート1ファイルとして検索されて欲 しいので、1ツイート → 1ファイル に加⼯。 ツイート⾃体はただのテキストファイルだが、Discovery はなぜか .txt に対応していないので、.html で作成。 加⼯⽤のバッチは GitHub にあげてあります。 CSVtoFILES csv1⾏ごとに1ファイルを⽣成する https://github.com/storywriter/CSVtoFILES
  107. 107. 107 余談:Discovery の Data Crawler: •  Data Crawler は、リポジトリー (例えば、ファイル共有、データベース、Microsoft SharePoint ®) に保存され ている⽂書を取り出して、Discovery サービスで使⽤するためにクラウドにプッシュするのに役⽴つコマンド・ラ イン・ツールです。 •  データを正しくクロールするには、データ・リポジトリーを読み取るために Crawler を適切に構成する必要があり ます。Data Crawler には、以下のリポジトリーからのデータ収集をサポートするコネクターが⽤意されています。 •  ファイル・システム •  データベース (JDBC 経由) •  CMIS (Content Management Interoperability Services) •  SMB (Server Message Block)、CIFS (Common Internet Filesystem)、Samba のファイル共有 •  SharePoint および SharePoint Online •  Box 引⽤:https://console.bluemix.net/docs/services/discovery/ httpに対応していない
  108. 108. 108 準備完了! ついにPUAたちのツイートを投⼊するときが来た!
  109. 109. 109 Discovery へデータを⼊れる: PUAたちのツイートをアップロード。 (1ツイート→1ファイルに加⼯済み) 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  110. 110. 110 Discovery へデータを⼊れる: しばらく待っていると、アップロード完了! そして悪夢が起こる。
  111. 111. 111 Discovery へデータを⼊れる: Pre-annotators 機能で辞書登録した単語しか、なぜかエン ティティとして抽出しない! 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  112. 112. 112 Discovery へデータを⼊れる: Pre-annotators 機能の辞書登録を、 すべて削除して、再トレーニング。 それでも、Pre-annotators の効果が消えない! どうにもならない。 20時間の作業が・・・!
  113. 113. 113 まったく役に⽴たない・・・。 ただの検索エンジンになってしまった・・・。
  114. 114. 114 それでも、モテたい。
  115. 115. 115 もう⼀度、Pre-annotators を適⽤していない、 ゼロの状態から、教師データのラベルづけをやり直そう。
  116. 116. 116 もう⼀度、ラベルづけをやり直し: 教師データの重複がかなりあったので、 この機会にスクリーニング(1282データ → 643データ)。 エンティティの⼀覧も⾒直し。より的確なラベルづけに。
  117. 117. 117 もう⼀度、ラベルづけをやり直し: 10時間かけて、ふたたびラベルづけを完了! モテたい。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  118. 118. 118 今度こそ! いざPUAたちのツイートを投⼊!
  119. 119. 119 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ いい感じ! デモ
  120. 120. 120 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ で? デモ
  121. 121. 121 やっと僕は気がついた。 Discovery は、 何かを⾃動的に「発⾒」してくれるわけじゃない。 ⼈間に「関連性」を提⽰するだけだ。 そのデータから「発⾒」するのは、⼈間の役割だ。
  122. 122. 122 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ Query Builder から検索 デモ
  123. 123. 123 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ デモ エンティティの頻出 上位30個を出すクエリ
  124. 124. 124 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: エンティティの頻出上位30個。 1 Pickup(92) 2 Demonstration_of_Lower_Value(89) 3 Demonstration_of_Higher_Value(84) 4 Routine(68) 5 Pickup_Artist(64) 6 Training(49) 7 Indicator_of_Interest(37) 8 Cleanliness(36) 9 Average_Frustrated_Chump(34) 10 Hot_Babe(29) 11 Comfort(24) 12 Confidence(18) 13 Good_listener(17) 14 Kino(16) 15 Boring_Guy(14) 16 Good_speaker(13) 17 Loser(13) 18 Gentle(10) 19 Humor(9) 20 Courtship(8) 21 Indicator_of_Disinterest(8) 22 Jizo(8) 23 Cat_Theory(7) 24 Motivation(7) 25 Peacocking(7) 26 Protection_Shield(7) 27 The_Game(7) 28 Anti_Slut_Defense(6) 29 Neg(6) 30 Attention_Whore_Disorder(5)
  125. 125. 125 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ ひとつひとつ ローデータを ⾒ていく デモ
  126. 126. 126 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: そして Discovery から⾒出した、モテる秘訣。
  127. 127. 127 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Demonstration_of_Higher_Value ⼥性に対して、⾃分の価値を⾼くする。 •  ⼥性にとって、精神的に頼りになる。 •  ⼥性に対して、主導権を持っている。 リーダーシップを持って、引っ張る。 •  ⾃信がある。 •  仕事ができる。 •  何かに本気で頑張っている。 •  ポジティブな印象がある。 •  ⼤胆に⾏動する。 •  動揺を⾒せない。 •  経済⼒がある。 •  断るときも、ていねいに断る。
  128. 128. 128 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Demonstration_of_Lower_Value ⼥性に対して、⾃分の価値を低くする。 •  他の⼥性に⾺⿅にされた話をする。 •  相⼿に依存しすぎる。 •  相⼿のことを思いつめすぎている。 •  ⾒た⽬がダサい。 •  男の側が喋りすぎている。 •  敬語からタメ⼝に移れない。 •  早⼝は⾃信のなさの表れ。 •  酒を胸の前で持つ。⾃信なく⾒える。 •  ゲームやギャンブルの話をする。
  129. 129. 129 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Routine 定番の「ウケるトーク」をたくさん⽤意しておく。 •  ⼥性が声掛けの最初に⽰す拒否反応を 和らげる。 •  テレビ、⾳楽、芸能、お笑い、地元な ど、⼥性が好む話題を、⼥性の側から 教えてもらうようにもっていく。 •  「親友テスト」「ESP実験」などはウ ケる定番の話題。 •  「ギャップ」が効果的。コワモテなの に⼦供や動物が好き、仕事できなそう なのに仕事がとてもできる、など。 •  「歳上なんだー? 普通に歳下だと思っ てた。なんかごめん、普通にタメ⼝で 話しちゃってて」 •  「最近デートした?」と恋⼈を探る。 •  マッサージを⼝実に⾝体接触を試みる。
  130. 130. 130 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Training とにかく⼥性とのコミュニケーションを経験する。 •  会話の練習をする。 •  とにかくなんでもいいから話をする。 •  経験あるのみ。 •  ⾃⼰分析。第三者から客観的なアドバ イスをもらう。
  131. 131. 131 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Indicator_of_Interest その異性に興味があるというサインを出す。 •  「綺麗な⽬だね」 •  「気あるのに誘わない、弱い男も嫌い だろ? 俺なら誘うね」 •  インスタの写真など⾒てせもらい、相 ⼿を指差し「この⼦可愛い! 俺に紹介 して」と⾔う。 •  ⼤した⽤事もなさそうなのに、近くに いる。 •  彼⼥を気にかけていることを⽰す。彼 ⼥が起きるタイミング、仕事終わり、 寝る前を狙って優しいメッセを送る。 •  美⼈には、その容姿に恐れをなしてい ないことを⽰す。 •  彼⼥が会話を楽しみ、⼤笑いしている ときに⽴ち去る。また会いたいと思わ せる。
  132. 132. 132 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Cleanliness 清潔感を⼤切にする。 •  清潔感が⼤切。 •  不潔が⼀番ダメ。⽖が汚いのも⻑いの も駄⽬。 •  よれている服。ボロボロの靴。フケが ある。 •  無駄⽑。⿐⽑が出ている。⽿⽑、髭、 眉⽑。 •  寝癖がついたまま。 •  スーツ選びは値段よりサイズ。⾝体に フィットしたものがスマート。 •  臭い。 •  ⾹⽔、整髪料のニオイがキツい。
  133. 133. 133 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Comfort ⼼地よさ。親近感。PUAが「和み」と呼ぶ状態。 •  ⼼地よさ。リラックスできる状態。 •  親密な関係の異性は、下の名前で呼び 合う。 •  ⼼地よい⾳楽がかかっている場所。 •  盛り上がる会話、⾔い回し。ネタは、 ⼈との会話、読書、テレビ、沢⼭の 「実体験」で⾝につける。 •  ⾝体のコンプレックスを相談された時 は「⼈がどう思うかはわからないけど、 俺は好きだよ」と肯定する。 •  トークを徐々に性的な⽅向に持ってい くことで、関係発展を狙う。 •  明るい雰囲気を維持したままボディ タッチ。
  134. 134. 134 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Confidence ⾃分に⾃信がある。 •  ⾃分に対して⾃信がある。 •  声に⾃信が込められている。 •  振る舞いができている。 •  魅⼒的な男性とは、⼈格の在りかた。 オーラがある。 •  美意識を持って、服装や髪型を選ぶ。 ⾝だしなみがしっかりしている。 •  ⼥の⼦が興味ありそうな会話の引き出 しをたくさん持っている。容系、芸能、 ドラマ、お笑い、ファッション、占い、 最近の話題、ダイエット、流⾏のもの、 ペット、旅⾏。 •  ⾃信を装ってでも、持つ。 •  相⼿をいじる。
  135. 135. 135 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Good_listener 「聞き上⼿」である。 •  ⼥の⼦の話を聞いてあげる。しゃべり やすい環境を作るには、相⼿のテン ションに合わせ、相槌を打ち、リアク ションをし、楽しんで話を聞いてるこ とを相⼿に伝える。 •  ⼥性の話を聞くことと、会話の主導権 を握るのは別物。主導権は男性が持つ。 •  ⼈々の⼀番好きな話題は、⾃分⾃⾝に 関すること。 •  彼⼥の話に同意する。しばらくたって から、あたかも⾃分⾃⾝の考えや意⾒ であるかのように、別の⾔葉に⾔い換 えて⼝にする。 •  相⼿が⾔ったことに対して、興味深く 更に質問をする。
  136. 136. 136 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Boring_Guy イケてない男性。 •  真⾯⽬過ぎる。お硬いイメージ。つま らない⼈。⼀緒にいても楽しくない。 •  敬語。敬語は相⼿との⼼理的な距離の 表れ。タメ⼝はユーモアの⼀環。 •  ダサかったり、お洒落じゃない。垢抜 けてない。量産型なファッション。 •  サイズをしっかり体型に合わせてない。 •  似合わないパーマ、とにかく茶⾊の髪。 •  ⼥性は「軽い⼈」「チャラい⼈」は嫌と⾔ うが「おもしろくない⼈」「暗い⼈」 はもっと嫌。⾯⽩みがない。 •  会話の質問が下⼿。 •  エッジの効いていないことしか⾔えな い。⾃⼰紹介もただ職業を⾔うだけ。
  137. 137. 137 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Good_speaker 「話し上⼿」である。 •  会話の表現⼒が豊か。表情の変化、⽬ の動き、⼿の表現、⾝体全体の表現、 放出されるエネルギー。 •  ぶっちゃけトークすると、相⼿も⾃⼰ 開⽰しやすい。 •  肯定されたほうが気持ちが良い。「イ エス・セット」で会話する。 •  突っ込んだ話をするときのコツ。必ず 前フリを効かせておく、と失礼な話も 通りやすくなる。 •  ガンシカに負けぬ⼼。声かけ数と出撃 数。練習あるのみ。 •  フェイズシフトルーティーン。⾸から ⽿の下まで、ゆっくりと匂いをかぐ。
  138. 138. 138 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Gentle 気遣いのできる、優しい男性である。 •  気遣いができる。 •  マメな男。ささいな気配り。 •  ⼀つ⼀つの所作に気を遣う。清潔感。 常識ある⾏動をする。⾷べ⽅に気をつ ける。 •  媚びた態度ではなく、スマートに何気 なく。 •  ドアを開けてくれる。⾞道側を歩かせ ない。エスカレータでは下に⽴ってく れる。 •  太っていると、優しそうに⾒えること がある。ギャップを⽣かす。 •  いい男であろうとする。
  139. 139. 139 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Humor ユーモアがある。 •  ⼥性を楽しませる。 •  笑いを⽣み出すことができる。 •  タメ⼝。敬語だと雰囲気ができない。 •  笑い、笑顔で、警戒⼼が薄れ、⼼の距 離がぐっと縮まる。 •  ⼥性はおもしろい男、イケメンが好き。 真⾯⽬過ぎる男性は嫌。 •  失敗談や⾃虐ネタなどは笑ってもらえ る。持ちネタに。 •  ⼥性をいじる。
  140. 140. 140 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Cat_Theory キャットセオリー。去るものは追いかけたくなる。 •  男性は進んで⽴ち去る覚悟を持つこと。 •  ⼥性は「その男を失うかもしれない」 と思うと惹きつけられる。 •  会話の肝⼼な部分を敢えて⾔わなかっ たり、意味ありげに沈黙する。 •  会話が⼀番盛り上がったタイミングで 「続きはまた今度」と⾔って、連絡先 を交換する。 •  適度な忙しさを演出する。会えている 時間は貴重だと思わせる。いつも暇な 男性よりも、仕事があるから忙しいぐ らいの男性のほうがよい。
  141. 141. 141 Discovery すごい! モテる秘訣を、本当にディスカバリーできた!
  142. 142. 142 しかし...。
  143. 143. 143 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: The_Game ナンパの世界。 •  ゲームの世界に⾜を踏み⼊れる者には、 みんなそれなりの理由がある。 •  不完全だという意識を取り除けない ⼈々に関して。そういう⼈間はより多 くの⼥性と寝ることに取り憑かれてい る。これは厄介なことだ。⼼の奥に傷 がある証拠だ。 •  ナンパ師のパラドクス。ナンパ師とし て磨かれれば磨かれるほど、⼥性への 愛を失っていく。恋愛が、どれだけ上 ⼿く⽴ち回れたかというテクニックで 決まってしまう。
  144. 144. 144 Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする: Lonely 悲しみ。 •  たくさんの⼥性と関係を持っても「俺 には恋⼈がいない」。 •  ⼥性との短い関係には悲しみがある。
  145. 145. 145 ピックアップ・アーティストの「悲しみ」: ナンパする デートする 関係を持つ 連絡を断つ 恋愛の成功は テクニックで決まる ゲーム感覚 ひとりの⼥性に 深⼊りしない ⼥性と関係を持つほど 満たされなくなっていく ⾃傷⾏為のように ますますナンパを繰り返す 延々と 繰り返す
  146. 146. 146 ピックアップ・アーティストの、⾼みの先にある 「悲しみ」「孤独」までディスカバリーしてしまった...。
  147. 147. 147 書籍「ザ・ゲーム」のラストは、 PUAコミュニティの、荒れ果て、破壊された家の中⼼で、 「ミステリー」が泣き崩れているシーンで終わる。
  148. 148. 148 モテの⾼みの先に広がっていたのは、 寂寞とした砂漠だった。
  149. 149. 149 それでも、まだ モテたいか?
  150. 150. 150 ・・・
  151. 151. 151 満たされない「空⽩」が 僕のなかにあった。
  152. 152. 152 モテ・・・たい
  153. 153. 153 僕のなかにある 「空⽩」までディスカバリーしてしまった...。
  154. 154. 154 まとめ: 1.  Discovery は、何かを⾃動的に「発⾒」してくれるわ けではなく、「関連性」を提⽰するだけ。 そこから何かを「発⾒」するのは、⼈間の役割。 2.  Discovery で「モテの秘訣」を発⾒できた。 3.  Discovery は「ナンパ業界」まで発⾒してしまった。 4.  PUAの「悲しみ」まで発⾒してしまった。 5.  僕のなかにある「空⽩」まで発⾒してしまった。
  155. 155. 155 パート3:ワトソンダイアリー: Discovery 最新動向
  156. 156. 156 Discovery の⽇本語化: Discovery の⽇本語対応が、まもなく予定されている。 引⽤:https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1107303.html
  157. 157. 157 Discovery の⽇本語化: 引⽤:https://watson-discovery.bluemix.net/ つまり ここが動く!
  158. 158. 158 Discovery の⽇本語化: Discovery の⽇本語化がされると、 Watson は、また新しいフェーズに突⼊する。 より深いモテの解析もできるかも!? 期待!
  159. 159. 159 ありがとうございました。 ⽻⼭ 祥樹 Twitter: @storywriter Facebook: storywriter.jp Facebook、ぜひ、つながってください!
  160. 160. ⽻⼭のプレゼンのアレ が、   スタンプになりました! スタンプ名:ハーミィ(CSS編) 作者名:⽻⼭ 祥樹 https://store.line.me/stickershop/product/1228201/ja Web・CSSネタ 全40種類

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