1.
ディープラーニングのトレンドや課題
（※本スライドは公開されます）
電通国際情報サービス（ISID）
X（クロス）イノベーション本部 AIテクノロジー部
AIトランスフォーメーションセンター
小川 雄太郎
理系ナビ DLエンジニアトレーニングプログラム（2020年9月25日）

2.
2
https://isid-ai.jp/
電通国際情報サービス（ISID）
AIトランスフォーメーションセンター

3.
3
本日の内容
1：自己紹介
2：DLのトレンド
3：DLの課題
4：DLの国際情勢・日本のプレゼンス
5：さいごに

4.
4
自己紹介01

5.
5
小川 雄太郎
出身：兵庫県 西宮市
経歴：理論神経科学の分野で博士号を取得、ポスドク後、ISIDに入社
業務：AI製品の開発と、様々な業界の企業様のAI系IT案件のリード
兼職：日本ディープラーニング協会 委員（G検定・E資格等の推進） 、
早稲田大学 非常勤講師、執筆
出版：
詳細：https://github.com/YutaroOgawa/about_me
Twitter：https://twitter.com/ISID_AI_team

6.
6
DLのトレンド02

7.
7
DLのトレンド
まずは、DLの基本的な技術にふれ、遊んでみましょう

8.
8
DLのトレンド
[1] デモページの最下部「MNIST」で手書き文字の認識
[2] デモページの上から3番目「Yolo」で自分のローカルにある画像をアップロード
を試してみてください https://microsoft.github.io/onnxjs-demo/#/
まずは、DLの基本的な技術にふれ、遊んでみましょう

9.
9
DLのトレンド
以上、簡単に画像分類、物体認識を体験していただきました
続いて、このような簡単なディープラーニング技術からどんどん進化している、
「最近のディープラーニング周りのトレンド」※ について解説します
※ 私の私見であり、専門家によって認識は異なります

10.
10
DLのトレンド
そもそもトレンド情報の調べ方
Twitter、Qiita、Medium等で気になる人をフォローしたり、記事検索１
メルマガで毎週のトピックを収集（以下3つで十分）
・[日本語] Weekly Machine Learning：https://www.getrevue.co/profile/icoxfog417/
・[日本語] Weekly Kaggle News： https://www.getrevue.co/profile/upura
・[英語] Deep Learning Weekly： https://www.deeplearningweekly.com/
２
学会参加や論文（arXiv）での新発表を追う
・Arxiv Sanityのtop recentを確認： http://www.arxiv-sanity.com/top
・Papers With Codeを確認： https://paperswithcode.com/
３
ベンダーのカンファレンス（Microsoft Build等）、Gartner（ガートナー）など
リサーチ会社のレポート、日経xTechなどの技術雑誌
４

11.
11
DLのトレンド
画像系
引用: https://paperswithcode.com/
Paper with Codeで、トレンドやSOTA論文(state of the art≒最高性能)を確かめる

12.
12
DLのトレンド
画像系
引用: https://paperswithcode.com/
Paper with CodeのBrowse State-of-the-Artで最近の状況を調べる
（タスクごとに整理されています）

13.
13
DLのトレンド
画像系
引用: https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenet
ImageNetの場合

14.
14
DLのトレンド
画像系
引用: https://paperswithcode.com/paper/fixing-the-train-test-resolution-discrepancy-2
ImageNetの場合
①論文へ
②実装の
GitHubへ
③実装のフレームワーク
↓④下に続く

15.
15
DLのトレンド
画像系
引用: https://paperswithcode.com/paper/fixing-the-train-test-resolution-discrepancy-2
ImageNetの場合
⑤ここを見れば
実装に使われて
いる技術が、
大まかに分かる
⑥クリック

16.
16
DLのトレンド
画像系
引用: https://paperswithcode.com/method/1x1-convolution
ImageNetの場合
⑦DLのモデル実装
時の使われる要素技
術が個々に解説され
ている

17.
17
DLのトレンド
自然言語処理系
引用: https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1910/27/news014.html
19年10月末、Googleは検索エンジン（英語版）に、意図をくんで答えるBERTと呼ばれるDLを導入

18.
18
DLのトレンド
自然言語処理系
引用: https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1910/27/news014.html
BERTの性質とは？
例えば、以下の3つの文章があるとします。
①昨日、会社をくびになった。
②昨日、たくさん運動して、くびと脚が筋肉痛だ。
③先日、やらかしてしまい、会社を解雇された。
このときBERTは、文章①のくびは、②のくび、よりも、③の解雇、に意味が近い、
という文脈の意図を組むことができるAIエンジンです。同音異義語に強い。
BERTにより曖昧な検索クエリでも文章を検索したり、文書同士の類似性を比較しやすくなります

19.
19
DLのトレンド
自然言語処理系
BERTの構造は？
[1] それまで自然言語処理系ではRNN（リカレントニューラルネットワーク）、
LSTMやGRU（Gated Recurrent Unit）がベースネットワークに使われてきた
[2] BERTの出現で「Self-Attentionによる重み付けフィルタ」のモジュール、
Transformerが有用となった
※BERTではTransformerがベース
※Self-AttentionネットワークはCNNやRNNのような感じで、SANと呼ばれます
[3] 英語圏では近年、人が書いたのかAIが書いたのか、もう見分けがつかない文章を
作れる自然言語処理モデル（GPT、GPT-2、GPT-3）が構築された。これらもSAN
のトランスフォーマーベース。
[4] とはいえ、RNN系の勉強の意味がないわけではないので注意！

20.
20
DLのトレンド
新たな学習概念の登場
引用: https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/act/19/00140/030200004/ ※無料公開範囲の画像。教育的使用。

21.
21
DLのトレンド
新たな学習概念の登場
引用: https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/act/19/00140/030200004/
[1] 自己教師あり学習
（Self-Surpervied Learning）
教師あり学習の主にクラス分類問題で、アノテー
ションした教師データを使わずに解く手法
(例)
Deep Cluster、SeLa
SimCLR：Simple Framework for Contrastive
Learning of Visual Representations（ヒントンら）
BYOL： Bootstrap Your Own Latent
（DeepMind）
SwAV：Swapping Assignments between Views
（FAIR：Facebook AI Research）

22.
22
DLのトレンド
[1] 自己教師あり学習のトレンド：ImageNetでTop1が80%弱。ResNet-101くらい≒人レベル
引用: https://paperswithcode.com/sota/self-supervised-image-classification-on

23.
23
DLのトレンド
[1] 自己教師あり学習： ICML 2019 Tutorialがおすすめ
引用: https://sites.google.com/view/self-supervised-icml2019 https://icml.cc/Conferences/2019/ScheduleMultitrack?event=3527

24.
24
DLのトレンド
新たな学習概念の登場
引用: https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/act/19/00140/030200004/
[2] 半教師あり学習
（Semi-Surpervied Learning）
教師あり学習の主にクラス分類問題で、アノテー
ションした教師データを少しだけ用意して解く手
法
(例)
MixMatch
UDA ：Unsupervised Data Augmentation
S4L：Self-Supervised Semi-Supervised
Learning（Google）
SimCLR：Simple Framework for Contrastive
Learning of Visual Representations（ヒントンら）
（※自己教師あり学習でも使用したモデル）

25.
25
DLのトレンド
[2] 半教師あり学習のトレンド：ImageNetで教師データは10%。それでTop1が80%超えは、
ResNeXt-101くらい≒人超えレベル
（ResNeXtはResNetのresidualブロックを並列化）
引用: https://paperswithcode.com/sota/self-supervised-image-classification-on

26.
26
DLのトレンド
[2] 半教師あり学習：CVPR 2018 TutorialとECCV 2020 Tutorialがおすすめ
引用: https://hbilen.github.io/wsl-cvpr18.github.io/ https://www.youtube.com/watch?v=bXfZFmE8cjo
https://www.youtube.com/watch?v=FetNp6f19IM https://hbilen.github.io/wsl-eccv20.github.io/

27.
27
DLのトレンド
新たな学習概念の登場
引用: https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/act/19/00140/030200004/
[3] 転移学習
（Transfer Learning）
特定のデータセットやタスクで学習したDLネット
ワークの重みを、別タスクの初期値に利用するこ
とで、小さな訓練データセットでも性能を出す手
法。画像の場合は昔から一般的だったが自然言語
処理や強化学習でもできるようになってきた。
(例)
BERT（自然言語処理）
深層強化学習
・reward shaping approach
・demonstration approach
・policy transfer approach
・inter-task mapping approach
・transfer representation

28.
28
DLのトレンド
[3] 転移学習（深層強化学習）：2020年9月16日のこのレビュー論文が網羅的でおすすめです
引用: https://arxiv.org/abs/2009.07888

29.
29
DLのトレンド
新たな学習概念の登場
引用: https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/act/19/00140/030200004/
[4] メタ学習
（Meta Learning）
複数のタスク（やデータセット）で学習した学習
のプロセスを別のタスクに流用する学習手法。要
はファインチューニングの一種となる。少ない新
規訓練データで学習させるので、few-shot
learningやone-shot learningと関連が深い。
強化学習での使用が多い（基本行動ができる方策
ネットワークに複雑な行動を覚えさせたり、新環
境でも既存と同じ行動ができるようにする等）。
(例)
MAML：Model-Agnostic Meta-Learning
Neural Processes
SoftModule

30.
30
DLのトレンド
[4] メタ学習：2020年4月11日のこのレビュー論文と、ICML 2019 Tutorialがおすすめ
引用: https://arxiv.org/abs/2004.05439 https://sites.google.com/view/icml19metalearning

31.
31
DLのトレンド
新たな学習概念の登場
引用: https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/act/19/00140/030200004/
[5] 模倣学習
（Imitation Learning）
強化学習において、人が例を見せて、それを参考
に方策ネットワーク（とある状況に置かれたとき、
どの行動を選択するかを決めるネットワーク）を、
を訓練する学習（≒教師あり学習的な強化学習）
(例) いろいろ・・・
BC：Behavioral Cloning
GAIL：Generative Adversarial Imitation Learning
SAIL：Support-weightedAdversarial Imitation Learning
RED：Random Expert Distillation
DAC: Discriminator Actor Critic
PWIL：Primal Wasserstein Imitation Learning

32.
32
DLのトレンド
[5] 模倣学習：ICML 2018 Tutorialがおすすめ
引用: https://sites.google.com/view/icml2018-imitation-learning/

33.
33
DLのトレンド
[5] 模倣学習：ちょっと昔の研究ですが、私が好きな研究
（サッカーで、エキスパートだったとしたらどういうポジションをとるのか示す）
引用: https://www.semanticscholar.org/paper/Data-Driven-Ghosting-using-Deep-Imitation-Learning-Le-
Carr/f07d49c294754849e1dde2fb1c8f080fea60b95c https://www.youtube.com/watch?v=WI-WL2cj0CA
青■8のディフェンダーは●８の位置にいるべき

34.
34
DLのトレンド
新たな学習概念の登場
引用: https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/act/19/00140/030200004/
[6] 逆強化学習
（Inverse Reinforcement Learning）
強化学習において、人が例を見せて、それを参考
に報酬ネットワーク（とあるに置かれたとき、ど
の程度の報酬がこの先期待できるかを推定する
ネットワーク）、を訓練する学習
（≒教師あり学習的な強化学習）
(例)
MaxEnt：Maximum Entropy Inverse RL
GCL：Guided Cost Learning
上記をベースにいろいろとたくさん

35.
35
DLのトレンド
[6] 逆強化学習：CVPR 2018 Tutorialがおすすめ
引用: https://people.eecs.berkeley.edu/~nrhinehart/irl_cvpr18.html

36.
36
DLのトレンド
新たな学習概念の登場
引用: https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/act/19/00140/030200004/
etc. [7] 能動学習
（Active Learning）
教師あり学習の一種。少ない教師データからモデ
ルを構築し、そのモデルでの推論結果が曖昧で、
人間の正しい答えが欲しいデータを、モデルが人
間に提示し、人間が答えとなる教師ラベルを与え
る。そしてデータが追加された訓練セットでさら
に良いモデルを構築、を繰り返す。アノテーショ
ン作業を減らせるHuman in the loopな学習手法。
(例)
GAAL：Generative Adversarial Active Learning
ASAL：Adversarial Sampling for Active Learning
VAAL：Variational Adversarial Active Learning
LLAL：Learning Loss for Active Learning

37.
37
DLのトレンド
[7] Active Learning：ICML 2019 Tutorialがおすすめ
引用: https://icml.cc/Conferences/2019/ScheduleMultitrack?event=4341 https://www.youtube.com/watch?v=_Ql5vfOPxZU

38.
38
ビジネスの文脈において
「AIって何？」という質問に答えてください
ディープラーニングの最新のトレンドを追っていくには、
「深層強化学習」 と 「GAN」
を、理解・実装できないと難しいです

39.
39
ビジネスの文脈において
「AIって何？」という質問に答えてください
・E資格の講座でディープラーニング実装の基礎を学ぶ
・E資格取得する
その後は興味のある発展的内容にぜひ取り組んでみてください♪

40.
40
発展的学習
引用:
https://www.amazon.co.jp/s?k=%E5%B0%8F%E5%B7%9D%E9%9B%84%E5%A4%AA%E9%83%8E&__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%8
2%AB%E3%83%8A&ref=nb_sb_noss_1
● 深層強化学習は左側
● GANやBERTなどは右側
の書籍をおすすめします♪
（拙著で申し訳ございません）
※他にもたくさん書籍はあるので、
左記の書籍のレビューで比較掲載
されている別の書籍等にも挑戦し
てみてください。

41.
41
発展的学習
18年出版の書籍なのでちょっと古くなってきています（アルゴリズムに新しいのが増えてきた）

42.
42
発展的学習
最近は単純な深層強化学習であれば、GoogleのSAC（Soft Actor-Critic）がメジャー
DQN（15年）
価値反復型。
Q-learningにディー
プラーニングを適用
Prioritized Experience
Replay（16年）
価値反復型。DQNでメモリバッファー
から取り出すサンプルを効率化
Ape-X（18年）
価値反復型。Prioritized
Experience Replayに、分散学習＋
Dueling Network+DDQN版
R2D2（18年）
価値反復型。Recurrent Experience Replay
in Distributed Reinforcement Learning。
Ape-XにRNNを追加
TRPO（15年）
trust region policy optimization。
方策勾配法にエントロピー項を足して、
方策の急激な変化を防ぐ
PPO（17年）
Proximal Policy Optimization。方策勾配法
にクリッピングを足して、急激な変化を防ぐ。
現在スタンダードに使用されることが多い
A3C、A2C（16年）
Asynchronous Advantage Actor-
Critic。分散学習＋Advantage学習
型Actor-Critic
Soft Actor-Critic （19年）
Actor-Criticに方策の乱雑さの最大化も目指
させることで、ロバスト性をアップ。現在、
スタンダードに使用されることが多い。
NGU
（19年）
Agent57
（20年）

43.
43
ビジネスの文脈において
「AIって何？」という質問に答えてください
もう少し、ビジネス寄りのDLのトレンドについて。
こちらは第3回の講演で解説します

44.
44
DLのトレンド
Gartner（ガートナー）：テクノロジのハイプ・サイクル：2020年
引用: https://www.gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20200819

45.
45
DLの課題03

46.
46
DLの課題
技術的課題は膨大ですが、社会的課題においては差別・人種・倫理系と暴走系がメイン
引用: https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1910/27/news014.html
https://www.slideshare.net/dahatake/the-ethics-of-ai-ai https://forbesjapan.com/articles/detail/35179
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2004/10/news128.html

47.
47
DLの課題
引用: https://sites.google.com/view/sac-and-applications https://www.alexirpan.com/2018/02/14/rl-hard.html
https://www.alexirpan.com/public/rl-hard/upright_half_cheetah.mp4
https://www.alexirpan.com/public/rl-hard/upsidedown_half_cheetah.mp4
●暴走系は深層強化学習と深く関連：深層強化学習ではデータを用意しなくても自ら学習できる（ア
ルファ碁など）。だが、とあるシチュエーションでどう動くのか、全安全性確認のすべがない・・・
①SACでロボットが歩き方を強化学習 ②新たな環境（坂や凸凹）にもロバスト ③SACではないが、ロボ
が謎の歩き方を強化学習
技術的課題は膨大ですが、社会的課題においては差別・人種・倫理系と暴走系がメイン

48.
48
ビジネスの文脈において
「AIって何？」という質問に答えてください
DLの課題は技術的にも社会的にも挙げだすとキリがない
ですが、私は一番重要な課題は、
●●だと思っています

49.
49
DLの国際情勢・日本のプレゼンス04

50.
50
DLの国際情勢・日本のプレゼンス
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の書籍
「AI白書2020」をご覧ください

51.
51
DLの国際情勢・日本のプレゼンス
目次詳細
https://www.ipa.go.jp/files/000080401.pdf
書籍詳細
https://www.amazon.co.jp/dp/4049110342/

52.
52
さいごに05

53.
53
（再掲）DLのトレンド
そもそもトレンド情報の調べ方
Twitter、Qiita、Medium等で気になる人をフォローしたり、記事検索１
メルマガで毎週のトピックを収集（以下3つで十分）
・[日本語] Weekly Machine Learning：https://www.getrevue.co/profile/icoxfog417/
・[日本語] Weekly Kaggle News： https://www.getrevue.co/profile/upura
・[英語] Deep Learning Weekly： https://www.deeplearningweekly.com/
２
学会参加や論文（arXiv）での新発表を追う
・Arxiv Sanityのtop recentを確認： http://www.arxiv-sanity.com/top
・Papers With Codeを確認： https://paperswithcode.com/
３
ベンダのカンファレンス（Microsoft Build等）、Gartner（ガートナー）
などリサーチ会社のレポート、日経xTechなどの技術雑誌
４
これ

54.
54
小川の情報発信
メインの情報発信はTwitterを使用しています
Qiita：https://qiita.com/sugulu_Ogawa_ISID
Twitter：https://twitter.com/ISID_AI_team ：https://medium.com/@yutaro.ogawa.1116
slideshare：https://www.slideshare.net/yutaroogawa1116

55.
55
ITのフルスタック能力 × AI × Biz（ビジネス）スキルでビジネスを創造できる人材へ
電通国際情報サービス（ISID）
X（クロス）イノベーション本部 AIテクノロジー部での成長
UVP
・機械学習
アルゴリズム
・統計解析
・機械学習工学
・ディープラーニング
・Webシステム構築
・MLOps
・データ分析基盤構築
・IoTシステム構築
・PM、PdM
・デザイン思考（UX/UI）
・ビジネスクリエーション
（リーン, ジョブ理論, etc.）
・業界や分野の専門知識
IT技術
Biz
AI/データサイエンス
フロントエンド
バックエンド
コンテナ・仮想化
クラウド&インフラ
AI/ML
アジャイル開発（スクラム）

56.
56
ITのフルスタック能力 × AI × Biz（ビジネス）スキルでビジネスを創造できる人材へ
電通国際情報サービス（ISID）
X（クロス）イノベーション本部 AIテクノロジー部での成長
今日の話の内容はたった、この部分だけ。
学生を卒業し、社会人になってから、
ビジネスを創っていく人材になるには、
ディープラーニングのスキルに加えて、
BizとITのスキルも磨いていきましょう
UVP
・機械学習
アルゴリズム
・統計解析
・機械学習工学
・ディープラーニング
・Webシステム構築
・MLOps
・データ分析基盤構築
・IoTシステム構築
・PM、PdM
・デザイン思考（UX/UI）
・ビジネスクリエーション
（リーン, ジョブ理論, etc.）
・業界や分野の専門知識
IT技術
Biz
AI/データサイエンス

57.
CONFIDENTIAL
【お問い合わせ先】
■ 株式会社 電通国際情報サービス AIトランスフォーメーションセンター
https://isid-ai.jp/
■ X（クロス）イノベーション本部 AIテクノロジー部
email: g-isid-ai@group.isid.co.jp