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CDLE LT会 #2: AIパッケージソフトファースト
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2020年9月30日 CDLE LT会#2 https://jdla.connpass.com/event/185389/
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2020年9月30日 CDLE LT会 #2 https://jdla.connpass.com/event/185389/
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Hitoshi Sato
【クリエイティブハント2018】のLT大会の資料です(2018/10/27、集会所)
[クリエイティブハント2018]LT 道場破りしたらできちゃった/// #ゴーハント
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Hiroyuki Ishikawa
栄光学園進路ガイダンスで用いた資料
20190601栄光学園進路ガイダンス
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Keita Miyano
2020年9月3日に行われた、Sumo Logic Kubernetes Webinarで紹介した資料です。
Sumo Logic Kubernetes webinar
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Yuko Mori
プログラミング教育明日会議
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日本ディープラーニング協会(JDLA)
2020年8月24日に実施したCDLE LT会 #1での講演資料です。
CDLE LT会 #1: AI特許の国内状況
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日本ディープラーニング協会(JDLA)
2020年7月15日 日本ディープラーニング協会主催 CVPR2020技術報告会 前田舜太 Navier株式会社 リサーチャ CVPR2020_oral 発表唯一の単独日本人著者 https://jdla.connpass.com/event/177973/
CVPR2020_oral発表唯一の単独日本人著者
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日本ディープラーニング協会(JDLA)
2020年7月15日 日本ディープラーニング協会主催 CVPR2020技術報告会 角拓夢 LINE株式会社 AIカンパニー AI企画室プロダクトマネージャー AI-SCHOLAR所属 https://jdla.connpass.com/event/177973/
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2020年7月15日 日本ディープラーニング協会主催 CVPR2020技術報告会 登内雅人 株式会社ミクシィ みてね事業部 開発グループ MLエンジニア AI-SCHOLAR所属 https://jdla.connpass.com/event/177973/
ビジネス応用例と絡めて
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2020年7月15日 日本ディープラーニング協会主催 CVPR2020技術報告会 諏訪佑介 株式会社GRID リサーチャ、画像認識アプリ開発 担当 AI-SCHOLAR所属 https://jdla.connpass.com/event/177973/
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CDLE LT会 #2: AIパッケージソフトファースト
1.
AIパッケージソフトファースト 〜2020/09/30_CDLE発表資料〜 JDLA G検定2020#2 Satoshi Miyake
2.
⾃⼰紹介 名前︓Satoshi Miyake 年齢︓58才 趣味︓AI、ゴルフ、囲碁、海釣り 職業︓IT企業の社員、業務パッケージソフトの技術者として⼀筋30年
3.
発表概要 3 ✔ ポイント 1 l AI関連のパッケージソフトに関する考察 l
データプレパレーションパッケージソフト l AIパッケージソフト l Dprepパッケージ ソフト l AIパッケージ ソフト 機械学習の⼤量データ準備を楽にするツール ノンプログラミング、GUIの簡単操作で機械学習、 ディープラーニングが可能 D-prepパッケージソフト AIパッケージソフト
4.
4© 2020 miyake D-prepパッケージソフト
5.
データ準備の課題 5 2 AI/機械学習への挑戦 IoTやセンサーデータなど の⼤量データを対象に、 Pythonで予測モデル作成に トライ データの加⼯作業に時 間と⼿間が掛かるため 予測モデルの精度が上 がらない データ準備の負荷 が企 業のイノベーションを ⼤きく阻害︕ D-prepパッケージソフト データ収集、⽋損値の補完、 正規変換、表記ゆれなど
6.
データ・プレパレーション︕ 6 2 データ・プレパレーションとは l あらゆるデータを集約し、GUI操作でセルフでデータを整形/結合/抽出 l 作成されたデータは様々なアナリティクスツールで活⽤可能 l
データをセキュアに管理・提供してセルフサービスとガバナンスを両⽴ データ 連携 貯める 準備 活⽤ DWH データ レイククラウド データ オープン データ センサー データ セルフ サービスBI 活⽤に時間が とれる︕ AI/機械学習 D-prepパッケージソフト
7.
データ・プレパレーション︕2 データ・プレパレーションの効果 l ユーザーがセルフでデータ加⼯することでタイムリーなデータ活⽤を実現 l 全件のデータを対象に加⼯することで、精度の⾼いインプットデータを作成 l
⼀度作成した⼿順は他のユーザーにも共有できるため作業効率が向上 データ プレパレーション なし 準備 活⽤ 活⽤準備 活⽤準備 活⽤準備 IT部⾨に依頼 Excel/Access SQL 他部⾨などに依頼してデータを準備してもらう .xls JSON { ; } .csv 準備 活⽤データ準備作業が短縮されて、 を⾼速に繰り返せる︕ データ プレパレーション あり D-prepパッケージソフト
8.
8© 2020 miyake AIパッケージソフト
9.
AIパッケージソフトの特徴 9 3 AIパッケージソフト l ノンプログラミング
GUI操作は得意だがプログラミングが苦⼿な⼈に最適 l 開発レス 短期間で⼀定の成果が出る l モデル 機械学習、ディープラーニング l 導⼊業種 IT・ 広告・ マスコミ 77% 教育・学習 11% ⾦融・保険 3% 製造・機械 3% 運輸 3% その他3%
10.
AIパッケージソフトの⽐較 10 3 AIパッケージソフト 機械学習系 ディープラーニング系 MS MS 満⾜度
満⾜度 認 知 度 認 知 度 リーダー リーダー
11.
AIパッケージソフトへの期待 11 3 AIパッケージソフト l ⽇本の企業として利⽤する場合 l
重要な顧客データ、基幹システムのデータやIoTデータなどはクラウドを使⽤しな い企業が多い l データはオンプレミスにある l AIのデータもオンプレで使⽤できるパッケージが必要とされる l 現状AI⼤⼿ベンダーはクラウドが多い l データはオンプレミスで動作するAIパッケージに期待
12.
AIパッケージソフトと⼿組の⽐較 12 3 AIパッケージソフト メリット デメリット AIパッケージソフト モデルの開発が簡単で速い、低コスト
精度に限界がある 初⼼者でも簡単に使える ライブラリーが⾃由に使えない場合があ る 他⼈が作成したモデルを保守する場合︓ 負荷⼩ 最新のアルゴリズムが使えない 得意な分野、不得意な分野がある パッケージソフトのコストが掛かる ⼿組(python) 最新のアルゴリズムが使える モデルの開発に時間とコストがかかる ライブラリーが豊富 他⼈が作成したモデルを保守する場合︓ 負荷⼤ 開発環境は無償
13.
最後に 13 4 1. その課題は既存のAIパッケージソフトで解決できるか考える 2. その課題が既存のAIパッケージソフトでは解決できないとき Pythonで開発 3.
そのPythonで開発したAIは、汎⽤的なAIパッケージソフトとして 新しく作り変えられることができるの︖ オンプレミスでセキュアーな AIパッケージソフトを作りた い︕
14.
14 本資料に関するお問い合わせ satoshi.miyake@sunesu.com 宮古島
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