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[CTO of the year 2018] Lean AI開発により、3ヶ月でプロダクトマーケットフィット、1年で大手塾の2割に導入するまで至った話
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CTO of the year 2018で発表した資料。 Lean AI開発により、3ヶ月でプロダクトマーケットフィット、1年で大手塾の2割に導入するまで至った話。
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1.
Lean AI開発により、 3ヶ月でプロダクトマーケットフィット、 1年で大手塾の2割に導入するまで至った話 atama plus株式会社 CTO
川原尊徳
2.
2006年 東京大学大学院 情報理工学系研究科修了 新卒でMicrosoft入社後、Hotmail、IME開発、データサイ エンティストなどを経て2017年atama
plus社を共同創業 川原 尊徳 CTO 設立: 2017年4月3日 株主: 創業メンバー、DCM Ventures(在シリコンバレー) 資金調達: 5億円(2018年1月) 事業内容: AIを活用し、中高生一人ひとりにカスタマイズした学 びを提供。全国の塾・予備校にて導入。
3.
プロダクト紹介 教育のパーソナライゼーション 生徒一人ひとりの得意、苦手、伸び、つまづき、集中状態などの データを分析し、その子だけの最短ルートの学びを提供
4.
インフラ構成図 Amazon S3 Amazon RDS heroku Amazon CloudFront REST API コール講義動画リクエスト タブレットアプリ
5.
開発手法 創業時点 「3か月後の夏期講習までにアルゴリズムをプロダクト マーケットフィットさせよう!」 超高速のAIアルゴリズ ムの検証+改善 = Lean AI開発 超高速なアイディア や仮説の検証 =
Lean UX
6.
アーキテクチャ 今日お話しすること Lean AI開発 プロセス
7.
Lean AI開発を支えるアーキテクチャ 達成すべきこと ● 多次元のデータを入力として取れる ●
ブラックボックスが少ない ● 変更や修正が簡単 ● 壊れにくい 上記を実現する設計の秘訣 1. 「一つの大きなアルゴリズム」よりも 「多数の小さなアルゴリズム」を。 2. 「ルールベースアルゴリズムの拒絶」よりも 「ルールベースアルゴリズムとの共存」を。
8.
秘訣1: 「多数の小さなアルゴリズム」を。 ●問題データ ●正誤情報 ●所要時間 ●... 生徒が学習 すべき教材 習熟度 推定 単元間の 関連性 学習 優先度 出力 ・・・ 入力 ● ブラックボックスが少ないので、動作の全体像を把握可 能であり、変更すべき場所が明確になる ●
変更の影響を局所化できるので壊れにくい
9.
秘訣2:「ルールベースアルゴリズムとの共存」を。 習熟度 推定 単元間の 関連性 モデルベースアルゴリズムを使用 (ベイズ理論と隠れマルコフモデ ルに基づく) ルールベースアルゴリズムを使用 (依存関係グラフを用いる) ● 様々なモデルの強力な力を活用しつつ、変更の容易さを確保 柔軟性、変更の容易さが必 要 多次元の入力データに対応 することが必要
10.
依存関係グラフ(数学と物理の一部) ある単元を学習するのに、どの単元を事前に理解しているべきかの依存性を記述 角度 三角関数 波 θ = 60°
11.
結果 ● 創業3か月でプロダクトマーケットフィット ● 4か月目から収益化 ●
10か月目で、講習(2週間)受講者のセンター試験得点 +50%up達成 ● 1年で大手塾の2割に導入 ⇛今後のアルゴリズム改善予定 ● 学習すべき単元を推定するのに、ベイズ理論による確率計 算に加えて、情報量(エントロピー)の概念を導入するこ とで強化したレコメンドエンジンをリリース
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