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こんにちは!Tech-on管理者の増田です。

去る2019月9月9日(月)に開かれたTech-on MeetUp#08「ロボティクス〜人と生活を支えるTech〜」にて、参加者の皆様にご回答頂いたアンケートの集計結果を公開いたします。

アンケートの回答率ですが、今回も大変高い回答率となりました!
当コミュニティをもっと盛り上げるためにもどんどんご意見等いただけたらと思います!

イベント全体の満足度ですが、多くの方々から「良かった」または「期待以上に良かった」をいただけました。
ロボティクスというテーマはTech-onが今まで扱ってきたテーマとは少し経路が違うものであったためみなさまに満足していただけるか不安がありましたが、想像以上に良いアンケート回答をいただけたので運営としても大変励みになります!

今後の技術テーマのリクエストについてですが、ロボティクスがテーマであったためかデバイス系のテーマが多く挙げられていた印象です。コンテナやサーバレスなどアプリケーション関連の時と比べるとだいぶ違った回答をいただいており、改めてこのコミュニティのテーマ選定の広さを実感しております。

セッションの評価についてもとてもよい評価をいただけました。
とても面白いプレゼンで、当日タイムキーパーをしていた私も時間を忘れて聞き入ってしまいました! 仕事しろ、自分。

イベント全体に対するコメントとしてもほとんどネガティブなコメントはありませんでした。会場については今回初めてヒカ☆ラボさんを使わせていただきましたが非常に綺麗でガラス張りで、外の景色も良く、こういうところで働きたいなと思う会場でした。最近高層ビルがたくさん立ってますしいいですよね、渋谷のあのあたり。

イベントに来場された回数についてです。
今までと経路が違ったテーマのせいか、初回の方の割合がいつもより多いイメージです。前回7回全参加の方がいらっしゃることに驚いていたのですが、その方は今回もご参加いただけたようです!
今回初めての方につきましてはぜひ次回もお越しいただけたらと思います!
本コミュニティはテーマを毎回変えているため、毎回違う方とコミュニケーションすることができるので様々な分野の知り合いができるかもしれません!

以上が今回のアンケート集計結果となります。ご参加及びご回答本当にありがとうございます。今後とも皆さまが「また参加したい」と思えるようなイベントを作っていければと思っておりますので引き続きよろしくお願いいたします。

初めまして。6月より運営に参加しました谷です。始めてレポートを書かせていただきます。
さて、 今回のテーマはロボティクスという事でロボットによって私たちの生活がどう変わるかについて発表していただきました。
日常生活でロボットを目にすることがさらに増えていくと思うとわくわくしますね!

人が信頼してしまう「インタラクションの設計」

最初は株式会社サイバーエージェントの馬場 惇さんの発表です。どのような「インタラクション体験の設計」が効果的で、かつ、受け入れられるのか、これまで AI Lab が実施してきた様々な実験について紹介いただきました。

サイバーエージェントについて

  • メディア、ゲーム、インターネット広告などを展開
  • ソフトウェアな会社
  • 売り上げの大きい広告ででAIを使っていきたい

AI Labの取り組み

  • デジタルマーケティングの課題を人工知能技術で解決
  • 産学連携も盛んで15以上の大学と人工知能を作成
  • その中でも石黒研究室とは共同研究講座も実施
    • 研究テーマは「対話エージェントによる接客」

ホテルのおもてなしロボット

  • 東急ステイによる実証実験
  • 「すき間をうめる」サービス提供
  • 人との対話は難しい
  • 人と対話をせず、ロボット同士が会話=Passive-Socialを使う
    • お客さんはロボットと会話している気分
    • 70%以上の人がロボットに高評価
    • 宿泊日数とロボットの高評価に正の相関
  • 次は、プライベートな室内空間にチャレンジ中

遠隔操作ロボット

  • 自立ロボットには2つの課題
    • 状況認識と対話能力が低い
    • どちらも人間は持っていて当然の能力
  • 遠隔操作ロボットのメリット
    • ほとんどの接客サービスを遠隔からできる
    • 自立学習データが手に入る
  • どうやって接客するか?
    • 「人間が操作していること」を明かす
      • 対人間と同じマナーを要求される
    • 逆に「人間が操作していること」を薄めてみたら?
      • ロボットが持つ受け入れやすさ
      • 人間がいると知らせないことで反感もありえる
    • 人間観を薄める工夫
      • 声を変えている
      • 流暢に会話しても半数が遠隔操作だと見抜けない
  • 操作者の能力を拡張させたい
    • LEDパネルをロボットに付けて感情表現を高める
  • 竹芝フェスで実証実験
    • 人間からガードができない
    • 雨、熱、音、回線も苦労した
    • 子供がロボットの前で踊ったり、接客ロボットと店舗の従業員が空き時間に会話したりしていた
    • お客様はロボットと楽しさを感じていた
    • お客様とロボット操作者の満足度が同程度であった

まとめ

  • 現状の技術はまだまだだけど、工夫によりユーザの体験は豊かにできる。
  • どこまで現実的な対話サービスが実現できるかをもっと理解していきたい

質疑応答

  • スマートスピーカーをレストランで使いたいが雑音を拾ってしまう。何か解決法はないか?
    • マイクにはすべての音を拾わせ、呼びかけだけを抜き出せるようモデルを工夫している
  • 個人情報と繋げると面白いと思う
    • 個人情報をつなげようとしたがハードルがあった

登壇資料

ロボットを社会進出させる。厨房の中で働くロボットの課題と苦悩

2番目の発表はコネクテッドロボティクス株式会社の佐藤 泰樹さんです。
様々な厨房にロボットを入れており、実話に基づいたロボット導入で大変だったことについてお話いただきました。

コネクテットロボティクスについて

  • 調理ロボットサービスの開発
  • たこやきロボットは90%の作業を自動化
  • 朝ごはんロボット、ソフトクリームロボット、唐揚げロボット、食洗機ロボット、シェフロボットなど
  • ロボット導入の際は自分も一緒に行った
  • ロボットに判定の目としてAIを活用した

お客様は誰か?

  • オーナー      ・・・ はじめに導入してもらう
  • スタッフ(ユーザー)・・・ 実際に使ってもらう
  • カスタマー     ・・・ サービスを提供する

ロボット開発の苦悩

  • 飲食業のpain
    • 熱い、臭い、冷たい、手が荒れる
    • 人手不足で時給をあげるか、ロボットを採用するか
  • ユーザーからのwant
    • 顔が欲しい、歌って欲しい
      • 価格が上がるならいらない
    • 開発者も作りたくなってしまう
      • 開発し続けないといけないのでmustに絞ることも大切
  • ロボットが作る飲食店絶対流行る?
    • はじめの1、2ヶ月だけは話題になり流行る
    • そもそも飲食店に来る目的はロボットではなくお腹が空いているから
  • ロボットに顔は必要か?
    • 顔をつけたことがあったが技術が多くて壊れやすくなった
    • お客さんの方を向いたり目線を向けるロボットはモーターが焼き切れた
    • そもそもお客さんはたこやきの鉄板をみて顔はみない
    • ロボットを見続けられるのは90秒が限界
  • ロボットが遅い問題
    • ロボットの動きが遅いので人より時間がかかると思われる
  • ロボットならではの「おっ」と思うものがないとがっかりされる
    • わざわざ物理ボタンを押したりすると喜ばれる
  • 見落としやすいこと
    • スタッフが扱いやすいようにする
    • 鉄板は生き物で予測不可能
    • 店員さんの教育も必要
  • やらない方がいいこと
    • 現地で開発する
      • ネットワーク環境悪い、炎天下であつい
    • 技術に固執する
      • お客さんは画像認識技術には興味がない
    • ハードウェアを作りすぎる
      • 壊れやすくなる
      • 異物混入のリスク

開発ポリシー

  • Simple(単純にする)
  • Visible(見えるようにする)
  • Tangible(触れるようにする)

質疑応答

  • 美味しさにはいきついた?
    • 結局大事なのは立地や味だというところにいきついた
    • コーヒー屋であれば空間作りであったり、目的を整理することが大事

登壇資料

巨大ロボット開発最前線

最後の発表はアスラテック株式会社の吉崎 航さんです。
夢のある巨大ロボットをどのようにして動かすのか、また、これからどのような分野で活躍するかについてお話しいただきました。

最初の巨大ロボット

  • ギリシア神話に巨大自動人形がある
  • 人間の根本には巨大ロボットを作りたいというものがある

巨大ロボットはもう存在している

  • 人が乗って動かせるものがアマゾンに売っている
  • 車に変形するロボット
  • 映画に出演するロボット
  • 日米巨大ロボ対決
  • 動く実物大GUNDAM構想

巨大ロボットをホンモノにする

  • V-Sido
    • 駆動部を抽象化
    • 小さいものから大きいものまでロボットを同じシステムで動かせる
    • ロボットは作らない、ロボットを動かす仕事

なんで巨大ロボットをつくるのか?

  • アニメ世代が40歳になって巨大ロボットを作り始めた

巨大ロボットに意味はあるのか?

  • インパクトだけでなく多機能
  • 建機は巨大ロボットと共通点が多い
  • タイヤではなく足を持つことで今までに行けなかった場所に行ける
  • 可能性が広がる

人間のサイズを2倍にする

  • 単純に大きくはできない
  • 重量は8倍
  • 骨の強度、筋力は4倍にしかならない
  • 軽くて強い素材が必要

巨大にする理由

  • 遠くに手を伸ばしたい
  • 一度に運べる量を増やしたい
  • 人間が乗るため
  • 外的要因(海だから、無重力だから)など

巨大ロボットのビジネス

  • 映画、イベント、グッズ販売など
  • 役割を与えてビジネスにできる

さいごに

  • 日本で巨大ロボットが作られる背景にアスラテックがあるからと言われるようになりたい
  • 新しいロボットでビジネスをするメーカーに寄り添っていきたい

質疑応答

  • 頭に羽があり腕がないロボットも制御できる?
    • 最近ドローンに足を生やすことも流行っていて広まって行く可能性はあると思っている。

登壇資料

登壇者希望により未掲載

まとめ/次回予告

クロージングセッションについては、Tech-onコミュニティマネージャーの須田からレポートします。

これまでは同じ渋谷でも駅の反対側のTECH PLAYで開催していましたが、1周年を機に場所を変えて開催してみました。
テーマも「ロボティクス」ということで、ロボティクスな業界の方々との繋がりは全くなかったので、これまでのテーマよりも登壇者探しは一層困難を極めました。その甲斐あって、対話ロボット、調理ロボット、そして巨大ロボットまで、私たちの生活を支えるロボット(巨大ロボットは文字通り力強く支えてくれそうですが)で活用されている技術と、実用化に向けた困難と期待、そして夢が詰まったお話を聴くことができました。これからも様々な課題解決のため、ロボティクスが適用される分野は、IoTやAI、5Gなど新たなテクノロジーとのコラボレーションによって深化していきますし、また機会があればTech-onでも紹介できればと思っています。

ネットワーキングタイム

発表に引き続き、ネットワーキングタイムでは登壇者への質問や、参加者同士の情報交換が行われていました。

登壇いただいた方の記念撮影も行いました。

懇親会の最後には全員で記念撮影を行いました!
掛け声はいつもの「てっく〜おん!」

次回予告

次回Tech-on MeetUp#09のテーマは「エンタープライズ・ブロックチェーン」
11/11(月)にDEJIMA(東五反田スクエア13F)にて!ぜひお越しください!

イベント参加者のブログ記事

こんにちは!Tech-on管理者の増田です。

去る2019月7月8日(月)に開かれた「Tech-on MeetUp#07 OpsとDevの蜜月な関係」にて、参加者の皆様にご回答頂いたアンケートの集計結果を公開いたします。

¥

アンケートの回答率ですが、今回も大変高い回答率となりました。本当にありがとうございます!
皆様のご意見を取り入れながらこのコミュニティをより発展させていけたらと思いますので引き続きご協力のほどお願いいたします。

イベント全体の満足度ですが、全ての回答で「良かった」または「期待以上に良かった」をいただけました。
ここ数回「AI」「Fintech」などの新技術にフォーカスを当てていたため運営陣も今回のテーマ選定の際は少し悩みましたが
コメントを見ても「取り入れられそう」といったものが多く、持って帰っていただけるものがあったのであれば幸いです。

今後の技術テーマのリクエストについてですが、今回のテーマとの兼ね合いもあってかSREや監視といった運用の
テーマを挙げられる方が多くいらっしゃいました。
次回は「ロボティクス」となりますが、次々回以降のテーマ選定に参考にさせていただければと思います。

セッションの評価についてもとてもよい評価をいただけました。
とくにNoOpsについてポジティブなコメントを多くいただきました。社内に広げたいという方もいらっしゃり大変光栄です。

また、Tech-onとしては今回初の取り組みとなったLT大会ですが、こちらも概ねよい評価をいただけました。
もっと深く聞きたかったというコメントもいただきましたがこのLTを導入として情報を広げていっていただけたらと思います。

イベント全体に対するコメントとしてもほとんどネガティブなコメントはありませんでした。会場については他にも色々なイベントが行われておりますし、Tech-onとしてもかなりの回数利用させていただいておりますので
運営も慣れてきたところです。
次回#8は別会場となりますが、こちらも大変よい会場ですのでぜひご来場いただけたらと思います。
また、司会については引き続き暖かい目で応援いただけたらと思います。ちなみに私は未婚なので新婚旅行羨ましいです。

イベントに来場された回数についてです。
実はこの質問過去のイベントでは取っていなかったため運営としても改めて複数回ご来場いただいている方の多さに驚いています。本当にありがとうございます。 7回すべてに参加された方もいらっしゃるとのことで、引き続き今後ともよろしくお願いいたします。

以上が今回のアンケート集計結果となります。ご参加及びご回答本当にありがとうございます。今後とも皆さまが「また参加したい」と思えるようなイベントを作っていければと思っておりますので引き続きよろしくお願いいたします。

レポートを書くのも3回目になりだんだんこなれてきた野島です。
今回もTech-onの模様についてレポートしていきます。
今回はとうとうTech-on1周年となる記念すべき回となりテーマはDevOps、
登壇者のみなさんにDevとOpsのかかわりについて興味深い発表をしてもらいました。
さらにはTech-on初のLTもあり、クローシングでは様々な驚くべき発表もありました!

Ops meets NoOps ~そのとき何が起こったか~

最初の発表は日本マイクロソフト株式会社の真壁さんの発表です。
2018年に生まれた「NoOps」という衝撃的な概念、その反応や現状の整理を通じ、Opsはいま何を感じ、悩み、挑戦しているのかをOpsの目線でお話ししていただきました。

NoOpsの現状

  • エンジンスタートした組織は数多い
  • ギアを1速、2速、3速へ入れたチームは眩しい
  • でも、ギアが入らない組織のほうが多い

もがく三景

  • 試行錯誤しにくい
  • 言い出しっぺがつらい
  • 旗だけたっちゃう問題

考えてほしいこと

  • やめよう と胸を張って言える組織ですか?
  • 「退役」:新しいことを始めるのではなく、断捨離から
  • 今やっていることを続けながら新しいことができますか?何をするにも時間が必要
    • システムは放っておくと腐る
    • やめる判断は、偉い人の大事な仕事
    • 現場で声を上げる

NoOpsの始まりは「捨てること、やめること」から

  • 作るのは誰にでもできる
  • NoOpsの実践はやめることを始める
  • 時間が作れたら、どうやって軌道に乗せるか

いきなりドリームチームは作れない

  • 少なくとも、意欲のあるメンバーから始める
  • 恣意的でも、小さくても、まず手を動かして実績を作るa

どこから着手するか決めきれないなら

  • Cloud Native Trial Map
  • 順番にやらなくていい、可観測性と監視、分析のところからNoOpsを始めてみるといい

共有指標があってこそのチームワーク

  • NoOpsのためにはObserbilityが重要

まとめ

  • NoOpsは技術やアーキテクチャだけじゃない
  • 前向きにやめようが言えるチームを作る

登壇資料

チーム開発におけるDevとOpsのプラクティス

2番目の発表はKDDI株式会社の廣田さんです。
KDDIでは運用と開発の組織が分かれており、
そのような環境の中で1つのサービスの成功というゴールに向かうために行ってきたプラクティスを紹介いします。

チーム開発と運用の課題

  • 開発・運用でゴールが違う
    • 開発:サービスを開発/機能追加していく
    • 運用:サービスを安定稼働させる
      • →運用メンバーを開発チームに入れる
  • 開発・運用でシステムの考え方にギャップがある
    • 開発:システム構成要素を家畜扱い
      • ダメになったら新しいものを追加して対応
    • 運用:システム構成要素をペット扱い
      • ダメになったものをどうにかして直す
  • 監視設定がわかりにくい
    • zabbixとかを使うと設定した人しか内容がわからなくなる
    • コード化して誰でもわかるようにする
  • システムは変化するものであり、その都度運用を見直す必要がある
    • 機能や連携先が増減すればシステムの構成要素も変化
    • ユーザアクセス傾向も時期により変化

継続的障害訓練のすすめ

  • 運用と開発合同で障害訓練を定期的にやる
  • 商用環境は流石に無理なので検証環境で実施
  • 障害はシステム全域に出したい
  • GUIツールを使って障害を起こす
  • 障害発生にはGremlinを利用
  • 訓練内容
    • 開発運用合同で実施
    • 何の障害を起こすかは事前に言わない
    • 実際に商用環境で障害が起きたとして対応を行う
    • 訓練後様々な声が
      • 手順書がやくにたたなかった
      • システムのことについて何もわからなかった
      • ...etc

登壇資料

LT

今回はTech-on史上初のLTも行われました!
5人の方々にDevOpsをテーマとして5分間物申してもらいました!

平瀬 達也(たっち)さん@JX通信社

LT一人目はJX通信社の平瀬 達也さん!
SREチームを社内で初めて作ったことについてお話いただきました!

金城 秀樹さん@コネヒト

二人目の発表者はコネヒトの金城 秀樹さん!
10人程度のチームでSlackを使いこなしたインシデント対応についてお話いただきました!

中村 憲一郎さん@日本マイクロソフト

三番手は日本マイクロソフトの中村 憲一郎さん!
DevOpsが達成された前提で、次はOpsはどこと仲良くなればいいのかお話いただきました!

小西 宏樹さん@CyberAgent

4番目の発表はCyberAgentの小西 宏樹さんです!
マイクロサービス化されたWebサービスの上手な運用に四苦八苦するお話をしていただきました!

鶴見 純一さん@ZOZOテクノロジーズ

最後のトリとなる発表はZOZOテクノロジーズの鶴見 純一さんです!
モノリシックシステムからマイクロサービス並行する中で、5人チームでどう運用を回していくかお話していただきました!

目指せトレンド入り

今回1周年記念イベントとしてTwitterトレンド入りを狙いました!
イベント中ツイート数は順調に伸びていき、最高トレンド11位を記録しました!
惜しくも10位いないには入れなかったものの大健闘です!

まとめ/次回予告

クロージングセッションについては、須田からレポートします。

1周年のあゆみ

今回でTech-on 1周年ということで、前半にコミュニティマネージャーの大橋より1年間のあゆみを振り返りました。
計6回で600人超の参加者(今回の#07で更に100名超えたので、700名超になりました!)にお越しいただきました。今回でTech-on 1周年ということで、前半にコミュニティマネージャーの大橋より1年間のあゆみを振り返りました。
参加いただいた皆さんありがとうございます。

大橋からはコミュニティマネージャーを私にすることも報告しました。
#03頃からコミュニティリーダーとして、開催の取りまとめはしていたのですが、マネージャーとしても更に活動の関心軸、効果を見ながら動いていきたいと思っています。

1周年記念の4つのサプライズ!

1周年に目がけて4つのサプライズを準備したので発表しました!(いやー、なんとか間に合いました。。。)
ポータルサイトにそれぞれ詳しく案内がありますので、のぞいてみてください。Tech-onに参加したことある方は、まずはslackにjoin!

  1. 新ロゴ発表!
  2. Tech-onポータルサイトオープン!
  3. Slack開設!(参加したことある方向け)
  4. 運営メンバー募集!

ネットワーキングタイム

数々の発表があり興奮冷めやらぬ中、ネットワーキングタイムが行われました。
参加者、登壇者、スタッフが分け隔てなく会話し議論や情報交換を深めていました!

登壇者の方々の記念撮影もしました!

最後には参加者全員で記念撮影をしました!

次回のTech-on第8回のテーマはロボティクスです!お楽しみに!

最近ようやくkubernetesの動きがわかりはじめた野島です。

新元号最初のTech-on『Tech-On MeetUp#06』についてレポートしていきます。
いつも通り「TECH PLAY SHIBUYA」での開催となり、なんと過去最高の約90名もの方にお集まりいただきました。

今回のテーマはAI、AIを専門とされる3名の方に、テーマにちなんで、愛(AI)してるものについてもご紹介いただきながら、主にAIの最新技術および方向性、更にその技術をどのように活用できるかをお話いただきました。



イベント当日のスライド

【スライド1】SXSW2019に見るAIの未来
 帆足 啓一郎@KDDI総合研究所
【スライド2】強化学習を使った次世代シミュレーション最適化
 Eduardo Gonzalez@スカイマインド
【スライド3】見えていないものを見出す機械学習
 白川 達也@ABEJA


【スライド1】SXSW2019に見るAIの未来


最初の発表はKDDI総合研究所の帆足さんです。愛しているものは奥さんとのことです。

3月にテキサス州のオースティンで行われた、SXSWのAIに関する講演から今後のAIの動向を紹介していただきます。

奥様との幸せな未来を見定められた帆足さんは、AIの未来を今後どのように見定めているのでしょうか、概要が以下になります!

SXSWとは

・オースティンで毎年3月開催されるイベント

・ 元々は音楽祭だったが、映画やテクノロジーについてのイベントも同時開催されるようになった

・ 講演、パネルディスカッション、展示会などが行われる

・ 著名な人や面白い人の話を聞けるのが魅力

過去の参加

・ 2016年からAI関連のセッションに参加

・ 過去の参加レポートはASCIIで記事になっている

今年のSXSW

・ キーワードはEthics(倫理)とEmpathy(共感)

■ 主なセッション

 ・Dear GovDear Gov't: Regulate Us! Sincerely, AI Indutry

  - AI技術について、政府レベルでの規制を訴える内容

  - AIに関わるプレイヤーが多すぎるため規制が必要

  - 今のガイドラインだと適切な規制にならないため、新たな規制が必要

 ・How Ai Will Design the Human Future

  - AIを前提とした人類・社会の設計についてのパネルディスカッション

  - AIのベネフィットを示すだけでなく、信頼性、受容性を出さないといけない

  - 人類・社会全体をよくするための全体的な再設計が必要

 ・How AI Changing Advertising in China

  - 中国はAI天国であるという講演

  - wechatであらゆることができるので、1つのアプリであらゆる行動データを大量収集できる

  - 中国の規模とスピード感を実感

 ・キーワード1:Ethics

  - AIはクールなテクノロジーから社会の脅威に変化しつつある

  - GAFAは解体すべきとの意見を出すようなセッションもあった

 ・UBERLAND: Algorithms and the Future of Work

  - AIは経営者になれるのか?をUBERの事例から考えるセッション

  - AIは適切な給料を計算することができるだろうが、それで労働者が納得するかは別問題

  - AIが合理的な値下げを提案したとしても、運転手がそれに従うか?

 ・Will Machines Be Able to Feel?

  - AIは感情を持てるか?と議論するセッション

  - 持てるか持てないかという次元では、開始20秒で持てないと断言

  - リアクションのような反応は持つことはできる

  - 既存のチャットボットはユーザの欲しい言葉に合わせる傾向があるので、矛盾の要因になり得る。ルールの適用は必要不可欠。

 ・Technology and the End of the Poker Face

  - システムの人の解析は人の能力を上回っている

  - 病気の検出のような使い方をできる

  - 監視社会でも使われるかもしれない懸念がある

 ・Featured Session: The War for Kindness: Building Empathy in a Fractured World

  - AI要素は薄めのセッション

  - 人々の共感が減っている

  - 共感のトレーニングをやっているという講演

 ・ キーワード2:Empathy

  - AIと人間のコミュニケーションが重要になってくる

  - 目指したい世界:人とAIが共感できる

  - どちらかがどちらかに合わせるのは良くない

まとめ:SXSWが投げかけた問い

・人とAIの理想的な関係は何か

・ それの実現のために必要な取り組みは何か

お話を聞いて

SXSWであった講演のお話を聞いて、AI技術の進化スピードはとても早く。様々な問題が日々考えられていると感じました。

皆さんもこれらの問題をみて、どうあるべきかということを考えてみてはいかがでしょうか。



【スライド2】強化学習を使った次世代シミュレーション最適化


2番目の発表はスカイマインド株式会社のゴンザレズ エドワルドさんです。

愛しているものはベビーメタルであり、アイドルとメタルの融合という次世代のパフォーマンスと、

スカイマインドが作る次世代の機械学習システムにいい影響を与えているのかもしれません。

スカイマインドについて

 ・オープンソースのJava用DLライブラリ『DeepLearning4J』や、企業向けのDLプラットフォーム「SKIL」を提供

anylogicについて

 ・シミュレーションモデリングのソフトウェア

 ・工場の動作などのシミュレーションし、機器が故障した時の影響を確認できる

 ・JAVAと同じようなシミュレーションを生成する

 ・エクセルの入力を読み取ってシミュレーションといったことが可能

anylogicの理由

 ・スカイマインドのDeepLearningライブラリもanylogicもjavaで書かれている

 ・顧客から機械学習の要望があった

強化学習入門

 ・学ぶことを機会に行わせるのが機械学習

 ・いくつかの種類がある 

  - 教師あり学習:回答を見せながら学習

  - 教師なし学習:答えは教えないが、データは見せる

  - 半教師学習:教師ありと教師なし半々

  - 強化学習:行動の評価値を教え、評価値が高くなるように工夫させる

 ・強化学習は特に難しい

 ・ゲームなどで行動パターンを学習させることができる

 ・いくつかのアルゴリズムがある

  - DQN

  - Policy Base Learning

anylogic+強化学習のメリット

 ・シミュレーションの動作は設定できるが、どういう動作をさせると最適になるかはヒューリスティックにやっていた

 ・強化学習で最適なパラメータを見つけ出す

サンプルの紹介

 ・信号機の制御を例に紹介

 ・車の量に応じた信号の切り替わり時間を調整する

 ・強化学習の実装:

  - パラメータを調整する

  - anylogicでシミュレータを作った後、ニューラルネットワークのロジックをいれる

   -- 階層は2層で300ノード

  - 学習を行い結果をシミュレーションし、その結果を使って再び学習するというのを繰り返す

 ・実験結果:

  - 南北のトラフィックがほとんどない状態で実験すると、ずっと東西が青、南北に車が来た瞬間青になるという動きをする

  - ラッシュアワー時にもanylogicの最適化オプションより交通がスムーズになるという結果が出た

 ・ユースケース

  - 組み込みシステムに導入することで、機器の交換なしに生産性を上げることができる

お話を聞いて

強化学習を利用することで既存の最適化オプションよりも良い結果を得られたということで、大変興味深かったです。

それほど大きくないニューラルネットワークでもこの結果でしたので、より大規模なネットワークで学習するとどうなるんだろうとわくわくしました!



【スライド3】見えていないものを見出す機械学習


最後の発表はABEJA, Inc. の白川さんです。アイディアのあるものを愛しているとのことです。

司会者は、アイディアが詰まっているといえばカレーを思い浮かべてましたが、白川さんもカレーをお昼に食べていたとのことでした。

ABEJA, Inc.について

 ・DLの実装、運用プロセスを効率化するABEJA Platformを提供

機械学習について言いたいこと

 ・今AIっていわれてるのは機械学習のこと

 ・人間の思考は1:勘 2:論理的思考があって、機械学習は1に相当

 ・AIは運用し、使い込んでいくと改善していく

 ・AIは人間の代替ではない 得意な部分は人とAIで違う

ソフトウェア2.0

 ・Teslaの研究者が作った造語

 ・ソフトウェア1.0は振る舞いを書いたものであるのに対し、2.0はデータによるフィッティングができる

ソフトウェア2.0の作り方

 ・大規模に学習を行う

 ・Big GAN

  - GANを大規模に行ったら高精度な画像の生成に成功

 ・GPipe

  - 巨大なNNの並列学習を行うためのフレームワークを利用

 ・BERT

  - 大きなモデルで特殊な学習方を使うことで精度が大幅に向上

 ・GPT-2

  - 巨大な文章生成用の言語モデル

Discovery2.0

 ・新しく作ってみた造語

 ・Discovery1.0:予想できる判断要素から発見 Discovery2.0:相関を学習によって発見する

 ・耳の形や眼底の写真から、性別年齢などを判別できる

 ・いろんなものをとって相関を見つけていくことが重要

 ・ディープラーニングは使うデータによって中身を大きく変える必要がないので有利

心理学×AI

 ・Personality Psychologyで個人の特性を知ることに使えるのではないか



会場の雰囲気

今回は過去最高の来場者数となり、ネットワーキングタイムにも多数の方に参加いただきました。


みなさんそれぞれ思い思いの会話をされ、参加者同士の交流を深めておりました。


イベント最後は恒例の記念写真を撮影しました。今回も恒例のTの時での撮影です!


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