いっしきまさひこBLOG

AI・機械学習関連、Web制作関連、プログラミング関連、旅行記録などなど。一色政彦。

『ここが変だよ、日本のAIプロジェクト』 聴講ノート

AI ＆ 機械学習

※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。

【緊急開催】キカガク＆マスクド・アナライズ共催イベント『ここが変だよ、日本のAIプロジェクト』 - connpass

19:00～19:30 『AIを一つください、という前に』 杉山 阿聖氏（SENSY株式会社 SAILSリサーチャー）

地味で泥臭い

  • 手作業で分類した結果をダブルチェック
  • PythonやSQLのデータの加工
  • などなど
  • 手を汚して少しずつ進めるというのが現実的

各フェーズにおける課題と解決方法

19:35～20:35 『AIベンチャーガチンコトークバトル』 マスクド・アナライズ氏（イキリデータサイエンティスト） ＆ 吉崎 良介氏（株式会社キカガク 代表取締役社長）

AIが、選択肢になる日。

  • 以下、敬称略。
  • マスク：今日はAI導入活用の成功率が多少上がるかもしれない方法について話す。AIベンチャー勤務。お客さんとの窓口として活躍している。
  • 吉崎：エンジニアサイド、ビジネスサイズに分けられる。エンジニアサイドに焦点を当てます。2018年はAzure MLやAutoMLなどがホットになってきた。AutoMLがしたことが、特徴量選択、アルゴリズム選択、ハイパーパラメーターの自動チューニングなど。
  • 吉崎：2018年までのAI事情はどうですか？
  • マスク：うまくいったところはほとんどなかった。良い事例があっても、その裏にはかなりの数の失敗事例がある。
  • 吉崎：成功しているという発表でも、実は局所的だったり裏がある場合も多い。
  • マスク：あとAIやりたいのでお願いします。という丸投げが多かった。
  • 吉崎：契約段階で、発注者との成果物の想定の違いが昔あった。
  • マスク：前処理に時間がかかると試行錯誤する時間が短くなる。説明責任として、もらったお金に対してどういう作業をしたかを示すとよい。
  • 吉崎：法律周りはどうか。
  • マスク：受け取ったデータをどうまで公開するかの契約周りは気にする必要がある。
  • 吉崎：実際に企業でAIは活用されているのか？
  • マスク：あるデータでは、2017年が4.1％、2018年は12.5％。体感ではもっと少ない。理由は単純に予算の問題。
  • 吉崎：活用できていないボトルネックは？
  • マスク：データが部署ごと、部門ごと、データ形式がバラバラといった問題がある。データを集めるための交通整理。AIが役立つかの交通整理が必要。
  • 吉崎：データの整備ができていない。それはどういうことか？ まずは教師データと入力変数があるかどうかを明確にすればよい。
  • 吉崎：PoC。期間とか費用とか。
  • マスク：PoCは数百万円ぐらいから始める。
  • 吉崎：ベンチャーだとそれくらい。もっと大きいと桁が1つ違う。
  • 吉崎：人材。まずは社内で育てた方がいい。
  • マスク：採用活動を行ってもこない。
  • 吉崎：AI導入にはROIを測らないといけない。AIをしないとROIは出せない。ニワトリ卵。トップダウンで導入できるならプロトタイプ作成が有効。
  • 吉崎：PDCAサイクルはダメなのか？
  • マスク：製造業の現場などでの改善にはいいけど、AI導入検討ではPDCAの悪いところばかり反映している。DGWA（Do：試す、Go for Broke：当たってくだける、Warm Mind：失敗を許容する暖かい心、ReAction：反応・反響を起こしながら感謝の気持ちを持つ）サイクルがいい。
  • 吉崎：ポジティブループにするにはDGWAはいい。最初の契約の段階でDGWAを共通認識にしておくのが大事。
  • 吉崎：新規事業の場合は、精度のゴールが見えにくい。既存事業の場合は、ゴールが明確になりやすい。ヒューマンインザループ。
  • マスク：偉い人にはヒューマンインザループ。現場の人にはDGWAサイクル。
  • 吉崎：SI開発とAI開発の違いは？
  • マスク：私もギャップに悩んだ。スキルも開発方法も違う。どうやって勉強すれば？
  • 吉崎：社内勉強会をするとよい。キカガクの講座などもトリガーにしてほしい。
  • 吉崎：違いは、精度100％にならないのでテストができないこと。アジャイル的にならざるを得ない。

20:45～21:15 『IoT/AIの利活用におけるデータ取り扱いについて』 小川 貴之氏（弁護士）

  • ビッグデータに関する国の動き：
    • 2017年、未来投資戦略
    • データ契約ガイドライン
    • AIシステム共同開発支援事業（助成金）
  • データに関する法律：
    • データベース著作権
    • 特許を受けた発明
    • 営業秘密（不正競争防止法）
    • 限定提供データ
    • 不法行為
    • 契約（契約不履行）
  • 今後はデータのM＆Aが流行する？
    • データ会社と解析会社のジョイントベンチャーを新たに立ち上げる
  • 2013年、JR東日本のSUICAのビッグデータの問題：
    • JR東日本から日立製作所にデータ（※個人の特定はできないもの）を提供。バッシングが起きた
      • 加工が不十分で、特定できるおそれがある
      • 事前の周知がなくて、利用者への配慮に欠けていた
    • 現在の法律に照らすなら：
      • 個人情報保護法に従って、匿名データに加工する。しかしどこまで加工すればよいのか
      • 匿名加工情報用のサーバーを、個人情報用サーバーとは別に用意する必要がある
      • 匿名加工情報をビジネスに使うというプライバシーポリシーをあらかじめ公表しておく