「今後現場で求められるAIエンジニア像とは？」株式会社ホットリンク 榊 剛史
0 likes1,307 views
みんなのAIキャリアカレッジ#2（2017年3月27日開催） 株式会社ホットリンク 榊 剛史様によるご講演資料です。
More Related Content
What's hot (20)
Viewers also liked (10)
![[DO17] セゾン情報システムズの CTO 小野氏による、伝統的 Sier におけるモダン開発への挑戦](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/do17-170616023531-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
Similar to 「今後現場で求められるAIエンジニア像とは？」株式会社ホットリンク 榊 剛史 (20)
「今後現場で求められるAIエンジニア像とは？」株式会社ホットリンク 榊 剛史
- 2. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 自己紹介 榊 剛史 (株)ホットリンク、研究開発G 主任研究員兼マネージャ 東京大学、客員研究員 • 興味領域 – Web／データマイニング – 機械学習、人工知能、自然言語処理 – 計算社会科学 • 経歴 – 2004年～2004年：東大 黒橋研 学士 – 2004年～2005年：東大 石塚研 修士 – 2006年～2009年：某電力会社にて勤務 – 2009年～2013年：東大 松尾研 博士 • ホットリンクでバイト • MSRAでインターン – 2014年：東大 ポスドク／ホットリンクで業務委託 – 2015年～現在 ：ホットリンクにて勤務／東大 客員研究員
- 5. 人工知能とは何か？？ • 「知的な機械，特に，知的なコンピュータプログラムを 作る科学と技術」 • 歴史的には – 1923年 小説家Karel Čapekが戯曲「Rossum‘s Universal Robots」の中でロボットという言葉を使う（チェコ語で労働） – 1947年 計算機科学の父Alan Turingがロンドン数学学会 で人工知能の概念を提唱 – 1956年 John McCarthyがダートマス会議で「Artificial Intelligence」という用語を初めて使う
- 6. 人工知能研究の歴史 • 1957年〜1969年 Good Old Fashioned AI – AI研究が進めば20世紀以内にはコンピュータは人間 に勝てるぜ！！と思っていた時代 – 1958年に「10年以内にコンピュータはチェスチャンピオ ンに勝利する」とH.Simonが予測 • 1970年〜1979年 現実からの反撃 – 少数の例でうまく動作した方法が大規模には適用不 可能な事例が多数出現 – 答えを知っている問題しか解けない！
- 7. 人工知能研究の歴史 • 1980年〜1988年 人工知能の産業化 – 1980年 J.Sealeが強いAIと弱いAIを定義 – 人間の知的能力の一部だけでもいいから、できることから やろうぜ！！ • 1989年〜2000年代 機械学習の成長と弱いAIの発展 – 確率理論・統計学をベースとした様々な機械学習手法が 開発 – 上記をベースとして、検索エンジンやスパムフィルタなど、 「弱いAI」の機能が発展 • 2010年代～現在 Deep Learningの発展
- 11. Deep Learningと機械学習 10 • 機械学習 – 確率統計を用いて、入力された特徴量から出力を予 測するアプローチ • Deep Learning – 入力されたデータから､出力の予測に有効な特徴量を 自動抽出し、出力を予測するアプローチ※機械学習 よりも一方「強いAI」に近づいた 本発表では、Deep Learning・機械学習・統計学・自然言語処理をひっ くるめて、AI技術と呼びます
- 12. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 11 発表概要 弊社＆弊社サービスの紹介 実務上で不足しているAI系エンジニア 今後必要になる（と予測している）エンジニア
- 13. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 社 名 株式会社ホットリンク 資 本 金 1，234百万円 （2016年9月末現在） 本 社 東京都千代田区四番町6番 東急番町ビル 設 立 2000年6月26日 代 表 代表取締役社長 内山 幸樹 事 業 内 容 ソーシャル･ビッグデータの分析･販売事業 クラウドサービス事業 インバウンドプロモーション支援事業など 連 結 子 会 社 株式会社トレンドExpress（100％子会社） EFFYIS、inc。 （100％子会社） 流行特急(100%中国小会社) 連結従業員数 120名 （2016年6月末現在） 主 要 株 主 内山 幸樹 Salesforce。com、 inc。 シナジーマーケティング株式会社 12 会社概要 株 式 市 場 東 京 証 券 取 引 所 マ ザ ー ズ
- 15. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS Big Data Social AI 14 事業コンセプト
- 18. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 17 ソーシャル・ビッグデータ×マーケティング 投 影 俯 瞰 サポート販売宣伝・広告 商品企画 商品仕入れ 市場調査 ネット世界 リアル世界 •生活者ニーズ把握 •流行予測 •過去の動向調査 •ブランドイメージ 調査 •商品企画のヒント 獲得 •キャンペーンの 効果調査 •広告クリエイティブ のヒント獲得 •需要予測 •販売方法の改善 •不具合情報発見 •顧客サポート •商品改善のヒント 獲得 マーケティング活動のあらゆる段階に応用可能
- 19. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS ・キャンペーンの効果測定 ・インサイト調査 ・市場調査 ・風評監視 ・情報漏えい監視 ・炎上の早期発見 ソーシャル・ビッグデータによる「攻め」と「守り」 ソーシャルメディア分析ツール ネットリスクモニタリングツール 累積導入数1900社以上！ 18 マーケティング向けのツール
- 20. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 19 ソーシャルデータ分析とAIで見える世界 19 text image voice video Social Data AI User Insights 様々なフォーマットデータが存在する中、 ユーザインサイトを見つけ出すにはAI技術が不可欠
- 21. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 20 AIの市場規模 20 言うまでもなくAI関連ビジネス は超成長市場 ２０１５年 ３兆４、450億円 ↓ ２０２０年 ２３兆６３８億円 ↓ ２０３０年 ８６兆９、６２０億円
- 22. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 既存プロダクト （主力） 機械学習の実用 ホットリンクとAI（人工知能）技術の歴史 新プロダクト （開発中） ディープラーニングの実用 2005年 2017年〜 ディープラーニングの実用 スパム判定 属性判定 （性別、年齢、職業等） より高精度な属性判定 より高精度な意味解析 画像解析 より高精度な意味解析 より高精度な属性判定 マーケティング施策の効果測定 マーケティング施策の提案 等 センチメント判定 意味解析 リスク度判定 類似度判定 既存プロダクト （主力以外） 機械学習の実用 株価予測 自動レコメンド 選挙予測 2014年
- 24. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 23 世界有数のソーシャル･ビッグデータ流通プレイヤー ②データ流通 プレイヤー (Big4) ①データ保有 プレイヤー ③データ活用 プレイヤー 23 オラクル セールス フォース。 com SAPIBM その他、 データ活用企業 国内企業 Twitter Tumblr/ Wordpress 日本国内 ソーシャル メディア 世界中の BBS/ブログ Socialgist ホットリンクGnip DatasiftTopsy Apple社が 買収 Twitter社が 買収 日本のソーシャル・ビッグデータに加え、世界のソーシャル･ビッグデータ流通のBig4である 米国Effyis社(ブランド名:Socialgist)を買収することで世界トップクラスのソーシャル･ビッグ データ流通プレイヤーに！ StockTwit 中国の ソーシャル メディア Foursquare Facebook社と 事業提携 世界で唯一 日系企業が買収 取引停止
- 25. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 24 流通･販売しているデータ(例) No 流通･販売データ 詳細 データエリア 1 グローバルブログデータ 世界中から集めた2000万以上のブログ。 グローバル 2 掲示板 世界中から収集した1500以上のアクティブなコミュニティ報道。 グローバル 3 YouTube 世界のYouTubeのコメントデータ（一日あたり250万以上のコメントデータ）。グローバル 4 ニュースデータ リアルタイムな報道ニュースデータ。 グローバル 5 カスタマレビュー投稿 アマゾンやトリップアドバイザーのようなWebサービス内のカスタマレビュー 投稿(200万以上) グローバル 6 Sina Weibo 一日あたり400万件以上の投稿。中国外で唯一の公式販売代理店。 中国 7 Tencent Weibo 一日あたり200万件以上の投稿。中国外で唯一の公式販売代理店。 中国 8 Vertical Scope 世界のプレミアムフォーラムのコレクションデータ。唯一の公式販売代理 店。 アメリカ 9 StockTwits 株式を議論するトレーダー･投資家等の通信プラットフォーム。 アメリカ 10 Discuz! 25万件以上の中国国内の掲示板情報。 中国 11 Public API Management Facebook･Instagram･ VK･Google+を含む、公開APIの管理。(データ ソースではない) アメリカ 12 Foursquare 7500万以上のグローバルな場所から発信される位置情報(一日あたり以 上2万件以上)。 グローバル 13 Wechatパブリックアカウントデータ 微博等その他SNSデータとの連動による分析が可能 中国 14 中国ECサイト「タオバオ」商品購入者感想書き込みデータ SNSデータとの連動による消費者商品購入実態分析が可能 中国 15 中国メディア記事データ 上記SNS、ECデータとの連動によるトータル分析が可能 中国 16 中国広告素材データ 上記SNS、EC、メディア記事データとの連動によるトータル分析が可能 中国 17 日本国内ブログ(２０ポータル以上) ３０億記事4000万ユーザー アメーバブログも９５％以上カバー 日本 18 2ちゃんねる 全量データの独占的商用利用権を保有 日本 19 日本国内掲示板 textream、教えてgooなど国内主要掲示板をカバー 日本 20 Twitter Twitter公式データを利用 日本 21 ウェブニュース 約２５０サイト以上の国内ニュースサイト 日本 22 検索データ 某ツールバーの検索データの検索件数 日本 23 TVメタデータ Mデータ社提供のTVメタデータをツールを経由して提供 日本 24 アプリレビューデータ AppStore、GooglePlayのレビューデータを評価別に提供可能 日本
- 35. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 34 各メディアでソーシャル･ビッグデータを活用 日本テレビ様 共同通信社様 【ホームページ】 【ニュース記事】 ※日立システムズと提供 【ホームページ】 産経グループ様 【ホームページ】 【ニュース記事】 【選挙特番】 ソーシャル･ビッグデータ×報道 恣意的な報道調査ではない、国民の真意をソーシャル･ビッグデータから分析調査
- 36. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 35 発表概要 弊社＆弊社サービスの紹介 実務上で不足しているAI系エンジニア 今後必要になる（と予測している）エンジニア
- 37. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 36 日常業務（再掲） 業務サイクル • 基盤技術開発 – 研究計画の立案 – 研究の遂行 – 成果報告 • （場合によっては）プロトタイピング • プロダクト駆動開発 – ビジネスプランの作成 – 技術的可能性検証 – プロジェクトの立ち上げ – システム化支援 • その他 – 共同研究管理 – 論文執筆・社外発表 – その他のアカデミック関連タスク
- 38. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 37 AI技術を活用した開発プロセス • １．ビジネスプランの作成 • ２．技術的可能性の検証 • ３．プロジェクト提案書・仕様書の作成 • ４．開発の実施 • ５．テストの実施 プロダクト駆動開発 特定プロダクトの開発を目的とし、当該プロダクト開発に必要な 機能を実現するための技術について、研究・開発を行う 今回の例：Twitterのスパムユーザ判定器 ※広告目的と思われるTwitterアカウントを判別する
- 39. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS AI技術を活用した開発プロセス １．ビジネスプランの作成 ２．技術的可能性の検証 ４ ．開発の実施 ３ ．プロジェクト提案書・仕様書の作成 ５．テストの実施 プロダクト マネージャー 営業・コンサル 要望・ 企画依頼 プロダクト マネージャー リサーチャー プロダクト マネージャー リサーチャー データ サイエンティスト（仮） ソフトウェア エンジニア インフラ エンジニア テスト エンジニア プロダクト マネージャー ソフトウェア エンジニア インフラ エンジニア プロダクト マネージャー テスト エンジニア 要望：Twitterにノイズが多い 提案：ユーザ単位でスパムを判定する 検証：機械学習で、スパムユーザを精度 良くを判定できるか？を検証 仕様策定：検証したアルゴリズムに基づ いて、仕様書を作成 開発：仕様書にあわせて、使用技術を選 定 → 開発を実施 テスト：仕様した機能が実現できてるか を検証 営業・コンサル 製品確認 ６．リリース 営業・コンサル ヒア リング
- 40. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 39 発表概要 弊社＆弊社サービスの紹介 実務上で不足しているAI系エンジニア 今後必要になる（と予測している）エンジニア
- 42. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 41 今後必要になる（予測している）エンジニア リサーチプログラマ （AI系ソフトウェアエ ンジニア） リサーチプログラマ 機械学習・統計学・Deep Learning（・NLP）の 知識がある プロダクトを想定した 実装ができる 論文に書かれた技術 を実装できるシステム開発における 実践経験がある 機械学習・統計学・ Deep Learning（・NLP） のツールを使いこなし ている
- 45. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 44 おわりに • A今回は、R&Dの視点から、「いてほしい」AIエンジニアの例を あげました • 今後AIブームがどうなるかはわかりませんが、AI技術を用い た開発が無くなることはないと想定されます • 開発の様々な局面において、AI技術を「理解する｜使う｜開 発する」ための知識が求められる(と思われる）ので、必要に 応じて学んではいかがでしょうか？ • なお、弊社では下記の職種を募集しています AI系インフラエンジニア になりたい方 （DBエンジニア含む） リサーチプログラマ になりたい方
- 46. Copyright© Hottolink、 Inc。 ▶TOPICS 45 おまけ：AI系エンジニアになるために • 中級者向け資料Deep Learning／機械学習／自然言語処理／統計学を使えるように なるために • 書籍 – 統計学： • マンガでわかる統計学 http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000001683/ – 自然言語処理： • 言語処理のための機械学習入門 http://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339027518/ • ウェブデータの機械学習 http://www.kspub.co.jp/book/detail/1529182.html – 機械学習 • Python機械学習プログラミング http://book.impress.co.jp/books/1115101122 – ディープラーニング • ゼロから作るDeep Learning https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/ • Weｂ教材 – Coursera • Machine Learning, Stanford University https://www.coursera.org/learn/machine-learning – 言語処理100本ノック http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000001683/