プログラミング素人のはてなブログ

技術屋の末端。プログラミングも電気回路も専門外です。 コードに間違いなど見つけられたら、気軽にコメントください。 VC#、python3、ラズパイ始めました。

AI・人工知能Expoに行ってきました。

4/4~6でビッグサイトで開催されているAI・人工知能Expoに行ってきました。
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事前にHPから登録しておいたけど、結局チラシを持って行って名刺をだせばOKで、あまり事前登録の意味がなかった。

同時開催のExpoが他にもあるようでした。

株式会社オプティム

「IT企業が枝豆を売る」というタイトルに惹かれて真っ先に向かいました。
なんか聞き覚えがあると思っていましたが、テレビで見た会社でした。
テレビで放映されたのはドローンの空撮で枝豆畑の害虫の被害状況をディープラーニングで分析し、最小限の農薬散布を行う、というものでした。

この枝豆の農薬散布の話も出ていました。
この会社はこのようにITを使った枝豆を全量買い取りし、「スマート枝豆」としてブランド化して大手百貨店などで売り出したそうです。
このように低農薬で枝豆を作ることで、高付加価値の農産物を作り、販売まで行うというのが、この会社が進んでいるところだと思いました。
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スマート農業ソリューションを「希望する農家に無償提供します」だそうです。

↓株式会社オプティムの執行役員の人が登壇
twitter.com

この他にも、モノタロウAIストアというAmazon Goのような形態の店も手掛けているそうです。
www.ryutsuu.biz
この立地から気づきましたが、このオプティムという会社は佐賀を拠点としているのですね。

株式会社クロスコンパス


「AI活用の天国と地獄」という題目でやろうとしたが、ほとんど地獄だったという話から始まった。
この会社もAIの仕組みを構築し、学習を行いお客さんに納品しているが、画像認識などの学習済みAIは定型化して、AIに食わせるためのデータの「前処理」に力を入れていきたい、と言っていた。
前処理とは、AIに与えるためのデータを一定の形式にしないとそこを理解することが「人工知能」にはできないから必要な、整形であったりゴミ取りであったりの作業で、これは現状は人の手と目で行っています。だから、ここに課題があると考えているということだと思いますが、私もここが今後解決するだろうか?と思っています。

故障予測の事例紹介では、入力データから時間に関するデータを削除したら、早い段階で壊れることに関する予測精度が上がった、という話がありました。時間の要素を入れると、時間がたつほど壊れやすいという間違ったニューラルネットワークが構築されるためだそうです。

また、日本は個人情報保護が強すぎてオープンデータが育たないので、海外と比べてディープラーニングの発展に足かせになっているのではないか?という話もありました。

www.xcompass.com

その他の展示

確率的要素の強いポーカーにディープラーニングで挑戦している

作曲・編曲支援をAIで。言葉でいう形態素分析みたいにフレーズを分析して、助言する。
ゼロからの作曲はまだ全然できない。

コールセンター業務をAIに置き換えようというソリューションはいくつかあった。
いずれ、電話したらまずAIにつながるようになるんだろうな。

出オチ感満載だが、対話型AIとのやりとりしてもらうことで離職の危険性を事前にキャッチするというソリューション

所感

猫も杓子もAI(ディープラーニング)という感じだった。
今までの会社の事業がknow-howを蓄積し、自分たちの強い分野を他社にとられないようにしていたのに対し、googleのtensorflowもオープンだし、ディープラーニングがインフラ化するのではないかと思う。
一昔前に、携帯電話をタダで配って通信料で稼いでいたように、ディープラーニングを配って、その上で商売するようになるのではないだろうか?
ロスコンパス社のようにようにデータの下処理などで稼ぐモデルもあるだろう。
産業革命がまさに起きている。
一方で、ディープラーニングに使われているPCが2.2GHzの20coreでも、結合度はたった100憶個で、人間の脳はたかだか40Hz程度の処理能力(のCPU)ではあるが、ニューラルの結合度は1000兆個であり、この点では人間の脳の優秀さはけた違いという話もあるし、汎用のハードウェアを備えている点を考えると、人間というのはコストは安いので、すべてがAIや機械に置き換わるということはないだろう。