参加したイベントのセルフレポ。
全部1記事にまとめようと思ったのですが、長くなりそうなのでトークセッションごとに分割します。
AI TALK NIGHT 2018 #とは
レッジがAIのスペシャリストを招いて開催する「AI TALK NIGHT」。
イベント趣旨や登壇者など詳しくはLedgeさんのイベント告知をご覧ください。
以下、各セッションレポです。
テーマのお題目はメモしていなかったので"おおよそこんな感じ"という見方で。
トークセッション④『なぜ、今AIに取り組む必要があるのか』
こちらのトークセッションはフリートークというより登壇されたDMM、Sansanそれぞれのトークだったため、
トーク内容もそれぞれに分けて記載します。
トークテーマ１：各社の取り組み
セッションの要点：
・DMMの取り組み
AI部という技術者を集めた遊撃部隊を設置。
社内各部から相談を受け、その中からAIが活きる分野に取り組む。
一例としてカード決済などの不正検知がある。ユーザの普段と違う行動を検知する仕組み。
・Sansanの取り組み
・名刺のデータ化と名刺データのユーザ利用に取り組んでいる。
名刺に含まれる社名、氏名、連絡先、住所など、元々は全て人力でデータ入力していた部分をディープラーニングに置き換え。
画像認識により使用言語、記載内容、それらが該当する項目などを瞬時に判別し抜き出して、項目ごとの処理に渡す。
データ化依頼される名刺の枚数は日に日に増えているが、項目の抜き出し精度は99.9%を誇る。
人力が必要な作業は20%ほど。既存のオペレータ数据え置きで対応している。
トークテーマ2：研究/R&Dと事業の接合
セッションの要点：
・DMMの取り組み
・R&Dは大きく2つに分類できる
1：新しいエンジンの開発
2：事業改善（既存事業を1.1倍にするアプローチ）
・自社でできないこと、よりスペシャリティが必要な分野で提携する
・早大 & DMMのリコメンドシステム開発
DMMがデータを提供し、早大が最新のアルゴリズムでモデル作成をする。
・東大 & DMMの音声変換、vTuber機能開発
・R&D委託側にもニューラルネットワークのリテラシーが必要。
ベンダに持ってこられるがままにやるだけでは技術に振り回されてPoCで終わる。
・Sansanの取り組み
・名刺データ化による人脈の解析と事業の加速
CMの例ではないが、社内でも誰が誰と付き合いがあるのかを知らないことはある。
名刺そのものの情報、名刺を交換したという事実、いつ交換したかという情報から推測できることは多い。
（同じPJに誰と誰がいてどんな体制なのか、誰がどんな情報に興味を持っているかなど。）
それらの情報をもとに、本来合うべき人が合うタイミングを早めることによる事業の加速を目指している。
事業シーズを試験的にユーザに使ってもらい、反応がよかったものを事業化する。
トークテーマ3：これから企業はどうAI/技術と向き合うべきか
セッション最後のまとめトークも含んでいます。
セッションの要点：
・DMMの取り組み
・テックカンパニーとはビジネスサイドと技術サイドを一元化できる会社。
・まずは計測。IoTも計測のひとつの手段。
計測し、予測し、予測と結果とのギャップから原因を掘り下げて追及して予測モデルを修正する小さなPDCAを回していく。
今はミクロ情報から事業を予測できる時代。計測からインサイトを導き出す能力はあらゆる事業で必要になってくる。
・計測データを扱う能力の重要性を発信していく。
Excelでピボットテーブルできる人ならSQLもできる。誰もが使えるようになるべき。
Excelしか扱えない人はデータ量に置いて行かれる。
・Sansanの取り組み
・データアナリストを各部に置く
・現場フロントメンバと一緒にKPI設定したり、どういったデータ収集をすべきの設計をしつつ、
開発への橋渡しができる人材を新規に育成中。
現場の声が開発に届かないのも、その逆もよくない。相互に橋渡しできることが大事。
・Edge AIに注力している。端末のAI化で利便性を上げていく。
・橋渡し人材について（両社）
・若い人で、ビジネスと技術の橋渡しができる人材は増えてきている。
・よい教材も世の中に増えてきている。その中で「学習できない」というのは時間が取れないという意味のように思う。
学習のプライオリティ付けをどうするかという問題なのかもしれない。
全トークセッションを通して最後に……
いいからディープラーニングはやってみろ！！！
ということでした。
以上です。ありがとうございました。
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