人工知能・ディープラーニングの
コンサルティング・導入支援サービス

ディープラーニング(*)が様々な分野で革新的な製品を生み出している中、その技術を活用しようとする企業が増加していますが、多くの企業が問題に直面しています。

多くの企業が直面する問題

  • 何万というパラメータをどう調整すれば良いかわからず、思ったほどの精度がでない
  • モデルの調整(チューニング)ができる、優秀な技術者の確保が難しい
  • 数万~数百万という学習に必要な教師データを準備できない

ALBERTでは、多数の技術者の豊富なスキルと開発経験を活かし、人工知能・ディープラーニングの活用に問題を抱えている企業のためにビジネスへの応用を支援するサービスを提供しています。また、これからディープラーニングを活用してみたいという企業の方には、ディープラーニングを活用したビジネスロードマップを描くためのコンサルティングもいたします。

*人間の脳をモデル化した機械学習の手法の1つです。2012年にILSVRCでの画像のカテゴリ認識で他の手法を圧倒的な差で引き離して優勝して以来、多くの分野で注目されています。詳しくは当社データ分析基礎知識ページ「ディープラーニングとは」をご覧ください。

ディープラーニングはなぜ難しいか

ニューラルネットワークを学習し、予測を得るには多数のノード間の重みを調整する必要があります。

多層のニューラルネットワークであるディープラーニングでは、調整する重みの数は数万にも上ります。最適解を得るには、ネットワーク構造を工夫したり、その他の様々なテクニックを組み合わせたりして用いなければその性能を生かすことはできません。

ディープラーニングを使える汎用的なフレームワークのおかげで、専門家以外にも扱うことができるようになりつつありますが、どれくらい目的を達成できるかは技術者の腕と教師データの数に大きく依存します。当社の扱った事例では、アパレル企業における商品カテゴリの自動分類において、チューニングを行なっていない状態で85%の正答率であったものを、数万件の教師データを用いた学習済みモデルを当社技術者がさらにチューニングすることで、95%以上の精度に向上させています。

ネットワーク構造の多様性:GoogLeNetの場合(左図)
引用:
Christian,S.Wei,L.Yangqing,J.Pierre,S.Scott,R.Dragomir,A.Dumitru,E.Vincent,V.and Andrew,R.(2014)Going Deeper with Convolutions,7 (Figure 3: GoogLeNet network with all the bells and whistles)

経験豊富な技術者が支援

ALBERTでは、理化学研究所で高次視覚野の研究をしていたメンバーをはじめ、様々な分野での博士号取得者が継続的にディープラーニングなどの最先端の人工知能・機械学習技術を研究開発しております。その一環として「ディープラーニングによる商品自動タグ付けサービス」を開発しており、日本でいち早くディープラーニングの技術を用いた製品をリリースした実績があります。この技術者集団が、企業での活用を支援いたします。

学習済みモデルを提供

ディープラーニングの大きな特徴の1つに、下位の層で出てきた特徴は画像の種類や何をどこまで認識するかというタスクに依存しない普遍性を持ち、別のタスクにもそのまま応用できるというものがあります(転移学習)。したがって、一度汎用的な画像識別モデルを構築してしまえば、学習に必要な時間とマシンパワーの節約や、学習に必要な教師データの数の削減が大幅に可能になります。
ALBERTではResNET、VGG、ALEXNET、NINなど様々なモデルに準ずる学習済みモデルを構築。それを提供することで、1からのモデル構築に比べ、期間で約90%、費用で約50%の削減が見込めます。(当社試算)

支援実績

  • ECサイト各社様(商品の画像による自動カテゴリー分類等)
  • 自動車関連メーカー各社様(自動運転に関する応用等)
  • 医療機器メーカー各社様(検査データによる診断支援等)
  • 金融各社様(取引実績にもとづくデフォルト予測等)

その他多数の業界において、支援実績と学習済みモデルがございます。

プロセス

ビジネスロードマップの作成からシステム化、製品への組み込みまで一貫してサポートいたします。また、モデルチューニングのみなど、お客様の要望に応じて必要なサービスのみの提供も可能です。

人工知能の具体的な活用領域、活用方法、並びに活用によって得られるビジネスインパクト等を体系的に整理し、ロードマップを具体的に描くためのコンサルティング

学習済みディープラーニングモデルによって、どの程度の精度が得られ、実ビジネスで導入効果が得られるかをアナリストが分析した上で、各企業に合わせたチューニングを実施

独自チューニングを施したアルゴリズムをスクリプト化し、システムのよる自動化の実現性を検証

実ビジネスにおけるデータの容量やパフォーマンス要件に耐えうるよう、分散処理やGPUチューニングを施した上でシステム化や製品への組み込みを実現

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