2019年12月16日に開催された「マスク・ド・アナライズの突撃！隣のAI事情」のイベントレポートです。
はじめに
オプト データサイエンスエンジニアの兵頭（@fhiyo）です。 2018年3月に中途入社し、データインテリジェンスチームでアプリケーション構築を含めたテキスト広告に関する効果予測・自動生成のR&Dを行っています。 今回は2019年12月16日に開催された「マスク・ド・アナライズの突撃！隣のAI事情」のイベントレポートを行います。
なお、イベント中のTwitterハッシュタグ#masked_aiのツイートはTogetterにもまとめています。
マスク・ド・アナライズの突撃！隣のAI事情 #masked_ai - Togetter
マスク・ド・アナライズ氏 を司会にお迎えして、AIのユーザー企業を中心に、各企業でAIがどんな活用のされ方をしているのか、どんな研究開発が行われているのか、カジュアルに見たり聞いたりするイベントです。
営業の方も、マーケターの方も、データサイエンティストの方も、エンジニアの方も、AIに関心のある誰もが楽しめるイベントを目指しています。
以下では一部のご登壇者による発表内容と私個人の所感を簡単にご紹介します。
発表内容と所感
※敬称略
株式会社THE GUILD, 渡邉 真洋, データとデザインの間
クリエイティブファームTHE GUILDの渡邉様の発表です。
「灯台下暗しのデータ分析」という内容で、社外のユーザーも大事だが社内のユーザーを分析して見ていかなければならない、というお話でした。プロジェクトに関わる人の構成と状況、プロジェクトの目的、プロジェクトの結果の分析を行っていくという軽視されがちな部分について言及されており、私としても大変納得できる発表でした。
株式会社オプト, 兵頭 沖, 自然言語生成の応用事例
私が発表した内容です。オプト内でのNLPの応用事例として、広告文の自動生成を要約タスクとして行う方法をご紹介しました。まだ途中段階のR&Dなので、今後発展させていきたいと考えています。
今回の発表では省略していますが、NLPでは共通して前処理が非常に重要です。今回のタスクにおいても、htmlファイルからコンテンツを抽出する部分が出力のクオリティに最も影響を与えます。私はExtractContentなどを利用してガリガリとルールを書いて本文を抽出していますが、汎用的にコンテンツ抽出を行えるようにする、というのも今後の課題の一つだと思っております。
株式会社FRONTEO, 板脇 基文, AIと視覚化の大切さ
LegalTech企業である株式会社FRONTEOの板脇様より、結果の信頼性を証明するための可視化についての事例紹介です。 関連性のスコアであるquality heatmapを可視化し、レビュワー、ユーザーに納得してもらうようなUIを作成したというお話でした。
AIと人のコミュニケーションというお話で、AIはコミュニケーションの相手として気持ち悪い存在になりがちなので、可視化を行いAIに対する気持ち悪さを軽減していかなければユーザーの納得感は得られない、という内容に共感しました。
西日本旅客鉄道株式会社, 宮崎 祐丞, JTCにおけるAIソリューションのビジネス実装のリアル
JR西日本の宮崎様から、データサイエンスを行う土壌が育ち切っていない場所でAIソリューションを推進していく、という内容の発表です。ちなみにJTCはJapanese Traditional Companyの略とのことです。
2年半で培った事例のご紹介をしていただいて、北陸新幹線の着雪予測や音響効果からの新幹線の異常検知など、非常に面白そうな課題とデータがある魅力的な環境だな、と見ていて感じました (もちろん、それだけでなく様々な障壁も存在するのでしょうが)。 一度ソリューションを作れば大きな効果があるが物事を推進するための労力が大きい大企業において、その中で土壌が十分でない中ご自分で動かれ苦労された生の声を聞けるという貴重な発表でした。
株式会社SIGANTE, 西山 直樹, Kaggle？いいえ、 SIGNATEです
株式会社SIGNATEの西山様から、SIGNATEの取り組みについてのご紹介です。個人が普段まず得られない企業のデータが得られ、モデリングができるというのが貴重だと思います。この優位性が今よりももっと広く知られてもいいのかもしれないな、と感じました。
データのオープン化に対する空気感ってどうですか？という質問に対して、昔よりオープンな気質が出てきていると感じる、とご回答されていました。私としてはデータがオープンになれば企業側も分析者側も知見を貯めることができるので、このような空気が広まることは歓迎です。一方、秘匿すべき情報に対し匿名化を行う仕組みをより一層整備する必要があるはずなので、今後データの匿名化技術は重要になっていくのかもしれません。
おわりに
今回は応用事例の発表が中心であったこともあり、導入までのプロセスや説明性の担保など、分析や機械学習モデルをソリューションとして提供するまでの課題についてのご経験を聞けた貴重な場であったと思います。
マスク・ド・アナライズ様のイベント開始時のお話にありましたが、ブームは終わってからが本番、今後AIブームが陰っていくことが予想される中で何をすべきか？というお話は考えさせられるものがありました。
司会・登壇者・参加者の皆様のおかげで今回のイベントも盛況のうちに幕を閉じることができました。 ご参加・ご登壇いただいた皆様、大変ありがとうございました。
我々データインテリジェンスチームは広告クリエイティブや配信に関わる自然言語処理や画像、最適化などの分野に対して応用を見据えた研究開発を行っています。ご興味のある方はぜひこちらからご連絡ください。
