Roots Lab.(ルーツラボ)

Roots Lab.(ルーツラボ)は働く社会人のサードプレイスです。​他業種の人たちと交わりながら、遊びの感覚で学べる場であり 自分を磨いていく場であり 切磋琢磨できる仲間を作れる場です。

レポート「キヤノンが描くと、未来はこうなる。」

最近暖かくなったり寒くなったり、寒暖の差が激しいですが、皆さんいかがお過ごしでしょうか?

 

空波は、3/20(火)にAIに関するイベントに参加してきました。イベントのテーマは、キヤノンが描くと、未来はこうなる。」でした。おぉー、これは・・・空波さんも非常に縁のある企業です。

 

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近年、様々な製品やサービスにおいてAIは必要不可欠な技術となっています。

今回のイベントでは、イメージングカンパニーとして世界をリードするキヤノンが、AIとどのように向き合い、いかに活用していくのか?という話が中心でした。

 

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今回残念だったのが、お堅いキヤノンらしく?登壇者や資料の撮影は一切禁止でした。ですので、頑張ってテキストベースでお伝えします。

上記写真は、イベントが始まる前の雰囲気)

 

ディープラーニングの技術概要と今後の進展

最初に登壇されたのは、東京大学大学院工学系研究科 特任准教授で人工知能研究の第一人者でもある松尾 豊氏です。

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松尾豊

最先端の研究を進める一方、日本の産業競争力を高めるために、企業との共同研究やベンチャー支援を精力的に行い、ビジネスの可能性を模索し続けている

 

松尾「今AIがブームになっているが、実は10年前からほぼ変わっていません。しかし、ディープラーニングだけは、ここ数年で急速に変わっています。投資するなら、ディープラーニングしかありません! 」

と投資するならディープラーニングと強く主張されていました。そして言われてみればそうだなぁ、と思ったのが以下…

松尾「従来ITと呼ばれていたものをただAIと言い換えたものも世の中には蔓延している。理由は、ITのシステムを売ってもニュースにならないが、AIと言えばニュースになる。だからAIと謳っているケースがすごく多い」

とのこと。確かに、たまに「これってAIじゃないよな?」と、思えるモノもあります。なお、AIやディープラーニングの違いについて、ここでは詳細な説明はしませんが、簡単にいうと以下のとおりです。

AI(人工知能)= 総合的な概念と技術

ディープラーニング(深層学習)= AIを支える手法のひとつ

気になる方は別途調べてみてください。

 

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松尾「インターネットの世界を支えてきた"検索"の技術の裏にはマシーンラーニングや自然言語処理がありますが、こういった技術を金融や医療の世界で活用していこうという動きがあります。しかし、グローバルでお金になるところは海外の企業に独占されていて、日本国内で広めていくというのはビジネスとしての伸びしろがありません。」

やはり、主にアメリカ西海岸のベンチャーが台頭しているらしく、今さら日本には勝ち目がない模様。逆に、日本にも勝ち目があり、ビジネスとしても伸びしろがあるのは、世界中でイノベーションを起こしているディープラーニングで、これが日本の強みと非常に親和性が強いそうです。

 

人間は今の画像認識に勝てない

数年前の画像認識と現在の画像認識は全く違い、数年前は人間>画像認識だったのが、今は画像認識>人間と、人間が勝てないくらい、画像認識の技術レベルが向上しています。そして、その変化がこの5年のうちに起きています。

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(参考:画像認識が人間の目を超えた 人工知能の歴史的ブレークスルーの先に - ログミー)

そして、興味深かったのが「目の誕生」でした。

松尾「人工知能の世界ではもともと子供が出来ることほど難しく、大人や専門家がやることほど簡単でした。チェスを打つ、医療の診断、数学の定理を証明する、というのは1960年代からある程度できていた。しかし、3歳児でもできるような画像認識や積み木を上手に積むということができない。これはパラドックスだ、と言われていた。それが今、子供ができることがようやくできるようになってきた。第3次AIブームの技術的なエッセンスは、画像認識であり、積み木を簡単に積むことができるようになったりしたことで、一言でいうと目の誕生である」

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(参考:ディープラーニングは機械に「目」をもたらした | 松尾豊 | 10MTVオピニオン)

この高度な「目の誕生」によって出来ることが圧倒的に広がったそうです。確かに、今までもイメージセンサーがありましたが、それは人間でいうところの網膜でしかない。今回AIを掛け合わせることで、ようやく目が見えるようになったんだそうです。なるほど!

 

そして、「目」を持った機械は、自ら判断と習熟を行い、目の前の対象物に柔軟に対処可能だ。それは農業や建設、食品加工といった自然物を扱う領域で、強みを発揮するというのが松尾氏の見解でした。

 

私自身も「食」という分野は市場としてもかなり大きいと考えています。調理というのも「目」を必要とするわけですしこのロボティスク技術が応用できると思っています。いづれ世界の外食産業のバックは、すべてロボットに・・・そうすれば品質の安定と人件費削減が。。そんな日も遠くないかもしれません。

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(参考:変なレストラン - ハウステンボス/バイキング [食べログ])

 しかしです・・・最初にビジネスとして成り立つのはどこなのか?それをしっかり見極めて投資する必要がある、と松尾氏は提言していました

松尾「今の外食産業の人件費はめちゃくちゃ安い。単純にロボットに置き換えるとめちゃくちゃ高く数十倍、数百倍になりコストに見合わない。だから、最初に導入する業界はどこかを見極める必要がある。一か所入り込めれば、その周辺のタスクはすべて回収できるようになるので、とにかくビジネスとして成り立つ場所を見つけることが重要」 

 

その他の提言や展望は以下、

・日本の勝ち筋は機械から。機械に目をつけて作業を自動化→データを集めてプラットフォーム取っていく。これしか勝ち方はない。データだけ、インターネットだけで勝負というのはあり得ない。英語圏の方があきらかにマーケットが大きい

・今の家事労働はほぼすべて”認識”が必要。片付け、洗濯物をたたむ、冷蔵に買ってきた来たものをいれる、調理、ごみ捨て・・・etc.なので、もう一回家電の波が来る。前回のモノとは比べ物にならない。

・医療活動は2015年から激化しており、この3年の間に勝負が決まる。大きく関わる海外企業は、ディープマインド、エンリティック、エモティエント・・・など多数

・日本は人への投資になっていない。世界的な人を連れてくるべきだが、最終的にスパコンを買うなど、モノへの投資になっているのが日本企業の全体の流れ。全然戦えない。大企業はなかなか動けず、ベンチャーの活躍する余地が大きい。

他にもいろいろありましたが、この辺でお腹いっぱいに。。。

 

■多くの人がクリエイティブな仕事に就ける社会に

  お次は、デジタルシステム開発本部 御手洗 裕輔 室長が登壇されました。

ちなみにこの御手洗室長は、キヤノン御手洗冨士夫会長とは無関係だそうです。

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(参考:インタビュー|キヤノンAIエンジニアフォーラム)

 

御手洗氏からは、キヤノンにおけるAI開発戦略と開発事例について話がありました。

まず戦略について基本は、製品自体の差別化を目的としてAIを活用しているとのこと。
御手洗「ビジネスドメインとしては、 フォトシネマ、スポーツ、安全・安心、ヘルスケア、農業支援、宇宙開発etc.の分野があります。技術開発のための技術開発はしない。必要とあれば、先端技術にも取り組むこともある。」

ふむふむ、製品やソリューションを届ける事が大事であるというメーカーならではの考え方ですね。

AI開発事例については、2001年頃からCNN(Convolutional Neural Network)による顔検出
をやっていたそうです。ただ、当時は顔の学習データが少なくかなり苦労されたそうです。インクジェットの画像補正技術を活用して、最終的に「笑顔認識」を搭載したカメラを世の中に輩出したそうです。

御手洗「人間の認知はかなりの部分を「視覚」に頼っているので、AIによる自動化、効率化を考えたとき、キヤノンが有している画像・映像に関する高度な情報処理技術は大きなアドバンテージになるでしょう。
これからも、強みの領域で勝負し、先駆者としての優位性を確保していきたい」

と語っていました。

 

■常識を超えたネットワークカメラ

最後に登壇されたのは、キヤノン株式会社 NVS事業推進本部 主任研究員の沼田 真仁 氏です。

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 (参考:インタビュー|キヤノンAIエンジニアフォーラム)

沼田氏はAIを活用した広域監視システムの開発を担当したそうです。

キヤノンは昨年、AIを使って群衆の人数を推定する技術や、星明かりでもカラー映像を撮影する超高感度なネットワークカメラを公開しました。特に群衆の人数を推定する技術は、

 

沼田「人が重なり合った状態でもAIで高精度に群衆の人数を推定することができます。ただ、坊主頭の人が認識されない、といったこともあり、まだまだ精度に改善の余地ありです」

 

とのこです。坊主頭の人が認識されないのは、インドでの実地検証中、大人数の仏教徒?が認知されないということで分かったらしい。。

ということで、現在沼田氏は、群衆の人数計測や特定人物の検索といった機能の精度を上げるための開発に注力しているとのことでした。

ネットワークカメラというのは、時間帯によって映像が逆光になる場合や、色々な速さで歩く人を正確な映像で捉えなければならない場合など、あらゆる条件を学習させてAIを強化しなくてはなりません。したがって、AIとネットワークカメラをつなぐシステム側の補正をしたり、ネットワークカメラの機能を駆使して解決したりするなど、多角的なアプローチで精度向上を目指しているそうです。

 

■まとめ

人工知能が人の仕事を奪う」という話もよく耳にしますが、必ずしもそうではありません。人が嫌がる仕事、単純作業などを任せ、私たち人間が創造的な仕事に就くことも十分に考えられます。しかし、このように技術が飛躍的な進化を遂げるとき、私たちは「人間とは何か?」「社会とは何か?」という根源的な問いに立ち向かわなければなりません。

私たち一人ひとりが描く未来は、どんな未来でしょうか?

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【リンク】

・ ルーツラボ オフィシャルホームページ : Roots Lab. HP

https://roots-lab.amebaownd.com/pages/1758604/static