[講演資料提供] TensorFlow User Group主催者が語る、AI活用事例と適用のポイント

IT Search＋ スペシャルセミナー、節目の50回目はAI(人工知能)、とりわけ「ディープラーニング(深層学習)」をテーマにした3セッションを開催した。

トリを務めたのは、Googleが提供するディープラーニング向けフレームワーク「TensorFlow」の国内ユーザーグループを立ち上げた下田 倫大氏。

ブレインパッドでオープンテクノロジー推進室 室長を務め、クライアントに対してAIソリューションを提供する立場にある同氏は、自身が携わったTensorFlow活用事例や、ディープラーニングをビジネスの現場に取り込む際のポイントを解説した。

AIプロジェクトは、PoCを実施してから要件再定義を

AIプロジェクトで難しいのは非機能要件だと説明する下田氏。

機能要件は比較的イメージしやすいが、非機能要件となると、アルゴリズムを実行するうえで必要なハードウェアリソースや、必要なデータ量/データフォーマット、どこまでのアルゴリズム精度を求めればよいのかが、判断しづらいという。

そこで、プロジェクト開始時に要件定義を完結させようとはせず、まずは大まかな要件を取りまとめたうえで、PoC(Proof of Concept)として試しに業務へ適用してみる。その結果を踏まえたうえで、そのまま運用を進めるか、要件を見直すか、場合によっては要件を一から考え直すかを判断するプロセスを設けることが大事だという。

下田氏は、キユーピーの食品加工工場における不良品判定システムや、音声認識/自然言語処理/画像処理とロボットアームを組み合わせたデモシステムでのプロジェクト概要を紹介。マネージメントのポイントや、アーキテクチャなども解説しながら、来場者にノウハウを提供した。

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