2020/07/09

【独占】学習モデル構築・運用AIの提供先拡大に意欲ーアクティブコア山田賢治社長

インタビュー

ライター:

アクティブコアの山田賢治社長はAVILEN AI Trendのインタビューで、主力の学習モデル構築・運用を自動化する人工知能(AI)プラットフォーム「ピタゴラスAIクラウド」について、製造業や金融、流通といった業界の企業から引き合いが多いとして、提供先の拡大に意欲を示した。

最も精度の高いアルゴリズムを自動選択

「ピタゴラスAIクラウド」は、テキスト、画像、音声といったデータを取り込むと、多数のアルゴリズムのなかから最も精度の高いアルゴリズムを自動で選択して最適なAIモデルを構築する。モデルの管理、追加学習、精度監視や品質管理も自動で行い、作成したモデルはAPIで業務アプリケーションと連携が可能で、さまざまな業界や業務で活用できるという。


山田氏の発言は次の通り。

学習モデルの構築・運用を自動化

――主力の「ピタゴラスAIクラウド」の強みは?

通常、AIと機械学習モデルを作る場合、手作りでプログラムをコーディングしたり、学習モデルを作ってから予測や分類をします。もとのデータはテーブルデータだったり、テキストデータだったり、画像だったり、音声だったり、いろいろありますが、今までは個別、顧客ごとに手作りするケースがほとんどだと思います。

「ピタゴラスAIクラウド」は、データを放り込むと、簡単な設定で、学習して、予測、分類を出すという一連の作業をノンプログラミングでできるのが一つの特徴です。

学習モデルを作るには、ディープラーニング(深層学習)や機械学習など、世の中には数百、数千と、いろいろなアルゴリズムがありますが、集めたデータにぴったり合って、精度が高いかどうかは、結構、試行錯誤しないといけません。毎回プログラムコードを書いて変えたりとか、パラメータとかコーディングを変えたりしていると、ものすごい時間がかかります。

「ピタゴラスAIクラウド」は、いろいろなデータから、ある程度判断して、一番ぴったり合うアルゴリズムを裏で全部実行して、自動的に探すのです。

AIの学習モデルを作るプログラム自体も自動的に選別して、「これが一番いい」というのを探し出して、そのパターンを保存して、予測や、精度を維持して、運用管理も行うというのが特徴です。

ディープラーニングがいいときもあるのですが、ディープラーニングよりも、他のアルゴリズムのほうが精度が高いケースもあります。

例えば、最初に自然言語処理をしておいて、自然言語処理の出力を別のアルゴリズム、機械学習やディープラーニングに渡していきます。ディープラーニングの中で層を重ねるのではなくて、自然言語学習とか機械学習などを組み合わせる形で出力するという感じです。

ターゲットは製造、金融、流通などの業界

――ターゲットを教えてください。

製造業や金融、流通というように、需要予測や在庫圧縮、仕入れ、店舗系の棚割りなど、AIを活用したいというところが、今のところのターゲットかなと思っていますし、今、そういうお客さまと実際に取り組んでいるところです。

――今後の事業戦略としてIPO(新規株式公開)を視野に入れていますか?

絶対それをゴールにしているわけではないですが、そういうタイミングがあればとは考えています。

――最後にアピールしたいことは?

ぜひ、企業にとって根幹部分である収益の増大、業務効率化というように、一番インパクトがあるところでAI、機械学習を組み込んでいけるよう、一緒にやらせていただきたいと考えています。

(totalcount 232 回, dailycount 2回 , overallcount 1,907,721 回)

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