製品・サービス

1. コンセプト

今日、生産年齢人口の減少スピードが加速しています。日本の総人口に占める生産年齢人口の割合は、1990年代半ば には70%近くありましたが、2020年には59.3%となり60%を下回りました。この大きな社会変化への対応が求められています。それは、少ない時間と労働力で高いアウトプットを出すための生産性向上、シェアリングエコノミービジネス をはじめとする新しい市場の開拓です。ビッグ・データを活用した生産性向上・新サービス創出は喫緊の問題となりました。 我々はこの問題に対して、「価値あるAIプロジェクトを継続的に送り出すための反復過程を確立したチーム構築」 が鍵であると考えています。この様な体制が組織内に仕組み化することにより、継続的に人工知能技術を用いて生産性向上を目指すカイゼン活動や、新サービス創出によるマーケット拡大が達成されます。これには、オールインワンの AIソリューションを単発プロジェクトで利用する形態は効果的ではありません。
この度、人工知能技術を継続的に活用するためのソリューションを構築しました。 これは、人工知能モジュールの集合から、お客様の課題解決に必要なものを選択して利用するものです。選択した人工知能モジュールとお客様が所有するデータによる実験結果を記録し、チーム全体で共有することが容易になります。そして学習結果が実用レベルと判断されれば、手作業0にてAIエッジ端末へ配置する機能も有します。さらに、 配置された人工知能(学習済みパラメータ)の推論性能をモニタリングし、必要に応じて判断対象のデータをサンプリング収集することで、再学習して精度の高くなった人工知能を再びAIエッジ端末へ送り出すことも可能です。我々は、この人工知能モジュールの様子から、サイバネティクス(人工頭脳学)に基づいて描かれたあるアメリカの SFテレビドラマシリーズに登場する「ユニマトリクス・ゼロ」を彷彿しました。この物語では、電脳空間にて集合体の社会が形成され、再生と活動が繰り返されています。この世界観は、人工知能モジュールを Kubernetes 上で実行 して、独自のアンサンブル学習技術で予測性能の向上と維持を実現する我々のソリューションに近いと考えて本ソリューションに命名しました。
AIエッジデバイスから統計情報・サンプリングデータを収集
  • 特徴1.人工知能モジュール技術 ... 最新論文の技術を取り入れ、オリジナルのニューラルネットワークを利用可能にします
  • 特徴2.パラメータ・学習結果を自動的に記録する技術 ... ベクトルデータ、パラメータ、モデルとその学習結果が一元管理され、トレース可能な状態にします
  • 特徴3.予測性能を向上させる複数モデル融合技術 ... 個々に別々の学習器として学習させたものを、融合させることによって、未学習のデータに対しての予測能力を 向上させるための学習を実現します
  • 特徴4.ナレッジ共有を容易にするレポーティング技術 ... データセット、パラメータ、学習結果と共にレポートを記録して、プロジェクトメンバー間のナレッジ共有を実現 します
  • 特徴5.AIエッジデバイスを制御するエージェント技術 ... 現場にてデータ収集+即時推論を実現します

2. 人工知能プロジェクトの課題背景と人工知能活用のトレンド

近年、AIの実用化が本格化しており、導入を検討する企業が増えています。AIプロジェクトに関わる人は大量のデータを取り扱い、かつそれらを高度なノウハウのもとでデータ分析を行い、実際に役立つモデルの構築、さらにはAIの ビジネスへの活用や展開に取り組む必要があります。その過程において、AI専門人材不足や属人化などの問題が見られます。これらの問題を解決するために機械学習におけるモデル作成業務を自動化・高速化するツールなどが登場しています。しかしながら、その多くが単にモデルの作成業務の開発期間を短縮するようなプラットフォームが 多く、一番重要な企業が取り組むべき課題の解決や新しいサービスの創出など、AIプロジェクトの本質的な取り組みを支援するツールではありません。「UnimatrixZero」は、企業内のAIプロジェクトチームがこの本質的な取り組みを行える環境を提供し、価値あるAIプロジェクトを継続的に送り出せる組織作りに貢献できるサービスです。

3. サービスの全体像

UnimatrixZeroは、価値あるAIプロジェクトを継続的に送り出すための反復過程を確立する仕組みとして、「人工知能モデル構築」と「学習済みモデル現場活用」という2つのフェーズから構成されます。そして、企業の目指す方向性に合わせ3つの出口戦略(高速導入型・内製化型・AI専門家活用型)を提供しています。

4. 人工知能モデル構築の仕組み化

検証・考察を繰り返し、実用精度に達する人工知能モデルへと改善します

5. 学習済みモデル現場活用の仕組み化

現場へ配布した学習済みモデルの推論性能をモニタリングし、継続的な予測性能維持・向上を図ります

6. 仕組み化により達成できること

  • Reproducible(再現性) ... 9ヶ月前に学習したモデルが全く同じ環境で、同じデータで再学習でき、ほぼ同じ(数%以内の差)の精度を得られるべきである
  • Accountable(説明可能性) ... 本番で稼働しているどのモデルも、作成時のパラメータと学習データ、更に生データまでトレースできるべきである
  • Collaborative(協調性) ... 他の同僚の作ったモデルを本人に聞くことなく改善でき、非同期で改善とコードやデータのマージができるべきである
  • Continuous(連続性) ... 手動での作業0でモデルはデプロイできるべきであり、統計的にモニタリングできるべきである
[Marsden, 2019]「Challenges for Machine Learning Systems toward Continuous Improvement」

7. 人工知能モジュール リポジトリ

課題別の人工知能モジュールを選択して、自社のデータへ適用することにより人工知能技術の活用をはじめられます。
※1: 現在研究中のカテゴリも含めて表示しております。詳しくはお問い合わせください。

オプション

人工知能モジュールを使用した実験を、AIエッジ・コンピュータ及びクラウドサービス上で実施します。 人工知能モジュールを導入後、「データ解析・理論、原理、アイディアの検証実験」をお考えの方にご利用いただくサービスです。

  • 「人工知能を用いた経営改善・業務改善」のコンサルティング 、「データ解析・理論、原理、アイディアの検証実験」のデータサイエンスサービスから選択可能です
  • 検証実験を実施する際には、弊社指定のAIエッジコンピュータが必要になります
  • 既存の人工知能モジュールの使用が前提となります
  • 契約期間は3ヶ月以上となります
  • 作業内容、訪問コンサルティング等の条件は、別途定めるものとします

共同研究・委託研究及び人工知能モジュールカスタマイズの実施をお考えの方にご利用いただくサービスです。

  • 契約期間、内容、知的財産権等の条件は、別途定めるものとします
  • 弊社指定のAIエッジコンピュータが必要になる場合がございます

AIエッジ端末上で動作するデータセンシングモジュールのカスタマイズが必要な方にご利用いただくサービスです。

  • インターフェイス、保存形式、収集タイミングなどの仕様は、別途定めるものとします
  • 弊社指定のAIエッジコンピュータが必要になる場合がございます

ご提供形態

  • クラウドサービス型
  • 個別対応にて、オンプレミスでのご提供も可能です。お問い合わせください。

会社情報

株式会社 サキヨミAIラボ
代表取締役: 伊鍋 貴宏
設立: 2019年3月6日
〒450-6321
愛知県 名古屋市中村区名駅1-1-1 JPタワー名古屋21階
PHONE:052-856-3353

事業内容

  1. 人工知能を用いた経営改善・業務改善のコンサルティング
  2. 人工知能に関する研究開発
  3. 人工知能を用いたデータ解析・理論、原理、アイディアの検証実験サービスの提供
  4. 人工知能を応用した製品・サービス開発及び販売
  5. 人工知能に関する講演会、シンポジウム、セミナー等の開催
  6. インターネット、電子出版、映像、出版、印刷物などを利用した各種情報提供
  7. コンピューターに関する特許権、商標権、実用新案登録、意匠権の取得およびそれに基づいたソフトウェアの製作・販売
  8. コンピュータソフトウェア、ハードウェアの研究開発、輸出入、販売
  9. 前各号に附帯又は関連する一切の業務

弊社の立ち位置

人工知能モジュール開発を仕事にしたい方

  • ご応募には特定の期間は定めず、随時受け付けを致します
  • Kaggleをはじめとする何らかの競技会へ参加している方のみ応募できます