実務に活かすアルゴリズム

LabTechスタートアップである弊社（株式会社LabBase）では、様々な分野の研究者・開発者のキャリアを支援しており、同分野の研究・開発に直結する勉強会だけでなく、異分野の研究者・開発者の知見拡大や自己啓発にも繋がる勉強会を開催しております。

AtCoder株式会社代表取締役 高橋 直大氏による、実務に活かすアルゴリズムについての講演を、AIエンジニア・データサイエンティストに特化したスカウト型転職サービス『LabBase転職』主催により開催いたしました。

技術者・研究者に特化した転職サービス【LabBase転職】
https://plus.labbase.jp

Transcript

1. 実務に活かす アルゴリズム AtCoder株式会社 代表取締役社⻑ ⾼橋 直⼤(chokudai)
2. ⾃⼰紹介 • ⾼橋直⼤ (Twitter: @chokudai) • AtCoder株式会社 代表取締役社⻑ • 競技プログラミングの会社の社⻑ • Twitterフォロワー 5.8万⼈ • 競技プログラミングガチ勢 • 国際コンテスト個⼈決勝進出回数7回 準優勝2回 • 国際コンテスト団体 優勝6回 準優勝3回 • 去年の戦績：Google Hash Code 2022 世界1位 • ICFPC 2022 世界1位
3. 本⽇の話 • 競技プログラミングやアルゴリズムの話 • まずはこちらの話を分かってもらわないと話になりません＞＜ • 少し⻑いですがお付き合いください。 • アルゴリズムをどう実務に活かすのか！ • 本⽇の主題はここです！
4. 競技プログラミングと アルゴリズム
5. 競技プログラミングとは？ 問題が複数 与えられる プログラム を書く コンピュータ による⾃動採点 点数や解くまでの時間 で 参加者全員に順位付け 全ての戦績から ランクを計算 正解なら点数を獲得 不正解ならやり直し
6. オンサイトコンテストの模様 コンテスト受付 コンテスト表彰式 決勝コンテスト 協賛社によるセミナー 協賛社ブース 懇親会
7. プレイヤー⼈⼝の増加
8. 問題例 ABC045 A問題 • 問題⽂ • 上底の⻑さが a、下底の⻑さが b、⾼さが h の台形があります。 • この台形の⾯積を求めるプログラムを書いてください。 • ⾯積が整数になることは保障されています。 • 1 ≦ a,b,h ≦ 100 • ⼊⼒例 • 3 4 2 • 出⼒例 • 7
9. 回答コード(C)
10. 回答コード まちがい ここが整数演算 だとダメ！
11. 回答コード せいかい
12. 判定 • あってるか間違ってるかを判定するのは難しい！ • ⽬で⾒てもあってるかどうかは判りづらい • コンピュータで⾃動的に判定！ 提出！ 判定！
13. 順位表
14. 順位表
15. アルゴリズムクイズ あみだくじ • ☆はどこにたどり着くでしょうか？ ☆ A B C D E F
16. あみだくじ • ☆はどこにたどり着くでしょうか？ ☆ A B C D E F
17. あみだくじ • ☆はどこにたどり着くでしょうか？ ☆ A B C D E F ×１０００
18. あみだくじ こたえ • C→A→F→Cでループする！ • 3回で帰ってくる • つまり999回でCに帰ってくる • 1000回は1回とおなじ！ • 答えはA A B C D E F A B C D E F ☆
19. 最短経路問題 A B 3 3 4 6 7 1 4 2
20. 問題例 典型問題 0 3 3 4 6 7 1 4 2
21. 問題例 典型問題 3 0 4 3 3 4 6 7 1 4 2
22. 問題例 典型問題 3 0 4 B 3 3 4 6 7 1 4 2
23. 問題例 典型問題 3 10 0 4 9 3 3 4 6 7 1 4 2
24. 問題例 典型問題 3 10 0 4 9 3 3 4 6 7 1 4 2
25. 問題例 典型問題 3 10 0 4 7 3 3 4 6 7 1 4 2
26. 問題例 典型問題 3 10 0 4 7 3 3 4 6 7 1 4 2
27. 問題例 典型問題 3 9 0 4 7 11 3 3 4 6 7 1 4 2
28. 問題例 典型問題 3 9 0 4 7 11 3 3 4 6 7 1 4 2
29. 問題例 典型問題 3 9 0 4 7 10 3 3 4 6 7 1 4 2
30. 問題例 典型問題 3 9 0 4 7 10 3 3 4 6 7 1 4 2
31. アルゴリズムの重要性 • データが増えると、それよりもはるかに計算時間が増える • 計算は「データの組み合わせ」であるため • 計算の⼯夫をしないと⾼度な処理が出来ない データ５倍 体積は１２５倍！
32. Q: AからBに⾏く最短経路は？ A B 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8
33. 最短経路はもう解ける？ ダイクストラ法を覚えたから、 あとはコーディングさえ出来れ ば、最短経路の問題は全部解決 できるのかな？ ⾃分で組めなくてもライブラリ を探して使えば良さそう。
34. 最短経路はもう解ける？ ダイクストラ法を覚えたから、 あとはコーディングさえ出来れ ば、最短経路の問題は全部解決 できるのかな？ ⾃分で組めなくてもライブラリ を探して使えば良さそう。 解けない！！
35. Q: AからBに⾏く最短経路は？ A B 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 これはダイクストラで解ける
36. Q: Xを通ってAに⾏く最短経路は？ A X B 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 これはダイクストラで解ける？
37. まずA→Xを求める 3 2 4 A 7 5 8 8 B 7 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8
38. Xを起点にBまでの経路を求めれば良い 15 14 12 17 9 12 20 19 8 16 19 10 17 14 16 21 11 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8
39. Q: Xのどれかを通ってAに⾏く最短経路は？ A X X B X 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 これはダイクストラで解ける？
40. Aからの最短経路を求める 3 2 4 0 7 5 17 16 8 16 19 10 17 14 19 16 21 7 11 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8
41. Bからの最短経路も求める 20 19 17 21 14 17 9 8 13 7 2 11 6 9 8 5 0 19 10 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8
42. それぞれを⾜し合わせる！ 2 0 1 9 1 7 2 1 1 4 1 7 9 8 1 3 7 2 1 1 6 9 8 5 0 1 9 1 0 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 3 2 4 0 7 5 1 7 1 6 8 1 6 1 9 1 0 1 7 1 4 1 9 1 6 2 1 7 1 1 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 左上を通る場合：７＋１９＝２６ 下のを通る場合：１９＋８＝２７ 右下を通る場合：１７＋６＝２３ つまり右下のXを通ると23で到達可能！
43. Q: A→X→Y→Bの順に⾏く最短経路は？ Y A Y X B X 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8
44. ３つに分割しよう！ Y A Y X B X 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 Y A Y X B X 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 Y A Y X B X 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 XにもYにも到達してない世界 Xにだけ到達した世界 X・Yに到達した世界
45. Q: AからXとYを通ってBに⾏く最短経路は？ Y A Y X B X 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8
46. ４つに分割しよう！ Y A Y X B X 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 Y A Y X B X 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 Y A Y X B X 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 Y A Y X B X 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 X,Y 未到達 Yだけ 到達 Xだけ 到達 XY 到達
47. ここから分かる事 • 「典型アルゴリズム」を知ることは⼊り⼝に過ぎない • 解ける問題幅が本当は広いが、普通に考えても使いこなせない。 • 「典型」でない部分はググっても出ない。 • 訓練を積んで⾃分で感覚を磨くしかない！
48. アルゴリズムを学ぶと嬉しいこと • 「すでにあるもの」以外を⽣み出すことが出来る • ロジックを書いて⾃分で⽣み出す • 既存のアルゴリズムでも、適⽤範囲や組み合わせで⾊々作れる • 「出来る」「出来ない」を感覚的に⾝に着けることが出来る • デジタル化テーマを⾒つける切り⼝に • 効率の良いプログラムが組めるようになる • 遅い処理・不正確な処理を、⾼速・正確な処理に • プログラムで表現できることの幅が広がる • 「⼈間の代わり」だけではなく「⼈間が出来なかったこと」も
49. Heuristic型コンテスト 例題 • でっかいパネルが与えられる • 1x2の同じタイルは踏んじゃダメ • 通る数の和を出来るだけ多くする
50. Score: 4138 Score: 28705 Score: 60708
51. アルゴリズムと 問題解決
52. スーパーAIコンビニ • スーパーAIを使って、コンビニを便利にしよう！ • どんなものを思い浮かべますか？ • 出来る限り凄いものを考えてみよう！ • 僕は今⾁まんが⾷べたいので、 ⾁まんを買うことを考えます。
53. 理想のコンビニ ⾁まんを思い浮かべる それを察知したコンビニが 虚空から⾁まんを召喚する おいしい！
54. 理想のコンビニを思い浮かべない理由 • これらがコンピュータに出来ないことをみんなが知っている • 家で欲しいものを考えてもコンビニに伝わらない • 虚空から⾁まんを取り寄せる技術は存在しない • 妥当なものだと例えばこんなもの • AIによる無⼈店舗の実現 • 購買結果の学習による⾃動的な仕⼊れ量調整、配置 • ⼊店時に⼈に合わせたおすすめ商品を提⽰
55. 技術と魔法 当然コンピュータで出来る事 魔法でないと出来ないこと ⾼度な技術なら出来る事 ⼈間なら出来る事 売上を管理する 在庫を管理する ⼊店した⼈に買わせたくする 虚空から商品を⽣み出す ⼿に取った商品を⾃動的に認識する 需要に合わせた商品を⼊荷する
56. 技術と魔法 当然コンピュータで出来る事 魔法でないと出来ないこと 2000 2010 2020 2030 コンピュータで 出来ると 思ってる事
57. AからBに⾏く A B 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8
58. Aから全てを辿って帰ってくる A 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 頂点が10万個とか あっても出来る？ 魔法？ 既に出来る技術？ A：魔法 絶対無理 B：まだ無理 C：最近出来るように D：前から出来る E：⼈間でも出来る
59. Aから全てを辿って帰ってくる A 2 2 1 5 4 3 7 8 6 5 6 1 3 2 1 9 5 3 2 3 2 7 5 8 9 8 9 4 1 2 1 9 9 2 4 8 8 9 8 8 巡回セールスマン問題と呼 ばれるもの 最短距離：A 不可能 P≠NP予想 (証明出来たら100万ドル) ほぼ最短：D 出来る！ 近似解はいくらでも出せる 実⽤上⼗分に利⽤可能
60. 問題解決 • コンピュータで何が出来るのか？ • 機械学習で出来るようになったものがたくさんある！！ • イラストAI • チャットAI • ⾳声認識AI • etc…. • それってAIだけ？？？？ • 技術的要因だけに注⽬していいの？
61. アルゴリズムで解決するもの • 実は「数理最適化」や「アルゴリズム」で最近効率化されたも のもたくさんある • これらのアルゴリズムが⽣み出されたのは数⼗年前 • なぜ？？
62. 理由その１：データが揃ったから • 数理最適化アルゴリズムは1970年代とかからある。 • だが、それを活かすためのデータが存在しない！ • 企業側がデータを出せるようになった、というのが⼤きい。 • 1週間後にデータが欲しい！に対応できる • 逆にそれに対応できないなら機械学習も数理最適化もヒューリス ティックアルゴリズムも何も出来ない。
63. 理由その２：出来る⼈が増えた • 競技プログラミングの影響で、ヒューリスティックアルゴリズ ムが扱える⼈がはっきり増えた • 焼きなまし法やビームサーチは古のアルゴリズム • でも使いこなせたのは何⼈？ • AtCoder参加者のエンジニアが⾮常に多い最適化AI系企業が数 多く⽣まれている • ALGO ARTIS • MCデジタル • などなど
64. その３：そもそも組み合わせが効く • 機械学習や数理最適化、ヒューリスティックアルゴリズムは、 解ける問題の領域が違う • つまり、「機械学習が⽣まれたことで数理最適化で解けるよう になった問題」なんてものがいくつか存在する
65. アルゴリズムと機械学習 将棋AIにおけるアルゴリズム活⽤例 先⼿ 320点 盤⾯から点数をつけるのは機械学習 点数を元に効率良く⼿順の探索を⾏う • 「機械学習だけ」「アルゴリズムだけ」では解けない問題が存在する • 機械学習で有名な将棋AIも探索アルゴリズムが使われている • 機械学習だけで解決できるものも多いが、全てではない 機械学習だけだとアマ有段者レベル 探索アルゴリズムだけでもアマ有段者 両⽅合わせることで プロに圧勝出来るAIに！
66. AIの種類 （AIマップより引⽤）
67. 機械学習でできること
68. アルゴリズムの応⽤でできること
69. アルゴリズムの適⽤範囲 • コンピュータで計算できる対象は増え続けている • テキストデータ • 意味も含めた解析が可能に • あらゆる作業履歴がコンピュータ上に！ • 画像データ • 物体や⼈物の判別・位置の測定 • ⾳声データ • 意味や何の⾳が鳴っているかの判別 • 機械学習では、これらの判別や解析が出来る • これらを組み合わせるのはアルゴリズム！
70. AIってなんだろう？ • 定義はさまざま • 僕が思う定義は、「回答が⾃明でない問題に答えられるプログ ラム」は全てAIとして良いと思う • 「コンピュータに問題を解いてもらう」ためには、機械学習だ けでは⾜りない！
71. 解ける問題って何だろう？ • 以下の３要素がはっきりしてるもの！ • コンピュータに⼊⼒するもの • コンピュータが出⼒するもの • コンピュータの出⼒に対する評価 • これらがはっきりすれば、解けるか解けないかを考えられる • 注：機械学習分野だともうちょっとふわっとしたものも結構ある • とりあえず今回はそれはスルーします
72. 理想のコンビニ ⾁まんを思い浮かべる それを察知したコンビニが 虚空から⾁まんを召喚する おいしい！ • 問題があやふや 解けない
73. 理想のちょっと⼿前のコンビニ タブレットでサジェストされた ⾁まんをクリックする ドローンがコンビニから ⾁まんを届けてくれる おいしい！
74. 理想のちょっと⼿前のコンビニ タブレットでサジェストされた ⾁まんをクリックする • ⼊⼒ • 男の⼦の⾏動履歴 • 前⽇までの⾷事とか • Webの検索履歴とか • 出⼒ • 男の⼦が⾷べたいそうなもの⼀覧 • 評価 • 実際にアクションに繋がった割合を最 ⼤化 • 購⼊操作とか、タップしたかとか
75. 理想のちょっと⼿前のコンビニ • ⼊⼒ • 地図データ • リアルタイムGPSデータ • リアルタイムカメラデータ • 出⼒ • リアルタイムのドローンへの指⽰ • 評価 • 安全に届けられたかどうか • 配送時間 ドローンがコンビニから ⾁まんを届けてくれる
76. アルゴリズムで何が出来るの？ • 例えばこんなことが出来ます！
77. 理想のちょっと⼿前のコンビニ タブレットでサジェストされた ⾁まんをクリックする ドローンがコンビニから ⾁まんを届けてくれる おいしい！
78. 真のAIエンジニアになるには？ • 「コンピュータが考えて解けるあらゆる種類の問題」を解ける ようになれると嬉しい！
79. アルゴリズムを極めたい⼈へ • コンテストに出よう！ • ⼟⽇の夜９時に⼤体やってます！
80. アルゴリズムを極めたい⼈へ • 本を読もう！！ • おすすめ２冊
81. それはちょっと無理……って⼈に • アルゴリズムの分かる⼈にお願いしよう！ • 問題形式に落とし込めば、今は出来る⼈がたくさんいます！
82. NASAの課題解決 • NASAには難題が⼤量に存在する！ • 宇宙に出るには計算する要素がたくさん • これをNASAの内部だけで解決するのは難しい。 他の⼈に 解いてもら おう！
85. NASA医療物資配分問題 • テーマ • 惑星外探査などの⻑期ミッションにおける医療物資の配分 • 概要 • 宇宙での⻑期ミッションにおいて、⼤量の医療物資が必要となるが、 医療物資の種類も膨⼤で、全ての医療物資を運ぶことは難しい • 医療物資の量は膨⼤であるが、「輸送する医療物資を選択する専⾨ 家」なんてもちろんいるはずがない • ここで、プログラミングコンテストを利⽤して、⾃動的に医療物資選 択を⾏うプログラムを作成させ、解決しようとした。 • NASA-TopCoder Challenge 第⼀回
86. NASA医療物資配分問題：問題定義 • 必要となるデータを全てデータベース化 • 実際の問題より若⼲の簡略化をしてます 医療物資 • 物資ID • 消耗品Flag • 体積 • 重量 医療⽤品 • ⽤品ID • 必要物資 • 物資ID • 必要量 ミッション • 危険度 • 必要⽤品 • ⽤品ID • 必要量 200種類 1000種類 100000種 類
87. イメージ図１ 資源 資源 資源 資源 資源 医療⽤品 ミッション 全ての医療用品が 必要数存在すればOK 医療⽤品 医療⽤品
88. イメージ図 資源 資源 資源 資源 資源 医療⽤品 ミッション もし資源が足りないと……？ 医療⽤品 医療⽤品
89. イメージ図 資源 資源 資源 資源 資源 医療⽤品 ミッション 医療⽤品 医療⽤品
90. イメージ図 資源 資源 資源 資源 資源 医療⽤品 ミッション 医療⽤品 医療⽤品
91. NASA医療物資配分問題 評価軸 • どういった資源を持ちたいか？ • 少ない重量・体積で、多くのミッションを解決できるような資源の組 み合わせ • 解決できないと致命的なミッションと、1つでは問題ないが累積すると ⼤変になるミッションが存在する • 危険なミッションを確実に、安全なミッションもそこそこ突破 可能な組み合わせを、少ない重量・体積で実現したい！
92. NASA医療物資配分問題：評価基準 • 物資配分を決定する • ランダムにミッションを10000個選ぶ • 各ミッションに必要な医療物資がそろっていれば成功 • 失敗した場合、ミッションごとに決められた危険度を⾜す • 危険度が、ある決められた値p以上になっていなければ、⻑期 ミッションは無事成功！ • 医療物資の体積・重量のそれぞれの和から算出されるスコアが与えら れる • Score += 1000/(体積+C*重量) Cは問題に応じて変更される • ⻑期ミッション全体に失敗したら、当然スコアは０点
93. 評価基準概要 M M M M M M M M M M M 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源
94. 評価基準概要 M M M M M M M M M M M 医療⽤品 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 医療⽤品 医療⽤品
95. 評価基準概要 M M M M M M M M M M M 医療⽤品 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 資源 医療⽤品 医療⽤品 -2pt -5pt -1pt 減点が10000以下 なら合格！
96. コンテストの結果 • 1095⼈が参加、上位5⼈に賞⾦ • 上位5⼈のアルゴリズムをNASAの⼈が分析、合成 • もともと⽤意していたアルゴリズムよりだいぶ良かったらしい • この結果が良かったので、NASAはこれ以降どんどんコンテス トを開催
97. なぜ問題が解けたのか • ⼊⼒が明確であったから • 出⼒形式が明確であったから • 採点基準が明確であったから • たったこれだけ！ • 宇宙とか何も知らなくてもアルゴリズム設計は出来ます！
98. まとめ • アルゴリズムの習得はむずかしい！ • 〇〇法、を覚えれば良いわけではない • 学びたいならコンテストに出よう！ • Algorithm: 毎週やってます！ • Heuristics: 毎⽉やってます！ • 実務で活かすには「増えたデータ」に注⽬しよう！ • ⼊⼒・出⼒・評価が⼤切！