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【キカガク】機械学習の事業化までの道のりと社内教育のノウハウ

Ryosuke Yoshizaki
October 20, 2018
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 【キカガク】機械学習の事業化までの道のりと社内教育のノウハウ

Ryosuke Yoshizaki

October 20, 2018
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Transcript

  1. 株式会社キカガク
    機械学習の事業化までの道のりと
    社内教育のノウハウ

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  2. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 2
    会社概要
    *機械学習とディープラーニングを含む
    協力会社
    会社名 株式会社キカガク
    設立日 2017年1月
    所在地 東京都豊島区池袋
    従業員 正社員11名+4名
    PLAN
    ACTION
    DO
    CHECK
    We provide education in the best style for you
    人工知能(AI)*における教育と
    コンサルティングサービスを提供

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  3. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 3
    実績 (法人設立から約2年)
    日本マイクロソフトと
    Preferred Networksの
    初の公認のデータサイ
    エンス人材養成企業
    経済産業省認定
    大手企業公認 共同プロジェクト多数
    「第四次産業革命スキル
    習得講座認定制度」の
    第1段に採択
    データサイエンス人材を
    育成するプロジェクトに
    参画
    0
    3000
    6000
    9000
    2017.6 2017.12 2018.6 2018.9
    #Students
    受講生
    9000人
    突破
    90%が満足もしくは大満足と回答
    ※ Udemyキカガク流脱ブラックボックス講座中級編より引用
    最初に見た時は、
    紙とペンによる手書き!?
    と驚きましたが、
    そのペースが講義を聞きな
    がら、理解するのに丁度良
    い事に気付きました。
    「初心者向け」とはなって
    いるが、前提知識として設
    定されるレベルが私には高
    くて、途中で挫折する事が
    多かったのですが、この講
    義は非常に解りやすかった
    ため、最後まで終えること
    が出来ました。
    受講生からの声

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  4. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 4
    吉 崎 亮 介
    株式会社キカガク
    代表取締役社長
    コンサルティング現場で
    得た知見を教育へ
    教育
    コンサル
    ティング
    自己紹介
    1991年生まれ
    京都出身
    27歳
    舞鶴工業高等専門学校
    画像処理とロボット制御の
    研究に従事
    株式会社SHIFT
    社長室
    ソフトウェアテスト
    R&D部門立ち上げ
    京都大学大学院
    機械学習による
    製造業のプロセ
    ス改善に従事
    株式会社
    キカガク
    創業
    東京大学
    客員研究員
    就任
    株式会社
    Carat
    共同創業
    講演実績

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  5. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 5
    会社の沿革
    正社員数
    1人
    正社員数
    2人
    正社員数
    11人
    2017年1月 2017年12月 2018年10月
    2017年6月
    ディープラーニング
    ハンズオンセミナー
    2018年8月
    セミナーの日々
    2018年4月
    動画配信
    経産省
    認定
    トレノケート社
    資本業務提携
    オフィス
    池袋 → 神田
    オフィス
    貸会議室 → 池袋
    代表の吉崎が
    客員研究員に就任

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  6. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 6
    導入までの4段階
    会話
    できる
    企画
    できる
    開発
    できる
    導入
    できる
    AI
    スタート
    アップ
    PoC CNN
    クラウド
    精度
    コンテナ
    特徴量
    ベクトル
    PaaS
    会話できない
    経営者の
    期待値
    取り組む人の
    レベル
    研究
    基礎 応用
    教育の力で
    解決

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  7. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 7
    人工知能(AI)・機械学習・ディープラーニング

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  8. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 8
    学習と推論
    モデル
    入力変数 x 出力変数 t
    (教師データ)
    名前:佐藤さん
    学習
    名前:鈴木さん






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  9. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 9
    学習と推論
    入力変数 x 出力変数 y
    (予測値)
    推論
    学習済み
    モデル
    名前:鈴木さん

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  10. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 10
    ディープラーニングが得意な領域
    Step1. 画像の分類(CNN)
    Step2. 物体の検出(R-CNN)

    西



    ロゴ
    その他、GANと呼ばれる技術で
    画像の生成もできるが、後述す
    る検証の問題で導入までの障害
    が高いため、今回は省略

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  11. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 11
    ディープラーニングが得意な領域
    Step1. 文書の分類(NN)
    Step2. 機械翻訳(RNN)
    野球 サッカー
    ラグビー
    バッター
    イチロー
    スマホ
    急速充電
    電動
    ホット
    コールド
    自動車
    お風呂
    私 / は / 吉崎 / です /。 / よろしく / お願い / します / 。 /
    → 私 / は / キカガク / です /。 / こちらこそ / よろしく / お願い / します / 。 /

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  12. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 12
    データ量と費用対効果

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  13. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 13
    質・量・改善の3ステップ
    サービス開発の流れ


    改善
    人力×エクセル
    アプリケーション
    データ解析
    業務コンサル
    開発支援
    データ分析
    コンサル







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  14. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 14
    サービス開発の流れ


    改善
    人力×エクセル
    アプリケーション
    データ解析
    事業化の際に必要な人材
    企画 エンジニア(Web / ネイティブ / 組み込み)
    データサイエンティスト
    機械学習エンジニア
    事業化プロデューサー
    • 企画・事業推進・マネタイズ
    • データ駆動で改善する戦略設計
    • 使えるデータ構造の理解
    • データが貯まる仕組みづくり
    • ユーザー体験(UX)を意識した設計
    • MVP*を意識した素早い仕様変更に耐えうる設計
    • 機械学習を用いる連携を意識した設計
    *MVP: Minimum Viable Product
    可視化・分析から改善案の提案
    学習済みモデルの作成・推論API構築

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  15. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 15
    データサイエンスを超えた幅広いカリキュラム
    ▶ セミナー一覧:https://www.kikagaku.co.jp/services/seminars/

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  16. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 16
    キカガクのメンバーは実際にどうやって育てているの?
    社内教育に大事なファクター
    • 目的関数
    何を成し遂げるべきか設計
    • 教師データ
    教育後に目指すべき姿
    • 制約条件
    やることと「やらないこと」
    • 入力変数
    スキルセットの項目
    • 最適化戦略
    どのように学んでいくか
    目的
    関数
    教師
    データ
    制約
    条件
    入力
    変数
    最適化
    戦略

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  17. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 17
    キカガクのメンバーは実際にどうやって育てているの?
    具体的にしたこと
    メンバーの理想像を書き出す

    必要なスキルセットを構造化

    学べる参考書やセミナーを探す

    学んだ過程を共有
    ↓ ↑
    メンターからフィードバック
    例)「キカガク式研修」と検索
    研修生の成長を見ることができます。
    目的
    関数
    教師
    データ
    制約
    条件
    入力
    変数
    最適化
    戦略

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  18. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 18
    キカガクのメンバーは実際にどうやって育てているの?
    キカガクの社内教育(最初の2か月)
    • 目的関数
    大人数の前で教えられるようになる
    • 教師データ
    吉崎
    • 制約条件
    カリキュラムを超えた数学はやらない
    • 入力変数
    数学・プログラミング・教え方・手配力
    • 最適化戦略
    インプットした知識を動画で撮影し、メンターがフィードバック(毎日)
    目的
    関数
    教師
    データ
    制約
    条件
    入力
    変数
    最適化
    戦略

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  19. 教育に関するプロデュースのご相談
    お待ちしております。
    ご清聴ありがとうございました。

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