(日立の)人工知能”Hくん”はものすごく少ないデータで学習し、最適解を導く(日立 矢野)【K16-1A #6】 – 【ICC】INDUSTRY CO-CREATION

(日立の)人工知能”Hくん”はものすごく少ないデータで学習し、最適解を導く(日立 矢野)【K16-1A #6】

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「IoTやAIによって人間社会はどう変わるのか?」【K16-1A】セッションの書き起し記事をいよいよ公開!9回シリーズ(その6)は、日立製作所 人工知能ラボラトリ長 矢野さんに、AIに対する目的設定の重要性と、日立製作所の人工知能「Hくん」を活用した各プロジェクトについてお話し頂きました。是非御覧ください。

ICCカンファレンスは新産業のトップリーダー160名以上が登壇する日本最大級のイノベーション・カンファレンスです。次回 ICCカンファレンス KYOTO 2017は2017年9月5〜7日 京都市での開催を予定しております。参加者の募集を開始しました。

 

登壇者情報
2016年9月7日開催
ICCカンファレンス KYOTO 2016
Session 1A
「IoTやAIによって人間社会はどう変わるのか?」
(スピーカー)
落合 陽一
筑波大学助教 ・ メディアアーティスト
河瀬 航大 
株式会社フォトシンス 
代表取締役社長
矢野 和男
株式会社 日立製作所
理事 研究開発グループ技師長 兼 人工知能ラボラトリ長
(モデレーター & スピーカー)
中村 洋基 
PARTY 
Creative Director / Founder

その1はこちらをご覧ください:IoTとビックデータの活用で3分間の歯磨きが劇的に変わる(PARTY中村)【K16-1A #1】
その2はこちらをご覧ください:スマートロックロボット『Akerun』が人間の生活や行動を変える(フォトシンス河瀬)【K16-1A #2】
その3はこちらをご覧ください:IoTによって本来人間がするべきではない煩わしい仕事を代替する(フォトシンス河瀬)【K16-1A #3】
その4はこちらをご覧ください:15歳の子供が5年前の修士論文レベルのことを3日間で実現できる(落合陽一) 【K16-1A #4】
その5はこちらをご覧ください:人間はコンピューターによって制御される(落合陽一)【K16-1A #5】


中村 それでは、お待たせしました。矢野さん、よろしくお願いします。

矢野 和男 氏(以下、矢野) 株式会社日立製作所の矢野と申します。

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矢野 和男
株式会社 日立製作所
理事 研究開発グループ技師長 兼 人工知能ラボラトリ長
『山形県酒田市出身。1984年早稲田大学物理修士卒。日立製作所入社。91年から92年まで、アリゾナ州立大にてナノデバイスに関する共同研究に従事。1993年単一電子メモリの室温動作に世界で初めて成功し、ニューヨークタイムズなどに取り上げられ、ナノデバイスの室温動作に道を拓く。
さらに、2004年から先行してウエアラブル技術とビッグデータ収集・活用で世界を牽引。論文被引用件数は2500件、特許出願350件を越える。
「ハーバードビジネスレビュー」誌に、「Business Microscope(日本語名:ビジネス顕微鏡)」が「歴史に残るウエアラブルデバイス」として紹介されるなど、世界的注目を集める。のべ100万日を超えるデータを使った企業業績向上の研究と心理学や人工知能からナノテクまでの専門性の広さと深さで知られる。特に、ウエアラブルによるハピネスや充実感の定量化に関する研究で先導的な役割を果たす。
博士(工学)。IEEE Fellow。電子情報通信学会、応用物理学会、日本物理学会、人工知能学会会員。日立返仁会 監事。東京工業大学大学院情報理工学院特定教授。文科省情報科学技術委員。これまでにJST CREST領域アドバイザー。IEEE Spectrumアドバイザリ・ボードメンバーなどを歴任。1994 IEEE Paul Rappaport Award、1996 IEEE Lewis Winner Award、1998 IEEE Jack Raper Award、2007 Mind, Brain, and Education Erice Prizeを受賞。2012年Social Informatics国際学会最優秀論文など国際的な賞を多数受賞。2014年7月に上梓した著書『データの見えざる手:ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会』が、BookVinegar社の2014年ビジネス書ベスト10に選ばれる。テレビ「夢の扉」や「クローズアップ現代」に出演。』

AIの話をしたいと思います。東京の国分寺にあります研究所に33年勤めています。

ここ1年はAIに関して、1日2回、年間500回ほど講演をしています。今日も実は、このイベントが初回で、3回連続で、次に丸の内と日本橋で講演する予定です。

AIの役割と求められる発想

AIによる変化は、我々が発想を変えないといけないということだと思います。

大量生産によって繰り返しを効率良くやることが、お金を生み出すエンジンだった世界のやり方が、社会の制度に色濃くまだ残っているわけですが、一方、世界は随分変わってきています。

需要は複雑化し、短期で変化し、多様化しています。これに人手で対応しようとすると、人件費がかさみ利益が生まれないので、これをAIによって自動適応させるのが、AIの最大唯一の役割だと考えています。

最近は深層学習なども話題になっているものの、儲かったという話がどこからも聴こえていないというのは、まだ何か足りていないということです。

例えば、店舗の売上を上げたいときに、今日という日と全く同じ日は1日としてないわけです。

商品や商材も変わっていきます。ポケモンGOが発売される前と後では、人間の行動も変化していきます。同じルールのデータが多数回とれるわけではありません。

その場合、今の深層学習では窮屈で違う枠組みが必要です。

我々は5年前から、AIが少ないデータで臨機応変にアクションを生み出すこと、既存のシステムにアドオンする形で人間が目的を与え、どうやってやるかはAIにコントロールさせるということに、5年前から取り組んでいます。

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「AI」は目的(アウトカム)が重要

私がAIという言葉を社内で使い始めた5年前は、大変なタブーに触れたような反応でした。AIは世の中全体のタブーでしたので、逆風の中で、これまで研究を進めてきました。

言葉で伝えるだけでは伝わらないので、動くモノを作ってきました。

人工知能の「Hくん」(Hitachi AI Technology/H)は、線につながっています。

人工知能には、膝の曲げ伸ばしを決めて、ブランコの振れ幅を大きくするように目的を決めて、ジャイロ(慣性で角度を検出する計測器)のデータをたくさんあげることで、どうやってやるかを自分で考えてもらうようにしています。

最初は何の事前知識もないので、やみくもに動いているだけなのですが、いいタイミングで膝を曲げ伸ばしすることで振れ幅が大きくなることを学習していきます。1、2分経つとコツをつかんできて、2、3分経つと、大分さまになって来ます。

中村 これは、上手くブランコをこげたらポイントをあげるという考え方なのでしょうか?

矢野 ブランコの振れ幅を目的にしています。

このロボットの動きを見ていると、人間がロボットを擬人化して捉えて感情移入してしまうのは大変問題なのですが、健気な様子に見えますよね。3、4分経ちますと、人間の動きに完全に似た動きを出来るようになります。

中村 裏側では総当りでアルゴリズムを選定しているということでしょうか?

矢野 そうではなくて、非常に賢く選定しています。

最終的には、更に振幅が大きくなっていきまして、後ろに振れたときに膝を曲げて、前に振れたときに膝をまた曲げるという1周期で2回膝を曲げ伸ばしする技を身に付けて、人間よりも上手になりました。

人間の場合は、基本的に高い所での膝の曲げ伸ばしに恐怖を覚えるので、なかなかやれません。

ブランコのロジックがどこかに入力されているのではないかと思う疑い深い方がいると思うので、もう1つお見せします。

ブランコにつながっていた線を抜いて、隣にある鉄棒に「Hくん」をつないだものです。振り幅をとにかく大きくする目的を与えて、データをあげてやり方を自分で考えてもらいます。1、2分経ちますとあっという間にコツを覚えて、3分くらいすると上手になってきます。

中村 人間みたいですね。

ブランコや鉄棒の実験で、振り幅が大きくなると点が高いというインセンティブを与える話は分かるのですが、総当りの選定ではなく、自分で考えて学習しているとはどういうことなのか、素人でも分かる説明を頂けたら嬉しいです。

矢野 例えば、ブランコの実験ですと、数分の間に200回の結果しかないわけですよね。

たった200回のデータで色々なことを学習するというのは難しいのですが、我々はものすごく少ないデータで学習するAIを集中して研究してきていて、少ないデータであっても、どういった条件が揃えば上手くいくのかという評価関数の当たりがつけられるということを、コア技術として開発しています。

店舗を例にとりますと、ものすごく毎日変化しているので、1年前のデータは全然使うことが出来ません。

しかし、そういったビジネスの要求に対して、今のところ人工知能の学会での研究では全く応えられていません。

ベンチマークテストをやってエラー率がどうかというような議論と、ビジネスでどうやって価値を生み出すかという話では、随分とギャップがあります。ビジネスで価値を生み出すキーは、非常に少ないデータでアクションまで生み出すという点ですね。

落合 逆に言うと、このアルゴリズムについて論文は書かれないのでしょうか。

矢野 今のところクローズにしています。お客さんが理解出来る範囲の情報は開示しています。我々がいいポジションをとれた時点で、逆にオープンソースにするという戦略もとるかもしれませんね。

(参考資料:日立評論「AIのテクノロジー自ら学習し判断する汎用AIの実現」に詳しく記載があります。)

少ないデータから大量の仮説を構築する

矢野 さて、先程も申し上げましたがビジネスのデータはそんなに多くないので、少ないデータ数に対応し、100万個ある仮説を自分で作って、コントロールするアクションを自分で作れるということが重要な点です。

大変色々な分野で使われていまして、倉庫でWMSという在庫管理システムにHくんをアドオンし、とにかく総作業時間を短くするように目的を与えて、毎日の作業のスケジューリングはHくんが行っています。平均で8%生産性が向上しています。

ai%e9%81%a9%e7%94%a8%e4%be%8b出所:「Hitachi AI Technology/業務改革サービスとは」の適用事例より引用

店舗では、POSのシステムにHくんをアドオンして、売上を上げるように目的を与えて、人間と勝負させました。

人間の方が色々とアイディアを出したのですが、Hくんはある場所に従業員のいる時間を長くするようにアクションを促しました。結果として、人間は全く売上を上げることはできず、Hくんは15%売上を向上させました。

日立では、色々なところに鉄道を作っているのですが、鉄道の状態監視のシステムにHくんをアドオンして、オペレーションの電力を下げるように目的を与えました。

人間は全く気づいていなかったのですが、Hくんはあるコマンドの状態を増やすことで、年間14%の省エネが可能であることを見つけて来ました。

アスクルさんの配送のデータと人工知能を組み合わせて、とにかくジャストインタイムで届けるようにするシステムを開発しました。
【参考資料】
アスクル社の「Happy One TIme

%e3%82%a2%e3%82%b9%e3%82%af%e3%83%ab%e4%ba%8b%e4%be%8b2-1 %e3%82%a2%e3%82%b9%e3%82%af%e3%83%ab%e4%ba%8b%e4%be%8b2出所:アスクル社の2016年6月28日のプレスリリース分から引用

カブドットコムさんでは、株のレンディングに人工知能を活用することで、株を貸すレートをベタなトレーダーよりも非常に効率的に算出出来るようなりました。

【参考資料】
「カブドットコムがストック・レンディング業務に人工知能技術を採用、業務拡大と省力化を同時に実現」

%e3%82%ab%e3%83%96%e3%83%89%e3%83%83%e3%83%88%e3%82%b3%e3%83%a0出所:2016年7月25日 カブドットコム証券株式会社/株式会社日立製作所 プレスリリース「カブドットコムがストック・レンディング業務に人工知能技術を採用、業務拡大と省力化を同時に実現」から引用

既に14分野57案件と、どんどん活用が始まっています。とにかくアウトカム、すなわち目的を与えることで、どうやるかをHくんが自分で考えてくれます。非常に汎用的な仕組みになっています。

世の中でAIと呼ばれているものは、問題ごとに人間がプログラムを作っているので、専用AIなのですが、Hくんは汎用的な判断が出来るというのが特徴です。

(参考資料:「Hitachi AI Technology/H」説明動画。矢野さんがお話された内容がコンパクトにまとまっております。動画の最後には矢野さんも登場します。)

(続)

編集チーム:小林 雅/榎戸 貴史/戸田 秀成/Froese 祥子

続きは 組織のハピネスは加速度センサーで測れる(日立 矢野) をご覧ください。

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【編集部コメント】

続編(その7)では、日立製作所 人工知能ラボラトリ長 矢野さんに、加速度センサーとビッグデータを活用した組織の活性化事例についてお話し頂きました。人事制度などを考える上で非常に勉強になる内容です。是非ご期待ください。感想はぜひNewsPicksでコメントを頂けると大変うれしいです。

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