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●AI研究・開発の成果を公開するラウンドテーブルから

日本マイクロソフトは2018年1月18日、定例のAI(人工知能)に関するラウンドテーブルを都内で開催。3回目となる今回は、Microsoftが2017年12月に発表した「Everyday AI」と、2017年5月に発表したPreferred Networksとの協業に関する進捗状況が説明された。

右を見ても左を見てもAIや機械学習(マシンラーニング)、深層学習(ディープラーニング)といったキーワードが散見されるIT業界だが、バズワード的な存在ではないことは読者諸氏もお気付きのことだろう。早期からAI研究に取り組み、ここ数年はさらに注力度を高めるMicrosoftは、AWS、DeepMind(Google)、Facebook、IBMと共に、AIを倫理的かつ正しい存在として意見の一致を得るコミュニティ「Partnership on AI」を立ち上げた。

のちにAppleもステアリングメンバーとして参加し、非ステアリングメンバー企業はソニーなどを含めて30社におよぶ。日本マイクロソフトは、「AI同士の対話に問題が発生しても、人が理解して調整できる可読性の高いプロトコルの合意形成などが目的。現時点では(AIの基本となる)ベストプラクティスや事例を参画企業で共有している」(日本マイクロソフト 執行役員 最高技術責任者 榊原彰氏)と社外の活動を説明した。

他方で社内では、AIに差別を認めず「万人に対してサービスを提供」し、「人間が信頼できる技術基盤」を構築して、「人々を支援」する存在とするためにレビューする組織「Aether Advisory Committee」を既に設けている。ちなみにAetherは「AI and Ethics in Engineering and Research」の頭文字をまとめた略称であり、文字どおり「研究とエンジニアリングのなかにAIと倫理(がある)」という意味を込めて名付けたのだろう。

このような活動背景をもとにMicrosoftは、前述のとおり「Everyday AI」を2017年12月に発表した。現在のMicrosoftは、研究分野となる「AI Research」、AIに特化した製品開発を指す「AI Products」、既存製品にAI技術を投入する「Infusing AI」、AIを機能させるための基盤構築を意味する「AI Platform」、ビジネスアプリケーションやソリューションにAIを投入する「AI Business Solutions」の5分野に注力している。日本マイクロソフトによれば、Microsoft Azure経由で認知機能を利用する、Microsoft Cognitive Servicesを使ったAIソリューションを開発する開発者は76万人を超えた。

そのCognitive Servicesの画像認識や顔認識、文字認識などのAPIを用いたのが「Seeing AI」というスマートフォン向けアプリである。執筆時点で日本国内向けは未提供のため、筆者も試したことはないが、動画を見ると、スマートフォンのカメラで撮影、もしくは映し出した映像内の文字やメニューを分析し、利用者に内容を音声で伝える視覚障がい者向け支援ツールだ。

既にダウンロード回数は10万回を超え、300万タスクを実行したという。今回、Seeing AIは新たにバージョンアップし、貨幣および色彩認識と明るさ検知機能をサポートした。その他にも自然言語を理解するAPI「LUIS(Language Understanding)」や「Azure Bot Services」が、一般提供版に達している。

●Office 365に加わるAI機能

今回は駆け足で多くの情報が提供されたが、Office 365に対するAIアプローチには、強い興味をひかれるのではないだろうか。前述したInfusing AIに該当する改良だが、Wordには略語を判断して意味を説明する「Acronyms(アクロニム)」、Excelにはテーブルの内容をAIが判断して適切なグラフを推奨する「Insights(インサイト)」が加わる。後者は、PowerPointでテキストなどを入力すると配色や文字サイズなどを提案する、「PowerPointデザイナー」を想像すると分かりやすい。

当初はドローンの動作検証用に開発した「AirSIM」だが、2017年11月からは自動運転車のシミュレーション機能をサポートした。仮想世界を構築し、その空間内でエージェントとなる自動車やドローンが、道路や上空を移動する際に、発生した事故を学習データに用いてAIの学習を支援するOSS(オープンソースソフトウェア)だ。今後は船舶への対応も予定しており、「各ベンダーと協力すれば面白いことができる」(榊原氏)とした。

昨今、AIが人間の読解力に並んだというニュースが世間をにぎわせた。具体的には、マシンリーディングという分野における標準的なベンチマークツール「SQuad(Stanford Question Answering Dataset)」を用いた測定方法にて、人間の82.304点に次いで、Alibaba(アリババ)が82.440点、Microsoft Research Asiaが82.650点という高い結果を打ち出した。それでもMicrosoft Research Asiaの担当者は「言語の複雑さとニュアンスの理解はまだ人間におよばない」と述べている。だが、自然言語処理分野において、また一歩進んだことは確かだ。

このようにAIが多角的に活用されている状況を踏まえ、日本マイクロソフトは2017年5月にPreferred Network(以下、PFN)との提携を発表している。今回新たに深層学習フレームワーク間のインポート/エクスポートを可能にする「ONNX」に対して、PFNの深層学習フレームワークであるChainerが対応することを明らかにした。「Chainerで作った学習モデルをCNTK(Microsoft Cognitive Tool Kit)で実行。学習と推論を別のフレームワークで実行可能にできる」(榊原氏)ため、日本のAI技術者も多くのメリットを得られるようになるだろう。

提携発表時に立ち上げた深層学習の開発事例や最新技術動向を発信するコミュニティ「DEEP LEARNING LAB」は、半年で1,700名の参加者を数え、既に日本全国で12回の勉強会を実施した。さらに、3日間で20万円の有償ハンズオンを実施したところ、10回で150名が受講し、100%の満足度を得たという。この実績をもとに、日本マイクロソフトとPFNは、経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座認定制度(Reスキル講座)」の認定を得た。両社は、協力企業を増やしつつ、「DEEP LEARNING LAB "ACADEMY"」と題した有償ハンズオンの実施を全国展開していく。

とみに感じるのは、かつて絵空事だったAIが、クラウドやGPUパワーで学習環境が整い、スピードを増して広まりつつある現状だ。この流れはさらに加速し、「毎日AIに触れる」……そんな時代がそこまで来ているのだろう。

阿久津良和(Cactus)