FRONTEO, Inc. · TSE:2158
FRONTEO — UBIC — Technical Presentation (May 2015)
26 slides from FRONTEO's technical presentation, May 15, 2015
Slide 1: UBICの技術と新規事業での活用事例のご紹介
UBICの技術と 新規事業での活用事例のご紹介 Presenter: Hideki Takeda CTO UBIC, Inc. http://www.ubic.co.jp Date: 2015.5.15 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 0
Slide 2: Agenda
Agenda UBICの技術と新規事業での活用事例のご紹介 1. 人工知能とは 2. UBICの人工知能 3. 人工知能活用事例 4. 質疑応答 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 1
Slide 3: 1. 人工知能とは
1. 人工知能とは ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 2
Slide 4: 人工知能とは何か？
人工知能とは何か？ 人工知能の定義については現在も議論が続いているが… コンピュータなどで人工的に人間と同様の知能を実現させるための ソフトウェアやシステムのこと ある特定の目的で、 人間のようにふるまう人工知能 ？ ！ 人間を超越するかもしれない人工知能 この二種類に分類されると言われている ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 3
Slide 5: UBICの人工知能
一般的な人工知能のイメージ 目的指向型 役立つペット 頼れるパートナー 特定の課題を解決するために 単純作業の実行に特化した 開発された人工知能 電子機器の一種 UBICの人工知能 ロボット ソフトウェア 人型ロボット 恐怖の支配者 もしかしたら人類を 人間と同等以上の能力を持ち 支配してしまうかもしれない存在 不可能を可能にする存在 超越型 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 4
Slide 6: 2. UBICの人工知能
2. UBICの人工知能 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 5
Slide 7: ビッグデータ解析が抱える共通の課題
ビッグデータ解析が抱える共通の課題 困難な重要データの抽出 ビッグデータ解析の課題 従来のIT手法で 従来の手法では 解析可能 解析不可能 人の目だけで 他のデータと区別の付く 他のデータと区別の付かない チェックできない 少量の価値あるデータ 少量の価値あるデータ 膨大な量のデータ （干し草の中の針） （干し草の中の干し草） ビッグデータ解析は干し草の山の中から一本の金の針を見つけ出すことに 例えられるが、実際は価値のあるデータが金の針であるとは限らず、 従来の手法では抽出が困難な場合が多々ある ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc.
Slide 8: 困難な言語データの解析
困難な言語データの解析 普通のメール 不正示唆メール 従来の手法（KW検索）では両方Hitしてしまい、 人間が意図する微妙なニュアンスの違いを見分けることが不可能 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 7
Slide 9: UBIC AI技術の立ち位置
UBIC AI技術の立ち位置 Collection Analysis Review 例：eDiscovery Stage Stage Stage AI 情報集約・整理 １ ２ IT・統計解析 ３ （暗黙知の活用） Stage Stage Stage AI １ 情報集約・整理 ２ IT・統計解析 （詰込型学習） ３ 他社技術 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 8
Slide 10: 人から学び、調和・協働するUBICの人工知能
人から学び、調和・協働するUBICの人工知能 1.人の経験や感覚を学ぶ 2.人に代わって考え、調べる 3.経験や感覚に合った情報 が見つかる ♪ ♪ • UBICの人工知能は、人の行動を学び、判断をサポートする • 学んだ人の直感に基づいて評価軸を形成することで、その人の趣味嗜好に合致した 情報抽出を行う ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 9
Slide 11: UBICの人工知能によるビッグデータ解析
ビッグデータ解析に威力を発揮 UBICの人工知能を使用すれば、それぞれが自由に記述したテキストデータを含む ビッグデータの中から、見つけ出したいデータを、迅速かつ正確に見つけ出すことが可能 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 10
Slide 12: Deep Learning：小さなデータから学び、膨大なデータを判定できる
小さなデータから学び、膨大なデータを判定できる 伝達情報量 Deep Learning 教師データ 教師データ 大量の教師データと 必要な教師データと それを解析する 処理機能が小さい 大規模の設備が必要 Output Output 暗黙知を暗黙知のまま解析する伝達情報量は、 学習に必要なデータ量や必要な設備負担が僅かで済むため実用化しやすい ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 11
Slide 13: 他技術との違い
他技術との違い UBICの人工知能は解析に必要な教師データと処理機能が小さくて済むため、 機能の広がりが期待され実用化しやすいという特長を持つ 伝達情報量 小型ノートパソコンで動く ハイブリッドカーのような高性能技術 ♪♪ Start Goal 他社技術 動作するのに大量のサーバーを必要とする Deep Learning等 燃費の悪い車のような技術 Start Goal ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 12
Slide 14: UBICの人工知能を使うことのメリット
UBICの人工知能を使うことのメリット 教師 教師 データ データ Output Output 学習と判断の自動化 少量の学習から大量 判断の継続性・精度 人間の行動や判断の のデータを判断 の維持 特徴を捉える Positive Negative エキスパートの 感性・感情に合致 業務をサポート した情報抽出 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 13
Slide 15: 3. 人工知能活用事例
3. 人工知能活用事例 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 14
Slide 16: UBIC AIの適応領域の拡大
UBIC AIの適応領域の拡大 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 15
Slide 17: NTT東日本関東病院との転倒・転落防止システムの共同研究
NTT東日本関東病院との 転倒・転落防止システムの共同研究 １ 電子カルテ総数： 2 教師データ（1017件）の学習 4 スコア付け結果 16749件（100名分） 見つけたいデータ： 教師データでないものも含め、 17件（7名分） スコアの高い約1000件に 注意力の低下や意識障害の症 状が見られた その他のデータ： No スコア 電子カルテ 教師データ 1000件（7名以外の 1 4604 #13035 データから1000件を 学習 2 4278 #1345 ランダム抽出） 3 4155 #13535 4 3961 #1567 3 全ての電子カルテのスコア付け 5 ・ 3951 #674
Slide 18: NTT東日本関東病院との転倒・転落防止システムの共同研究
NTT東日本関東病院との 転倒・転落防止システムの共同研究 非教師データ 4 スコア付け結果 【患者】 教師データでないものも含め、 スコアの高い約1000件に 今日はお土産を持って 注意力の低下や意識障害の症 きたわよ。 状が見られた 【看護師】 No スコア 電子カルテ 教師データ 術後に混乱しているよ 1 4604 #13035 うで、辻褄の合わない 2 4278 #1345 言動が見られる。 3 4155 #13535 教師データ 4 3961 #1567 5 3951 #674 ・ ・ 上位・ 【患者】 ・ 1021 ・ 2809 #2421 約1000件 ・ 今日はどこに連れて行
Slide 19: NTT東日本関東病院との転倒・転落防止システムの共同研究
NTT東日本関東病院との 転倒・転落防止システムの共同研究 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 18
Slide 20: 電通国際情報サービスとのデジタルキュレーションサービスの共同開発
株式会社電通国際情報サービスとの デジタルキュレーションサービスの共同開発 課題 商品や店を選ぶ際にランキング・口コミ情報を参考にするが、ランキングは、評価者の数や属 性の偏りが生じやすく、口コミは、全てを見るには時間がかかり、意見もばらばらで判断に迷 うことが少なくなかった。 A店の評価★5 年齢25歳 この店の肉料理は、ボリューム満 ランキングも当てになら 点で最高にうまい。 ないし、コメントもどれ を見ればいいのか・・・ A店の評価★2 年齢45歳 料理が盛りすぎで品がない。 A店の評価★4 年齢30歳 食事も出来て、お酒も旨いので良 い。店の雰囲気がもう少し落ち着 いていればベター。
Slide 21: 電通国際情報サービスとのデジタルキュレーションサービスの共同開発
株式会社電通国際情報サービスとの デジタルキュレーションサービスの共同開発 結果 OK, I suggest… レストラン I like… ホテル レストラン ユーザーが好みのレストランなどを 学習した好みからユーザーの嗜好と似 いくつか指定すると、その嗜好の たものを、レストラン限らず宿のよう ニュアンスを人工知能が読み取り学 な別ジャンルにおいても提案する 習する ※特許共同出願中 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 20
Slide 22: 三菱総合研究所へのプロジェクト評価支援
株式会社三菱総合研究所へのプロジェクト評価支援 課題 プロジェクトサマリーの貢献度評価やノウハウ・知見活用を目的として様々な観点で分類して いたが、分類項目の多様化に耐えられず、効果的に評価や知見を体系化できていなかった 多種多量の文書をディレクトリ管理などの単純な手法で分類し切ることは困難で、 かつこれらの方法は目的が変わるたびにメンテナンスを必要とする ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 21
Slide 23: 三菱総合研究所へのプロジェクト評価支援
株式会社三菱総合研究所へのプロジェクト評価支援 １ 2 未調査 目的 コンサルティング業務のプロジェクトサマリーを様々な 観点から評価することで、過去の業務のナレッジを抽出 3 するなどし、コンサルティング業務の質向上を目指す 手順 1. 評価者が評価・仕分けしたコンサルティング業務 の報告書の特徴を人工知能が学習 2. 学習結果に基づいて、人工知能が約1,300件のプ ロジェクトサマリーにスコア付けを行う 3. スコアが可視化され、過去のデータから短時間で効 率的に知見を発見することが可能に ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Pr
Slide 24: トヨタテクニカルディベロップメントとの知財評価ツールの共同開発
トヨタテクニカルディベロップメント株式会社との 知財評価ツールの共同開発 特許調査の課題 • 特許調査の対象となる技術情報の範囲が広がり、 より膨大なデータを調査しなければならない状況 人海戦術の調査による多大な時間とコスト UBIC AIの活用 • 無効資料調査や出願前調査において専門家の判断、 特に卓越した暗黙知を学びその価値判断を再現 人間と比較して 最大250倍の効率化を実現 ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved UBIC, Inc. Proprietary and Confidential. 23
Slide 25: Lit i View Social Media Risk Monitoring（仮）の開発
Lit i View Social Media Risk Monitoring（仮）の開発 Lit i View Social Media Risk Monitoring（仮） 法執行機関向けソーシャルメディアモニタリングシステム SNS分析の課題 ・インターネット上に日々生成される 膨大な量のコミュニケーションの分析 ・文脈を理解することが困難な SNSに投稿される短文からの行動抽出 UBIC AIの活用 ・AIが分析調査官の暗黙知を学ぶことによる 24時間体制のコミュニケーション監視 ・AIの自動学習による最新の書き込み検知と精度向上 ・UBIC独自の「高解像度Predictive Cod
Slide 26: ⒸUBIC, Inc. 2015 All Rights Reserved
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