AI関連技術を使ったサービスについて

こんにちは増島です! 

最近はAI、ディープラーニング、機会学習などのキーワードをしょっちゅう聞くようになりましたね。
あゆたでもちょくちょく話に出るようになりました。

僕も流れに取り残されたくないとは思いつつ、勉強を開始できていない現状です。
それを使って何が出来るのかなどイメージが湧かなかったのでとりあえず取っ掛かりとしてどのようなサービスに使用されているかを調べて纏めました。

AI関連技術を利用したサービス

現状でも事例は膨大にありそうなので、個人的に面白いなと思ったものを挙げています。
AI関連については「機会学習」「ディープラーニング」「コグニティブ・コンピューティング」など色々なキーワードがありますが、
今回は特に分類せず「AI関連技術」と一括りにして紹介します。

この他にも面白そうなものを見つけたら随時追加していきます。


シェフ・ワトソン

https://www.ibmchefwatson.com/community

Watsonの派生プロジェクトで、食べ物に重点を置いている。
材料を入力すると、膨大なデータと自然言語処理能力を生かしてレシピを提案してくれる。

9000以上のプロが作ったレシピとその成分データ、評価データを持つ。
食材の成分組成や分子レベルのデータなど様々なデータを分析して、食材の組み合わせを提案している。

余談ですが、Watsonが人工知能と表現されることがありますがIBMは一貫して人工知能ではなくコグニティブ・コンピューティングであると発言してるようです。

ホットペッパービューティー

http://www.slideshare.net/recruitcojp/ss-55725591

画像解析を使用した類似ネイル検索機能を提供しています。
元の画像から「爪箇所判別」「デザイン抽出」「カラー抽出」「類似度計算」 のプロセスを経て類似ネイル画像を提供してくれるようです。

TacoBot

http://www.excite.co.jp/News/it_g/20160407/Engadget_tacobot.html

米国を中心に人気のタコスやブリトーのチェーン店「タコベル」。2016年4月に人工知能とチャットボットを利用した自動オーダー対応サービスを米国で開始することを発表しました。 店舗スタッフとオーダーのやり取りをする感覚で自然言語のオーダーが可能なようです。

SENSY

http://sensy.jp/

自身の好みを理解した人工知能と自然な会話やチャットをしながらのファッション相談が出来るアプリです。
ユーザーのファッションセンスを学習した人工知能が、好みに合った服を世界のECサイトから探し出し提案してくれる。
「センスの変化」や「流行の移り変わり」にも自ら進んで学習して進化していくらしい。

Music Xray

https://www.musicxray.com/

アーティストが投稿した楽曲を聴けるWebサービスです。有力なレーベルと提携していて、アーティストにとって企業にプロモーションするチャンスが提供される場となっている。
およそ300万曲のデータを読み込ませて学習させているAIが投稿された楽曲を視聴してヒットする確率を算出する。
ヒットすると判断された楽曲は優先して紹介される仕組みになっているようです。

Tay(悲しいお話‥)

http://japanese.engadget.com/2016/03/28/tay/

Microsoftの会話アシスタントです。Twitter上で会話出来る人工知能ボットとして発表したのですが、公開から16時間で運営を中止してしまいました。
ユーザと会話を大量に交わすことで多くのことを学習していくはずが、悪意のあるユーザが繰り返し呟いた不適切な会話を学習して自ら発言するようになってしまったようです。

人工知能の危険性について言及されたりしますが、この一件がそれを表しているような感じがして少し不気味に感じました。

ライブラリのお話


活用事例以外にも、現状のライブラリなどはどんなものがあるの?と思ったので調べてみました。

TesonlFlowやIBM Watsonなどすごく有名なもの以外にも色々あるようです。

Caffe, Theano/Pylearn2, Torch7の3つが人気でよく使われるらしいのですが、折角なので他にどんなものがあるのか載せたいと思います。

CHAINER

http://chainer.org/

インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができるらしい。日本発のためか日本語の記事が多めな印象を受けます。

DL4J(DeepLearning4j)

http://deeplearning4j.org/

Java及びScalaで書かれたディープラーニングのライブラリ。
導入が結構大変そうな感じを受けました。ディープラーニングというとPythonが多いと思いますが、これはJavaを使用するようです。

KERAS

https://keras.io/ja/

Theano、TensorFlowベースのラッパーライブラリ。ネットワーク構造をかなりシンプルに書けるようになっているようです。

OPENDEEP

http://www.opendeep.org/

Pythonライブラリ。Theanoで構築されているようです。これに関しては知名度が低いのかあまり情報がありませんでした‥


今回事例として載せた以外にも色々な事例を調べると、 大まかには下記の分野で利用される事が多いと感じました。

  • 画像認識
  • 音声認識
  • 自然言語処理
  • レコメンデーション
  • 自動運転

勉強開始する前に「その技術で何ができるのか」を知るのは大事な事だと思います。
僕と同じように勉強を始めようと思ってるけど始められてない方々の参考になれば幸いです。