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Google、データさえあれば素人でもAIを構築できるサービスを展開

米Googleは1月17日(米国時間)、企業向けに提供しているクラウドサービス「Google Cloud」の新サービスとして、「Cloud AutoML」を展開していくことを発表した。

自前AI構築には機械学習に精通したエンジニアが必要というハードルを取り払う

Cloud AutoMLは、Google Cloudの新サービスの1つで、機械学習を活用して独自のAI(人工知能)を構築するためのサービス。

すでにGoogle Cloudのサービスの一部として「Google Cloud Machine Learning Engine」が提供されているが、これは機械学習の専門知識を持っている自社エンジニアが、Google Cloudに用意されているCPU/GPUなどの処理能力を利用して機械学習の学習や推論を行なうためのサービスだ。このサービスを使うには、ユーザーが機械学習のフレームワークであるTensorFlowや各種のプログラミングなどを理解している必要がある。

すでにGoogle Cloudに機械学習のサービスが提供されている

現在世界的なAIブームが起きており、機械学習を利用できるプログラマやエンジニアが不足している。そのため、各企業間で人材の奪い合いが発生しており、開発のためのハードルがじょじょに上がってしまっている。

Googleはある程度学習が進んだ機械学習モデルを提供しているが、それは特定用途向けになっており、独自のカスタマイズを施したAIを構築するには、機械学習の専門知識を持つエンジニアが必要となっていた。

世界的なAIブームでエンジニアが足りない状況に

非常に複雑なAI構築までの手順

これに対してCloud AutoMLは、機械学習の専門知識がないユーザーでも、学習するデータさえ持っていれば、気軽に自前の機械学習モデルを自動で構築できるというサービスとなる。データを読み込ませるだけで学習が行なわれ、機械学習モデルが構築される。そのデータにあわせたアルゴリズムの調整などはGoogle側で自動で行なうため、ユーザーは難しいことを考えなくても、簡単に自前のAIを構築することができるのだ。

従来よりも簡素な手順でAIが構築できるCloud AutoML

一度構築された機械学習モデルは、Google Cloud APIを利用してアプリケーションから推論に利用することができる。

第1弾は画像認識向けの「Cloud AutoML Vision」

その第1弾として投入されるのが「Cloud AutoML Vision」で、画像認識(コンピュータビジョン)に最適化されたサービスとなる。

ユーザーは、学習のもとになる画像データを用意し、Webブラウザからドラッグ&ドロップでアップロードするだけで、自動的に学習が開始される。その結果を機械学習モデル、つまりAIとして利用できるようになる。

Cloud AutoMLの最初の製品がCloud AutoML Vision

Cloud AutoMLで学習させ、AIを構築するまでの手順

Googleによれば、そのアルゴリズムは、転移学習やニューラルネットワークアーキテクチャ検索技術などを含むGoogleの画像認識手法を利用しており、十分なリソースを持たない企業などでもより精度の高いモデルを構築できるととする。

また、学習自体も非常に高速で、速ければ1日で終了し、即AI対応アプリケーションを構築、公開可能という。

Googleがこれまで研究してきた転移学習やニューラルネットワークアーキテクチャ検索技術などの手法が利用されている

これによって、たとえばエンジニアのいない出版社などでもAIを活用できる可能性がある。

自動車媒体などを例にとって考えれば、そのデータベースには膨大な数の写真のストックがある。これまでのAIを利用した一般的な写真検索では「車」とか「自動車」などは判別できるが、「CIVIC Type-RのEU3型の白で、ホイールはホンダアクセスのオプションつき」といった、込み入った検索を行なうのはなかなか難しかった(もとの学習データにそれが含まれないため)。しかし、そのデータをもとにCloud AutoML Visionで自前のAIを構築すると、上記のような検索が可能なAIを構築できるようになる。

すでに米国では実証実験が行なわれており、URBN(Urban Outfitters)、ディズニー、ZSL(ロンドン動物学会)などの企業、団体が参加。いずれの場合でも有用性が確認されているという。

ディズニーなどがすでに実証実験に参加している

1月17日より提供開始

Cloud AutoML Visionの提供は、米国時間1月17日から行なわれる予定で、当初はテスト運用となるため料金はかからないが、別途Google Cloudのリソース(CPU/GPUやストレージ)を利用するのに応じて料金がかかる。正式運用時の料金は未定。Cloud AutoML Visionはこちらのページからの申し込みできる。

Cloud AutoMLは、今後領域を自然言語、スピーチ、翻訳などに広げていく(PC WATCH)

 

Googleも随分思い切ったサービスを展開したものだと思いましたが、ストレージなどGoogle製品を利用してくれることを考えているのでしょうね。それにしてもAI実装についてはエンジニアもなかなか見つからず、導入にも多大のコストがかかっていたので、これを利用して様々な業界でAI導入が進むと良いのですが、日本の場合はSI企業がまたAI導入企業との間に入るのでしょうねえ・・自社に社員もしくはAI担当者を置けば余計なコストはかからないと思うのですが。エンジニアも確保が難しいので週3日やサテライスオフィスでの勤務など柔軟な勤務体制にすれば集まりやすいかと思います。

ちなみにIBMのWatsonではとあるAIサービス導入の初期費用が3,000万円,さらに必要なライブラリに別途費用がかかり、データを入れてのチューニングでさらに費用がかかるとのこと。

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