Dear Great Hackers

  1. イベントレポート

テーマは『Machine Learning(機械学習)』Qiita × Microsoft 共催 MeetUp レポート

5月11日 日本マイクロソフト株式会社 品川本社 で Qiita × Microsoft 共催 MeetUp を開催いたしました。
当日ご来場いただいた Qiita ユーザーの皆様、ありがとうございました。

MeetUp のテーマは『 Machine Learning (機械学習)』、当記事では クックパッドの染谷氏による機械学習のサービス開発について、日本マイクロソフトの畠山氏の Microsoft AI Platform についてのプレゼンについてご紹介します。

サービス開発という文脈で機械学習を見つめる

最初の登壇は、クックパッド株式会社染谷 悠一郎氏。同氏は機械学習基盤の整備に従事する傍ら、レシピの画像テキストデータを利用した機械学習系の研究開発に取り組んでいます。

染谷氏のスライドは以下からご覧いただけます。

染谷氏はサービス開発の現場で機械学習を扱うためとして、3つの課題を挙げました。

  1. 機械学習におけるモデルの精度と得られる価値
  2. サービス改善サイクルへのモデルの影響
  3. 運用コスト

1点目は機械学習もサービス開発の一部であり、機械学習から得られる効果、つまり投資効果を見積もることが大切との指摘です。

2点目として、サービス開発の改善サイクルとモデルについて触れました。開発プロセスはなるべく早くしたい、一方で、サービスとデータのスケールは異なる場合があるという話を挙げていました。サービスをアジャイルで開発していたとしても、機械学習とアジャイルの開発速度とのギャップは把握しておいたほうが良いと語りました。機械学習を無理にアジャイルに乗せなくていいという話です。

前述2つを踏まえた運用コストについては、「運用コストが高い」と言われている課題を、例えばクラウドを活用した機械学習プラットフォームを利用するケースを挙げています。実験から本番までを1つのプラットフォームで運用することで、コスト削減に取り組む考え方について話していました。また染谷氏は、機械学習工学という視点での開発プロセス改善についても取り組んでいるそうです。

サービス開発という文脈で機械学習を見ると、実際にやってみて分かる課題がいろいろとあります。ポイントとしては運用コストがかかること、そして、精度と価値の関係を冷静に見つめる必要があると染谷氏は語ります。

「現場でディープラーニングを使ったモデルの開発は大きな可能性があると感じています。機械学習にはまだまだ課題がたくさんあるが、障壁を乗り越えるために機械学習プラットフォームを活用しながら、コツコツと取り組んでいきましょう。」というポジティブなメッセージで染谷氏は締めくくりました。

日本には改善するポイントが非常にたくさんある


登壇二人目は、日本マイクロソフトにてPrincipal Software Development Engineerとして従事する畠山大有氏です。

畠山氏は、日本企業でまだまだ現役で行われている手間のかかる業務フローを挙げました。例えば「資料を印刷してハンコを押す作業が当たり前に行われる」といった業務における改善ポイントは非常にたくさんあり、そのような業務を自動化していく手段の1つとして機械学習にも注目が集まっています。ここにマイクロソフトはものすごく投資をしていると語っています。

畠山氏は Microsoft AI Platform から各種ツールを紹介しました。ツールの詳細については同氏のスライドをご覧ください。

 

畠山氏は、次のようにプレゼンを締めくくりました。

私たちのなかでツールはあくまで一部だと考えており、大事なのはデータです。データがよければ、機械学習のプロダクトがうまくいくからです。機械学習のビジネスを実践していきたいと考えたと時には、私たちマイクロソフトの社員にお声がけください。私たちの方でもかなりお手伝いできるとこは増えてきています。

懇親会と de:code チケットのプレゼント

イベント後は、登壇者とイベント参加者の懇親会を催しました。

懇親会の様子

懇親会では、マイクロソフトさんの計らいで de:code のチケットの無料プレゼント抽選会が行われました。

ちょっとここで当日の de:code の HP を見てみましょう。

decode2018

de:code2018のページには満員御礼の文字が

HP にはチケット販売終了のお知らせが、、どうやら Meetup 開催前に de:code のチケットが完売してしまったようです。

de:code2018チケット抽選

抽選の様子

完売して購入できなくなってしまったチケットが抽選で手に入るということで、とても盛り上がりました。

※同イベントでの、QiitaやQiita:Teamのデザイナー兼コミュニティマネージャ・東峰の発表内容「Qiitaで見る機械学習のトレンド<2018年夏>」をまとめた記事はこちらで公開しています。

Meetup の取材をやっていきます

Meetup のテーマは Machine Learning でしたが、Qiita:Zine では色々な Meetup に顔を出させていただきたいと思います。IT 系・技術系のイベントがありましたら、ぜひお声掛けください。

ちなみに Qiita:Zine では de:code2018 の取材を行います。公式からde:codeでのセッション、資料などは6月より公開されるようですね。楽しみですね👍


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