AWS Startup ブログ

Category: Artificial Intelligence

【前編】AWS Startup Day 2019 Tokyo: スタートアップのためのビジネスとテクノロジーの最先端の知が集結したイベントを詳報

みなさんこんにちは、AWSでスタートアップマーケティングを担当している石渡です。今回は、2019年3月27日に行われた、AWS Startup Day 2019 Tokyoの模様をお伝えします。 はじめに: AWS Startup Dayとは? AWS Startup Dayは、世界中の主要都市で開催されるイベントシリーズで、日本では今回が2回目の開催です。昨年は、東京・恵比寿にて、300名を超える参加者の熱気に包まれたイベントでしたが、今年はその2倍の規模に見合う新規企画なども多数取りそろえた形で実施しました。 Amazon Fashion Studio:一般には非公開のシークレットエリアでイベントを実施

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【新規事例ご紹介】dely 株式会社:マネージドサービスを活用してスピード感のある開発を実践

皆さんこんにちは、AWS のスタートアップアップマーケティング、石渡です。 レシピ動画サービスの「クラシル」を提供中の dely 株式会社の執行役員/CTOの大竹様に動画事例の作成にご協力頂きました。創業当初から AWS をご利用頂き、2018年の夏に、機械学習ソリューションである Amazon SageMaker の導入に至るまでの過程などをお話し頂きました。ビデオは以下からご覧いただけます。   今回は、編集上カットしたスクリプトの部分も含めて、大竹さんにお話し頂いた内容を紙上再現します。

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【先進AWSユーザーインタビュー】株式会社VAAK : 画像認識技術をコアに、社会的課題への解決にも挑戦するAIスタートアップ

みなさんこんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパンで、スタートアップマーケティングを担当している石渡です。 注目のスタートアップ企業を紹介するインタビューシリーズを始めます。トップバッターを飾って頂くのは、高度な画像認識技術をコア技術としたAIスタートアップの株式会社VAAK社です。 百花繚乱のAI領域において、独自の技術で異彩を放つVAAK AIを活用したメディア認識技術は、我々 AWS も大変力を入れている領域です。様々な企業が注目するこの領域に、独自開発の画像認識+行動解析エンジンで切り込もうとしているのが、今回ご登場頂く株式会社 VAAK です。高い精度での映像認識に留まらず、対象の次の行動を予測することを通じて、「短期的には店舗の業務改善に、長期的には、犯罪の未然防止や人身事故の防止などにも適用を見据えています」と語る同社 CEO の田中氏に、同社の取り組みとAWSの活用方法、そして、今後のビジョンをお聞きしました。   速報:インタビュー後の9月6日、VAAK社が Industry Co-Creation(ICC)サミットKYOTO 2018 で行われたピッチコンテスト「Honda Xcelerator」で優勝したというニュースが飛び込んできました。詳しくはこちらをご覧ください 1. VAAKとは? 2017年11月に創業した株式会社 VAAK 。「バーク」というその社名は、Visualize, Analyze, Automate, prediKt という同社の4つのコアテクノロジーから得たものだそうです。それぞれ、可視化 (Visualize)、分析 (Analyze)、自動化 (Automate)、そして予測(prediKit) という点を、すべて一気通貫に手がけるところが同社の事業の守備範囲です。田中氏によると、社会貢献性と市場性という2軸で参入するべき事業領域を評価し、行動解析技術のもつ可能性に気づき、技術開発を経た上で、VAAKを創業したのだそうです。 インタビューを実施した時点で、既に2つのプロダクトをβリリースしています。 最初のプロダクトとして 2018/2にリリースしたのが、万引き防止を目的としたプロダクトである「VAAKEYE」(バークアイ)です。そして、2018年6月には、レジなし決済システムである「VAAKPAY」(バークペイ) をリリースしています。これらの2つのプロダクトには、VAAKがもつ3つの強み(検知、予測、効率化)がベースになっているといいます。 それがどのようなものか、同社のデモ画像があるので、まずはご覧ください。     特徴①:正確な検知能力 例えば、「ある商品をカバンにしまう」という万引きの行為は、「キョロキョロする」という犯行前の兆候から始まる可能性が高いといえます。VAAKの技術は、この動作をまず迅速かつ正確に検知するために、実に100を越える人間の動作ポイントを分析しているといいます。実際、先ほどのデモでも、「ハンドバッグを所持している」「辺りを見回している」などが認識され、画面上に表示されています。 特徴②:予測能力 兆候動作が正しく検知できた後に必要となるのが、その次に起こるであろう行動をモデルから予測することです。VAAK では、マクロ・ミクロの様々なモデルを組み合わせて、次の行動を予測しているといいます。 特徴③:効率化 最後の特徴は効率化で、VAAKのソリューションは、店舗に設置された既存のカメラ設備をうまく活用することができ、導入コストの削減につなげることができるのだそうです。   これらの3つの特徴を備えていることが VAAK のプロダクトの強みと言えそうですが、それらは、どのようにAWS上で実現されているのかを、詳しくお聞きしました。 2. システム上のチャレンジとAWS VAAK では、創業当初から […]

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‘JSTOR’ はアラビア語で何と言いますか? ADRI がアラビア語学術文献を大規模に翻訳する方法

アリ・マズラーさんがオンラインでアラビア語の学術文献を入手することがいかに困難になり得るかを身をもって経験したのは、戦略研究の修士号を取得するためにニュージーランドのヴィクトリア大学ウェリントンで学んでいたときでした。国連 UNHCR 協会を通じてニュージーランドに再定住したイラン出身のマズラーさんは、自ら新しい未来を切り開こうと努力していましたが、研究を進めるために必要であった信頼性のある学術文献を入手することか極めて困難であることを知りました。アラビア語の学術的著作物の大半が印刷物でしか利用できなかったからです。マズラーさんは「これがこのアイデアを思いつくきっかけになったのです」と語りました。彼は、世界中の出版者がボタンを押すだけでアラビア語の学術的文献を共有し、利用できるプラットフォームを開発したいと決心しました。そのためには、学術研究が保存され、中東と北アフリカ全域に発信される方法を変える必要がありましたが、アラビア人学者たちが彼らの知識を世界的に共有できるよう支援するという目標は、それに値するものでした。 2014 年、マズラーさんは Arabic Digital Reform Institute という会社を立ち上げました。それからの 2 年間、ADRI は、研究しては開発するというサイクルを何度も繰り返しました。最初の大きな課題は技術的なものでした。ADRI は、「greenfield」スペースとして知られる、プロジェクトをサポートする既存の作業結果が全くないソフトウェア開発領域で作業を行っていました。プラットフォームに使用するためのオンラインのアラビア語学術的文献はほとんど存在しませんでした。マズラーさんは、「アラビア語の学術的文献の大半は、現在も印刷物のままです」と説明しています。そのような文献を入手してデジタル化する効率的な手段を見つけることは、重大な妨げとなっていました。 これらの技術的な課題のため、ADRI はプラットフォームを一から作り直すことをやめました。その代わり、マズラーさんと ADRI は、アラビア語学術的文献のための学術リポジトリを作成する方法を見つけるべく、オープンソース市場に進出し、研究機関アーカイブ向けにすでに広く使用されており、入手も簡単なソリューションである DSpace を見つけました。既存の技術アーキテクチャとデータモデルを導入することによって、ADRI は時間と経費を節約することができました。 しかし、言語面での課題がまだ数多く残っていました。既存のコンテンツ/文書管理システムは依然としてアラビア語の言語的特徴に対応しておらず、アラビア語の翻訳ツールも概して低レベルでした。2 年間試行錯誤した後、ADRI は、アラビア語テキストのためのカスタムメイドソリューションは ADRI のリソースには適していないという結論を出しました。これは ADRI にとって打撃ではありましたが、「チーム内の逆境力を養う助けになりました」とマズラーさんは言っています。ADRI は、自動化された翻訳エンジンを作成するために Amazon の翻訳サービスへのアクセスを活用して、それをプラットフォームに統合することに決めました。現在 ADRI は、英語を瞬時にアラビア語に翻訳するため、人口知能と Amazon Translate の自然言語処理を使用しています。このようなアラビア語の一括翻訳はユニークで、ADRI は今や自動翻訳における第一人者となりました。 ADRI のサービスとビジョンには大きな需要があり、アラビア語を話すコミュニティ全体に彼らのサービスを提供できることを確実にする国際的なパートナーのネットワークもすでに確立しています。ADRI の英語からアラビア語の翻訳済み文献の品質チェックを請け負うパートナーも取り集めています。ADRI はまた、2017 年の初めに、そのサービスを中東と北アフリカの後発途上国にある 14 の大学に提供するため、国際電気通信連合 (アラブ諸国) とのパートナーシップを締結しました。このパートナーシップは 2019 年の初めに開始され、2023 年まで継続する予定です。 ADRI は真の国際企業です。ニュージーランドのウェリントンを拠点とするこの会社の社員は、カイロ、ハンブルグ、およびロンドンで勤務しており、その中核となるチームは 12 の異なる言語を話します。マズラーさんはこのように語りました。「ADRI には、実験と思考の多様性を推奨する力強いサンドボックス文化があります。わたしたちの目標は、アラビア人学者がその成果を世界的に共有する支援をすることです。そうすることによって、ADRI は、わたしたちが中東の […]

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SmartNews の San Francisco オフィスで Amazon SageMaker の活用に関するお話を伺いました

こんにちは、Startup担当SAマネージャーの篠原英治(@shinodogg)です。 サンフランシスコのダウンタウンにあるSmartNewsのオフィスで、KeiさんとYuheiさんからAmazon SageMakerを活用した機械学習基盤のお話を伺いました。 現在、機械学習エンジニアとしてご活躍されているKeiさんは、経営企画やファイナンスのお仕事をされた後にアフリカでの起業経験もあるユニークなご経歴をお持ちの方。全体の処理の流れの中から機械学習の肝になる部分に至るまで分かりやすく説明してくださいました。 SmartNewsでは、記事の収集からエンドユーザーにそれを届けるまでの全体のシステムをAmazon Kinesis, Amazon DynamoDB, Amazon CloudSearchといったAWSによるマネージドサービスを活用して下記のようなフローで構成していますが、その中でKeiさんは”Analysis”の部分でAmazon SageMakerを利用しています。 Keiさんは、堅実な機械学習モデルの管理やモニタリングと早い開発サイクルの両立について特に強調されていました。そして、Amazon SageMakerを使えば、チームで開発を進めていく中で、誰が/いつ/どの パラメーターやアルゴリズムを変更したのかをトラックしながら、呼び出し側はエンドポイントを変えるだけでいい。プロダクション環境に持っていくプロセスが以前と比べて格段に楽になった、とおっしゃっていました。 現在、KeiさんがAmazon SageMakerを活用して取り組んでいるのは、アイデアを形にしてプロダクション環境に持ち込むまで5日間(1週間)という短期間で行うというもの。このサイクルを早くしていくためには、機械学習エンジニアがビジネスに関するコンテキストを理解していることが重要で、それが精度の高いError Analysisにも活かされる、とのこと。 この点に関して、プロダクトマネジメントディレクターのYuheiさん(先日、日本からアメリカに移住され、そのことに関して執筆されたブログ記事の 【退職エントリー】ニュースとテクノロジー – SmartNews Engineering Blog が話題に)は、今後ビジネスをより拡大していく中で、コンテキストを理解した機械学習エンジニアがインフラのことを意識せずに、スピード感を持って開発を進められるようなプラットフォームを構築していくことに注力されているとおっしゃっていました。 今後の開発計画のお話などもお聞かせいただきましたが、ワクワクするようなエキサイティングなプロジェクトがいくつも動いていて、これからのスマートニュースに目が離せません。 Keiさん、Yuheiさん、お忙しい中、お時間をいただきありがとうございました!また是非お話を伺わせてください。

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どのように Babylon Health は AI 医師アプリを構築し、AWS を使用してグローバルにスケールしたのか?

Babylon Health の CEO で創業者 Ali Parsa 博士によるゲスト投稿 Babylon Health の使命は、アクセス可能で、手頃な価格の医療を、地球上のすべての人々に届けることです。これを実現するため当社は、ユーザーが経済的に困難なルワンダにいても、豊かなイギリスで暮らしていても、世界中どこにいても、携帯電話の利便性と人工知能の組み合わせによって医療を受け、必要なときには医師とも話すことができる一連のテクノロジーを開発しました。 当社が構築した人工知能スタックは、現時点で最大の 5.3 億件のプライマリケア医療におけるナレッジベースが基になっています。自然言語処理を介してアクセスすることで、患者は当社の機械と自然に話すことができます。次にすべてのデータが取り込まれ、推測、診断、トリアージを行い、確率的なグラフィカルモデリングを使用して、患者に病気の可能性を伝えます。次に予測的分析を用いて、患者が今のままの行動に従った場合には、将来的にどのようになるかを伝えます。次に、この患者とのすべてのやり取りから学ぶことができるように、深層学習と機械学習を使用します。 医師に可能ないくつかのことができる人工知能スタックを作成しましたので、今度は世界中のすべての人にこれを届ける必要がありました。そのため、AWS はそのスケールから、当然に選ばれたパートナーでした。AWS によって、当社は世界中にサービスを提供することが可能になりました。以前には、自社のサーバーを設置しなければならなかったはずです。グローバルな成長を目指す場合には、サーバーの設置場所を 1 つずつ探し、1 台ずつ自社サーバーを設置する必要がありました。AWS によって、当社のような企業は、シームレスにグローバル化することが可能になりました。これは野心的な人々にとって、大きな価値があります。   このブログの作者:ミシェル・クン – Michelle Kung ミシェルは、AWSのスタートアップマーケティングチームに所属し、コンテンツ制作を率いています。AWSに参加する前は、Index Venturesのコンテンツリードとして活躍していました。それ以前には、The Wall Street Journalにおける貴社および編集者を経験、Huffington Postのビジネス記事編集者、THe Boston Globeの特派員、Publisher’s Weekでのコラムニスト、Entertainet Weeklyにおけるライターの経験を持っています。

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Marinus Analytics の共同創業者 Emily Kennedy と Cara Jones による性的人身売買と戦うための AI 利用方法

10 代の若者がヨーロッパを旅している間に新しい物の見方を身に付けて帰国することがよくあります。Emily Kennedy が旅に出たのは 16 歳のときでしたが、物の見方が変わったうえに、生きる目的まで得ることになりました。旅は、彼女が夢にも思わなかったキャリアパスへと導きました。それは、人身売買との戦いです。彼女は自分の会社 Marinus Analytics を介して、人工知能を利用して被害者および人身売買業者の特定を支援するツールで法的処置を支えています。 「東欧では路上で物乞いする孤児をよく見かけました。その子たちがその日に稼いだお金をロシアンマフィアがむしり取るのです。子どもたちが一日のノルマを稼げないと罰が待っています」と、彼女は言います。「こんな人身売買が現実にあったことがショックでした。そして、似たような虐待はアメリカ国内でも起こっていることを知ったのです。特に、性的人身売買です」 話は少し先に飛びますが、Kennedy はピッツバーグのカーネギーメロン大学に進み、倫理学、歴史学、公共政策を学び始めました。「性的人身売買の助長にインターネットがどういうふうに使われているかがわかってきました」と、Kennedy は Craigslist やその後の Backpage.com にも言及します。「非常に複雑な犯罪で、この問題に関心を持ちました。これに取り組みたいと思ったのです」 彼女は、小さいことから始めました。ピッツバーグのマッサージパーラーの人身売買調査に対して法的処置のためのより大きな権限を与える地方条例が適用されるように活動したのです。「その時点では、人身売買をテーマにした自分の論文のために、法執行機関にインタビューを始めたところでした」と、Kennedy は言います。「人はみんな町や州を越えて移動するし、時間がたてば電話番号も変わると聞きました。でも、それを教えてくれるデータがありません。被害者を追跡して救い出すためのオンラインデータがあったら、本当に便利だと思いました」 彼女はこの「シンプルなアイデア」を追求する前に、まず自分の論文を仕上げる必要がありました。彼女は指導を受けるために、大学の Robotics Institute の Auton Lab の責任者 Artur Dubrawski 博士を訪ねました。「私は基本的には単独行動をやめて、アイデアを先生に投げかけました。彼はインスピレーションを得たようでした」と、彼女は言う。「優秀な研究者やプログラマーとつながりができて、アイデアを実行に移すことができるようになりました」 Kennedy は卒業後の 2 年間はリサーチアナリストとして大学に残りました。彼女によれば、「私たちがやっていることに興味を持ってくれた法執行機関や他の政府機関から良い感触を得ていたから」というのがその理由です。そして、2013 年になって、Marinus Analytics のフラッグシップスイートとなるべき人工知能ツールが誕生しました。Traffic Jam と呼ばれるそのツールは、捜査官が性的売買に関係する電話番号、所在地、テキスト、画像といった一般に入手可能なデータを分析して、被害者を特定できるようにします。 最初の問題は、法執行機関がサブスクリプションベースのサービスとして利用できる Traffic Jam がツールとして有用であることを関係者に納得させることでした。「私の年齢、女性が男性優位社会に飛び込むことなど、私が乗り越えなければならない壁のようなものがいくつかありました」と、Kennedy は言います。「その技術がどんなに優れていて、ユーザーにとって重要であっても、私には彼らが信用するに値するものが足りないということがわかるのに時間がかかりました。大切なのは、生み出す価値です。データを手動でふるいにかけていた時間を、何時間も、何日も、何週間も省けることを見せてあげられるというのに」 Dubrawski 博士が Kennedy を コンピュータエンジニアの Cara Jones に引き合わせてくれたのはそんなときでした。博士は彼女が Traffic Jam を (ということは必然的に、Marinus […]

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Startupな方向けのAWS Summit Tokyoの歩き方:その1「お客様登壇事例セッション編」

皆さんこんにちは。マーケティングの石渡です。 AWS Summit Tokyoの開幕までいよいよあと1週間となりました。お陰様で多くのお申し込みを頂いております。ありがとうございます。なお、公式ウェブサイトからの来場受付は5/25(金) 18:00までとなりますので、参加をご検討中の方は、ぜひお急ぎください。 本日は、AWS Summit Tokyoをもっと楽しむためのプランニングガイドをお届けします。まず1回目は注目のセッションのご紹介です。あの注目のスタートアップが何を語るのか、ぜひご参加頂きたいセッションです。 【 Preferred Networks 様ご登壇事例】ディープラーニングが変える未来|PFN の事業戦略と Chainer on AWS 6/1 (金) 15:00〜 Chainer は Python 製の主要な深層学習フレームワークの一つである。ユーザーの要望を受けて公式 AMI が提供されるなど、AWS での利用も容易になってきており、本講演では Chainer の機能紹介とともに AWS での使用方法を紹介する。また、Preferred Networks は Chainer を用いて様々な産業アプリケーションを開発し、パートナーとの商用化を行っている。後半ではその事業戦略と最新事例について述べる。 【 FiNC 様ご登壇事例】FiNC を支えるインフラ技術 ~ Amazon ECS と DevOps ~ 6/1 (金) 13:00〜 “ヘルスケアサービスを提供している FiNC ではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、そのサービスのほぼ全てを ECS で運用しています。本セッションでは弊社のコンテナ技術を中心に以下のような内容をご紹介します。 システム構成 クラスター構成と運用方法 CI 環境 […]

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