AWS Startup ブログ

Category: Artificial Intelligence

【開催報告&資料公開】ML@Loft #3 – Recommendation

AWS 機械学習ソリューションアーキテクトの宇都宮 (Twitter: @shokout) です。本ブログでは ML@Loft 第3回「レコメンド」の開催概要を報告します。 ML@Loft は、 機械学習を AWS 上でプロダクション運用しているデベロッパー・データサイエンティストのためのコミュニティイベントです。毎月テーマを設定し、前半は各分野のエキスパートの方々からのLT、後半は機械学習のサービス導入のノウハウや様々なツラミについて、LT のご講演者の方々を交えて参加者全員参加型のお悩み相談ラウンドテーブルという構成で AWS Loft Tokyo にて実施しています。 第2回 [Blog] は、第1回で好評だった MLOps のテーマを引き続き、そして今回 6/21 (金) の第3回は過去の参加者アンケートで最も人気の高かった「レコメンド」をテーマに、豪華な LT 登壇者の方々にご協力いただき開催しました。

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【開催報告&資料公開】ML@Loft #2

AWS ソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。ML@Loft はいわゆる機械学習の「お悩み相談会」で、5/13 (月) に AWS Loft Tokyo で第2回目を開催しました。第1回目 [Blog] に引き続き、機械学習の運用をテーマに Lightning Talk (LT) による話題提供と Round Table によるディスカッションの2部構成で行われました。 イベント開始前、AWS Loft Tokyo からの眺め 本ブログではこの ML@Loft #2 (MLOps) の様子についてお伝えします。次回 6/21 (金) のお申し込みも受け付けているのでディスカッションに参加されたい方はぜひお申込み下さい [ML@Loft #3 (レコメンド)]。

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【寄稿】dely株式会社における機械学習の取り組み

この投稿はdely株式会社 データサイエンティスト 辻 隆太郎 氏に、クラシルでの Amazon SageMaker を中心とした機械学習の取り組みについて寄稿頂いたものです。 クラシルというサービスについて dely株式会社の辻と申します。delyでは、70億人に1日3回の幸せを届けるというミッションを掲げ、レシピ動画サービスのクラシルを展開しています。 AWSはサービス開始当初から利用しており、様々なサービスを組み合わせながら柔軟なアーキテクチャを構築できることにとても魅力を感じています。また、AWSを利用する上で直面する課題についても、AWSの担当者さんからのフォローアップや、直接サービス開発チームの方へフィードバックできるなど、手厚いサポートにいつも助けられています。 図: AWSサービスの組み合わせによって不確実性に対処する  現在、クラシルがユーザに届けられている価値は、単にレシピを見つけられるという点が最も大きいと言えますが、実際の調理プロセスには困難な課題がいくつも潜伏しており、レシピを見つけられるのはこのうちのほんの氷山の一角をサポートしているに過ぎません。 例えば、一口にレシピを見つけると言っても、今日の献立をどうするかを決めるためには、まず冷蔵庫の残り物を確認したり、家族の好き嫌いに配慮したり、お子さんの給食や家族のランチと被らないようになど、考慮すべき課題がたくさんあります。また、買い物に出かけた後にも、食材の価格や鮮度など最適な選択を行い、そして実際に作る際にも失敗しない様に、家族の帰宅に間に合うように効率よく、などなど不確実な課題が山積です。 我々delyでは、クラシルというアプリを通じて、こうした「料理に関する工程全体の課題」に対して可能な限り解決に導くサービスを提供していくことで、本当の意味でのクラシルの価値をユーザお届けできるようなサービスへと進化していきたいと考えています。本日はそこに至る取り組みについて、ほんの一部ですがご紹介させて頂ければと思っています。前半でレシピの素性抽出、後半ではユーザの素性抽出について具体的にご紹介します。   図: 調理は氷山の一角

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【開催報告&資料公開】ML@Loft #1

AWS ソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。先日スタートアップとデベロッパーのための場所、AWS Loft Tokyo において、新たな機械学習イベントが開催されました。本ブログではこの ML@Loft の第一回の様子についてお伝えしたいと思います。次回 5/13 (月) のお申し込みも受け付けています [ML@Loft #2]。 ML@Loft は、機械学習・深層学習システムを AWS 上でプロダクション運用しているデベロッパー・データサイエンティストのための、コミュニティイベントです。当日の様子は有志の運営メンバーにより Togetter にまとめて頂いたように、機械学習のサービス導入のノウハウや様々なツラミについて、赤裸々な意見と熱い議論が繰り広げられました。

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【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。

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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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