ディープラーニング活用の教科書 実践編(ディープラーニングカツヨウノキョウカショジッセンヘン)

日本ディープラーニング協会 監修
ディープラーニングをビジネスに生かす知識を問われる
同協会の G 検定 (ジェネラリスト) 推薦図書
松尾豊・同協会理事長による「ディープラーニング技術年表」収録

ディープラーニングは確かに実際のビジネスに溶け込み、商品やサービスでの活用が始まっています。
それによって業績を向上させた企業もあれば、社会課題の解決に結びつけている会社も実在します。
その最先端の実践的な事例を紹介しました。本書に「実践編」と付したのはこうした理由からです。

本書の最大の特徴の 1 つが、「ディープラーニングビジネス活用アワード」の受賞 6 プロジェクト全てを子細なケーススタディで紹介していることです。
日本ディープラーニング協会と一緒に、 2019 年春から準備を進めてきたものです。
エントリーはやや大手企業に偏重したきらいはありましたが、まさに腕自慢の実力派ぞろいでした。

大賞のキユーピーの食品加工で原料を検査する「 AI 食品原料検査装置」に始まって、楽天の自動翻訳プロジェクトである「 Rakuten Translate 」、
荏原環境プラントが進める「ごみ焼却プラント運転自動化プロジェクト」、水処理など流体向け AI 分析の AnyTech の「水質判定 AI 『 DeepLiquid 』」、
保育園向け IT サービスのユニファの「写真自動判定システムによる保育士の業務負荷軽減」、パッケージデザインのプラグの「パッケージデザインの好意度スコアを予測する AI サービス」の 6 事例を本書にまとめました。

できるだけ載せないようにしたケースもあります。
ディープラーニングといえば画像認識とばかりに、熟練工の目の代替として活用する事例は少なくない。
ただその点だけを極めても、効果の最大値は当該人件費の削減分にしかなりません。
結果として幼稚園児の笑顔が増える、あるいは静脈産業の支えになる、
といった大きな社会的意義をディープラーニングには持たせたい。そんな思いで作りました。

受賞 6 事例を含めた計 26 事例を、本書ではディープラーニング活用の効果で 4 つに分けました。
まず「商品開発・業界構造を変える」。
次が「消費者のデマンドに応える」。
そして「働き方を改革する」。
最後が「不正・異常を検知、社会課題を解決する」。

また資料的価値が高い、日本ディープラーニング協会理事長の松尾豊氏がまとめた「ディープラーニング技術年表」そして「インターネットでいうと 1998 年」も収録。
全編にわたって同協会の理事が一文字ずつ、とりわけ技術的な側面からアドバイスしてくれた貴重な書である。ぜひご覧になっていただきたい。