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。

ディープラーニングの理論やコーディングではなく、企業がこの技術を事業にどう組み込んだかという活用事例を集めた本です。日経クロストレンドの取材に基づき、製造・物流・小売・医療など多様な業種での導入経緯と成果を紹介しています。アルゴリズムの数式を追う本ではないため、技術の詳細を学びたいエンジニア向けではなく、 AI 導入を検討するビジネスサイドの意思決定者やプロジェクトマネージャーに照準を合わせた構成です。

読み手が得られるのは、「どんな課題に対してどんな手法を適用し、どの程度の精度や効果が得られたか」というケーススタディの束です。自社の課題にディープラーニングが適用可能かを判断するための解像度を高めたり、社内提案の説得材料を探したりする場面で役立ちます。技術者と非技術者の間の共通言語を作るための「翻訳書」としての役割が大きい一冊です。

注意点として、 AI の技術進化は速く、掲載事例で用いられた手法が数年後にはより高性能な手法に置き換わっている可能性があります。本書から学ぶべきは個々の手法の詳細よりも、課題設定からデータ収集・モデル選定・効果検証までのプロセス設計であり、その思考の型は技術が変わっても応用が利きます。