Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
スタートアップでAIを使うときの壁
Search
palloc
September 28, 2019
Business
0
1.5k
スタートアップでAIを使うときの壁
こちらのイベントの発表資料になります。
https://machine-learning15minutes.connpass.com/event/144255/
palloc
September 28, 2019
Tweet
Share
More Decks by palloc
See All by palloc
異常検知の最新事情と給与の話
palloc
4
4.6k
Crypto講義資料
palloc
2
14k
Other Decks in Business
See All in Business
RとLLMで自然言語処理
bob3bob3
3
590
キャリアの正解探しをやめた話 ~ 自己と向き合い続けて描く、私だけの地図 ~
natty_natty254
0
100
CC採用候補者向けピッチ資料
crosscommunication
2
52k
国内ランサムウェア3事例から学ぶ中小病院におけるサイバーセキュリティ対策 / Cybersecurity Learned from Cases
henryofficial
0
370
Leading Mark新卒採用資料
unno
0
2.6k
AIサービス紹介資料_250331.pdf
babylonzoo
0
1.3k
大AI時代を長く活躍するための 「コンフォート・ゾーン」の新解釈
mkitahara01985
0
1.1k
[ 24/7~ HELP™] QuickBooks® ^^Enterprise Online Help for USA user
hisepiyi
0
130
株式会社TONIQ 会社説明資料
yukitoniq
0
110
30枚でわかるフォトラクション
photoruction
0
210
처음 시작하는 사람들을 위한 GA4 핸즈온 | 2025년 7월 세미나
datarian
0
700
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
0
52k
Featured
See All Featured
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
337
57k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
18
1k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
Being A Developer After 40
akosma
90
590k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
130
19k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.4k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
50k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
138
34k
Visualization
eitanlees
146
16k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
55
5.7k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
31
8.7k
Transcript
スタートアップでAIを 使うときの壁 伊東 道明
自己紹介 ü גࣜձࣾ$IJMM4UBDLදऔక ü ๏େֶେֶӃ. ü ػցֶशʷηΩϡϦςΟ ü ΫϚࡒஂظੜ ü
ηΩϡϦςΟωΫετΩϟϯϓߨࢣ 伊東 道明 / palloc !QPSJTVUFSV
会社紹介 ü νʔτͯ͠ϋϋͯ͠Δͭઈରڐ͞Μͱ͍͏ձࣾ ü ίΞϝϯόʔਓશһ͕"*ʹؔ͢Δݚڀऀ ü ෆਖ਼ϢʔβݕγεςϜʮ4UFOBʯ Λఏڙ ü ϝΠϯγεςϜ($1ͰՔಇ
AIベンチャーがよくぶつかる壁を紹介
壁① データセットが大きすぎる (もちろん小さすぎる場合も)
データセットが⼤きすぎる ü ࣮σʔλݚڀͰ͏σʔλΑΓΔ͔ʹେ͖͍߹͕͋Δ ü ฐࣾͷྫͩͱ͚ͩͰʙ5# ü QBOEBTʹࡌͤͯHSPVQCZ͢Δ͚ͩͰ͔͔Δ
データセットが⼤きすぎる ChillStackデータ分析基盤 GCS BigQuery Dataproc GCE AI Platform Dataflow データセットはBigQueryから
GCSのバケットに格納 (10回捜査するとそれだけで 1ヶ⽉100万円以上) 前処理が固定されている場合 (サービス時など)はDataflow オートスケール
壁② 精度はどれくらいあればいいの?
精度はどれくらいあればいいの? ü ۀքɾʹΑͬͯٻΊΒΕΔਫ਼มΘΔ ü ηΩϡϦςΟۀքͷલஈޚ΄΅ ü "*ͷΈͰޚ͠Α͏ͱ͢Δͷμϝ ü ͲΜͲΜӡ༻ͯͬͯ͠ΒͬͯϑΟʔυόοΫΛΒ͏͔͠ͳ͍ ü
ώϠϦϯά͕ඇৗʹେ ü σʔλ͕ෆۉߧͳ߹ख๏ධՁʹؾΛ͚ͭͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ ü શ෦ಉ͡ϥϕϧग़ྗͯ͠ਫ਼ˋ͑ΔΈ͍ͨͳ͜ͱ͕ى͜Δ
壁③ ラベルがない
ラベルがない ü 完全な教師なしでできることは少ない(評価ができない) ü 頑張ってつける(自分たちorアウトソーシング) ü 目で見てわからない専門的なデータは、教師なし学習で クラスタリングし抜粋したデータを専門の人に見てもらう ü 密なコミュニケーションが必要になってくる
壁④ 技術に引っ張られてしまう
技術に引っ張られてしまう 技術ができる人が多いと 「強そう ・ かっこいい ・ ナウい技術」 を初めから使いがち この先の信号機が 赤なのか知りたい
ಓʹΧϝϥ͚ͭͯ৭ͬΆ͍ըૉ ͕ଟ͔ͬͨΒͰղܾͦ͠͏ ը૾ʹϊΠζ͕େ͖ͯ͘͏·͍͘ ͔ͳ͍͔Βɺߴͳٕज़Λͬͯ ղܾ͢Δ 1 2 1
技術に引っ張られてしまう 顧客が困っていることが解決できればなんでもいい ͳΜͰ৴߸ػͷ৭͕Γ͔ͨͬͨͷ͔ʁ ৭Λͬͯղܾ͠ͳ͍ ौͯ͠ΠϥΠϥ͍ͯͨ͠ ौΛ؇͢ΔιϦϡʔγϣϯΛߟ͑Δ
技術に引っ張られてしまう 技術ベースではなく課題ベースで物事を考えることが大切
壁⑤ (GPUの)コストが読めない
コストが読めない ৭Λͬͯղܾ͠ͳ͍ ü お客様がどれだけつくとサービスにどれだけ負荷がかかり、 どれだけスケールするかを予測して価格設定する必要がある ü ここを間違えると利益がほぼ出ない or 赤字運営になってしまう →後から値段上げるのは中々難しい
壁⑥ 開発者が足りない
開発者が⾜りない ৭Λͬͯղܾ͠ͳ͍ ü データサイエンティストは開発ができるわけではない ü もちろんできる人もいるが、少ない ü アプリケーション設計やインフラ設計、フロントエンドや UX/UIデザインなど様々なことを自分たちでやらないといけない
壁⑦ なんでこの結果なの?
なんでこの結果なの? ৭Λͬͯղܾ͠ͳ͍ ü 顧客が出力の理由を知りたい場合がある ü 識別理由自体は random forest の importanceやディープ系の
grad-cam、attentionとか色々ある ü 識別の理由を製品経由でお伝えする機能をつける(?) ü 機械学習がわからない人にちゃんと理解してもらえるようにする
番外編 技術以外の壁が険しい
技術以外の壁が険しい ü 株比率問題 ü 創業者株主間契約 ü プロジェクトマネジメント ü 事業計画 ü
資本政策 ü 資金調達 ü 給与問題 ü 他の人のモチベーション継続方法
技術以外の壁が険しい • 起業のファイナンス • 企業のエクイティファイナンス • 起業の科学 • LEAN ANALYTICS
• RUNNING LEAN • リーンスタートアップ • ZERO to ONE • 簿記3級 • 大学4年間の経営学がマンガで ざっと学べる • ベンチャー企業経営論 • 起業家はどこで選択を誤るのか 起業の基礎 スタートアップの基礎 お⾦とか理論の基礎
最後に 不正するやつを殲滅する戦いにご協⼒していただける ・エンジニア ・データサイエンティスト ・デザイナー ・マーケター・営業 ・投資家 ・法律詳しい⽅ いらっしゃれば、ご連絡ください!