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/

Transcript

1. スタートアップでAIを 使うときの壁 伊東 道明
2. 自己紹介 ü גࣜձࣾ$IJMM4UBDL
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3. 会社紹介 ü νʔτͯ͠΢ϋ΢ϋͯ͠Δ΍ͭઈରڐ͞Μͱ͍͏ձࣾ ü ίΞϝϯόʔਓશһ͕"*ʹؔ͢Δݚڀऀ ü ෆਖ਼Ϣʔβݕ஌γεςϜʮ4UFOBʯ Λఏڙ ü ϝΠϯγεςϜ͸($1ͰՔಇ
4. AIベンチャーがよくぶつかる壁を紹介
5. 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）
6. データセットが⼤きすぎる ü ࣮σʔλ͸ݚڀͰ࢖͏σʔλΑΓ͸Δ͔ʹେ͖͍৔߹͕͋Δ ü ฐࣾͷྫͩͱ೔෼͚ͩͰʙ5# ü QBOEBTʹࡌͤͯHSPVQCZ͢Δ͚ͩͰ೔͔͔Δ
7. 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
8. 壁② 精度はどれくらいあればいいの？
9. 精度はどれくらいあればいいの？ ü ۀքɾ෼໺ʹΑͬͯٻΊΒΕΔਫ਼౓͸มΘΔ ü ηΩϡϦςΟۀքͷલஈ๷ޚ੡඼͸΄΅ ü "*ͷΈͰ๷ޚ͠Α͏ͱ͢Δͷ͸μϝ ü ͲΜͲΜӡ༻ͯ͠࢖ͬͯ΋ΒͬͯϑΟʔυόοΫΛ΋Β͏͔͠ͳ͍ ü ώϠϦϯά͕ඇৗʹେ੾ ü σʔλ͕ෆۉߧͳ৔߹͸ख๏΍ධՁʹؾΛ͚ͭͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ ü શ෦ಉ͡ϥϕϧग़ྗͯ͠΋ਫ਼౓ˋ௒͑ΔΈ͍ͨͳ͜ͱ͕ى͜Δ
10. 壁③ ラベルがない
11. 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
12. 壁④ 技術に引っ張られてしまう
13. 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 ಓʹΧϝϥ͚ͭͯ੺৭ͬΆ͍ըૉ ͕ଟ͔ͬͨΒ੺Ͱղܾͦ͠͏ ը૾ʹϊΠζ͕େ͖ͯ͘͏·͍͘ ͔ͳ͍͔Βɺߴ౓ͳٕज़Λ࢖ͬͯ ղܾ͢Δ 1 2 １
14. 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߸ػͷ৭͕஌Γ͔ͨͬͨͷ͔ʁ ৭Λ஌ͬͯ΋ղܾ͠ͳ͍ ौ଺ͯ͠ΠϥΠϥ͍ͯͨ͠ ौ଺Λ؇࿨͢ΔιϦϡʔγϣϯΛߟ͑Δ
15. 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
16. 壁⑤ (GPUの)コストが読めない
17. コストが読めない ৭Λ஌ͬͯ΋ղܾ͠ͳ͍ 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
18. 壁⑥ 開発者が足りない
19. 開発者が⾜りない ৭Λ஌ͬͯ΋ղܾ͠ͳ͍ 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
20. 壁⑦ なんでこの結果なの？
21. なんでこの結果なの？ ৭Λ஌ͬͯ΋ղܾ͠ͳ͍ 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
22. 番外編 技術以外の壁が険しい
23. 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
24. 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
25. 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！