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WHAT IS FUSIC DOING?Fusicってなんしようと?

【広報が勉強してみた】機械学習 vol.1

2021.01.27

取り組み

こんにちは!Fusicの採用広報チームです!

今回、みなさんにFusicが提供するサービスをご紹介するべく、

実際に働いているメンバーにインタビューし、その様子をレポートしました。


第1弾は、採用広報チームでも「実際のところ、どんなことができるのだろう…?」という疑問が多かった

AI・機械学習」について、勉強していきます。

「機械学習ってなに?」

「機械学習って具体的に何ができるの!?」

「こんなことも実現可能?」という疑問について

当社先進技術部門 機械学習チームの石橋 龍に解説してもらいました。





――本日はよろしくお願いします!率直に聞いちゃいます…「機械学習」って実際どういうものなんですか?


石橋:機械学習は、データから意味を持つ情報を作り出す技術です。データの特徴を学習させたり、新たな情報を作り出したりするために、多くのデータが必要になることが多いです。


――なんだか難しそうな気がします…。


石橋:ではまず、みなさんの身近なもので機械学習が使われている事例をみてみましょう。

まずYouTubeです。YouTubeを開くと、右側に広告が出ていたり自分におすすめの動画が表示されていたりしますよね。これも、機械学習を用いている事例のひとつです。


――なぜ自分が興味のある広告やおすすめの動画が表示されているのだろうと、不思議に思っていました!


石橋:そうですよね。あとは、最近主流になりつつある顔認証も、機械学習が使われています。

スマートフォンを開くときに、顔認証でロックを解除したりしますよね。

人間が、この人は「Aさん」「Bさん」と判断することは簡単ですが、コンピューターが判断しようとするととても難しいんです!これを実現させるためには、たくさんのデータを使用します。


――なるほど!わたしたちの生活の身近なところでよく使われているんですね!なぜたくさんのデータが必要なんでしょうか?


石橋:ではもう少し詳しく説明していきますね。

今回は「顔の検出」を例にお話します。ここで言う、「顔の検出」とは、写真や絵、動画などの中に、「顔」があるかないかを判定するタスクのことをいいます。例えば、わたしたちが写真を見て、その中に顔があるかないかを判断することは簡単ですよね。

しかし、このタスクをコンピューターが行おうとすると難しいんです。画像は、0~255の数字が集まってできています。下の画像を見ると、白いところは大きい数字、黒いところは小さい数字で表されていますね。




引用画像:
(右)https://techpr.info/python/opencv-beginner-1/


石橋:写真や画像というものは、位置と明るさを表現したデータの集まりなんです。


――コンピューターは、数字が羅列の中から「どういう数字の集まりが顔を表しているのか?」を検出するから難しいということですね!

石橋:そういうことです!その対象のデータをたくさん集め、対象となるもの(今回でいえば顔)の特徴をコンピューターに学習させることが機械学習なんです。

――なぜ、機械学習は学ぶことができるのでしょうか? 

石橋:いい質問ですね! ではここでも先ほどの写真を例に説明していきましょう。すごくシンプルに説明すると、いろんな「顔」をたくさん学習させていきます。

――と、言いますと…?

石橋:例えば、写真に写っている顔の形や明るさは、撮影する角度や明るさによって変化しますよね。
個人によって肌の色に違いがありますし、顔を表す数字の並びは状況によって変化します。
これらの変化を学ぶために、様々な顔の画像をモデルに与えて顔の特徴を勉強させるわけです。
そうすることで、より一般的な顔の特徴を学習することができます。
どうやって勉強させるか?という部分が難しいのですが、ここが機械学習チームの腕の見せ所です。




――機械学習はたくさんのデータありき、と言っていた意味がわかりました。具体的に、Fusicの機械学習チームはどんなことを行っているんですか?

石橋:僕たちが普段やっていることは、大きく分けて3つあります。
1つ目は、新しいモデルについて知るということ。論文やブログなどで機械学習の手法そのものや、応用事例を調べます。
2つ目は、モデルを学習させること。データを変えたりモデルを変えたりチューニング方法を変えたりして、お客様の要求に活用できそうなモデルを作成します。
3つ目は、作成したモデルを使ったシステムを作ること。機械学習モデルは作って終わりではなく、使われて初めて意味があるので、ここがいちばん大切かも知れません。

――では、わたしたちの身近なものでは、どのようなものに「機械学習」が使われているのでしょうか?

石橋:今、ふと考えついたものでも10個以上ありますね。「文字認識」「画像認識」「顔認証」「音源分離」「ロボットの制御」「文字翻訳」などなど…

――なるほど!聞いたことのあるものもあれば、初めて聞いたものもたくさんありました…(笑)

石橋:そうですよね(笑)では、大きく分類し、「画像」「音」「制御」「自然言語処理」という4つに切り分けて説明していきましょう!

――では、次回は「画像」について詳しく教えてほしいです!

石橋:よろしくお願いします!


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今回は、機械学習の概念について、写真を例に説明してもらいました。
次回は、「画像」について勉強します。
みなさんが日頃使用している「アレ」も、この技術が使われているのです…!

次回をお楽しみに!