Amazon AWSのAIサービスは4レイヤーで提供  ーAmazon Web Service Japan 説明会レポート

Amazon.comのサービス利用者としては、商品のリコメンデーションだけでなく、Amazon Echoなど様々な領域でAIを活用したサービスを知らない間に利用している。

Amazonの中でもAWS(Amazon Web Service)は、クラウドサービスプラットフォームで、利用者はいわゆる通販サイトの利用ではなく、クラウド上にあるリソースを利用してWebサービスなどを作ることができる。

AWS AIサービス
Amazon.comで提供されているAIサービス

このAWS内には、Amazon.comで培われたAIサービスが多く提供されている。Amazonがもっているテクノロジーを多くの人に使えるようにできないか?というのがアマゾンのAIサービスへのアプローチで。これを開発するために数千名のエンジニアもいるという。

AWSの機械学習サービスは、4つのレイヤーから構成されている。

AWS AIサービス
AWSで提供されるAIの4レイヤー

1)AI SERVICE

第一レイヤーは、学習済みのモデルが配置されていて、利用者はそのモデルをすぐ使えるというレイヤーだ。

AWS AIサービス
AWSのAIサービス第一レイヤー

Polly

Pollyは、文章をリアルな音声に変換するサービスだ。24言語に対して47リアルな声優の音声を提供していて、平均的なメールを読み上げるのに要する費用はおよそ2円程度ということだ。

「スピーチマーク」機能という、映像体験と会話を同期するメタデータを設定することも可能ということだ。

AWS AIサービス
AWSのTalk to Speechの仕組み

事例:FM和歌山

AWS AIサービス
FM和歌山の事例

FM和歌山の事例では、完全に自動化されたニュースの読み上げをキャスターなしに行っているということだ。

Recognition

Recognitionは、画像分析機能をアプリケーションに簡単に追加することができるサービスだ。ディープラーニングを活用した画像認識サービス、物体認識、顔人認識、表情認識など様々な機能がある。

AWS AIサービス
物体認識の事例

利用方法としては、不動産検索というケースの場合、業者が撮った物件情報を自動的に判別し、風呂場の情報なのか、リビングの情報なのか、ということを自動で割り当てることが可能だ。

他にも、店舗内の顧客印象分析のケースでは、顔分析を活用して、感情やポーズ、瞳があいているかなどがわかるので、商品を見て顧客がわらっていたのか、などもわかる。

また、同一人物かどうかを比較することもできるので、従業員の認証サービスなどに利用可能で、不適切な画像を判別したり、有名人認識の機能などもある。

AWSの既存の機能を組み合わせたり、アプリケーションを拡張するコトで簡単に付加価値をつけることができるのが特長だと述べた。

「はいチーズ!」活用事例 千株式会社 ものづくり部 マネージャー 熊谷大地氏

AWS AIサービス
千株式会社 ものづくり部 マネージャー 熊谷大地 氏

「はいチーズ!」は、スマートフォンやインターネットで幼稚園などで行われる運動会などの行事の写真を買うことができるサービスだ。

大規模な園では、園児が200名以上いるという。1万枚以上もの写真から我が子の写真を探す必要があるが、それはとても手間がかかる。そこで、画像認識を活用して該当園児の写真を探すサービスとしてAmazon Rekognitionを活用したという事例だ。

AWS AIサービス
「はいチーズ!」とは

すでに、はいチーズ!では、インフラとしてAWSを活用しているので、S3上にある写真とRekognitionの相性はよく、1ヶ月程度での導入が実現できたということだ。

Lex

AWS AIサービス
Amazon Lex

Lexは、Alexaベースで、声やテキストを使用した会話型インタフェースだ。

言い回しのバリエーションが登録できたり、「SLOT」という、登録されているやり取りの中で「何をきかなければならないか?」を登録しておくことで、BOTが聞くべきコトを、どんどん聞くコトができるのだ。

例えば、ホテルの予約であれば、「ホテルを予約をしたい」と言うと、「どこの都市に行きたいですか?」「何月何日に行きたいですか?」という、SLOTに登録されている内容を聞いてくるのだ。

Facebook Pageのデモ

AWS AIサービス
Amazon LexをFacebook Messengerで使って、旅行の予約サービスをデモにした例

Facebook Pageを使って、旅行予約をするサービスが簡単に作れる、というデモが行われた。インタラクションを簡単に実現できるというのがLexの応用事例だ。

ただし、このサービスは、日本語にはまだ対応できていないので、今後実現したいと述べた。

AWS AIサービス
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 技術統括本部 IoT Solution Design部 部長/シニアソリューションアーキテクト 榎並利晃 氏

2)AI PLATFORMSレイヤー

AI SERVICEが学習済みモデルが提供されていたのに対して、2層目のレイヤーとなる、AI PLAFORMSは学習のフェーズからやる必要がある場合に利用するものだ。

Amazon Machine Learning

AWS AIサービス
Amazon Machine Learning

一般的な機械学習をやりたいというとき、2クラス分析や他クラス分析、回帰分析などで利用可能だ。

Amazon Elastic MapReduce(EMR)

AWS AIサービス
EMR

Hadoopの中でも、Mahout, Spark , Zeppelin, Flinkといったライブラリには、機械学習のライブラリがあらかじめ組み込まれている状態で提供されている。

3)AI FRAMEWORKSレイヤー

3階層目のAI FRAMEWORKSのレイヤーではディープラーニングのフレームワークが提供されている。

AWSでは、MXNET, TENSOR-FLOW, など他社製のオープンソースのAIフレームワークをも簡単に使えるよう、提供していくという考え方だということだ。

様々なディープラーニングのフレームワークがプリインストールされており、ケースに応じて切り替えながら使うことができるという。

AWS AIサービス
MXNetを使ったAIサービスの例

ただ、現状Amazonとしては、スケーラビリティに優れている、MXNetを全面にサポートしているということだ。いかに大量のデータを高速に学習することがポイントとなるため、そこを実現できているMXNETをAmazonサービスでも実際に使っているということだ。

4)AI INFRASTRUCTUREレイヤー

近年のAIプラットフォームは、GPUアクセラレータをつかって並列処理を行うことで高速化ができるということが技術革新のポイントだ。そこで、最下層となる、AI INFRASTRUCTUREのレイヤーでは、GPUが使えるインフラとしてNVIDIA製のチップをつかった、「P2」と呼ばれるインスタンスを提供しているということだ。

F1インスタンス

F1インスタンスは、FPGAをサポートするインスタンスだ。

インテルSkylake(C5インスタンス)

この中にも、AVX512と呼ばれる、Caffe2を最適に使うことができるインスタンスも提供されいている

AWS Greengrass

AIというとクラウドでの処理をイメージする方も多いと思うが、学習済みのモデルであればエッジ側が非力なコンピュータであっても動作させることはできる。

そこで、「Greengrass」は、サーバサイドのロジックをデバイスサイドでも動かすことができるサービスだ。特にスマートファクトリーなどのエッジ側で高速処理をしたいというユースケースで使えるという。

AWS AIサービス
Raspberry Piに学習済みAIモジュールを搭載して、カメラに映った写真をエッジ側で判定する例
AWS AIサービス
エッジで評価した内容をブラウザに表示している。(子の例では、ゼブラと判定できている)

デモは、RaspberryPi上にMXNetでの学習済みモデルを載せていて、推論のみをするというデモだ。カメラがついていて、ライオンの写真をみて、デバイッス側で推論をするというものだ。
これくらいの処理能力でも推論ができることが重要だと述べた。(榎並氏)

NTTデータAIタクシーの事例

AWS AIサービス
ドコモのAIタクシーでは、30分後に客待ちが多そうなエリアを予測する

多変量自己解析とディープラーニングを用いて、30分後の利用者数を予測するというモデルを作ったというコトだ。

これによって、タクシー運転手になりたてのドライバーでも客を拾うコトができるという。

日本経済聞社のAI記者の事例

AWS AIサービス
日経新聞のAI記者では、適時情報から記事を自動作成する。

東京証券取引所からくる適時開示情報サービスから、決算短信の記事が自動的につくることができる。

これまで20%程度の企業しかフォローすることができなかったが、これですべての適時開示情報をフォローするコトができるのだ。

AWS AIサービス
AWSのAIサービスを活用した事例は沢山あるということだ

最後に、他にも、グローバルでは多くの事例が出てきていて、今後AIや機械学習を使った取り組みを進めていきたいと述べた。

AMAZON WEB SERVICE

Previous

KDDI、ライフスタイルをIoTでサポートする「au HOME」を提供開始

総務省、AIネットワーク社会推進会議 報告書2017の公表

Next