機械学習と深層学習の違い

今年も桜が綺麗な時期になりました。満開のサクラ並木の下を、散歩をしてきました。
気分が良いので、このままブログでもと、書いてみました。

AI百花繚乱ですね。

最新論文をキャッチアップし、さらにその先のモデルを提案・実証を続けることは、労を要する。
https://zuuonline.com/archives/180974
素晴らしい結果も、再現性が確認できないと、価値はない。
再現性のため、論文のみならず、データ+プログラム+結果の3点セットを提示させる学会もあると聞く。

機械学習と深層学習、強化学習との違い、ベイジアン統計学と機械学習の関係性をきちんと理解したうえで、
AI的な手法をどう取り入れるかを考えたい。

すべてがAIという用語に括られてしまい、今がどんな状況にあり、どういう方向に進んでいくのか見通した説明がないのは問題では。
産業への応用が大事という視点からすると、AIの技術的な総括がないなか、どの方向が正解なのかと悩んでしまう。
多くの技術者、その上の経営する側も、わからなくなっているのではないでしょうか。

機械学習の目標は、与えられたデータ(教師信号)を出力する関数を求めることだ。与えられる複数のデータを少しずつ変えることで、
正解データに近づけられる関数を求めることと理解している。代表的な手法は、勾配降下法。どこに正解として落ち着くのかが、
わからないので、入力を少しずつ変えて、落ち着きどころを探るそのプロセスを機械学習と呼ぶのだと理解する。
深層学習は、全体のアーキテクチャ(構成するパラメータも含む)を、正解からのずれを修正するプロセス(逆伝搬法)を取る。

それぞれの立ち位置は、データに対する態度が、客観か、主観かの違いともいえる。
どちらも、データのなかでどこに区切りがあるのかを見い出しにくい課題を扱うが、入力と出力の関数を導出を、複数の入力データ
を少しずつ変えて、正しい結果を得ようとする客観的な学習と、結果からのずれがなくなるようにアーキテクチャ自身を自ら変更
していく主観的な学習との違いともいえる。充実したpythonライブラリのおかげで、データセットに対する機会学習の結果は得やすい
状況にある。深層学習は、画像・音・テキストを扱うが、まだ何をどのように扱えるのか発展途上である。機械学習の範囲を超えた
複雑な課題に対して、深層学習のアプローチが進んでいる。

まずは課題ありき。その課題が有する特徴を理解したうえで、どのAI的な手法を使うべきかの決めなければならないが、どういった
問題にどんな手法が効果的であるかを、エンジニアは理解をするべきと考える。

さらにその手法を使ったときの事業性(それでうちはどう儲かるの?)に応えられるべきと考えます。
GEのような大量センサーによる保守サービスモデルへの転換とばかり、その方向に追従してしまっているようにも思います。

いま必要なことは、様々な技法のまとめと総括をして、技術の方向性を示すこと、そしてそれでどう儲けるかを示すことと思います。
もちろん、言うは易しですが。


ふるさと納税から見えること

2月25日です。毎日が、飛ぶようにすぎますね、早いな~。
水野裕識(みずのひろのり)です。

東京マラソンで、都内は大幅な交通規制が行われていますね。
肌寒いなか、ランナーの皆さん、頑張ってください。

このブログも少しさぼるとすぐに3か月近く経ってしまいました。
今日は、何を書きましょう。

ふるさと納税は、その後どう進んでいるのか、ざっとしたところを共有します。
ちょうど1年前にもブログにのせていましたね。

出典 http://www.soumu.go.jp/main_content/000493819.pdf

 

住民税が、1兆2000億円だそうですが、そのうち1/4がふるさと納税に回っています。これは、キャズムを超えたとみえるので、一般に浸透しているようですね。

上位20位自治体のリストです。
都城市、お世話になってます。こちらの肉は、食べ盛りの子供がいる家庭には、もってこいですね。
それぞれのご自宅の実情、興味に応じて、いろいろな物品が提供してあるので、楽しめます。

つぎは、私のほうで計算をしてみたのですが、この上位20自治体の地方交付税とふるさと納税の比較です。

まず、市区・町・村の定義から。ざっくりと、市区は5万人以上、町は5千以上、住んでいるひとがいることです。みなさん、知ってました、この定義。村にいたっては、数定義はないそうです。市区と町は、10倍違うのですね。東京人口930万人と思うと、市区とは200倍、町とは2000倍も違っています。こんなにも違うもんなのだなあ。

総額枠で見るのではなくて、ひとり頭で考えるほうが、中身が見えてくると思いました。

地方交付税よりも、2~4倍もふるさと納税を集めている地域があるということです。
焼津市、都農町、上峰町、泉佐野市、国東市は、かなり恩恵にあずかっているのです。

ふるさと納税は、ゼロサムゲームです。人口の多いエリアの自治体に支払われるはずのお金が地方に回るので、地方にとってはありがたい施策ですが、都会の自治体にはありがた迷惑です。実際杉並区からは、待機児童施策ができないという不満もあがっています。

国は、地方交付税で分配しているのでその枠ないでやりなさいという話をずっと続けてきました。ここにきて、頑張る自治体には、さらに税金が廻って来ることを証明しました。小さな自治体であっても、取りまとめる力と、情報発信力があれば、その努力が報われるということがわかったようです。企業の売上という視点でみると、それまでの売上が10億円しかなかったところに、翌年から売上が20,30億となるので、それはやってよかったとなっていると思います。

でも、ここに出てきた自治体は、TOP20です。
全国の自治体数は、1700程度です。まだ7,8割の自治体が何もできず、動けていない自治体も多くあるように思います。
ほかの自治体は、何をどうしたらよいものか、悩んでいるのではないかと思います。
ここをICTで支援するのは、意味をもつのではないでしょうか。

都城市の使い道例です。→ こちら
畜産業への手当もそうですが、子供たちの教育のためなど未来のために使われているようです。
海外との交流は、目をつぶりましょうか。

自治体側は、地元住民に良いサービスを提供することで、若者たちが地元を離れることなく、
地元に残り(あるいはI/Uターンが増し)、(そんな簡単ではないでしょうけども)
地域の人口が増える方向に向かっていけるとよいですね。

自治体が売上を生み出せるという発想は、交付税配布で縛られていたら出なかっただろうし、発想すらでなかっただろうと思います。
地方の自治体の努力が、実るかもしれないこの仕組みは、かなり良さそうです。
さらに、国民一人ひとりの行動パターンとつながっていて、私たちの行動が、まだ見ぬ人たちの支援になっていると思うと、
元気もでます。ひきつづき、ウォッチしていこうとおもいます。

国民の一人ひとりの小さな行動が、税の体制に影響を与えることができるという大きな実験であります。

今後もふるさと納税の仕組みが続くとすると、
自治体人数割に相当するように広く散らばるモデルになるのか(交付税に近づくのか)、
あるいは、頑張る自治体には、相応した額が集まるようになるのか、
さて、どちらでしょうか。


2017年への感謝

2017年、大晦日になりました。

大きなカバンキャリーバッグを携えて、多くのかたが右左と往来しています。
どんな一年だったでしょうか。

最後に、今年のお礼参り、神田明神に伺ってきました。

今年も私の力及ばずでご迷惑をおかけした方へのお詫びと、私どもと様々な交わり
をしていただいた方への感謝をお伝えしました。少し前までは、反省なんてと思った
時期もあったりしましたが、ここは謙虚にしっかりと反省をすることで、
また来年に一歩踏み出せていけたらと思う次第です。

大黒様の前に、芽の輪(年末年始だけ)がありましたので、8の字にぐるぐると
廻ってみました。厄落としになったでしょうか、すっきりとしました。

これまでは直線的(1,2,3・・・)にしか変化しなかったので、未来予測が
しやすかった時代だったようです。ここ数年、指数関数(1,2,4,9・・・)
に沿って変化することから、さきを読み誤ってしまうようです。

個人が対処するには、できるだけ遠くに目標を設定することで、手前でおきる
ブレは誤差として吸収することしかできないのかもしれません。
それでも、火の粉はかかり、谷底まで落ちるかもしれません。

いまいまの課題とその解決こそが大事とわかったうえで、できる限り大きな流れ
を俯瞰したなかでの位置づけをもう一度行うことにより、今一歩どこに目指すべき
か明らかになるのでしょう。

最後に、
みな皆様のご多幸を祈るとともに、
来年もまた、どうぞ、よろしくお願いいたします。

ブロードバンドジャパン株式会社
水野裕識


クリスマスイブですね

クリスマスイブですね。ここから、年明けまでの時間の短さが、もうなんというか、一番早く感じます。

これからどうなる日本企業ということで、前回の記事に続き、もう1点気になる所を書いておきたいです。

ものづくりを代表する日本企業で、いろいろな不祥事が続いています。かなり問題だと思っており、どうなっていくのでしょう。
2015年に発覚した東芝。リーマンショック後、それでも利益を出し続けなければならない背負った経営陣が、利益水増しや数字操作を繰り返してしまいました。もちろん、2006円にウェスティングハウス社をあり得ない金額で買収をしたところに
、2011年の原発事故が起こってしまい、その後も工期の遅れなども重なって、7125憶円もの損失額を出してしまいました。

事業規模を縮小し、資産を切り売りを繰り返して、虎の子である半導体メモリの経営権を巡り、すったもんだしています。エアバッグのタカタが夏に事業を精算しました。この秋にかけて、日産自動車が無資格検査の発覚、神戸製鋼がデータを改ざん、三菱マテリアル子会社がデータ改ざんなど、次々と発覚しています。

世界に誇る日本企業のモノづくりは、一体どうしてしまったのでしょうか。いろいろな理由をつけて説明はなされているようですが、一番の心配は<<日本企業に対する信頼の喪失>>です。巨大企業の下には、多くの下請け企業がありますので、下請けへの影響含めるとその影響は、たいへん大きいです。日本の企業はどこに向おうとしているのでしょう。

百貨店を代表とする小売業界の売り上げは、9兆円7130憶円(1991年)から5兆9780億円(2016年)まで下がり続けています。アマゾンを筆頭とする通販サイトの躍進が思いつくところですが、ネット販売企業に持っていかれるのでしょうか。

多くの方が、店舗・モールで見た商品をネット検索して、一番安い所で購買することにも慣れました。翌日配送されるので、重たいものを持ち歩くこともなく、翌日には届く利便を受けています。店舗経費をのせた価格設定を消費者は賢く見抜いています。この日本で、給与水準は相変わらず右下がりのままで、物のシェアを行う会社が成長しているようです。人が使った中古品を嫌うということではなくて、むしろ積極的に生活に取り入れて、シーズンごとに物品を回転させて、物をできるだけ持たないようにする工夫がみられるようになりました。

少しずつですがシェア経済へ時代がシフトしていっているようです。テスラモーターのイーロンマスクが言うには、電気自動車の時代に入り、自動運転車が普通になると、車もシェアサービス商品になるそうです。あと数年で自動運転車が世の中に走るようになったら、運転手が職にあふれ、タクシー業界も大きく変化しそうです。
いまは2020年の東京オリンピックに向けてホテルは、建設ラッシュですが、民泊が普通になったときでも、(法規制などは別に)旅行者はこうしたホテルに泊まるでしょうか。

この1年は、シェアサービスの可能性がすこしずつ芽をだしてきたように思います。来年からさらに数年かけて、いろいろなものがシェアサービスに向かいそうです。消費者には選択できる範囲が拡がるので、たいへん良いことです。企業サイドは魔法が効かなくなり、サービスを提供できるプラットフォーム企業だけが有利な立場になるだけかもしれません。

付加価値のある製品づくり、良いモノを作り続ければ、世界が買い続けてくれるという古い頭では、たたかえない印象です。使われるシーンや利用者に近い所でコミュニケーションを図り、世界規模で利用されるプラットフォーム企業が大きく飛躍しそうな感じです。

さまざまなサービスの捉え方、提供の仕方そのものが、非常に速いスピードで、破壊的に変わってしまう時代になりました。今年もいろいろと考えさせられる一年でした。
ちなみに、年賀状の発行枚数は2000年代44億枚から、2017年には25億枚になりました、ここにも時代の様相が見え隠れしていると思ってみています。変わらなければ、取り換えられてしまうことで、肝に銘じたいと思います。


2017年も師走か、早いものですね。

2017年も、師走になりました。
いよいよ、今年も残すところ、1か月になりました。朝晩は10度以下となり、インフルエンザも流行りだしているとのこと、体調に気を付けたいですね。

毎年色々なニュースが次々と現れては消えていきますけれども、わたしのなかで、記憶に残っている話題を少しピックアップしてみます。

囲碁AIが自己対局で「最強」を超えた
AIは一般には教師データが必要であり、教師データが豊富にある領域をいかにAIに教え込ませるか、効率的・効果的な出力結果を得られるために、何をどのように学ばせるかに力をいれてきた。ある水準まで行けば、自己対局で経験を積ませることができ、そのネットワークは、少し前に勝ったアルファGOの能力を凌駕した。ある領域内で最も強いネットワークをどのように作り出せるか、シミュレーションにより、ある程度手にできるのかもしれない。

・バク転をする2足歩行ロボットに驚かされる
おなじみのボストンダイナミクスの2足歩行ロボットは、バク転ができるようになった。いずれ、体操で活躍するかもしれない位の勢いだ。

https://www.youtube.com/embed/fRj34o4hN4I

この強いトルクを生み出すモータは、どこの会社が提供しているのだろう。このモータに、強い競争力がある。日本製であったらいいのだが。

・メガバンク、リストラ宣言、統廃合と数万人行員の縮小化
ひと昔前まで、新卒で入りたい会社のトップであった銀行が、構造不況種といわれるとは、誰も予想できなかった。国債は日銀が買い取り、マイナス金利に抑えつけられる。また、銀行の窓口に行かなくてもオンラインで決済はできるようになり、さらに、AI技術により、これら窓口業務、さらには与信業務まで代行しようとする動きすらでてきている。

AI・ICTの普及・進展が進むほど、従来のやり方そのものが根底から変わってしまう可能性がある。プログラムも自動化が進むはずだ。例えばDB越しの簡単な画面遷移だけのプログラムなら、自動実装できるだろう。それほど難しくないこの画面遷移の実装を、日本で行うと相変わらず単価が高いので、10数年前から安単価のアジアに発注して実装してもらってきた、今もその開発の流れは変わってないと思う。

この一番効率的でない部分をいかに自動化できるかどうかは、貢献は大きいと思う。プログラムができる人を、育てる発想も大切だとは思うけれど、その程度のプログラム作成能力しかもってない人であるならば、プログラムは自動で作りだされ、テストすら不要になるはずなので、そもそももっと違ったことをしてくださいといったほうが本人もためになる。

日本の開発にはもっと重要と思う、何をすべきか(What)を言うことが大事ではないか。どの道に向かうべきか、打ち手を考えなければ、あたりまえだが、その道には向えない。中国の投資を聴いていると、怖くなる。日本が手をこまねいている先に、目標を設定している。日本はすぐに電気自動車には向かうことができないという事情を見抜かれていて、中国はすぐにでも電気自動車の費用負担を補う国家政策を打ち出す。GDPで数倍、人口でも10数倍に、この国家戦略を使って、しかもスピーディに対応させる。AIにしてもバイオにしても、政府が数十年先にものにするための、大型の予算をつける。翻って日本はどうか。研究の予算は削られる一方、森かけには予算がつくという不思議な状態である、これ、ほんと良くない流れ。大きな流れ・道を作り出せる技術や政策に、大型予算を付けて、進展を促せるようになったらいいのですが。

わたしも多少なりとも皆さまのお役に立てられるますようにと思い行動します。さまざまな有益な情報を集めて、皆さんと展開・共有をはかり、関係する方にすこしでも便をはかるように努めてまいりたいと思います。それでは、師走をともに走り抜けましょう・・・・・ではでは。