「広告業界から見た機械学習のニーズ」を聞いてきた！

１２月15日

InfoTalk 108
広告業界から見た機械学習のニーズ

を聞いてきたので、メモメモ

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■ごあいさつ
・注意事項　今４３３室
・その他

■ご講演
・自己紹介
・会社紹介：あいれっぷ
　インターネット広告：リスティング広告

・アジェンダ
　機械学習と広告業界
　ビジネスへの成功事例とそれらの共通点

＜＜機械学習と広告業界＞＞
・２０１５年１１月９日　Tensor Flow
　以前からも、Chainer,caffe→画期的なのか？
　→ビジネスインパクトに大きな違い

・Alpha GOの勝負：パフォーマンスの宣伝効果
　→学習の効果？
　ニュース
　　わかりやすいインパクト：情報の伝達性
　　前人未到の記録達成：新規性
　　今までになかった記録達成：進歩性
　→専門的に取り組んでいない人たちの認知

・機械学習クラウド
　　ＰａａＳ：Ｗａｔｓｏｎなど
　　フレームワーク：Ｋｅｒａｓ、ＰＲＯＰＨＥＴ
　今出そろった。→取捨選択

・Ｗａｔｓｏｎ；年間市場１兆円を目指す
　　→ＡＩＳＡＳ
　スマホにしゃべる→レコメンドする→ボタンを押せば配送までする
　認知→興味を持たせる：スマートフォンの中で閉じる
　　：チャットボットのすごさ

・マーケターから見た機械学習
　従来：カラムでソートなど
　機械学習：自由にきる
　　　回帰予測
　　　非線形
　　　ベクトルからがぞぅを抜き出す
　→ビジネスに結びつける
　機械学習ができるマーケター：理想、幻想
　
　目的変数だけ聞き、説明変数は探す
　→自社データの把握が大事

・とりくみ
　新しく始める会社：どこに差がある
　　データの蓄積量
　→同じデータがほしいですか？
　　ニーズに沿ったデータ→結構Ｗｅｂにころがってる

　危機感は持ったほうがいい
　　問題の発見
　　回帰以外の活用方法がわからない→リテラシー

・民主化
　現実のデータに対する応用
　　　ノウハウに依存
　　　計算コスト高い
　　　期待値高い
　　　マージンをキープ：要求だけでは挑戦的になる
　→ＵＩまで作らないと

・データの保持量が情報強者を決めていない
　他社やってる→自社もやっていないか
　本当に会社がやること？
　→エンジニア：人がいない
　攻めのコンセプトが軸になっているか
　Ｇｏｏｇｌｅと同じデータをあなたの会社は求めている？
　　多くの場合はＮＯ

　やりたいことが変われば、データが変わる

・機械学習エンジニアに求められる能力
　ぱわぽ
　　企画型多い：アルゴリズムを端的に
　期待値のコントロール
　　簡単にですマーチになる
　システム設計とコーディング能力
　　要求の棚卸必要

・ビジネスの成功事例
　　PerSonar：分析ツール
　　　ファンになっているお客さんに広告だしても。。。
　　Lineチャットボット
　　ローソンのあきこさん：りんなベース
　　　３つの機能
　　　　　text style
　　　　　kaomoji
　　　　　プロふぃにてぃフィルター→ここに力
　　　→企業アカウントは要求が厳しい

　　ペッパー　Ｗａｔｓｏｎ
　　　いろんな機械学習をあわせて１つの系になっている
　　ワインのセレクション：協調フィルタリング、クラスタリング

・どうやって成功したのか
　　前例がない：理解を得ること大事　ＡＩデータサミット２０１７
　　重要性：リターンは見積もれない

・研究開発と実務の２軸　現場からのフィードバック
　　短期と中長期
　　半年でプロトまでいったら、大成功！

・必要な議論
　　研究者
　　　　新規性・進歩性
　　　　インパクト
　　　　使う人
　　ビジネス側
　　　　市場インパクト：いくらかせげる
　　　　市場優位性
　　　　直接的マネタイズ？間接的？
　　　　実用可能なフィールドがあるか？
　　→人と同じ能力が必要か？領域を設定できるか？

・プラットフォームを利用することを考える
　すべてが自作では非効率なことも多い
　すでに一般的な道具はサービスになっている
　使いこなすエンジニアリングがニーズ強い
　優秀な学習済みモデルは、自作より良いことも
　　使えるものは使い、無いものを作る時代

・段階を経なければ、プロジェクトはとん挫する
　　感性系を意識はするが、実装できない機能が多い
　　機械学習はロジック→システムは複数のロジックで構成
　　すでに出来ているモデルを利用しながら完成度をあげる
　　→トータルでシステムを組んでいく

・最後に
　　成功事例がニュースになる大航海時代
　　フルスタックは市場に強いが、コンサルまで要求される
　　　慎重な経営者には慎重な挑戦
　　　理解の仕方をみにつける
　　　マネタイズまで意識したプロジェクト作成

　　現実の世界はそこまで高度なことを要求しているわけではない
　　柔軟な発想とビジネス感覚のひも付け

勉強するもの
・システムエンジニアの部分
・ＡＩベンダーの商品をたくさん知る
　 pythonのライブラリの有名どころ
　かぐるで実績出す