社内おトイレＩｏＴを本気で解くと、マルコフ連鎖の定常状態解析になるらしい・・

７月１０日

WorksApplications
AI-Data Scienceチーム事例紹介

に行ってきた！ので内容メモメモ

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■会社紹介など
・本日のアジェンダ
・会社説明
・to the future HUE
　世界の働くを変える

■「ＡＩすだちくん」の内部ロジック
・自己紹介
・ＡＩすだちくんとは
　すだちくんをつかったＷｅｂコンテンツ
　職業と生存率を予測
　ＮＬＰ研究所の開所式に向け作成
・ＡＩすだちくんのフロー
　質問表示（３たく）
　ユーザー回答
　質問（自由記述）
　職業と生存率
　結果を入れる

・事前データ
　質問文：必要に応じて
　職業

・職業宛の目標とアプローチ
　目標：少ない質問
　アプローチ：決定木

・決定木学習
　回帰、分類モデル
　　分類ルールを木構造で保持
　分類ルールの生成
　　質問したら、より偏りが出る質問をする
　　　　偏り→エントロピー
　回答
　　学習方法：エントロピーを減少させる質問がなくなった時点で質問終了

・バンディッド問題
　同じ学習木を使うと同じ質問ばかりでる
　　　→ランダムに

・職業生存確率の計算
　マイケルオズボーン先生の論文＋自由記述のネガポジ（ＴＦ－ＩＤＦ）

・実装
　Python WebフレームワークDjango
　Radisで回答傾向を保持

・苦労した点
　ランダムな質問の扱い：決定木を複数
　負荷テスト：研修生８００人による一斉アクセス（すぐだうん）

・体験者の回答傾向
　正答率
　アクセス数：おちている→ＰＲ必要
　決定木
　どんな人が遊んでいる？：ＳＥ，営業、ＰＧ
　職業別正答率

・まとめ
　初期データ：違うサイトで集めたデータを使ったが、はじめ正答率が低かった

■「社内おトイレＩｏＴ」に本気（？）で取り組んでみた話
・おトイレＩｏＴ戦国時代
・なにをしたか
　　データインべすてぃげーしょん
　　モデリング
　　パラメータフィッティング
　　結果

・受け取ったデータ
　３がつ４がつの２日間
　・滞在時間が長い人がいる→使い方が変な人
　　可視化したら・・・

・モデル
　　待ち行列モデル
　　　ポアソン分布と指数分布
　　　待ち行列の種類（ケンドールの手法で）

・マルコフ連鎖の定常状態解析の例
　　Page rank
　　系統分子進化学

・定常状態解析
　ポラチェック・ヒンキンの公式
　到着率
　　カテゴリかる分布に従うとしてＭＣＭＣ（PyStar)

・まとめ
　今後は共変量

■ワークスアプリケーションズにおいて開発を進めるＡＩ機能の紹介
・自己紹介
・ＡＩ技術の動向
　２０１５年のハイプサイクル
　　機械学習は坂を転がり落ちる予定が、ＤＬでとまったが
　　今落ち始めているところ
　→大事なのは、クラウドコンピューティング（大規模リソース）
・ビッグデータからＡＩ
　　データのライフサイクル：入力業務の省力化
　　→入力サジェスト
　ＮＬＰ：オープンソースを使いながらコントリビュート
・業務サポート
・分析
・ダッシュボード機能
・文書検索
　　いろんな検索
・コラボレーション機能
　　いい場所にスケジュールを設定しよう
　　ソーシャルグラフ　外せないミーティングを探す
・ＱＡ　Ｂｏｔを搭載
　　ＨＲ　Ｂｏｔ
・サジェスト
・タイムラインによる状況をかんがみたリマインド
・ＨＵＥによるＡＩ
　　入力
　　処理
　　分析
　　検索・共有
　　再利用