公司颁痴チームの颁痴とは限らない仕事
- 6. 5 ガートナーハイプサイクル:2021年 出典: https://www.gartner.com/resources/747500/747539/Downloadable_graphic_Hype_Cycle_for_Artificial_Intelligence_2021.png 社会実装の進展と共に 信頼できるAI が求められるように AI TRiSM : AI Trust Risk & Security Management
- 7. 6 ? 欧州委員会によるAIに関するホワイトペーパのリリース ? AI倫理の研究者Timnit Gebru氏の解雇 ? 国際連合によるAI倫理委員会 ? IBMの顔認識ビジネスからの撤退 AI倫理に関わる主要な国際動向 出典:“AI Index Report“, https://hai.stanford.edu/research/ai-index-2021 AI倫理に言及する 論文の増加 AI倫理原則の発行 は高い水準に
- 8. 社会的文脈 7 ? 公平性、非差別、バイアス ? 説明可能性 ? 透明性 ? プライバシー ? 安全?安心 ? 倫理 ? セキュリティ ポイントとなる概念 参考文献 中川:AI倫理指針における課題，人工知能学会学会誌Vol.35，No.6，（2020） 要求仕様 数理的定義 文化 法?規制 常識
- 9. 8 ソフトウェアライフサイクルを通じた対応が必要 出典:NEAL ANALYRICS https://nealanalytics.com/expertise/mlops/ モデル開発 データ収集 企画 検証 リリース モニタ 開発 調整 Ex 人物画像は同意の上で 収集しているか? Ex データの保存?管理 の運用は? Ex 宗教?価値観の異なる 地域へ輸出予定は? Ex データの流通経路に 懸念はないか? Ex 性別を第三者がラベル 付けしていないか? Ex “公平“にサンプルし たデータか? Ex 公平性、透明性など の定量指標と判断基準 は倫理観点で妥当か? Ex AI倫理リスクをモニタ する仕組みは? Ex 個人情報をトラックで きているか? Ex 安全?安心を担保でき るセキュアな設計か?
- 14. 13 実験管理システムの導入 import mlflow import pytorch with mlflow.start_run(): # 学習条件の記録 mlflow.log_param(‘learning_rate’, lr) # 評価値の記録 mlflow.log_metric(‘loss’, loss) # 学習済みモデルの記録 mlflow.pytorch.log_model(model, ‘model’) # ファイルの記録 mlflow.log_artifacts(img, ‘output_image’) 実行 学習/評価に普段用いているコード にAPIを叩く記述を追加すると… 1試行毎のログ 評価値 学習条件 Webアプリから記録結果を閲覧することができる （実験を比較出来たりと便利機能付き） MlflowというOSSを活用したシステム ? 再現性を担保 ? 自動記録により工数削減 サーバー
- 18. 17 CIシステムの構成 開発用PC 開発用PC git push 解析サーバー（Linux） 解析サーバー（Windows） Git Runner テーマA 仮想環境 テーマB 仮想環境 テーマC 仮想環境 品質チェック ツール ジョブ指示 チェック実行 Git Runner 品質チェック ツール ビルド環境 各種 ライブラリ ジョブ指示 チェック実行 テーマ毎に 必要な物を リンク ジョブ命令 ジョブ命令 結果取得 結果取得 AI技術開発部では様々なテーマの開発を担当 開発環境が異なる各テーマに対応したシステムを構築
- 19. 18 CIシステムによる効率化の効果 ４つの メリット ① CIツールによる解析?テストの自動化 ② 様々な開発環境での解析に対応 ローカルPC ローカルPC ローカルPC 環境構築済みの 解析用サーバー ③ インストールに非常に手間のかかる 品質チェックツールがインストール 不要に 開発者 開発者 開発者 ④ 品質チェックツールのライセンス 共有化 単一ライセンスを 使いまわし可能! 開発者が品質チェックにかかる工数は大幅に短縮!
- 21. 20 機械学習技術 や 画像認識技術を製品搭載してきた X線画像の被写体自動認識 印刷領域の汚れの自動検知 画像診断ワークステーション CS-2 マンモグラフィ診断支援システム 「NEOVISTA I-PACS CAD type M」 X線乳房画像中の病変候補を自動検知 インテリジェント クオリティオプティマイザー IQ-501
- 22. 21 最近は AIの製品搭載が増えつつある 介護施設向けサービス 「HitomeQ(ヒトメク) ケアサポート」 入居者の行動を 分析し、起床? 離床?転倒? 転落などの行動 を認識 ランニングフォーム改善支援システム 「Runalytic(ラナリティック)」 走行姿勢を推定し ランニングフォーム を解析 ショッパー行動解析サービス 「Go Insight」 ショッパーの属性、 商品接触、滞在 などの棚前行動 を検知 医師の診断をサポートするX線画像の肋骨減弱 画像の中から肋骨と鎖骨を認識
- 23. 22 機械学習(ML)品証ガイドライン の検討を開始 ML以外の アルゴリズム 用の品質保証 ML アルゴリズム 用の品質保証 ＋ ? 要求仕様 ? アルゴリズム設計 ② 社外ガイドライン ?QA4AI（2019年） ?AIQM（2020年） ① MLに関する法規 各種ドメインの規格 ?薬生機審発 ?自動車用機能安全規格 従来の 社内検証 方法 社内の従来知見 と 社外情報 を用い ML品証ガイドラインを更新 従来知見 社外情報 ? 有識者の知見 ? 大量データで検証
- 24. 23 ML品証ガイドラインの実適用 企画 品質保証 ＜ 品質保証対応の実施 ＞ ?ガイドラインの維持/管理 ＜ 企画立案 ＞ ?初期検討、活動推進 外部から情報を引用するだけでは “使えるモノ” にならない ML品証ガイドラインを使える状態にするため、三位一体の体制を構築 ＜ AIアルゴリズム研究?開発 ＞ ?ガイドラインの実適用 ?細則の作成 ? 技術観点での意見 ? ユーザ視点でのリクエスト ? 施行結果のフィードバック 研究?開発 わかる言葉で、 実施項目を明確に
- 27. 26 AIエンジニア 募集中です! 博士歓迎 Innovation Garden Center 大阪 八王子研究開発棟 採用ページ https://www.konicaminolta.com/j p-ja/recruit/stu/works/index.html DM頂ければ、ざっくばらんに お話しさせて頂きます。 @HO75013227 twitter @HO75013227