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こんにちは、シバタアキラです。前回書いた「生成AI活用のビジネス戦略」から1ヶ月が経ち、引き続きLLMに翻弄され続けているのは私だけではないようで、世界は目まぐるしく動き続けています。ちなみに日本は人口当たりのChatGPTユーザーがスウェーデン、カナダに続いて世界三位だそうで、これを読んでいる読者の皆さんの周りでも、LLMの社内活用について議論が起こっていない方の方が少ないのではないでしょうか？当初の驚きこそ薄れてきたものの、その余波は広がり続けています。特に私の関心の高いのは企業でのLLM活用への動きや、それを可能にするオープンソースLLMモデル、そしてそれらのモデルからアプリケーションを開発するための手法などについて。本稿ではここ1ヶ月で私が学んだことを共有したいと思います： 先週は日本ディープラーニング協会の勉強会にご招待いただき、「大規模言語モデル（LLM）を事業活用するためのプ

（フィーチャーイメージはMidjourney 5.1で生成しましたょ） こんにちは、シバタアキラです。私ごとですが、先日はWeights & Biasesの日本展開に関してプレスリリースを打たせて頂きました。今やお昼のワイドショーでも取り上げられるようになったChatGPTの開発にも使われているAI開発ツールの日本展開とあり、高い注目度で取り上げて頂きました。 OpenAIのすべてのモデル開発にWeights & Biasesが使われていると発言したOpenAI CTOのPeter Welinder氏 LLM（巨大言語モデル）をこれからどのようにビジネスに活かしていくのかということには多くの企業がすばやく反応しており、W&Bでも自社製品について詳しく答えてくれるWandbotをコミュニティーDiscordで公開したり、ドキュメンテーションの多言語化をChatGPTにやらせたり、社内活用が活

Stable Diffusionがオープンソースで公開されてちょうど1ヶ月が立ちました。OpenAIがDall-E2をリリースしたのが4月。こういう異次元なリソースを使ってモデルを作れるのはごく限られたプレーヤーだけと思い込んでいたものが、若干十数人のチームがMidjourneyをリリースしたのが7月。一連の騒ぎがここ半年程度の出来事で、1ヶ月前に深津さんも予見していた「世界変革」が目の前で怒涛の勢いで進行しています。 このブログも書いた瞬間に古くなるだと思うけど、この文化的特異点とも言える1ヶ月に起こったことを振り返ってみたいと思います。それにしても手書き文字の生成に感動していた2015年から比べるとずいぶん遠いところまで来ましたね。DataRobotでも「AIの民主化」を掲げて様々な企業のAI活用を推進していたけれど、今起こっている変化を見ているとそのスピード感に愕然とします。 少し宣

こんにちはシバタアキラです。つい先日、DataRobotの第四回ユーザー会を開催しました。回を重ねるごとに参加者の人数が倍々に増え、今回は200人ものユーザーさんにご参加頂くことが出来ました。残念ながら、その内容は来ていただいた方の間だけでのご共有ということでお話頂いたので、ここでは公開できないのですが、金融、製造、医療、メディア等幅広い種類のお客さんが各社での導入事例を紹介してくれました。 各ユーザーさんのあまりに進んだ事例に、参加している誰もがものすごく興奮していました。これはもう機械学習中毒ですね。中にはまだ数ヶ月しか利用していないのに、もうデプロイ寸前まで到達しているお客さんもいれば、諸事情でデプロイまで到達できなかった、ということを素直にお話いただき、他のユーザーさんからの「ある、ある」とともに新たなディスカッションに発展したりと、非常に有意義な時間を過ごすことが出来ました。お話

こんにちはシバタアキラです。書くたびにご無沙汰のこのブログですが、今年は年初に数値目標も自分に課してしまったので、つらつらと発信していきたいと思います。発信したいことは山ほどあるんです。 AI・AIの掛け声で誰もが振り向いてくれたメディアバブルは2017年とともに終わりを迎えた感があります。今年はよりリアルで、より業界に特化し、よりパワフルな機械学習応用事例を誰もが望んでいると思います。例えばこんなこととか。今年はどんどん仕掛けていきます。 理論的なモデルが無いときに機械学習 機械学習技術の素晴らしいところは、モデルを人間が作らなくていいことです。マーケティングなどでは人間の行動が予測対象になるため、そもそも理論的なモデルを作るのは困難です。製造業でも、物理的なモデルを作るのが困難にな場合は多いです。例えば叩く・削るなどの工程は物理モデルを作ることが難しく、統計的な機械学習手法に軍配が上が

こんにちは、シバタアキラです。気づけばいつもご無沙汰しておりますが、DataRobotのお客様先などで「ブログ読んでます」などと言われる様になると、古いネタだけのブログも忍びなくなってきました。今回のお話も実は構想し始めたのは5月に招待されたオラクル社のイベントでの公演がきっかけでしたが、以来少しづつ温まってきました。 「うちにはこんなに沢山データが有るんです。 AIと組み合わせたらすごいことにななります」 今回のテーマを起案した頃の5月に出た英エコノミストのテーマは「世界で最も価値のある資源はもはやオイルではなく、データだ」という内容でした。 データに対して洞察のある方であれば引っかかるコンセプトですが、実際にはこういうお話を日々耳にします。おそらくHadoopを始めとするビッグデータ系のベンダーなどがそのようなことを吹聴し、「とにかくデータは取っておけば価値になる」とか、「全部取ってお

こんにちはシバタアキラです。いつも予測モデルの値踏みをして生きています。告知ですが、「カステラ本」として知られるデータサイエンスの教科書を読む会を月に2度行っています。興味のある方はこちらから登録してください！イベント登録ページ 機械学習モデルの評価の方法に、DataRobotでよく使われているリフトチャート（LiftChart）というものがあります。実は私もデータロボットで働くまで知らなかったモデル評価方法でした。実は知らないのは私だけではなく、ほとんどのユーザーの方はリフトチャートを知らない上、インターネット上を調べてもほとんど情報がありません。さらにはリフトチャートには複数の定義があり、DataRobotで使われているバージョンを定義する文献はほとんどありません(累積反応曲線と言われる別のものをリフトチャートと呼ぶことがある)。一方でリフトチャートは、そのシンプルさにかかわらず非常に

こんにちは、シバタアキラです。仕事でも、カタカナでやってます。最近名刺を渡すとよく、「本当にカタカナなんですね」と言われますが、多分ボストンの本社の人はそのへんの違いはわかってないのではないかと・・・。 いま一緒に仕事をしているリクルートの加藤さんとこの前と飲みに行って、「データロボットがこのタイミングでシバタさんを見つけられたのは奇跡です」と言われたんです。どういうことかなーと一瞬思ったんですが、自分でもそうかな、という気がしています。Right Time & Right Place に身を置くことができるのはすごくドキドキしますよね。そしてその中でRight Jobができるのはビリビリします。 Right Job NYUの研究員をしてた頃、孤独な研究生活の中で感じた、「自分でもすごいことやってると思うけど、だれとも繋がれない」感覚が、いつしか反動となって、 ことがしたいと夢見るようにな

こんにちは。前回の意味深な投稿からしばらく経ち、新しい身の振り場をやっと見つけることができましたのでご報告します。 本日(2015年12月7日)よりDataRobot, Incにて、Customer Facing Data Scientistとして働くことになりました。 10月末に白ヤギを退社後、自分が関わっていく価値のあるいろいろな可能性を模索していました。データサイエンスは既に大きく注目されていますが今後も増えゆく多様なデータから新しい価値を作り出せるチャンスが広大に広がっていると確信しています。 データサイエンティストのコンペであるKaggleで30万人の登録者のうちでも最上位にランクインするデータサイエンティストが何人も所属するチームと、機械学習をExcel並(クリックするだけですごい精度の機械学習モデルが作れます)の簡単さで使えるようにしてしまう新サービスに感激し、この会社は世界

シバタアキラ (@punkphysicist) です。 この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実

ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ

計算リソースが限られている環境においては特化型モデルの開発こそが「勝ち筋」と考えられます。汎用モデルの開発に必要なゼロからの事前学習や、ベースモデルの継続事前学習とは異なり、少量でもより高いクオリティーのデータを必要とするファインチューニングの獲得が企業においてはますます求められるようになるでしょう。