最適化AIでサービス生み出すリクルート、領域と技術の「かけ算」が奏功
人工知能（AI）というと機械学習や深層学習が注目されがちだが、実はそれはAIの半分にすぎない。あとの半分、いわば「アナザーAI」は企業の生産計画や物流などで重要な役割を果たす「最適化AI」だ。最適化AIを実現するための技術が、「焼きなまし法」や「ビームサーチ」などの「ヒューリスティックアルゴリズム（メタヒューリスティクス）」である。この連載では、競技プログラミングサービスを提供しているAtCoderの高橋直大社長が、アルゴリズムに対する深い知識を生かし、最適化AIを活用している企業を訪ねて取り組みを探っていく。 今回は、飲食や美容などさまざまな領域で消費者向けや企業向けのサービスを提供しているリクルートを訪問した。データ関連技術を統括する同社プロダクト統括本部 プロダクト開発統括室 データ推進室 データテクノロジーユニットの阿部直之ユニット長に、最適化AIを使ったサービスの取り組みを聞いた
テスラ「モデル3」を分解調査！自動運転や部品の秘密を動画で解説！～バーチャル記者黒須もあ（β）
こんにちは、日経 xTECH新人記者の黒須もあ（β）です。皆さん、車はお好きですか？最近だと「CES 2020」でソニーが電気自動車（EV）のプロトタイプを発表したのが話題になりましたね。今回は、そんな自動車業界で注目されている米テスラ（Tesla）の電気自動車「Model 3（モデル3）」を分解調査した様子を動画で解説しちゃいます！ テスラ「Model 3」を徹底解剖！ モデル3は、高性能なセンサーや車載コンピューターを搭載し、スマートフォンのようにソフトウエア更新で後から機能を追加できるのが特徴です。操作を車内のタッチディスプレー1枚に集約し、情報の表示だけでなく窓のロックやトランクの開閉まで操作可能です。そんな運転席部分から分解スタートです！
女流囲碁トップ棋士が語る、「相棒AI」との付き合い方
囲碁AIを日本のプロ棋士が研究に使うようになって1年半ほどたちますが、使い方はどう変化しましたか。 大橋氏 上野さんをはじめとする10代の棋士は、今では囲碁AIを使うのが当たり前になっていますね。20代も多くの棋士が囲碁AIに触れています。 囲碁AIの実行環境としてどのようなITインフラを使っているのでしょうか。 大橋氏 Amazon Web Services（AWS）のようなクラウドを使う棋士もいれば、高性能のGPUマシンを自ら購入している棋士もいます。 まず従量課金型のクラウドで囲碁AIを使ってみて、公式戦の振り返りで週1回使うだけならそのままクラウド、囲碁AIで毎日何時間も勉強するようならマシンを買う、といった判断をする棋士が多いですね。若手棋士はだいたい使い方のリズムがつかめてきた感じですが、その点で最先端を行くのが上野さんです。 おお、そうなんですか。上野さんの囲碁AIの実行環境
「FF6」の新たなバグを発売25年後に見つけたテスト技術者の腕前
1994年に発売された大人気ゲーム「ファイナルファンタジーVI（FF6）」（スーパーファミコン版）をやりこみ、2019年になっても未発見の「バグ」を見つけ出し続けている人がいる。ここ数年、熱心なゲームファンを何度も驚かせているのが、「エディ」のハンドルネームで知られるプレーヤーだ。必須のイベントをクリアせずに先に進める方法を見つけ出し、毎年のようにゲームクリアまでの「歩数」の最少記録を更新している。 本記事でいうバグとは、ゲーム開発者が意図していなかったと推測される仕様を含む。特別な操作をすると通常とは異なる挙動となり、いわゆる「裏技」が可能になる。 FF6スーパーファミコン版はスクウェア（現スクウェア・エニックス）が開発したロールプレイングゲーム（RPG）で、美しいグラフィック、ドラマチックなシナリオ、完成度の高いゲームシステムが好評を博し、全世界で約340万本の売り上げを記録した。人気
データ分析者の最重要使命とは？「Kaggle」元世界チャンプの意外な答え
「問題を解決するために、統計やソフトウエア開発・プログラミング、ビジネス問題解決、ソフトウエアツールの活用などの知識やスキルを統合活用する。これがデータサイエンティストに関する古典的な定義だ。だが、非常に大切なのに無視されがちな役割がある」。 こう指摘するのは、データサイエンティストのセルゲイ・ユルゲンソン（Sergey Yurgenson）氏である。機械学習自動化ツールを提供する米データロボット（DataRobot）のアドバンスドデータサイエンスサービス ディレクターとして、顧客の問題解決を手掛ける傍ら、後進の指導を務めている。 データサイエンティストは世界中に数えきれないほど存在する。データサイエンス／機械学習関連のコンペティションとして知られる「Kaggle」には11万2607人が登録されている（2019年6月14日時点）。どのような人材までをデータサイエンティストと呼ぶかにもよるが
Pythonはコードが書きやすい？ご冗談でしょう
Pythonが大変な人気を集めている。先日、都内の大型書店のプログラミング書籍コーナーに行って驚いた。とにかくPythonの解説書が大量にあるのだ。複数の書架をPythonの解説書が埋め尽くしている。すべてのプログラミング言語の中で書籍数が一番多いように見えた。これほどまでに増えているとは正直、思っていなかった。 自社の近くにある中規模の書店でも確かめてみた。ビジネス書が中心で技術書はあまりないタイプの書店だ。それでも、タイトルにPythonを含む書籍は10冊近くあった。他の言語の書籍は、メジャーな言語でもせいぜい1～2冊程度。対照的な状況である。 Pythonが人気を集めるに従って、Pythonのことを褒めそやす記事も増えている。そうした記事には、例えば「Pythonのコードは書きやすい」と書かれていたりする。Pythonで有名なプログラマーが言えば説得力があるが、あまりコードを書かない
500円玉の識別率は？MSのクラウドで記者がAI開発してみた
独自のAI（人工知能）を簡単に開発したい。このニーズに応えるツールとして注目を集めているのが、追加学習が可能な学習済みAIのクラウドサービスだ。比較的少ない学習データでAIを開発できる上に、AI開発の高度なスキルやノウハウを必要としないとされる。 世界3大クラウドの事業者では米アマゾン ウェブ サービス（Amazon Web Services）を除く、米マイクロソフト（Microsoft）と米グーグル（Google）の2社が提供している。Googleは画像識別の「Cloud AutoML Vision」、テキスト分析の「Cloud AutoML Natural Language」、機械翻訳の「Cloud AutoML Translation」の3つで、2019年5月17日時点ではいずれもベータの提供である。 一般提供で先行するのはマイクロソフトだ。同年3月26日に、追加学習が可能な画像識別
技術系同人誌の盛り上がりを見て記者の使命について考えた
ITエンジニアなどが書く技術系の同人誌が盛り上がっている。 例えば、2019年7月に開催される「技術書同人誌博覧会」という即売会は、同年4月23日に参加サークルの募集を開始。翌日の24日には申込数が予定枠に達したとして募集を終了した。同人誌を出したいエンジニアがいかに多いかが分かる。 こうした技術系同人誌即売会の草分け的存在が「技術書典」だ。これまで6回開催されている。1回目の技術書典は、2016年6月末の土曜日に秋葉原で開催された。 どんなイベントなのか興味があった私は、その日、会場に出かけていった。着いたのは、午前11時の開場から間もない時間だったと思う。それほど大規模なイベントではなく、事前に派手に告知していたようにも見えなかったので、簡単に入れると思い込んでいた。 ところが、会場の入り口では整理券を配布して入場を制限していた。来場者があまりに多かったのだ。そのときにもらった整理券だ
自分の脳にAIをコピー？ プロ囲碁棋士から学ぶ人間とAIの最適な関係
「目指すは、棋士とAIの『人機一体』です」 囲碁AIを積極的に活用することで知られる日本棋院所属のプロ棋士、大橋拓文六段が語った言葉だ。 2019年4月18日、グロービスと日本棋院、囲碁AI「AQ」開発者の山口祐氏、トリプルアイズの4者合同で、囲碁AI世界一と若手棋士育成を目指す「GLOBIS-AQZ」プロジェクトを発表した。大橋六段もテクニカルアドバイザーとして参画する。 人間がAIに対抗するのではなく、人間がAIを上手に乗りこなし、互いに成長する――。こう書くと、プロ棋士の世界で人とAIが理想的な関係を構築しつつあるように思えるが、現実はもうちょっと複雑である。 人がAIを乗りこなすのか、それともAIが人を乗りこなすのか。囲碁AI活用の最前線に立つ大橋六段に伺った話を基に、AIと人間を巡る未来の一端をのぞいてみたい。 AlphaGoが囲碁界を激変させた 英ディープマインド（DeepMi
競技プログラミングを就職につなげる、異能エンジニアが目指す世界
「異能」ともいえる際立った能力や実績を持ち、周りから一目置かれるエンジニアの素顔に迫る。今月は、競技プログラミングのコンテストを開催する「AtCoder」の社長である高橋直大（なおひろ）氏。chokudaiというハンドルネームで知られ、自身も現役の競技プログラマーである。今回は、競技プログラミングのコンテストについて聞いた。 AtCoderは基本的にはプログラミングを使ったゲームだと思っています。ゲームを提供して参加者に楽しんでもらうのを第一の目的にしています。ただ、プログラミングを題材にしているので、副次的な要素としてプログラミング教育にかなり使えるサービスになっています。 しかもゲーム的な要素としてランキングが存在しており、結果的にこのランキングが精度の高いスキル評価になっています。このため、プログラマーのスキルチェックや人材採用につながっています。個人的には、IT人材の発掘や教育につ
COBOLは難しいか、記者が試しにコードを書いてみた
最近、COBOLに関するニュースを立て続けに目にした。1つは、毎月勤労統計で過去に不適切な調査が行われ、それにCOBOLが関係していたというニュース。もう1つは、情報処理推進機構（IPA）が、基本情報技術者試験の2019年の秋期試験を最後にCOBOLの出題を廃止するというニュースだ。 勤労統計の件は、全数調査するとしていたところを一部で抽出調査していたことが問題とされた。さらに、抽出調査を行った際には復元という統計的な処理が必要なのに、この操作を行わなかったため最終的なデータの値が誤っていたという。 この統計処理にCOBOLが関わっていた。厚生労働省が公表している報告書によると、正しい処理が行われなかった理由は以下の通りだという。 「システム改修の依頼を受けたシステム担当係は外部業者等に委託することなく自前でシステム改修を行うことになるが、毎月勤労統計調査に係るシステムのプログラム言語はC
IT人材争奪の最前線、渋谷・東急の挑戦は当たりか外れか
優れたIT人材はどこにいるのか――。記者はここ最近、IT企業やネット企業、ITスタートアップ企業の人材事情に興味を持って取材している。各社の獲得競争が激化しているからだ。 情報処理推進機構（IPA）の2017年度IT人材動向調査によれば、IT人材が「大幅に不足している」と回答した割合はIT企業もユーザー企業もともに3割と、不足感は過去最高水準にある。DX（デジタルトランスフォーメーション）のかけ声の下、今では製造や小売り、サービスといった非IT企業の間でも、優れたIT人材の獲得合戦が熱を帯びているようだ。 続々と登場するスタートアップ企業が人材獲得競争の激化に拍車をかける。調査会社のジャパンベンチャーリサーチによれば、2018年通年のスタートアップ企業の資金調達額は4000億円に迫る見通し。2900億円余りだった2017年の水準を上回る。カネを集めて事業を広げるとなれば、人材も足りなくなろ
デンソーにシリコンバレーをつくる、異例の人事と厚遇
国内最大の自動車部品メーカー、デンソーが全社を挙げてソフト開発の力を磨き始めている。アジャイル開発の最新手法を取り入れ、新たなデジタルサービスの構築を狙う。自動運転やコネクテッドカーなどクルマとITの融合が進むなか、次の時代も自動車製造のティア1（1次サプライヤー）で居続けるための挑戦だ。 「満席です。サテライト会場に回ってください」。2018年4月、愛知県刈谷市のデンソー本社にある300人収容のホールは社員でごった返していた。社内イベント「技術研究討論会」の開催日である。 テーマはモノ作りではない。題して「シリコンバレー流ソフトウエア開発の取り組み」。壇上に立ったのは、米グーグルなどで活躍した著名ソフトウエア開発者の及川卓也氏だ。及川氏は2018年1月にデンソーの技術顧問に就任した。ソフト関連の知見や人脈を期待され、三顧の礼でデンソーに迎え入れられた。 この日は大勢の一般社員を前に話す初
青の時間はこうして決まる、信号機のアルゴリズム
アルゴリズムは「何らかの問題を解決する手順」を指し、アルゴリズムの良しあしでソフトウエアの性能が決まってくる。私たちの生活は、高度なアルゴリズムで実装されたソフトウエアに支えられている。そこで本特集ではエレベーターや信号機といった身近なアルゴリズムを例に、その一端を見ていこう。今回は、信号機のアルゴリズムの基本を紹介する。 「朝はいつも赤になっている信号が、夜はなぜか青が多い」と感じたことはないだろうか。実は、信号機が青に変わるまでの時間は、いつも同じではない。交差点の交通量から最適な青時間を割り出している。この計算には、高度なアルゴリズムで実装されたプログラムが動いている。そこで今回は、信号機を制御するアルゴリズムに焦点を当てよう。 具体的なアルゴリズムを見ていく前に、信号機の青時間がどのように決められているのかを解説する。信号の青時間を決めるには「重要な要素が3つある」（住友電気工業
平成とともに終わる、みずほ銀システム統合の特需
2019年、あるシステムが役目を終える。みずほ銀行が持つ勘定系システム「STEPS」である。30年にわたって稼働してきた。2018年6月に移行を始め、新システムにバトンを渡す。みずほ銀が切り替えスケジュールを発表したのは2018年2月15日のことだ。 「当初より延期したため、ベンダーにとってはプラスの影響が出る」。発表当日、筆者はある大手ITベンダーの社長の発言を思い出した。もう2年ほど前の取材である。延期によって開発費用が増え、収益につながるという意味だったようだがそれ以上の詳細は教えてもらえなかった。 “みずほ銀特需”はいよいよ収束 振り返ると、みずほ銀の勘定系システムを統合するプロジェクトは2度延期した。当初は2016年3月末に開発完了を予定していたものの、実際に開発完了したのは2017年7月だ。1年4カ月の遅れが出た。 同プロジェクトはIT業界に特需をもたらした象徴と言える。当初の
「すごい技術もたった一つの課題で終わり」 マツダの天才エンジン技術者、大逆転の軌跡（後編）
会社人生の大半をやりきれない思いを抱いて過ごした人見光夫（前編「ずっとむなしい、なにもなく終わる･･･」）。定年間近の土壇場で、世界最高のエンジン技術「スカイアクティブ（SKYACTIV）」を生み出した（関連記事1、2、3、4）。 人見が画期的なのは、スカイアクティブの成功にとどまらない。設計手法を刷新したことも大きい。試作と実験に頼るかつての設計手法を見直し、解析を重んじる形にガラリと変えた。日本の自動車メーカーで、マツダほど徹底する会社はない。開発効率を高めて、“小兵”のマツダが超大手と戦う土俵を整える。 マツダには、金がないんです。でも貧乏だからこそできることが絶対にあるんです。 ひとみ・みつお。1954年生まれ。岡山県出身。1979年東大院修了後、東洋工業（現マツダ）に入社。一貫してエンジン開発に携わり、2000年パワートレイン先行開発部長。2011年執行役員、2014年常務執行役
「ずっとむなしい、なにもなく終わる･･･」 マツダの天才エンジン技術者、大逆転の軌跡（前編） | 日経 xTECH（クロステック）
日本の自動車技術者で、最も有名な一人が人見光夫だ。エンジン一筋38年。マツダ躍進の中核を担う、「スカイアクティブ（SKYACTIV）」エンジンの開発を率いてきた。世界シェアが2％に満たない“小兵”のマツダが、世界のエンジン開発競争で先頭を走る――。10年前、誰が想像しただろう。 人見がマツダに入社したのが1979年。スカイアクティブの実用化が2011年だ。57歳になっていた。会社人生の最終コーナーで、華々しい成果を生み出した。天才技術者とも称される。だが入社して長い間、ふてくされていた。 モチベーションなんて、なかったですよ。ずっとむなしいだけ。金くれるんだからまあいいわ、くらいに思って働いてました。 ひとみ・みつお。1954年生まれ。岡山県出身。1979年東大院修了後、東洋工業（現マツダ）に入社。一貫してエンジン開発に携わり、2000年パワートレイン先行開発部長。2011年執行役員、20
データサイエンティストは不要？グーグルCloud AIの脅威
AI（人工知能）時代における花形の職業とされたデータサイエンティストにとって、受難の時代がやって来そうだ。「AIを作るAI」が、AIを作る仕事を人間から奪おうとしているからだ。米グーグル（Google）が2018年1月に発表した「Cloud AutoML」がその先駆けだ。 「これまで数カ月を要していた画像認識モデルの開発期間を1日にまで短縮できる」。グーグル Cloud AI部門の研究開発責任者であるジア・リー（Jia Li）氏は、Cloud AutoMLの威力をそう説明する。Cloud AutoMLはその名の通り「機械学習（ML、Machine Learning）を自動化（Auto）するAIだ。 グーグルはまず、画像認識AIの開発を自動化できる「Cloud AutoML Vision」というサービスを開始した。Cloud AutoML Visionでは、ユーザー企業の業界や業種、業務内容
PFNのChainer対応の推論処理ボード、PFUが発売
PFUは、産業向けエッジコンピューティング事業の幅を広げる（ニュースリリース）。その第１弾として、深層学習の推移処理を実行するPCI Expressボード「＜AI400シリーズ＞Deep Learningアクセラレータカード」を発売した。 これまで同社のエッジコンピューティング事業は、コントローラー（産業用PC/コンピューター）の開発・販売に集中していた。今後はコントローラーに加えて、ソフトウエアや周辺（拡張用）ハードウエアの開発・提供も積極的に行い、システム全体に事業領域を広げる。なお、オンプレミスのサーバーやPCへは今回は進出しないという。「ハードウエアとしてはオンプレミスのコンピューターも、エッジコンピューティングのコントローラーもほぼ同じだが、まずは、エッジ・コンピューティング・システム全体に事業を広げることに力を入れる」（同社）。 エッジコンピューティング事業の幅を広げる。従来は
AIスピーカー、「業務用」「日本語特化」にこそ勝機あり
AIスピーカー、「業務用」「日本語特化」にこそ勝機あり フェアリーデバイセズ 代表取締役CEO 藤野真人氏 米Amazon.com社、米Google社、そしてLINEなど大手IT企業がBtoC（消費者向け）のAIスピーカーを続々と投入する一方で、全く異なるアプローチを試みるベンチャー企業がある。日本企業としてはいち早く、独自のAIスピーカー（同社では「スマートスピーカー」と定義）のハードウエアを開発し、2017年9月に販売開始したフェアリーデバイセズだ。同社は音声認識・音声対話など、音に関する機械学習のソフトウエアの開発・ライセンス事業を手掛けており、既に携帯電話機やカーナビなどで実用化の実績を積み重ねている。 同社代表取締役 CEOの藤野真人氏は、東京大学在学中に創薬ベンチャーの起業に参画、その後大学院を中退してフェアリーデバイセズを設立したという異色の経歴を持つ。ソフトウエア開発の同社
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