「AutoML」の強化から「AI Platform」まで、Google Cloudが機械学習/AIで多数の発表

@ITによりますと、

Google Cloudは2019年4月10日
(米国時間)、Google Cloud Next ‘19で、
機械学習/AIに関する多数の発表を行いました。
これらは、
「社内の関連ノウハウが乏しい組織、
あるいは社内の
ビジネスユーザーのAI活用支援」と
「貴重な社内
データサイエンティスト/データエンジニア
(Google Cloudは「AIビルダー」と呼ぶ)の
生産性向上支援」の2つに分けられるそうです。

死蔵データをビジネスに生かす
「Document Understanding AI」

前者に関し、Google Cloudは
「Document Understanding AI」の
β版を発表しました。
これは紙やPDF、
Wordドキュメントなどの形で蓄積されている
データにおけるフォーム項目やテキスト、表、
グラフなどを識別、
情報を「構造化」した形で抽出し、
自然言語分析や構造化データに基づく
予測などができるサービス。

用途としては、文書を電子化し、
自動分類を適用して高度なドキュメント管理を
行うといった業務プロセス効率化に留まらず、
さまざまな分析を通じ、
死蔵されているデータから顧客理解、
ビジネス成長に向けた知見などを
得ることができるとGoogle Cloudは
説明しています。
Box、DocuSign、Iron Mountainなどの
サービスと容易に連携できるといいます。

一方、
AIエージェント(チャットボット)を活用して
コールセンター業務を自動化する
「Contact Center AI」は、
2018年のGoogle Cloud Nextで
発表されたサービスだが、
今回β版を提供開始したといいます。
同サービスは、
既存のコールセンター関連製品に追加する形で
システムを構築できる。
Google Cloudは今回、
SalesforceやAvayaなどとの提携も発表しています。

Salesforceとの提携では、
Service CloudとContact Center AIの
統合ソリューションを推進します。

Service Cloudでは、
Contact Center AIとの統合ソリューションを通じ、
電話サポートの支援機能を強化するという

小売・流通業向けでは
Vision Product Searchを一般リリースなど

Google Cloudは業種に特化した
ソリューションに力を入れてきました。
Google Clooud Next ‘19では、
特に小売・流通業向けの具体的なサービスを
複数発表しました。

「Vision Product Search」(GA)では、
小売企業がモバイルアプリを通じた販売促進を
図ることができるといいます。
ユーザーが見かけて気に入ったものを、
モバイルアプリで撮影すると、
その小売企業のカタログから
近似した製品を見つけ、表示するというもの。

画面右のように、
偶然見かけて気に入った他人の靴を撮影すれば、
同一あるいは近似した商品を特定オンラインストアのカタログから
自動的に検索して表示できる

また、「Recommendations AI」(β版)は、
顧客ごとにリコメンデーションを行う
作業を自動化します。
さらに後述のAutoML Tablesでは、
機械学習に関する知識なしに、
過去のデータから売り上げや在庫などの
予測が簡単にできるといいます。

AIエキスパートのチーム活動を効率化する「AI Platform」

後者に関する発表には、
「AI Platform」(β版)があります。

Google Cloud AIのエンジニアリング担当
バイスプレジデント、
アンドリュー・ムーア氏によると、
これは「熟練したAI開発者を対象とし、
こうした人々がモデルの構築と適用を
迅速に行えるよう支援するサービス」。
チームとして単一の
ユーザーインターフェースを通じ、
モデルの共有、訓練、
推論のスケーリング管理まで、
一連の機械学習/AIプロセスを管理し、
実行できます。

AI PlatformはKubeflowに基づく
パイプライン機能を提供する既存サービス
「Kubeflow Pipelines」と、
訓練からモデル評価、
推論実行プロセス管理までを担う
既存サービスの「Cloud ML Engine」に、
ストリーミング/バッチデータの取り込みや
ラベル付けの機能を統合。
さらに機械学習/AI関連作業を容易にする
SDKのkubeflow/fairingを新たに
組み合わせるなどしています。
これにより、
エキスパートによる機械学習/AIの
プロセスを効率化できるといいます。

AI PlatformとGoogle Cloudのさまざまな
機械学習/AI関連サービス/機能との関係

Google Cloudは、
Google Cloud Platform(GCP)だけでなく、
オンプレミスや他のクラウド、
エッジにまたがり、
一貫した機械学習/AIが構築できることも
重要だと強調しています。
パイプライン機能はオープンソースの
Kubeflowを活用し、
さらに別途発表した
ハイブリッド/マルチクラウド
コンテナソリューションの「Anthos」を
組み合わせるなどして、
個々のニーズに合わせた
ロックインのない構成を、
柔軟に構築できるといいます。

Google Cloudは、
既にマーケットプレイス機能を備えた
ユーザー組織全体における
AIリソース管理サービス「AI Hub」
提供しているが、AI Platformはこれと連携し、
開発者が構築したモデルを組織の
ビジネスユーザーに提供するなどが
可能といいます。

AutoMLでは構造化データに基づく予測を
自動化する「AutoML Tables」などが発表

Cloud AutoMLは、
機械学習の専門知識がなくとも
カスタムの機械学習モデルを構築、
利用できるサービス。
これまでGoogle Cloud Platformでは、
画像解析の「AutoML Vision」、
テキスト分析/分類の
「AutoML Natural Language」、
翻訳の「AutoML Translation」を
提供してきました。

今回新たに発表したのは
「AutoML Tables」(β版)と
「AutoML Video」(β版)。
AutoML Tablesは
表形式/構造化データに基づく需要予測などが
コーディングなしに行えます。
BigQueryや他の
GCPストレージ/データサービスから
データを取り込み、
予測モデルを構築するプロセスが
数クリックで行えるといいます。
一方AutoML Videoは、AutoML Visionの動画版、
あるいはVideo Intelligence APIの
カスタム版と表現できます。
動画に映るオブジェクトや
シーン遷移を認識でき、
例えばメディア関連ではハイライト映像制作の
自動化やCMの除去、
大量の動画を対象とした分類などが
可能といいます。

既存のAutoML Visionでは、
エッジにおける学習/推論を実現する
「AutoML Vision Edge」(β版)を発表しました。
同サービスではEdge TPUを活用できます。
また、AutoML Visionでは「object detection」
という機能をβ版として提供開始。
横断歩道を渡る人など、
物体の相対的位置を検出できるといいます。
AutoML Natural Languageでは、
特定種類の用語を検出する
「custom entity extraction」機能(β版)、
感情分析の
「custom sentiment analysis」機能(β版)が
発表されました。

引用元:https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1904/11/news061.html

まとめ

とても専門的なニュースですが、
一般人が便利に使用できるサービスに
なったらいいなと思います。

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