畳み込みニューラルネットワークで飛躍的な進化を遂げたコンピューターの認識性能

ディープラーニングは、人間の脳を模して「ニューロン」を重ねることで認識精度を高めてきた。特に2010年代の「畳み込みニューラルネットワーク」をベースとした技術革新は、年率50%の改善という驚異的な認識性能を記録し、人間の認識誤差を超えて正確なものとなってきた。

「さまざまな作業がコンピューターによって自動化される。一説にはGDPの10~20%に匹敵する市場規模を持つことになり、その応用範囲は自動車や農業、製造業、小売業など幅広い。私たちは2000年以前の機械学習の知見を始め、開発者向けソフトウェアを充実させてきた。AI市場とIoTの組み合わせは、それぞれの産業ごとに語られがちだが、その裏には『認識エンジン』や『データセット』『クラウド』『プロセッサ』など共通した基盤技術がある。その開発用ソフトウェアを提供することで、産業の発展に貢献したい」(ソニー R&Dプラットフォーム システム研究開発本部 AIコア技術開発部 シニアマシンラーニングリサーチャー 小林 由幸氏)

ただし、この分野では、Googleが2015年にOSS化した「TensorFlow」や、カリフォルニア大学のCaffe、AmazonのDSSTNE、国内でもPreferred NetworksのChainerといったディープラーニング ライブラリが登場している。これらにどう対抗していくのか問われると、小林氏は「Consoleでさまざまな産業に貢献していきたいとうのが最大の趣旨」と答えた。

ソニーグループだけではせっかくのライブラリも応用範囲が限られる。一方で「IoT」はあまたの産業で活用できる可能性があるため、研究者や開発者にどんどん触ってもらい、応用・活用事例を広めていきたいというわけだ。Consoleはディープラーニングのプログラム開発の敷居を引き下げることで、誰もがディープラーニングに触れられる環境を構築するという役割を担っている。

もちろん、「ディープラーニングの技術がありながらも、グループとしてあまりアピールしてこなかった。IoTに不可欠なディープラーニングの技術を公開することで、周り巡って人材獲得などに繋げたい」(ソニーネットワークコミュニケーションズ IoT事業部門 原山 真樹氏)という狙いもあるという。

ソニー R&Dプラットフォーム システム研究開発本部 AIコア技術開発部 シニアマシンラーニングリサーチャー 小林 由幸氏

ソニーネットワークコミュニケーションズ IoT事業部門 原山 真樹氏

6月のライブラリ公開から少なくとも1500名程度の研究者・開発者が触れたとソニーは語る。ただしソフトウェアの改善要望などはフォームのみ、海外への周知は「学会などで発表したいという思いはある」(原山氏)などにとどまる。もちろん「コミュニティ作りは完全に巻き込めていないと思っている。今回の事例などを含めて、セミナー開催など、情報を公開していきたい」(成平氏)と課題意識はある。

OSSはコミュニティの「互助会」的な役割が大きな力を持つだけに、早急な体制作りが求められそうだ。