Technologies

ビッグデータからビッグインテリジェンスの時代へ

 

分散学習のさらなる発展でインターネット・オブ・インテリジェンスを実現する

数多く存在するAI技術の中で、以下に挙げる研究開発分野において、我々は革新的に社会的価値を高めるAIの可能性を感じています。深層学習をはじめ、これらの分野における最先端技術の適用先は数多くあり、その結果がもたらす社会的インパクトは計り知れないでしょう。AIの技術品質は、即そのまま一般業務や社会生活おける利便性と実用性に直結しており、その事実は自然言語処理による翻訳機能や、コンピュータビジョンの顔認証を例に取ってみても明らかでしょう。私たちは、常に世界最先端、かつ最高品質のAI技術とサービスを提供することで、より多くの人々がその恩恵を実感できる社会の実現を目指します。

 

Distributed Federated Learning(分散連合学習)

別名、プライバシー保護AIとも呼ばれるこの技術は、Google研究所が近年、Federated Learningと銘打って、モバイルサービスに初めて取り入れたことによって、世界的に広く知られるようになりました。プライベートなデータをモバイルなどの分散デバイスの中だけで保持・管理し、深層学習などにおけるモデル、つまりインテリジェンスだけをアグリゲートする手法によって、集結的に知能を発展させることができ、データ漏洩、乱用、大規模化によるコスト増大など、様々な点に大いなる改善を与えてくれます。その可用性と実用性は、モバイルサービスに限らず、顧客のプライバシーが重要になる全てのサービスに幅広く適用することができ、例えば医療機関などでは、この方法が患者のデータを病院外に公開しないで高性能なAIが実現できる唯一の方法となるでしょう。我々は世界でも初となる、完全分散AIの技術開発にも成功しています。

 

Deep Reinforcement Learning(深層強化学習)

AIはビッグデータとともに急速なる発達を遂げている一方、全ての企業や団体組織が最初から膨大なデータを所持しているとは限りません。深層強化学習は、現在ではGoogle XとなったDeepMindが発表し、かつ世界一の囲碁の達人に勝利したことで大きなインパクトをもたらしました。それにより、最新のロボット開発の分野に頻繁に活用されていますが、システムやアプリケーションの運用とともに収集されたデータや結果を用いて、その都度学習し最適な判断を下すAIのフレームワークは、現実社会の至るところに活用でき、人々のディシジョンメイキングの大いなる助けとなるでしょう。

 

AI Modeling with Domain Knowledge(ドメイン知識を備えたAIモデリング)

多くの自動MLタイプのツールを使用すると、AIによる社会問題のモデリングが容易になりますが、現実の世界で本当に役立つテクノロジーを作成するには、高度なドメイン知識と専門知識を必要とすることが多々あります。私たちは、複雑な状況に存在すると思われる実際の重要な問題から本質的な問題を抽出し、パフォーマンスを最大化する可能性のある高度で最新のAIフレームワークで問題をモデル化する専門家です。

 

Blockchain Tecnologies(ブロックチェーン技術)

ブロックチェーンは、強固な暗号化とセキュリティのメカニズムで社会のさまざまな問題の分散化を実現する新しいテクノロジーです。私たちは、高度な分散アプリケーションを作成するために、AIの様々なフレームワークをブロックチェーンの領域にいちはやく開発・展開し、その分野をリードしてきました。