一般社団法人 人工知能応用センター(AIAPセンター)
Artificial Intelligence Application Center

インスタントAI「H2O.ai」導入支援セミナーを実施中!!

 日本ではあまり知られていませんが、海外では多くの科学者、企業等がH2OのAIを利用しています。色々な形でプロダクトを利用できますが、特質すべきは、データを準備すれば、ノンプログラミング機械学習、ディープラーニングを利用できることです。

 TensorFlow(Google)、MXNet(ワシントン大学とカーネギーメロン大学)、Caffe(UC Berkeley)等多くの機械学習システムはプログラミングが必要であり、プログラムの専門家でないと利用することができません。また、機能を使いこなすにはデータサイエンティストの能力が必要となります。

 日本のAIベンダー、研究者も同じく、プログラムを作ることを前提としていますが、機械学習、ディープラーニング技術を広く企業内で利用して頂くには、別のアプローチが必要です。


すなわち、プログラムの専門家でも、データサイエンティストでもない非技術系一般社員が容易に利用できるアプローチが重要であり、システムが自動で学習モデルを作成してくれることが求められています。

AIの民主化

数値データをノンプログラミングで分析

 現在話題となっているディープラーニングは、数値解析、画像認識、音声認識で多くの成果を出しています。画像認識も音声認識も数値化し分析されますが、画像認識、音声認識に適したフィルター、ニューラルネット等が研究されています。

 今回は、企業内で需要が多い数値解析に焦点を当てて説明します。人手不足対策、さらなる効率化競争力の向上のため日々発生するデータを分析し、予測を行い計画を作成されていることと思います。例えば、需要予測、購買予測、天気予報、問題分析等、各種データより熟練の経験を持った社員が予測を行ったり、データマイニング、統計解析等のシステムで分析が行われています。

 これまで、統計解析、データマイニング、機械学習とデータ解析技術が進んできましたが、プログラムを作成したり、システムをチューニングする技術が必要で、データサイエンティストが在籍する一部の大手企業のみが利用している状況でした。

 現在では、機械学習、ディープラーニング技術を利用したシステムが多く発表されており、特に、ノンプログラミングブラウザからデータを投入し、パラメータを設定するシステムが次々と発表されています。データを準備するだけで最適なモデルをほぼ自動的に作成してくれるため、「チキンラーメン」のように簡単で美味しく(最適なモデルが楽にできる)モデルが出来るため私たちはインスタントAI」と呼ぶこととしました。

インスタントAIのイメージ

 代表的なシステムとして、米DataRobot社が開発した「DataRobot」、米H2O社が開発した「DriverlessAI」「H2OオープンソースAI」です。

1:「DataRobot」は、データを投入するだけでほぼ自動で、複数の機械学習モデルを作成し、最適なモデルを提案してくれます。優秀なデータサイエンティストが行う方法をシステムに取り入れ、ほぼ自動で最適なモデルを作成します。ちなみに、DataRobotにはH2Oのモジュールも利用されています。

2:DriverlessAIも同じく優秀なデータサイエンティストが参加して、AIパイプラインによる自動化を行っており、データを投入するだけで、最適なモデルを構築します。このたび、IBM社と戦略的パートナシップを結びました。

3:「H2OオープンソースAI」は、前2製品のように完全な自動化では一歩遅れますが、パラメータを設定することで機械学習、ディープラーニング技術を利用できる数少ないオープンソースです。オープンソースでの提供であり、製品価格は不要ですので、コストパフォーマンスは前2製品に比べる高パフォーマンスとなります。オープンソースでありながら、学習したモデルはJavaベースのモジュール又はREST APIで利用することができ、既存のシステムの「意思決定モジュール」として利用することが出来ます。

インスタントAIH2Oとは

注意:多量のデータ、多くの説明変数がある場合のモデル構築は1分で作成することは不可能ですが、数値データのモデル化は画像データ、音声データを利用したモデル構築よりも短時間でモデルを作成することが可能な場合が多くあります。

H2OオープンソースAIの導入支援を行っています。

 当センターは、AIの利活用を推進することを目的として活動を行っています。

研究開発は当然重要ですが、研究開発と同じく技術の応用開発は社会へ直結するものであり、企業においてもビジネスチャンスを生み出します。

 しかし、新規技術の草創期は効果が見えないため、予算の獲得が難しいことが多く、計画書を作成しても経営陣に理解されないため、却下されることも多いと思います。

とりあえず、どのようなものが使ってみたい! 効果があるのかどうか調べたい!など、機械学習、ディープラーニングを使ってみたい方には「H2OオープンソースAI」が最適なソリューションです。 

 H2Oは、世界をリードするオープンソースの機械学習、ディープ・ラーニングプラットフォームです。
  H2Oは世界中の数十万人以上のデータ科学者と18,000以上の組織によって使用されています。各種分析モデルを装備し、FFNN(Feedforward neural network)によるディープラーニングをおこなうことが出来きるOSSです。
 ブラウザで起動することができ、パラメータの設定で実行することができます。企業内の非技術系の社員である営業や人事など、データ分析とは無縁だった分野でも、少し学習することで利用することができます。非技術系社員を再教育するコストを低く抑えることができます。→H2O社HPへ  日本語サイトへ

最新のAutoML機能を装備

H2O機械学習機能

H2Oの統計的アルゴリズムには、ディープラーニング以外にも、K-meansクラスタリング、一般化線形モデル、分散ランダムフォレスト、勾配ブースティングマシン、ナイーブベイズ、主成分分析、一般化低ランクモデルなど多くのアルゴリズムが含まれます。


また、自動化の一つとしてモデルを自分で選択するのではなく、AutoMLという機能を利用することでトレーニングデータを読み込ませてやれば、自動でアンサンブル学習を行い複数のモデルで分析処理をかけてくれる機能もあります。

現在も、最新のテクノロジーを開発されH2Oのモジュールに導入されています。




H2O導入セミナー

 当センターでは、オープンソースである「H2O」を皆様に利用いただくために、以下のセミナーの講師派遣を行っています。


1.H2OオープンソースAIご紹介セミナー

2.H2OオープンソースAIハンズオン・セミナー

3.H2OオープンソースAI社内導入セミナー





また、会社経営者、経営幹部、AIをビジネスに取り入れたいと思われている人向けのセミナーも準備しています。

   AIをビジネスに利用するための支援セミナー


1.H2OオープンソースAIご紹介セミナー

【概 要】
本セミナーは、世界中でFortune500社の内約半数と18,000以上の組織、数⼗万⼈のデータサイエンティストに利⽤されていますOSSのH2O-3の機能を中⼼にご紹介します。

 社会における人工知能(AI)の利用は、年々増加しており着実に浸透しています。特に、直近1年間では、企業内の情報や社会の情報を利用した需要予測、販売予測、出店計画、生産計画、不正検知、故障予測等 各種データを活用したAIの利用事例が増えています。

 これまで、AIを始めるには、Python、R等のプログラム言語を習得する必要がありますが、プログラム言語を習得しただけではAIを作ることは出来ません。プログラム言語を習得した上で各種機械学習のアルゴリズムを理解して使いこなす必要があります。
 ところが近年、アメリカでは専門家でない一般の人々もAIを利用できるようにする「AIの民主化」運動が起こっています。本セミナーでは、プログラミングが出来なくても機械学習、ディープラーニングを利用できるAIプラットフォーム「H2O」の内容をご紹介します。


【カリキュラム】
1.最近のAI利用の動向(AIの民主化が始まっている)
2.H2O-3 機能概要の説明 
3.H2O-3 利用可能な機械学習アルゴリズムの紹介
4.H2O-3 Webブラウザで利用できる「H2O Flow」の紹介
5.H2O-3 自動でアンサンブル学習ができるAuto-ML機能の紹介
6.OSSのH2O-3と商用版Driverless AIの違い


講義時間:2時間


通常価格:11万円(税込み) 各社40名まで、40名以上は追加料金が発生します。

関西以外の企業様には、交通費、宿泊費等の諸経費をお願いしております。



2.H2OオープンソースAIハンズオン・セミナー

【概 要】
本セミナーは、実際にパソコンをお持ちいただき、オープンソースのH2O-3のインストール、H2O-3の概要説明及び操作説明、実際にサンプル事例を一緒に⾏っていただきます。
 社会における人工知能(AI)の利用は、年々増加しており着実に浸透しています。特に、直近1年間では、企業内の情報や社会の情報を利用した需要予測、販売予測、出店計画、生産計画、不正検知、故障予測等 各種データを活用したAIの利用事例が増えています。

 AI利用が増えた理由は、今日容易に膨大な量のデータにアクセス出来るようになり、コンピュータの計算能力の向上もあって精度の高いモデルが構築可能となったからです。
 OSSのH2Oは、数多くのアルゴリズムが実行可能で、 Webブラウザ上から各種データをテーブルデータとして加工し、精度の高い予測モデルをプログラミング無しに作成することが出来ます。

本セミナーでは、H2O-3のインストール、Webブラウザ上で利用できる「Jupyterノートブック」のようなREPL方式のH2O Flowの使い方の説明、その後に、サンプル事例の練習を行っていただきます。


【カリキュラム】
1.最近のAI利用の動向(AIの民主化が始まっている)

2.H2O-3 概要説明
3.H2O-3 インストールの仕方
4.H2O-3 Webブラウザで利用できる「H2O Flow」 の使い方
5.H2O-3 サンプル事例の演習


講義時間:3時間


通常価格:22万円(税込み) 各社20名まで、20名以上は追加料金が発生します。

関西以外の企業様には、交通費、宿泊費等の諸経費をお願いしております。



3.H2OオープンソースAI社内導入セミナー

【概要】

本セミナーでは、データサイエンスの知識のない社員でも利用できるように「H2Oの導入+機械学習入門編」をセットにしたパッケージとなっています。

 現在、大手企業では、データサイエンスの経験、知識のない営業部門の社員たちにもAI教育を大学の支援もとで行っています。本セミナーでは、オープンソースのH2Oを利用する上で、知っていて欲しい知識をコンパクトにまとめ、3回のセッション(1セッション:2時間を予定)で習得して頂くセミナーです。企業内の情報や社会の情報を利用した需要予測、販売予測、出店計画、生産計画、不正検知、故障予測等 各種データを活用したAIの利用事例が増えています。

 H2Oは、データを準備して、パラメータをセットするだけで、機械学習モデルを構築できますが、優秀なAIモデルを構築するためには、データの仕組み、機械学習アルゴリズムの相性、評価関数を理解している方が構築したモデルの評価が優位になります。

 利用する「H2OオープンソースAI」はOSSであり、無料で導入することができます。データサイエンスの知識のない社員を対象にした「機械学習の入門編」の講義を最初に行い、その後にサンプルデータをもとに導入した「H2OオープンソースAI」を実際に触っていただきます。

「H2OオープンソースAI」は、一般のパソコンで利用できます。WindowsやMac、Linuxで利用できます。本セミナーではWindowsを利用します。また、R、Python、Java、Scala、JSONからもREST APIを通して機械学習のモデルを試すことができます。


【カリキュラム】

1回目:機械学習の入門編の講義

   データ構造、データ分析のプロセス、クレンジングの仕方、基本統計量、相関と回帰分析

2回目:H2Oの概要説明+各種アルゴリズムの説明

   H2Oシリーズ、機械学習の基礎、利用可能アルゴリズム、評価関数

3回目:H2Oのパソコンへのインストールとサンプルデータを利用した実習

   H2Oのインストール、H2O Flowの説明、サンプル事例演習


講義時間:3回(1セッション 2時間)


通常価格:44万円(税込み) 各社10名まで、10名以上は追加料金が発生します。

関西以外の企業様には、交通費、宿泊費等の諸経費をお願いしております。



【 お申し込み 】




第6回ナレッジイノベーションアワード「優秀賞」を頂きました。

 誰もが簡単に、プログラミングなしで活⽤できる⽶国H2O.ai社製の インスタント(ノンコーディング)AIツール“H2O”を 利用して、⼤企業だけでなく、中⼩企業や個⼈に⾄るまで、すべての⼈がAIを簡単に 扱うことができる環境を整備することで、最終的には現状を根底から 変⾰できる異能な「天才」を発掘・育成したいと考えており、H2Oの普及活動を行っています。

このたび、この普及活動がナレッジイノベーションアワードの優秀賞を頂くこととなりました。



Gartner Report(2018年2⽉22⽇)において、H2Oを先見性においてトップ企業と評価しました。

gatner report

Gartner Report 2018年2⽉22⽇に公開(抜粋)

データサイエンスと機械学習プラットフォームにより、組織はデータサイエンスモデルの構築と展開にエンドツーエンドのアプローチを取ることができます。このマジック・クアドラントは、16のベンダーを評価し、組織のニーズに適したベンダーを特定するのを⽀援します。

H2Oの強み

技術リーダーとして、deep-learning能⼒、⾃動化機能、ハイブリッドクラウドサポート(どこにでも展開)、オープンソースの統合などのカテゴリーで⾼い評価を得ています。H2O Deep Waterは、TensorFlow、MXNet、Caffeのようなバックエンドの詳細の多くを抽象化するdeep-learningフロントエンドを提供します。そのマシン学習⾃動化機能(Driverless AIと呼ばれる)は印象的であり、まだ開発中ですが、同社の顕著なビジョンを⽰しています。リファレンス・カスタマは、柔軟性とスケーラビリティの観点から、H2O.aiをファースト・クラスとみなしました。それは最⾼のスパークインテグレーションの1つを持ち、グラフィックスプロセッシングユニットの統合作業において、他のすべてのマジッククアドラントベンダーに先んじています。

2018年6月6日にIBM社とH2O社は、戦略的パートナシップ契約を結びました。IBM社が商用ベースでH2O社のプロダクトを利用する価値があると判断した結果です。