【デブサミ2018】16-B-7「企業がAIに本気で取り組むための組織づくり」 #devsumiB #devsumi

えんぷ@おっちゃー @s2_empnen

企業がAIに〜 Rettyのセッションうぃる #devsumiB

ライナス @Linus_MK

#devsumiB 香港とタイでもサービスを展開しています

Shinichi Nakagawa / 中川 伸一 @shinyorke

お、ちょうどキャプテンの話か Rettyという字をTLで観測した #devsumiB

ライナス @Linus_MK

#devsumiB AI取り組み年表 2015年スタート まずはAWSを使った　小さいインスタンスでも月10万円以上かかる……ちょっと高いな、という印象 Ryzen 基盤はこれBCU30でみたぞ！

マサーシー@MASA-SEE @masashi0509

自社データ解析⇒機械学習の実験⇒機械学習基盤の自社開発⇒機械学習本格化（写真や口コミを解析） AWSもGCPも結構高いので自前でスタート。 参考）Rettyが50万円で作った儲かるAI tech.nikkeibp.co.jp/it/atcl/column… #devsumiB

ライナス @Linus_MK

#devsumiB NVIDIA Tesla持ってるのかあああ 故障した場合はベンダー（DELLとNVIDIA）が対応する

ライナス @Linus_MK

#devsumiB TeslaV100がスコアが非常に良いのは、PascalとVoltaというアーキテクチャの違い

ライナス @Linus_MK

#devsumiB 膨大な写真データをどうするか クラウドソーシング、人手でやったけど「良い写真」の定義がなくて残念 ↓ 機械学習でやります フレームワークはKeras、TF 物体の検出はDarkNet、YOLO

マサーシー@MASA-SEE @masashi0509

人の手で写真を選んだが良い写真の定義ができなく断念 ⇒良い写真の分類を機械にさせることにした ⇒写真の分類はKerasでバックエンドにTensorflowを利用 #devsumiB

keigo ishii 🐿 @keigo_ishii

なるほど。将来的に「美味しそうに見える写真」や「綺麗な景色」を機械学習させて共有することができれば、もう人間が写真撮る必要もなくなるかもね。 ロボホンは勝手に写真撮るらしいし、ながらスマホも減らせるかも？ #devsumiB #Retty

ライナス @Linus_MK

#devsumiB 教師データ 2000枚強で精度が良くなる AIが選んだ良い写真はどちらでしょうクイズが出てきたｗ 1万店舗にAIを適用しています 美味しい写真を表示するように変更すると、予約をクリックする確率が約2倍に上がった

マサーシー@MASA-SEE @masashi0509

AIに画像を選択させることを行った結果、予約のクリック率が約2倍に上昇。確かにAIが選んだ写真の方が美味しそうで効果絶大。 #devsumiB

ライナス @Linus_MK

今後に向けて GoogleがGPUをサポートする（β版） 今後は機械学習基盤をGKEに載せられたら良いなと注目している Cloud TPU　β版 現在のメインはAWS。AWSとGCP併用予定にあたり、大量の写真のデータ移動を仕組みを設けていきたい 〜Retty編おわり〜 #devsumiB

ライナス @Linus_MK

〜ビズリーチ編始め〜 AI部署を作ってどうだったか その部署で人材育成や採用をどう考えるか 組織論、人材論なお話ですかね #devsumiB

ライナス @Linus_MK

職種や業種推定 （様々な求人サイトからクローリングする時に統一的に職種が採れないという課題） マッチング最適化 制約付きマッチング問題だーー！！ 学生と企業の組み合わせ最適化 #devsumiB

ライナス @Linus_MK

#devsumiB 書類通過確率算出システム 大量の履歴書を採用担当者が読む手間を軽減する 「AIが不採用って言ってたのでだめ　です」て未来予測をどこかで聞いたような……怖い怖い

えんぷ@おっちゃー @s2_empnen

各事業室から離れてAI室を作る事、メリットが多く聞こえるけどデメリットが気になる #devsumiB

ライナス @Linus_MK

#devsumiB 組織について 以前は各サービスにAI担当者がいた。 →知識が分散し、非効率 →集約してAI室を作ったよ ・予定調整とか勉強会とかし易い ・席が近くなって些細な問題を迅速に解決 ・基盤技術（Pythonとか）を共通化 ちょっとこの辺追い切れなかった

keigo ishii 🐿 @keigo_ishii

社内に複数の事業がありそれぞれにAI担当がいたのを、事業横断の部署として「AI室」を作ったとのこと。 AIに限らず、これは普遍的な悩みだよね。 #devsumiB #ビズリーチ

マサーシー@MASA-SEE @masashi0509

各事業にAIの担当がいた（データサイエンティスト） ⇒経験知識の分散/同じような課題で悩むことが多かったため、AI室の誕生 #devsumiB

マサーシー@MASA-SEE @masashi0509

メリット ・定期的な教諭や情報交換が活発になった。 ・基盤技術やサービス導入手順の共通化が出来た ・似たような機能要件が多く、技術の再利用が出来ることが多く効率的になった。 ・事業ごとのAI用社内サーバを一括管理することで利用率が向上した。 #devsumiB

ライナス @Linus_MK

#devsumiB 課題 ・事業部と距離ができたから情報を進んで取りに行かないと入手できなくなった　緊密な連携 ・謎の組織になる（他社員に認知してもらえない）　社内外でのアピールが必要

マサーシー@MASA-SEE @masashi0509

デメリット ・事業部側とちゃんと連携しないとプロジェクトの情報が収集しづらくなった。 ・独立したことで社内からは何している人って扱いを受けるように・・・ #devsumiB

ライナス @Linus_MK

#devsumiB 今後生き残る人材は? 　どこか一つに特化する人 　機械学習PJの最初から終わりまでプロセスが回せる、ソリューションとして実現する

ライナス @Linus_MK

#devsumiB OSSの活動を推進するよ Apache Prediction IOコミッタとして活動 kaggleでの活動支援