AIの民主化が進んだ今、さまざまなシーンでAIが活用されています。

（例えば人工知能搭載ロボット、検索レコメンドシステム etc.）

製品やサービスにAIを搭載する、ビジネスにAIを活用する裏側では当然ながらシステム部分の開発が必要です。

今回は、少し先のあるべきシステムの姿を見据えつつ、

同時にAIのプロトタイプ開発のサイクルを高速化するための、ISIDのAI特化プロジェクトチーム「AITC」の取り組みをご紹介します。

■テーマ①：検索システムにAIを搭載する際の検討事項・活用AI技術 ―基礎から展望まで―

機械学習を使った検索システムは、大量のユーザー行動データを学習させて

ユーザーに合った検索結果を出してくれます。

それに加えて、正確な検索ワードが分からなくても、学習データから想像しニュアンス検索を可能にしたり、

求めていた以上の検索結果を提示してくれることが今求められています。

本パートでは、

検索システムをよりよくするために活用できる以下のような技術と、

技術の統合の仕方についてご紹介します。

検索システムの基盤となる検索エンジン

ユーザー行動を考慮した協調フィルターリング。

ドメイン知識を表現したナレッジグラフ。

最近注目された文書のEmbeddingを活用する方法。

■テーマ②：AIのPoCを次に繋げよう！PoC成果をプロトタイプとしてデプロイする仕組み紹介

PoCでモデルをつくってレポートを書いて終わり、ということはありませんか？

AIのPoCを次につなげるためには、顧客にAIシステムの価値を理解していただく必要があります。具体的な価値を伝えるために有効なのが「プロトタイプ」の開発です。

データ準備、パラメータ管理、ユーザー要望の反映などなど...やることが多すぎて時間がかかる

技術要素が多く複雑になりがち

複雑になった結果、バグが増えたり属人化が進む

など、AIモデルのプロトタイプ開発時のあるあるの課題ではないでしょうか...。

AITCではPoCの成果を次につなげるために、素早く効率的なプロトタイプ開発の仕組みをAzure PaaSを用いて開発しました。

本パートではその開発のポイントをお話します。

＜Chapter＞

00:00:17 オープニング

00:00:32 検索システムにAIを搭載する際の検討事項・活用AI技術 ―基礎から展望まで―

00:07:47 AIのPoCを次に繋げよう！PoC成果をプロトタイプとしてデプロイする仕組み紹介

00:50:10 Q&A

01:12:17 クロージング

#電通国際情報サービス #ISID #Azure #自然言語処理 #機械学習 #プロトタイピング #TECH PLAY