「機械学習の経験が全くない技術者が、3カ月程度で製品搭載レベルの認識システムを開発できた」(ソニー システム研究開発本部 要素技術開発部門 AIコア技術開発部 7課 シニアマシーンラーニングリサーチャーの小林由幸氏)――。

 機械学習をはじめとするAI(人工知能)を事業に活用すべく、企業が人材獲得に奔走している。特に重要視されているのが、自社製品や社内の課題とAI技術との親和性を適切に評価できるAIの「応用人材」だ。

 外部からの獲得が難しい応用人材をいかに効率良く社内で育成できるか。この課題に対してソニーが出した答えが、冒頭の小林氏が開発したディープラーニング(深層学習)の応用センスを磨くツールである。

ソニーが開発した深層学習の統合開発ツール「Neural Network Console(NNC)」は、GUIの直感的な操作でニューラルネットワークモデルを設計できる(図:ソニーの資料)
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 同社は2017年6月、深層学習ライブラリー「Neural Network Libraries(NNL)」をオープンソースソフトウエア(OSS)として公開した(関連記事)。基本的なDNN(deep neural network)に加えてRNN(recurrent neural network)、GAN(generative adversarial network)など様々な深層学習モデルを設計できる。開発したモデルはC++言語のソースコードとして出力可能で、変換の手間なくスマートフォン(スマホ)や多様なデバイスに組み込めるのが特徴だ。

 続けて2017年8月には、GUI(グラフィカルユーザーインタフェース)でNNLの機能を利用できる統合開発ツール「Neural Network Console(NNC)」も無償公開した(関連記事2)。深層学習開発のデファクト言語であるPython(パイソン)を習得しなくても、GUIの直感的な操作で開発が可能だ。

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