こんにちは。コミュニティプロデューサーMitz ＆ コミュニティマネージャー Ayyです。
今回は株式会社マクニカの「Team MACNICA」とタッグを組み開催したAI勉強会コミュニティ「Actionable AI」の第二回目、イベントレポートをお届けします。
マクニカはmacnica.aiというAIサービスを展開しており、AIに関して最先端の情報・グローバルな情報を持っています。このコミュニティイベントではそういったAIの最新情報等が学べるコンテンツを用意しています。
目次
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はじめに
Acrionable AI vol.2 概要
2019年8月21日（水）にマクニカ全面バックアップのもと開催したActionable AI vol.2。
Actionable AIは、国内外のAI先進技術や機械学習、DeepLearning等のトピックについて、楽しく情報共有・活発なディスカッションを行うことを目的としたコミュニティです。
AIといっても分野が幅広いため、第2回目からはテーマを絞って開催。今回のテーマは実用的なAIを作るためには欠かせない「データの前処理」
ライトニングトーク
登壇者の皆様
発表タイトル
| 夏目さん／UiPath | RPAとAIの連携とは？ロボットにAI?を込めて。 |
|---|---|
| 藤井さん／アシスト | データ前処理効率化のアプローチ |
| うっちーさん／マクニカ | 不均衡 データとの戦い方（前処理編） |
| BBさん／マクニカ | 製造現場のデータをAIへ！ |
UiPathの夏目さんからは「RPAとAIの連携とは？ロボットにAI?を込めて。」についてお話いただきました。
UiPath（RPAツール）×AIにより、下記４つのポイントで活躍し、AI活用の生産性を圧倒的に上げることができるそうです。
１．データの収集
２．データのクレンジング
３．学習作業
４．結果のトラッキングエラーのレビュー
また、UiPath×AIの活用という点では、「トランプ大統領のツイートから為替予測ができる」というaiforce solutionsさんの事例も紹介。
次にアシストの藤井さんより「データ前処理効率化のアプローチ」についてお話いただきました。
「データ収集／加工は、どのような手段で実装しているのか？」や「新しい分析データを準備する際、時間がかかったり課題になる作業はあるか？」などのデータ前処理に関するアンケート結果を公開。ExcelやSQL、Accessでデータを収集しており、「データの変換や修正、整形、名寄せ」や「データ同士の紐づけ、統合」に時間がかかっているという回答が多くありました。
また、「データのプロ（データサイエンティスト）が楽しくない業務」のTOP3にデータ収集、ラベル付け、データクレンジングが挙げられ、データ準備に80％の労力が費やされているとのこと。
そこで、前処理プラットフォームを使い、データの準備を楽にしましょう。
前処理をプラットフォームに任せることで、再利用性やスケジュール実行、プロセスやデータの共有、システム連携が容易、ガバナンスの強化、更にはサーバー一元管理も可能！などの利点があるそうです。準備にかかる労力や時間も削減でき、きちんと課題に向き合う時間が取れるという点が大きなメリットであるとのことでした。
マクニカから、うっちーさん「不均衡 データとの戦い方（前処理編）」と、BBさん「製造現場のデータをAIへ！」のLTについては、お話いただいたスライドを公開。
不均一データに対するアプローチや調整、製造現場のデータやその前処理など、5分のLTに興味深い内容の詰まった登壇でした。
AIセミナー
登壇者の皆様
発表タイトル
大西さん／リアライズ
データ前処理は簡単ではない！陥りがちなワナを事例を交えてご紹介
エンジニア 佐々木さん／マクニカ
AI実践でつまずきやすいテーブルデータとの付き合い方
| 大西さん／リアライズ | データ前処理は簡単ではない！陥りがちなワナを事例を交えてご紹介 | |
|---|---|---|
| エンジニア 佐々木さん／マクニカ |
|
大西さんからはデータ前処理について、前処理が本当に重要というお話から、陥りがちなワナについてのお話。佐々木さんからはAI活用で躓きやすいテーブルデータとの付き合い方についてのお話。どちらもAI活用・前処理の実践にあたって本当に参考になる内容。是非スライドをご覧ください。
発表スライド
まとめ
会場風景
マクニカさんからウェルカムお菓子のワッフルもご用意いただきました。
当日のイベント参加者のつぶやきをTwitterより幾つか抜粋。沢山の面白い話を聞くことができました。
データの前処理の罠
データって、経年劣化するとは、知りませんでした #A_AI— あっきー@だった (@konarakunugi) August 21, 2019
欠測値補完にHI-VAEを使ってみる話。かなり有用だと思う。デモだとクレジットカードとか年収データみたいだったけど他だとどんな感じになるのか試してみたくなった。#A_AI
— まっぴぃ (@mappie_kochi) August 21, 2019
データのプロが楽しくない業務 #A_AI pic.twitter.com/7RhJSkP2Yo
— kumanomi (@m_kumanomi) August 21, 2019
最後は全員で集合写真
Actionable AI vol.2 集合写真
今回「データの前処理」がテーマのAIコミュニティActionable AI vol.2、ご参加いただいた皆さんありがとうございました！
Ayy ：AIは本当に分野が幅広いから今回みたいにテーマがあると、私みたいなAI初心者でも色々な情報が入り過ぎず「データの前処理」だけにポイントを絞って聞くことができるから有難いな。しかも、登壇者のスライドをしっかり読み込んで、分からない単語は調べて理解していくだけでも、大分理解が深まりそうな濃い内容ばかりだった。後で勉強に活かせる資料が豊富なのも魅力だね！
Mitz：うん、テーマを絞る事で参加者の目的とコミュニティイベントの目的を一体化させるのは有効なコミュニティイベント手法だね。そして「前処理」っていうテーマは本当に良かったね。AIに限らず、ITで何かを実践する場合、そのデータを活用しやすくするように事前に整えるのは必須。RPAでもIoTでも、この「前処理」は誰もが興味がある内容。これを実際に活用している企業さんから詳細なお話が聞けるのは本当に嬉しかった。本当に学びの多いイベントだったね。
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