こんにちは、うしまるです。
2/7に福岡のエンジニアカフェで開催された「xAI Meetup」の様子についての備忘録です。
うしまるの独断と偏見で学んだことや思ったことを書き連ねていきます。
参加イベント「xAI Meetup #1 」
xAI Meetup でしたいこと
コミュニティ管理者の方が登壇されていました。
xAIではこんなことやっていきますよというお話でした。
AI盛り上がってきているけれど、実際のところITエンジニア内ではそんなに案件をやっている人たちはまだまだいなさそう。
その要因として2つの先入観があるのではと。
・AIは難しそう
→数式とか技術用語が難しそう
・お金がかかりそう
→たくさん勉強しないといけない
→動かすためのハード投資やランニングコスト
そこでこのMeetupでそんなAIを体験型コンテンツやハンズオンやワークショップ、ハッカソン、他のコミュニティとのコラボ企画等など
企画されていくとのことでした。私もそのうち何か作ってみたいです。
私自身もともと大学はAIで自然言語処理が専門だったので、興味はあったものの当時はまだ黎明期というか
あまり流行っていない感じでビジネスとしてAIをテーマにやるなんてあまり考えてきていませんでした。
けれども割とAIだのICTだのが最近は浸透しつつあるのでやはり興味の持てるジャンルで今後も仕事をしていきたいです。
これを皮切りに色々と勉強して何か作ってやるぞ!という心持ちになりました。
Alibaba Cloud ET Brain
二番手の方は、Alibaba CloudにおけるAI関連機能のお話をされていました。
Alibaba Cloudって何?というところからスタートしたのですが、どうも調べてみると全世界の6%のシェア
業界では上位4位くらいらしいですね。一部記事では3位というのも見ました。
Alibaba Cloudは大きく分けて、中国国内向けとその他向けで別れており
中国国内向けでは画面びっしりになるほどのAI関連機能が提供されているとのこと
その他のインターナショナル向けはまだまだ少ないものの今後さらに増えてきそうとのことでした。
またインターナショナルリージョンと呼ばれるその他向けでは
中国向けのサイトも構築出来るとのことで、閉ざされた世界にいくには
ここを経由するのがいいかもしれません。
例えば最近ですとマスクの通販サイトとかとか…
他にも「ET City Brain」という機能についての紹介がありました。
リアルタイムな都市データを活用して、都市の問題点を抽出、リアルタイムに修正最適化をするための機能?サービス?みたいです。
そういえば少し前に東京のJRとメトロのリアルタイムマッピングをしていた方がいらっしゃいましたよね。
シムシティみたいな箱庭感覚でこういったものが可視化されていくと色々な問題点や解決すべき点も見えてくるかもしれないですね。
参考サイト→ET City Brain
RC Car × AI
3番めはラジコンカーとAIについてのお話。
紹介されていたキーワードは、「Minimalfab」、「Oisix」、そして「Donkey Car」
それぞれのキーワードについても追々調べていきたいですが、メインの話は「Donkey Car」
4万円くらいのキットを購入し、
組み立てて走行の仕方を覚えさせると自動で走ってくれるみたいです。
ゲームパッドでまずは操作して、運転を覚えさせるみたいですので感覚的にはFPSやってるときの車操作と同じようなものですね。
意外とうまく操作できるかもしれません。これもそのうち買って試してみたいなぁ。
テキスト書き起こし&読み上げLINE ボット
AzureとLineAPIを使ったノンプログラミングによる画像のテキスト起こし&音声読み上げについてのお話。
キーワードは「Azure Logic Apps」、「LineMessageingAPI」
マイクロソフトが提供しているAIサービスは開発者が直接的なAIまたは、データサイエンスのちからがなくとも
ソフトの作成が可能とのことで実際のデモも混じえて講演されていました。
以前インフラIoTやプログラミング教育用の教材作成で触ったことのあるAzureでしたので
割と中身については親近感が湧きながらイメージをふくらませることが出来ていました。
正直なところもう同時通訳ソフトもこれ使ったらできるんじゃという感じです…
何語話しているかもわかればもう怖いもの無しですね。
資本論xAI
AIも結局儲けなければ使えないよねという出だしから始まりました。
ごもっともです。
結局会社としては、新しいことをやろう!って社員を焚きつける割には、採算が取れないとやっちゃだめって言われた経験があるのでこことても重要だと感じています。
ビジネス的な課題とプログラミング的好奇心が合致しないとやりたいことを仕事には出来ませんよという解釈で聞いていました。
その中でとても参考になったのが資本論の考え方
資本論とは、世の中はすべて商品で出来ていますよというところからスタート
もちろんサラリーマンは労働力という商品を持って会社から給料を得ているわけです。
そしてその労働力の対価は生産される商品によって決まると。
だからサラリーマンの構図は下記になるそうです。
商品(労働力)→お金(給料)→商品(労働力)→続く…
このとき資本家にとって労働力→お金の間に発生する余剰利益を富として享受しお金持ちになるみたいです。
ということは下記流れにならないといつまでたっても嫌な仕事とかつらい仕事を時にはやらないといけなくなるわけです。
お金(資本)→商品(自分で作ったもの)→お金(資本)→さらに…
この流れにするためにどうすればよいか。
まずは携わっている仕事の全体を見れるようにすることだそうです。
その中でも機械学習の案件は割とエンジニアも企画の段階から携わりやすいのでおすすめですよという話でした。
確かにチームで仕事をする時、作業を細切れにしてやるのは生産性向上に貢献はするものの
それは結局会社のためにしかなっていないということですね。
自分の製品を作るという意味では今私も案件のプロジェクトリーダーをやっているので
この立場を大いに利用して来る時のために備えていきたいと考えています。
Container x AI
AIをするのにコンテナではこうしますよといった内容。
コンテナは、今私が運営している「ふくおかドン」がまさにそれで動いています。
AI系も動かせるんだというところが本日の学びポイントでした。
特に面白そうだったのがAzureで提供されている「Custom Vision」
画像を読み込ませて学習をさせると画像認識のモデルを作ってくれます。
しかも画像認識モデルはダウンロードしてオフライン環境でも使えるとのことで
常時Azureの利用料金を気にしなくてもいいしちょっとしたお遊びツールを作るのにももってこいな感じです。
これとXamarinつかって簡易的なAndroidアプリ作っても面白いかなと思ってます。
しかも学習枚数3枚でも識別ができていたのでかなり優秀です。
最後に
初めてAI系のイベントに参加してみました。
登壇される方々はそれぞれ色々とされていて私もああいった方々のようになっていきたいと刺激を受けた日になりました。
これからもエンジニアカフェを中心に色々な勉強会にも顔を出して自己研鑽に努めていきますよ!
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