DeNA TechCon 2020におけるAIシステム部の登壇概要

2020年3月4日にDeNAが主催するテックカンファレンス「DeNA TechCon 2020」が開催されます。
参加登録はPeatixから行うことができます。
https://techcon2020-dena.peatix.com/

この記事では、DeNAのAIシステム部が関わる登壇について概要をまとめました。
セッション選びの参考にしていただければ幸いです。

登壇一覧

AIシステム部メンバーが登壇するセッションは以下のとおりです。時間の重複がありませんので、AIシステム部に関連する全てのセッションをご覧になれます。

上記セッションの他に、ワークショップとブース展示がございます。
ワークショップの参加者はconnpassにて事前登録していただいた方から抽選の上で決定させていただきますのでご注意ください。

セッション

DRIVE CHARTにおけるAI技術の事業応用 ーモデル開発からサービスデプロイまでー

https://techcon.dena.com/2020/session/21/

  • 時間:13:30〜14:10
  • 場所:D-STAGE
  • 事業:オートモーティブ事業
  • 登壇者:加藤倫弘、栗林英範

DeNAでは、AIドラレコで交通事故ゼロ社会を目指すサービス『DRIVE CHART』を提供しています。『DRIVE CHART』では、自動車の運転に伴う危険シーンをAIにより検知し、運転行動の改善へと導きます。

本セッションでは、事業ドメインに合わせて深層学習のモデルやアルゴリズムを改良する方法や、サーバーやエッジデバイスにデプロイして継続的に用いることを見据えたシステム構築方法について紹介します。

MOVの機械学習システムを支えるMLOps実践

https://techcon.dena.com/2020/session/8/

  • 時間:14:20〜15:00
  • 場所:A-STAGE
  • 事業:オートモーティブ事業
  • 登壇者:鈴木隆史、築山将央

DeNA では次世代タクシー配車アプリ『MOV』の乗務員向け機能として、機械学習を用いたタクシー運行最適化システム『お客さま探索ナビ』を開発しています。

本セッションでは、機械学習システム特有の課題を踏まえ、『お客さま探索ナビ』の開発・運用における MLOps の実践について、実際の取り組みとともに紹介します。具体的には、MLOps 技術の選定理由とナレッジ、MLOps のハマりポイントと解決策、さらなる自動化に向けて現在取り組んでいる内容などをお話しします。

紹介する MLOps 技術の一例:

  • 定期的に新たなデータでモデルを再学習し、精度監視まで行うパイプライン
  • 前処理から学習推論までの一連の流れを、依存関係と実行時間を考慮しつつ検証するためのテスト
  • 学習データの増加や実験の並列化など、大規模化してもスケール可能な学習環境
  • リサーチャーの開発サイクルを効率化する実験環境

Can We Make Maps from Videos? ~From AI Algorithm to Engineering for Continuous Improvement~ (日本語発表)

https://techcon.dena.com/2020/session/18/

  • 時間:15:20〜16:00
  • 場所:A-STAGE
  • 事業:オートモーティブ事業
  • 登壇者:宮澤一之、葛岡宏祐

自動運転車や、多様なモビリティサービスが提供される現代において、地図の役割はますます大きくなっており、高度なサービスの提供のためには常に最新の地図が利用できる必要があります。しかし、人手や高価な計測車両に頼った調査では費用や時間の問題から地図の更新頻度に限界があります。
そこでDeNAでは、低コストで入手可能なドライブレコーダの映像をAIで解析することで地図の作成やメンテナンスを効率化するための技術開発に取り組んでいます。

本セッションでは、ドライブレコーダ映像から走行空間を3次元的に解析し、地図に必要な情報を自動抽出するために我々が開発しているコンピュータビジョン技術について紹介します。こうした技術の開発過程では、AIによる処理結果の可視化や解析を何度も繰り返す必要があり、ここに時間を取られると開発スピードが著しく低下します。
そこで我々は、独自にデータの可視化・解析システムを構築し、AIの性能を継続的に高めていくためのサイクルをスピーディーに回しています。本システムではサーバレスアーキテクチャを採用し、AWSのマネージドサービスをフル活用することで、構築・運用にかかる工数や費用を最小限に抑えています。こうしたAI技術開発を支えるDeNAならではのエンジニアリング事例についても詳しく紹介します。

エンタメ活用へ向けたAIによる音声生成

https://techcon.dena.com/2020/session/3/

  • 時間:17:10〜17:50
  • 場所:B-STAGE
  • 事業:ゲーム&エンタメ事業
  • 登壇者:森紘一郎、橘健太郎

バーチャルキャラクターやスマートスピーカーなど音声を活用した新たなアプリケーションが広がっています。発展の著しい深層学習は音声分野にも導入が進んでおり、声優さんに似た声で好きな言葉を喋らせることや、男性の声を女性の声に変換することなどが可能になってきました。

本セッションでは、最新の音声AI技術を紹介するとともに、DeNAが行ってきた音声合成・音声変換のエンターテインメント分野への導入の試みについて紹介します。

コンピュータビジョン技術の実応用〜DRIVE CHARTにおける脇見・車間距離不足検知〜

https://techcon.dena.com/2020/session/19/

  • 時間:18:00〜18:40
  • 場所:B-STAGE
  • 事業:オートモーティブ事業
  • 登壇者:鈴木智之、唐澤拓己

コンピュータビジョン技術の発達はめまぐるしく、特に交通環境の認識など社会実装が進んできています。DeNAでは、AIドラレコで交通事故ゼロ社会を目指すサービス『DRIVE CHART』を提供しており、本サービスでは自動車の運転に伴う危険シーンをAIにより検知し、運転行動の改善へと導きます。

本セッションでは、コンピュータビジョン技術の実応用例として『DRIVE CHART』におけるドラレコ動画からの危険シーンの検知、特に脇見・車間距離不足検知システムについてご紹介します。

ワークショップ

Kaggler による Kaggle 入門

https://techcon.dena.com/2020/other/2/

  • 時間:15:20~16:50
  • 登壇者:松井健一、佐野遼太郎、望月正弘

本ワークショップでは、初学者向けの機械学習入門講座をハンズオン形式で行います。参加者のみなさまには、実際にPythonプログラムを動かして予測モデルを作成して頂きます。
手を動かすことにより、昨今注目されている「AI」や「機械学習」について、理解を深め、Kaggleにチャレンジするための第一歩を踏み出すための講座となっています。
講座の最後には、機械学習を業務やコンペティションで使う上で役立つテクニックも紹介します。

本ワークショップの参加者は抽選によって決定させていただきます(申込締切:2020年2月19日)
抽選申込は以下のconnpassページで行ってください。
https://dena.connpass.com/event/162346/

ブース

fontgraphy 〜AIであなたの声がfontgraphyになる〜

https://techcon.dena.com/2020/other/7/

fontgraphy』は人の声の特徴をAIが分析し、その分析結果によってフォントとイメージ画像を選定、さらに掛け合わせることでグラフィックを生成するサービスです。
これは声からグラフィックを生成するクロスモーダルの試みで、これまでDeNAが行ってきたデザイン×AIの成果です。DeNAの社員800人から声のデータを集め、声質の印象にタグをつけてAIに学習させることで実現しています。

ブースでは『fontgraphy』の世界観を実際に体験いただけるとともに、開発者と実装についてカジュアルにディスカッションできます。
こちらのブースは事前申込不要です。お気軽にお越しください。

参加登録リンク

プロジェクトメンバー

  • 望月 正弘

    MASAHIRO
    MOCHIZUKI

    システム本部AIシステム部
    データサイエンティスト

  • 佐野 遼太郎

    RYOTARO
    SANO

    AI本部AIシステム部
    データサイエンティスト
    Kaggle Master

  • 加茂 雄亮

    YUSUKE KAMO

    AI本部AIシステム部
    MLエンジニアリンググループ
    グループマネージャー

  • 松井 健一

    KENICHI MATSUI

    AI本部AIシステム部
    データサイエンスグループ第二グループ
    グループマネジャー

  • 森 紘一郎

    KOICHIRO MORI

    AI本部AIシステム部
    AI研究開発エンジニア

  • 橘 健太郎

    KENTARO
    TACHIBANA

    AI本部AIシステム部
    AI研究開発エンジニア

  • 高山 将太

    SHOTA
    TAKAYAMA

    AI本部AIシステム部
    AI研究開発エンジニア

  • 築山 将央

    MASAO
    TSUKIYAMA

    AI本部AIシステム部
    MLエンジニアリンググループ