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ウェルネスAIとグラフDB
FiNC CTO 南野充則
目次
1. 自己紹介/会社紹介
2. FiNC人工知能:ウェルネスAI
3. リレーショナルDBとグラフDB
4. ウェルネスAIの課題
5. 導入によるメリット
①自己紹介
・Swiftと画像解析
最近のブーム
大学時起業、受託開発と
コンサルティングの会社
を営み、FiNCへ。
南野 充則
取締役 CTO
経歴
・ダイエット実験
好きなAWS
・S3
①会社紹介
モバイルヘルスケアベンチャー / 科学×専門家
②FiNC人工知能:ウェルネスAI
=
管理栄養士とトレーナーの英知を集めた人工知能。
②FiNC人工知能:ウェルネスAI
個人の生体情報をインプットすることによって、その人
に最適なアドバイスを可能にする
③課題
UserとLifeLog、LifeLogとTag、TagとItem(食事、運
動、生活習慣改善行動)といった関連テーブルが多数
LifeLog Tag Item
join多すぎる。効率のいいクエリをなかなか書けない。
④グラフDB
出典:Learning Neo4j、Rik Van Bruggen
<リレーショナルDB>
・述語論理に基づいたリレーショナルモデルを採用
・強い整合性と表現力の豊かさが特徴
<グラフDB>
・ノードとエッジという2つの要素から構...
リレーショナルDBでもグラフ扱えるよ?
テーブル構造として表現することは可能。
・効率的なクエリを書くことは困難。
例1)リレーションの数だけ中間テーブルが必要でjoinが増える。
例2)経路を見つける時も1度見つかっても最短経路である保証はな...
⑤メリット
1. Joinを考えなくていい
2. 経路検索が容易
3. 複数条件も容易
⑤メリット
Join の手間がかからない
ex.) 「食事タグ」がついた生活習慣改善行動(タスク)
を取得
# 1-1. Cypher
MATCH (task:`Task`)<--(tag:`Tag`)
WHERE tag.name = ‘食事...
⑤メリット
経路検索が容易
ex.) 自分のLv.4 のタスクで食事タグがついているもの
# 2-1. Cypher
MATCH (tag: `Tag`)-->(lv_up_task:`Task`)<-[r*3]-(task:`Task`)
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⑤導入によるメリット
複数条件も容易
ex.) ビタミン, 夏, 間食タグのうち、2つ以上持つタスク
# 3-1. Cypher
MATCH (task:`Task`)<-[r]-(tag:`Tag`)
WHERE tag.name IN ['...
1. クエリ書くの簡単
2. データの可視化楽しい
3. 栄養士・ディレクターとのコミュニケーション
円滑化
4. データを実験的に試すのは⃝
5. 本番環境で試すのはもう少し検証必要
1. スケーラビリティ
2. パフォーマンス
グラフDBに...
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ウェルネスAiとグラフDB

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FiNCにおける人工知能とその表現について。

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ウェルネスAiとグラフDB

  1. 1. ウェルネスAIとグラフDB FiNC CTO 南野充則
  2. 2. 目次 1. 自己紹介/会社紹介 2. FiNC人工知能:ウェルネスAI 3. リレーショナルDBとグラフDB 4. ウェルネスAIの課題 5. 導入によるメリット
  3. 3. ①自己紹介 ・Swiftと画像解析 最近のブーム 大学時起業、受託開発と コンサルティングの会社 を営み、FiNCへ。 南野 充則 取締役 CTO 経歴 ・ダイエット実験 好きなAWS ・S3
  4. 4. ①会社紹介 モバイルヘルスケアベンチャー / 科学×専門家
  5. 5. ②FiNC人工知能:ウェルネスAI = 管理栄養士とトレーナーの英知を集めた人工知能。
  6. 6. ②FiNC人工知能:ウェルネスAI 個人の生体情報をインプットすることによって、その人 に最適なアドバイスを可能にする
  7. 7. ③課題 UserとLifeLog、LifeLogとTag、TagとItem(食事、運 動、生活習慣改善行動)といった関連テーブルが多数 LifeLog Tag Item join多すぎる。効率のいいクエリをなかなか書けない。
  8. 8. ④グラフDB 出典:Learning Neo4j、Rik Van Bruggen <リレーショナルDB> ・述語論理に基づいたリレーショナルモデルを採用 ・強い整合性と表現力の豊かさが特徴 <グラフDB> ・ノードとエッジという2つの要素から構成されるグラ フを扱うことに特化 ・柔軟性と高速なグラフ演算が特徴
  9. 9. リレーショナルDBでもグラフ扱えるよ? テーブル構造として表現することは可能。 ・効率的なクエリを書くことは困難。 例1)リレーションの数だけ中間テーブルが必要でjoinが増える。 例2)経路を見つける時も1度見つかっても最短経路である保証はない ・そもそもSQLは宣言型、最短経路問題は手続き的な解法が必要 ・整合性を保証するのが難しい(エッジの追加後にループや閉路がな い、エッジを削除してもグラフが連結している、平面的) 参考) SQLアンチパターン(Naive Trees) http://qiita.com/hirashunshun/items/06adf4f42f03a9f3b63d
  10. 10. ⑤メリット 1. Joinを考えなくていい 2. 経路検索が容易 3. 複数条件も容易
  11. 11. ⑤メリット Join の手間がかからない ex.) 「食事タグ」がついた生活習慣改善行動(タスク) を取得 # 1-1. Cypher MATCH (task:`Task`)<--(tag:`Tag`) WHERE tag.name = ‘食事’ RETURN task; # 1-2. SQL SELECT * FROM tasks INNER JOIN tags_tasks ON tasks.id = tags_tasks.tag_id LEFT JOIN tags ON tags.id = task_sets.tag_id WHERE tags.name = '食事'
  12. 12. ⑤メリット 経路検索が容易 ex.) 自分のLv.4 のタスクで食事タグがついているもの # 2-1. Cypher MATCH (tag: `Tag`)-->(lv_up_task:`Task`)<-[r*3]-(task:`Task`) WHERE tag.name = "食事" RETURN lv_up_task; # 2-2. SQL SELECT * FROM tasks LEFT JOIN level_up_paths as lv2_paths ON tasks.id = lv2_paths.task_id LEFT JOIN level_up_paths ON lv3_paths ON lv2_paths.next_task_id = lv3_paths.task_id LEFT JOIN level_up_paths ON lv4_paths ON lv3_paths.next_task_id = lv4_paths.task_id INNER JOIN tags_tasks ON lv4_paths.next_task_id = tags_tasks.task_id LEFT JOIN tags ON tags.id = tags_tasks.tag_id WHERE tags.name = '食事'
  13. 13. ⑤導入によるメリット 複数条件も容易 ex.) ビタミン, 夏, 間食タグのうち、2つ以上持つタスク # 3-1. Cypher MATCH (task:`Task`)<-[r]-(tag:`Tag`) WHERE tag.name IN ['ビタミン', '夏', '間食'] WITH task, count(r) as tags_count WHERE tags_count >= 2 RETURN task; # 3-2. SQL SELECT * FROM tasks LEFT JOIN tasks.id = filter.id ( SELECT tasks.id, COUNT (*) as tags_count FROM tasks INNER JOIN tags_tasks ON tasks.id = tags_tasks.tag_id LEFT JOIN tags ON tags.id = task_sets.tag_id WHERE tag.name IN ['ビタミン', '夏', '間食'] GROUP tasks.id HAVING tags_count >= 2 ) as filter
  14. 14. 1. クエリ書くの簡単 2. データの可視化楽しい 3. 栄養士・ディレクターとのコミュニケーション 円滑化 4. データを実験的に試すのは⃝ 5. 本番環境で試すのはもう少し検証必要 1. スケーラビリティ 2. パフォーマンス グラフDBに詳しい方。是非教えてください。 現在はNeo4jを使用(Railsと相性いい?)
  15. 15. ご静聴ありがとうございました。

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