□Author
Masaya Mori, Global Head of Rakuten Institute of Technology, Executive Officer, Rakuten Inc.
森正弥 楽天株式会社 執行役員 兼 楽天技術研究所代表
□Description
そもそもなぜ人工知能(AI)をビジネスで活用する必要があるのかの視点に基づいて、AI活用戦略について述べた講演の資料です。
2. New Blockchain Capability
Bringing Blockchain computational power to AI
Digital Assets & Value Transfer
Smart Contracts
Autonomous Operations
P2P Sharing Economy
Identity & Reputation Systems
Supply Chain Optimization
5. • 楽天株式会社 執行役員
• 楽天技術研究所 代表
– 2005年設立
– 世界5拠点 100名以上
– 20国籍、博士・IPA未踏出身者
• AI,IoTに加えBlockchainも
•The article for the journal of JSAI vol.30
Intro: 森 正弥
http://rit.rakuten.co.jp/
6. 楽天技術研究所: Rakuten Institute of Technology
• 世界5拠点。100名以上。事業とは独立した戦略的R&D組織。
• 研究者の問題意識・関心・やりたいに基づいた研究の推進。
• Bring new wind from Academia to Rakuten.
Tokyo
NY
Singapore
Paris
Boston
http://rit.rakuten.co.jp/
7. 楽天技術研究所: Rakuten Institute of Technology
• 世界5拠点。100名以上。事業とは独立した戦略的R&D組織。
• 研究者の問題意識・関心・やりたいに基づいた研究の推進。
• Bring new wind from Academia to Rakuten.
Tokyo
NY
Singapore
Paris
Boston
http://rit.rakuten.co.jp/
全領域
AI
マーケティング
機械翻訳
AI
プロダクトサイエンス
AI
プロダクトサイエンス
AI / DeepLearning
AR/VR
10. Rakuma: Deep Learning を活用した「もしコレ!」機能をリリース
Providing category candidate from
uploaded photo by AI. This AI was
trained with existing item & genre data
by deep learning technology.
Rakuma Magazinen
http://bit.ly/2c0X5DI
ラクマの使いかた YouTube
https://youtu.be/1oCgrvOoB20
11. Accelerate Global R&D on AI
• シンガポール科学技術庁とのAI人材育成プログラム
• スタンフォード大とのAI・自然言語の共同研究
• 筑波大、MIT ともそれぞれ AI関連の研究
• なぜ、そこまでやるのか?
→ 人工知能を活用しなければ難しい局面に来ている
15. 雑談: 競馬ハッカソン
Venue: Crimson House
Date: Nov 22nd, 23rd 2015
Contestant: 50 people
Referee: famous Keiba
commentators
Mr. Suda Mr. Nakaya
16. A variety of applications
Team: 9 Teams
Some teams used AI
(Machine Learning)
17. At the racecourse “Ohi Keibajo” or 大井競馬場
One team amazingly predicted;
No.1 in the 1st race,
No.2 in the 2nd race (so close),
No.1 in the 3rd race
They used Random Forest.
(one of Machine Learning / AI)
It showed strong potential.
31. Deploy it to other markets
Item pages in Rakuten are created by merchants
They Contain lots of unstructured text
Hard to see a wine’s attributes Easy to see a wine’s attributes
For better service, we need structured data.
39. Economist Prediction
of stock market
of economics index
of demands of products
….
Impact on Finance
& Management
FinTech シフト
Provide prediction
For Merchants
Rakuten’s BigData
(ICHIBA’s data)
ファイナンスや経営の施策へ
ビジネスパートナーへの支援に
ミクロからマクロまで
あらゆる予測を
楽天データを活用し、金融商品の予測・取引、FX自動取引を実施
金融商品取引では、様々なモデルを試したが、ランダムフォレストを用
いたモデルが一番いい成果を
40. 各種商品の売れ行きから:景気動向の予測
• Training data : Dec., 2009 – Dec. 2012
• Test data : Jan., 2013 – Apr., 2013
94
96
98
100
102
104
106
108
110
CI(景気動向指数)
Month
Prediction of CI
Actual
Predict(Training fit)
Predict(Test fit)
We already tried to use ICHIBA’s data for prediction of CI
(Composite Index or 景気動向指数). Lasso 回帰を活用
実際に様々なものが予測可能に
耐久財・消費財、大衆商品・嗜好品
日用品・高級品