• CONTENTS.02
• トリプルアイズ
  AIエンジニア座談会
• 社会実装の実績で得たナレッジで
  未来をエンジニアリングする

• 松崎憲介

  技術本部AIZE開発部副部長

  写真左

  2021年の入社以前より、トリプルアイズと囲碁AIの共同開発を行っていた。研究チームを率いて、AIにおけるグローバルな先端研究分野の論文をサーベイし、AIエンジンの機能向上を担っている。近年では、マスク装着時の認証精度の向上、AI顔認証が苦手とする若年層の認証精度の向上をリーディングする。画像認識、顔認証にとどまらずAI研究の多くの領域に精通するエキスパートである。

• 徳内哲也

  技術本部執行役員

  写真中央

  旧郵政省貯金局の資産運用システムの開発に10年以上にわたって従事するなど、IT業界においてシステムエンジニア一筋で活躍。個人事業主を経て、株式会社トリプルアイズ入社。2021年9月、執行役員就任。画像認識プラットフォーム・AIZEの開発部門を統括する技術職のリーダー。

• 片渕博哉

  技術本部AIZE開発部部長

  写真右

  画像認識プラットフォーム・AIZEのメインエンジニア。2016年、トリプルアイズ入社。同年、AIの研究開発から学習アーキテクトの構築をメインに、多種多様の企業案件やAIを使用した音楽配信レコメンドサービスの開発に従事。AIエンジニア教育サービス「AT20」「ブートキャンプ」の責任者として、カリキュラムや教材の作成に従事するかたわら、囲碁AIソフト開発マネージャや他社への講演活動も積極的に行っている。

2023年4月6日　トリプルアイズ本社会議室にて

他の企業には真似できない
囲碁AI開発で得た知見

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• トリプルアイズの囲碁AI開発は、創業者の福原（智）さんが東北学院大学の武田敦志先生（教養学部情報科学科教授）にディープラーニングを学ぶために何回かやりとりしたことが始まりです。武田先生ご自身も囲碁AIエンジンの開発をしていて、トリプルアイズでも囲碁のゲームプログラミングを始めてみようと、福原さんが若手社員２名とスタートしたのが2014年だったと思います。囲碁AI大会に参加するうちに、松崎さんや他のエンジニアの方と交流が深まって囲碁AIの研究も進んできたという感じです。

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• 私も以前から囲碁AIは遊びでやっていたのですが、大会に出るようになったのは、DeepMind社のAlphaGoが出た後ぐらいです。大会で福原さんとお会いして話をしているうちに、トリプルアイズと組んで分散版というか複数サーバー利用版の囲碁AIプログラムである「Raynz」ができました。そのころ、企業で囲碁AIの大会に積極的だったのは、海外で言えばテンセント、Facebookですね。日本の場合、個人で出場する方が多く、会社として参加しているのはかなり珍しいほうでした。直近の大会でもトリプルアイズぐらいしか日本企業の出場はないです。

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• 囲碁AI開発や大会出場で磨かれた技術は相当ありますよね。

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• ディープラーニングとかＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）とか機械学習の要素の使い勝手などを学ぶことはできました。この手法は使えるけどこれは使いづらい、こういう使い方をすればうまくいくというようなノウハウは、囲碁AIでの開発ノウハウを流用しています。丸ごと使えるというわけではないですが、機能ごとにAIZEの開発にも反映されていると思います。

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• 直接的な応用は難しいところがありますが、機械学習のノウハウは生きているんじゃないかなと感じています。当時AIって言葉だけはあるけど、実際に何をするのかということが手探りだったなかで、具体的に囲碁AIの大会に参加して上位入賞するという目標が立てられたことが一番良かったんだと思う。具体的な目標があったからこそ、AIについての知見がどんどん集まってきて、トリプルアイズは早くから知見をためていけたし、ほかの企業にはない特色になっていますね。

「トリプルアイズならなんとかしてくれる」
という期待

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• AIはただの数理モデルだから、それを社会に役立てるためには実装力が必要になります。技術力と社会実装力が両立できているところがトリプルアイズのアドバンテージなのかなと思います。AIの社会実装の最前線で頑張っている徳内さんとしてはどうですか？

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• 使う人がどういう感覚でいるのか常に考えないといけない。AIZEもAIチームとUIチームに分かれています。両チームを連携させるのは簡単なことではありませんが、顔認証を用いて１つのサービスを提供するという具体的なゴールができると、どのようにして使いやすいシステムにするかにみんなの目的が集約されていきますね。

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• 最近大手の企業さんから、「こういうのをつくってくれないか」という依頼を受けるケースが増えていますが、トリプルアイズが指名されるのはどういう理由からだと思います？

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• 実績でしょうね。特にヤマダデンキさんとやった顔決済はインパクトが大きかったと思う。

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• そうですよね。トリプルアイズなら何とかしてくれそうという期待を感じることはあります。

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• それと、日本語が通じるAI会社のなかでは、比較的にコストパフォーマンスがいいというのもよく言われます。

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• これから顔認証が当たり前の世の中になったら、ICカードの時代にはもう戻れないと思うんですよ。今は「別にカードでいいじゃない」って言うかもしれないけど、そもそもカードがない時代に生まれた人が、これからカード使ってくださいって言われたら面倒なはずですよね。スマホから携帯電話に戻れないのと同じように。

成熟に達したAIZE Bizと
進化の可能性が大きいAIZE Research

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• もともとAIZEがやろうとしていたのは顔認証によるマーケティングリサーチのサービス（AIZE Research）で、このサービスのもう少し精度の高いものをつくっていこうと目指しているところです。入退出サービスであるAIZE Bizは現在かなりのところまで来ていて成熟段階に達していると思います。マーケティング目的のサービスを充実させていけば、その先にまた新しい可能性が待っていると思うので頑張りたいですね。

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• AIZEにいろんなサービスメニューを掛け合わせていけたらいいですね。これまでにも、AIZE Breath（顔認証＋アルコール検知）とかAIZE Door（顔認証によるドアロックシステム）とかAIZE Pay（顔認証による決済システム）がありましたが、「AIZE ×◯◯」を増やしていきたい。勤怠管理大手の「TeamSpirit」と連携したりして、大手のソリューションと一緒にやっていける環境が整ってきました。今後はいろんな領域とクロスしていくために、もっと使いやすいAPIとかサービスメニューを開発していくことがAIZEを広げるためには重要だと思います。そのためにもクラウド利用に限らないで、利用する環境の選択肢を増やしていく必要性を感じています。特に金融系のシステムや官公庁系のシステムはセキュリティと速度の問題があって、クラウドだけだと採用されにくいのでエッジの顔認証をもっと頑張りたいなと思っています。

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• 精度や速度の向上は課題として追求していきたいですが、新しい機能の追加も常に考えていくべきですね。マスク認証やなりすましの判定などが代表的な例です。若年層など既存の顔認証が苦手な分野の精度をいかに高めるかも含まれます。マーケットの拡大を考えるとそこは避けて通れないですね。

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• とにかく今は用途やニーズがどんどん広がってきている状態で、例えば顔のほかに体でも認証できませんかというような声もいただいています。来期に向けて、AIZEサービスを拡張していくためにはどんなことが必要か精査している段階です。

優秀なAIエンジニアが育つ土壌を耕す

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• 社内のAI系エンジニアの育成については、AT20（advanced technology 20＝社内のエンジニアの20%を先端テクノロジストに育て上げる）というプロジェクトを４年ほど継続しています。これは、ビジネス的な観点も含めてのジェネラリストの育成とスペシャルなAIエンジニアの育成という２つが目標になっていて、画像認識やチャットボットのAIモデルを自分でつくって評価できるぐらいのところまでの教材が用意されています。スペシャルなAIエンジニアは年に２、３人ほどしか合格してないですが、合格した人に対してはデータサイエンスやAI開発にアサインしていく予定です。あとは、みんながみんなAIやデータサイエンスをやりたいわけではないので、AI以外のエンジニア育成のためにｅラーニングで外部の教育サービスを使って、本人が望むキャリアに進めるための教育プランを会社でサポートしています。

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• 今後は社内でプログラムコンテストもやりたいですね。AIZE APIを公開して何かつくるような。

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• チームでやったら面白いですね。エンジニアも必要なんですけどジェネラリストも必要だと思うんです。そこはチーム制にして、ジェネラリストがプランナーの役割を果たして、こういうサービスはどうですかと提案する。プログラムは書けないけどアイデアはあるという人が、プログラムを書ける人とチームを組んでやったら面白いかなと。顔認証に縛らないでChatGPTと合わせて何かするとか、他の画像処理系のプログラムと組み合わせてもいい。

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• それはぜひ実現しましょう。

実践力の高いエンジニアを
輩出する技術本部

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• エンジニアとして成長するには、興味を持つというのが一番大事かな。面白くできなかったら興味も持てないので、そこは気を使っている部分もあります。自分が新しい技術を習得するのも興味があるからやっているわけで若手の人たちもそこを目指してほしい。

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• 技術に関する新しい情報があったらチームで共有するようにしています。それを読んで議論したりしますね。あとは、開発してもらったプログラムを読んでレビューやアドバイスをしています。専門分野だからこそ、お互いに論文を読んで話し合って高めていくことは必要ですね。

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• なるべくキャリアプランに合うようなプロジェクトにアサインできるようにしています。そのうえで本人が足りてないスキルに関してはアドバイスしています。あとは引き出しを増やしてあげることを意識しています。サーバーもアプリケーションもAIもフルスタックにできるように引き出しを増やしてあげられるようなことを、意識してやっています。引き出しが多いほうが実践力も高まりますから。

社会実装を進めたことで得た大きな知見

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• 人間の顔って、眉毛も目も大体同じところについているじゃないですか。それを個別に判定していくのはそれなりに難しくて、そこをちゃんとサービスとしてこれまで提供して運用実績もあるので自信がついてきました。顔から派生して植物や料理などほかの画像認識にも応用できるんじゃないかと考えてやってみたらうまくいった。ビジネスチャンスはどんどん広がっていると感じています。

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  丸紅、信州大学と行った顔認証システムを活用したバスの乗降データ取得の実証実験（2022年11月）

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  • これからは勤怠システムだけじゃなくて、社会インフラや公共交通インフラにも顔認証は広がっていくと思います。だから顔認証だけでも可能性は大きいと思っています。AIを使ってこんなことできないかというリクエストが、このところ増えてきています。「できますか」と言われて、「こうやったらできますよ」とスムーズに答えることができているのは、自分たちにもそれだけナレッジが蓄積してきたんだなと感じています。

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• それは２、３年前とはだいぶ違いますよね。

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• そうですね。AIそのものの知見もあるんですけど、カメラとか画像の入力系デバイスの知識も相当たまってきていると思います。

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• それは実装に力を入れてきたからこそですよね。

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• 単純にシステムだけだとプログラムとネットワークとデータベースについて知っていればOKなんですが、実際に現地に設置してみると、デバイス側の知識がないとどうにもならないケースも多い。普段プログラムばっかりなので、デバイス系も触ると面白いんですよね。

独自AI技術で自社ブランドを研ぎ澄ます

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• お客様の要求に合わせてAIをカスタマイズしてきたナレッジが一番の財産かなと思います。そこがオープンソースを使って認証しているところとの決定的な違いです。高速化のリクエストがあっても、オープンソースを使っているだけだとできないんですけど、トリプルアイズは自前でモデルを開発しているからお応えできる。顔認証から派生していろんなニーズが出てくると思うのですが、そこに対応する力はあると思います。

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• 基礎研究と応用研究を両立してやっていきたいですね。AIモデル単体でタスクとして性能を高める方向にも行きたいし、でもそれだけできたからといってシステムに使えるわけでもないので、有機的につなげてサービス提供するみたいな方向に広げていきたいです。

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• AIZEはほぼ自分たちのプロパーでやってきましたので、そこは守っていきたいですね。開発のスピードを早めるために外部に渡してもいい部分はあるかもしれませんが、自社ブランドを研ぎ澄ましていくためにも、トリプルアイズ独自のAI技術にはこれからもこだわっていきたいと思います。

（了）