機械学習とディープラーニングの違い

ここ最近読んだ本の中でも最も衝撃を受けたのは「人工知能は人間を超えるか」でした。

この本を読むまで機械学習とディープラーニングを同義だと認識していて恥ずかしくなりました。人工知能の変遷や現状の課題、未来に向けた方針が懇切丁寧に解説されてある本です。

書籍では人工知能をレベルごとに四つに区分しています。


＜レベル１＞
制御プログラムが搭載されているもの。

＜レベル２＞
知識をベースとした推論・探索を行うもの。

＜レベル３＞
機械学習を取り入れた人工知能。

＜レベル４＞
ディープラーニングを取り入れた人工知能。


当社が属するマーケティングコミュニケーション業界で例を出しながらあてはめていくととてもわかりやすいと思います。


＜レベル２＞の知識をベースとした推論・探索を行うものというのは、例えばソーシャルメディアのポジ・ネガ分析のようなものです。特定語句が含まれる投稿（テキストデータ）を形態素解析・係り受け構造解析によって文章を分類し、予め用意してあるポジティブ辞書・ネガティブ辞書に照らし合わせて、投稿がポジティブか、ネガティブかを判別するといったものです。

このレベル２においては、文章の意味自体をコンピュータが理解しているわけではなく、予め用意してあった辞書（知識）をベースとして推論を行っているまでです。だからポジティブ・ネガティブ分析以上のことをやろうとすると、何かしらの辞書（知識）を増やしていかなければなりません。コンテンツマッチのような記事内容の頻出トピックを抽出し、ユークリッド距離によって広告クリエイティブとマッチさせるやり方も同様です。


＜レベル３＞の機械学習を取り入れた人工知能は、単に人間が与えた知識から推定・探索するレベルからはより高度になります。機械学習とは、あるデータから共通のルールやパターンを導出することです。その本質は、YESかNOかを学習すること。機械学習というのは、YES/NO問題を繰り返し学習していくことなのです。これは自分なりの理解ですが、このYES/NO問題には、検証型と探索型の両方があるのではないかと思います。

つまり、人間がこうだろうと作ったモデルに対して、それがYESだったのか（仮説が正しかったか）、NOだったのか（仮説が間違っていたのか）という判断をする検証型。もう一つは、モデル自体が始めからあるのではなく、データを分析することでこのデータはこういう共通のルールがあると導出する探索型。これは、主観から独立して存在する事実をどう捉えるかかというPositivism（実証主義）と、原因（なぜ）よりも現象や結果（何が起きているか）に重きを置くRealism（実在主義）といった哲学の違いにも関連しています。

もう少し実務的な例で考えてみます。

検証型でいえば、商品Aの店頭売上に影響する要因は、天候、価格、広告の投下量、店頭露出量であるといったモデルをつくったとして、それを時系列で繰り返し仮説検証し、価格が店頭売上に与える影響が強かったかといったYES/NO問題の解を学習してモデルを頑強なものにしていくといったイメージでしょう。（回帰）

探索型でいえば、商品Aの店頭売上は、火曜の午前中によく売れているとか、毎日きてくれている顧客によく買われているといったルールを導出するようなイメージでしょう。（分類）

検証型・探索型いずれにせよ、変数や分類の仕方といったモデルは人間が考えなければなりません。私は、このモデル構築といったことがどれだけ難しいかを実感していました。

例えば、店頭売上の規定要因を考えるときに、普通は回帰分析といったものを考えると思いますが、線型回帰でモデルを考えるべきか、それとも非線形回帰でモデルを考えるべきか。これは単純にカウントデータか離散値かといったことや、従属変数の分布をみれば判断しやすいものですが、変数同士の因果関係が複数に絡み合ったものであればそもそも回帰モデルではなく、パス図を描いてみて共分散構造分析の方が良いのではないかといったモデル構築に日々頭を悩ませているわけです。

ところが、＜レベル４＞ディープラーニングを取り入れた人工知能では、データをもとに変数（書籍では「特徴量」と記載）自体を自動的に生成していく。ここがレベル３の機械学習と全く異なる点です。ここから先は自分でもまだ完全に理解しきっていないのですが、変数自体を自動生成するステップは二つあるようで、一つは自己符号器（オートエンコーダー）で入力と出力をできる限り近づける処理を行う点、もう一つは階層ごとに学習していく点だそうです。

この二つのステップは主成分分析を非線形で行うということと、その主成分分析を多階層で１階層ずつ行うということです。そうして導出した特徴量（概念）に対して、記号表記化する。

書籍にも例で出てきますが、複数のネコの写真を画像認識して、共通の特徴量を導出し、次に出されたネコの写真をコンピュータがみて、「この写真に写っているのはネコだ」と認識するといったことです。（入力と出力をできる限り近づけて、ネコの特徴量を学習し、ネコの概念に対して「ネコ」という記号表記化する）

このプロセスは、これまで私がやってきた、扱う概念を過去の理論からもってきて、概念を定義し、定義した概念を操作化して測定可能なものにすることで変数を定めてきたプロセスと全く逆であり、私にとっては非常に衝撃的なものでした。

ただし、まだレベル４の人工知能は実用化という観点ではほとんど進んでいないのではないだろうかとも思いました。それはデータが増えても、コンピュータの処理能力が上がっても、結局その”手段”を、何に活かしていくのかという事業化の観点がまだ足りていないからのように思います。広告の最適配信（オーディエンス・クリエイティブ・枠）？それは既存の市場の効率化に過ぎず（ゼロサム）、市場を拡大していくというプラスサムの観点ではないように思います。

もっとダイナミックな人工知能の活用方法を当社でも考えていく必要があります。下記は、私たちがデータ分析の際に常に考えるべき三つのフレームワークです。データや分析方法（人工知能）はその二つに過ぎません。最も大事なことは命題（研究課題：Research Question）です。それが明確になっていなければ、どれだけデータを収集しても、分析方法を洗練しても宝の持ち腐れです。

IoT、スマート社会、マーケティングオートメーション、ビッグデータ、HEMS・・・様々なキーワードで語られていることは今後１０年間のスパンで点と点が線と繋がっていくでしょう。その際、自社がどのような立場でビジネスをやっているのか、そのために今取り組むべきことは何かという視点が大事です。同じような問題意識を持たれている方、是非気軽に当社にご連絡くださいませ。

北城恪太郎さんから学んだこと

先日、10年ほど続けている同年代経営者の勉強会で北城恪太郎さんにお話を伺う機会をいただきました。

北城さんは日本IBMの社長・会長、IBMのアジア・パシフィック・プレジデントを務められ、経済同友会の代表幹事も担われてきた方です。現在は国際基督教大学の理事長でもあり、エンジェル税制の立ち上げにも関わり、産官学いずれの分野でも寄与されてきた方です。

＜参考＞エンジェル税制（起業応援税制）
エンジェル税制とは、ベンチャー企業への投資を促進するためにベンチャー企業へ投資を行った個人投資家に対して税制上の優遇措置を行う制度です。

北城さんといえば、「明るく」「楽しく」「前向きに」の頭文字をとった「あたま（ＡＴＭ）」をモットーとしていることで有名です。

あA：明るく
たT：楽しく
まM：前向きに


ただ、その背景にあるのは、厳しい状況を乗り越えられたご経験があってのことで、「あたま」の言葉の重みを感じました。

会の冒頭では、「経営に正解はない。その時に置かれた状況でいかに最適解を出すかがマネジメントなのです。（Situation Management）」と仰っていたことが印象的でした。

事を成し遂げた方にも関わらず、ご自身の経験談を述べるに留め、後は自分たちで考えることが大事だよと諭されたように思いました。

その時の最適解を導出するためには、常日頃勉強に励み、他者の知見を見聞することで、引き出しを多く持っておく。色々な人の経験を学んでおき、自分なりに解釈をしておくといったことの重要性も仰っていました。

学ぶ暇あらずと謂う者は　暇ありと雖も亦学ぶ能わず
『淮南子(えなんじ)』説山訓(せつざんくん)

意味：学ぶ暇がないと言う者は、暇がないのではなく学ぼうとする意思がないのだから、たとえ学ぶ時間があっても学ぶことはできない。

ひるがえって、私は最近どうかというと、良くも悪くも、ゴールデンウィーク中や週末を使って読書や勉強に勤しんでいます。勤しんでいるという表現よりも、インプットせざるを得ないという方が適切な表現かもしれません。

当社を取り巻くPR・広告市場は、現在進行形で非常に大きな地殻変動が起こっています。2003年に創業してから今までで一番大きなものではないかと感じています。今後もこの潮流は続くでしょう。地殻変動の根底にあるのはIoT、ビッグデータ、ディープラーニングの三つの組合せによる技術革新です。

北城さんのお言葉を借りるのであれば、「イノベーションとは、過去の延長線と異なる付加価値をつくること」と仰っていましたが、まさに5年後、10年後のスパンでみたときにお客様のお役に立つイノベーションをどう創り上げていくのかということを考えれば、今は勉強せざるを得ない状況です。

私の使命は、当然インプットすることが目的ではなく、その場に応じた最適解を出すSituation Managementを実践し、未来を創るための打ち手を、どのタイミングで、どのように資源配分するかを決めることです。その命題に解を出すためには忍耐を必要とし、拍子を感じ取るまでチームで地道な努力を重ねるまでです。

バブルサッカーで一枚岩の最強組織

人事部が定期開催している任意参加の社内レクリエーション。高尾山登頂、ボーリングに続き、今回はバブルサッカーを体験しました。

オフの場で20代～40代の社員がバブルサッカーで汗を流し、交流を深めることはとても大事だと感じました。スポーツには年齢・役職・立場も関係なく楽しめて、共通体験は仕事の活力となるからです。

来月は密かにベンチャー界隈で流行している麻雀大会も企画しています！

「超努力」を続けて欲しいという入社式式辞を述べました

2015年4月1日。新卒社員5名が入社しました。
式辞では人並みの努力ではなく「超努力」を何歳になっても続けて欲しいという式辞を述べました。

式辞で述べた内容を原文ママ記させていただきました。

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　皆さん、入社おめでとうございます。今、ビルコムは「世界をより感動できる社会にする」という新たなビジョンのもと、第二創業成長期をもがき苦しみながら全員で創っている真っ直中にいます。

　何かが成長する過程は常に混沌としている。混沌とした毎日の中から機会を見つけ、その機会によって自らに変化をもたらし、人生に刻む仕事を仲間とともに創る。皆さんと一緒に一枚岩の最強組織で大きな仕事に取り組めることを楽しみにしておりました。皆さんの入社を心から歓迎するとともに、大いに期待しています。

　当社のビジョンは「世界をより感動できる社会にする」です。ここでいう感動をビルコムでは三つに定義しています。感動とは「社会的矛盾の解消」「新しい文化の創造」「努力が報われる」の三つです。本日は、式辞として三つ目の「努力が報われる」ついて少し語らせていただきます。

　結果が出ない努力は自己満足だ、と私は思います。努力する美学というのは単なる人生論としては成り立つのでしょう。しかし、月に数十万円の給与をもらい、プロフェッショナルとして結果を出すためには、単なる努力ではなく、超努力が必要です。超努力とは何か？それは、他者よりも圧倒的に努力することです。人が休んでいる間に努力をする。人と異なる種類の努力をする。その努力の差が結果に表れる。当然のことです。

　世の中には二種類の人間しかいません。超努力をずっと続けられる人。もしくは、自分の小さなプライドに満足して努力を止めてしまう人。私は、残念ながら社会人になるまで超努力をしてこなかった。むしろ怠惰な人間だった。だから、26歳でこの会社、ビルコムを創業したときは超努力で無理・無茶・無謀という三つの「無」とを乗り越えるしかなかったのです。

　お客様が出社される前の毎朝8時から9時は社内勉強会に充てました。お客様が出社しているのに自分たちはのうのうと社内にいるなんてことはしなかった。その後9時から18時まではお客様とメディアに会う時間と決め、一日5件の外出を自分たちに課しました。その時間帯に社内にいると怪訝な顔をされました。移動中にメールや電話対応し、帰社後は資料作成。そして、最後に一日を皆で振り返り、日報を書く。毎日一冊書籍を読み、週末は社外の友人との勉強会に時間を費やしました。何から手をつければわからない、膨大な業務量に押し潰される毎日でしたが、やると決めたことは必ずやり切るまで帰りませんでした。約束は必ず守りました。お客様やメディアの方からご要望いただいたら、その裏側に背景にある意図を熟考し、期待を超えるようにしました。全ては結果を出すための超努力。自己満足ではない超努力がビルコムのこれまで12年間の歴史を築いてきたのです。

　結果に繋がる超努力。努力が報われない社会はおかしいし、結果が報われない会社はおかしい。真剣に物事に取り組めば必ず苦悩と葛藤の日々がやってきます。「もうダメだ」、「これ以上はできない」。そこからが仕事の始まりなのです。できるかできないかではなく、やるかやらないかーーー。

　他者よりも圧倒的な努力を積み重ねることで、結果は必ずついてくる。結果が出ると仕事は楽しくなります。結果が出ると報われます。結果が出ると皆が納得します。それは自分たちの話だけではなくて、努力が報われる社会を私たちが起点となって創っていく。そこに感動できる社会があるのです。皆さんが結果を出せるよう、私たちもサポートします。皆さんもいち早く会社の中核になるよう超努力を継続し続けてください。

　ビジョン「世界をより感動できる社会にする」
　社会的矛盾の解消。新しい文化の創造。努力が報われる社会へ。私たちは良質なコミュニケーションを通じて世界をより感動できる社会にします。

　社会人一年目の今日から、一日一日を大切に一緒に頑張ってまいりましょう。入社を心からお祝いいたします。おめでとうございます。

JIAAネイティブ広告ガイドラインが記事に

本日の日経産業新聞でJIAAのネイティブ広告に関する解説記事が出ていました。

タイトル

『記事まがいの広告追放 ネット業界団体が指針 一目でわかる表示推奨』

本文一部抜粋

『ニュースサイトなどで記事と紛らわしい広告の撲滅に向けた取り組みが始まった。ネット広告の業界団体が３月中旬、健全化に向けた指針を公表。それに沿った広告配信を始める事業者も出てきた。一部の事業者の広告がネットを利用する一般消費者の信頼を損ね、業界全体の不利益になりかねないとの危機感が背景にある。

（中略）

　ＪＩＡＡがガイドラインを策定・公開したのは、問題のあるネーティブ広告が横行しているためだ。記事と誤認させようとしているとみられる広告や、広告主の依頼を受けて記事を書いたことを明記していないステルスマーケティング（ステマ）広告などだ。

　あるニュースアプリでは、タイトルは記事型広告のように表示しているが、実際にクリックすると記事は存在せず、あるゲームアプリを取り込むウェブページへ直接誘導されるケースがあった。』

※タイトル・本文は全て3/27付け日経産業新聞より引用

ガイドラインの内容が非常にわかりやすく解説されている記事です。

また、記事内には「問題のあるネイティブ広告の例」としてニュースアプリの事例も掲載されています。

記事内容は本日3/27付け日経産業新聞をご覧ください。