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マイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recap

マイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recap

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マイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recap

  1. 1. マイクロソフトの AI プラットフォーム & Cognitive Services 概要 ~ Ignite 2020 Recap
  2. 2. Agenda
  3. 3. マイクロソフトの AI & Innovation ~ Microsoft Ignite 2020 Recap
  4. 4. オンデマンドセッション視聴 https://myignite.microsoft.com
  5. 5. Keynote https://myignite.microsoft.com/sessions/0eaefb05-0020-457b-be25-f5c71810d8ba
  6. 6. Building Digital Resilience Project Natick Azure Orbital Mixed Reality: Object Anchors Dynamics 365 Remote Assist Surface Hub & Duo OpenAI GPT-3 & Microsoft Tuning Model
  7. 7. AI & Innovation Segment Keynote https://innovation.microsoft.com/en-us/ignite-keynote
  8. 8. 価値のある 信頼できる 適用できる
  9. 9. Envisioning the Future: How Microsoft Approaches Innovation Microsoft Premonition Microsoft Trove Project Paidia Biomedical NLP OpenAI GPT-3 & Microsoft Tuning Model
  10. 10. Ignite 2020 Resources https://myignite.microsoft.com/home https://news.microsoft.com/ignite-2020-book-of-news/ https://aka.ms/AA9p8gm https://myignite.microsoft.com/sessions/f388e1c7-a06d- 4c09-ab42-da620e2c6104
  11. 11. マイクロソフトの AI プラットフォーム
  12. 12. Bill Gates
  13. 13. Microsoft AI : Microsoft Researchによる成果 MSR Beijing MSR Cambridge MSR Redmond MSR Montreal MSR New EnglandMSR New York MSR India MSR Shanghai 96% on RESNET vision test 人と同等の 物体認識 39.5 Teraflops with Intel Stratix 10 初めて FPGA を データセンターに 展開 89.4% on Stanford CoQA test 人と同等の 会話形式のQ&A 69.9% with MT Research system 人と同等の 機械翻訳 94.9% on Switchboard test Switchboard Switchboard cellular Meeting speech IBM Switchboard Broadcast speech 人と同等の 音声認識
  14. 14. Microsoft AIの成果~人間と同等以上の精度
  15. 15. AI across Microsoft Microsoft 365
  16. 16. AI in Office 365 PowerPoint Designer Dictation & read aloud in Office Ideas in Excel
  17. 17. Microsoft Translator (テキスト&音声)
  18. 18. Microsoft | AI http://microsoft.com/ai
  19. 19. Microsoft | AI http://microsoft.com/ai
  20. 20. Cultural Shift Ethical Shift Ownership Shift Foundational Questioning what AI is and how to apply it Wrong expectations or disappointment Low digitization Basic analytical capabilities Approaching Hopeful on AI and its promise Digitization under way Looking to increase or optimize processes Cautious about disruption Aspirational Experimented and applied AI Mature Emerging Data science and operational capability Data & AI Maturity Model High digitization Desires new business models Achieved a data culture Understands model lifecycle and management Building a foundational data architecture
  21. 21. Microsoft Azure AI プラットフォーム
  22. 22. マイクロソフト ML および AI 製品 Consume (構築済みのAIモデル) Cognitive Services (あらかじめ構築済み) Automated Machine Learning Azure Machine Learning Studio Visual Interface Azure ML Service Machine Learning .NET VS Tools for AI, R, Python Azure ML Python SDK より簡単/ 一部のコントロールのみ/ アプリケーション開発者 プロフェッショナル / フルコントロール / データサイエンティスト Custom Cognitive Services (Custom Vision, Custom Speech) 独自のビルド (カスタマイズ可能なカスタムAIモデル) Notebook VMs Azure Databricks Machine Learning Server SQL Server 2016 - 2019 初心者向け 中間層向け プロフェッショナル向け Consume : あらかじめ構築された AI モデル 独自のビルド : PaaS を使用した AI モデル 独自のビルド : 様々なAIモデル コンピューティング : Azure サービス コンピューティング : Azure サービス (PaaS 経由) コンピューティング : AI インフラストラクチャ (クラウド、オンプレミス) または、Azure PaaS コンピューティング サービス モデル構築のコーディング不要 : モデルを使用するためのコードのみ Web UIとコードファースト開発環境 コード優先開発環境 : AI/ML モデルの構築とConsume用 Azure PaaS & pre-build model : Azure クラウド サービス Azure PaaS: Azure クラウド サービス Azure PaaS、IaaS およびソフトウェア (SQL Server) : Azure クラウド サービスの利用または、 オンプレミス Microsoft Azure AI プラットフォーム
  23. 23. AIの活用を今すぐ始められる “学習済みAI” Cognitive Services 概要&アップデート
  24. 24. 2 2 3 3 4 4 5 6 6 8 20 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Xiaomi Snapchat Airbnb CloudFlare Uber Average Unicorns Tesla Cloudera Facebook Google Typical Fortune 500 単位 : 年 Source: World Economic Forum 時価 10 億ドル以上の 評価に達するまでに 必要な時間 2007 $100,000 2019 $39 2007 $40,000 2018 $159 2007 $550,000 2018 $20,000 2000 $2.7bn 2007 $10m 2018 $500 1984 $30 2014 $0.16 2009 $30,000 2016 $80 DNA 分析 太陽光発電 ドローン 3D プリンター 産業ロボ センサー (3D) Source: World Economic Forum ビジネス革新=低コスト×スピード
  25. 25. 機械学習による AI モデル構築から利用までのプロセス
  26. 26. 人間の認知 (Cognitive コグニティブ) 機能の一部を Web API としてすぐに利用できる “AI パーツ” microsoft.com/Cognitive Microsoft Azure Cognitive Services
  27. 27. 人間の認知 (Cognitive コグニティブ) 機能の一部を Web API としてすぐに利用できる “AI パーツ” microsoft.com/Cognitive Microsoft Azure Cognitive Services
  28. 28. Bing Web Search Microsoft Azure Cognitive Services Speaker Recognition Speech to Text Speech Bing Spell Check Translator Text Language Understanding (LUIS) Text Analytics QnA Maker Language Bing Entity Search Bing Video Search Bing Visual Search Bing News Search Bing Autosuggest Web Search Content Moderator Personalizer Anomaly Detector Decision Video Indexer Face Computer Vision Custom Vision Vison Ink Recognizer Form Recognizer Bing Custom Search Bing Image Search Immersive Reader Text to Speech Speech Translation as of 2020/10 Metrics Advisor
  29. 29. Cognitive Services サービス概要一覧 サービス名 Status 概要 コンテナー対応 カスタム 前提 カスタム 可能 カスタム用ポータル Vision Computer Vision GA オブジェクト認識、OCR、画像タグ付け&キャプション取得、画像加工 ✓Preview: Read (OCR), Spatial Analysis Custom Vision GA カスタム画像クラス分け、オブジェクト認識エンジン ※ ✓ customvision.ai Face GA 人間の顔認識、識別、認証 ✓Preview ✓ × Form Recognizer GA フォームデータOCR ✓Preview ✓ × Ink Recognizer Preview 手書き軌跡認識 Video Indexer GA 動画分析(音声テキスト化→字幕、話題抽出、人物&ブランド&キャラクター認識、フレーム抽出) ✓ videoindexer.ai Speech Speech to Text GA 音声テキスト化 ✓GA ✓Preview (Detection) ✓ speech.microsoft.com Text To Speech GA テキスト音読 ✓GA(Standard) ✓Preview (Neural) ✓ speech.microsoft.com Speech Translation GA 翻訳(音声→音声) ✓ portal.customtranslatorazure.ai Speaker Recognition Preview 話者認識、認証 Language Language Understanding GA 会話フレーズのクラス分類&エンティティ抽出 ✓GA ✓ luis.ai QnA Maker GA FAQ回答エンジン ✓ qnamaker.ai Text Analytics GA 文章解析(言語判定、キーワード&エンティティ抽出、ネガポジ) ✓GA(Sentiment) ✓Preview (Key phrase, Language) Translator Text GA 翻訳(テキスト→テキスト) ✓ portal.customtranslatorazure.ai Immersive Reader Preview テキスト音読補佐(音読文節提示&発音、単語ビジュアル辞書) Decision Anomaly Detector GA 単変量異常検知 ✓Preview Content Moderator GA 望ましくないコンテンツの識別 ✓ × Personalizer GA 個人+環境変数によるパーソナライズ回答エンジン ✓ × Metrics Advisor Preview 時系列データのモニタリングから異常検知してアラート実施および原因分析実行 Web Search Bing Web Search GA Webページおよび画像、動画、ニュース検索(統合) Bing Image Search GA 画像検索 Bing News Search GA ニュース検索 Bing Video Search GA 動画検索 Bing Visual Search GA ビジュアル検索(画像分析やオブジェクト認識に基づくエンティティ情報取得) Bing Autosuggest GA 検索語句補完 Bing Custom Search GA カスタムWeb検索(検索元サイト指定、検索結果カスタマイズ) △ ✓ customsearch.ai Bing Entity Search GA エンティティ情報検索 Bing Spell Check GA スペルチェック as of 2020/10
  30. 30. Ignite 2020 Cognitive Services Update まとめ • Vision • Computer Vision – Spatial Analysis [new feature] [private preview] • Computer Vision – Image Captioning • Computer Vision – Read API v3.1 [preview], Read Container v3.x [preview] • Form Recognizer v2.0 [GA], v2.1[preview] • Decision • Metrics Advisor [new] [preview] • Anomaly Detector [GA] • Speech • Text to Speech – Neural Voice [update] 日本語音声+1, Neural STT Containers [preview] • Speech to Text – Automatic Language Detection • Speech Container [GA]
  31. 31. Intelligent Kiosk https://www.microsoft.com/store/ apps/9nblggh5qd84 https://github.com/Microsoft/Cog nitive-Samples-IntelligentKiosk
  32. 32. Face 画像から顔を検出して年齢・性別、 感情を推定、顔の照合 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/face/ サンプルコード&デモ http://cogservicesvisionsamples201906.azurewebsites.net/Face
  33. 33. 画像情報の 読み取り 感情の推測 画像内の 顔認識&分析 動画の補正、 顔や動きの検出 Cognitive Services Face API 品揃え最適化 リピート率把握 顧客満足度評価 接客品質向上 万引き防止 店員配置最適化 顧客層把握 新規/既存顧客判定 顧客表情判定 従業員接客態度判定 要注意人物検知 来店者数把握 顔検知 感情解析 実現可能なシナリオ実装可能な機能 顔照合 Cognitive Services の活用シナリオ例
  34. 34. Selfies for Safety It’s important to Uber that the driver who shows up matches the driver account to ensure the driver’s account has not been compromised. Uber boosts platform security with the Face API, part of Microsoft Cognitive Services https://www.youtube.com/watch?v=aEBi4OpXU4Q
  35. 35. 顔の特徴や感情に合わせて商品やサービスの広告を出しわける “インタラクティブ” アウトドアメディア 「Face Targeting AD(フェイスターゲティング・アド)」 Challenge • 広告の前にいる人が 誰であっても一様に 同じ表示しかできない Solution • 鏡型デジタルサイネージの前に 立った人のその時の気分や 健康状態を分析し、その状態に 最適な商品やサービスの広告を提示 Benefits •新たな広告配信システムの 構築 •システム利用者の カスタマーエンゲージ メントの向上
  36. 36. 画像分析  オブジェクト、カラー、画像/絵、 アウトライン化  顔: 年齢/性別/表示位置  タグ、キャプション付け  空間分析(人物検出とその動き) OCR  画像に含まれる文字データ読み取り  画像から手書き文字の読み取り その他  著名人、史跡名勝地の検出  サムネイル画像の作成 Computer Vision Categories [ { "Name": "people_swimming", "Score": 0.98046875 } ] Faces [ { "Age": 36, "Gender": "Male", "FaceRectangle": { "Top": 133, "Left": 298, "Width": 121, "Height": 121 } } ] Dominant color background ■"White" Dominant color foreground ■"Grey" Accent Color ■#19A4B2 Where there is love there is life. Mahatma Gandhi 2 October 1869 — 30 January 1948 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive- services/computer-vision/
  37. 37. Computer Vision - Spatial Analysis https://myignite.microsoft.com/sessions/a10c0638-6598-484d-b744-28b0115c1fd6
  38. 38. Computer Vision - Spatial Analysis
  39. 39. Computer Vision - Spatial Analysis: Resources https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive- services/computer-vision/spatial-analysis-container
  40. 40. Computer Vision - Describe Image https://blogs.microsoft.com/ai/azure-image-captioning/ https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive- services/computer-vision/concept-describing-images
  41. 41. Computer Vision - Read API v3.1 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/computer-vision/whats-new#september-2020 https://westus2.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/computer-vision-v3-1-preview-2/operations/5d986960601faab4bf452005 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/computer-vision/computer-vision-how-to-install-containers
  42. 42. Form Recognizer 画像から OCR & フォーム読み取り https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive- services/form-recognizer/
  43. 43. Demo Form Recognizer (v2.1 preview)
  44. 44. Form Recognizer (v2.1preview)
  45. 45. Custom Vison Service カスタム画像認識 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive- services/custom-vision-service/ サンプルコード&デモ http://cogservicesvisionsamples201906.azurewebsites.net/Face
  46. 46. Speech • Speech to Text 音声からテキストへの自動変換 • Text to Speech テキストから音声への自動変換 • Speech Translation 話し言葉からリアルタイムで翻訳後 のテキストを出力 • Speech Recognition 声紋による話者の特定 音声⇔テキストの変換 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive- services/speech-services/
  47. 47. テキストを解析し、言語特定、キーフレーズや 特定のエンティティの抽出、ネガポジ分析を 行う • テキスト ドキュメントの肯定的、中立的、否定的、 および混合された感情の検出 • 感情 カテゴリとスコア • 全体の感情スコアに加えて、テキストの感情 カテ ゴリ (Positive、Negative、Neutral) の判定値 • テキスト ドキュメント全体および個々文章両方 • 名前付きエンティティの抽出と分析 • 個人を特定できる情報のサポート https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive- services/text-analytics/ Text Analytics
  48. 48. QnAMaker FAQリストから回答エンジン作成 https://qnamaker.ai https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive- services/qna-maker/ Knowledge Base 質問&回答のリストを作成 Test チューニング実施 入力に対する適切な回答 入力のバリエーションの追加 Save & train / Publish BotまたはRESTで呼び出し WebサービスとしてAPI経由 で利用可能
  49. 49. 時系列データの異常検知 • 教師なし、単変量分析 • 予測値推定、外れ値の抽出 • バッチ&リアルタイム https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive- services/anomaly-detector/ Anomaly Detector 時系列データ 入力 適切なモデルを 自動選択&推論 分析データ応答 (異常判定,予測値) https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive- services/anomaly-detector/tutorials/batch-anomaly- detection-powerbi
  50. 50. Metrics Advisor 時系列データをモニターし、リアルタイムで異常検知、アラート送信、原因解析を実行 時系列データの収集 異常検知 アラート送信 原因分析 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/metrics-advisor/ https://myignite.microsoft.com/sessions/0a592227-955b-4e2b-894c-499e3d6501f2 https://anomaly-detector.azurewebsites.net/
  51. 51. Metrics Advisor
  52. 52. パーソナライズエンジンの構築~アプリ 埋め込みを容易にし、エンジンの再学習 を自動化 • ユーザーの属性や付帯情報など Feature から ユーザーが選択する Action を推定する AI モデル の構築、および実際に選択した Action による Reward を用いてモデルを再学習する機構まで をまとめて提供 • 既定のメニューやオプションの提案 • アラートや通知の送信タイミングを個人ごとに 学習させることが可能 Personalizer Hello ? 👍 https://azure.microsoft.com/ja- jp/services/cognitive-services/personalizer/
  53. 53. コミュニケーションをデザインする “Conversational AI” サービス群 ~ Azure Bot Service & Azure Communication Services
  54. 54. AWS
  55. 55. Microsoft Bot Framework のメインテクノロジー
  56. 56. GUI によるチャットボット開発 https://myignite.microsoft.com/sessions/fb5465fe-ae5b-42bc-9a8f-8d75babc0c5e
  57. 57. Challenge • 出発から帰国まで個客に対す る対応は難しい • 外国からの旅行者が旅行中お 困りごとや調べたいことがで きても相談できない • 急な雨などの際に予定が空い てしまう Solution • 100件以上のモデルプラン を本サービスのために新 たに編集 • ユーザーが見ているプラ ンにあわせて、そのプラ ンの特徴を発話 Benefits • 今後更に拡大が見込まれる訪 日旅行者の多様なニーズに対 し アプリケーションを通じ て得た情報を適宜分析して サービス向上に活かせる 友達、ガイド、コンシェルジュがすぐそばにいるような体験 訪日旅行者に寄り添いリピート客の生成に繋げる 「Japan Trip Navigator」
  58. 58. Azure Communication Services
  59. 59. Azure Communication Services Web や モバイル対応アプリの開発 が容易に Microsoft Teams の テクノロジーをベースとした グローバルサービス ミリオンユーザーを支えているサービス基盤 信頼性の高いクラウド によるサービス 安全&法律に準拠したAzure で提供 されるサービス https://myignite.microsoft.com/sessions/fb5465fe-ae5b-42bc-9a8f-8d75babc0c5e https://www.youtube.com/watch?v=49oshhgY6UQ
  60. 60. Azure Communication Services Rest API SDK (.NET, JavaScript, Java(J2EE), Python) Client SDK (Obj-C | Swift, Java(Android))
  61. 61. Azure Communication Services
  62. 62. Demo Azure Communication Services コンソールチャットで操作を確認
  63. 63. Demo Azure Communication Services アクセスしてみてね!その1: Chat
  64. 64. Demo Azure Communication Services アクセスしてみてね!その2: Video Call
  65. 65. Azure Communication Services: Resources https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/communication-services/
  66. 66. Agenda
  67. 67. Cognitive Services を気軽に触ってみるには?
  68. 68. 本資料は情報提供のみを目的としており、本資料に記載されている情報は、本資料作成時点でのマイクロソフトの見解を示したものです。状況等の変化により、内容は変更される場合があります。 本資料に表記されている内容(提示されている条件等を含みます)は、貴社との有効な契約を通じて決定されます。それまでは、正式に確定するものではありません。従って、本資料の記載内容と は異なる場合があります。また、本資料に記載されている価格はいずれも、別段の表記がない限り、参考価格となります。貴社の最終的な購入価格は、貴社のリセラー様により決定されます。マイ クロソフトは、本資料の情報に対して明示的、黙示的または法的な、いかなる保証も行いません。 © 2020 Microsoft Corporation. All rights reserved.

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