人工知能や深層学習分野のビジネス課題を解決する AIモデル構築ツールキット「SNN（SCSK Neural Network toolkit）」を提供開始【SCSK】

2018年4月3日

人工知能や深層学習分野のビジネス課題を解決する
AIモデル構築ツールキット「SNN（SCSK Neural Network toolkit）」を提供開始
～お客様の課題に対し、AI適用を支援～

　SCSK株式会社（本社：東京都江東区、代表取締役社長執行役員：谷原徹、以下SCSK）は、人工知能や深層学習の実社会での活用を加速させるため、AIモデル構築ツールキット「SCSK Neural Network toolkit、以下SNN」を自社開発し、4月3日より提供開始します。
　SNNは、深層学習技術を用いた画像認識やセンサーデータ、自然言語処理のベースモデルを複数準備し、お客様の持つデータやノウハウを追加学習することで、お客様独自のAIモデルを構築します。SNNを利用するお客様は、AIモデルのビジネス適合性検証が容易となり、業務効率化や生産性向上といったビジネス課題に迅速に対処できるようになります。また、本サービスでは、お客様環境への適用検証を無償で提供します。

1. 背景

　昨今、深層学習技術の目まぐるしい進化に伴い、お客様における業務課題のどの部分にAIが適用できるのか、効果を検証するために準備すべきことは何かといった疑問を多くいただいています。
　あわせて、AIモデルのアルゴリズム構築や、大量の学習データ整備に多くの時間を必要とし、業務システムへの実装までにかかるワークロードの短縮も課題となっています。
　これまで、SCSKにおいてAI技術の実証実験や商用化に向けた検討支援を複数実施してきましたが、各社特有の要件を実現するためには、お客様専用のAIモデルを迅速に構築することが求められると判断し、AIモデル構築ツールキットを提供することといたしました。

2. SNNの利用によるAIモデルの構築方式

　SNNでは、深層学習技術を活用したAIモデルを構築するために、以下の技術・サービスを提供します。
（1）ベースモデル提供
　　・PoC（Proof of Concept：概念実証）の実験段階では、性能評価を行う複数のベースモデルを無償提供
　　・画像認識技術では、検出モデル、分類モデル、分割モデル、類似推定モデル、目視検査モデル、
　　　深度推定モデルを準備
　　・センサーデータ処理技術として、異常検知モデルを準備
　　・自然言語処理、映像生成など、その他モデルについても順次リリース予定
これらのモデルを組み合わせ、窓口における待ち行列の導線解析や在庫切れの予測およびセキュリティ監視などの業務活用が可能となります。

（2）AIモデル構築支援ツール
　　・ベースモデルに個別業務データを追加学習させる管理ツールを提供
　　・AIモデル学習に必要なアノテーション^※1やラベル編集に関する各種ツールを提供
　　・AIモデルをクラウドやオンプレミス、エッジデバイス環境上で稼働させる実行支援ツールを提供

※1：データに対し、関連する情報を注釈として付与すること

（3）その他の提供サービス
　　・AI業務適用コンサルテーション、SNNを使ったPoCを提供
　　・PoCは、「USiZE（ユーサイズ）パブリッククラウドモデル^※2」を使ったクラウド環境にて提供
　　・構築したAIモデルを、既存システムに搭載するシステムインテグレーションをトータルに提供
　　・SNNを活用するためのAI/PoC推進（研修）プログラムを提供
※2：SCSKでは、システム監視などSCSK独自の付加サービスを備えた、「USiZE（ユーサイズ）パブリッククラウドモデル」を展開しており、お客様がより便利で安心して、日本マイクロソフトのクラウドプラットフォーム「Microsoft Azure」をご利用いただける環境を提供しています。
http://www.scsk.jp/sp/usize/service/public_azure.html

3. 今後の展開

　SCSKでは、2016年から共同実験を進めてきた保険業界向けの自動車事故削減施策や、ヘルスケア・健康推進施策、製造業界における品質向上や生産管理の最適化といった領域に対しSNNの適用を進めるとともに、コンサルティングパートナーである株式会社Asian Frontier（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：ミゲルアンヘルエステベスアベ）との協業^※3により、お客様のAI業務適用を推進していきます。
　また、マイクロソフトが発表したコミュニティ「Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）」^※4において、事務局企業およびコミッティ企業として、ディープラーニング・ラボ分科会を2017年9月より主催し、6社の参加企業による製造業向けの共同実験を実施しています。この共同実験においても、SNNのベースモデルを活用した実証試験を行っています。
　今後もSCSKでは、お客様のビジネス課題に対処する手段として深層学習技術を提供し、お客様の業務効率化や生産性向上、迅速なビジネス戦略の遂行に寄与してまいります。
※3：　2017年9月より、AI技術を活用したコンサルティングを提供する株式会社Asian Frontier
　　　（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：ミゲルアンヘルエステベスアベ）との業務提携により、
　　　SCSKが開発・運用する企業の業務システムへのAI技術の活用を推進し、実証実験や商用化に向けた
　　　導入支援を行っております。
　　　http://www.scsk.jp/news/2017/press/management/20170928_3.html
※4：「Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）」は、ディープラーニングを中心とした
　　　先端技術の持つ可能性を、実際のビジネスへ応用するべく、技術とビジネスの両面に精通した
　　　プロフェッショナルたちが集まるコミュニティです。
　　　http://dllab.connpass.com/

エンドースメント

SCSK株式会社様による「SNN（SCSK Neural Network toolkit）」のリリースを心より歓迎いたします。
AI活用への期待が高まる一方で、企業への導入に必要な知識やスキルを有する人材の不足が懸念されております。
今後も日本マイクロソフトは、SCSK株式会社様と協力して、お客様の課題に対し、AI適用に貢献してまいります。

日本マイクロソフト株式会社
業務執行役員ソリューション＆ビジネス開発本部
本部長　佐藤久