1.
有限会社 来栖川電算 山口陽平
JAWS-UG NAGOYA 2012.4.6
好きなAWSサービス：cr1.8xlarge
AWS Simple Icons for Architecture Diagrams

2.
あじぇんだ

 自己紹介
 来栖川電算におけるAWS活用事例
 物体認識システムを支えるAWS
 物体認識とは
 AWSを活用した機械学習環境
 AWSを活用した物体認識サービス
 1000sors.com
 宣伝
 参考文献

3.
自己紹介


4.
山口陽平
@melleo1978

 必要なら何でも徹底的にやる研究者
 プログラミング言語・データベース・分散
 アルゴリズム・機械学習・ＣＶ・自然言語
 名古屋工業大学出身・未踏ソフトウェア経験
 世界を美しく記述することを夢見る３４歳
 人を驚かせるのが好き
 ハードリアルタイムJavaVM
 1000台越え構成のペタバイト分散DB
 秒間1000万クエリ処理できるKVS
 超多クラス対応の超高速物体認識エンジン
※あくまでもイメージです。
実物に髪の毛はありません。

5.
来栖川電算

 概要：１０周年！
 名古屋工業大学発ベンチャー（2003年）
 目的：ロボの頭脳を作る
 知的インターフェイスによる社会の変革
 ソフトウェアの品質・生産性の向上
 スタッフ：２７人
 役員３人・正社員８人・アルバイト９人
 データ作成６人・家政婦１人
弊社が目指すロボ
 IPA未踏ソフトウェア経験者多数 ※写真はあくまでもイメージです。
 社風：難しことを楽しく
 職人，挑戦，自由，昼食・夕食・飲み会は無料

6.
来栖川電算の事業戦略

 知的インターフェイスで、よりユーザのそばへ。

7.
来栖川電算における
AWS活用事例

来栖川電算の開発環境update!
データマイニング環境：大学病院用・広告企業用・組込企業用・ECサイト用new!
オンライン機械学習フレームワーク用試験環境new!
文字認識サービス：タンゴチュウ for Twitter / forEvernote / Mobile
物体認識サービス：ShotSearchnew!・ECサイト用new!・教育機関用new!
モーション認識サービス：毎朝体操診断new!（近日リリース予定）
機械学習＆認識サービス：機械学習パイプライン・1000sors.comnew!（近日リリース予定）
猛烈に増えてるよ！

8.
来栖川電算におけるAWS活用事例
来栖川電算の開発環境

 誰でも、いつでも、どこでも同じ環境で開発可能
 全ての情報をサーバへ蓄積・いつでも復元可能

9.
来栖川電算におけるAWS活用事例
来栖川電算の開発環境

 EC2によりユーザ・
お客様への提供手続
きが簡素化
 スクリプトにより
データ量を減らしつ
つ一貫性を維持
 データ作成などの複
雑なタスクのサポー
トが容易に
 Glacierによるバック
アップで経費節約

10.
来栖川電算におけるAWS活用事例
大学病院用データマイニング環境

 Hadoopによる冗長化で高アベイラビリティ
 Pig+UDFにより手軽で自由な分析をサポート

11.
来栖川電算におけるAWS活用事例
広告企業用データマイニング環境

 最新手法でビッグデータを分析し、ニーズ・施策の発掘
 分析期間・分析対象は何十倍にも増える予定

12.
来栖川電算におけるAWS活用事例
組込企業用データマイニング環境

 様々なアルゴリズムが並列計算に対応し始めている。
 スポットでしか分析しないなら AWS は非常に安い。

13.
来栖川電算におけるAWS活用事例
ECサイト用データマイニング環境

 Hadoopによる冗長化で高アベイラビリティ
 Pig・hBase・MapReduceによるリアルタイム集計

14.
来栖川電算におけるAWS活用事例
オンライン機械学習
フレームワーク用試験環境

 深夜に緩和申請して、寝て起きたら使えるよ
うになってた。中の人の対応がはやい！

15.
来栖川電算におけるAWS活用事例
タンゴチュウ for Twitter

 Twitterのタイムラインが文字認識ジョブのキューとなる。
 タイムラインのクロールだけなので負荷の心配はない。

16.
来栖川電算におけるAWS活用事例
タンゴチュウ for Evernote

 Evernoteのノートでジョブを管理する。
 人手によるポーリングなので負荷がかかりにくい。

17.
来栖川電算におけるAWS活用事例
タンゴチュウ Mobile

 受付サーバをELBでスケール
アウト
 画像処理に時間がかかる
 受付サーバが各種SNSへアク
セス
 スマホからの通信を減らす
 スマホへデータを返すとき
はzip化
 認識サーバと受付サーバは
別々に増減可能
 認識に時間がかかることが
ある

18.
来栖川電算におけるAWS活用事例
機械学習パイプライン

 文字認識のための大規模機械学習
 30タスク（8段） ４～５日／回（普通のcore i7マシン）
 cc2.8xlargeのSPOTで節約（時間：1/4，費用：1/2）
 ※1時間以内にセーブポイントまで進める工夫が必要

19.
物体認識システム
を支えるAWS

物体認識とは

20.
物体認識とは

 画像の中に写っている物体の名称や姿勢を推定
 ShotSearch：表紙画像 ⇒ 発売日確認・口コミ確認
 通販アプリ：パッケージ画像 ⇒ 在庫確認・注文
 しおりアプリ：ページ画像 ⇒ メモ確認・ＱＡ確認

21.
物体認識とは：開発者目線

 データが多い＆時間がかかる
 たくさんの写真を撮影（1TBになることも）
 たくさんの画像に対して教師を作成
 たくさんの画像から辞書を作成
 巨大な辞書を何台ものサーバへ配備
 たくさんの画像を使って精度を検証
 上記を何度も繰り返す

22.
AWSを活用した
機械学習環境

 S3上に構築した分散ファイルシステムに全てを格納
 画像・教師・設定・スクリプト・辞書・レポート・ログ
 バッチ的なシステムのためのファイルシステムはすぐ作れる

23.
AWSを活用した
物体認識サービス

 SWSとCloudFormationを組み合わせれば、物体認識
サービスに必要なインスタンス群を簡単に制御可能

24.
1000sors.com

 さっきの機械学習環境・物体認識サービスをセット
にした認識クラウドサービス（近日リリース予定）
 画像と教師をアップロードするだけで、すぐに物体認
識サービスが作れる
 抜群に性能がよい
 数十～百万枚でも1秒未満の処理時間
 もちろん普通のマシンで
 数十万種類の分類精度が99%付近
 ありがちな条件下で達成
 きめ細かいトレードオフが可能
 他社のではできなくても、うちのならやれる

25.
宣伝

時間があれば

26.

 写真をとって@tcfoxへつぶやくと文字認識するぞ！

27.
Mobile版

Androidアプリ：写真をevernoteへ送信（ついでに文字認識）
Twitterとfacebookへも投稿するぞ。

28.
ShotSearch

 本の表紙を撮影して、発売日や口コミをチェック！

29.

よく似ていてもイケル

30.
毎朝体操診断アプリ

ラジオ体操のモーションを認識
 スマホを手に持って踊るだけ
 慣性センサーの情報から推定

31.
データサイエンティスト
養成カリキュラムあるぞ

 毎朝体操診断アプリの開発を通して学べるよ！
 機械学習の基礎
 各種アルゴリズムの実装と実験
 時系列データからの特徴抽出手法
 仮説検証
 結果とデータ・特徴・アルゴリズムの関係
 機械学習を使った分析
 成功へ導くための計画
 人間と機械の協調の設計
 自動的な教師の収集
 適切な目標設定

32.
スタッフ募集中！

 気軽にオフィスへ遊びに来てね！
 連絡があれば、見学できて、ご飯も食べれて、泊まれる。
名古屋本社（2013年フロア増設） 上野支社（2012年開設）
イオン千種・名大病院・名工大の近く 入谷駅・鶯谷駅・上野駅の近く

33.
参考文献

リンクとか

34.
参考文献

 来栖川電算
 http://kurusugawa.jp/
 タンゴチュウ（情景画像文字認識）
 http://tangochu.jp/
 ShotSearch
 https://play.google.com/store
/apps/details?id=jp.kurusuga
wa.teamR.shotsearch

35.
素材たち
使わせて頂き、ありがとうございます！

 AWS Simple Icons for Architecture Diagrams
 http://aws.amazon.com/jp/architecture/icons/
 変ゼミのロゴジェネレータ
 http://bkaclub.web.fc2.com/henzemi_gen.html
 ICON HOIHOI
 http://iconhoihoi.oops.jp/
 イラスト無料素材 こどもや赤ちゃんのイラストわんパグ
 http://kids.wanpug.com/

36.

ご清聴ありがとうございました