米Googleがクラウドサービス「Google Cloud Platform」利用拡大の切り札に据えているのが機械学習サービスだ。同サービスの開発責任者であるJia Li氏は「機械学習を誰もが利用できるものにすることに、大きなビジネスチャンスがある」と意気込む。米Stanford大学で「ImageNet」プロジェクトに関わった著名なAI(人工知能)研究者でもあるLi氏に、GoogleのクラウドAI戦略を聞いた。

(聞き手は中田 敦=シリコンバレー支局)

5月に開催した「Google I/O」でも「Cloud TPU」を発表するなど、機械学習サービスを相次いで強化している。その狙いは。

 我々の戦略はシンプルで「機械学習を誰もが利用できるものにすること」だ。そこには大きなビジネスチャンスがある。企業は機械学習ベースの音声認識機能や画像認識機能などをアプリケーションに実装することで、顧客に提供するサービスのエクスペリエンスを大きく改善したり、ビジネスの生産性を高めたりできる。

写真●米Googleで機械学習クラウドサービスの開発責任者を務めるJia Li氏
写真●米Googleで機械学習クラウドサービスの開発責任者を務めるJia Li氏
[画像のクリックで拡大表示]

 Googleが提供している機械学習のサービスは、大きく四つに分類できる。「データ」「コンピュテーション(処理環境)」「アルゴリズム」、そして「機械学習の専門家の才能」だ。この中でも特に重要なのが、機械学習の専門家の才能だと考えている。機械学習を活用するには専門家が欠かせないが、その絶対数が不足しているからだ。

機械学習の専門家の才能をユーザー企業に提供する、とはどのような意味か。

 Googleはこれまで、自社サービスに機械学習を実装するために、社内で数千人ものソフトウエア開発者に機械学習のトレーニングを施してきた。今後はユーザー企業のソフトウエア開発者にも、機械学習のトレーニング環境を提供する。それが「Advanced Solutions Lab(ASL)」だ。

 ユーザー企業のソフトウエア開発者は、Googleの社内トレーニングプログラムを受講したり、Googleに所属する機械学習の専門家と一緒に作業したりすることで、機械学習に関する高度な知識を身につけられるようになる。またGoogleの専門家がユーザー企業による機械学習の活用をサポートするサービスも提供している。

「Kaggle」に登録したデータサイエンティストは100万人突破

 2017年3月にGoogleが買収した「Kaggle」も重要な役割を果たす。Kaggleはデータサイエンティストが「データ予測コンペティション」を通じて、自らの才能を磨くサービスだ。2017年6月には、Kaggleに登録するデータサイエンティストの数が100万人を突破した。機械学習のタレントの「民主化」に、Kaggleは大きく貢献している。

 機械学習の間口を広げるという点では「データ」の提供も欠かせない。ユーザー企業が機械学習を活用するためには、まずはとにかく機械学習を試すことが必要だ。しかしコンピュータに学習させるデータがなければ、機械学習を試すことすらできない。

 Googleはユーザー企業が機械学習を試せるように、様々なデータセットを公開している。ゲノム情報のデータセットや、ラベル情報が事前に付与された数百万件のYouTube動画データセットなどだ。ユーザー企業はまずこうした公開データセットを使ってみてほしい。