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2019年01月16日 19時09分 JST | 更新 2019年01月16日 19時09分 JST

eSportsならぬ「AI Sports」リーグをアマゾンが立ち上げ:Amazon re:Invent 2018

AIの活用事例としてスポーツの事例、F1の事例を紹介。 AIが提供できる新しい価値の実例として非常に興味深い。

Las Vegasで開催されたAmazonの開発者会議、re:Invent

Las Vegasで開催されたAmazonの開発者会議、re:Inventを取り上げたいと思います。

昨年春には、Facebookの開発者会議、f8、Googleの開発者会議、Google I/Oのポストを書きましたが、今回re:Inventで発表された内容も例年通りパワフルで想像力を大いに掻き立てられるものでした。

Amazonの、そして近年の技術の進化の早さが実感できるので、ご興味がある方はぜひ過去の内容と合わせてご覧ください。

2017年:Amazonみたいな新サービス作れます : Amazon re:Invent 2017

2016年:Amazon Goの仕組み。「カメラとマイク」で実現するレジなしスーパー。

Keynoteは、動画が全編公開されているのでご興味あればこちらもどうぞ。少し経てば日本語字幕版も公開されるはずです。

CEO Andy Jassy Keynote

CTO Werner Vogles Keynote

発表された機能一覧

売上3兆円で46%成長するAWS

まずはAWS全体の話から。

これだけの規模になりながらまだ年率30%以上の成長を続けるAmazonですが、AWSはその中でも群を抜いており、年率46%という驚異の成長率です。

イベントの様子

ここに来てMicrosoftやGoogleが急速に追い上げているものの、市場の半分以上のシェアをキープしています。とは言え、今年はKeynoteを通して、CEOのAndyはこれまでにないくらい競合の話をしていたような気がします。下の市場シェアを示したグラフに、最近舌戦を繰り広げているOracle会長のLarry Ellisonの顔写真を載せたりしているのも、市場の競争の激化を表しているかもしれません。

イベントの様子

AWSのサービスの一覧です。もはや数が多すぎて全く読めません。

イベントの様子

改めて今回発表された機能の一覧はこちらです。GAFAの他の開発者会議と比べても圧倒的です。

毎回一つのイベントの発表の規模とは思えないくらい新しい機能やサービスが発表されます。

AI系の機能の進化

さて、発表された機能を全てカバーすることはできませんが、f8やGoogle I/Oなどでもその中心となっているAI系の機能の進化について触れたいと思います。

イベントの様子

去年のre:Inventで「簡単に機械学習が実装できる」と発表された機械学習構築ツール、SageMakerですが、たった一年の間に1万を超える企業に導入されたということです。

各企業でどの程度活用されているのかは分かりませんが、AIの一般化が加速しているのは間違いなさそうです。

①学習から推論へ

パフォーマンスの改善も進んでいます。

AI活用の第一歩となるモデルの構築、そして学習ですが、一般的なフレームワークであるTensorFlowを使った学習にかかる時間は、Googleの専用HWを使ったデータと比較して約二倍の速さまで改善しているということです。

イベントの様子

学習が高速にできるようになれば、次はそのデータをベースにした推論をいかに安く早く処理するかが課題いうことで、推論のコスト削減、高速化のソリューションが発表されました

Amazon Elastic Inferenceは、 SageMakerを使用することにより、推論コストを最大 75 % 削減可能となるというサービスです。

イベントの様子

また、推論に特化した、高速かつLow Latencyのカスタムデザインチップ AWS Inferentiaも発表されました。上記のElastic Inferenceと一緒に活用し、高速な推論処理が実現できるということです。

イベントの様子

昨年「AIをどう使おうかな」というフェーズの企業に対してSage Makerが提供され、これからは、Elastic InferenceやInferentiaチップを活用し、日常の業務の中で「AIを正確かつ高速に使う」というフェーズに一気に移ってくるということだと思います。

②機械学習から強化学習へ

対象とするアルゴリズム自体も進化しています。

これまで主流であったSupervised Learning(教師あり学習)に対し、今はReinforcement Learning(強化学習)が台頭して来ています

イベントの様子

教師データとなる画像にラベルを付けていって正解となるデータを教えていく従来の機械学習と異なり、シミュレーションを重ねていくことでゴールを実現するための最適な方法を見いだすことができるのが強化学習です。

この新しいアルゴリズムである強化学習も、今回SageMaker RLとしてサービス化されました

イベントの様子

この強化学習に関しては、Amazonはさらに面白い展開を発表したのですが、それは最後に述べることにします。

③OCR、パーソナライズ、予測

最後は、アプリケーションのレイヤーです。

去年は、動画認識の「Rekognition Video」、音声のテキスト化の「Transcribe」、自動翻訳の機能「Translate」などが発表されました。

今回発表された一つ目のアプリケーションは、Textract。いわゆるOCR的なサービスですが、文字だけでなく、様々なフォーマットのデータも読み取ることができるというものです。

イベントの様子

OCRでは難しかったこんな表も、ちゃんとしたデータとして読み込むことができるようになります。

イベントの様子

二つ目は、Personalize。Amazonの代名詞とも言える機能ですが、商品の好み、記事の好みなど、をベースにリアルタイムでパーソナライズする機能です。

イベントの様子

ユーザのアクティビティ、商品情報、デモグラフィックなどから動的にパーソナリゼーションが行えます。

イベントの様子

三つ目は、Forecast。これもAmazonで使われている仕組みをベースにした販売予測の機能です。

イベントの様子

過去の販売データや天候などの外部データを元に、販売予測、トラフィック予測などができるということです。

イベントの様子

毎年のことですが、自社のB2Cの競争力である様々な機能や蓄積を、誰でも使えるAWSの機能としてどんどん提供するAmazonはすごいという他ないです。

IoT化するF1

去年のNFLの事例に続き、今年もAIの活用事例としてスポーツの事例、F1の事例が紹介されました

AIが提供できる新しい価値の実例として非常に興味深かったのでご紹介します。

ご興味がある方は、F1のManaging Director Ross Brawn Obeのプレゼンの動画もどうぞ。

21ヶ国でレースが行われ、5億人以上のファンがいるF1ですが、ある意味でどんなスポーツよりもデータが豊富なスポーツです。

ブレーキの温度、ギアの状態などの「センサーデータ」、車の位置、ビーコンなど「トラックサイドデータ」、いずれも非常に豊富です。

それぞれの車には120以上のセンサーがついており、1秒あたり100万以上のデータを生成しているといいます。

イベントの様子

F1では、大きく分けて「HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)」と「ML(機械学習)」の二分野でAmazonと協業している、と言うことです。

イベントの様子

HPCに関しては、これまでは複雑な問題でなかなか対応が難しかった前後の車の相互の影響のシミュレーションに活用されているということです。詳細は語られませんでしたが、今後車体の仕様などにフィードバックされていくということです。

イベントの様子

そして、MLですが、こちらはF1 Insightsというブランドで、2018年のシーズンから活用が始まっています

「自動車のパフォーマンス(Car Performance)」「ドライバーのパフォーマンス(Driver Performance)」「ファンとのエンゲージメント(Fan Engagement)」という3つの分野で活用されています。

イベントの様子

これは今年からテレビ中継で活用された画面ですが、右下にF1 Insightsのデータが表示されています先行するBrendon Hartleyと追いかけるDaniel Ricciardoのスピード、そしてそのスピードの差がリアルタイムで表示されています

イベントの様子

そして、来年からはセンサー情報や天気など、さらに多くのデータを利用し、「Predictions = 予測」を行っていくということです。

イベントの様子

たとえば、下の写真は、後輪が加熱しているケースです。

過去のデータを元に、AIがドライバーは状況をコントロールできているのか、トラブル状態にあるのか判断し、リアルタイムでファンに知らせます

イベントの様子

また、これは、後ろのドライバーが追い越しをかけている状況です。

現在の両者のスピード、車の状態、その他様々なデータを元に、この後の追い越せる確率はどのくらいか、そしてどちらのサイドから追い越す確率が高いかが表示されています

イベントの様子

これまでもチームとドライバーには提供されていたデータ、そしてそこにAIによる「予測」という新しい要素が加わり、ファンがスポーツを楽しむ要素がさらに増える。素晴らしいですよね。

イベントの様子

F1ではこれに止まらずに、今後こうしたデータを活用することで、レースのフォーマット自体、サーキットのデザイン、そういったものも変えていくということです。

議論はあるでしょうが、今のフォーマットでのファンの体験を向上に止まらず、スポーツ自体を進化させていこうというスピリット、ワクワクしますね。

eSportsならぬ、「AI Sports」

テクノロジーの提供により、多くのファンを持つF1の革新を支援しているAmazonですが、今回自らもその技術を持って「新しいスポーツ」の創造に乗り出しました

これは、今回Amazonが発表したAWS DeepRacer」と呼ばれる1/18スケールのラジコンですリモコンで操作をするのではなく、先ほど紹介した強化学習を使って操作をします

イベントの様子

価格は$399で、今ならAmazonのサイトで$249でプレオーダーできます。アルゴリズムでラジコンが操作できるように、カメラ、加速度センサー、ジャイロ、などが搭載されています。

想定している「ドライバー」は、筋骨隆々のF1ドライバーではなく、機械学習のエンジニアです。

エンジニアは、バーチャル上に提供される3Dシミュレータでそれぞれのアルゴリズムを「トレーニング」し、自分のレースカーに乗せることができます。

イベントの様子

元々は、新しいアルゴリズムである強化学習の発展のために開発されたハードウェアだったということですが、社内でテストするうちに盛り上がり、自発的にレースなどが行われるようになったということです。

イベントの様子

それではレースを一般向けにも門戸を広げようということで「AWS Deep Racer」というスポーツリーグを立ち上げたのです。

世界で初めての自動走行スポーツリーグ、まさに「AI Sports」です。

イベントの様子

2019年に20回公式のレースを開催。各レースのチャンピオンが、来年のre:Inventでレースを行うということです。

re:Inventの会場で早速開催された第一回のレースの様子が動画になっています。

まだどの車もよちよちと動いている赤ちゃんのような感じですが、数年後にはF1レーサーと競えるレベルになるかも?

元々は自分ひとりもしくは友人と楽しむものであったゲームが広がっていってスポーツリーグとなっていったのが「e Sports」

ある種その拡張と言えるのが今回の「AI Sports」

モータースポーツ以外でも、今のロボット技術の進化を見ていると、「ロボット ✖️AI」でロボットピッチャーやロボットサッカー選手が生まれてくるのも遠くはないかもしれません。

AIが囲碁や将棋の世界チャンピオンを倒す時代。

その先に何が起きるのか。非常に想像力を刺激されるイベントでした。