DeNAのAIとは #denatechcon
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DeNA TechCon 2017 パネルセッション「DeNAのAIとは」の登壇資料です。DeNAのAI、DeNAのAI活用したサービス開発、DeNAのAIを支える風土・体制、に関し話されています。
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⾃⼰紹介
⼭⽥ 憲晋 (やまだ けんしん）
DeNA システム本部 AIシステム部 部⻑
[略歴]
1995年NECに⼊社。VerilogでFPGA上にTCPフルスタック実装する等ネットワーク
関連の研究開発に従事。
よりユーザに近いサービスに直接関わりたいという思いから2008年DeNAに⼊社。
モバゲーの開発インフラ、ゲーム開発チームのマネージメント等を担当する。
ゲーム運営の中で分析の重要性を肌で感じ、2010年分析組織を⽴ち上げる。
現在は、DeNA全体の分析基盤及びAIシステムの構築と活⽤の推進統括をしている。](https://image.slidesharecdn.com/denaai-170227041240/85/DeNA-AI-denatechcon-57-320.jpg)
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データエンジニアの開発ツール例
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[AI研究開発エンジニアの課題]
GPUリソースをお⼿軽に使うためにクラウド
を利⽤したいが、コスト気にしたくない。
GPUサーバのオンデマンドオートスケール
・各インスタンスが未使⽤かどうかを監視
・新規利⽤に、新規インスタンスか未使⽤イ
ンスタンスを⾃動判定
・課⾦の切れ⽬(AWS: 1時間)で不要インスタ
ンスを⾃動でterminate
利⽤ユーザは、サーバ管理を気にすること無
く、気楽にGPU利⽤可能
機械学習支援ツール](https://image.slidesharecdn.com/denaai-170227041240/85/DeNA-AI-denatechcon-66-320.jpg)
DeNAのAIとは #denatechcon
- 1. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 濱田晃一 山田憲晋 Feb 10, 2017 川崎修平 DeNAのAIとは？ TechCon2017 パネルセッション
- 2. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. DeNAのAIとは ◆DeNAのAI活用したサービス開発 : 濱田 ◆DeNAのAIを支える風土・体制 : 山田 ◆DeNAのAI : 川崎 ◆パネルセッション パネルセッション
- 3. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. DeNAのAIとは ◆DeNAのAI活用したサービス開発 : 濱田 ◆DeNAのAIを支える風土・体制 : 山田 ◆DeNAのAI : 川崎 ◆パネルセッション パネルセッション
- 4. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ⾃⼰紹介 n 1975年⽣まれ (41歳) n 得意分野：サービス設計・開発・運⽤ n 苦⼿分野：マネジメント、多⼈数プロジェクト n 初期の開発サービス n モバオク、ポケットアフィリエイト、モバゲータウン、他 n 最近の開発サービス n Showroom（iOS/Android アプリ側のみ） n プログラミング教育（Android アプリ） n Anyca（サーバ／iOS アプリ） 4 川崎 修平 （取締役）
- 21. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. DeNAのAIとは ◆DeNAのAI活用したサービス開発 : 濱田 ◆DeNAのAIを支える風土・体制 : 山田 ◆DeNAのAI : 川崎 ◆パネルセッション パネルセッション
- 22. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 自己紹介 2010年6月 Mobageプラットフォーム全体の データマイニング・機械学習活用したサービス開発・洗練 2011年4月～ 濱田晃一 (@hamadakoichi) ・執筆： Mobageを支える技術 DeNA入社 ソーシャルゲームのデータマイニングチーム立上げ Analytics Architect DeNA全サービスの データマイニング・機械学習活用したサービス開発・洗練 2014年10月～ ・DeNA全サービスを対象とした 大規模機械学習活用したサービス開発 ・博士： 量子統計場の理論 (理論物理) ・TokyoWebmining 主催者 - 機械学習の実活用コミュニティ。7年継続、累積59回開催。登録：1500人超。 - 体験設計から、機械学習・深層学習の研究開発、分散アルゴリズムの設計・実装まで ・最近の活動 - 画像表現学習・画像生成、対話・キャラクター表現学習、等
- 30. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 DeNAのAI活用したサービス開発 新たな価値ある体験・サービス提供を考え、作り、挑戦し続ける Feedback Log 6. ログ設計 Personalized Data For each user Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 5. 連携データ設計 3. サービス設計 7.分散アルゴリズム設計 8.分散実装 Distributed Applications YARN HDFS GPU 1. AI研究開発 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 体験提供 Neural Network
- 39. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. AI研究開発・ユーザ体験設計・サービス設計 体験提供 サービスを用いた新AI技術挑戦・評価 価値が期待されるが評価が難しい 新AI技術は、サービスで試す。ユーザ反応で評価 1. AI研究開発 Neural Network ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価
- 40. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. AI研究開発・ユーザ体験設計・サービス設計 体験提供 サービスを用いた新AI技術挑戦・評価 価値が期待されるが評価が難しい 新AI技術は、サービスで試す。ユーザ反応で評価 AI技術開発・評価のサイクルを迅速に回し、モデル洗練していく 1. AI研究開発 Neural Network ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価
- 41. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. AI研究開発・ユーザ体験設計・サービス設計 体験提供 サービスを用いた新AI技術挑戦・評価 価値が期待されるが評価が難しい 新AI技術は、サービスで試す。ユーザ反応で評価 AI技術開発・評価のサイクルを迅速に回し、モデル洗練していく （例：スタイル・テイストでの類似画像算出の質を、表示画像に対するユーザー反応で評価） 1. AI研究開発 Neural Network ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価
- 42. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. AI研究開発・ユーザ体験設計・サービス設計 新たな提供体験・価値を考える どのような新たな体験提供ができるか、どのような価値があるか、考え抜く 体験提供 2. ユーザ体験設計 Service Front End 3. サービス設計 1. AI研究開発 Neural Network ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価
- 43. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1. AI研究開発 AI研究開発・ユーザ体験設計・サービス設計 新たな提供体験・価値を考える どのような新たな体験提供ができるか、どのような価値があるか、考え抜く 体験提供 2. ユーザ体験設計 Service Front End 3. サービス設計 AI技術は新たな体験提供の大きな源泉となる Neural Network ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価
- 44. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1. AI研究開発 AI研究開発・ユーザ体験設計・サービス設計 新たな提供体験・価値を考える 実際にどのくらい価値があるのかは提供してみないとわからない 体験提供 2. ユーザ体験設計 Service Front End 3. サービス設計 ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 Neural Network
- 45. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1. AI研究開発 AI研究開発・ユーザ体験設計・サービス設計 新たな提供体験・価値を考える 実際にどのくらい価値があるのかは提供してみないとわからない 体験提供 2. ユーザ体験設計 Service Front End 3. サービス設計 ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 わからないことはやってみる。挑戦する Neural Network
- 46. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1. AI研究開発 ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 洗練サイクル設計・ログ設計・連携データ設計 洗練サイクルを設計する データ蓄積とモデル洗練のサイクルを設計する 体験提供 Feedback Log Personalized Data For each user Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 3. サービス設計 6. ログ設計 5. 連携データ設計 Neural Network
- 47. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1. AI研究開発 ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 洗練サイクル設計・ログ設計・連携データ設計 洗練サイクルを設計する データ蓄積とモデル洗練のサイクルを設計する 体験提供 Feedback Log Personalized Data For each user Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 3. サービス設計 6. ログ設計 5. 連携データ設計 学習アルゴリズム、学習に必要なログ、連携データ、等、一連のサイクルをつくる Distributed Applications YARN HDFS GPU Neural Network
- 48. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1. AI研究開発 ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 分散アルゴリズム設計 学習方法の分散アルゴリズムを設計する 大規模データでもスケールする学習アルゴリズム設計する 体験提供 Feedback Log 6. ログ設計 Personalized Data For each user Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 5. 連携データ設計 3. サービス設計 7.分散アルゴリズム設計 Distributed Applications YARN HDFS GPU Neural Network
- 49. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1. AI研究開発 ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 分散アルゴリズム設計 学習方法の分散アルゴリズムを設計する 大規模データでもスケールする学習アルゴリズム設計する 体験提供 学習アルゴリズムを、分散可能なアルゴリズムに再構成する Feedback Log 6. ログ設計 Personalized Data For each user Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 5. 連携データ設計 3. サービス設計 7.分散アルゴリズム設計 Distributed Applications YARN HDFS GPU Neural Network
- 50. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1. AI研究開発 ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 分散アルゴリズム実装 体験提供 体験・サービス提供に適した形で実装・チューニングしていく サービスに適した形で分散アルゴリズム実装する Feedback Log 6. ログ設計 7.分散アルゴリズム設計 Personalized Data For each user Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 8.分散実装 5. 連携データ設計 3. サービス設計 Distributed Applications YARN HDFS GPU Neural Network
- 51. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1. AI研究開発 ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 分散アルゴリズム実装 体験提供 体験・サービス提供に適した形で実装・チューニングしていく サービスに適した形で分散アルゴリズム実装する Feedback Log 6. ログ設計 7.分散アルゴリズム設計 Personalized Data For each user Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 8.分散実装 5. 連携データ設計 3. サービス設計 各種アルゴリズムチューニングのトライを多く行いたい。必要なものは自分でつくる Distributed Applications YARN HDFS GPU Neural Network
- 52. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1. AI研究開発 ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 分散アルゴリズム実装 体験提供 体験・サービス提供に適した形で実装・チューニングしていく 結果を分析し、体験・サービス・学習サイクルともに洗練していく Feedback Log 6. ログ設計 7.分散アルゴリズム設計 Personalized Data For each user Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 8.分散実装 5. 連携データ設計 3. サービス設計 Distributed Applications YARN HDFS GPU Neural Network
- 53. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 DeNAのAI活用したサービス開発 新たな価値ある体験・サービス提供を考え、作り、挑戦し続ける Feedback Log 6. ログ設計 Personalized Data For each user Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 5. 連携データ設計 3. サービス設計 7.分散アルゴリズム設計 8.分散実装 Distributed Applications YARN HDFS GPU 1. AI研究開発 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 体験提供 Neural Network
- 54. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ・先端研究の実装・再現・評価 ・大規模サービスデータ活用 ・データへの投資 DeNAのAI活用したサービス開発 新たな価値ある体験・サービス提供を考え、作り、挑戦し続ける Feedback Log 6. ログ設計 Personalized Data For each user Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 5. 連携データ設計 3. サービス設計 7.分散アルゴリズム設計 8.分散実装 Distributed Applications YARN HDFS GPU 1. AI研究開発 ・サービスを用いた新技術挑戦・評価 体験提供 Neural Network
- 56. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. DeNAのAIとは ◆DeNAのAI活用したサービス開発 : 濱田 ◆DeNAのAIを支える風土・体制 : 山田 ◆DeNAのAI : 川崎 ◆パネルセッション パネルセッション
- 57. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ⾃⼰紹介 ⼭⽥ 憲晋 (やまだ けんしん） DeNA システム本部 AIシステム部 部⻑ [略歴] 1995年NECに⼊社。VerilogでFPGA上にTCPフルスタック実装する等ネットワーク 関連の研究開発に従事。 よりユーザに近いサービスに直接関わりたいという思いから2008年DeNAに⼊社。 モバゲーの開発インフラ、ゲーム開発チームのマネージメント等を担当する。 ゲーム運営の中で分析の重要性を肌で感じ、2010年分析組織を⽴ち上げる。 現在は、DeNA全体の分析基盤及びAIシステムの構築と活⽤の推進統括をしている。
- 62. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. AI/分析 組織体制 各事業のデータアナリストにより、⼤規模分析基盤(Hadoop, BigQuery)に サービス固有に設計されたログを収容し、⽇々データに基づいた分析をす ることが当たり前になっている ゲーム 事業 プラットフォ−ム 事業 AI研究開発 エンジニア データアナリスト ◯◯ 事業 データアナリスト データアナリスト AIシステム部 (全社横断) 分散基盤 エンジニア データ エンジニア ビジネスドメイン知識 ⾼いコミュニケーション⼒ データ分析⼒(統計モデリング等)
- 66. Copyright (C) DeNA Co.,Ltd. All Rights データエンジニアの開発ツール例 Copyright (C) DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. [AI研究開発エンジニアの課題] GPUリソースをお⼿軽に使うためにクラウド を利⽤したいが、コスト気にしたくない。 GPUサーバのオンデマンドオートスケール ・各インスタンスが未使⽤かどうかを監視 ・新規利⽤に、新規インスタンスか未使⽤イ ンスタンスを⾃動判定 ・課⾦の切れ⽬(AWS: 1時間)で不要インスタ ンスを⾃動でterminate 利⽤ユーザは、サーバ管理を気にすること無 く、気楽にGPU利⽤可能 機械学習支援ツール
- 68. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. DeNAのAIとは ◆DeNAのAI活用したサービス開発 : 濱田 ◆DeNAのAIを支える風土・体制 : 山田 ◆DeNAのAI : 川崎 ◆パネルセッション パネルセッション
- 72. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. DeNAのAIとは ◆DeNAのAI活用したサービス開発 : 濱田 ◆DeNAのAIを支える風土・体制 : 山田 ◆DeNAのAI : 川崎 ◆パネルセッション パネルセッション