2016 CLR/H in Sappro
カソウ化フェスティバル
CLR/H 2016
Menu
Introduce Microsoft Technology Center
Conversation as a Platform
Cortana / Rinna
Bot Framework
Cognitive Service
Microsoft Technology Center
Tokyo
Microsoft
Technology
Centers
Experience the Microsoft CloudWhat’s MTC？
（
M
icrosoft
T
echnology
C
enter）
マイクロソフトの戦略および製品・テクノロジーについて啓蒙・
訴求する部署で各国に 41 拠点に展開され、業種、セグメントに
関係なく活動しています
MTC メニュー
8Strategy
Briefing
CxO, エグゼクティブ 向けの MS 戦略説明Architecture
Design Session
カスタムブリーフィン グや実機使用による セッションProof
of
Concept
PoC やプロトタイプ 開発Microsoft
Solution
Experience
製品・テクノロジーの 紹介Microsoft Technology Center 提供 コース
9Office
365
System
Center
Data
Insight
Dynamics
CRM
Hyper-V
Application
Innovation
Windows
Server
Surface
HUB
IoT
Enterprise Mobility ManagementWindows
10
Robotics
Security
Cyber
Strategy
Briefing
Data
Center
Tour
Voice
Azure
Work Style
Flexible
Office Tour
20
ハイレベル高濃度加齢臭集団
22
加藤
古間
蔵本
澤
小柳津
鈴木
23
24
Microsoft HoloLens comes to Japan
MS ストアにて先行予約受付中（出荷は2017年1月より）
Microsoft HoloLens Development Edition
¥333,800
• MS ストアの１アカウントにつき５デバイスまで購入可能 • ハードウェア保証なし
Microsoft HoloLens Commercial Suite
¥555,800
• デバイス自体は Development Edition と同じ
• キオスクモード、MDM管理、Windows Update for Business、BitLocker 暗号化、 Store for Business など • １年間のハードウェア保証
Conversations
as a Platform
Conversations as a Platform
26女子高生人工知能「りんな」（LINE アプリ）
• Bing 検索エンジンで培ったディープラーニング技術＋機械学習のクラウド
サービス「Azure Machine Learning」を組み合わせた人工知能
• Bing チームによる開発（技術開発には Microsoft Research も参画）
• 発表以前のテストリリース後、口コミだけで１週間で 35万ユーザーを獲得
29
りんなのテクノロジー
• 多層構造のニューラルネットワーク（NN）
• りんなは「自然言語」の学習に応用 • ビックデータの特徴を自動的に学習• 深層構造類似度モデル（DSSM）
• 2つの文字列の類似度を学習するモデル• 再帰的ニューラルネットワーク（RNN）
• 出力を入力に更新し、再帰的に学習 • ベクトルの計算のために使用• Learning to Rank
• クエリとの関連性に基づいて候補をランキング付け• Word to Vector
• 単語をベクトル化して表現する定量化手法（200次元）• Term Frequency Inverse Document Frequency（TFIDF）
• 単語の出現頻度と逆文章頻度。情報検索＆文章要約 31 スコア 返答候補 3.71 愛している 3.69 私も愛しているよ心から 3.35 iloveyou愛しているーー 0.36 きもい 0.18 バナナありがと -0.36 君も描きなヨ ユーザ：愛している 1. 愛している 2. 私も愛しているよ心から … 100. バナナありがと
Learning-To-Rank
SHARP × りんな in Twitter
32LAWSON × りんな in LINE
• LINE 公式アカウント「ローソンクルー♪あきこちゃん」
に女子高生 AI「りんな」の技術を活用
• 辛口な女子高生の「りんな」キャラではなく、これまでの
「あきこちゃん」と同じく、丁寧で控えめな応対をする
• 自然な会話の中で商品やサービス、クーポンなどを紹介
• 追加機能
• Profanity Filter • 不適切な発言の防止 • Text Style • 表記揺れと語尾を調整 • 丁寧な表見に変換 • Kaomoji • 絵文字はルール化が容易だが複数の 文字・記号から構成される顔文字は 機械学習で判断 33Cortana
• Personal Digital Assistant ：人工 AI 秘書
• Cortana for Android, Cortana for iPad もリリース
• Cortana に対応したアプリ開発も可能
Cortana 語録
• おみくじ
• じゃんけん
• 冗談言って!
• おはよう
• おやすみ
• 何か歌って！
• ジョークを教えて
• 長い話をして
• Siri を知っていますか?
• 最新の地震情報
• マイクロソフトの株価は？
• 次の予定は何
• あなたは誰？
36Cortana + Power BI
• Power BI とのインテグレーション
• Cortana ペインに Power BI をタイルが表示可能に
Microsoft Bot Framework
39Bot Connector
作成した Bot を各種 サービスに接続 • Bot ダッシュボードでの登録、 接続、公開、管理 • メッセージ ルーティング • 自動翻訳（30を超える言語） • ユーザーや状態の管理 • Webチャットコントロールへの 組み込み • デバッグ用ツールBot Builder SDK
Node.js, C# による Bot 本体の開発 • GitHub で OSS として公開 • Visual Studio 用プロジェクト テンプレートの提供• Azure Web Apps へのデプロイ • ローカル環境での検証用エミュ レータ • サンプル＆ライブラリ • Cognitive Service への連携 • プロンプト、ダイアログ、 フォームなど各種スタイル
Bot Directory
世界最大級の Bot ディレクトリ • Bot 登録の公開用ディレクトリ • Bot 認定プロセス • Bot 検索 • Bot の提供チャネルとしての 構成 • Web チャットコントロール経由 で登録された Bot を利用可能Deep Learning（深層学習）
• 定義
• 多層（3層以上）の構造を持つニューラルネットワーク
• ニューラルネットワーク（Neural Network, NN）
• 脳機能に見られるいくつかの特性をシミュレーションによって表現した数学モデル• 種類
• 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks：CNN）
• 再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：RNN）
• 活用領域
• 画像認識や音声認識が主流
• データ構造がある程度経験的に知られている画像や音声に対しては効果的であるものの、自然言 語処理などデータ構造があまり判明していないデータに対して課題が残る• 課題
• ディープラーニングは
アルゴリズムよりもデータの質と量が重要
なので、膨大な
データを有しており、かつ、それを高速に処理する CPU/GPU リソースが必要
53Deep Learning in Azure Machine Learning
• Azure Machine Learning で深層学習
• https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-azure-ml-netsharp-reference-guide/
• ニューラルネットワークアルゴリズム
• Multiclass Neural Network • Two-Class Neural Network • Neural Network Regression
• Net#
• ニューラルネットワークを定義する言語
Microsoft Cognitive Toolkit
（旧 CNTK：Microsoft Computational Network Toolkit）• Microsoft Research が公開している深層学習（ディープラーニング）用のツールキット
• https://cntk.ai/ • オープンソース（MITライセンス）• Githubで公開
• https://github.com/Microsoft/CNTK • Windows と Linux で64 bit 環境のみ • v2 より Python 対応• 画像認識ベンチマーク ImageNet
で記録更新！
• 1000カテゴリの画像について 96％ 以上の確率で正しく分類 • 従来の5倍近くも深い152レイヤの ニューラル・ネットワーク• CNTK + Azure GPU Lab
• https://blogs.nvidia.co.jp/2015/12/10/microsoft-gpus-image-recognition/
Data Science Virtual Machine on Azure
• 全部入り VM の提供
• Windows & Linux
• Microsoft R Server Developer Edition • Anaconda Python distribution
• Jupyter notebooks for Python and R • Visual Studio Community Edition • R & node.js tools
• Power BI desktop
• SQL Server 2016 Developer edition • Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK 2.0) • mxnet
• Vowpal Wabbit
Cognitive Services を利用した話題のサイト
• How-Old.net
• What-Dog.net
• CaptionBot
58
Cognitive Services 一覧
59 Vison Language Knowledge Search SpeechComputer Vision Face Emotion Video
Bing Speech Speaker Recognition Custom Recognition
Bing Spell Check Language
Understanding Linguistic Analysis Text Analytics Web Language Model
Academic Entity Linking Knowledge
Exploration Recommendations
Bing Autosuggest Bing Image Search Bing News Search Bing Video Search Bing Web Search Content Moderator
IBM Watson との比較
60 Cognitive Services 画像認識・ビデオ処理 顔認識・感情認識 テキスト解析 自然言語処理 音声認識・音声合成 翻訳・検索 Azure IaaS 仮想マシン・ネットワーク・ストレージ Azure PaaSWeb サイト・Web API
データベース・モバイルサービス Watson SoftLayer Bluemix
IBM
Microsoft
AP I IaaS PaaS • Natural Language Classifier• Retrieve and Rank • Dialog • Document Conversion • Speech to Text • Text to Speech Bot Framework チャットボット ダイアログ コネクタ Machine Learning クラス分類 リコメンデーション クラスタリング 回帰
表情コンテスト with Emotion API
61• Emotion API を利用して表情コンテストを行います
「驚きの部」
「怒りの部」
「恐怖の部」
の３部門です
• それそれ、最高レートを出した方が優勝です
• 時間内であれば何度でも挑戦できます
http://aka.ms/g2
62
