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ぼくらがBLOCKSで機械学習サービス「MLボード」をリリースする理由

 社会は、ますます複雑化してきているし、世の中は不連続な出来事であふれているかのようだ。理解しがたく、未来が見通しにくい時、人は過剰な行動で何かを守ろうとするのかもしれない。

 世界では、飢えや貧困に苦しむ人がいる一方で、生産される食料の3分の1は廃棄されている。「もったいない」という精神が息づいていると賞賛された日本は、食料廃棄率では世界一で、5,000万人の人が一年間に食べる量を毎年捨てているのだ。

 その一方、流通業の課題は廃棄ロスとチャンスロスだと言われている。仕入れすぎて廃棄せざるをえないロスと、せっかく欲しい人がいるのに、商品を渡せないというロス。

 欲しいものがいつでも手に入り、電気もガスも水道も、途切れることなく提供される。電車もバスも時間通りに来て、注文したものは時間通りに届く。友達とはSNSでいつでも会話ができるし、行きたかったコンサートの情報は、間違いなく届いてくれる。

 便利な社会は、みんなが望んだから成立しているわけなので、望んだ未来がだんだん形作られているとも言える。でもその一方で壮絶なる無駄があり、世界のどこかで苦しむ人がいることを無視したかのような繁栄は、本当にいいのかとも思ってしまう。

 だからこそ。便利さを維持するためにも。無駄な部分をどうやって切り詰めていくことができるのかを、企業も社会も真剣に考えている人たちがいるのだ。そしてぼくたちは、真剣に社会の不合理なところと向き合っている人たちが、自分の手で確かめ、自分で考え、解決していくための手段を提供していきたい。そう思ってサービスを磨いてきた。


今日、MAGELLAN BLOCKSに新しく機械学習機能「Machine Learningボード」(MLボード)をαリリースします。αリリースというのは、まずは試験的にも使ってみたいと望んでいる人だけに使ってもらうリリース。

 これまでは、グルーヴノーツがコンサルティングしながらMLボードを使っていた。そしてこれからは、コンサルタントがいなくても自分でできる。でもコンサルタントがいないということで、使いにくいところがあるかもしれない。そういうところに耳を傾け、改善していく。それがα、その後に一般公開するのがβ。この段階では、もっと多くの人に使ってもらう、さらに改善を行って最終リリースに持ち込む。評判になったりとか、話題になったりとかよりも、本当に必要とされるものに磨き上げていく。そういうことの方が、ずっと重要だと思う。だから、面倒臭いかもしれないけれど、こうやって段階を踏んだリリースをする。

 そして、最初にリリースするのは、「数値回帰モデル」と「数値分類モデル」。

 数値回帰モデルとは、需要予測に使えるニューラルネットワーク。数値分類は、カードの不正利用や、地勢的な需要分類など、与えた因子の傾向から指定された分類を行うニューラルネットワーク。(今後も新しい課題解決のモデルを、どんどんリリースするからね。)

 数値というのは、数字の羅列からコンピュータがパターンを読み取ってくれるということ。需要予測に使うなら、需要の因子となっている情報を並べると、BLOCKSは特徴を自動的に調べていき、どういう場合には何個売れるのか、どういう場合には何人の人がやってくるのか。そういうことを予測してくれる。天候が因子なのかもしれないし、価格が因子になるのかもしれない。もしかしたら、季節的な出来事が因子になっているのかもしれない。そういう因子を並べれば、あとはBLOCKSが自分で考えてくれる。どこをどう見てほしいとか、伝える必要もない。

 そして、使いこなすためにプログラムを作る必要はないし、機械学習に関する知識もいらない。

 必要なのは、ビジネスに関する知識、現場を想像できる力。予測精度が思うようにでないなら、与えた因子が違うのでは、というところから見直してほしい。だからこそ、人はなぜ買いたいと思うのか、人はなぜ行動するのか。そういう根源的なことをちゃんと考えなければならない。

 IT技術者のための機械学習では、社会に浸透しないし、社会が本当に変わっていく力にはならない。だからこそ

 機械学習の民主化

 それがぼくらがめざしていること。

 MAGELLAN BLOCKSの機械学習サービス「MLボード」は、今日の午後リリース。
是非試してみたいという人は、こちらから申し込んでください。


 まずは一歩を。踏み出すことができれば、踏み出した数だけ未来を変えることができる。

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