2019年04月12日

敵対的生成ネットワーク(GAN)が創り出すフェイクな世界

こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。

突然ですが、敵対的生成ネットワークをご存知でしょうか?
英語では「Generative Adversarial Networks」、略して「GAN」。
敵対的生成ネットワーク(以下GAN)とは、ディープラーニングのしくみの一つなのですが、
これが今、画期的なAI技術として注目を浴びているらしいので、取り上げてみたいと思います。

GANは、教師なし学習の一つの手法です。

教師あり学習とは、質問と回答を同時に教えて学ばせる方法。
例えば、犬の画像に「犬」というラベルを付けて、犬について学習させる方法が「教師あり学習」。
一方、教師なし学習は、特に正解を教えません。
自らがその特徴や法則性を学んでいくのが「教師なし学習」です。

では、なぜGANが注目されているのかというと、
GANは、教師なし学習によって自らデータの特徴を学んだ結果として、
実在しないが本物に近いデータを創り出すことができる技術だからなのです。

その仕組みは、こうです。
GANは、ジェネレーター(Generator)と言われる「生成器」と、
ディスクリミネーター(Discriminator)と言われる「識別器」の2つのネットワークで構成されます。
この関係は、紙幣の偽造に例えられるようなので私も引用させていただきますが、
ジェネレーターは「偽造者」、ディスクリミネーターは「警察」とします。
ジェネレーター(偽造者)は偽札を造りますが、ディスクリミネーター(警察)はそれを見破ります。
ジェネレーターは更に精巧な偽札を造ろうとしますが、ディスクリミネーターはまたもやそれを見破る・・・
これを繰り返していくと、かなりリアルな偽札が造られるようになります。
このように、互いに競わせてそれぞれの能力を上げていくのがGAN
敵対的生成ネットワーク」と言われる所以です。

と、ここまで説明してきましたが、
「一体なんのことやらさっぱり・・・」
「で、結局どういうこと?」
という方もいらっしゃるかもしれません。
私もにわかにインプットした知識なので、上手く説明できているとは言えませんからね(苦笑)
では、GANとは一体どんな技術なのか、実際の例をいくつかご紹介していきましょう。


■Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio
Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio

最も有名なのはこちらの動画ではないでしょうか。
一瞬、オバマ氏本人がしゃべっているように見えますが・・・


■アイドル自動生成AI
「クリエイティブAI開発のデータグリッド、アイドル自動生成AIを開発」
出典:株式会社データグリッド

「あれ?どこかで見たことある」と思っても、実際にはいないんですよね・・・


将来的にはモンタージュも自動で生成できるようになる・・・?


いかがでしたでしょうか?

もう「凄い!!」の一言に尽きますね。
ここまでくると、もうフェイクを見破る自信が全くありません。
“フェイク”というより“限りなくリアル”??

これは果たして、夢のある世界なのか、それともホラーな世界なのか・・・


posted by CBIT池田 at 17:15 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2019年03月29日

AI×採用2019

お久しぶりです。宮澤です。

まずは私事で恐縮ではございますが、
この度正式に採用担当マネージャーの役職も会社からいただきました!

これまで通り営業としての業務はこなしつつ、
採用担当としても日々活動していくことになります。
(まずは新卒採用担当として、20卒の採用に取り組む予定です!)


そ・こ・で・・・


今回は以前にも題材として取り上げたことのある、
AIを使った採用について、ツラツラと書いていこうと思います。


実は、私がこの会社にジョインして最初に書いたブログが、


だったのですが、それからもう1年半にもなるんですね・・・。
時の流れはなんとやら、ですね。

さて、記事内では「AI面接官」などのHRテックについて触れてますが、
その後世の中のHRテック、特に採用活動におけるAI導入事情はどうなったのでしょうか?

先に結論から申し上げますと、
少なくとも採用におけるAIの導入は正直そこまで進んでいないようです。

HR総研の「2019年&2020年新卒採用動向調査」によると、
20卒採用でより重要になると思われる施策の中で「AI活用」はなんとたったの7%に留まっております。

もう少し細かく見ていくと、大企業(記事内では1,001名以上の企業と定義)が
エントリーシートの判定に「AIを活用する」と回答したのはわずか5%のみで、
中堅企業(記事内では301名〜1,000名と定義)においては
面接時のAI活用に「関心がある」と回答した企業はたったの4%でした。

AI先行導入による企業側のメリットとしては、

・書類選考における業務の効率化、時間短縮
・採用担当者の「主観」に左右されない公平性
・過去データに基づいた選考による「ミスマッチ」の低減
・業務効率化によって得られた時間を有効活用できる

などが挙げられるかと思いますが、一方でHR総研の調査結果によると、
AIによる選考を支持する学生(賛成派)は、文系19%理系25%といずれも2割前後とのことで、
どうやら選考される側からすると、
「自分の大切な人生を機械(AI)に左右されたくない」という抵抗感があるようです。
まぁなんとなく理解はできますが・・・。

そしておそらく企業側も何となく同様のことを感じていて、
AI導入に懐疑的だったり二の足を踏んでしまっているのかなという印象です。

以上のことから、AIを活用した採用はメリットが十分に存在しているものの、
それが当たり前になるまでにはもう少し社会全体でAIに対する理解が深まってから
ということなりそうですね!

ちなみに、個人的にはAIを活用した採用はもちろん「賛成派」です。
それではまた!



posted by CBIT宮澤 at 11:58 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2019年03月15日

情報共有とセキュリティのジレンマ

こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。

今回は、私の担当回ではお久しぶりの社内情報共有についてのお話です。

当社の「ナレッジリング」は社内情報共有のためのクラウドサービスです。
クラウドサービスは、今や企業がビジネスを行う上での一般的な利用形態となりました。
とはいえ、「会社のセキュリティ方針でクラウドサービスは導入できない」
という企業様もまだまだいらっしゃいます。
そのため、「ナレッジリング」をご検討中のお客様からもセキュリティ面のご質問やご相談をよくいただきます。
先日ご提案させていただいたお客様も、情報漏洩リスクについて非常に気にかけておられました。

情報漏洩について最近大きなニュースとなったのが、ファイル転送サービス「宅ふぁいる便」の事故。

この事故は、外部からの不正アクセスによって顧客情報が漏洩したものでした。
しかし、情報は内部”からも流出することがあります。

例えば、情報の持ち出し
悪意があって持ち出す場合は当然犯罪になりますが、悪意なく持ち出されることもあり得ます。
例をあげると・・・自宅で作業をするため許可なくUSBにデータをコピーして漏洩してしまうというケース。
ありがちではありませんか?(苦笑)
利用者のITリテラシーが低い場合は、持ち出しリスクが高まります。
それが大企業ともなれば、さまざまな立場や能力の人が大勢在籍するわけですから、
どんなユーザーがどんな形で利用するのかわからないですよね。

そのような理由から「よりセキュアな機能を搭載したITの導入を!」という発想になるのはごく自然なこと。
しかし、そこには落とし穴が・・・
ナレッジリングのような情報共有のためのサービスの場合、
セキュリティを重視すればするほど情報共有の流動性が下がってしまう、という不都合が起こってしまうのです。
セキュアなIT導入には費用も掛かりますが、その上で更に利便性も機密性もどちらも手に入れたいとなれば、
青天井的に費用は膨れ上がります。

【IT導入を悩ませる3つのポイント】
  1. 利便性
  2. 機密性
  3. コスト

前述の通り、利便性と機密性はトレードオフの関係にあります。
そこで、業務の優先度情報の重要度など、いくつかのチェックポイントを設けて
バランスを保ちながらそこに適切なコストを投入することが最適な選択ではないでしょうか。

ちなみに、ナレッジリングのセキュリティに関する機能は以下の通り。
  • ID/パスワードによるアクセス
  • 記事(*)のパスワード設定
  • 組織などユーザーグループ毎の記事の閲覧・編集制限
  • 5つのユーザー権限
  • アクセスポイント制限
(*)ナレッジリングにおける情報の単位です。

これらを1アカウントあたり120円でご利用いただけます。

つまり、当社のナレッジリングは
利便性機密性を保ちながら安価にご利用いただける情報共有サービスである
と言えるかと思います。
↑ここはウリコミです(笑)

ただ、どんなに費用を掛けてシステムを構築しようとも、情報漏洩を完全に防げるものではありません
ITリテラシーを上げるための社内教育は企業として必須です。
そして、仮に漏洩したとしても被害が最小限に抑えられるようにしておく、
ということも必要ではないでしょうか。

最後は、情報共有というよりセキュリティについての話になりましたが、
ITサービス・クラウドサービス導入の参考にしていただけましたら幸いです。



posted by CBIT池田 at 15:00 | Comment(0) | プロダクト | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする