DeNA TechCon 2018 開催レポート[1]

こんにちは!SWETグループの加瀬です。
この時期の恒例行事となった今年のDeNA TechCon 2018が2018年2月7日に開催されました。今年は第3回目の開催となります。

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今回から全4回の予定でTechConの様子をお伝えしていきます。第1回はOpeningとKeynote、そしてYELLOW Stage『DeNAが切り拓くAI』の発表の紹介です。

オープニング

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オープニングでは木村よりDeNA TechConの概要についての説明がありました。
DeNAは色々な事業に参入しており、その中のエンジニアも色々な領域でチャレンジをしています。それを知ってもらう場がDeNA TechConであり、また少しでも技術の進歩の役に立てればという思いが語られました。

Keynote - エンジニアが引っ張るDeNAの"モノづくり"

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エンジニアが引っ張るDeNAの"モノづくり" from DeNA

今年のKeynoteは、代表取締役社長兼CEOである守安からDeNAにおける"モノづくり"の発表でした。

自身は元々エンジニア出身で、DeNA初期の頃の主力事業であったEコマースの『ビッダーズ』(現『Wowma!』)に夜勤でシステムの監視をする仕事から関わっていたという話から始まり、その後の『モバオク』、『Mobage』、そして現在、力を入れているオートモーティブ事業まで、DeNAのサービスにおいて発生した技術的な課題と、それらをどのように解決してきたかということが語られました。

その中で、分業体制で開発されていたために開発スピードを出すことができなかったビッターズの反省から、当時アルバイトだった川崎(現取締役)にモバオクの開発を一任し、1人で3ヶ月という短期間で完成させたエピソードが紹介されました。

最後に、サービスづくりをエンジニアが引っ張ることと、サービスの課題を高い技術力で解決することをDeNAの強みとして持ち続けたい、という話で発表を締めくくりました。

深層学習を用いたコンピュータビジョン技術とスマートショップの実現

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深層学習を用いたコンピュータビジョン技術とスマートショップの実現 from DeNA

AIシステム部の西野と李による、現在のコンピュータビジョン技術の紹介と、その中の姿勢推定技術を活用したスマートショッププロジェクトについての話でした。

スマートショッププロジェクトとは、Eコマースで行われている商品推薦のような、一人ひとりに合わせた接客をリアル店舗でも行えるようにしようという試みです。 そのためには入店したお客の状況を把握する必要があり、カメラ映像から同一人物であることを検出するために姿勢推定技術をどのように用いているかという内容でした。

車両運行管理システムのためのデータ整備と機械学習の活用

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車両運行管理システムのためのデータ整備と機械学習の活用 from 英爾 関谷

AIシステム部の関谷と森による、車両運行システムを支える技術と、深層学習を用いて車両停車が可能な位置を自動的に見つける仕組みについての話でした。

自動運転、配車予測、経路探索といった車両運行管理システムがどのような技術によって実現されているかという紹介です。また自動運転を活用した物流オペレーションを実現するために、自動車が停車可能な安全で交通の妨げにならない位置を深層学習を用いて画像からどのように推定するかという内容でした。

ゲーム体験を支える強化学習

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DeNA TechCon2018 ゲーム体験を支えるための強化学習 from Jun Okumura

AIシステム部の奥村と田中による、アプリゲームのバランス調整を強化学習・深層学習で行うという話でした。

最近のアプリゲームは、リリースされてから長期間に渡り継続的にバージョンアップを続ける流れになってきており、DeNAがリリースしている『逆転オセロニア』においては新しいキャラクターを追加しながら全体のバランスを調整することが難しくなりつつあるという問題が起きています。 そこで強化学習・深層学習を用いて人間らしいプレイを行うAIを作り、そのAIによるシミュレーションを行うことでバランス調整に活用させるという取り組みについての内容でした。

深層学習を用いたコンピュータビジョン技術と運転行動モニタリングへの応用

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深層学習を用いたコンピュータビジョン技術と運転行動モニタリングへの応用 from Yusuke Uchida

AIシステム部の内田と本多による、コンピュータビジョン技術を活用した交通事故を減らす取り組みについての話でした。

深層学習を用いたコンピュータビジョン技術の解説と、それらを用いて運転中のよそ見や車間距離不足といった不安全行動を減らすことで重大な交通事後を減らすという取り組みが紹介されました。 また、大規模な演算処理が必要な深層学習をエッジデバイスである車両で行うために、精度を保ったまま演算数を減らす深層学習の軽量化手法についても発表がありました。

研究開発と事業貢献を両立させるAI組織の作り方

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YELLOW Stageの最後は、AIシステム部の山田によるDeNAのAI組織についての話でした。

DeNAのAI組織体制、AI/機械学習を活用したサービスの紹介、研究開発と事業開発の関わり方、AI・分析の基盤技術、AI研究開発エンジニアとデータサイエンティストの役割、先端技術をキャッチアップするための精度や設備といった非常に多岐にわたる内容の紹介と、今後力を入れていくところについての発表でした。

次回の第2回ではRED Stage『DeNAのチャレンジ』の発表を紹介する予定です。

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