Google Cloud Platform Japan Blog
最新情報や使い方、チュートリアル、国内外の事例やイベントについてお伝えします。
Cloud Machine Learning の拡充 : Jobs API、GPU による高速化、新しい機械翻訳、料金値下げなど続々
2016年11月28日月曜日
Google Cloud Machine Learning
は、Google において最も急成長を遂げている製品分野の 1 つです。今年初めに最初の製品を発表して以来、私たち Google は機械学習のパワーを引き出す新しい API、ツール、サービスを着実にリリースしてきました。機械学習はユーザーの
エクスペリエンス
を大きく変え、数十年前から存在した問題を解決して
事業活動
を大きく前進させ、
新しい応用
を生み出しています。
イノベーションの企業文化を生み出すためのポイントは、正しいチーム、技術、戦略を整えることです。そこで私たちは、機械学習のさらなる浸透を目指して、企業にクラウド ベースの機械学習ソリューションを提供することを専門とする Google Cloud Machine Learning の新しいグループを立ち上げます。同グループを率いるのは、この分野で世界的に知られた研究者である
Fei-Fei Li
氏と
Jia Li
氏です。
中央司令塔となるチームを Google Cloud の中に作ることで、あらゆる産業のお客様に対し、今までよりも速いペースで機械学習の製品やサービスを送り届けられるようになります。
さらに、この投稿では企業にとって機械学習がもっと身近なものになるような Google Cloud の新たなステップを紹介します。
求人、求職で役立つ、まったく新しい API
機械学習ワークロードを高速化する新しいハードウェア オプション
Cloud Translation、Cloud Vision、Cloud Natural Language API の性能向上と機能拡張
新しい Google Cloud Jobs API
機械学習は、企業が抱える多くの難問を解決するうえで新しい可能性を生み出します。企業が実現できることは優れた社員によるところが大きいわけですが、それを機械学習で支援することができます。
機械学習を活用すれば、求職や採用の形を変えることができると、私たち Google は考えています。
採用活動は、企業において最も難しい業務の 1 つです。その難しさの大きな理由と言えるのが、対象となる職種を定義し、その職種がどのようなスキルを必要とするのかをわかりやすく説明する産業標準が存在しないことです。
Google はこの 1 年間、あらゆる企業の採用活動を大きく前進させる可能性を秘めた
Google Cloud Jobs API
という新しい機械学習モデルを開発してきました。この API は、マッチする職を求職者に推薦するとともに、職に適した候補者を見つけ出す Google 水準の機能を提供します。
Cloud Jobs API は、職とスキルが互いにどのように関連しているか、求職者の希望に最もマッチした仕事内容、勤務地、熟練度の職はどれかを機械学習によって割り出します。その仕組みの詳細は
こちら
からご覧ください。
Cloud Jobs API は、求人掲示板や求職サイト、応募者追跡システムで使用されることを前提としており、すでに Jibe や Dice、CareerBuilder が同 API のアーリー アダプタとなっています。
Jibe の創設者で CEO の Joe Essenfeld 氏は、Cloud Jobs API について次のように述べています。
「新しいソリューションのインテグレーションには数か月から数年かかると考える大企業は少なくないですが、このような長い実装サイクルはイノベーションの大きな障害になります。私たち Jibe は、ある顧客企業の求人サイトを根本から変える機械学習ソリューションとして、わずか 3 週間で Cloud Jobs API をシームレスにデプロイしました。今後はさらに実装時間を短縮できると考えています」
技術系のプロフェッショナルを対象とする転職ウェブ サイトの Dice は、Cloud Jobs API のローンチ テスターとして、80,000 件を超える求人情報をブラウズしやすくしています。
技術系の求人は複雑で、必要なスキルが細かく限定される傾向があります。たとえば、論理式を使わずに検索欄に “front-end engineer” と入力すると、検索結果には UI エンジニアや UI デベロッパー、ウェブ デベロッパー、UX エンジニアなどが含まれてしまうでしょう。
そこで Dice は、Cloud Jobs API を使用することで、求職者の経験や好みを深く理解し、プロの技術者とその人に合った仕事をうまくマッチングできるようにしています。
CareerBuilder は、Cloud Jobs API を使ってわずか 48 時間で作り上げたプロトタイプと、既存の検索アルゴリズムとの比較を行い、プロトタイプのほうが正確な結果を返すと評価しています。
あるテストでは、トップ 100 の用語の 1 つである “part time” を選び、Cloud Jobs API のプロトタイプと既存検索アルゴリズムで結果を比較してみました。すると、Cloud Jobs API は “PT” などの同義語も使用し、既存アルゴリズムよりも多くの結果を返しました。
また、Cloud Jobs API が検索結果を適切に絞り込めることを示すテスト結果もあります。CareerBuilder が有する医療関係の大規模な求人情報リポジトリの 1 つを使って、“CNA psych”(CNA は Certified Nurses Assistant の略。認定補助看護師)という検索語をテストすると、結果は精神科(psychiatric)の CNA に絞られました。これは、求職者にとって精度が大きく向上していることを意味します。
こうした結果が得られたことに満足した CareerBuilder は、Cloud Jobs API を使用した顧客企業向けのサービスを近い将来提供することを計画しています。
なお、Cloud Jobs API の現在のステータスは限定アルファです。詳細は
Cloud Jobs API のページ
をご覧ください。
Google Cloud Platform に GPU 登場
機械学習にとって、高速で信頼性の高いハードウェアは大きなパワーとなります。ハードウェアが進歩すれば、機械学習ができることも進歩します。Google がハードウェアのイノベーションに力を入れているのも、機械学習アプリケーションの
高速化
が理由の 1 つです。
機械学習を含む複雑なワークロードを
Google Cloud Platform
(GCP)で実行したい企業向けに、Google Cloudは 2017 年初めからハードウェアの新たな選択肢を提供します。
Google Compute Engine
と
Google Cloud Machine Learning
で GPU(Graphics Processing Unit)を利用できるようにするのです。
GPU は、機械学習アプリケーションの複雑さに対応できる専用プロセッサです。Google Cloud で GPU を導入すれば、お客様は必要な分の料金を支払うだけで、あらゆる場所から GPU マシンにアクセスできるようになり、難しい計算問題の解決に集中できます。
言い換えれば、機械学習アプリケーションにロケット エンジンを積み込み、高速でお手頃な価格の機械学習モデルを作れるということです。詳細は
こちらの GPU ページ
をご覧ください。
Cloud Vision API の全面的な値下げ
Google は、最新のハードウェアおよびチューニングされたアルゴリズムを駆使して、Cloud Machine Learning サービスのパフォーマンスを大幅に向上させてきました。サービスの 1 つである Cloud Vision API も、現在では Google が機械学習向けに開発したカスタム ASIC である
TPU
により、パフォーマンスと効率を上げています。
こうした改良に合わせる形で、私たちは
Cloud Vision API の利用料金を 80 % までの範囲で値下げしました
。料金がお手頃になれば、今まで以上に多くの企業が、
Cloud Vision API
を使った新機能を導入できるようになるでしょう。
また、この 6 か月の間に、私たちは料金の値下げだけでなく、イメージ認識機能も大幅に改良しました。たとえば、ロゴ検出機能は数百万ものロゴを識別できるようになっています。ラベル検出機能についても、イメージ内のランドマークやオブジェクトなどを従来よりも多数検出できるように改良されています。
Cloud Vision API を初めて導入
して以来、私たちは製品に対する好意的なフィードバックや、お客様が API を創造的に使ってエクスペリエンスの強化に貢献いただいていることに大変感謝しています。
ベータ リリースの時点から数えると、企業によって分析されたイメージは 10 億件を超えました。Cloud Vision API のコア機能であるイメージ分析は、企業の経営のあり方やエンドユーザーとのやり取りまでも根本的に変えようとしています。この製品を使って素晴らしい成果を上げているお客様は数千社に上ります。
たとえば e ディスカバリ システムを手がける
Platinum IDS
は、Cloud Vision API を使って数百万もの書類やデジタル ファイルの内容関連性を評価するとともに、新しい e ディスカバリ アプリを提供しています。また、Disney は
イノベーティブな宣伝キャンペーン
の基盤として Cloud Vision API を使用しています。
Cloud Translation API の Premium エディション
つい最近、Google は
Google Neural Machine Translation system
(GNMT)のローンチを発表しました。GNMT は、TPU のもとで実行される、最先端の訓練テクニックを駆使した翻訳システムで、機械翻訳の分野では過去 10 年間で最も目覚ましい進歩を遂げた製品です。
Google Cloud は現在、GNMT をサポートする
Cloud Translation API
(旧称 Google Translate API)の Premium エディションを、すべてのパートナー、デベロッパー、企業に提供しています。
この新エディションの特徴は以下のとおりです。
複数の主要言語のペアにおいて、翻訳エラーを 55~85 % 削減する最高品質のモデル。
最大 8 言語(英語から中国語、フランス語、ドイツ語、日本語、韓国語、ポルトガル語、スペイン語、トルコ語への翻訳)と 16 言語ペアのサポート。サポート言語は今後さらに増えます。
Premium エディションは、正確で長い形式の翻訳サービスを必要とするお客様に合わせて作られています。たとえば、ライブ ストリームや大量の電子メール、専門論文、文書などの翻訳です。これに対して Standard エディションは、100 言語を超える翻訳と、短期的なリアルタイムの会話テキスト翻訳に適した価格性能を提供します。
また、Cloud Translation API を手軽で使いやすいものにするため、私たちは利用頻度の高い Standard エディションの料金を引き下げました。詳細は
料金案内のページ
をご覧ください。
Cloud Natural Language API が GA リリースに
私たちは、テキスト分析機械学習サービスである Cloud Natural Language API をすべての企業に GA リリース(一般公開)しました。2 億人以上のユーザーを対象に数十億件ものメモやファイルの格納サービスを提供している
Evernote
をはじめ、多くのベータ テスターにシェアしていただいた貴重なフィードバックに基づく新機能が含まれています。
強化されたエンティティの認識
: テキストに含まれている人名、社名、地名など、名称を識別する精度を向上させています。
拡張言語サポートによる細かい粒度の感情分析
: 文書やレコード内だけでなく、文のレベルで感情分析を提供します。
形態論的要素を加味した高度な構文解析
: 数、性、人称、時制など形態論の要素を加味して、高度な NLP タスクで必要な同一指示の解決を向上させています。
技術的な詳細や Cloud Natural Language API の動作を知りたい方は、
こちら
をクリックしてください。
私たちのチームは、新しい機械学習シナリオの実現に向け、忙しい日々を過ごしています。私たちは今年だけで、まったく新しい API と 1 つのフルマネージド プラットフォームを導入し、それらは今ではすべての企業で利用できます。そして、ユーザーの皆さんが Google の既存の機械学習エコシステムを掘り下げている間も、私たちは新しいシナリオを生み出す研究とモデルへの投資を続けていきます。
2017 年以降も、企業向けの新しい機械学習ソリューションを迅速に提供すべく、努力していく所存です。次のアクションにどうぞご期待ください。
* この投稿は米国時間 11 月 15 日、Google Cloud Machine Learning の Group Lead である Rob Craft によって投稿されたもの(投稿は
こちら
)の抄訳です。
- Posted by Rob Craft, Group Lead for Google Cloud Machine Learning
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