人工知能やIoTなど最先端Technologyの情報が集まる「Innovation Meetup」

今回はABEJAのメンバーが最新技術について発信し、社内外のエンジニア達が活発に情報交換する取り組みである「Innovation Meetup」についてご紹介します。
ABEJAでは、隔週でエンジニアが最新技術について情報交換するMeetupを開催しており、最新技術を活用した各社の取り組みをLT形式で紹介しながら、参加者同士で意見交換をしています。

Innovation Meetupは、各サービスのエバンジェリストや最新技術のオーガナイザー、コミッターなど、最先端テクノロジーに対して感度の高いエンジニアの方々が集うコミュニティです。

このInnovation Meetupでは、以下のトピックを中心に開催しています。

人工知能(AI) / データサイエンス / ビッグデータアナリティクス / 機械学習 / ビジネス·アナリティクス / ビジネスインテリジェンス / 予測分析 / データビジュアライゼーション / スタートアップ / ソフトウェア開発 / 新テクノロジー / ロボット工学 / ビッグデータ

今回は、これまで開催してきたMeetupについて、簡単に各回の内容をご紹介します。

第1回「AI×ビッグデータ×IoTスタートアップのエンジニアが語る最新の人工知能動向」

LT1 ABEJA AI Engineer LSK「Convolutional Neural Networks」

LT2 ABEJA Data Scientist LK「Research Priorities for Beneficial AI」

第1回目の内容は、CNNの活用事例や人工知能の発展による社会へのインパクトについてお話しました。
最初のLTは、Convolutional Neural Networks（CNN）の基礎知識と、CNNの活用事例について。
CNNは、ImageNetの競争にGoogleチームが、CNNを使って勝ったことで広まりましたが、このLTでは、CNNの基本的な構造を生物学的モデルや画像フィルタの数学などの事例を用いながら解説しました。具体的なCNNの活用事例として、Deep Dreamや、Prismaの様な芸術スタイルの変換アプリなどがあることを動画をご覧頂きながらご紹介しました。
後半のLTでは、人工知能の研究開発によって、今後数十年どのように社会や各産業へ影響していくのか、社会的インパクトについて解説。
具体的には、人工知能が自分達のキャリアや生活にどう影響するのか、道徳的な問題について議論したり、ネガティブな方向に人工知能が進まないために人間は何ができるのか等を参加者でディスカッションを行いました。

第2回「Talk about Big Data tools: Spark, Hadoop, Scala」

LT1 ABEJA Devops K.T. 「Introduction of Scala」

LT2 ABEJA Spark Engineer T.Z. 「Why Spark is fast?」

第2回目は、Scalaのメリットと、Sparkのメリットについてそれぞれ事例を用いてご紹介しました。
最初のLTでは、「なぜScalaを使うのか?」そのメリットについて解説。後半のLTでは、Sparkを使う上での入門的な知識から、ABEJAでの活用事例をもとに、実践した場合のノウハウをお話しました。
特にSparkのLTについては、Hadoopとの比較で具体的なSparkのメリットや、そもそもHadoopがあった中で、なぜSparkが開発されたのか？という起源の話までかなり踏み込んだ内容に。
またSparkがこれから何を改善していくか？、どんな機能が改良されていくか？といった今後のSparkの展開についても、弊社の実際にSparkを使っているメンバーからお伝えさせて頂きました。
このLT後のQ&Aでは、「運用する上での抱えている課題をどのように解決したか？」「Sparkと、別の技術を複数組み合わせる上で、選んだ技術とその選定理由は？」などといった質問が飛び交うなど、かなり踏み込んだところまで参加者同士が情報交換をし合う姿が見られました。

第3回「Deep Learning Future Night」

LT1 ABEJA CTO 緒方氏「CVPRから見る2017年のDeep Learning」

LT2 Giantleap CEO 森本氏「ボット時代の幕開け。最先端NLPの活用の仕方とは？」

LT3 LeapMind CEO 松田氏「二値化ディープラーニングとIoTデバイスへの適用」

第3回目は、弊社CTO緒方がラスベガスで開催されたCVPR（Computer Visionの世界的トップカンファレンス）の内容を元に世界的な最新のディープラーニング動向を紹介。その他のTLでは、GiantLeap社、LeapMind社など人工知能スタートアップ各社CEOがディープラーニングを活用したサービス事例についてお話して頂きました。

弊社CTO緒方のLTでは、今後のディープラーニング動向を実例のビジュアルベースで分かりやすくご紹介。特にCVPRに就いている過去のスポンサー数や、発表内容などを紹介しながら、ディープラーニングが年々どのように技術的な進化をしていたり、市場的にも注目を浴びているのかについて解説させて頂きました。
この回の詳細については、CodeIQ Magazineにレポートとして掲載されましたので、ぜひこちらをご覧ください！

第4回「ABEJA×Wantedly×アイリッジの3社が自社インフラの裏側をご紹介」

LT1 ABEJA Lead Engineer 河崎氏「Dockerとサーバレスアーキテクチャを取り入れたAbeja Platformの裏側をチラ見せします」

LT2 Wantedly インフラエンジニア藤田氏「Docker をフル活用したインフラの紹介と成長し続けるためのインフラ戦略」

LT3アイリッジ開発マネージャー野口氏「カオスからクラウドネイティブへの戦略と実践、そしてFunction as a Serviceに向けて」

第4回目は、ABEJA、Wantedly、アイリッジの各インフラ責任者が、インフラの裏側をシステム図を用いて解説しつつ、その開発過程での成功・失敗事例を紹介しました。
ABEJAの場合は、Dockerを活用してどのように解析基盤を開発しているのかについて弊社河崎よりご紹介させて頂きました。
具体的にはサーバレスアーキテクチャやDockerを使って、①いかにインプットをスケーラビリティにするか②デプロイを簡易化させるために何をしたか③どうやって開発に柔軟性を持たせるか、などというポイントについて、ABEJAのシステム構成図を解説しながらご紹介させて頂きました。