AI・IoT等新技術等をめぐる法規制を緩和する「規制のサンドボックス制度」についてまとめてみた

2019.1.9

ちょうど昨日、こんな記事が公開された。

インフルエンザのオンライン受診勧奨サービスを実証へ、MICIN – 日経デジタルヘルス

医療方面というととにかくあらゆる方面で規制が多く革新的な技術や新たな仕組みの導入がスピーディに進みづらい分野の一つであるという認識だったので、MICIN社が医療分野の第一号として規制周りでのこうした特例措置を受けたというのが個人的に印象的だった。
記事によるとこの特例措置の背景にあるのが「サンドボックス制度」になるわけだけど、一体このサンドボックス制度とは何なのか。ネット上を調べてみてもあまり情報が無いので詳しく調べてみることにした。

規制のサンドボックス制度(新技術等実証制度)とは

2018年6月6日にスキームが公表され、窓口が設置された模様。公式の資料*1にて制度の概要が書かれていたのでこちらを抜粋すると、

AI、IoT、ブロックチェーン等の革新的な技術の実用化の可能性を検証し、実証により得られたデータを用いて規制制度の見直しに繋げる制度

とのことだった。もうすこし簡単に言うと、
「AIとかIoTとかそういう技術周りで色々既存の規制があるけど、あなたの事業に対して必要に応じて規制を一部緩和するからどの部分の規制を緩和してほしいのか教えてね」という感じの制度

こうした規制緩和制度は他国でも事例があるようで、イギリスやシンガポールでも採用されている模様*2。
制度誕生の背景を想像するのは比較的想像に難くない。昨今世界的にやれAIだIoTだブロックチェーンだシェアリングエコノミーだと言われているものの、
日本の場合他国に比べて既存の法制度等が障壁となって国内で新技術を実証しづらい現状にあるように思われる。
医療方面で言うと中国では2018年11月に既に薬剤まで処方する無人診療の診療所が出現していたり*3、世界的に広く利用されているUberのようなライドシェアサービス方面で言うと日本はいまひとつ歩みが遅い。
そうした中でのサンドボックス制度の登場は現代の急速な世界の変化に対応するための必然だったも言えそうな気がする。
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DockerでAngular+Nodeのサーバを立てた話

2018.3.1

最近Win機を購入して 仮想環境どうしようかなーと思っていたのだが、「せっかくだし使い慣れたVagrantではなく思い切ってDockerでつくってみるか」と思い立ったので 勉強がてらDockerでサーバを立ててみた。

前提となる環境

* Windows 10 Home Edition
* Docker Toolbox

やったこと

1. Angular+Node用のDockerfile及びimageの作成
2. 1で作成したimageをもとにコンテナを作成しつつ、ホストマシン上でコードをいじれるようマウント
3. 実際にサーバを立ち上げてみる
4. ホスト上からコードに修正を加えてみる
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Character-level Convolutional Neural Networkについて調べてみた

2018.2.12

元論文

Character-level Convolutional Networks for Text Classification ( arxiv )

概要

One-Hot表現に変換した入力値をEmbeddingした後、6層のConvolution(+Max Pooling)→平滑化して3層からなる全結合層(出力層は問題に応じて適宜変える)という流れ。
カーネル数やパラメータ数は論文中に記載されているので割愛。
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TensorFlowでモデル構築して学習させる際のイメージ

2017.9.27

 なんとなく機械学習周りのツールをいじってみて、いざ学習モデルを組んでみようとTensorFlowのコードを見てみた所、なにやら奇妙で膨大な処理がつらつらと書き連ねられていて圧倒された…なんて経験をされた方も少なくないと思われます。確かにTensorFlowのコードは一見すると複雑怪奇ですが、プログラムの背景に存在している以下の4つの概念を抑えてしまえば 膨大なコードもうまく紐解いてゆくことが可能です。

・モデル
・モデルを用いた計算
・学習
・データセット

 この記事ではTensorFlowによる学習のコードを見て どこでどういう処理が行われているのかなんとなくイメージできる事を目標として、簡単なモデルの例からTensorFlowにおける学習の導入まで段階的に議論を進めていきます。
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Kerasで多層パーセプトロンのモデル構築する際のイメージ(数式無し)

2017.7.27

最近Kerasに関して勉強をする機会があったためまとめました。
Kerasで多層パーセプトロンを構築されている方は 幾何的な理解の助けにご利用下さい。
( どちらかというと学習メモ用に走り書きしただけなので 難解な部分, 認識の誤り等残っている可能性があります。
その際にはお手数ですがTwitter(@irration)までご連絡いただけましたら幸いです )

また、今回はモデル構築部の幾何的な理解を目標としているため、実際のKeras部分を用いた学習に関しては省略しております。ご了承下さい。

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