深層学習は専門家が足りない、米新興企業が指摘：人材育成も難しい（1/2 ページ）
自動運転車向け深層学習ソフトウェアの開発を手掛ける米DeepScaleは、「深層学習の分野は専門家が足りていない」と指摘する。
DeepScaleは、2015年に米国カリフォルニア州マウンテンビューに設立された新興企業で、ADAS（先進運転支援システム）や自動運転車向けに、人や物を検知する深層学習ソフトウェアの開発を手掛けている。同社は最近、ベンチャーキャピタルのPoint72とnext47から1500万米ドルのシリーズAの投資を受けた。
また、DeepScaleは、Hella-Aglaia Mobile Visionと新たなパートナーシップを結んだことを明らかにした。さらに、2018年始め、ミシガン州に拠点を置くティア1サプライヤーのVisteonは、DeepScaleとの協業を発表した。その背景には、Visteonが同社初となる自動運転技術プラットフォーム「DriveCore」を開発したことがある。
DeepScaleの共同設立者でCEO（最高経営責任者）であるForrest Iandola氏は、EE Timesによる電話インタビューの中で、深層学習の専門家が足りていないという見方を明らかにした。
専門家が不足する深層学習分野
自動車メーカーとティア1はいずれも、ソフトウェア（特に深層学習用ソフトウェア）の専門知識を求めているが、その必要性は過去18カ月で急速に高まった。業界全体でも、深層学習と、それを生かしたソフトウェア開発との間にある、知識のギャップに慢性的に悩まされている。
Iandola氏は、カリフォルニア大学バークレー校で博士号を取得した人物で、同社ではディープニューラルネットワーク（DNN）とコンピュータビジョンシステムの開発を手掛けている。Iandola氏によると、DeepScaleでさえも、外部からの需要を満たすため、社内の専門知識をいち早く向上させる必要に迫られているという。
Iandola氏は、DeepScaleが1500万米ドルの資金を何に使おうとしているのか問われると、「深層学習の専門家を雇用することだけでなく、深層学習の社内向けトレーニングプログラムを開発し、チームを強化する必要もある」と述べた。
Iandola氏によると、実際のところ、深層学習という領域は、学問の世界においてさえもまだ黎明（れいめい）期にあるという。そのため、新興企業でチームを強化することは、深層学習の博士号を持つ人材をまとめて雇い入れるよりも難しいという。
Iandola氏は、深層学習を「極めて多分野にまたがる学問領域」と表現。「数学やアルゴリズムの専門家だけでなく、プラットフォームにソフトウェアを実装する方法を知っているコンピュータシステムのエキスパートも必要だ。さらに、データパイプラインを熟知しており、データセットの監督やキュレーションが可能な専門家も必要になる」と述べた。
深層学習の専門家とは、単に深層学習モデルのスペシャリストだけを指すのではなく、深層学習インフラを理解する人、深層学習のデータセットを扱った経験がある人のことも指す。つまり、知識が前例のない形で集結するということだ。Iandola氏は「社内トレーニングの実施や、2〜3人の若いエンジニアにメンターを割り当てることを計画している」と説明する。
DeepScaleは、社内のソフトウェアエンジニアを育成し、今後1〜2年で深層学習に精通させることを目指すという。
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