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2017年8月17日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　Neural Network Consoleは、マウス操作でニューラルネットを設計できる、ディープラーニング用のIDEである。ソニーが2017年6月に公開したディープラーニング用フレームワーク（ソフトウェア開発用ライブラリ）である「Neural Network Libraries」を使ったプログラム開発を、より容易にする。PythonやC++によるコーディング作業のうち、ニューラルネットの設計など多くの部分をGUIベースで開発できる。

図1●Neural Network Consoleの位置付け（出所：ソニー）
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　例えば、一般的には、プログラムのコードを記述し、関数ブロックを組み合わせることでニューラルネットワークの構造を構築する。これに対してNeural Network Consoleでは、コンポーネントとして用意されている関数ブロックを配置する操作によって、ニューラルネットワークを構築できる。ニューラルネットワークを視覚的に編集できるので、ディープラーニングの習得用途にも適する。

画面1●図1●Neural Network Consoleの画面（出所：ソニー）
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　設計したニューラルネットワークのパラメータを自動でチューニングする構造探索機能も備える。これまでは、パラメータの調整作業は人間が手動で行っていたが、一部のパラメータについて最適化を自動化できるようにした。チューニングの最終段階を任せられるようになるとしている。

　IDEであるNeural Network Consoleの公開に合わせて、ライブラリであるNeural Network Librariesも強化した。アプリケーションからコアライブラリ（C++）の機能を利用するためのAPIライブラリを拡充し、これまでのPythonライブラリに加えて、C++ライブラリを用意した。PythonではなくC++でアプリケーションを開発できるので、モバイルデバイスやIoTデバイスなどへの組み込みが容易になった。

図2●Neural Network Librariesの構造（出所：ソニー）

　ライブラリであるNeural Network Librariesの特徴として同社は、コアライブラリが移植性の高いC++ベースであること、PythonとC++のAPIライブラリを用意していること、複数のGPUを使った分散処理によって高速に学習させられること、CUDA対応など特定の計算処理の実装をプラグインによって追加できること、などを挙げる。

写真1●ソニー R&Dプラットフォーム システム研究開発本部 AIコア技術開発部 シニアマシンラーニングリサーチャー 小林由幸氏
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　ソニーがディープラーニング用のライブラリやIDEを無償公開する理由を同社は「今後、ディープラーニングの応用分野が拡大するので、より多くの開発者に使ってもらいたい」と説明する。現在は画像認識など限られた用途で使われているが、製造業や農業などのIoT領域や自動運転、その他へと応用範囲が広がる。OSSコミュニティなどは巻き込めていないが、ライブラリはGitHubリポジトリのスター数で1500後半程度であり、「OSSとしては順調な滑り出し」としている。