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AI(人工知能)インフォグラフィックス【時間をかけずにすぐわかる】

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人工知能(AI)の研究・市場の変遷や活用事例をわかりやすく紹介しています。

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AI(人工知能)インフォグラフィックス【時間をかけずにすぐわかる】

  1. 1. いま話題のAI 1 AI
  2. 2. AIとは? “人間の脳が行っている知的な 作業をコンピュータで模倣した ソフトウェアやシステム”
  3. 3. 我々人間を助けてくれるAI♡ 薬品の効能を予測 明日の売上を予測 広告のコピーを作成 ロゴを自動的に作成 ニュース記事を作成 曲を作成 画像・映像の内容を教示 顧客の性別・年齢を察知 機械の異常な動きを発見 画像から難病を発見 動画から爆笑の瞬間を察知 トンネルの劣化を発見 ゴッホ風の動画を作成今年の冬の気温を予測 来年のトレンドを予測 TV 番組視聴率を予測 侵入者を自動的に発見 試合の結果を予測 ごみを自動的に分別 作物の成長状況を教示
  4. 4. 60年も前から進化してきたAIは動き出しました 第 1 次 AI ブーム 第 2 次 AI ブーム ディープラーニング (機械学習) 1960 年代 1970 年代 1980 年代 1990 年代 2000 年代 2010 年代 冬の 時代 AI AI 技術を現実社会に応用 することはまだ難しいバブー 課題が多い。AI は専門家任せで 手間がかり、コストが高えぇ AI 技術などの進歩によって、 AI の活用が急激に増えております 冬の 時代 AI
  5. 5. 2012 ディープラーニングが大きく進歩 年 AI の機械学習の深層学習技術
  6. 6. ディープラーニング - STEP 1 膨大のデータを学習 ディープラーニングは機械学習の一種です。まずはニューラルネットワークを通じて、膨大なデータ(画像、音声 データなど)の「学習」を行います。学習によって、AI は自動的にデータの特徴をつかむことができます。 分かりやすい例として、数千の「ネコ」が入っている画像を学習します。
  7. 7. ディープラーニング - STEP 2 画像認識の検証 学習後は画像認識の精度を確かめるためのデータ検証を行います。2012 年にはトロント大学に続いて、Google の X lab が今までとかけ離れた精度 (85%) の画像認識を実現。( ネコの画像・動画データを使用)その後、 (ネコという対象に限らず)画像認識技術がさらに進化、画像認識の精度が年々少しずつ向上している模様です。 高い確率で「猫」です! ?
  8. 8. GPU GPU GPU GPU BIG DATA: データの増加 コンピューティング パワーの向上 AI 技術の進歩 AI の研究ブーム AI人気を説明する三つの理由 ディープラーニング
  9. 9. 近年はAIの勝利が続く、メディアも大きく報道 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 $5000 WATSON IBM ワトソン は「ジョパディ!」 を制覇! 将棋 AI の 「ボナンザ」が 名人に勝利 囲碁 AI の 「アルファ吾」が 名人に勝利 ポーカー AI がポーカー のプロに勝利 AI が「ミズ パックマン」 を全面クリア
  10. 10. AIと言えば、海外のあの企業 Apple IBM Google Facebook Samsung Baidu NVIDIA Salesforce Bosch Microsoft Alibaba Siemens General Electrics Tata Infosys Tencent
  11. 11. 海外・国内のAIベンチャーは目覚ましい勢いで成長 2013 $10億 $31億$26億 160 253 364 493 658 $6 億 $50億 2012 2014 2015 2016 出所: 10 億 20 億 30 億 40 億 50 億 60 億 $ 0 企業間取引数 $6億 AI 企業 グローバル資金調達額のトレンド
  12. 12. 日本勢のAI投資も急激に増えています Rakuten Hitachi NTT Sony Panasonic Recruit Fujitsu Toyota Fanuc NEC Komatsu
  13. 13. 日本のAIベンチャー増加中:200社以上
  14. 14. AI 活用事例
  15. 15. AIの画像認識技術で異常などを「検出」 医療 X-RAY 「 腫瘍の疑い 」 防犯 「 不審者による侵入 」 「 商品に異物 」 製造 「 女性・20 代 」 販売 「 水と農薬を補給 」 農業 「 危険。橋にひび割れ 」 建築 A I
  16. 16. 今年の農作を予測・企業の業績を予測・学生の成績 予測・社員のパフォーマンスを予測・週末の売上を 測・秋のファッショントレンドを予測・医療コスト 予測・自動車の需要を予測・犯罪率を予測・外国為 市場の動向を予測・来年のファッショントレンドを 測・選挙結果を予測・地震発生をッ予測・機械故障 予測・航空券の需要を予測・失業率を予測・平均寿 を予測・テレビ番組の視聴率を予測・ヒット曲を予 GDP を予測・サッカー試合の結果を予測・週末の 気を予測・大気汚染を予測・脳梗塞の回復率を予測 返済率を予測・合格率を予測・競馬の結果を予測・ 雑状を予測・石油単価を予測・退職率を予測・ヒッ 曲を予測・心臓発作の回復率を予測、新社員のパフ ーマンスを予測・テレビ番組の視聴率を予測・四半 AIによって迅速で正確な「予測」 % 最安値予測 12 月発 Camel Air flycheap.com 40,000 8 月中旬に予約 Copyright © 2017 Data Artist Inc., All rights reserved. 今週の株価予測 65% 35% 30% 70% 銘柄 S 80% 20% 銘柄 T 10% 90% 銘柄 P 45% 55% 銘柄 D 売上詳細 ● おにぎり : 50 個 ● 牛丼弁当 : 25 個 ● バナナ : 50 個 ● お茶 : 125 個 ● お菓子 : 250 個 ● アイスクリーム 85 個 Mon Tue Wed Thur Fri Sat ¥114,514 ● やきそば : 70 個 ● ラーメン : 75 個 ● サラダ : 85 個 ● チップス : 125 個 ● チョコレート : 215 個 ● シャンプー      15 個 Sun 明日の売上予測
  17. 17. 通知・対話・教育目的のAI♥ トラが柵の近く にいるよ うさぎちゃん 餌の時間。来て、 はやく来て♡ お客様、ご返却 をお願い致します。 おすすめの本です。 今なら借りられます Do you like green robots? 動物園チャットボット 英会話ロボット 図書館チャットボット
  18. 18. 翻訳・通訳型のAI 音声 画像・動画 独唇 I like orange juice! 手書き I like orange juice! I LIKE ORANGE JUICE I LIKE ORANGE JUICE
  19. 19. 初めて見る物も認識。観光客も喜ぶ、画像認識のAI スウェーデン産のニシンの 塩漬けを缶に入れて発酵さ せた食品です。世界一臭い 食品と呼ばれています。 シュールストレミング Surströmming The Daruma doll, also known as a Dharma doll, is a hollow, round, Japanese traditional doll modeled after Bodhidharma, the founder of the Zen sect of Buddhism Daruma Doll ゲルは、主にモンゴル高原に 住む遊牧民が使用している、 伝統的な移動式住居のこと。 日本では、中国語の呼び名に 由来するパオ(包)という名前で 呼ばれることも多い。 ゲル ( 家屋 )
  20. 20. 芸術や文章を生成するAI BA GEL SH OP AL W AYS FRE SH 2015EST. ♪曲を生成 芸術風の画像・動画を生成 ロゴを生成 レシピを生成 文章・コピーを生成 “ X 蛍光灯は商業施設やホテルなど のダウンライトに使われている コンパクト蛍光灯です。”
  21. 21. 自動運転を実現するのもAI
  22. 22. AIを懸念する人がいます AI で私の仕事 がなくなる のではないか ? AI が私たち を攻撃するの ではないか ? AI で社会の 格差が広がる のではないか
  23. 23. しかし、AIの活用はデメリットより の方が多いのではないでしょうか メリット
  24. 24. 特に課題の多い 日本に関しては...
  25. 25. 日本の課題:高齢化が進む 少子化・高齢化がドンドン進み、現役社会人の経済負担が年々悪化。 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 65 歳以上の人口を 15 ~ 64 歳の人口で支える負担 65 歳以上 15~64 歳 65 歳以上 15~64 歳 65 歳以上 15~64 歳 出所 : 国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口(2012) (%) 1955 60 65 70 75 80 85 90 95 2000 05 10年 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 出所 : 厚生労働省「平成25年度国民医療費の概況」 国民所得に占める医療費割合の推移 40兆 2013 年 2000 億 1954 年 9.8 8.6 4.8 1.31.41.51.71.81.92.0 2.3
  26. 26. 日本の課題:過剰勤務 日本人、特に男性はやはりちょっと働き過ぎ? 日本人の労働時間は世界各国と比べて、世界の平均に近いようですが、男性の正社員だけでみた場合、残業時間が比較的に長いというデータがあります。 また、有給の消化率が低く、有給の日数が比較的に少ないというデータもあります。 日本の男性正社員は少し働き過ぎなのではと複数の調査が示唆しています。 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 (分) 日 本 ア メ リ カ フ ラ ン ス 韓 国 出所 : 連合総合生活開発研究所「生活時間の国際比較」(2009) 正社員1日あたりの平均残業時間 女性 男性 * エクスペディア , 「世界 28 ヶ国 有給休暇・国際比較調査 2016」 0 5 10 15 20 25 30 ブ ラ ジ ル フ ラ ン ス ス ペ イ ン オ ー ス ト リ ア 香 港 イ タ リ ア ア メ リ カ メ キ シ コ シ ン ガ ポ ー ル イ ン ド 韓 国 日 本 30/30 日 30/30 日 30/30 日 25/25 日 14/14 日 25/30 日 12/15 日 12/15 日 14/18 日 15/21 日 8/15 日 10/20 日 日本の有給消化率は最下位 100% 83% 80% 78% 71% 53% 100% 100% 100% 100% 80% 50%
  27. 27. 日本の課題:ワークライフバランス 日本の男性は家事・家族ケアの分担率が世界最下位。 男性の家事・家族ケアに不満を抱いている配偶者も比較的に多いようです。 43 41 40 40 39 38 38 38 37 37 37 36 35 35 35 34 33 33 32 32 32 32 31 31 31 30 30 30 30 26 25 25 18 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 ス ウ ェ ー デ ン メ キ シ コ ア イ ス ラ ン ド デ ン マ ー ク フ ラ ン ス ノ ル ウ ェ ー 南 ア フ リ カ ス ロ バ キ ア ポ ー ラ ン ド フ ィ リ ピ ン ア メ リ カ ア イ ル ラ ン ド ベ ネ ズ エ ラ イ ギ リ ス ラ ト ビ ア フ ィ ン ラ ン ド リ ト ア ニ ア ス ペ イ ン ク ロ ア チ ア ス ロ ベ ニ ア ア ル ゼ ン チ ン 台 湾 西 ド イ ツ チ ェ コ ス イ ス ロ シ ア ブ ル ガ リ ア オ ー ス ト ラ リ ア イ ス ラ エ ル 韓 国 オ ー ス ト リ ア チ リ 日 本 子持ちの有配偶男性の家事・家族ケア分担率 出所 : 国際社会調査プログラム(ISSP)が 2012 年に実施した「家族と性役割に関する意識調査」 0 10 20 30 40 日本 アメリカ フランス 韓国 0 10 20 30 40 日本 アメリカ フランス 韓国 家事負担への不満度 ( 妻) (やや不満かかなり不満と回答した人の割合) パートナーとその子供のと関わりへの不満度 ( 妻) (やや不満かかなり不満と回答した人の割合) 出所 : 連合総合生活開発研究所「生活時間の国際比較 ー日・米・仏・韓のカップル調査 (2009)
  28. 28. 日本の課題: 仕事の満足度が低い 日本人の仕事に対する満足度が、他国と比較して、非常に低いと複数の調査が示しています。 (35 ヵ国比較) 出所:Indeed 社、「Indeed Job Happiness Index」(2016) 0 10 20 30 40 50 60 70 90 イ ン ド マ レ ー シ ア ド イ ツ イ ン ド ネ シ ア イ ギ リ ス ア ラ ブ 首 長 国 連 邦 南 ア フ リ カ オ ー ス ト ラ リ ア 米 国 カ ナ ダ デ ン マ ー ク ニ ュ ー ジ ラ ン ド ノ ル ウ ェ ー オ ラ ン ダ ス ウ ェ ー デ ン シ ン ガ ポ ー ル 中 国 香 港 イ タ リ ア ス ペ イ ン フ ィ ン ラ ン ド ブ ラ ジ ル ロ シ ア フ ラ ン ス ト ル コ 「今の仕事にやりがいを感じていますか」 日本の正社員は世界 26 ヵ国で最下位 出所:LinkedIn 社、「LinkedIn 2014 タレントレポート」(2014) 仕事の幸福指数 35 最下位 位 日 本
  29. 29. 日本の課題:生産性が低い 労働生産性とは、生産過程での労働効率を指します。具体的には、労働者 1 時間当たりの生産額のことを指し、 生産額を投入した労働量で割った値で算出することができます。先進国の中では日本の生産性は比較的に 低い水準にあります。労働時間の割には報酬が少ないとのことです。 G7 国の労働生産性の比較(一時間労働当たりの GDP) 米国 フランス ドイツ イギリス カナダ 日本 イタリア OECD 平均 $68.3 $67.5 $66.6 $53.6 $52.4 $51.1 $50.8 $45.5 出所 : OECD 2015 OECD 加盟国の時間当たり労働生産 2015 年 /GDP 基準改定後 19 位 (34 カ国比較) 出所 : OECD 2015
  30. 30. 日本の大課題: 日本の幸福度は低い OECD:「より良い暮らし指数」(2016 年 ) 23 最下位 位 (38 ヵ国中) 国連 :「世界幸福度報告書」(2016 年 ) 53位 (153 ヵ国中) 最下位 G7 OECD 6 位 (7 ヵ国中) G7 26 位 (35 ヵ国中) 各国国民の「幸福度」に関する調査が OECD や国連によって年一回行われるのですが、日本人の幸福度は先進国の中で比較的に低い水準にあると複数の調査が 語っている。今までのデータを振り返ると、なぜ日本の幸福度が比較的に低いのかはある程度想像できるのではないでしょうか。 過剰な勤務時間、ワークライフバランスの悪さ、仕事満足度の低さなどは国の幸福度を低水準にする要因になっているのではないかと考えられます。
  31. 31. AI は日本の多くの課題を解決 する力があるのではないでしょうか SOLUTION?
  32. 32. 時間の余裕 が生まれる ※アクセンチュア調べ。AI を活用した場合、2035 年時点 には年間成長率は従来の経済成長シナリオの 3 倍に上昇。 生活水準の向上 生きがいのある仕事 ワークライフバランス 生産性 があがる ▼ ▼ 単調・面倒な 仕事がなくなる ▼ AI を活用 創造性の要る仕事、人間をケアする仕 事、環境を美化する仕事等、人間にし かできない、人間を喜ばす目的のより 生きがいのある仕事が増える。 男 性 に は 家 事 や 家 族 ケ ア を す る ための時間的な余裕が生まれる。 過 剰 残 業 の な い 社 会 で は 女 性 の 本格的な社会進出が期待できる。 過剰勤務なく、今よりも満足できる 経済的で高い生活水準が得られる。
  33. 33. HAPPY WORK HAPPY FRIENDS HAPPY HOBBY HAPPY FAMILY HAPPY LIFE HAPPY
  34. 34. 信じています。動いています。 日本の未来は明るい♥ www.data-artist.com

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