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情報社会とメディア 第14週
2019年度後期
植田 康孝
y-ueda@edogawa-u.ac.jp
▪ 2020年センター試験「倫理」では
「人間は人工知能(AI)に
仕事を奪われると思うか」
といった質問に対する
アンケート結果のグラフを示し、
日米の就労者それぞれ100人あまり
のとらえ方の違いを
読み取る問題が出た。
センター試験「倫理」 AI出題
人工知能社会を見据えて
▪ 2020年春の大学入学を目指す
受験生の間では、
情報系の学部学科の
人気が引き続き高い。
▪ 学部系統別の志望者数は、
国公立大の「情報」が前年比で18%増、
私大は5%増だった。
注目される「AI学部」
人工知能社会を見据えて
あなたは、「本」と
「マンガ」で
どちらが
読み易いですか?
では、質問です
大抵の人間は、
マンガの方が読み易い。
しかし、人工知能は
マンガの方が苦手です。
画像処理は難しい。
回答です
写真の画像処理はできるが、
機械はイラストを理解する
ことは難しい。
芸能人の似顔絵は、
人は何となくこの人だろうと
分かるが、機械はできない。
回答です
だから、親や先生が
マンガをバカにしたら、
「これは人間的行動です。
人工知能は、本や新聞を
簡単に読めますが、
マンガは読めません」と答える。
回答です
「人工知能」というと、
多くの人は膨大なデータ(ビッグデータ)を
高性能なコンピューターが
高速で解析してくれると思いがち。
しかし、人工知能の最も画期的な部分は
人工知能(ロボット)が
「眼」を持ったこと。
つまり、センサー(画像認識)。
君たちがこれから生きて行く
令和時代、あるいは人工知能社会とは
どのような社会でしょうか?
ネット(動画)がテレビを抜いたとか
言われていますが、
これは、「周回遅れ」の議論。
テレビは、もはや昭和のメディア。
インターネットも、平成のメディア。
では、令和のメディアは?
令和のメディアは、「現場(リアル)」。
モノやインターネットの動き、
人間の感情を
センサー(カメラ)が読み取り
人工知能が、
「未来」を予測してくれる。
昭和のメディア(テレビ)は、
人の属性(性別、年齢、住所)など
お構いなしで全体(視聴率)だけ見た、
かなりヒドイものだった。
平成のメディア(インターネット)は、
人の属性だけでなく、趣味嗜好を
考えてくれるようにはなったが、
それも所詮は過去のデータ。
リアルタイムではなかった。
今までのオールドメディアは、
眼が見えていなかった。
しかし、人工知能の一つとして
深層学習(画像認識)が発達したことで、
ヒトやモノをもっと観察
(センシング)して
モデリングすることが可能になった。
自動運転、無人コンビニ、ドローンなど
すべてセンサーが鍵。
例えば、広告分野。
消費者の気持ちなど考えずに
マスコミや広告代理店は
大量に広告を投下していた。
スポンサーにとっては非常に非効率、
コスパが極めて悪いやり方だった。
現場でリアルタイムに起こっていること
人間の感情に寄り添うこと、
が大事であると、スポンサーは気づき始めた。
スポンサーは、
マスコミや広告代理店を切り、
自らが直接消費者に
デジタル広告を出す方法を
選び出している。
その場合、ポイントとなるのが「現場」。
つまり、センサーで人の行動や感情を
読み解き、十分に理解すること。
▪ 店舗をデジタル(AI)で武装する取り組みは、
「広告」分野に大きな改革を迫りつつある。
▪ 既に、米最大の小売りチェーン
「ウォルマート」は、2019年春、
「広告戦略」を180度転換した。
英大手広告会社「WPP」との契約を解消。
広告媒体は、メディアから現場に
店舗が「広告媒体」に変身
▪ ニューヨークの中心マンハッタンからクルマで
東に1時間強、ロングアイランドの中央部に
ある「ウォルマート」の「レビットタウン店」。
▪ 店内を見渡すと、複数の大型ディスプレイ。
▪ 店舗、時間帯、曜日、天気などで
どの商品が売れるかを人工知能が解析、
それに合わせてターゲットを絞り込んだ広告を出す。
広告媒体は、メディアから現場に
店舗が「広告媒体」に変身
▪ 店内広告の露出後、
どの程度の顧客がその商品を手にして
興味を示しているのかも、
AIカメラで検証できる。
▪ 店舗を単に商品を並べて販売する場と
捉えるのではなく、
情報を消費者に伝える「メディア」に変身させた。
広告媒体は、メディアから現場に
店舗が「広告媒体」に変身
▪ ニューヨークのドラッグストア「ウォルグリーンズ」
▪ 飲料コーナーにある冷蔵庫に近づくと
飲料の情報や広告が表示
▪ 扉を開くと、画面と同じ場所に
同じ種類の飲料がある。
閉めると、「おすすめ商品」の広告に変わる。
広告媒体は、メディアから現場に
店舗が「広告媒体」に変身
▪ 産業・社会の変化が革命的に早いことが特徴。
▪ 産業革命
「第1次」~「第2次」 約100年
「第2次」~「第3次」 約100年
「第3次」~「第4次」 約100年
「第4次」~ ?
▪ 短期間に大きな変化が来ることが予想
IoTを「第4の革命」と呼ぶならば・・・
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoTを「第4の革命」と呼ぶならば・・・
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
「第四次産業革命」の始まり
世代 時期 内容
第一次
産業革命
18世紀後半
~
蒸気機関の発明等
機械化、石炭エネルギー
第二次
産業革命
19世紀後半
~
電力等を利用した
大量生産時代
第三次
産業革命
1960年代
~
コンピュータ等が
牽引する情報革命
第四次
産業革命
現在
インターネット、IoT、AIが
牽引する社会変革
新たな「産業革命」
インターネットテクノロジー進化
年 内容
2025年 ついに東京都も人口減少へ
2026年 認知症患者が700万人規模に
2030年 百貨店も銀行も老人ホームも
地方から消える
2040年 自治体の半数が消滅の危機へ
2042年 高齢者人口が約4,000万人と
ピークに
2040年代までの日本の課題
インターネットテクノロジー進化
年 内容
2017年 AIスピーカー発売
2020年 ケータイ5G開始
2025年頃 家庭で1Tbpsのネットワークインフラ
実用化
2030年頃 無線と有線の融合加速化
2030年 AIと人間のコミュニケーションの
日常化
2045年 AIが人間の能力を追い抜く
2040年代までの進化
「デジタル化」の波
インターネット
モバイル・インターネット
IoT
AI・ロボット
第1の波
第4の波
第3の波
第2の波
500億
10億
100億
2000
2010
2020
デバイス数
リアルタイム、どこでも
リアルとデジタルの融合
知識支援、人との協働
▪ ウェアラブル
▪ IoT
▪ AI
▪ 手ぶらの時代(5G)
▪ あちこちに、センサーが埋め込まれる
▪ 日本政府は、「Society5.0」を唱える
(ドイツは「Industry4.0」)
5Gが促すビジネス・イノベーション
Society5.0
▪ 小学生へのパソコン(デジタル教科書)
▪ 日本は、5人に1人
▪ ルワンダ 1人に1台
(世界最低レベル)
▪ 補正予算で、ようやく1人1台に。
(小5~中は2022年、小1~4は2024年まで)
5Gが促すビジネス・イノベーション
Society5.0
▪ 世の中のあらゆるモノがデジタル化され、
生まれたデータを駆使して、
付加価値を生む「データドリブン」
(データによるビジネスの駆動化)が進む。
▪ 現在は、データ分析を専門とする人間が
付加価値を付けているが、人間を介さず
自律的に付加価値を再生産する形に進む。
5Gが促すビジネス・イノベーション
Society5.0
▪ 現実世界にある建物や道路、工場内の
機器、さらには人間そのものを、
あらゆるモノがネットにつながる
「IoT」を駆使して、コンピュータ上の
サイバー空間でそっくりそのまま再現。
▪ コンピューター上に
現実空間と同じ世界を構築
現実世界と対をなす「双子」
デジタルツイン
現実世界と対をなす「双子」
デジタルツイン
▪ 現実空間の多数のセンサーや映像を活用し
サーバー空間でそっくり再現する。
現実世界と対をなす「双子」
デジタルツイン
▪ 疑似的な双子を使って、未来をシュミレート
することで、予めリスクを回避、予測可能な
社会を実現
あらゆるモノがネットにつながる「IT」
ネット接続機器は人口をはるかに超える
2003年 2010年 2015年 2020年
世界
人口
63
億人
68
億人
72
億人
76
億人
ネット
接続
機器
5
億個
125
億個
182
億個
501
億個
▪ 2020年1月6日、
インテルのボブ・スアンCEOは、
「ネットにつながるモノは、
2025年には560億個に増えて、
1人当たり7台になる」
▪ 「5G」が急増したモノをつなぐ役割を果たし
データの分析に人工知能を活用する。
あらゆるモノがネットにつながる「IT」
ネット接続機器は人口をはるかに超える
▪ あらゆるモノがネットにつながる
「IoT」に
「AI(人工知能)」
が組み込まれる
「AIoT」の世界。
▪ 2030年に実現
人工知能は進化を続ける
実現しそうな技術
▪ 1999年、ケビン・アシュトンが提唱。
▪ 「スマート冷蔵庫」
中にある食品の「賞味期限」
正面スクリーンにレシピを掲載。
▪ 「コネクテッドカー」
フロントグラスディスプレイ
ミラーレス車(高性能フィルム)
Internet of Things
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
▪ 「身の回りのモノをネットにつなげて
スマホやパソコンで束ね、派生する
サービスの市場を開拓する手法」
▪ 「つながる機器」市場は
数年後に
3倍以上になる。
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 宿、車、自転車など、
あらゆるところで「シェアリング」が進行中。
▪ ネットで、自分の持っているものをすべて
貸し出すことで、お金を稼げる。
▪ 「IoT」で、いつ、どこで、誰が借りているか
貸したモノがどのような状態であるか
分かるようになる。
「シェアリング」と「IoT」
「IoT」の進化が「シェアリング」を進行
▪ すべてのヒトとモノが見える、つながる
▪ 追跡可能になる(トレーサビリティ)
▪ つながった、実名の顧客へのサービス
▪ 個人、集団軸双方でのデータ集積
▪ 人工知能(深層学習)、学習技術の進化
▪ ネット上のデータが個人の「信用」評価に
「シェアリング」と「IoT」
「IoT」の進化が「シェアリング」を進行
▪ 「IoT」など時代の潮流を盛り込んだ
ストーリー。
▪ 3つの顔を持つ謎の男
「安室透」が大人気。
熱狂的な女性ファンを指す
「安室の女」という
言葉が生まれた。
劇場版22弾
「名探偵コナン ゼロの執行人」
▪ センサーの単価が下落
2004年 1.3ドル(130円)
2014年 0.6ドル(60円)
2020年 0.38ドル(38円)
▪ 無線通信の高速化、普及
▪ 人工知能の進化
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 次世代の
「デジタル・トランスフォーメ―ション」
▪ 自動車と繋がると、「MaaS」
▪ 家電と繋がると、「IoT」
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 人々 1.5ギガバイト/日
▪ スマートデバイス 200億台
▪ スマートシティ 250ベタバイト/日
▪ スマートファクトリー 1ベタバイト/日
▪ スタジアム 200テラバイト/試合
▪ スマートオフィス 150ギガバイト/日
▪ 自動運転車 5テラバイト/日
▪ スマートホーム 50ギガバイト/日
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
2020年までに・・・
▪ 「スターバックス」の
コーヒーマシンを
インターネットに接続
(2019年1月)
バリスタマシンは、世界中に100万台
稼働。新商品開発にも寄与。
「デジタル・フィードバック・ループ」構築
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 「富士山の銘水」
ウォーターサーバーを
インターネットでつなぐ
▪ 水の残量を自動的に計測
▪ 天然水を必要なタイミングで
アマゾンが補充(自動再注文)
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 伊勢市の大衆食堂・土産店「ゑびや」
▪ 天気予報、
近隣イベント
などから来店予測
▪ 店前のカメラで、店の前を通る
歩行者の「感情認識」
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 会場内外に、「赤外線センサー」や
「防犯カメラ」を、多数設置。
▪ 人の流れに付いて、ビッグデータを収集、
解析して、混雑を予測し、それを避ける
最適な誘導を行う。
▪ 犯罪やテロの防止にも活用する。
最先端技術を駆使した「ハイテク五輪」
2020年「東京五輪」での活用
▪ これまで、通信はヒトが行うことが主
▪ 人が関わらないので、
「プライバシー」の問題がない。
▪ モノは無限であるため、
利用者数には限界がない。
無限に広がる可能性
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
ケータイの進歩で「ヴァーチャル空間」は拡大
世代 商用化 特徴 通信速度
1G 1981年
アナログ電話、
音声通話のみ
2G 1991年
デジタル化
メッセージ送信可能に
毎秒
64キロビット
3G 2001年
ブロードバンド化
スマホ登場
毎秒
2メガビット
4G 2010年
高速データ通信が
可能に
毎秒
100メガビット
5G 2020年
あらゆるものが
通信でつながる(IoT)
毎秒
10ギガビット
▪「5G」で人だけでなく
デバイスも繋がる。
▪1兆個のデバイスからデータ収集
▪新しいビジネスがどんどん生まれる
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 1.LTEの100倍の通信スピード
▪ 2.LTEの100倍の接続機器数
▪ 3.10Gbps以上のピーク速度
▪ 4.1ミリ秒以下の遅延
▪ 5.低消費電力化
▪ 一番進んでいる日本人には5G対応して、
訪日客には3.5Gか、Wifiを使ってもらう。
ケータイ第5世代(5G)
2020年東京オリンピックに合わせて導入
▪ 「高速化」 だけじゃなく、
▪ 「リアルタイムなやり取り」
(超低遅延)
▪ 「同時にたくさんの機器と通信」
(多数同時接続)
▪IoT時代の基盤となる技術
第5世代「5G」
「5G」とは・・・・
携帯電話番号の有効活用
IoT向けに「020」を開放
番号帯 用途
010 国際電話
020 ポケベルなど→機器間通信向けに開放
030
未利用
040
050 IP電話
060 未利用→携帯電話向けに開放
070
携帯電話
PHS
080
090
▪ 2017年1月~
次世代電力計、自動販売機
家電、防犯カメラ、ウェアラブル端末
▪ 8,000万台をカバー(090と同じ11桁)
▪ IoT機器は、2億台に普及予定
その場合は、桁数を増やして対応
携帯電話番号の有効活用
IoT向けに「020」を開放
▪ 「020」は、8,000万個が使えるが、
既に3,000万個以上を携帯通信会社へ
割り当て済み。2020年には不足見込み
▪ 14桁にすると、125倍の100億個に。
▪ フランスの携帯番号の数と同レベル。
▪ 「070」「080」「090」は
IoT機器での使用を中止
「5G」と「IoT」に対応(100億個追加)
「020」は、11桁➝14桁に
希少な価値(富)は何になる?
ロボットがモノを作る時代
農業文明 工業文明 サイバー
文明
中核技術 金属 エネルギー デジタル
技術
富 食料 マネー ロマン
統治構造 王政 市場 ?
▪ 2004年発売
▪ 2016年10月末までに、
累計販売台数 200万台
米アイロボット「ルンバ」
2017年4月~日本法人開設
▪ 「人工知能」を内蔵した
「スマート掃除機」を開発。
▪ カメラやセンサーを搭載した
ロボットが掃除しながら
エアコンや照明を自動的に調整。
個人を認識して、好みに合わせ最適化
米アイロボット「ルンバ」
更なる進化(2020年販売予定)
▪ 「まったく新しいレベルの知能と自動化が
もたらす『掃除の常識』を変える製品」
と位置付ける。
▪ 価格は、129,800円
▪ ルンバが、家の間取りを学習して記憶、
掃除する場所を自在に選べる。
米アイロボット「ルンバi7+」
2019年2月発表
▪ ルンバが自らの位置を正確に把握して
掃除を終えた場所と、
掃除をしていない場所を
記憶することで
部屋を効率的に掃除。
ユーザーが特定した部屋だけを掃除、
曜日や時間ごとに掃除など、設定が可。
米アイロボット「ルンバi7+」
2019年2月発表
▪ 「5G」時代には、ルンバを住宅内を
自由に動き回る家電として、
IoT家電同士を連携させる
ハブになれる存在にする戦略。
▪ 「5G」がIoT家電の進化を
後押しする。
米アイロボット戦略
「ルンバ」をハブ家電に
▪ エアコンや照明などのIoT家電の司令塔
としての役割を果たす住宅向けの機器。
複数の家電を連携させる。
パナソニック戦略
「AiSEG(アイセグ)2」をハブ家電に
▪ 外からのスマホで、
エアコンや風呂のスイッチを
入れる。
「レオパレス」CM
広瀬すず出演
▪パナソニック 炊飯器
+
▪クックパッド レシピ
▪IoT家電
パナソニック炊飯器
IoT家電
▪日立 オープンレジ
+
▪クックパッド レシピ
▪クックパッドのレシピを読むことで
事前に食材の分量が分かるため
買い物時に余分な出費をせずに済む。
日立オープンレンジ「ヘルシーシェフ」
IoT家電
▪ 「どんな食材を使う」
「何キロカロリーまでに抑えたい」
などの条件を「ヘルシオ」に話し掛ける。
▪ 人工知能が
ユーザーに合わせた
メニューやレシピの
提案をしてくれる。
人工知能を使った「オーブンレンジ」
シャープ「ヘルシオ」
▪具材を入れるだけで、
加熱具合や混ぜ加減を自動で調節する
時短家電
▪仕事が忙しい単身者や
家庭に人気。
シャープ自動調理鍋「ヘルシオ ホットクック」
IoT家電
▪ 2015年に発売
▪ いち早くインターネットに
接続できるようにした
ことで、注目を集めた。
▪ アプリ内のレシピを元に
最適な温度や調理法で
料理を進めてくれる。
シャープ「ホットクック」シリーズ
人工知能(AI)搭載家電で最も進む
▪赤外線センサーが室内にいる人の
体感温度を察知し、スマホで
子供や高齢者の
熱画像を確認
▪室内での熱中症の
リスクを見守る。
三菱電機エアコン「霧ヶ峰」
IoT家電
▪ 少し先の「体感温度」を予測し、
「先読み運転」する
▪ 赤外線センサー「ムーブアイ」は、
360度センシングにより、
毎分18,000エリアでの
体感温度データを取得
三菱電機エアコン「霧ヶ峰」
人工知能搭載「先読み運転」
▪ 三菱電機が10年間蓄積した
知見を基に開発した
「アルゴリズム」によって
住宅性能を分析
▪ 少し先の体感温度を予測して
一瞬でも不快な環境を作らない
三菱電機エアコン「霧ヶ峰」
人工知能搭載「先読み運転」
▪ 「顔認識」を活用して
個人ごとの
表情や声を把握して、
暑いと感じているのか、
快適で満足しているのか
「感情」や「体調」を
人工知能が推測
人工知能を使った「エアコン」
ダイキンが開発
▪ ウェアラブル機器で
「心拍数」や「呼吸の回数」を
個人ごとに測定
▪ オフィスの
従業員に最適な
温度、湿度に設定。
人工知能を使った「エアコン」
ダイキンが開発
▪ アンドロイドOSを
搭載し、
動画、写真、
ネット経由で
受け取ったチラシを
表示できる。
ハイアールアジア「AQUA DIGI」
扇前面が液晶ディスプレイの冷蔵庫
▪外出先からでも洗濯を
始められる。
▪洗濯物の量や
希望の仕上がり
も設定可能。
ベストな仕上り
日立ドラム式洗濯乾燥機「BD-NX120EL」
IoT家電
▪ コリの具合を
人工知能が正確に把握
▪ 凝っている箇所は、
念入りに、
揉みほぐされるまで、
マッサージしてくれる。
人工知能を使った「マッサージチェア」
ファミリーイナダ「ルピナス」
▪ スマホでバッグの位置情報を追跡したり、
ロックを開閉できる。
▪ 持ち主と離れると
自動でロックする
センサー、
デジタル重量計、
携帯電話充電器
が搭載。
キャリーバッグがスマホでスマートに
ブルースマート
▪ 「情報連携学部」
▪ 「人工知能」の活用を学ぶ
▪ 定員400人に対し3,000人超の志望者
▪ 中央図書館は、「紙のない図書館」
▪ 読みたい書籍があれば、
ウェブサイトで閲覧するか、
ダウンロードして利用する。
総額120億円を投じたスマートキャンパス
最先端「東洋大学赤羽キャンパス」
▪ キャンパス内には、コピー機も黒板も
案内やポスターを張る掲示板もない。
▪ 学生がICカードを所定の壁にかざせば、
個々に合った時間割が
「デジタルサイネージ」で
表示される。
行きたい教室があれば
壁に矢印が浮かぶ。
総額120億円を投じたスマートキャンパス
最先端「東洋大学赤羽キャンパス」
▪ 学生用ロッカーには
取っ手がなく、手動では開かない。
▪ ICカードで開くシステムである。
総額120億円を投じたスマートキャンパス
最先端「東洋大学赤羽キャンパス」
▪ 「超近大プロジェクト」
▪ 中央図書館では、人工知能が
学生におススメの本を
紹介するスマホ向け
サービスを提供
▪ ツイッターやSNSの情報を基に、
学生の趣味嗜好はAIが推論。
総額500億円を投資してキャンパス刷新
最先端「近畿大学図書館」
▪ 「超近大プロジェクト」
▪ 中央図書館では、ペーパーレスを徹底
(紙の蔵書を削減)
▪ 24時間いつでも使える
日本最大規模の
2,400席の自習室。
蔵書の1/3はマンガ(学生への誘い水)
総額500億円を投資してキャンパス刷新
最先端「近畿大学図書館」
▪ 情報技術(IT)や環境技術など
先端技術を採り入れ、
生活の質の向上に加え
エネルギーや資源の効率的な利用を
実現する新しい都市づくり。
▪ 交通渋滞が起きないようにするため、
交通手段の新たな開発が焦点。
スマートシティ
欧州で先行
柏の葉キャンパス 「スマート・シティ」
▪「太陽光発電システムで、
街の中にある高層マンションや
大型商業施設が
互いに電力を融通している」
▪「環境共生」「健康」「新産業創造」
ヴァーチャル空間に流れる膨大なデータの一部を
現実空間で活用してよりよい街を目指すこと
柏の葉キャンパス 「スマート・シティ」
▪ 太陽光パネルを設置して、
代替エネルギーを使用。
▪ 「スマートホーム」
各家庭の中央装置に冷蔵庫やエアコン、
照明等の家電をつないで、
使用電力量をリアルタイムで監視する。
ヴァーチャル空間に流れる膨大なデータの一部を
現実空間で活用してよりよい街を目指すこと
柏の葉キャンパス 「スマート・シティ」
▪ 消費電力が急に増えた時に
エアコンの出力を弱めたり、
照明を暗くしたりして、
ピーク時の
最大電力消費量を
一定水準に抑える。
ヴァーチャル空間に流れる膨大なデータの一部を
現実空間で活用してよりよい街を目指すこと
▪ 無線につないで
通信機能を持たせた電力計。
▪ 検針員が家庭を回って調べていた
電力消費量を遠隔で集約。
30分ごとの消費状況も収集。
▪ 電力の使用状況で在宅数も分かる
スマートメーター
AI利用
「スマート・メーター」
▪ 使用電力量をリアルタイムに見える化。
▪ 需要に応じた動的料金で
皆がたくさん使っている
時には、
電気代を高くする。
→需要の平準化
▪ 家庭にあるエアコン、
冷蔵庫をスマートメータ―とつなぐ。
「スマートグリッド」提唱
冷暖房
32%
給湯
35%
厨房
9%
動力他
12%
照明
12%
家庭部門用途別エネルギー消費割合
問題は、「家庭」と「輸送」。オフィスの50%が「冷暖房」
▪ 「つくばエクスプレス」
柏の葉キャンパス駅と
東京大学柏キャンパスの間の
約2.6キロを走るシャトルバスを
自動動運転バスに。
▪ 午前11時から午後3時までの4便
2019年11月1日から運行開始
柏の葉で「自動運転バス」
▪ 自動運転は、5段階の4番目の
「レベル2」で、
運転手が運転席に座るが、
途中1.2キロを自動走行に
切り替える。
▪ 三井不動産は「柏の葉スマートシティ」で
将来的に自動運転バスを導入する計画
2019年11月1日から運行開始
柏の葉で「自動運転バス」
柏の葉キャンパス 「スマート・シティ」
▪ 県立総合競技場や
市立小学校のプール、
体育館が使われた。
▪ 柏の葉キャンパス駅前の
「三井ガーデンホテル」を
宿泊場所として提供。
2019年9月10日~14日 ラグビーW杯
ニュージーランド代表の事前キャンプ地
柏の葉キャンパス 「スマート・シティ」
▪ 「オールブラックスは
かっこいい、
柏の葉の街も
かっこいい」を目指す。
▪ 特設ホームページを公開
▪ 代表選手をPRに活動
2019年9月10日~14日 ラグビーW杯
ニュージーランド代表の事前キャンプ地
▪ 「直流DC」(エジソン)対「交流AC」(テスラ)
▪ 直流は、車両が安いため、都市部に使用。
地下鉄は、直流。
▪ 交流は、高電圧のため、大出力が必要な
新幹線や長距離電車に使用。
「つくばエクスプレス」は、守谷行きが多い
常磐線は、取手行きが多い
▪ 秋葉原~守谷の直流用電車は、
「TX-1000系」
▪ 秋葉原~つくばの
交直流両用電車は、
「TX-2000系」
▪ 守谷~つくば間は、直流は走れない。
茨城県石岡市柿岡に、
気象庁の磁気観測所があるから。
「つくばエクスプレス」は、守谷行きが多い
常磐線は、取手行きが多い
▪ 石岡市に気象庁地磁気観測所があり、
直流電車が走ると地磁気に影響を与え
正しい観測ができない。
▪ そのため、観測所から
半径30~40km以内
直流電車はNG。
「つくばエクスプレス」は、守谷行きが多い
常磐線は、取手行きが多い
▪ 交流(電力) : テスラが開発
:長距離送電に適す、安全、安い
▪ PCケーブルの箱(交流を直流に変換)
▪ 直流 : エジソンが開発
:電気を貯められることがメリット
「スマート・シティ」実現に向けて
NTT
▪ 北海道・胆振東部地震では、
交流1系統しかなく、全部止まった
▪ 「スマート・シティ」は、
直流で出来ないか?
▪ 電気自動車も、直流で。
「スマート・シティ」実現に向けて
NTT
▪ 停電したのに、
全世帯とならなかったのは、なぜか?
▪ 「太陽光発電」の
自宅は大丈夫だった。
その後、2割の節電を
求められても
通常通りの生活が出来た。
「胆振東部地震」で起きたこと
「太陽光」の家やマンションは大丈夫
▪ 個人の位置情報や行動履歴から
帰宅時間を予測
▪ 室内温度の調整や入浴準備をする。
▪ 健康状態や冷蔵庫の在庫に合わせた
レシピの提案や自動発注、
ロボットによる自動料理
スマートハウス
AI利用
▪ コネクテッドカー(つながる車)を中心に
あらゆるモノやサービスをネットでつなげる
「スマートシティ」を
静岡県裾野市に新設。
▪ 2020年末に閉鎖予定の
東富士工場の跡地を利用。
トヨタ実験都市「スマート・シティ」
つながる 街も車も(静岡県裾野市)
▪ 地区名は「WovenCity(ウーブン・シティ)」とし、
初期は、トヨタの従業員や関係者ら
約2,000人の居住を見込む。
▪ 敷地面積は、
約71万平方メートルで
2021初の着工を目指す。
トヨタ実験都市「スマート・シティ」
つながる 街も車も(静岡県裾野市)
▪ 自動運転の電気自動車「イーパレット」を
走らせる。
居住者は、車のほか、
室内用ロボットなどの
新技術を検証する。
トヨタ実験都市「スマート・シティ」
つながる 街も車も(静岡県裾野市)
▪ 住民は、室内向けのロボットを使い、
センサーや人工知能で健康状態を
チェックできる。
▪ 燃料電池発電などの
必要なインフラ設備は
すべて地下に置く。
トヨタ実験都市「スマート・シティ」
つながる 街も車も(静岡県裾野市)
▪ 都市の名前は「WovenCity(ウーブン・シティ)」。
英語で「編まれた街」を意味する。
網の目のように織りなすイメージから
名付けられた。
▪ 3種類の道が、
網の目のように織りなす
イメージから名付けられた。
トヨタ実験都市「スマート・シティ」
つながる 街も車も(静岡県裾野市)
▪ 「現在、世界人口に占める都市住民の
比率は50%だが、
2050年には、
総人口が98億人に
増えて
このうち70%が
都市に住むようになる。
都市化は課題を生むため、技術で解決する」
トヨタ実験都市「スマート・シティ」
つながる 街も車も(静岡県裾野市)
▪ 中国が官民合わせたプロジェクト
▪ アリババ集団が、
強力に後押し
中国「スマート・シティ」プロジェクト
河北省雄安地区に30兆円超投資
▪ グーグルの親会社「アルファベット」傘下の
「サイドウォーク・ラボ」が、
カナダのトロントで進めてる。
▪ 構想が固まり始めたところで、
問題が噴出。
データの収集と扱いに関するもの。
グーグル「スマート・シティ」
カナダ・トロントで推進中
▪ センサーを設置して、
人々の移動や生活の様子をモニターして、
都市の「向上のために」データを使うとした。
▪ プライバシーを
侵食するとして、
市民が抵抗。
グーグル「スマート・シティ」
カナダ・トロントで推進中
▪ 美しい外見や未来の夢とは裏腹に、
スマートシティの本当の姿を露出。
▪ 最終的に
データ管理は
トロント市が
受け持つこと
で決着
グーグル「スマート・シティ」
カナダ・トロントで推進中
▪ ソニー・吉田憲一郎社長
「過去10年のメガトレンド(大潮流)は
モバイルだった。
これからは
モビリティー
(乗り物)だ」
ソニーが「自動運転車」
2020年度に公道で走行実験
▪ ハンドルやブレーキなどの操作を自動化
▪ ロボット「aibo(アイボ)」開発チームが製作
ソニーが「自動運転車」
2020年度に公道で走行実験
▪ 高精細の画像センサーを約30個搭載。
▪ 人工知能を使って人やモノを検知。
ソニーが「自動運転車」
2020年度に公道で走行実験
▪ 到着ロビーに
▪ 訪日外国人に先端技術をアピール
▪ TOTOが、トイレ入り口に液晶画面を設置
▪ センサーで感知した
利用状況を
リアルタイムに表示。
成田空港国際線IoTトイレ
2019年4月3日~
▪ チェックイン時に渡されるスマホが
カギや客室内のコントローラー
の役割を担う。
▪ 部屋では、朝や就寝時など
ボタン一つで選択でき、
照明、カーテン、アロマが連動して可動。
「AND HOSTEL」 IoTホテル
約50室の「IoTルーム」が稼働
▪ バーフロアの状況をカメラで画像分析し
混雑状況をスマホで提供
▪ ホテルの稼働率は8割と好調で、
評判も良い。
▪ 7割は、外国人の利用
「AND HOSTEL」 IoTホテル
約50室の「IoTルーム」が稼働
▪ 22種類、194台のロボットが、
接客や清掃に当たる。
▪ ホテルで働く従業員は、8人。
開業当初の3分の1の水準。
▪ 今後は、人工知能を使い、
更に生産性向上を図る。
スマートホテル「変なホテル」
ギネス世界記録に認定(2016.11)
▪ 2015年7月開業時 6種類82台
▪ すべて自然エネルギー(24時間365日)
▪ 2016年9月 10人→9人
▪ 2017年3月 9人→6人
▪ 3つ星ホテルは、ロボット
▪ 4つ星・5つ星ホテルは、人間
▪ 浦安に2店舗目、年内に5店舗オープン
ハウステンボス
「変なホテル」
▪ 変化し続ける「アジャイル(AGILE)」
▪ ロボットで足らないことを
人間が補う。生産性を上げる。
まず人間がやる。考える。
人間が出来ないことを
コンピューターに任せる。
「コピペ」でやっていると、破綻する。
▪ 2015年7月30人→2017年3月6人
ハウステンボス
「変なホテル」
▪ 2017年8月1日
大型の動く恐竜ロボット
高さ4mで鳴き声も出す
ホテルは、
7人で運営する。
スマートホテル「変なホテル」
全国3か所目「ラグーナテンボス」
▪ 2017年8月1日
恐竜ロボット3台が
客を出迎えて、
チェックインを手伝う。
ルームサービスの食事を各部屋に
自動で運ぶロボットも導入。
スマートホテル「変なホテル」
全国3か所目「ラグーナテンボス」
▪ 荷物を搬入口に入れると、
ロボットアームが、
自動でロッカーに
収納してくれる。
スマートホテル「変なホテル」
「ロボットクローク」
▪ 3体のロボットが
フロントで待機。
チェックインと
チェックアウトの
手続きを担当する。
「夢子さん」と「未来くん」
スマートホテル「変なホテル」
「ロボットフロント」
▪ 画面の部屋番号を押すと、
手荷物を運びながら
部屋まで案内してくれる。
スマートホテル「変なホテル」
「ロボットポーター」
▪ 廃止したらしい
▪ 雨が降ると、建物の間を移動できな
いことが分かり、日々の運用に
耐えられない。
スマートホテル「変なホテル」
「ロボットポーター」
スマートホテル「変なホテル」
部屋内のロボット「ちゅーりちゃん」
▪ 沢田秀雄会長
「最後は従業員一人で
ホテルを回せるようにする」
音声認識の感度を高くした結果、
「会話に割り込んできて、うるさい」。
空気を読まない「おせっかいロボ」に。
スマートホテル「変なホテル」
課題も出た
▪ 6階建て、100室
▪ 舞浜駅北口から徒歩18分
▪ 「卵型ロボ」が客室に。
▪ 日本語と英語を認識。
▪ 空調や照明の運転・停止を行う。
▪ フロントの恐竜型ロボが自動で受付。
スマートホテル「変なホテル」
「変なホテル2号舞浜東京ベイ」
▪ ロボットが受付や清掃業務を担当
▪ 100室前後のホテルを10人で運営
▪ 2015年に「ハウステンボス」に開業
▪ 現在、浜松町、浦安など6軒
▪ 今後、大阪、金沢、福岡で展開予定
2021年に100軒
HIS「変なホテル」
▪ ロボットが受付や清掃業務を担当
▪ 100室前後のホテルを5人で運営
▪ 「ロボットは、最低限の接客しか
しないが、過剰なサービスを望まず
その方がいいと考える
お客さまが多い」
2021年に100軒
HIS「変なホテル」
▪ 人間がサービスをすると、
どうしても「得意」「不得意」が
出てしまう。
▪ 英語や中国語など多言語に対応
できることを含め、
ほぼすべてのお客に同レベルの対応
2021年に100軒
HIS「変なホテル」
▪ 利用者の意見も
「ホテルのフロントは敷居が高く
緊張することがあるが、
ロボット相手だと、緊張しなくて済む」
▪ 人よりロボットの接客を評価
2021年に100軒
HIS「変なホテル」
テーブルでロボットに退店を知らせる
ハウステンボス ロボットレストラン
▪ 「コミュニケーションロボット」
▪ 「ビデオ通話」「見守り」
▪ 「DOBBY(ドビー)」
200g以下は申請不要
カジュアルなドローン
「ロボットビジネス最前線」
Tapia(タピア)
▪ レストラン内に25テーブル
▪ テーブル上に「Tapia(タピア)」
▪ 在席管理やパーク内のオススメ情報
▪ 「音声認識」が大変。
▪ レストラン内はガヤガヤしている。
▪ 指向性のマイクを検証している。
「ロボットビジネス最前線」
ハウステンボス「変なレストラン」
▪ 日本の飲食店で初めてロボット導入。
▪ 10種、30体が
調理や座席誘導を
行う。
▪ 焼いたり、炒めたりをロボットが担当。
▪ 料理の仕上げや盛り付け、
配膳は人間がカバー。
「変なレストランROBOT」
2016年7月16日オープン
▪ 「変なレストラン」で
料理長を務める
「アンドリュー」。
▪ 人間よりも味にムラがなく、
衛生的にお好み焼きを
焼くことが出来る。
「変なレストランROBOT」
「お好み焼きロボット」
▪ 生地を混ぜるところから
焼いてソースを掛ける
までの一連の作業を行う。
▪ 2本のコテを巧みに操り、
ひっくり返す。
滑らかなこて捌きはベテランの域。
「変なレストランROBOT」
「お好み焼きロボット」
片付けするロボットウェイター
ハウステンボス ロボットレストラン
▪ センサー(RFID)を使って、
カートや鏡に様々な情報を
提供するデジタル店舗。
▪ 付属のタブレットで
在庫や着こなし、
口コミなどを確認できる
カートを20台導入。
GU 横浜に最大の店舗
GU最大面積 デジタル店舗
▪ 最近はスマホの情報を見ながら、
店内で買い物する客が
増えている。
▪ 女性客は、
「このコーデいいね」
「色違いもいいじゃん!」
と盛り上がっている。
GU 横浜に最大の店舗
GU最大面積 デジタル店舗
▪ センサー(RFID)を使って、
来店客にコーディネートを提案する。
▪ カートに設置したセンサーが
商品の「電子タグ」から
情報を読み取ると、
手元のモニターに
自動でスタイリングの提案を映し出す。
GU 横浜に最大の店舗
「オシャレナビ・カート」
▪ 野菜をいためる作業をロボットが
受け持つことで
作業負担が軽減され、
少人数でも
店舗を運営できる
ようになった。
「ロボット調理器」
外食「リンガーハット」
「セルフレジ」
外食「すかいらーく」
外貨の自動両替機
「ホテルオークラ」
品川プリンスホテル
◼ 2017年10月2日~
自律走行型ロボット
1台を
「Nタワー」で公開
◼ フロントから、客室まで荷物を運ぶのに
使う。重さ4.5kgまでの荷物を入れる。
ロボット「リレイ」 客室まで荷物届け
品川プリンスホテル
◼ フロントのスタッフが、
客室から電話で
「歯ブラシを補充して」
などと依頼を受けると、
ロボットに荷物を入れて部屋番号を入力
ドアの前に着くと、客室の電話を鳴らす
ロボット「リレイ」 客室まで荷物届け
立教大学・池袋キャンパス
◼ 店内に「ペッパー」
◼ 人工知能を活用した
ロボットに触れる機会を作り、
店舗売り上げを目的とした
教育研究も行う
キャンパス内「ローソン」
池袋パルコ「シリウスボット」
◼ 音声でトイレやレストランの位置を案内し
◼ 同じフロアであれば、
特定テナントまで連れて行く。
◼ 日本語、英語
に対応
(AI搭載)
接客ロボット(日本ユニシス)
▪ 衣類を自動で折りたたむ
世界初の家電
▪ 衣類を自動で折り畳む
画像認識で識別し、
ロボットアームで綺麗に畳んで行く。
家族別、アイテム別にも仕分け。
普及せず「AI洗濯物たたみ機」
ランドロイド
▪ 作業時間は、
1枚当たり5~12分と長い。
▪ ランドロイドには、
1度に30枚の洗濯物を入れられる
が、畳み終わるまで
最長で6時間も掛かる。
普及せず「AI洗濯物たたみ機」
ランドロイド
▪ 夕方に取り込んだ洗濯物を
ランドロイドに入れ、
寝る前や翌朝に
取り出す。
普及せず「AI洗濯物たたみ機」
ランドロイド
▪ 2017年3月に開設
▪ 試作機を公開。
▪ ランドロイドの実機を眺めながら
和牛のディナーや
ごまアイスを楽しめる。
AI洗濯物畳み機「ランドロイド」
渋谷にランドロイドカフェ
▪ 価格は185万円から
▪ パナソニック、ダイワハウスが
「セブン・ドリーマーズ・ラボラトリーズ」に
出資(2015年)したが、売れずに倒産
▪ 下部の引き出しに乾いた衣類を
入れると、1枚ずつ写真を撮影。
普及せず「AI洗濯物たたみ機」
ランドロイド
▪ あらかじめ大量の衣類のデータを
読み込ませた人工知能で
まず種類を特定
▪ アームがそれぞれ最適な形に
空中で畳んで行く。畳まれた衣類は
上部棚から取り出せる。
普及せず「AI洗濯物たたみ機」
ランドロイド
「感覚」に関わる学習データは集め難い
ロボットの弱点
▪ ロボットが人のように
2本の腕を使って
様々な大きさのタオルを
折り畳んでいる。
▪ 3、4種類のタオルの畳み方を
40回学習すると、10秒で畳む。
「感覚」に関わる学習データは集め難い
ロボットの弱点
▪ 幼稚園児でも出来るような
ひもを結んだり、服のボタンを留めたり
することは出来ない。
▪ ひも結びやボタン留めは、
指まで上手に使う必要があり、
微妙な力加減を把握できる
センサーがロボットにはない。
「感覚」に関わる学習データは集め難い
ロボットの弱点
▪ 人のように細部まで感じることの
出来る「体」がないことが
学習データを得る「壁」に
なっている。
▪ 「画像」だけでは分からない
力のかかり方などをロボットが把握する
作業ではデータを集め難く学習が難しい
◼ 自動洗濯物折り畳み機を
開発した会社は、倒産した
◼ 技術的に出来るかどうか、と
普及(価格や大きさ)は合わなかった。
洗濯物をたたむ作業は、
実は複雑。
「人工知能」社会の課題
「技術目的」と「普及」
◼ 欧米や途上国では、
お手伝いさんがいるため、
そんなロボット要らないよね。
◼ 女性の社会進出の阻害は、
お手伝いさんの給料が高いため
(1億総中流社会)
「人工知能」社会の課題
「技術目的」と「普及」
◼ データをクリエイテイブに活かす
◼ さらに加速する変化(AI、5G、IoT)
ビッグデータ、クラウド、ネットワーク(インターネット)
5G、スマートデバイス
◼ 生活者との接点はインターフェースに
モノのやり取りの中に、生活者ニーズが見えて来る。
「マーケティング」・「広告」分野
人工知能が世界を変えた
◼ さらに加速する変化(AI、5G、IoT)
◼ 「広告」隣接領域の拡大
◼ 従来の「広告」事業、人材、教育の終焉
◼ データ・ドリブン
◼ 価値の「提起⇔共創」を果たすトリガー(ドライバー)
「マーケティング」・「広告」分野
人工知能が世界を変えた
▪ 広告のデジタル化を契機に、
事業領域を分ける壁が
溶け始めている。
▪ 「アクセンチュア」など、
コンサル大手が広告分野に事業拡大。
人工知能が広告を受け持つ。
「マーケティング」・「広告」分野
人工知能が世界を変えた
▪ 米「アドバタイジング・エイジ」によると
2018年の世界の「インターネット広告」の
市場シェアは、上位5位までを
コンサルティング会社が独占。
1位は、アイルランド「アクセンチュア」。
広告主のニーズも、「広告」だけでなく、
「マーケティング全般」支援を期待
「マーケティング」・「広告」分野
人工知能が世界を変えた
▪ デジタル広告が不得意な会社が多い
▪ 業界トップ「電通」
広告全体のシェア 29%
デジタル広告のシェア 13.3%
デジタル広告では、半分も取れていない。
「マーケティング」・「広告」分野
人工知能が世界を変えた
▪ 「IoT」をめぐり、米欧と日本で温度差
▪ 米欧勢では、ビジネスモデルを変える
原動力と位置付けた。
▪ 機器にセンサーを付けて、消費動向を
探ったり、利用に応じて課金するモデルも。
「広告」ではなく「マーケティング」
「米欧」では・・・
▪ 2019年9月末、家庭でカクテルを簡単に
作れる機械をカルフォルニア州で発売。
▪ 濃縮したカクテルの原液が入った容器を
機械にセットしてボタンを押すだけで
冷たい水や炭酸とブレンドして
バーのようなカクテルが家庭で楽しめる。
「広告」ではなく「マーケティング」
「アクセンチュア」は何をしている?
▪ スマホのアプリと接続でき、
メーカーはどの家庭で何のカクテルを
どのくらい飲んだかを把握できる。
▪ 開発したアクセンチュアは、データを基に
利用者の好みを分析し、マーケティングを
効率化、原料の生産計画を立て易くする。
「広告」ではなく「マーケティング」
「アクセンチュア」は何をしている?
▪ スマホは、コスパの面では
中国勢が独走に入りつつある。
▪ 端末は、アップルiPhone、ソニーXperiaの他は、
ファーウェイ、シャオミ、OPPOという
選択肢になった。
▪ シャオミは、5Gを前にして、
日本に進出して来た。
「モノで儲けない」戦略
日本進出 中国「シャオミ」
▪ ファーウェイが、米中経済戦争のあおりを
受ける中、2019年12月に
シャオミが日本市場に進出。
▪ 1億800万画素のスマホ、両面液晶スマホ
など、技術力もデザインも優れた商品を
発売。
「モノで儲けない」戦略
日本進出 中国「シャオミ」
▪ シャオミは、家電全般のラインナップを持つ
▪ IoTを武器に
生活全体に浸潤しようとしている。
▪ 日本市場には炊飯器も投入
(スマホと連動する炊飯器)
「モノで儲けない」戦略
日本進出 中国「シャオミ」
▪ シャオミは、
もともとハードウェアを安価に抑え、
その他の課金サービスで儲ける企業
▪ フロント商品が格安スマホで
のちにゲームや音楽などの
サブスクで稼ぎ、その利益を
次世代の商品開発につぎ込む。
「モノで儲けない」戦略
日本進出 中国「シャオミ」
▪ 各地で順次始まる「5G」商用サービスを
追い風に、「IoT」関連機器が牽引
▪ 「5G」需要額の成長率は、年63.7%。
▪ 2030年の需要額は、
2018年実績の約300倍になる。
自動運転車、ロボット、カメラなどが牽引
2030年に168兆円
「5G」世界需要額
▪ 「5G」は、大容量のデータを
低遅延でやり取りできるため、
製造、金融、流通など
あらゆる業種で
新たなサービスが
生まれる。
2030年に168兆円
「5G」世界需要額
▪ 「ローカル5G」は、閉鎖的な空間で利用
▪ 工場や建設現場、イベント会場など
新たな通信用途が見込まれ、
2030年の「ローカル5G」の
世界需要額は10兆8,000億円。
日本は2025年に3,000億、
2030年に1兆3,000億円
2030年に1兆3,000億円に拡大
ローカル「5G」とは・・・
▪ 「蔦屋家電+(プラス)」(世田谷)
家電などを陳列するものの、
実際にモノではなく、データを売る。
「消費者の行動情報を分析する場所」
と売り場を位置付け、
集めたデータを出展料と
引き換えにメーカーに渡す。
消費者の行動データを売る店舗
人工知能が客の行動を分析
▪ 客の年代・性別を推定し、
商品の前にどれだけ止まったかなどの
行動データを提供する。
▪ 1商品につき平均で月7千件の
行動データ、同50件の客の声が集まる。
出展料は、月30万円弱。
消費者の行動データを売る店舗
人工知能が客の行動を分析
▪ 開設半年で大手電機やスタートアップ
など約50社が100点を超える商品を展示。
▪ 客には店舗入り口に
「画像を分析し、顧客属性の推定や
行動データを商品開発に生かしています」
との注意書き。生データは加工後、すぐに廃棄
消費者の行動データを売る店舗
人工知能が客の行動を分析
▪ 店内カメラで撮影
▪ 年齢、性別など推定、滞留時間を計測
▪ 画像は廃棄、統計処理したデータを送信
▪ 商品開発、マーケティングに活用
消費者の行動データを売る店舗
人工知能が客の行動を分析
▪ 「パルコ」は、2019年11月に
新装開業した渋谷パルコの1階に
データ収集に特化した
「ブースタースタジオ」を開店。
▪ 発売前のメーカー試作品の出店を募り
AIスタートアップ「アベジャ」がデータ分析。
消費者の行動データを売る店舗
人工知能が客の行動を分析
▪ 「大日本印刷」は、2019年11月に
開業した複合施設
「渋谷スクランブルスクエア」に
期間限定の「boxst(ボクスタ)」を出店。
▪ 世に出る前の家電などハード機器に
実際に触れることができる。
消費者の行動データを売る店舗
人工知能が客の行動を分析
▪ 次世代データ売り店舗の代表が、
2015年創業の米「bt8a(ベータ)」。
既に米国など20を超える店舗を展開、
2019年は300万人超が来店。
▪ 創業者のビブ・ノーブルCEOは、
トイザラス再建に招かれた
消費者の行動データを売る店舗
人工知能が客の行動を分析
▪ 「パルコ」
テナントの90店が常設の店舗用カメラを
設置して、客の年代や動線を把握。
女性客が8割、年代別は30~50代。
▪ 分析後は,顔画像は直ぐに
消去していることを明言。
「顔の画像=個人情報」
カメラ設置 年代・性別・動線・・・
人工知能が客の顔画像を分析
▪ 「ICI石井スポーツ」(アウトドア用品)
都内2店舗。
売り場に30秒いた人の2割が
購入した登山ザックを
入口から店の奥に移した。
結果、店内を回る人が増加し、
売り上げが1割以上伸びた。
カメラ設置 年代・性別・動線・・・
人工知能が客の顔画像を分析
▪ 「ドン・キホーテ」<渋谷で実験>
来店する若年層だけでなく、
高齢者や急増する外国人観光客に
対応するため、デジタル技術導入。
▪ 顔認証システムを基に、
来店時のおすすめデータを個別に通知。
会計もベルトコンベヤーに置けば済む。
カメラ設置 年代・性別・動線・・・
人工知能が客の顔画像を分析
Digital Disruptor
▪ NETFLIX(エンタメ)
▪ Facebook(コミュニケーション)
▪ グーグル(情報)
▪ アマゾン(小売り)
▪ ウーバー(タクシー)
▪ Airbnb(ホテル)
▪ デジタル技術で、disurupt(新価値創造)する。
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 入れ替わり
「される側」と「する側」
▪ 「される側」は、元大企業
IT分野でも、AOL、ヤフー
フランスで800軒のホテルが廃業
サンフランシスコには、タクシーがない
トイザらスは倒産
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ Netflixのようなコンテンツ配信
▪ テレビ局に危機感がなかった訳ではない
▪ 投資の力の売れ方が足らなかった
▪ 「Disruptor(新価値創造者)」は、
新たな市場を作った訳ではない。
既にある市場を取って来ている。
そのため、陰で泣いている人が多数。
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 既存企業は、
どんどん置いていかれている。
▪ 「デジタライズ」しないと、死ぬ!
▪ データを収集して、
お客との接点をどんどん増やしている。
2030年前に、センサー1兆個
新しい「タッチポイント」が生まれる
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 洋食屋
▪ エビフライ
▪ AIや機械学習を研究して
店に実装させることが出来た。
伊勢の老舗食堂「ゑびや」
AI・IoTを駆使したデジタル化
▪ そろばんと手切りの食券
▪ 食べログ評価 2.86
▪ 機械学習による来客予測
伊勢の老舗食堂「ゑびや」
AI・IoTを駆使したデジタル化
▪ 人口わずか12万人
▪ 生き残れるのは30万人以上と
言われている。
▪ 近くにイオンの本社
▪ 前日売上と当日売上予測
▪ メニューの最速化(全メニュー10分)
伊勢の老舗食堂「ゑびや」
AI・IoTを駆使したデジタル化
▪ 米(72.8%削減)
▪ ロス分を価格に見込まない
▪ 生産者の方から良いものを
適正価格で提供
▪ 食べログが「2.86」→「3.50」に
伊勢の老舗食堂「ゑびや」
AI・IoTを駆使したデジタル化
▪ 「グーグルマップ」と「食べログ」
レビューを両方見る観光客が多い
▪ 「食べログ」が0.1上がると、
年商1,000万円上がる
▪ それぐらい影響力が強い。
伊勢の老舗食堂「ゑびや」
AI・IoTを駆使したデジタル化
▪ 160席を150席に減らして
土産物コーナーにした
▪ 年商1億円
▪ 画像AI(入店人数、性別を把握)
▪ 総通行量(通行客数)も取っている
伊勢の老舗食堂「ゑびや」
AI・IoTを駆使したデジタル化
▪ 魅力的なディスプレイ
6.1%の入店押し上げ
▪ 伊勢は、20代女性が少なかった
▪ 中高年が多かった。
導入前の属性(男性4割、女性6割)
導入後の属性(男性2割、女性8割)
伊勢の老舗食堂「ゑびや」
AI・IoTを駆使したデジタル化
▪ 男性のお土産購入金額
500~1,000円
まず2,000円以上は買わない
▪ 女性をターゲットした方が
「客単価」が上がる。
伊勢の老舗食堂「ゑびや」
AI・IoTを駆使したデジタル化
▪ 日本橋テラスに2号店を出店
▪ 360度にカメラ
▪ 顧客データ
伊勢の老舗食堂「ゑびや」
AI・IoTを駆使したデジタル化
▪ チケットが「ICリストバンド」になる。
▪ 米国のパークでは導入済み。
▪ 日本でも「キッザニア」で導入。
▪ 位置追跡ができ、迷子対策になる。
東京ディズニーリゾート「新10年計画」
5,000億円投資
米フロリダ「ディズニーワールド」
▪ 自分のアカウントを登録すれば、
旅行履歴などの情報が保存される。
▪ テーマパークの入場券や
ホテルのキー代わり
に使うことができる。
▪ 「エンチャテッド・テール」に入ると、入口の
キャストが名前で呼んで歓迎してくれる。
ICチップ型 腕輪「マジックバンド」
米フロリダ「ディズニーワールド」
ICチップ型 腕輪「マジックバンド」
▪ 新エリアでは、リストバンドと
スマートフォンを使った新技術で、
マリオの世界観を表現する。
▪ リストバンドを着用した
来場者は、
エリア内を回ることで、
ゲームのようにコインを集められる。
USJ「スーパー任天堂ワールド」
投資額は過去最高の600億円
▪ 獲得したコインは、
スマートフォンから
確認することが出来、
来場者同士で
競い合うこともできる。
投資額は過去最高の600億円
USJ「スーパー任天堂ワールド」
▪ 人工知能やキャッシュレス決済のノウハウ
を使い、レジを担う従業員をなくした店舗。
▪ 消費者の購買データを集められるだけで
なく、人件費を抑えることもできる
▪ アマゾン「アマゾンGO」(2018.1月~)
▪ 中国「ビンゴボックス」
▪ JR東日本・赤羽駅
人工知能・キャッシュレス
無人コンビニ
▪ スマホで「QRコード」を読み取って、
チェックインする仕組みを採用。
▪ 「スマホ入店」
セキュリティのため、スマホを使って
本人確認して入店させる仕組み。
ローソンアプリに登録されたQRコードを
読み取ると、自動ドアが開くシステム。
ローソン「横浜氷取沢町店」
深夜帯に限り、無人化
▪ 「スマホレジ」
手元のスマホで商品情報を読み込み、
決済するシステム。
▪ 普及が進めば、
店にレジを設置する
必要がなくなる。
ローソン「横浜氷取沢町店」
深夜帯に限り、無人化
▪ 2018年度中に、
複数の店舗での導入
▪ 「ICタグ」の価格が、現状1枚10円
1個100円の「おにぎり」など、
商品が安いコンビニでは合わない
▪ 採算ベースは、「1枚1円」
ローソン「無人コンビニ」計画
パナソニックと共同開発
▪ 在庫を含む延べ7万点商品の一つ一つ
に、縦2cm、横7cmの「ICタグ」
▪ 会計にかかる時間は、
クレジットカードや電子マネーを使う場合
通常40秒前後であるが、
「レジロボ」では、23秒に短縮。
ローソン「無人コンビニ」計画
パナソニックと共同開発
▪ 2017年2月に、
「縦2cm、横7cm」の
薄い「ICタグ」を使って
実証実験
▪ 店内の7万点の商品に貼り付けた
「電子タグ」をレジレボ内で読み取り、
素早く精算する。
ローソン「無人コンビニ」計画
パナソニックと共同開発
▪ レジロボを利用した来店客は、
全体の25%
▪ 物珍しさが受けて、
来店客も通常より
25%増えた。
ローソン「無人コンビニ」計画
パナソニックと共同開発
▪ 商品を専用かごに入れて
レジに置くだけ。
▪ 直ぐに合計金額が計算され、
現金かクレジットカードで
支払いを終えると、
商品は袋詰めされて
出て来る。
ローソン「無人コンビニ」計画
パナソニックと共同開発
▪ 「レジロボ」
▪ 無人レジに商品が入った買物カゴを置く。
▪ 支払い方法を現金かカードか選び会計
▪ 会計を済むと、カゴの下部が開き、
下にセットされた買い物袋に商品が
詰められる。
ローソン「無人コンビニ」計画
パナソニックと共同開発
▪ 小売店では、
「バーコード」を使った
「商品管理」が主流
▪ 店員が、個別の商品の売れ行きや
賞味期限の確認などを行う
必要がある。
ローソン「無人コンビニ」計画
2020年に向け「ICタグ」
▪ 「バーコード」のように、
来店客が読み取る
必要がない。
▪ 「おでん」など、
タグを貼れない商品だけ、
売り場の「バーコード」を
手作業で読み込む。
ローソン「無人コンビニ」計画
パナソニックと共同開発
◼ 商品の入った籠を
レジカウンターに置くだけで、
瞬時に買い物金額が分かり
袋詰めまで
自動でしてくれる。
◼ 実現のカギは、「RFID(電子タグ)」
2020年の「おもてなしコンビニ」
「セブンイレブン」「ローソン」「ファミマ」
◼ コンビニに入って
好きな商品を
バッグに入れて
そのまま外に出たら、
出口で
自動的に会計が済む
2020年の「おもてなしコンビニ」
「セブンイレブン」「ローソン」「ファミマ」
「データ」を上手く使う必要
▪ お客が棚を手に取ったところまでも
カメラデータで分析。
購入の順番や
買うのを止めた商品を
知ることが出来る。
▪ お客ごとにカスタマイズできる。
「アマゾン・ゴー」のマーケティング
▪ 日本の「マーケティング」は、
「良い商品を用意して
それをたくさん買いに来てもらう。
▪ アマゾンの「マーケティング」は、
「一人ひとりに欲しい商品を
提案することで『常連客』とし、
何度も店に来てもらう。」
「データ」を上手く使う必要
「アマゾン」のマーケティング
JR東日本・赤羽駅
「AIカメラ」で客と購入商品を紐づけ
▪ カメラとAI(人工知能)を組み合わせた
「画像認識」技術に加え、
重畳センサーを駆使して
客が棚から取った商品を
認識して、自動精算する。
▪ 一方、中国ではRFIDを使う
「Bingo Box」が僅か半年で数百店舗に
無人コンビニ「アマゾンGO」
2018.1.22~米シアトルで開業
◼ 商品を店外に持ち出すだけで、
自動的に課金され、
レジに並ばずに買い物が可能。
◼ 「人工知能」を使って、客が店の棚から
取ったり戻したりする行動を
「自動で追跡」把握。
アマゾンが「レジなしコンビニ」
「アマゾン・ゴー」(米シアトル)
◼ 国土の広いアメリカでは、
都心部でも配達時間を
「2時間以内」に短縮することは
困難。
◼ 実店舗で、宅配の「2時間の壁」を
超えることを目指す。
アマゾンが「レジなしコンビニ」
「アマゾン・ゴー」(米シアトル)
◼ 北米の消費者のうち、
「セルフ方式レジ」を
使う割合が41%、
45%は「利便性」を
店を替える理由に挙げる。
◼ 米国コンビニ65兆円(小売全体の1割)
アマゾンが「レジなしコンビニ」
「アマゾン・ゴー」(米シアトル)
◼ 「ICタグ」ではなく、
「人工知能」の「深層学習」
を使った「映像認識」
◼ コンビニの「おでんの具」は、
「映像認識」が難しいため、
具の一個一個が容器に入る?
アマゾンが「レジなしコンビニ」
「アマゾン・ゴー」(米シアトル)
◼ 「アマゾンGO」は、どんどん客をさばく
◼ QRコードで、どんどん客が入る
◼ 近くの店よりアマゾンGOが一番安い
◼ 日本の無人コンビニの方が技術は高いが
「効率性」や「安さ」で、アマゾンが勝つ。
要素技術は日本が上だが、
ビジネスの作りこみが弱い
もう既に始まっている
「デジタルトランスフォーメーション」
アマゾンが考える「AIカメラ」方式
日本が考える「RFID」方式
日本が考える「RFID」方式
▪ AI通訳機「ポケトーク」
▪ 30万個、既に販売
▪ クラウド側に翻訳機能、どんどん進化
▪ 「Cloud Agnostic」
クラウドとつながる
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 2018年4月~試験導入
▪ 2018年7月~本格採用
▪ 英語、中国語、韓国語に対応
▪ 日本語を外国語に、
外国語を日本語に瞬時に翻訳。
文章と音声で伝える。
京急電鉄が「自動翻訳端末」
人工知能が音声認識、約70全駅導入
◼ 自動翻訳時代に、語学教育は必要か?
◼ 自動翻訳が普及すれば、
「言語能力」よりも「人間力」。
(1)世界を探求する
(2)他者の視点に立つ
(3)行動を起こす
(4)アイデアを伝え合う
国際社会で生き抜く力
「グローバルコンピテンス」
▪ 福岡「ふくや」
▪ 専用機器で毎日、
明太子の消費量を
計測
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 「スマートハウス」を実現する
次世代家庭用蓄電池
▪ もしもの時にも、安心
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 「ダイドードリンコ」自販機
▪ 5万台のデータがどんどん
「クラウド」側に溜って来ている。
(「AWS」連携)
▪ 溜ったデータを
「見える化」(可視化)
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 「IoT」促進の技術的課題
▪ 「デバイス」をつなげる制約
▪ 上がって来る「データ管理」の問題
▪ 「エコシステム」構築
(収集、統合、保存、発見、共有)
IoT(インターネット・オブ・シングズ)
IoE(Internet of Everything)と言う人もいる
▪ 「Society5.0」
▪ 現実空間とサイバー空間の融合
▪ フィジカル空間のセンセ―から
膨大なデータが集まり、
そのビッグデータをAIが解析
▪ 解析結果が現実空間にフィードバック
「5G」の最近の取り組み
デジタルトランスフォーメーション時代へ
▪ 2018年
「5Gシステム総合実証」
▪ 2019年 「ラグビーW杯」
▪ 2020年 「東京五輪」
「5G」実現
第5世代移動通信システム(5G)
推進ロードマップ
▪ 第1次IT革命「ドットコム」
▪ 第2次IT革命「Web2.0」(グーグル登場)
▪ 第3次IT革命「AI・IoT」
▪ 第3次IT革命は現実空間での変革を促す
(自動運転、ロボット、3Dプリンター、
ドローンなど)
「5G革命」
ユーザー視点から
▪ 「5G革命」について
▪ 家電のデジタル化
▪ 映像のデジタル化
▪ クルマのデジタル化
▪ サービスのデジタル化
▪ 金融のデジタル化
▪ 産業のデジタル化
ユーザー視点から
「5G革命」
▪ 「ローカル5G」は、
携帯大手が全国規模に広がる
5Gネットワークだけでなく、
企業自らが
自分の土地や建物で
5Gを活用する動き。
▪ 2019年12月末に申請受付を開始。
「ローカル5G」とは
ユーザー視点から
▪ 「ローカル5G」を活用すれば、
あらゆるモノがネットにつながる
「IoT」技術や
「人工知能」を用いて
工場を高度化する場合に
重要な機密データを
外部に出す必要がかくなる。
自社だけの「5G」を活用できる。
「ローカル5G」とは
ユーザー視点から
▪ 「ローカル5G」
▪ 28GHz(ミリ波)は、2019年割り当て
▪ 2020年以降~4.5GHz割り当て
▪ 28GHzは、あまり電波が飛ばないので
干渉を考えないで始められる。
「ローカル5G」の推進
ユーザー視点から
▪ 地域や産業の個別のニーズに応じて
地域の企業や自治体等の様々な主体が
自らの建物内や敷地内で
スポット的に柔軟に構築できる
「5Gシステム」。
▪ Wi-Fiと比較して、無線局免許に基づく
安定的な利用が可能。
「ローカル5G」とは
ユーザー視点から
▪ 「ローカル5G」は、
4.6-4.8GHzおよび28.2-29.1GHzの
周波数を利用することを
想定している。
▪ 「NSA構成」を前提に、
28.2-28.3GHzについて先行して
2019年内に制度化を行う。
「ローカル5G」とは
ユーザー視点から
▪ 六本木の森ビルは
コンピューター200台で稼働。
小さなセンサー類を含めると、万単位。
▪ 「5G」時代には、機器と機器の通信
▪ モノは人と違って、あまり動かない
▪ IoT機器間は必ずしも「高速大容量」
である必要はない。
「5G革命」
スマートシティに向けて
▪ 高層階へのエレベーターは、
現在、何人の人が待っているか、などの
データを人工知能が
解析すれば、
もっと効率的に
エレベーターを
来させることが
出来るのでは?
「5G革命」
スマートシティに向けて
▪ 人と人との通信は、
「個人情報漏洩」など
セキュリティ上など
議論されているが、
機器と機器の通信のセキュリティは弱い
▪ サイバーテロなどの危機!
「5G革命」
スマートシティに向けて
▪ 家電メーカーが自社製品に
組み込むだけで、「アレクサ」と連動できる
「コネクトキット」を展開。
▪ アレクサで
動かせる製品は、
85,000点以上に
のぼる。
「アレクサ」と連携したIoTサービス
アマゾン「コネクトキット」
▪ 六本木の森ビルは
コンピューター200台で稼働。
小さなセンサー類を含めると、万単位。
▪ 「5G」時代には、機器と機器の通信
▪ モノは人と違って、あまり動かない
▪ IoT機器間は必ずしも「高速大容量」
である必要はない。
「5G革命」
スマートシティに向けて
▪ 高層階へのエレベーターは、
現在、何人の人が待っているか
などのデータを
人工知能が解析すれば
もっと効率的に
エレベーターを来させることが
出来るのでは?
「5G革命」
スマートシティに向けて
▪ 人と人との通信は、
「個人情報漏洩」などセキュリティ上など
議論されているが、
機器と機器の通信のセキュリティは弱い
▪ サイバーテロなどの危機!
「5G革命」
スマートシティに向けて
▪ 技術進化すると、職業減少は当たり前だが、
現実を受け入れられない人が存在する。
▪ 例えば、「自動運転車」は、周囲の状況を
把握する能力は人間を上回り、事故を劇的に
減らせるが、どれくらい減らせば、
社会は受け入れるのか?
1/1,000(年間死者3万人➝30人)を目標
抵抗者に納得してもらうために
「人工知能社会」への抵抗
人数
低所得 高所得
人工知能が
雇用を奪う
従来の知識・技能に拘る人は
人工知能に職を奪われ
低所得層へ移動
人工知能と上手く
協調できる人は
高所得層へ移動
人間は何をやれば良いか?
「人間」と「人工知能」の「協働」
▪ ロンドン大会では、企業の約8割の
「テレワーク」協力により市内の混雑緩和
▪ 2020年、東京五輪には、国内外から
観光客が集まり、交通混雑が予想。
「テレワーク」は、混雑回避の切り札。
2020年向けた「テレワーク」
東京五輪時の混雑回避の切り札
▪ 2017年、東京五輪開会式が
行われる7月24日を
「テレワーク・ディ」と設定。
▪ 2020年までの毎年、企業等による
全国一斉の「テレワーク」を実施。
▪ 2018年は、7月23日~27日の間に
7月24日+その他の日、の計2日間
以上を「テレワーク・デイズ」として実施。
2020年向けた「テレワーク」
東京五輪時の混雑回避の切り札
▪ 「平均残業時間」 44分/日 削減
▪ 「平均通勤時間」 97分/日 削減
▪ 「テレワーク」利用者の約80%が
「私生活の満足度」が
向上したと回答。
2020年向けた「テレワーク」
ワークライフバランスの確保
▪ 女性離職率が5年で49%減少
▪ 育児後の職場復帰率が、96.5%に。
▪ 「離職率」減少
28%➝4%
2020年向けた「テレワーク」
優秀な人材の確保・離職防止
▪ 「テレワーク・ディ」において、
東京メトロ・豊洲駅の
ピーク時間帯(8時)の
通勤量が、10%削減
2020年向けた「テレワーク」
交通混雑の緩和
▪ 「テレワーク・ディ」において、
実施日の消費電力量が減少
(最大10%、
平均7.1%削減)
2020年向けた「テレワーク」
オフィスの消費電力量の削減
▪ 3.11「東日本大震災」の際に
約85%の従業員が
「テレワーク」を活用した企業も
▪ 熊本地震発生2日後から
仕事を再開。
2020年向けた「テレワーク」
「事業継続性」の確保
▪IoT社会とは、どういう社会?
▪超ヒマ社会
▪「働き方改革」より「遊び方改革」
人間は何をやれば良いか?
「人間」と「人工知能」の「協働」
ケインズ
▪ 20世紀を代表する経済学者・ケインズが
世界恐慌の混乱が広がる1930年、
「孫たちの経済的可能性」
と題したエッセーで
「100年後には
1日に3時間も働けば
生活に必要なものは
得ることができるようになるだろう」
「ケインズ経済学」の大家
ケインズ
▪ ケインズは2030年をユートピア(理想郷)
と描いた。
▪ 2030年までに
経済問題が解決し
自由な時間をどう使うか
が人類の大きな課題に。
「ケインズ経済学」の大家
休日に
行きたい場所が
ありますか?
デートで
食べたいモノが
直ぐに決まりますか?
▪ 「ルーレットやサイコロで行き先を
決めるツアー」(テレビ番組で人気だった)
▪ 「ガチャめし」
500円を入れると、20種類ある
メニューのどれかが書かれたカプセル
が出て来る(うどん、カレー、牛定食)
情報が溢れ、メニューも多過ぎて・・・
「何を食べようか」「どこに行こうか」
▪ 「ガチャめし」
情報が溢れ、メニューも多過ぎて・・・
「何を食べようか」「どこに行こうか」
▪ 観光ナビシステム「NEURONAVI」
ヘッドセットを装着するだけで、
自分が行く場所を教えてくれる
▪ 京都市内町歩き「ことぶら」
ルーレットで出た目に合わせて、
基盤の目になった市内を観光
情報が溢れ、メニューも多過ぎて・・・
「何を食べようか」「どこに行こうか」
▪ スマホ、電車デジタルサイネージの
「占い」が流行る。
▪ 「今日のラッキー回復アイテムは
オムライス」と言われれば、
オムライスを食べるきっかけになる。
「服装にラッキーカラーを入れる」
情報が溢れ、メニューも多過ぎて・・・
「何を食べようか」「何を着ようか」
▪ 休日になると、どこに行こうか悩む。
▪ ネットに情報が溢れ、
どれを選んで良いか分からない。
▪ 休日でも学校、大学に来ていれば
とりあえず安心
(主体性ない学生生活で満足)
情報が溢れ、メニューも多過ぎて・・・
「何を食べようか」「どこに行こうか」
名誉?
尊敬?
信頼?
やはりお金?
いや、ロマン!
希少な価値(富)は何になる?
ロボットがモノを作る時代
仕事をしなくて良くなり
膨大な自由時間を得た時、
人は何によって
「人生の充足感」を得るか?
人工知能時代には、
「趣味」が重要となる。
似たような時代が
過去にもあった。
「古代ローマ」である。
奴隷に仕事をやらせたため、
ローマ市民は暇になった。
そこで、皇帝は
「コロッセオ」と「大浴場」を作った。
人工知能やロボットが
人間の仕事を奪う
という言う人は、
「仕事が趣味」な
中高年世代。
あなたは、生涯をかけて
実現したい「夢」を
1分間で語れますか?
その夢の実現のために
10年後どこで何をしていますか?
「1分間夢語り自己紹介」すると、
外国人の学生は、趣味の話、
日本人の学生は、仕事の話になる
人工知能時代の
ロールモデルは、「タモリ」。
音楽、鉄道、料理など
多彩な趣味を持ち、
無理なく自然体で
取り組んでいる
古くは、
「フーテンの寅さん」、
「釣りバカ日誌」の
ハマちゃん
(浜崎伝助)
「趣味」とは、海を眺める
だけでも良い。
苦なくでき、
結果的に時間が
過ぎているようなものが
「趣味」。
「釣り」が「趣味」と
言う人がいるが、
「釣れない」のが「趣味」。
ガンガン魚が取れたら、
それは「漁」。
「できない」から「趣味」
あっという間に釣れたら
「趣味」にならない。
それは「仕事」。
「釣れないな」
「どうしたら釣れるんだろう」
と、「できない」ことを楽しむ。
▪ 「とにかく大人も子供のように遊べ」
「老人になっても続けられる遊びを
今のうちから見つけた方がいい」
「そもそも日本人は
遊ぶことが苦手であり、
どうも遊びを真面目に
やってしまう傾向がある。
大人は遊びに意味を求め、
上手くやろうとしてしまう。」
成毛眞「大人はもっと遊びなさい」
元日本マイクロソフト社長
▪ 「真面目に遊んではいけない」
「遊びに優劣はない」
「ねばならない」もなく、
「好きに楽しめばいい」
「そして止めたくなったら
止めればいい」
成毛眞「大人はもっと遊びなさい」
元日本マイクロソフト社長
▪ 「遊びはマイペースで
成長する喜びを
味わえるところがいい。
上達の実感は
自信につながる。
自分にもまだ伸びしろがある
ということを実感できる」
成毛眞「大人はもっと遊びなさい」
元日本マイクロソフト社長
▪ 人は、感情から老いる
▪ 「老いるから
遊ばなくなる
のではない。
遊ばなくなるから
老いるのだ」
アイルランド出身
劇作家ジョージ・バーナード・ショー
人生最大の
エンタテインメントは、
「学び」。
自分の成長を
実感できることは、
「人生を楽しむ」一歩。
「人は何に感動するのか」
エンタテインメント・メディアの変化
▪人生で重要なのは
「発見の鋭い喜び」
▪幼い子供が石を裏返して
虫を見つけた時の感動と同じ
10代でなくなる人が多い。
▪「定番」と「サプライズ」を
いかに混ぜるか、が
「エンタテインメント」の基本。
▪「学ぶ」ことは、快楽。
「学びを促す」ことが、大切。
The double role of dopamine
ドーパミンの二重の役割
私たち日本人は、
子供の頃から
「働かざる者、食うべからず」
と教えられてきた。
日本人には「遊んで暮らす」
に心理的問題がある?
我々大学教授は既に学会で議論している。
君たち学生はどう考えますか?
「遊んで暮らせる」生活は
2030年には実現するだろう。
それまで働くために
「職を得る」準備は必要だが、
一生付き合える「趣味」を
見つけることは、もっと重要!
大学生はどうすれば良いのか?
仕事は70%の力で良い。
好きな趣味にこそ
100%打ち込むべき。
簡単に出来るものなら
直ぐに飽きてしまうから
趣味にならない。
仕事に100%の力を
注ぎ込まなければ、
付いて行けないようなことを
「仕事」に選ぶから、
「過重労働」に
なってしまう
「好きなことを仕事にしたい」
と言う人がいるが、
70%くらいの力で
他人に勝てる得意なことを
「仕事」にすべき。
そして、できない好きなことを
「趣味」にして、100%力を注ぐ。
香港が長寿社会の理由
▪ 長生きと言うと、自然と暮らす姿を
思いがちだが、近年は変化
▪ 香港は都市だが、
公園に集い、
太極拳や将棋など
エンタテインメントに興じ、
賑わいが良い刺激になる
日本を抜かし世界1位の平均寿命
「働き方改革」ではなく「人生改革」
▪ これからの時代、必要となるのは
(1)変化に対応できる「柔軟性」
(2)新技術に対する高い「学習意欲」
(3)「好奇心」
▪ 会社が5年後、10年後どうなっているか
分からない。新しいことが起きても、
柔軟・意欲的に取り組むことが最重要
「豊かな人生」とは何か?
「働き方改革」ではなく「人生改革」
▪ 日本人は、「残業は7時まで」
と残業規制すると、
「午後7時まで残業できる」
とのメッセージになってしまい、
毎日その時間まで会社にいる人が出現
▪ 江戸大でも、8時30分発の
最終バスが混雑している。
「豊かな人生」とは何か?
「働き方改革」ではなく「人生改革」
▪ 日本人は、自分を大切にしていない
▪ 欧米では、学校の授業は
だいたい午前中だけ。
スポーツは別の場所で習い、
別の学校の子に出会ったり、
大人と接したり、
学校とは別の人間関係がある。
「豊かな人生」とは何か?
「働き方改革」ではなく「人生改革」
▪ 日本は部活動があり、
夏休みも宿題があり、学校がすべて。
▪ 大学生になっても、学校の友人と
サークル活動、上下関係を重視
▪ このような環境で育って会社に入ると
自由な時間があっても、どうしていいか
分からない。日本人の根本的な問題
「豊かな人生」とは何か?
日本人の「勤勉神話」は、明治時代に作られた
▪ 江戸時代の町民は「遊び人」。
▪ 明治期、欧米に追い付くため
「富国強兵」「勤勉」を求める
二宮金次郎「ライフスタイル」
▪ 「娯楽」は「遊び三昧」「道楽」「暇つぶし」と
ネガティブな面を誇張。
未だ残る、「竹槍精神」「頑張れ精神」
「働き方改革」ではなく「人生改革」
「幸せとは何か」
「豊かな人生とは何か」を考え、
その充実を目指すこと。
仕事にしか関心がないのでは
新時代を乗り越えらえれない。
「趣味」に熱心に取組むことを通じ
世の中で起こっていることを
肌身で感じることが大切
「常識や過去の事例から
導き出せることは、すべて、
人工知能ができる時代。
人間は、新しい課題を
どう解決すべきか
という仕事をすべき」
「未来を創れ!」
先生や友達、マスコミやネットに支配されるな
自分の頭で考え、答えを導き出す!
挑戦
「I skate to where
the puck is going to be,
not where it has been.」
若者の特権は、「挑戦」と「失敗」
どんどん新しいことに挑戦、失敗して欲しい
アメリカ人なら
誰もが知っている
スーパースター
グレツキー選手の言葉

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