LiBRA 07.2021 / DXとこれからのビジネス for User
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- 3. なぜ自動車メーカーが「自動車を売らない」ビジネスをはじめるのか？ 自動車保有台数 8,150万台 自家用車の平均稼働率 4.2% 年間20日しか利用されていない 自動運転・ライドシェア 電気自動車（EV）化 所有する必然性がなくなる 自動車が作りやすくなる 既存の自動車会社以外からの参入が容易／競争の激化 自動車が売れない時代に、どうやって収益を上げればいいのか？ あなたが、事業責任者であるとすれば どのようにして、稼ぎますか？ Easy Ride
- 5. 「平安好医生」からの学び 便利・お得・楽ちんで、顧 客とのタッチ・ポイントを 効率よく大量に増やす。 デジタルと人間の最適なバランスと組合せが、事業を拡大することに大きく貢献 ひとり一人の顧客に丁寧に接 して感動・信頼・ファンを作 る。 顧客との接点を劇的に増やすことに成功：顧客の困っていること、関心ごとを的確に 捉え、まずはそれを解決することに注力した。 ファンを増やすことに成功：年齢や性別、家族構成などの静的な属性データだけでは なく、その時々の状況を動的な行動データを捉え、タイミングを逸することなく、い まの最適を顧客に提供して、顧客の体験価値を高めた。 成約率を高めることに成功：顧客の日常に関わる生活データを活用して、顧客ごとに 最適化された保険商品を選択し、論理的な裏付けに基づく説得力のある提案をした。
- 6. もくじ 最新ITトレンドを理解するために知っておきたい 基礎知識 ビジネスの前提を再定義する デジタル・トランスフォーメーション 変化に俊敏に対応するための ITインフラストラクチャー コンピュータ利用の常識を変える クラウド・コンピューティング デジタル時代の危機に対処するための サイバー・セキュリティ これからのビジネス基盤となる IoT／モノのインターネット デジタル時代のデータ連係基盤となる 5G （次世代移動体通信システム） 人に寄り添うITを実現する AI／人工知能 圧倒的なビジネス・スピードに対処するための 開発と運用 いま求められる 人材
- 13. UI／UXとは何か UI 人とデジタルをつなぐ窓口 User Interface 直ぐに分かる 使い易い 迷わない など UX 人とデジタルがつながることで得られる体験 User Experience とても便利 もっと使いたい 感動した など UI UX
- 14. UI／UXとは何か UI 人とデジタルをつなぐ窓口 User Interface 直ぐに分かる 使い易い 迷わない など UX 人とデジタルがつながることで得られる体験 User Experience とても便利 もっと使いたい 感動した など 次へ 戻る 戻る 次へ ×良くないUI 〇良いUI ×良くないUI ケチャップだとは すぐに分からない。 ×良くないUX 口を汚しやすく、少なく なると使いにくい。 〇良いUI ケチャップだとすぐ 分かる。 ×良くないUX 口を汚しやすく、少なく なると使いにくい。 〇良いUI ケチャップだとすぐ 分かる。 〇良いUX 口を汚さず、最後まで 使い切ることができる。
- 15. データとUXとサービス データ とても便利 もっと使いたい 感動した など UX 体験価値 ファンを増やす 信頼を高める リピートさせる ビジネス機会の創出 高速に改善と アップデートを繰り返し 体験価値を維持する サービス 属性データ 体験データ 生活データ
- 18. デジタルとは何か
- 19. デジタル化とは何か アナログ Analog 連続量（区切りなく続く値を持つ量） 現実世界 私たちが生きている世界 身体を介して体験し、実感できる IT Information Technology：情報技術 コンピューターやネットワークを実現し それを活用するための技術 Physical World デジタル Digital 離散量（とびとびの値しかない量 ） サイバー空間 コンピューターとネットワーク で作られた世界 コンピューターやネットワークで扱える Cyber Space デジタル化 センサー・web・モバイル などを介し アナログをデジタルに 変換すること
- 20. デジタル化でできることと目指すこと 人間のやっていたことを、コンピュータでできるようにすること これまで1週間かかっていた申し込み手続きを5分で終わらせる 顧客の行動（いま、どこで、何をしているのか）が分かる 他のデジタル・サービスと一瞬にして連係できる 膨大なデータの中にビジネスに役立つ規則や関係を見つけることができる 業務の進捗、人の動き、ビジネスの状態が、リアルタイムに見える化される デジタル化で できる こと デジタル Digital 離散量（とびとびの値しかない量 ） サイバー空間 デジタル化で 目指す こと 顧客満足の向上 業績の改善 社員の幸福 アナログ Analog 連続量（区切りなく続く値を持つ量） 現実世界だけでは解決できない課題をデジタルを使って解決すること 現実世界 目的 自分は何をしたいのか？ 手段 うまい、やすい、はやい
- 22. デジタル化とはレイヤ構造化と抽象化／デジタル化以前 アナログ 変化が早く先を見通すことができない お客様との 関係 社員との 関係 個別の業務担当者や業務毎の縦割り組織によって、 個別最適化された仕組みが固定化し、柔軟性や即 応性に欠ける。 個別業務事の担当者 や縦割りの組織 業務ごとのコミュニケーションに手間がかかる 確立された仕組みの変更が難しい 変化に対応するための業務内容や手順の新しい 組合せを試しにくい 具 体 的
- 28. 2つのデジタル化：デジタイゼーションとデジタライゼーション デジタイゼーション Digitization アナログ放送→デジタル放送 紙の書籍→電子書籍 人手によるコピペ→RPA 効率化 ビジネス・プロセス 改善・改良・修正 コストや納期の削減・効率化 ビジネス・モデル デジタライゼーション Digitalization 自動車販売→カーシェア／サブスク ビデオレンタル→ストリーミング 電話や郵便→SNS・チャット 変革 事業構造の転換 新しい価値の創出 既存の改善 企業活動の効率向上と持続的な成長 既存の破壊 新たな顧客価値や破壊的競争力を創出
- 32. DXが注目される背景
- 37. 時間感覚の変化がビジネスを変えようとしている 3年間の中長期計画 １年に一度の年度計画 半年に一度の設備投資 月例の定例役員会 週次の部門会議 ビジネス・モデル お客様との関係 働き方 情報システム 階層化された ビジネス・プロセス 機能分化した組織 段階的意志決定 社会環境の変化が緩やかで中長期的な予測が可能 戦略を動かし続ける 現場に権限委譲する 現場での判断を重視 結果を迅速に事後報告 対話の頻度を増やす 圧倒的な ビジネス・スピードで 変化に俊敏に対応する 社会環境が複雑性を増し将来の予測が困難な状況 デジタル化された ビジネス・プロセス 自律したチーム 大幅な権限委譲 VUCA 中長期的な計画を元に PDCAを回し 確実に目標を達成する
- 38. 時間感覚の変化がビジネスを変えようとしている ビジネス・モデル お客様との関係 働き方 情報システム 社会環境の変化が緩やかで中長期的な予測が可能 社会環境が複雑性を増し将来の予測が困難な状況
- 39. DXの定義
- 40. デジタル・トランスフォーメーションの定義 デジタル・トランスフォーメーションとは、デジタル技術（IT）の浸透が、 人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させること The digital transformation can be understood as the changes that the digital technology causes or influences in all aspects of human life （原論文） デジタルトランスフォーメーションにより、情報技術と現実が徐々に融合して 結びついていく変化が起こる。 デジタルオブジェクトが物理的現実の基本的な素材になる。例えば、設計され たオブジェクトが、人間が自分の環境や行動の変化についてネットワークを介 して知らせる能力を持つ。 固有の課題として、今日の情報システム研究者が、より本質的な情報技術研究 のためのアプローチ、方法、技術を開発する必要がある。 スウェーデン・ウメオ大学 Umeo University エリック・ストルターマン教授 prof. Eric Stolterman 2004
- 42. デジタル・トランスフォーメーション 2つの解釈 社会や経済の視点／社会現象 2004年、エリック・ストルターマン（ウメオ大学）の定義「ITの浸透により、人々の生活が根底 から変化し、よりよくなっていく」に沿った概念 デジタル・テクノロジーの発展によって社会や経営の仕組み、人々の価値観やライフ・スタイルが 大きく変化し、社会システムの改善や生活の質の向上がすすむという社会現象を意味する 経営や事業の視点／企業文化や体質の変革 2010年以降、ガートナーやマイケル・ウェイド（IMD教授）らによって提唱された概念 デジタル・テクノロジーの進展により産業構造や競争原理が変化し、これに対処できなけれ ば、事業継続や企業存続が難しくなるとの警鈴を含む デジタル・テクノロジーの進展を前提に、競争環境 、ビジネス・モデル、組織や体制の再定 義を行い、企業の文化や体質を変革することを意味する デジタル・ビジネス・トランスフォーメーション “デジタルを使うこと”ではなく “ビジネスを変革すること” が目的 デジタル技術とデジタル・ビジネス・モデルを用いて、組織を変化させ、業績を改善すること 1. 企業業績を改善することが目的。 2. デジタルを土台にした変革であること。組織を絶えず変化しているが1つ以上のデジタル技術が大きな影響を及ぼしているものでなければ、デ ジタル・ビジネス・トランスフォーメーションには分類されない。 3. プロセスや人、戦略など、組織の変化を伴うものであること。 “ デジタル・ビジネス・トランスフォーメーションには、テクノロジーよりもはるかに多くのものが関与する ” 「DX実行戦略（マイケル・ウェイドら）」 p.27
- 44. リアルが最も貴い デジタルはビジネスの手段である 価値の源泉はリアルにある、デジタルはリ アルの付加価値に過ぎない リアルとデジタルは別の仕組み、デジタル はリアルを補間するもの DXの常識とDXの実現 デジタルが前提 デジタルはビジネスの基盤である デジタルとリアルが一体となって価値を創 出する デジタルとリアルを分けることなく、デジ タルが統合する１つの仕組みとして捉える 「DXの実現」とは 「デジタルが前提」を当然のことと考え、実践する 企業の文化や風土を実現すること DXは 既存の常識の転換が前提 デジタルにできることは徹底してデジタルに任せ 人間にしかできないことに人間の役割をシフト 新しい常識 新しい価値 の創出を実現
- 46. CXとEXを向上させるためのDX データ CX : Customer Experience お客様の事業の成果に貢献し お客様の社員の幸せを支える EX : Employee Experience 従業員のやり甲斐を与え 自己の成長の喜びを感じさせる 競争原理 収益構造 業務手順 組織・体制 意志決定方法 など DX デジタルを前提に ビジネス・モデルや ビジネス・プロセス を再定義する デジタル 技術 クラウド AI IoT など 変化に俊敏に対応できる 企業の文化や 風土への変革 UX ユーザーの 体験価値を 高める 業務プロセスのデジタル化 デジタル・ビジネス・モデル
- 48. インターネットに接続されるデバイス数の推移 億人 億台 台/人 2003年 2010年 2015年 2020年 世界人口 インターネット 接続デバイス数 一人当りの デバイス数 63 68 72 76 5 125 250 500 0.08 1.84 3.47 6.50
- 49. 「データの時代」とはどういうことか 加速度計センサー ジャイロセンサー 磁気センサー GPSセンサー 生体（指紋／顔）認証センサー 近接センサー 赤外線センサー Soli（レーダー）センサー LiDAR（レーザー・レーダー）センサー CMOS（カメラ）センサー ソーシャル・メディア オンライン・ショッピング オンライン英会話 など 現実世界のデジタルコピー デジタル・ツイン ビッグデータ 膨大・多様・加速度的増大 現実世界のものごとやできごとは 意図する／しないに関わらず デジタル・データに置き換えられ ネットに送り出される時代になった
- 50. サイバーフィジカルシステムとDX データ収集 モニタリング データ解析 原因解明・発見/洞察 計画の最適化 データ活用 業務処理・情報提供 機器制御 ヒト・モノ クラウド・コンピューティング 日常生活・社会活動 環境変化・産業活動 現実世界／Physical World サイバー世界／Cyber World Cyber Physical System／現実世界とサイバー世界が緊密に結合されたシステム 高速 × 最適 デジタル トランスフォーメーション 最適解 機器制御 指示命令 アドバイス ものごと・できごと データ ものごと・できごと データ
- 51. DXを支えるテクノロジー・トライアングル 現実世界／Physical World Cyber Physical System／現実世界とサイバー世界が緊密に結合されたシステム サイバー世界／Cyber World 予 測 最適解 ビジネス の最適化 データ解析 データ活用 AI・機械学習 クラウド 機械学習・深層学習 AIチップなど サーバーレス・コンテナ SaaS・PaaSなど データ収集 デジタル ツイン IoT センサー・モバイル 自律制御など 現実世界の デジタルコピー 5G 第5世代通信システム
- 52. DXとテクノロジー・トライアングルの関係 データ解析 データ活用 AI・機械学習 クラウド 機械学習・深層学習 AIチップなど サーバーレス・コンテナ SaaS・PaaSなど データ収集 IoT センサー・モバイル 自律制御など 5G 第5世代通信システム DX : Digital Transformation デジタルを使いこなし その価値を最大限に活かせる 企業の文化や風土への変革 ビジネス・プロセスのデジタル化に よる現場の見える化 徹底した情報の公開による相互信頼 の醸成 相互信頼を前提とした現場への大幅 な権限委譲 心理的安全性の担保 意志決定プロセスの簡素化と高速化
- 56. ITの役割の変化 支援 人間主体でビジネスを動かしITが支援する 生産性向上・コスト削減・期間短縮 ITは合理化の手段、コスト削減で評価 目的と達成基準を明示すれば 専門家に任せることができる Before DX 人間とITが一体となってビジネスを動かす 即応力・破壊的競争力・新たな価値の創出 ITは競争力の源泉、投資対効果で評価 新規性とスピード 事業部門が責任をもって主導し 内製化 と 共創 で対処する After DX 省力化とコスト削減 事業を支えるIT 事業を変革するIT 達成基準と手段を予め決定できる 達成基準と手段を予め決定できない
- 57. After DX 受託開発ではできない 人間とITが一体となってビジネスを動かす 即応力・破壊的競争力・新たな価値の創出 After DX 事業を変革するIT 達成基準と手段を予め決定できない 高速な試行錯誤と改善を繰り返し 最適解を探索しなければならない 要求を”あいまいさなく”定義することが難しい 試行錯誤が不可避 要件全体を定義することが困難なのに、定義したこととして発注しなければならない 手続きの効率化のため発注単位を大きくまとめる 変化に即応できない 実際に動く成果物を確認するまでに、かなりの時間がかかる（開発作業中は変更できない） 作業量（工数）の見積を作る そもそも工数が見積もれない 作業量の見積が困難であるにもかかわらず、人月単価×期間（月数）による見積を作る 要求する人とシステムを作る人は遠く離れている 現場感覚がない 一連の作業は分業化、伝言ゲームで現場の現実を理解できず、臨機応変な対応もできない
- 58. After DX 受託開発ではできない 人間とITが一体となってビジネスを動かす 即応力・破壊的競争力・新たな価値の創出 After DX 事業を変革するIT 達成基準と手段を予め決定できない 高速な試行錯誤と改善を繰り返し 最適解を探索しなければならない ユーザーが 説明した要求 システム設計者 の理解 エンジニアが 作ったプログラム ユーザーが本当に 必要だったもの ユーザーへの 請求金額
- 59. 内製化×共創の必要性 人間とITが一体となってビジネスを動かす 即応力・破壊的競争力・新たな価値の創出 After DX 事業を変革するIT 達成基準と手段を予め決定できない 高速な試行錯誤と改善を繰り返し チーム一丸となり正解を探索する 相互信頼に裏打ちされたオープンなコミュニケーション ビジョンや課題、ノウハウや知識の完全な共有 自律したチームによる継続的な改善 内製化 共創 insourcing co-creation 責任の所在を明確にする 開発や改善のスピードを担保する 実践的な知識やノウハウを持つ 圧倒的な技術力を手に入れる 異なる価値観や視点を手に入れる ノウハウやスキルの不足を補う
- 60. 共創の本質 背景 この状況に対処するには、自分たちもまた、多様性を高め、変化に俊敏 対応するための圧倒的ビジネス・スピードを求められる。しかし、単一 の企業文化の中だけで、これらを担保することは容易なことではない。 不確実性の高まり、多様性の拡大、変化の加速 定義 リーダーシップ × 共有 × 自律 ＝ 業績の改善／向上 確固たるリーダーシップのもと、全てをオープンに共有し、相互の信頼 を土台に、自律したチームとして、業績の改善／向上に貢献すること。 ビジョンの共有 共創に関わる全員（お客様も自分たちも）が、業績の改善／向上のために目指すべきゴー ルとビジョンを深く理解し、これを共有すること 知識の共有 スキルやノウハウ、課題や悩み、意見や思いなどを、同じゴール／ビジョンを目指す仲間 として、オープンに共有すること リスクの共有 成果だけではなく、失敗やリスクも共有し、それぞれにとっての成果／リスクを完全に共 有すること
- 61. 受託型取引と共創型取引 受託型取引 どうなれば成功なのかを予め決められる 既存の業務プロセスの改善 既存システムの改修や機能の追加 既存業務の効率化や利便性の向上のための社内 ユーザーを対象としたシステム など 主従関係 ルールや手順に従う 効率を追求する 失敗は許さない 横並び・同質性を求める リーダーの指示に従う 言われたとおりやりました 言われなかったのでやりませんでした 仕様書通りに作りました など 管理者が進捗や成果を管理する ローコード開発、自動化やクラウド化で 誰もができるようになろうとしている 共創型取引 どうなれば成功なのかを予め決められない 新しいビジネス・モデルの立ち上げ 新しい業務プロセスのための新規システム 新規顧客の獲得や売上／利益の拡大のための社 外ユーザーを対象としたシステム など チーム関係 ビジョンの達成を目指す 事業の成果を追求する トライ&エラーを評価する 多様性を認め・補完しあう 対話や議論をして答えを探す こうした方がいいと思います 事業の成果に貢献するには、こちらですよ 状況が変わったのでこちらにしましょう など 権限を委譲し自分たちで進捗や成果を管理する 専門家としての経験の蓄積と 最新トレンドへの体験的理解がなければできない
- 62. DXの構造 パーパス 存在意義 あるべき姿 社会に必要とされる価値を提供するために 事業を成長させ、企業を存続させること 課 題 不確実性の高まる世の中で、 不測の事態が起き続けていること 解決策 圧倒的スピードを獲得し、変化に俊敏に対応して、 常に市場との最適な関係を維持し続けること 手 段 デジタルを前提とした企業へ変革すること デジタライゼーション／変革 デジタルを前提にしたビジネスモデル の実現や人間にしかできない想像力を 駆使してイノベーションを創発する 企業の文化や風土をデジタルに最適化する デジタイゼーション／効率化 デジタルにできることは徹底してデジ タルに任せ、（知的）力仕事から人間 を解放する デジタル技術を駆使する 経営を最適化 経営判断の迅速化 収益構造の転換 業績評価基準の変更 ジョブ型雇用制度の移行 など 組織・体制を最適化 現場への大幅な権限委譲 自律したチームの育成 自由度の高い働き方の実現 人材育成への投資拡大 など 迅速かつ連続的な 新規事業の立ち上げ 継続的な イノベーション創出 ビジネス・プロセス の改善サイクルを 加速し最適を維持 UXの高速改善で サービスの魅力維持 顧客の期待を先取り するサービスの提供 顧客からの圧倒的な エンゲージメント もたらされる成果
- 66. 仮想 virtual 表面または名目上はそうでないが 実質的には本物と同じ 本来の意味 「仮想化」の本当の意味 本来の意味 仮想化 Virtualization 物理的実態とは異なるが、 実質的には本物と同じ機能を実現する仕組み 日本語での語感 虚像の〜 実態のない〜 It was a virtual promise. （約束ではないが）実際には約束も同然だった。 He was the virtual leader of the movement. 彼はその運動の事実上の指導者だった。
- 68. 物理資源・物理機械 サーバーの仮想化 ストレージの仮想化 Java仮想マシン データベースの仮想化 パーティショニング 分 割 アグリゲーション 集 約 エミュレーション 模 倣 仮想化 (Virtualization) ひとつの物理資源を 複数の仮想資源に分割 複数の物理資源を ひとつの仮想資源に分割 ある物理資源を 異なる資源に見せかける 仮想化の3つのタイプ
- 69. ソフトウェア化とはどういうことか（１） 掃除 機能 掃除 機械 レンジ 機能 レンジ 機械 テレビ 機能 テレビ 機械 作表 機能 文書作成 機能 会計管理 機能 汎用機械 オペレーティング・システム（OS） 家電製品 コンピュータ 専用一体 専用一体 専用一体 ソフトウェア Software ハードウェア Hardware
- 72. 仮想化 や ソフトウエア化 のための仕組み 使いたい機能や性能の組合せや変更の自由を実現 ソフトウェア化された情報システムの機能や性能を使うサービス 簡単・便利・いつでも／どこでもITの機能や性能をサービスとして使える仕組み 実質的に使える機能や性能 ネットワーク 専門的な スキルや ノウハウ 大規模・集中化・一元化・標準化 自動化などを駆使して、魅力的な コストパフォーマンスを実現する 物理的なハードウェアや設備 インフラストラクチャー プラットフォーム アプリケーション 運用管理者 特定の業務処理 を行うためのソフトウェア アプリケーションで共通に使う機能 を提供するソフトウエア オペレーティングシステム データベース管理システム など 販売管理システム 会計管理システム など ソフトウエアを動かすための ハードウェアや設備
- 78. クラウドの使われ方と戦略
- 79. 異なる文化の２つのクラウド戦略 コスト削減のためのクラウド 競争力強化のためのクラウド 生産性向上・納期短縮・コスト削減 投資負担の軽減 運用管理負担の軽減 高い運用品質の維持 コスト削減 資産固定化の回避 最新技術の活用 俊敏性の実現 投資対効果 差別化・競争力・変化への即応力 既存システムのIaaS移行 運用管理の自動化 開発と運用の順次化 コンテナ×Kubernetes PaaS×サーバーレス 開発と運用の同期化 クラウド・リフト 戦略 クラウド・ネイティブ 戦略 守りの文化 by 情報システム部門 攻めの文化 by 事業部門・経営直下 両者は異なるクラウドであることを前提に考える 予算と人材と戦略の一体化と適切な配分
- 80. 銀行システムにおけるクラウド活用の動き 日本ユニシスとマイクロソフト、「BankVision on Azure」実現に向け共同プロジェクトを開始 2018年3月23日 日本ユニシス株式会社と日本マイクロソフト株式会社 は23日、日本ユニシスのオープン勘定系システム 「BankVision」の稼働基盤として、Microsoft Azureを 採用するための取り組みを推進するため、共同プロ ジェクトを4月から開始すると発表した。 いかに費用を抑え、最新技術も取り入れた上で短期間 でのシステム開発を行うかという課題に対応するため、 クラウドを選択。現在はクラウド最大手の米アマゾン ウェブサービスと組み、業務システムの一部から移行 を進めている。 5年間で100億円のコスト削減 1000超のシステムの約半分をクラウド化 週刊ダイヤモンド 2017.5.17 https://diamond.jp/articles/-/128045
- 81. クラウド・バイ・デフォルト原則 政府情報システムにおけるクラウドサービスの利用に係る基本方針（案） クラウド・バイ・デフォルト原則（クラウドサービスの利用を第一候補） 政府情報システムは、クラウドサービスの利用を第一候補として、その検討を行う 情報システム化の対象となるサービス・業務、取扱う情報等を明確化した上で、メリット、開発の規模及び経費等を基に検討を行う https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/cio/dai77/siryou.html Step0：検討準備 クラウドサービスの利用検討に先立ち、対象となるサービス・業務及び情報といった事項を可能な限り明確化する。 Step1：SaaS（パブリック・クラウド）の利用検討と利用方針 サービス・業務における情報システム化に係るものについて、その一部又は全部が SaaS（パブリック・クラウド）により提供されてい る場合（SaaS（パブリック・クラウド）の仕様に合わせ、サービス・業務内容を見直す場合も含まれる。）には、クラウドサービス提 供者が提供する SaaS（パブリック・クラウド）が利用検討の対象となる。 Step2：SaaS（プライベート・クラウド）の利用検討 サービス・業務における情報システム化に係るものについて、その一部又は全部が、府省共通システムの諸機能、政府共通プラット フォーム、各府省の共通基盤等で提供されるコミュニケーション系のサービスや業務系のサービスを SaaS として、当該サービスが利用 検討の対象となる。 Step3：IaaS/PaaS（パブリック・クラウド）の利用検討と利用方針 SaaS の利用が著しく困難である場合、又は経費面の優位性その他利用メリットがない場合については、民間事業者が提供する IaaS/PaaS（パブリック・クラウド）が利用検討の対象となる。 Step4：IaaS/PaaS（プライベート・クラウド）の利用検討 IaaS/PaaS（パブリック・クラウド）の利用が著しく困難である場合、又は経費面の優位性その他利用メリットがない場合については、 サーバ構築ができる政府共通プラットフォーム、各府省独自の共通基盤等を IaaS/PaaS として、当該サービスが利用検討の対象となる オンプレミス・システムの利用検討
- 84. クラウド・サービスの「作り方」による費用の違い サーバー（物理マシン）×9台 ＋データベース等のライセンス ＋インフラ、DBなどの環境構築 ＋運用管理業務 ＋設置場所（場所+電源+空調等） 購入費用 ：数千万円 年間保守料 ：数百万円 年間運用量 ：数百万円 年間使用料 ： ー ハードウェアを所有 クラウド・サービスを使用 サーバー（仮想マシン）×9台 ＋データベース等のライセンス ＋インフラ、DBなどの環境構築 ＋運用管理業務 × 設置場所（場所+電源+空調等） 購入費用 ： ー 年間保守料 ： ー 年間運用量 ： ー 年間使用料 ：254,980円 ハードウェアを所有する場合と変 わらないシステム構成と運用方法 実行環境を移行しただけ システムの構成や運用方法などの設計・方式は同じ まったく異なる設計・方式 アンケート入力・集計・レポートのサービスとして、できることは同じ サーバー（仮想マシン）×4台 購入費用 ： ー 年間保守料 ： ー 年間運用量 ： ー 年間使用料 ：198,691円 × データベース等のライセンス △インフラ、DBなどの環境構築 △ 運用管理業務 × 設置場所（場所+電源+空調等） 無償のDNSや監視、低料金のデー タベースなどのサービスを利用 一部をクラウドのサービスに代替 サーバーの構築・運用は不要 購入費用 ： ー 年間保守料 ： ー 年間運用量 ： ー 年間使用料 ：907円 × データベース等のライセンス × インフラ、DBなどの環境構築 × 運用管理業務 × 設置場所（場所+電源+空調等） サーバーレス方式と言われるまっ たく異なる実行方式を採用 クラウド・ネイティブで再構築 ハードウェアを所有し、設置場所 とその運営も自社責任
- 85. クラウド利用における責任の所在と狙い プラットフォーム アプリケーション インフラストラクチャー クラウド サービス 事業者 クラウド サービス 事業者 クラウド サービス 事業者 PaaS IaaS SaaS ユーザー 自社所有 ユーザー ユーザー 特定の業務処理 を行うためのソフトウェア アプリケーションで共通に使う機能 を提供するソフトウエア ソフトウエアを動かすための ハードウェアや設備 業務プロセス／処理 ユーザー ユーザー ユーザー ユーザー 機能や性能の改善 セキュリティ 運用管理 稼働監視 トラブル対応 バックアップ など Software as a Service Platform as a Service Infrastructure as a Service SaaS>PaaS>IaaS ユーザーの負担が減少 事業の効率化や競争力の向上 のために経営資源を積極配分 事 業 システムの構築や運用 管理、セキュリティな ど付加価値を生みださ ない負担を軽減する
- 88. ネットワーク インターネットや専用回線 コレ一枚でわかるクラウド・コンピューティング インフラストラクチャー プラットフォーム アプリケーション 計算装置 記憶装置 ネットワーク データ ベース 運用管理 プログラム 実行環境 プログラム 開発環境 認証管理 電子 メール SNS 新聞 ニュース ショッピング 金融取引 財務 会計 施設や設備
- 91. 徹底した標準化 大量購入 負荷の平準化 APIの充実・整備 セルフサービス化 機能のメニュー化 クラウド・コンピューティングのビジネス・モデル クラウド・コンピューティング オンデマンド 従量課金 自動化・自律化 システム資源 の共同購買 サービス化 低コスト 俊敏性 スケーラビリティ 仮想化とソフトウエア化の仕組み
- 92. クラウドの定義
- 94. クラウドの定義／サービス・モデル (Service Model) アプリケーション ミドルウェア オペレーティング システム インフラストラクチャ PaaS Platform as a Service Infrastructure as a Service Software as a Service SaaS Salesfoce.com Google Apps Microsoft Office 365 Microsoft Azure Force.com Google App Engine Amazon EC2 IIJ GIO Cloud Google Cloud Platform アプリケーション ミドルウェア & OS 設備 & ハードウェア プ ラ ッ ト フ ォ ー ム IaaS
- 95. ハイブリッド・クラウド 複数企業共用 パブリック・クラウド クラウドの定義／配置モデル (Deployment Model) プライベート・クラウド 個別企業専用 個別･少数企業 不特定・複数企業／個人 LAN LAN インターネット 特定企業占有 ホステッド・プライベート・クラウド 固定割当て LAN 専用回線・VPN LAN
- 98. クラウドの不得意を理解する 98 【低遅延】短い遅延時間が求められる業務は、 ネットワークの地理的距離の遠くなると不利 なので、同一場所で完結させた方がいい 証券市場においてデータ基に1秒で数千回の売買注文を行 うような高頻度取引（HFT:High Frequency Trading） 工場の製造現場で、直ちに良／不良を見分けて、不良品を 排除する品質管理工程の自動化 自動車の自動運転における事故の回避判断と回避行動の連 動 など データが発生する、あるいは処理を行う場所が同じ 場所／同じ装置の中で実行し、データを送る距離を 短くし、データが発生する現場でデータを処理する 【大量データ転送】現場で大量のデータが発 生し、それを保管、処理しなければならない 場合は、それらを全てクラウドに送り出すと、 回線料金が莫大になるため、同じ場所で保管、 処理させた方がいい 大量のセンサーからデータを取得し、それを利用して業務 を行う 工場の機械の動作履歴を検査や改善のために使う業務 な ど
- 99. クラウド利用の3原則 原則１：クラウド・ファーストで考える。 まずはクラウドを第１候補（クラウド・バイ・デフォルト）で考える。 自社で所有する場合をそのままに設計や運用をおこなうのではなく、クラウドにふさわし いお作法に則って、「使える」使い方を考えること。 同じ操作や同じ使い勝手を優先せず、それ以上の成果が得られることを優先する。 原則２：クラウド・ネイティブで考える。 システムを開発・構築することではなく、業務上の成果をあげられるかを考え、開発しな いクラウド利用（SaaS）を優先的に利用する。 開発しなければならない場合は、高速に開発でき、俊敏に改善できるサービスやツール （サーバーレスやローコード開発ツールなど）を積極的に利用する。 このような常識を持たないITベンダーとは組まない。新しい常識（クラウド・ネイティ ブ）を持つITベンダーに協力を求める。 原則３：クラウド・ローカルで考える。 ITは競争力の源泉と心得え、自分たちでできるスキルと体制を確保する。例え外部に委託 するにも、自分たちが使えるスキルがなければ、適切なパートナーの選択はできず、見積 や結果を評価できない。 ITを競争力の源泉にする前提は、高速な現場からのフィードバックと高速な改善を繰り返 すこと。それができる体制と人材確保を目指す。
- 102. サイバー・セキュリティ対策とは サイバー・セキュリティ：IT機器やソフトウェア、ネットワークなどのサイバー領域に おいて、下記の「情報セキュリティの3要件（CIA）」を確保すること。 機密性 (Confidentiality): 情報へのアクセスを認められた者だけが、その情報にア クセスできる状態を確保すること 完全性 (Integrity): 情報が破壊、改ざん又は消去されていない状態を確保すること 可用性 (Availability): 情報へのアクセスを認められた者が、必要時に中断すること なく、情報及び関連資産にアクセスできる状態を確保すること インシデント発生の抑制 インシデント発生時の被害最小化 インシデント サイバー領域において、 企業や組織を脅かす行為 サイバー・セキュリティ対策 3要件（CIA）を確保する対策
- 104. リスク・マネージメントの考え方 事故の発生 事故の影響 受容 脅威 ぜい弱性 機密性 完全性 可用性 対策 受容レベル 説明責任 コスト 影響 どこまでやればよいのかを？ 対策コスト負担 3要件への影響 業務の受容レベル 最適な組合せ 情報セキュリティの３要件 機密性：情報を盗まれない。 完全性：情報をデタラメな内容に書き換えられない。 可用性：システムを停止・破壊され業務継続を妨げられない。
- 109. ゼロトラストという考え方
- 110. 攻撃サービスの低価格化と攻撃機会の増加 Ransomware: Zero-days: Breaching services on a per job basis: Exploit kits: Loads (compromised device): Spearphishing services: Compromised accounts: Denial of Service: Highest average price
- 115. ユーザーに意識させない・負担をかけないセキュリティ Security Orchestration Automation Response SOAR セキュリティ製品間の連携 手動 → 自動 自動調査＆対処 自動化 いつでも／どこでも 安心・安全にITの利便性を享受 ユーザーに 意識させない・負担をかけない
- 117. サイバーフィジカルシステムとIoT データ収集 モニタリング データ解析 原因解明・発見/洞察 計画の最適化 データ活用 業務処理・情報提供 機器制御 ヒト・モノ クラウド・コンピューティング 日常生活・社会活動 環境変化・産業活動 現実世界／Physical World サイバー世界／Cyber World Cyber Physical System／現実世界とサイバー世界が緊密に結合されたシステム アナログな現実世界のものごとやできごとを デジタル・データで捉えデジタル・ツイン （現実世界のデジタル・コピー）を作る 狭義のIoT デジタルとフィジカルが一体となって 高速に改善活動を繰り返す状態を実現 ビジネスの最適化を維持する 広義のIoT
- 119. IoTが生みだす2つのループ 現実世界のデジタル・コピー デジタル・ツイン 規則や関係 の見える化 未来予測・最適解 インサイト・示唆 機器制御・指示命令・アドバイス 最適化ループ 効率・省エネ・生産性・時短・コスト削減など イノベーション 変革ループ UX(体験価値)向上、新たな連携、利便性向上、驚き・感動など センサー センサー・チップ センサーネットワーク センサー・フュージョン など クラウド データの収集・蓄積 計算処理能力の提供 アプリケーション など AI（機械学習） データの分析 最適解の導出 規則性や関係性の見える化 など 5G（第５世代移動通信システム） 高速・大容量 他端末接続 低遅延 など アジャイル開発・DevOps 現場のフィードバックをうけて高速に改善 ニーズの変化に俊敏な対応 バグフリー・高品質なソフトウエア開発 など AIチップ 自律制御 自律連携 リアルタイム処理 など
- 120. IoTの目指していること 調整や連携：打合せ 調整や連携：打合せ 調整や連携：打合せ Input ：人間→紙の書類 Output：紙の書類→人間 Input ：人間→コンピュータ Output：コンピュータ→人間 Input ：機械→コンピュータ Output：コンピュータ→機械 デジタル化前 人間が主体で行う仕事を 機械が支援する 機械が支援して人間が仕事をする 調整や連携：機械同士 Input ：機械→機械 Output：機械→機械 管理 ：コンピュータ 目標設定：人間 デジタル化後 自律制御 監視・指示 データ＋機械学習 機械にできることは 徹底して機械に任せ 人間しかできないことを 人間が行う 機械と人間が一緒に仕事をする 自律制御 H2H Human to Human M2H Machine to Human M2M Machine to Machine
- 121. 社会基盤のシフト 「モノ」の価値のシフト IoTがもたらす２つのパラダイムシフト 1. 現実世界のデジタル・データ化 2. ビッグデータを使ったシミュレーション 3. 現実世界へのフィードバック 1. 「ハード＋ソフト」がネットワーク接続 2. モノとクラウド・サービスが一体化 3. システム全体で価値を生成 ハードウェア ソフトウェア ハードウェア モノの価値は、 ハードウェアからソフトウェアへ そしてサービスへとシフト アナリティクス 人工知能＋シミュレーション アプリケーション クラウド・サービス ビッグデータ 現実世界のデジタルコピー 現実世界のデジタルデータ化 IoT デジタル・ツインの実現 「モノ」のサービス化 インターネット クラウド・サービス
- 122. デジタルツイン 電脳世界 （Cyber World） 現実世界 （Physical World） Cyber-Physical System スマートフォン 自動車 ウェアラブル 家電 スマートメーター 263 Kw ○×電力 様々なアクティビティ スマートフォン 自動車 ウェアラブル 家電 スマートメーター 263 Kw ○×電力 様々なアクティビティ データ 最適解 シミュレーション デジタル・ツインを使って最適解を導出
- 123. モノのサービス化 モノの価値は、 ハードウェアからソフトウェアへ、 そしてサービスへとシフト ハードウェア ソフトウェア サービス 機能・性能を随時更新可能 機能・性能の固定化 機能・性能を継続的更新可能 モノの価値を評価する基準がシフト 機構が複雑になり、部品の数も増えて、コストが嵩む 故障が多く、保守・サポートの体制やコストの負担が増える 機能追加には、設計や製造工程を変更を伴ひ、迅速対応は困難
- 124. 「モノ」のサービス化 自動車メーカー 航空機メーカー 工作機械メーカー アナリティクス ソフトウェア改修 データ 収集 ソフトウェア 配信 新 規 開 発 制御ソフトウェア アナリティクス ソフトウェア改修 データ 収集 ソフトウェア 配信 新 規 開 発 制御ソフトウェア アナリティクス ソフトウェア改修 データ 収集 ソフトウェア 配信 新 規 開 発 制御ソフトウェア 運行データ 走行データ 作業データ 制御 制御 制御 遠隔からの保守点検・修理、自律化機能による自己点検や修復、ソフトウェア更新による機能・性能・操作性の改善 インターネット
- 125. 使 用 の現場 センサー コンピュータ ソフトウエア モノ・製品 モノのサービス化の本質 ものづくり の現場 開 発 製 造 保守 サポート ソフトウェア 改修・更新 インターネット 直 結 ・ 連 係
- 126. クラウド モノのサービス化がもたらすイノベーション 126 ソフトウェア ハードウェア ソフトウェア ハードウェア ソフトウェア 買ったときの機能 ＝全機能 買ったときの機能 +買った後に追加される機能 ＝進化する機能 進化するモノ タイムマシン化するモノ サービス サービス サービス サービス クラウド 過去 現在 未来 アナリティクス（統計／人工知能） ビッグデータ クラウドにつながることで 無限のリソースと 様々なサービスを 機器が手に入れる ビッグデータを分析することで 過去から原因・理由を探る 現在の出来事を知る 未来を予測する 賢くなるモノ
- 127. 「モノのサービス化」ビジネス コア・ビジネス 既存ビジネス 蓄積されたノウハウ 確実な顧客ベース 付加価値ビジネス 収益構造の多様化 既存ノウハウの活用 顧客ベースの囲い込み 新規ビジネス 顧客価値の拡大 ノウハウの創出 顧客ベースの拡大 製造・販売 製造・販売 製造・販売 走行距離に応じた 従量課金サービス Pay by Mile 出力×時間に応じた 従量課金サービス Pay by Power 工事施工 自動化サービス Smart Constriction 建設機械 遠隔確認サービス KOMTRAX 安全・省エネ運転 コンサルティング 予防保守・交換 燃料費節約 コンサルティング 予防保守・交換
- 128. ビジネスス・モデルの変革 VISION-S Prototype WOVEN City e-palette エンターテイメント・デバイス エンターテイメント空間として サービスを提供するためのデバイス サービス・プラットフォームとして コネクテッドな時代の 社会・生活空間として コネクテッドな時代のビジネスの可能性・新たな生き残り戦略の模索
- 129. 顧客価値 価値実装 体験 更新 心地良い・使い易い もっと使いたい ずっと使い続けたい 継続的な改善 最適を維持 顧客の期待を先回り UX ソフトウエア 「モノのサービス化」の構造 機能 仕様 モ ノ づ く り ハードウェア UI サービス・ビジネスとは、コトの価値を提供し続けるビジネスのこと コ ト づ く り
- 131. ビジネス価値の比較 ハードウェア 車両本体 ソフトウェア 制御系 サービス 保守・点検・修理 自動車メーカー ハードウェア 車両本体 ソフトウェア サービスの実装 制御系のスマート化 サービス モビリティ・サービス 生活サービス など 保守・点検・修理の価値向上 ソフトウェアによって実装 汎用部品化 モジュラー化 機能・操作の ソフトウェア化 サービス価値を高めて ビジネスを差別化 モビリティ & X サービス事業者 ビジネス・プロセスの ソフトウェア化 高速 改善 欠陥 ゼロ 要求 品質
- 133. 1G 2G 3G 4G 5G 音声 テキスト データ 動画 あらゆるモノがつながることを前提とした 社会課題の解決 通信・コミュニケーションの性能向上 移動体通信システムの歴史 1979〜 1993〜 2001〜 2012〜 2020〜 9.6Kbps 28.8〜384Kbps 2.4〜14.4Mbps 0.1〜1Gbps 10Gbps〜
- 134. 5Gのビジネスの適用領域 データ量超増大 × 即時性向上 1通信あたりのデータの嵩が増える リッチ化する：高精細や高音質になり臨場感、没入感 が増す 多角化する：同時に取り扱える情報の選択肢が増える 1通信あたりのデータの種類が増える 制御用の情報（センサーやカメラからの情報）が増え る：自動○○が実現する 参考可能な情報（ログ情報）が増える：パーソナライ ズのパターンが増える、レコメンドの精度が向上する、 対象への理解が深まる タイムラグがほぼ無くなる 距離の制約が消える：各地に散らばる人たち同士で同 時に何かやる、今やった/起きたことをすぐに取り込 んですぐ活かす 社会（利便性）向上系 医療分野 超高信頼低遅延通信の実現で移動中や遠隔地の高度診療が可能になり、 医療格差が解消される 農林水産分野 超大量端末同時接続の実現で作物や家畜などの状況を把握するセン サーと散水・薬剤散布や給餌を実施するロボットやドローンの制御が 可能になり、減少する従事人口を補える 土木建築分野 超大量端末同時接続と超高信頼低遅延通信の実現によって遠隔制御が 可能になり、危険度が高い高所・鉱山・災害地などの現場での安全な 作業が確保でき、またドローンの活用による高精度測量などの精度が 向上する 生活分野 自動運転と遠隔制御によって、細分化された公共交通が実現する センサー情報を駆使して状況を把握する店舗運営が可能になる 遠隔授業や家庭教師の実現によって、学習格差が解消される 大量センサーと自動判定AIによって、防災・防犯・減災力が向上 VRオフィスとテレワークが実現する コンテンツ向上系 スポーツの場合⇒体験が深くなる 自動制御が可能になってカメラ台数を一気に増やせることで、多地 点・ドローンなどによる多角度撮影ができるようになる 取得データの種類が増え分析できる情報が増えることで、選手のバイ タルデータ・顧客のバイタルデータ・環境データが取得できるように なる AIが発達することでデータの有効活用レベルが上がり、多角的な分析 結果を提示できるようになる エンタメの場合⇒現実を超える仮想実現へ 即時性が向上することで出演者の居場所を問わない制作環境を実現さ せることや、同時多人数対応の参加型体験の提供ができるようになる スポーツ＆エンタメに共通 1通信あたりの送信データの嵩が増え、高画質・高音質・8K360°リ アルタイムな高臨場感映像が提供できるようになり、また視聴者に合 わせた多種多様な映像・情報を提供できるようになる 生活者データ・ドリブン・マーケテイィング通信より https://seikatsusha-ddm.com/article/10129/
- 135. 5Gの3つの特徴 先送り 高速・大容量 大量端末接続 超低遅延・高信頼性 100万台/k㎡ 1ミリ秒 20Gビット/秒 1Gビット/秒 10万台/k㎡ 10ミリ秒 20 倍 5G 4G URLLC： Ultra-Reliable and Low Latency Communications mMTC： massive Machine Type Communications eMBB： enhanced Mobile Broadband リアリティの再現 光ファイバーの代替／補完 高精細／高分解能な デジタル・ツインの構築 時空間の同期 リアルタイム連携
- 136. 第５世代通信の適用例 高速・大容量データ通信 10G〜20Gbpsのピークレート どこでも100Mbps程度 大量端末の接続 現在の100倍の端末数 省電力性能 超低遅延・超高信頼性 1m秒以下 確実な通信の信頼性担保 5G 多様なサービスへの適用を可能にする 異なる要件のすべてを1つのネットワークで実現する。 各要件をに応じてネットワークを仮想的に分離して提供する（ネットワーク・スライシング）。 2020年代〜 ２時間の映画を ３秒でダウンロード ロボット等の 精緻な遠隔操作を リアルタイムで実現 自宅内の約100個のモノ がネットに接続 (現行技術では数個) 現在の移動通信システムより 100倍速いブロードバンドサー ビスを提供 利用者がタイムラグを意識 することなく、リアルタイ ムに遠隔地のロボット等を 操作・制御 スマホ、PCをはじめ、身の 回りのあらゆる機器がネッ トに接続
- 137. 参考:5Gの社会実装に向けたロードマップ
- 138. 5Gの普及段階 高速 eMBB 低遅延 URLLC 多接続 mMTC 高速 eMBB 低遅延 URLLC 多接続 mMTC 高速 eMBB 低遅延 URLLC 多接続 mMTC 4G（LTE） 4Gコアネットワーク LTE 基地局 4Gコアネットワーク LTE 基地局 NR 基地局 マクロセル スモールセル 既存周波数帯 新しい周波数帯 NSA NSA: Non-Standalone 5Gコアネットワーク LTE NR 基地局 既存周波数帯 新しい周波数帯 SA SA: Standalone マクロセル スモールセル NR ユーザー情報 制御情報 ユーザー情報 ユーザー情報 制御情報 SA LTE: Long Term Evolution NR: New Radio 5G初期 5G普及期 2010〜 2020〜 2022〜
- 141. 第５世代通信におけるネットワーク・スライス 高速・大容量データ通信 大量端末の接続 超低遅延・超高信頼性 5G ネットワーク・スライシング SIM SIM SIM 閉域網 閉域網 閉域網 SIM SIM SIM(subscriber identity moduleもしくはsubscriber identification module/SIMカード)とは、電話番号を特定するための固有のID番号が記録された、 携帯やスマートフォンが通信するために必要なICカードのこと。
- 144. 人間の知能と機械の知能
- 146. 汎用型人工知能 AGI : Artificial General Intelligence 自律的に領域を拡張 「AI」と「AGI」 特定の領域に特化 特化型人工知能 AI : Narrow Artificial Intelligence これまでの知的処理を応用し 他の知的処理にも範囲を拡げ 全領域の知的処理を実現する 人間が設定した 特定の知領域に特化した 処理を実現する
- 147. 知能・身体・環境とAI 生物／生存と繁殖 自己概念 信念、欲求、感情、理性、自己意識 感覚器 運動器官 骨格、関節、筋肉、靭帯、腱 環境／ガイア仮説 身体 影響 受容 相互作用・適応 エネルギー循環 誕 生 死 滅 進化 遺伝・淘汰・絶滅 IoT ロボティクス 地球と生物が、相互に 関係し合い環境を作る 認識 判断 運動構成 AI/人工知能 繁 殖 長く生き延び 子孫を残す 内分泌系
- 149. AIマップ・AI研究は多様 フロンティアは広大 人工知能学会: https://www.ai-gakkai.or.jp/pdf/aimap/AIMap_JP_20200611.pdf#page=25
- 151. 人工知能 機械学習 ディープラーニング
- 153. 人工知能と機械学習の関係 人工知能 Artificial Intelligence/AI 機械学習 Machine Learning ニューラル・ネットワーク Neural Network 深層学習 Deep Learning 人間の”知能”を機械で 人工的に再現したもの 強いAI:コンピュー タに人間と同様の知 能を持たせた仕組み 弱いAI:コンピュー タに人間と同様の知 的な振る舞い・処理 をさせる仕組み データからグループ分 けのためのルール（モ デル）を作る仕組み 脳の仕組みを参考に作 られた機械学習の手法 従来よりも精度の高いモ デルを作ることができる ニューラル・ネットワー クの手法 遺伝アルゴリズム、エキスパートシステム、音声認識、画像認識、感性処理、機械学習、 ゲーム、自然言語処理、情報検索、推論、探索知識表現、データマイニング、ニューラル ネット、ヒューマンインターフェース、プランニング、マルチエージェント、ロボット データ プログラム モデル
- 154. なぜいま人工知能なのか インターネット アルゴリズム GPU（Graphics Processing Unit） 脳科学の研究成果を反映 高速・並列・大規模計算能力 人工知能（Artificial Intelligence） ビッグデータ IoT モバイル・ウェアラブル ソーシャル・メディア ウェブサイト WWW
- 155. 機械学習
- 157. 機械学習がやっていること モデル レントゲン写真から 「癌」の病巣を 識別するルール 入力 出力 癌 データ分析で ルールを作る 機械学習 癌の病巣が写っている 大量のレントゲン写真 ある患者のレントゲン写真 「癌」の病巣を表示 レントゲン写真から 「癌」の病巣を見つける「モデル」
- 158. 機械学習がやっていること：分ける／分類する 入力 出力 推論 Inference 入力を特徴の組合せ／ルールに照合 して、最も一致度が高いグループに 分類する計算処理 学習 Learning うまく分けるための特徴の組合せ／ ルールを、大量のデータの中から見つ け出す計算処理 動物 乗り物 楽器 学習 データ／学習データ 推論 入力 “X” 動物 入力 “X” の特徴は、「動物」の モデルと最も一致度が高いので、 動物のグループに分類する モデル 入力をどう処理して 出力するかのルール モデルとの照合 未分類 推論の結果＝動物 特徴が似たグループ
- 159. モデルとは何か 159 動物 座標空間 実際には多次元の座標空間 特徴1 特徴2 特徴3 楽器 乗り物 モデル 特徴の組合せが 似通っているグループ 機械学習 データからモデルを 生成する仕組み
- 160. 機械学習がやっていること モデル 推論モデル／学習モデル 入力 出力 Y＝f(X) X Y f 関数 学習：大量のXとYの関係を調べ、統計的に最も確からしい関数 f を見つける計算 推論：関数 f に入力Xを与え、出力Yを導く計算 学習データ 大量のデータを処理するため の計算資源が必要 学習ほどの計算資源は不要
- 166. 一般的機械学習とディープラーニングとの違い 166 耳 27% 目 48% 口 12% 特徴量 「特徴量」とは、猫と犬を識別・分類するために着目すべき特徴 正しく認識 82% 誤った認識 18% 認識結果 耳 27% 目 48% 口 12% 特徴量 学習 ディープラーニング 学習 推論 ディープラーニング 推論 正しく認識 82% 誤った認識 18% 認識結果 人間が認識結果が 最適になる組合せを 見つける 機械が認識結果が 最適になる組合せを 見つける 学習データ 教師付きデータ 学習データの一部 評価データ