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CNET Japan Live - ビジネスにAgilityとFlexibilityを与える Data x IoT x AI 最前線

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迅速さと柔軟性。これが新規事業を成功させるシステムに求められる重要なキーワードとなっています。
企業・組織にとって「情報」のデジタル化と、作成され、増え続ける「データ」の活用は、重要な課題になっています。他社との差別化たるエンジンとなりうる AI の開発も実用段階に入っています。各種 IT 技術の中でも、AI の進化は特に早く、数か月前の情報が古いという事も増えてきました。
このセッションでは、幾つかの事例を見ていきながら、ビジネスを支える技術に焦点を充てて次の一手を考えるヒントをご提示します。

Published in: Technology
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CNET Japan Live - ビジネスにAgilityとFlexibilityを与える Data x IoT x AI 最前線

  1. 1. 畠山 大有 | Daiyu Hatakeyama | dahatake 日本マイクロソフト株式会社 Cloud Solution Architect ビジネスに Agility と Flexibility を与える Datax IoT x AI 最前線
  2. 2. データが ビジネスを動かす 新しい原動力になる
  3. 3. 変化のスピード2007 $100,000 2013 $700 2007 $40,000 2014 $100 2007 $550,000 2014 $20,000 2000 $2.7bn 2007 $10m 2014 $1,000 1984 $30 2014 $0.16 2009 $30,000 2014 $80 2007 $499 2015 $10 DNA Solar Smartphones Drones 3D Printing Industrial Robots Sensor (3D) 手軽な価格で技術が手に入るようになり、 驚異的なペースで変革が加速 2 2 3 3 4 4 5 6 6 8 20 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Xiaomi Snapchat Airbnb CloudFlare Uber Average Unicorns Tesla Cloudera Facebook Google Typical Fortune 500 years 時価総額が1,000億円に達するまで Source: World Economic Forum
  4. 4. 従業員 管理者 ID: xxx 仮説の域を出にくい世界 ユーザー 情報 使いやすさ
  5. 5. 仮説 今 (KPI) Business Intelligence (BI)
  6. 6. 過去
  7. 7. + Big Data + BI =定量的に今を見る 未来を考察する 過去 未来
  8. 8. feedback 2 3
  9. 9. Open Data Initiative Reimagining customer experiences
  10. 10. Announcing the Open Data Initiative Deliver unparalleled business insight from your behavioral, transactional, financial, and operational data with the Open Data Initiative — a jointly-developed vision by Adobe, Microsoft, and SAP. https://news.microsoft.com/ja-jp/2018/09/25/180925-ignite-2018-open-data-initiative/
  11. 11. ユーザー中心 より 機敏 に 革新的 な サービス を提供する Innovation
  12. 12. Realtime
  13. 13. Realtime
  14. 14. Cart
  15. 15. Simulation
  16. 16. • •
  17. 17. User Experience Recommendation
  18. 18. 1つのビデオコンテンツを複数のチャネルに配信。様々なシナリオへ対応 • 契約開始時のフォロー • Upsell / cross sell • Relationship building – 感情に訴えかけるもの: 招待制、誕生日、記念日
  19. 19. x2 90% x300% CTR WATCHED TILL THE END SALES RATE numbers in transactions and value even 300 % higher Increased loyalty: on average, more than 90% viewers watch video till the end higher click-through rates and engagement – even more than 85%
  20. 20. Perception Cognition Machine Learning の出番
  21. 21. トレーニング済みのモデル ビジネスロジックにMLをアタッチ Azure Databricks VMs Deep Learning Framework Deep Learning モデルの作成 TensorFlow KerasPytorch Azure Machine Learning LanguageSpeech … SearchVision On-premises Cloud Edge 生産性の高いサービス データサイエンティストと開発チームの生産性を上げる パワフルな Compute Deep Learning の学習と推論の加速 柔軟な推論環境の選択肢 Cloud と Edge へのモデル展開と管理 Machine Learning on Azure Chainer
  22. 22. 機械学習のプロジェクトの実態 推論 デプロイメントデータの準備 モデル構築・学習 世界中の研究者が 論文として公表。 多くの実証コードも 公開される。 最新の技術を利活用 んなデータを整備するか? 競争力のための 自社にしかないデータが 活用できるか? ビジネスフロー全体の中の どこでモデルを 利用すべきか?
  23. 23. データが定義するプログラム Alpha Go Zero
  24. 24. 引用: http://www.ics.kagoshima-u.ac.jp/~fuchida/edu/algorithm/sort-algorithm/
  25. 25. Object Detection 技術の進化
  26. 26. 圧倒的な価値 GUI で誰でもできる 襟あり RALPH LAUREN Cognitive Services Custom Vision
  27. 27. Polyglot Persistence - ビジネス要望に合わせた Data Services -
  28. 28. 課金: クエリ能力 と ストレージ の分類
  29. 29. Microservices = サービスの容易な追加 APPLICATIONS DASHBOARDS BUSINESS / CUSTOM APPS (STRUCTURED) LOGS, FILES AND MEDIA (UNSTRUCTURED) r SENSORS AND IOT (UNSTRUCTURED) DATABRICKS SQL DB SQL DW ANALYSIS SERVICES DATA FACTORY DATA EXPLORERDATA LAKE STORAGE IOT HUB STREAM ANALYTICS AKS APPLICATIONSAKS Time Series Insight 時系列データの表示 開発しやすいものを リアルタイム以外の データジョブ管理
  30. 30. インタラクティブ クエリ 巨大なデータセットへの 高速クエリ実行 テラバイト級に数分で スケール ストリーム、ファイル な ど 多様なデータ をサポート
  31. 31. 仮説を持っていま すか?
  32. 32. Step-by-Step Learning Achievements スムーズな Learning 環境  無料  日本語対応  ブラウザーのみ。ハンズオ ン環境も含めて  ダウンロード可能なサンプ ルコード  Product/Service, 技術レベル, job role, などに応じたガイダ ンス  Videos, チュートリアル, ハン ズオン  スキルアップを促すため  ユーザー プロファイル毎に カスタマイズ www.microsoft.com/learn
  33. 33. © 2019 Microsoft Corporation. All rights reserved. 本情報の内容(添付文書、リンク先などを含む)は、作成日時点でのものであり、予告なく変更される場合があります。

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