知的情報技術を日用品化する
Kobe.R
知的情報技術を
日用品化する
知的情報技術を日用品化する
1997年
Kobe.R
「コンピューターに深い知性を感じた。」
- ガルリ・カスパロフ チェスチャンピオン
知的情報技術を日用品化する
2011年
Kobe.R
クイズ番組でコンピューターが優勝
「多くの単語をイタリア語から借用しているマルタ語は『セム語系の
言語』から発展した。この『セム語系の言語』とは何か?」
このような質問に対してコンピューターが「それはアラビア語」と回
答する。
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2013年
局後、「投了は考えなかったか」との記者の質問に
答える途中、塚田は感きわまって泣き出した。プロ
棋士が機械と引き分けて泣く日が来ようとは - - -
それは私にかぎらず多くの将棋ファンにとって、敗
戦以上のショックだったろう。
- 現代ビジネス 「人間対コンピューター将棋」頂上決戦の真実【前編】
http://gendai.ismedia.jp/articles/-/35657
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ウェブは急速に医師の重要な
ツールになってきている。
ウェブ検索の利用は、医師の
診断を支援する。
2006年
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59億ページ
大量の情報があふれる時代
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情報過多という問題
利用者が欲しい情報
供給過多という問題
顧客が欲しい商品
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どんな論文?
アマゾンがやっているような
オススメを
手軽に
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SELECT S1, S2, R/N FROM
(SELECT LOG1.GET_MANAGEID AS S1, LOG2.GET_MANAGEID AS S2, COUNT(*) AS R
FROM ACCESS_LOG AS LOG1, ACCESS_LOG AS LOG2
WHERE LOG1.USERID = LOG2.USERID AND LOG1.GET_MANAGEID <> LOG2.GET_MANAGEID
GROUP BY LOG1.GET_MANAGEID, LOG2.GET_MANAGEID) AS COMBINATION,
(SELECT LOG3.GET_MANAGEID AS S3,COUNT(*) AS N
FROM ACCESS_LOG AS LOG3, ACCESS_LOG AS LOG4
WHERE LOG3.USERID = LOG4.USERID AND LOG3.GET_MANAGEID <> LOG4.GET_MANAGEID
GROUP BY LOG3.GET_MANAGEID) AS SUMMARY
WHERE S1=S3;
たった10行
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商品
顧客
顧客が欲しい商品を推薦する仕組み
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分類する
連想する
予測する
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スパム ハム
迷惑メールの判定
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まるで迷惑メールを分類するように
- 病気を診断する。
- 不良品を生む工程を見つける。
- 売れる行動,売れない行動を分類する。
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ジェファーソン高校恋愛構造図
図から得られる洞察
もし学園ドラマの脚本を書くなら誰を主人公にするとお
もしろいだろうか?
何%の学生にワクチンを投与すると病気の感染を防げ
るだろうか?
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ソフトウェアがテロリストを追い詰める
図から得られる洞察
重要人物は誰?
誰に接触すると効率よく情報収集できる?
組織の階層構造,指揮系統は?
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関係が形作る構造
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関係が形作る構造
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いつどこでどのページが見られているの?
どこで何を買っている?
どんな問い合わせが多いの?
行動に興味ありませんか?
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気温
湿度
売上
クリック
キャンペーン
訪問
カタログ
過去の売上
メール
ウェブ
電話
広告
SNS
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iPadを使った接客の風景
きれいな画面でお客様が興味を持ってくれるの
が第一段階。
その次はiPadに残された接客の記録をいかに
利用するか。
行動を記録する
プレイヤーの位置,動き,声,顔を認識することが
できるセンサーKinect。ゲーム用として発売された
ことで信じられないほど価格が下がり,さまざまな
応用が考えられている。
もしこの装置がコンビニにあったら?
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近い将来,コンビニのカメラは
あなたを見分けているかもし
れない。
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業界最新技術!
顔認証ターゲティング機能付
き自動販売機
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スマホアプリでクーポンを手
に入れる。 → 代わりにあな
たの位置情報は送信されて
いる。
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Googleはすべてのプラット
フォームに存在したい。
- ダニエル グラフ,
Google Maps for Mobile 開発責任者
それはなぜか?
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結果のデータだけではなく
売れる前のデータが欲しい
なぜなら
のだ。
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顧客の声を聞きサービスの質を高め
ることは企業にとって核となる業務であ
る。
知的情報技術はそれらの業務を支
援し、規模を拡大していくためのエンジ
ンとして貢献することになる。

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