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AiとIoTによる産業最適化と社会問題解決

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http://www.nikkei.com/article/DGXKZO05331800X20C16A7X12000/
人工知能の英語表記は「AI」と略される。この言葉には1990年前後に関連研究をしていた研究者にとって、なんともほろ苦い響きがある。人間の行う知的処理をコンピューターへ実装しようと多くの研究者が挑戦したが、その成果の多くは世の役には立たなかった。その過ちは繰り返したくない。

 あれから四半世紀前後がたち、AIという言葉が世間で騒がしいほど口にされている。AIというと、囲碁やクイズ番組でコンピューターが人間に勝つなど、人のように振る舞うコンピューターの話が一般には分かりやすい。だが、今、AIで成功しているのは機械学習という純粋なデータ処理である。大量のデータからコンピューターが統計処理を行って入力と出力の因果関係を自動学習できるようになった。

 コンピューターに音声を何回も聞かせ、発音された言葉を教えれば音声認識ができる。画像を何回も見させ、被写体が何であるかを教えれば画像を認識できる。コンピューターは人の能力を何桁も上回る速度で顔の画像データを表層的に見る。そして画像を認識して個人名や年齢、性別などを言い当てる。人間の探偵のような深い洞察はないが、それが役にたつ。

 画像認識で人の属性が分かればマーケティングやセキュリティーに使える。自動運転や調理の自動化にも応用できる。このようなAIの応用が着実に進んでいる。

 画像以外のデータに対しても、AIは農業や医療、建設、運輸、流通、製造などさまざまな産業の効率化技術として利用されようとしている。特に米国では、さまざまなセンサーのデータから結果を予測することで産業の効率化・最適化に貢献する技術という意味で使われることが多い。

 米ゼネラル・エレクトリック(GE)の2012年の財務報告書には「1%の力」という文言がある。もし各種産業機器に備え付けたセンサーデータの利活用により産業の効率を1%でも向上できれば、その効果は大きい。全世界の航空産業で燃料消費を1%効率化できれば、15年間で3兆円の節約になる。食品流通やサービス業など最適化の余地が大きい産業における効率化は、それ自体が新規事業となりえる。

 考えてほしいのはここだ。AIは産業のあらゆる局面で効率化を堅実に進める道具であり、さらにそれは社会問題を解決する新規事業創造に重要な技術の一つであると理解してほしい。

 現代のAIがデータの利活用に依拠しているのは明白だ。そのために企業の活動が横断的にデジタル化していなければならない。言い換えれば企業がデータを資産として相互に利活用できるシステム、組織、文化を整備していなければ、AIを活用できないのだ。

 AIは魔法の技術ではない。研究を強化するだけでは先端技術が先走るだけで実が伴わない。

 25年前には「ビッグデータ」なんて言葉はなかった。今はある。AIが実を伴うには、その根っこにデジタル化が必要である。

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AiとIoTによる産業最適化と社会問題解決

  1. 1. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 栄藤 稔 株式会社NTTドコモ @@mmiicckkbbeeaann 1111//1188//22001166 本書に記載の会社名・製品名・ロゴは各社の商標または登録商標です AAIIとIIooTTによる産業最適化と社会問題解決
  2. 2. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 2 AI
  3. 3. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. AI第1次ブーム〜~探索索・推論論の時代     1956­−1960年年代 AI第2次ブーム〜~知識識表現の時代     1980-‐‑‒1990年年代 現在〜~機械学習+ビッグデータの時代     2010年年代 冬の時代 Deep  Learning   の登場(2006) ⽇日本の   第5世代コンピュータプロジェクト IBMワトソンがクイズ番組で優勝(2011) Google  AlphaGoが   囲碁最強とされる名⼈人に勝利利(2016) コンピュータの顔画像認識識能⼒力力が   ⼈人間を凌凌駕(2015) AIという⾔言葉葉の出現(1956) ビッグデータという   ⾔言葉葉の出現(2010) 産業応⽤用が活性化 3 人工知能,AI(Artificial Intelligence)
  4. 4. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 4 多くのメディアの⾒見見⽅方 技術者の⾒見見⽅方 AIって
  5. 5. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 5 http://events.technologyreview.com/video/watch/dileep-‐‑‒george-‐‑‒vicarious-‐‑‒ai-‐‑‒work/ Dileep  George,2016 両⽣生類 爬⾍虫類 齧⻭歯類 ⿃鳥類 霊⻑⾧長類
  6. 6. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. http://redwing-‐‑‒don.jugem.jp/?eid=855 「ロウソクを壁にとりつけてください」 記号接地(Symbol  Grounding)問題 6 強いAIの定義:  Symbol  Grounding  (Stevan  Harnad,1990)
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  9. 9. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 9 ショッピング検索の発話例   •傘を買いたい   •カレンダーがほしい   •Tシャツのリストを見せて   ・・・・・・ 飲食店検索の発話例   •カレーが食べたい   •渋谷で忘年会したい   •禁煙席のあるファミレス   ・・・・・・ カメラ起動の発話例   •カメラ起動   •写真撮影   •ビデオを撮りたい   ・・・・・・ 多様な発話例例を収集 学習時 発話内容:   「来週の⽔水曜⽇日に会議の予定を登録」 タスク   識識別器 カメラ起動タスク スケジューラタスク 飲食店検索タスク ・・・・・ 弱いAIですが,何か?  (2011)
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  11. 11. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 11 ⽶米国におけるイエナカボイスコントロールデバイスは・・・ Amazon  Echo  ⼀一強 2015年年のスピーカーマーケットで断トツ1位 2015年年のブラックフライデー(⽶米国で最も消費 が伸びる期間)中、Amazon.comの$100以上の 商品で最も売れたのはAmazon  Echo
  12. 12. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 12 https://www.youtube.com/watch?v=24Hz9qjTDfwhttps://www.youtube.com/watch?v=24Hz9qjTDfw
  13. 13. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 13 • 数理理モデリング(IsingModel,  Graphical  Model,  State  Space  Model,  GMM,...  )   • 最適化(⾮非線形最適化(Newton,  GaussNewton,  etc)LevelSet,  GraphCut,   • L0/1最適化(ADMM,  etc)、最短経路路探索索(DP,  Dijkstra,  A*,  etc))   • 機械学習(SVM,  RVM,  Boosting,  RandomForests,  DeepXXX,  XXX-‐‑‒ learning,Clustering,  ...   • 確率率率、統計(MRF,  CRF,  ...)   • 信号処理理(種々のフィルタ(FIT,  IIT,  Kalman,  Particle,  ...  ),  DCT,  FFT,Wavelet,  ...  )   • センシング原理理(Time  of  Flight,  ...  ) 共通技術はこんなもの=AI技術者のできること=実⽤用AIの定義 特別チュートリアル  「パターン認識識とメディア理理解のフロンティア」(2014)より https://sites.google.com/site/miru2014okayama/organizedtutorial
  14. 14. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. Bloomberg  BETA(VC)によるトレンド分析資料料・2016向けより抜粋 エージェント/アシスタント ⾃自動制御(ドローン、⾃自動⾞車車、船、⼯工場機器) Security HR Marketing カスタマーセンター 社内稼働管理理 市場分析 基盤機能提供(機械学習基盤、⾳音声認識識、画像認識識・・・・) 広告 農業 ⼩小売   財務管理理 法務 医療療   ヘルスケア 教育 流流通 投資分析 AIサービス提供者向け各種ツール提供 社会問題 材料料/製造 ※Pitchbook調査に基づく 14 先ほどの実用AI技術とOTと融合するとこうなる
  15. 15. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 農作業・⾷食品加⼯工・配送の⾃自動化 画像診断&問診の⾃自動化   (ロボット読影医&内科医) アダプティブラーニング   (ロボット家庭教師) サイバーセキュリティーの⾃自動化 ⼈人材獲得の⾃自動化   (ロボットリクルーター) エージェントによるサービス管理理   (列列⾞車車・ホテル予約   ソフトウェア開発,業務モニタリング) Amazon  Picking  ChallengeにおけるPFN 15 今後5年年以内に起きるであろうインパクトのある変⾰革
  16. 16. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 16 月額課金モデル First View& 全画面 First View& 全画面 レコメンドは AI(機械学習)が運用 ⼤大企業でのAI導⼊入事例例:パーソナル化
  17. 17. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 17 Uberでは配⾞車車する間隔距離離の最適化(乗⾞車車機会の最⼤大化)に機械学習を利利⽤用 都市のサイズ、平日/休日、 各ユーザの許容待ち時間、 各ドライバーのアベレージ走行距 離や平均料金、潜在的失注数等 のデータをもとに機械学習し、配車 する間隔距離を最適化し配車指示 配車指示 待ち時間の最適による 乗車機会の最大化
  18. 18. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 18https://www.youtube.com/watch?v=gB8xXpkNjBk
  19. 19. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 19 Orbital Insight, Inc. Proprietary Information Building  Height Oil  Tank  Farms Ag  Areas  and  Yield Tract  Housing Clouds  &  Haze Development AirplanesWater スタートアップ:衛星写真解析による業態分析 Courtesy:  
  20. 20. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 20 Orbital Insight, Inc. Proprietary Information Nanjing Pyongyang Courtesy:  
  21. 21. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 21 何がここ数年年のAIブームを作ったのか. •Deep  Learning  を中⼼心としたブラックボックス技術の進歩      →これまで不不可能と思われた認識識精度度が実現された.   •⾮非ICT  産業の  ICT化による”データ”の表出.           →実⽤用AI技術が適⽤用できるようになった.
  22. 22. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 音響モデル 言語モデル 音声認識 エンジン きょうはいいてんきです 音響モデル、言語モデルから尤もらしいテキストを探索 『今日は良い天気です。』 音声データ 実サービスでの収録 音声を活用 → 雑音耐性が向上 ・Webデータ/コーパス   ・検索データ、   Twitterデータ   ・各種収集データ 10億超の文章データを活用 100万語レベルの辞書を構築 独自コーデックにより非圧縮時と トランスペアレントな認識率を実現 22 ⾳音声認識識エンジン
  23. 23. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. GMM DNN 23 ログの量量 ⽂文正解率率率⾳音響モデルの種類: 学習量と認識精度
  24. 24. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 24 http://image-­‐net.org/challenges/talks/ilsvrc2015_deep_residual_learning_kaiminghe.pdfより ILSVRCにおける、1000種類の,分類課題の結果 深層学習の多層化  →  複雑化,ブラックボックス化
  25. 25. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 25 ⾼高次レイヤでの   時間⽅方向情報の抽出 低次レイヤでの   時間⽅方向情報の抽出 •監視カメラ動画からの⼈人の
 マッチング/同定のため、
 ⼈人領領域の特徴量量化   •画像とopticalフローをCNNで特徴量量化   •特徴量量をLSTMで集約   McLaughlin  et  al.  “Recurrent  Convolutional  Network  for  Video-‐‑‒based   Person  Re-‐‑‒Identification”.    CVPR  2016 •動画のフレームごとのラべリングタスク   •各フレームをCNNで特徴量量に変換   •画像特徴量量をRNNに⼊入⼒力力して
 フレームごとのラべリング   Donahue  et  al.  “Long-‐‑‒term  Recurrent  Convolutional  Networks  for  Visual   Recognition  and  Description”.  CVPR  2015 •動画からのアクション推定:⼆二つのストリーム   1)各フレームをCNNで処理理   2)optical  フロー(運動情報)を処理理   •⼆二つの特徴を合わせて分類問題を解く   Simonyan  &  Zisserman  .  “Two-‐‑‒Stream  Convolutional  Networks  for  Action  Recognition  in   Videos.”  NIPS  2014   •DQNのように複数フレームをCNNに⼊入⼒力力する⽅方法もある   動画のモデリング
  26. 26. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. モバイルインターネットの出現  (1998) →5Gネットワーク(2020-‐‑‒),B2B応⽤用へ! ●⾼高度度化モバイルブロードバンド   IoT   ● ⼤大量量の接続   ● 超⾼高信頼・低遅延   26 第2次AIブーム時代(1982-‐‑‒1992)と今との決定的違い
  27. 27. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 27 IoT
  28. 28. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 28 IOT応⽤用=⽶米国内AI関連事業の概況? エージェント/アシスタント ⾃自動制御(ドローン、⾃自動⾞車車、船、⼯工場機器) Security Marketing 農業 ⼩小売   財務管理理 医療 ヘルスケア 流流通 社会問題 材料料/製造
  29. 29. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. BI SaaS Asset Commodity Commodity? Insights Analytics/ Operation Data IoT Network Sensor/Device 29 Vertical どこが大事か。。 Horizontal
  30. 30. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. IoTの戦略略性 • Horizontal:  標準化とかオープンプラットフォームとか は,できれば良良いが,マネタイズが難しい.グローバルな スケールメリットが必要.現時点での成功例例は,CISCOに 買収されたJasper  くらいか.上位レイヤーではGEの PREDIX    が注⽬目.   • Vertical:  産業ドメインを絞り,センサーからサービスま でを⼀一気通貫で提供することによりデータ集積とそれに伴 う最適化を⾏行行う.ただし,ネットワーク層は既存システム を利利⽤用. 30
  31. 31. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. http://www.streetline.com/ Smart  Cityの取り組み例例
  32. 32. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 32 IoT  =  ICT  +  OT  (Operational  Technology)   今起きている⼤大変化=  ICT+OT+AI
  33. 33. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. McKinsey Global Institute The Internet of Things: Mapping the Value beyond the Hype (June 2015) 9つの領領域で390兆円から1110兆円 有望? 33
  34. 34. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 34 http://seekingalpha.com/article/3387605-assessing-ges-software-opportunity?page=2 GE  Digital  Report  Line:     GE  Digital  CEO   <-‐‑‒HQ  CIO   <-‐‑‒  Division  CIO    
  35. 35. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 35 GE Digital’s predix
  36. 36. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 36 シリコンバレーのイノベーションエンジン 全世界から集まる才能 巨⼤大   マーケット 投資・育成
  37. 37. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 37 北北欧のイノベーションエンジン 社会 市⺠民 実験 suggested by H.Tamura@Re:Public
  38. 38. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 38 事業インスタンス提供による領域拡大 モバイル通信インフラ 農業 医療 公共インフラ 交通 M&Aによるプラットフォーム機能拡充 ドローン パーキング 神戸市 遠隔検診 農産物流通 生産管理 遠隔診療 走行管制 対話 エージェント 社会問題解決AIプラットフォーム データ解析 生活支援   ドコモは何で社会貢献すべきか? ≪農業≫   ・農業就業者の⾼高齢化等による深刻な労働⼒力力不不⾜足   ・熟練農家のノウハウ等の継承に対する懸念念   ・品質・⽣生産性両⾯面での国際競争⼒力力強化 ≪医療療≫   ・国⺠民医療療費の急上昇   ・地⽅方における医師の不不⾜足   ・健康寿命延伸の要求 ≪公共≫   ・⼈人⼝口減少   ・地⽅方予算減少   ・安⼼心安全なまちづくり
  39. 39. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 39 農業⽣生産/流流通医療療(遠隔検診・診療療) パーキング   (公共インフラ) 次世代交通システム 市⺠民⾒見見守り   (公共インフラ) マーケティング IoTプロダクト製造 ⾼高齢化社会の   新コミュニケーション
  40. 40. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 40 https://youtu.be/83Y14qglTCY
  41. 41. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. ©  2016  DOCOMO  Innovations,  Inc.    All  Rights  Reserved. 41 2015/9/30-‐‑‒2016/9/30 ※日本企業は2件 機体  12社 共通機能    10社     UTM     要素技術   周 辺 ビ ジ ネ ス   7社 カテゴリ分布  ($1M以上調達の50社を対象) サービス   データ分析  9社 機体+データ分析12社 直近1年年間のDrone関連企業へのVC投資 農場、建設現場、インフラ設備、資源採掘、災害、⾃自然環境(海洋含む)への統合
  42. 42. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 42 神戸市ドコモ見守りサービス
  43. 43. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 43 小学校 図書館 タクシー 約500台(総数は5000台) 灘タクシー 運転手 兵協タクシー 運転手 外交員・警備員 約200人 保険外交員 (10社) セコム出張所 警備員 店舗 5施設/10箇所 COOP 六甲店入口 COOPミニ 春日野道店 COOP 食品宅配員 配達 約300台(総数は2000台) 佐川急便 配達員 駅構内 12駅/20箇所 阪急 王子公園駅 改札口 地下鉄駅構内 イオンモール 学校・図書館・学童・児童館   13施設/30箇所 籠池児童館 中央図書館 神戸市ドコモ見守りサービス
  44. 44. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 44 https://youtu.be/g-VghIDAHBg
  45. 45. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. Iwaya Manifacturing docomo Marketing   Product   Bitech   Electronics Production   Management Moore  Doll IoT   Engineering 45
  46. 46. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 46https://youtu.be/n_t14Nb1qfk
  47. 47. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 47 Smart  Parking  System =
  48. 48. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 48 Small Team of 10 from DOCOMO, xtone, Yukai Engineering
  49. 49. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 49 IoT+AIの実現にむけて
  50. 50. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. ポエム:ロマンティックなふんわりした⼼心情の吐露露 50 https://pic.prepics-‐‑‒cdn.com/05cf16ef457bd/51222854.png でも,困ったら神様AIを呼ぼう. https://pic.prepics-‐‑‒cdn.com/greeeen0513/32330935.jpeg チャーリーAIを導⼊入したら   なんとかなるさ.
  51. 51. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 51 IoTとか⼈人⼯工知能とか 機械学習 ビッグデータ ビジネス設計 センサー・ネットワーク技術 クラウド&データベース技術 システムエンジニアリング 企業⽂文化・組織改⾰革 ICT⼈人材育成・スタートアップ ポエムを唱える前にデジタル変⾰革が必要!
  52. 52. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 52 IoTとか⼈人⼯工知能 機械学習 ビッグデータ ビジネス設計 センサー・ネットワーク技術 クラウド&データベース技術 システムエンジニア 企業⽂文化・組織改⾰革 ICT⼈人材育成・スタート お客様とともに  デジタル変⾰革を   +d
  53. 53. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 53 ドメイン技術通信がらみのデジタル化 IoT  +  AI  =これまでコンピュータとは無縁 だった産業の⾃自動化・⾃自律律最適化   IoT  =  ICT  +  OT  (Operational  Technology)

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