【講演】デジタルヘルスシンポジウム @京大　12/4/2015　「IoT時代のクラウドとAIの展望 This talk covers these three topics: １. Current Market Trend of Mobile IoT Health Care Devices and their business models 2. Is mobile cloud is applicable for medical services? 3. Future vision of machine translation and data mining technologies for Clinicaland Pharmaceutical field

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–Marc Andreessen (2011)
In short, software is eating the world.
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ソフトウェア化されたデータセンターの
破壊力を知るべき。もはや価格の問題ではない。
Hardware v.s. Software

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Web
(2010)
300+
kW
500+
Servers
5000+
HDDs
2000+
NW cables
80+ Racks

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Client
Redshift
Data Source ET Temporary
Storage
Direct
Connect
State
Management
Forwarder
Loader
Sandbox
VPC
Peering
S3
ドコモデータ解析基盤(2015)

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=
ICTICT大企業でしか持ち得なかったセキュリティやデータマイニングの
システムを瞬時に 非ICTICT分野に展開可能。
今から話すことは他産業でも利用可能。
ソフトウェア化の力

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パブリッククラウドにおけるドコモの取組
クラウドを利用したシステム構築
• 2012年からWebサービス系システムで利用（例：しゃべってコンシェル）
• 2014年から業務サービス系システムで利用（例：統合データ分析基盤）
個人情報を含め，重要データをクラウドで扱うノウハウを保有
クラウド活用プロダクト
• 他企業が上記ノウハウを活用できるようドコモ・クラウドパッケージとして販売中
契約中のお客様業種
• 情報通信，ソフトウェア開発，食品，広告，商社，レンタル，健康器具，飲料，化
粧品，精密機械，繊維，地図，楽器，カーナビ，医療器具，銀行，印刷，出版，光
学機器，保険，等，30社以上

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日本国における医療情報管理ガイドライン
厚労省
• 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン第4.2版，2013年10月
• 医療・介護関係事業者における個人情報の適切な取扱いのためのガイドラ
イン，2010年9月
総務省
• ASP・SaaS事業者が医療情報を取り扱う際の安全管理に関するガイドラ
イン第1.1版，2010年12月
経産省
• 医療情報を受託管理する情報処理事業者向けガイドライン，2012年10月

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医療情報を（パブリック）クラウドで扱えるか？
以下の2つの条件を満たせば扱うことが可能
• ガイドラインが求める以上の対策を実施しているクラウド事業者を選定
• ガイドラインが求める以上の対策を医療情報システム側で実施
事例
• 東芝メディカルシステムズ（医療情報保存システム）
• 電子保存3原則（真正性，見読性，保存性）と
セキュリティ（機密性，完全性，可用性）を満足
• バーズビュー株式会社（救急医療管制システム）
• 救急隊と医療機関をクラウドを介して情報連携

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クラウドで医療情報を扱っている海外事例（１）
フィリップス社（本社：オランダ）
• AWSとSalesforce上にヘルスケアプラットフォーム「フィリップス・ヘル
ススイート」を構築し，画像や医療記録を分析して治療に活用
• 現在で700万台，将来は100ヶ国9億7千万人のユーザと数億台分の医療機
器データをクラウドで利用予定
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クラウドで医療情報を扱っている海外事例（２）
オリオンヘルス社（本社：ニュージーランド）
• HIPAA（米国における医療保険の相互運用性と説明責任に関する法令）に
準拠した医療情報交換プラットフォーム（HIE）をAWS上に構築して運用中

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クラウドで医療情報を扱っている海外事例（３）
ノバルティス社（本社：スイス）
• 薬のデータ分析用のHPC（High Performance Computing）基盤としてAWS
を活用中

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–人工知能コミュニティの常識(2015)
当面のAI = ビッグデータ＋機械学習パラダイム
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AI（＝データ解析）に関するトレンド
２０１５年２月頃 顔画像認識の精度が人間を上回った。
今後、動画の認識能力が向上しロボット制御に応用されるだろう。
産業の自動化が遅れていた農業、建設、食品加工に進む。
多分、健康・医療分野にも。
２０１５年１１月 AWS がIoTプラットフォームを公開。
トランザクション系（Web, FinTech, e-commerce)に加えて
製造業を初めとした非ICT産業データへのAI応用が進むだろう。

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ビッグデータの意義：
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•
‒
•
‒ fraud detection
‒Pandemic Analysis
‒
‒
•
‒ X
‒
•
個別医療
what for Healthcare?

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Big Data
obtained
from
Business!
ビッグデータの意義：事象モデリングの網羅性

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機械
人手
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機械
人手
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SYSTRAN ７ - UI
データ
トレーニング
実行
評価
プロダクション
サーバー展開
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The Power of 1%
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2121
http://seekingalpha.com/article/3387605-assessing-ges-software-opportunity?page=2

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from
Alarm or Real Time Control
to
Optimization or Prediction

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製造業の場合：System Insights
設備がいつクラッシュするか？
2323
http://www.systeminsights.com/
人は？

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! Healthcare area will be promising…
Health management(Vital sign), Nursing care(Life watching)
Health
Management
Medical care
Medical Treatment
Nursing care
Welfare
Context
Vital sign
Weight, blood-pressure,
blood sugar level
Lifestyle Guide
dietary, nutrition,
E-Medical Chart
Remote Treatment
Nursing Care
Support Plan
Data
Device
Dosing data
Treatment Log
Life Watching
Life sign, Electric Pot,
emergency call
Network
Low bitrate, few-several/day
Network
Multi-Device Multi-Device
IoT

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BI
SaaS
Asset
Commodity
Commodity?
Insights
Analytics/
Operation
Data
IoT Network
Device
AIスタートアップの領域
かるかどうかは。。
ここがキモです。ここがキモです。ここがキモです。
かるモデルが思いつか
ないのです。
どこが大事か。。

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シリコンバレー2014 1Q の見立て

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BI
SaaS
Asset
Commodity
Commodity?
Insights
Analytics/
Operation
Data
IoT Network
Device
トピック

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Health関連IoTデバイス例
・市場に100,000以上存在すると言われる
・1台/日のペースで現在も増加中
以降のスタートアップの
個別紹介は割愛。

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オンデマンド
エコノミーは益々拡大
収益性、雇用、訴訟等の
問題を抱えつつも世界に拡大
まだ来てない
Fitbit上場、Apple Watchの
発売はあったものの。。。
VRに大手が注目
Bitcoin利用は停滞
Blockchainの利用方法に
トレンドがシフト。
各社の資金繰りからも
2016年が勝負の年

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2015 3Q の見立て

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On-Demand Economyの市場環境
On-Demand Economy市場で成功するスタートアップの条件は、
スケーラビリティを有した市場にいち早く着目しビジネス展開するのがカギ
! One-Demandで成功しているのは市場規模が大きい業界
! 市場をリードする業界１位のスタートアップのみが飛躍的に成長

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私個人は懐疑的。

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注目分野③ AI基盤技術/サービスのトレンド
メディカルの解析はまだ
か。。。。

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BI
SaaS
Asset
Commodity
Commodity?
Insights
Analytics/
Operation
Data
IoT Network
Device
ヘルスケアAPI
以降のスタートアップの
個別紹介は割愛。

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?1&)I;)P社のKLMN)KOの新規投資をベースにマッピング

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まとめ
38
•ソフトウェア化の時代。クラウドはゲームチェンジャー。
•AI＝ビックデータ＋機械学習パラダイム
•ビッグデータの意味：予兆分析と事象モデリング。
•IoTのデータ解析はまだ途上。最適化、予兆解析ビジネスモデルも未発達。
•機器の上のビジネス：機器生態系の上に立つ捕食者レイヤーに注目。
•他のA(7ドメイン同様、ウェアラブルデバイスの増加に伴いヘルスケア関連情報も膨
大に集積されることが予想される。一方で、集積されたデータの保全、権限管理、
分析が課題。