今後10年の機械学習ビジネスの可能性

1. 今後10年の機械学習ビジネスの可能性
massive lngg, Inc.
株式会社マッシブランゲージ
CEO 古川 朋裕

2. 株式会社マッシブランゲージ
CEO & エンジニア：古川 朋裕
1985年生まれ
大学院にて工学修士を取得後
大手メーカーに入社し3年勤務後に独立
その後、A.I.テクノロジー開発企業である
株式会社Nextremerに参加し
数々のデータ分析プロジェクトに従事
同社退職後、株式会社massive lnggを設立
自己紹介
massive lngg, Inc.

3. ●
massive lngg, Inc.
自社サービス
データ分析を
コア技術とした
ソフトウェア開発
受託システム開発
機械学習を強みとし
たデータ分析を用い
たシステム開発
会社紹介
事業概要

4. 今後１０年で起こりそうなこと
massive lngg, Inc.
ITデジタル化による自動化が加速する
一段階目の自動化
手書きなどアナログ作業→ITシステム開発
二段階目の自動化
ITシステム→機械学習による自律的システム
10年はIT業界にとっては長い時間
まだ見ぬ革新的技術やデバイスが登場しそう
→(初代iphone発売:2007年6月29日)
https://ja.wikipedia.org/wiki/IPhone#iPhone.EF.BC.88.E5.88.9D.E4.BB.A3.EF.BC.89

5. 著名人たちの発言
massive lngg, Inc.
「次の20年で機械によって膨大な量の仕事が失われる」
という主旨の発言(ビルゲイツ)
“(Gates)He anticipates that robots will replace large numbers of workers over the next 20 years”
引用元 http://fortune.com/2017/02/25/bill-gates-robot-tax-automation-jobs/
”When we have computers that can do more and more jobs,
it's going to change how we think about work. There's no way around that. ”
引用元http://www.businessinsider.com/google-ceo-larry-page-computers-taking-jobs-2014-10
「コンピューターによってもっともっと多くの仕事をこな
せるようになり仕事自体を変えることは避けられない」
という主旨の発言(Google:ラリー・ペイジ)
→この機械による「自動化」を担う技術の一つが
機械学習・データ分析であると自分は考える

6. 「自動化」は効果がわかりやすい
massive lngg, Inc.
付加価値が〜 ○○技術が〜
→何に役立つか想像できない
自動化
システム
→現状、どんな「自動化」が行われているのか？
Aの作業をソフトで行って
100万円コスト削減できるので
50万円で買ってください

7. 現在の「自動化」の事例１
massive lngg, Inc.
手書き書類の自動入力・データ構造化
Captricity, Inc.（アメリカ：4000万ドル以上の投資を集めた様子）
デジタルデータ
Name: John Gilbert
Age: 20
Tell:1234-5678-9
・・・
(手書き文字) Name John Gilbert
Age 20
Tell 1234-5678-9
・・・
・・・
紙媒体
分析可能
クラウド化
アメリカで数社、加えて、
日本でも同様のビジネスが見られる
画像認識

8. 現在の「自動化」の事例２
massive lngg, Inc.
工場不良品検査
“不良品、ＡＩで９割検出 ＮＥＣが工場システム、人手３分の１に”
他、ブレインパッド・キューピーや
大手・中小問わず多数事例
http://www.nikkei.com/article/DGKKZO17913600Q7A620C1TJ2000/
大手自動車部品メーカーなど30社で実証実験
→画像認識技術のコモディティ化とも見受けられる
OKOKNG!
カメラ

9. 現在の「自動化」の事例３
massive lngg, Inc.
金融業務
発展途上国民への貸出リスク評価（First Access, Inc.）
携帯電話も銀行口座も無い人などを対象
クレジットカードの不正検知
”カード不正利用の検知精度、深層学習で劇的向上”
不正疑い取引のうち本当の不正だった精度を
５％程度から９０％程度に向上:三井住友FG
（他アメリカでも様々な企業が取り組み）
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO11999520T20C17A1000000/
参考：ビットコイン貸出スタートアップ(Bitbond)
(現在データ分析が使われているか不明)
規制が少ないため自由に貸借が可能
新規参入しやすいイメージ
→今後10年で自動化事例は多分野に増加するはず

10. 「自動化」で少子高齢化に対処
massive lngg, Inc.
働ける年代の人が減っている
（中国も少子高齢化が進む）
2015
年
2020
年
2025
年
2030
年
2035
年
2040
年
2045
年
2050
年
2055
年
2060
年
25
30
35
40
45
高齢化率(%)
年代
日本の高齢化率
参考文献：内閣府 http://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2012/zenbun/s1_1_1_02.html
→高齢化で人手不足などの分野を補うなど
社会に合った形で自動化を進める視点も重要

11. 注目動向（2012-2017年）
massive lngg, Inc.
人工知能
vs
機械学習
Javascript
vs
機械学習
まだアーリーアダプター期と言える機械学習では今からでも
今後10年でリーダーになれる可能性
また、極論、本質的に役立つならトレンドは関係ない
Googleトレンド≒検索数の推移グラフ
「機械学習」は上昇トレンド継続

12. 創業メンバーのお誘い
massive lngg, Inc.
スタートアップ・ベンチャーにおける
人材確保の課題
・起業は失敗・借金のイメージがある
・身近に成功者がいない
・現状に満足だから頑張って他を探そうと思わない
→つまりスタートアップの現実が「わからない」ことが一因
わからないが故に
楽しくリターンも大きい仕事をするチャンスを逃すことや
変化に取り残されるリスクもある
「skypeで話す」、「週末コミット」によって
ベンチャーを知ることが可能
→知ってから本当に合っている方を選べば良い

13. 創業メンバーのお誘い
massive lngg, Inc.
どんな形でも構わないのでお気軽に連絡ください〜
Twitter @massivelnggCEO
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