AI を Business で活用するための基礎知識をご紹介します。エンジニア向けではなく、プロジェクトを始める方向けです。

1. #azurejp
https://www.facebook.com/dahatake/
https://twitter.com/dahatake/
https://github.com/dahatake/
https://daiyuhatakeyama.wordpress.com/
https://www.slideshare.net/dahatake/

2. ツールやデータプラットフォームは成熟している
のに、
そのプロジェクトの実行・成功は難しい

3. #azurejp
大量のデータ
データ
に対する知見
データ分析の
知識・経験
データ分析
ツール・基盤× × ×
大量の分析用データを
保持している
分析用データの中身を
理解している
分析内容やデータ
に適してアルゴリ
ズムを把握してい
る
大量データを分
析できるツール
を持ち
使いこなせる
最も重要

4. だから何なの？

5. • 雑草
農薬にお金
コンバイン x AI
大幅
応用

7. Eラーニングシステ
ム
動画配信
Media Services
字幕作成
Media Indexer
字幕翻訳
Microsoft Translator
+
+
+
 動画配信システムの初期導入コストの大幅削減
 字幕の作成、翻訳にかかる時間とコストを大幅
に削減
 マルチデバイスに対応した動画配信
 多ユーザーの同時視聴に耐えうる動画配信
 視聴ログを基にした自動評定
 教員自らが動画コンテンツを管理できる仕組み
システム

9. 90分のコンテンツ 現状 導入後
字幕起こし費用 最低15,000円? 平均153円
字幕起こし時間 900分? 平均30分
字幕翻訳費用 20,000円? ＜50円
字幕翻訳期間 15～20日? 平均20分
1/100
1/30
1/400
1/1080

10. #azurejp
汎用品
ソフトウェ
ア
出来る事は
一つ
データが全て

11. #azurejp
汎用品
ソフトウェ
ア
出来る事は
一つ
データが全て

12. 2 + 3 = 5

13. 2 + 3 = 5
簡単
大変…

14. 2 + 3 = 5
簡単
大変…

15. それぞれの写真: 猫? Yes/No

16. Program = Algorithm
人が書く
タスクの仕様の定義
アルゴリズムは固定
アルゴリズムは容易に説明できる
ソフトウェアが書く
目的: 汎化
アルゴリズムはデータに依存
アルゴリズムは時間とともに変わる

17. #azurejp
汎用品
ソフトウェ
ア
出来る事は
一つ
データが全て

18. <Python> Modelの保存
出力された Model <C#>Model の読み込み
<C#>Model の利用 (実行)

19. #azurejp
汎用品
ソフトウェ
ア
出来る事は
一つ
データが全て

20. 数値予測
回帰分析
Regression
・売上予測
・需要予測
・品質管理
ラベル予測
分類
Classification
・不良品分析
・故障予測
・チャーン分析
・販促効果測定
・与信分析
クラスタリング
Clustering
・セグメンテーション
・顧客グルーピング
・メール キャンペーン

21. Yes

22. Custom Custom CustomCustom Custom

23. #azurejp
汎用品
ソフトウェ
ア
出来る事は
一つ
データが全て

24. これまでビジネスで扱った事のな
いデータ

25. http://tylervigen.com/spurious-correlations

26. • 強い因果関係と説明責任が必要
• 想定外の事態での危機管理 な
ど
• 因果関係が必要な予測
• 人間の予測と機械学習の予
測の両方を使う
• 相関関係が分かればいいことの
予測
• 誰が正しいのか議論しても
あまり意味がないもの

27. #azurejp
大量のデータ
データ
に対する知見
データ分析の
知識・経験
データ分析
ツール・基盤× × ×
大量の分析用データを
保持している
分析用データの中身を
理解している
分析内容やデータ
に適してアルゴリ
ズムを把握してい
る
大量データを分
析
できるツールを
持ち
使いこなせる
最も重要

28. #azurejp

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