【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
米国を中心とした 人工知能(AI)の事業トレンドを紹介する.“AI”というと私がリードしたドコモの 「しゃべって コンシェル」やApple Siri ,Amazon Echo, Microsoft Cortanaなどの擬人化エージェント,あるいはロボットを想起することが多いが,米国ではより一般的にAIは農業や交通,流通など各産業における自動化,効率化技術のマーケティング用語として用いられる場合が多い.実質はデータに基づく機械学習を用いた最適化である.基盤となる実装アルゴリズムの多くは急速にコモンディティ化して行く.画像解析,パーソナル化,音声対話,マーケティングオートメーションの多くは商用化段階にありレッドオーシャン化が進みつつある.農業,教育,医療,法律,福祉,防災などこれまでIT化が進んでいなかった領域での動きを含めてAIの事業化動向を解説する.
【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
米国を中心とした 人工知能(AI)の事業トレンドを紹介する.“AI”というと私がリードしたドコモの 「しゃべって コンシェル」やApple Siri ,Amazon Echo, Microsoft Cortanaなどの擬人化エージェント,あるいはロボットを想起することが多いが,米国ではより一般的にAIは農業や交通,流通など各産業における自動化,効率化技術のマーケティング用語として用いられる場合が多い.実質はデータに基づく機械学習を用いた最適化である.基盤となる実装アルゴリズムの多くは急速にコモンディティ化して行く.画像解析,パーソナル化,音声対話,マーケティングオートメーションの多くは商用化段階にありレッドオーシャン化が進みつつある.農業,教育,医療,法律,福祉,防災などこれまでIT化が進んでいなかった領域での動きを含めてAIの事業化動向を解説する.
Application development with Contineo is much easier than developing applications from scratch. Virtually, anybody can build innovative I4.0 and S5.0 solutions with Contineo’s drag and drop features. Once Contineo is installed on your infrastructure, you can keep on building multiple applications on the same platform.
Watson info in think2019 サンフランシスコで聞いてきた Watson 最新情報Satoru Yoshida
2019年2月にサンフランシスコで開催された Think 2019 で聞いてきた Watson 情報です。チャットボット、コールセンター、音声認識、ドキュメント分析、および将来の技術開発動向と運用の課題について触れています。投影のみのページ、画像、文章は省いています。This is Watson information I heard at Think 2019 held in San Francisco in February 2019. It covers chatbots, call centers, voice recognition, document analysis, and future technology development trends and operational challenges. Projection-only pages, images, and text are omitted.
The way to a smart factory armed with data utilizationDataWorks Summit
In this presentation, we will look at the appearance of smart factory that should come through introduction of plant conservation integration solution provided by our company. This solution is composed of workers at the manufacturing site and various applications that contribute to the improvement of the safety and efficiency of facilities and processes, and outlines the data utilization, project promotion, platform architecture etc. which are essential to it.
Generative AI: Redefining Creativity and Transforming Corporate LandscapeOsaka University
The advent of Generative AI is redefining the boundaries of creativity and markedly transforming the corporate landscape. One of the pioneering technologies in this domain is the Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Combined with advancements in LLM (Language Model) has emerged as a notable player. LLM offers two primary interpretations: firstly, as a machine capable of generating highly plausible texts in response to specific directives, and secondly, as a multi-lingual knowledge repository that responds to diverse inquiries.
The ramifications of these technologies are widespread, with profound impacts on various industries. They are catalyzing digital transformation within enterprises, driving significant advancements in research and development, especially within the realms of drug discovery and healthcare. In countries like Japan, Generative AI is heralded for its potential to bolster creativity. The value generated by such AI-driven innovations is estimated to be several trillion dollars annually. Intriguingly, about 75% of this value, steered by creative AI applications, is predominantly concentrated within customer operations, marketing and sales, software engineering, and R&D. These applications are pivotal in enhancing customer interactions, generating innovative content for marketing campaigns, and even crafting computer code from natural language prompts. The ripple effect of these innovations is palpable in sectors like banking, high-tech, and life sciences.
However, as with every innovation, there are certain setbacks. For instance, the traditional business model of individualized instruction, as seen in the context of professors teaching basic actions, is on the brink of obsolescence.
Looking ahead, the next five years pose pertinent questions about humanity's role amidst this technological evolution. A salient skillset will encompass the adept utilization of generative AI, paired with the discernment to accept or critique AI-generated outputs. Education, as we know it, will be reimagined. The evaluative focus will transition from verifying a student's independent work to gauging their ability to produce content surpassing their AI tools. Generative AI's disruptive nature will compel us to re-evaluate human value, reshaping the paradigms of corporate management and educational methodologies
To be or not to be an academic, big enterprise, startup job that is the qu...Osaka University
"Who said it first is not important." Who gets there first is."
(Takeo Kanade, Circa 1990s)
Before joining a Big Enterprise, Check these
Empathy with the company's vision and mission.
Senior management prepares their own presentation materials (with high IT literacy).
There are executives who joined the company mid-career from outside.
There is a good employee training program.
There are many retired employees who are active after leaving the company.
There is an organization that integrates marketing, development, and operations.
There are no academic cliques.
日本ではディープテック・スタートアップが育つ環境がない。1. イノベーター人材育成が不十分、2.ベンチャーキャピタル側の人材欠如、3. 大企業側レセプターが未発達という課題を指摘した上で、今後どうすれば良いのかという未来志向の議論をしたい。巷間で言われる「AIは幻想だった」という評価を乗り越えるべく「AIはデジタルだ」の見地から、米国の非営利団体OpenAIが開発した巨大言語モデルGPT-3を例にして、これから見えるイノベーショントレンドを共有する。
Business Environment of Deep Tech AI Startups
There is no naturing environment for deep-tech startups to grow in Japan. I would like to point out the following issues: (1) insufficient development of innovator education system, (2) lack of human resources on the venture capital side, and (3) lack of development of receptors on the large enterprises side. In order to overcome the reputation of "AI was an illusion." from the viewpoint of "AI is digital.", we will share the innovation trends to be seen using the huge language model GPT -3 developed by the non-profit organization OpenAI in the United States as an example.
1. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
米国における
AI(人工知能)事業トレンド
2016年4月26日
DOCOMO Innovations, Inc.
NTT DOCOMO Ventures, Inc.
NTTドコモ
1
2. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
BloomBerg BETA社によるAIトレンド総括記事(2015年12月10日)
■人工知能に対する理解は「流行語/バズワード」から、「実質的価値のあるモノ」へシフト。
■様々な分野にて商用化済み。
■膨大なデータや開発体力をもつBig Playerが有利といわれながら技術で対抗するスタートアップ
■様々なビジネス・サービスにおける標準的ソリューション技術の1つ。
2
米国内におけるAIの認知/トレンド
AIに対する理解は「実質的価値のあるモノ」へシフトした!
様々な分野において商用化済み。
South By South Westでのアクセラレータプログラム(2015年3月12日)
アクセラレータピッチにて、
AIをアピールするスタートアップは皆無。
4. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
資料にはない発言&発言できなかったこと
4
50:5:1
ベンチャー投資の米国,EU,日本の比率(去年はもっと開いたが)
そもそも新規事業に対する民間投資がこれだけ差がある中で,日本はどうするのか?
グローバル視点に切り替えたらどうか? 自国をフィンランドと思えば,施作は変わる.日本の
産業構造(労働慣行)をどう変えるか.根っこの議論がないとだめ.
5. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
5
Matt Truck@FirstMarkの資料料より.
AI=ビッグデータ+機械学習パラダイムを⽀支える技術エコシステム
6. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
資料にはない発言&発言できなかったこと
6
いまのところ,
AI=ビッグデータ+機械学習
右辺,第2項にお金を使うのが産業振興と考えたら大間違い.右辺第1項に対する技
術エコスシム(前スライド左側のデータベース技術開発)に日本の産業界は対応でき
ているのか? それができていないから,日本の産業はジリ貧になる.AIは技術じゃ
ないよ!だから頭の良いデータサイエンティストをコンサルにおいてもデータ利活用は
回らない.会社のITシステムを根っこからデータが上がって処理する仕組みを作らな
いと.会社のど真ん中にソフトウェアを分かっている経営者を置こう.
7. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
AIビジネスの現状(商用/研究)
最先端といわれるAI基盤/サービスの多様化・商⽤用化が進む⼀一⽅方、
⼀一部では既にコモディティ化が始まっている。
商⽤用ステージ
(Revenueアリ)
先進的研究ステージ
(Revenueナシ)
画像解析
⾳音声対話
Personalization
マーケティング
⾃自動運転
Medical
Legal
セキュリティ/認証
農業
Human Resource
教育
AI基盤技術/サービスのステージ分布イメージ
⾼高性能/低コスト化/搭載ハードル低下、
プレイヤ増加による競争激化
※Pitchbook、CrunchBase等による各企業調査結果(2015年11月時点) 7
8. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
サービスの主要画⾯面/FirstViewの全画⾯面に表⽰示
月額課金モデル
8
First View&
全画面
First View&
全画面
レコメンドは
AI(機械学習)が運用
大企業でのAI導入事例
9. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
大企業でのAI導入事例
9
機械学習に基づき
ホスト側が価格設定する際の
相場価格や推移をサジェスト
エリア レビュー数 イベント有無 物件の写真
airbnbでは、ホスト側の価格設定時に、エリア/レビュー数/イベント有無/写真/・・・に基づく
機械学習によって相場価格をサジェストしている
10. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
大企業でのAI導入事例
10
Uberでは配車する間隔距離の最適化(乗車機会の最大化)に機械学習を利用
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
11. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
スタートアップ:農業での導入事例
11
画像認識と機械学習を用いて観察を行い、各芽ごとに肥料散布や雑草除去、間引きが必要な芽を特定する。
(差別化ポイント)上記機能を搭載したロボティクス(コントラクター)によって、リアルタイムに判定し、リアルタイムに各処置を施す。
これにより従来手法では広範囲に無差別に散布していた農薬や肥料の量を90%減らすことができる。
2012年 スタンフォード卒のメンバーが創設
2015年 Series B 30Mを調達
VC Khosla Ventures
主に画像解析やセンサー情報による、水分、気温、発育状況を分析する事業。
センシング機材としてDroneやコントラクター等に機材搭載している。
12. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
スタートアップ:生産分野での導入事例
12
様々なデータソースを統合することで、オペレーション全体の異常検知等をシングルポイントで行うことが可能。
これまでは分析されていなかった産業用機械のログ等もIoTの発展によりデータが利用可能となったため、今後の市場の拡大が見込まれる
生産ライン、各種機器のオペレーションデータを分析し、AIを活用することで
異常検知、故障予知を行う。
視覚化
アラート
調査
異常検知、故障予知
生産ライン
データセンター
印刷工場
13. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
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:
13
14. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
Application: Car Density Over Time
Orbital Insight, Inc. Proprietary Information
Nanjing Pyongyang
Courtesy:
14