AI活用の事始め～データサイエンスの観点から～
- 1. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 2018年2月5日（月） 富士通クラウドテクノロジーズ株式会社 デジタルIoTソリューション部 加藤大己 AI活用の事始め 〜データサイエンスの観点から〜
- 2. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 自己紹介 富士通クラウドテクノロジーズ株式会社 加藤 大己（かとう だいき） ●ニフティ株式会社 新卒入社 ●「IoTデザインセンター」 ⽴ち上げ間もない時期から参画 ●主にメーカーやサービス業のIoT/AI事業創出の コンサルティングに従事 ●現在は富士通クラウドテクノロジーズにて ディレクターという⽴場から、上記に関連する 様々なデータ分析プロジェクトを実⾏中 ●「JDLA Deep Learning for GENERAL 2017」 資格保持者
- 3. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 富士通クラウドテクノロジーズ株式会社について 3 ニフティ株式会社 ISP事業ISP事業 WEB事業WEB事業クラウド事業 IoT事業 クラウド事業 IoT事業 エンタープライズ事業 2017年4月1⽇設⽴ コンシューマ事業 分社
- 4. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED IoT活用のご支援（IoTデザインセンター） 4 IoTの「I」をカタチに IoTデザインセンターは、IoTやデータを活用して企業の事業課題を解決する ソリューションセンターです。 3つのご提供機能 loTコンサルティング loTインテグレーション loTソリューション
- 5. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED データ活用（デザイン）のご支援 5 Task Technology ＜⾃社資料：データ関連タスクのバリューチェーンと対応テクノロジー＞ Collect IoT Data IoTによるデータ取得、クラウド上での蓄積/処理から分析にいたるまで、 “データ”にまつわるすべての実⾏タスクをフォローしています。 Processing Archive Analytics Cloud BI/AI Output （Action）
- 6. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED データデザイン（分析）のご支援 6 データ活用のノウハウ・ナレッジを提供する講座から 専門チーム、サービスをご用意。データ分析を包括的にご支援可能 Knowledge Team Product
- 7. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED データデザイン（分析）のご支援 7 データ活用のノウハウ・ナレッジを提供する講座から 専門チーム、サービスをご用意。データ分析を包括的にご支援可能 Team ProductKnowledge
- 8. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED ① そもそもAIとは（５分） ② データサイエンスとAI（5分） ③ AI活用のトレンドと現状（10分） ④ データ活用フレームワークのご紹介(5分) 第1部_アジェンダ（全30分）
- 9. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED ① そもそもAIとは（５分） ② データサイエンスとAI（5分） ③ AI活用のトレンドと現状（10分） ④ データ活用フレームワークのご紹介(5分) 第1部_アジェンダ（全30分）
- 10. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED Deeo Learing活用：動画像認識デモ 10 Deep learning Tool：darknet(YOLO)
- 11. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED AI市場規模 11 2015年→2020年の市場規模予測（1〜4は年度、単位億円） （出典）1〜4富士キメラ総研、5〜9EY総合研究所 AIソリューション市場は近年急拡大
- 12. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 世の中の“AI”とは？_(1/2) 12 1. 先進的なIT技術を指す • ICT、データベース、可視化、統計分析、最適化 2. 機械学習による技術を指す • ビッグデータ解析、構造化（数値）データの分析 • 分類、検索、レコメンド、⾃然⾔語処理 3. ディープラーニングによる技術を指す • 動画像認識、⾳声認識 • ここ数年で急速に発展し、⼈の認識精度を超えるものも存在 世間におけるAIの定義はとても曖昧
- 13. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 世の中の“AI”とは？_(2/2) 13 世間におけるAIの定義はとても曖昧 出典 松尾豊「人工知能は人間を超えるか」（KADOKAWA）p.45
- 14. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED AI・機械学習・ディープラーニングの違い 14 ああ 人工知能 機械学習 ディープラーニング 人間の知能を 機械で実現させるもの 機械学習手法の一つ 人間の脳神経回路を模し た機械自らがデータに含 まれる潜在的な特徴を獲 得 人工知能にお ける研究課題 の一つ 関係は整理しておくことが大事
- 15. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED ① そもそもAIとは（５分） ② データサイエンスとAI（5分） ③ AI活用のトレンドと現状（10分） ④ データ活用フレームワークのご紹介(5分) 第1部_アジェンダ（全30分）
- 16. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED データサイエンスとは 16 出展：一般社団法人 データサイエンティスト協会 HPより 問題定義・アプローチの設計を担当
- 17. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED AIの歴史を⾒る 17 1. ルールベース、知識ベースの システムは現実の課題に適用 が困難 2. 従来の機械学習と ディープラーニング ※現在の⼈工知能ブームは3度目 人工知能のアプローチは大きく2つ
- 18. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED なぜAIの時代といわれているのか？ 18 1.第一次人工知能ブーム （探索・推論） 1950年代〜1960年代 ルールベース チェスや将棋など定義されたルールの中で最適な答えを⾒つける。
- 19. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED なぜAIの時代といわれているのか？ 19 1.第一次人工知能ブーム （探索・推論） 1950年代〜1960年代 2.第二次人工知能ブーム （知識表現） 1980年代〜1990年代 ルールベース チェスや将棋など定義されたルールの中で最適な答えを⾒つける。 知識ベース 専門家の知識を機械に取り⼊れて最適な答えを⾒つける。
- 20. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED なぜAIの時代といわれているのか？ 20 1.第一次人工知能ブーム （探索・推論） 1950年代〜1960年代 2.第二次人工知能ブーム （知識表現） 1980年代〜1990年代 ルールベース チェスや将棋など定義されたルールの中で最適な答えを⾒つける。 知識ベース 専門家の知識を機械に取り⼊れて最適な答えを⾒つける。 3.第三次人工知能ブーム （機械学習） 2000年〜 ビッグデータからの知識獲得 大量のデータを使用し、知識を定義する特徴量を機械が獲得
- 21. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED ① そもそもAIとは（５分） ② データサイエンスとAI（5分） ③ AI活用のトレンドと現状（10分） ④ データ活用フレームワークのご紹介(5分) 第1部_アジェンダ（全30分）
- 22. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED AIのフィールド 22 画像認識 ⾳声認識 自然⾔語処理 AIソリューション市場は近年急拡⼤
- 23. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED ①画像認識 23 動画像から⽂字や顔などの物体を認識し検出
- 24. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED ①画像認識【応用例】 24 歩⾏者や障害物などの道路状況の把握 道路標識など交通法規に関する情報の取得 ⾃動⾞×画像認識 顔の特徴から個人を識別することで PCやスマートフォンのロックを解除 セキュリティ×画像認識 SNS上に投稿される画像群から最近のトレンドを分析 し、マーケティングに活用 SNS×画像認識 良品の画像or不良品の画像を学習することで 人⼿で⾏っていた良品不良品の判別工程を⾃動化 製造業×画像認識
- 25. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED ②⾳声認識 25 人間の発話の特徴獲得・⽂字列に変換 Siri Amazon Echo
- 26. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED ②⾳声認識【応用例】 26 音声によるナビや空調の操作 ⼿が塞がってる場合の親和性が⾼い ⾃動⾞×音声認識 人間と対面でコミュニケーションを実現 店頭での一次対応の代替 ロボット×音声認識 顧客の声から、サポート対応の満⾜、不満⾜を認識 サポート品質改善 サポート×音声認識 端末への音声による入⼒・操作 音楽の再生や商品の注⽂が可能 家電×音声認識
- 27. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED ③自然⾔語処理 27 形態素解析 構文解析 意味解析 辞書構築 重要文抽出 文書分類 感情分析 自動要約 コンテンツ 同定 機械翻訳 質問応答 情報検索 人間が⽇常で使う⾃然⾔語（書き⾔葉）を機械で処理
- 28. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED ③自然⾔語処理【応用例】 28 音声→テキストに変換してからの処理 ECサイトのレビュー⽂を属性ごとに分類 商品の評判分析やレコメンドに応用 社内に存在するマニュアル・議事録・技術情報などの大 量の業務情報を一元管理 チャットボットによる一次対応 サポートの効率化 人材育成支援 コールセンター×⾃然⾔語処理 ECサイト×⾃然⾔語処理 音声×⾃然⾔語処理情報資産×⾃然⾔語処理
- 29. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 【ご参考】AIとデータにまつわる未来図 29 データホルダーが勝つ時代へ
- 30. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED ① そもそもAIとは（５分） ② データサイエンスとAI（5分） ③ AI活用のトレンドと現状（10分） ④ データ活用フレームワークのご紹介(5分) 第1部_アジェンダ（全30分）
- 31. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 31 データドリブンな(AI活用ができる)会社への 第一歩は、「今できること」を明確にすることから
- 32. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 「明確なプラン」と「偉⼤な先例」から今できることを探る 32 明確なプラン 利用するデータの項目 から期待される結果まで の明確な方針 偉大な先例 (事例のサンプル) あるデータをどう解析し たかの誰でも再現可能な サンプルプログラム
- 33. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 「明確なプラン」と「偉⼤な先例」から今できることを探る 33 明確なプラン 利用するデータの項目 から期待される結果まで の明確な方針 偉大な先例 (事例のサンプル) あるデータをどう解析し たかの誰でも再現可能な サンプルプログラム
- 34. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 「テーマ」のままでは課題は解決しない 34 「コールセンターのデータを使って業務改善。」
- 35. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 「テーマ」のままでは課題は解決しない 35 「コールセンターのデータを使って業務改善。」
- 36. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 「DIVA」に乗っ取って、明確なプランを⽴ててみる 36 誰がどう幸せ になるのか Value (価値) 取得できる情 報はなにか Information (情報) どのような データ項目を 使うのか Data (データ) 経営的なメリッ トはなにか Achievement (効用)
- 37. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 「テーマ」のままでは課題は解決しない 37 「コールセンターのデータを使って業務改善。」 Data:コールセンターのデータって？ Information:データからどんな情報・傾向が得られるだろう？ 誰がどう幸せに なるのか Value (価値) 取得できる情 報はなにか Information (情報) どのようなデータ項 目を使うのか Data (データ) 経営的なメリットは なにか Achievement (効用) 参考 Value:誰がどう幸せになるシステムを作ろうか？ Achievement:このシステムでの経営的なメリットってなんだろう？
- 38. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 明確なプランの一例 38 コールセンターの２年分の質問と回答内容のカテゴリのペアデータから、 質問に対する回答の傾向の情報を取得し、 新たな質問に対して回答のカテゴリを予測するシステムを作ります。 これにより、オペーレターが適切な回答ができるという価値と、 回答時間削減による顧客満⾜度ＵＰの価値が提供できます。 これにより、経営的なメリットとして 新人育成期間短縮によるコストカットが⾒込まれます。
- 39. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 39 よいデータ活用は、DIVAが明確に書ける … 続きは、弊社講座にて！ 「IoTデザインセンター 講座」と検索して、ぜひお申込みを！ http://iot.nifcloud.com/event/
- 40. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED AI（人口知能）・機械学習・ディープラーニング の関係性 データサイエンスの重要性とAIの歴史 AI活用の３⼤トレンド DIVAフレームワークのご紹介 まとめ
- 41. Copyright 2018 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED