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IoTとAIが牽引するエンタープライズシステムの新展開
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Miki Yutani
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2015年12月3日日経ビジネスフォーラム講演資料 http://adnet.nikkei.co.jp/e/event.asp?e=01999
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SDI, ロボット Twitter: @blackaplysia Facebook: 油谷実紀
3.
今日お伝えしたいこと 1. 【短中期の活用】 IoTとAIの活用はまずなにからはじめれば よいのか? 2. 【中長期の活用】 IoTとAIを活用することによる 「サービスロボット」の将来
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IoTとAIの活用はまずなにから はじめればよいのか?
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AIを活用したシステム AIとは?
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AIを活用したシステム AIとは? 人工知能学会のサイトより
エンタープライズシステムでAIを活用する には、どのような「人間の知的な活動」を システム化するかが重要 「AIは,本当に知能のある機械である 強いAIと,知能があるようにも見える 機械,つまり,人間の知的な活動の 一部と同じようなことをする弱いAIとが あります」 https://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/AIresearch.html
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AIを導入すべき2つの領域 「人間の知的な活動」のうち、人にできるこ と、人にはできないことをAIが代替する 現時点で導入を検討すべき2つの領域 1.
分類・識別 2. 対人コミュニケーション
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AI活用①―分類・識別 「人間の知的な活動」のうち、人にできるこ と、人にはできないことをAIが代替する 1. 分類・識別
データに基づく分類や推論 (決定木やベイズ推定など) 画像や状況の分類・認識(深層学習など) 熟練者の行動を模倣することによる 洞察・気づき ソーシャルネットワークを流れる 情報からの評判分析・感情分析
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顔認識の現在 Googleによる顔認識の最新の研究 http://arxiv.org/pdf/1503.03832v3.pdf 照明や向きの影響排除 個人の写真コレクション
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顔認識から感情認識へ Microsoft Project
Oxford (ベータ公開) https://www.projectoxford.ai/ 人数 性別、年齢 感情 (怒り、侮り、 うんざり、恐れ、 幸せ、中立、 悲しみ、驚き)
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文章から著者のパーソナリティを推定 IBM Watson Personality
Insights http://www.ibm.com/ smarterplanet/us/en/ ibmwatson/developercloud/ personality-insights.html パーソナリ ティ:5因子 欲求:12因子 価値観:5因子 Sample Text: Martin Luther King “I have a dream”スピーチ
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ビッグデータの分類・識別 ビッグデータ、とりわけIoTデータがもつ、 Edge-Heavy Dataの特性に応じた処理
分散(distributed)&周縁(marginal) →非同期(asynchronous) 非構造化(non-structured)& 多次元化(multi-dimensional) →関係代数(relational algebra)の限界 連続(continuously)& 書き込みのみ(write-only) →リアルタイムストリーミング (real-time streaming) →収集・蓄積から(特徴の)抽出・破棄へ
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ソーシャルメディアマーケティング 分類・識別を用いてソーシャルメディアを 使ったマーケティング お客様 営業担当 ①書き 込み ⑤営業対応 ソーシャルメディア (自社/他社) ②抽出 分類器 ④DM等 ③分類・識別 (クラスタリング) マーケティング ツール
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AI接客アプリ AIベースの接客アプリを使えば、ソーシャル メディアマーケティングのリアルタイム化が 可能となる お客様 営業担当 ①アンケート記入、 SNS検索、 顔、声認識 →性別、年齢、 パーソナリ ティ、嗜好等の 推定 ④営業対応 接客 アプリ ②レコメンド ③エスカ レーション
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AI活用②―対人コミュニケーション 「人間の知的な活動」のうち、人にできるこ と、人にはできないことをAIが代替する 2. 対人コミュニケーション
AIによる24時間365日簡易サポート →質問応答、自然言語検索 インバウンド観光客向けサービス →自動翻訳、言語同定 コミュニケーションロボット →対話、ジェスチャ
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質問応答によるオペレーター支援 大手金融機関等のコールセンターにおける 質問応答活用例 お客様 オペ レーター ①質問 ④回答 質問応答 システム ②音声入力または テキスト入力 ③回答候補 と証憑を提示
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バーチャルオペレーターによる多言語対応 トランスコスモス様「ハイブリッド多言語 コンタクトセンターサービス」のイメージ お客様 オペレーター ①コンタクト ④有人対応 バーチャル オペレーター ②無人対応(質問応答) ③エスカレーション
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コミュニケーションロボットの活用 東急カード様によるPepperの活用 http://www.topcard.co.jp/campaign/pepper/ ①不特定多数向け呼び込み →サイネージ的活用 ②分類・識別を用いた 個別接客 →特典提供、遊び感覚 ③販売員対応への誘導 一対多から 一対一へ
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IoTを活用したシステム IoTとは?
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IoTを活用したシステム IoTを活用したシステムとは、 1. ヒトやモノや社会が相互連携して 営まれる現実世界の活動を、 2.
「データ」としてコンピュータの世界へ 映し出し、 3. 様々な種類の「データ」を組み合わせて 分析・学習し、 4. 得られた知見を現実世界へフィード バックすることで、 実世界の活動へ新たな価値を生み出すことを 目的とする
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IoTを活用したシステム エンタープライズシステムでIoTを活用する には、どのような「データ」を使って継続的 にどのような「価値」を創造するかが重要 IoTを活用したシステム IoTを活用したシステムとは、 1.
ヒトやモノや社会が相互連携して 営まれる現実世界の活動を、 2. 「データ」としてコンピュータの世界へ 映し出し、 3. 様々な種類の「データ」を組み合わせて 分析・学習し、 4. 得られた知見を現実世界へフィード バックすることで、 実世界の活動へ新たな価値を生み出すことを 目的とする
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IoTを活用したシステム IoTを活用したシステムとは、 1. ヒトやモノや社会が相互連携して 営まれる現実世界の活動を、 2.
「データ」としてコンピュータの世界へ 映し出し、 3. 様々な種類の「データ」を組み合わせて 分析・学習し、 4. 得られた知見を現実世界へフィード バックすることで、 実世界の活動へ新たな価値を生み出すことを 目的とする 「データ」を収集する主要技術 →IoT = Internet of Things(狭義) 「価値」を創出する主要技術 →ML = Machine Learning
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IoTを活用したシステム IoTを活用したシステムとは、 1. ヒトやモノや社会が相互連携して 営まれる現実世界の活動を、 2.
「データ」としてコンピュータの世界へ 映し出し、 3. 様々な種類の「データ」を組み合わせて 分析・学習し、 4. 得られた知見を現実世界へフィード バックすることで、 実世界の活動へ新たな価値を生み出すことを 目的とする ・「モノ」のみならず「コト」をデータ化 ex. 履歴、状態、イベント、プロセス ・大量の計算機リソースを用いて、 複雑な傾向、変化、相関をパターン検出
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IoTの実用化にはAIが欠かせない
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IoTを導入すべき2つの領域 IoTが創造する価値 1. スマートファクトリー 2.
「モノ」事業のサービス化
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IoT活用①―スマートファクトリー IoTが創造する価値 1. スマートファクトリー (cf.
インダストリー4.0) →サプライチェーン(SC)と バリューチェーン(VC)の密結合 リアルタイムな工場間の生産調整 より精緻な生販在計画最適化 少量多品種からカスタマイズ品即納、 柔軟な在庫ポイント配置
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SCとVCの密結合 調達 部品 製造 組立 梱包 IoT リードタイム削減 より柔軟な 在庫ポイント配置 生産ライン自動化 工場間生産調整 ニーズに 対応した リアルタイム 生販在計画
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IoT活用②―「モノ」事業のサービス化 IoTが創造する価値 2. 「モノ」事業のサービス化 =すべての業種業態には「モノ」(財・ サービスやヒト・モノ・カネなどの リソース)、およびそれに付随する 「コト」がある
「モノ」「コト」の分析をサービス化 過去の分析→報告 現在の分析→計画 未来の分析→予知
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設備稼働分析 管理者 IoT データハブ ex. 外気温、 温度、電流 設備稼働分析 システム ①蓄積 ②加工・分析 ③モデル更新 (決定木など)
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設備稼働分析 管理者 IoT データハブ ex. 外気温、 温度、電流 設備稼働分析 システム ①蓄積 ②AI(機械 学習)による 予知・計画
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設備稼働分析 管理者 IoT データハブ ex. 外気温、 温度、電流 設備稼働分析 システム ①蓄積 ②AI(機械 学習)による 予知・計画 定点 監視
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IoTとAIを活用することによる 「サービスロボット」の将来
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ロボットの種類 サービスロボットとは?
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ロボットの種類 サービスロボットとは? ロボットは用途別に大きく3つの種類に分け ることができる
産業用ロボット フィールドロボット サービスロボット
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ロボットの種類 NEDOロボット白書2014を参考に作成 http://www.nedo.go.jp/content/100567345.pdf 産業用 ロボット フィールド ロボット サービス ロボット 場所 ・工場設備
・危険環境等 ・日常生活 目的 ・生産効率 化 ・作業代行 ・生活支援 ・癒し 作業 内容 ・人の代替 ・人の代替 ・人の代替 ・人との共生 特徴 ・自律性 ・安全性 ・高速 ・高精度 ・ユビキタス性 ・ヒューマン・ マシン・イン タラクション
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ロボットを構成する3要素 ロボットは、センサ系、知能系、駆動系の 3つの要素技術からなるシステム ロボット産業政策研究会報告書(2009)より作図 http://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/286890/ www.meti.go.jp/press/20090325002/20090325002-3.pdf ロボット テクノロジー 考える (知能系) 感じる (センサ系) 動く (駆動系) 言語理解 画像認識処理 学習 通信制御 音声認識 画像認識 自己位置 環境認識 多軸/多関節制御 安全制御 アクチュエータ 油圧/空気駆動 マイクロモータ 軽量・強靭材料 電源
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ロボットを構成する3要素 ロボットは、センサ系、知能系、駆動系の 3つの要素技術からなるシステム ロボット産業政策研究会報告書(2009)より作図 http://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/286890/ www.meti.go.jp/press/20090325002/20090325002-3.pdf ロボット テクノロジー 考える (知能系) 感じる (センサ系) 動く (駆動系) 言語理解 画像認識処理 学習 通信制御 音声認識 画像認識 自己位置 環境認識 多軸/多関節制御 安全制御 アクチュエータ 油圧/空気駆動 マイクロモータ 軽量・強靭材料 電源 AI IoT
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サービスロボットの将来 ロボットと人類が共生する社会のイメージ 手塚治虫 「火の鳥 復活編」 より引用 手塚治虫 「ブラックジャック」第1巻 「U-18は知っていた」 より引用
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IoT・AIとロボット ロボットはIoT・AIと出会うことで、 新たな武器を手に入れた 1. 超知覚(meta-perception) クラウド上のIoT・AI プラットフォーム IoT
AI
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IoT・AIとロボット ロボットはIoT・AIと出会うことで、 新たな武器を手に入れた 2. 協調行動(cooperative
robotics) クラウド上のIoT・AI プラットフォーム IoT AI 情報共有
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超知覚をもったロボットの自律移動 正確な地図のない人混みの中でも 周囲の環境認識に基づいた自律移動を 実現できる可能性
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協調行動による見守りネットワーク 将来の高齢者の見守りは、多数のロボット ―高齢者の自宅、遠隔地にいる家族の自宅、 病院、公共機関、金融機関などに在籍― が協調して実施 遠隔地に 住む家族 高齢者 自宅見守り ロボット 病院 自治体 銀行 郵便局
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広域観光コンシェルジュ ロボットがリアルタイムに情報交換を行い、 インバウンド観光客に適切な観光地を推薦 ロボットはコミュニ ケーションデバイス という位置づけ
オープンデータや ソーシャルネットワーク との組み合わせ
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技術導入ロードマップ 2016~2020年 2021~2025年 ▲東京オリンピック 携帯回線5G実用化 固定回線IP化 トイロボットによる コミュニケーション 業務用サービス ロボット 業務用ロボット の普及 ・対話の精緻化 ・機能およびイン ターフェイスの 汎用化/標準化 観光用ロボット向け データセット標準化 業務用コミュニ ケーションロボット 観光用ロボット ネットワーク
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まとめ 1. まずなにからはじめればよいのか? 分類・識別
対人コミュニケーション スマートファクトリー 「モノ」事業のサービス化 2. 「サービスロボット」の将来 「超知覚」 「協調行動」 人類との共生へ
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ご清聴ありがとうございました
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