20200525テクノロジーの今と佐賀の未来（e-Learning教材用）

テクノロジーの今と佐賀の未来
この教材は、職員向けe-Learning資料として作成したものであり、
合成音声による説明が入っています。
スライドショーでご覧ください。

それではをクリックし、学習を始めましょう。
「AIって何？」
「テクノロジーで私たちの仕事やくらしはどう変わっていくの？」
このコースは、今、世の中の多くの人々が抱いているそんな疑問に対して、あ
なた自身のその学びの契機や動機を提供することを目的としています。
Industry4.0やSociety5.0と言われる昨今、技術とビジネストレンドの「今」を知
り、佐賀の「未来」を描く一助となれば幸いです。
◆標準学習時間：60分
◆修了条件：すべてのテストに回答し、コース末のアンケートに回答すること
◆作成担当課：産業労働部産業政策課DX・スタートアップ推進室
◆最終更新日：令和2年8月1日

変わる仕事と働き方
下の
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DX・スタートアップ推進室
InternetofThings
Virtual Reality
Augmented Reality
MixedReality Machine Learning
XaaS
Deep Learning
X-tech
BlockChain
CryptCurrency
Sharing Economy
Data Science
API-Economy
Business Intelligence
Word2Vec
Sec2Sec
Smart Contract
Digital DisruptionIndustry4.0
Crowd Sourcing
Society5.0
SmartFactory
Crowd Funding
Digital Transformation
Connected Industries
RaaS
eSports
Fintech
Agritech
HRtech
MaaS
Subscription Business
Digital Fabrication
5G
3DPrinter
Mobile Work
Off-PremisesPlatform Service
AIChatbot
Edge Computing
SmartGlass
Imageable Experience
Smart SpeakerDigitalTwin
Telework
Artificial IntelligenceRobotics Process Automation
IT／
Software
製造流通
小売
建設教育
医療
金融
 スマートファクトリー
 マスカスタマイゼーションなど
 配送管理や在庫管理
などのデジタル化
 ロボットや自動運転等
による省力化など
 CRM
 e-コマース
 需要予測
 ダイナミックプライシン
グなど
一次
産業
 圃場管理や栽培管理
などのデジタル化
 ロボットやドローン等
による省力化など
 建機管理や現場管理のデジタル化
 インフラメンテナンスの自動化など
 電子決済・電子通貨
 アルゴリズム運用
 与信審査・不正検知
 ブロックチェーンなど
 画像の読影
 遠隔診療
 創薬など
 遠隔授業・講義
 デジタル教科書
 成績管理など
X-tech AgriTech
RetailTech
FinTech
MedTech
EduTech
※ 他にもAdTech（広告）、ReagalTech（法務）、HRTech（人事）など実に様々…
Software is eating the World下の
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eSports
Fintech
Agritech
HRtech
MaaS
Digital Fabrication
5G
3DPrinter
Mobile Work
AIChatbot
Edge Computing
SmartGlass
Telework
要約編
農業編
工場編
ｵﾌｨｽ
編
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Edge Computing
SmartGlass
Telework
受注情報に基づき、仕様
や必要部材をAIが判断
工場やサプライヤーへ自動
で指示・発注
設備の稼働データ等を
IoTで集約
機械学習で部品交換や異
常検知をレコメンド
画像認識で検品、規格
外・不良品を自動排除
販売状況に合わせて需要
予測、生産性向上へ
工程管理に合わせて人員
配置を最適化
熟練者のノウハウをDB化し
たAIが作業指示
僕は黒！私は緑！
スマートファクトリーって、聞いたことありませんか？下の
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eSports
Fintech
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HRtech
MaaS
Digital Fabrication
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Edge Computing
SmartGlass
Telework
Artificial IntelligenceRobotics Process Automation佐賀にもAgriTechに蓄積のあるIT企業、います！
市況等に応じて需要予測、
作付け等を判断
AIが必要な種苗や資機材
を判断・自動発注
機械学習で生育状況や天
候から施肥等を助言
画像認識で病害虫を発見、
ピンポイント散布
画像認識で規格外や腐食
等を自動選別・排除
配送先等を自動で抽出、
集出荷を効率化
農地に出向かずともWeb
経由で作業指示
熟練者のノウハウをDB化
したAIが相談・助言
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Artificial IntelligenceRobotics Process Automationつまり、私達役人も、全然、他人事じゃないんです
テレワークで時間・場所問
わず可能な時に就業
生産性向上でダブルワー
ク等が普通に
社内文書等をデジタル化
して蓄積、企画立案に
AIが社外提案等を審査・
評価し、フィルタリング
チャットボット及び音声認識
で顧客対応を無人化
顧客情報で機械学習、対
応を最適化
RPA（ソフトウエアロボ）で
定型業務を自動化
AIチャットボットで社内の
FAQ対応を自動化
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変化を支えるテクノロジー
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AI（人工知能）／機械学習 IoT（モノのインターネット化）
RPA（ソフトウエアロボットによる事務処理の自動化）
AR（拡張現実）／VR（仮想現実）／MR（複合現実）
ブロックチェーン（低コストで真正性を担保した価値流通）
Digital Fabrication（ものづくりのデジタル化）
スマート
ファクトリー
マス
カスタマイズ
シェアエコ
XaaS
（MaaSなど）
スマート
コントラクト
テレワーク／
モバイルワーク
サブスク
API
エコノミー
● 技術が生まれ…
● ビジネスも変わっていく
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チャット
ボット
スマート
スピーカー
様々な
ロボット対戦型
ゲーム
佐賀市保険年金課「ここねちゃん」
（木村情報技術）
←Amazon Echo（Amazon）
↓Google Home（Google）
↑pepper（ソフトバンク）
←sota（ヴイストン）
画像認識
音声認識
機械翻訳
数値解析
Voice Tra
（情報通信研究機構）
MAGELLAN BLOCKS
（グルーヴノーツ）
「なるほどAI！」ってのもあれば「え、AI？」まで様々下の
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自動化（作業）プロセス（の）ロボット工学（による）
例えば
効果
効能
転記
入力
整理
計算
発行
 人間がやるよりははるかに迅速
 定型事務であれば人為的ミスを抑制可
 なにより24時間365日稼働！
「え、AIとは違うの？」については後半にて下の
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だからoは
小文字！
モノのインターネット（化）
いろんなものをネットに繋いだら…
① 情報を一元的に集約できる ②離れたとこから操作・制御できる
家電
モバイル
/ｳｪｱﾗﾌﾞﾙ
建築
・住宅
農業
／工場
ライフ
ライン
交通
／物流
スマート家電からスマートシティまで、
「スマート●●」の裏にはIoTあり！
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eSports
Fintech
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Edge Computing
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Telework
Augmented（拡張）Reality Virtual（仮想）Reality Mixed（複合）Reality
AirCodeプロジェクト（九州コーユー） MRのイメージ（佐賀☆ミライの仕事と働き方ジッカンムービーから）
 現実世界のマーカーにスマホ
やタブレットをかざすと、存在
しないものを画面表示
 画像や動画等で追加的な情
報を提供するなどの用途
 ヘッドマウントディスプレイ等
にCGによる全方向型の仮想
世界を表示
 ゲームなどの娯楽や、様々な
シミュレーション
 ARとVRを組み合わせた考え
方で、現実世界の風景の中に
画像等を表示
 今後のITの主要なインター
フェイスに（なるかも？）
情報処理の技術とともに、インターフェイスも変わる下の
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Fintech
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一般的な法定通貨
中央銀行経済主体経済主体
経済主体経済主体
価値や流通を
集中的に管理
そんなのイヤ、もっと自由であるべきだ！
ブロックチェーンによる仮想通貨
中央銀行経済主体経済主体
暗号で二重使用を
防止、管理者不要
のP2P流通を実現
ハッシュ関数のため、流通させる情報は何でもOK！
応用①
ICO
Initial Coin Offering
応用②
スマート
コントラクト
サービス等の受
益権を担保に企
業等が独自通
貨を発行
契約や権利関
係をブロック上
に記載し、真正
性を担保
低コスト
透明
民主的
Bitcoin: A Peer-to-Peer
Electric Cash System
By Satoshi Nakamoto @2008
ITは、価値の流通さえ、変えていきます、きっと…下の
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なぜ、いま、再びIT？
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eSports
Fintech
Agritech
HRtech
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5G
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Mobile Work
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Edge Computing
SmartGlass
Telework
なぜ今、再びICT?
例）とにかく
作れば売れる時代
工業化社会知識社会
社会の成熟市場の融合
ITなどの発達
例）何を作るべきかすら
わからない時代
問題を解決する力
（規格化されたルーティンワーカー）
問題を発見・定義する力
（起業家的な素養やマインドを持った人材）
知識・情報を扱うICTの発達
社会の変化を促す技術の発達を促す
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SmartFactory
Crowd Funding
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eSports
Fintech
Agritech
HRtech
MaaS
Digital Fabrication
5G
3DPrinter
Mobile Work
AIChatbot
Edge Computing
SmartGlass
Telework
定型・反復作業が楽になった
世界中のあらゆるものを見聞きしたり、
世界へ向けて発信できるようになった
世界中のあらゆる人々と
対話・交流できるようになった
情報のインプット思考／分析／判断情報のアウトプット
計算機
ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ
SNS
AI／IoT
急に雨が降ってきた… 傘持ってない人いるよね？だったらもっと高く売れる？
おおよそありとあらゆる知的作業を代替しうる？下の
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API-Economy
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eSports
Fintech
Agritech
HRtech
MaaS
Digital Fabrication
5G
3DPrinter
Mobile Work
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Edge Computing
SmartGlass
Telework
企業名国
１ NTT
２ GE
３ロイヤルダッチシェル
４ AT&T
５エクソン
６コカ・コーラ
７メルク&Co.
８フィリップモリス
９トヨタ自動車
10 日本興業銀行
11 ロシュ
12 富士銀行
13 住友銀行
14 マイクロソフト
15 インテル
日
米
蘭
米
米
米
米
米
日
日
瑞
日
日
米
米
企業名国
１エクソンモービル
２ GE
３マイクロソフト
４シティグループ
５ BP
６バンク・オブ・アメリカ
７ロイヤルダッチシェル
８ウォルマート
９トヨタ自動車
10 ガスプロム
11 HSBC
12 P&G
13 ファイザー
14 J&J
15 サウジ基礎産業公社
米
米
米
米
英
米
蘭
米
日
露
英
米
米
米
沙
企業名国
1 アップル
2 アマゾン
3 マイクロソフト
4 アルファベット（Google）
5 バークシャーハサウェイ
6 フェイスブック
7 アリババHD
8 テンセントHD
9 JPモルガン
10 J&J
11 エクソンモービル
12 ビザ
13 中国工商銀行
14 バンク・オブ・アメリカ
15 ロイヤルダッチシェル
米
米
米
米
米
米
中
中
米
米
米
米
中
米
蘭
出所）1995、2006：Financial Times「The Global 500」、2018：https://www.180.co.jp
1995 2006 2018
バブル
崩壊
アジア
通貨危機 ITバブル
崩壊
過剰
流動性リーマン
ショック
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RaaS
eSports
Fintech
Agritech
HRtech
MaaS
Digital Fabrication
5G
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Mobile Work
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Edge Computing
SmartGlass
Telework
技術やビジネスの変化が
目まぐるしい
これまでの諸々が
“足かせ”になりやすい＝
蓄積、実績、常識、
サンクコスト…
eコマース
モバイル
シェアエコ
送金・決済
2000年代後半頃から中国でEC市
場が爆発的に成長
消費市場の拡大の一方、もと
もと商業流通が未成熟
2000年代後半から、インドなどで
携帯電話が爆発的に普及
価格低下の一方、もともと固
定通信回線網が不十分
ここ数年、東南アジアなどでライド
シェア等が普及
ビジネス確立の一方、車両保
有や公共交通が未普及
PayPalなど国際送金や最近のモ
バイル決済等は後発国ほど普及
そもそも金融機関や送金・決
済が整備されていない
だからしばしば、国や地域、企業の盛衰も起こる下の
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API-Economy
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SmartFactory
Crowd Funding
RaaS
eSports
Fintech
Agritech
HRtech
MaaS
Digital Fabrication
5G
3DPrinter
Mobile Work
AIChatbot
Edge Computing
SmartGlass
Telework
かつて、「境界」が存在した時代
先進国の
所得階層後発国の
所得階層
生産性が低くても、
全体の所得水準が高いので…
境界が消えれば「水は高いところから低いところ」に…
先進国の
所得階層
後発国の
所得階層
生産性が高くても、
全体の所得水準が低いので…
ピラミッド自体が
上方に…
ピラミッド自体が
下方に…
一次的にはITの問題ではないが、
ITで加速し、加速させられているのも確か
下の
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Society5.0
SmartFactory
Crowd Funding
RaaS
eSports
Fintech
Agritech
HRtech
MaaS
Digital Fabrication
5G
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Mobile Work
AIChatbot
Edge Computing
SmartGlass
Telework
グローバル化知識社会化 ITの高度化
知恵さえあれば
初期投資はわずか
国や地域を超えて
お客は世界中に
限界費用ゼロで
売上増≒利益増
デジタル技術による分断、崩壊
創造的破壊（Schumpeter）、
破壊的イノベーション（Christensen）
的なニュアンス
既存のプロダクトやサービスを低コストで置き換え、市場を根こそぎ奪う新興企業の台頭
 eコマースやシェアエコなどのマッチングプラットフォーム
 XaaS、サブスクビジネスなどのコトによるモノの代替
 各種SNSやX-Tech、APIエコノミーなどテクノロジーの民主化と新たな市場や顧客の創出
それは「脅威」か、それとも「機会」にし得るのか？下の
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規模のハンディを「つながり」で…
下の
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API-Economy
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Society5.0
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eSports
Fintech
Agritech
HRtech
MaaS
Digital Fabrication
5G
3DPrinter
Mobile Work
AIChatbot
Edge Computing
SmartGlass
Telework
東京,
52.3%その他,
47.6%
佐賀,
0.1%
事業従事者数（H28）
出所）総務省「経済センサス活動調査」
全国
118万人
-50%
-25%
0%
25%
50%
0
10
20
30
40
全
国
東
京
都
神
奈
川
県
大
阪
府
愛
知
県
福
岡
県
石
川
県
沖
縄
県
宮
城
県
富
山
県
広
島
県
北
海
道
福
井
県
新
潟
県
茨
城
県
千
葉
県
静
岡
県
長
野
県
岡
山
県
群
馬
県
島
根
県
京
都
府
兵
庫
県
大
分
県
山
梨
県
宮
崎
県
香
川
県
愛
媛
県
鳥
取
県
熊
本
県
岩
手
県
栃
木
県
青
森
県
岐
阜
県
福
島
県
高
知
県
埼
玉
県
鹿
児
島
県
長
崎
県
滋
賀
県
山
口
県
山
形
県
秋
田
県
佐
賀
県
和
歌
山
県
三
重
県
徳
島
県
奈
良
県
IT産業（中分類の情報サービス及びインターネット付随サービス）の人口1,000人当たり事業従事者数
H24 H28 H28/H24（右目盛）出所）総務省「経済センサス活動調査」
東京,
59.5%
その他,
40.4%
佐賀,
0.1%
付加価値創出額（H28）
全国
9.3兆円
33.4%
88.4%
88.5%
0% 20% 40% 60% 80% 100%
全産業平均
情報サービス
インターネット
付随サービス
佐賀県：産業中分類別移輸入率（H23）
出所）佐賀県「産業連関表」下の
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Augmented Reality
XaaS
Deep Learning
X-tech
BlockChain
CryptCurrency
Sharing Economy
Data Science
API-Economy
Word2Vec
Sec2Sec
Smart Contract
Crowd Sourcing
Society5.0
SmartFactory
Crowd Funding
RaaS
eSports
Fintech
Agritech
HRtech
MaaS
Digital Fabrication
5G
3DPrinter
Mobile Work
AIChatbot
Edge Computing
SmartGlass
Telework
0
2
4
6
8
10
全
国
東
京
都
茨
城
県
福
井
県
神
奈
川
県
徳
島
県
愛
知
県
大
阪
府
新
潟
県
京
都
府
宮
城
県
広
島
県
福
岡
県
栃
木
県
沖
縄
県
千
葉
県
香
川
県
秋
田
県
静
岡
県
鹿
児
島
県
高
知
県
滋
賀
県
埼
玉
県
北
海
道
長
野
県
石
川
県
愛
媛
県
兵
庫
県
三
重
県
大
分
県
熊
本
県
佐
賀
県
鳥
取
県
山
形
県
山
梨
県
山
口
県
宮
崎
県
岐
阜
県
群
馬
県
富
山
県
岩
手
県
奈
良
県
島
根
県
福
島
県
青
森
県
長
崎
県
和
歌
山
県
岡
山
県
IT産業の事業従事者当たり付加価値創出額（H24 千円／人）
0
2
4
6
8
10
全
国
青
森
県
東
京
都
千
葉
県
神
奈
川
県
高
知
県
福
井
県
大
阪
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愛
知
県
福
岡
県
宮
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県
茨
城
県
兵
庫
県
大
分
県
秋
田
県
佐
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香
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埼
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石
川
県
徳
島
県
鹿
児
島
県
岩
手
県
岡
山
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広
島
県
山
形
県
栃
木
県
三
重
県
長
野
県
北
海
道
京
都
府
富
山
県
静
岡
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新
潟
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岐
阜
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山
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愛
媛
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鳥
取
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群
馬
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滋
賀
県
福
島
県
島
根
県
熊
本
県
宮
崎
県
和
歌
山
県
長
崎
県
山
梨
県
沖
縄
県
奈
良
県
IT産業の事業従事者当たり付加価値創出額（H28 千円／人）
労働生産性の大幅な改善＝ビジネスの「中身」が変わった？
キーワードは「規模のハンディをつながりで乗り越える」下の
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IT産業は都市型産業…
【需要側】高度でニッチなニーズも、マーケットスケールが大き
ければ食えるだけの商売に
【供給側】専門分化したプレイヤーも、数が多ければ多いほど
協働や創発につながりやすい
⇒ 市場規模が小さくても、潜在需要を掘り起こせれば…
⇒ プレイヤーが少なくても、人為的に協働を促せれば…
データ＆デザイン
新市場創出事業
（H26～28）
やわらかBiz
創出事業
（H28～）
AI・IoT等
活用推進事業
（H30～）
母数の多さが「多様性」を担保するとは限らない？下の
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木村情報技術株式会社株式会社オプティム
 H17創業、H28からAI事業
 IBMワトソンをはじめ各種AI
を活用した自動応答やHR
テックなど
 H12創業、当初のMDMから
ここ数年、IoTやAIへ
 スマート農業、遠隔医療・在
宅医療、画像診断、i-
Constructionなどwww.k-idea.jp www.optim.co.jp
福博印刷株式会社株式会社佐賀電算センター
 H20頃にRyuTsu.JP設置、データ
マイニングや機械学習を活用した
マーケティング支援など
 H29にデジタルソリューション部
（AI開発室）を設置、チャットボット
開発やRPA導入支援等
www.ding.co.jpwww.sdcns.co.jp
株式会社九州コーユー
 印刷とともにシステム開発やコン
テンツ制作、さらに最近はARによ
る教材開発など
www.k-koyu.co.jp
AIやIoTで世界にチャレンジ！
地場中堅企業も新事業展開！
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ロケモAI
位置情報と機械学習
での観光マッチング
後付け可能なIoT鍵に
よる予約制トイレ
GPSマッチングによる
採用や協業のSNS
スキルシェアや補充
教育のマッチング
ブロックチェーン決済
や動画像認識等
QREA Wanders manaview SA-GA
locamo.jp
www.manaview.jp
www.manaview-futaba.com sa-ga.jp
ウェアサーブとっぺんローカルメディアラボ
 文化財からICT分野に
 VRやMRのコンテンツ
toppen..jp
 サイトやシステム受託
 貨物向けクラウドなど
www.wareserve.co.jp
 企業・自治体の支援
 Code for SAGAを主宰
lm-labs.com
エスビージャパン
 観光サブスクリプション
「レジャーミー！」
www.sb-ja.jp
ベンチャー企業も活発なチャレンジ！
さらに、にわかに若手や学生のスタートアップも！
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マイクロソフトAI&イノベーションセンター佐賀
 西日本唯一のMICとし
てH28.10に開設
 ICTや創業、人材など
のセミナー拠点
 キャリアバンク他2社で
管理運営
デジタルハリウッドスタジオ佐賀
 福博印刷がフランチャ
イズ契約の下、H28.4
に開設
 開設後3年で約120名
が受講契約
佐賀県産業スマート化センター
 県が H30.10 に開設、
EWMが運営受託
 AI・IoT利活用の支援、
ショールームやセミ
ナー、個別相談など
 半年で800名が来所、
40件のマッチング
MRコンテンツ開発拠点「redeco」
 佐賀市が国事業を活
用、R01.6に佐大クリエ
イティブラーニングセン
ターに開設
 MRコンテンツの開発や
それを担う人材の育成
拠点
maic-saga.com dhw.sagafan.jp
www.saga-smart.jp
田舎には場所がない？いやいや、そんなことはない下の
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今度、この部分に画
像認識を使いたい
んですが…
ああ、だったらこ
ういう企業があり
ますよ！
え！御社にはそ
んな技術も…
ええ、だから組め
ませんかね？
ＡＩで世界を変える。こ
んなビジネスをやりた
いんだ！
へえ、なかなか面白
いアイディアもって
るなあ…
このIoTデバイス、な
かなか面白いよ…
ほら、こうやって動
かすと…
こっちのAIアプリもす
ごいんだから！
入口
目的
テクノロジーを活用した県内産業の生産
性向上及びビジネス創出の支援
受託者 EWM、佐賀銀行、佐賀電算
所在地工業技術センター生産技術棟内
開館時間平日午前9時から午後5時まで
提供する
機能
 体験・相談
 人材育成
 交流・マッチング
（センターの運営イメージ）
コンセプトは「テクノロジーとオープンイノベーションのハブ」下の
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福博印刷
 県内某スーパーで
販売データ等に基づ
く需要予測
ビーコンでの動線分
析・売場改善
などにトライ
西研グラフィックス（一般機械）
 自社製造の生産設備
のメンテナンス効率化
のため、IoTを用いた稼
働状況等を遠隔監視
システムを開発
セイブ（窯業・土石）
 自社製造の碍子（陶製
の絶縁体）の検品工程
自動化のため、画像認
識及びロボットアーム
を活用
 県内企業が抱える事業や経営上の現
実課題に対し、AI・IoTなどテクノロジー
の利活用可能性を検証
 企業から公募を行い、県から委託
 事業の成果はWeb等を通じて公表、同
様の課題を抱える他企業に啓発
実証事業によるチャレンジ（平成30年度）
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実証事業によるチャレンジ（令和元年度）
セイブ
 IoTによる窯業の不良率
低減や品質向上
 焼成・乾燥工
程での温湿度
等の遠隔監視
と最適化
ASUKARU
 オフィスワーカーの作業効率把握
による生産性向上
 バイタルデータや
環境データ計測と
作業効率とのパタ
ーン認識による最
適配置や業務改善
西研グラフィックス
 新聞紙の印刷・折り曲げ
工程での検品自動化
 画像認識を用
いた端折れな
どの異常検知
と排出
中島製作所
 病院給食における誤配
食防止検査の自動化
いた配膳物及
び作業者動作
の監視・検出
ローカルメディアラボ
 バス路線最適化のため
の昇降データ自動収集
いた昇降客数
把握と需要変
動のモデル化
ECO-5
 自社開発の爆音による害獣防止
装置の改良
 画像認識による害
獣等の接近検知と
適時発報による騒
音・苦情等の抑制
西部環境調査
 IoTによる河川の水質監視と異常
検知
 各種センサーとL
PWAを用いた水質
データの常時監視
と無電源での送信
・収集
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イマドキのAIって何がどう違う？
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統計学的アプローチ
データマイニング
機械学習
A I
• 可視化
• 各種検定
• 多変量解析
…回帰、PCA など
• アソシエーションルール
• 決定木など
• サポートベクターマシーン
• 協調フィルタリング
• ランダムフォレストなど
• ディープラーニングなど
コンピュータ
パワーの
増大
いわゆる
３Vデータの
多様化
ディープ
ラーニングで
Break through
この辺の境界は
実は不明瞭で
最近では
機械学習の
一般的手法でも
「AI」を称して
いる例も多い…
起源は実は統計学！
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１）器（例：神経回路の模倣）を作る
２）正解（例：リンゴ好きのデータ）を投入
３）なぜだか判別可能！
エキスパートシステムなど
ルールベース・知識ベース
ディープラーニングを
はじめ、機械学習
脳の中にある「知識」そのものに
着目し、それらをアルゴリズムや
データベースとして構造化、これ
をもとに推論・判断・処理
情報処理のアルゴリズムを工夫
（ディープラーニングの場合は脳
の神経回路の模倣）することで、
学習・認識・処理
リンゴは
 食べ物だ
 赤い
 甘酸っぱい
 生食でもジャムでもOK
既知の知識
や情報
 論理をプログラム化して分岐処理
 情報をデータベース化して参照
 彼女はリンゴ
好きかな？
 明日は売れる
だろうか？
未知・未経験
の知識や思考
きっと「人が無理でも機械がパターン、見つけるはず！」って下の
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畳み込みニューラルネットワーク
多層パーセプトロン（ニューラルネットワーク）
畳み込み層（画像等）
X以上
なら１
重みw入力データそれは
ネコか？１：Yes
０：No
0 1 0
0 1 0
0 0 0
フィルタ
畳み込みプール化
・・・
「学習」とは？
１）正解データ（ネコ有＝１、無＝０と
した画像）を大量に用意
２）ピクセル化して上記のアルゴリズ
ムに読み込ませる
３）より適切に判別できるｘやｗ、フィ
ルタに収束するまで繰り返し演算
分類
（Classification）
ネコはいるか？
検出
（Detection）
ネコはどこか？
領域分割
（Segmentation）
ネコはどれか？
ちょっと、わかりにくいかもしれないので… 下の
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部長
課長
係長
職員
画像データ
猫or猫でない
猫です！違います！
正解した間違えた
果たして、
信用できるのは…
もちろん、それがいいマネジメントかどうかは別問題！下の
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生成敵対的ネットワーク
Real
Fake生成器
識別器
いかに
偽物を的確に
見分けるか？いかに本物と
見分けがつかない
偽物を作るか？
最初に学習
次に学習
繰り返し
やがて超精巧な
フェイク製造機に
もう学習データ
を集めなくても…
これってAIによる
一種の創造では？
例）Deep Fakeなど
最近、著名人のフェイク動画とか流行ってますが…
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再帰的ニューラルネットワーク
A B C D
03
04
05
A B C D
02
03
04
A B C D
01
02
03
A B C D
01
02
03
一般的な
NN
A
B
D
C ？
RNN
再帰的
ニューラル
ネットワーク
A
B
D
C
！A
B
D
C
時系列属性を持つ
データが扱えるように！
（各種指標、音声、文章、動画…）
言葉の分散表現時系列に並んだデータのためのネットワーク構造
単語を分類し、注釈をつける
などしてデータベース（コーパ
ス）を作成・参照
特徴
A
特徴
B
特徴
C
特徴
D
今日 0.7 0.5 0.2 0.3
誕生日 0.8 0.7 0.5 0.1
私 0.5 0.8 0.1 0.7
楽しい 0.2 0.1 0.8 0.2
ニューラルネットワークを用い
て単語等をベクトル化
（Word2Vec、Sec2Sec）
文字をベクトル化し、次元を拡張して時系列を扱う
下の
をクリック

AI、果たして万能？
下の
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Azure Machine Learning コグニティブAPI
 マイクロソフトによるAzure上のサービス
 コードを書かずともブロックを組み合わせる感
覚でデータ処理から機械学習のアルゴリズム
までがある程度、組める
 計算時間などに応じた従量課金で、一定の計
算時間以内であれば無料枠も
 マイクロソフトやIBM、Googleなどが提供
 画像認識や音声認識、言語処理など学習済の
判別器をAPIとして提供、ユーザーは自作のプ
ログラムにこれらの機能をいわば「部品」として
組み込める
 Call数による従量課金、中には無料枠も
azure.microsoft.com/services/machine-learning-studio/ azure.microsoft.com/services/cognitive-services/
知識や技術があれば、お金はさほどかからない！下の
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売りドキ予報（気象庁）
IoTミドルウエアGravio（アステリア）
 気象データとPOS
データを機械学習
で解析、様々な商
品の需要を予測
 120分類で5万/月、
550品目で7万/月
マゼランブロックス（グルーヴノーツ）
 様々な業種で
機械学習によ
るテンプレ、
GUIでカスタマ
イズ可能
 10万円/月～
ecologi-jwa.jp/service/retail/
www.magellanic-clouds.com/blocks/
UiPath（UiPath）
 昨今注目のRPA、
各社のコグニティブ
APIも連携可能
 最小構成で4～5万
/月、小規模や非
営利は無償版も www.uipath.com
Exploratory（Exploratory）
 Python と並ん
でデータサイエ
ンスのスタン
ダードたるＲ言
語のGUI
 約4千円/月～
exploratory.io
gravio..com
 各種データの管理・可視化や分析
に使えるセンサーとクラウド
 センサー4個で500円/月～
知識や技術がなくとも、使えるツールはいろいろ！下の
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一般の人が考える機械翻訳
1. 日本語を英単語に翻訳
2. 文法に沿って並べ替え
実際の最近の機械翻訳
1. 器（Werd2Vec、Sec2Sec、RNN等）を構築
2. 対訳文を大量に用意して、器に「食わせる」
例文最近、とてもとても暑いですね。いつもは自転車通勤やってますけど、さすがに耐えられないの
で、何かいい方法、ありませんか？教えてくれたらアイス、おごりますよ。
Google
翻訳
MS
bing
Excite
翻訳
It's been very, very hot lately. I usually commute to work by bicycle, but I can't stand it, so
is there any good way? If you tell me, I'll treat you with ice cream.
It's very hot these days, isn't it? I always go to work by bicycle, but I can not stand it, so
there is no better way. If you tell me, I will eat ice cream.
It's very very hot recently, isn't it? Bicycle commutation is being done, but usual isn't held
back indeed, so are there any good ways? If you tell me, I treat to ice.
主語・目的語も的確だし、ほぼOK?
質問になってない！自分で食べるの？
「普段」を主語に結構、力技… アイス「に」おごるの？
Weblio
翻訳
It is very, very hot recently. Still it is what, or it is said, and is there a method all the time though I do bicycle
commuting because I am not able to bear it? I treat you to ice if I tell me.
意味不明？
自分で自分に教える？じっくり読めば「あー、そう訳したか」だけど…
「え、なんで？」って思うかもしれませんが… 下の
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学習器は
無色透明…
いわば
「赤ん坊の脳」
「白紙の辞書」
①データを溜める ②自分しか取れないデータを活かす
あなたならそのAI、何色に染めますか？下の
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統計学的なモデルや
簡易な機械学習モデル
ニューラルネットワークなど
複雑な機械学習モデル
＜
予測
精度
＞
説明
解釈なるほどAやBの変化は
Cにそれぞれ〇〇％ほど、
影響するんだな…
脳だの、森だのって
さすがにちょっと…
案件ごとに適切な手法を使い分ける
 説明不可能＝再現可能性が担保できない（テストデータによるロバスト性の検証まで）
 すると、問題がよりシビアであれば果たして使えるのか…（例：犯罪捜査や医療など）
いわゆる「ブラックボックス問題」とは？
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一般的な線形回帰機械学習による非線形回帰
精度が微妙… さすが機械学習！
変数X
変数Y
学習
データ
回帰
曲線
未知
データ
変数X
変数Y
学習
データ
回帰
曲線
未知
データ
やるやん！あれ！？
学習データへの適合ではなく、テストデータで汎化検証
 機械学習では、データの一部を学習させずにとっておき、テストを行うのが一般的
 結果、必要なら①学習データを増やす ②より簡易なモデルやアルゴリズムを使う
よく「オーバーフィッテング」って言われるあれです
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イヌ・ネコ判別機：学習データ学習器使ってみよう！
ネコ！イヌ！イヌ？
データ集めるの、
マジ大変…
準備
OK
ようやく
本番だ！
え？
なんで？
学習させる前に、学習データの妥当性を確認・検証しておく
 グラフ（散布図やヒストグラムなど）を描いて目で見てみる
 基本的な統計量（平均、分散、中央値、最頻値、分位数、最大・最小…）をとってみる etc.
よほど分かった人でも間違いやすいポイントの一つ
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情報の定型的な
整理や加工
定められたルールに
沿った判断や処理
ルールの改善なども伴う
判断や処理
新たにルールを
見出す、定めるなど
例）伝票の転記や台帳の整理
例）社内ルールにそった見積作成
例）環境変化に伴う見積ルールの改善
例）新たな市場や顧客へのルールの策定
一般的なアプリ
やプログラム
ルールベース／
知識ベースのAI
機械学習ベース
のAI
知識やルールの
構造化という飛躍
データからの発見
・抽出という飛躍
要はパターン認識
 ディープラーニングによ
る特徴量抽出
 敵対的生成ネットワー
クによる概念？獲得
 大手各ベンダー等によ
る機械学習自動化技術
 画像のVGG、言語の
BERTなど転移学習向
け汎用モデルの提供
 X-AIへのチャレンジ
etc.
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やってみよう、試してみよう
東芝、7,000人削減（2018.11）
NEC、2020年まで3,000人削減（2018.1）
富士通、約3,000人削減（2019.3）
みずほFG、2026年までに19,000人分業務削減（2017.10）
三菱UFJ、2023年までに9,500人分の業務削減（2017.11）
三井住友、今後3か年で4,000人分の業務削減（2017.5）
富士ゼロックス、世界で10,000人削減（2018.1）
パイオニア、4,000人削減（2019.4）
テクノロジーが置き換えてきたもの
肉体労働
／物理作業
記憶・反復
／定型作業
思考・判断
／非定型作業
感性・情操
／創造的作業
知識社会
における
所得階層
かつての技術革新
今日の技術革新
 銀行：事務や審査
 パラリーガル、弁護士
 会計士、コンサル
 役人 etc.
「公務員は安定」って、いずれ昔ばなしになるかも？下の
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＜例＞日経ビジネスオンライン
日経XTECH（一部のみ無料）
デジタルクロス
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デジタルクロス（インプレス）への寄稿記事
展示などがある施設の訪問
 身近でテクノロジーなどを体験できる施設を訪
問してみる
＜例＞
• 産業スマート化センター
• FabLab.SAGA（3Dプリンタ等）
• こねくり家（pepperなど）
こねくり家（EWMファクトリー）
お金をかけずとも、身近にいろんなソースがあります下の
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AIチャットボットとのコミュニケーション
 WebサイトやSNSでやりとりできるチャットボット
と会話してみる
＜例＞
• 佐賀市の「ここねちゃん」
• 中小機構の「マモル」
• MSの「りんな」（LINE、Twitter）
マイクロソフト「女子高生AIりんな」
スマート家電を使ったIoT体験
 手持ちの家電の説明書を見て、ネットにつなげ
るようならつないで宅外で操作
＜割と実用性があること＞
• 遠隔でのビデオ予約・視聴
• 帰宅直前のエアコンの操作
Link Japan「eRmote」
最初はちょっとだけ、戸惑いますが、「慣れ」が大事下の
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AIを使ったサイトやアプリの利用
 画像認識や音声認識などが可能なWebサービスやスマホアプリを使ってみる
＜例＞ Aipoly（画像認識）、Voice Tra （翻訳）
Voice Tra（翻訳アプリ） Aipoly（画像認識）
iOS Android iOS Android
他にもいろんなアプリ、あるので探してみてください下の
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 プラットフォームサイトでアカウントを作成、可能
なものに応募してみる
＜割とハードルが低いもの＞
• キャッチコピーのコンペ
• 記事執筆などのタスク
ランサーズ https://www.lancers.jp
データサイエンスのコンペに応募
 腕に自信がある人も、ない人も、とりあえずモノ
は試しでアカウント作成から
SIGNATE（https://signate.jp）
kaggle（https://www.kaggle.com）
いろんな「機会」が転がっている時代です下の
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テクノロジーの民主化は、様々な人々に平等に機会を提供します。
もっとも、それがあなた自身にとって仕事や人生の糧となるのか、
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