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JPC2018[A1]Microsoft Azure/AI で推進するビジネス改革
- 2. ID:A-1
- 5. $25b $50b $75b $100b $200b $300b $400b $1000b 創業年数
- 7. 金融サービス 製造 小売と消費財 ヘルスケア 公的機関 メディア 3Dプリンタ, $500 2007の1%のコスト スマートフォン センサー 2007の0.3%のコスト 太陽光 1983の0.5%のコスト DNA塩基配列決定法 2007の0.01%のコスト 産業ロボット 2007の3%のコスト ドローン, $700 2007の1%のコスト 通信 自動車 仮想現実, $600 2007の1%のコスト その背景は…
- 9. 46.7% 45.6% 23.8% 6.6% 5.2% 31.2% 0.4% 7.6% 5.7% 14.1% 1.2% 5.2% 2.0% 1.2% 1.3% 1.0% 1.3% 2.2% 3.5% 3.6% 5.7% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 顧客データ 経理データ 業務日誌データ POSデータ eコマースにおける販売データ 電子メール CTI音声データ 固定電話 携帯電話 アクセスログ 動画・映像視聴ログ Blog、SNS等記事データ GPSデータ RFIDデータ センサーデータ 交通量・渋滞情報データ 気象データ 防犯・遠隔監視カメラデータ 電子カルテデータ 画像診断データ 電子レセプトデータ 業務データ販売記録 顧客等とのコミュ ニケーション自動取得自動取得（M2M）医療 いわゆる「業務データ」 活用レベルで止まっている 企業がまだまだ多い （出典）総務省「ビッグデータの流通量の推計及びビッグデータの活用実態に関する調査研究」（平成27年） 業務データ 販売記録など 日本のデータ活用状況の “実態”
- 10. （出典）総務省「ビッグデータの流通量の推計及びビッグデータの活用実態に関する調査研究」（平成27年） 2 種類以上データを組み合わせ 分析している企業数は 3割弱 日本のデータ活用状況の “実態”
- 11. 出典 : Keystone Strategy ホワイトペーパー「データおよび分析に対する IT 投資の価値を証明する」 https://info.microsoft.com/Keystone-Data-and-Analytics-Whitepaper.ja.1.html 経常利益ベース $100M 経常利益ベースで見た データ分析能力の高い企業 vs 低い企業の「差」
- 12. 既存のシステム+AI, Data + BI =定量的に今を見る 未来を予測する 過去 未来
- 13. Windows Server 2008 / SQL Server 2008 EOS Find lifecycle support deadlines at: support.microsoft.com/lifecycle SQL Server 2008 and 2008 R2 2018 2019 2020 Windows Server 2008 and 2008 R2 3 年間 無償延長
- 17. Azure Compliance The largest compliance portfolio in the industry
- 18. Azure Confidential Computing コードとデータを隔離 OS アプリ ハイパーバイザー ハードウェア アプリ コード データ 機微なデータを扱う 専用エリア 管理者権限の不正利用 ソフトウェアの不具合 利用シーン クラウド初となるデータ セキュリティ機能 金融 医療 AI 個人の資産データの閲覧 患者個人情報を共有しての共同作業 知的財産を含むビッグデータ処理
- 19. 自動車
- 20. © Microsoft Corporation Microsoft Pluton Security Subsystem Firewall Firewall Firewall Firewall Firewall Firewall Multiplexed I/O SPII2CUARTI2STDMPWMGPIO ADC ARM Cortex-A Optimized for low power FLASH ≥ 4MB SRAM ≥ 4MB Network Connection Wi-Fi in first chips ARM Cortex-M For real-time processing Azure Sphere MCUs ネットワー ク コ ネ ク シ ョ ン ビルドイン ネ ッ ト ワ ー ク ( W iF i ) セキュリテ ィ ”Micro s of t Pluton ” シリコン セキュリテ ィ テ ク ノ ロ ジ （暗号化テ ク ノ ロ ジ ） CROSSO VE R MCUでは初となるCortex-Aプロセッ シングパワーを搭載
- 21. © Microsoft Corporation すべての IoT にセキュリティを デバイスとデータを証明書ベース の認証で保護 セキュリティの脅威をデバイス側 から自動検知 OSやアプリの不具合を検出、 セキュリティの脅威に対抗 ソフトウェアのアップデート展開 を容易に
- 22. 学習済み AI Azure Search Azure Cognitive Services カスタム AI Azure Machine Learning Cognitive Toolkit GPU Instance (N-Series) 対話インターフェース Azure Bot Service Flexibility
- 23. 2016 96% RESNET Vision Test 152-layer Imagenet :超深層 ニューラルネットワーク 物体検知精度が 人間と同等に 2017 音声検知精度が 人間と同等に 5.1% 誤検知率 Switchboard 音声認識テス ト 2018 機械翻訳精度が 人間と同等に 88.5% 認識率 SQuAD 読解力テスト 69.9% 精度 MT Research System
- 26. 最新会話エンジン「共感モデル」を採用 自然な会話を続けるための対応 1. 無意識（挨拶など） 2. 新しい話題を提案 3. 相手に質問 4. 相手の内容の肯定 5. 単純な相づち
- 27. 日本初・特別住民登録された AI ： りんなの技術を応用 リアルタイムでの会話への返答を通じて渋谷区の情報をアピール “渋谷 みらい” Challenge • 行政の施策をもっと身近 に感じてもらいたい • 住民のライフスタイルが 多様化し紙ベースの区報 など従来の方法では情報 がいきわたらない Solution • デジタルコミュニケーションアプリ 「LINE」を通じて、渋谷区主催のイベ ント、渋谷区の小学校で行なっている ワークショップなどを周知 • より住民のニーズに寄り添った形での 情報発信を実現 Benefits • 「りんな」の技術を応用し、 各機能に渋谷区に関連する データを取り入れることで区 政について住民に自然に知っ てもらえる • 区外の住人にも渋谷区の施策 をアピール
- 28. Demo: 渋谷みらい君
- 29. ソーシャルで顧客とつながるクラウド・AIを活用した顧客体験の高度化 ローソン様「LINE公式アカウント あきこちゃん」 Challenge • ソーシャル における顧客 とのつながり を強化 Solution • クラウド 「Azure」の 機械学習や 深層学習を活用 LINE公式 アカウント 「あきこちゃん」 をAI化 Benefits • 対話内容から自動的に 成長する応答により、 顧客嗜好にマッチした コミュニケーションを 実現 • 顧客嗜好にマッチしたクー ポン提供などにより、効果 的なリアル店誘導も実現
- 32. Demo: Seeing AI
- 33. Hit Refresh by Satya Nadella https://news.microsoft.com/hitrefresh/
- 34. 顔の特徴や感情に合わせて商品やサービスの広告を出しわける “インタラクティブ” アウトドアメディア 「Face Targeting AD（フェイスターゲティング・アド）」 Challenge • 広告の前にいる人が 誰であっても一様に 同じ表示しかできない Solution • 鏡型デジタルサイネージの前に 立った人のその時の気分や 健康状態を分析し、その状態に 最適な商品やサービスの広告を提示 Benefits •新たな広告配信システムの 構築 •システム利用者の カスタマーエンゲージ メントの向上
- 35. AI を活用した来場者分析システム 観客の状況を把握しより満足度の高い ライブイベントを実現 Challenge • ライブなどの娯楽イベ ントにおける顧客満足 度が定性的判断しかで きないため、満足の 「勘所」が試行錯誤に Solution • 会場内に設置したカメラで来場者の 顔を検知し、ライヴの盛り上がりや 演奏されている楽曲と、感情との 関連性を分析、数値化 Benefits •反応を数値化することで、 客観的な評価が可能になり、 イベントの質や満足度の向 上に向けた取り組みがより 容易に行うことが可能
- 36. Challenge Solution Benefits • 時間帯別の来場者の把握 • 顧客層の把握による適切 なプロモーション戦略の 確立 • 「Cognitive Services」と連 携した「アロバビューコー ロ」を使用し、来場者のカ ウントおよび属性情報を取 得 • 人力による集計作業のコスト圧縮 • プロモーション実施時の効果測定実現 • Emotion APIによる感情値の取得に よって顧客満足度の計測を実現 網羅性をもった来場者属性、満足度の把握 高度な解析精度と高いコスト メリットで質の高い マーケティング活動を実践 “顔認識ソリューションによる属性と満足度双方の見える化”
- 39. Challenge • ランチタイムには多くの店が 満席になり、行列に並ばない と昼食が食べられず、空席の ある店を探し回って時間が 経ってしまう • 商業施設としての魅力を高め、 より多くの人々に快適に過ご してもらうことでリピートし てほしい Solution • カメラ画像をコンテナ上で 稼働する AI で分析し混雑状 況を判断、その情報をもと に最適化されたコンテンツ を配信 • 配信されるコンテンツはリ アルタイムで最適化 • Web Apps 上によるデジタ ル サイネージへの表示 Benefits •デジタル サイネージに混雑 状況を表示。さらに QR コー ドをモバイル端末に読み込ま せることで手元のモバイル端 末の Web ブラウザーに表示 可能 •来客へのアンケートでは 88% が「便利になった」と 回答、実証実験での高い評価 を受け本格展開 「ランチ難民」「カフェ難民」を解消 人工知能（AI）を活用したレストラン・カフェの空席状況表示システム VACAN for digital-signage
- 42. 無償 AI テンプレート: AI Gallery https://aka.ms/aigallay
- 43. みんなのAI
- 44. Empower every person and every organization on the planet to achieve more 地球上のすべての人々とすべての組織が より多くのことを達成できるようにする
- 45. ◼ 本書に記載した情報は、本書各項目に関する発行日現在の Microsoft の見解を表明するものです。Microsoftは絶えず変化する市場に対応しなければならないため、ここに記載した情報に 対していかなる責務を負うものではなく、提示された情報の信憑性については保証できません。 ◼ 本書は情報提供のみを目的としています。 Microsoft は、明示的または暗示的を問わず、本書にいかなる保証も与えるものではありません。 ◼ すべての当該著作権法を遵守することはお客様の責務です。Microsoftの書面による明確な許可なく、本書の如何なる部分についても、転載や検索システムへの格納または挿入を行うこと は、どのような形式または手段（電子的、機械的、複写、レコーディング、その他）、および目的であっても禁じられています。これらは著作権保護された権利を制限するものではあり ません。 ◼ Microsoftは、本書の内容を保護する特許、特許出願書、商標、著作権、またはその他の知的財産権を保有する場合があります。Microsoftから書面によるライセンス契約が明確に供給さ れる場合を除いて、本書の提供はこれらの特許、商標、著作権、またはその他の知的財産へのライセンスを与えるものではありません。 ◼ Microsoft, Windows, その他本文中に登場した各製品名は、Microsoft Corporation の米国およびその他の国における登録商標または商標です。 その他、記載されている会社名および製品名は、一般に各社の商標です。