2020年春の時点での学生の皆さんに贈るメッセージです。 データとIoTそして機械学習の重要性についてのお話です。 - 少し先の未来に何が変わって、何が変わらないのか? - Dataの重要性 - 新しい課題への新しい回答 2020年春版 - 学び続ける重要性

1. データが示す近い未来の世界と、
準備すべき コト
- IoT、AI などが なぜ重要なのか? -
畠山 大有 | Daiyu Hatakeyama | @dahatake
Architect && Software Engineer && Applied Data Scientist
Microsoft Japan

3. 世界の変化のスピード2007 $100,000
2013 $700
2007 $40,000
2014 $100
2007 $550,000
2014 $20,000
2000 $2.7bn
2007 $10m
2014 $1,000
1984 $30
2014 $0.16
2009 $30,000
2014 $80
2007 $499
2015 $10
DNA
Solar
Smartphones
Drones
3D Printing
Industrial
Robots
Sensor (3D)
手軽な価格で技術が手に入るようになり、
驚異的なペースで、変革が加速
2
2
3
3
4
4
5
6
6
8
20
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22
Xiaomi
Snapchat
Airbnb
CloudFlare
Uber
Average Unicorns
Tesla
Cloudera
Facebook
Google
Typical Fortune 500
years
時価総額が1,000億円に達するまで
Source: World Economic Forum

4. Always Connected
Personalized / Flexible
Real-time Intelligence
Omni-channel
Shared

5. “Onsen” 理論：温泉旅行で “Onsen” 級に必然で無いモノは電子化される
以前の温泉旅行
検索
下調べ
癒し
団らん
申し込み
予約
確認
検証
支払い
決済
調査
比較
ｶﾞｲﾄﾞﾌﾞｯｸ Fax ﾁｹｯﾄ Map 現金 “Onsen”
$
$
$
ｶﾀﾛｸﾞ
発券
搭乗
ｺﾝﾋﾞﾆ 代理店 施設 Airline 本屋 ﾚﾝﾀｶｰ 宿
現在の温泉旅行
Device “Onsen”
Cloud
宿
癒し
団らん
検索
下調べ
申し込み
予約
確認
検証
調査
比較
発券
搭乗
支払い
決済
場所
媒体
（癒し・団らん） （サービス化）

6. 蒸気 や 電気 ソフトウェア
(+AI)
AI

10. 蒸気 や 電気 ソフトウェア
(+AI)
AI

13. だから何なの？

14. レタス農家の悩み
• 雑草とレタスを一緒に
収穫したくない
• 雑草を無くすために
大量の農薬にお金が必要
コンバイン x AI
• 農薬 大幅 減
• 環境に優しい
• オーガニック
あれ!? なんでも応用できそう

15. 数千万 数か月
誰でも数分でできる
襟あり
RALPH LAUREN
Cognitive Services
Custom Vision

16. Data
Alpha Go Zero

17. http://tylervigen.com/spurious-correlations

18. https://www.researchgate.net/publication/8258751_Momentous_sprint_at_the_2156_Olympics

21. ワークフロー に非依存しな
い
社会・ビジネス のデジタル
表現

24. NEW!

26. Digital Feedback Loop
Data
AI

27. Data
AI

29. 完全自動運転で100%無事故を
実現しようとすると最低でも
88億マイルを
テストしなければならない。1
2020年、自動運転車は1日に
約4,000ギガバイ
トのデータを生成し、消費する。2
Paris Auto Show Automobility Los Angeles Gartner TechRadar Earthdata
Automobility Los Angeles
2020年、204億のモ
ノがつながる。3
90分のアニメーション映像を製作す
るために、6,500万時
間分の
画像レンダリングが必要となる。4
2020年、飛行機から1日
に
40テラバイ
NASAの地球観測システムおよび
情報システム（EODSIS）は、
1日に約28テラバイ
トのデータを配信している。5

30. Microsoft Azure
Camera
Custom
Vison
on
Edge
Sense
HAT
Display
I/O
HTTP
messages

31. 小型化

32. Intel 4004 (740 KHz) 0.092MIPS
ARM Ryzen Threadripper
3990 (4.35GHz) 2,356,230 MIPS
1971年 2020年
2億5611万個 ＝
Source: https://en.wikipedia.org/wiki/Instructions_per_second

33. CPU trends GPU trends
Nvidia V100 300WMSFT G50 Expansion 4kW
Nvidia DGX-2, 10kW

34. Retardance Polarization Angle
Data stored in quartz glass
Written using femtosecond lasers
25µm

36. 50% 60%
100%
2018 2020 Long-term
Microsoft のクリーンかつ再利用可能なエネルギー利用のター
ゲット
太陽光、風力、水素 その他

37. 学び

39. 事例
Data

40. 61%
以外

41. 2500万
Citizen

42. 独占
権威

43. 共有
共有
変革の速度
競争領域

44. 94
77
236
25
0
50
100
150
200
250
300
350
1 2
(万人)
Series1 Series2
0 20 40 60 80
1
2
3
2017 年 OECE 加盟諸国の時間当たり労働生産性 購買力平価換算 US ドルベース より引用 IPA グローバル化を支える IT 人材確保・育成策に関する調査 より引用

45. 5%
http://thepeakperformancecenter.com/educational-learning/learning/principles-of-learning/learning-pyramid/

62. Tech Intensity =
(Tech Adoption)^Tech CapabilityVelocity Width/Depth
Strength

64. 交通渋滞
予測
○○線
運行情報
△ △線
運行情報
イベント
開催情報
TV番組
情報
物流
車両情報
道路工事
情報
空調負荷
予測
販売計画
混雑予測
駅員・警
備計画
空調制御
計画
故障予知
集荷予測
天候情報
保守計画
売上予測
混雑予測
有機的に相互作用する社会

65. 交通渋滞
予測
○○線
運行情報
イベント
開催情報
TV番組
情報
物流
車両情報
道路工事
情報
空調負荷
予測
販売計画
空調制御
計画
故障予知
天候情報
保守計画
売上予測
混雑予測
△ △線
運行情報
混雑予測
駅員・警
備計画
コンテキストに応じて自律的に動く
集荷予測

66. いろんなものが Connected に

67. Step-by-Step Achievements スムーズな学習環境
 無料
 日本語対応
 ブラウザーのみでOK
ハンズオン環境も含めて
 ダウンロード可能なサンプ
ルコード
 Product/Service, 技術レベル,
job role, などに応じたガイダ
ンス
 Video, チュートリアル, ハンズ
オン
 スキルアップを促す
 ユーザー プロファイ
ル毎に
カスタマイズ
www.microsoft.com/learn

68. aischool.microsoft.com

69. www.microsoft.com/ja-jp/events

70. © 2019 Microsoft Corporation. All rights reserved.
本情報の内容（添付文書、リンク先などを含む）は、作成日時点でのものであり、予告なく変更される場合があります。