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Similaire à AiとIoTによる産業最適化と社会問題解決 (20)
Plus de Osaka University (20)
AiとIoTによる産業最適化と社会問題解決
- 1. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
栄藤 稔
株式会社NTTドコモ
@@mmiicckkbbeeaann
1111//1188//22001166
本書に記載の会社名・製品名・ロゴは各社の商標または登録商標です
AAIIとIIooTTによる産業最適化と社会問題解決
- 2. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 2
AI
- 3. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
AI第1次ブーム〜~探索索・推論論の時代
1956−1960年年代
AI第2次ブーム〜~知識識表現の時代
1980-‐‑‒1990年年代
現在〜~機械学習+ビッグデータの時代
2010年年代
冬の時代
Deep Learning
の登場(2006)
⽇日本の
第5世代コンピュータプロジェクト
IBMワトソンがクイズ番組で優勝(2011)
Google AlphaGoが
囲碁最強とされる名⼈人に勝利利(2016)
コンピュータの顔画像認識識能⼒力力が
⼈人間を凌凌駕(2015)
AIという⾔言葉葉の出現(1956)
ビッグデータという
⾔言葉葉の出現(2010) 産業応⽤用が活性化
3
人工知能,AI(Artificial Intelligence)
- 4. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 4
多くのメディアの⾒見見⽅方 技術者の⾒見見⽅方
AIって
- 5. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 5
http://events.technologyreview.com/video/watch/dileep-‐‑‒george-‐‑‒vicarious-‐‑‒ai-‐‑‒work/
Dileep George,2016
両⽣生類
爬⾍虫類
齧⻭歯類
⿃鳥類
霊⻑⾧長類
- 6. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
http://redwing-‐‑‒don.jugem.jp/?eid=855
「ロウソクを壁にとりつけてください」
記号接地(Symbol Grounding)問題
6
強いAIの定義: Symbol Grounding (Stevan Harnad,1990)
- 7. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 7
https://www.youtube.com/watch?v=lUV65sV8nu0
サリバン先⽣生の前でヘレン・ケラーが⽔水の概念念を獲得した時
- 8. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
Siri v.s. しゃべってコンシェル (YouTubeの投稿より)
8
“Shabette-‐‑‒Concier” Voice agent service
- 9. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 9
ショッピング検索の発話例
•傘を買いたい
•カレンダーがほしい
•Tシャツのリストを見せて
・・・・・・
飲食店検索の発話例
•カレーが食べたい
•渋谷で忘年会したい
•禁煙席のあるファミレス
・・・・・・
カメラ起動の発話例
•カメラ起動
•写真撮影
•ビデオを撮りたい
・・・・・・
多様な発話例例を収集
学習時
発話内容:
「来週の⽔水曜⽇日に会議の予定を登録」
タスク
識識別器
カメラ起動タスク
スケジューラタスク
飲食店検索タスク
・・・・・
弱いAIですが,何か? (2011)
- 10. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 10
DOCOMO Repl AI (2016)
https://www.youtube.com/watch?v=mYjo1Pxun0M
- 11. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 11
⽶米国におけるイエナカボイスコントロールデバイスは・・・
Amazon Echo ⼀一強
2015年年のスピーカーマーケットで断トツ1位
2015年年のブラックフライデー(⽶米国で最も消費
が伸びる期間)中、Amazon.comの$100以上の
商品で最も売れたのはAmazon Echo
- 12. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 12
https://www.youtube.com/watch?v=24Hz9qjTDfwhttps://www.youtube.com/watch?v=24Hz9qjTDfw
- 13. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 13
• 数理理モデリング(IsingModel, Graphical Model, State Space Model, GMM,... )
• 最適化(⾮非線形最適化(Newton, GaussNewton, etc)LevelSet, GraphCut,
• L0/1最適化(ADMM, etc)、最短経路路探索索(DP, Dijkstra, A*, etc))
• 機械学習(SVM, RVM, Boosting, RandomForests, DeepXXX, XXX-‐‑‒
learning,Clustering, ...
• 確率率率、統計(MRF, CRF, ...)
• 信号処理理(種々のフィルタ(FIT, IIT, Kalman, Particle, ... ), DCT, FFT,Wavelet, ... )
• センシング原理理(Time of Flight, ... )
共通技術はこんなもの=AI技術者のできること=実⽤用AIの定義
特別チュートリアル 「パターン認識識とメディア理理解のフロンティア」(2014)より
https://sites.google.com/site/miru2014okayama/organizedtutorial
- 14. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. Bloomberg BETA(VC)によるトレンド分析資料料・2016向けより抜粋
エージェント/アシスタント ⾃自動制御(ドローン、⾃自動⾞車車、船、⼯工場機器)
Security HR Marketing カスタマーセンター 社内稼働管理理 市場分析
基盤機能提供(機械学習基盤、⾳音声認識識、画像認識識・・・・)
広告 農業 ⼩小売
財務管理理
法務
医療療
ヘルスケア
教育 流流通 投資分析 AIサービス提供者向け各種ツール提供
社会問題 材料料/製造
※Pitchbook調査に基づく 14
先ほどの実用AI技術とOTと融合するとこうなる
- 15. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
農作業・⾷食品加⼯工・配送の⾃自動化
画像診断&問診の⾃自動化
(ロボット読影医&内科医)
アダプティブラーニング
(ロボット家庭教師)
サイバーセキュリティーの⾃自動化 ⼈人材獲得の⾃自動化
(ロボットリクルーター)
エージェントによるサービス管理理
(列列⾞車車・ホテル予約
ソフトウェア開発,業務モニタリング)
Amazon Picking ChallengeにおけるPFN
15
今後5年年以内に起きるであろうインパクトのある変⾰革
- 16. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 16
月額課金モデル
First View&
全画面
First View&
全画面
レコメンドは
AI(機械学習)が運用
⼤大企業でのAI導⼊入事例例:パーソナル化
- 17. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 17
Uberでは配⾞車車する間隔距離離の最適化(乗⾞車車機会の最⼤大化)に機械学習を利利⽤用
都市のサイズ、平日/休日、
各ユーザの許容待ち時間、
各ドライバーのアベレージ走行距
離や平均料金、潜在的失注数等
のデータをもとに機械学習し、配車
する間隔距離を最適化し配車指示
配車指示
待ち時間の最適による
乗車機会の最大化
- 18. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 18https://www.youtube.com/watch?v=gB8xXpkNjBk
- 19. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 19
Orbital Insight, Inc. Proprietary Information
Building
Height Oil
Tank
Farms Ag
Areas
and
Yield Tract
Housing
Clouds
&
Haze Development AirplanesWater
スタートアップ:衛星写真解析による業態分析
Courtesy:
- 20. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 20
Orbital Insight, Inc. Proprietary Information
Nanjing
Pyongyang
Courtesy:
- 21. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 21
何がここ数年年のAIブームを作ったのか.
•Deep Learning を中⼼心としたブラックボックス技術の進歩
→これまで不不可能と思われた認識識精度度が実現された.
•⾮非ICT 産業の ICT化による”データ”の表出.
→実⽤用AI技術が適⽤用できるようになった.
- 22. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
音響モデル 言語モデル
音声認識
エンジン
きょうはいいてんきです
音響モデル、言語モデルから尤もらしいテキストを探索
『今日は良い天気です。』
音声データ
実サービスでの収録
音声を活用
→ 雑音耐性が向上
・Webデータ/コーパス
・検索データ、
Twitterデータ
・各種収集データ
10億超の文章データを活用
100万語レベルの辞書を構築
独自コーデックにより非圧縮時と
トランスペアレントな認識率を実現
22
⾳音声認識識エンジン
- 23. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
GMM DNN
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ログの量量
⽂文正解率率率⾳音響モデルの種類:
学習量と認識精度
- 24. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 24
http://image-‐net.org/challenges/talks/ilsvrc2015_deep_residual_learning_kaiminghe.pdfより
ILSVRCにおける、1000種類の,分類課題の結果
深層学習の多層化 → 複雑化,ブラックボックス化
- 25. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 25
⾼高次レイヤでの
時間⽅方向情報の抽出
低次レイヤでの
時間⽅方向情報の抽出
•監視カメラ動画からの⼈人の
マッチング/同定のため、
⼈人領領域の特徴量量化
•画像とopticalフローをCNNで特徴量量化
•特徴量量をLSTMで集約
McLaughlin et al. “Recurrent Convolutional Network for Video-‐‑‒based
Person Re-‐‑‒Identification”. CVPR 2016
•動画のフレームごとのラべリングタスク
•各フレームをCNNで特徴量量に変換
•画像特徴量量をRNNに⼊入⼒力力して
フレームごとのラべリング
Donahue et al. “Long-‐‑‒term Recurrent Convolutional Networks for Visual
Recognition and Description”. CVPR 2015
•動画からのアクション推定:⼆二つのストリーム
1)各フレームをCNNで処理理
2)optical フロー(運動情報)を処理理
•⼆二つの特徴を合わせて分類問題を解く
Simonyan & Zisserman . “Two-‐‑‒Stream Convolutional Networks for Action Recognition in
Videos.” NIPS 2014
•DQNのように複数フレームをCNNに⼊入⼒力力する⽅方法もある
動画のモデリング
- 26. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
モバイルインターネットの出現 (1998)
→5Gネットワーク(2020-‐‑‒),B2B応⽤用へ!
●⾼高度度化モバイルブロードバンド
IoT
● ⼤大量量の接続
● 超⾼高信頼・低遅延
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第2次AIブーム時代(1982-‐‑‒1992)と今との決定的違い
- 27. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 27
IoT
- 28. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 28
IOT応⽤用=⽶米国内AI関連事業の概況?
エージェント/アシスタント
⾃自動制御(ドローン、⾃自動⾞車車、船、⼯工場機器)
Security
Marketing
農業
⼩小売
財務管理理
医療
ヘルスケア
流流通
社会問題
材料料/製造
- 29. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
BI
SaaS
Asset
Commodity
Commodity?
Insights
Analytics/
Operation
Data
IoT Network
Sensor/Device
29
Vertical
どこが大事か。。
Horizontal
- 30. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
IoTの戦略略性
• Horizontal: 標準化とかオープンプラットフォームとか
は,できれば良良いが,マネタイズが難しい.グローバルな
スケールメリットが必要.現時点での成功例例は,CISCOに
買収されたJasper くらいか.上位レイヤーではGEの
PREDIX が注⽬目.
• Vertical: 産業ドメインを絞り,センサーからサービスま
でを⼀一気通貫で提供することによりデータ集積とそれに伴
う最適化を⾏行行う.ただし,ネットワーク層は既存システム
を利利⽤用.
30
- 31. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
http://www.streetline.com/
Smart Cityの取り組み例例
- 32. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 32
IoT = ICT + OT (Operational Technology)
今起きている⼤大変化= ICT+OT+AI
- 33. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
McKinsey Global Institute
The Internet of Things: Mapping the Value beyond the Hype (June 2015)
9つの領領域で390兆円から1110兆円
有望?
33
- 34. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 34
http://seekingalpha.com/article/3387605-assessing-ges-software-opportunity?page=2
GE Digital Report Line:
GE Digital CEO
<-‐‑‒HQ CIO
<-‐‑‒ Division CIO
- 35. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 35
GE Digital’s predix
- 36. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved.
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シリコンバレーのイノベーションエンジン
全世界から集まる才能
巨⼤大
マーケット
投資・育成
- 37. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved.
37
北北欧のイノベーションエンジン
社会
市⺠民 実験
suggested by H.Tamura@Re:Public
- 38. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 38
事業インスタンス提供による領域拡大
モバイル通信インフラ 農業
医療
公共インフラ
交通
M&Aによるプラットフォーム機能拡充
ドローン
パーキング
神戸市
遠隔検診
農産物流通 生産管理
遠隔診療
走行管制
対話
エージェント
社会問題解決AIプラットフォーム
データ解析
生活支援
ドコモは何で社会貢献すべきか?
≪農業≫
・農業就業者の⾼高齢化等による深刻な労働⼒力力不不⾜足
・熟練農家のノウハウ等の継承に対する懸念念
・品質・⽣生産性両⾯面での国際競争⼒力力強化
≪医療療≫
・国⺠民医療療費の急上昇
・地⽅方における医師の不不⾜足
・健康寿命延伸の要求
≪公共≫
・⼈人⼝口減少
・地⽅方予算減少
・安⼼心安全なまちづくり
- 39. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 39
農業⽣生産/流流通医療療(遠隔検診・診療療)
パーキング
(公共インフラ)
次世代交通システム
市⺠民⾒見見守り
(公共インフラ)
マーケティング
IoTプロダクト製造
⾼高齢化社会の
新コミュニケーション
- 40. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 40
https://youtu.be/83Y14qglTCY
- 41. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. ©
2016
DOCOMO
Innovations,
Inc.
All
Rights
Reserved. 41
2015/9/30-‐‑‒2016/9/30
※日本企業は2件
機体 12社 共通機能 10社
UTM
要素技術
周 辺 ビ ジ ネ ス
7社
カテゴリ分布 ($1M以上調達の50社を対象)
サービス
データ分析 9社
機体+データ分析12社
直近1年年間のDrone関連企業へのVC投資
農場、建設現場、インフラ設備、資源採掘、災害、⾃自然環境(海洋含む)への統合
- 42. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 42
神戸市ドコモ見守りサービス
- 43. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 43
小学校
図書館
タクシー
約500台(総数は5000台)
灘タクシー
運転手
兵協タクシー
運転手
外交員・警備員
約200人
保険外交員
(10社)
セコム出張所
警備員
店舗
5施設/10箇所
COOP
六甲店入口
COOPミニ
春日野道店
COOP
食品宅配員
配達
約300台(総数は2000台)
佐川急便
配達員
駅構内
12駅/20箇所
阪急
王子公園駅
改札口
地下鉄駅構内
イオンモール
学校・図書館・学童・児童館
13施設/30箇所
籠池児童館 中央図書館
神戸市ドコモ見守りサービス
- 44. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved.
44
https://youtu.be/g-VghIDAHBg
- 45. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
Iwaya
Manifacturing
docomo
Marketing
Product
Bitech
Electronics
Production
Management
Moore Doll
IoT
Engineering
45
- 46. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved.
46https://youtu.be/n_t14Nb1qfk
- 47. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 47
Smart Parking System
=
- 48. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 48
Small Team of 10 from DOCOMO, xtone, Yukai Engineering
- 49. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 49
IoT+AIの実現にむけて
- 50. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
ポエム:ロマンティックなふんわりした⼼心情の吐露露
50
https://pic.prepics-‐‑‒cdn.com/05cf16ef457bd/51222854.png
でも,困ったら神様AIを呼ぼう.
https://pic.prepics-‐‑‒cdn.com/greeeen0513/32330935.jpeg
チャーリーAIを導⼊入したら
なんとかなるさ.
- 51. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 51
IoTとか⼈人⼯工知能とか
機械学習
ビッグデータ
ビジネス設計
センサー・ネットワーク技術
クラウド&データベース技術
システムエンジニアリング
企業⽂文化・組織改⾰革
ICT⼈人材育成・スタートアップ
ポエムを唱える前にデジタル変⾰革が必要!
- 52. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved. 52
IoTとか⼈人⼯工知能
機械学習
ビッグデータ
ビジネス設計
センサー・ネットワーク技術
クラウド&データベース技術
システムエンジニア
企業⽂文化・組織改⾰革
ICT⼈人材育成・スタート
お客様とともに デジタル変⾰革を
+d
- 53. © 2016 NTT DOCOMO, INC. All Rights Reserved.
53
ドメイン技術通信がらみのデジタル化
IoT + AI =これまでコンピュータとは無縁
だった産業の⾃自動化・⾃自律律最適化
IoT = ICT + OT (Operational Technology)