全体的な経験

先週の水曜日に東京の港区の「Toranomon Hills」で「The AI 3rd」というカンフェレンスを参加しました。
カンフェレンスの対象者はビジネス仕事関連の人ですが、エンジニアもいっぱい来ました。
１日で「AI」産業について色々な基調講演を聞きました。
協賛企業のブースもあるけど、講演の間の休憩は短かったから、ブースを早く見て来ました。

つまり、基調講演はとても面白かった。
今年のテーマは「AI時代の適者生存：生まれ変わるために今すべきこと」です。
私は「AI」の進捗状況と課題を学んでくれました。
今、「AI」は何ができるか？
どんなプロダクトが「AI」を使うか？
どうやってビジネスの課題を「AI」で解決するか？
下にこのポイントについて学んだことを簡単で説明したいと思います。

六つ基調講演とパネルディスカッションを参加しました。
一つずつに簡単で要旨を共有したいと思います。

ピックアップポイント

A. 多様性社会とAI駆動型課題解決

講演者: JST CRESTの落合陽一

落合さんが「多様性社会」という人々の生活とロボットは一緒に生存すると言いました。それから、かれはAIを用いたタスク指向型開発で身体障害や認知機能の補完を目指すプロジェクトを行なっている。

__「タスク指向型開発」__について、２つポイントをピックアップしました。 1. _**最初に「人は何ができないか？」を考えます。**_ 例えば、対象者のできないことの理由を理解するために、「AI Deep Learning」で対象者の生活を観察する。この方法で個人データを集められて課題を理解して分析することができます。 2. _**「人は何ができないか？」の答えから、解決策を開発します。**_ この方法で対象者のニーズに集中できて、テーラーメードツールを作れて、解決の効果はよくなると思います。

B. キャンバスは無限大のリアル空間～ Design AI ～

講演者: フューチャー株式会社の貞光九月｜ライブリッツ株式会社の村澤清彰

「Real」という現場から、データの入力効率方法と「AI」体系のディーザインをフォーカスしました。２つポイントをピックアップしました。

1. _**データの種が２つありあす。オープンとクロースデータです。オープンデータはインタネットで取れる。**_ （例：「Amazon Analytics」）クロースデータは現場に集まりました。判断の時にクロースデータはオープンデータより役に立つことです。 2. _**「Human DX」という「Human Digital Transformation」は技術でマニュアルサービスは自動的になります。**_ 例えば、買い物の時にQRコードでお金を払うことができます。他には身元を確認場合に「ID」をスキャンをして、人の顔も「３D」スキャンして、正しいかどうかチェックすることができます。

C. AI・4K・5Gで進化するALSOKの警備サービス

講演者: 綜合警備保障株式会社の干場久仁雄

４Kと５Gと「AI」を組み合わせて、プロダクトを作って、プロダクトで安全に備えることができます。４Kカメラを使って遠い場所の詳細ははっきり見られます。 5Gで撮影のデータはリアルタイムを転送することができます。

プロダクトは活用がたくさんあります。干場さんの例で２つを説明します。 1. _**道・店レベル**_ 泥棒するを阻むのために「ATM」やスーパーの中に隠すカメラを置いて、「AI」で変な行動を見つけられる。 2. _**都会レベル**_ タワーにカメラを置いて、火災を簡単で見つけて、早く助けことができます。そうして、道路の監視もできます。例えば：車のスピードは大丈夫かどうか確認することができます。将来、人工衛星のデベルも開発します。

D. AI で変わるデジタルトランスフォーメーション時代のビジネス生存戦略

講演者: 日本マイクロソフト株式会社の西脇資哲

人工知能（AI）の技術で仕事の価値を上げて、仕事をやる人の価値も上がります。目的はいつも技術を使うことです。西脇さんが様々な領域での活用がはしまるAI人工知能と言いました。

３つ例を説明したいと思います。 1. _**JFK ファイル**_ 「写真ー＞テキストのAI」手紙やタイプライターでかく記事の内容にキーワードを探索することができます。イラストマップで関係がある言葉も繋がることができます。 2. _**ドローン＋「Azure」＋「CrackVision」活用イメージ図**_ ドローンで建築物外壁の見にくい部分を検査することができます。建物の安全の判定の場合に役に立ちます。 3. _**AI for Earth**_ 衛星・濃く写真やドローンの写真で森林を分析することができます。森林の比率と水辺の比率と荒地の比率を記録して、変化を比べることができます。

E. “チャットボットの今”〜本格的なマネタイズフェーズへ〜

講演者: 株式会社ZEALSの清水正大

チャットボットのマネタイズすることは態々な問題があります。でも、付加価値サービスでだんだん問題解決ができます。

清水さんが課題と解決策と言ったことで２つは私の考えたことを説明したいと思います。 1. _**問題：「技術的」サクッと会話は作れない　解決：選択肢会話で技術的課題を克服**_ 　＞最初に自然な会話が必要じゃないと思います。経験から、選択肢会話はチャットボットがないより役にたつと思います。でも、難しい質問があったら、メールや電話のサポートがあった方がいいと思います。 2. _**問題：「工数/ROI」膨大なシナリオコンテンツ作成　解決：ゴールがある会話なのでシナリオ数は最小化**_ 　＞そう思います。必要な物を集中したほうがいいと思います。そして、お客さんの返事からディープラーニングをします。「Zeals」のロードマップも面白かったです。チャットボット（テキストだけ）

スピーカー（声で会話）

"パートナー"（自然な会話）

F. Google Cloud の AI 技術をビジネス活用する方法

講演者: グーグル・クラウド・ジャパン合同会社の大薮勇輝

大薮さんがAIをビジネスに導入するためのプロセスがとても重要ですと言いました。それから、グーグルの目的は「AIの民主化」というAIは誰が簡単・迅速・便利に活用できる環境をつくる。

大薮さんが汎用的な用途から専門的な用途の「Google Cloud API」のプロダクトグループも紹介しました。 1. _**機械学習（Machine Learning）API**_ 使用可能のグーグルの学習済みモデルを使うことができます。ほとんど、グーグルのツールを使って、深いプログラミングは必要がないので、全て開発者は使うことができます。例：Cloud Vision API - 写真を分析して、物を見分けることができます。 2. _**Cloud AutoML**_ カスタムモデルをアップロードして、設定して、グーグルのツールで開発を自動化になります。ほんとうにユーザーのイメージを使うから、機械学習APIより正確です。 3. _**Cloud AI Platform**_ 自分のシステムモデルを作成することができます。専門的なアプリを開発のために学習専門家向けが必要です。