高収益企業と低収益企業ではＡＩ導入に差

７月６日
ＩＴＪａｐａｎ　２０１７
つづき
（表題の件については、さいごにすこし）

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■AIで企業を強くする

新世界での戦い方
３つの潮流
・IoT：いま１００億台
・デジタルデータ爆発：ビッグデータ
・ＡＩ

デジタルフィジカルワールド：サイバーフィジカル

新世界での戦い
　ＩｏＴの地政学
　　Ｘ：顧客体験
　　Ｄ：データ資源
　　Ｐ：サービスプラットフォーム：プラットフォーマーとしての成功
　　　→交通の要所
　　Ｈ：ハードウェア：誰が抑えるのか

戦い方を分析した　グランドストラテジー：
　３つの定石とＡＩ
　　ＨＤＸ：産業材（スマートコンストラクション）
　　　　→消費財ではうまくいかない：消費者の要求までは・・
　　ＸＤＰＨ：サービス→顧客ＩＤ→行動情報→プラットフォーム形成→ハード
　　　　成功できるのはごくひとにぎり
　　ＢｕｙＤ：データ資源を持っている会社の買収
→ＡＩは価値ある顧客体験を提供するための鍵となる

新世界では自社のＡＩ能力が重要に

変化が加速し、世界は変わる
　３Ｄプリンティング
　ロボティクス
　仮想現実（ＶＲ）／拡張現実（ＡＲ）
　生命情報学／合成生命学
　量子コンピューター
→業種業界を問わず、３Ｄプリンティング、ロボティクス、ＶＲは取り組む
　人間の考え方、制度は線形→ギャップが出る：規制？
→３年から５年先は大きく変わる

ＡＩによる価値創出
３つ
　・経験値移植で生産性向上
　・莫大なデータから洞察獲得
　・知能化ＨＷ＋サービスによる新たなや意見

・事例：経験値移植で生産性向上
　　保険査定でのＷＡＴＳＯＮ導入→今後支払
　　　顧客接点：コールセンター、人材配置
　　　サプライチェーン
　　　支援業務：離職防止、業績予測
　莫大なデータから得る洞察がもたらす価値
　　ＷＡＴＳＯＮが診断
　　精神科のカルテ：テキスト→ＭＥＮＴＡＴ
　　派遣先の要求
・知能化ＨＷ＋サービス
　　アイサイト
　　コマツ:スマートコンストラクト
　　あまぞんえこー

・日本企業：ＡＩ活用に積極的

・これからグーグルを作ることは意味ない
　→どう戦うか

・新たな定石ＰｏＰ：ぷらっとふぉーむおんぷらっとふぉーむ
　ＳＨＡＺＡＭ：ＩＦＴＴＴを使って個別のトランザクションへ
　　データは持っている
　　世界最大のituneあふぇり

ＡＩの働かせ方
・ＩＴ部門の戦い
　データ戦略
　新たなアーキテクチャ

　　　ＡＰＩ
　アプリ・・・・
　　　ＡＰＩ
　ＡＩ・・・・・

・ＡＩソーシング
　ベンダーが教育
　自社の中で教育訓練
→どのように組み合わせていくか
→知識体系の整備
　　自動タグ付、特徴ベクトル化によるコーパス：差別化
ＡＩ教育が重要

・リーンスタートアップ・アジャイル
　デザイン指向
　ＡＩを使ってどんなものができるか：わからない
　→試行を速いスピードで繰り返す

・活用アプローチ
　価値評価：ＰｏＣ→ロードマップ
　構成と教育・訓練：ＡＩソーシング
　実装と運用
→スパイるアップ

まとめ
１．グランドストラテジーの策定
２．アーキテクチャＡＩソーシング
３．コーパス
４．ＡＩ教育
５．体験デザイン＆リーン

Ｑ；属人性のあるものは、どうＩＴ化するのか
Ａ；ＡＩは、属人的な部分までも機械学習してしまう
　　属人的な部分があるほどＡＩ

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メモしそびれた。

ＡＩは低収益企業と高収益企業では差がある
・低収益企業での導入はすくなく、導入しないとか検討段階
・高収益企業では、もう導入・運用が始まっている
・この差は世界より、日本でとくに顕著
というアンケート結果を説明していた

【７月１０日追加】

以下のサイトに数値が載っている
コグニティブの理想と現実
Watson日本語化から1年が経過した等身大のコグニティブ
──第2回IBM中山裕之インタビュー
https://www-935.ibm.com/services/jp/ja/business-consulting/reinvention-cognitive-ideal-and-reality.html
（以下太字は上記サイトより引用）

グローバルでは高業績企業の46％が「既にコグニティブ・コンピューティングのプロジェクトが開始されている」と回答しました。一方、低業績企業は、11%に留まっています。

一方、日本では、高業績企業の77％が「既にプロジェクトを開始している」と回答しており、低業績企業が11%に留まっている状況と比べると、両者の間にグローバルよりも大きな差が開いている事実が浮かび上がりました。

残業ゼロなのに、売上高が伸びている理由

７月６日
ＩＴ　Ｊａｐａｎ２０１７

つづきのメモメモ

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ほぼ全員残業ゼロなのに、１０年連続で売上高が伸びている理由

・会社の話
・１人当たり生産性２億円（５０人で１００億くらい）
・製品を作る上のポリシー
　　
・メディア取材が多い／東京ライフワークバランス認定企業
・どうして残業しない会社にこだわったか
　　元ブラック企業の取締役だった私
　　　毎日終電まで働かせる
　　　離職率１００％
　　　社員は使い捨て
　　→大嫌いな言葉はワークライフバランス
　早く安定した企業になりたい
　仕事とプライベートを充実したい：めんどくさい社員
　　→長くても２年：いつも載ってるあの会社
・管理職が全員退職：気づいたときは
　　人が残らない会社は、企業が安定しない：人が大事
　　社員もつかれる
　　仕事ができても、ああなるんだあ～で終わる
　　営業アシスタントを口説き倒して営業にする
　　　→半年は営業マン：稼げた時点でやめる
　稼ぐ人が増えても、アシスタントが増えたら養っていけない
　　→出産する：退職しないと
　残業しない人はいられない
・営業しなくてもいい方法を提案した
　　→残業やめて、売り上げ落ちたらどうするの？
　　　独立した
・３つの強み
　　差別化した製品づくり
　　わかりやすい広告力
　　親切で丁寧なサービス

　媒体を販売→競合になる
　　→差別化したオリジナル商品が必要

　わかりやすい広告
　　わかりにくい広告：ゴールデンタイムに静止画流すようなもの
　　→ハードルを下げ、お客様にアクションを取ってもらうか

　親切で丁寧なサービス
　　お客様の声を届くように
→意外と難しい

・４つの仕組み
　定時退社
　業務の棚卸
　システム化
　アウトソーシング

　人より先に変える気持ち
　　→残る人がいると、いずれ軋轢が起こる
　何が大変か：１日、会議資料を作っている人がいた！
　　→会議を月２回に変更
　システム化：ぽんと押せば会議資料
　アウトソーシング：会計事務所に振り込み作業

・６つの社内ルール
　社内資料はつくりこまない
　　Ｗｏｒｄ１枚にする
　会議は３０分
　　脱線して答えが出ない
　　次の日になったら変わる
　メールでお疲れ様は使わない
　社内のスケジュールは勝手に入れる
　プロジェクト化
　社内の根回し

　１７時に帰っていいよ制度
　→１７：３０まで給料は出す

・残業なしの成長サイクル

・社員が暗かった→企業サーベイ最悪
　不満がある：社長最悪
　　　仕事に行くことを楽しみにしている　０％
　　いうこととやることが一致している　　６％

　価値観である「挑戦」を発表

　新しい事業

　働き甲斐のある会社だといえる

・出産しても働きやすい制度
　　ベビーシッター制度
　　HappyBackToWork　メージ映像
（ぱわぽでなく、１枚の紙で表現している）　　

ブロックチェーンは管理者がいない。ということは博打だと胴元がいない・・規制できるのか？

表題の件は、７月６日
IT Japan 2017
の基調講演で聞いてきた！のでメモメモ

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■ブロックチェーンが創るデジタル社会

ブロックチェーン仮想通貨の基礎技術
ブロックチェーン：ＦｉｎＴｅｃｈの中でも全く新しい技術
　→ＦｉｎＴｅｃｈの多くは既存の技術を使っているが

・いままでの電子マネー：情報集中
　　王様がいて、王様が管理→台帳：唯一の証拠


・仮想通貨：ブロックチェーン
　　ボランティアが石の板に記録（実際はコンピューターだけど）
　　石の板：事実上書き換えられない（ＰｏＷによって）

・集中システム：攻撃弱い、コスト高い：管理者いる
　分散システム：攻撃強い、コスト安い：管理者いない→労働者はいる（マイナー）
　　→管理者・経営者がいないのがブロックチェーンの特徴
　　　（ＡＩは労働者の代替）
　　→奪う職の種類が違う

・ブロックチェーンの応用：ビットコイン→うまくいった
　銀行が出す：使える仮想通貨
　→管理主体があるかないかで違う
　→ビットコイン：コンピューター（Ｐ２Ｐ）→管理者ない
　　銀行の仮想通貨：管理者がいる→銀行

パブリックブロックチェーン：入るの自由、管理者いない
プライベートブロックチェーン：管理者がいて、だれが入っているかわかっている


誰が参加しているかわからない社会で、信頼できる事業（通貨発行）が可能か？
　　→ついこの間まで、それはできないと思っていた
　　→ＰｏＷでできるようになった：革新

銀行の仮想通貨：銀行が保証している→電子マネーに似た性格
　電子マネーとの違い：転々流通する（電子マネーは１回使ったら終り）
　ビットコイン：価格変動→あくまでも送金の手段

中央銀行が発行する仮想通貨
　イングランド銀行
　スウェーデン：すでに電子マネー→中央銀行が仮想通貨
　中国：資産逃避に懸念→自分たちで発行してしまう
→いくつかの問題：社会の仕組みが変わってしまう
　　銀行：いらなくなる
　　すべての取引が中央銀行に握られる

ブロックチェーンの応用：
　通貨
　証券：取引は超高速、でも決済は時間がかかる→ブロックチェーンを使う
　　　　　ＮＡＳＤＡＣが実験
　保険
→金融の分野：２つの理由
　　・金融は情報を扱っている
　　・金融業はあまり情報技術が使われていなかった：強い規制

様々な分野で応用：社会を大きく変えていく
　・シェアリングエコノミー
Airbnb
　　 uber:ライドシェアリング
→日本は法規制がある：旅行業→規制緩和、道路運送法（白タク規制）
→その先の問題：Airbnbやuberはブロックチェーンに置き換えられる
　　→自動化できる

UberやAirbnbは過渡的なもの、なくなるだろう

　・予測市場を運営：胴元がいない
　　→禁止することができない
　　→いままでは、賭博として市場が閉鎖された
　　　ブロックチェーン：閉鎖しようとしても、だれを・・・

※ブロックチェーンはけしからん！禁止しろ
　→いや、だれを禁止するの？
　中国ですら、禁止できない・・・

　→先物市場を代替できる！
　　デリバティブ、オプションも！

分散自立型社会
・自動化　労働者の仕事を自動化する→ＡＩ・ロボット
　今日の話　経営者がいない　ＤＡＯ
　ＤＡＯ　分散化された自動的組織
・ＡＩ＋ブロックチェーン：労働者、経営者もいない
　人間でしか行えない仕事：かならずある→集中的に
　どういう仕事か：これからみいだされていくこと

「囲碁の着手予想と形勢判断をＣＮＮで」とか、聞いてきた！

７月６日
GPU Deep Learning Community #5
にいってきた！ので内容メモメモ

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■囲碁の着手予想と形勢判断をＣＮＮで
・自己紹介　Aya,AI将棋（ＹＳＳ）
・AyaにCNNを組み込んだ話。caffeを使っている
・Android go free
・AlphaGoの論文を参考にしています
　２０１６年１月 Natureに論文発表
　２０１７年５月　中国の世界チャンピオンに３連勝；マシン１台
　開発中止、今年中に論文？
・囲碁２００６年２０１５年にブレイクスルー
　　２００６年　モンテカルロ法
　　２０１５年　ディープラーニング
・ＣＮＮにやらせること：着手予想、評価関数

・着手予想(Policy Network）の構造
　碁盤をそのまま入力層
　コンボりゅーしょん　１２８＋ＲｅＬＵ
　　　：
　　　：
　コンボりゅーしょん　１２８＋softmax　：出力

・全部コンボりゅーしょん（プーリングない）

・直前手の情報が重要（なぜか・・？）
　入力は４９チャンネル
　　　１～５手前
　　　駄目の数
　　　医師数
　着手予想の教師データ
　８万局
　一致率５２．３
　アマチュア二段程度Goloisは４段
　→パターンで勝てる？


・失敗したこと：２手先３手先予測→せいせきわるい

ＣＮＮ評価関数
構造
バッチのーまりぜーしょん

１つの寄付から１６き
・評価関数の学習難しい
・モンテカルロ法も評価に

Crazy StoneのＣＮＮ　 詳しくは「ディープラーニングで囲碁」

■SSD-to-GPUダイレクト
・自己紹介

・背景技術
　pg-strom：PostgreSQL
　ＳＱＬ：独立で評価できる
　ＧＰＵ：たくさんのレコード並列処理
　　→伸び方フラット、ただしＩＯ鬼門
　　　対象データをオンメモリ
　　　　→SSD-to-GPU
　背景技術：NVMe-SSD　数万円　５Ｇ／Ｓｅｃ
　GPU-Direct RDMA　直接データやり取り
　SSD-to-GPUダイレクトＳＱＬ実行
　　結果ＩＯはやくなる
　ベンチマーク　Star スキーム

・今後の展望
　In-database 統計解析・機械学習基盤

■ＡＷＳのＧＰＵインスタンスとMXNet
・自己紹介
・Amazonのビジネス
　(ご迷惑かけてるかもしれないけど・・・）
　　コンシューマーサービス
　　セラー（物流がし）
　　ＡＷＳ
・あまぞんでの機械学習
　数十億アイテムの管理を支えるＩＴ基盤を構築運用
　ビデオ：ロボットが動いている
・ＡＩの課題：スケール
　データが多い
　　教師データ：データクレンジング
　　トレーニング：ＧＰＵ
　　推論：サーバー
　Ａｍａｚｏｎ　Ｇｏ
　ロボティクスチャレンジ：去年ＰＦＮ優勝
　イメージとメタタグ

・AWSの話
　４レイヤーから構成される
（１）ＡＩサービス：音声合成、画像認識、コマンド実行（推論）
（２）Ａｍａｚｏｎ　ＥＭＲ：Ｈａｄｏｏｐでテキスト処理
（３）ＡＩエンジン いろいろ入れている
　　→全部入り、Jupyter使える　ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇＡＭＩ
　　　AWSはApache MXNetに貢献→デバイスでも動く
　MXNetに書き換えているサービス：いろいろ
　MXNetのロードマップ
　プラットフォーム追加、Keras対応、スパーステンソル対応
　velilogを吐くようになる

（４）インフラ
　ＧＰＵインスタンス：P2インスタンス K80 GPU最適化(GPU ブースト）
　　　→volta積んだの出る
　ＦＰＧＡインスタンス

・ＡＷＳでＧＰＵも安く使い倒せ
　tokyoのSpot状況 P2.xlarge
　時価で出している

・nvidia docker
　ＥＣ２コンテナサービス
　ＡＷＳ　バッチによるバッチ処理管理
　推論：AWS えらすてぃっくびーんずとーくで
　サーバーレスな推論環境：AWS Lambda
　IoT on AWSでの推論プラットフォーム
　　エッジ側のかんり：ぐりーんぐらす

■ChainerのれきしとCupy
・自己紹介
・会社概要
・Chainerの歴史
　３．０．０α版出る
　　４つのものがでる（ＣｕＰｙもでるので）
　Ｃｈａｉｎｅｒ多角化
　　分散深層学習
　Chainer RL:OpenAI Gym
　Chainer CV：画像認識の前処理
・CuPy
　・行列演算を高速化
　　numpyのところをcuoyにしてくれればいい


■ＬＴ１：LSTMで文章校正システムの構築
・自己紹介
・会社紹介
・本題
　課題：公開前コンテンツの文章校正業務を自動化したい
　誤りのある可能性のある文書箇所
・データ
　Ｗｅｂサイト、メルマガ
　モデル：ＬＳＴＭ
　　文字列、形態素の並び
　形態素ベース、Ｎ－ｇｒａｍ
　ん＋１の単語予測
　N-Gram
・速度カイゼン
　ＧＰＵ
・精度カイゼン
　クロスバリデーション
　予測：８０％
　高い確率：定型文、出現回数多い

■Ｇｒｅｅｎ５００とＧＰＵスパコン
　６月１１月のスパコン順位
　ＮＶＩＤＩＡ　Ｇｒｅｅｎ５００　１位
　→いま、サターンは落ちたけど、ＧＰＵ
　１４がＴｅｓｌａＰ１００１位から４位
・らいでん
　トップ３にアメリカはいらない
・DeepLearningInstitute
・ＧＴＣジャパン：２日間

Apple Watchで血糖値を測定

え、ええっ（＠＿＠！）
出たら買う買う買う～

アップルのティム・クックCEO、Apple Watchで血糖値を測定していた姿が目撃される
もうすぐ「時計で糖尿病の治療と予防」が実現する？
http://japanese.engadget.com/2017/05/19/ceo-apple-watch/

LINEでスタンプを送れば送るほど・・・

LINEでスタンプを送れば送るほど、引きこもりや自殺者が増える
http://media.housecom.jp/micro_040/
そうなの？