１２月７日、
MetaArc Developers Connect
に行って来た！のメモメモのつづき
■OpenStackの最新動向と富士通の取り組み
・自己紹介
・アジェンダ
OpenStackとは
OpenStackの最新動向
富士通のOpenStackへのとりくみ
・OpenStackとは
オープンソースのクラウド管理ソフト
ＩａａＳ＋α
OpenStackの運用イメージ
仮想化：個々の計算機資源を論理的に分割
OpenStack：複数の計算機をプール化→プールから切り出す
資源：コンピュート、ネットワーク、ストレージ
コンピュート
サーバーリソース
ネットワーク
仮想ＳＷ，仮想ルーター：コンピュートを接続
ＬＢ，ＦＷ，ＤＨＣＰ，ＤＮＳも追加できる
→視覚的に定義できる
ストレージ
仮想ストレージ：ブロックストレージ、オブジェクトストレージ、ＮＦＳ
Ｃｅｐｈもプール化できる
基本コンポーネント
ダッシュボード：ほらいずん
ネットワーク：にゅーとろん
：
：
ＯｐｅｎＳｔａｃｋ ＡＰＩ
ＯｐｅｎＳｔａｃｋアーキテクチャ
ＲＥＳＴ ＡＰＩ連携による疎結合コンポーネントアーキテクチャー
商用としても使える
ＯｐｅｎＳｔａｃｋファンデーション：世界第二位の規模
なぜＯｐｅｎＳｔａｃｋが注目されるのか
拡大するエコシステム
オープンソース
・ＯｐｅｎＳｔａｃｋの最新動向
利用動向
利用状況：用途
プロダクション向け用途が拡大、７割に到達→アメリカ、中国：日本Ｋ５
コア
１００～９９９が多い。１０００コアを超える大規模が増加
運用性の向上
注力
（１）Ｏｎｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ：
同じＡＰＩ操作で仮想サーバー、物理サーバー、コンテナを管理
ベアメタル：Ｉｒｏｎｉｃ ９→２０％へ
コンテナ（Ｍｕｇｎｕｍ／Ｚｕｎ）
Ｍｕｇｎｕｍ
Ｚｕｎ
Ｋｕｒｙｒ（くりあ）
Ｆｕｘｉ（ふくしー）
（２）無停止保守
理由：ワークロード可変、新たな障害、変動する品質
関係：
実現技術
ローリングアップグレード
スキップアップグレード
コンテナによる更新容易化（こら）
（３）オートヒーリング
障害発生時に自動復旧する機能を提供
Ｐｉｋｅで公式化したプロジェクト
ＯＣＴＡＶＩＡ：ＬＢ as a service ＥＬＢ相当
ＺＵＮ（ずん）：コンテナ配備 まぐなむにたいし、ＯｐｅｎＳｔａｃｋ独自実装
ＫＡＲＢＯＲ（かーばー）： Application Data Protection as a service
バックアップ
Blazar：利用期間予約
Cyborg：ハードウェアアクセラレーション
Ｍａｓａｋａｒｉ：ＨＡ、オートヒーリング
ストラテジックフォーカスエリア
OpenStqack情報提供充実
OpenStqack適用の阻害要因の排除
他コミュニティ連携強化
OpenStqackの簡易化
コミュニティ健全性の維持
・富士通のOpenStackへの取り組み
MetaArc提供：OpenStack採用
ソースコードレベルで
OpenStackコミュニティ活動実績
・まとめ
■実務に役立つＡＩ 富士通Ｚｉｎｒａｉ ＡＰＩの魅力
・ＡＩ（人工知能）の最新動向
ＡＩがもたらす市場インパクト
知識労働の自動化
ＡＩを制する者がロボット、自動運転を制す
最近の話題
画像認識
パーソナルロボット
自動走行車
タスク特化型ＡＩで人を超える
実用へも急速に広まっている
ＤｅｅｐＭｉｎｄでデータセンター省電力
暮らしの自動化
欧州では専用レーンを走るバスで自動運転
→運輸 ものの輸送 トラックの隊列走行
・人工知能とは
さまざまな要素技術の集合体
人工知能の発展：３回目のブーム
ＡＩへの期待～ビジネスリーダーの声～
かなりポジティブ、８割はチャンス
・富士通のＡＩ
Human Centric AI Zinrai
学習技術：共通、ソリューション提供
お問い合わせ：製造業 ３５％、金融２１％、流通２１％
適用：新しいＵＸ，ナレッジ、アノーマリー監視
・Ｚｉｎｒａｉプラットフォームサービスの特徴
ＩｏＴデバイス
世界最速クラスのディープラーニング
ＤＬＵ（ディープラーニング用ユニット）
知覚・認識 知識化 判断・支援
基本ＡＰＩ
目的悦ＡＰＩ
・ＡＩ活用をトータルに支援
検討フェーズ
導入フェーズ
運用フェーズ
・活用事例
モビリティ：画像認識
道路陥没を防ぐ路面下空洞探査
コールセンター
満足か不満か：声のトーン、言葉のとぎれ具合
ナレッジ：自然文解析→固有名抽出、文章分類、地点・座標推定
企業内文書の分類、事件事故情報、ＳＮＳ
情報の関連性を抜き出す
マッチング
・DeepLearning
グラフデータも扱える
DeepTensorによるグラフデータ学習技術
理化学研究所様と富士通の共創
想定外を想定するＡＩ
・共創によるＡＩビジネスの拡大
■ディープラーニングと最先端ＡＩが創出するイノベーション
・Ｚｉｎｒａｉ
Zinraiディープラーニングにフォーカスした話
・ＡＩ市場をけん引するＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ
２０２５年にはディープラーニング他、画像処理、自然言語、機械学習全部
全産業にＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ
・ＡＩビジネスには、あらたな思考フレームワーク、そして哲学が必要
おきゃくさん：ＩＴから現場へ
・シンギュラリティ
・ＡＩビジネスに必要となる思考フレームワーク
未来洞察力Ｘ場のデザイン力
「未来をみて、今を考える」
変化する場とＡＩテクノロジーの進化
フューチャーシナリオとバックキャスティング
・不確実性に支配される未来
本質的な課題
・ＡＩの定義を変える
Artificial Intelligence OR Amplified Intelligence
・ディープラーニングでできること
機械学習→従来の機械学習
ディープラーニング
教師データがなくてもできることも
・事例
川崎地質様
・ディープラーニングの創出するイノベーション
ものづくり：部品異常の検出
正常画像のみを学習させて、異常を検出
３ＤＣＧによる教師データ作成
・シーンを認識し、メタデータ（テキスト）を生成する
音声認識：ＢＧＭ，環境音消去→音の理解
複合的に→マルチモーダル
話者や無音部分
・コーパスを食わせると、それなりのあやまちも
正しい文章に書きなおす
読解力はない
・Ｚｉｎｒａｉディープラーニング
ＤＬＵ
・使いやすい３つの理由
・エッジ（ＩｏＴデバイス）連携
・DeepTensor
・電力：液浸技術→エッジでも
・ＡＩを加速する量子コンピューティングへの取り組み
Ｄｉｇｉｔａｌ Ｑｕａｎｔｕｍ Ｃｏｍｕｔｉｎｇ
組み合わせ最適化問題に能力を発揮
物流、インフルエンザの薬
MetaArc Developers Connect
に行って来た！のメモメモのつづき
■OpenStackの最新動向と富士通の取り組み
・自己紹介
・アジェンダ
OpenStackとは
OpenStackの最新動向
富士通のOpenStackへのとりくみ
・OpenStackとは
オープンソースのクラウド管理ソフト
ＩａａＳ＋α
OpenStackの運用イメージ
仮想化：個々の計算機資源を論理的に分割
OpenStack：複数の計算機をプール化→プールから切り出す
資源：コンピュート、ネットワーク、ストレージ
コンピュート
サーバーリソース
ネットワーク
仮想ＳＷ，仮想ルーター：コンピュートを接続
ＬＢ，ＦＷ，ＤＨＣＰ，ＤＮＳも追加できる
→視覚的に定義できる
ストレージ
仮想ストレージ：ブロックストレージ、オブジェクトストレージ、ＮＦＳ
Ｃｅｐｈもプール化できる
基本コンポーネント
ダッシュボード：ほらいずん
ネットワーク：にゅーとろん
：
：
ＯｐｅｎＳｔａｃｋ ＡＰＩ
ＯｐｅｎＳｔａｃｋアーキテクチャ
ＲＥＳＴ ＡＰＩ連携による疎結合コンポーネントアーキテクチャー
商用としても使える
ＯｐｅｎＳｔａｃｋファンデーション：世界第二位の規模
なぜＯｐｅｎＳｔａｃｋが注目されるのか
拡大するエコシステム
オープンソース
・ＯｐｅｎＳｔａｃｋの最新動向
利用動向
利用状況：用途
プロダクション向け用途が拡大、７割に到達→アメリカ、中国：日本Ｋ５
コア
１００～９９９が多い。１０００コアを超える大規模が増加
運用性の向上
注力
（１）Ｏｎｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ：
同じＡＰＩ操作で仮想サーバー、物理サーバー、コンテナを管理
ベアメタル：Ｉｒｏｎｉｃ ９→２０％へ
コンテナ（Ｍｕｇｎｕｍ／Ｚｕｎ）
Ｍｕｇｎｕｍ
Ｚｕｎ
Ｋｕｒｙｒ（くりあ）
Ｆｕｘｉ（ふくしー）
（２）無停止保守
理由：ワークロード可変、新たな障害、変動する品質
関係：
実現技術
ローリングアップグレード
スキップアップグレード
コンテナによる更新容易化（こら）
（３）オートヒーリング
障害発生時に自動復旧する機能を提供
Ｐｉｋｅで公式化したプロジェクト
ＯＣＴＡＶＩＡ：ＬＢ as a service ＥＬＢ相当
ＺＵＮ（ずん）：コンテナ配備 まぐなむにたいし、ＯｐｅｎＳｔａｃｋ独自実装
ＫＡＲＢＯＲ（かーばー）： Application Data Protection as a service
バックアップ
Blazar：利用期間予約
Cyborg：ハードウェアアクセラレーション
Ｍａｓａｋａｒｉ：ＨＡ、オートヒーリング
ストラテジックフォーカスエリア
OpenStqack情報提供充実
OpenStqack適用の阻害要因の排除
他コミュニティ連携強化
OpenStqackの簡易化
コミュニティ健全性の維持
・富士通のOpenStackへの取り組み
MetaArc提供：OpenStack採用
ソースコードレベルで
OpenStackコミュニティ活動実績
・まとめ
■実務に役立つＡＩ 富士通Ｚｉｎｒａｉ ＡＰＩの魅力
・ＡＩ（人工知能）の最新動向
ＡＩがもたらす市場インパクト
知識労働の自動化
ＡＩを制する者がロボット、自動運転を制す
最近の話題
画像認識
パーソナルロボット
自動走行車
タスク特化型ＡＩで人を超える
実用へも急速に広まっている
ＤｅｅｐＭｉｎｄでデータセンター省電力
暮らしの自動化
欧州では専用レーンを走るバスで自動運転
→運輸 ものの輸送 トラックの隊列走行
・人工知能とは
さまざまな要素技術の集合体
人工知能の発展：３回目のブーム
ＡＩへの期待～ビジネスリーダーの声～
かなりポジティブ、８割はチャンス
・富士通のＡＩ
Human Centric AI Zinrai
学習技術：共通、ソリューション提供
お問い合わせ：製造業 ３５％、金融２１％、流通２１％
適用：新しいＵＸ，ナレッジ、アノーマリー監視
・Ｚｉｎｒａｉプラットフォームサービスの特徴
ＩｏＴデバイス
世界最速クラスのディープラーニング
ＤＬＵ（ディープラーニング用ユニット）
知覚・認識 知識化 判断・支援
基本ＡＰＩ
目的悦ＡＰＩ
・ＡＩ活用をトータルに支援
検討フェーズ
導入フェーズ
運用フェーズ
・活用事例
モビリティ：画像認識
道路陥没を防ぐ路面下空洞探査
コールセンター
満足か不満か：声のトーン、言葉のとぎれ具合
ナレッジ：自然文解析→固有名抽出、文章分類、地点・座標推定
企業内文書の分類、事件事故情報、ＳＮＳ
情報の関連性を抜き出す
マッチング
・DeepLearning
グラフデータも扱える
DeepTensorによるグラフデータ学習技術
理化学研究所様と富士通の共創
想定外を想定するＡＩ
・共創によるＡＩビジネスの拡大
■ディープラーニングと最先端ＡＩが創出するイノベーション
・Ｚｉｎｒａｉ
Zinraiディープラーニングにフォーカスした話
・ＡＩ市場をけん引するＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ
２０２５年にはディープラーニング他、画像処理、自然言語、機械学習全部
全産業にＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ
・ＡＩビジネスには、あらたな思考フレームワーク、そして哲学が必要
おきゃくさん：ＩＴから現場へ
・シンギュラリティ
・ＡＩビジネスに必要となる思考フレームワーク
未来洞察力Ｘ場のデザイン力
「未来をみて、今を考える」
変化する場とＡＩテクノロジーの進化
フューチャーシナリオとバックキャスティング
・不確実性に支配される未来
本質的な課題
・ＡＩの定義を変える
Artificial Intelligence OR Amplified Intelligence
・ディープラーニングでできること
機械学習→従来の機械学習
ディープラーニング
教師データがなくてもできることも
・事例
川崎地質様
・ディープラーニングの創出するイノベーション
ものづくり：部品異常の検出
正常画像のみを学習させて、異常を検出
３ＤＣＧによる教師データ作成
・シーンを認識し、メタデータ（テキスト）を生成する
音声認識：ＢＧＭ，環境音消去→音の理解
複合的に→マルチモーダル
話者や無音部分
・コーパスを食わせると、それなりのあやまちも
正しい文章に書きなおす
読解力はない
・Ｚｉｎｒａｉディープラーニング
ＤＬＵ
・使いやすい３つの理由
・エッジ（ＩｏＴデバイス）連携
・DeepTensor
・電力：液浸技術→エッジでも
・ＡＩを加速する量子コンピューティングへの取り組み
Ｄｉｇｉｔａｌ Ｑｕａｎｔｕｍ Ｃｏｍｕｔｉｎｇ
組み合わせ最適化問題に能力を発揮
物流、インフルエンザの薬
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