20171122 abeja night_marketing
TRANSCRIPT
マーケティングから見たABEJA Platformの重要性
株式会社ABEJAMarketing Director 小島 英揮
AIへの流れは不可避か?
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人工知能(AI)のながれ
1956 1970 1980 1995 2010 2015
第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム
人工知能Artificial Intelligence
機械学習Machine Learning
深層学習Deep Learning
“第三次”AIブーム
クラウドコンピューティングのスタート
クラウド以降のエコシステムが作ったITの「不可避」な流れ
2006 -
Big Data
Mobile
2016 -
IoT
AI
VR/AR/MR
(仮想体験)
Service
Layer
Cloud
Computing
Google as AI First
2002年頃に、私はグーグルの社内パーティーに出席していた。
ペイジの返事はいまでも忘れられない。「僕らが本当に作っているのは、AIなんだよ」と彼は答えたのだ。
AIを使って検索機能を改良しているのではなく、検索機能を使ってAIを改良しているのだ。
私の予想では、2026年までにグーグルの主力プロダクトは検索ではなくAIになるはずだ。
AI、特にディープラーニングの適用範囲
今まで分からなかったことが分かる
INPUT
これまでデータとして使うのが難しかった動画や画像等の情報を
処理できるデータとして活用
OUTPUT
判断の精度が上がる
精度を下げず大量に処理できる
分かりやすく言うと・・・
熟練工による目視検査過程
検査精度の向上
検査工程を複製(増やす)
新しい検査方法の発見
分かりやすく言うと・・・
ドローン等での定点観測写真× 障害発生データ
障害の早期検知、プラント稼働率向上
保守、点検時の危険度、時間の短縮
未然に障害を検知
AI導入での成功にはフィードバックループ
が働くことが重要
AIで成果を上げるうえでは、常に運用し続ける=スケールすること
が求められる
AIの市場動向
MM総研調べ:
http://news.mynavi.jp/news/2017/04/26/198/
Question:皆さんの周りで、
ディープラーニングな案件は進行していますか?
Solution Delivered by
社名 株式会社ABEJA
設立 2012年9月10日
住所 東京都港区虎ノ門4-1-20田中山ビル10F
資本金(資本準備金含む)
1,400,268,000円
企業理念 イノベーションで世界を変える
事業内容ディープラーニングを活用した産業構造変革
• Archetype Ventures, Inc.
• Innovation Network Corporation of Japan
• Inspire Corporation
• Inspire PNB Partners Corporation
• ITOCHU Corporation
• Mitsubishi UFJ Capital Company Limited
• Mizuho Capital Company Limited
• NTT Docomo Ventures, Inc.
• NVIDIA Corporation
• Sakura Internet, Inc.
• salesforce.com, Inc.
• Toshiba Tec Corporation
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AI/DLの専門人材
■量質ともに国内最高レベルの人材を確保
•システム・インテグレーション 等からの”派生人材” ではなく
•「AI/DLの専門性」を有する人材を、世界各国から採用・育成
1
自社開発ソリューション
■企業に円滑なAI/DL導入を保証し、パフォーマンス最大化が可能
•自社開発ゆえの、品質・生産性・運用安定性の高さ
•日本政府*や、海外リーディングカンパニー**からの評価も獲得
2
実 績
■国内AIブーム黎明期の2012年より、実績・経験を積み上げ
•研究や分析に留まらず、リアルな “現場” への導入実績多数
•数万以上のIoTセンサを管理し、安定稼働ノウハウを蓄積
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* 経済産業省、NEDO、IoT推進ラボ等から、IoT関連プロジェクトの委託先として採択実績** NVIDIAやsalesforce.comと提携済み
ABEJA Overview
収集 蓄積 学習 実行
継続的インテグレーション
5年に及ぶソリューション提供で理解したこと:学習モデルの構築同様、「運用」し続けることが重要であり、
同時に工数もかかる
課題:運用部分をスクラッチで作るか、既存のプラットフォームを利用するか
迅速スタート共有ノウハウ
モデル開発に集中
構築に工数独自ノウハウモデル開発以外にも多大なリソース必要
スクラッチで環境構築・運用
プラットフォームを利用
収集 蓄積 学習 実行
継続的インテグレーション
「運用」し続けるためのプラットフォーム
ABEJA Platform
IaaS
○○SaaS
○○SaaS
API on API
API
PaaS
System
Processor
スクラッチ+
自社DC
スクラッチ+
IaaS
スケールし続ける、AI(ディープラーニング)環境構築、
運用にクラウドの力を!
More Informationand case studies will be
available at…
AWS re:Invent 期間中(11/28) のイベント:AWS re:Invent参加者でAIビジネスでのネットワーキング
を考えている方はぜひ!
Questions?