第４次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる

1. - 企画書が書けるベースとなるような基礎知識を学ぼう！ - 第４次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる 2017年12月6日(水) 株式会社Dive into Code 代表取締役　野呂浩良 Tel 03-5459-1808 https://diveintocode.jp/

3. 3Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. 自己紹介 MBAエンジニア講師。29歳でプログラミングと出会い、34歳で初めてプログラミングセミナーをグロービス校舎で開催。 1980年誕生 23歳東京農業大学農学部農学科（学士）卒業「昆虫生態学研究室」 23歳株式会社すみや「接客販売」 26歳株式会社リクルート「法人営業」 29歳株式会社ワークスアプリケーションズ「コンサル」 33歳株式会社プロスタンダード「研修講師」 34歳グロービス経営大学院大学経営管理科（修士）卒業 35歳株式会社Dive into Code　創業キャリアの軸は、未経験分野への挑戦

5. 5Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. 自己紹介プログラミングスクール DIVE INTO CODEを運営。ビジョンは「テクノロジー教育のエコシステムを構築する」こと。フルタイム就業正社員 / フリーランス実課題を元にした研究リモートワークでアルバイト / 副業政府と組み地方＆海外IT人材育成卒業後も学び続ける永続勉強会スクールで本気で学習プログラミング初体験

7. 7Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. IT業界は、第３次産業革命時代の寵児。テクノロジーの進化は、蒸気から電気へ。電気からコンピュータへ、AIヘ。第４次産業革命とは？第１次第２次第３次第４次 18世紀 20世紀(前) 20世紀(後) 21世紀蒸気機関 @木綿工業電気エネルギー @重化学工業コンピュータ＠IT業 AI、ビッグデータ @製造、広告業等機械化大量生産自動化自律化今や第４次産業革命で AI の時代が始まっている

8. 8Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. 第４次産業革命とは？経済産業省の調査では、IT業界（情報サービス業）は日本の基幹産業であり、最多の従業員数となっている。（出所）JISA WEB サイト：経済産業省「特定サービス産業実態調査」「工業統計調査」 http://www.jisa.or.jp/explain/tabid/756/Default.aspx 産業売上高従業員数情報サービス約21兆円約103万人（最多）自動車約52兆円約80万人鉄鋼約18兆円約22万人エレクトロニクス約37兆円約102万人

9. 9Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. 第４次産業革命とは？ソフトウェアテクノロジーの進化は、半導体の進化に依存する。ムーアの法則のとおり、これからも続いてゆく。トランジスタ・ラジオ時計 TVゲーム・パソコン携帯電話スマホ COBOL Lisp SMALLTALK C Perl C++ Ruby Python Java Scala C# Go Swift Hack ドローン IoT トランジスタ DRAM 64Mビット DRAM 1Gビット DRAM 1960 1970 1980 1990 2000 2010 (現在)

11. 11Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. 第４次産業革命とは？必要とされる技術要素。アプリケーション開発は、全領域で必要。コンピュータサイエンスへの理解が不可欠な時代に。 IoT クラウド（Web） AI （ソフトウェア領域） Web - HTTP - WebAPI インフラ、ネットワークアプリケーション開発（ハードウェア領域）センサー、デバイスネットワークアプリケーション開発（数学領域） Machine Learning Deep Learning アプリケーション開発 - C 等 - Python - C++ 等 - HTML, CSS - JavaScript - Python, Ruby 等テ | マ言語

12. 12Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. 第４次産業革命とは？従来のエンジニアに加え、AIエンジニアとの対話も必要。対話のためには専門技術の幅を広げなければならない。クラウド化の進行で分業の隔たりが薄くなるアプリケーションエンジニアインフラエンジニアデザイナーサービス化の進行で分業の隔たりが薄くなる AIエンジニアデータサイエンティスト「自律化」の実現のために、新たなミッションとして協働が必要になるヘッダーフッター PhotoShop Illustrator HTML, CSS JavaScript Java Ruby PHP サーバ構築 → クラウドで半自動化 Linux サーバ管理 CI構築機械学習・プログラミング最新理論の理解 → 原則英語 Python C++ GPU管理プログラムの実装も必要

13. 13Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. 第４次産業革命とは？ IT利活用の高度化、多様化の進展により IT人材の不足が加速する予想。求人に対して慢性的に求職者が不足。経済産業省：IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果「参考図１. IT人材の需給に関する推計結果の概要」より 2016年 17.1万人不足 ↓ 2020年 36.9万人不足 ↓ 2030年 78.9万人不足テクノロジーの進化に適応すれば人生100年時代を生き抜ける！

29. 29Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. AIにはどんな分野があるのか？機械学習のうち、教師あり学習のニューラルネットワークが多層化されたものがディープラーニング（深層学習）。分野手法教師あり学習回帰分析決定木ニューラルネットワーク教師なし学習クラスタリング強化学習（省略）ディープラーニング CNN RNN LSTM GAN

36. 36Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. 例：オンラインショッピングでサイトを巡回している顧客がどんな振る舞いをするのかに応じて、どんなページを提供するのかやどんな広告を見せるのかは、強化学習の手法が活かせる。強化学習は、学習するコンピュータが、そのおかれた周囲の「環境」とやり取りすることで性能を高めていく技術。 AIにはどんな分野があるのか？

37. 37Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. AIを使ったサービスの実現について AIを理解するために必要な知識は、機械学習の知識とそれを自分で実装するためのプログラミング等の知識が必要。機械学習の知識プログラミング等の知識機械学習アルゴリズム発展的な学習アルゴリズム（ディープラーニング）数学 - 線形代数 - 統計学 - 確率論 - 微積分学機械学習アルゴリズムの実装 - オープンソースのライブラリを使用 - 多くは Python で開発されているデータサイエンス

38. 38Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. AIを使ったサービスの実現について機械学習では 3) と 4) にあたる「特徴量の設計」と「モデルの選択」が非常に重要。 1) 何をしたいのか、目的や問題を定義する 2) 自分の扱いたい問題に関するデータを集め、「前処理」する。 3) 前処理が終わった膨大な元の情報から、予測のために必要な本質的な情報「特徴量の設計」をする。 4) 予測のための機械学習の「モデルの選択」をする。（テスト必須） 5) データ（特徴量）を「モデル」に入力し学習をさせる。 6) 学習済みのモデルの性能を評価する。 7) 学習済みのモデルに未知のデータを入力し、予測をさせる。実務では、扱いたいデータを理解して整形する「前処理」が重要

40. 40Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. AIを使ったサービスの実現について自作ライブラリ既存ライブラリクラウドサービス機械学習の利用 Google Cloud Platform Microsoft Azure Machine Learning Amazon Machine Learning IBM / Watson Machine Learning Google / TensorFlow Preferred Networks / Chainer 機械学習の利用には、ライブラリ（Python等のプログラム）を利用する方法とクラウドサービスを利用する方法がある。利用イメージをつかむだけならクラウドサービスで十分

42. 42Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. 既存ライブラリ、クラウドサービスを使ってみよう！グループワーク既存ライブラリクラウドサービス Google Cloud Platform Microsoft Azure Machine Learning Amazon Machine Learning IBM / Watson Machine Learning Google / TensorFlow Preferred Networks / Chainer ライブラリはCloud9 や Codeanywhere を使い操作してみよう

43. 43Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. - 機械学習アルゴリズムとは、文字や画像、音声などのデータに潜む法則をコンピュータが自分で見つけ出す仕組みのこと。 - 機械学習のうち、教師あり学習のニューラルネットワークが多層化されたものがディープラーニング（深層学習）。 - AIを理解するために必要な知識は、機械学習の知識とそれを自分で実装するためのプログラミング等の知識が必要。 - 機械学習の利用には、ライブラリ（Python等のプログラム）を利用する方法とクラウドサービスを利用する方法がある。まとめ AIとは、人間のように学習し考えることができる、知的な情報処理の仕組み。これを可能とするのが「機械学習」。

45. 45Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. Microsoft Azure Machine Learning https://azure.microsoft.com/ja-jp/free/services/machine-learning/ Google Cloud Platform https://cloud.google.com/?hl=ja Machine Learning on AWS https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/?nc1=h_ls Watson Machine Learning https://datascience.ibm.com/features#machinelearning Appendix 機械学習を利用できるクラウドサービス

47. 47Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. TensorFlow Tutorials https://www.tensorflow.org/tutorials/ TensorFlowチュートリアル - ML初心者のためのMNIST（翻訳） https://qiita.com/KojiOhki/items/ff6ae04d6cf02f1b6edf Chainer Tutorial http://docs.chainer.org/en/stable/tutorial/basic.html Chainerチュートリアルの和訳【Chainerの紹介と多層パーセプトロン】 http://www.iandprogram.net/entry/chainer_japanese Appendix ライブラリとクラウドサービスの使い方

48. 48Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved. 告知グロービス経営大学院生（受講生・卒業生）は、グロービス人工知能研究会にぜひご参加ください。 ※ 詳細は、グロービス人工知能研究会のFacebookで確認ください。 https://www.facebook.com/groups/214241435740519/ 技術別適用領域別知る体験する作るビジネス化・　ニュース・　セミナー・　イベント・　参考図書・　用語集・　講演会・　ハンズオン・　ネットワーキング・　視察会・　読書会・　プログラム講習・　技術講習・　ツール使い方講習・創造・変革（コア技術） (応用技術) (業務ｘ AI) (業界ｘ AI) ・　GPU ・　機械学習・　深層学習・　自然言語処理・　画像認識・　音声認識・　予測API　　・　ジェスチャー認識・　感情認識・　VR ・　ロボット・　IoT ・　ChatBot ・　自動運転・　RPA 　　・　経営・　販売・　人事・　マーケティング・　秘書・　ファイナンス・　法務・　広告・　農業・　教育・　製造・　医療・　自動車・　小売・　メディア使う段階別活動分科会

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