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1 2018 Vol.2 AI FUJITSU RESEARCH INSTITUTE

2 富士通総研のコンサルティング サービス 社会 産業の基盤づくりから個社企業の経営革新まで 経営環境をトータルにみつめた コンサルティングを提供します 個々の企業の経営課題から社会 産業基盤まで視野を広げ 課題解決を図る それが富士通総研のコンサルティング サービス 複雑化する社会 経済の中での真の経営革新を実現します お客様企業に向けたコンサルティング 課題分野別コンサルティング お客様のニーズに合わせ 各産業 業種に共通する 多様な業務の改善 改革を図ります 経営戦略や業務プロセスの改善などマネジメントの側面 そして ICT 環境のデザインを通して 実践的な課題解決策をご提案します 業種別コンサルティング 金融 製造 流通 サービスなど 各産業に特有の経営課題の解決を図ります 富士通総研は 幅広い産業分野で豊かな知識と経験を蓄積しており あらゆる業種に柔軟に対応するコンサルティング サービスが可能です 社会 産業基盤に貢献するコンサルティング 国や地域 自然環境などの経営の土台となる社会 産業基盤との全体最適を図ることで 社会そのものに対応する真の経営革新 業務革新を実現します お客様企業に向けたコンサルティング 金融製造流通 サービス情報通信エネルギー公共 経営革新 Business Transformation ビジネス トランスフォーメーション 激しい環境変化に応じた企業 行政の経営改革や 事業構造の変革 業務改革 Process Innovation プロセス イノベーション より効率的なビジネス プロセスや 顧客起点の業務改革 新規事業 Business Creation ビジネス クリエーション 企業連携や新たなビジネスモデルによる新規事業の創出 リスク管理 Business Assurance ビジネス アシュアランス ガバナンスとリスクマネジメントを見直し 経営基盤をさらに強化 ICT グランドデザイン ICT Grand Design ICT グランドデザイン 経営と一体化し 競争力を高める ICT 環境と情報戦略をデザイン 社会 産業基盤に貢献するコンサルティング

3 2018 Vol.2 CONTENTS の経済 通し 適 経済 に AI/IoT 知識 のデジタル化 1 Deep Learning AI の となる の最 2 VR/AR に する 20 の になるために 共 に り の改革 に り 野 会様 2018 Vol.2 3

4 MA Vol.2

5 IoT ICT Brexit CI Vol.2 5

6 Vol QQE /1 3 04/1 3 05/1 3 06/1 3 07/1 3 08/1 3 09/1 3 10/1 3 11/1 3 12/1 3 13/1 3 14/1 3 15/1 3 16/1 3 17/1 3 実質輸出入 (2015 年 =100) 実質輸出実質輸入

7 PER CAPE 1929 IT 4 4 FRB / GDP IMF Vol.2 7

8 Price-Earnings Ratio (CAPE, P/E10) Price-Earnings Ratio Long-Term Interest Rates Long-Term Interest Rates 4 PER Yale University Fed view FRB BIS view 5 FRB ESP GDP CPI Vol.2

9 名目賃金 ( 前年比 %) / / / / / /1 4 7 毎勤 ( 所定内 ) パートタイマー アルバイト ( 時給 ) Vol.2 9

10 YCC QQE Vol.2

11 hot war 2 chicken race 7 17 GDP 2017 GDP FRB Vol.2 11

12 AI/IoT AI IoT AI/IoT FRI Vol.2

13 Vol.2 1. AI AI RPA Robotic Process Automation AI Big data AI AI IoT ICT AI AI AI 7 7 AI 1 AI AI AI AI 2013 AI AI/IoT

14 体系化されていない個々の研究内容 研究者のスキルといった情報を俯瞰的に捉えた技術 知財戦略立案やマネジメントが求められる 目的 取り組み 膨大な情報の概観 視覚的な把握 研究開発領域 研究者のスキルを情報の関連度に従ってマッピング 可視化 全社の研究開発領域を可視化 研究者タレントマネジメント 他社比較 ( 他社出願領域とのマッピング ) 顧客業界特許とのマッピング 研究者の研究空間を可視化 プロジェクトアサインメントや研究者評価へ 効果 研究領域 社内リソースを直感的に把握による戦略策定 マネジメントの効率化 高度化アライアンスなど他社リソースの活用領域の検討 1AI 各工程情報を利用した品質向上 目的 取り組み 最終検査でしか発見できなかった不良品を 早い段階で見極める 各工程のパラメータ 計測データを説明変数として 良品 / 不良品発生 ( 目的変数 ) を予測し 不良品になりそうな稼働状況 パラメータセットを予測できるモデルを構築 正常正常正常正常正常正常不良 工程工程工程工程工程 工程 最終検査良品 / 不良品判断 データ 結果 特徴 モデル 不良品になりそうな要因でモデルを構築 結果 効果 変動を事前に察知することにより不良品発生を抑制 Vol.2

15 Vol.2 70 AI IoT OK NG 2 2. AI AI AI AI AI AI AI FRONTEO UBIC IP Samurai AI TRIZ / IP IP AI/IoT

16 Vol.2 AI 2 1AI AI 1 AI AI AI2 3. AI AI AI AI AI AI AI AI Office AI 1987 UNIX-OS

17 AI/IoT 命題 : 匠はいかに考え 処理をしているか を解明し 技能 知識を伝承するか < 匠の考える空間 > 直面する事象 暗黙知 何を考えたか 形式知 何をしたか 結果としての処理 どうしてもここが干渉して破損してしまう 探ったり確かめたり疑ったり手順を踏んだり調べたり こうすればいいのか < 状況 > 背景 事象 場面 対象 形式知 内部空間 ( 頭の中 ) 知識 経験 理論 からくり 体系的知識 ( 知識系譜 ) 経験 ( 場数 ): 場面 ( シーン ) 参考知識 ( 知識バックグランド ) < アクション > そのときどうしたか 形式知 < アウトプット > 対応報告書 整理 体系化 - FMEA, FTA マニュアル化 形式知 データ化されている ( ことがある ) データ化されていない データ化されている 3 AI AI AI AI AI AI AI 12 IBM Watson AIDS AI AI AI AI AI 2018 Vol.2 17

18 Vol AI 20 AI AI RPA AI RPA AI AI 4. AI AI 5 AI

19 Vol.2 AI AI Watson Wikipedia Watson 4 6 AI AI AI AI AI AI AI AI AI 1 1 IT AI AI/IoT

20 Vol IBM OK 1 AI AI AI Hey, Siri 2 6 Siri AI 1984 SE 1986

21 AI/IoT AI 1 1 DJI Vol.2 21

22 1 Deep Learning AI Deep Learning Deep Learning 2016 DeepMind Deep Learning DeepMind Deep Learning Deep Learning AI Vol.2

23 1 Deep Learning AI 1. Deep Learning 2. Deep Learning Deep Learning 1 AI Deep Learning AI Deep Learning 人工知能 (AI) 人間の知的活動を再現 機械学習 データの隠れたルールや法則を学習 ニューラルネットワーク 脳の仕組みを模した学習モデル 要素技術 アルゴリズム x 1 w 1 Deep Learning エキスパートシステム ロボティクス SVM Random Forest x 2 x 3 w 2 w 3 y Φ (y) < パーセプトロン > 多層ニューラルネットワークによる学習 ヒューマンインターフェース K-means ニューロンの信号伝達をモデル化 1 AI Deep Learning 1 1 Deep Learning 2018 Vol.2 23

24 1 0 x 1 x 2 x x 1 0.9, x 2 0.6, x w 1 0.8, w 2 0.5, w w 1 0.8, w 2 0.5, w 画像から シマウマ を判断するための特徴を抽出 白と黒の縞模様 たてがみ 入力 x 1 =0.9 入力 x 2 =0.6 重み w 1 =0.8 重み w 2 =0.5 閾値 θ= >θ 画像が シマウマ であると判断 出力 y=1 大きな耳 入力 x 3 =0.8 重み w 3 = =1.5 を計算し 閾値 θ と比較 Vol.2

25 1 Deep Learning AI Deep Learning Deep Learning 4 3. Deep Learning Deep Learning AI DeepMind AI 16 3,000 Deep Learning 中間層 入力層 出力層 入力データ 出力結果 4 Deep Learning 2018 Vol.2 25

26 2012 ILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge Hinton 8 1, Google Deep Learning Google 2010 Deep Learning 10 5 Deep Learning 5 ILSVRC2014GoogLeNet Going deeper with convolutions Vol.2

27 1 Deep Learning AI 4. Deep Learning Deep Learning AI AI AI AI AI Deep Learning Deep Learning Deep Learning Deep Learning Deep Learning Deep Learning Deep Learning 6 Google Google s Neural Machine Translation System Bridging the Gap between Human and Machine Translation Vol.2 27

28 AI Deep Learning Deep Learning 2045 Deep Learning Deep Learning Vol.2

29 2 VR/AR 20 VR/AR 3 VR/AR Vol.2 29

30 1. 3 VR Virtual Reality AR Augmented Reality VR/AR 1 GO VR/AR 3 VR/AR VR/AR 2 VR/AR 2. VR/AR VR/AR VR/AR VR/AR 3. VR/AR IoT AI 4 3 VR/AR Facebook Google Microsoft Apple VR/AR 2025 VR/AR D Vol.2

31 2 VR/AR VR/AR VR/AR JapanVR VR/ AR 12 1 VR VR/AR 2016 VR VR/AR VR/AR 5. 1 VR/AR VR/AR VR/AR 3 VR/AR 8 6 VR 7 VR Vol.2 31

32 VR/AR 3 VR/AR 8 VR/AR 6. VR/AR VR/AR 1 MR Mixed Reality XR X-Reality XR VR/AR 2 Facebook Facebook VR WIRED Affective Computing Web Pages 5 AR VR flashrept_ pdf 6,, SCOPE 15 result/h15/k-nakamura.pdf#search 7 MIT Technology Review Finally, a Useful Application for VR Training Employees finally-a-useful-application-for-vr-training-employees/ #comments 8 VR VR/AR VR/AR Vol.2

33 2 VR/AR 20 VR VR VR Amazon Amazon GO VR in B ,100 RPA Robotics Process Automation VR AR VR VR 1 VR VR VR VR MR / MR 2018 Vol.2 33

34 1 VR EC HORBOR BUSINESS Online VR HP VR HP VR Mogura VR Mixed Reality HR Tech Vol.2

35 ICT Vol.2 35

36 ICT RESAS 1 8 ICT RESAS ICT Vol.2

37 ICT ICT 限目 2 限目 3 限目 4 限目 5 限目 6 限目 7 限目 課題設定 課題分析 1 課題分析 2 解決策立案 提案書作成 発表練習 発表会 授業概要 RESAS 操作 ( 個人 グループ ) RESAS および Web 調査 ( グループ ) 1RESAS の基本操作に関する講習 事業者講師による授業 RESAS および Web 調査 ( グループ ) アイデア発想 ( グループ ) アイデア言語化 ( グループ ) 2 探究学習の進め方の指導 教員による授業 プレゼンテーション ( グループ ) 教材 学習指導ガイド ワークシート 補助教材 生徒制作物 地域特徴リスト 調査シート シナリオパターン セルフチェックシート 発表資料 ( 作成途中版 ) 発表資料 ( 完成版 ) 1 RESAS 2018 Vol.2 37

38 Vol.2

39 FRI 1

40 FUJITSU RESEARCH INSTITUTE TEL FAX FSC 34 FUJITSU RESEARCH INSTITUTE 2018

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