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ビックデータとシリコンバレースタートアップ事情
- 3. Primetime Emmy Engineering
Awards for H.264 (2008)
Motorola
Dolby
HHI
SONY Thomson
Microsoft
Docomo
Technology and Engineering
Emmy Award
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- 4. Web 2.0 (Tim O’Reilly 2005)
http://oreilly.com/web2/archive/what-is-web-20.html
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- 5. ビッグデータ活用
業務システム様々な CRMシステム Webサイト、 ソーシャル 静止画、動画
のデータ ログファイル の顧客データ ブログ メディア
インターネット
マーケティング リコメンデーション メディア理解 オペレーション最適化 セキュリティ 社会インフラ最適化
ビッグデータを用い
ビッグデータからの 多種多様なログに ビッグデータを用い
た辞書構築による ビッグデータを用い 交通機関・公共施
行動パターン分析 基づくクロスレコメン たハザードマップ/
文字認識・画像認 たネットワークルー 設の運行最適化に
によるサービス利 ド/チューニングに 犯罪発生マップの
識精度の向上/ ティングの最適化/ よる待ち時間の最
用促進/ユーザビ よる精度向上/対 高精度化・カバレッ
ソーシャルメディア 解約につながる行 小化
リティ向上 象ユーザ・コンテン ジ向上
情報活用による 動パターン発見
ツのカバレッジ向上
ユーザ動向把握
情報の社会化による”Global Brain”
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- 8. © 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 10
- 9. 基本戦略
”思い付きの開発はしない.”
”データ量勝負に持ち込む.”
11
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- 10. しゃべってコンシェルの仕組み
詳細は以下にもあるのでメモ不要
辻野 孝輔,栄藤 稔,礒田 佳徳,飯塚 真也.実サービスにおける音声認識
と自然言語インタフェース技術,人工知能学会誌,Vol. 28, No. 1, pp. 75-
81, 2013.
吉村健, しゃべってコンシェルのQ&A機能を実現する知識検索エンジン開
発, 人工知能学会研究会資料 SIG-FPAI-B203-12, 2013年1月.
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- 12. DSR: Distributed Speech Recognition(2006)
Dictionary
Mobile Terminal Server
Feature Rec.
Encode Decode
Extraction Engine
Result
First Implementation
of ETSI AURORA Project(2000-2003)
16Khz Sampling MFCC feature vectors -> 5.6Kbps
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- 13. 意図解釈エンジン概要
多様な発話例を収集
ショッピング検索の発話例 機械学習
•傘を買いたい
飲食店検索の発話例
•カレンダーがほしい
•カレーが食べたい
カメラ起動の発話例
•Tシャツのリストを見せて
•渋谷で忘年会したい
・・・・・・ •カメラ起動
•禁煙席のあるファミレス
•写真撮影
・・・・・・
•ビデオを撮りたい
・・・・・・
学習モデル入力
電話タスク
カメラ起動タスク
発話内容: スケジューラタス
e.g.,来週の水曜日に会議の予定を登録
タスク ク
飲食店検索タスク
識別器
・・・・・
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- 14. タスク判定・キーワード抽出例
キャベツ と 鶏肉 を つかった レシピ
レシピ検索, KW=キャベツ,鶏肉
食材 食材
渋谷 の 近く で おいしい 焼き鳥 レストラン検索, LOC=渋谷
地名 食品
山田さんにメール、いま忙しい メール送信, To=山田,Body=いま忙しい
人名
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- 15. 意図解釈エンジンにおける処理
発話内容
形態素解析 発話内容を形態素に分割
カテゴリ付与 単語にカテゴリ情報を付与
特徴量抽出 形態素やカテゴリ等から特徴
量を抽出
タスク判定 上記特徴量と学習モデルに基
づきタスク判定を実行
キーワード抽出 発話内容に含まれる名詞とタ
スク判定結果からキーワード
を抽出
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- 16. 意図解釈におけるキーポイント
学習⽂例の質
量も当然必要だが、質も重要。
学習器⾃体はあまりこだわらなくてもよい。
カテゴリ辞書の整備
短い発話⽂からタスクを判定するキー情報。
CP等から語彙情報を収集して⼤規模な辞書を
構築。
⾃動クラスタリング(教師なし学習)
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- 18. Q&Aシステムの特徴
100を超えるENEタイプ
拡張固有表現(ENEタイプ)を細分化して定義
⼈名,地名,組織名,⼭地名、河川名、⽇付,数
量など
ENEタイプ毎に辞書とCRF学習モデルを用意
リアルタイム検索の利用
直近のことを聞く質問に対してはリアルタイム検索を実
行し、ツイートから回答候補を抽出
回答の信頼度を推定
機械学習に基づく信頼度を算出しランキング
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- 24. 4sq Data on New York and Tokyo
http://www.youtube.com/watch?v=EyV1Vus226k
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- 27. © 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 3737
- 28. © 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 39
- 30. イノベーションを生み出すエコシステム
⼤企業 イグジット
ベンチャーキャピタル (IPO/M&A)
事業提携
成⻑資⾦
スタンフォード エンジェル
起業家 起業資⾦
起業インフラ (経営者・技術者・投資家・プロフェッショナルサービス)
雇⽤の創出 資本の集中
2010年カリフォルニア州の新規雇⽤数 M&A件数 投資件数
66,000のうち、12,000 シリコンバ
85% 61%
つまり18%は レー
シリコンバレーから⽣まれた ⽶国 その他 14% 23%
(NBC Bay Area, March 2011) 世界 その他 1% 16%
(TechCrunch SF, September 2011)
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- 32. ベンチャーマーケットとしての歴史
90年代
00年代
60年代 70年代 80年代
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- 33. Future
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- 35. 事業形態でこれだけ違う投資
ウェブサービス・アプリ系
資金需要 エンジェル資金
従来型エンジェルファンド
インキューベーター
スーパーエンジェル
成長ステージ
創業 顧客獲得 マネタイズ 事業拡大 Exit
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- 36. 成長分野はウェッブサービスへ
スーパー
エンジェル ウェブサービス・アプリケーション 成長分野
クラウド・インフラ
ウェブ・インフラ
従来型
VC ネットワーク
OS・ソフトウェア
チップ・ハード
コモディティ化
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- 37. 「リーンスタートアップモデル」
アイデア
アドバイザー 学ぶ 構築する 素早い投資判断
少ない予算と⼈数
で素早い製品展開
ユーザーの声 データ 製品 柔軟な資⾦調達
計測する
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- 38. 様々な資金調達形態が登場
クラウドファンディング アクセラレーター
ネットを介して、⼀般ユーザーや投資家から資⾦調 少額資⾦、メンター、オフィス等、起業に必要なリ
達を実現するシステム。少額資⾦を⼤勢の⼈々から ソースを提供し、スタートアップの成⻑をサポート
募り、その合計で希望調達額を達成させる。 するシステムを提供する
スーパーエンジェル ベンチャーキャピタル
事業の成功や株式売却等から得た資⾦を元にスター 有望なスタートアップ企業に投資を⾏う投資機関。
トアップに対して投資を⾏う個⼈投資家の中で特に 他の形態に⽐べて多額の資⾦を提供する⼀⽅で、投
影響⼒が⼤きい⼈々。 資決定までに時間がかかる。
ロン・コンウェイ リード・ホフマン ユーリ・ミルナー
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- 40. © 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 55