1.
Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
米国における
AI(人工知能)事業トレンド
2016年4月26日
DOCOMO Innovations, Inc.
NTT DOCOMO Ventures, Inc.
NTTドコモ
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BloomBerg BETA社によるAIトレンド総括記事(2015年12月10日)
■人工知能に対する理解は「流行語/バズワード」から、「実質的価値のあるモノ」へシフト。
■様々な分野にて商用化済み。
■膨大なデータや開発体力をもつBig Playerが有利といわれながら技術で対抗するスタートアップ
■様々なビジネス・サービスにおける標準的ソリューション技術の１つ。
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米国内におけるAIの認知/トレンド
AIに対する理解は「実質的価値のあるモノ」へシフトした！
様々な分野において商用化済み。
South By South Westでのアクセラレータプログラム(2015年3月12日)
アクセラレータピッチにて、
AIをアピールするスタートアップは皆無。

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米国内AI関連事業の概況
Bloomberg BETA(VC)によるトレンド分析資料・2016向けより抜粋
エージェント/アシスタント 自動制御(ドローン、自動車、船、工場機器)
Security HR Marketing カスタマーセンター 社内稼働管理 市場分析
基盤機能提供(機械学習基盤、音声認識、画像認識・･･･)
広告 農業
小売
財務管理
法務
医療
ヘルスケア
教育 流通 投資分析 AIサービス提供者向け各種ツール提供
社会問題 材料/製造
AI関連といわれる企業数は1100社以上※。
適⽤用分野は対話/⾃自動制御/ｾｷｭﾘﾃｨ/･･･広告/医療療/農業･など多種多様。
※Pitchbook調査に基づく
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資料にはない発言＆発言できなかったこと
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50:5:1
ベンチャー投資の米国，EU，日本の比率（去年はもっと開いたが）
そもそも新規事業に対する民間投資がこれだけ差がある中で，日本はどうするのか？
グローバル視点に切り替えたらどうか？ 自国をフィンランドと思えば，施作は変わる．日本の
産業構造（労働慣行）をどう変えるか．根っこの議論がないとだめ．

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Matt Truck@FirstMarkの資料料より．
AI=ビッグデータ＋機械学習パラダイムを⽀支える技術エコシステム

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資料にはない発言＆発言できなかったこと
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いまのところ，
AI=ビッグデータ＋機械学習
右辺，第２項にお金を使うのが産業振興と考えたら大間違い．右辺第1項に対する技
術エコスシム（前スライド左側のデータベース技術開発）に日本の産業界は対応でき
ているのか？ それができていないから，日本の産業はジリ貧になる．AIは技術じゃ
ないよ！だから頭の良いデータサイエンティストをコンサルにおいてもデータ利活用は
回らない．会社のITシステムを根っこからデータが上がって処理する仕組みを作らな
いと．会社のど真ん中にソフトウェアを分かっている経営者を置こう．

7.
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AIビジネスの現状(商用/研究)
最先端といわれるAI基盤/サービスの多様化・商⽤用化が進む⼀一⽅方、
⼀一部では既にコモディティ化が始まっている。
商⽤用ステージ
(Revenueアリ）
先進的研究ステージ
(Revenueナシ）
画像解析
⾳音声対話
Personalization
マーケティング
⾃自動運転
Medical
Legal
セキュリティ/認証
農業
Human Resource
教育
AI基盤技術/サービスのステージ分布イメージ
⾼高性能/低コスト化/搭載ハードル低下、
プレイヤ増加による競争激化
※Pitchbook、CrunchBase等による各企業調査結果(2015年11月時点) 7

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サービスの主要画⾯面/FirstViewの全画⾯面に表⽰示
月額課金モデル
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First View&
全画面
First View&
全画面
レコメンドは
AI(機械学習)が運用
大企業でのAI導入事例

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大企業でのAI導入事例
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機械学習に基づき
ホスト側が価格設定する際の
相場価格や推移をサジェスト
エリア レビュー数 イベント有無 物件の写真
airbnbでは、ホスト側の価格設定時に、エリア/レビュー数/イベント有無/写真/・・・に基づく
機械学習によって相場価格をサジェストしている

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大企業でのAI導入事例
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Uberでは配車する間隔距離の最適化（乗車機会の最大化)に機械学習を利用
都市のサイズ、平日/休日、
各ユーザの許容待ち時間、
各ドライバーのアベレージ走行距
離や平均料金、潜在的失注数等
のデータをもとに機械学習し、配車
する間隔距離を最適化し配車指示
配車指示
待ち時間の最適による
乗車機会の最大化

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スタートアップ：農業での導入事例
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画像認識と機械学習を用いて観察を行い、各芽ごとに肥料散布や雑草除去、間引きが必要な芽を特定する。
（差別化ポイント)上記機能を搭載したロボティクス（コントラクター）によって、リアルタイムに判定し、リアルタイムに各処置を施す。
これにより従来手法では広範囲に無差別に散布していた農薬や肥料の量を90%減らすことができる。
2012年 スタンフォード卒のメンバーが創設
2015年 Series B 30Mを調達
VC Khosla Ventures
主に画像解析やセンサー情報による、水分、気温、発育状況を分析する事業。
センシング機材としてDroneやコントラクター等に機材搭載している。

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スタートアップ：生産分野での導入事例
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様々なデータソースを統合することで、オペレーション全体の異常検知等をシングルポイントで行うことが可能。
これまでは分析されていなかった産業用機械のログ等もIoTの発展によりデータが利用可能となったため、今後の市場の拡大が見込まれる
生産ライン、各種機器のオペレーションデータを分析し、AIを活用することで
異常検知、故障予知を行う。
視覚化
アラート
調査
異常検知、故障予知
生産ライン
データセンター
印刷工場

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Orbital Insight, Inc. Proprietary Information
Building
Height Oil
Tank
Farms Ag
Areas
and
Yield Tract
Housing
Clouds
&
Haze Development AirplanesWater
スタートアップ：衛星写真解析による業態分析
Courtesy:
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Application: Car Density Over Time
Orbital Insight, Inc. Proprietary Information
Nanjing Pyongyang
Courtesy:
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米国有力プレイヤーにおけるAI開発体制強化
各社ともAI技術者の採⽤用強化、AI会社の買収によりAI開発体制を強化
⽶米国内におけるAI技術⼈人材獲得が激化
2015.7 米国ボストンにAI研究所を設置
2015.11 Prediction.io(Personalizedレコメンド)
2015.12 Minhash(法人営業向けデータ収集AI)
2016.4 Metamind(Marketing Automation)を買収
2015.1 Wit.ai(AI型音声対話)を買収
2014.1 DeepMind(DeepLearning技術)を買収
先日のAlphaGOは、GoogleDeepMindによるもの。
2016.4 Orbeus(画像認識)を買収
2015.９ AI技術者を大量採用していることが記事に
2005年頃から、積極的にAI型レコメンドを採用
2015.7 Seed Scientific(データ分析)を買収。
AI型Personalizationを強化
日本企業も続々と米国に体制強化中
2015.11 シリコンバレーにAI研究所設置。
TOPは元Google Research出身
2016.1 シリコンバレーにAI研究所設置。
出資金1200億円
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資料にはない発言＆発言できなかったこと
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Acquihireしますか？
売り上げが全く立たないスタートアップが一攫千金で技術開発チームを作る動機を理解
していただきたい．
日本の労働慣行でこれができるか？ M&A狙いの米国と受託開発の日本．
日本にも良いことがあると思う．
技術屋集団にインセンティブを与える仕組みを考えたい．
言っとくけど，新技術がスタートアップの価値ではない（例外あり．），問題を定式化し，
それにstate-of-the-art技術を使いこなす技術力が勝負なんだ．それを勘違いするから
頭でっかちのスタートアップを間違って投資する．紙を切るのに，錆びた斧ではなく，最
適の枯れた技術でできたハサミを持ってくる奴．これだよ．

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AIに関するトレンド
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２０１５年２月頃 顔画像認識の精度が人間を上回った。
今後、動画の認識能力が向上しロボット制御に応用されるだろう。
産業の自動化が遅れていた農業、建設、食品加工に進む。多
分、健康・医療分野にも。
２０１５年１１月 AWS がIoTプラットフォームを公開。
トランザクション系（Web, FinTech, e-commerce)に加えて製造業を初めとし
た非ICT産業データへのAI応用が進むだろう。 Lambdaというサーバーを意
識しない処理系とSparkを筆頭としたビックデータ処理系の進化に注意．
２０１５年11月 GoogleがTensor Flow公開
Deep learningを使うためのOSSが発達
Tensor Flow(Google), Chainer(PFN), Caffe(画像認識では古参/メジャー),
Theano(研究所内で広く使われている),Torch, Deeplearnin4j s 等々．
→Deep Learningは誰でも始められる時代
２０１6年4月 Facebook, Microsoft が相次いでチャット・ボットの開発支援ツールを公開．
ビックデータ＋機械学習パラダイムと並行して，AIML(人工知能記述言語）
による自然言語インタフェース技術が商用トレンド．話し言葉で飛行機の予
約，銀行口座操作が常識に．

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現状
⽶米国におけるイエナカボイスコントロールデバイスは・・・
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現状
Amazon Echo ⼀一強
2015年年のスピーカーマーケットで断トツ1位
2015年年のブラックフライデー(⽶米国で最も消費
が伸びる期間)中、Amazon.comの$100以上の
商品で最も売れたのはAmazon Echo
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余談
■ ということで，Bots, Bots, Bots, されどBotsの家庭内普及は進む．
それが ChatOpsのように産業応用が進むのは自明．Echoを侮る
なかれ．
■ AI = 日本の学会ではここしばらく，忌避されてきた言葉だった．「私
は機械学習が専門です．」「私はパターン認識で学位を取りまし
た．」「統計数理がバックフランドで，今は自然言語処理を今やって
います．」という研究者はいるが，「AIをやっている」というと，なんだ
か科学を冒涜している気がするのが４０歳以上の研究者．元パタ
ーン認識研究者として言わせていただくと，日本の技術には地力
はある．ないのは，インセンティブ，人材マッチング，ソフトウェアに
対する正しい認識．
■ 研究にお金を出すなら，中等教育以降をIT教育で染め上げていく
必要がある．ソフトウェア思考，デザイン思考を教える国家30年の
計が必須(100年は持たない）．既得権のある既存研究に金を配る
より，産業構造そのものを変革する策（はかりごと）が重要．
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