５月３１日 AWS Summit Tokyo 2017に行ってきた！
次は
ドコモが考える地道なデジタル化とその先にあるＡＩ
をメモメモ
・社内説明をあいまいな定義のワードだけで行うこと
バズ和０度の関係性
ＡＩ
ＩｏＴ
クラウド
サービス
・ＡＩって
多くのメディアのみかた：ヒューマノイド
技術者の味方：データ整理→最適化
→期待が大きすぎ
・ＡＩってどのレベル
霊長類：人間
げっ歯類・爬虫類：ＡＩ
→構造が理解できない
・ろうそくを壁に取り付けてください
→シンボル グランディング
人間はできる：強いＡＩ
記号設置問題
・しゃべってコンシェル
デモ（音なしで音声のデモ）
→SiriもGoogleもおなじ
パターンマッチングしているだけ
最近できる：辞書が整理された
足りない情報：ひきなおす
ＡＩにみえる
役に立ってる
・共通技術はこんなもの＝ＡＩ技術のできること
枯れている、ＧｉｔＨｕｂにころがっている
→ベストプラクティスをとってくる：スタートアップでやっていること
・今日の話
枯れた技術をちゃんと使う
データをちゃんと整理する
クラウド使う
・何がここ数年のＡＩブームを作ったのか
ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇを作ったブラックボックス技術の進化
非ＩＣＴ産業におけるＩＣＴ化によるデータの表出
・ＩｏＴ
にぎやかし系
今、起きていること
ＩｏＴ＝ＩＣＴ＋ＯＴ（運用技術＝現場の技術）
ＩｏＴ＋ＡＩ＝これまでコンピューターと無縁だった産業の自動化・自律最適
ＧＥ：ＩＣＴとＯＴのＤｕａｌｉｔｙを持つＧＥの例
→クラウドを注目
道具立てがそろいつつある
・話を１０年前に
２００６年に予測した１０年間の技術イベント
顧客データとマイニング
Ｗｅｂ２．０ Data is the Next Intel Inside.
・人々とデータ：サブトランザクションデータの解析
５人で始めた
検索エンジン
メディア理解
自然言語処理
ＡＷＳの大量使用
オペレーション最適化
→全員、コードが書ける
・ドコモにおけるビッグデータ活用
ぺたバイト級のデータ＋機械学習＋並列
・機械
ねてぃーざ：Postgres２００８
Greenplum:Redshiftとそっくりみたいなの２０１０
オンプレミスからRedShiftへの移行
ただごとではなかった：セキュリティ２８０項目 ２０１４
→デプロイ簡単
→Docomo クラウドパッケージになっている。１００社以上にライセンス
企業間連携
・２０１７ ＡＩブームは続く
ポエム：ロマンティックなふんわりした新庄の吐露
チャーリーＡＩを導入したらなんとかなるさ
こまったら、神様ＡＩをよぼう
→でじらるトランスフォーメーションがなされていない
オフィス見ればわかる：袖机をなくす→ドキュメント整理
米国：袖机ない
ポエムを唱える前にデジタル変革が必要
こんなギャップを埋めるキーワードはクラウド
データベースしか知らないエンジニア
アルゴリズムしか知らない研究者
ＡＷＳにできている→一通りそろっている安心感
この上にマシンラーニング
データ解析基盤はドコモのナイセイ
ユーザー企業であるドコモがデータ解析基盤をナイセイできたのは
コード書きのこだわりとクラウドの生産性
・社会問題の解決策としてのＡＩ
われわれは何で社会貢献
レガシー
非ＩＣＴにＩＣＴ
＋Ｄ ユーザー企業同士でできること
→クラウドでユーザー企業同士が直接話ができるようになった
今起きている大変化
ＩＣＴ＋ＯＴ ＋ ＡＩ →産業・社会の最適化
データとれる 最適化ツール ＩＣＴは経営の中心
プラットフォーム
クラウドでフルスタックサポート
・モバイル空間統計：社会問題解決のためのＡＩ
・ＡＩタクシー実証；５００メーターメッシュ
タクシーのりたい期待値
機械学習つかって４９％向上
神戸市ドコモ見守りサービス
・しゃべってコンシェル ２０１２～
https://youtu.be/g-VghIDAHBg
日本人得意：デザイン→寄り添いがた
・クラウドは市民革命
自由にＩＴシステムを使える
機械学習は産業革命
データを整理して、枯れた技術を使えば
→この２つを同時に
・きゅうり仕分け機（半分しか認識していない）
ソフトウェア化の力
ＡＩの民主化
ともかく、袖机をなくしましょう
・ＣＭ
・まとめ
ナイセイでやっている→クラウドのおかげ
クラウド→ＡＩの民主化
ＩＣＴ化とＡＩレイヤーの実現：クラウド
クラウドによるデジタル変革なくして明日はない
次は
ドコモが考える地道なデジタル化とその先にあるＡＩ
をメモメモ
・社内説明をあいまいな定義のワードだけで行うこと
バズ和０度の関係性
ＡＩ
ＩｏＴ
クラウド
サービス
・ＡＩって
多くのメディアのみかた：ヒューマノイド
技術者の味方：データ整理→最適化
→期待が大きすぎ
・ＡＩってどのレベル
霊長類：人間
げっ歯類・爬虫類：ＡＩ
→構造が理解できない
・ろうそくを壁に取り付けてください
→シンボル グランディング
人間はできる：強いＡＩ
記号設置問題
・しゃべってコンシェル
デモ（音なしで音声のデモ）
→SiriもGoogleもおなじ
パターンマッチングしているだけ
最近できる：辞書が整理された
足りない情報：ひきなおす
ＡＩにみえる
役に立ってる
・共通技術はこんなもの＝ＡＩ技術のできること
枯れている、ＧｉｔＨｕｂにころがっている
→ベストプラクティスをとってくる：スタートアップでやっていること
・今日の話
枯れた技術をちゃんと使う
データをちゃんと整理する
クラウド使う
・何がここ数年のＡＩブームを作ったのか
ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇを作ったブラックボックス技術の進化
非ＩＣＴ産業におけるＩＣＴ化によるデータの表出
・ＩｏＴ
にぎやかし系
今、起きていること
ＩｏＴ＝ＩＣＴ＋ＯＴ（運用技術＝現場の技術）
ＩｏＴ＋ＡＩ＝これまでコンピューターと無縁だった産業の自動化・自律最適
ＧＥ：ＩＣＴとＯＴのＤｕａｌｉｔｙを持つＧＥの例
→クラウドを注目
道具立てがそろいつつある
・話を１０年前に
２００６年に予測した１０年間の技術イベント
顧客データとマイニング
Ｗｅｂ２．０ Data is the Next Intel Inside.
・人々とデータ：サブトランザクションデータの解析
５人で始めた
検索エンジン
メディア理解
自然言語処理
ＡＷＳの大量使用
オペレーション最適化
→全員、コードが書ける
・ドコモにおけるビッグデータ活用
ぺたバイト級のデータ＋機械学習＋並列
・機械
ねてぃーざ：Postgres２００８
Greenplum:Redshiftとそっくりみたいなの２０１０
オンプレミスからRedShiftへの移行
ただごとではなかった：セキュリティ２８０項目 ２０１４
→デプロイ簡単
→Docomo クラウドパッケージになっている。１００社以上にライセンス
企業間連携
・２０１７ ＡＩブームは続く
ポエム：ロマンティックなふんわりした新庄の吐露
チャーリーＡＩを導入したらなんとかなるさ
こまったら、神様ＡＩをよぼう
→でじらるトランスフォーメーションがなされていない
オフィス見ればわかる：袖机をなくす→ドキュメント整理
米国：袖机ない
ポエムを唱える前にデジタル変革が必要
こんなギャップを埋めるキーワードはクラウド
データベースしか知らないエンジニア
アルゴリズムしか知らない研究者
ＡＷＳにできている→一通りそろっている安心感
この上にマシンラーニング
データ解析基盤はドコモのナイセイ
ユーザー企業であるドコモがデータ解析基盤をナイセイできたのは
コード書きのこだわりとクラウドの生産性
・社会問題の解決策としてのＡＩ
われわれは何で社会貢献
レガシー
非ＩＣＴにＩＣＴ
＋Ｄ ユーザー企業同士でできること
→クラウドでユーザー企業同士が直接話ができるようになった
今起きている大変化
ＩＣＴ＋ＯＴ ＋ ＡＩ →産業・社会の最適化
データとれる 最適化ツール ＩＣＴは経営の中心
プラットフォーム
クラウドでフルスタックサポート
・モバイル空間統計：社会問題解決のためのＡＩ
・ＡＩタクシー実証；５００メーターメッシュ
タクシーのりたい期待値
機械学習つかって４９％向上
神戸市ドコモ見守りサービス
・しゃべってコンシェル ２０１２～
https://youtu.be/g-VghIDAHBg
日本人得意：デザイン→寄り添いがた
・クラウドは市民革命
自由にＩＴシステムを使える
機械学習は産業革命
データを整理して、枯れた技術を使えば
→この２つを同時に
・きゅうり仕分け機（半分しか認識していない）
ソフトウェア化の力
ＡＩの民主化
ともかく、袖机をなくしましょう
・ＣＭ
・まとめ
ナイセイでやっている→クラウドのおかげ
クラウド→ＡＩの民主化
ＩＣＴ化とＡＩレイヤーの実現：クラウド
クラウドによるデジタル変革なくして明日はない