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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2. Confidential and proprietary to DOCOMO Innovations, Inc. NTT DOCOMO Ventures, Inc, and NTT DOCOMO
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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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.
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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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