－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－■開催⽇時：平成29 年5 ⽉22 ⽇（⽉）12 時20 分〜18 時50 分■開催場所：⼤阪⼤学コンベンションセンター（吹⽥キャンパス内）■主催：⼈⼯知能技術戦略会議、総務省、⽂部科学省、経済産業省、情報通信研究機構■共催(予定)：内閣府、理化学研究所、産業技術総合研究所、⼤阪⼤学■後援(予定)：科学技術振興機構、新エネルギー・産業技術総合開発機構■事務局：情報通信研究機構（NICT）－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

２０１７．５．２２
第２回 次世代の⼈⼯知能技術に関する合同シンポジウム〜AI ベンチャーの育成に向けて（AI スタートアップ 成功の条件）〜
モデレータ：栄藤稔 ベンチャー育成・⾦融連携TF 主査（株式会社ＮＴＴドコモ）
パネリスト：
⽯⼭洸 ベンチャー育成・⾦融連携TF 副主査（デジタルセンセーション株式会社）
⻑⾕川順⼀（株式会社Preferred Networks）
上原⾼志（株式会社三菱UFJ フィナンシャル・グループ イノベーション・ラボ）AIスタートアップ成功の条件
ベンチャー育成・⾦融連携TF主査
Mick Etoh, SVP of NTT DOCOMO
CEO, Mirai Translate, Inc.
5/22/2017✓✓✓

⽶国内AI関連事業の概況(2016)

AI関連といわれる企業数は1100社以上※
適⽤分野は対話/⾃動制御/ｾｷｭﾘﾃｨ/･･･広告/医療/農業･など多種多様
スタートアップが新規事業のドライバー
⾃動制御，農業，流通，製造，ヘルスケア
社会問題等
がIoT領域と共通．
→

IoTとAIは表裏⼀体
B2Bセグメント

3

Bloomberg BETA(VC)によるトレンド
分析資料・2016向けより抜粋

4

なにをもって成功というか

成功例の共通する特徴：スタートアップにもっと⼈材と資本を投下すべき論の証左．
⾼値買収パターンでの成功の条件：
業界の変化を読み（⾃動運転、DL、等）、既存の⼤企業（BigCos)が抱える課題を抽出、⼤企業以上のスピードで解決し、買収される。
設定する課題は、下記を満たすこと。
State-of-the-artの組み合わせで解決できること、焦点が定まっており具体的な課題であること、トレーニングデータが⼊⼿できるなど実⾏可能であること
事業拡⼤パターンでの成功の条件：
まずはVerticalなフルスタックの事業課題を解決するAIプラットフォームを構築している。その上で、特定事業ドメインに特化して競争優位性を構築するか、他ドメインへの展開を考える。
そのために特定ドメインの知識を持ったメンバが経営陣に含まれる。
6

シリコンバレーのイノベーションエンジン
全世界から集まる才能

巨⼤マーケット

投資・育成

7北欧のイノベーションエンジン
社会実験

市⺠

8

suggested by H.Tamura@Re:Public議論したいこと• ⽇本にPFNを後９９社作れるだろうか？作れるとすれば、スタートアップ成功の条件を満⾜する他に何が必要か？
• ⼈⼯知能技術戦略会議のロードマップがSociety5.0を踏襲している中で、⽣産性、モビリティ、メディカルヘルスケアはいずれも市⺠を巻き込むプラットフォーム事業にならざるを得ない。この時、スタートアップは市⺠を巻き込んだ制度設計のためのPDCAを牽引できるか？
• 国⽴の研究機関、⼤学初のベンチャーを育てるにはどうすればよいか？

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成功の条件1. 最新のアルゴリズムを⽣み出すのではなく，ベストプラクティスが組めるエンジニアリングリソースを最低限持っていること．
AI分野であれば，データベースとクラウド特にPaaS層の技術者が⼿当てされているかどうかが重要．奇をてらった新技術というエセ研究を騙る企業は危険．

エンジニアリング研究

⽇頃のデータベース管理はできるが、機械学習となると魔法のツールに⾒えてしまう。

機械学習研究者がクラウドとデータベース、GitHubを使いこなせるのか？

11

2. ターゲットとなるユーザ企業と強い結びつきがあること
AIスタートアップはB2B企業であると仮定すると，外からの⾒た⽬で仮定の市場を設定し初めてしまうのは危険信号．B２Cの企業については，起業が初めてでもOKだが，B2B企業については，起業経験者が望ましい．企業にサービスを売るのは経験や⼈的なネットワークが必要になるケースが多いため．初めての起業でB2Bを⾏う場合，プロダクトはそこそこでも売り⽅わからず倒産というケースを⾒る．

12

3. 企業間連携によるProductマネージメント，QualityAssuranceがしっかりとしていること
⼀社に閉じたシステムとならないことが多いため，顧客企業の要求条件に振り回されないことが重要．オンプレ納⼊は受けな
い，プロダクトは増やさないという覚悟重要．

13

4. 特定事業ドメインに関して深い知識とデータがあること
もちろん、アルゴリズムを中⼼とした汎⽤技術で勝負できるにこしたことはな
いが、AI⼿法の効果を説明するためには特定の事業ドメインでデータ利活⽤できる知識が必要。

Building Height

Water

Oil Tank Farms

Ag Areas and Yield

Clouds & Haze

Development

Tract Housing

Airplanes
Orbital Insight, Inc. Proprietary Information

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Courtesy:

⼤企業のオープンイノベーション成功の条件 備えていてほしい⾏動規範．
とって欲しくない態度
1.オープンイノベーション(⼿段)やれと上司に⽬的を指⽰され，スタートアップを呼びつけるが，何をしてよいかわからない．データ整備もせず，AIという⾔葉が魔法の呪⽂になっている．
2.権限のない担当者が，⼤企業の名刺をかさにきて，⾃⼰のプロジェク起案にスタートアップを振り回し，挙げ句の果てに上⻑に却下されて，”ケロッ”としている．
3.セキュリティ，コンプライアンス要件の過度な強要，知財保証，オンプレミス納品など，リスクを全てスタートアップに押し付ける制度設計から抜けられない.
4.スタートアップを「下請け」とみて，Win-Win関係が作れない.
蛇⾜：

メモリーリークは”バグ”ではない．
15

AIスタートアップ成功の条件

Takashi Uehara
Head of Innovation Lab
Mitsubishi UFJ Financial Group16

これまでの経験からの主観ですが17

AIスタートアップの成功の条件
1. コンセプトや論理だけでなく、具体的な実証の経験（⼤⼩問わず）やそのアウトプットがあるのか？
ー

シリコンバレーではコンセプトだけで数億円調達？

ー

技術だけでなくビジネスもあるのか？

ー

⼈的リソースは？
18

AIスタートアップの成功の条件
2. チームビルディング（ビジネス経験者と学識経験者）？
すー

⽶国ではDARPAなど防衛産業が⼤きな孵化機能を果たー

アカデミアと⺠間の⼈事交流（研究室ー

海外からのタレント招聘も必要？

19⇔ビジネス）

AIスタートアップの成功の条件
3. 実際のデータ収集⽅法や収集するデータセットをどこまで具体的に⽰せるか？
ー

複数の企業・産業に跨ってデータ収集するのは難しいー

結局、集まったデータ量の差で頭の良さが決まってしまうー

どれだけ流れるようにデータが流⼊する枠組を座組できるか20

私が⾔うのもなんですが21⼤企業のオープンイノベーションの条件
1. すぐに成果があがるとは思わないー

KPIなんてありません（新しいことを創造するのだから）ー

⼤概は失敗します（だから当たると⼤きいんです）

ー

直観を⾺⿅にしない（頭で思いつく以上の創造はありません）

22

⼤企業のオープンイノベーションの条件
2. ⼤企業内部にもエンジニアリング⼒が必要ー

Sier任せでは、安く早くたくさん失敗できませんーStartups任せでは、やりたいことも出来ませんー

ビジネスとテックの両⽅に秀でた⼈は滅多にいません

23⼤企業のオープンイノベーションの条件
3. トップのコミットメントと短いレポートライン
ー 議論しても正解がでるとは限りません（通常、遠のいていく）
ー

冷静に考えてしまうとやめる理由はいくらでも出てきますー

短期的にはコストでしかありません24

取締役 COO(C) NIkkei

⻑⾕川 順⼀Chainer : ディープラーニングフレームワーク✓

Pythonプログラムで⾃由にネットワーク記述可能✓

最新の深層学習の様々なアルゴリズムをネイティブにサポート✓

データごとにオンデマンドでのネットワーク構築が可能✓

マルチGPU対応(Model Parallel / Data Parallel)✓

2015年6⽉の公開以降，産業界，研究界で広く使われている26

AIスタートアップ成功の条件●

フレームワークの開発競争で世界と戦える技術⼒（⼈材）̶

論⽂を読む⼒̶コーディング⼒●深いドメイン知識●

優良なデータを扱うためのアライアンス●

AI分野はすでにPowerゲームになっており⼈材獲得競争、計算Powerの獲得競争になっている

AIスタートアップの条件２

AI事業者は保有している計算Powerの差で勝負が決まる
̶

学習に必要な計算Powerは膨⼤̶

PFNでも数100台規模のGPUを保有

̶GPUクラスター管理ツール（⾃社開発）も保有

̶

⾃社利⽤のデータセンターの消費電⼒をいかに下げるか？

̶Deep Learningに特化したChipから開発しないと競争に勝てない

AIスタートアップの参⼊障壁は⾼くそう簡単ではない

⼤企業のオープンイノベーションの成功の条件●

技術競争を⾏わないと⽣き残れないと本気で考えているTOPがいること●

⾃社の資産、過去の成功にとらわれず⾃社の技術を捨てででも最適な判断ができるTOPがいること●

ベンチャーと付き合えるスピードを持っていること●

ベンチャーを下請けとせず対等な⽴場、もしくはベンチャーを育てるという意識を持っているTOPがいること●

Big Dataを収集するためのインフラ投資ができる企業
̶

製品提供者ではなく、End Userがデータを持っている！

AIスタートアップ
成功の条件
デジタルセンセーション株式会社 取締役COO
静岡⼤学 客員教授
東京⼤学政策ビジョン研究センター 客員研究員
betacatalyst Inc. 技術顧問
⽯⼭ 洸

AIスタートアップ成功の条件（1）

フィクションをつくる⼒、そのフィクションをノンフィクションにする⼒AIスタートアップ成功の条件（1）

フィクションをつくる⼒、そのフィクションをノンフィクションにする⼒2,529
LIKES

AIスタートアップ成功の条件（1）

フィクションをつくる⼒、そのフィクションをノンフィクションにする⼒
リクルート

フィクションをつくる⼒

WILLCAN

そのフィクションをノンフィクションにする⼒

MUST

粒度 粗IDEO

Lean Startup

Zero to One

Desirability

Problem
Customer
Segments

SecretFeasibility

UVPSolutions
Unfair Advantage
Channels
Key Metrics

Viability

構造のみ

Cost Structure
Revenue Streams

Deﬁnite Optimism
Proprietary
Technology(10x better than existingtechnology)

CapitalFuture Cash Flow

細 +フィクション強度

AIスタートアップ成功の条件（2）Industry / Society Fit = フィクションをつくる⼒
Industry 4.0
Customer Dev
顧客開発
Society 5.0
Citizen Dev
市⺠開発

Problem / Solution Fit

Product / Market Fit

Industry / Society Fit（社会課題へのコミット）AIスタートアップ成功の条件（3）Model Science = そのフィクションをノンフィクションにする力
Data Science

Model Science

データ 現場x議論したいこと１：⽇本にPFNを後９９社作れるだろうか？作れるとすれば、スタートアップ成功の条件を満⾜する他に何が必要か？
Pros• 作らなければ⼈⼯知能技術戦略会議のロードマップは実現されない．今，R＆Dのアウトソース化が進んでいるというマクロ観の下で，⼤企業のR＆Dが再編されるべき（という気合い論）• アプリケーション層で⽇本の強み（製造業，マテリアル等々）XAI を含めれば可能ではないか．

Cons• AIに関するR＆Dはチップ開発，データ取得を含むパワーゲームである．そのようなパワーゲームを競争できるスタートアップは多く作れるものではない．
• そもそも，それだけの⼈材がいない．１０⼈X１００社であれば，１０００⼈のトップ科学者・技術者が必要で，⽇本国内だけで供給できるものではない．
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議論したいこと２：⼈⼯知能技術戦略会議のロードマップがSociety5.0を踏襲している中で、⽣産性、モビリティ、メディカルヘルスケアはいずれも市⺠を巻き込むプラットフォーム事業にならざるを得ない。この時、スタートアップは市⺠を巻き込んだ制度設計のためのPDCAを牽引できるか？

Pros• GAFAの領域での対抗は無駄．⽇本国の出⼝戦略としては北欧型の市⺠を巻き込んだ実験を重ねていくしかない．特区を作るなりして，社会問題解決型のAIを育成していく．そのための教育，スタートアップ育成が⼤事．

Cons• メリットが各市⺠が享受できなければならない．押し付けのプラットフォーム化だ
けでは意味を持たない．
• 農業や地⽅創⽣が事業として成り⽴つのか？事業としてスケールするところに投資しなければAIは育たない．
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議論したいこと3：国⽴の研究機関、⼤学初のベンチャーを育てるにはどうすればよいか？
• SRI（⽶）やDARPAの運営を⾒ていると，経営層（研究開発マネージメント層）に事業経験のある⺠間出⾝者がいる．そうなるべき改⾰が必要．
• 研究から事業へ，事業から研究へと⼈材の循環が⼤事．
• 官学の研究はエンジニアリングを軽視しすぎ．エンジニアリングも研究の⼀部であるという⽴て付けが必要．
• フランフォーファー（独）では⼤学教員・機関研究者・起業家という三位⼀体の活動が許されている．事業マインドの醸成と制度設計の変更が必要．
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