データサイエンス・リテラシー
生産・流通システムでのデータサイエンス活用

イラスト︓©いらすとや

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

生産・流通システムでのデータサイエンス活用

Table of Contents
⽣産システムキュウリの等級⾃動仕分け

流通システムコンビニ・スーパーの機会損失・廃棄ロス低減

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

⽣産システム

きゅうりの仕分け課題

p きゅうりの等級仕分け作業は明確な基準はなく、主観的（経験的）p ⼩規模農家では⼿作業で時間がかかるが、⼀般の⼈にはできない
⼀般の⼈誰のため選果場のない地域の⼈⼿が欲しい⼩規模農家

技術
コア

ディープラーニングを使った画像識別によるきゅうりの等級分類

2S

S

・カメラで取得した画像をもとにきゅうりの等級、⻑さ等を表⽰
・台上の複数本のきゅうりを数秒で等級識別し、⼿で仕分けè 仕分けの均質化、経験のない⼈も作業可

L

B⼩ B中 …

９等級に分類

等級分類の⾃動化
解決策

M

小池誠：「AIで創る未来 - 農業を次世代につなげるために。
ある農家の挑戦。」
h%ps://www.youtube.com/watch?v=XkKxSAb4EAw

イラスト︓©いらすとや
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⽣産システム

きゅうりの仕分け

pデータサイエンス・AI技術
l ディープラーニングØCNN (Tensor ﬂow)

イラスト︓©いらすとや

学習
２L

L

M

B⼤B中B⼩2S

S

p利⽤データl 学習時
Ø９等級のラベルがついた36,000枚のキュウリ画
像Øキュウリの画像とその等級との関係を学習

l 検証時（実⽤時）

9等級、36,000枚C検証Øキュウリの画像からその等級を出⼒

機械学習における学習方式
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入力

出力２L
M

データサイエンス・機械学習技術

機械学習の学習⽅式①データ収集p教師あり学習

学習データ

p教師なし学習②学習èデータの特徴から予測モデルを構築③予測
イラスト︓©いらすとやl(動物写真⇔動物名)⇨ ある写真の動物名を特定︖

lユーザの購買情報⇨ ユーザをグループ分け

p強化学習
l将棋で⼤量の棋譜から勝つための打ち⼿

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データサイエンス・機械学習技術

機械学習の学習⽅式

イラスト︓©いらすとや

p教師あり学習（Supervised）
l⽬的に合った正解情報がある
ØEx. (動物写真⇔動物名)⇨ ある写真の動物名を特定

l⼊⼒⇔出⼒の関係を学習

バク

シマウマ

ウシ

正解情報

画像データの特徴と動物名との関係をモデル化

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パンダ？

画像の特徴からモデルを使って動物名を予測

パンダデータサイエンス・機械学習技術

機械学習の学習⽅式

イラスト︓©いらすとや

p教師あり学習（Supervised）
l⽬的に合った正解情報がある
ØEx. (動物写真⇔動物名)⇨ ある写真の動物名を特定

l⼊⼒⇔出⼒の関係を学習

𝑦=𝑓 𝑥

順問題・・・𝑥 から 𝑦 を求める
逆問題・・・𝑥, 𝑦が分かっているときに𝑓(𝑥)を求める

バク

シマウマ

ウシ

正解情報

画像データの特徴と動物名との関係をモデル化

教師あり
機械学習

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パンダ

画像の特徴からモデルを使って動物名を予測

パンダデータサイエンス・機械学習技術

機械学習の学習⽅式

p教師なし学習 データの構造を学習
l正解情報がないデータで学習する
ØEx. ユーザの購買情報 ⇨ ユーザをグループ分け

イラスト︓©いらすとや
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データサイエンス・機械学習技術

機械学習の学習⽅式

p教師なし学習 データの構造を学習
l正解情報がないデータで学習する
ØEx. ユーザの購買情報 ⇨ ユーザをグループ分け

イラスト︓©いらすとや
本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンス・機械学習技術

機械学習の学習⽅式

p強化学習 価値を最大化するような行動を学習
l得点・スコアなどがより⾼くなるやり⽅を学習
ØEx.将棋で⼤量の棋譜から勝つための打ち⼿
エージェント

⾏動（Action）

状態（State)・報酬（Reward）
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イラスト︓©いらすとや

環境

対局の棋譜情報
別のAIとの対局

データサイエンス・機械学習技術

機械学習の学習⽅式

p教師あり学習 入力⇔出力の関係を学習

バクl⽬的に合った正解情報がある

シマウマ

パンダ

ウシパンダ！

ØEx. (動物写真⇔動物名) ⇨ ある写真の動物名を特定

p教師なし学習

データの構造を学習

l正解情報がないデータで学習する
ØEx. ユーザの購買情報 ⇨ ユーザをグループ分け

p強化学習

価値を最大化するような行動を学習

l得点・スコアなどがより⾼くなるやり⽅を学習
ØEx.将棋で⼤量の棋譜から勝つための打ち⼿
イラスト︓©いらすとや
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⽣産システム

きゅうりの仕分け

pサービスイメージ
l仕分け台の上にキュウリを複数本配置
l上部カメラで撮影、AIが認識し、等級とその推定精度、⻑さを表⽰
l表⽰に従って、キュウリを仕分け

L

２L

S

B中pできるようになったこと
l熟練者ではない⼈でも、従来の1.4倍くらいのスピードで仕分けが可能
l⼈が変わっても仕分けの質が⼀定
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イラスト︓©いらすとや

⽣産システム

きゅうりの仕分けp実運⽤での課題（想定）l精度の向上（80％程度）
l経験を積む必要はないが⼈は必要Ø⼈件費はかかる

l作業に従事しても、仕分けをする⼈の技術向上は期待できないl季節による基準の変化はキャリブレーションが必要

p他の課題への転⽤

他の野菜の仕分けにも流⽤検討

lテーブル型UIを他の野菜の仕分けにも流⽤可能
イラスト︓©いらすとや
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データサイエンス・機械学習技術

Deep Learningとは脳の学習機能をコンピュータでシミュレーションするニューラルネットワークを⽤いた技術である。
近年の技術的な発展の背景には、計算機能⼒の向上がある。
神経細胞
刺激ニューラルネットワーク（1960〜1990頃）(2006〜)

中間層

⼊⼒層

刺激

出⼒層

刺激

出⼒層

…

人工ニューロン

1

⼊⼒

…

…

…

…
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…

…
1〜2層の中間層

3層〜1000以上の中間層
数⼗Ｍ規模のニューロン数

…

y

…

x2…

出⼒

…

x1
情報抽出

⼊⼒層

0

複数の細胞からの入力刺激を受け、情報を修飾加工して他の細胞に伝達x3

Deep Learning

⼤規模なニューラルネットワークの学習が可能になり、⼤幅に性能向上

データサイエンス・機械学習技術

ニューラルネットワーク

p⽤途やデータに合わせて様々なニューラル・ネットワークがある
ネットワークアーキテクチャ

応⽤例

RNN
再帰型 ニューラル・ネットワーク

⾳声認識、⼿書き⽂字認識

LSTM/GRU

⾃然⾔語テキスト圧縮、⼿書き⽂字認識、⾳声認識、ジェスチャー認 識、画像キャプション⽣成

CNN
畳み込み ニューラル・ネットワーク

画像認識、動画分析、⾃然⾔語処理

DBN
ディープ・ビリーフ・ネットワーク

画像認識、情報取得、⾃然⾔語把握、障害予測

DSN
ディープ・スタッキング・ネットワーク

情報取得、継続的⾳声認識AE
オートエンコーダー

学習データのノイズ除去
異常検知と異常箇所の特定など…

…

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データサイエンス・機械学習技術

ディープラーニングライブラリ/フレームワーク

pよくある処理は共通化してメインのプログラム作成に集中
ライブラリ/フレームワーク特徴

TensorFlow[テンソル・フロー]

2015年登場、Google製。⼀番有名で、特に産業界で⼈気
2019年10⽉1⽇にTensorFlow2.0が正式リリースし注⽬

PyTorch[パイトーチ]

2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で⼈気急上昇中

Keras
[ケラス]

2015年登場、作者がGoogle社員。使いやすくて簡単

Chainer[チェイナー]

2015年登場、⽇本のPreferred Networks製。現在、デファクトスタンダードな⼿法「Define-by-Run（実⾏しながら定義する）」を⽣み出した。èPyTorchに移⾏

Neural Network Libraries ソニーが開発、C++で実装されたコンパクト、⾼速かつ移植性の⾼いコアと、利便性に[ニューラルネットワークライブラリ]
優れたPython APIからなるライブラリ…

…

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⽣産システム

きゅうりの仕分け（まとめ）課題

p きゅうりの等級仕分け作業は明確な基準はなく、主観的（経験的）p ⼩規模農家では⼿作業で時間がかかるが、⼀般の⼈にはできない

誰のため選果場のない地域の⼈⼿が欲しい⼩規模農家

技術
コア

ディープラーニングを使った画像識別によるきゅうりの等級分類

等級分類の⾃動化
解決策

・カメラで取得した画像をもとにきゅうりの等級、⻑さ等を表⽰
・台上の複数本のきゅうりを数秒で等級識別し、⼿で仕分け
è 仕分けの均質化、経験のない⼈も作業可

データサイエンス・AI技術

サービスイメージ

モデル ディープラーニング（CNN）
36,000枚…

学
習２L

データLMB⼩S

入力

検証

出力

CL

２L
M

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

２L

S

B中

h'ps://youtu.be/XkKxSAb4EAw
イラスト︓©いらすとや社会・公共システムでのデータサイ
エンス活用

Table of Contents
⽣産システムキュウリの等級⾃動仕分け

流通システムコンビニ・スーパーの機会損失・廃棄ロス低減

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．流通システム

コンビニ・スーパーの機会損失・廃棄ロス低減

課題

p商品発注業務の正確性
l 発注量不⾜=顧客離れ
l 発注量過剰=在庫発⽣

発注
集計
予測
判断

pベテラン担当者の知識と経験l 慢性的な⼈材不⾜で継承難
誰のため⼈⼿が⾜りず、発注作業が⼤きな負担となる担当者
商品発注ノウハウがない担当者・店舗

技術
コアWhite Box型のAIによる、天候やイベントなどの環境下での時間帯ごとの各商品需要の予測
各商品の時間帯ごとの需要予測

解決策

・天候やイベント等の環境情報に基づく時間帯ごとの商品需要予測
・各商品の需要予測をもとに発注することで作業時間を低減
è 在庫・機会損失の低減、発注作業負担の低減

発注
判断

売場作り

発注

売場作り

品揃え

集計
予測

品揃え

接客

発注作業負担⼤
在庫・機会損失の改善難

接客発注作業負担の低減
在庫・機会損失の低減

https://mag.sweeep.ai/ai/ai_case1/

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イラスト︓©いらすとや流通システムコンビニ・スーパーの機会損失・廃棄ロス低減

pデータサイエンス・AI技術

学習 天気l White Box型のAI

⽇付・時刻

Ø天候やイベントなどの環境ごとに場合分けØ時間帯ごとの各商品の需要を予測

p利⽤データ

各商品の販売実績

イベント

l 学習時
Ø天候やイベントなどの環境ごとの各商品の時間帯ごとの売り上げ検証

入力

出力

天気予報

l 検証時（実⽤時）
Ø天候やイベントなどの環境、時間帯ごとの予測式を使い、各商品の売り上げを予測

イラスト︓©いらすとや

⽇付・時刻
イベント

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各商品の売上予測データサイエンス・機械学習技術

Black Box型AIとWhite Box型AI

AIによる予測・推定に説明が必要かどうかで使い分け

pBlack Box型AI

pWhite Box型AI

l予測・推定結果の理由を説明することが難しい
l得意分野

l予測・推定結果の理由を⽐較的わかりやすく説明できる
l得意分野

ØAIに任せたい判断が明確
Ø精度や判断スピードが重要
Ø製品検査業務、真贋判定、劣化診断

Øゴールが⼀つに定まらない問題
Ø分析の理由説明が必要な問題※ディープラーニングは典型的なBlack Box型AIだが、近年、説明性を⾼める研究が勧められ実⽤化されている本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
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流通システムコンビニ・スーパーの機会損失・廃棄ロス低減

p サービスイメージ

l 過去の⽇付・時間帯におけるイベントや天気などの環境と、その時の各商品の売上の関係をAIでモデル化
l 天気予報やイベント情報から各商品の売上をAIで予測
l AIによる予測情報や予測根拠からヒトが各商品の発注量を判断・決定

発注
集計
予測

発注
判断

発注業務時間３５%短縮

p できるようになったこと

l 発注業務の時間を削減（-35%）l ⽋品率の減少（-27%）l 廃棄ロスの削減 （èフードロスの削減）
l White Box型のAIによる発注予測の根拠（ルール）から、発注者の技量を向上

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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

欠品率２７％減少

在庫日数改善https://mag.sweeep.ai/ai/ai_case1/
イラスト︓©いらすとや流通システムコンビニ・スーパーの機会損失・廃棄ロス低減

p実運⽤での課題（想定）l予測精度の向上
l新規商品の発注量の予測
lこれまでにないイベント（災害や事故）による影響の予測

p他の課題への転⽤
l店舗ごとの発注予測モデルから得られる
需要予測を取引先全体で共有すること
で全体での需給バランスを実現

調達

è環境負荷の低減など社会課題の解決
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⽣産

物流

販売

イラスト︓©いらすとや