「次世代AI人材育成訓練プログラム」研修講座
ビジネスへの応用（１）© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AI活用事例と技術概要© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

データ種類別での事例紹介
インプットデータからイメージする

画像

音声
言葉

データ
2

© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

画像のAI
画像認識：人や動物、乗り物など物体の形状を学習して認識・判別する技術
主に使われている技術：ディープラーニング（CNN）
猫の特徴を中間層で持っている
Google blog

猫の画像を入力
犬らしさ0.05

ディープニューラル
ネットワーク3© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

猫らしさ0.95

ディープニューラルネットワークの例

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

Image

人の顔

人間の脳の視覚野の構造を模倣
画像認識で非常に高い性能
4© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

画像のAI｜活用事例
画像認識：人や動物、乗り物など物体の形状を学習して認識・判別する技術
AIで大腸がんの発見 (国立がんセンター)

自動運転向け物体認識 (NVIDIA)

システム概要図

ポリープ検出の例

内視鏡検査時にAIを用いて大腸がんや大腸腫瘍性ポリープ（前がん病変）を自動検知するシステム。
医師による見逃しを防ぐことを目的とする。
ディープラーニングを活用したAIで、独自のアルゴリズムで画像を高速処理する。

http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1707/10/news095.html

5© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

進化し続けるディープラーニング活用により、従来型のコンピュータビジョンでは不可能だったレベルまで車両の環境認識能力を大きく引き上げ、人間に近づけることに成功している。
http://car.watch.impress.co.jp/docs/event_repo/ces2016/737644.html

AIで大腸がんの発見（国立がんセンター）✓ 内視鏡検査時にAIを用いて大腸がんや大腸腫瘍性ポリープ（前がん病変）を自動検知するシステム。国立がん研究センターと日本電気（NEC）が開発。
特徴

約5000例••

内視鏡画像（大腸がん、
前がん病変）

医師による見逃しを防ぐことを目的とする。
ディープラーニング（顔認証）を活用したAI。独自のアルゴリズムで画像を高速処理する。

期待効果・実績

学習

•

技術格差
解消

AI

Source：公知情報をもとに作成。画像はhttp://www.itmedia.co.jp/news/articles/1707/10/news095.htmlによる。

6© 2018 AI TOKYO LAB & Co.

•

約5000枚の新たな内視鏡画像を評価したところ、前がん
病変としてのポリープと早期がんの発見率98％。
今後はグローバルでの実用化も視野に。肉眼での認識が困難な平たん・陥凹病変の学習や精度の向上にも取り組む予定。

AWLのAIカメラを用いた店舗向け動線分析✓ AIカメラを用いたAWLの店舗向け動線分析ソリューション。
✓ カメラで人の動きを検出、年齢／性別を推定、来客や従業員の傾向を可視化・定量化。

店舗撮影
AIカメラ

情報分析

情報取得
来店客
女性・32歳
30分滞在
来店客
男性・28歳
5分滞在
挙動不審

来店客／従業員区別
性別、年齢
滞在時間、挙動7

特徴•

来客動向分析
客数・客層把握
来店客行動分析
商品棚アクセス分析•など

従業員業務分析
勤務実績把握、予定／実績の突合
勤務状況の評価
勤務課題の指摘
など

防犯
不審者通知

など

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売り場ごとにAIカメラを置くことで、売り場ごとの傾向の可視化が可能。
認識結果を、目的に応じて集計・分析・可視化。
期待効果・実績••

来客だけでなく従業員の動きについても検出・動線分析が可能。
特定の商品棚へのアクセスや動向分析、防犯等、検出画像の使用方法は自由自在。その他機能の実装要望にも柔軟に対応。

ディープニューラルネットワークの例

敵対的生成ネットワーク（GANs）
D:Discriminator
（警官）

noise
R: Real Date
（紙幣）

G: Generator（偽札造り）

I: Input for Generator（偽札の目印）

２つのネットワークが敵対し、お互いを訓練する
8© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

進化する画像向けAI | 自動画像生成（顔写真）9© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

▶ https://generated.photos

データ種類別での事例紹介
インプットデータからイメージする

画像

音声
言葉

データ
10

© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

音声のAI
音声認識：音のデータから話している言葉をテキスト化する技術
主に使われている技術：ディープラーニング（RNN、LSTM）

こんにちは

波形データとして解析
1単語や1文字ごとに分割(または10msなどの固定長)「音響モデル」と呼ばれる音声の波形データのどれに近いか分類「こ」:0.8

ディープニューラル
ネットワーク11© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

「と」:0.05

言葉のAI
自然言語処理：文章の単語や文法を解析して情報処理を行う技術
主に使われている技術：特徴量抽出、ディープラーニング（RNN、LSTM）『すもももももももものうち』

形態素解析、単語分割

12

文章がどこで区切れてどの単語が使われているかを解析する
技術

• すもも

名詞,一般

• も

助詞,係助詞

• もも

名詞,一般

• も

助詞,係助詞

• もも

名詞,一般

• の

助詞,連体化• うち

名詞,非自立,副詞可能

Bag of Wordsなどで単語を数値化して入力

ディープニューラル
ネットワーク© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

多く含まれる単語の個数を数えて数値化する手法技術「何についての文か」「適切な返答は何か」といったことを分類・推定できるディープニューラルネットワークの例

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
ネガティブ
y

t
h1

t+1

x1

これは

W

h2

x2

美味しく

W

h3

x3

ない

前の状態を覚えておく→時系列データを扱うことができる
機械翻訳の性能が飛躍的に向上した
13© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

音声・言葉のAI｜活用事例
音声認識：音のデータから話している言葉をテキスト化する技術
音声アシスタンス（Amazon echo, siri）
アマゾンエコーSiri

ボイスアシスタント

開花した「強い人工知能」「アレクサ」

競争の行方

米国でのユーザー約1300人調査によると、アレクサをキッチンに置いている割合が50.9％

Siri以降の商用人工知能は「より強いAI」になっていくことは確実だとみられている

http://www.nikkei.com/article/DGXKZO13577320S7A300C1H56A00/

14

https://japan.cnet.com/article/35010964/© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

コールセンターのオペレーター支援（野村総研 TRAINA）

人との対話で成長する日本発AIソリューショ
ン「トレイナ」
対話を繰り返すことでAIが自己学習し、全システムの「フロントナビゲーション」として業務効率、顧客満足度の向上をサポートする
http://bigdata.nri.co.jp/traina/

進化する言語向けAI | 自動文章生成 GPT-2✓ OpenAIが作成したテキスト自動生成AI。
✓ ソーシャルブックマークサイトRedditで、ユーザの評価が高い文章中のリンクされた800万のウェブページをデータセットとして使用。
✓ GPT-2は2019年2月に発表。その後、段階的に開発したモデルを公開。

▶ https://openai.com/blog/better-language-models/
https://gigazine.net/news/20190821-openai-releases-gpt-2-language-model/
15© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

進化する言語向けAI | 自動文章生成 GPT-2（生成例）
AI TOKYO LABは、AIに代表される新技術と、小売業を中心とした豊富な実績を活用し、様々な分野
における業務課題の抜本解決と、新しい価値の創出に貢献します。

文章の続きを生成
そして、コラボレーションとサポートの強力な文化を構築することで、このすべての知識と技術を東京研究所
でまとめることができます。
東京研究所とAI研究活動の詳細については、AI研究所のWebサイトをご覧ください。しかし、ここに簡単な要約があります：東京ラボとは？
現在、東京研究所内に完全に自動化されたロボット実験室があります。これは、その種類の最初のものです。
AIの研究用に設計、最適化、構築された施設です。これは、完全に自動化された機器システムを備えた完全に自動化されたロボット研究室で構成されています。稼働中のシステムは5つあり、そのうち4つは自律的であり、当社の指導の下で稼働しています。 （下図を参照してください。）
この研究所は、最先端技術を搭載した5台のロボットで構成されています。これには、Totoという名前の最先端ロボットが含まれます。
※ 英語で入出力したものを機械翻訳して掲▶載。
https://cocon-corporation.com/cocontoco/gpt-2-language-model/
16© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

データ種類別での事例紹介
インプットデータからイメージする

画像

音声
言葉

データ
17

© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

データのAI
データマイニング：大量にあるデータの山から有益な情報を発見する技術
主に使われている技術：機械学習（SVM、クラスタリング）
機械学習で分類、回帰を行い有益な情報の発見に繋げる

顧客情報

天気予報

明日のビールの売上は例年より20％ほど多くな
りそうだ

交通情報

SNS

AI

※データをみて判断するのは基本は人間
18© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

物流を予測し勤務シフトを最適化するAI
Before

緻密な物量予測精度に基づき、最適な人数とフォーメーションで配置！

物量予測の精度が甘く、余分に人員を配置してしまい、生産性が低い状態。

After

シフト最適化AI

物量予測AI
変数パラメータ設定➡過去の実績からの物量予測

勤務実績

社員DB

物流実績
出荷DB

注文DB

在庫DB

etc...

シフトDB
etc...

重回帰分析

物量予測の算出
必要労働力の算出

最適なシフト
カレンダーの算出

シーズナル
要因

販促
キャンペーン要因
在庫処分
要因
etc...

ルール定式化

シフト実績

スキルマップ ▶最適なフォーメーションを編成

ルールパラメータ設定 ➡季節・販促要因等からの物量予測
19▶出勤希望実現率、欠勤率等を加味© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

シフト希望▶週3日・月8万以内、当月のシフト希望

重回帰分析とは重回帰分析とは今日の売上(y)複数の入力データから連続する値を予測すること。以下の数式で表される。

𝑦 = 𝑤𝑥 + 𝑐

𝑦 = 𝑤𝑥1 + 𝑤2 𝑥2 + 𝑤𝑥3 + ⋯ + 𝑐
今日の売上
が分かる

例

前日の売上
が分かれば

プロ野球選手のホームランの数・
出場試合数・打点から年俸を予測
y：年俸
x：ホームランの数、
出場試合数、打点

出場試合数

１3
年俸

20

ホームラン数打点© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

前日の売上(x)GE「Predix」✓ 航空機のジェットエンジン部品に搭載されているセンサーが飛行中の異常を検知✓ トラブル発生から解消に係る時間を短縮し、運航遅延による経済損失を大幅軽減センサーによる
運行状況モニタリング
上空
定時運行
アラート
倉庫
地上
部品手配・交換

Source：GEホームページ、日経新聞など公知情報をもとに作成

21© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

目的別での事例紹介
目的からイメージする

分析
自動化・最適化生成22© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AIの活用方法の類型
AIの活用方法は分析、自動化・最適化、生成に大別できる
分類・判定・仕分け

過去の傾向から知見を導き出す

分析

予測・推薦
異常検知

タスクをより高度・高速にこなす

新しいものをつくる

23

自動化・
最適化

自動化・高速化
最適化・高度化

テキスト（言語）生成
生成
コンテンツ生成© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AIの活用方法の類型
類型

概要

分類・判定・
仕分け• データから特徴を抽出した
り、データに特徴づけを行
う

予測・推薦

分析

異常検知

自動化・
最適化
生成
24

事例
•
•

猫の認識 / Google
倉庫での商品自動仕分 /Amazon• 過去の傾向や結果から将来の行動や結果を予想する、
推薦を行う

•

5ヶ月後の退職者の予測 /HuRAid
IT障害の予測 / Cisco• 他の大多数のデータとは振る舞いが異なるデータを検
出する

•
•

エンジン部品の異常検知 / GE
クレジットカードの不正利用
検知 / SMFG••

自動化・高速化•

従来要していた時間や工数を短縮する •与信審査の高速自動化 / Paid
コールセンター業務自動化 / メガバンク

最適化・高度化•

精度の向上や、ばらつき・無駄を軽減 ••する

荷物の積載方法の最適化 / VMS Solver
広告バナー配置の最適化 / Criteo

テキスト（言語）生成•

会話や文章などのテキスト情報（言語 ••情報）を作成する•コンテンツ生成•レポート、音楽、ゲームなど情報コン ••テンツを作成する•りんな(Chat AI) / Microsoft
Pepper / Softbank Robotics
Amazon Echo / Amazon
アナリストレポート作成 / Xenodata
予測アルゴリズム生成 / Datarobot
Jazzの作曲 / Deepjazz© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AIの活用方法の類型
類型

分析

自動化・
最適化

生成
25

概要

事例

分類・判定・
仕分け•

データから特徴を抽出したり、データ •に特徴づけを行う•

猫の認識 / Google
倉庫での商品自動仕分 / Amazon

予測・推薦

•

過去の傾向や結果から将来の行動や結 ••果を予想する、推薦を行う

5ヶ月後の退職者の予測 / HuRAid
IT障害の予測 / Cisco

異常検知

•

他の大多数のデータとは振る舞いが異 ••なるデータを検出する

エンジン部品の異常検知 / GE
クレジットカードの不正利用検知 / SMFG

• 従来要していた時間や自動化・高速化
工数を短縮する••与信審査の高速自動化 / Paid
コールセンター業務自動化 /メガバンク• 精度の向上や、最適化・高度化 ばらつき・無駄を軽減す
る•

荷物の積載方法の最適化 /VMS Solver
広告バナー配置の最適化 /Criteo•テキスト（言語）生成•

会話や文章などのテキスト情報（言語 ••情報）を作成する•コンテンツ生成•レポート、音楽、ゲームなど情報コン ••テンツを作成する•© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

りんな(Chat AI) / Microsoft
Pepper / Softbank Robotics
Amazon Echo / Amazon
アナリストレポート作成 / Xenodata
予測アルゴリズム生成 / Datarobot
Jazzの作曲 / Deepjazz

AIの活用方法の類型
類型

分析

自動化・
最適化

概要
分類・判定・
仕分け•

データから特徴を抽出したり、データ •に特徴づけを行う•

猫の認識 / Google
倉庫での商品自動仕分 / Amazon

予測・推薦

•

過去の傾向や結果から将来の行動や結 ••果を予想する、推薦を行う

5ヶ月後の退職者の予測 / HuRAid
IT障害の予測 / Cisco

異常検知

•

他の大多数のデータとは振る舞いが異 ••なるデータを検出する

エンジン部品の異常検知 / GE
クレジットカードの不正利用検知 / SMFG

自動化・高速化•••

与信審査の高速自動化 / Paid
コールセンター業務自動化 / メガバンク

最適化・高度化•

従来要していた時間や工数を短縮す
る
精度の向上や、ばらつき・無駄を軽
減する

•
•

荷物の積載方法の最適化 / VMS Solver
広告バナー配置の最適化 / Criteo

テキスト（言
語）生成

生成

26

事例

• 会話や文章などのテキス •ト情報（言語情報）を •
•
作成する
•

• レポート、音楽、ゲームなど情報コンテンツを作 •コンテンツ生成成する•© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

りんな(Chat AI) / Microsoft
Pepper / Softbank Robotics
Amazon Echo / Amazon
アナリストレポート作成 /Xenodata
予測アルゴリズム生成 /Datarobot
Jazzの作曲 / Deepjazz

AIの活用方法の類型
類型

概要

分類・判定・
仕分け• データから特徴を抽出した
り、データに特徴づけを行
う

予測・推薦

分析

異常検知

自動化・
最適化
生成
27

事例
•
•

猫の認識 / Google
倉庫での商品自動仕分 /Amazon• 過去の傾向や結果から将来の行動や結果を予想する、
推薦を行う

•

5ヶ月後の退職者の予測 /HuRAid
IT障害の予測 / Cisco• 他の大多数のデータとは振る舞いが異なるデータを検
出する

•
•

エンジン部品の異常検知 / GE
クレジットカードの不正利用
検知 / SMFG••

自動化・高速化•

従来要していた時間や工数を短縮する •与信審査の高速自動化 / Paid
コールセンター業務自動化 / メガバンク

最適化・高度化•

精度の向上や、ばらつき・無駄を軽減 ••する

荷物の積載方法の最適化 / VMS Solver
広告バナー配置の最適化 / Criteo

テキスト（言語）生成•

会話や文章などのテキスト情報（言語 ••情報）を作成する•コンテンツ生成•レポート、音楽、ゲームなど情報コン ••テンツを作成する•りんな(Chat AI) / Microsoft
Pepper / Softbank Robotics
Amazon Echo / Amazon
アナリストレポート作成 / Xenodata
予測アルゴリズム生成 / Datarobot
Jazzの作曲 / Deepjazz© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AIの活用方法の類型
概要• 過去の傾向や結果から将来の行動や結果を予想する• 場合によってはそれをもとに推薦を行う
イメージ

20代女性

利用シーン・事例など• 5ヶ月後の退職者の予測 /HuRAid

個人情報・派遣・ブランド好き
・最近ドレスを購入• IT障害の予測 / Cisco
AI• 商品のレコメンド/Amazon• 移動ルートの提案/Google

類似する属性の過去の行動・結果から、ユーザーの将来行動・結果を予測
28© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

• 野菜の収穫時期の予測/
ベジタリア

予測・推薦-事例：HuRAid「HuRAid勤怠分析」
HuRAidが開発した「HuRAid勤怠分析」は従業員の勤怠データと履歴書から3ヶ月後の退職率を最大90%の精度で予測。
イメージ
3ヶ月後のリスク予測

勤怠データ

Aさん
エンゲージメント
低下リスク

AI
（独自予測
エンジン）
履歴書
データ

エンゲージメント低下要因
①人間関係
②労働時間
③通勤時間

Source：HuRAidのHPなど公知情報をもとに作成
29

80%© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

•

•

特徴
従業員の勤怠データと履歴書データから3ヶ月後の退職率（エンゲージメント低下リスク率）を予測加えて、エンゲージメント低下要因を予測することで、管理職が適切なケアを行うことが可能
期待効果・実績•

アウトソーシングサービスを提供するアクトコールが導入•

予測精度は最大90%

AIの活用方法の類型

分析

分類・判定・
仕分け•

データから特徴を抽出したり、データ •に特徴づけを行う•

猫の認識 / Google
倉庫での商品自動仕分 / Amazon

予測・推薦

•

過去の傾向や結果から将来の行動や結 ••果を予想する、推薦を行う

5ヶ月後の退職者の予測 / HuRAid
IT障害の予測 / Cisco

異常検知

•

他の大多数のデータとは振る舞いが異 ••なるデータを検出する

エンジン部品の異常検知 / GE
クレジットカードの不正利用検知 / SMFG

• 従来要していた時間や自動化・高速化
工数を短縮する

自動化・
最適化

最適化・高度化

生成
30

事例

概要

類型

• 精度の向上や、ばらつき・無駄を軽減する••

与信審査の高速自動化 / Paid
コールセンター業務自動化 /
メガバンク

•

荷物の積載方法の最適化 /VMS Solver
広告バナー配置の最適化 /Criteo•テキスト（言語）生成•

会話や文章などのテキスト情報（言語 ••情報）を作成する•コンテンツ生成•レポート、音楽、ゲームなど情報コン ••テンツを作成する•© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

りんな(Chat AI) / Microsoft
Pepper / Softbank Robotics
Amazon Echo / Amazon
アナリストレポート作成 / Xenodata
予測アルゴリズム生成 / Datarobot
Jazzの作曲 / Deepjazz

最適化・高度化-概要
概要• 業務や作業における精度の向上や、ばらつき・無駄を軽減する• 過去の結果・効果と現在の状況から、結果・効果を最大化する方法を立案する
イメージ

従来の業務Aの遂行時間

利用シーン・事例など

AI導入後の業務Aの遂行時間• 荷物の積載方法の最適化 / VMS
Solver• 広告バナー配置の最適化 / Criteo• 生産計画の最適化 / Hitachi• 囲碁 / Google• 倉庫人員配置の最適化 / NEC

業務の一部をAIが支援することで、ばらつきを軽減
31

AI© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

最適化・高度化-事例：Criteo「Kinetic Design」✓ CriteoのkintecDesignはサイトにおけるユーザーの行動情報をもとに、ユーザーごとに最適化された広告バナーを自動生成・配信することが可能
イメージ•

自動生成された広告バナー

商品データ

•

Criteo

シューズ1
1200円

シューズ2
2000円

シューズ3
21000円

詳細

詳細

詳細

32

© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

広告バナーのクリック状況によって、自動でバナーが変更・修正（最適化）される
期待効果・実績•

広告バナーを自動で生成することで、バナー作成にかかる時
間・工数がゼロになる•バナーを作成するマーケティン
グ担当者の能力に依存することなくデジタル広告経由での売上を最大化することが可能

閲覧情報
Source：「いまさら聞けないCriteo！ぐるぐる回る商品バナーで話題の広告をざっくり図解で説明します！」などど公知情報をもとに作成

特徴
サイトの行動履歴からユーザーの特徴づけを行い、そのユーザーに最適化された広告バナーを自動で生成・配信する

AIの活用方法の類型

分析

自動化・
最適化

分類・判定・
仕分け•

データから特徴を抽出したり、データ •に特徴づけを行う•

猫の認識 / Google
倉庫での商品自動仕分 / Amazon

予測・推薦

•

過去の傾向や結果から将来の行動や結 ••果を予想する、推薦を行う

5ヶ月後の退職者の予測 / HuRAid
IT障害の予測 / Cisco

異常検知

•

他の大多数のデータとは振る舞いが異 ••なるデータを検出する

エンジン部品の異常検知 / GE
クレジットカードの不正利用検知 / SMFG•

従来要していた時間や工数を短縮す ••る

与信審査の高速自動化 / Paid
コールセンター業務自動化 / メガバンク•

精度の向上や、ばらつき・無駄を軽 ••減する

荷物の積載方法の最適化 / VMS Solver
広告バナー配置の最適化 / Criteo

自動化・高速化
最適化・高度化

テキスト（言語）生成• 会話や文章などのテキスト
情報（言語情報）を作成する

コンテンツ生成• レポート、音楽、ゲームな
ど情報コンテンツを作成す
る

生成

33

事例

概要

類型

© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

•••

りんな(Chat AI) / Microsoft
Pepper / Softbank Robotics
Amazon Echo / Amazon•

アナリストレポート作成 /Xenodata
予測アルゴリズム生成 / Datarobot
Jazzの作曲 / Deepjazz••

コンテンツ生成-概要
概要• レポート、音楽、ゲーム、アルゴリズムなど情報コンテンツを作成する
イメージ

利用シーン・事例など• アナリストレポート作成 /Xenodata

既存のコンテンツ1• 予測アルゴリズム生成 /Datarobot

既存のコンテンツ1

AI

新規コンテンツ

既存のコンテンツ1

既存のコンテンツ1

34• Jazzの作曲 / Deepjazz• 新聞記事作成 / 日経新聞

蓄積したデータからコンテンツを生成© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

•

webサイト作成 / weebly＋
Articoolo

コンテンツ生成-概要✓ 日経新聞が開発した「決算サマリー自動生成」は、企業の決算サマリーを文章の作成から配信までを完全に自動化
イメージ
決算短信
添付資料
（PDF）
解析

格構造
解析

文書構
造解
析・ポ
ジネガ
分類

決算短信サマリ(XBRL)
解析

特徴

文を
分類

適時開示サイトでの企業決算公表後すぐに、売上や利益などの数字とその背景などの要点をま
とめて配信

•

文章の作成から配信まで完全に自動化し、人によるチェックや修正などは一切行っていない

文の選択

事業名を補完決算
して文を生成 サマリー

Source：日経新聞のHPなど公知情報をもとに作成
35

•

日経
電子版

© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

日経
テレコ
ン

期待効果・実績•

文章の作成や運用にかかる人件費をゼロにすることが可能•

現在はベータ版の位置づけではあるものの、日経電子版や日経テレコンのコンテンツとして恒常配信予定

ワークショップ | AI活用アイデアの検討© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

ワークショップ• 業務課題・ＡＩ活用アイデアを各自検討• 「AI活用アイデア」を各自で検討• 以下の観点で、プロジェクト化を検討• 現状の課題、AI導入の目的、必要なデータ等• AI活用に向いているか？
• AIと人の役割分担• グループでプロジェクト化を検討• 各自自己紹介、業務課題や検討したアイデアを共有• 「ＡＩ活用アイデア」のプロジェクト化を想定し、

グループ内で「ＡＩ活用アイデア」を決める。
• プロジェクト化における課題を議論・共有• 発表 ＋ 質疑応答
37

© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AI活用プロジェクトを考える• プロジェクト名• システムの機能・使用するAI手法• 業務課題・現状• 手法「画像認識」、「需要予測」、• 業務の「重要性」、「緊急性」、「難易度」• 工数、属人的、機会損失「レコメンド」等• 必要となるデータ• 業務に使用しているデータ• AI導入の目的• 間接的に利用可能なデータ• KPI• 特有？一般的？

• システムの使用者• 整備状況は？入手方法は？

• 業務の実施者が行う？体制の変更が発生？

• 期待される効果• 導入目的以外の波及効果は？

38© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

農業×AI～「Bee Sensing」広島県廿日市市～■「蜜蜂の健康管理を効率化」
・蜜蜂の巣箱をIoT化し、温度や湿度をスマートデバイス上で確認可能。
・各データと蜜蜂の作業効率をAI（人工知能）が学習。
→従来熟練の技が必須であり、かつ非常に負担の重たい作業であった蜜蜂の健康管理が効率化

39© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

仮想AIプロジェクト | Bee Sensing• 業務課題・現状• システムの機能・使用するAI手法• 蜂蜜の生産量が安定しない（重要性 大）• IoTセンサー（温度、湿度）• 熟練者しかできない（属人的）• 機械学習（回帰）• AI導入の目的• 必要となるデータ• 蜂蜜生産量の安定化• 巣箱の温度、湿度• アルバイトでもできるようにする（人件費）• 蜂蜜の生産量• 蜜蜂の数、天気、気温、…

• システムの使用者• 養蜂家（管理者）• 期待される効果• 巣箱の数を増やす• 効率的な巣箱設定（形状、蜜蜂の数）

40© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

教育×AI
日本の学習塾発 小中学生向け教材 Qubena(キュビナ)
AI活用の放課後学習用タブレット教材・タブレット形式の学習を通して、生徒の回答データを蓄積する。
・アダプティブラーニングを利用し、各生徒に最適な指導を可能にする。
・日本の学習塾で誕生し、現在は全国の学習塾での導入が進んでいる。

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仮想AIプロジェクト | Qubena• 業務課題・現状• システムの機能・使用するAI手法• 各生徒に同じ問題を出している• 機械学習（分類）• 各生徒のサポートがリアルタイムにできない• 課題取り組み状況の判定・通知• AI導入の目的• 必要となるデータ• 学習スピードの向上（生徒の成績）• 問題の分類（分野、難易度）• 得意不得意にあわせた出題• 生徒への出題と結果• 生徒の取り組み状況の把握• 生徒の属性、成績• システムの使用者• 期待される効果• 生徒• 状況に応じた効果的な課題設定・作成• 先生• コーチングの分析・マニュアル化• 生徒の傾向分析
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「次世代AI人材育成訓練プログラム」研修講座
ビジネスへの応用（2）AI手法© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AI手法（振り返り）• 機械学習• 教師あり学習• 教師なし学習• ディープラーニング
• CNN
• RNN
• データ特有の手法• 画像処理• 自然言語処理
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機械学習 | 教師あり学習
正解のあるデータを用いてうまく答えられるように学習する機械学習• 分類• ロジスティック回帰• サポートベクターマシン（SVM）• 決定木• ランダムフォレスト

顧客情報

• 回帰
• 線形回帰

交通情報

天気予報

SNS

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AI

機械学習 | 教師なし学習
正解のないデータの中から類似性、規則性を見出そうとする機械学習• クラスタリング• k-means• 階層型クラスタリング• 次元削減• 主成分分析セレブ
高アクティブ
ひ
と
月
の
購
入
金
額

低アクティブ

庶民派

ひと月の購入回数46© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

ディープラーニング | CNN
畳み込み層・プーリング層・全結合層からなる順伝播ニューラルネットワーク

Image

人の顔

画像認識で非常に高い性能●畳み込み層：データの中から、フィルタのパターンと類似したパターンを検出●プーリング層：畳み込み層が抽出したパターンを圧縮し位置的なズレを緩和
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ディープラーニング | RNN
自分自身に入力する再帰的な結合構造（閉路）を持つニューラルネットの総称
ネガティブ
y

t
h1

t+1

x1

これは

W

h2

x2

美味しく

W

h3

x3

ない

順序に意味がある音声、言語、動画などの時系列・順序データを扱うのに適する
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画像処理 | パターン認識
予め設計されたロジックに基づいて画像の特定のパターンを認識・抽出する手法

顔検出

直線・円検出単純なパターンを小さいコストで認識することができる
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自然言語処理
文章の単語や文法を解析して情報処理を行う技術。
特徴量を生成し、機械学習に用いる。
『すもももももももものうち』

形態素解析、単語分割

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文章がどこで区切れてどの単語が使われているかを解析する
技術

• すもも

名詞,一般

• も

助詞,係助詞

• もも

名詞,一般

• も

助詞,係助詞

• もも

名詞,一般

• の

助詞,連体化• うち

名詞,非自立,副詞可能

Bag of Wordsなどで単語を数値化して入力

機械学習
ディープラーニング

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数値化する手法・
技術

様々な言語のタスク
・テキスト分類
・機械翻訳
・文章要約
etc…

「次世代AI人材育成訓練プログラム」研修講座
ビジネスへの応用（2）ワークショップ© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

ワークショップ | AI活用アイデアの検討© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

ワークショップ• ＡＩ活用アイデアの実現に向けて各自検討• 「AI活用アイデア」を実現するために各自で検討• 以下の観点で検討• AI活用の目的の確認• データ、手法• 評価基準• グループで実現性を検討• 各自自己紹介、検討したアイデアを共有• 「ＡＩ活用アイデア」のプロジェクト化を想定し、

グループ内で「ＡＩ活用アイデア」を決める。
• プロジェクト化における課題を議論・共有• 発表 ＋ 質疑応答
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AI活用プロジェクトの実現性を検討する• プロジェクト名• 使用するAI手法• 目的・使用データをふまえて選択• AI手法の目的• AIの入出力を意識し、何のためにAIを使うか具体化する。

• 評価基準• 充たすべき精度• 目標が複合的、抽象的である場合は、具体化す

• コスト

る。

• 使用するデータ• データの種類• 計算リソース、データ収集、人的コスト• 運用• メンテナンス• データの項目、粒度、性質• モデルの更新の必要性、周期• データ入手・整備方法• データ収集の継続性• 例外・異常出力への対応• どのように入手できるか？量は？
• どのような前処理が必要か？
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農業×AI～「Bee Sensing」広島県廿日市市～■「蜜蜂の健康管理を効率化」
・蜜蜂の巣箱をIoT化し、温度や湿度をスマートデバイス上で確認可能。
・各データと蜜蜂の作業効率をAI（人工知能）が学習。
→従来熟練の技が必須であり、かつ非常に負担の重たい作業であった蜜蜂の健康管理が効率化

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仮想AIプロジェクト | Bee Sensing• 業務課題・現状• システムの機能・使用するAI手法• 蜂蜜の生産量が安定しない（重要性 大）• IoTセンサー（温度、湿度）• 熟練者しかできない（属人的）• 機械学習（回帰）• AI導入の目的• 必要となるデータ• 蜂蜜生産量の安定化• 巣箱の温度、湿度• アルバイトでもできるようにする（人件費）• 蜂蜜の生産量• 蜜蜂の数、天気、気温、…

• システムの使用者• 養蜂家（管理者）• 期待される効果• 巣箱の数を増やす• 効率的な巣箱設定（形状、蜜蜂の数）

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仮想AIプロジェクト | Bee Sensing• AI手法の目的• 使用するAI手法• 巣箱の温度・湿度等からの蜂蜜生産量の回帰• 使用するデータ／入手・整備• 回帰• 評価基準• 巣箱の温度、湿度• 量よりも最大になる条件が重要• 分単位• 厳密にコントロールは難しい• IoTセンサー利用• 数度の範囲で検討• 蜂蜜の生産量• ミツバチの安全• コスト• 年数回、巣箱単位• 採蜜時確認• 天気、気温• 時間単位• センサーの設置、• 運用• 外部環境の変化に応じて更新• 外部の天気データ、気温は計測可能
57• 出力時に専門家による確認© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

「次世代AI人材育成訓練プログラム」研修講座
ビジネスへの応用（2）AI活用プロジェクトの考え方・進め方© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AI活用プロジェクトの特徴
AI活用プロジェクト立案から運用までの概要フロー戦略

ＡＩ活用戦略策定 / サービスデザイン

業務

業務デザイン / リスクマネジメント

人・組織

人材、チーム設計、アウトソーシング

IT

基盤構想立案システム、インフラ構築

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検証

可用性検証 / POC開発

本開発

開発、オペレーション© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AI活用プロジェクトの進め方

IT「本開発」前に、「検証」フェーズを導入することを推奨
なぜなら

検証

本開発

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✓ AIが活用できそうな業務なのか✓ データは足りているか✓ 今後の費用対効果は期待できるか着手しないとわからない© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AI活用プロジェクトの進め方
検証・本開発における開発手法
ウォーターフォール型

要件定義

アジャイル型
計画

計画
設計

設計

試験
実装

実装
試験

AI活用での推奨開発手法

計画

分析・
評価

データ
収集

計画
設計

試験

分析・
評価

実装

AI活用では、アジャイル型のように、
PDCAサイクルを回しながらブラッシュアップ
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分析
設計

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分析
設計
データ
収集

AI活用プロジェクトの進め方｜計画
主な作業• 目的の明確化計画• 人工知能を使う目的を決める• 業務フロー検討• 誰が、どんなタイミングで、どのように使うか

分析・
評価• 「人工知能が決定して自動実行する」• 「人工知能の出力結果をもとに人が決定して実行する」

起こりうる問題• 人工知能の必要性• 「人工知能でなくてもよかった」システムを作ってしまう• 使いにくいシステム• 使う人のスキル・シーンが十分に考慮されていない
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分析
設計

データ
収集

AI活用プロジェクトの進め方｜分析・設計
主な作業• データの検討• 目的の達成にはどんなデータが必要か• 人工知能手法の選択• 目的に即した手法（アルゴリズム）を選定

計画

分析・
評価

起こりうる問題• データ要件の追加• 開発フェーズになって、繰り返しデータの種類を増やすことになる• 低い精度・カバー範囲• 「例外」が多い、運用中に分析対象が頻繁に変化する
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分析
設計

データ
収集

AI活用プロジェクトの進め方｜データ収集
主な作業• データの収集・加工• データを収集し、異常値の処理など前処理を行う

計画
分析
設計

分析・
評価

データ
収集

起こりうる問題• データ整備が不十分• データ総数の不足• 各判別結果のデータ不足• データの偏り• 個人情報64© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AI活用プロジェクトの進め方｜分析・評価
主な作業

• 開発
• 試作の場合は、目的・対象を絞る• 結果の評価• 精度、モデルの適切性

計画
分析
設計

分析・
評価

起こりうる問題• 学習コストが過大• 想定以上の実行時間、ハードウェア環境が必要になる• 精度の低下• トライアルデータへの過剰フィッティング• 出力・ふるまいの変化• 新商品などデータが大きく変化した場合など
65© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

データ
収集

AI活用プロジェクトの進め方｜運用・保守
計画

主な作業

• システムの状態監視、対応• 精度の劣化、異常な結果がないか• メンテナンス・改善• 最新データを用いて学習させ、モデルを更新起こりうる問題

分析
設計

分析・
評価
データ
収集

運用・保守

• 状況の変化へ対応できない• 災害、増税など大きな環境変化により大幅にデータが変化した場合• 調整が困難• 環境の変化や違和感のある結果が出た場合に、多少の調整では対応できないケースがある
66© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AI活用プロジェクトの体制例
既存システムの運用チーム
IT
エンジニア

IT
ベンダー

決裁権者

AIに強いベンダー
PM

ブリッジ役

AI活用を進める組織67© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AI
ベンダー

AIが向いているケース• 安定的に学習が可能• 学習データが多い• 学習データが安定している• データの定義・項目が長期間にわたって変わらない• データ記法が変わらない（記録する人によって表現が違わない）• 価値が出やすい• 人工知能の出力を使う人が多い• 初心者にとっては価値が高い、人数が多いと導入効果が大きくなる• わずかな改善で大きな効果がある• 数％の改善が大きな価値になるケース（資源探索、株の売買など）• 1回の問題発見が大きなコストダウンになるケース（原発の異常発見など）• 失敗が許容される• 一部悪い結果でもトータルでよければ価値がある（DMの送付など）
68© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

AIと人の役割分担 | 業務フローの検討• AIが自動実行（AIの自信度が低いときは人が意思決定）• 全体として成功すれば、個別の成功・失敗が問題ないケース

大• ダイレクトメールの送付自動化• 株や為替の自動売買• AIの結果を参考に人が最終意思決定を行う• AIが予測を行ったり、候補を出力し、人の業務をサポートする• インフラや機器のメンテナンス

AIによる
自動化度

• 小売りの発注• AIが出力したルールを人が確認• 失敗した場合の損害が大きい場合、論拠の説明が必要な場合• 医療診断• 工場における製造条件設定
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小© 2020 AI TOKYO LAB & Co.

データの準備• データが整っているか• 画像データ：解像度、注目する対象の大きさ、色合いなど• 数値データ：異常値の割合、分散・平均

01001…
11100…

• データを選ぶ• 既存のデータは5W2Hの軸で考えて探す• Who, What, When, Where, Why, How many, How much

• データの期間・量は十分か• 季節や特定時期のイベント（クリスマスなど）の影響を受けるなら、数年分
必要• 長い期間のデータは、定義や項目の変更がないか注意• 粒度・時間分解能は十分か• 集計単位を確認
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AI活用プロジェクトの特徴
AI活用プロジェクトが通常のシステム開発と異なる点として、以下が挙げられます。
• 検証（PoC）を行う• AIの有効性の確認、手法の選定、システム化する価値があるか確認• トライ＆エラー• トライアル＆エラーとなる場合が多く、「全てうまくいく」線を引くと遅延の恐れがある。余裕のあるスケジュール感で工程を実施• 想定外の挙動• 分析して初めてわかる内容もあるため、所感等を鑑み、総合評価をする。

• 運用・保守• AIの精度や異常な結果の有無の監視、データの追加・AIモデルの更新
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