H30年度理工学図書館LS企画春季講習会
2018年6月29日 理工学図書館

いまさら聞けない！
AI×IoTで変わる未来

大阪大学大学院 工学研究科
電気電子情報工学専攻
遠藤清人

アウトライン
第1章 AIとは？IoTとは？
・ AIとは？
・ AIの歴史・AIの仕組み
・ IoTとは？

第2章 AI・IoTの技術展開
・ 今までの技術革新
・ AI×IoTで何が変わるのか？
・ 技術革新の例（スマートサプライチェーン・FinTech）

第3章 日本でのAI・IoT技術動向
・ IoT市場におけるサプライチェーン
・ 日本企業が目立つ分野
・ 日本企業が目立たない分野
・ 日本の弱み及びその動向

第4章 今後求められる人材
・ 今後減少する仕事・増える仕事
・ 今後求められる人材まとめ

2

第1章 AIとは？IoTとは？

AIとは？

4AI (Artificial Intelligence)⇒ 和訳 : 人工知能

人工的に作られた人間のような知能のこと

弱いAI（特化型人工知能）…
ある分野に特化して能力を発揮

強いAI（汎用型人工知能）…
分野を問わず多様で複雑な問題を解決

お掃除ロボット⇒センサにより自分のいる場所を把握⇒未掃除の領域を分析・清掃

AlphaGO⇒囲碁専用の人工知能（2017年に世界最強の囲碁棋士を倒す）※参照：AlphaGoウェブサイト
https://deepmind.com/research/alphago/

現状は弱いAIしか存在しない
しかし、2030年頃、強いAIが出現するといわれている例）ドラえもん⇒人間の様に思考し、物事を認識・理解し、自己決定ができる

AIの歴史（ディープラーニングに至るまで）

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・ 第1次AIブーム＜推論・探索＞
ルールとゴールが決まっている
簡単な迷路・パズルを解決
簡単な問題しか対応できず
・ 第2次AIブーム＜エキスパートシステム＞
専門家の知識を機械にため込み、そこからある一定のルールに基づき現実問題を解決する
知識外のことには対応できず（フレーム問題）※出典:経済産業省ウェブサイト「新産業構造ビジョン」
http://www.meti.go.jp/press/2017/05/20170530007/20170530007.html

・ 第3次AIブーム＜機械学習・ディープラーニング＞
膨大なデータからルールを自ら推測し現実問題を解決する
知識外でも自ら推測が可能

AIの仕組み（ディープラーニング）・ Deep Learningとは…機械が物事を識別・理解するための学習方法

特徴：ニューラルネットワーク（人の神経を模したネットワーク）を使用⇒教師無し学習（人が介在しない）が可能
データ群

収集
データベースニューロンネットワーク論理構造（単純化したニューラルネットワークの概念図）※生データの集合体

処理
学習用データセットグー

チョキ※ Stone Washer‘s Journal ウェブサイト
https://stonewashersjournal.com/
2015/03/05/deeplearning1/

パー

学習
学習モデル
＝チョキ
※参照：OPTim ウェブサイト
https://www.optim.cloud/blog/ai/ai-deeplearning/・ 膨大なデータを蓄積（ビックデータ）
・ AI自身が膨大なデータから特徴を推測・ 関係ある特徴はネットワーク内で互いにつないでおく

人工知能が自らニューラルネットワークを構築し、情報を処理

6

IoTとは？

7

IoT (Internet of Things)⇒ 和訳 モノのインターネット

データ
蓄積
デバイス
（アクチュエーター）

ありとあらゆるモノをインターネットに接続し、新たな価値・サービスを作る取り組み

機能学習（AI）

デバイス（センサー）＜IoTの仕組み＞
センサを用いてデータを取得・クラウドに蓄積（ビックデータ）⇓
人工知能によりデータを分析⇓
結果をデバイスにアクチュエート例）Net Thermostat⇒ 住人の好みを察して自動で部屋の温度を調節

IoTにより工場などで自動化・自律化が進む⇒圧倒的なコスト削減（人がいらなくなる）
IoTにより膨大な情報を収集・解析できる⇒産業の情報化（GPS情報を使ったカーナビなど）

温度センサを用いてデータを取得・クラウドに蓄積・解析してデバイス（エアコン）の温度調節※参照：GMOクラウドアカデミー ウェブサイト
https://academy.gmocloud.com/iot/20171120/4641

第2章 AI・IoTの技術展開

今までの技術革新

918世紀

20世紀初頭20世紀後半2010年～

第1次
産業革命

第2次
産業革命

第3次
産業革命

第4次
産業革命発明

発明

発明

発明

蒸気機関
（動力の取得）電力・エネルギー（動力革新）

コンピュータ・IT（生産の自動化）AI・IoT・ビックデータ（生産の自律化）

主導国家（得られる利益）主導国家（得られる利益）主導国家（得られる利益）主導国家（得られる利益）イギリス（覇権国家へ）アメリカ・ドイツ（経済大国へ）アメリカ（プラットフォーム独占）？
（プラットフォーム独占）

社会へのインパクト

社会へのインパクト

社会へのインパクト

社会へのインパクト

生産・運搬の機械化

大量生産への道（T型フォード等）

モノの自動化
サービスの付加価値

自律的な最適化
新たな付加価値の創出

主導国家…得られる利益が大きい⇒第4次産業革命に向けて国家間の競争は熾烈にアメリカ（Advanced Manufacturing）
ドイツ（Industry 4.0）
日本（Society 5.0）超スマート社会

AI×IoTにより何が変わるのか？
技術

10

関連データ

生まれる製品・サービス

×

自動車分野

×

走行データ
＝
車の現在地情報

無人自動走行車
シェアリングエコノミー

×

製造業分野

×

顧客データ
製造間データ＝マスカスタマイゼーション
スマートサプライチェーン

共通基盤技術×（AI, IoTなど）

創薬・材料分野 ×

構造データ
実験データ

＝

新規創薬
新規機能性材料製造

×

医療分野
×
ヘルスケア分野

医療データ
ゲノム情報

＝個別化医療×

金融分野

×

購買・商品データ＝
金融使用データ

FinTechAI・IoT技術（により得られるデータ）×既存技術 ⇒ 新たな製品・サービスの創出

例）スマートサプライチェーン

11・ サプライチェーンとは？ ⇒ 下流から上流までのモノの一連の流れのこと
例）スマホ
A社
電子部品
B社
機能性材料
C社
薬品・化学材料

D社
ICチップ

G社
スマホ

E社
液晶ディスプレイ
F社
電池

消費者へ

< 現状のサプライチェーン >・ 個々の会社が在庫切れを恐れ、多めに在庫を所持⇒無駄の発生
・ 各工程・各企業で情報伝達の仕組みが異なる⇒G社から直接A社に問い合わせ×

例）スマートサプライチェーン

12・ サプライチェーンとは？ ⇒ 下流から上流までのモノの一連の流れのこと
例）スマホ
A社電子部品
B社
機能性材料

D社
ICチップ

G社
スマホ

< 現状のサプライチェーン >・ 個々の会社が在庫切れを恐れ、多めに在庫を所持⇒無駄の発生
・ 各工程・各企業で情報伝達の仕組みが異なる⇒G社から直接A社に問い合わせ×E社
液晶ディスプレイ

C社
薬品・化学材料

消費者へ

F社
電池

・ スマートサプライチェーン ⇒ 国内の企業間のサプライチェーン（情報伝達）を全て標準化
A社（ファブレス）
電子部品の研究D社（ファブレス）
A社の電子部品情報をもとにICチップの研究

B社（ファブレス）
機能性材料の研究

E社（ファブレス）
液晶ディスプレイの研究

C社（ファブレス）
薬品・化学材料の研究

F社（ファブレス）
電池の研究

G社
スマホ

消費者へ

H社（ファウンドリ）
全ての設計書を元に3Dプリンターで即製造・ 在庫持たなくても問題なし⇒コスト削減
・ 全工程で情報伝達が同じなので、各企業で・ 1つの工場で様々なものが同時に即製造できるようになる 情報共有が安易に行える⇒今までより短期間で商品を製造可能⇒マス・カスタマイゼーション

例）FinTech

13・ FinTechとは？…Finance（金融）×Technology（技術）による金融革新のこと
API（Application Programming Interface）

AI（人工知能）⇒プログラムのテンプレートのようなもの
プログラミングが苦手な人でもアプリ制作が可能

ブロックチェーン技術⇒データ改ざんをほぼ不可能にするセキュリティ技術

金融…「信用」が絶対⇒AI×ブロックチェーンにより「信用」が担保（金融革新へ）

Money Forward
Moneytree
Zaim

SBI Social Lending
AQUSH
Lucky BankWEALTHNAVIPORTSTAR
SMART FOLIOCROWD CAST
VELC
Make Leaps＜新たな価値の創造＞＜銀行業務の代替＞＜銀行業務の代替＞＜コンサル業の代替＞

口座残高を自動で把握し資産管理を行う

個人対個人でのお金の貸し借りを支援

AIが投資信託の助言
or AIが自動で学習して株式投資を行う

AIが企業の問題に対するソリューションを提案※参照： TECH::NOTE ウェブサイト https://tech-camp.in/note/technology/1122/

第3章 日本でのAI・IoT技術動向

IoT市場におけるサプライチェーン

15例）スマホ市場

IoT市場

サービス・アプリケーション

各種アプリ（Twitter, LINE, Facebook等）

自動運転車
スマートホーム等

プラットフォーム

iOS, Android
データセンター・クラウド標準化されたOS
データセンター・クラウド

ネットワーク移動系（Wi-Fi, Bluetooth, 4G）
固定系（光通信）

移動系（5G, LPWA）
固定系（光通信）端末

iPhone, その他

IoTサービス関連の機器・部材

キーデバイス

半導体

半導体・センサ

下層の産業がないと上層の産業はできない⇒半導体・プラットフォーム（IT）企業の存在感が大きくなる

（IoT市場）日本企業が目立っている分野

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サプライチェーン
サービス・アプリケーション

自動車など（すり合わせ産業）

自動車（トヨタ自動車・日産・ホンダ）
産業用ロボット（ファナック・安川電機）

5G回線

NTT・DOCOMO・KDDI・ソフトバンク
NICT（技術検証中）

プラットフォーム

ネットワーク※国家主導で行われている

端末

キーデバイス

電子部品・センサ

電子部品（村田製作所・パナソニック）
センサ（ソニー・ルネサス）

キーデバイス・ロボット・自動車等、ハードの分野に強み

（IoT市場）日本企業が目立たない分野※出典:経済産業省ウェブサイト「新産業構造ビジョン」
http://www.meti.go.jp/press/2017/05/20170530007/20170530007.html

サプライチェーン
プラットフォーム

17

標準化されたOS

Google, Apple, Microsoft等
外資系IT企業

下層の産業がないと、上層の産業ができなくなる ⇒ IT企業の影響力増大
トヨタなどのB to C大企業がIT企業の下請け企業になり下がる可能性
時価総額ランキング（⇒がついている企業はIT企業）

月間利用者数（単位：億人）

未来を変えるのはIT企業だという期待感⇒IT企業の価値が増大

ITプラットフォーム・サービスは外資系が圧倒（日系のシェアは極小）

日本の弱み及びその動向

18
弱み①：
IT人材の不足（ITに弱い）

・ 全産業でIT人材が不足
・ 企業のセキュリティ対策も不十分（個人情報の漏洩が世界的に多）・ 世界トップを走るIT企業が少ない⇒ プログラミングを義務教育に⇒ 情報資格試験の普及（IPA）⇒ M&A・産学連携の推進
出典：「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」（経済産業省ウェブサイト）
http://www.meti.go.jp/press/2016/06/20160610002/20160610002.html

弱み②：企業の取り組みの遅さ
・ 企業間協力が少ない
・ データ共有プラットフォームも法律整備も後手・ そもそもIoTは関係ないと考える産業が多い⇒企業間連携が何とか始まる
ファナックとPreferred Networks,
三菱電機・安川電機・デンソーなどとMUJIN
IoT化に取り組んでいると答えた企業の割合

出典：「平成29年版情報通信白書」（総務省ウェブサイト）
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/pdf/index.html

第4章 今後求められる人材今後減少する仕事・増える仕事

20

・ 今後減少する仕事

・ 今後増えていく仕事

中流・下流工程（製造・流通・品質管理）

上流工程（経営企画・商品企画・マーケティング・R&D）

営業・販売・サービス（人が介在する必要のないもの）

営業・販売・サービス（人が介在することが付加価値となるもの）

事務業務（経理・人事・法務・医師（単純な診察））

IT業務（データサイエンティスト・セキュリティ管理者）

イノベーション
人材

AI・IoTを用いて技術革新を起こす仕事
研究開発者・データサイエンティスト
ビジネストレンドを創る仕事
経営戦略担当・M&A担当・経営コンサル等

AIやIoTを駆使して、共に働く仕事
IT人材
コミュニケーション人材

今後の産業構造

AIやIoT等と住み分けた仕事

現場でAIやデータセンタのメンテナンス・論理実装を行うIT管理技術者

高級レストランの接客係・きめ細やかな介護
アーティスト等の創造業

AIやIoTにより代替される人材（高度な発想力・コミュニケーション力が必要ない仕事全般）

今後求められる人材21

データ（IoT）活用による企業の供給力・需要力の増大

供給力（商品を如何に作っていくか）…IT知識+専門知識を持つ人材が重要（IoT化で得られるデータを分析し、自身の研究に生かすことができる研究開発者）

需要力（どのような商品で顧客に買いたいと思わせるか）…イノベーション力を持つ人材が重要（人と人をつなげ、新たな付加価値を創造・提供できる戦略コンサル・経営担当・ベンチャー創業者）
出典：「平成29年版情報通信白書」（総務省ウェブサイト）
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/pdf/index.html

まとめ

22

第1章

AI（人工知能）…Deep Learning技術により強いAIが出現する可能性
IoT技術…AIやビックデータを活用することでコスト削減・産業の情報化

第2章

第4次産業革命…AI・IoT技術×既存技術によって新たな製品・サービスが創出

第3章

IoT市場

日本企業はハード分野（すり合わせ産業・電子部品）に強み⇒ソフト分野（IT）は外資系企業に大きく差がある⇒IT人材の確保・企業間連携が急務（怠るとIT企業の下請けに…）

第4章

今後求められる人材

IT知識 + 専門知識を持つ人材（供給力）
イノベーション力を持つ人材（需要力）＜参考＞※ AlphaGoウェブサイト https://deepmind.com/research/alphago/※ Stone Washer‘s Journal ウェブサイト https://stonewashersjournal.com/2015/03/05/deeplearning1/※ OPTim ウェブサイト https://www.optim.cloud/blog/ai/ai-deeplearning/※GMOクラウドアカデミーウェブサイト https://academy.gmocloud.com/iot/20171120/4641※ TECH::NOTE ウェブサイト https://tech-camp.in/note/technology/1122/※経済産業省「新産業構造ビジョン」、「IT人材の最新動向と将来推計」※総務省「H29年度情報通信白書」※松尾豊『人工知能は人間を超えるか : ディープラーニングの先にあるもの』KADOKAWA，2015年※井上智洋『人工知能と経済の未来 : 2030年雇用大崩壊』文藝春秋，2016年※山田太郎『インダストリー4.0の教科書 : IoT時代のモノづくり戦略』日経BPマーケティング，2016年※情報処理推進機構AI白書編集委員会編『人工知能がもたらす技術の革新と社会の変貌』(AI白書 ; 2017),KADOKAWA，2017年

Graduate School of Engineering,Osaka University