IoT, AI そして
ソフトウェア開発の行方
日本マイクロソフト株式会社
榊原 彰

CUIGUINUIhttp://www.mkomo.com/cost-per-gigabyte

Sprint, MCI, AGIS, UUnet, PSINet

NAP

ISP

NAP

ISP

ISP

IXP

IXP

ISP

IXP

ISP

CONNECTED

CLOUD/IOT

DIGITALANALOGMOBILE

19 85

1 99 0

19 95

20 00

2 00 5

20 10

20 15

2 020

ビッグデータ

クラウド

インテリジェンス

COMMUTEHOMECOMMUTEWORKPLACE

HOME

Hannover Messe – The message

Digital business transformation - Systems of Intelligence次世代電気自動車
充電サービス基盤“情報基盤のパフォーマンスと安定性は現代のデータ依存のEV充電ス
テーションの運用を成功させるために欠かすことのできない差別化要素である。マイクロソフトとのパートナーシップによって、ABBは業界最高の運用と、同時に革新
的でより高度なサービス – それを私たちはモノ, サービスそして人のインターネットと呼ぶ -を提供可能になった。このパートナー関係によって、次のレベルの戦略として特に重点を置いているEV充電
インフラに対する増大する需要を支援するソリューションとその拡張性、グローバル提供力を実現している”
PEKKA TIITINEN

President, Discrete Automation and Motion
Division

製品革新の実現
 ジェットエンジンの販売から”時間当たり出力・効率”の販売へのビジネスモデル転換 新しい “data platform” としてのジェットエンジン
 燃料費からアセットライフサイクルの維持に至るまで、航空会社の営業費用の 70%に影響する より効率的で時間通りの空の旅の提供
 新しい予知的なサービスによって故障する部品を前もって交換でき、エンジンの健全性を監視“マイクロソフトと一緒に我々は真にデジタルサービスへ移行し、エンジンに関係する航空機のオペレーション全体通じてお客様を正しく支援することでパフォーマンスの点で真の差別化を実現することができるようになった”— Tom Palmer, senior vice president, Services, Civil Aerospace, at Rolls-Royce

操業の最適化 工場のエンド トゥ エンドの品質保証型ソリューション
 機械学習が継続的に製造オ
ペレーションを改善
 Microsoft Cortana
Intelligence Suite により 予
知的なメンテナンス、資産管理、遠隔監視が可能になり、ダウンタイムの最小化と資産ライフサイクルの最適化を実現
 ビッグデータの分析が生産、営業、販売に対するあらゆるレベルの見える化とインサイトを提供“マイクロソフトの予兆分析ソリューションを展開して以来、機械がスローダウンするか故障するかというプロセスを少なくとも80%の正確性で判断することができるようになり、廃棄処理もしくは再作業の割合を17%削減することに貢献できている”— Clint Belinsky, Vice President Global Quality, Jabil

認識

人の平均

28.2

25.8
16.4
11.7
7.3

2010

2011

Utronto 2012

NYU 2013

Oxford 2014

6.7

5.1

GoogleNet 2014Human

3.5Microsoft 2015

http://image-net.org

AlexNet, 8 layers(ImageNet 2012)

Very
AlexNet, 8 layers(ImageNet 2012)

VGG, 19 layers(ImageNet 2014)

UltraAlexNet, 8 layers(ImageNet 2012)

VGG, 19 layers(ImageNet 2014)

ResNet, 152 layers(ImageNet 2015)

ResNet, 152 layers

キーテクニック:
Residual Learningによる容易な最適化

http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

Microsoft Research Labs

1991

1997

2008

2009

2010

2014

2014

Microsoft
Research
formedHotmaillaunches

Bing maps
launches

Bing searchlaunches

Kinectlaunches

Skype
Translator
launches

Azure Machine
Learning
launches

Which email isjunk?

What’s thebest wayhome?

Whichsearches aremost relevant?

What doesthat motion“mean”?

What is that
person saying?

What will
happen next?

“Azure Machine Learning は、ビジネスアナリストやエキスパートの知見に直接触れることのできるデータサイエンスの体験を提供する。複雑さを排し、幅広く利用が可能な競争優位性のあるツールだ”
Hans Kristiansen
CapgeminiPlatform Services
Security &Management

CloudServices

ServiceFabricAPI
Management

API
Apps

Web Apps

HybridOperations
Visual Studio

Azure SDK
Azure AD
Connect HealthPortalBatch
ActiveDirectory

Remote App

LogicApps

MobileApps

Notification
Hubs

Team Project

Application
Insights

Multi-Factor
Authentication

Automation

Key Vault

BackupStorage
QueuesBiztalk
Services

HybridConnections

ServiceBus

Store /Marketplace
VM Image Gallery& VM Depot

AD Privileged
Identity
ManagementMediaServices

Content Delivery
Network (CDN)

HDInsight

MachineLearning

SQL
Database

SQL Data
Warehouse

Data
Factory

EventHubs

Redis
Cache

SearchStreamAnalytics

MobileEngagement

DocumentDB

TablesOperational
Insights

Import/Export

Site
Recovery
StorSimple

Infrastructure Services

26

データ

インテリジェンス

アクション

リモート監視

予兆保全

設備管理（リリース予定）

Azure IoT Suite リモート監視
Web/モバイル アプリ

デバイス

DocumentDB

BLOB ストレージC# シミュレーター

IoT Hub

Stream Analytics

Event Hubs

Power BILogic Apps

WebJobs

Azure
Active Directory

バックエンドシステム
およびプロセス

Two-class classification

Multi-class classification

logistic regression

logistic regression

decision forest

decision forest

decision jungle

decision jungle

boosted decision tree

neural network

neural network

one-v-allaveraged perceptron

Regression

support vector machinelinearlocally deep support vector machine Bayesian linear
Bayes’ point machine

decision forest

Anomaly detection

boosted decision tree

support vector machine

fast forest quantile

PCA-based anomaly detection

neural network

K-meansなどなど

Spanish
Portuguese (Brazil)
Portuguese
KoreanJapanese
ItalianGermanFrench
EnglishCzech
Chinese Traditional
Chinese Simplified
Arabic
0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

70.0%

80.0%

■
■

Arabic

EnglishHungarian

MalaySerbian (Latin)

Welsh

Bosnian (Latin)

EstonianIndonesian

MalteseSlovakYucatec Maya

Bulgarian

FinnishItalianNorwegianSlovenian

CatalanFrenchJapanese

Persian

SpanishChinese Simplified German

Kiswahili

PolishSwedishChinese Traditional Greek

KlingonPortuguese

Thai

Croatian

Haitian Creole

Klingon (pIqaD)

Querétaro Otomi

TurkishCzech

Hebrew

KoreanRomanian

UkrainianDanishHindi

LatvianRussian

Urdu

Dutch

Hmong Daw

Lithuanian

Serbian (Cyrillic)

VietnameseA car is running

A man is cutting apiece of meat

A man is performing
on a stage

A man is riding a bike

A man is singing

A panda is walking

A woman is riding a horse

A man is flying in a field36

感情によりそうIntelligent BOT
IQ

EQ

感情

生産性

嘿嘿，这得仔细品评，
美国年轻人给这张脸打
1.7分，别气馁，女神找
男票都只看性格。

Face detection
Face recognition

N/A

Gender

MaleAge

32

Looking score

1.7

Comment
Generation

Hey hey, let me
have a carefulcheck. American
young girl will give
1.7 score to thisface, don’t lose
heart, girl only value
personality whenfind boyfriendアルゴリズムとして実装

機械学習によるモデル化機械学習
アルゴリズムトレーニング
データ

検証用
データ

Train
Model

Score
Model

予測モデルの見直し•アルゴリズムの変更•

パラメータの見直し

予測モデルの評価

Evaluate
Model集計分析して...

データをもらって...

結果を確認して...

分析結果からの施策立案

ビジネス課題1010101001100011010101011101001101010101010011011101111011100
10101110100111010101010110100110101010101010011011000101011110• 経営判断• 業務方針への反映• システムアルゴリズムの更新

集計分析して...

オープンデータ

結果を確認して...
データをもらって...

ビジネス課題101010100110001101010101110100110101010101001101100
101011101001110101010101101001101010101010100110110

分析結果からの施策立案

101010100110001101010101110100110101010101001101100
101011101001110101010101101001101010101010100110110

デバイス

101010100110001101010101110100110101010101001101100
101011101001110101010101101001101010101010100110110

センサー

ユーザー
インプット

アラート

機械学習による動的分析

サービス

Azure IoT Suite リモート監視
Web/モバイル アプリ

デバイス

DocumentDB

BLOB ストレージ

IoT Hub

Stream Analytics

Event Hubs

Power BI

Logic Apps

WebJobs

Azure
Active Directory

バックエンドシステム
およびプロセス© 2016 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, Windows Vista and other product names are or may be registered trademarks and/or trademarks in the U.S. and/or other countries.
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