第2回 AI・人工知能/先端デジタルテクノロジー EXPO 見学報告書
報告者:R&D事業部 野口
日時:4/5(木) 10:00~17:00
場所:東京ビッグサイト

1.AI・人工知能 EXPO編
(1)出展ブース見学

1)Media do社
時間がないけれど本を読んで教養を身につけたいと思っている人をターゲットに、AIが作った要約で読む甲斐のある本かどうかを事前に知ることができるサービス。
個人で月2000円。社員教育の一環として使いたい法人向けのプラン(こちらは社員の読書状況の把握も可能)もある。順調に会員数を伸ばしているとのこと。

2)BIGLOBE
不要な機能や外観をそぎ落として、仕事で使いやすくしたAndroid端末。スマホだと遊んでいると思われてしまう使う側の心理的負担の軽減もありますよとのこと。

3)オプティム
農工業事業創出会がきっかけで考えている梨の熟成度判定と似たようなことを、トマトであるがデモしていました。
葉に隠れたトマトも認識していたのは凄かった。丸みで物体検出し熟成度は色だけで学習させているとのこと。熟成度で色の差が少ない梨については、
外観以外の情報(総日照時間や作付してからの経過時間など)と組み合わてはどうかとアドバイスいただきました。

4)ブレインパッド
社内でドローンについて何かできないか検討すると聞いてたので参考までに。
衛星のような鳥瞰撮像から自動車台数をカウントするというものでした。

5)datax
ECサイト向けの商品画像からAIでタグ付けするソリューション。
デモで対象にしていたのは服でした。

6)ZEAL
自主製品を販売する際のマーケティングに利用できるかなと思ったソリューション。
ソーシャルデータ分析プラットフォーム。他社と大きな違いは感じられませんでしたが。

7)ブレインパッド その2
護岸コンクリート劣化の検知というアイデアは初めて目にしたので、物珍しさからピックアップしました。
インフラ検査をAIで実施するビジネスは、老朽化が進む中で地味ですが地に足ついたビジネス対象になりそうだと感じました。

 

8)SNSSOR
こういうデバイスは初めて見たので物珍しさからピックアップしました。
ケーブルを挟むだけで消費電力モニタができるのは後付けでは便利ですね。

(2)講演
15:00-16:30
【A-S3】注目の海外ベンチャー企業

プレゼンテーション1
テーマ:小売向けAIベンチャーCEOによる講演

AIが台頭している理由
非構造化データが爆発的に生まれた。これを現実的なコストで処理できる環境が揃ったこと。堅牢なアルゴリズムによることインフラが揃ったこと

既に利益を生み出すビジネスになっている。在庫予測や画像認識や自然語認識が実現に寄与している技術

ネタになる非構造化データの8割はビジュアルデータ。95%はタグ付けされていないので検索できず活かせていなかったが、AIでタグ付け精度があがり新たなサービスが生まれてきた。

主な実用例:
①アリババ:マジックミラーで自分の好みを共有してリコメンドもらえる。
②コスメのECサイト: 購入品に類似したアイテムをリコメンドする。
③アディダス:閲覧と購入履歴からのリコメンド
④イギリスのtvguide:有名人の画像から、着ている服と似たアイテムをサーチする

ということで、トレンドはビジュアルデータからのデータマイニングが活況。
爆発的に増えたデータでプロファイルし、リコメンドをしてCV増を主なリテーラーは競い合うステージに突入している。

今まではテキストサーチだったが、今後はビジュアルサーチが民主化され、直観的な検索できるようになる。
キーワードサーチに取って代わるだろう。

出始めてるヴィジュアルサーチサービス:
①Amazonvisual search
②Pinterest lens
③Samsung bixby vision
④Google lnns

UGC→ユーザ生成コンテンツ:価値があると認められ始めている 若い人ほどテキストよりヴィジュアル
若い人ほどメーカーの主張より、ユーザのレビューを参考にする傾向がある。

課題:
・どれだけデータがあればいいか不明
・プライバシーとの兼ね合い
・データから意味を捉えるにかかるバイアスをどう克服するか

プレゼンテーション2
テーマ:AI再考 DATAROBOT社 ジェレミーアーチンCEO

日本はアメリカに続く2番目に大きな市場
AI、深層学習、機械学習、データサイエンスの定義は曖昧。私なりの定義を述べたい。

Aiドリブンでなければ生き残れない
2021年までに62億時間を節約する 2.9兆ドルのビジネスを生む
深層学習は機械学習のサブセットであるが、AIはこれらに属するものではない。
AIは単なるはやり言葉だったが最近意味が付いてきた。
価値を生み出すタスクのうち、ルールベース以外なものと考える。

データサイエンス:
データに対して機械学習や深層学習の技術で価値ある何かを生み出すこと

AIで会社をドライブしていくためには組織も変えていく必要がある
データサイエンスティストは全部署に横断的に関われるようにする

データサイエンスティストについての問題
・ドメイン知識 プログラミング知識 数学統計知識を持った人 希少な人
・多くの偽データサイエンスティストが本物が生んだ利益を食いつぶしている

ただし求められる知識が多いため6年経っても人材不足は解決していない
そこで代替的な戦略:
ツールが整備されてきたので上記3つを分業する。市民データサイエンスティストが協業する形に。

2.先端デジタルテクノロジー(VR、AR) EXPO編
(1)出展ブース見学
9)キャドセンター
実務応用が進まないVRですが、デモしていた工場メンテナンスの教育訓練コンテンツは需要がありそうに感じました。

10)たしてん
裸眼で立体映像が見れるのと、特にグローブ等はめなくても手のジェスチャーで映像中の物体を動かせるソリューションでした。

11)コーンズテクノロジー
超音波で触感フィードバックを実現したソリューションでした。
斬新でしたが、映像中のボタンを押すデモを体験してみて、フィードバックがそよ風を受けている程度の心許ないものだったこと、
細かい形状までは感じらなかったこと、ボタン操作アクションはカメラ検知だったことから、基礎技術研究段階の感じを受けました。

 

12)ネクスメディア
スターウォーズで見たような3Dホログラムデバイスでした。近未来の世界でした。

 

13)3Dハンディスキャナ
リアルな物体をデジタルに取り込みたい時に重宝しそうです。細かい凹凸は取りこぼしたりするらしいですが、特に位置合わせとか気にせず
バーッとスキャンして取り込めてたので使い勝手はよさそうでした。

14)OMNIBUS JAPAN
アプリレスARポストカードソリューション
スマホで体験できるので見てみてください。広告に使えそうですね。

(2)講演
なし

3.所感
前回と比べ目新しさは少なくなったが、地道に努力され見えにくいところの精度は上がっていると感じた。
次回開催の見学ですが得られるものが少なくなってきたので、是非別な方に行ってもらいたいです。
当たり前ですが聞いて賢くなった気分になるだけでは何も進展ないので、
サービスと言えるものを実現できる目星がつけられる程度には技術が身について、
具体的な事業アイデアを創出するところまで辿りついたら、2回見学して知り得た知見を役立てたいと思います。

4.おまけ

1)VRヘッドセットをかぶったおっさん達

やっている本人たちは没入しているのでしょうが、見えない周りからすると挙動不審でシュールですね。

 

2)アマゾンGOのような購買行動分析ソリューションのデモ

 

3)脳波キャッチャー

右奥の女性が脳に考えるだけで動かしてました。ゲーセンに設置されたらやってみたいです。

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ITSS事業部
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