日経ＢＰセミナ：クラウド＆ＡＩ（２月２０日）

１．はじめに

　日経ＢＰ社のセミナでＧｏｏｇｌｅ　ｃｌｏｕｄ　ｐｌａｔｆｏｒｍ、クラウドＡＩ事例など有効な内容でした。メモとりましたので参考にして頂ければ。どの企業も使わないと置いて行かれますね。また当社では「はじめてのＡＩプログラム学習キット」を販売しております。

https://spectrum-tech.co.jp/products/ai_tensorflow.html

２内容

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１．日時：平成３０年２月２０日（火）１１：００－１１：４０

２．場所：パークタワー東京

３．講演者：Ｇｏｏｇｌｅ　ｃｌｏｕｄ　大藪さん、宮崎さん

４．タイトル：ＧＣＰ最前線ーインフラからＭＬまでー

５．内容

Ｇｏｏｇｌｅは１９９８年創立、２０周年

（１）インフラ

・これまでのクラウド：コロケ、仮想化と進んできた

・Ｇｏｏｇｌｅは管理、設定、保守まで提供し、ユーザはアプリに注力してもらう

・過去３年で３０Ｂ＄（３兆円）を投資

・ｐｏｐはグローバルで３３か国、１００か所以上、日本は東京、もうすぐ大阪でも

・あらゆる法人ニースに応える、ＶＭ，Ｃｏｎｔａｉｎｅｒ，サーバレスまで

・ライブマイグレーションが可能（ダウンタイムなしでＯＳ入れ替え、パッチなど可能）

（２）データ分析（ビッグデータ）

・２０２５年１６３ｚｅｔａｂｙｔｅ（１６３兆ＧＢ）まで増える

・ｇｏｏｇｌｅはオープンソース（ｈａｄｏｏｐ，ａｐａｃｈｅ，ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗなど）提供

・データサイエンティストは、分析以外にクラスタ、ネットワーク設定、インデックスなどたくさんあり、

　今後は、分析に注力してもらいたい

・Ｂｉｇｑｕｅｒｒｙ（ＤＷＨ）：１５１ＧＢを２１秒で抽出

・Ｐｕｂ／Ｓｕｂ，Ｄａｔａｆｌｏｗなどリアルタイム処理も提供

・用途は、Ｐｏｓ、ＩｏＴ、モニタリングなど

・例：リクルートｌｉｆｅｓｔｙｌｅ：ホットペッパー分析、コストが１０分の１

（３）マシンラーニング

・Ｇｏｏｇｌｅ　ｃｌｏｕｄ　ＡＩとして提供

・用途：ヘルスケア、保険、小売り

・専門家不足：２１００万人の開発者に対して、１００万人のデータサイエンティスト

ＭＬはもっと少ない

・今後は、ＡＩの民主化を図る：簡単に作れるように

・一般向け：Ｃｌｏｕｄ　ｖｉｓｉｏｎ、Ｃｌｏｕｄ　ｓｐｅｅｃｈなどのＡＰＩとして提供

・専門家向け：Ｃｌｏｕｄ　ＭＬ　ｅｎｇｉｎｅとして提供、Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗで作成したものをクラウドで動作

・例１：ＨｙｐｅｒＣｏｍｍｕｔｅ：チャットアプリを音声認識と自動翻訳を組み合わせ

・例２：Ａｉｒｂｕｓ：ＣｌｏｕｄＭＬ＋Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗで気象衛星の画像から雲を識別

ー自前で２０年やりエラー率：１１％

ークラウドＡＩで３か月で３％とものすごい精度

●今後、ＡＰＩとＭＬｅｎｇｉｎｅの中間のＣｌｏｕｄ　ＡｕｔｏＭＬを提供

ー第一弾は、Ｃｌｏｕｄ　ＡｕｔｏＭＬ　Ｖｉｓｉｏｎ

ーユーザは画像のｕｐｌｏａｄとラベル付けのみでカテゴライズできる

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１．日時：平成３０年２月２０日（火）１２：１０－１２：４０

２．場所：パークタワー東京

３．講演者：日経クラウド　中山編集長

４．タイトル：活用が始まったクラウドＡＩ

５．内容

日経クラウドは、ＡＷＳとＡｚｕｒｅの専門誌、２事例を毎月紹介、２０１６年創刊

（１）ゑびや事例

食堂と土産物店：伊勢神宮

・小田島代表が取組：若い、奥さんの実家の稼業継ぐ

・来店客予測を重回帰分析を使ってすでに実施していた。１３項目

・画像解析（ＭＳ　ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ）をＡＩで実施

ー人数カウント、性別は問題なく実施

ー年齢は、６０歳以上はいいが、２０－５０歳は区分け不能（化粧のため）

ー表情；使えない

・入店率、女性率、購買率を算出

・サイダのディスプレーで６ポイントの入店率がｕｐ，売上もｕｐしディスプレー常設へ

・ディスプレー常設で＋８０％（対前年）アップ。ものすごい効果

・今後は来店予測を１３項目から３００項目に増やして実施。ＡＩが自動抽出してくれる

（２）千

・学校行事向けの写真販売

・プロのカメラマンを運動会などに派遣し、とった写真を保護者が購入

・これまでは数が多いと子供を識別できなかった

・ＡＷＳのＲｅｋｏｇｎｉｔｉｏｎを使って、保護者が１枚子供の写真をｕｐすると自動抽出

・課題：東京でＲｅｋｏｇｎｉｔｉｏｎがない、ストレージ費用が２倍なるので分析したらすぐ削除

１画像で１５人までしか識別できなかったので集合写真で使えない。今は１００人まで

（３）Ｇｌｏｂａｌ　ｐｉｇ　ｆｉｒｍ

・豚を生まれてから１２０ｋｇになるまで生産して出荷、年５４万頭

・課題：出荷までの日数にバラツキ１か月あったので、生産管理、在庫管理がむつかしかった

・ＡｚｕｒｅのＤｅｃｉｓｉｏｎ　ｆｏｒｅｃａｓｔを使った

・最初５３日のバラツキ、気温追加で２８日、データクレンジングで１４日へ

・リアルタイムでＡＩを再学習させることができるので精度がｕｐ

（４）総括

・クラウドＡＩは実用へ

・出来合いのＡＩとカスタマイズＡＩがある、用途で選択

・出来合いＡＩは、アルゴリズムはプロが作成、事前学習もクラウド側で実施済なのですぐ使える

・ｈｏｗ　ｏｌｄ．ｎｅｔ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｖｉｓｉｏｎ　ＡＰＩ），ＱｎＡ？？などの使いやすい事例もある。

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３．問い合わせ先

当社の強み

・無線ＬＡＮの専門調査会社として、セキュリティから電波までの無線ＬＡＮの専門性を強みとしております。

・無線歴３５年、ＳＩ歴２５年の専門家が対応します。

・自社所有の測定ツール（Ｌｉｎｕｘ，スペアナ、電波診断ツール、セキュリティ診断ツール、トラヒック診断ツール）により迅速に対応します。

スペクトラム・テクノロジー株式会社

https://spectrum-tech.co.jp

電話：04-2990-8881

email:sales@spectrum-tech.co.jp

line@のｉｄ； @htr2462r

担当：村上