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20171122 abeja night_marketing
1.
マーケティングから見た ABEJA Platformの重要性 株式会社ABEJA Marketing Director
小島 英揮
2.
3.
AIへの流れは不可避か?
4.
4 1956 1970 1980
1995 2010 2015 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 人工知能 Artificial Intelligence 機械学習 Machine Learning 深層学習 Deep Learning “第三次”AIブーム クラウドコンピューティング のスタート
5.
クラウド以降のエコシステムが作った ITの「不可避」な流れ 2006 - Big Data Mobile 2016
- IoT AI VR/AR/MR (仮想体験) Service Layer Cloud Computing
6.
Google as AI
First 2002年頃に、私はグーグルの社内パーティーに 出席していた。 ペイジの返事はいまでも忘れられない。「僕ら が本当に作っているのは、AIなんだよ」と彼は 答えたのだ。 AIを使って検索機能を改良しているのではなく、 検索機能を使ってAIを改良しているのだ。 私の予想では、2026年までにグーグルの主力 プロダクトは検索ではなくAIになるはずだ。
7.
8.
AI、特にディープラーニングの適用範囲 今まで分からなかった ことが分かる INPUT これまでデータとして使うのが 難しかった動画や画像等の情報を 処理できるデータとして活用 OUTPUT 判断の精度が上がる 精度を下げず大量 に処理できる
9.
分かりやすく言うと・・・ 熟練工による 目視検査過程 検査精度の向上 検査工程を複製 (増やす) 新しい検査方法 の発見
10.
分かりやすく言うと・・・ ドローン等での定点観測写真 × 障害発生データ 障害の早期検知、 プラント稼働率向上 保守、点検時の危険度、 時間の短縮 未然に障害を検知
11.
AI導入での成功には フィードバックループ が働くことが重要
12.
AIで成果を上げるうえでは、常に 運用し続ける=スケールすること が求められる
13.
AIの市場動向 MM総研調べ: http://news.mynavi.jp/news/2017/04/26/198/
14.
Question: 皆さんの周りで、 ディープラーニングな案件は 進行していますか?
15.
16.
Solution Delivered by
17.
社名 株式会社ABEJA 設立 2012年9月10日 住所
東京都港区虎ノ門4-1-20田中山ビル10F 資本金 (資本準備金含む) 1,400,268,000円 企業理念 イノベーションで世界を変える 事業内容 ディープラーニングを活用した 産業構造変革
18.
• Archetype Ventures,
Inc. • Innovation Network Corporation of Japan • Inspire Corporation • Inspire PNB Partners Corporation • ITOCHU Corporation • Mitsubishi UFJ Capital Company Limited • Mizuho Capital Company Limited • NTT Docomo Ventures, Inc. • NVIDIA Corporation • Sakura Internet, Inc. • salesforce.com, Inc. • Toshiba Tec Corporation
19.
19 AI/DLの 専門人材 ■量質ともに国内最高レベルの人材を確保 •システム・インテグレーション 等からの”派生人材” ではなく •「AI/DLの専門性」を有する人材を、世界各国から採用・育成 1 自社開発 ソリューション ■企業に円滑なAI/DL導入を保証し、パフォーマンス最大化が可能 •自社開発ゆえの、品質・生産性・運用安定性の高さ •日本政府*や、海外リーディングカンパニー**からの評価も獲得 2 実
績 ■国内AIブーム黎明期の2012年より、実績・経験を積み上げ •研究や分析に留まらず、リアルな “現場” への導入実績多数 •数万以上のIoTセンサを管理し、安定稼働ノウハウを蓄積 3 * 経済産業省、NEDO、IoT推進ラボ等から、IoT関連プロジェクトの委託先として採択実績 ** NVIDIAやsalesforce.comと提携済み ABEJA Overview
20.
収集 蓄積 学習
実行 継続的インテグレーション 5年に及ぶソリューション提供で理解したこと: 学習モデルの構築同様、「運用」し続けることが重要であり、 同時に工数もかかる
21.
課題:運用部分をスクラッチで作るか、 既存のプラットフォームを利用するか 迅速スタート 共有ノウハウ モデル開発に集中 構築に工数 独自ノウハウ モデル開発以外にも多大な リソース必要 スクラッチで 環境構築・運用 プラットフォーム を利用
22.
収集 蓄積 学習
実行 継続的インテグレーション 「運用」し続けるためのプラットフォーム ABEJA Platform
23.
IaaS ○○ SaaS ○○ SaaS API on API API PaaS System Processor スクラッチ + 自社DC スクラッチ + IaaS
24.
スケールし続ける、 AI(ディープラーニング)環境構築、 運用にクラウドの力を!
25.
More Information and case
studies will be available at…
26.
27.
AWS re:Invent 期間中(11/28)
のイベント: AWS re:Invent参加者でAIビジネスでのネットワーキング を考えている方はぜひ!
28.
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