- 企画書が書けるベースとなるような基礎知識を学ぼう！ -
第４次産業革命
AIでビジネスの現場が変わる
2017年12月6日(水)
株式会社Dive into Code
代表取締役 野呂浩良
Tel 03-5459-1808
https://diveintocode.jp/

2Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
構成
1. 自己紹介
2. 第４次産業革命とは？
3. AIで具体的に何ができるのか？
4. グループワーク
5. AIにはどんな分野があるのか？
6. AIを使ったサービスの実現について
7. グループワーク
8. まとめ
9. Appendix

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自己紹介
MBAエンジニア講師。29歳でプログラミングと出会い、34歳で初め
てプログラミングセミナーをグロービス校舎で開催。
1980年 誕生
23歳 東京農業大学 農学部農学科（学士）卒業
「昆虫生態学研究室」
23歳 株式会社すみや 「接客販売」
26歳 株式会社リクルート 「法人営業」
29歳 株式会社ワークスアプリケーションズ 「コンサル」
33歳 株式会社プロスタンダード 「研修講師」
34歳 グロービス経営大学院大学 経営管理科（修士）卒業
35歳 株式会社Dive into Code 創業
キャリアの軸は、未経験分野への挑戦

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自己紹介
“時間の” データサイエンティスト。あらゆる時間データを22歳から
12年間 1日も休まず蓄積し判断に活用（ギネス申請歴あり）
プライベート＆仕事
時間の投資対効果を重視した教育サービス開発
イメージイラスト

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自己紹介
プログラミングスクール DIVE INTO CODEを運営。ビジョンは「テク
ノロジー教育のエコシステムを構築する」こと。
フルタイム就業
正社員 / フリーランス
実課題を元にした研究
リモートワークで
アルバイト / 副業
政府と組み
地方＆海外IT人材育成
卒業後も学び続ける
永続 勉強会
スクールで本気で学習
プログラミング初体験

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自己紹介
プログラミング学習セミナーを日本全国で開催。アジアはベトナ
ム、アフリカはルワンダで同じ内容を英語で講演。
経験ゼロから 3年で 3,000人 に直接講義

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IT業界は、第３次産業革命時代の寵児。テクノロジーの進化は、
蒸気から電気へ。電気からコンピュータへ、AIヘ。
第４次産業革命とは？
第１次 第２次 第３次 第４次
18世紀 20世紀(前) 20世紀(後) 21世紀
蒸気機関
@木綿工業
電気エネルギー
@重化学工業
コンピュータ
＠IT業
AI、ビッグデータ
@製造、広告業 等
機械化 大量生産 自動化 自律化
今や第４次産業革命で AI の時代が始まっている

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第４次産業革命とは？
経済産業省の調査では、IT業界（情報サービス業）は日本の基幹
産業であり、最多の従業員数となっている。
（出所）JISA WEB サイト：経済産業省「特定サービス産業実態調査」「工業統計調査」
http://www.jisa.or.jp/explain/tabid/756/Default.aspx
産業 売上高 従業員数
情報サービス 約21兆円 約103万人（最多）
自動車 約52兆円 約80万人
鉄鋼 約18兆円 約22万人
エレクトロニクス 約37兆円 約102万人

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第４次産業革命とは？
ソフトウェアテクノロジーの進化は、半導体の進化に依存する。
ムーアの法則のとおり、これからも続いてゆく。
トランジスタ・ラジオ 時計 TVゲーム・パソコン
携帯電話
スマホ
COBOL
Lisp
SMALLTALK
C
Perl
C++
Ruby
Python
Java
Scala
C#
Go
Swift
Hack
ドローン
IoT
トランジスタ DRAM
64Mビット
DRAM
1Gビット
DRAM
1960 1970 1980 1990 2000 2010 (現在)

10Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
第４次産業革命とは？
自律化は、ヒト化。実現するためには全体の技術をおさえ、どのよ
うに連携させられるかを理解する必要がある。
ヒト IoT × クラウド × AI
脳
手
脊髄
足

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第４次産業革命とは？
必要とされる技術要素。アプリケーション開発は、全領域で必要。
コンピュータサイエンスへの理解が不可欠な時代に。
IoT クラウド（Web） AI
（ソフトウェア領域）
Web
- HTTP
- WebAPI
インフラ、ネットワーク
アプリケーション開発
（ハードウェア領域）
センサー、デバイス
ネットワーク
アプリケーション開発
（数学領域）
Machine Learning
Deep Learning
アプリケーション開発
- C
等
- Python
- C++
等
- HTML, CSS
- JavaScript
- Python, Ruby
等
テ
|
マ
言
語

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第４次産業革命とは？
従来のエンジニアに加え、AIエンジニアとの対話も必要。対話のた
めには専門技術の幅を広げなければならない。
クラウド化の進行で分業の隔たりが薄くなる
アプリケーション
エンジニア
インフラ
エンジニア
デザイナー
サービス化の進行で分業の隔たりが薄くなる
AIエンジニア
データサイエンティスト
「自律化」の実現のために、新たなミッションとして協働が必要になる
ヘッダー
フッター
PhotoShop
Illustrator
HTML, CSS
JavaScript
Java
Ruby
PHP
サーバ構築
→ クラウドで
半自動化
Linux
サーバ管理
CI構築
機械学習・プログラミング
最新理論の理解
→ 原則 英語
Python
C++
GPU管理
プログラムの実装も必要

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第４次産業革命とは？
IT利活用の高度化、多様化の進展により IT人材の不足が加速す
る予想。求人に対して慢性的に求職者が不足。
経済産業省：IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果「参考図１. IT人材の需給に関する推計結果の概要」より
2016年 17.1万人不足
↓
2020年 36.9万人不足
↓
2030年 78.9万人不足
テクノロジーの進化に適応すれば人生100年時代を生き抜ける！

14Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
AIとは、人間のように学習し考えることができる、知的な情報処理
の仕組み。これを可能とするのが「機械学習」。
AIで具体的に何ができるのか？

15Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
AIで具体的に何ができるのか？
近年のAIの活況はディープラーニングの登場による。音声認識や
画像認識をはじめ、ヒトを凌駕する性能を発揮。

16Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
AIで具体的に何ができるのか？
「囲碁」。世界最高クラスの選手を Google が作ったAI（ディープ
ラーニング）が破る。

17Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
AIで具体的に何ができるのか？
車を運転手でなくコンピュータが自動で操縦。画像認識などに特
化したディープラーニングが使用されている。

18Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
AIで具体的に何ができるのか？
病気の診断モデルを作成し、その場での医師の診断を使って病気
を推測。

19Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
AIで具体的に何ができるのか？
AIで既存の論文などを事前に学習させることで目標となる効果を
持った薬を作るための化合物の組み合わせを提案。

20Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
AIで具体的に何ができるのか？
ほぼリアルタイムでの音声翻訳。音声認識に特化したディープ
ラーニングを活用。

21Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
事前ワーク「AIを使っていて面白いと思った事例」を共有し、印象
に残ったことやそれらの共通点を挙げてください。
グループワーク①

22Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
AIで具体的に何ができるのか？
AIが主に使用されている分野。
● 定型的な業務
● 融資判断
● 会計監査
● ネット通販での商品の推薦

23Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
AIで具体的に何ができるのか？
逆に言えば、できないこともある。
● 学習データを集められないもの
● 0から１を生み出す創造的なこと
● 頻度の少ないできごと（例：自然災害の予知）
● 定量化の難しいこと（例：人間関係が絡むようなこと）

24Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
● 学習データが少ない場合でも高い性能を出すこと
● 「社会の常識」のような、問題と一見直接関係ないような知識
をとりこむこと
● 学習速度を早くすること
AIで具体的に何ができるのか？
今後の課題。

25Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
機械学習アルゴリズムとは、文字や画像、音声などのデータに潜
む法則をコンピュータが自分で見つけ出す仕組みのこと。
AIにはどんな分野があるのか？

26Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
機械学習は、特徴量とそれを解釈するモデル、解釈結果の従属
変数からなる。例えば、身長は特徴量、健康度は従属変数。
AIにはどんな分野があるのか？
特徴量 従属変数モデル

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AIにはどんな分野があるのか？
教師あり学習 教師なし学習
機械学習には、教師あり学習と教師なし学習がある。
コンピュータに教師となるラベルを与える。 自分で特徴量から規則を見つける。

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AIにはどんな分野があるのか？
どちらにするか判断するには、「ラベル」情報の入手が可能かを事
前にきちんと把握する必要がある。
教師あり学習 教師なし学習

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AIにはどんな分野があるのか？
機械学習のうち、教師あり学習のニューラルネットワークが多層化
されたものがディープラーニング（深層学習）。
分野 手法
教師あり学習
回帰分析
決定木
ニューラルネットワーク
教師なし学習 クラスタリング
強化学習 （省略）
ディープラーニング
CNN
RNN
LSTM
GAN

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AIにはどんな分野があるのか？
教師あり学習は、教師データが存在するため、学習しすぎてしまう
と未知のデータに対応しきれなくなることがある。
過学習した例

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教師あり：回帰分析
AIにはどんな分野があるのか？

32Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
教師あり：決定木
AIにはどんな分野があるのか？

33Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
教師あり：ニューラルネットワーク
人間の脳の学習機能を模倣したモデルのひとつ
AIにはどんな分野があるのか？

34Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
教師あり：ニューラルネットワーク：ディープラーニング
layer数の多い（4層以上）ニューラルネットワークのこと
AIにはどんな分野があるのか？
ビッグデータによる特徴量の設計が人力のそれを凌駕している

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教師なし学習は、仮定を元にするため単純には成り立たないこと
が多く分類精度が悪くなってしまうことがある。
AIにはどんな分野があるのか？

36Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
例：オンラインショッピングでサイトを巡回している顧客がどんな振る舞いをするのかに応じ
て、どんなページを提供するのかやどんな広告を見せるのかは、強化学習の手法が活かせ
る。
強化学習は、学習するコンピュータが、そのおかれた周囲の「環
境」とやり取りすることで性能を高めていく技術。
AIにはどんな分野があるのか？

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AIを使ったサービスの実現について
AIを理解するために必要な知識は、機械学習の知識とそれを自分
で実装するためのプログラミング等の知識が必要。
機械学習の知識 プログラミング等の知識
機械学習アルゴリズム
発展的な学習アルゴリズム
（ディープラーニング）
数学
- 線形代数
- 統計学
- 確率論
- 微積分学
機械学習アルゴリズムの実装
- オープンソースのライブラリ
を使用
- 多くは Python で開発され
ている
データサイエンス

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AIを使ったサービスの実現について
機械学習では 3) と 4) にあたる「特徴量の設計」と「モデルの選
択」が非常に重要。
1) 何をしたいのか、目的や問題を定義する
2) 自分の扱いたい問題に関するデータを集め、「前処理」する。
3) 前処理が終わった膨大な元の情報から、予測のために必要な本質的な情
報「特徴量の設計」をする。
4) 予測のための機械学習の「モデルの選択」をする。（テスト必須）
5) データ（特徴量）を「モデル」に入力し学習をさせる。
6) 学習済みのモデルの性能を評価する。
7) 学習済みのモデルに未知のデータを入力し、予測をさせる。
実務では、扱いたいデータを理解して整形する「前処理」が重要

39Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
AIを使ったサービスの実現について
モデルの予測精度を確かめるためにはテストが必要。学習前に、
データを学習データとテストデータに分けるのが一般的
学習用とテスト用に分類 モデルのテスト

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AIを使ったサービスの実現について
自作ライブラリ
既存ライブラリ
クラウドサービス
機械学習の利用
Google Cloud Platform
Microsoft Azure Machine Learning
Amazon Machine Learning
IBM / Watson Machine Learning
Google / TensorFlow
Preferred Networks / Chainer
機械学習の利用には、ライブラリ（Python等のプログラム）を利用
する方法とクラウドサービスを利用する方法がある。
利用イメージをつかむだけならクラウドサービスで十分

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事前ワーク「AIを使っていて面白いと思った事例」をどのように AI
エンジニアが設計しているのかを推論・発表してください。
グループワーク

42Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
既存ライブラリ、クラウドサービスを使ってみよう！
グループワーク
既存ライブラリ クラウドサービス
Google Cloud Platform
Microsoft Azure Machine Learning
Amazon Machine Learning
IBM / Watson Machine Learning
Google / TensorFlow
Preferred Networks / Chainer
ライブラリはCloud9 や Codeanywhere を使い操作してみよう

43Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
- 機械学習アルゴリズムとは、文字や画像、音声などのデータに潜む法則を
コンピュータが自分で見つけ出す仕組みのこと。
- 機械学習のうち、教師あり学習のニューラルネットワークが多層化されたも
のがディープラーニング（深層学習）。
- AIを理解するために必要な知識は、機械学習の知識とそれを自分で実装
するためのプログラミング等の知識が必要。
- 機械学習の利用には、ライブラリ（Python等のプログラム）を利用する方法
とクラウドサービスを利用する方法がある。
まとめ
AIとは、人間のように学習し考えることができる、知的な情報処理
の仕組み。これを可能とするのが「機械学習」。

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Q&A
なんでもご質問ください。 :D

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Microsoft Azure Machine Learning
https://azure.microsoft.com/ja-jp/free/services/machine-learning/
Google Cloud Platform
https://cloud.google.com/?hl=ja
Machine Learning on AWS
https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/?nc1=h_ls
Watson Machine Learning
https://datascience.ibm.com/features#machinelearning
Appendix
機械学習を利用できるクラウドサービス

46Copyright © 2015-2017 Dive into Code Corp. All Rights Reserved.
Appendix
AI Weekly
http://aiweekly.co/
AINOW
http://ainow.ai/
AI の最新情報

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TensorFlow Tutorials
https://www.tensorflow.org/tutorials/
TensorFlowチュートリアル - ML初心者のためのMNIST（翻訳）
https://qiita.com/KojiOhki/items/ff6ae04d6cf02f1b6edf
Chainer Tutorial
http://docs.chainer.org/en/stable/tutorial/basic.html
Chainerチュートリアル の和訳【Chainerの紹介と多層パーセプトロン】
http://www.iandprogram.net/entry/chainer_japanese
Appendix
ライブラリとクラウドサービスの使い方

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告知
グロービス経営大学院生（受講生・卒業生）は、グロービス人工知
能研究会にぜひご参加ください。
※ 詳細は、グロービス人工知能研究会のFacebookで確認ください。
https://www.facebook.com/groups/214241435740519/
技術別 適用領域別
知る 体験する 作る ビジネス化
・ ニュース
・ セミナー
・ イベント
・ 参考図書
・ 用語集
・ 講演会
・ ハンズオン
・ ネットワーキング
・ 視察会
・ 読書会
・ プログラム講習
・ 技術講習
・ ツール使い方講習
・創造
・変革
（コア技術） (応用技術) (業務 ｘ AI) (業界 ｘ AI)
・ GPU
・ 機械学習
・ 深層学習
・ 自然言語処理
・ 画像認識
・ 音声認識
・ 予測API
・ ジェスチャー認識
・ 感情認識
・ VR
・ ロボット
・ IoT
・ ChatBot
・ 自動運転
・ RPA
・ 経営
・ 販売
・ 人事
・ マーケティング
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・ ファイナンス
・ 法務
・ 広告
・ 農業
・ 教育
・ 製造
・ 医療
・ 自動車
・ 小売
・ メディア
使う
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