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知的情報技術を日用品化する

Kobe.R

知的情報技術を日用品化する

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1997年Kobe.R

「コンピューターに深い知性を感じた。」

- ガルリ・カスパロフ　チェスチャンピオン

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2011年Kobe.R

クイズ番組でコンピューターが優勝「多くの単語をイタリア語から借用しているマルタ語は『セム語系の言語』から発展した。この『セム語系の言語』とは何か？」

このような質問に対してコンピューターが「それはアラビア語」と回答する。

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2013年

局後、「投了は考えなかったか」との記者の質問に答える途中、塚田は感きわまって泣き出した。プロ棋士が機械と引き分けて泣く日が来よ

うとは - - - それは私にかぎらず多くの将棋ファンにとって、敗戦以上のショックだったろう。

- 現代ビジネス　「人間対コンピューター将棋」頂上決戦の真実【前編】

http://gendai.ismedia.jp/articles/-/35657

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ウェブは急速に医師の重要なツールになってきている。ウェブ検索の利用は、医師の診断を支援する。

2006年

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5959億億ページページ

大量の情報があふれる時代

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情報過多という問題

利用者が欲しい情報

供給過多という問題

顧客が欲しい商品

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どんな論文？

アマゾンがやっているようなオススメを手軽に

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SELECT S1, S2, R/N FROM

(SELECT LOG1.GET_MANAGEID AS S1, LOG2.GET_MANAGEID AS S2, COUNT(*) AS R FROM ACCESS_LOG AS LOG1, ACCESS_LOG AS LOG2 WHERE LOG1.USERID = LOG2.USERID AND LOG1.GET_MANAGEID <> LOG2.GET_MANAGEID GROUP BY LOG1.GET_MANAGEID, LOG2.GET_MANAGEID) AS COMBINATION,

(SELECT LOG3.GET_MANAGEID AS S3,COUNT(*) AS N FROM ACCESS_LOG AS LOG3, ACCESS_LOG AS LOG4 WHERE LOG3.USERID = LOG4.USERID AND LOG3.GET_MANAGEID <> LOG4.GET_MANAGEID GROUP BY LOG3.GET_MANAGEID) AS SUMMARY

WHERE S1=S3;

たった10 行

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商品

顧客

顧客が欲しい商品を推薦する仕組み

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分類する

連想する

予測する

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スパムスパム ハムハム

迷惑メールの判定知的情報技術を日用品化する

まるで迷惑メールを分類するように

- 病気を診断する。

- 不良品を生む工程を見つける。

- 売れる行動，売れない行動を分類する。

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ジェファーソン高校恋愛構造図

図から得られる洞察もし学園ドラマの脚本を書くなら誰を主人公にするとおもしろいだろうか？

何%の学生にワクチンを投与すると病気の感染を防げるだろうか？

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ソフトウェアがテロリストを追い詰める図から得られる洞察重要人物は誰？

誰に接触すると効率よく情報収集できる？

組織の階層構造，指揮系統は？

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関係が形作る構造

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関係が形作る構造

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いつどこでどのページが見られているの？

どこで何を買っている？

どんな問い合わせが多いの？

行動に興味ありませんか？

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気温

湿度売上

クリック

キャンペーン

訪問

カタログ

過去の売上

メール

ウェブ

電話

広告

SNS

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iPadを使った接客の風景きれいな画面でお客様が興味を持ってくれるのが第一段階。

その次は iPadに残された接客の記録をいかに利用するか。

行動を記録するプレイヤーの位置，動き，声，顔を認識することができるセンサー Kinect。ゲーム用として発売されたことで信じられないほど価格が下がり，さまざまな応用が考えられている。

もしこの装置がコンビニにあったら？

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近い将来，コンビニのカメラはあなたを見分けているかもしれない。

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業界最新技術！

顔認証ターゲティング機能付き自動販売機

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スマホアプリでクーポンを手に入れる。　→　代わりにあなたの位置情報は送信されている。

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Googleはすべてのプラットフォームに存在したい。

- ダニエル グラフ , Google Maps for Mobile 開発責任者

それはなぜか？

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結果のデータだけではなく

売れる前のデータが欲しい

なぜなら

のだ。

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顧客の声を聞きサービスの質を高めることは企業にとって核となる業務である。

知的情報技術はそれらの業務を支援し、規模を拡大していくためのエンジンとして貢献することになる。