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【新春特別無料セミナー】【学生も歓迎】1時間でITの流行を理解する！ 機械学習 IoT 人工知能 ビッグデータ FinTechてんこ盛り

2016/01/23(土) 18:30-19:45

Tech Garden School

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1時間でITの流行を理解する

2016年1月23日,30日

Tech Garden School 講師

アルティザンエッジ合同会社 代表社員・CEO

ITCA認定 ITコーディネータ 井上 研一

プロフィール

井上 研一 @inoccu Facebook: kenichi.inoue

• 1979年6月15日 福岡県北九州市生まれ

• 2000年4月 ITエンジニアとしてキャリアスタート• 金融、公共サービス、設備業などの業務用Webシステムの開発• Oracle EBS（SCM）のアドオン開発• オブジェクト指向とフレームワークを用いた開発標準化（2005年頃）

• 2013年7月 アルティザンエッジ合同会社設立代表社員・CEO• Nagios、JobSchedulerなどOSSを使用した監視システム開発• 製造業のサービスマン支援アプリ開発（iPad / iPhone）• 製造業のナレッジ共有システム開発（WordPress）

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プロフィール

• 2013年9月 Tech Garden School 講師

• 2015年5月 ITCA認定 ITコーディネータ• 2社で新規ビジネス開発等のファシリテーション• ITCA届出組織 ITC-Neo研究会 代表• ITコーディネータ協会 個人会員（次期プロセスガイドライン査読者）

• 2016年1月 「IT顧問サービス」を開始• Tech Garden Schoolと連携（1社サービス中）

その他、ときおりコミュニティイベントで登壇（JobScheduler/ Cordova）したり、寄稿（＠IT）したりしています。

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今回のキーワード

• 機械学習

• IoT

• 人工知能

• ビッグデータ

• FinTech

• 量子コンピュータ

キーワードが多すぎて何が何だか･･･

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今回の目標（KGI）

• 昨今氾濫するITのキーワードを整理する

• それぞれのキーワードを個別に理解するのではなく、全体のつながりを意識して「ざっくり」理解する• まずは木や枝でなく「森」を見る

• そこから見える未来を思い描けるようになる

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全体像を理解するいま流行しているITのキーワードを、全体像として理解しよう

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ITの基本（20世紀）

入力 処理 出力

ITの基本は、データを「入力」し、「処理」し、処理によって加工されたデータを「出力」すること

この一連のプロセスは、1台のコンピュータで行われる

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代表的な入出力機器

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（例）給与計算

入力

• 勤務データ

処理

• 計算ロジック

出力

• 給与データ

バッチ（一括処理）システム

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（例）売上管理システム

入力

• 売上登録画面

処理

• 売上登録処理

出力

• 登録結果画面

オンライントランザクションシステム

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インターネットとクラウド

• インターネットの登場によって、データは1台のコンピュータの枠を飛び越え、共有されることが一般化した

• クラウドの登場によって、処理の一部はインターネットで接続された別のコンピュータで行われるようになった

• 入力されたデータ、処理によって加工されたデータは、入力元のコンピュータで出力されるだけでなく、クラウド内部で記憶されるようになった

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ITの基本（21世紀）

クラウド

入力 処理 出力

入力 処理 出力

記憶

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マッシュアップ

クラウド

入力 処理 出力

入力 処理 出力

記憶

API

商品情報出品情報レビュー情報売上情報･･･ and more

購入者・サイト閲覧者

マッシュアップアプリアプリユーザ

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IoT（Internet of Things）

• 「モノのインターネット」

• ありとあらゆるモノが、インターネットにつながる

• ありとあらゆるモノが、入力元となり、出力先となる

• ＜入力元＞様々なセンサーと、その集合体• 音、光、地磁気、振動･･･

• スマートフォン、自動車、ドローン、ロボット、工作機械･･･

• ＜出力先＞• 画面、スピーカー（ブザーから声まで）･･･

• 機械が、自動車が、ドローンが、ロボットが動く･･･

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代表的なIoT機器

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クラウド

IoT（Internet of Things）

入力 処理 出力

入力 処理 出力

記憶

IoT

IoT

IoT

IoT

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ビッグデータ

• 大量なデータを入力し、処理すること

• 大量なデータの発生源• いままで取得すらできなかったデータ、取得自体はできていたが集積されなかったデータが、IoTにより取得できるようになった

• いままで捨てられたり、保存されていても有効活用されていなかったデータ（ログ、決済情報など）

• あまりに膨大なデータ量のため、いままでは妥当な時間に意味のある処理をこなすことができなかった• だからこそ、いままでは捨てたり取得すらしてこなかった

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クラウド

ビッグデータ

入力 処理 出力

入力 処理 出力

記憶

IoT

IoT

IoT

IoT

ビッグデータ

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ビッグデータをどう処理するか

処理方式の工夫

人工知能・機械学習

ブロックチェーン

処理性能の向上

並列化テクノロジー

量子コンピュータ

（注）ブロックチェーンをここに入れて良いのかは議論が分かれるはず。毛色が違うのは事実だが、ブロックチェーンのユースケースは金融決済や契約といったものであり、そのデータ量という観点ではビッグデータである。

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クラウド

ビッグデータをどう処理するか

入力 処理 出力

入力 処理 出力

記憶

IoT

IoT

IoT

IoT

ビッグデータ

並列化テクノロジー

量子コンピュータ

人工知能・機械学習

ブロックチェーン

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人工知能・機械学習

人工知能

→ビッグデータを効率的に処理する

• コンピュータ上で、人間と同様の

「知能」を実現する技術

• 演繹的（命題を事象に適用する）

• 例）「○○なら××である」といった

ルールを知識ベースに大量に与え、推

論エンジンで三段論法を行わせる（エ

キスパートシステム）

機械学習

→ビッグデータから新たな知識を発見

• コンピュータ上で、人間と同様の

「学習」を実現する技術

• 帰納的（事象から命題を発見する）

• 学習によりルール自体を発見させる

（教師あり学習、教師なし学習）

（注）人工知能や機械学習でできることを分かりやすくするため、人工知能を「エキスパートシステム」として説明しているが、正確には機械学習は人工知能の一領域である。例えば「事例ベース推論」は過去の類似事例を修正することができる。

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ディープラーニング

• いままでの機械学習は、数値計算で実現していた

• ディープラーニングは、コンピュータ上に人間の頭脳と概ね同じ仕組みを再現（シミュレーション）する• 「たった一つの学習理論」の導入

• 「何かを気づく」ことのできる人工知能が実現

• 現在はソフトウェアとして実現しているが、ディープラーニングが組み込まれたハードウェア（ニューロモーフィックチップ）が登場している

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ブロックチェーン

• データ（トランザクション）が「有効」であり「正しい」ことを証明する技術

• 分散型のため、信頼性が高く、大量なデータを保存する必要がある場合でもコストが低い

• ビットコインで有名になったが、銀行間の決済や、契約情報の管理、さらには登記情報の代替としても注目されている

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処理性能の向上

• 並列化テクノロジー• ビッグデータを多数のコンピュータで分散して処理することにより、処理性能を向上させる（Map Reduce）

• HadoopやAWS Elastic Map Reduce（EMR）など、現在の主流

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処理性能の向上

• 量子コンピュータ• 量子力学的な重ね合わせ（ 1量子ビットに0と1を任意の割合で保持）を用いることで並列性を実現し、従来のコンピュータと比べて圧倒的な処理性能を実現するコンピュータ

• 2016年時点では、徐々に実用化に向けて動き出しているところ

• 2013年にNASAやGoogle等が購入した世界初の商用量子コンピュータ「D-Wave」は従来のコンピュータより1億倍速いらしい

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クラウド

入出力

データは循環しアルゴリズムは価値を増す

入出力

記憶

IoT

IoT

ビッグデータ

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処理

処理

人工知能機械学習

未来を思い描く21世紀のITは僕たちをどこに連れて行くのだろう

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ビッグデータをどう活用するか

• ビッグデータから特徴的な傾向を可視化する

• 人間が判断することを支援可視

• ビッグデータから未来を予測する

• 人間が行動することを支援予測

• 予測されたこと、実際に起きたことについて自ら行動する

• あらかじめ対応方法が決まっているものだけ自動

• 予測されたこと、実際に起きたことについて自ら行動する

• 対応方法も自ら考える →人工知能の活用が必須自律

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変化の方向性

• 人間がやっていることを機械（コンピュータ）

が行うようになる役割変化

• よりカスタマイズされた製品やサービスが提供

できるようになる最適化

• いままで有効活用されていなかった資源・資産

が有効活用されるようになる有効活用

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役割変化

• 無人運転

• ロボットやドローンの活用• 対話（Pepper）

• 作業員、運搬員、監視員･･･

• 自動洗濯物折りたたみ機

• 家電（照明、空調等）の自動制御

• 人工知能を活用した判断、診断• 医療（皮膚病診断支援）

• 金融（ロボット投資）

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最適化

• 既製品の価格でテーラーメイドを実現（SEIREN Viscotecs）

• 個人の医療データを活用した生活習慣病予防

• 「爆買い」のリアルタイム分析による地方創生

• 個人の金融データに最適化した金融サービス提供• Fintechの一側面（MoneyForward等）

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有効活用

• Airbnb

• 個人間カーシェアリング

• クラウドソーシング• 人材だけではなく、人材＋α

• 家電等の保証書の電子管理

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ありとあらゆるモノは情報端末である

ありとあらゆるモノは知能につながる

そういう世界で、あなたは何を生み出すことができるでしょうか？

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ありがとうございました！もっといろいろなことが知りたい方はTech Garden Schoolへ

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お知らせ（1/6）

Tech Garden School とは（1/1）

好きで稼ぐ！「超初心者」専門ITスクール

http://www.techgardenschool.com/

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お知らせ（2/6）

今後のミートアップイベントのご案内（1/1）

参加希望の方は、アンケートにご記入ください。

❏ 2016-02-27（土）18:00 - 20:15

「2時間でIoTの流行を理解する！ 最新動向、ロボットカー aruduinoとRasberrypie センサーアルゴリズム １人で試作品てんこ盛り」

https://techgardenschool.doorkeeper.jp/events/37754

❏ 2016-03-19（土）18:30 - 20:00

「金融x ITベンチャー創設者が語る！案外簡単FinTechのための基礎知識とビジネスへの応用の考え方(仮題)」

https://techgardenschool.doorkeeper.jp/events/38384

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お知らせ（3/6）

コミュニティ会員のご案内（1/1）

コミュニティ会員ご希望の方は、アンケートにご記入ください。

月会費 定価 ¥5,000 → 20名限定特価 ¥3,000

入会金 定価 ¥10,000 → 20名限定特価 ¥0

特典１：有料ミートアップイベントに無料参加（懇親会費用込み）

特典２：オンラインTGS講師コミュニティにてIT相談無料

特典３：代表 庭田によるプチ相談30分無料

特典４：ITビジネスニュースメールを配信

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お知らせ（4/6）

開講クラス見学会のご案内（1/1）

開講クラスの見学会を、都度開催しております！

見学ご希望の方は、アンケートにご記入いただくか、以下よりお申し込みください！

http://techgardenschool.com/session

❏ 2016年01月30日(土) 15:00-16:30@半蔵門

❏ 2016年02月07日(日) 17:00-18:30@半蔵門

❏ 2016年02月14日(日) 17:00-18:30@半蔵門

❏ 2016年02月21日(日) 17:00-18:30@半蔵門

❏ 2016年02月27日(土) 17:00-18:30@半蔵門

❏ その他ご希望の日程に応じます！

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お知らせ（5/6）

寄付のお願い（1/1）

参加費無料としていますが、

募金をお願いしております。

（目安：1口 1,000円程度）

有償の会場を借りた関係で、

会場費に充当させていただきます。

よろしくお願いいたします。

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お知らせ（6/6）

懇親会のご案内（1/1）

懇親会を開催します！

もっと講師の方と直接お話したい！

いろいろと聞いてみたい！

という方は、是非ご参加ください！

参加希望の方は受付までお申し出ください

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