AI 素養(yǎng)人工智能將改變的社會(huì)

講師西日本電信電話株式會(huì)社（NTT西日本）荻野崇?北山賢一1AIリテラシーの概2なぜAI「AIリテラシー?」が求められます。AIあなたはAIについて、?信を持って語れますか33333AIリテラシ 到達(dá)目現(xiàn)在、第4現(xiàn)在、第4?最新のAI/CT?AI/T?最新のAI/CT?AI/T44444AIリテラシ 概授業(yè)形態(tài)は、e-授業(yè)概講1AIが変える社NTT??2働き方改革とNTT??3AI基礎(chǔ)知識(shí)NTT??4AI基礎(chǔ)知識(shí)NTT??5I/CT関連基礎(chǔ)知識(shí) IoT/クラウドNTT??6I/CT関連基礎(chǔ)知識(shí) 情報(bào)セキュリティNTTラーニングシステ7I/CT関連基礎(chǔ)知識(shí) 情報(bào)セキュリティNTTラーニングシステ8I/CTシステムの活用実踐 テレワーNTT??9I/CTシステムの活用実踐 コミュニケーションツールNTT??I/CTシステムの活用実踐 コミュニケーションツールNTT??I/CTシステムの活用実踐 業(yè)務(wù)サポートシステNTT??I/CTシステムの活用実踐 総務(wù)、?事、経理系システNTT??55555２AIリテラシーがなぜいま必要な6AI低い労働生産低い労働生産低い労低い労働生産

グローバルグローバル競(jìng)爭(zhēng)の激グローバル競(jìng)爭(zhēng)の激 な77777第3次AI人間における脳神経細(xì)胞の仕組みを模擬し、データから學(xué)習(xí)する「ディープラーニング」技術(shù)登場(chǎng)により、??知能の精度が向上し、第三次AIブームを迎えて引用元:松尾豊『人工知能は人間を超えるの ディープラーニングの先にあるもの』KADOKAWA発88888日本生産性本部は、EC表しています。これによると、日本は中最下位になります。99999出所?IMDAIhttps:///column/ai-AIhttps:///column/ai-AIAI（人工知能）1AI（人工知能）1位は「スマートフォhttps:///column/ai- AIと仕53.6%が「2021年以內(nèi)にAI53.6%が「2021年以內(nèi)にAIhttps:///column/adflex-AIと仕45.3%が「2029年には、AI45.3%が「2029年には、AIhttps:///column/adflex-AIと仕https:///column/adflex-３AIの活A(yù)I活?事例??の回りの?活を?えるAIスマースマートスピーカーによ家電の音聲制iPhoneの顔認(rèn)証機(jī)自動(dòng)お掃除ロボットルamazonecho?AI”AIアシスタント「Alexa」正確な?聲認(rèn)識(shí)機(jī)能により、ユーザーの問いかけに?然な?本語アスン。機(jī)器と連動(dòng)より、「アレ」と話しけで、音楽再生、天気やニス読上、アッなど簡(jiǎn)単音聲操作すとき。畫像出典iPhoneFaceID?3萬以上の?に?えないドットを顔の上に投射して解析し、顔の深度マップ作成。顔赤外線イジ取り込と顔正確なを読取り、そを數(shù)學(xué)的モ変換すと登録済顔と照合。畫像出典ルンバ?”?動(dòng)規(guī)範(fàn)型センサーを利?して部屋の環(huán)境を?qū)W習(xí)憶することで最適なパターンで清掃ゴミ捨てや充電まで?動(dòng)化畫像出典將棋AI?Ponanza（ポナンザhttps://s.m.jj.cm/phtfte/sw/vvjpp1時(shí)事通信ニュース先 後 -- 畫像出典?

”探索アルゴリズムと複數(shù)の指し手から、その次の手を機(jī)械的に計(jì)し、探索を?う「探索アルゴリズム」により、何AI活?事例?企業(yè)を?えるAIUberEatsの配達(dá)時(shí)間企企業(yè)を支えるAI活用事UberEats?畫像出典

”AIの配達(dá)時(shí)間予測(cè)レストランでの調(diào)理時(shí)間や配達(dá)員の必要移動(dòng)間を?量のデータから分析し、注?者に誤差ない配達(dá)予定時(shí)間を表示。配達(dá)時(shí)間レコメンド機(jī)能?ECサイ

“パーソナライズドレコメ様の購(gòu)買履歴や?動(dòng)履歴ニングによってさらに理解を深めることが可能AIさくらさん?AI“人工知能接客システ?聲認(rèn)識(shí)や、をし、によンェジとし客様対応を?う。オフィス?商業(yè)施設(shè)?家庭內(nèi)と様々なシーンでサポー畫像出典?BakeryScan?AI”バンの畫像識(shí)別裝置畫像出典?株式會(huì)社AI活?事例?近未來のAI

近未來のAI近未來のAI活用事例SmartHomeMedicalCare?畫像出典

”AIカメラで異常検知AIカメラで人の動(dòng)きを捉え、分析することで転倒作や?時(shí)間不在などの異常を検知検知情報(bào)は病院や家族通知、能。在宅醫(yī)療環(huán)境をを。Catch&go?無?のコンビ畫像出典?NTT

”AIカメラとセンサー天井に取り付けられた複數(shù)のAIカメラと陳列の重量センサーなどによりお客様の正確?動(dòng)を認(rèn)識(shí)し、來店から退店までに?にとっamazongo?Nono”JustWalkOut畫像出典?Seattle畫像出典?東洋経済オンライン、

”AI搭載自動(dòng)運(yùn)転システム完全自動(dòng)運(yùn)転に向け研究が進(jìn)んでいAI教 農(nóng) 醫(yī)

その他様々な分野シーンで活用されてい?AI技術(shù)は非常に速いスピードで進(jìn)化している?幅広い分野でAIが活躍している?AIは暮らしや未來を支え、豊かにする?AIによって社會(huì)課題の解決が可能デジタルトランスフォーメーション講師西日本電信電話株式會(huì)社（NTT西日本）北山賢一働き方改革とは2働き方改革＝「一億総活躍社會(huì)*を?qū)g現(xiàn)するための改革*50年後も人口1憶人を維持し、職場(chǎng)?家庭?地域で誰しもが活躍可能働き方働き方改革関連法労働環(huán)境を大きく見直す取り組みのこと大企業(yè)?中小企業(yè)とすべての企業(yè)で対応が必要となる?実際に、私達(dá)の仕事?ICTと何の関係があ333334444生産性向 就業(yè)機(jī)會(huì)拡生産性向 就業(yè)機(jī)會(huì)拡 環(huán)境整個(gè)個(gè)々のライフスタイルに合わせた多様な働き方の実4①労働時(shí)間法制の見直例例）?殘業(yè)時(shí)間の上限を規(guī)?年次有給休暇の取得義②雇用形態(tài)に関わらない公正な待遇の確例例）?労働者への待遇に関する説明義務(wù)の強(qiáng)?行政による事業(yè)主への助言?指55555働き働き方改革関連法労働者が多様な働き方を選択できるような社會(huì)を目指して作られた法律働き方改革関連法は2年1よ適用。雇用7割を擔(dān)う「働きを?qū)g施す必要。時(shí)時(shí)間外労働の上限は月45時(shí)間、年360を原則年10日以上の年次有給休暇が付與同一企業(yè)內(nèi)において、正規(guī)労働者と非正666出典:東京商工會(huì)議所「働き方改革関連法～法律の解説と実務(wù)対応の手引き～66その

特にな

家事?育児に専念するた解雇?退職推奨され

妊娠?出産とは関係ない理夫の勤務(wù)地等の問

①勤務(wù)時(shí)間が合いそうもなかった②自分の體力が持たなさそうだった③職場(chǎng)に両立を支援する雰囲気がなかった④子供の病気等でたびたび休まざるを得なかった⑥悪阻や産後の不調(diào)など妊娠?出産に伴う體調(diào)不良のた⑦保育園に子供を預(yù)けることができなかった77777參照：「平成27年度仕事と家庭の両立支援に関する実態(tài)把握のための調(diào)査研究事業(yè)報(bào)告書」より作88參考：「令和元年版情報(bào)通信白書」（総務(wù)?。─瑜曜?88★★99?時(shí)間的?心身狀態(tài)の向上に繋がる変化も現(xiàn)れている→仕事と家事、育99?時(shí)間的?心身狀態(tài)の向上に繋がる変化も現(xiàn)れている→仕事と家事、育児、介護(hù)等との両立の手助1-

働き方改革を支える制 環(huán)

私服通勤カフェテリア(社食)

社內(nèi)Web

e-learning/オンラインセミICT

これま これか何処でもどのPC働き働き方改革取組「テレワ」導(dǎo)入よ、家族団欒、、事時(shí)間増加し。出典:厚生労働省「平成26年度テレワークモデル実証事業(yè)新型コロナウイルス感染癥拡大以降の働き方に関する意識(shí)の変出典：NRI「新型コロナウイルス感染癥拡大と働き方?暮らし方に関する調(diào)査」（2020年3月デジタルトランスフォーメーション（DX）DXとはDX化とは（経済産業(yè)省より CDを買わず月CDを買わず月額定額で、アプリで、聴き放個(gè)人間売買のDX化（メルカリオンラインフリオンラインフリマアプ店に行かず、誰でも簡(jiǎn)単インターネットで個(gè)人間売買ができるサービスを?qū)g?アプリでの簡(jiǎn)単な出品、購(gòu)入を?qū)g現(xiàn)?キャッシュレスによる即時(shí)決済音楽サービスのDX化CDやオーディオを買わず月額定額の聴き放題、様々な機(jī)器との連動(dòng)を?qū)g??月額定額制で多くの音楽が聴き放題になるサー?DXCDをお店で購(gòu)入しダウンロードしていたものを、いつでも?無料化會(huì)員數(shù)を伸ばし、プレミアなス収益化を図「リミア」うジスモ。何故いまD(zhuǎn)Xが注目されているの2025?システムの複雑?データ活用?システムの複雑?データ活用DXが実現(xiàn)できないだけではな2025年以降、最大12兆円/年(現(xiàn)在の約3倍)経済損參考URL:経済産業(yè)省「DXレポート～I(xiàn)Tシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～」何故いまD(zhuǎn)Xが注目されているのDXの実現(xiàn)政府における環(huán)境整備を含めて課題に対応しながら、各企業(yè)はDXの実現(xiàn)を目指してい?システムの刷

?データを活2030年、実質(zhì)GDP1302030年、実質(zhì)GDP130參考URL:経済産業(yè)省「DXレポート～I(xiàn)Tシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～」DX?コロナ後では、特に「リードタイム短縮」を狙うという回答が増出典：株式會(huì)社INDUSTRIAL-X「DX実現(xiàn)に向けた課題とコロナ前後の意向調(diào) コロナ禍以降のDXに関する新たな検討事?リモートやオンラインで?リモートやオンラインで完結(jié)できる仕組出典：株式會(huì)社INDUSTRIAL-X「DX実現(xiàn)に向けた課題とコロナ前後の意向調(diào)査 企業(yè)でのDX実システムの刷新、新たなデジタルテクノロジーの活A(yù)I、AI、働き方改革にもつながるビジネスモデルの変活用例:自治體でのAI?住民からの問合せを、チャットボットで受付、AI?運(yùn)用開始1カ月で約2400件の質(zhì)問をAI職員：2400企業(yè)のDX化事例（１）～AmazonのAmazon19941994

A設(shè)（書籍のオンライン販売A設(shè)（書籍のオンライン販売マーケットプレイス開2003マーケットプレイス開2003アマゾンプライム開AWSを開Kindleの発表、開200520062007アマゾンプライム開AWSを開Kindleの発表、開200520062007プライムナウ、ファイアTVDashButtonAmazon2014プライムナウ、ファイアTVDashButtonAmazon2014～～2018：Amazonは日常のインフラビジネスへと変2018：企業(yè)のDX化事例（2）～スーパーマーケットのスーパーマーケットのDXに取り組む『U.S.M.H従來従來1日１回の商品発多くの人材雇 リアルタイム在庫(kù)管お客様情報(bào)の管 U.S.M.H(イオングループ會(huì)社食食品を購(gòu)入する場(chǎng)であり食品を小売する事お客様への付加価値を高め『つながり』を重視する事DXの分?X似概念し化ます。X化違は、変革維持によ區(qū)別ます。ITCRM導(dǎo)講師西日本電信電話株式會(huì)社（NTT西日本）北山賢一AIリテラシ 概授業(yè)形態(tài)は、e-授業(yè)概講1AIが変える社NTT西日2働き方改革とNTT西日3AI基礎(chǔ)知識(shí)NTT西日4AI基礎(chǔ)知識(shí)NTT西日5AI/ICT関連基礎(chǔ)知識(shí) IoT/クラウドNTT西日6AI/ICT関連基礎(chǔ)知識(shí) 情報(bào)セキュリティNTTラーニングシステ7AI/ICT関連基礎(chǔ)知識(shí) 情報(bào)セキュリティNTTラーニングシステ8AI/ICTシステムの活用実踐 テレワーNTT西日9AI/ICTシステムの活用実踐 コミュニケーションツールNTT西日AI/ICTシステムの活用実踐 コミュニケーションツールNTT西日AI/ICTシステムの活用実踐 業(yè)務(wù)サポートシステNTT西日AI/ICTシステムの活用実踐 総務(wù)、人事、経理系システNTT西日22222 AI3AIAI（ArtificialIntelligence）とは“人工的につくった知的なふるまいをするもの（システム）である溝口理一郎（北陸先端科學(xué)技術(shù)大學(xué)院大學(xué)教授“人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術(shù)“人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術(shù)松尾豊（東京大學(xué)大學(xué)院工學(xué)系研究科準(zhǔn)教授“究極には人間と區(qū)別がつかない人工的な知能のこと淺田稔（大阪大學(xué)大學(xué)院工學(xué)系研究科教授4444455555出典：https://kenyu-6666677777AI88888強(qiáng)い 弱い一般的なイメー 現(xiàn)時(shí)點(diǎn)での多くの99999AI

人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職 人工知能やロボット等による代替可能性が低い100種の職２AIセンサーや業(yè)務(wù)システム、Webルールベーセンサーや業(yè)務(wù)システム、WebIf～then～推ルールを使って矛盾のない答えを?qū)Г鐾仆匹氅`ルを使って矛盾のない答えを?qū)Г鲆庾R(shí)していない経験や知識(shí)

することで、そこに內(nèi)在する規(guī)則性を見つけ出すG検定（ジェネラリスト）問題と答えから傾問題の構(gòu)造を?qū)W試行錯(cuò)誤をして行動(dòng)を?qū)W機(jī)械學(xué) 教師あり學(xué)回帰問題と連続した數(shù)値における予測(cè)を行う分類問題とデータがどのグループに屬するのか予測(cè)する問題でAA有?Decision?Neural有?K-means無無有/講師西日本電信電話株式會(huì)社（NTT西日本）北山賢一AIリテラシ 概授業(yè)形態(tài)は、e-授業(yè)概講1AIが変える社NTT西日2働き方改革とNTT西日3AI基礎(chǔ)知識(shí)NTT西日4AI基礎(chǔ)知識(shí)NTT西日5AI/ICT関連基礎(chǔ)知識(shí) IoT/クラウドNTT西日6AI/ICT関連基礎(chǔ)知識(shí) 情報(bào)セキュリティNTTラーニングシステ7AI/ICT関連基礎(chǔ)知識(shí) 情報(bào)セキュリティNTTラーニングシステ8AI/ICTシステムの活用実踐 テレワーNTT西日9AI/ICTシステムの活用実踐 コミュニケーションツールNTT西日AI/ICTシステムの活用実踐 コミュニケーションツールNTT西日AI/ICTシステムの活用実踐 業(yè)務(wù)サポートシステNTT西日AI/ICTシステムの活用実踐 総務(wù)、人事、経理系システNTT西日22222 3振返 AI、機(jī)械學(xué)習(xí)、ディープラーニングの違い、関係44444振返 機(jī)械學(xué)習(xí)の種問題と答えから傾問題の構(gòu)造を?qū)W試行錯(cuò)誤をして行動(dòng)を?qū)W55555事例①：迷惑

迷惑メールキーワードを集めた辭

一般 迷惑メー迷惑メールに含まれているキーワードを集めた辭書を機(jī)械學(xué)習(xí)で作成→スコアの高いものが迷惑メールと判斷66666事例②：商品需要予測(cè)①どのような商品が気象の影響を受けるのか、関係性を調(diào)査①どのような商品が気象の影響を受けるのか、関係性を調(diào)査③構(gòu)築した需要予測(cè)モデルを基にした、情報(bào)配信③構(gòu)築した需要予測(cè)モデルを基にした、情報(bào)配信77777畫像出典：日本気象協(xié)閲覧者、購(gòu)入者に類似商品やユーザ屬性に基づいあなたへのおすす「あなたへのおすすめ」を表あなたへのおすす新な閲覧者が訪れ際に、レコメンドエンジりルーピングされたグルー內(nèi)の商品データコメンドす。88888事例①：エレベーターの制御シス複數(shù)のエレベーターを効率よく分配して昇降待ち?xí)r間を短縮するなど快適な移動(dòng)環(huán)境を提供する運(yùn)行管理システ１過去のログを１過去のログを解析３時(shí)間軸で解析最適なサービスを提供２1のデータを解析乗り場(chǎng)で待つ人の數(shù)が見えてくる４1～3を各階強(qiáng)化學(xué)習(xí)によって過去の経験にもとづいた最適な選択肢強(qiáng)化學(xué)習(xí)によって過去の経験にもとづいた最適な選択肢999993000萬手もの膨大な打ち手データを「教師あり學(xué)習(xí)」とし自己対戦3000萬手もの膨大な打ち手データを「教師あり學(xué)習(xí)」とし自己対戦「」勝ためタを自として。何千回、何萬回繰返とり最適を返し學(xué)。自己対戦「」勝ためタを自として。何千回、何萬回繰返とり最適を返し學(xué)。畫像出典：アイティメディア株式會(huì) ２畫像出典 畫像出典 DNN（DeepNeuralーNeuralNetwork）NeuralCNN（畳み込みニューラルネットワーク畫像出典：/machine- RNN（リカレントニューラルネットワーク畫像出典：/machine- 機(jī)械學(xué)習(xí)を利用するための3出展：未來IT図 これからのAIビジネ ３畫像や動(dòng)畫音聲人間が日常的に使う自然言語（時(shí)系列データ動(dòng)作の検知事例①：コンクリートひび割れ検

畫像認(rèn) 畫像認(rèn)コンクリート表面のひび割れと幅、長(zhǎng)さを高精度かつ短時(shí)間で自動(dòng)検畫像認(rèn)→メンテナンス業(yè)務(wù)の効率化ひび割れに特有の特徴パターンを効率よく検出する畫像解析技術(shù)ひび割れに特有の特徴パターンを効率よく検出する畫像解析技術(shù)畫像出典：國(guó)立研究開発法人新エネルギー産業(yè)技術(shù)総合開発機(jī) 事例②：“困っている方”動(dòng)き検ビル內(nèi)に設(shè)置したカメラ映像から、“道に迷ってあたりを見渡

畫像認(rèn) 畫像認(rèn)異常検畫像認(rèn)異常検“體調(diào)が悪くしゃがみこんでいる”といった「困っている方」の行動(dòng)を自動(dòng)検知①困っている方を検→警備員のもつスマートフォンへ通知が屆くことで、スムーズかつ適切①困っている方を検②②警備員のスマートフォンへ通④內(nèi)容を確認(rèn)し、必要に応じて対ディープラーニングを用いた畫像／映像認(rèn)識(shí)エンジン「VerticalVision人物顔領(lǐng)域や向き、表情な、詳細(xì)なを捉、、人表情や感情を精緻認(rèn)識(shí)。③困っている方の情報(bào)を受ィプニングを用畫像／映像認(rèn)識(shí)エディープラーニングを用いた畫像／映像認(rèn)識(shí)エンジン「VerticalVision人物顔領(lǐng)域や向き、表情な、詳細(xì)なを捉、、人表情や感情を精緻認(rèn)識(shí)。③困っている方の情報(bào)を受

畫像認(rèn) 畫像認(rèn)畫像認(rèn)農(nóng)作物に存在する害蟲の位置を探し出し、農(nóng)薬を當(dāng)該箇所にピンポイントで散→通常栽培比較し使用すを1/抑、収穫量?品質(zhì)を従來ま同等す成功ドローンを利用し上空から撮影された畑の畫像と害蟲が発生を比較判定す、害蟲発生地點(diǎn)を特定発生地點(diǎn)ロンドローンを利用し上空から撮影された畑の畫像と害蟲が発生を比較判定す、害蟲発生地點(diǎn)を特定発生地點(diǎn)ロン移動(dòng)し、を散布。発生地點(diǎn)へドローンが移動(dòng)し、農(nóng)薬を散布畫像出典：株式會(huì)社オプティ 教育領(lǐng)域における事

音聲認(rèn) 畫像認(rèn)音聲認(rèn)自然言語畫像認(rèn)音聲認(rèn)自然言語処畫像認(rèn)事例①：講義動(dòng)畫內(nèi)の「講師の聲/黒板の文字」の検索対象講義動(dòng)畫內(nèi)音聲（先生聲）や文字（黒板文字）をテスす、簡(jiǎn)単「見」「聞き」ンを検索、。講義デ講義デーテキストマイニン音聲認(rèn) 自然言語処理畫像認(rèn)データ解テキスト生1萬件以上の講義動(dòng)畫から蓄積された教育関連のキーワードを解説する辭書デーテキストを作1萬件以上の講義動(dòng)畫から蓄積された教育関連のキーワードを解説する辭書デーテキストを作成テキストを作成事例①：胃がんを検出する內(nèi)視鏡畫像診斷支

畫像認(rèn) 畫像認(rèn)6以上胃を熟練內(nèi)視鏡醫(yī)レ精度検出し、醫(yī)師を支援す畫像認(rèn)良質(zhì)な胃がんデータをAIに覚えこませ、正しい診斷を教師デー學(xué)習(xí)せ。1畫像約00秒し「し25」の醫(yī)療現(xiàn)場(chǎng)を支援す。良質(zhì)な胃を覚良質(zhì)な胃がんデータをAIに覚えこませ、正しい診斷を教師デー學(xué)習(xí)せ。1畫像約00秒し「し25」の醫(yī)療現(xiàn)場(chǎng)を支援す。畫像出典：AIメディカルサービ 新薬関わ開発ス減少開発期間短縮向、ッィプニングを活用し特定最適なを支援を行う。數(shù)萬種類の物質(zhì)から生體內(nèi)の10萬種類以上のタンパク質(zhì)に最適組合わせを見量子力學(xué)分野を?qū)W習(xí)せ、予測(cè)ミレンを行う低ス短期間最適化を數(shù)萬種類の物質(zhì)から生體內(nèi)の10萬種類以上のタンパク質(zhì)に最適組合わせを見量子力學(xué)分野を?qū)W習(xí)せ、予測(cè)ミレンを行う低ス短期間最適化を支援。畫像出典：日本製薬工業(yè)協(xié) 事例

音聲認(rèn) 自然言語処音聲認(rèn)自然言語処音聲認(rèn)チャットボットは、人工知能を搭載したコンピュータが人間に代わって対話自然言語処理技術(shù)人間自然言語処理技術(shù)人間使う言葉をン処理せ技術(shù)利用ま會(huì)話を繰返す強(qiáng)化學(xué)習(xí)を行、會(huì)話ログを蓄積してディープラーニングより自然な回答や適切な応答をできるような仕組みが取られている人間使う言葉をン処理せ技術(shù)利用ま會(huì)話を繰返す強(qiáng)化學(xué)習(xí)を行、會(huì)話ログを蓄積してディープラーニングより自然な回答や適切な応答をできるような仕組畫像出典：リックテレコ 事例①：畫像生成アルゴリズム「GAN入力データを?qū)W習(xí)し、オリジナルの出力をAIが作成する技術(shù)オリジナルの人物畫像や音聲データ、オリジナルゲームの作成などと日々進(jìn)化AIに「馬」と「シマウマ」の畫像を大AIに「馬」と「シマウマ」の畫像を大量習(xí)させる。（特徴量を獨(dú)自で抽出「馬」の畫像換することが可能教師なし學(xué)習(xí)により複數(shù)の入力データから馬という物體がどのようなもの、特徴マウマはような特徴なを?qū)W習(xí)す。得情報(bào)馬をマウマ変換し畫像を生成し、を教師學(xué)習(xí)よ本物マウマう正解を與精度高オリジナ畫像生成を?qū)g現(xiàn)し。教師なし學(xué)習(xí)よ複數(shù)入力教師なし學(xué)習(xí)により複數(shù)の入力データから馬という物體がどのようなもの、特徴マウマはような特徴なを?qū)W習(xí)す。得情報(bào)馬をマウマ変換し畫像を生成し、を教師學(xué)習(xí)よ本物マウマう正解を與精度高オリジナ畫像生成を?qū)g現(xiàn)し。 ４AI企業(yè)におけるAI出典：情報(bào)処理推進(jìn)機(jī)構(gòu)の公表資料「AI白書2020」よ AI出展：未來IT図 これからのAIビジネAI畫像出典：AIのキホン、梅田弘之著、インプレ 機(jī)械學(xué)習(xí)におけるビジネス課コスト効技術(shù)検コスト効技術(shù)検商用利用開検コンサルティング工程の費(fèi)用負(fù)擔(dān)は。。。?！浮窷oFreeLunch定理な対し最高精度を出せ萬能なアゴリは存在しないう定理「「NoFreeLunch定理な対し最高精度を出せ萬能なアゴリは存在しないう定理今後のAI?AIAIリテラシーAIリテラシー【第５回AI/ICT関連基礎(chǔ)知識(shí)(1)講師西日本電信電話株式會(huì)社（NTT西日本）北山賢一AIリテラシ 概授業(yè)形態(tài)は、e-授業(yè)概講1AIが変える社NTT??2働き方改革とNTT??3AI基礎(chǔ)知識(shí)NTT??4AI基礎(chǔ)知識(shí)NTT??5I/CT関連基礎(chǔ)知識(shí) クラウドNTT??6I/CT関連基礎(chǔ)知識(shí) 情報(bào)セキュリティNTTラーニングシステ7I/CT関連基礎(chǔ)知識(shí) 情報(bào)セキュリティNTTラーニングシステ8I/CTシステムの活用実踐 テレワーNTT??9I/CTシステムの活用実踐 コミュニケーションツールNTT??I/CTシステムの活用実踐 コミュニケーションツールNTT??I/CTシステムの活用実踐 業(yè)務(wù)サポートシステNTT??I/CTシステムの活用実踐 総務(wù)、?事、経理系システNTT??22222344444畫像出典?稅理?法?キーストーン神5555566666777778888899999自社（オンプレミス）２IoTについIoTによって、今起きているこIoTを活用した取り組①②スマート検針（ガス③植物工場(chǎng)の生産性向上-93価値ータIoT（InternetofThings）価値ータサイー空間サイー空間IoTIoTリアル社會(huì)IoTの狀況（2020年予測(cè)（IoTデバイス300億

（コネクテッド?カー1.5（1ZB＝1兆出展?総務(wù)省H29年度版報(bào)通信白書IoTのIoT（2020年予測(cè)

IoT（2017年IoT何がやりたいのか、そのためにIoTを明確化することが?事社會(huì)課題解決に向けたIoTの活（位置情報(bào)

道路路?診斷?道路管理の

度度((出典?出典?道路路?診 ?道路の現(xiàn)狀ポットホーひび割

置く深刻深刻な損壊なること道路路?診斷?道路點(diǎn)検の表層

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