本日の講演趣旨あらゆるものがデータ化され付加価値創出の中核となるデジタルビジネスが加速しています中でも人工知能 (AI) やロボットドローン動運転などに代表される律的に動するスマートマシンという領域に注目が集まっていますデジタルビジネスとスマートマシンがもたらす社会価値創造と産業

(1)

デジタルビジネスとスマートマシンが

もたらす社会価値創造と産業変革

NTT

コミュニケーションズ株式会社

クラウド・エバンジェリスト

林

_雅之

2015

年12月1日

(2)

本日の講演趣旨

あらゆるものがデータ化され、付加価値創出の中核となる

デ

ジタルビジネス

が加速しています。

中でも、

人工知能（AI）やロボット、ドローン、⾃動運転⾞

などに代表される⾃律的に⾏動するスマートマシン

という領

域に注目が集まっています。

デジタルビジネスとスマートマシンがもたらす社会価値創造

と産業変⾰の可能性について、中⻑期な視点も交えて整理し

つつ、その基盤となるクラウドの役割について、解説します。

(3)

●NTTコミュニケーションズクラウド・エバンジェリスト

2012年7月からクラウドサービスの広報宣伝、マーケティングを担当

● 国際大学GLOCOM客員研究員

クラウド政策、オープンデータ等の情報通信政策等の調査研究

●ブログ ITmediaオルタナティブ・ブログ『ビジネス2.0』

（3,０00⽇以上毎⽇更新）

●著書

「クラウドビジネス入門（創元社 2009.3）」

「オープンクラウド入門（インプレスR&D社 2012.9）」

「オープンデータ超入門（インプレスR&D社 2014.3）」

●ツイッターアカウント

@masayukihayashi @cloud_1topi

自己紹介

http://www.ntt.com/evangelist/

(4)

●⼀般社団法⼈クラウド利⽤促進機構総合アドバイザー

●オープンクラウド実証実験タスクフォース発起人＆運営委員

●日本CloudStackユーザ会顧問、日本OpenStackユーザ会

●Open Compute Project Japan 運営委員

●ニッポンクラウドワーキンググループサムライクラウドサポーター

●CBA（クラウドビジネスアライアンス）、

MIJS、JAIPA、JASIPA、NCA等

(5)

クラウドに関する最近の寄稿記事

■

インターネット白書2015

（第二章クラウド＆データセンター）

全６回

日経コンピュータ

＜1/8号から＞

2014年10月発刊（翔泳社）

_{第一章を担当}

■

Cloud

n

_{活用ガイド}

■

_{すべてわかる}

クラウド大全

2015年5月18日発刊

（日経BP）第5章を担当

■

Enterprise Cloud

システム構築ガイド

2015年８月発刊（翔泳社）

第二章等を担当

http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/111900104/index.html

(6)

『スマートマシン機械が考える時代』

（洋泉社）

発刊日:2015年10月22日

価格： 1400円＋税

書籍『スマートマシン機械が考える時代』

【第1章】スマートマシン革命の幕開

【第2章】人間と競争・共創する「学習するマシン」

【第3章】次の産業革命の担い手となる

ロボットビジネス

【第4章】ドローンがもたらす「空の産業革命」

【第5章】⾃動⾛⾏⾞がもたらす社会イノベーション

【第6章】人間の機械化による身体機能の拡張

(7)

(8)

• 2017年

コンピューターの10%が学習するマシンになる

• 2018年

成⻑

_{企業の45%でマシンよりも従業員数が少なくなる}

• 2020年

知識労働者の

_{30%がマシンに職を奪われる}

• 2020年

ロボット市場は、非製造分野で1兆4000億円に

• 2025年

ドローン市場が10万以上の雇用を生み出す（米国）

• 2030年

世界の雇用50%20億人分の仕事が機械化でなくなる

• 2045年

コンピューターの能⼒が全⼈類の知能を上回る

2045年までのスマートマシンに関わるロードマップ

出所：Gartner Predicts 等

(9)

スマートマシンとは？

Movers（移動する）

Sages（賢者）

Doers（⾏動する）

⾃律的に動き、⾃⼰学習

する特性を持つ

スマートマシン

⾃動運転⾞

仮想パーソナル

アシスタント

支援ロボット

出所：ガートナー資料等

• スマートマシンは質を重視したインテリジェンスマシン

• IoT/M2Mは量を重視したデータを収集するデバイス

(10)

2015年の戦略的テクノロジ・トレンドのトップ10

出所：ガートナー「2015年の戦略的テクノロジ・トレンドのトップ10」2014.10

(11)

破壊的デジタルテクノロジーの市場インパクト

(2025年予測）

出所： McKinsey Global Institute, Disruptive technologies 2013.5

知的労働の自動化

（Automation of knowledge work）がもたらす経

済的なインパクトは、

2025年には5兆2000億ドル〜6兆7000億ドル

に

※注目度の高いIoTの2兆7000億〜6兆2000億円よりも高い数値に

Mobile

Internet

Automation of

Knowledge work

The Internet of

Things

Cloud Technology

Advanced robotics

Autonomous &

near-autonomous vehicles

スマートマシン

IoT関連

(12)

スマートマシンの市場インパクト（2025年予測）

ロボット

世界1.7-4.5兆ドル市場

⾃動運転⾞

世界0.2-1.9兆ドル市場

ドローン

米国内820億ドル市場

知的労働の自動化

世界5.2-6.7兆ドル市場

クラウド

世界1.2-6.2兆ドル市場

ドローン：AUVSI ECONOMIC REPORT

(13)

ハイプ・サイクルにおけるスマートマシンの位置づけ

（日本）

出所：ガートナー日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2015年 2015.10

【過度な期待のピーク期】

スマートマシン

【黎明期】

IoTプラットフォーム

IoTクラウド・プラット

フォーム・サービス

【幻滅期】

クラウドコンピューティング

モノのインターネット

スマートマシン

プラットフォーム

（クラウド）

(14)

2017年までに、

コンピュータの10％は情報を処理するだけで

なく、

学習するマシン

になる

(15)

学習するマシンの例

「ワトソン」

IBMの開発した質問

応答システム「ワトソ

ン」

2021年度には東京⼤

学の入試に突破するこ

とを目標とした研究

「東ロボくん」

「将棋電王戦」

将棋のプロ棋士5人と

コンピュータ将棋ソフ

トが対決する団体戦

第2回将棋電王戦

(2013年）

棋士側１勝３敗１分

第3回将棋電王戦

(2014年）

棋士側１勝4敗

将棋電王戦FINAL

（2015年）

棋士側 3勝２敗

2011年⼈気クイズ番

「Jeopardy!」に出演し、

王者２人に圧勝

2013年11月センター模試

⇒387点／900点

東大プレテスト文系数学

⇒偏差値60

2014年10月センター模試

⇒英語偏差値50.5（9.5UP)

(16)

（参考）Machine Intelligence Landscape

人工知能関連でビジネスを展開する企業をコアテクノロジ、企業向け、産業

別

などのカテゴリ別に分類した「Machine Intelligence Landscape」を公開

(17)

2018年までにデジタルビジネスは、現在の

ビジネスプロセス上の

労働者の半分を不要に

する一方で、デジタルビジネスの仕事は5倍

になる

Gartner Predicts 2015

冷蔵庫が⾃分で⾷料品を発注し、

_{ECサイトのロボットがそれを⾃動処理し、}

ドローンが配達する

、といったデジタルビジネスの進化によって、従来の⾷料

品店の店員、配達ドライバーと言った仕事は減るだろう

(18)

ドローンの活⽤例

撮影

調査・点検

測量

運搬

災害・救急

_{警備・軍事}

Amazon

プライムエアー

KamomeAir

プロジェクト

ドローン

ジャーナリズム

ドローン映画祭

スマートコンストラク

ション（コマツ）

スマートメンテナンス

ハイウェイ構想

（NEXO東日本）

火山活動観測

（箱根山等）

警備

（セコム等）

撮影、運搬から調査・点検・測量など、さまざまなビジネス活⽤の検

討が進められている。（⾃治体などの事例も）

(19)

2018年までに、

急成⻑企業の45%で

スマートマシン

のインス

タンス数よりも従業員数の方が少なくなる。

(20)

2020年までに、

知識労働者の３⼈に１⼈が、

彼ら自身によって訓練された

スマートマシーンに職を奪われる

(21)

第三の失業の波（知的労働者）

第１の失業の波

産業革命

（18,19世紀）

⇒農⺠等

第2の失業の波

オートメーション化

（1960年以降）

⇒工場労働者

第3の失業の波

スマート・マシン

（これから）

職業

コンピュータに

代替される確率

ローン貸付担当

98%

受付係

96%

法律事務員

_94%

小売販売員

92%

タクシー運転手

89%

警備員

84%

コック（ファーストフード）

81%

バーテンダー

77%

個人向け投資アドバイザー

58%

コンピュータプログラマー

48%

記者・特派員

11%

音楽家・歌手

7.4%

出所：オックスフォード大学 The Future of Employment

第３の失業の波

スマートマシン化

（これから）

⇒知的労働者

(22)

人工減少時代への対応

現状が続けば、

2060年には⼈⼝が約8,700万人

と現在の３分の２の規模

まで減少

出所：経済財政諮問会議第７回「選択する未来」2014.5

⽣産年齢⼈⼝の減少

雇用のアンマッチ

＋

企業数の減少

(23)

2020年のロボット国内⽣産規模を製造分野

で1兆2500億、

非製造分野で20倍の1兆

4000億円に

出所：国⽴研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO） 2013

政府も「ロボット新戦略」を掲げ、産業政策の柱に

2020年「ロボットオリンピック（仮称）」開催も

(24)

サービスロボットのモデル例（主に⽶国の例）

JIBO

（ソーシャルロボット）

Savioke

（バトラー（執事））

Double Robotics

（テレプレゼンスロボット）

Knightscope「K5」

（警備ロボット）

ATLAS

（人型ロボット）

東大のスピンアウト

グーグルが買収

スクリーン付き

稼働式ロボット

注文をホテルの客室

_{まで届ける}

人間との

コミュニケーション

ショッピングセンター

等の警備サポート

STARSHIP

（⾃動運転宅配ロボット）

(25)

ロボットOSの覇権

シリコンバレーでは、米Willow Garage社が開発し、「オープンソース・ロ

ボット開発財団（Open Source Robotics Foundation）」が維持管理し、無

料で提供しているソフトの

_{ROS（ロボット・オペレーティング・システム）}

出所：http://www.ros.org/

制御機能やAIとの動作させるようになり、ロボットのハードウェアと連携させる

ことで、ロボットの⼤きさや構造が異なるさまざまなタイプのロボットへも展開

AI

制御

ROS

モーター

センサー

マシン本体

ソフトウェア

ハードウェア

(26)

2020年の東京には自動運転⾞がきっと走り

回っている

。皆様には動き回るのに、お使い

いただくことができるでしょう。

(27)

政府の⾃動運転⾞の⾃動化レベルの技術目標

出所：官⺠ITS構想・ロードマップ2015

＜２０１７年まで＞

信号情報や渋滞情報などのインフラ情報を活用し、加速と操舵、制動

のうち複数の操作を同時に⾃動⾞が⾏う状態

_{（レベル２）の準自動走}

⾏システムを市場化

_。

＜２０２０年＞

東京オリンピック・パラリンピックでは、東京において準⾃動⾛⾏シ

ステム(レベル３)を先がけて実用化

する。

＜２０２０年代前半＞

加速や操舵、制動をすべて⾃動⾞が⾏い、緊急時のみドライバーが対

応する状態（レベル３）の

準⾃動⾛⾏システムを市場化

_。

＜２０２０年代後半以降＞

完全⾃動⾛⾏システム（レベル４）の市場化

。

(28)

⾃動運転⾞の市場予測

年

_概要

2025年

・運転⼿の操作を必要とする⾃動運転⾞が⾼速道路を⾛⾏

・⾃動運転⾞の普及台数は23万台

・世界の⾃動⾞販売台数（1億1,500万台）のうち⾃動運転⾞は

1%以下

・

⾃動運転⾞価格：

_{7,000~10,000ドル}

＋⾃動⾞本体

2030年

・運転⼿を伴わない完全な⾃動運転⾞が市場投⼊

・⾃動運転⾞価格：

_5,000ドル

＋⾃動⾞本体

2035年

・世界の⾃動⾞販売台数（1億2,900万台）に占める⾃動運転⾞の

⽐率は

_{9%に（1,180万台）}

- 運転手を要するものは700万台、完全な⾃動運転⾞は480万台

※2035年の⽶国における⾃動運転⾞の割合は世界全体の普及台数の29%

（350万台）、中国は24%（280万台）、ヨーロッパは20%（240万台）

・⾃動運転⾞の累積台数は

_5,400万台

・

⾃動運転⾞価格

_{：3,000ドル}

＋⾃動⾞本体

2050年以降・すべての⾞が⾃動運転⾞に

出所：IHS Automotiveによるロボットカー市場予測 2014.1.2

(29)

(30)

2020年に、

IoTデータの

90％がクラウド上で利⽤される

(31)

クラウドサービスのターゲット

クラウドサービスのターゲットは、PCやスマホから、より膨⼤なデータを処理し、

インテリジェンス性の高いマシンやデバイスがターゲット

に

コンシューマ

クラウド

エンタープライズ

クラウド

コミュニティ

クラウド

ビッグデータ／

オープンデータ

クラウドのターゲットは

個人／企業（PC・スマホ等）

IoT/M2M

時代の変遷

データ

容量

／インテリジェンス

性

_{クラウドのターゲットは}

すべてのマシン／デバイスへ

スマートマシン

現在の領域

(32)

スマートマシンの構成

マシン管理、センシング・認識

_{（カメラ、レーダ、センサー、GPS等）}

スマートマシン（ロボット、ドローン、⾃動⾛⾏⾞等）

クラウドサービス

ビッグデータ蓄積・分析

（モバイル）ネットワーク＜インターネット、VPN等＞

マシン向けミドルウェア・OS（ロボット、ドローン、⾃動⾛⾏⾞）

インテリジェントICT （機械学習、画像・⾳声認識、⾔語処理等）

分野別サービスアプリケーション

（医療、農業、製造、サービス等）

エリアネットワーク

（無線LAN、P2P等）

eSIM

API

開発者

インテグレーター

利用

(33)

スマートマシンとIoTの位置づけ

ロボット

超信頼性/低遅延の

マシン型コミュニケーション

＜スマートマシン＞

⼤量接続

_{/低消費電⼒/低価格の}

デバイス型コミュニケーション

＜IoT/M2M＞

⾃動運転⾞

ドローン

品質

重視

数量

重視

スマートホーム／ビル

スマートメーター

産業機器

社会インフラ

ウェアラブル

AIの実装⽐率の⾼いスマートマシンは、超信頼性や低遅延が求められる

ミッション

クリティカル

に対応した⾃律的なコミュニケーション

異なる

要件

・エッジコンピューティング

・軽量プロトコル

（MQTT等）

AIの

実装度

静

動

＜インダストリー4.0＞

・5Gの低遅延用のNWスライス

・ダイバーシティ通信等

AI

クラウド

(34)

2020年の実現イメージ例（地⽅の⾼齢者⽀援）

複数のスマートマシンを、クラウドを通じて、AIによる統合的な制御

(2020年ごろの実現イメージ）

AIプラットフォーム＋クラウド

＜例

_{：スマートマシンによる地域における一人暮らしの高齢者の生活支援イメージ＞}

ロボット

⾃動運転⾞による⾼齢者の移動⽀援

（病院、スーパーへの買い物等）

高齢者とのコミュニケーション、

移動⽀援、健康管理、⾒守り等

冷蔵庫の在庫や体調を判断し、

⾷料や薬などを配達

病院

スーパー

⾃動運転⾞

ドローン

高齢者

家族や病院に

健康状態を通知

地域⾒守り等

(35)

2030年の実現イメージ例（災害⽀援）

複数のスマートマシンを、ネットワークを通じて、AIによる統合的な

制御（2030年ごろの実現イメージ）

AIプラットフォーム＋クラウド

＜例

_{：スマートマシンによる災害時の支援イメージ＞}

ドローン

⾃動運転⾞

_ロボット

被災地区A

被災地区B

避難における最適なルート選定と、渋滞回

避のための⾃動⾛⾏、被災者の移動⽀援

被災現場の人命救助。瓦礫などの撤去

被災現場（特に危険地帯）の状況把握

空からの

被災状況等の通知

空からの

渋滞状況等の通知

AI Defined Machine

⾃律的な

_{M2M/AI通信による協調・連携}

被災状況を⾃律的に学習して、被災カ所を記

録し、通知。⾷料や薬、AEDなどの救急搬送

(36)

デジタルビジネスを支える

(37)

NTTコミュニケーションズの

■竹中工務店様

次世代建物プラットフォーム

■⼤林組様

ウェアラブルセンサー

による安全管理

■CLARA with SOINN

クラウド上のAIでIoT

データを迅速に生成・分析

■インダストリー4.1J

生産現場の機器状況の監視/

分析システム

(38)

IoTプラットフォームサービス

グローバルモバイル

ネットワーク(M2M)

ワンストップ

提供

デバイス

Arcstar Universal One

データ収集・分析

プラットフォーム

SIM

クラウド

(次世代クラウド基盤)

コロケーション

Internet

Of

Things

デバイスからデータ収集・分析プラットフォームまでをワンストップ提供

(39)

IoTトライアルパック

手早くIoTシステムをトライアルできる用途別のパッケージを提供

Connected

Factory

Connected

Product

Connected

Vehicle

(工場設備との接続向け)

(各種製品との接続向け)

(各種⾞両との接続向け)

製品向け

プラットフォーム

⾞両向け

プラットフォーム

Enterprise Cloud

Arcstar Universal One

(固定・モバイル)

Arcstar Universal One

(固定・モバイル)

Arcstar Universal One

(固定・モバイル)

製品向けデバイス

⾞両向けデバイス

製品管理向け

アプリケーション

⾞両管理向け

アプリケーション

工場設備向け

アプリケーション

工場設備向け

プラットフォーム

工場設備向けデバイス

提供

サービス

[10⽉以降順次提供]

用途

(40)

AIによる⼈間との⾼度な対話を提供する

「Virtual Assistant」(仮称)サービス

⼈間の⾃然な会話や書き⾔葉を⾼い精度で解析

_{するAIを活用し、新たな対}

話業務支援サービス「Virtual Assistant」を、日本語・英語の2言語で、

2016年夏より提供開始

(41)

NTT Comのクラウドネイティブへの対応

クラウドネイティブ

アプリケーション

クラウド利⽤を前提とした

アプリケーション

クラウドイネーブルド

アプリケーション

企業内システム向けに開発された

従来型アプリケーション

Enterprise Cloud

Cloud

n

Enterprise Cloudの発展型サービス（ECL2.0）では、「クラウドイネーブ

ルドアプリケーション」に加えて「クラウドネイティブアプリケーション」

にも対応したクラウドインフラサービスを提供

(42)

NTT ComのEnterprise Cloud2.0の展開

Cloud Management Platform

SDN

3 rd

_Party

Cloud

SDN

Public Cloud [Shared]

Hosted Private Cloud [Dedicated]

Enterprise Cloud 2.0

Bare Metal

Server

Enterprise

Cloud

Arcstar IP VPN Multi-Cloud Connect

APＩ

さまざまなTraditional ITからクラウドネイティブITまで、

対応したクラウド基盤に

(43)

Global Management One

カスタマー

ポータル

運用・監視

・保守

レポート

イベント通知

改善提案

グローバルサービスデスク

オペレーション自動化

プラットフォーム

世界

_5拠点

運⽤管理プロセス

を自動化

サービス

マネージャー

お客さま

システム

NTT Com

サービス

オンプレミス

機器

他

_{社サービス}

など

Amazon

Web Services

TM

デジタルビジネスのサービス基盤の一元的管理・運⽤アウトソースの

ご要望にグローバルに対応

(44)

(45)

2029年には、

⼈⼯知能は⼈間と同等の能⼒を持つ

ようになる。

発明家・未来学者

レイ・カーツワイル氏

(46)

2045年には、

コンピューターの性能は現在の約

264万倍の性能に

コンピューターの

能⼒が全⼈類の知能を上回る可能性

ムーアの法則「半導体チップの集積度は、約18ヵ月で2倍になる」

デジタルビジネスとスマートマシンが

もたらす社会価値創造と産業変革

NTT

コミュニケーションズ株式会社

クラウド・エバンジェリスト

林

雅之

2015

年12月1日

本日の講演趣旨

あらゆるものがデータ化され、付加価値創出の中核となる

デ

ジタルビジネス

が加速しています。

中でも、

人工知能（AI）やロボット、ドローン、⾃動運転⾞

などに代表される⾃律的に⾏動するスマートマシン

という領

域に注目が集まっています。

デジタルビジネスとスマートマシンがもたらす社会価値創造

と産業変⾰の可能性について、中⻑期な視点も交えて整理し

つつ、その基盤となるクラウドの役割について、解説します。

●NTTコミュニケーションズ クラウド・エバンジェリスト

2012年7月からクラウドサービスの広報宣伝、マーケティングを担当

●

国際大学GLOCOM客員研究員

クラウド政策、オープンデータ等の情報通信政策等の調査研究

●ブログ ITmediaオルタナティブ・ブログ 『ビジネス2.0』

（3,０00⽇以上毎⽇更新）

●著書

「クラウドビジネス入門（創元社 2009.3）」

「オープンクラウド入門（インプレスR&D社 2012.9）」

「オープンデータ超入門（インプレスR&D社 2014.3）」

●ツイッターアカウント

@masayukihayashi @cloud_1topi

自己紹介

http://www.ntt.com/evangelist/

●⼀般社団法⼈クラウド利⽤促進機構 総合アドバイザー

●オープンクラウド実証実験タスクフォース 発起人＆運営委員

●日本CloudStackユーザ会 顧問、日本OpenStackユーザ会

●Open Compute Project Japan 運営委員

●ニッポンクラウドワーキンググループ サムライクラウドサポーター

●CBA（クラウドビジネスアライアンス）、

MIJS、JAIPA、JASIPA、NCA等

クラウドに関する最近の寄稿記事

■

インターネット白書2015

（第二章 クラウド＆データセンター）

全６回

日経コンピュータ

＜1/8号から＞

2014年10月発刊（翔泳社）

第一章を担当

■

Cloud

n

活用ガイド

■

すべてわかる

クラウド大全

2015年5月18日発刊

（日経BP） 第5章を担当

■

Enterprise Cloud

システム構築ガイド

2015年８月発刊（翔泳社）

第二章等を担当

http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/111900104/index.html

『スマートマシン 機械が考える時代』

（洋泉社）

発刊日:2015年10月22日

価格： 1400円＋税

書籍『スマートマシン 機械が考える時代』

目次

【第1章】スマートマシン革命の幕開

【第2章】人間と競争・共創する「学習するマシン」

【第3章】次の産業革命の担い手となる

ロボットビジネス

【第4章】ドローンがもたらす「空の産業革命」

【第5章】⾃動⾛⾏⾞がもたらす社会イノベーション

_雅之

●NTTコミュニケーションズクラウド・エバンジェリスト

●ブログ ITmediaオルタナティブ・ブログ『ビジネス2.0』

●⼀般社団法⼈クラウド利⽤促進機構総合アドバイザー

●オープンクラウド実証実験タスクフォース発起人＆運営委員

●日本CloudStackユーザ会顧問、日本OpenStackユーザ会

●ニッポンクラウドワーキンググループサムライクラウドサポーター

（第二章クラウド＆データセンター）

_{第一章を担当}

_{活用ガイド}

_{すべてわかる}

（日経BP）第5章を担当

『スマートマシン機械が考える時代』

書籍『スマートマシン機械が考える時代』

_{企業の45%でマシンよりも従業員数が少なくなる}

_{30%がマシンに職を奪われる}