平成28年度 春学期 金曜3時限 12-109
管理工学科３年生向け
分野１
選択科目
e-ビジネスソフトウェア論
山口 高平（やまぐち たかひら）
居室：14-506
電話：０４５－５６６－１６１４ (内線42673)
FAX：０４５－５６６－１６１７
E-mail： [email protected]
WWW: http://www.yamaguti.comp.ae.keio.ac.jp/
2016/4/7 1授業計画
①授業紹介，ICT（情報通信技術）の変遷
②第1世代(90年代）e-ビジネス＋ビジネス方法特許
③インターネットとWWW(URI, HTML, HTTP)
④HTML, CSS
⑤ポータルサイトとサーチエンジン（＋ビデオ）
⑥サーチエンジンの仕組み１
⑦サーチエンジンの仕組み２
⑧JAVAスクリプト１
⑨JAVAスクリプト2
⑩JAVAスクリプト3
⑪AIサービス
⑫ゲストスピーカー１
⑬ゲストスピーカー2
⑭まとめ
成績評価，講義資料
①レポート1回（１／３，HTML+CSS+JAVAスクリプト演習）
②期末テスト(２／３，持込無し，記述式問題中心）
※講義関連情報はすべて下記URLに掲載
（講義スライド（前日までに），レポート，スケジュール等）
http://www.yamaguti.comp.ae.keio.ac.jp
2016/4/7 3ＩCＴ
④
データ
多様化
大規模化 ，
多更新化
ビッグデータ
①
H/W
高速化，
大容量化
(ギガとテラ）
⑤
高度化
クラウドサービス化
，
ソーシャル化，
人工知能
②
S/W
複雑化，
大規模化(メガ）
③
NW
ブロードバンド
全世界に普及
ICT(情報通信技術）の変遷
人・組織・社会コンピュータのH/W構成
ＣＰＵ＋メインメモリ
入力装置 キーボード 補助記憶装置 HDD, SSD, USBメモリ 出力装置 ディスプレイ プリンター計算 データの
記憶・更新
2016/4/7 51976年 日本の最初のマイコンTK80
http://ja.wikipedia.org/wiki/TK-80 C P U ROM 1KB 入力装置 16進キーパッド 出力装置 ７セグメント LED RAM 1KB 8080A トランジスタ数6000①－１ ＣＰＵの高性能化
• コンピュータのH/W＝中央演算処理装置（CPU)
＋主記憶装置（メインメモリ）＋補助記憶装置＋入力装置＋出力装置
• CPU: Central Processing Unit
1990年代前半： ３００MHz →スーパーコンピュータ（数千万円）
現在：1０万円程度のデスクトップパソコン
インテルCore i7（6コア）３ＧＨｚ
ムーアの法則 1.5年でトランジスタ集積度が2倍 1971年： 4040プロセッサー トランジスタ数 2300個 2011年： 210×210×210=10億個 もうすぐムーアの法則が成立 しなくなる？なぜ？ CPU開発の歴史：インテルミュージアム http://www.intel.com/jp/intel/museum/index.htm 2016/4/7 7①－２ メインメモリ（主記憶装置）
CPUが直接アクセスできる記憶装置(通常はRAM)
①
RAM
(Random Access Memory)読み書き自由
②
ROM
(Read Only Memory)読み取り専用
メモリアドレス
：CPUがデータを読み書きするメモリ上
の物理的位置識別子
アドレス空間
：メモリアドレスによってアクセス可能な範囲
３２bitCPU→アドレス空間サイズは 2
32=4GB
メインメモリの価格の推移
http://www2s.biglobe.ne.jp/~sakharov/research/graph.html
2016/4/7 8①－３－１ ＨＤＤ(Hard Disk Drive)の大容量化と廉価
※10年間のGB単価の大凡減少傾向（正確ではありません） 2000年（1000円），2001年（400円），2002年（200円） 2003年（150円）， 2004年（120円)，2005年（100円） 2006年（60円） ， 2007年（50円） ， 2008年（20円） 2009年（10円） ，2012年（5円） Z(ゼタ) ：10垓倍， E(エクサ) ：100京倍， P(ペタ)：1,000兆倍， T(テラ) ：1兆倍， G(ギガ) ：10億倍， M(メガ) ：100万倍， K(キロ) ：1,000倍 ※1956年：世界最古のIBMのHDD,５MB
※代表的なHDD
3.5インチHDD：デスクトップパソコン
2.5インチHDD：ノートパソコン。省電力，耐衝撃や
耐振動性に優れている。カーナビやゲーム機
1.8インチ：小型ノートパソコン，iPod
ディスク（プラッタ）を高速回転させ アームの先に取り付けられた 磁気ヘッドによりデータのR/W 2016/4/7 9①－３－２ HDDの普及と利用拡大
※HDDベンダーのシェア：
Western Digital 31.3%，Seagate 30.3%，HGST 17.2%，
東芝 10.9%，Samsung 10.3%
※昔は大企業しかDBを持てなかったが，中小企業，個人レベ
ルでTB単位のデータを蓄積・分析可能
※データマイニング（大量データから規則性の発見）
①米国ウォールマートが購入された商品分析
日曜日，
既婚若者男性
，購入商品組合せ
缶ビール－（？）
②10年前，日本のスーパーマーケットで，
右図の商品配置は非常識？
①－３－３ 新しい補助記憶装置 フラッシュメモリ
• フラッシュメモリ
：書換え可能，電源切ってもデータが消えない（不揮発性）
記憶装置の総称。以下の3種類が代表的。
• Flash SSD
（Solid State Drive）：
入出力企画がHDDと同じフラッシュメモリ，
高速(物理駆動部がないからSeek Timeが早い），
静か（音，振動），低発熱，省電力
→高級ノートPC
（※HDDをSSDに交換すると立ち上げ時間が数分の１になる。
でも，まだ高い。SSDは２５６GBで5万円。HDDなら２TBで1万円。）
• USBメモリ
：USBコネクターに接続可能な大容量フラッシュメモリ
(
2000年: 16MB～128MB，2002年: 256MB，2003年: 512MB，2004年: 1GB， 2005年: 2GB～4GB，2006年: 8GB，2007年: 16GB，2008年: 32GB～64GB， 2009年: 128GB，2012年：256GB） • SD(Secure Digital)メモリカード：携帯電話，デジカメなどに利用 SDカード, miniSDカード, microSDカードに分類 松下電器産業、SanDisk社、東芝の3社が共同開発 2016/4/7 11Q1：
１GB SDメモリで音楽何曲？
Q2：1TB HDD で映画何本？
Q1：１GB SDメモリで音楽(5分）何曲保存？
音質：ビットレート128kbsとする。
1GB=1000MB=1000000KB=8000000kb
8000000(kb)/128(kbs)=62500(秒)≒1042(分)
1042 / 5 = 約208曲
Q2：1TB HDDで映画（1.5時間）何本保存？
映像ビットレート：8mbs
1TB=1000GB=1000000MB=8000000mb
8000000(mb)/(8(mbs)×60×90)=約185本
② S/Wの大規模化→社会資本
• コンピュータが理解可能な言語⇒プログラミング言語
アセンブリ言語，FORTRAN，COBOL,PL/1,LISP,
C, C++, JAVA,
Ruby, JAVAスクリプト, PHP….(ネット普及でスクリプト系隆盛）
• OSの高機能化
• 組み込みSW（車，家電，改札口）の大規模化
→テストが間に合わない．社会問題．
• IOT
• アプリケーションの大規模化
銀行オンラインシステム＝巨大土木事業
2016/4/7 13良いSWとは？(1)
• 信頼性
（十分にテストされ常に正しく動作する）：
2007.10.12 自動改札トラブル 260万人影響
http://it.nikkei.co.jp/business/column/aruga_gyok
ai.aspx?n=MMIT0z000016102007
• 高性能，ハイパフォーマンス
（短時間で処理可能）
• 保守性
（他人が継承可能）
• 拡張性
（仕様変更に容易に対処できる）
2005.11.1 東証システムダウン 取引完全停止
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20051
111/224404/
良いSWとは？ (2)
• 移植性
他のマシンへ移植が用意
• 規模性（Scalability）
アクセス数が10万件から100万件に急激に
増えてもシステムダウンしない
• 安全性（Security）
暗号アルゴリズム
2016/4/7 1510年間の大規模システム障害の例
• 航空機(2016.3.22)：ANAにおいて、シスコ製スイッチの世界
初のバグによりDBサーバーがダウン。7万人に影響。
• 銀行（2011.3.14～10日間）：みずほ銀行ATMで、義援金の
振り込みがある口座に集中した。夜間の義援金の振り込み
バッチ理が、上限値(23年間未更新）を超えて異常停止。
100万件影響。
• 鉄道（2007.10.12)：首都圏の自動改札機（日本信号製）がダ
ウン。ホストサーバーから送られるネガデータが、バグによっ
て受理不能となり、自動改札サーバーがダウン。270万人に
影響。
• 証券(2005.11.1)：東京証券取引所で、売買取引量を増やす
ためのシステム更新作業で、新旧システムが混在し、障害が
発生。午前中の取引が全面停止。
③ インターネット概要
インターネット： Inter(相互の）＋net（ネットワーク） TCP/IPにより，世界中のネットワーク 同士を相互に接続した世界最大の コンピュータネットワーク （Webとは異なるが、最近は同義で 使われるケースも多い） バックボーン： ISP(通信事業者）間を結ぶ 大容量基幹通信回線 国内バックボーン：下記参照 国際バックボーン：日米４００GPS（NTT) http://www.ocn.ne.jp/business/ bocn/backbone/ Internet Service Provider サーバー ユーザ：クライアント 2016/4/7 17プロトコルとアドレス
IP(Internet Protocol)アドレス コンピュータの住所のようなもの →インターネット上での電子機器識別番号 IPｖ４枯渇問題 IPv4(1981-)は32ビット。232=約40億個のアドレス パソコン以外の電子機器，スマートフォン等が急増。 日本では2011年4月15日に枯渇し、ISPの手持ち アドレスを割当てるが、2012年中に完全枯渇？ 新しいOSのパソコンは移行済み。 問題は古いパソコン プロトコル： コンピュータ間通信規約 OSI参照モデル（７階層） 7: HTTP, 4:TCP, 3:IPパケット通信
パケット伝送： テキスト、音声、画像、動画、 いかなるデータも細かく分割し、 パケット単位で伝送され、 到着先で、組み立てられる。 パケット： ヘッダー(送信先アドレス、順番） 本体（情報） 回線交換（音声）：伝送路を確保して 音声データを送信。高品質。無駄が 多い。迂回できない。 パケット通信（データ）： 効率的な伝送路の利用。 迂回可能。従来は通信品質が 悪かったが、最近は改善。 2016/4/7 19④情報大爆発の時代
インターネットに保存されているデータ量は？ 2011年： 1 ZB 2014年： 2 ZB http://japan.emc.com/leadership/programs/digital-universe.htm Ｚ（ｚｅｔａ：ゼタ）＝１０の２１乗 Ｅ（ｅｘａ：エクサ）＝１０の１８乗 Ｐ（ｐｅｔａ：ペタ）＝１０の１５乗 Ｔ（ｔｅｒａ：テラ）＝１０の１２乗 Ｇ（ｇｉｇａ：ギガ）＝１０の９乗 Ｍ（ｍｅｇａ：メガ）＝１０の６乗 K（ｋｉｌｏ：キロ）＝１０の３乗 2009年度 流通情報量 ７．６ ZB（７６００EB) 消費情報量 ０．２９ EB （０．００４％のみ利用。９９．９９６％はスルー） 総務省「情報流通インデックス研究会」報告書の公表（平成21年7月13日） http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/16188.htmlGoogle のデータセンタ
外観は巨大な工場のよう 内部には 大量のコンピュータ 全部で 2250 万台という噂 （サーバの日本国内 市場規模は 50 万台） 電力使用量 2 億 6 千万ワット 2016/4/7 21ビッグデータ：３Ｖから４Ｖの時代へ
大容量 Volume 多様性 Variety 多頻度 Velocity Big Data 業務価値 Value ・データを重ねるだけ ではValueに繋がらない ・異種データ（人の発信 データと装置発信データ） を紐付ける仕掛けが必要ビッグデータ基盤技術の進展
• Hadoop
（オープンソース分散並列処理技術、スケールアウト）
• NoSQLデータベース：
非構造の大量データ処理可能
（スキーマフリー）
• MLの進展
カーネル関数によるSVM
CRF(Conditional Random Filed, 条件付確率場)
ベイズモデル
Deep Learning（多層ニューラルネット）
http://hadoop.apache.org/images/hadoop-logo.jpg
（日本の事例１：農業）牧畜管理
• 本川牧場（大分県）5000頭の牛を飼育
年間1万トン生乳出荷量（全国4位）
• RFID（無線ICタグ）による搾乳量管理
万歩計による運動量の把握など、
牛の個体情報・作業に関する
約300項目データ収集
→ 牛の健康管理、牛乳生産量の予測
• 牛乳生産量1日あたり2トン、16万円増加
• 過剰生産による廃棄ロスの減少
From IT Pro by 日経コンピュータ 2013/10/01（日本の事例２：工業）製品の販売生産管理
2016/4/7 25 リーマンショック後、コマツでは建機の在庫が急増 →機械稼働管理システム「KOMTRAX」による建機の稼働状況に加えて、 流通在庫＋販売状況の管理 →◎在庫1万8000台から約1万台まで削減 →×インドネシアの建設機械の稼働順調、販売順調と予測 しかし、通貨ルピア急落により販売激減（経済予測データも必要） ①組立工場内 ②製品組立から納品までの進捗管理チャート ③グローバル販売生産管理 ④世界34万台以上の建設機械の稼働状況 ① ② ③ ④ From 日経BigData 2014.02.12(日本の事例３：サービス業）顧客の食欲予測
From IT Pro by 日経コンピュータ 2014/10/16 ・すべてのすし皿にRFIDタグ（無線ＩＣチップ） →単品管理。鮮度管理（マグロは、350m 回ると廃棄。売れネタのリアルタイム把握、 ・40億の販売ビッグデータの分析 →顧客の食欲を指数化した「喫食パワー」予測 →1分後予測（顧客着席経過時間などから予測） →15分後予測（統計データ、曜日、時間帯から傾向値を算出し、 必要な寿司の量を算出する。 →廃棄寿司量が７５％削減⑤-1 高度化（クラウドサービス）
※クラウドサービス：ユーザが資源（HW，SW，プラットフォーム）を所有せず
インターネット（雲：クラウドと比喩する）を通して
資源を借りる.
IaaS
（イアース、Infrastructure as a Service）：
従来HaaS.サーバ自体をネット経由で利用する。
SaaS
（サース、Software as a Service）：メール、グループウェア、ゲーム
などのSWアプリケーションをネット経由で利用する
PaaS
（Platform as a Service、パース）：SWアプリケーションを稼働させるミ
ドルウェア（DBMSなど）をネット経由で利用する
利点：例えば、高負荷時期に合わせた大規模HWを購入すると、通常時は
無駄が多くなる。負荷に合わせてHW規模を動的に変化できれば、コストが
削減できる。ある企業では3割コスト削減されたと報告差されている。
⑤-2 高度化（ソーシャルメディア）
順位 SNSサイト名 推定接触者数 1 Twitter 28,359 （千人） 2 はてな 25,193 3 OK Wave 23,047 4 2ちゃんねる 23,007 5 Mixi 17,240 2010年度 ビデオリサーチインタラクティブ資料 Facebookの急進 ・アクティブユーザ数7.5億人（2011.7) ・2012年度中に10億人突破の予想 ・FB上での１ユーザの情報共有量が年に2倍 （ムーアの法則に対して、シェアの法則：斉藤徹氏）⑤-3 知能サービス
コンシェルジェ サービス 知識 サービス ゲーム AI 操作・運転 サービス 対話ロボット サービス 2016/4/7 29電王戦
1 2012 ボンクラーズ １－０ 米長邦雄永世棋聖 一番勝負 2 2013 コンピュータ （１持将棋） ３－１ プロ棋士 五番勝負（団体戦） 3 2014 コンピュータ 4－１ プロ棋士 五番勝負（団体戦） 4 2015 コンピュータ 2-3 プロ棋士 五番勝負（団体戦）第1回
Final
第3回
第2回
Google DeepMind アルファ―碁 ５勝
vs 欧州王者のファン・フイ二段 ０勝
http://www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234 31モンテカルロ法
＋Deep Learning（プロ棋士、囲碁SW多数の対局記録データ）
＋強化学習
２０１５年１０月 フランスで対局 from Google 2016/4/7Google DeepMind アルファ―碁 4勝 vs
世界王者クラスLee Sedol九段（韓国） 1勝
無人運転（パターン認識） 2012年 ネバダ州免許 2013年 カリフォルニア州免許
掃除（計画）
33 機械学習（ベイジアン、SVM、Deep Learning により運転操作の学習 入力 ①LIDAR（レーザー光を使ったレーダー） ②カメラ画像 ③GPS 出力 ①アクセル ②ブレーキ ③ハンドル操作 2015.4 100万マイル以上走行して、交通事故11件 （人が運転する車がグーグルカーに衝突）センサー型AI
2016/4/7BCG Press Release 2015.1.19
http://www.bcg.co.jp/documents/file180099.pdf
2035 年には完全自動運転車が
新車販売台数の 10％、約 1,200 万台、
部分自動運転車が 15％、約 1,800 万台へ
Quoc V. Le, Marc’Aurelio Ranzato, Rajat Monga, Matthieu Devin, Kai Chen,
Greg S. Corrado, Jeffrey Dean, and Andrew Y. Ng:
Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning,
ICML2012
2016/4/7 35
Youtube 3日間
1000万 部位画像
人と猫の識別器
DNN (Deep Neural Network)の進展
2012年：教師無しデータによる
Pre Training
2013年：
Rectifier, Dropout
による教師有りで
直接、巨大ニューラルネットを学習。
ニューラルネットの各構成要素がニューラルネットである
Network in Network (
NiN
)に注目
2014年：短期記憶可能なニューラルネット（
LSTM
: Long
Short Term Memory）。RNN（Recurrent Neural Net.ループを
含むようなニューラルネット）が注目。
2015年 Deep Reinforcement Learning
・
表現学習
（特徴量自動生成）
・
マルチタスク学習
（類似タスクからターゲットタスクの精度改善）
Error Rate
2016/4/7 37
Boston Dynamics'
The world's first robotic kitchen
http://www.moley.com/
39 2016/4/7
2011年 QA Challenge ! (2) IBM Watson
・IBM Deep Question Answering
Project(ジョパディで，ワトソンが
チャンピオンに挑戦して勝利）
Open-Domain Question Answering
PIQUANTから時代が進み，
技術が成熟、マシンパワーが拡大
200 93.1 95（52） 50.5（41.0） 150 60.2 69（62） 54.2（45.9） 100 45.9 49（42） 51.9（44.7） 100 47.1 40（57） 46.9（51.9） 100 50.4 55（41） 51.9（47.2） 100 40.8 52（58） 56.1（55.2） 100 47.2 44（56） 48.2（56.1） 100 38.1 17（33） 34.3（42.2） 100 32.7 31（39） 49.0（48.3） 900 422.0 386（365） 47.3（45.1） 53.6（47.7） 49.7（46.2） 受験番号 116-5004Ｅ 氏名 東ロボクン イチゴウ 科目 満点 全国 平均点 本人得点 （昨年） 本人偏差値 （昨年） 英語 国語（現文+古文） 国語（現代文） 数学Ｉ・数学Ａ 数学Ⅱ・数学Ｂ 世界史Ｂ 日本史Ｂ 政治・経済 物理 文系7科目コース 文系3教科偏差値 理系3教科偏差値
東ロボくん 代ゼミ全国センター模試成績(2014.11)
2016/4/7 41知能ロボット
アシモ Atlas 2 （移動型ロボット：運動能力） アイボ パロ （ペット型ロボット：癒し） コミュニケーションロボット マツコロイド ソフィア 石黒教授 （アンドロイドロボット：見た目）Race Against the Machine
米国では，ここ数年，
会計士，税理士の需要が8万人減少
高度コンピュータ
による大量失業時代？
アンドリュー・マカフィー
MITスローン・スクール、
デジタル・ビジネス・センター
主任リサーチサイエンティスト
43 2016/4/7The Future of Employment (1)
Carl Benedikt Frey and Michael A. Osbome, Oxford Univ.
• コンピュータに代行困難な重要要素
①Creativity （創造性、創意工夫）
②Dexterity（手先の器用さ）
③Social Intelligence （社交性）
ルーチンワーク的な仕事は、AIに置き換えられ
ていく可能性が大きい
The Future of Employment (2)
Carl Benedikt Frey and Michael A. Osbome, Oxford Univ.
45 ■コンピューターに奪われる職種 確率 職種 99% ローン貸し付け 96% 受付係 94% 法律事務員 92% 小売販売員 89% タクシー運転手 84% 警備員 81% コック（ファーストフード） 77% バーテンダー 58% 個人向けアドバイザー 11% 記者 7.4% 音楽家 0.4% 小学校教師 出所：オックスフォード大学
「The Future of Employment」
人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業 http://www.nri.com/Home/jp/news/2015/151202_1.aspx 【事務員・作業員】 一般事務員 医療事務員 駅務員 会計監査係員 貸付係事務員 学校事務員 教育・研修事務員 行政事務員（国） 行政事務員（県市町村） クリーニング取次店員 警備員 経理事務員 検収・検品係員 検針員 建設作業員 産業廃棄物収集運搬作業員 出荷・発送係員 じんかい収集作業員 人事係事務員 新聞配達員 スーパー店員 生産現場事務員 清涼飲料ルートセールス員 倉庫作業員 宅配便配達員 通信販売受付事務員 積卸作業員 電子計算機保守員（ＩＴ保守 員） 道路パトロール隊員 日用品修理ショップ店員 バイク便配達員 発電員 非破壊検査員 ビル清掃員 物品購買事務員 貿易事務員 包装作業員 保管・管理係員 保険事務員 郵便外務員 郵便事務員 有料道路料金収受員 列車清掃員 レンタカー営業所員 【工員】 鋳物工 ＡＶ・通信機器組立・修理工 ＮＣ研削盤工 ＮＣ旋盤工 加工紙製造工 カメラ組立工 機械木工 金属加工・金属製品検査工 金属研磨工 金属材料製造検査工 金属熱処理工 金属プレス工 計器組立工 ゴム製品成形工（タイヤ成形を 除く） こん包工 サッシ工 紙器製造工 自動車組立工 自動車塗装工 水産ねり製品製造工 製パン工 製粉工 繊維製品検査工 惣菜製造工 鍛造工 電子部品製造工 プラスチック製品成形工 ミシン縫製工 めっき工 めん類製造工 【オペレーター】 IC生産オペレーター CADオペレーター 石油精製オペレーター セメント生産オペレーター 電算写植オペレーター プロセス製版オペレーター ボイラーオペレーター マシニングセンター・オペレーター 【担当係】 受付係 銀行窓口係 データ入力係 ホテル客室係 レジ係 寄宿舎・寮・マンション管理人 給食調理人 宝くじ販売人 駐車場管理人 【その他】 診療情報管理士 測量士 タクシー運転者 通関士 電気通信技術者 電車運転士 ビル施設管理技術者 路線バス運転者
【飲食】 ソムリエ バーテンダー ペンション経営者 【技術系・自由業】 アウトドアインストラクター アナウンサー アロマセラピスト 犬訓練士 映画カメラマン 映画監督 エコノミスト 学校カウンセラー 観光バスガイド クラシック演奏家 ケアマネージャー 経営コンサルタント 芸能マネージャー 広告ディレクター 国際協力専門家 雑誌編集者 産業カウンセラー 商業カメラマン 商品開発部員 スタイリスト スポーツインストラクター スポーツライター 声楽家 ツアーコンダクター ディスクジョッキー ディスプレイデザイナー デスク テレビカメラマン テレビタレント 図書編集者 ネイル・アーティスト 俳優 美容師 評論家 舞台演出家 舞台美術家 フラワーデザイナー フリーライター プロデューサー 放送記者 放送ディレクター 報道カメラマン マーケティング・リサーチャー マンガ家 ミュージシャン メイクアップアーティスト 料理研究家 旅行会社カウンター係 レコードプロデューサー レストラン支配人 録音エンジニア 【教育・医療 関係】 医療ソーシャルワーカー 音楽教室講師 学芸員 教育カウンセラー 外科医 言語聴覚士 作業療法士 産婦人科医 歯科医師 児童厚生員 社会学研究者 社会教育主事 社会福祉施設介護職員 社会福祉施設指導員 獣医師 柔道整復師 小学校教員 小児科医 助産師 心理学研究者 人類学者 精神科医 大学・短期大学教員 中学校教員 中小企業診断士 内科医 日本語教師 はり師・きゅう師 保育士 法務教官 盲・ろう・養護学校教員 幼稚園教員 理学療法士 【クリエイティブ系】 アートディレクター インテリアコーディネーター インテリアデザイナー グラフィックデザイナー ゲームクリエーター 工業デザイナー コピーライター 作詞家 作曲家 シナリオライター ジュエリーデザイナー ファッションデザイナー フードコーディネーター 人工知能やロボット等による代替可能性が低い100種の職業 http://www.nri.com/Home/jp/news/2015/151202_1.aspx 2016/4/7 47
