AI 素养人工智能将改变的社会

講師西日本電信電話株式会社（NTT西日本）荻野崇・北山賢一1AIリテラシーの概2なぜAI「AIリテラシー⼒」が求められます。AIあなたはAIについて、⾃信を持って語れますか33333AIリテラシ 到達目現在、第4現在、第4・最新のAI/CT・AI/T・最新のAI/CT・AI/T44444AIリテラシ 概授業形態は、e-授業概講1AIが変える社NTT⻄⽇2働き方改革とNTT⻄⽇3AI基礎知識NTT⻄⽇4AI基礎知識NTT⻄⽇5I/CT関連基礎知識 IoT/クラウドNTT⻄⽇6I/CT関連基礎知識 情報セキュリティNTTラーニングシステ7I/CT関連基礎知識 情報セキュリティNTTラーニングシステ8I/CTシステムの活用実践 テレワーNTT⻄⽇9I/CTシステムの活用実践 コミュニケーションツールNTT⻄⽇I/CTシステムの活用実践 コミュニケーションツールNTT⻄⽇I/CTシステムの活用実践 業務サポートシステNTT⻄⽇I/CTシステムの活用実践 総務、⼈事、経理系システNTT⻄⽇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争の激グローバル競争の激 な77777第3次AI人間における脳神経細胞の仕組みを模擬し、データから学習する「ディープラーニング」技術登場により、⼈⼯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年以内にAI53.6%が「2021年以内に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AI活⽤事例〜⾝の回りの⽣活を⽀えるAIスマースマートスピーカーによ家電の音声制iPhoneの顔認証機自動お掃除ロボットルamazonecho︓AI”AIアシスタント「Alexa」正確な⾳声認識機能により、ユーザーの問いかけに⾃然な⽇本語アスン。機器と連動より、「アレ」と話しけで、音楽再生、天気やニス読上、アッなど簡単音声操作すとき。画像出典iPhoneFaceID︓3万以上の⽬に⾒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、そを数学的モ変換すと登録済顔と照合。画像出典ルンバ︓”⾏動規範型センサーを利⽤して部屋の環境を学習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⾃動化画像出典将棋AI︓Ponanza（ポナンザhttps://s.m.jj.cm/phtfte/sw/vvjpp1時事通信ニュース先 後 -- 画像出典︓

”探索アルゴリズムと複数の指し手から、その次の手を機械的に計し、探索を⾏う「探索アルゴリズム」により、何AI活⽤事例〜企業を⽀えるAIUberEatsの配達時間企企業を支えるAI活用事UberEats︓画像出典

”AIの配達時間予測レストランでの調理時間や配達員の必要移動間を⼤量のデータから分析し、注⽂者に誤差ない配達予定時間を表示。配達時間レコメンド機能︓ECサイ

“パーソナライズドレコメ様の購買履歴や⾏動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⾳声認識や、をし、によンェジとし客様対応を⾏う。オフィス・商業施設・家庭内と様々なシーンでサポー画像出典︓BakeryScan︓AI”バンの画像識別装置画像出典︓株式会社AI活⽤事例〜近未来のAI

近未来のAI近未来のAI活用事例SmartHomeMedicalCare︓画像出典

”AIカメラで異常検知AIカメラで人の動きを捉え、分析することで転倒作や⻑時間不在などの異常を検知検知情報は病院や家族通知、能。在宅医療環境をを。Catch&go︓無⼈のコンビ画像出典︓NTT

”AIカメラとセンサー天井に取り付けられた複数の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⾏動を認識し、来店から退店までに⼿にとっamazongo︓Nono”JustWalkOut画像出典︓Seattle画像出典︓東洋経済オンライン、

”AI搭載自動運転システム完全自動運転に向け研究が進んでいAI教 農 医

その他様々な分野シーンで活用されてい・AI技術は非常に速いスピードで進化している・幅広い分野でAIが活躍している・AIは暮らしや未来を支え、豊かにする・AIによって社会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会社（NTT西日本）北山賢一働き方改革とは2働き方改革＝「一億総活躍社会*を実現するための改革*50年後も人口1憶人を維持し、職場・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境を大きく見直す取り組みのこと大企業・中小企業とすべての企業で対応が必要となる・実際に、私達の仕事・ICTと何の関係があ333334444生産性向 就業機会拡生産性向 就業機会拡 環境整個個々のライフスタイルに合わせた多様な働き方の実4①労働時間法制の見直例例）・残業時間の上限を規・年次有給休暇の取得義②雇用形態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の強・行政による事業主への助言・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会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割を担う「働きを実施す必要。時時間外労働の上限は月45時間、年360を原則年10日以上の年次有給休暇が付与同一企業内において、正規労働者と非正666出典:東京商工会議所「働き方改革関連法～法律の解説と実務対応の手引き～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地等の問

①勤務時間が合いそうもなかった②自分の体力が持たなさそうだった③職場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悪阻や産後の不調など妊娠・出産に伴う体調不良のた⑦保育園に子供を預けることができなかった77777参照：「平成27年度仕事と家庭の両立支援に関する実態把握のための調査研究事業報告書」より作88参考：「令和元年版情報通信白書」（総務省）より作 88★★99・時間的・心身状態の向上に繋がる変化も現れている→仕事と家事、育99・時間的・心身状態の向上に繋がる変化も現れている→仕事と家事、育児、介護等との両立の手助1-

働き方改革を支える制 環

私服通勤カフェテリア(社食)

社内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」導入よ、家族団欒、、事時間増加し。出典:厚生労働省「平成26年度テレワークモデル実証事業新型コロナウイルス感染症拡大以降の働き方に関する意識の変出典：NRI「新型コロナウイルス感染症拡大と働き方・暮らし方に関する調査」（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、誰でも簡単インターネットで個人間売買ができるサービスを実・アプリでの簡単な出品、購入を実現・キャッシュレスによる即時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、様々な機器との連動を実・・月額定額制で多くの音楽が聴き放題になるサー・DXCDをお店で購入しダウンロードしていたものを、いつでも・無料化会員数を伸ばし、プレミアなス収益化を図「リミア」うジスモ。何故いまDX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が実現できないだけではな2025年以降、最大12兆円/年(現在の約3倍)経済損参考URL:経済産業省「DXレポート～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～」何故いまDXが注目されているのDXの実現政府における環境整備を含めて課題に対応しながら、各企業はDXの実現を目指してい・システムの刷

・データを活2030年、実質GDP1302030年、実質GDP130参考URL:経済産業省「DXレポート～IT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：株式会社INDUSTRIAL-X「DX実現に向けた課題とコロナ前後の意向調 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できる仕組出典：株式会社INDUSTRIAL-X「DX実現に向けた課題とコロナ前後の意向調査 企業でのDX実システムの刷新、新たなデジタルテクノロジーの活AI、AI、働き方改革にもつながるビジネスモデルの変活用例:自治体でのAI・住民からの問合せを、チャットボットで受付、AI・運用開始1カ月で約2400件の質問をAI職員：2400企業のDX化事例（１）～AmazonのAmazon19941994

A設（書籍のオンライン販売A設（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従来従来1日１回の商品発多くの人材雇 リアルタイム在庫管お客様情報の管 U.S.M.H(イオングループ会社食食品を購入する場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、変革維持によ区別ます。ITCRM導講師西日本電信電話株式会社（NTT西日本）北山賢一AIリテラシ 概授業形態は、e-授業概講1AIが変える社NTT西日2働き方改革とNTT西日3AI基礎知識NTT西日4AI基礎知識NTT西日5AI/ICT関連基礎知識 IoT/クラウドNTT西日6AI/ICT関連基礎知識 情報セキュリティNTTラーニングシステ7AI/ICT関連基礎知識 情報セキュリティNTTラーニングシステ8AI/ICTシステムの活用実践 テレワーNTT西日9AI/ICTシステムの活用実践 コミュニケーションツールNTT西日AI/ICTシステムの活用実践 コミュニケーションツールNTT西日AI/ICTシステムの活用実践 業務サポートシステNTT西日AI/ICTシステムの活用実践 総務、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（北陸先端科学技術大学院大学教授“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“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松尾豊（東京大学大学院工学系研究科准教授“究極には人間と区別がつかない人工的な知能のこと浅田稔（大阪大学大学院工学系研究科教授4444455555出典：https://kenyu-6666677777AI88888強い 弱い一般的なイメー 現時点での多くの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センサーや業務システム、Webルールベーセンサーや業務システム、WebIf～then～推ルールを使って矛盾のない答えを導き出推推ルールを使って矛盾のない答えを導き出意識していない経験や知識

することで、そこに内在する規則性を見つけ出すG検定（ジェネラリスト）問題と答えから傾問題の構造を学試行錯誤をして行動を学機械学 教師あり学回帰問題と連続した数値における予測を行う分類問題とデータがどのグループに属するのか予測する問題でAA有・Decision・Neural有・K-means無無有/講師西日本電信電話株式会社（NTT西日本）北山賢一AIリテラシ 概授業形態は、e-授業概講1AIが変える社NTT西日2働き方改革とNTT西日3AI基礎知識NTT西日4AI基礎知識NTT西日5AI/ICT関連基礎知識 IoT/クラウドNTT西日6AI/ICT関連基礎知識 情報セキュリティNTTラーニングシステ7AI/ICT関連基礎知識 情報セキュリティNTTラーニングシステ8AI/ICTシステムの活用実践 テレワーNTT西日9AI/ICTシステムの活用実践 コミュニケーションツールNTT西日AI/ICTシステムの活用実践 コミュニケーションツールNTT西日AI/ICTシステムの活用実践 業務サポートシステNTT西日AI/ICTシステムの活用実践 総務、人事、経理系システNTT西日22222 3振返 AI、機械学習、ディープラーニングの違い、関係44444振返 機械学習の種問題と答えから傾問題の構造を学試行錯誤をして行動を学55555事例①：迷惑

迷惑メールキーワードを集めた辞

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辞書を機械学習で作成→スコアの高いものが迷惑メールと判断66666事例②：商品需要予測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、関係性を調査③構築した需要予測モデルを基にした、情報配信③構築した需要予測モデルを基にした、情報配信77777画像出典：日本気象協閲覧者、購入者に類似商品やユーザ属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内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数のエレベーターを効率よく分配して昇降待ち時間を短縮するなど快適な移動環境を提供する運行管理システ１過去のログを１過去のログを解析３時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で待つ人の数が見えてくる４1～3を各階強化学習によって過去の経験にもとづいた最適な選択肢強化学習によって過去の経験にもとづいた最適な選択肢999993000万手もの膨大な打ち手データを「教師あり学習」とし自己対戦3000万手もの膨大な打ち手データを「教師あり学習」とし自己対戦「」勝ためタを自として。何千回、何万回繰返とり最適を返し学。自己対戦「」勝ためタを自として。何千回、何万回繰返とり最適を返し学。画像出典：アイティメディア株式会 ２画像出典 画像出典 DNN（DeepNeuralーNeuralNetwork）NeuralCNN（畳み込みニューラルネットワーク画像出典：/machine- RNN（リカレントニューラルネットワーク画像出典：/machine- 機械学習を利用するための3出展：未来IT図 これからのAIビジネ ３画像や動画音声人間が日常的に使う自然言語（時系列データ動作の検知事例①：コンクリートひび割れ検

画像認 画像認コンクリート表面のひび割れと幅、長さを高精度かつ短時間で自動検画像認→メンテナンス業務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画像解析技術ひび割れに特有の特徴パターンを効率よく検出する画像解析技術画像出典：国立研究開発法人新エネルギー産業技術総合開発機 事例②：“困っている方”動き検ビル内に設置したカメラ映像から、“道に迷ってあたりを見渡

画像認 画像認異常検画像認異常検“体調が悪くしゃがみこんでいる”といった「困っている方」の行動を自動検知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届くことで、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内容を確認し、必要に応じて対ディープラーニングを用いた画像／映像認識エンジン「VerticalVision人物顔領域や向き、表情な、詳細なを捉、、人表情や感情を精緻認識。③困っている方の情報を受ィプニングを用画像／映像認識エディープラーニングを用いた画像／映像認識エンジン「VerticalVision人物顔領域や向き、表情な、詳細なを捉、、人表情や感情を精緻認識。③困っている方の情報を受

画像認 画像認画像認農作物に存在する害虫の位置を探し出し、農薬を当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・品質を従来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画像と害虫が発生を比較判定す、害虫発生地点を特定発生地点ロンドローンを利用し上空から撮影された畑の画像と害虫が発生を比較判定す、害虫発生地点を特定発生地点ロン移動し、を散布。発生地点へドローンが移動し、農薬を散布画像出典：株式会社オプティ 教育領域における事

音声認 画像認音声認自然言語画像認音声認自然言語処画像認事例①：講義動画内の「講師の声/黒板の文字」の検索対象講義動画内音声（先生声）や文字（黒板文字）をテスす、簡単「見」「聞き」ンを検索、。講義デ講義デーテキストマイニン音声認 自然言語処理画像認データ解テキスト生1万件以上の講義動画から蓄積された教育関連のキーワードを解説する辞書デーテキストを作1万件以上の講義動画から蓄積された教育関連のキーワードを解説する辞書デーテキストを作成テキストを作成事例①：胃がんを検出する内視鏡画像診断支

画像認 画像認6以上胃を熟練内視鏡医レ精度検出し、医師を支援す画像認良質な胃がんデータをAIに覚えこませ、正しい診断を教師デー学習せ。1画像約00秒し「し25」の医療現場を支援す。良質な胃を覚良質な胃がんデータをAIに覚えこませ、正しい診断を教師デー学習せ。1画像約00秒し「し25」の医療現場を支援す。画像出典：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。数万種類の物質から生体内の10万種類以上のタンパク質に最適組合わせを見量子力学分野を学習せ、予測ミレンを行う低ス短期間最適化を数万種類の物質から生体内の10万種類以上のタンパク質に最適組合わせを見量子力学分野を学習せ、予測ミレンを行う低ス短期間最適化を支援。画像出典：日本製薬工業協 事例

音声認 自然言語処音声認自然言語処音声認チャットボットは、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人間自然言語処理技術人間使う言葉をン処理せ技術利用ま会話を繰返す強化学習を行、会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利用ま会話を繰返す強化学習を行、会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画像出典：リックテレコ 事例①：画像生成アルゴリズム「GAN入力データを学習し、オリジナルの出力をAIが作成する技術オリジナルの人物画像や音声データ、オリジナルゲームの作成などと日々進化AIに「馬」と「シマウマ」の画像を大AIに「馬」と「シマウマ」の画像を大量習させる。（特徴量を独自で抽出「馬」の画像換することが可能教師なし学習により複数の入力データから馬という物体がどのようなもの、特徴マウマはような特徴なを学習す。得情報馬をマウマ変換し画像を生成し、を教師学習よ本物マウマう正解を与精度高オリジナ画像生成を実現し。教師なし学習よ複数入力教師なし学習により複数の入力データから馬という物体がどのようなもの、特徴マウマはような特徴なを学習す。得情報馬をマウマ変換し画像を生成し、を教師学習よ本物マウマう正解を与精度高オリジナ画像生成を実現し。 ４AI企業におけるAI出典：情報処理推進機構の公表資料「AI白書2020」よ AI出展：未来IT図 これからのAIビジネAI画像出典：AIのキホン、梅田弘之著、インプレ 機械学習におけるビジネス課コスト効技術検コスト効技術検商用利用開検コンサルティング工程の費用負担は。。。。「「NoFreeLunch定理な対し最高精度を出せ万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万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関連基礎知識(1)講師西日本電信電話株式会社（NTT西日本）北山賢一AIリテラシ 概授業形態は、e-授業概講1AIが変える社NTT⻄⽇2働き方改革とNTT⻄⽇3AI基礎知識NTT⻄⽇4AI基礎知識NTT⻄⽇5I/CT関連基礎知識 クラウドNTT⻄⽇6I/CT関連基礎知識 情報セキュリティNTTラーニングシステ7I/CT関連基礎知識 情報セキュリティNTTラーニングシステ8I/CTシステムの活用実践 テレワーNTT⻄⽇9I/CTシステムの活用実践 コミュニケーションツールNTT⻄⽇I/CTシステムの活用実践 コミュニケーションツールNTT⻄⽇I/CTシステムの活用実践 業務サポートシステNTT⻄⽇I/CTシステムの活用実践 総務、⼈事、経理系システNTT⻄⽇22222344444画像出典︓税理⼠法⼈キーストーン神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リアル社会IoTの状況（2020年予測（IoTデバイス300億

（コネクテッド・カー1.5（1ZB＝1兆出展︓総務省H29年度版報通信白書IoTのIoT（2020年予測

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⼤事社会課題解決に向けたIoTの活（位置情報

道路路⾯診断〜道路管理の

度度((出典︓出典︓道路路⾯診 〜道路の現状ポットホーひび割

置く深刻深刻な損壊なること道路路⾯診断〜道路点検の表層

路盤路盤も含めた費用路盤も含めた費用:約18,000費用:約5,000道路路⾯診 〜新たな点検⽅法CC

やAI点検の1/3―点検の1/3――道路路⾯診 〜新たな点検⽅法るデータ収 データ解析・診 視えるる・スマートフォ（加速度／⾓速度

平たん性(IRI値)の算

Web地図表CCCC※算定シミレショ【路⾯画像取得⽤・ビデオカメ（4K動画

LCC（ライフサイクルコスト）︓製品の発案から廃棄までの期間に発⽣するコス道路路⾯診 〜IoT活⽤による価値問道路⽼朽化により問住⺠の安⼼安全な暮らしを脅か維持修繕費が減取り組取り組⾃動的に道路の損傷箇所を検価住⺠に安⼼安全な暮らしを提価安価に修繕すべき箇所を判スマート検 〜現状とニーズスマート検 〜IoT活⽤による価値問問作業員不取り組取り組価価緊