⑤-1 高度化（クラウドサービス）4/17はここから

※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

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

4 2015/4/17 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と

SSH,ELSI課題

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 ３－１

（１持将棋） 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

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）

5

NHK クローズアップ現代(2013.11)

グーグルと自動運転（アスキークラウド）

http://ascii.jp/elem/000/000/855/855663/

センサー型AI

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

2015/4/17 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と

SSH,ELSI課題 6

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。 ・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）

・マルチモーダル学習（画像キャプション自動生成）

2015/4/17 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と

SSH,ELSI課題 7

Error Rate

2015/4/17 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と

SSH,ELSI課題 8

ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)

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

9

知識型AI

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 氏名 116-5004Ｅ 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)

2015/4/17 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と

SSH,ELSI課題 10

知能ロボット

アシモ Bigdog -> Cheetah （移動型ロボット：運動能力） http://www.youtube.com/watch?v=W1czBcnX1Ww

アイボ パロ （ペット型ロボット：癒し） http://paro.jp/?page_id=247

コミュニケーションロボット 石黒教授 ジェミニ （アンドロイドロボット：見た目）

http://www.youtube.com/watch?v=QMEXBWJDUMk

パペロ ifbot ワカマル NAO ペッパー

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Race Against the Machine 4/24はここから

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

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The 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

13 2015/4/17 富士ゼロックス講演会

The Future of Employment (2) Carl Benedikt Frey and Michael A. Osbome, Oxford Univ.

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　■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」

2015/4/17 富士ゼロックス講演会