/

01 2

����������

�������� ��

������� �� ����

&+4#(=20407*54/3E?7<� $�/����:<7

• KIJM <��7)9<A,:� /���7*C)�26+D.

• KIKL ';.06)9<A,:� /���8:C)G���<"�.B!6@H�26+D.

• KIKM ';.06)1,24� /��;9<A,:�%F�-D.)9<A,:��;:56+D.

• KIKM '<��;�06)��<�����/�-:0E>:B:+)�-:0E>:B:+188269<A,:18/*C,D.

/

01 2

1.0 ����: �,��-

2.0 ����: �,�-

3.0 ����: �,�-4.0 ����: �,�-5.0 � $*"��

Society 5.0,���� �-

����

�#(�*��

����

�)�%&'!�+

�������

0

12/3

������ �

• �� �#����• �� �#� �• �� �#����• �� �#��� �������• �� �#DeepLearning�!"��� ��

��

��

��

�!&"#�������

A) �&� �$%Perceptron

B) ���&� �$%� �����

C) Deep Learning '���(� �����

����

�� ��

0

12/

Google$�=2012>

047,-

1��#*�'YouTube62.+�513;</#���!�)�513;</%�$� +���(�!+������#�+513;</#��*� &����$98:��+����+���*� &"����

Quoc Le, et. al: Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning, ICML2012, 2012

62)*9BFD/��H

• BFD9#���/� G��G� • ���59#���/$��G�7�04 �–�(;��7<>CAE%?.=8��• �'8�/-:,• ��/&!"1>��8�+6!@�34,>

0

12/

��

����

ITAI

����

�����

7:>;<846=>1

���

�����*.#,*#.�+$��&'*%-�/!#,��&/-'" (��/-.#)

����

9425>3

AI0�

0

12/

�&��

�� ,;37<.

��������>:4/1

�� �,;37<.

0<.5*2;+����:4/1

�,;37<.

����-679<-8;

�#��$%"�'!(,;37<.=���#� )��

IBMWatson• IBML��(.7Watson8;5!�J'/$�-L$�R10�NIG1�<5CL# R�EDH��*�)+�;&0AOAD6�-M��5�K��34�'/$H2�@Q�%� P�>F9DPLL5OED=�;"QF9OBSGAD6��*�)+�M7AI; R�ED���L��GMJ9:8HL?H6– http://japanese.engadget.com/2016/08

/07/ibm-watson-10/• WatsonL�,��

– https://youtu.be/2K3rjIMasRc

0

12/

������ �������"��� �����������!#����������"��������������

� �

2010 28%2011 26%

DL$�� Google$�

2012 16% %&'%� AlexNet 8�

2013 11.7% Cralifai 8�

2014 6,6% Google 22�

�� 5.1%2015 3.57% Microsoft 152�

2016 2.99% Trimps-Soushen2017 2.25% Momenta.ai

!C�"8Gb���*N^XQCM\LV _WQ@RMP^C�D()C�:<>;B`

��PQTYb

WQ@RMP^DPQTY

A?GJ�7cWQb��'$��SKZ

RMP^b��>921

•GPSBFI�%#�•V\KW^E]^UC+/�

M\LV

��PQTY_54653b

.�C�WQ@RMP^J0���=a[^O@PQTYC�&BFHPQTY9�,��J-�

/

01 2

�*4)RMKWJ

• �����%< �;�!>E��+A�*B#E�56)B

• ��$9DC6)B���<Z�; �;�!>E3;==:Z3;�(EIUQSWL@PMOTWH7"-�*4:1.2Z����; #�E��:�56)9)

• �0) �;�!>3;?;E'&V��1B/8,�=CB

–��FWGNHO– ��� XSocial engineeringY

-/.+,-��?!�

• ���$=EUYcL\b3A8B7 >&'29*

�>��;4C #$�f!

�$�…d��e…���=�($�D)@:156<

• ��?�"�G`IQaTIM��?�%���?IacN

R=K]^cZb[P_? # VS. HcXb;���?)0L^JbV`c�?Xa

WFOL\S_[P_? #

/

01 2

��

� ('&)

The best way to predict the future is to invent it �!���%# �!�����%# �

- Alan Kay

The best way to predict the future is to DESIGN it��!��� ��

- Hideyuki Nakashima

�!����%# �!��*�$�%# ��!� �" ��

/

01 2

�0��-�$���'(2018)�2 1G?<AE=F��')/�9%7�,1.!+G�')�?<AE=F9�*+�9%7�G-��"-,�7H

(�5GEB>@�:CD;�0��9%*�6�*+#3�-�*'� 1G���/��*+�7H?<AE=F&8��1��,�*+G�,1.�H�9�4701�')(H(p.13)

\WU_R8675��&r

• +./�>�gboZjna– jncoY^f�3'<LZke�3'H– 9:DKMg^]nV

• �"sh^Ykn?CD+.-�• �>�sdmoln[/Work sharing

– @IBE��"F�!�*Dt• *�(��$�Y[_iq��$D�OMr

– ;G)�#� – *�Y[_i`XSn=�4p

• ,%Y[_iq1 �/<LYTQmnV,%Hr– AID��P�ONBJ�LAM*�

• �0– AIDKM��2�0

• CBT (Computer-Based Test)• IRT (Item Response Theory)

/

01 2

9��*��

• ���–��*���#'"&,

• �� *��$!��*�• ��42/1• ��+8���5��7��7�%)(6• ����-.03

/0DWUQR>��8D92)�

• .�(�"$�B1+MQNOTLYS��AMPUYX���4ECTVK�?A� "$@EG1��A)�@<2=110Z20��@1:IFJ��!*DWUQR%>��>6H# J-&81���A��5�2=2H)�J��9H7?5�*?A�,'�J�;?23

• https://www.nri.com/jp/news/2015/151202_1.aspx

/

01 2

���#��$���%

• ��#��#�"��#��!� AI#��!� ���

• ��$��&�! ����#���

�!("#*���

• �!5��&'$-6– ����– ��– 2013.4/– ���

• "#5��%�$6– ��*��– ��,��*�+�)– �– ��

0

12/3

32�&��

• )0*1.+,�%&! (��–.+,�%&������$ �

• ���&��"�• -/10&��"�• ���&���• �#&����• SDG’s&��'4252

��

0

12/

Linear�� vs. Exponential��

0

200

400

600

800

1000

1200

Linear Exponential

���� ���������������������

���������

• ��������• ��%(�#'!#��–���������������

• ���$&" '!#��–���������� �

0

12/

4/31#E�7

• RNBOLMUE���5V $*E ��AFC>"%E.W– �0��VRN≧11XOLMU≦10W– )/VRNF��X& �6W– �H�:VRNF�XOLMUF��W

• 4/31#(Y!X8��3,9=�;I=X?JFRN$E#�

• ���2�-�V�NQULSTPU=��WK�JG+:=X�� FRNBOLMU@<'�DC:

�������������

�����

���

������

�����

��

��

�����