会場到着

interop24　一日目　当日は、曇りでした。非常に過ごしやすい一日でした。前日まで業務だったので、夜行バスで、朝8時30分に到着しました。

各分野のカオスマップが無いと、どの分野を強化して規定していないと会場が広いです。じっくりセミナーを受けながらだと3日掛かる会場でした。実際は、2日で弾丸で回るので、1日目は殆ど会場は廻れませんでした。

会場がこの写真の見えるのがもう一つあるほどの大きさです。

半導体で超有名な、ＡＭＤさんのところも非常に活気があってゆっくり話は聞けませんでした。

セミナー会場で学んだ　ＡＩを利活用するための安全性について

 

責任あるＡＩといっても、定義は定まっていない状態でそれぞれのメーカーが走り出しているということ

差別的・個人情報等がＡＩの自動化によってアウトプットされたりする恐れがあるのでそれを制御していくことも各メーカーの売りになっていました。

企業内のＤＸの為に社内環境のＡＩ化には、

〇最新情報（数日以内）への対応

〇出力の制御

〇妥当性の保証

が求めらる。

信憑性の保証で、アメリカの弁護士が生成ＡＩの判例引用を鵜呑みにして間違えたことが起こった事例も報告されているそうです。

有用性・安全性　攻撃的か？不快か？

知的財産　著作権の問題　ピカソ・ビートルズの楽曲をデータで飲み込んだ場合のＡＩが作曲した場合の問題点は？

データプライバシーの確保を、Amazonさんに限らず各メーカーも独自に安全性を図る技術の発表がありました。

経営者から見たIoT　AI・DX

 IoT×AI＝DX

モノ　1兆個（Ｍ２Ｍ）

人　７０億人（Ｈ２Ｍ）

モノ　＞人　×　150倍　のモノが、インターネットにつながる

ＤＸ効果が出るのに、2～3年かかる辛抱が出来るかにかかっている

データの収集に合わせて情報の集積には時間が掛かる。早く始めた方が差別化に繋がります。

製造系の各種センサーが人の５感を越えつつあります。人にしかできない部分を任せる可能性が拡がります。

ＤＸを進めている企業事例

キーワードだけご紹介します。

資生堂　魚谷　雅彦氏

ギアランＡＩ買収による顔解析

マッチコー買収による色解析

パーソナライゼーションの徹底化

多様化と私だけ化ブランド

京セラ　谷本　秀夫氏

生産性ＵＰの為に、ＲＰＡ導入

SigFoxのIoT新事業

チャレンジ精神復活　アメーバ経営の貫徹

すかいらーく　谷　真氏

３０００店舗のＡＩ分析

数１００の販促セグメント

IoT・AIによる宅配事業化

データによるクリエイティビティ

ＲＡＩＺＡＰグループ　瀬戸　健氏

高級ブランドバックがライバル

自己研鑽事業は全分野

IoT・ＡＩは全て内製化

正しい分析が科学になる

ＤＸの成功は、ひとづくり

IoT技術検定試験（ＭＣＰＣ）

ハイスキルＩＴ技術者（ＣＩＴＰ）

ＡＩの進展で、データ管理が肝

データサイエンティスト検定（ＤＳ検定）

等を使って各人のスキルアップが重要です。

 

余談（笑）

ホテルに、知らなかった千葉キャラクタのタペストリーがありました！