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農地関連情報システムでのデータに基づく
AI活⽤可能性シーンのご紹介
2019年12⽉18⽇⽇本アイ・ビー・エム株式会社
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DXとは、AIとは、IBM Watsonとは
“DXとは何か?”
データに隠された洞察をビジネス価値につなげる(その洞察獲得にAIを活用し、そのAI活用には、「データ」、「人材」、「信頼」が必要)
© 2019 International Business Machines Corporation
“AIとは何か?”
Predictions(予測) 自社のビジネスに何が起こるか予測するAutomation(自動化) 予測、分析、洞察のプロセスを自動化し、
従業員を付加価値の高い業務に専念させるOptimization(最適化) 組織や個人が消費している時間を最適化させる
“IBM Watsonとは何か?”
データに意味づけを行い、自然言語を理解し、説明性を確保して、リコメンデーション、予測、自動化を実現するソフトウェア
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DX実現に向けたありたいシステム構成多様な分析ニーズに対応し、データをつなぐ・整える・分析・活用する基盤が欠かせなく、ハイブリッド・マルチクラウド環境での業務遂行が一般的な形態となると考えます。
© 2019 International Business Machines CorporationIBM Cloud On PremiseEdge PrivateOther Cloud
AWS Azure GCP運⽤担当者
アプリ開発者
業務担当者 データ・サイエンティスト
ハイブリッド・マルチクラウド管理 セキュリティー管理
アプリ開発
業務プロセス
プロセス⾃動化
開発環境
本番環境
データ
データ
データレイク
データカタログ メッセージング
基盤
SoRアプリ
SoEアプリ
SaaS
アプリ稼働
Data
Integration
Automation
Applications
Multicloud Management Security
データのサイロ化の解消
データとAIのライフサイクル管理
4© 2019 International Business Machines Corporation
出典:農林水産省さま「デジタル地図」を活用した農地情報の管理に関する検討会第1回資料
共通申請システムでのAI活用可能性領域
5© 2019 International Business Machines Corporation
1.各団体・各機関ごとの申請・審査・処理紙ベースの⼿続き / 複数の様式 / ⼆重・三重⼊⼒ / 現地確認作業/ 照会・突合処理 / 紙ベースの審査 / ヒューマンエラー等々
2.農地の集約・集積化事務量増加等々
3.高齢化・人口減・職員減申請支援 / 現地確認作業支援 / 審査支援 / 技能継承支援/ システム機能追加・運用支援等々
4.農業の発展経験・勘のデータ化 / EBPMの取り入れ / 消費者ニーズのリアルタイム把握/ 関連データ連携等々
農地情報管理の課題とニーズ(弊社の理解)
6© 2019 International Business Machines Corporation
農地情報管理でのAI活用可能性シーン
⼼理系
⾔語系
Watson Assistant申請⽀援chatbot / 審査⽀援chatbot / コールセンターオペレーター⽀援chatbot照会応答系
Text to Speech管内放送⽀援
Speech to Textコールセンターオペレーター⽀援/議事録作成⽀援
Visual Recognitionポリゴン整合性照査⽀援 / 損害評価⽀援
知識探索系
⾳声系
Discoveryニーズトレンドの発⾒ / 横断検索⽀援
Discovery News農業関連ニュースの収集
Personality Insights
Language Translator海外事例翻訳⽀援
Natural Language Understanding
Natural Language Classifierコールセンターオペレーター⽀援
Tone Analyzer(⽇本語未対応)
Knowledge Studio
画像系
注:実プロジェクトでは複数機能の組み合わせがほとんどになります。
7© 2019 International Business Machines Corporation
損害評価の一次評価・審査自動化(案)
自動化方法(案):一次評価 1)災害前後の画像差異から損害評価コードに変換2)評価の根拠として、過去の類似事象を提示
一次審査 1)報告書から支払い事由コードに変換2)支払い事由の根拠として、過去の類似事象を提示
契約者 通知 自動評価システム
評価結果+
類似事象最終評価者
支払い 契約者
課題(仮定):他時間の評価・調査・審査 / 専門知識 / 属人性
過去事象(テキスト+画像)から評価履歴を学習
自動審査システム
最終認定者
報告
過去事象(テキスト+画像)から審査履歴を学習
自動化後のプロセス(仮定):
審査結果+
類似事象
8© 2019 International Business Machines Corporation
事例1:知識探索系(E.&J.Galloワイナリーさま)-水量供給管理支援 with気象データ -
9© 2019 International Business Machines Corporation© 2019 International Business Machines Corporation
事例2:知識探索系(株式会社かんぽ生命保険さま)-保険金支払審査業務支援 -
10© 2019 International Business Machines Corporation
補 ⾜︓
11© 2019 International Business Machines Corporation
事例3:照会応答系(独立行政法人中小企業基盤整備機構さま-起業相談・経営相談支援 chatbot -
12© 2019 International Business Machines Corporation
事例4:知識探索系(ミツフジ株式会社さま)-体調モニタリング with IoT -
13© 2019 International Business Machines Corporation
事例5:知識探索系(南アフリカ政府さま)-警備支援 with IoT -
14© 2019 International Business Machines Corporation
AIの進化状況
マルチタスク、マルチドメイン、マルチモーダル、エッジでのAI、
結果に対する説明性Narrow AI︓ノイズの除去、シグナルの発⾒
Broad AI︓根拠に基づいた⾸尾⼀貫した主張を組み⽴てる能⼒の磨き上げ
ディベート・システムProject Debater
クロスドメインでの学習と理由付け、Broad autonomy
General AI
シングルタスク、シングルドメイン特定業務における正確性とスピード
バーチャル・エージェント(マルチ・モーダル)
ロボットや機械の制御・⾃動化
現在
⽣産・物流最適化, 在庫・発注判断
AIスピーカー、⾃動チャット
フィールド・テクニカル・アドバイザー
医療診断・保険審査法務・法規制対応
オペレーター・アシスト
ウエラブル・デバイスによる体調管理14
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15© 2019 International Business Machines Corporation
⼼理系
⾔語系
Watson Assistantアプリケーションに⾃然⾔語インターフェースを追加してエンドユーザとのやり取りを⾃動化
照会応答系
Text to Speechテキスト⽂章を⾳声に変換する
Speech to Text⾳声をテキスト⽂章に変換する
Visual Recognition画像コンテンツに含まれる意味を検出する
知識探索系
⾳声系
Discovery先進的な洞察エンジンを利⽤して、データの隠れた価値を解明し、回答やトレンドを発⾒する
Discovery NewsDiscovery上に実装され、エンリッチ情報も付加されたニュースに関する公開データセット
Personality Insightsテキストから筆者の性格を推定する
Language Translatorテキストを他⾔語へ翻訳を⾏う
Natural Language Understanding⾃然⾔語処理を通じてキーワード抽出、エンティティー抽出、概念タグ付け、関係抽出などを⾏う
Natural Language Classifierテキスト⽂章の分類を⾏う(質問の意図推定など)
Tone Analyzer(⽇本語未対応)テキストから筆者の感情、社交性、⽂体を解析
Knowledge Studioコーディングなしに、業務知識から⽣成した機械学習モデルで、⾮構造テキストデータから洞察を取得
画像系
https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/services-catalog.html
IBM Watson 機能一覧
16© 2019 International Business Machines Corporation
AI Ladderを支援するIBM Watson
Studio
MachineLearning
OpenScale
KnowledgeCatalog
各ステップの実現を⽀援するIBM Watsonソリューション
データがすぐに⼿に⼊った︕
データ分析・加⼯がスムーズに出来た︕
AIモデルの実⾏環境がすぐ準備できた︕
AIモデルが出⼒した結果の根拠を提⽰できる仕組みがあった︕
AIモデルのバイアスを緩和する仕組みがあった︕
AIモデルの精度を監視し、フィードバックデータを溜める仕組みがあった︕
CollectOrganize
AnalyzeInfuse
段取り 道具× 効率よくスムーズなAIプロジェクトの運⽤