目的:
医療の世界が急速に進歩していることを確認いただきます。
ねらい:
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本テーマは、春日雅人公益財団法人朝日生命成人病研究所所長編著の
メルマガバックナンバー(08年3月~前月分)は、下記URLよりご参照ください。 http://www.newspt.co.jp/data/mailmaga/mgbk.html
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AIの使い道は非常に多岐にわたります。以下に代表的なものをいくつか挙げてみます。 1. 自動化:AIを使うことで、人の手作業が必要だった作業を自動化することができます。例えば、製造ラインや物流センターでの作業、顧客サポート、書類作成、請求処理、勤怠管理などが挙げられます。 2. 予測・分析:AIを使うことで、データの中からパターンや傾向を見つけ出し、将来の予測や意思決定に役立てることができます。例えば、金融分野では株価予測やリスク管理、マーケティング分野では顧客行動予測やセグメンテーションなどが挙げられます。 3. ロボティクス:AIを使ってロボットやドローンを制御することができます。例えば、自動運転車やドローンの配送、医療分野での手術支援、農業分野での収穫作業支援などが挙げられます。 4. 自然言語処理:AIを使って自然言語を処理することができます。例えば、音声認識や機械翻訳、チャットボットなどが挙げられます。 5. 画像認識:AIを使って画像を認識することができます。例えば、自動車運転支援システム、監視カメラでの犯罪防止、医療分野での画像診断支援などが挙げられます。 以上は一部であり、AIの使い道はまだまだ広がっています。また、AIを使った新しいサービスやプロダクトを開発することも可能です。
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AIの機能 |
実用の例示 |
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1.解析系 |
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11.画像解析 |
医療診断、不良品選別、問題個所発見、生体認証、条件合致画像抽出、挙動解析 |
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12.音声解析 |
通訳、文章化 |
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13.文章解析 |
要約・議事録の作成、重要キーワードの抽出、不正の検出、翻訳 |
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14.センサー・GPSデータ解析 |
ウェアラブル機器によるデータ解析、IoTによる異常察知、故障診断、GPSデータでの繁閑解析 |
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15.DNA・ゲノム解析 |
難病原因把握・対応、がんの診断・治療 |
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16.情報解析 |
ネット上の情報あるいは実績データを検索し複雑な問いに対して回答(チャットGPTなど) |
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17.行動解析 |
学習状況解析、購買履歴解析、 |
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2.探索系 |
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21.探索 |
MI、新医薬候補探索、事象の因果関係分析 |
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22.最適解探求 |
自動スケジューリング、勤務シフト自動作成、碁、将棋、販売予測、各種予測、 各種シミュレーション |
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23.創作 |
作詞、作曲、作文、絵画制作 |
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3.自動化系 |
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31.作業自動化・作業支援 |
事務作業自動化(RPA)、自動案内・ガイド、選別、梱包、手術、介護 |
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32.自動制御 |
プラント自動操業、スマート農業、AI家電 |
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33.自動運転 |
ロボット、ドローン、車自動運転、自動建機、自動倉庫、 |
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11.画像解析 |
はるか前から人間の能力を超えています。 |
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12.音声解析 |
個人差を乗り越えるのに苦労しています。 |
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13.文章解析 |
最近の進歩は目覚ましいものがあります。Googleが提供しているBERTが有名です。 |
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14.センサー・GPSデータ解析 |
IoTもその1形態ですが、至るところで活用されています。 |
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15.DNA・ゲノム解析 |
人間ではとてもできない組み合わせと疾病の関係の分析などが進んでいます。 |
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16.情報解析 |
知恵のある情報検索です。対象情報は社内データとネット上のデータとがあります。最近のチャットGPTは驚愕でした。 |
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17.行動解析 |
個人の行動特性・実績を踏まえてその人向きのガイドをするためのものです。 |
探索系は、その種類によって以下のように分かれます。
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21.探索 |
正解を探すアプローチです。正解でなければ近くてもダメです。 |
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22.最適解探求 |
絶対的な正解はない領域で、最適解を求めるアプローチです。多くの形態があります。 |
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23.創作 |
人間にしかできないと言われていた領域ですが、かなりのことがAIでもできるようになりました。 |
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31.作業自動化・作業支援 |
人間が実施していた作業を自動処理するものです。完全自動化だけでなく、人間の作業を支援するものも含まれます。 |
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32.自動制御 |
機器・設備の自動制御を行うものです。 |
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33.自動運転 |
機器を自動で動かすものです。 |
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順位 |
案件の保有機能 |
該当件数 |
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1 |
最適解探求 |
47 |
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2 |
画像解析 |
41 |
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3 |
センサー/GPS情報解析 |
37 |
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4 |
行動解析 |
17 |
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4 |
探索 |
17 |
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4 |
作業自動化 |
17 |
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7 |
自動制御 |
12 |
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8 |
音声解析 |
11 |
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9 |
文章解析 |
10 |
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10 |
自動運転 |
7 |
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11 |
情報解析 |
3 |
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12 |
創作 |
2 |
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13 |
DNA・ゲノム解析 |
1 |
1.大卒初任給の大幅アップの開始
三井住友銀行が大卒初任給を5万円上げました。|
初任給を上げたのは、デジタル分野など専門人材の獲得競争が業界の垣根を越えて生じているためです。人口減少に伴って店舗の事務作業が減る一方で、デジタル関係の仕事は重要性を増しています。三井住友FGはスマホで様々な金融取引や手続きができるサービスを3月に始め、個人向け取引を支店中心からスマホ中心にします。優秀な人材獲得が欠かせません。 三菱UFJ銀行もデジタル分野などの人材獲得に動きます。22年から一部の専門人材の新卒採用で、能力に応じた給与体系を導入しました。1年目から年収1000万円以上となる可能性もあります。物価高で実質的な賃金が減っていることも給与引き上げを急ぐ理由です。若手の転職など人材の流動性は高まっており、会社側がいかに人に投資できるかが金融機関の競争力を左右しそうです。 |
4.ICT革命の時代へ
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総務省2019年版情報通信白書 1995年にMicrosoftが発売したWindows95は、インターネットが一般に普及する大きな契機となったといわれている。Windows95は初期状態でTCP/IPプロトコルを搭載しており、プリインストールしたパソコンであれば、ダイヤルアップ接続機能やWebブラウザも付属していた。インターネットが体験できる機能は当時まだ珍しく、多くのユーザーを獲得した。 |
以下のGAFA企業の事業基盤はインターネットです。
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企業名 |
主な事業 |
創業年 |
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Amazon |
EC |
1994年7月 |
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Google |
検索サービス |
1998年9月 |
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Facebook |
SNS |
2004年2月 |
| 第4次産業革命とは、 18世紀末以降の水力や蒸気機関による工場の機械化である第1次産業革命、 20世紀初頭の分業に基づく電力を用いた大量生産である第2次産業革命、 1970年代初頭からの電子工学や情報技術を用いた一層のオートメーション化である第3次産業革命に続く、次のようないくつかのコアとなる技術革新を指す。 IoT及びビッグデータ,AI 出典:内閣府レポート |
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