Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
数年先の金融DX/AI活用
Search
abenben
March 25, 2023
Technology
2
510
数年先の金融DX/AI活用
2023.3.25(Sat)に開催する「【FDUA×Lupinus】金融業界におけるDX/AI活用~金融AI成功パターン出版記念」で発表した資料です。
abenben
March 25, 2023
Tweet
Share
More Decks by abenben
See All by abenben
Web3概略:手早く把握
abenben
2
970
Web3とNFTの教科書
abenben
1
330
各種生成AIについて
abenben
3
1.5k
金融とAI
abenben
1
280
PythonによるWeb3開発
abenben
1
200
【超入門】対談前に知っておこう! 新時代の常識「Web3」のきほん
abenben
1
150
NFTを覚えて視野を広げよう!
abenben
1
700
進化し続けるPython事情、こっちも使えるか考えてみよう!
abenben
0
180
オルタナティブデータ活用ブームの先に何があるのか
abenben
1
1.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AWSを始めた頃に陥りがちなポイントをまとめてみた
oshanqq
1
1.7k
20分で分かるIAM全機能 (拡大版) / 20240903-jawsug-yokohama-iam
opelab
3
120
Datadog を使ったプロダクトとクラウドの セキュリティモニタリング
mrtc0
0
450
HolidayJp.jl を作りました
mrkn
0
110
X-Correlation Injections (or How to break server-side contexts)
fransrosen
0
360
開発者体験を意識した開発チームの生産性向上の取り組み
ham0215
3
650
Oracle Database 23ai 新機能 #3 Oracle Globally Distributed Database(GDD)
oracle4engineer
PRO
1
160
Dive Deep in Cloud Run: Automatic Base Image update
aoto
PRO
0
900
マーケットプレイス版Oracle WebCenter Content For OCI
oracle4engineer
PRO
1
160
「名前解決」から振り返るAmazon VPC
yuki_ink
0
320
AWS IAM Identity Center議論会 〜 認証認可結合モデルと認証認可分離モデル / 20240827-jawsug-arch-iam_identity_center
opelab
3
320
エンジニア向け会社紹介資料
caddi_eng
15
250k
Featured
See All Featured
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
18
2.9k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
128
8.8k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
26
1.9k
Web Components: a chance to create the future
zenorocha
308
41k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
165
48k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
93
13k
It's Worth the Effort
3n
182
27k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
PRO
27
7.4k
Designing on Purpose - Digital PM Summit 2013
jponch
113
6.8k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
135
6.5k
Navigating Team Friction
lara
183
13k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
22
4.8k
Transcript
ઌͷۚ༥%9"*׆༻ *OTUJUVUJPOGPSB(MPCBM4PDJFUZגࣜձࣾ ্੮ݚڀһ Ѩ෦Ұ '%6"ʷ-VQJOVT ۚ༥ۀքʹ͓͚Δ%9"*׆༻ʙۚ༥"*ޭύλʔϯग़൛ه೦ 4BU
݄ʹࡳຈ͔Β౦ژʹҠॅɻ ݱࡏڭҭˍ)3اۀͰϒϩοΫνΣʔϯΛ׆༻ͨ͠ 8FCϓϩδΣΫτͷςοΫϦʔυΛ୲ɻ ւಓʢখʣੜ·ΕͰɺࡀͱࡀͷ່ɺࡀͷଙ ͕͍Δɻझຯཱྀߦͱਆࣾ८Γɻ 1ZUIPOػցֶशɺϒϩοΫνΣʔϯɺΫϥυɺۚ ༥ɺιϑτΣΞ։ൃʹؔ͢Δ*5ίϛϡχςΟͷελο ϑʢओʹίϯςϯπاը୲ʣɺઌٕज़ɺϏδωε ৫վֵͷΠϕϯτاըɺࣥචͳͲͷݸਓ׆ಈΛߦ͏ɻ ίϛϡχςΟӡӦελοϑ
4UBSU1ZUIPO$MVCɺϑΟϯςοΫཆίϛϡχςΟ΄͔ଟ मɺࣥචɺ༁ɺࠪಡ ɾ4QBSLʹΑΔ࣮ફσʔλղੳ ʕେنσʔλͷͨΊͷػցֶशࣄྫू ɾϚϯΨͱਤղͰεοΩϦΘ͔Δ ϓϩάϥϛϯάͷ͘͠Έ ɾ࣮ફ ۚ༥σʔλαΠΤϯε ӅΕͨߏΛ͋ͿΓग़ͭ͢ͷΞϓϩʔν ɾςετۦಈ1ZUIPO ɾ͋ͨΒ͍͠1ZUIPOʹΑΔσʔλੳͷڭՊॻ ɾΈΜͳͷϒϩοΫνΣʔϯ ɾϑΟϯςοΫΤϯδχΞཆಡຊ ɾ1ZUIPOεΩϧΞοϓڭՊॻ ɾ"GUFS("'"ࢄԽ͢Δੈքͷະདྷਤ ɾ࣮ફγφϦΦɾϓϥϯχϯά ɾۚ༥"*ޭύλʔϯ Ѩ෦ Ұ ʢ͋ΜΜʣ *OTUJUVUJPOGPSB(MPCBM4PDJFUZגࣜձࣾ ্੮ݚڀһ Profile
0/("&4)*ʢ8FCɾ%"0ʣ
ग़൛͓ΊͰͱ͏͍͟͝·͢ʂ
ۚ༥ޭ"*ύλʔϯ
ۚ༥σʔλαΠΤϯεˍΤϯδχΞ ❏ ۚ༥ͱٕज़ͷجૅΛ֓؍ ❏ "*Ϗοάσʔλ*P5 ❏ νϟοτϘοτ ❏ "1*ΤίγεςϜ ❏
ΫϥυωΠςΟϒ ❏ ,:$ ❏ ηΩϡϦςΟ ❏ ΠϯλϥΫγϣϯσβΠϯʢ6*69ʣ ❏ ϑΟϯςοΫαʔϏεͷະདྷ ❏ ͍Ζ͍ΖͳใΛ׆༻ͨ͠גࣜӡ༻ ❏ اۀؒωοτϫʔΫͱใͷ ❏ ڥŋࣾձŋΨόφϯεධՁͷͨΊͷ ςΩετϚΠχϯά ❏ ܾࢉ৴ͷ ςΩετϚΠχϯάʹΑΔاۀධՁ ❏ ϚΫϩܦࡁੳͷ͍· ❏ ߴසใ͔ΒಡΉऔҾߦಈ ❏ ۚ༥ʹ͓͚Δσʔλ׆༻ͷকདྷ
"*ͷ • ػցֶश .BDIJOF-FBSOJOH • ࣗવݴޠॲཧ /BUVSBM-BOHVBHF1SPDFTTJOH • ίϯϐϡʔλʔϏδϣϯ $PNQVUFS7JTJPO
• Իೝࣝ 4QFFDI3FDPHOJUJPO • ϩϘςΟΫε 3PCPUJDT • ҙࢥܾఆ %FDJTJPO.BLJOH • σʔλϚΠχϯά %BUB.JOJOH • ڧԽֶश 3FJOGPSDFNFOU-FBSOJOH • ਐԽతܭࢉ &WPMVUJPOBSZ$PNQVUBUJPO • ࣝදݱͱਪ ,OPXMFEHF3FQSFTFOUBUJPOBOE3FBTPOJOH
ؾʹͳΔτϐοΫ 技術名 説明 Stable Diffusion データの分散表現を⾼次元空間で効果的に表現する⽅法。従来の拡散法と⽐較して性能が向上している。計算量を抑えることがで き、画像⽣成、⾳声処理、⾃然⾔語処理などの分野で有⽤なアプローチとなっている。 ChatGPT ⾃然⾔語処理のタスクに⽤いられるGPT-3を基にした対話システム。多様なトピックに対応するために⼤量のデータで事前学習さ れており、会話の流れを保持して⾃然な対話を⽣成することができる。
⾳声認識・⽣成 ⾳声データを扱う分野で重要な技術。Whisper、HEAR、data2vec、data2vec 2.0などの最新の⼿法は、⾳声認識・⽣成の精度を ⾼めることができる。⾃然⾔語処理の分野での利⽤にも応⽤されている。 ⾔語モデル ⾃然⾔語処理の分野で主要な技術の1つ。GPT-3、LaMDA、PaLM、Megatron-Turing NLGなどの最新の⾔語モデルは、巨⼤な データセットで学習されており、テキスト⽣成、質問応答、機械翻訳などのタスクに成功している。 オープンソースAI ⼈⼯知能の研究や開発において、⾃由にアクセスできるソフトウェアの利⽤を可能にするもの。HuggingFace、Eleuther AI、 LAION、Stability.AIなどのオープンソースAIフレームワークは、⾼度な⾃然⾔語処理タスクを扱うことができる。GPT-NeoX-20B やBLOOMなどの⼤規模⾔語モデルもオープンソースで公開されている。 拡散モデル (画像・ビデオ⽣成) 画像⽣成、ビデオ⽣成などのタスクに有⽤な深層学習モデル。画像のピクセル値の進化を表現することで、⾼品質な画像⽣成が可 能になる。特にDiffusion Probabilistic Modelsは、モデルを学習させるときに⾼速化され、時間とともにデータを拡散することで、 ⾼品質な画像・ビデオ⽣成が可能になっている。 拡散モデル (その他のドメイン) ⾃然⾔語処理にも応⽤されており、Diffusion-LMやDiffuSeqといったモデルが開発されている。これらのモデルは、⾔語モデルを 学習するために⽤いられる。Diffusion-LMは、⾔語モデルのサンプリングを⾼速化し、⾃然な⽂章の⽣成が可能になっている。 DiffuSeqは、DNAの塩基配列を予測することができ、遺伝⼦の研究に応⽤されている。 強化学習 エージェントが環境に対して⾏動を選択することで、報酬を最⼤化することを学習する⼿法。Decision Transformer、Trajectory Transformer、Gatoなどの最新の⼿法は、深層学習モデルを使⽤して、より⾼度なタスクを解決することができる。特に、Gatoは、 複数のタスクに対応することができる「万能エージェント」として注⽬を集めている。 マルチモーダル・制御 複数の⼊⼒情報を扱う技術。超マルチモーダル・超マルチタスク「万能エージェント」は、複数のタスクを同時に実⾏し、⾳声、 映像、テキストなどの複数の⼊⼒に対応することができる。これにより、より⾼度なタスクを解決することができる。 計算量削減 ディープラーニングモデルの⾼速化や軽量化を実現する技術。DiNA、Token Merging、ConvNeXt、NeRF、Chinchillaなどの最新 の技術は、⾼速かつ⾼精度なモデルを構築することができる。特に、Chinchillaは、70億のパラメータを持つ巨⼤な⾔語モデルを ⾼速かつ効率的に処理できることが可能であり、より⼤規模なデータセットを⽤いた⾃然⾔語処理のタスクにも適⽤することがで きる。また、計算量削減技術は、エネルギー消費量の削減にもつながる。
$IBU(15 ⼈間との対話に最適化された強⼒な⾔語モデルであり、⼈間のフィード バックに基づく強化学習を使⽤して微調整されています。これにより、 ユーザーの要望に合わせた応答を⽣成することが可能となっています。 RLHFは、⼈間からのフィードバックによって⾔語モデルを微調整する⼿ 法であり、DeepMindやAnthropicなど他の企業・研究者もこの⼿法 を研究しています。 ChatGPTは事実関係を間違えたり、有害・差別的な⾔葉を出⼒する問題が依 然として存在しており、また誰でも簡単に⾼品質な⽂章を⽣成できるため、不正 利⽤が社会問題化しています。草の根的AIコミュニティであるEleuther
AIの⼀ 部でも、RLHFによる強化学習を⽤いたオープンソースの実装・モデルがリリースさ れていますが、OpenAIが従来⼿法の10倍以上の予算を費やしてChatGPTを 訓練しているという噂もあり、これらの技術を再現することは容易ではない。 このような⾔語モデルのアラインメント問題や、⼈間の嗜好・利害に合わせ た応答を⽣成する技術を研究し、より⾼品質な応答を⽣成することが求 められています。また、ChatGPTのような⾔語モデルを活⽤した⾃動⽂章 ⽣成技術は、様々な分野で利⽤されるため、データサイエンティストは、こ の技術を最⼤限に活⽤するための研究を⾏うことが重要です。 ਓؒϑΟʔυόοΫʹΑΔ ݴޠϞσϧͷ࠷దԽ $IBU(15ͷͱ ෆਖ਼ར༻ͷࣾձԽ ݴޠϞσϧͷߴ࣭Ԡੜ ʹ͚ͨݚڀ՝
4UBCMF%JGGVTJPO 任意のテキストから⾼品質な画像を⽣成することができる技術で、AI 業界やアート業界に⼤きなインパクトを与えました。この技術は、テキ ストと画像の相互作⽤をより深く理解することができる可能性があり、 従来の⼿法とは異なり、テキストと画像の間に相互作⽤を持たせるこ とができます。この点が注⽬された理由です。 拡散モデルLDMが⽤いられており、これは、2020年に提案された「ノ イズ除去拡散確率モデル」(DDPM)に基づいています。DDPMは、 ノイズ画像を徐々にノイズを除去していくことで、⾼品質な画像を⽣成 することができます。拡散モデルは、DDPMを発展させたものであり、よ
り⾼速で⾼品質な画像⽣成が実現できます。 画像⽣成において拡散モデルが重要な⼿法であることや、U-Netや ViTなどの画像⽣成や画像処理に⽤いられる⼿法との関連性にあり ます。これらの⼿法は、データサイエンティストが理解すべき重要な技 術です。Stable Diffusionの応⽤範囲は、ECサイトや医療分野な ど、ビジネスや社会の様々な分野で期待されています。 ςΩετ͔Β ߴ࣭ը૾ੜٕज़ ֦ࢄϞσϧʹΑΔ ߴߴ࣭ը૾ੜ ը૾ੜɾॲཧʹ͓͚Δ 4UBCMF%JGGVTJPOͷॏཁੑ
DALL·E 2 2022年2⽉に公開した⼈⼯知能のモデルで、 ⾃然⾔語の指⽰に応じて画像を⽣成する ことができる。以前に公開されたDALL·E というモデルの改良版で、より⾼品質で 多様な画像が⽣成できる。 Whisper ⽂字起こしサービスとして公開した無料 の⾳声認識モデルです。Webから収集し
た68万時間分の多⾔語⾳声データを教師 付きデータで学習させており、⾼い精度 で⼊⼒した⾳声を⽂字起こしが可能。 0QFO"*ͦͷଞͷϓϩμΫτ
8IJTQFS৮ͬͯΈͨ ग़యɿIUUQTRJJUBDPNBCFOCFOJUFNTGBCBGFCFE
ձٞΛըͯ͠"*͕ཁͳͲΛੜ͢ΔUEEW • ;PPN(PPHMF.FFUΛΫϦοΫ͢Δ͚ͩͰ ըͯٞ͠ࣄΫϦοϓΛੜ • Ҏ্ͷݴޠʹจࣈى͕͜͠Մೳ • ٞࣄͷΩʔϫʔυݕࡧ͕Մೳ https://tldv.io/
΄΅ຖԿ͔ͰͯΔ💦 IUUQTUXJUUFSDPNEVTUJOWUSBOTUBUVT
ະདྷʹඞཁͳεΩϧͷτοϓ̍̌ Ґ -FBSOJOH4USBUFHJFTʢ4LJMMTʣ ઓུతֶशྗ Ґ 1TZDIPMPHZʢ,OPXMFEHFʣ ৺ཧֶ Ґ *OTUSVDUJOHʢ4LJMMTʣ ࢦಋྗ
Ґ 4PDJBM1FSDFQUJWFOFTTʢ4LJMMTʣ ࣾձతಎྗ Ґ 4PDJPMPHZBOE"OUISPQPMPHZʢ,OPXMFEHFʣ ࣾձֶɾਓྨֶ Ґ &EVDBUJPOBOE5SBJOJOHʢ,OPXMFEHFʣ ڭҭɾ܇࿅ Ґ $PPSEJOBUJPOʢ4LJMMTʣ ௐྗ Ґ 0SJHJOBMJUZʢ"CJMJUJFTʣ ಠతͳൃྗ Ґ 'MVFODZPG*EFBTʢ"CJMJUJFTʣ ൃͷ๛͔͞ Ґ "DUJWF-FBSOJOHʢ4LJMMTʣ ೳಈతͳֶशྗ ˞5)&'6563&0'4,*--4&.1-0:.&/5*/ʢʹ͓͚ΔεΩϧޏ༻ͷະདྷʣ ʹΦοΫεϑΥʔυେֶͷڭत͕ʮͷεΩϧޏ༻ͷະདྷʯͱ͍͏จΛൃදɻͷೳྗ ΛϥϯΩϯάԽ͠ɺτοϓΛݟΔͱɺҐʮઓུతֶशྗʯɻ͜ΕֶशରޮՌతͳํ๏ΛબͿ ྗͰɺࣗࣾձঢ়گΛ٬؍తʹଊ͑Δೳྗ͕ඞཁɻ"*ύλʔϯ෮εΩϧΛΧόʔͰ͖Δ͕ɺઓུ తֶशྗݱࡏਓ͚͕ؒͩ࣋ͭɻޮతͳֶशࢼߦࡨޡΛܦͯɺࣦഊ͔ΒֶͿྗ͕ॏཁɻ ʢग़యʣIUUQTNUWKQQDDPMVNOBSUJDMFQIQ DPMVNO@BSUJDMF@JE
4 Skills 課題解決分析 Number One DXデザイナー Number Two リスキリング Number
Three 型 Number Four
̐ͭͷεΩϧΛʹ͚ͭΔ ՝ɾղܾͷͨΊͷੳख๏ ՝ʹରͯ͠ɺՊֶతख๏ੳख๏Λ༻͍ͯɺղܾ ࡦΛಋ͖ग़͢ख๏ɻԾઆݕূɺ1&45ੳɺϦαʔνɺ γφϦΦϓϥϯχϯά͕දతɻ %9σβΠφʔ Ϗδωεʹ࣠Λ࣋ͪɺ%9ʹඞཁͳٕज़ࣝΛ ࣋ͬͨεΩϧΛ࣋ͭ͜ͱɻ ϦεΩϦϯάɾΞϯϥʔϯ ैདྷͷϏδωεϓϩηε׳शɺՁ؍ͳͲΛࣺͯڈΓɺ
৽͍͠σδλϧจԽϚΠϯυηοτΛशಘ͢Δ͜ͱͰɺ σδλϧ࣌ʹ͓͍ͯڝ૪ྗΛҡ࣋ɾ্͢Δɻ ܕ جຊతͳ֓೦ٕज़Λཧղ͠ɺͦΕΒΛࣗ ͷεΩϧࣝͱͯ͠ΈࠐΉ
課題・問題解決のための分析⼿法 Ϧαʔνɿ͋ΔςʔϚʹ͍ͭͯௐࠪΛߦ͍ɺ৽͍͠ݟΛಘΔͨΊͷख๏ Ծઆݕূɿ͋ΔԾઆ͕ਖ਼͍͔͠Ͳ͏͔ΛՊֶతख๏ʹج͍ͮͯݕূ͢Δख๏ɻ 1&45ੳɿ࣏ɺܦࡁɺࣾձɺٕज़ͷཁҼʹண͠ɺϏδωεʹ༩͑ΔӨڹΛੳ͢Δख๏ γφϦΦϓϥϯχϯάɿকདྷͷ༧ଌʹج͍ͮͯɺ༷ʑͳγφϦΦΛ࡞͠ɺઓུͷࡦఆʹ׆༻͢Δख๏ɻ
ຊʹ͓͚ΔະདྷࢤܕΠϯϑϥɾςΫϊϩδͷ ϋΠϓɾαΠΫϧɿ ग़యɿIUUQTXXXJNBHB[JOFDPKQHBSUOFSKBQBOJOGSBIZQFDZDMF 黎明期 発表やイベントなどの報道で関⼼が⾼まる時期。 流⾏期 ピーク期。世間の注⽬が⼤きくなり、過度の興奮と⾮現 実的な期待が⽣じる時期。失敗も多い。 幻滅期 技術は過度な期待に応えられず急速に関⼼が失われる時
期。メディアでも取り上げなくなる。 回復期 いくつかの事業が利点や適⽤⽅法が理解されるようにな る時期。 安定期 技術が安定し、第⼆世代、第三世代へと進化する時期。
ϑΝϯσʔγϣϯϞσϧ ϑΝϯσʔγϣϯϞσϧɺਓೳʢ"*ʣػցֶश ʢ.-ʣͰ༻͍ΒΕΔɺେنͳࣄલֶशࡁΈϞσϧ ͷ͜ͱΛࢦ͠·͢ɻ͜ΕΒͷϞσϧɺେͳσʔληο τΛ༻͍ͯࣄલʹֶश͞Ε͓ͯΓɺ͞·͟·ͳλεΫʹద ༻͢ΔࡍʹɺϑΝΠϯνϡʔχϯάՃֶशΛߦ͏͜ͱ ͰੑೳΛ্ͤ͞·͢ɻ ϑΝϯσʔγϣϯϞσϧɺࣗવݴޠॲཧʢ/-1ʣɺը૾ ೝࣝɺԻೝࣝͳͲɺଟ͘ͷͰ͘׆༻͞Ε͍ͯ·͢ɻ ྫ͑ɺ0QFO"*ͷ(15γϦʔζʢ͜ͷ"*ϞσϧͦͷҰ
෦ʣ(PPHMFͷ#&35ͳͲ͕ɺϑΝϯσʔγϣϯϞσϧͷ දྫͱͯ͠ڍ͛ΒΕ·͢ɻ ϝϦοτ େͳσʔληοτΛֶश͢ΔͨΊɺ։ൃϝϯςφϯεʹඇৗ ʹେ͖ͳίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔε͕ඞཁͱͳΓɺڥෛՙ ίετͷ͕͋Γ·͢ɻ·ͨɺֶशσʔλʹภΓόΠΞε͕ ଘࡏ͢Δ߹ɺͦΕ͕Ϟσϧʹө͞ΕΔ͜ͱݒ೦͞Ε·͢ɻ σϝϦοτ େͳσʔληοτΛֶश͢ΔͨΊɺ։ൃϝϯςφϯεʹඇৗ ʹେ͖ͳίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔε͕ඞཁͱͳΓɺڥෛՙ ίετͷ͕͋Γ·͢ɻ·ͨɺֶशσʔλʹภΓόΠΞε͕ ଘࡏ͢Δ߹ɺͦΕ͕Ϟσϧʹө͞ΕΔ͜ͱݒ೦͞Ε·͢ɻ ʢग़యʣIUUQTBUNBSLJUJUNFEJBDPKQBJUBSUJDMFTOFXTIUNM
ͷ(BSUOFSͷϋΠϓɾαΠΫϧ 黎明期 発表やイベントなどの報道で関⼼が⾼まる時期。 流⾏期 ピーク期。世間の注⽬が⼤きくなり、過度の興奮と⾮現 実的な期待が⽣じる時期。失敗も多い。 幻滅期 技術は過度な期待に応えられず急速に関⼼が失われる時 期。メディアでも取り上げなくなる。 回復期
いくつかの事業が利点や適⽤⽅法が理解されるようにな る時期。 安定期 技術が安定し、第⼆世代、第三世代へと進化する時期。
22
None
None
None
ٕज़ͷਐԽ ৽ͨͳ ϏδωεϞσϧ ސ٬ମݧͷ্ ηΩϡϦςΟͱ ϓϥΠόγʔ ܧଓతͳ Πϊϕʔγϣϯ ৫จԽͷมֵ ύʔτφγοϓ
ͷڧԽ ࣋ଓՄೳੑͱ ࣾձతΠϯύΫτ ϦϞʔτϫʔΫ ͷීٴ ۚ༥%9"* ΧςΰϦ ࡞ɿ .JEKPVSOFZʢϛουδϟʔχʔʣ ۚ༥%9"*ͷதͰ͖͢ ࣄ߲Λͭ̕ʹΧςΰϥΠζ
ݱࡏɺ̑ޙɺ̍̌ޙͷۚ༥%9"*ʢ༧ଌʣ ߲ ݱࡏ ޙ ޙ ٕज़ͷਐԽ "*ɺϒϩοΫνΣʔϯɺ*P5ɺΫϥυίϯ ϐϡʔςΟϯά ྔࢠίϯϐϡʔςΟϯάɺڧԽ͞Εͨ"*ɺ*P5 ͷਐԽɺ((௨৴ٕज़
χϡʔϥϧΠϯλʔϑΣʔεɺφϊςΫϊϩ δʔɺࢄܕίϯϐϡʔςΟϯά ৽ͨͳ ϏδωεϞσϧ σδλϧࢿ࢈ɺΦʔϓϯόϯΩϯάɺϑΟϯ ςοΫαʔϏε τʔΫϯΤίϊϛʔɺσδλϧ*%ɺۚ༥"1*Τ ίγεςϜ Ϣχόʔαϧجຊॴಘɺσʔλࢢɺ"*ʹΑΔ ۚ༥αʔϏεͷશࣗಈԽ ސ٬ମݧͷ্ ΦϯϥΠϯόϯΩϯάɺϞόΠϧΞϓϦɺ νϟοτϘοτ ύʔιφϥΠζ͞Εͨۚ༥αʔϏεɺ73"3ٕ ज़Λ׆༻ͨ͠ސ٬ମݧ ΠϯλʔϑΣʔεͷͳ͍ۚ༥αʔϏεɺγʔϜ Ϩεͳσʔλ࿈ܞɺڧԽ͞Εͨ"*Ξγελϯτ ηΩϡϦςΟͱϓ ϥΠόγʔ αΠόʔηΩϡϦςΟରࡦɺσʔλอޢ๏ɺϒ ϩοΫνΣʔϯٕज़ ΫΥϯλϜηΩϡϦςΟɺϓϥΠόγʔڧԽٕ ज़ɺ৽ͨͳن੍ θϩτϥετωοτϫʔΫɺશಗ໊Խٕज़ɺ "*Λ׆༻ͨ͠αΠόʔηΩϡϦςΟରࡦ ܧଓతͳ Πϊϕʔγϣϯ ΠϯΩϡϕʔγϣϯϓϩάϥϜɺΠϊϕʔγϣ ϯϥϘ σβΠϯγϯΩϯάɺσδλϧϑΝʔετઓུɺ ৫શମͰͷΠϊϕʔγϣϯਪਐ "*ʹΑΔΠϊϕʔγϣϯൃݟɺΠϊϕʔγϣ ϯɾΤίγεςϜͷߏஙɺ࣋ଓՄೳͳΠϊϕʔ γϣϯ ৫จԽͷมֵ ΞδϟΠϧ։ൃɺΫϩεϑΝϯΫγϣφϧνʔ ϜɺϦʔμʔγοϓ ΠϊϕʔγϣϯจԽɺࣦഊΛڪΕͳ͍෩ɺଟ ༷ੑͱแઁੑ ࣝڞ༗ɺࢄܕ৫ɺࣗݾ৫ԽνʔϜ ύʔτφʔγοϓͷ ڧԽ ϑΟϯςοΫελʔτΞοϓͱͷఏܞɺҟۀछ اۀͱͷڠۀ άϩʔόϧͳఏܞɺελʔτΞοϓΤίγες Ϝͷߏங ϓϥοτϑΥʔϜઓུɺڝ߹اۀؒͷڠۀɺ ΦʔϓϯΠϊϕʔγϣϯ ࣋ଓՄೳੑͱ ࣾձతΠϯύΫτ &4(ࢿɺαεςφϒϧϑΝΠφϯεɺࣾձ՝ ղܾ ڥߩݙܕۚ༥αʔϏεɺαʔΩϡϥʔΤίϊ ϛʔࢧԉ ΫϦʔϯΤωϧΪʔۚ༥ɺࣾձతΠϯύΫτ ࢿɺۚ༥แઁ ϦϞʔτϫʔΫ ͷීٴ ςϨϫʔΫɺࡏۈɺΦϯϥΠϯձٞ શϦϞʔτϫʔΫɺࢄܕ৫ɺσδλϧϊ Ϛυੜ׆ ԾΦϑΟεɺ73"3Λ׆༻ͨ͠ϦϞʔτίϥ ϘϨʔγϣϯ ্هҎ֎ σʔλੳɺϨΪϡϨʔγϣϯςοΫɺΦϯϥ Πϯڭҭ ਓࡐҭͷॏࢹɺΤγΧϧ"*ɺࣗಈԽͱ৬ۀͷ มԽ σδλϧਓؒɺ"*ͷྙཧنൣɺϢχόʔαϧج ຊॴಘͷ࣮ݱ
ϝλόʔε 社会性 空間性 経済性 同 時 性 永続性 ⾝ 体
性 商取引や⾦融取引、投資などができ そのための⾦銭や資産の 授受ができる ⼈のつながり、コミュニティの形成 組織運営ができ ⾃律した社会活動ができる 空間的な広がりがあり その中での移動や活動ができる また、⾃由な活動ができる 誰かの意志によって 存在や消滅が左右されない 時間的な継続性が保証されている 現 実 世 界 か ら 切 り 離 さ れ た メ タ バ 0 ス と ⼀ 体 と な 6 た 没 ⼊ 感 や ⾝ 体 感 覚 が あ る 参 加 者 が リ ア ル タ イ ム に 体 験 を 共 有 で き る 参 加 者 の ⼈ 数 に 制 限 が な い メタバース 同時に多数の⼈が参加できる オンラインの3次元仮想空間 予めシナリオが⽤意されたゲーム世界とは異なる ⾃⼰組織化 メタバースの住⼈が ⾃らルールや仕組みを作り ⾃⼰組織化して増殖する 創造性 メタバースの内の 活動や資産、仕組みなどを 誰もが創造できる ݱ࣮ੈքͱؔΛ࣋ͬͨύϥϨϧϫʔϧυ ʢݱ࣮ੈքʹฒߦͯ͠ଘࡏ͢Δࣗɾಠཱͨ͠ੈքʣ
DXデザイナー
%9σβΠφʔཆߨ࠲Λडߨ͖͢اۀ 社内のDXや新規事業プロジェクトでの悩み ܦݧ๛ͳ%9ਓࡐͷ࠾༻͕ඇৗʹࠔɺ·ͨ࠾༻ͯ͠ఆண͠ͳ͍ ࣾͰ༻ҙ͞Ε͍ͯΔݚम͚ͩͰɺ࣮ફʹ׆͔͢ͷ͕͍͠ ख୳ΓͰϓϩδΣΫτΛਐΊ͍ͯΔ͕ɺࠓͷਐΊํʹෆ͕҆͋Δ %9σβΠφʔཆߨ࠲ͰɺҎԼΛ࣮ݱ͠·͢ɻ ଞ෦ॺ·ͨ֎෦ͷ*5ਓࡐͱڠௐ͠ɺՌΛ࠷େԽͤ͞ΔϓϩδΣΫτͷਪਐ ࣮ફೖલʹ͓͚ΔɺదͳׂλΠϓݟۃΊ ϓϩδΣΫτΛޮతɾޮՌతʹਐΊΔͨΊͷجຊతͳϑϨʔϜϫʔΫशಘ
%9σβΠφʔͱ %9ਓࡐ %9σβΠφʔਓࡐ ඞཁεΩϧ %9ਓࡐͷཁૉͰ͋ΔϏδωεɺ σʔλαΠΤϯεɺσʔλΤϯδ χΞϦϯάΛߴ͍ϨϕϧͰόϥϯ εΑ͘शಘ ϏδωεΛ࣠ʹɺ%9ʹඞཁͳ σʔλαΠΤϯεɾΞʔΩςΫ
νϟ˞Λऔಘ ඞཁͳ࣮ફܦݧ ଟ͘ͷϓϩδΣΫτܦݧ͕ඞཁ ϓϩδΣΫτܦݧ͕ແ͍ɾઙ͘ͱ ֶशํ๏࣍ୈͰҭՄೳ ҭқ ඇৗʹߴ͍ %9ਓࡐͱൺֱͯ͠༰қ ҭظؒ ఔ ࠷ϱ݄ ※アーキテクチャ:データエンジニアと会話ができ、 システムやプロダクトを設計・形にするスキル ଟ͘ͷاۀ͕ࢦ͍ͯ͠Δ%9ਓࡐͱҟͳΓɺϏδωεʹ࣠Λ࣋ͪɺ %9ʹඞཁͳٕज़ࣝΛ࣋ͬͨਓࡐ͕%9σβΠφʔͰ͢ɻ
%9σβΠφʔͷಛ ߹ಉݚमɺάϧʔϓϫʔΫɺݸਓϫʔΫͷछྨͰߏ ߲ త ༰ ߹ಉݚम ʢશճʣ Ξτϓοτ͓Αͼ ؾ͖ͮͷ άϧʔϓͰͷՌൃදΛߦ͏ɻ
ଞάϧʔϓͷൃදࣗάϧʔϓͷϑΟʔυόοΫͰಘͨ ؾ͖ͮΛجʹɺཌ͔Β৽ͨͳςʔϚͷݸਓϫʔΫʹྟΉɻ άϧʔϓϫʔΫ ʢશճʣ ߹ಉݚमʹ͚ͨ ٞͷ ߹ಉݚमͰͷൃදʹ͚ͯɺάϧʔϓͰ՝ʹऔΓΉɻ ଞऀͱͷٞΛ௨ͯ͡ɺϓϩδΣΫτਪਐʹ͔ܽͤͳ͍ ʮڞײɾௌྗʯʮ՝ઃఆʯͷίϯϐςϯγʔΛ৳ ͍ͯ͘͠ɻ ݸਓϫʔΫ ʢຖि࣮ࢪʣ Πϯϓοτͷ άϧʔϓϫʔΫʹ͚ɺΦϯϥΠϯಈըֶशΛ༻͍ͯ ࣝΠϯϓοτΛߦ͏ɻ ֤ϫʔΫ͝ͱʹݸਓ՝͕ઃఆ͞Ε͓ͯΓɺςʔϚʹ͓͚ Δ͕ࣝఆண͍ͯ͠Δͷ͔ΛଌΔ͜ͱ͕Մೳɻ
ຊߨ࠲ͷରɾΰʔϧΠϝʔδ ຊߨ࠲ɺ%9෦ॺ৽نࣄۀ෦ॺʹܞΘΔՄೳੑͷ͋Δํ͔Βɺ࣮ࡍʹࢼߦࡨޡ ͰਐΊ͍ͯΔํ·ͰΛରͱ͍ͯ͠·͢ɻ %9ਪਐϓϩϑΣογϣφϧͷํର֎Ͱ͢ 33 ˙ରͱ͢Δਓ૾ʢ#FGPSFʣ ˙डߨޙͷΰʔϧΠϝʔδ ʢ"GUFSʣ • σδλϧࣝΛલఏͱͨ͠ۀߦ
͕ظ͞Ε͍ͯΔ • ٕज़ΛۃΊΔΑΓɺϏδωε ্ͷՌΛظ͞Ε͍ͯΔ • কདྷతʹձࣾͷมֵΛ୲͍ͬͯ͘͜ ͱ͕ظ͞Ε͍ͯΔ • ৽نϏδωεग़طଘϏδωεͷ ࠶ߏஙͷݕ౼ • σδλϧσʔλલఏͷϏδωεʹඞ ཁͳɺσʔλੳํ๏ͷशಘ • ٕज़ਓࡐͷࣝࢥߟΛ౿·͑ͨɺ ԁͳίϛϡχέʔγϣϯ
Ωϟϯϖʔϯ͓͍߹ΘͤϑΥʔϜɿ IUUQTXXXMQPOHBFTIJQKKQJORVJSZ
リスキリング・アンラーン
ϦεΩϦϯά
Ξϯϥʔϯ
None
型
型があるから型破り。 型が無ければ、それは形無し。
·ͣܕΛ֮͑Δɿͦͷखஈ͕ۚ༥"*ޭύλʔϯ ʢग़యʣۚ༥"*ޭύλʔϯʢܦ#1
·ͱΊ ՝ɾղܾͷͨΊͷੳख๏ ՝ʹରͯ͠ɺՊֶతख๏ੳख๏Λ༻͍ͯɺղܾ ࡦΛಋ͖ग़͢ख๏ɻԾઆݕূɺ1&45ੳɺϦαʔνɺ γφϦΦϓϥϯχϯά͕දతɻ %9σβΠφʔ Ϗδωεʹ࣠Λ࣋ͪɺ%9ʹඞཁͳٕज़ࣝΛ ࣋ͬͨεΩϧΛ࣋ͭ͜ͱɻ ϦεΩϦϯάɾΞϯϥʔϯ ैདྷͷϏδωεϓϩηε׳शɺՁ؍ͳͲΛࣺͯڈΓɺ
৽͍͠σδλϧจԽϚΠϯυηοτΛशಘ͢Δ͜ͱͰɺ σδλϧ࣌ʹ͓͍ͯڝ૪ྗΛҡ࣋ɾ্͢Δɻ ܕ 型があるから型破り。 型が無ければ、それは形無し。