内容編成（目次）
序
第1章 人工知能／機械学習の技術・産業別動向、市場動向
1-1 概況・近況
1-2 人工知能の技術動向・進展予測
［1］ 進展予測に関する各種調査報告より
1-3 産業構造への影響
［1］ 総務省情報通信政策研究所 人工知能活用でもたらされる経済効果に関する調査報告書
［2］ 就業構造への影響
［3］ 生産性向上・業務効率化への影響
第2章 パターン認識とディープラーニング
2-1 概説
2-2 パターン認識の識別器別概説
2-3 ニューラルネットワーク
［1］ 脳・神経ネットワークのモデル化とニューラルネットワーク
2-4 ベイズ分類
2-5 SVM（サポートベクターマシン）
2-6 k近傍識別器
第3章 画像認識技術
3-1 IoT／次世代ロボットの進展と画像認識
［1］ IoTの進展、クラウド化／AIプラットフォーム化の影響
3-2 画像認識参入企業、サービス／アプリケーションを巡る動向
［1］ 画像認識技術の高度化に伴う多様化
［2］ 市場傾向・市場規模
［3］ 参入企業／ベンチャー企業動向
－Pittsburg Pattern Recognition
－Conway
－他
3-3 医療診断・病理診断向け先進画像処理
［1］ デジタルパソロジー（デジタル画像を用いた病理診断）の新潮流
［2］ 遠隔病理診断（テレパソロジー）の新潮流
［3］ 連携病理診断
3-4 画像認識の企業向けアプリケーション動向
［1］ 顔認証
［2］ セキュリティ
［3］ 対象物認識
［4］ 防犯・公安
［5］ 不正検出／不良品検知
［6］ その他
3-5 モバイル向け各種画像検索サービスの動向
［1］ Google
［2］ Amazon
3-6 消費者向けオンライン画像サービスの動向
［1］ Flickr168 （Yahoo!）
［2］ Apple
第4章 音声認識と人工知能
4-1 ディープラーニング進展とともに利用・研究が進む音声認識
［1］ 言語モデルと統計的手法による認識技術
［2］ ビッグデータ／IoT化の進展と音声認識処理への影響
［3］ 先進音声認識技術
4-2 先進音声認識の参入企業、アプリケーション動向
［1］ 概況
［2］ 参入企業別動向概説
－Genesys
－Voxeo
－Voxify
－Google
－IBM
－Honeywell
－advanced media
－AT&T
－eScrption
－Philips Speech Recognition Systems
－Nuance Communication
－eScription
－NTTアイティ
－NEC
－シーネット
－他
4-3 音声認識向け主要アプリケーション動向
［1］ 参入企業別動向概説
－eScrption65 「AutoScript66（自動診断報告書作成ソフトウェア） 」
－Philips Speech Recognition Systems 「Speech Magic68」
－Nuance 「Dragon NatuallySpeaking」
4-4 モバイルアプリケーションを巡る動き
［1］ モバイル系の音声認識アプリケーション
－Nuance Communications
－Google
－Microsoft
－Vlingo
－VoiceBox Technologies
－Fonix Speech
－Shazam Entertainment
第5章 次世代プラットフォームと音声認識ソリューション
5-1 スマートハウス／スマートホームにおける音声認識技術導入・活用
5-2 家庭向け音声アシスタント端末
［1］ Amazon E
［2］ Google
［3］ ヤマハ
5-3 企業向け音声データ利活用ソリューション／サービス
［1］ ニュアンス・コミュニケーションズ
［2］ 日立製作所
［3］ IBM
［4］ アドバンスト・メディア
［5］ AmiVoice
［6］ ES2008(エムシーツー)
［7］ AmiVoice SP
［8］ AmiVoice SP2
［9］ AmiVoice Ex7
［10］ AmiVoice CLx
［11］ NEC
［12］ VisualVoice
［13］ VoiceGraphy
［14］ WebOTX Speech Recognition
［15］ ハネウェル（Honeywell）
［16］ Vocollect
［17］ NTTアイティ
［18］ ADVICE
［19］ FutureVoice EX
［20］ SpeechRec
［21］ VoiceMail
［22］ シーネット
5-4 物流業務向け音声認識ソリューション
［1］ ci.Himalayas/voiceシリーズ（voice/ex）
［2］ ci.Himalayas/voiceシリーズ（ボイデジ）
［3］ フリー／オープンソースの音声認識ソフト
［4］ Julius
第6章 手書き文字認識と人工知能
6-1 概況
6-2 大量文書処理向け手書き文字認識ソリューション
6-3 ニューラルネットワークを使った手書き文字認識
6-4 手書き文字認識製品・ソリューション
［1］ マイクロソフト 「Windows Mobile」
［2］ マイクロソフト 「Windows XP Tablet PC Edition」
［3］ Anotoが開発した手書き文字認識システム
［4］ マイクロソフト 「CalliGrapher」
［5］ EverNote 「riteScript」
［6］ VisionObjects 「MyScript Builder」
第7章 エキスパートシステム／プロダクションシステム
7-1 概況・近況
7-2 エキスパートシステム／プロダクションシステムの応用例
7-3 医療におけるエキスパートシステムの応用
［1］ 電子カルテと臨床決断支援システムの結合
［2］ 医療ナレッジベースシステムとしての電子カルテ
［3］ 医療データウェアハウス／BIとの統合に伴う諸課題
7-4 金融業におけるエキスパートシステム応用
7-5 コンピュータゲームにおけるエキスパートシステム応用
7-6 その他先進エキスパートシステム事例
［1］ Microsoft 「Azure Machine Learnin」に基づいたエキスパートシステム
［2］ IoTセンサーデータ処理ルールの負荷軽減を実現するエキスパートシステム
［3］ 「Dendral」を用いた応用例
［4］ 「Mycin」を用いた応用例
［5］ 「CLIPS、Jess」を用いた応用例
［6］ 「Prolog」を用いた応用例
第8章 第章 次世代データセンター向け人工知能ソリューション
8-1 次世代データセンターを支えるコンピュータ・アーキテクチャ
8-2 先進分散処理技術／エッジコンピューティングと人工知能
第9章 次世代人工知能向け専用チップ
9-1 機械学習の高速化専用チップ
9-2 「関係性」を理解する専用チップ開発
9-3 GPUの並列処理技術とディープラーニングの結合
第10章 量子アニーリング／量子コンピュータを援用した人工知能開発
10-1 量子コンピュータと人工知能の接近
10-2 日本人の研究者が発見した理論に基づく量子アニーリング
10-3 量子人工知能の現状「と展開予測
［1］ NASA／グーグル 「量子人工知能研究所」の設立
第11章 自己組織化／複雑適応系と人工知能応用
11-1 自己組織化／複雑適応系と人工知能応用 概説
11-2 群知能と人工知能
第12章 エージェントモデル／知的エージェントと人工知能応用
12-1 エージェント・ベース・モデル概説
12-2 エージェント・ベースド・モデルの応用
［1］ 分散コンピューティング
［2］ ロジスティクス／サプライチェーン最適化
［3］ アセットマネジメント
［4］ 医療診断支援
［5］ ワークフォース・マネジメント
［6］ 消費行動のモデル化
第13章 バイオインフォマティクス、自己免疫系と人工知能
13-1 バイオインフォマティクス、遺伝的アルゴリズムと人工知能
［1］ 遺伝子解析技術を生かした新たな産業創出
［2］ 個人向け遺伝子検査サービス（DTC）の活発化
13-2 自己免疫系と人工知能
第14章 インフォマティクス／次世代検索技術と人工知能
14-1 次世代検索技術
14-2 ソーシャル・サーチ、コンテクストサーチ
［1］ 企業活動の深部に浸透する次世代ウェブの活用
［2］ ソーシャル・サーチの可能性
14-3 インフォマティクスと人工知能
［1］ 機械翻訳システム
［2］ 次世代ロボットと人工知能
［3］ 次世代ロボットの倫理問題と人工知能
14-4 自然言語処理
［1］ 意思決定支援・質問応答システム／自然言語生成
［2］ 自然言語処理技術を用いた人工知能応用事例
［3］ 自然言語処理を行う対話ロボット／コミュニケーション・ロボット
［4］ 確率推論アルゴリズム
14-5 FacebookやLINEなどが仕掛けるチャットボット構想
第15章 セマンティックWeb／オントロジー工学と人工知能
15-1 セマンティックWeb概説
［1］ セマンティックWebは何をもたらすか
［2］ 次世代Web技術としてのセマンティックWeb
［3］ セマンティックWebの想定範囲
［4］ セマンティックWeb 発展の段階
［5］ セマンティックWebの構造
［6］ セマンティックWebのアプリケーション
15-2 知識／情報の幾何学とセマンティックWeb
［1］ 概説
［2］ ダイナミックに発展しつつあるオントロジー工学の世界
15-3 オントロジー工学の進展
［1］ 概念、オントロジー、ルール（の関係）
［2］ “概念の用語集”としてのオントロジー
［3］ 工学、コンピュータ・サイエンスにおけるオントロジー定義の変遷
［4］ 人工知能の立場から見たオントロジーの定義
［5］ 知識ベースの立場から見たオントロジーの定義
15-4 オントロジー研究の概況
［1］ オントロジー根本原理の哲学的根拠
［2］ 人工知能のパラダイムシフトとオントロジー
［3］ 現代記号学の礎石とオントロジー学の確立
15-5 言語学とオントロジー工学の発展
［1］ ヤコブソン
［2］ オーステイン／ヴィトゲンシュタイン
［3］ バンヴェニスト
［4］ サール
［6］ グライス
15-6 セマンティックWeb／オントロジー工学における戦略的な次元
［1］ 求められる戦略的な次元での発想
［2］ 複数のオントロジーの整合性を企図する動きに関する展開シナリオ
［3］ 省庁間の情報交換促進による展開シナリオ
［4］ 電子政府の汎用シソーラスによる展開シナリオ
［5］ 大学・教育機関ポータルのワンストップ化によるセマンティックWeb展開シナリオ
［6］ 電子商取引分野におけるセマンティックWebのプレゼンス強化に関する展開シナリオ
［7］ オントロジーに基づく次世代デジタルエンタープライズ構築
第16章 質問応答システム・意思決定支援システム
16-1 IBM ワトソン（Watson）
16-2 人工知能ビジネスの中核を担うWatson Group
第17章 IoTと人工知能
17-1 IoTと人工知能の結合
17-2 次世代工場・次世代製造プラットフォームと人工知能
［1］ 産業機械の稼働最適化・サイバー攻撃防御システム
［2］ インダストリー4.0課題と人工知能による解決
17-3 IoTと人工知能の結合で実現するハイテク製品
［1］ IoT対応・人工知能搭載型携帯電話
第18章 次世代ロボットと人工知能
18-1 概況・近況
18-2 スマートロボティックスと人工知能
18-3 自律型代理行動ロボットとIoT適応の可能性
［1］ 代理行動ロボットと人工知能
［2］ 自律型代理行動ロボットの開発・製品化最新動向
18-4 次世代ドローンと人工知能
18-5 次世代産業ロボットの開発を牽引する分散機械学習モデル
18-6 “個性派“が続々と登場する人工知能搭載ヒト型ロボット
［1］ ソフトバンク 人工知能（ＡＩ）志向のヒト型ロボ「ペッパー」
［2］ Pepper（ヒト型ロボット）とWatson（機械学習対話システム）の連携
第19章 医療診断支援／次世代医療技術／創薬と人工知能［1］
19-1 本格化する第4次医療革命「Medicine 4.0」に向けた動き
19-2 医療への人工知能で促進するHealth 2.0
19-3 人工知能を使った診断支援・治療支援
［1］ 患者検査データ、診療記録のビッグデータ解析
［2］ 医療ライフログ分析とビッグデータ活用
19-4 予測型医療へのパラダイム変換を促進する人工知能
19-5 人工知能を活用した迅速病理診断支援システム
19-6 人工知能を使った症状のメカニズム解明
19-7 人工知能を活用した類似症例検索システム
第20章 医療診断支援／次世代医療技術／創薬と人工知能［2］
20-1 機械学習を活用した手術支援システム最適化
20-2 バイタルデータのビッグデータ解析
20-3 DPC（Diagnosis Procedure Combination）と人工知能によるデータ解析
20-4 人工知能およびビッグデータ解析と予防医療
20-5 次世代医療技術での活用が有望視される人工知能
［1］ 医療器具世界最大手、米メドトロニックが取り組む人工知能搭載次世代医療技術
20-6 ディープラーニングがもたらす医療画像認識技術の顕著な発展
20-7 3D遠隔診療を促進する人工知能
20-8 医療向けAR（augmented reality：拡張現実感）
20-9 ゲノム・オミックス医療を支える医療ビッグデータ
29-10 循環器疾患の予防・制圧に向けビッグデータ解析・活用
29-11 脳信号・神経細胞を制御する人工知能搭載型装置
29-12 メンタルヘルスの定量化を実現する人工知能
［1］ 機械学習を活用したメンタルヘルスのシステム化
［2］ ストレスチェック支援クラウド
29-13 人工知能解析による創薬
［1］ ビッグデータ活用による医薬品開発に乗り出す製薬大手
第21章 メディカルロボットと人工知能
21-1 ロボットによる医療行為・医療作業代行の可能性
21-2 医療・介護ロボットの国際規格整備動向
21-3 手術支援ロボットの発展と課題
［1］ 技術改良・市場拡大が進む手術支援ロボット
［2］ 微細手術ロボットへの期待
［3］ 内視鏡ロボットアームの開発・製品化事例
21-4 スマートヘルスケア・ロボット／症候発生予防ロボット
21-5 ロボットセラピーが促す患者の症状改善
21-6 メディカルロボットの品質マネジメント認証
21-7 メディカルロボット／スマートヘルスケア・ロボット参入企業動向
［1］ フィリップス・レスピロニクス
［2］ 他
第22章 脳波・神経ネットワーク活用技術／先進バイタルセンシング技術
22-1 活発化するスマート脳波／バイタルサインセンシングの技術開発
［1］ バイタルサインセンシング技術概説
［2］ バイタルサインセンシングの日本公開特許および先端技術動向
22-2 インテリジェントセンサーによるバイタルデータ活用ソリューション
22-3 スマート脳波センサー技術
22-4 バイタルサインを取込んだ次世代電子カルテ
22-5 ウェアラブルな生体アクティビティーモニター
22-6 ウェアラブル心拍センサ
22-7 ウェアラブル脈波センサーモジュール
22-8 生体ガス成分測定の見える化
22-9 バイタルせーたを活用した遠隔・生涯ヘルスケアサポート
22-10 医療系生体センサーネットワークの事例
第23章 次世代シーケンサーによる網羅的遺伝子（ゲノム）解析
23-1 遺伝子解析データを生かした新たな産業創出
23-2 個人向け遺伝子検査サービス（DTC）の活発化
23-3 医療情報と遺伝情報を集積させたバイオバンク
23-4 ゲノム医療と消費者向け（DTC）遺伝子検査ビジネスを巡る議論
第24章 次世代自動車と人工知能
24-1 次世代自動車における人工知能活用
［1］ 概説
［2］ 次世代プラットフォーム市場の核となるビッグデータ
［3］ 交通クラウドプラットフォームの一端を担う人工知能
［4］ クロスボーダーで進む次世代自動車と人工知能活用
［5］ 自動運転における自動化のレベルと人工知能のスキーム
［6］ 運転支援や安全制御システムと人工知能活用
［7］ 新サービスの創出に乗り出す自動車関連業界
24-2 人工知能によって実用・応用可能なレベルに達しつつある自動運転システム
24-3 Google Carの自動運転技術と人工知能／IoT／次世代ロボティクス
24-4 人工知能と次世代自動車の結合に積極的に取り組むトヨタ自動車
24-5 自動運転トラックによる欧州横断実証実験
24-6 自動運転バスの実証実験が活発化
24-7 自動運転タクシーと人工知能
第25章 次世代クラウド／次世代データセンターと人工知能
25-1 クラウドのアーキテクチャ・フレームワークとビッグデータ
25-2 ビッグデータを活用するためのクラウド・テクノロジー
25-3 AWSが展開するビッグデータ向けサービス群
25-4 データウェアハウス（DWH）とビッグデータ・クラウド
25-5 プラットフォーム仮想化とビッグデータ
［1］ 仮想化導入に立ちはだかる障壁
［2］ クラウド時代にふさわしい仮想化管理・運用管理手法
［3］ 仮想化技術によるスケーラブルな管理の実現
［4］ プロバイダ間の相互運用性
［5］ IaaSによるビッグデータ系データ解析サービス
25-6 先進医療クラウド
［1］ 医療症例データ収集用クラウドサービス
［2］ 医用画像の分散保管クラウド・サービス
25-7 人工知能型クラウド会計
［1］ 自動仕訳に関する人工知能
25-8 バーチャリゼーション（仮想化）／ネットワーク運用保守の自動化
［1］ クラウド・サービス間を結ぶ次世代基盤技術
第26章 スマートグリッド／エネルギー効率管理と人工知能
26-1 ビッグデータを活用したスマートエネルギー創造
［1］ 人工知能を活用した新たなスマートシティ・サービス創造
［2］ ビッグデータ専用アプリケーション活用によるスマートシティサービス
26-2 人工知能使た次世代電力網の需要予測
26-3 再生可能エネルギーの発電量・生産量予測
［1］ 大気質監視、気象衛星、光センサー経由のリアルタイム・データ解析
［2］ 太陽光発電量の予測
26-4 風力・波力発電／風況・波況解析
［1］ 解析力が威力を発揮する風力発電
26-5 農産物生育予測／不作リスク診断（移動検討）
［1］ ビジネス革新をもたらす農業ビッグデータ
第27章 人工知能搭載家電／スマートホーム
27-1 人工知能を搭載したIoT志向の“つながる家電”
27-2 人工知能によるユーザー嗜好の学習・レコメンド機能搭載家電
27-3 続々スマートホームに名乗りをあげる大手ベンダー
［1］ アマゾン
［2］ グーグル
［3］ アップル
［4］ ソフトバンク
27-4 スマートホームのインテリジェント化を促進する人工知能
第28章 フィンテック／金融工学と人工知能
28-1 景気予測
［1］ 景気判断・景気予測の精度向上に寄与するビッグデータ
28-2 金融機関向けデータ分析
［1］ ビッグデータ分析に接近する金融機関のマーケティング活動
28-3 金融資産分析／商機発掘
［1］ 銀行業界で広がるフィンテック／人工知能活用
28-4 リアルタイムビッディング（RTB）
［1］ 電子取引市場のリアルタイム・オークション28-5 ロボット・アドバイザ
第29章 ブレイン・マシン・インターフェース／脳波活用機能・機器と人工知能
29-1 ブレイン・マシン・インターフェイス（BMI）
29-2 ウェアラブル脳波計と人工知能
第30章 バーチャルリアリティ／拡張現実と人工知能
30-1 バーチャルリアリティ／拡張現実と人工知能 概況・近況
30-2 医療現場での複合ARシステムの有用性
30-3 医療向けAR（augmented reality：拡張現実感）
第31章 次世代広告（アドテック）／次世代マーケティングと人工知能
31-1 顧客分析・商品開発
［1］ マーケティング連携と顧客行動の可視化
［2］ アスクル／ヤフーが展開するビッグデータ活用型ネット通販「ロハコ」
31-2 販促向上・広告戦略支援
［1］ 購入履歴のビッグデータ活用
31-3 広告分析／広告効果測定
［1］ ビッグデータ解析を使った顧客の性格分析
31-4 レコメンドサービスと人工知能活用
31-5 来店客の画像解析・行動予測
第32章 ソーシャルメディアと人工知能
32-1 ソーシャルメディアと人工知能 概説
32-2 ソーシャル・クラウドと人工知能の密接な関係
32-3 人工知能による口コミ分析
32-4 人工知能）を使った顧客対応自動化／対話アプリ
32-5 深層学習を使ったプロフィール理解、投稿理解
32-6 機械学習を活用したソーシャル志向マッチングビジネス
32-7 人工知能を活用したアクセシビリティ改善
第33章 社会インフラの維持・保守管理と人工知能
33-1 社会インフラの維持・保守管理と人工知能 概説
33-2 老朽化設備の点検効率化、故障予測
33-3 ビル／オフィスのエネルギー管理
33-4 渋滞緩和／交通事故防止
33-5 車両の運行管理／道路の維持管理
33-6 事故予測／事故防止支援
第34章 人工知能によるネットワーク品質向上
34-1 人工知能によるネットワーク品質向上 概況・近況
34-2 ネットワーク品質／モバイル通信分析
［1］ 人工知能・ビッグデータ活用による回線品質向上
第35章 アドテック（IT活用型広告）と人工知能
35-1 ユーザーエクスペリエンスを活用した「関心度合い」に基づく広告
35-2 各種実証実験
［1］ 人工知能を活用した屋外広告の実験
第36章 人工知能を活用した情報セキュリティ・システム
36-1 情報セキュリティーモニタリング支援
［1］ セキュリティ情報のリアルタイム相関分析・異常検知
36-2 人工知能を使ったウイルスの特徴分析・特定・排除サービス
36-3 人工知能を活用した企業向けサイバー攻撃対策サービス
36-4 人工知能によるホームセキュリティ監視
［1］ 監視カメラでとらえた膨大な蓄積データを分析・処理
第37章 行政の業務管理・行政サービスと人工知能活用
37-1 概説
［1］ 書類のデジタル化と文字認識サービス
［2］ 活発化する公共情報をオープンデータとして整備・公開する動き
［3］ ビッグデータ解析を活用した地方活性化支援事業
［4］ ビッグデータ活用による滞納分析・滞納対策
37-2 政策立案、財政の改善支援
［1］ 財政改善、医療費抑制など諸課題の解決策に乗り出す産学官連携組織
37-3 市民の健康課題分析／健康指導支援
［1］ 住民向け健康調査分析にビッグデータ導入
第38章 人材評価・人材選考と人工知能
38-1 人的パフォーマンス評価・改善分析
［1］ ピープル・アナリティクス／人材活用
［2］ 人工知能で個人に幸福感を高める業務アドバイス
38-2 人の動きを把握する位置情報のデータ解析
38-3 社会保険労務手続き自動化支援と人工知能
38-4 人工知能を活用した新卒採用支援サービス
第39章 特許調査分析／文献自動調査分析と人工知能
39-1 特許調査分析／文献自動調査分析と人工知能 概況・近況
39-2 ビッグデータ解析による特許調査分析
第40章 不動産テックと人工知能
40-1 不動産テックと人工知能 概況・近況
第41章 EdTec（エドテック）／eラーニングと人工知能
41-1 米国：公的サービスを改善するためのオープンガバメント施策
41-2 「GSVlabs」（GSVキャピタル傘下） 「EdTechイノベーションラボ」の設置
41-3 ビッグデータと機械学習／ディープラーニング教育の密接な関係
［1］ 人工知能と結合する筆使い学習ロボット
第42章 販売予測／サプライチェーン／物流最適化と人工知能
42-1 人工知能を使った販売予測・在庫管理
42-2 ドローンを使った配送サービス
第43章 ディープラーニングを活用した各種ツール／アプリ
43-1 文法チェックツール
43-2 サイバーセキュリティ対策ツール
第44章 人工知能開発者向けツール
44-1 機械学習／ディープラーニング開発者向けツールの整備
［1］ 人工知能関連各種開発言語／APIツール
［2］ Artificial Intelligence Markup Language
［3］ TensorFlow
［4］ Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine（DSSTNE：デスティニー）
［5］ Microsoft Cognitive Services
［6］ Microsoft Computational Network Toolkit(CNTK)
第45章 人工知能／機械学習／ディープラーニング向けクラウド・サービス
45-1 クラウド型機械学習サービス導入にあたっての検討事項
45-2 機械学習エンジンを搭載した クラウド型プラットフォーム
45-3 クラウド型リアルタイムデータ収集・蓄積プラットフォーム
45-4 クラウド型ビッグデータ解析／レコメンドサービス
付録 参考サイト、参考文献・資料 他
