――日本「深度學習商業運用大獎」首屆得獎專案全收錄！――

 
最具影響力的日本財經媒體之一《日本經濟新聞社》集團日經BP旗下日經xTREND與日經xTECH主辦
 
Kewpie、NTT DOCOMO、日本菸草產業、軟體銀行、SMBC日興證券、三菱總合研究所、日本交易所……
26家頂尖企業最成功的AI戰略直擊，多領域豐富案例完整解析
 
日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授深入剖析「以深度學習提高附加價值」的關鍵議題
 
AI改變世界之勢已不可擋，最大的機會在哪裡、最強的威脅是什麼，
擺脫技術層面的思考，以人為本，預見戰略全面革新的美麗新世界！
 
★用AI監測網紅灌水，開發最直接有效的創意手法！
★用AI預測股價走勢通知賣出時機，10倍報酬潛力可期！
★用AI自動寫文章，財務報表數據製作成完美說明文書！
★用AI打造最強球隊，開創轉會市場無限商機！
 
█ 深度學習只是計算處理技術，人工智慧不過是概念名稱，了解它的本質，才能掌握人工智慧真正的潛力！
 
深度學習確實已經融入商業面，開始運用於各種產品和服務。
有些公司因此提升了業績，也有些公司進而解決了社會課題，
本書深入介紹這些最先進的實際案例從發想、成形到實踐的過程。
 
書中具體剖析含括「深度學習商業運用大獎」獲獎六項計畫在內的26個案例，
將運用深度學習的效益分為四大類。
 
▌改變產品開發流程和產業結構：介紹藉由運用深度學習改變產品開發或行銷方式的案例，統整出通路領域製造商、批發、零售勢力平衡出現變化時的具體策略
▌因應消費者的需求：介紹想要找到附近便宜的加油站或可用的停車位、投資股票讓獲利翻倍時，如何因應需求解決問題
▌改革勞動方式：介紹藉由深度學習代替人工作業後，推動附加價值更高的勞動型態實際案例
▌偵測錯誤和異常，解決社會課題：介紹以攝影機和深度學習技術來偵測不法與虛假資訊、以低價實現高準確率的最新技術
 
26家見解獨到的企業揭示有效運用AI的共通點，
全方位檢視實戰現場第一手觀點、開發規畫人員戰術思維、實踐成果體驗分析，
為各領域規模、目標各異的組織和人士，提供在這個空前時代開創新局的實用指南。
 
█ 深度學習實踐案例全收錄
 
01  「AI食品原料檢查設備」，逆轉思維確保食安
02  「包裝設計喜好度評估預測AI服務系統」，徹底改變市調作業
03  從水處理到巧克力，流體動態影片與靜態影像辨識大不同
04  自動辨識貨架商品建議配置，改變製造商、批發、零售的角力
05  從改善生產流程到改善製造業，提升人工目測檢查效率
06  用深度學習掌握超商香菸陳列，以競賽作為獲得新技術的工具
07  分析餐廳暢銷菜單，開發外食數據標註技術
08  數據化強化選手戰力、分析球隊效益，訓練強度定量化
09  AI即時自動模糊加工處理，5G時代不只是通訊的多樣化服務
10  從日常對話到跨國商務，運用深度學習自動翻譯降低語言門檻
11  連結現實與數位，找便宜加油站、停車空位輕鬆搞定
12  「AI股票投資組合診斷」協助投資，讓資產變十三倍
13  重現熟練操作員的雙眼，提高五倍垃圾處理效率
14  自動排除幼兒「NG照片」，解決幼兒園照護課題
15  餐廳自動結帳系統因應人力不足問題，讓氣氛更輕鬆活絡
16  辨識貨車車牌影像，縮短物流據點等候貨物時間
17  讀取財務報表數字自動製作報告書，實現高準確率自動化智庫
18  偵測駕駛習慣和風險因子，以資訊科技減少交通事故
19  AI與機器的「拉鋸戰」，食品加工製造生產...

前言
 
【第一章  以深度學習來提高附加價值應該這樣獲利──專訪日本深度學習協會理事長松尾豐】
 
僅減少人事費用還不夠，必須創造新的價值╱要帶來改變產業結構的衝擊╱做好心理準備，費時二十年才能建立大型商業規模╱與一九九八年的網路發展如出一轍╱Mosaic與SuperVision╱對電晶體而言的收音機，相當於深度學習的……╱二○二○年人工智慧泡沫崩盤？╱對人工智慧投入的心力，與孫正義的共同點╱將需求端與供給端分開考量╱住家、辦公室、醫院等「依賴場所」的考量╱對供給端的要求是提高效率╱深度學習也有微笑曲線？╱未來靠人工智慧賺錢的不是軟體部門
 
【第二章  改變產品開發流程和產業結構】
 
Kewpie
促進協作領域技術整合，守護日本品牌╱學習良品的原料排除不良品的逆轉思維╱「Google、BrainPad自始至終給予支援」╱照明等實體上的微調，將成為人工智慧的情境╱使用人工智慧時要秉持「理念與決心」
 
PLUG
幾分鐘就能計算出喜好度的分析結果╱如何判斷人工智慧分析結果的可信度？╱運用擁有的資料和分析獲得的知識，自家公司開發人工智慧系統╱也可以進行「美味」、「可愛」等要因分析
 
AnyTech
化學感測器並非萬無一失╱以流體專家之姿接觸深度學習技術╱從飲料到巧克力╱動態影片與靜態影像截然不同╱從水處理設施檢測異常開始使用╱「設定的市場規模為一兆兩千億日圓」夢想遠大╱希望改善中國的食品衛生
 
NTT DOCOMO
已有數間公司使用╱尺寸不一的商品辨識準確率是待解課題╱運用行動電話用戶資料的貨架配置建議╱電子商務比例雖然提高，零售店鋪仍不可少
 
藤倉 Fujikura
路線圖中處理的資訊包括「影像」、「數值．符號」、「控制」、「語言．概念」╱「以人工智慧平台作為製造業的改革基礎」╱路線圖的第一步，提升過去人工目測的檢查業務效率╱雷射二極體晶片批次檢查也可自動化╱既有的物體偵測手法處理費時又費工╱將物體偵測與異常檢測區分為兩階段╱試算經濟效益後判斷導入
 
日本菸草產業  JT
以人工智慧作為菸草事業本部的數位解決方案╱將競賽當作工具獲得最新技術╱連沒有要求的即時性也達成了╱第一名得主獎金一百二十萬日圓
 
多留客 Toreta
將流通業的商品碼「移植」到外食領域╱食物標註的準確率超過百分之九十╱以外食資料催生食品商品開發
 
運動科技實驗室 Sports Technology Lab
短時間內完成人工作業超過八小時的情境分析╱與運動資料事業單位合作，分析球員動態資料╱從二十二人的座標資料和骨骼分析資訊將賽事定量化╱留住人才和資料是個難題╱當作全球轉會市場的工具來使用，商機無限
 
軟體銀行 SoftBank
以模糊影像加工處理來確保隱私╱以Edge AI實現即時性╱縮短到八十毫秒╱以5G×深度學習拓展應用領域
 
【第三章&...