第 1章深度學習技術的發展趨勢 / 001
深度學習現階段的發展情況 / 005
深度學習的發展路線圖 / 007
深度學習是通用型技術 / 012
提供像對待國王一般的服務 / 014
問題是人才不足，業界應合力培養人才 / 015
目錄
活用AI 與深度學習人工智能的商業應用
002
第 2章化為人“眼”，把人從簡單作業中解放出來 / 019
案例1
Sign Post 公司
運用圖像識別實現自動結算的無人收銀臺 / 022
案例2
Trial Holdings 公司
運用近700 個自制AI 攝像頭進行仿真對比測試 / 028
案例3
VAAK 公司
日本版Amazon Go 實驗：運用AI 實現防盜 / 035
案例4
可口可樂日本公司
通過分析SNS 上的上傳圖片來掌握消費場景 / 038
案例5
損害保險Japan 日本興亞公司
大幅縮短估價單的制作時間，提高保險銷售的成功率 / 039
案例6
大東建托
通過AI 將租賃房屋照片自動分類，每月減少3 000 個工時 / 043
案例7
NTT data 公司
手語翻譯小型機器人為銀行窗口接待處提供幫助 / 048
案例8
FiNC 科技公司
通過智能手機圖像分析計算食物熱量，判斷身體姿勢 / 052
目錄
003
案例9
AUCNET IBS 公司
運用亞馬遜圖像識別API 提供改善環境的AI 服務 / 058
案例10
雙日鷹島金槍魚養殖公司
運用AI 掌握養殖金槍魚的數量，每年減少250 小時 / 064
案例11
LANDA 公司
洗衣店運用AI 技術實現了無人接待，僅僅花費了50 萬日元 / 071
第3章發揮“五官”的功能，預測行為，檢測異常 / 077
案例12
Recruit 公司
AI 校對的效果十分驚人 / 079
案例13
八千代工程公司
運用AI 檢測河流護岸的損耗程度，有效檢查基建情況 / 083
案例14
東京電力電網公司
通過AI 檢測輸電線異常，生產效率提高5 倍 / 088
案例15
武藏精密工業
本田汽車零部件制造商自行研發的次品自動檢測系統 / 094
活用AI 與深度學習人工智能的商業應用
004
案例16
藤倉公司
將普通AI 與優質AI 相結合，自動檢測半導體晶片外觀 / 097
案例17
川崎地質公司
追蹤地面下方空洞的變化，檢測塌陷高危路段 / 101
案例18
綜合警備保障公司
通過具有保安警衛知識的AI 實現防盜 / 104
案例19
歐姆龍
開發車載傳感器保護司機，對認知、判斷、操作情況進行判定 / 107
案例20
Mercari
通過手機拍照即可自動錄入所拍商品的名稱和品類 / 112
案例21
東京無線協同聯合公司
新手司機能夠戰勝老司機：AI 出租車的卓越之處 / 116
案例22
順風路公司
AI 預測人們的出行情況并將其可視化，布局未來交通系統 / 121
案例23
Video Research 公司
讓AI 學習1 萬個電視廣告，就能在放映前準確預測效果 / 127
案例24
Sonet Media Networks 公司
對橫幅廣告CTR 的預測，專家的準確率僅為53%，而AI 的準確率
高達70% / 130
目錄
005
案例25
佳能醫療系統公司
深度學習型設備首次應用于日本醫療領域 / 133
國外案例
Viz·AI 公司、IDx 公司、Imagen Technologies 公司、Arterys 公司
在美國，深度學習技術在醫療領域的應用正在不斷發展 / 137
第4章我們正在迎來機器人與自動駕駛的時代 / 141
案例26
發那科機器人有限公司
運用深度學習技術實現機械抓取散裝零件 / 144
案例27
石田公司
老字號企業與AI 初創企業聯手，挑戰便當工廠難題 / 149
案例28
藤田建設工程公司
實現液壓挖掘機的自動挖掘，輸入的數據只有影像 / 153
案例29
本田技研工業
為了實現汽車的自動駕駛，將必備的六大功能全部AI 化 / 157
國外案例硅谷周邊的一些初創企業及其所處的生態系統正在沖擊日本 / 163
活用AI 與深度學習人工智能的商業應用
006
第5章應用范圍正在向創作領域拓展 / 169
案例30
NHK ART
運用深度學習技術提高黑白影像彩色化的效率，工時縮短至
原先的五分之一 / 171
案例31
Datagrid 公司
自動生成偶像臉，創造型AI 走向應用 / 178
案例32
Spectee 公司
超越Amazon AIexa，AI 播音員流暢播報的秘訣 / 183
案例33
LINE 公司
Clova 角色化戰略，僅憑4 小時的音頻數據就能模仿人的說話
方式 / 187
案例34
樂天（美國Rakuten VIKI 公司）
自動翻譯影視劇字幕，品質趕超專業譯員 / 190
案例35
Unirobot 公司
讓機器人理解情感，實現高層次交流 / 192
目錄
007
第6章通過六大問題了解商業應用的要點 / 197
問題一 哪些商業問題適合用AI 來解決，具有挑戰性的領
域有哪些 / 199
問題二 在何種情況下應該運用云端API，在何種情況下應
該自主開發AI 模型 / 208
問題三 讓AI 應用順利進行及難以進行的數據有哪些 / 214
問題四 在推進AI 應用方面，公司應雇用何種人才，應巧
用公司外部的何種人才 / 218
問題五 AI 應用的費用應該如何估算 / 223
問題六 為了使AI 應用成功，是重要的是什么 / 230
結語 / 233