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自然言語処理/AIアシスタント/スマートスピーカー白書2018年版 製本版

[出版日]

平成30年9月6日

[ページ数]

A4判/約1,100ページ
(※ バインダー製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。)

[発行]

監修: IoT/スマートテック 推進フォーラム

発行: 一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構


[レポート内容]

■概要■

さまざまな非構造化データの価値が高まる中、音声など視覚以外の情報を組み合わせた(マルチモーダル)認識が発展し、言語認識・分析・合成技術を活用した自然言語処理(NLP)の技術やサービスにスポットライトが当たっている。

AI/ディープラーニングやコグニティブシステムの研究開発・実証成果が音声認識/デジタルアシスタント(チャットボット)/スマートスピーカーに取り入れられ、ほぼ実用レベルに達しつつある流れのなかで、コネクテッドホームはじめIoT指向のフレームワークにおいても、音声認識/AIアシスタントが中核的な存在として位置づけられている。

ほとんどの大手 IT 企業が音声認識/デジタルアシスタント(チャットボット)/スマートスピーカーの開発に注力しており、今後、家庭向けAIアシスタント以外に、自動車、医療、金融、小売、顧客対応サービス、教育、流通、運送などの幅広い業界で、多様なソフトウェア/プラットフォームに統合されながら、広範に活用されることが予測されている。

本レポートは、自然言語処理(NLP)やAIアシスタントに係る以下の諸テーマを重点的にとりあげ、その全容と実践的な課題を提示している。

 ■ NLP開発を取り巻く世界と日本の動き
 ■ 各業界におけるNLPの活用状況
 ■ オントロジー工学の発展と自然言語処理/AIアシスタント
 ■ オントロジーとコグニティブシステム
 ■ Watsonをはじめとする意思決定支援・質問応答システムとしての応用
 ■ エデュテインメントとしての応用
 ■ インフォテインメント/車載インフォテインメントとしての応用
 ■ コネクテッドカー/次世代車載システムと自然言語処理
 ■ 自動翻訳/通訳デバイスとしての応用
 ■ チャットボット/AIアシスタント(AIスピーカー)の新たな展開
 ■ 音声アシスタントとウエアラブル/AR(拡張現実)の結合・連携
 ■ AIチャットボット活用によるビジネスコミュニケーション
 ■ チャットボットを活用した次世代カスタマーサービス
 ■ ソーシャルメディアと自然言語処理/AIアシスタント
 ■ AIアシスタント(スマートスピーカー)/チャットボット主要ベンダー/主要製品
 ■ 自然言語処理/チャットボット関連開発プラットフォーム
 ■ 自然言語処理関連参入企業


■内容編成(目次)■



第1章 自然言語処理(NLP)とAIアシスタント

 1-1 自然言語処理(NLP)の活用分野とその市場展望
  [1] 人工知能(AI)研究の発展と自然言語処理(NLP)
  [2] 世界の企業向け NLP ソリューション市場の展望

 1-2 「自然言語」、「テキスト」、「音声」というビッグデータがもたらすビジネスチャンス

 1-3 各業界における NLP の活用状況
  [1] 各業界における NLP を用いたテキスト分析の活用
  [2] 各業界におけるスピーチ分析の活用

 1-4 自然言語処理開発を取り巻く世界と日本の動き
  [1] 概況・近況
  [2] 産業構造への影響


第2章 地域別政策・振興策/国際基準策定/指針整備動向

 2-1 国際統一基準/条約策定/規制緩和を巡る動向
  [1] 条約制定
  [2] ガイドライン/指針策定
  [3] 日本政府 人工知能研究開発の国際統一基準提言

 2-2 国・地域別政策・振興策
  [1] 米国
  [2] イギリス
  [3] ドイツ
  [4] 中国
  [5] インド
  [6] イスラエル

 2-3 産業競争力の成長戦略とAI/自然言語処理の位置づけ(日本)
  [1] 概説
  [2] 経済成長の新たなけん引役としてのAI/自然言語処理
  [3] 総合科学技術・イノベーション会議
  [4] 人工知能技術戦略会議
  [5] 文部科学省、経済産業省、総務省3省連携
  [6] 自由民主党政策提言


第3章 自然言語処理/AIアシスタントに関連した経済効果、予測、市場動向統計

 3-1 グローバル市場
  [1] 概況・近況
  [2] BBC Research(米国調査会社)の報告書
  [3] Strategy Analyticsの調査報告書

 3-2 バーチャルアシスタント/AIアシスタントの世界市場

 3-3 AI活用による産業構造への影響試算

 3-4 AI技術の進展予測

 3-5 AI/自然言語処理の拡大・発展が社会に与える影響/インパクト

 3-6 活発化する産学連携体制による人工知能開発の取り組み


第4章 自然言語処理/AIアシスタントを対象とした各種調査研究レポート

 4-1 AIの意識調査

 4-2 AIの導入・実態調査

 4-3 AI進化が社会・産業に与える影響

 4-4 ガートナー 「エンタープライズ・アプリケーション分野におけるチャットボット活用

 4-5  Pew Research Center's Internet & American Life Project

 4-6 vocalize.ai 「スマートスピーカーの聞き取り性能調査」

 4-7 Walker Sands Communications 「2018 Future of Retail Study」

 4-8 スマートサウンドラボ(SSL) 「スマートフォンの音声アシスタントの利用調査」


第5章 産業界における自然言語処理/AIアシスタントの活用動向

 5-1 金融

 5-2 各種メディア

 5-3 流通、運送、小売

 5-4 その他


第6章 自然言語処理技術/自然言語処理サービス 参入企業動向

 6-1 NLP を活用した AI の技術開発に取り組む企業
  [1] 大手 IT 企業の取組み
  [2] Google(Alphabet)
  [3] Microsoft
  [4] Apple
  [5] IBM
  [6] Amazon
  [7] Facebook

 6-2 ベンチャー企業の取組み
  [1] Next IT 社
  [2] Quantified Communications 社


第7章 学際領域としての自然言語処理/コグニティブコンピューティング[1]

 7-1 学際領域としての自然言語処理/コグニティブコンピューティング 概説
  [1] 人工知能と自然言語処理 概説
  [2] 目的特化型人工知能と汎用人工知能
  [3] 予測システム/予測モデリング/自動推論システム
  [4] 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
  [5] 脳・神経ネットワークのモデル化/ニューラルネットワーク 事例検証

 7-2 自然言語処理の発展・拡張

 7-3 データ解析から意思決定の全過程に係る言語解析エンジン

 7-4 リカレント・ニューラル・ネットワークと自然言語処理
  [1] 概説
  [2] RNNのライブラリ
  [3] Google/スタンフオード大学

 7-5 ヒューマンオーグメンテーション(人間拡張学)と自然言語処理

 7-6 人間の感情を検知する AI /自然言語処理の先端研究
  [1] 概況・近況
  [2] MIT 無線(RF)信号で感情を検知するデバイス「EQ-Radio」
  [3] 富士通 「Human Centric AI Zinrai(ジンライ)」
  [4] Affectiva 「感情AI技術」

 7-7 能動的コミュニケーションシステムとAI/自然言語処理


第8章 学際領域としての自然言語処理/コグニティブコンピューティング[2]

 8-1 意思決定支援・質問応答システム/自然言語生成

 8-2 自然言語処理技術を用いた響応用事例

 8-3 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

 8-4 ディープラーニングを活用したテキスト分類処理

 8-5 頭脳直結テキスト入力システム

 8-6 次世代エキスパートシステム


第9章 学際領域としての自然言語処理/コグニティブコンピューティング[3]

 9-1 オントロジーとコグニティブシステム
  [1] ヘビーウエイト・オントロジー
  [2] ライトウエイト・オントロジー

 9-3 ディープラーニングとコグニティブシステム(Watson)の関係(関係強化)

 9-4 ゲーミフィケーションと自然言語処理

 9-5 仮想エージェントを活用した人間的能力・知識の一般化

 9-6 エデュテインメントと自然言語処理

 9-7 インフォテインメントと自然言語処理


第10章 AI/機械学習/ディープラーニングと自然言語処理の連携[1]

 10-1 学際領域としての機械学習/ディープラーニング 概説

  [1] 教師あり学習と教師なし学習
  [2] 機械学習とデータマイニング

 10-2 ニューラルネットワーク(NN)と自然言語処理
  [1] 畳み込みニューラルネットワーク
  [2] 再帰型ニューラルネットワーク

 10-3 機械学習による引用文献/関連研究支援プラグイン

 10-4 ディープラーニングと音声認識

 10-5 AIの進化による「音声認識」の新たな用途

 10-6 自然言語の入力を解析するAIプラットホーム

 10-7 ビッグデータ解析と機械学習
  [1] 人工知能の進化に必要不可欠なビッグデータベースの学習機能
  [2] 異種混合学習技術
  [3] 機械学習分析向けクラウドサービス/機械学習エンジンAPIサービス


第11章 AI/機械学習/ディープラーニングと自然言語処理の連携[2]

 11-1 次世代人工知能と脳研究
  [1] 次世代人工知能の流れで進む脳機能の解明
  [2] 脳(ゆらぎ)情報のデコーディングを活用した次世代人工知能

 11-2 AI搭載システムによる事故発生時の法的責任に関する課題

 11-3 次世代ディープラーニングの現状と可能性

 11-4 メディア業界での機械学習活用事例

 11-5 ディープラーニングのビジネス利用と課題点

 11-6 参入企業動向
  [1] Google
  [2] Intel


第12章 Watson:質問応答システム・意思決定支援システム[1]

 12-1 IBM ワトソン(Watson)概説

 12-2 IBM Watsonに見る人工知能の進化と人間の未来

 12-3 クラウド経由で提供するWatson関連サービス

 12-4 Watsonを使った文書の自動要約システム

 12-5 Watsonを使った問い合わせ業務/コールセンター支援システム

 12-6 Watsonを使ったFACEBOOKメッセンジャー向けボット

 12-7 Watsonを活用した新しいアプリケーションやサービスを展開するためのパートナープログラム


第13章 Watson:質問応答システム・意思決定支援システム[2]

 13-1 Watsonを結合した血糖値管理アプリケーション

 13-2 Watsonを用いたヘルスケアサービス

 13-3 Watsonを活用した電子カルテ解析ソリューション

 13-4 Watsonを使った「発症事前予測アプリ(システム)」

 13-5 Watsonによるゲノム情報解釈/全ゲノムのシーケンス

 13-6 Watsonを使った創薬・新薬開発

 13-7 クラウド経由で提供するWatson関連サービス


第14章 Watson向けAPI

 14-1 Watson向けAPI 概説

 14-2 IBM Watson DEVELOPER CLOUD

 14-3 IBM Watson向け各種API
  [1] IBM Watson AlchemyLanguage
  [2] IBM Watson Concept Insights
  [3] IBM Watson Dialog
  [4] IBM Watson Language Translation
  [5] IBM Watson Natural Language Classifier
  [6] IBM Watson Personality Insights
  [7] IBM Watson Relationship Extraction
  [8] IBM Watson Retrieve and Rank
  [9] IBM Watson Tone Analyzer
  [10] IBM Watson AlchemyData News


第15章 先進医療機器・医療ITとAI/自然言語処理活用[1]

 15-1 医療におけるIT活用/自然言語処理活用
  [1] 医療情報の公共性と個人情報保護
  [2] 法整備課題

 15-2 医療ナレッジベースシステムとしての電子カルテ
  [1] 概況・これまでの経過
  [2] データウェアハウス/BIとの統合
  [3] 診療情報Webサービスと電子カルテの連携
  [4] 特定治療に特化した電子カルテ

 15-3 電子カルテの課題・今後の展望

 15-4 IoTデバイスとWatsonを結合した血糖値管理アプリケーション

 15-5 生体データのIoT化と発症の事前予測

 15-6 AIを使った症状のメカニズム解明

 15-7 メドトロニック社:Watsonを使った血糖値分析アプリケーション

 15-8 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


第16章 先進医療機器・医療ITとAI/自然言語処理活用[2]

 16-1 AI搭載・AI活用型医療(データヘルス)の推進施策

 16-2 エビデンスに基づくAI活用型医療とクリニカルパス

 16-3 AI活用による最適治療システム

 16-4 AIによるデータ解析と臨床診断の可能性

 16-5 本格化する第4次医療革命「MEDICINE 4.0」に向けた動き

 16-6 メンタルヘルスの定量化を実現するAI

 16-7 ゲノム・オミックス医療を支える医療ビッグデータ

 16-8 ディジーズ・マネジメント


第17章 音声認識と自然言語処理の発展

 17-1 音声認識概説

 17-2 音声認識+自然言語処理 概説

 17-3 AIアシスタントとスマートマシン/自律型ロボット

 17-4 コネクテッドホーム向け音声認識の市場・参入企業動向

 17-5 米国企業の市場・参入企業動向
  [1] 概説
  [2] 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
  [3] コネクテッドホーム向け音声認識の市場・参入企業動向

 17-6 AIスピーカーとコネクテッドホーム/HA機器の結合・連携

 17-7 家庭用自律行動ロボットと次世代コネクテッドホーム

 17-8 音声アシスタントとウエアラブル/AR(拡張現実)の結合・連携

 17-9 位置情報/屋内測位技術と音声アシスタントの組み合わせ技術

 17-10 MFI認証とスマートハウス/スマートホーム


第18章 チャットボット/AIアシスタントの新たな展開[1]

 18-1 チャットボット/AIアシスタントと自然言語処理 概説

 18-2 激化する次世代チャットボットに向けた開発競争

 18-3 仮想顧客アシスタント(VCA)という新たなサービスモデル

 18-4 オフィスで利用するためのAIスピーカー

 18-5 行政・公共機関におけるAIチャットボット活用の可能性
  [1] 世界初となる政府の Facebook Messenger チャットボットを公開したオバマ大統領
  [2] 政府サービスへの質問を効率的に処理する AI チャットボットの活用


第19章 チャットボット/AIアシスタントの新たな展開[2]

 19-1 チャットボットを活用した次世代カスタマーサービス

 19-2 各社から製品発表が相次ぐディスプレイ搭載型のスマートスピーカー

 19-3 AIアシスタント間の相互連携

 19-4 AIスピーカーとIFTTT(レシピ作成・共有サービス)の連携

 19-5 コネクテッドカーとAIアシスタント

 19-6 AIアシスタントの普及課題

 19-7 AIアシスタントの開発課題

 19-8 AIアシスタントのセキュリティ課題


第20章 AIアシスタント(スマートスピーカー)/チャットボット主要ベンダー/主要製品・サービス(海外)[1]


 20-1 概況

 20-2 Amazon.com 「Amazon Echo」/「Alexa (a.k.a. Echo)」

 20-3 Amazon 「Amazon Alexa」

 20-4 Amazon 「Amazon Tap」

 20-5 Amazon 「Amazon Echo Dot」

 20-6 Amazon Lex

 20-7 Amazon.com True Knowledge 「Evi」

 20-8 Amazon 液晶付きスマートスピーカー「Echo Spot」

 20-9 Google 「Googleアシスタント」

 20-10 Google 「Google Now」

 20-11 Google 「Google Home」/「Google Home Mini」

 20-12 「Google Duplex」

 20-13 Apple 「Siri」

 20-14 Apple 「homepod」

 20-15 Microsoft 「Cortana」/「Invoke」

 20-16 Microsoft 「Office 365」/「Dynamics 365」

 20-17 Microsoft Technology and Research/Bing 「Tay」

 20-18 Sherpa Europe SL 「Sherpa」

 20-19 Facebook 「M」

 20-20 Samsung Electronics 「Bixby」/「Bixby Voice」

 20-21 Samsung Electronics 「Viv」

 20-22 SK Telecom 「NUGU」

 20-23 Baidu/Raven Tech 「Duer」

 20-24 BOSE 「QuietComfort 35 II」

 20-25 Harman Kardon 「Invoke」


第21章 AIアシスタント(スマートスピーカー)/チャットボット主要ベンダー/主要製品・サービス(海外)[2]

 21-1 GoButler 「GoButler」

 21-2 Andy Rubin 「Essential Home」

 21-3 Julie 「Julie Desk」

 21-4 Maluuba 「Maluuba」

 21-5 Yandex 「Alice」

 21-6 Speaktoit 「Assistant」

 21-7 BlackBerry Limited 「BlackBerry Assistant」

 21-8 Brainasoft 「Braina」

 21-9 Mycroft AI 「Mycroft」

 21-10 Cognitive Code 「SILVIA」

 21-11 Lucida

 21-12 Template:Third party inline

 21-13 導入事例
  [1] USAA(United Services Automobile Association)
  [2] 他


第22章 AIアシスタント/チャットボット主要ベンダー/主要製品(国内)

 22-1 概況

 22-2 ソニー 「LF-S50G」

 22-3 ソニー 両耳装着型スマートイヤホン「XPERIA EAR DUO」

 22-4 LINE 「CLOVA WAVE」

 22-5 パナソニック 「GA10」

 22-6 凸版印刷/TIS 「AISONAR」

 22-7 NTTレゾナント/GOO

 22-8 オンキヨー 「G3」/「AIスマートオートモーティブ」


第23章 自動翻訳/通訳デバイス

 23-1 概説

 23-2 参入企業/主要製品動向
  [1] Google 「Google Translate on Pixel」
  [2] Travis  「Travis the Translator」
  [3] ソースネクスト 「POCKETALK」


第24章 自然言語処理/チャットボットの設計・製造体制/関連開発プラットフォーム

 24-1 AIアシスタント/AIスピーカー開発の課題

 24-3 SOC(System On Chip)の採用状況

 24-4 BLUETOOTHオーディオ用SOCプラットフォーム「CSRA68100」

 24-5  QUALCOMM 「Qualcomm Smart Audio Platoform」

 24-6 スタートアップ支援向けプログラム

 24-7 自然言語会話システムアプリ開発向けプラットフォーム
  [1] Google 「Actions on Google」
  [2] Google 「API.ai」
  [3] Google 「Cloud Natural Language API」
  [4] Google 「Cloud Speech API」
  [5] Apple 「SiriKit」
  [6] Apple 「Siri SDK」
  [7] Amazon 「Alexa Skills Kit(ASK)」
  [8] Amazon  「Amazon AI」
  [9] Samsung 「Viv」
  [10] Matrix Labs 「VOICE RECOGNITION」


第25章 オントロジー工学の発展と自然言語処理/AIアシスタント

 25-1 概説

 25-2 オントロジーを用いた自然言語推論

 25-3 オントロジーを利用した知識の共有/再利用

 25-4 汎用オントロジーの応用と自然言語処理

 25-5 デバイスオントロジーと特許文書の意味理解システムへの応用


第26章 次世代Webと自然言語処理

 26-1 次世代Webと自然言語処理 概説

 26-2 次世代Webと学際アプローチ

 26-3 次世代Web/タグ・オントロジーの発展


第27章 ソーシャルメディアと自然言語処理/AIアシスタント

 27-1 ソーシャルメディアのあるべき姿

 27-2 集団的知性・合意形成

 27-3 ソーシャル・アグリゲーション

 27-4 アウェアネスの相互入れ替え・相互編集


第28章 RPAとAI/音声認識技術

 28-1 次世代企業情報システムとRPA

 28-4 RPAの多元化

 28-5 ナレッジ・マネジメントの進化とRPA

 28-6 RPAの課題

 28-7 RPA製品


第29章 次世代ロボットと自然言語処理/AIアシスタント
 
 29-1 概況・近況

 29-2 認知発達ロボティクス

 29-3 次世代サービスロボットとAI/自然言語処理
  [1] 多様化するサービスロボットとAI搭載形態
  [2] マニピュレーション(サービスロボットの物体操作)
  [3] ヒューマノイドとAI
  [4] 各種生活支援ロボットとAI
  [5] コミュニケーション/セラピーロボットとAI
  [6] AIが促進するサービスロボットの空間知能化
  [7] 分散型/マルチエージェント型サービスロボットとA


第30章 次世代サービスロボットと自然言語処理

 30-1 概説

 30-2 クラウドロボティクス/サービスロボットと自然言語処理


第31章 コネクテッドカー/次世代車載システムと自然言語処理

 31-1 自動運転、人工知能、モビリティーサービスのシナジー

 31-2 ロケーションベースのサービス(LBS)とAIアシスタント

 31-3 コネクテッドカー/クルマの知能化とバーチャルアシスタント

 31-4 次世代自動車と機械学習/ディープラーニング 研究開発動向


第32章 自動運転システムと自然言語処理

 32-1 自律走行・自動運転システムとAI

 32-2 次世代自動車とビッグデータ/AIの活用

 32-3 自動運転×AI/自然言語処理×先端ロボット技術の結合がもたらすもの

 32-4 自車位置推定技術におけるAIとビッグデータ活用

 32-5 AI/自然言語処理による次世代自動車の新サービス創出

 32-6 AI/自然言語処理技術の導入が生む次世代モビリティサービス

 32-7 実証実験および主要メーカー別動向


第33章 車載インフォテイメントと自然言語処理

 33-1 スマート・ドライビング・アシスタント機能開発と自然言語処理
  [1] 概説
  [2] 自動運転とスマート・ドライビング・アシスタント

 33-2 AI/自然言語処理と次世代車載システムの開発

 33-3 関連プラットフォーム
  [1] NX ソフトウエアシステムズ 「QNX CAR アプリケーション プラットフォーム 2.0」


第34章 フィンテック/金融工学と自然言語処理

 34-1 フィンテック/金融工学と人工知能 概説

 34-2 フィンテックは金融システムをどのように変えていくのか

 34-3 決済手段・システムの高度化・多元化

 34-4 送金(国際送金/P2P送金)

 34-5 資産管理(アカウントアグリゲーション/PFM)

 34-6 クラウド会計

 34-7 ロボアドバイザー


第35章 ブロックチェーンと自然言語処理

 35-1 ブロックチェーンと自然言語処理 概説

 35-2 スマートコントラクト概説

 35-3 スマートコントラクトと自然言語処理

 35-4 分散自立型情報保管・検索システムに基づくFREENETプロジェクト


第36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AI

 36-1 ブレイン・マシン・インタフェース(BMI/BCI) 概説

 36-2 AIによる脳波活用機能・機器の課題


第37章 VR(仮想現実)/AR(拡張現実)と自然言語処理

 37-1 VR/ARと自然言語処理 概説

 37-2 参入企業動向
  [1] Facebook(フェイスブック)
  [2] SoftKinetic
  [3] 他

第38章 自然言語処理関連学界

 38-1 言語処理学会

 38-2 行動経済学会


第39章 主要研究所/産学連携団体/ベンチャー出資動向

 39-1 大学/主要研究所動向
  [1] スタンフォード人工知能研究所(スタンフォードAIラボまたは SAIL)
  [2] MITコンピュータ科学・人工知能研究所
  [3] カーネギーメロン大学
  [4] 国立情報学研究所
  [5] 革新知能統合研究センター(AIP:Advanced Integrated Intelligence Platform Project Center)
  [6] 産業技術総合研究所/NEC 「産総研-NEC 人工知能連携研究室」
  [7] NECブレインインスパイヤードコンピューティング協働研究所(NBIC)
  [8] 豊田工業大学 知能数理研究室

 39-2 ベンチャーキャピタル/ベンチャーへの出資動向分析
  [1] CBInsights (米国調査会社)の報告書

 39-3 個別企業/ファンドの出資動向
  [1] トヨタ自動車

 39-4 人工知能/機械学習分野で注目を浴びるベンチャー企業(海外)
  [1] DeepMind Technologies
  [2] Wit.ai
  [3] Enlitic
  [4] Sentient Technologies
  [5] MetaMind
  [6] The Grid
  [7] x.ai


第40章 自然言語処理関連コンソーシアム/協業・事業提携

 40-1 OPEN INTERCONNECT CONSORTIUM

 40-2 ALLSEEN ALLIANCE

 40-3 欧州委員会 ECO-FEV(EFFICIENT COOPERATIVE INFRASTRUCTURE FOR FULLY ELECTRIC VEHICLES)

 40-4 情報処理学会 「ビッグデータ活用フォーラム」

 40-5 日本特許情報機構

 40-6 次世代医療ICT基盤協議会

 40-7 IIJ他 「データエクスチェンジ・コンソーシアム」

 40-8 ビッグデータ・オープンデータ活用推進協議会

 40-9 全脳アーキテクチャ勉強会


第41章 自然言語処理関連参入企業

 41-1 主要ベンダー動向
  [1] グーグル
  [2] マイクロソフト
  [3] IBM
  [4] アマゾン
  [5] フェイスブック
  [6] ゼネラル・モーターズ(GM)
  [7] フォード・モーター
  [8] トヨタ自動車
  [9] 本田技研工業
  [10]  Preferred Infrastructure(PFI)
  [11] 東レ

 41-2 ベンチャーキャピタル/ベンチャーへの出資動向分析
  [1] CBInsights (米国調査会社)の報告書

 41-3 個別企業/ファンドの出資動向
  [1] トヨタ自動車

 41-4 自然言語処理で注目を浴びるベンチャー企業(海外)
  [1] DeepMind Technologies
  [2] Wit.ai
  [3] Enlitic
  [4] Sentient Technologies
  [5] MetaMind
  [6] The Grid
  [7] x.ai


付章A 参考文献


付章B 参考資料サイト


付章C 分野別自然言語処理関連API一覧

型番 nlpaa18-a
販売価格 106,920円(内税)
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