一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構

［出版日］

平成30年1月22日


［ページ数］

A4判／約700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■

機械学習を使った高度な判断、認識、予測等が可能となり、AIの活用がダイナミックな発展を見せているが、同時に、データ分析や判断処理等に要求されるレベルが数年前と比較して数段、レベルアップしており、2018年は、ユーザー企業がクラウド上に独自のAIを構築したり、学習済みクラウドAIを利用する動きが活発化することが予想されている。

また、働き方改革の取り組みなどを背景に、ユーザー企業側は、機械学習基盤構築の手間を省くために様々な手法を模索している一方で、クラウドサービスで提供する事業者側は、API提供による畳み込みニューラルネットワーク (CNN) ／再帰型ニューラルネットワーク(RNN)のモデル生成支援や、各種学習済みクラウドAIの充実に注力し、そのラインアップを拡充している。

すでにAmazon Web Service（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform、IBM Watsonといった主要クラウドサービスでは、音声認識、自動翻訳、自然言語処理、動画認識／動画分析、顧客行動分析といったユーザーの利用頻度が高いAIクラウドをひと通りそろえ、適用範囲を急速に広げている。機械学習やCNN／RNN等を短期に実装するには非常に便利なサービスとなっており、AIの精度や質においても日進月歩で向上をみせている。

また、自動車のティア1サプライヤやIoTのテクノロジープロバイダーを中心に、データの発生・生成、加工、解析、学習について、その利用する場所を近接もしくは同じにさせることで、デバイスで得た情報をAIでリアルタイム処理し、判断や予測の精度を飛躍的にあげ、調達情報や物品をより迅速に処理・提供するエッジコンピューティング、マイクロデータセンターで大量の情報を処理するエッジヘビーコンピューティング、フォグコンピューティング技術など、次世代のAIインフラ開発が活発化している。

本白書は、AIクラウド、事前学習済みクラウド、リアルタイムAIについて、その最新技術動向、市場および研究開発動向、社会実装および活用動向、エコシステム形成、課題点、フレームワーク／ライブラリ／ツール／ソフトウェア／アプリケーションの開発・サービス動向、今後の進展予測まで、各種領域をカテゴリー別に体系化し、網羅的に取り上げた白書（調査報告書）である。


■内容編成（目次）■

序

第1章　事前学習済み機械学習のモデルと発展

　1-1　AI／機械学習をビジネスで活用する上での前提理解

　1-2　機械学習のエコシステム／プラットフォーム形成を巡る動き

　1-3　機械学習の評価、アプリケーション開発上の要点

　1-4　ニューラルネットワーク（NN）の発展とAIクラウド

　1-5　自動運転プラットフォームと事前学習済み機械学習モデル

　1-6　スマートファクトリーと事前学習済み機械学習モデル


第2章　AIクラウド　概説

　2-1　クラウド・サービスとAIの同期的進化

　2-3　AIクラウド／学習済みクラウドAIの国際的な進展


第3章　機械学習の実践的活用とクラウド

　3-1　学習済みクラウドAIを利用する動き

　3-2　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

　3-3　機械学習向けAIクラウド／AIプラットフォーム

　3-4　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

　3-5　クラウド型ビッグデータ解析／レコメンドサービス

　3-6　機械学習によるコネクテッドホームの拡張

　3-7　機械学習を活用したサイバー攻撃対策プラットフォーム

　3-8　機械学習エンジンを搭載したクラウド型コンテンツマーケティングプラットフォーム

　3-9　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


第4章　ディープラーニングの実践的活用とクラウド

　4-1　ディープラーニングの研究開発領域とビジネス化　概説

　4-2　次世代ディープラーニングの現状と可能性

　4-3　進展著しいディープラーニング画像認識プラットフォーム
　　［1］　ディープラーニング画像認識プラットフォームとソフトウェア
　　［2］　深層学習を使った先進画像診断技術
　　［3］　来店客の画像解析・行列予測

　4-4　ディープラーニングのビジネス利用と課題点


第5章　リアルタイムAI向けディープラーニング・プラットフォーム

　5-1　Microsoft　「Project Brainwave」

　5-2　Preferred Infrastructure（PFI）　「SedueforBigData」

　5-3　SAS Institute Japan　「リアルタイム解析ソリューション」

　5-4　ディープラーニング技術を実装したリアルタイム解析AI


第6章　フォグ／エッジ・コンピューティングとAI

　6-1　“フォグ”とAIによる次世代コネクテッドインダストリー

　6-2　クラウドからエッジへシフトを遂げるディープニューラルネットワークのモデル

　6-3　マイクロデータセンター実現に向けた動向

　6-4　ビッグデータ向けネットワーク基盤コンソーシアム創設

　6-5　オープンソース・プロジェクト「EdgeX Foundry」

　6-6　東芝デジタルソリューションズ


第7章　AIクラウド／学習済クラウドAI−国別・機関別動向

　7-1　米国
　　［1］　DARPA　「UPSIDE program」
　　［2］　DARPA　「SyNAPSE program」
　　［3］　IARPA　「MICrONS program」

　7-2　欧州

　7-3　中国
　　［1］　清華大学／紫光集団

　7-4　日本政府
　　［1］　人工知能技術戦略会議
　　［2］　「世界最先端IT国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画」

　7-5　総務省
　　［1］　情報通信研究機構（NICT）
　　［2］　総務省 情報通信政策研究所
　　［3］　「AIネットワーク社会推進フォーラム」（国際シンポジウム）

　7-6　文部科学省
　　［1］　革新知能統合研究センター

　7-7　内閣府
　　［1］　内閣府革新的研究開発推進プログラム（ImPACT）
　　［2］　全脳アーキテクチャ・イニシアティブ

　7-8　内閣府特命担当大臣（科学技術政策）
　　［1］　人工知能と人間社会に関する懇談会
　　［2］　世界最先端ＩＴ国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画

　7-9　産業技術総合研究所
　　［1］　人工知能研究センター
　　［2］　ABCI（AI Bridging Cloud Infrastructure）

　7-10　産業競争力懇談会

　7-11　人工知能学会

　7-12　IT総合戦略本部　「AI、IoT時代におけるデータ活用ワーキンググループ」

　7-13　知的財産戦略本部 検証・評価・企画委員会　「情報財検討委員会」


第8章　　機械学習／ディープラーニング・標準フォーマット

　8-1　ONNX（Open Neural Network Exchange）

　8-2　NNEF （Neural Network Exchange Format）

　8-3　CoreML


第9章　主要AIクラウド・サービス［1］

　9-1　概況・近況

　9-2　Google Cloud Platform
　　［1］　概説
　　［2］　Google Cloud Platformの活用事例

　9-3　Google Cloud Platformとデータ収集・分析基盤の構築
　　［1］　Cloud Pub/Sub／Cloud Interconnect
　　［2］　Cloud DateFlow
　　［3］　 BigQuery

　9-4　Google Cloud Datalab

　9-5　Google Cloud Machine Learning

　9-6　Googleの機械学習 API
　　［1］　Google Cloud Vision API
　　［2］　Google Cloud Video Intelligence API
　　［3］　Google Cloud Speech API
　　［4］　Google Natural Language API
　　［5］　Google Cloud Translation API
　　［6］　Google Cloud Jobs API


第10章　主要AIクラウド・サービス［2］

10-1　Amazon　「Amazon Machine Learning」
　　［1］　AmazonMLとAIクラウド
　　［2］　AIスピーカーで頭角を現すAmazon
　　［3］　次世代顧客チャネルとしてのEcho／Alexa

10-2　AWS API
　　［1］　AWS IoT DEVICE MANAGEMENT
　　［2］　Amazon REKOGNITION
　　［3］　Amazon REKOGNITION VIDEO
　　［4］　Amazon POLLY
　　［5］　Amazon LEX
　　［6］　Amazon TRANSCRIBE
　　［7］　Amazon TRANSLATE
　　［8］　Amazon COMPREHEND
　　［9］　GREENGRASS ML INFERENCE
　　［6］　Amazon SAGEMAKER
　　［7］　AWS IoT DEVICE DEFENDER


第11章　主要AIクラウド・サービス［3］

　11-1　Microsoft　「Azure Azure Machine Learning」

　11-2　Face API／Emotion API

　11-3　Microsoft　「Project Brainwave」

　11-4　Microsoft　「Workbench」

　11-5　AzureとSalesforceに連携によるAI活用

　11-5　IBM Cloud（Bluemix）／IBM Watson
　　［1］　概説
　　［2］　学習済みWatson


第12章　主要AIクラウド・サービス［4］

　12-1　IBM Watson Developer Cloud （WDC）

　12-2　IBM Services Platform with Watson

　12-3　IBM Bluemix／Watson API
　　［1］　Concept Expansion
　　［2］　AlchemyAPI
　　［3］　AlchemyVision
　　［4］　AlchemyData News API
　　［5］　AlchemyVision Face Detection/Recognition
　　［6］　Language Translation
　　［7］　Concept Insights
　　［8］　Personality Insights
　　［9］　Quetion and Answer
　　［10］　Visual Recognition
　　［11］　Relationship Extraction
　　［12］　Natural Language Classifier
　　［13］　Dialog


第13章　主要AIクラウド・サービス［5］

　13-1　Infor　「Infor CloudSuite」／「Coleman」

　13-2　LINE　「Clova」

　13-3　UEI／シグマクシス　「ディープシグマDPA(Document Process Automation)」

　13-4　システムインテグレータ　ソフトウェア画像認識 AI「Design Recognition AI サービス」


第14章　機械学習／ディープラーニング・フレームワーク［1］

　14-1　概説

　14-2　TensorFlow

　14-3　Caffe

　14-4　Caffe2

　14-5　Chainer

　14-6　ChainerMN

　14-7　Theano

　14-8　Touch7

　14-9　PyTorch

　14-10　Chainer

　14-11　MXNet


第15章　機械学習／ディープラーニング・フレームワーク［2］

　15-1　The Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

　15-2　Keras

　15-3　Amazon Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine（DSSTNE）

　15-4　Lasagne

　15-5　neon

　15-6　NNabla（Neural Network Library）

　15-7　NVIDIA TensorRT

　15-8　DeCAF（A Deep Convolutional Activation Feature for Generic Visual Recognition）

　15-9　Deeplearning4j

　15-10　DataRobot

　15-11　exaBase


第16章　IoTプラットフォームとディープラーニングフレームワークの連携・統合［1］

　16-1　概説

　16-2　アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）「Lambda」／「AWS IoT」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　IoTサービス「AWS IoT」

　16-3　IBM　「IBM Watson」／「Cloud Foudry」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　IoTデバイスとWatsonの結合
　　［3］　Cloud Foundry

　16-4　ボッシュ（Robert Bosch）　「Bosch IoT Cloud）」／「TraQ」（Track Quality）」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　IoT情報基盤「Bosch IoT Cloud）」
　　［3］　センサーソリューション「TraQ」（Track Quality）
　　［4］　モバイル生産アシスタントの「APAS」シリーズ
　　［5］　工具をスマート化するソリューション　「Process Quality Manager」
　　［6］　IoTベース自動運転技術の開発

　16-5　ゼネラル・エレクトリック（GE）　「Predix」

　16-6　シーメンス（Siemens AG）　「Digital Enterprise」／「MindSphere」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　Digital Enterprise／The Digital Enterprise Software Suite
　　［3］　TIA（Totally Integrated Automation）
　　［4］　MindSphere
　　［5］　Holistic Security Concept

　16-7　マイクロソフト 「Azure Machine Learning」

　16-8　KUKA　「KUKA Connect」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　「KUKA Connect」


第17章　IoTプラットフォームとディープラーニングフレームワークの連携・統合［2］

　17-1　ファナックなど4社　「FANUC Intelligent Edge Link and Drive system」

　17-2　ファナック　「FIELD system」

　17-3　日立製作所　IoTサービス基盤「Lumada（ルマーダ）」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　「Lumada（ルマーダ）」
　　［3］　Preferred Network
　　［4］　「M2Mトラフィックソリューション」

　17-4　富士通　「Zinrai」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　「Zinrai」

　17-5　日本電気　「NEC Industrial IoT」／「CONNEXIVE」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　「NEC Industrial IoT」
　　［3］　「CONNEXIVE」

　17-6　ソフトバンク　「ARMエコシステム」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　ARMによる産業IoTエコシステム形成の取り組み

　17-7　ルネサス エレクトロニクス　「R-IN（Renesas’s platform for INdustry」

　17-8　三菱電機　「e-F@ctory／e-F@ctoryAlliance」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　「e-F@ctoryAlliance」
　　［3］　ニューラルネットワーク設計支援プラットフォーム

　17-9　安川電機　「ソリューションファクトリー」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　「ソリューションファクトリー」

　17-10　ヤマザキマザック　「iSmart Factory」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　「iSmart Factory」

　17-11　オークマ　「OSP-AI」
　　［1］　概況・近況
　　［2］　「OSP-AI」


第18章　AIクラウドとコネクテッドカー

　18-1　概説

　18-2　自動運転向けIoTクラウドサービス

　18-3　クラウド型リアルタイム走行データ収集・蓄積プラットフォーム

　18-4　クラウド型運転情報レコメンドサービス

　18-5　AIクラウドとコネクテッドカー：主要プラットフォーム
　　［1］　Bosch　「Bosch Automotive Cloud Suit」
　　［2］　Microsoft 　「Microsoft Azure」
　　［3］　Google　「Android」

　18-6　ディープラーニングを活用した車載／端末解析

　18-7　研究開発／参入メーカー動向
　　［1］　NVIDIA
　　［2］　デンソー／東芝
　　［3］　トプスシステムズ


第19章　“Cloud-To-Car”：ADAS／自動運転向け機械学習プラットフォーム

　19-1　“Cloud-to-Car”の潮流

　19-2　位置・地図情報ベンダー動向
　　［1］　概況・近況
　　［2］　Mobileye　「REM」
　　［3］　HERE　「HD Live MAP」
　　［4］　Google　「Google Map」
　　［5］　NVIDIA
　　［6］　Intel　「Intel GO」／Mobileye買収
　　［7］　ZF／Bosch／Volvo Cars
　　［8］　AImotive
　　［9］　Tesla
　　［10］　PACCAR
　　［11］　三菱電機／地図関連5社（ゼンリン、パスコ、アイサンテクノロジー他）
　　［12］　DMP
　　［13］　パイオニア

　19-3　自動運転ベンダー／主要プラットフォーム動向
　　［1］　NVIDIA　「DRIVE PX」／「DRIVE PX2」
　　［2］　ティアフォー／NVIDIA／AutonomouStuff　「Autoware」
　　［3］　バーテックス　「CarSim」
　　［4］　ESI Grou／日本イーエスアイ


第20章　教師（ティーチング）不要ロボット

　20-1　機械学習とロボット・システム

　20-2　ディープラーニングとロボット・システム

　20-3　ティーチング作業の制約を克服する取り組み

　20-4　カメラで部材を認識・位置補正するティーチングレスシステム

　20-5　ファナック／PFN　「強化学習を用いた複数ロボット同士の協調」

　20-6　ファジィニューロ学習･推論エンジンを搭載した産業用ロボット

　20-7　ティーチングフリーを実現した小型５軸多関節ロボット

　20-8　自律的判断対応型バラ積みピッキングロボット

　20-9　教師レスのAI荷卸しロボット

　20-10　動作軌道自動生成ロボット

　20-11　安全柵設置が不要な協働ロボット

　20-12　ディープラーニングと予測学習を使っマルチモーダルAIロボットアーム


第21章　AIクラウドと業務系アプリケーションサービス

　21-1　AIクラウドとCRMサービス

　21-2　AIクラウドとポイント管理サービス


第22章　AIクラウド／学習済クラウドAI関連団体・コンソーシアム

　22-1　日本ディープラーニング協会

　22-2　AIビジネス推進コンソーシアム


第23章　AIクラウドを巡る協業・提携

　23-1　AIクラウドを巡る協業・提携概説

　23-2　各社動向


資料編A　機械学習／ディープラーニングを装備したツール／ソフトウェア／アプリ

　A-1　総評

　A-2　機械学習アルゴリズムを備えたソフトウェアスイート
　　［1］　SAS
　　［2］　RapidMiner
　　［3］　LIONsolver
　　［4］　KNIME
　　［5］　Weka
　　［6］　Oracle Data Mining (ODM)
　　［7］　Apache Mahout


資料編B　機械学習／ディープラーニング向け開発言語

　B-1　総評

　B-2　開発言語の評価・比較
　　［1］　Python
　　［2］　MATLAB（Octave）
　　［3］　Julia
　　［4］　R
　　［5］　その他言語


資料編C　　機械学習／ディープラーニング用ラッパー／ライブラリ

　C-1　ラッパー／高級API
　　［1］　Artificial Intelligence Markup Language
　　［2］　Sonnet
　　［3］　TFLearn / skflow
　　［4］　Tensor2Tensor(T2T)
　　［5］　TensorFlow Fol
　　［6］　TensorFlow Lite
　　［7］　Edward
　　［8］　TensorBoard
　　［9］　Embedding Projector(旧Embedded Visualization)
　　［10］　Facets
　　［11］　Amazon Rekognition
　　［12］　Amazon Rekognition Image
　　［13］　Microsoft Cognitive Services
　　［14］　NVIDIA DIGITS（the Deep Learning GPU Training System）
　　［15］　ONNX（Open Neural Network Exchange）
　　［16］　Gluon
　　［17］　Intel DAAL: Data Analytics Acceleration Library
　　［18］　PyCaffe
　　［19］　DyNet
　　［20］　Apache MXNet
　　［21］　Apache PredictionIO
　　［22］　Apache Hivemall
　　［23］　Jubatus(ユバタス)
　　［24］　Pylearn2
　　［25］　H2O.ai
　　［26］　Mocha.jl
　　［27］　deeplearn.js
　　［28］　PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep Learning）
　　［29］　Neural Network Console
　　［30］　scikit-learn
　　［31］　XGBoost: eXtreme Gradient Boosting
　　［32］　CatBoost

C-2　バックエンド・スタック
　　［1］　TensorFlow XLA
　　［2］　NNVM/TVM
　　［3］　TensorRT
　　［4］　Intel Nervana Graph
　　［5］　Intel Deep Learning Deployment Toolkit
　　［6］　PraidML


資料編D　分野別ディープラーニング関連API一覧（本文解説以外のもの）

　D-1　自然言語処理
　　［1］　docomo 発話理解
　　［2］　docomo 言語解析
　　［3］　docomo シナリオ対話
　　［4］　docomo トレンド記事抽出
　　［5］　docomo 知識Q&A
　　［6］　docomo 雑談対話
　　［7］　Jetrun センシティブ分析
　　［8］　Jetrun マーケティング分析
　　［9］　Jetrun 文集約技術
　　［10］　Jetrun 感情分析
　　［11］　Jetrun 構文解析
　　［12］　Jetrun 文概要分析
　　［13］　Jetrun カテゴリ分析
　　［14］　Jetrun TrueTALK
　　［15］　Jetrun キーワード抽出
　　［16］　Jetrun 関連語抽出
　　［17］　Jetrun キュレーション技術
　　［18］　Jetrun 丁寧度判定
　　［19］　Jetrun キーワードゆらぎ取得
　　［20］　IBM Watson AlchemyLanguage
　　［21］　IBM Watson Concept Insights
　　［22］　IBM Watson Dialog
　　［23］　IBM Watson Language Translation
　　［24］　IBM Watson Natural Language Classifier
　　［25］　IBM Watson Personality Insights
　　［26］　IBM Watson Relationship Extraction
　　［27］　IBM Watson Retrieve and Rank
　　［28］　IBM Watson Tone Analyzer
　　［29］　IBM Watson AlchemyData News
　　［30］　Microsoft Bing Spell Check
　　［31］　Microsoft Linguistic Analysis
　　［32］　Microsoft Text Analytics
　　［33］　Microsoft Web Language Model
　　［34］　Microsoft Academic Knowledge
　　［35］　Microsoft Entity Linking Intelligence Service
　　［36］　Microsoft Knowledge Exploration Service
　　［37］　Repl-AI
　　［38］　goo 商品評判要約
　　［39］　Affectiva
　　［40］　LEXALYTICS Semantria
　　［41］　RxNlp
　　［42］　Studio Ousia Semantic Kernel
　　［43］　Linklify
　　［44］　Orbit Entity extraction
　　［45］　Orbit Language detection
　　［46］　Orbit Classification
　　［47］　Orbit Sentiment analysis
　　［48］　Dandelion Entity Extraction
　　［49］　Dandelion Text Categorization
　　［50］　Dandelion Sentiment Analysis
　　［51］　Dandelion Text Similarity
　　［52］　chatbots.io
　　［53］　Thomson Reuters Open Calais
　　［54］　Diffbot Analyze
　　［55］　Diffbot Article
　　［56］　Diffbot Discussion
　　［57］　Diffbot Image
　　［58］　Diffbot Product
　　［59］　Diffbot Video
　　［60］　Semantic Biomedical Tagger
　　［61］　Free Natural Language Processing Service
　　［62］　NLP Tools
　　［63］　MeaningCloud Topics Extraction
　　［64］　MeaningCloud Text Classification
　　［65］　MeaningCloud Sentiment Analysis
　　［66］　MeaningCloud Language Identification
　　［67］　MeaningCloud Spelling, Grammar and Style Proofreading
　　［68］　MeaningCloud Corporate Reputation
　　［69］　MeaningCloud Text Clustering
　　［70］　lang id
　　［71］　Rosette Language Identifier
　　［72］　Rosette Base Linguistics
　　［73］　Rosette Entity Extractor
　　［74］　Rosette Entity Resolver
　　［75］　Rosette Name Indexer
　　［76］　Rosette Name Translator
　　［77］　WritePath Traslation
　　［78］　Microsoft Translator
　　［79］　wit.ai

　D-2　画像解析

　　［1］　docomo 画像認識
　　［2］　docomo 文字認識
　　［3］　Microsoft Computer Vision
　　［4］　Microsoft Emotion
　　［5］　Microsoft Face
　　［6］　Microsoft Video
　　［7］　IBM Watson AlchemyVision
　　［8］　IBM Watson Visual Insights
　　［9］　clarifai
　　［10］　Emotient
　　［11］　imagga
　　［12］　KAIROS EMOTION ANALYSIS
　　［13］　KAIROS FACE RECOGNITION
　　［14］　APICloud.Me ColorTag
　　［15］　APICloud.Me FaceRect
　　［16］　APICloud.Me FaceMark
　　［17］　Animetrics Face Recognition
　　［18］　Betaface
　　［19］　eyedea
　　［20］　FACE++
　　［21］　SKYBIOMETRY

　D-3　音声解析

　　［1］　docomo 音声合成
　　［2］　docomo 音声認識
　　［3］　Microsoft Custom Recognition Intelligent Service (CRIS)
　　［4］　Microsoft Speaker Recognition
　　［5］　Microsoft Speech
　　［6］　IBM Watson Speech to Text
　　［7］　IBM Watson Text to Speech
　　［8］　DEEPGRAM
　　［9］　api.ai

　D-4　その他

　　［1］　docomo 動作推定
　　［2］　IBM Watson Document Conversion
　　［3］　IBM Watson Tradeoff Analytics
　　［4］　Microsoft Recommendations
　　［5］　Google Now
　　［6］　GOOGLE Prediction API
　　［7］　indico
　　［8］　Qalendra Predictions


資料編E　機械学習／ディープラーニング向けクラウド・サービス（本文で取り上げたもの以外

　E-1　IBM Watson Analytics

　E-2　IBM　Alchemyapi

　E-1　Google Now

　E-2　Google　Prediction API

　E-3　bigml

　E-4　Orbit AI

　E-5　indico

　E-6　BuildFax

　E-7　MKT METAL （Marketing Engine, Tactics and Loyalty）

　E-8　api.ai

　E-9　Alice

　E-10　Sirius

　E-11　Vicarious

　E-12　Wit.ai

　E-13　Viv

　E-14　seldon