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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

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

発刊日
2018年09月06日
体裁
A4判 バインダー製本 約1100ページ
ISBN
Cコード
価格(税込)
106,920
( STbook会員価格(税込)STbook会員価格
106,920 円)

※PDF版(CD)(92,000円+税)もあります。
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発行 : (一社)次世代社会システム研究開発機構
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冊数:

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監修:IoT/スマートテック 推進フォーラム


趣旨


 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


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