内容編成（目次）

序

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 VEHICLE）

　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