Tweet
Tweet

Slide 1

Slide 1 text

Google I/Oのキーテクノロジと背景 がわかった気になる発表 #io19jp @mhidaka 1

Slide 2

Slide 2 text

@mhidaka TechBooster 技術書典 2

Slide 3

Slide 3 text

Today’s summary https://events.google.com/io/ 3

Slide 4

Slide 4 text

Google I/O 2019 AI for everyone. Building a more helpful Google for everyone 4

Slide 5

Slide 5 text

Google I/O Keynote Google Technology 5

Slide 6

Slide 6 text

Keynote - Shoreline Amphitheatre 6

Slide 7

Slide 7 text

AIの活用がメインテーマに Google Search Duplex on the web Next Gen Assistant Personalized help Assistance in the car 7

Slide 8

Slide 8 text

AIを利用し、正確な情報を届ける検索 https://youtu.be/TQSaPsKHPqs?t=410 8

Slide 9

Slide 9 text

プライバシー＆セキュリティ 5FDIOPMPHZ͸ࣾձج൫ͱͳΓͭ ͭ͋ΔɻϢʔβʔ͕ࣗ෼ͷσʔ λΛ؅ཧ͠%JHJUBMͱڞଘ͢Δͨ Ίͷ࢓૊ΈΛ੔͑Δ ɾݕࡧཤྺͷ؅ཧ ɾγʔΫϨοτϞʔυ ɾ%JHJUBM8FMMCFJOH 9

Slide 10

Slide 10 text

オンデバイス技術の発達 10

Slide 11

Slide 11 text

オンデバイス技術の発達 σόΠε্Ͱ࣮ߦɺػցֶशΛ࣮ݱ͢ Δ͜ͱͰ(PPHMF"TTJTUBOU͸ैདྷΑ Γेഒߴ଎ʹͳΓͭͭ΋ඞཁͳσʔλ දΛ(#ʹ཈͑Δ͜ͱʹ੒ޭɻ .-,JUͷ຋༁ػೳ͸ݴޠʹରԠ͠ɺ ਺ඦ,#ͷαΠζ͔͠ͳ͍ɻ https://youtu.be/TQSaPsKHPqs?t=1580 11

Slide 12

Slide 12 text

オンデバイスと分散学習 12

Slide 13

Slide 13 text

オンデバイス機能の例 Live Transcribe Live Caption Live Relay Proj Euphonia 13

Slide 14

Slide 14 text

Live Captionによる字幕機能 14

Slide 15

Slide 15 text

Keyword : On-Device Androidデバイス上でマシンラーニングを実行する。機械学習モデルの最適 化とminifyが鍵。デバイス上で動作することで圧倒的なパフォーマンス、 ユーザー体験を向上させる 15

Slide 16

Slide 16 text

Google Lens 現実空間の検索を可能に จࣈ৘ใΛ຋༁͠ɺಡΈ ্͛Δ͜ͱ͕Մೳɻ·ͨҿ ৯ళͰͷϝχϡʔΛΈͯ 8FC͔Β͓͢͢ΊͷྉཧΛ औಘɺϋΠϥΠτͰՄࢹԽɺ λοϓͰը૾ͷදࣔΛߦ͏ɻ Ϣʔβʔͷੜ׆ΛΑΓ๛ ͔ʹͰ͖Δݱ࣮ۭؒʹਐग़ɻ https://youtu.be/TQSaPsKHPqs?t=650 16

Slide 17

Slide 17 text

Duplex on the web %VQMFY͸Ի੠௨࿩͚ͩͰ͸ͳ ͘ɺ8FCʹ΋ਐग़ɻ (NBJMͷ஫จཤྺΛ͕͞͠ɺ 8FCϑΥʔϜΛࣗಈೖྗ͢Δɻ https://youtu.be/TQSaPsKHPqs?t=1132 17

Slide 18

Slide 18 text

Keyword : Privacy 機械学習の発達、コンテキストを理解するAIの登場など活用シーンの増加 に伴い、プライバシーの保護は最重要ポイント。モバイル機器も例外では なく、そのためのセキュリティ対策、機能追加が行われている（Android Q でもメイントピックとして扱っています） 18

Slide 19

Slide 19 text

Recap I/O Keynote "*GPSFWFSZPOFίϯςΩετ Λཧղ͢Δ"*ͷ׆༻ɻ׆༻͢Δ ͨΊͷج൫ͱͯ͠ػցֶशϓ ϥοτϑΥʔϜͷ੔උ͕ߦΘΕ ͍ͯΔɻ ࠓޙ೥͸"* .-Λ׆༻͢ΔΦ ϯσόΠε࣮ߦɺϓϥΠόγʔ ͷ؍఺͕ϞόΠϧ؀ڥͰͷઃܭ ʹӨڹΛ༩͑ΔΩʔϫʔυ 19

Slide 20

Slide 20 text

Thank You! [email protected] @mhidaka 20