業種・業態「ウエディング・結婚」の記事一覧
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Aiトレンド・特集
Aiが価値観診断で結婚相手を後押し！政府が少子化対策に挑む
昨今、少子化が加速している日本では、政府があらゆる対策を打ち出しその流れを食い止めようとあらゆる策を講じていますが、残念ながら加速の一途を辿っている状況です。さらに、このまま少子化が進行すると将来的に待ち受ける深刻な問題も避けられない状況下にあるとも言われています。そのような中で、政府が新しい対策として打ち出した中にAi（人工知能）を活用した「Ai婚活」がテレビなどでも取り上げられ話題となっています。早ければ2021年１月以降国会に提出予定とし、今後の動きに注目されているところです。そこで今回は、少子化対策として政府が支援する「Ai婚活」を少子化の影響や原因と併せて、ご紹介していきたいと思います。少子化対策の現状と課題日本では、「少子化現象」が1970年代半ば以降から現在に至るまで約40年以上も続いており、大変深刻な問題となっています。こうした問題に至った影響や原因はどのようなものだったのでしょう。内閣府の『少子化社会白書』から抜粋して簡単にご説明していきます。少子化の影響少子化が進むと『社会的影響』と『経済的影響』の2つの懸念が出てきています。社会的影響の中には、「世帯規模の縮小」「単独世帯やひとり親と子の世帯の増大等の世帯類型の多様化」「児童数や小・中学校の減少」「子どもの社会性発達に関する影響」「地域社会の活力の低下」と、様々な影響が上げられています。さらに子どもの減少に伴い、「子ども同士が切磋琢磨し社会性を生み出す機械が減少」「自立した若者へと育っていくことを困難にする」といった懸念もあるようです。一方経済的影響は、「生産年齢人口や労働力人口の減少を通じて、経済成長率等経済の活力に対するマイナスの影響」「消費や貯蓄に対する影響」が上げられています。生産年齢人口の減少が加速していくと、一定の経済成長率を維持していくことや、それに対応した経済社会システムの構築も困難となります。少子化の原因少子化の原因としては、晩婚化の進展や夫婦出生力の低下などが指摘されています。その背景には、「仕事と子育てを両立できる環境整備の遅れや高学歴化」「子育てに対する負担感の増大」「経済的不安定の増大」等が上げられており、婚姻件数も継続的に減少している傾向にあります。総人口や生産年齢の急激な低下を招かないためにも、出生率の低下を反転させる取り組みが必要であるとし、政府は様々な対策を講じています。その対策の一つである、少子化対策の一環として2021年度に政府が支援する『Ai婚活』について次項からご紹介していきたいと思います。Aiが少子化対策にアプローチ！？前項では、少子化問題について取り上げましたが、少子化の背景にある婚姻件数の減少に焦点をあて、内閣府がAiで結婚を後押しするマッチングアプリを支援すると話題になっています。いったいどのようなものなのか、その中身について調べてみました。・Ai婚活・内閣府が支援するマッチングアプリとはAiによる婚活マッチングアプリとは、2021年に予定されている少子化対策の一環として自治体が行うAi婚活などを、内閣府が来年度予算の概算要求で20億円を計上するものです。まずは、そのアプリの内容ですが、①アプリを登録後、110問の質問に答える②蓄積されたデータを元にAiが価値観の合う人をピックアップ③条件が合う人を選んでお見合いという流れになります。質問事項は趣味や価値観など全部で110問と長いものの、その分価値観の合う人が見つかる確率も高くなります。Aiの特徴として分析内容が多ければ多いほど分析がしやすくなるという特徴があり、相性の良い相手も抽出しやすくマッチング率も上がるというわけです。・Aiでお互いの価値観をデータ化前項の質問事項を元に、Aiが相手との相性度を星一つ・二つ・三つと表示します。これは、Aiが多くのデータを蓄積することで精度の高い分析を行い、それによって相手を選ぶ際にもよい検討材料になったり、自分が少し迷っている時も後押ししてくれるというものです。Aiは、これまでもマッチングアプリに限らずあらゆる場面においてデータ化することを得意としています。例えば、スポーツ対戦では自分たちの戦略に対して、相手チームがどのような動きを展開するのかを分析と予測を行います。これと同じように、自分の性格や価値観を分析後相手との相性を予測し星の数で表します。一方で、日本の離婚原因の一つには、性格の不一致・価値観のずれといったものが上げられています。Aiの診断によってこうした基準を出会う前からクリアにしていくことは大きなメリットの一つかもしれません。・Aiが希望条件に当てはまらない人にも提案せっかく登録したにも関わらず、希望条件が当てはまらない人も中にはいますが、そういった方には、Aiが「自分に好意を抱く可能性のある人」を割り出し提案します。この内閣府が支援する「Ai婚活」は、実はすでに導入されている県もあるとのことで、実際のところはどうなのか？成婚率や利用者の感想を、次項でご紹介していきたいと思います。埼玉県によるAiマッチングアプリ事例Aiによるマッチングアプリは、埼玉県や愛媛県など10を越す県がすでに導入しており、その中から利用者数が4500人・初期費用に1500万円投入しシステムを整備した埼玉県の事例をご紹介したいと思います。その他、実際に利用した人の意見も取り上げてみましたので参考にご覧ください。・Ai診断「恋たま」による成婚率埼玉県では、2018年から「恋たま」というサービスを導入しており、これまでも69組のうち33組が「Ai婚」という結果が出ており成婚率の高さが伺えます。さらに、料金が良心的というのも魅力の一つで、埼玉県の場合は2年間で￥16000（税込み）、居住市町村や勤務先が会員団体の場合￥11000（税込み）となる割引制度もあります。・Aiマッチングアプリ利用者の感想続いて、実際にAiマッチングアプリ「恋たま」を利用し成婚された方の感想を上げてみたいと思います。・行政運営の安心感と費用の安さが良かった・お互いに意見を言えて一緒にいて幸せを感じた・自分では選ばないような人とマッチングし、会ってみたらいい人だったなどといった感想が上がっています。Ai診断によるお互いの価値観が似たもの同士の引き合わせは、これまで自分が選んでこなかった人を選び出されるという挑戦的な部分もある中で、人間の中身の部分や本質的なものをデータ化するという新しい出会いの仕方なのかもしれませんね。Aiマッチングによるメリット・デメリットAiによるマッチングアプリについては、賛否両論それぞれあるかと思いますが、現状のメリット・デメリットを比較してみましょう。・Aiマッチングによるメリット①膨大な情報を瞬時に処理し、それぞれが希望する情報や過去の経験値から最適だ とされる相手を提案してくれる②「人柄」や「価値観」といった図りにくい情報まで数値化され、判断がしやすい③コロナ禍で出会いが限られてしまう中でも、結婚相手を探せる④自分が求める結婚相手が見つからない場合でも、Aiが可能性のある人を紹介して くれる・Aiマッチングによるデメリット一方デメリットは？というと、誰でも手軽に登録できる半面「なりすまし」や目的が曖昧な利用など、起こりうることかと思います。Aiマッチングに限らず通常の出会いでもそうですが、こういったこともあることは十分承知したうえで参加されると良いかと思います。しかし、行政が行うAiマッチングに限っては、登録はサポートセンターに直接出向き、スタッフと対面しながら公的証明書で行うので信頼度は高いようです。まとめ日本の少子化問題と、それに伴う政府の対策の一つである「Ai婚活」についてご紹介致しました。近年では、コロナ禍によって人々の行動範囲がますます狭まってきている傾向にあり、これまでにも深刻化していた少子化問題にさらに拍車がかかるのでは？と大きな懸念を呼んでいます。しかし、本記事内でご紹介した「Ai婚活」によって出会いの場が広がることは、賛否両論ある中、今後どのように少子化に影響していくのか注目が集まることでしょう。
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Aiトレンド・特集
Aiで人間並みのロボットハンドを実現！ウォーリック大が開発したアルゴリズムとは
昨今、Ai（人工知能）の技術が飛躍的に進み、関連したニュースも豊富に出てくるようになりました。人間並みの言語能力を持つAiや、文章が人間並みに飛躍したAi、などといった話題も出てくるようになりました。中でも、ウォーリック大学が発表したロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」もまた、人間並みの器用さを持つと話題になっています。そこで本記事では、ロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」がどのようなものなのか、そして、今後の活用の場について言及して参りたいと思います。Aiによるアルゴリズムとはアルゴリズムとは、問題解決に用いる手順や計算方法のことを指します。その手順に沿うことで誰でも同じ答えが得られるというものです。強化学習については、こちらの関連記事内でご紹介していますので参考にご覧ください。ウォーリック大の取り組み「Shadow Robot Dexterous Hand」まず、こちらのロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」の動画をご覧ください。まるで人間の手のような動きに注目です。Shadow Robot Hand Algorithms Simulation by WMG, University of Warwick - YouTube「Shadow Robot Dexterous Hand」は、・人間の手のサイズ・人間の手の形状および移動機能を備えた、極めて忠実に人間の手を再現したロボットハンドです。以前話題となったロボットハンドの中には、2019年に発表したOpenAIのキュービックルーブを片手で解くロボットがありました。この時のロボットも人間の手のような器用さを持ち話題となりましたが、ロボットやAiの研究者たちからは異論が出ており、人間並みの器用さを手に入れるにはほど遠いとされていました。しかし、今回ウォーリック大学の研究者らが発表した「Shadow Robot Dexterous Hand」は強化学習アルゴリズムによって、特定のタスクをこなすためのオブジェクト操作方法を生成し、Aiロボット自らの手の動きを調整しながらボールを投げたりペンを回したりと優れたパフォーマンスを発揮することに成功しました。現状は、シュミュレーション環境はすでに公開されているため、世界中の研究者はこれを利用して研究を加速することが可能であり、次の段階として研究者らはシュミレーション環境ではなく実際のロボットハンドを使ったテストを計画していています。Aiの強化学習でオブジェクトを自動生成前述の関連記事の中で、強化学習とは「コンピュータがとる行動の方針を最適化する仕組み」を学ぶという、トライ&エラー型の学習法と説明致しました。単に即時報酬が多くもらえる近視眼的な行動ではなく、より未来を考えた価値を最適化する行動をAi自身がとることで、可能となる範囲が広がっていきます。Aiの強化学習を重ねていくことで今回のペンを回す・ボールを投げるの2種類の動作だけではなく、任意のタスクも学習できるようになり、人間にしかできない精度の作業であるマイクロチップの製造や、作業員のリスクを伴う廃炉などの作業が任せられるようになる可能性も広がっていくというわけです。まだ、実用化は先のようですが、ロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」が実際活用されるようになると、どのような活躍が見られるようになるのでしょう。Aiによるロボットハンドで広がる活用の場人間に代わるロボットハンドには、硬いものから柔らかいものまで正しくつかむ技術が必要とされます。「Shadow Robot Dexterous Hand」が実用化されると今後広がると予想される活用の場を見てみましょう。・細かい動きが求められる工場内作業用いられるシーンによっても用途は異なりますが、工場といった場所の産業用ロボットに活用されているロボットハンドは、2本指のものが主流です。これが5本に増えたとき、可能になってくる作業は大きく変わってくるでしょう。例えば食品工場などの場合、ライン上に人が立ちお弁当などを詰める作業を行います。これは、柔らかいものがあったり、軽量をして詰めたりといった作業が加わるのでどうしても人の手によっての作業が必要な場合があります。しかし、人手不足であったりスピードを求めるといった場合は、Aiロボットの方が断然早く作業も効率的に行われますし、軽量に時間をとることもなく、夜間など人手が足りない時間帯や密になることもないのでコロナ対策にも有効です。・倉庫内のピッキング作業倉庫内のピッキング作業は、時には重いものを運んだりと体に負担がかかるものも中には含まれます。人間が行う作業と、Aiロボットが行う作業に分けることで稼働率も上がりますし、体への負担がないだけに健康状態も保たれます。一方、実際にピッキングの作業を行った経験者の声には、「品名を覚えずらい」といったものがあります。最終的にはチェックを行うので仮に間違っていても問題はありませんが、多忙時期にはこのやり取りに時間を要することで大きなロスに繋がる場合もあります。JANコードを読み取るだけで、必要なものを必要な分だけ瞬時に判断することができるAiロボットを活用することで業務の短縮化にも繋がり、その分人ができる作業も増えてくるのではないでしょうか。・介護の現場介護用ロボットの中には、アシストロボット・自立支援ロボット・多乗ロボット・移動支援ロボットなどさまざまなロボットが活用されています。中でも、排泄の介助はできるだけ人の手をかけずに行いたい、といった方もいることと思います。そうした場合も人間と同じ手の動きを行う介助ロボットがいることで、介護される側の精神的な負担や介護する側にも負担がかからずお互いにメリットが出てくるかと思います。人間にしかできなかった精度の作業がAiロボットでも可能になってくることで、この他にも災害時や医療・家庭内など、あらゆるシーンで活用の場が広がってくるのではないかと思われます。まとめウォーリック大が開発した人間並みのロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」のご紹介と、ロボットハンドで広がる活用の場について言及して参りました。人間の手が再現されたロボットハンドは、まるで神経が通っているかのようにとても滑らかで驚きでしたね。今後もさらに試験的なテストを重ねていく中で、より精度の高いロボットハンドに進化していき、私たちの日常生活においても様々な場面で見られるようになるかもしれません。一方、技術面ではAiの強化学習を活用していましたが、AiチョイスではこうしたAiについて技術面でも参考にできるメディアです。気になる話題がありましたらぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
【Ai最新情報】AWSが新しい機械学習を発表！Aiに加わる5つの新機能とは
近年では、多くの企業が製造工場・配送センター・食品加工工場などの現場においてAi（人工知能）の機械学習サービスを導入し、業務効率化などに役立てられています。とはいえ、実際のところまだまだ非効率な部分もあり課題は残されたままです。そうした中、AWSが12月3日に発表した「5つの新しい機械学習」が課題解決の糸口に貢献するのでは？と話題になっています。そこで今回は、その「5つの新しい機械学習」について探ってみたいと思います。新しい機械学習とはどのようなものなのか、そして、今後それらを活用することでどのような展開が待っているのか見ていきましょう。Aiによる機械学習とはAiによる機械学習とは、コンピュータが与えられた情報から自動的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ答えを導き出すものです。Aiは学習すればするほどより精度は高まりそこから未来のことも予測できるため、さまざまな分野において応用されています。Aiに加わる5つの機械学習・AWSの取り組みAWS（米Amazon Web Services）が発表した新しい5つの機械学習とは、いづれも工場や製造業のユーザー企業が生産工程において、業務効率・品質管理・セキュリティ・職場の安全性の向上に利用できるものです。では、早速5つの新しい機械学習をご紹介致します。・Amazon Monitron・Amazon Lookout for Equipment・AWS Panorama Appliance・AWS Panorama・Amazon Lookout for VisionAmazon Monitronセンサー、ゲートウェイ、機械学習サービス構成されるエンドツーエンドの機械モニタリングソリューションを提供し、メンテナンスが必要な機器の異常を検知Amazon Lookout for Equipment既存の機器センサーをご利用のお客様がAWS機械学習モデルを使用できるようにし、機器の異常を検知および予知保全を実現AWS Panorama Applianceお客の生産現場にある既存のカメラを活用しコンピュータビジョンを使用した品質管理と職場の安全性を向上AWS Panoramaソフトウェア開発キット（SDK）により、産業用カメラメーカーがコンピュータービジョン機能を新しいカメラに取り組むことが可能Amazon Lookout for VisionAWSが学習させたコンピュータビジョンモデルを元に、画像やビデオストリームを使って、製品もしくはプロセスの異常や欠陥を検出これらの5つのサービスは、高度な機械学習、センサー解析、コンピュータビジョンの機能を組み合わせ、工業や製造業のお客が抱える共通の技術的な課題に対応し、現在利用可能なクラウドからエッジまで産業向け機械学習サービスを提供する最も包括的な製品群です。昨今、熟練者不足が目立つ中、Aiの技術を活用していくことでその不足部分を補っていけるのではと期待が高まります。そして、この5つの機械学習の他に、Aiとのコミュニケーションの中でこれまで感じていた機械的なやり取りを解決する「Amazon Quick Q」も開発されました。次項では、その「Amazon Quick Q」について簡単に解説して参ります。Aiの自然言語で検索可能「Amazon Quick Q」Aiとのコミュニケーシンの中では、私たち人間が常にAiが聞き取りやすい質問を求められていましたが、今回開発された「Amazon Quick Q」によって、ごく自然にAiとのやり取りを実現させます。「Amazon Quick Q」とは 、Aiの機械学習を活用してユーザーの意図とデータの意味を理解し、ビジネスデータに関する質問に対してSQLを生成してくれるものです。これまでは、「Amazon QuickSight」の登場によって、サーバーの管理やダッシュボードなどのクラウド化がされてはいましたが、自然言語を使いたいという顧客からの要望によりSQLを直書きせず執拗なインサイトを得られる「Amazon Quick Q」が開発されました。例えば「前年比の売上成長は何ですか？」や「前年比で最も伸びた製品はどれですか？」といった質問に対し、Aiが質問内容を自動的に分析・意図を理解したあと、対応データを取得しQuickSightの数値・グラフ・テーブル形式で答えます。これは、MLアルゴリズムを使用してデータ間の関係を把握することで、正確な回答を提供するインデックスを作成する仕組みです。これをわずか数秒で正確な回答を導き出すAiの自然言語検索能力には驚きですし、全てのデータについても質問が可能とのことで、作業の効率化に非常に有効的です。Aiで生まれ変わる今後の事業戦略では、最後にこれまで解説してきた5つの新しい機械学習や「Amazon Quick Q」を活用する中で今後期待される事業戦略について言及して参ります。工場、製造業が抱えるメンテナンス問題工場、製造業の企業が抱えている問題の中には、既存の設備の継続的なメンテナンスに膨大なコストとダウンタイムが発生してしまうといったものがあります。従来のほとんどのメンテナンスには、機械が壊れてから対応するか機械が壊れないように定期的にメンテナンスをするか、いづれかの方法をとっていました。しかし、Amazon MonitoronとAmazon Lookout for Equipmentの機械学習を活用した予知保全が可能になります。これまでも予知保全はされてきたものの、熟練した技術者とデータサイエンティストが複雑なソリューションをゼロから作る必要があり、作業は非常に困難を有するものであり、多額の投資をする企業もありました。Ai活用で新たな運用を図る新しい機械学習を用いることで、コンフィグミス・遅延の増大・キャパシティ不足・メモリリーク・I/Oのオーバーコミットなどを検知し、ユーザーに迅速に通知するとともに修正についてもリコメンドしてくれるようになり、機械学習を理解せずにこうした恩恵を受けられるようになります。大半の企業では精度を高めていく専門知識を持ったスタッフが不足していましたが、Aiがマシン故障の警告サインを早期に特定することによって、経費の節約・生産性の向上、そして製造工程を防ぐことが可能になりますし、既存のセンサーから多くの価値を得たり、生産工程全体の実質的な向上に繋がったりとタイムリーな意思決定に役立ちます。データ検索においても自然言語対応が可能な「Amazon Quick Q」にて、より快適さを感じられるようになるかと思います。こうした動きが活発化することで、工場・製造業においては上記のようなメリットを得られると共に、今後の事業戦略や政府が掲げる改革すなわちDX(デジタルトランスフォーメンション）にも貢献し、工場・製造業の市場も大きく変わっていくのではないかと予想します。まとめAWSが発表した5つの新しい機械学習や、自然言語で検索可能な「Amazon Quick Q」その他、今後の工場・製造業における事業戦略について言及して参りました。本記事内でも何度も触れたように、昨今では、あらゆる企業において人手不足であったり、熟練した技術者不足が深刻化しています。これまでもこうした状況化において、Aiの活躍は大きくあらゆる企業においても欠かせない存在として活用が見られてきました。そしてまた、今回の5つの新しい機械学習や「Amazon Quick Q」が加わったことによって、さらに工場・製造業の運用をAiが支援してくことになりそうですし、日々進化していくAiにも引き続き注目が集まりそうです。Aiチョイスでは、Aiのトレンド情報や普段の生活においてAiの疑問等も掲載しております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
Ai活用のトレンドと、Ai導入に必要なもの
Ai（人工知能）の進化がここ最近ますます目立つようになり、ビジネスにおいてはAiと人間が協働する傾向が増えています。同じく、日常生活においても、スマートスピーカーやスマホの音声・画像認識など、Aiがサポートしてくれる場面が増えました。ただ、Aiのトレンドも次から次へと展開を繰り広げており、それゆえAiに関する情報もつかみにくいものです。そこで、本記事では今のAi活用のトレンドと、Ai導入に必要なものやAiを導入する時の注意点を簡潔にお伝えしていきます。今導入が活発化してきているAi(トレンド)私たちはいま、Ai第三ブームと呼ばれる時代にいます。Ai第三ブームの中でキーとなってくるのはまさに『ディープラーニング』という技術です。簡単に説明すると、ディープラーニングとは、コンピューターに「音声認識」「画像の特定」「自然言語処理」「予測」の人間が行うようなことを学習させる手法のことです。 では、早速Aiのいまのトレンドや、今後予想されるものも踏まえ5選ご紹介いたします。 ①Aiによる自動運転②Aiによる医療現場③Aiによる新しい農業④人間のようなAi⑤Aiで文字おこし①Aiによる自動運転自動運転の技術は、「認識技術」「制御システム」を利用し、人間の代わりに運転を行います。信号や標識によってルール化された道路上では、特にディープラーニングの特徴が生かしやすく、これまでの事故の傾向を何度も学習させることでデータを蓄積し事故を防げると期待されています。ちなみに、情報工学などの技術科集団IEEEによると、2040年には自動運転が主流になると言われています。②Aiと医療現場消毒は医療現場のみならず、日常的に必要とされていますが、人やモノの形を検出する「赤外線技術」によって、実際に消毒を行ったのか分かると言います。さらに、赤外線で得たデータを分析したAiは、自宅療養中の高齢者をモニタリングする際、健康状態の悪化まで予兆します。消毒をしたのか、してないのか、だけにとどまらず、そこから得たデータを分析できるのはAiの強みです。③Aiによる新しい農業農業でもAiを導入したスマート農業の取り組みが行われています。スマート農業とは、ロボットやAi、IOT（モノのインターネット）などの最先端技術を活用する農業であり、生産現場の課題解決を図るというものです。これまでは、熟練技術者でなければ難しいとされていた農業ですが、「情報共有の簡易化」「Aiで害虫被害予測」「情報共有の簡易化」といった、新規就農者でも取り組めるよう環境整備が整う新しい農業がすでに始まっています。④人間のようなAi自然言語処理能力がなんと人間の子どもなみの最新のAiが存在します。これは、Googleの「自然言語処理技術」『BERT』を検索エンジンが2019年10月25日に採用したものです。BERTの最大の特徴は学習を重ねることで主語・述語・目的語の文脈を理解することができ、これまでよりさらにユーザーの検索意図に合った検索結果を表示します。これにより、現在、英語圏でのGoogle検索では、全体の10％に改善が見られました。今後日本にも適用され、検索エンジンやマートスピーカー・チャボなどの強化が進められると思われます。⑤Aiで文字おこしAiが自動で翻訳し、リアルタイムで文字起こしをしてくれる「Obot AI Minutes」がリリースされました。オンライン上でのグローバル化を目指す動きも進む中、Aiの機能を活かした音声認識後の「多言語翻訳」「多言語表示」と100言語以上に対応するとあって、スムーズな国際会議も実現します。活用事例の中には、厚生労働省による「新型コロナ感染症に関する外国語対応ホームページにて、2020年9月1日よりすでに導入されています。自動で文字起こしをしてくれるとあって、人件費の大きな削減にも繋がります。https://youtu.be/rrgFYNBY75o 以上、ビジネスや日常に関連する5選をご紹介致しました。この5選からも分かりように、Aiはわたしたちの社会問題や日常の課題に対してサポートをし、パートナーとしての役割を担ってくれています。今後も新たな情報に注目です。 では、実際にAiを導入するとなると、どういったモノが必要になり、どういった点に気をつけたらいいのか、見ていきましょう。Aiを導入するときに必要なモノAiを導入するにあたり、必要なモノが3つあります。・アルゴリズムアルゴリズムは、Aiを構成するうえで基本的なプログラムです。最新のアルゴリズムは、ツール化され、フリーまたは安価で利用することができます。・データアルゴリズムによって与えられた大量のデータから、特徴を分析・抽出するためにデータが必要です。適切なデータを選ぶことで、Aiは学ぼうとします。・ハードウェア大量にデータが増えれば増えるほど、特微量を見つけだすのが困難になるので、処理速度の高いハードウェアが必要です。これにより、タイムリーに学習器を更新させることができます。以上、Aiを導入するときに必要なモノをご紹介しました。ただ、Aiを導入する際には注意しなければならないことも出てきます。Aiを導入するときの注意点最後に、Aiを導入するときの注意点を以下3つお伝えします。・人間とAiの間にある系統的かつ継続的な学習を促進している・人間と機械が相互作用する複数の方法を開発している・学ぶために変化し、変化することを学んでいるAiのゴールは「利益」ではなく「学習」だと言われ、Aiが示す経済的利益が増える方法を「学ぶ」組織は、経済的にも利益をあげやすいことが分かっています。つまり、「Aiに基づいて各市場に提供する数百万のオプションの中から最適な構成を継続的に学習しています」と『ポルシェ』のCIOであるMattias Ulbrich氏のコメントでもあるように、人間とAiが互いに働きかけ、影響を及ぼしながら変化し続けていかなけらばならない、ということです。あくまで、Aiをビジネスのパートナーとして導入させ、それぞれが互いに仕事を棲み分けしていくことが最も重要です。まとめAi活用のトレンドと、Ai導入に必要なものなどをご紹介致しました。Aiのトレンドは目まぐるしく、新しい情報が豊富です。これから、本格的にAiを導入しビジネスに活用する会社や企業も多い中、まずはAiを正しく理解することも必要です。よく「人間の仕事がなくなってしまう・・・」と言われていますが、前述したようにあくまでもAiは人間のサポート役であり、パートナーという考えの中、最終的にAiがこなした作業の成果を人間が活用する、という視点が良いかと思います。それゆえ、正しい棲み分けを行えるAi専任のチームを配置させる必要もあるようです。Aiチョイスでは、Aiに関する情報を発信しております。気になる情報などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
Googleに活用されているAiとは？
Ai（人工知能）は、1950年代から研究が始まり近年ではAiロボットが開発されるなど、テクノロジーの話題においては欠かせない大きな存在となっています。そんなAiですが、意外と身近な存在でもあり私たちの生活に役立てられています。中でも、GoogleのAiサービスは誰でも無償で使うことができ、簡単にAiを体験することができます。そこで今回は、Googleを焦点におき、GoogleのAi活用についてご紹介していきます。Googleの市場Googleとは、インターネットの検索の中で代表的な検索エンジンの一つで、Googleの他にもYahoo!やBingなどがあります。Googleは、世界的にも認知度は高く、2018年の検索エンジンのマーケットシェアによると、他の検索エンジンを抑え全体の約7割の人がGoogleを使用していることが明らかになりました。また、米グーグルの親会社アルファベットが2020年4月に発表した、1～3月期の四半期決算は、広告収入などが堅調で、売り上げ高が前年比13％増の68億3600万ドル（約7300億円）、純利益は同3％増の68億3600万ドル（約7300億円）と、Googleの規模やシェアの大きさを物語っています。圧倒的な利用者数を持つGoogleですが、実は近年ではGoogleの中にもAiが活用されるようになってきているのです。それは、Googleを利用する皆さんは一度は利用したことがあるということになります。実は身近なところで知らぬ間にAiを利用していると考えると、気になりませんか。次項からGoogleがAiに力をいれるようになった要因と、Google内で利用されるAiについて詳しく解説して参ります。Googleは世界の中でもAi活用が進んでいる？現在、第3次Aiブームの真っ只中であり、「ディーププラーニング（深層学習）と呼ばれる時代に私たちはいます。これは、カナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン教授によって考案されたもので、人間が自然に行うタスクをコンピューターに学習させる機械学習の一つです。・GoogleがAiに傾倒した一因GoogleはITを中心に幅広く事業に取り組んでおり、その中でもAiに力を入れています。GoogleがAi研究に力を入れている理由には、ハードウェアの性能の限界を見出したことが一因です。10年ほど前に比べると、CPU（中央処理装置）やGPU（画像処理装置）の性能は格段に向上したのですが、日常生活上の利用となるとオーバースペック（性能が高すぎる）が生じ、その結果、CPU（中央処理装置）工場の見込みがなくなり、ハードウェアよりソフトウェアにシフトチェンジする必要が出てきました。ここからGoogleのAiファーストが始まります。・Googleは世界でもAiを牽引Googleは、世界的にも有名な人材を抱えており、中でも「Andrew Ng」や「GeoFFrey Everest Hinton」は、自動運転の技術や音声認識・検索エンジンなどGoogleのAiに大きく関わってきた人物です。そして、近年話題となった「アルファ碁」もまた、GoogleのDeepMindで開発されたものです。「アルファ碁」とは、2016年に開発したプログラム『Alpha』が人間のプロ囲碁棋士を始めて破ったことで、大きなニュースとなりました。その他、開発者向けのAi技術提供も積極的に進められおり、GoogleのAiがクラウド上から利用できることで、世界のさまざまな企業にもGoogleのAiが組み込まれるほです。以上のことから、Ai活用においては世界から見てもトップクラスであり、優位性を保ち続けてきていることが分かります。では、世界的にもトップクラスであるGoogleのAiには、どういったものがあるのでしょう。次項でご紹介致します。各所に利用されるGoogleのAi日常に役立つものが多いGoogleのAi。それによって、私たちの生活がどんどん便利になってきています。早速、GoogleのAiとはどのものがあるのか以下5つをご紹介していきます。・Aiで翻訳「Google Transliterate」・Aiで地図検索「Googleマップ」・Aiが日常をサポート「GoogleHome」・Aiが予約代行「GoogleDuplx」・Aiで探す「この曲は何」・Aiで翻訳「Google Transliterate」「Google Transliterate」とは、テキストの翻訳やWebページからの翻訳も可能なサービスであり、脳神経細胞（ニュートラルネットワーク）を学習モデルにし、ディープラーニンングをAi翻訳に導入したものです。60ヵ国もの母国語から選ぶことができ、2006年に開始され、1日に1400億語以上の翻訳が月5億人以上のユーザーによって使われています。・Aiで地図検索「Googleマップ」「Googleマップ」とは、Aiの機械学習機能を利用して、スマホやパソコンで目的地までの距離や、スポットなどを検索できるサービスです。「Googleマップ」の利用者は、2020年5月が最も多く4717万人と、日常的に利用されていることが分かります。その他にも、グルメや渋滞の予測など16ものサービスを行っています。・日常をサポート「GoogleHome」「GoogleHome」とは、テレビCMなどで「OKGoogle」や「ねぇGoogle」とAiスピーカーに話しかけ話題にもなりました。これは、スピーカーに話しかけ、Aiが音声認識で声に反応し、ニュースや天気予報・音楽といった情報を提供してくれる、といったものです。例えば、お子さんのお世話をしている最中に、「近くの小児科を教えて！」とたずねたり、その日の気温などすぐに知ることができるので上着を追加したり、まさにかゆいところに手が届き、何かをしながら情報を知りたい方にぴったりです。・Aiが予約代行「GoogleDuplx」「GoogleDuplx」とは、Aiがレストランやホテルなどの予約を人間の代わりに行ってくれるサービスす。残念ながら日本でのサービスはまだ始まってはいませんが、これは、Aiの音声認識とその内容を分析した上で、応答している仕組みです。利用手順は、「OK Google」でスマホで好みのお店をアクセスし、音声によってAiと予約日や予約時間・人数の詳細確認を音声にてやり取りをした後、Aiが実際に予約の電話を入れてくれる、というものです。そして、約10分後くらいにＧmailにて予約の詳細をお知らせしてくれます。実際にレストランにて、このAiの予約をとった方は、少し違和感があったものの、自然な流れでやり取りができていた、とコメントしています。今後、日本でのサービス開始が楽しみですし、テクロノジーの進化に驚かされるサービスです。・Aiで探す「この曲は何」2020年10月15日、Googleは新しい音声機能サービスを展開しました。例えば、「あの曲なんだったかな？」と思う時はありませんか？そのような場合に、スマホに向かって鼻歌を10～15秒歌うと、Aiが可能性の高い候補から複数の曲を探し出す、というものです。これは、Aiにスタジオ録音だけでなく、鼻歌や口笛などさまざまなメロディーを認識できるよう、Aiにトレーニングをさせた機械学習によって、世界中の音楽から一番近いメロディーを探し出します。現段階のところ、iosでは英語のみでAndroidでは20言語に対応しています。このように、Aiを導入することであらゆる可能性が膨らみ、日常生活が便利になったり、楽しみながら活用できるものへと変わりました。今後も、どのようなものが展開されていくのか注目され続けていくことでしょう。まとめ従来の技術では不可能だったレベルのパーフォーマンスも、ディープラーニング（深層学習）が加わることで、私たちにとって身近な存在になっているAi。概要でも触れたように、このディープラーニング（深層学習）は、大量の画像やテキスト・音声データなどを学習していくことで、人間の認識度も超えることもあると言われています。今後、どこまでAiの技術は進歩していくのか、目が離せません。本記事では、GoogleやGoogleのAi活用などについてご紹介致しました。Aiは、意外と私たちの身近な存在であるということがお分かり頂けたかと思います。Aiに興味を持たれた方や、Aiについて少し知りたい情報などありましたら、Aiチョイスを参考にされてみるのも良いでしょう。
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Aiトレンド・特集
Aiを搭載したデジタルサイネージって何ができるの？
Ai（人工知能）の研究は、1950年代から始まり、第一次人工知能ブーム（検索と持論）・第二次人工知能ブーム（知識表現）そして2000年代に入り、第三人工知能ブーム（機械学習）へと進化を遂げています。あらゆるものにAi（人工知能）が導入され、これまでの社会解決の手助けとして活用されてきました。中でも、デジタルサイネージはAi（人工知能）と融合することで、これまでにない、デジタルサイネージのあり方を創出しています。一体どのようなものへと、変化しているのでしょう。デジタルサイネージとはそもそも、デジタルサイネージとは、動画や画像、音声によって広告宣伝する電子看板です。屋外・屋内と設置場所を選ぶことなく、近年では、商業施設や駅、病院、学校、神社、オフィスなどあらゆる場所に設置され、それぞれの課題に応じて活用されています。また、放映する時間や曜日もあらかじめ設定しておくことが可能です。更に、インターネットに繋ぐことで、遠隔地からでもパソコンやスマホなどから操作を行えます。従来の紙媒体と比べ、訴求力はもちろん、ぺーパーレス化やコスト削減、ポスター作成や張替の手間も省け、業務の効率も目指せます。Aiを搭載したデジタルサイネージでできること先に、デジタルサイネージについてご紹介しましたが、Ai（人工知能）を導入する事で、これまでにない柔軟性を持ったデジタルサイネージへと変化します。また、Ai（人工知能）には、「認識」「予測」「実行」この3種類の機能を持ち、一つの事に特化した「特化型人工知能」と、幅広く何でもできる「凡用人工知能」があります。では、Ai（人工知能）を搭載するとどのような事ができるのか、早速以下4つをご紹介していきます。・コミュニケーションが円滑・相手によって広告を選び配信・カメラでの不審者検出・混雑状況を見える化コミュニケーションが円滑Ai（人工知能）を導入することによって、人間と接しているかのようなコミュニケーションを図ることも可能です。実際に、Ai（人工知能）が導入されたデジタルサイネージが設置されているJR品川駅には、「AIさくらさん」が画面上で接客を行っています。「レストランを教えて！」と質問をすると、「飲食店の案内ですね！」と返答し、レストランを案内してくれます。更に、画面上で体温を計測し、体温が高い場合は帰るように促してくれ、コロナ感染対策にも役立てられています。混雑状況にある駅での対応をAi（人工知能）で行うことによって、駅で働く従業員も本来の仕事に集中することができますし、キャラクターを起用する事で親近感もわきます。相手によって広告を選び配信Ai（人工知能）は、データ分析に長けており、人間の顔からも性別や年齢を見分け、その人に最適な広告を選び出し放映することができるようになりました。通常のサイネージは、テレビCMのように幅広い層に放映し訴求します。一方、Ai（人工知能）は、人を見てデータを分析した上で広告を放映します。例えば、20代の女性には、コスメ動画や人気のバッグ、洋服などの広告を放映し、50代の男性にはお酒の広告やスポーツグッズといった、興味を持ちそうなものを予測し放映します。その人に合った情報をピンポイントで放映する事で、広告を見る側も自分事として受け入れやすく、その後のアクションも起こしやすなります。カメラでの不審者検出Ai（人工知能）は、人間を自動的に分析することができると説明しましたが、この機能を使い、不審人物の検出にも役立てられています。例えば、出入口付近や店内に設置し、画面上に映った人物の行動などから、「不信者である」と判断、そして認識後、その場で音声による声かけをしたり、従業員に知らせたりすることができます。また、体調が悪くしゃがみ込んでいたりする場合も、自動で検知し従業員に知らせることができます。更に、店内に設置された監視カメラと連携することで、監視カメラに写ったデータも同時に分析することも可能です。混雑状況を見える化コロナ禍の中では、入場制限を設けたりする場所も多くあります。また、マスクをするしないで、トラブルを起こしたり何かと接客が難しくなってきています。そのような場合、Ai（人工知能）を導入したデジタルサイネージを出入り口に設置することで、混雑情報を見える化することが可能です。特に、団体客が来場された場合、入場の調整が難しい場合もありますが、人数がはっきり分かっていると、少し待ってもらえたり、少人数の方を優先したりと余裕も出てきますし、混雑状況からの不安も解決され、安心して楽しむことができます。また、会場内に入ってからもマスク検知も行え、入場後の周りへの配慮も欠かしません。「認識」「予測」「実行」この3つができるようになった事で、充実したコミュニケーションや顧客ニーズ分析、更にはこうしたデータを元に商品開発においても優位性をも図れるようになり、様々な状況下の中でも柔軟な対応が可能です。デジタルサイネージにAiを搭載することの必要性これまでデジタルサイネージやAi（人工知能）について、言及して参りましたが、では、なぜ、デジタルサイネージにはAi（人工知能）を導入する事が必要なのでしょう。昨今の、社会課題とされている「少子高齢化」や、新しい改革として注目されている「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を取り上げ、ご説明していきます。「少子高齢化」による人手不足昨今、さまざまな業種においても「少子高齢化」による人手不足が、社会課題として上げられています。特に小売業においては大きく問題視されており、平成30年2月に農林水産省食料産業局が発表した「卸売業・小売業における働き方の現状と課題について」によると、全産業の欠員率（未充足人数を常用労働者数で割った数値）が2.1、食品業が2.5に対し、小売業は2.9と高い数値となっており、早急な問題解決が急がれています。DX（デジタルトランスフォーメーション）DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、2018年に『デジタルトランスフォーメーションを推進するためガイドライン（DX推進ガイド）』を経済産業省が発表した事でも、一気に浸透し話題となっているものです。簡単に説明すると、「デジタルやデータを活用しあらゆる面において、国内外で優位性に立てるよう、改革を続けていくこと」です。以上のことからも、今後は、デジタルとリアルを横断した新しい顧客体験の提供が求められ、Ai（人工知能）の活躍が期待されています。また、デジタルサイネージに搭載する事によって、これまでにないデジタルサイネージのあり方を創出していけるのです。Ai搭載のデジタルサイネージで店舗集客等に役立てる方法では、続いて、Ai（人工知能）を搭載したデジタルサイネージを活用し、集客に役立てる方法を以下3つ、事例や今後の展開等も交えてご紹介致します。・Ai（人工知能）によるクーポンやポイント発行・スマートミラー・販売促進の精度を向上Ai（人工知能）によるクーポンやポイント発行集客を目的としたユーザー専用のアプリが、近年、話題となっています。例えば、タメコ株式会社が開発・運営している「Tameco」と呼ばれる、Ai搭載型モバイル型アプリがあります。ユーザーの好みを分析し、一人一人に合ったタイミングで発行する事によって、集客にも役立てられます。吉野家やロイヤルホストなどでは、すでに導入され注目を浴びています。これを応用し、店舗独自のポイントやクーポンを来店時やお帰りの際に、サイネージ上にて発券するのも良いでしょう。発券する際に、サイネージ上で音声やアニメーションを放映すると、よりリアルな体験が味わえます。スマートミラースマートミラーは、美容室ですでに取り扱われており、話題となっています。見た目は、普通の鏡なのですが、その鏡に自分の顔になりたい髪型を合わせ、施術後のイメージを実際に見れるというものです。アプリでも自分の顔とコラージュさせ、髪型を楽しむものもありますが、美容室でスタイリストと一緒に相談しながら見れるの事で、なりたいイメージにより近づけることができます。これによって、実際の想像していたイメージとの食い違いもなくなり、クレーム対策にも繋がっています。このスマートミラーを設置したある美容室では、来客数が昨年同月と比べ170％、店舗商品の売り上げが約200％、総売り上げも約120％UPと事例も出ています。美容室でなくとも、アパレルなどで、着せ替えとし、応用する事ができるのではないでしょうか。販売促進の精度を向上まだ、これは実証実験が行われたばかりになりますが、株式会社サイバーエージェントの連結子会社であり、動画広告を軸に企業のマーケティング支援を行う株式会社CyberBullは、商品棚前の消費者の「広告視聴人数」「広告視聴率」「広告視聴時間」の計測を可能にし、2019年4月25日から6月までの期間、イオン九州にて実証実験を行ったものです。Ai（人工知能）の特徴を生かし、効果的な促動画広告の精度向上を目指すもので、広告の今後の展開として、小売り店舗における販促オペレーション業務の省人化への貢献、更には消費者の広告の価値創出を目指していくものです。こういったものを今後活用していく事で、顧客がどういった広告を求めているのか具体的なものが見えてきますし、これによって集客に与える影響も大きいのではと予想されます。Ai（人工知能）は、先にも説明したようにデータ分析を最も得意とします。それらを活用し集客にも役立てる事で、具体的な方向性も見えてきますし、DX（デジタルトランスフォーメーション）においても優位性を実現する事へ、繋るのではないでしょうか。まとめ時代が変化していくように、Ai（人工知能）も進化してきました。社会問題が起きるごとにそれらを解決の糸口へ導き、わたしたちの生活をも支えてくれています。今後あらゆる分野において、また、人間のパートナーとしても活躍が期待されます。本記事内では、Ai（人工知能）を導入したデジタルサイネージについてご紹介いたしました。ビジネスのマーケティングや、デジタル化が進む中でのコミュケーションツールとして導入されてみるのも良いでしょう。Aiチョイスを通じて、今後のビジネス展開の参考になればと思います。
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Aiの基礎知識
Aiによるメリットとデメリットはいったい何？Ai超入門編！
最近はよくAI（人工知能）技術の進歩に伴い、ニュースなどでAIに関するニュースを聞く機会が増えました。ビジネスやエンターテイメント分野にAIを導入するケースが増えています。日本は少子高齢化に伴う労働人口不足の減少により、2030年には約900万人の労働者が不足すると言われています。AIは労働人口不足を補い、業務効率化や生産性向上にも貢献できる技術として、注目を集めています。その一方で、AIに仕事を奪われるのではないかというような不安も指摘されているようですね。そこで今回は、AIに関する基本的な情報や、メリットやデメリットをお伝えしたいと思います。 AIとは？AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本では「人工知能」とも訳されています。一言でAI（人工知能）といっても、その定義や捉え方は人によって異なります。専門家の間でもAIの定義は曖昧で、明確には定められていません。あえて言うのであれば、AIとは人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、または人間が知的と感じる情報処理・技術といった広い概念で理解されています。現在AIは以下のようなタイプに分類されています。特化型AI一つのことに特化したAIで、限定された課題に特化して自動的に学習・処理を行います。現在のAI関連の研究の大半は、この特化型AIの研究となっています。多くの人がAIと聞いて思い浮かべるのが、この特化型AIではないでしょうか。ビジネス領域で広く活用されており、主に以下のような事柄が行えます。・画像認識・音声認識・自動運転技術・自然言語処理・囲碁・将棋AI汎用型AI汎用型AIはあらゆる多くの課題に対して処理可能なAIで、「AGI（Artificial General Intelligence）」と略されることもあります。特化型AIは一つのタスクに特化する代わりに、それ以外のタスクを行えません。しかし汎用型AIは、まるで人間と同じように複数の課題に対して取り組むことが可能です。与えられた情報を元に水から思考し、応用できるAIです。現時点では汎用型AIの実現方法は明らかになっていませんが、完成した時にはシンギュラリティが起きるとも言われています。またアメリカの哲学者ジョン・サールは、強いAIと弱いAIという分類も提唱しました。強いAI人間のような自意識と思考力を備え、認知能力を必要とする作業も実行できるAI。正しい入力と出力機能を持ち、適切なプログラムにより、あらゆる問題を本当の意味で理解することが可能です。弱いAI意識・思考を持たないAI。特化型AIと同様に、人間の知性の一部のみを代替して特定のタスクのみを処理します。特定のタスクに適したAIで、現在開発されているAI技術はこちらの弱いAIに分類されます。AIのメリットAIは実際にどのような活躍をしていて、どんな期待やメリットがあるのか見ていきましょう。業務効率化一つ目のメリットは、業務効率化です。AIはビジネスにおける、あらゆる単純作業を人間の代わりに実行できます。日常的に発生するルーティーン作業をAIに任せることで、業務効率化が実現できるでしょう。たとえば医療現場では、CT・MRI画像などからAIが病状を診断することも期待されています。また教育現場では、テストの採点の自動化などにAIが役立つと言われています。細かい手間のかかる作業が減ることで業務効率化が図れると同時に、働き方改革も期待できるでしょう。労働不足の解消二つ目のメリットは、労働人口不足の解消です。少子高齢化が進む日本では、年々労働人口が減少しています。外国人労働者の受け入れなどで対応していますが、AIの活躍による課題解決も期待されているのをご存じでしょうか。一部のコンビニでは店舗の無人化が進められており、今後はさらに増えていくと予想されています。また過酷な労働環境にある工事現場などにおいても、危険な業務をAIに任せることで人間へのリスクを軽減できるでしょう。データの収集・分析・予測三つ目のメリットは膨大なデータの収集・分析・予測にあります。AIはデータ収集や分析に長けています。遥かに人間を上回るAIの能力により、経営やマーケティングに活用できるでしょう。市場調査や顧客のニーズを正確に把握したい時に、有効活用できます。顧客満足度をアップさせやすいので、ブランド力向上にも繋がるでしょう。生産性の向上四つ目のメリットは、生産性の向上です。人間が作業を行う場合、質を一定に保つことは簡単ではありません。個人ごとの経験やスキルにより、作業内容に差が開いてしまうことも多いからです。またその日の体調に業務内容が影響されるケースもあるでしょう。AIなら日々の体調やモチベーションに業務内容が影響されることがありません。常に100％に近い正確性を持ち、一定の業務を遂行できます。ミスによるタイムロスも大幅にカットできるでしょう。生活の質向上五つ目のメリットは、生活の利便性が向上するという点です。現在AIは、iPhoneのSiriや変換予測などに使用されており、私たちも日常的に触れています。またamazonやYouTubeといったサービスにおいても活用が進み、おすすめ商品やおすすめ動画の提示などに役立てられています。AIを有効活用することによって、今まで以上に利便性が高まり、生活の質が向上していくでしょう。AIのデメリットAIには多くのメリットがありますが、以下のようなデメリットも懸念されています。 責任の所在が不明一つ目のデメリットは、責任の所在が分かりにくいという点です。たとえばAIの自動運転による自動車事故が発生した場合、責任はどこにあるのでしょうか。車に乗っていた人なのか、あるいは車を製造した会社や工場なのか、責任の所在が現時点の法律では正式に定められていません。今後明確な線引きが行われない限りは、AIを導入するリスクとして考えておきましょう。思考プロセスが不明確二つ目のデメリットは、AIの思考プロセスが見えにくいといった「ブラックボックス問題」です。人間が業務を遂行したりアイディアを出したりする場合には、同時に思考プロセスを確認することが可能です。しかしAIの場合は、どんな思考で最終的な行動・結論に至ったかというプロセスが明確ではありません。たとえば2016年には、AIが囲碁のプロ棋士に勝利したというニュースが有名になりましたが、AIの思考プロセスは分からないままでした。思考がブラックボックス化しやすいというのは、AIのデメリットと言えるでしょう。情報漏洩リスク三つ目のデメリットは情報漏洩のリスクです。AIを活用する場合には、ネットワークを利用して機密情報を取り扱うことになるでしょう。非常に便利な反面、外部からのハッキングや情報漏洩リスクを伴っています。情報漏洩を防ぐ為にもセキュリティの強化や、専門知識を持ったAI人材の常在といった対応が求められます。リスクマネジメントの問題四つ目のデメリットは、リスクマネジメントの問題です。万が一AIの管理にトラブルが発生した場合には、AIが関わっていたすべての業務が停止するリスクを伴っています。AIに多くの業務を担わせていた場合には、最悪会社そのものが昨日しなくなる可能性も考えられるでしょう。このような事態を防ぐ為にも、万が一AIにトラブルが発生した場合の対処法について、導入前から明確にしておいてください。AIを利用するために必要なことビジネスにおいてAIを利用する為に必要なプロセスは、主に以下の通りです。①課題を把握してAIプロジェクトを企画する②プロジェクトの要件を決定する③データ収集、精査④モデルを構築、検証、実証実験を行う⑤本格的な開発をスタートする⑥完成したAIをシステムに組み込む2019年8月には、東京丸の内で日本経済新聞社が主催するイベント「Data Science Fes 2019」が開催されました。このイベントで行われた調査結果によると、47%のAIプロジェクトが「④段階」に当たる実証実験に進んでいないと判明しました。また約四割の企業では、AI導入において課題が不明であり、それが失敗の原因になっているとも明らかになっています。AI導入を成功させる為には、企画の段階から課題を明確にして検討を行い、次のフェースに移行していく必要があります。「今はAIが流行しているから」「なんとなくメリットがありそうだから」というような曖昧な理由でAI導入を進めると、結果的に失敗するリスクが高いと言えるでしょう。AI人材不足の懸念AIの需要が高まる反面で、AI人材不足が懸念されています。経済産業省の発表によると、2020年で4.4万人、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足すると予測されています。優れたAI人材は外部からの採用も大切ですが、社内におけるAI人材育成の重要性も今後はさらに高まっていくでしょう。主だったAI人材は、以下のようなカテゴリに分類されます。AIを進歩させる人材こちらはAI研究者などが該当します。最先端のAI技術を研究して開発することが主な役割です。AIを具現化する人材こちらはAIエンジニアやデータサイエンティストが該当します。数理学と統計学に長け、AIモデルを開発することがデータサイエンティストの役割です。一方AIエンジニアは、開発したAIを現場環境に合わせて実装する役割を担います。AIを活用する人材こちらはAIコンサルタントやプランナーが該当します。AIの知見を持ち、課題整理や現場と開発側を繋ぐのがAIコンサルタントの役割です。プランナーはAIエンジニアやプロジェクトメンバーと打ち合わせをして、課題に対するAIによる解決策を導き出します。まとめ今回はAIの基礎知識や、メリット・デメリットについてお伝えしました。すでにAIはさまざまな業界、分野で活躍しています。今後はさらに研究が進むと予想され、IoT技術の普及に伴って幅広く利用されていくでしょう。AIを導入することで業務効率化、生産性向上、労働人口不足の解消、生活の質向上といったメリットが期待されています。一方でリスクマネジメントの問題や、明確な線引きがないだけにトラブル発生時の対応などが懸念されています。またAIをビジネス現場に導入する際には、課題を明確にした上で対応できる人材を育成する必要もあります。まだまだ課題もありますが、AIが発達していくことで、世の中はどんどん便利になっていくでしょう。今回紹介したポイントを踏まえて、AIの導入・利用を進めてみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
Aiを利用した『MEO対策』による集客術が侮れない！
みなさんは「MEO対策」という言葉を聞いたことがあるでしょうか。WEBサイトの運営においては欠かすことのできない検索エンジンの最適化対策ですが、近ごろでは、より地域に密着したローカルな検索エンジン対策が注目を集めるようになりました。今回は、MEO対策とは一体どのようなものなのか、その概要や近年注目されている理由などに焦点を当てて、わかりやすく解説を進めていきます。集客に欠かせないMEOとはWEBサイト全般における「検索エンジン最適化（Search Engine Optimization）」を意味する「SEO」という言葉は、企業のマーケティング担当者にとっては馴染み深い言葉となっているかもしれません。それに対して「MEO」という言葉には一体どのような意味があるのでしょうか。そもそもMEOとは、「マップエンジン最適化（Map Engine Optimization）」の略語で、ざっくりと言うと「場所＋キーワード」のような限定された地域や場所での検索エンジン最適化を表す言葉です。一般的なSEOは、場所や地域を問わない「グローバルな検索エンジン最適化」を表す言葉であるのに対して、もう一方のMEOは、より場所や地域が限定された「ローカルな検索エンジン最適化」を表す言葉と言えるでしょう。MEOもSEOと同様に最適化への対策を行うのと行わないのとでは、検索エンジン全体における表示順位に明確な差異が生じてしまいます。特に、地域密着型のローカルなサービスの場合であれば、より多くのユーザーに自社のサイトを表示させるという意味でも、MEO対策は必要不可欠なものであると言えるでしょう。MEOが集客に効果のある理由WEBサイトの運営に携わる者であれば必ず知っておきたいMEOの知識ですが、MEO対策が重要視されている理由としては、一体どのようなものがあるのでしょうか。スマホ検索が当たり前になってきたためMEO対策が重要視されるようになった理由のひとつとしては、ユーザーの検索行動全体がコンピュータからスマートフォンへシフトしているということが挙げられます。スマートフォンは一般的なデスクトップコンピュータとは異なり、GPSなどの位置情報に関する情報を常時取得しているため、検索エンジンもそれにともなってMEOによる表示順位を高く表示する仕様となっています。視認性の高い部分に表示されるため上記でもお伝えした通り、スマートフォンにおける検索エンジンは、その携帯性から位置情報に関するMEOを高く評価する傾向にあります。スマートフォンのGoogle検索であれば、Googleアカウントにログインしている場合、リスティング広告やSEOによる自然検索よりもMEOが最優先で表示されるようになっているため、より視認性の高い部分に表示させることが可能です。予約サイトより幅広いユーザーの獲得ができるため大手予約サイト（ぐるなび、食べログ、ホットペッパーグルメなど）に自社のサイトを掲載する場合には、そのサイトの登録ユーザーにしか訴求できないというデメリットも考慮しておかなければなりません。それに対してMEOは、Googleアカウントに登録していないユーザーであっても上位に表示される傾向にあるため、予約サイトよりもより幅広いユーザーの獲得につながることも大きなメリットのひとつです。比較検討される競合が少ないためグローバルなSEOとは異なり、MEOはよりローカルな検索エンジン対策となるため、比較検討される競合他社が少ないという点も大きなメリットと言えるでしょう。大手ポータルサイトなどでは、広告の上位表示枠が平均で10から20であるのに対して、MEOの上位表示枠はトップ3位までの表示であるため、ユーザーに表示させる比較検討の幅を少なくさせることができます。口コミも見てもらうことができるため連携されたGoogleマップによる口コミの掲載機能なども、検索エンジンにおけるMEO対策が重要視されるようになった理由のひとつと言えるでしょう。過去に問題となったポータルサイトのサクラ投稿のような信憑性のない口コミに関しても、Googleの企業努力により、投稿全体の質が改善されるようになりました。信憑性が高い口コミが多いということもユーザーへの安心感という意味では大きな効果を発揮します。MEO対策での集客に必要な分析ここからは、MEO対策をするうえでは欠かせない、重要な3つの分析ポイントについての解説を進めていきます。エリア分析まずは、MEO対策で上位に表示させたい地域のエリア分析から取り組むのが良いでしょう。店舗の場所が駅周辺の場合であれば、主要路線が混線している駅ほど競合との上位表示競争が激化する傾向にあるため、そのような場合にはあえて最寄りとは離れた駅をキーワードとすることで、上位が狙いやすくなる場合があります。競合分析競合他社がどのようなキーワードを狙っているのかなど、競合となる店舗のMEO対策を分析することも重要です。上位の表示枠が3枠のみと非常に限られているMEO対策においては、競合同士の表示枠競争が激化しやすい傾向にあるため、他社の対策方法なども細かく分析しておく必要があるでしょう。キーワード分析自店舗のビジネスに関連のあるキーワードを思い浮かぶだけ洗い出し、どのキーワードで上位表示を行いたいかなど、あらかじめ優先順位を決めておくことが大切です。場合によっては、洗い出したキーワードの月間検索数を調査できるような外部ツールなどを導入することで、より効果的なキーワード分析を行うことができるため、ツールの利用を検討してみるのも良いでしょう。MEO対策を始めるのに必要なことスマートフォンの普及にともなって重要視されるようになったMEO対策ですが、SEO対策と同様に、上位表示を狙うためには相応の知識と経験が求められます。MEOの登録から対策までを請け負うコンサルティング会社や、近ごろでは最適なMEO対策を提案してくれるAiツールなども数多く存在します。対策方法などがわからない場合には、まずはプロの専門家への無料相談などを行ってみるのもオススメの対策方法のひとつと言えるでしょう。まとめ折り込みチラシや大手ポータルサイトへの店舗掲載などで、いまいち宣伝効果が上がらないと悩んでいる場合には、インターネットを活用したMEO対策を試してみることをオススメします。MEO対策は、大手予約サイトのような高額な掲載コストが不要で、高い費用対効果を見込むことができるため、現代のローカルサービスにおいては、今後ますます必要不可欠なものとなっていくことでしょう。
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Aiトレンド・特集
YouTubeの有害コンテンツ排除はAIが活躍？現状の問題点と活用における課題とは
世界最大の動画共有サービスであるYouTube。毎日さまざまな動画や生放送が配信され、国内外を問わず人気を博しています。同時に有害コンテンツも日夜アップロードされており、削除やアカウント停止が行われています。しかしYouTubeはあまりに規模が大きくなり、有害コンテンツの排除が難しくなっているのをご存じでしょうか。近年では不適切動画を仕分けするために、AI（人工知能）が用いられています。AIによる有害コンテンツ認定、排除は便利である反面、問題も浮上しています。たとえば違反に該当していない動画でも、削除やアカウント停止の対象になるケースが増加しています。今回はAIの有害コンテンツ認定と、問題点や活用の課題についてご紹介していきたいと思います。 YouTubeにおける問題点YouTubeは、 Google LLCが提供する世界最大のムービー共有プラットフォームです。日本では芸人、俳優、アーティストなどによるYouTubeチャンネルの開設も増加しており、注目度は年々高まっています。一方でYouTubeには、嫌がらせやヘイトスピーチなど、規約に違反した有害コンテンツがアップロードされることもあります。もちろんこうした有害コンテンツは、YouTube側も排除に向けて取り組んでいます。しかし、なかなか排除しきれていないというのが現状のようですね。YouTubeは、 Google LLCが提供する世界最大のムービー共有プラットフォームです。日本では芸人、俳優、アーティストなどによるYouTubeチャンネルの開設も増加しており、注目度は年々高まっています。2020年3月の時点でYouTubeの月間アクティブユーザーは、20億人を超えました。YouTubeへのトラフィックの内、アメリカが14.8％、インドが8.1%、日本が4.6％と続いています。YouTubeには毎日多くのクリエイターや企業が動画をアップロードしており、統計によると毎分500時間を超える動画がアップロードされている計算になります。さらに再生時間を計算すると、1日に10億時間分以上の動画が再生されています。一方でYouTubeには、嫌がらせやヘイトスピーチなど、規約に違反した有害コンテンツがアップロードされることもあります。2020年1月～2020年6月の間に報告された不適切なコンテンツは、ユーザーから267,185件、報告機関から121,639件も寄せられています。報告された項目数は「悪意のある表現や政治的な過激主義」が102,812件ともっとも多く、続いて「名誉毀損または侮辱」が76,749件、「有害または危険な行為」が62,873件となっています。※参考：Network Enforcement Law に基づく削除https://transparencyreport.google.com/netzdg/youtube?hl=ja&items_by_submitter=period:Y2020H1&lu=items_by_submitterもちろんこうした有害コンテンツは、YouTube側も排除に向けて取り組んでいます。しかし、なかなか排除しきれていないというのが現状のようです。世界最大規模の動画共有サービスに成長したYouTubeは、大きくなりすぎた弊害として、有害コンテンツを100％排除するのが難しくなっています。GoogleのCEOは、「これまでコンテンツが正しく認識されなかった」と認識し、いくつかの見落としに気づいたので優先順位を変えたと発表しました。また、AIを活用してコンテンツフィルターの精度を上げることも発表しています。2019年12月には「嫌がらせやネットいじめに関するポリシー」が更新され、動画やチャンネルの取り締まりが強化されました。※YouTube のポリシー嫌がらせやネットいじめに関するポリシーhttps://support.google.com/youtube/answer/2802268?hl=ja具体的には、以下のような事柄に関する取り締まりが強化されています。・潜在的、暗示的な脅しの削除・複数の動画、コメントにまたがって行われる嫌がらせに厳しく対処・人種、性別、性的指向などの属性に基づいて、悪意を持って侮辱するようなコンテンツへの厳しい対処などコンテンツ排除にAIを活用することには、メリットとデメリットがあります。特に2020年は新型コロナウイルスの感染拡大もあり、リモートワークが推奨されています。これまでAIと人間が行っていたガイドライン審査や有害コンテンツ排除に関して、AIが占める作業量が増加するようになりました。同時にAIの誤判定により、有害コンテンツに該当しない動画やチャンネルが削除されるといったトラブルも発生しています。そのため、YouTubeのオフィシャルブログでは、誤判定が発生した場合は申請による解除を呼びかけています。※YouTube Official Blog（英語）https://blog.youtube/news-and-events/protecting-our-extended-workforce-and?m=1 YouTubeの有害コンテンツ削除におけるAIの活躍有害コンテンツ削除のAI活用にはメリットとデメリットがあります。まずはAIによる活躍を見ていきましょう。従来までの有害コンテンツに対する対応YouTubeでは、AIによる機械学習と社員の判定を組み合わせることにより、有害コンテンツの検出・削除を行ってきました。有害である可能性の高いコンテンツをAIが特定し、その後に社員が目視でチェックするという体制で、有害コンテンツ排除に向けて取り組んでいます。AIによる有害コンテンツ排除膨大なコンテンツを管理するYouTubeは、人の力だけではすべての有害コンテンツを特定できません。AIだけでも誤判定発生のリスクが高く、人とAIシステムを組み合わせて対応していました。そのおかげで99％の確率で、不適切コンテンツを削除できるようになったと、GoogleのCEOサンダー・ピチャイ氏は発表しています。潜在的な脅し動画等も削除対象にこれまでYouTubeでは、直接的な脅しや嫌がらせが削除対象でした。しかしポリシーの改正により、潜在的だったり暗示的だったりする脅しも削除対象となりました。たとえば特定の対象を話題に出しながら武器を振り回す、暴力的なシーンに誰かの顔を張り付けて投稿するといった内容も削除対象となります。これら有害コンテンツの発見・削除にも、AIの力が活用されています。 AIによる有害コンテンツ排除の問題点現在はコロナウイルスの影響もあり、今まで人間とAIが行ってきた動画の審査関係業務において、AIに任される作業量が増加しています。しかしAIによる有害コンテンツ排除には、さまざまな問題点が指摘されています。どのような問題があるのか見ていきましょう。行き過ぎた検閲による排除YouTubeは12月11日に「嫌がらせやネットいじめに関するポリシー」を更新しました。YouTubeパートナープログラム（YPP）のポリシーも強化され、嫌がらせを繰り返すチャンネルはYPPから除外されるようになりました。これにより悪質なユーザーがYouTubeで収益を上げられなくなり、最終的にはチャンネルごと消されることになります。たとえば人間ならユーモアと判断できる内容も、嫌がらせと認定されるというケースも発生しています。この流れを受けて、行き過ぎた検閲を危惧する声も少なくありません。画像の誤判定による削除AIの判定により、適切な内容であるにも関わらず、動画やライブ配信が停止される状況も発生しています。たとえば人間の目では岩や砂漠であると分かる画像も、色加減や輪郭によってAIに裸体であると判断され、センシティブな動画であるとご認定されるケースです。この誤判定により、健全な内容を配信している配信者がアカウント停止の被害を受けるといった報告も寄せられています2019年には、ロボット同士を戦わせる動画が動物虐待と誤判定され、数百本の動画が削除される事態に発展しました。こうした誤判定による削除は、ユーザーから再審査の申し入れが行えるようになっています。この時に消された動画も、現在は復活していますコロナウイルスの影響によるAI作業量の増加2020年、新型コロナウイルスの感染拡大が続く中で、YouTubeはこれまで以上に自動コンテンツキュレーションを活用すると発表しています。一部オフィスでは通常通りの仕事を行うことが難しくなり、人員を減らしていることが報告されました。それに伴ってAIの稼働量が増加し、ガイドラインに違反していない動画でも誤判定を受け、通常よりも多くの動画が削除される可能性が高くなっています。AIによる有害コンテンツ削除における課題本来は問題のない動画が有害と判定され、配信停止されたり一部機能が利用できなくなったりするという事例は、実際に発生しています。日頃からコンテンツを配信しているユーザー、特に収益化を行っているユーチューバーにとっては深刻な問題です。多くのユーザーからは早期解決が求められ、問題が恒常化・長期化すれば深刻なユーザー離れを招いてしまうかもしれません。YouTubeがこのような状態になった原因の一つには、AI検出に対する高い依存が指摘されています。YouTubeに配信されているコンテンツの膨大な量を考えると、すべてのチェックを人の手で行うのは不可能です。そのためAIを活用すること自体は問題ではありません。問題となっているのは、AIの判定結果が適切かどうかといった判断が、正確と言える領域に達していないことにあります。この点はYouTube側も踏まえており、今まではAIの判定後、人間の視点によるチェックが挟まれていました。膨大な動画のチェックをAIが行い、処理できるだけの量を人間がチェックするという仕組みは非常に効率的です。現状、YouTubeのAIシステムだけでは、自動化の準備が完全に整っていません。人間とAI、両方が揃って初めて正確な判断が行える状況です。もちろんAIには学習能力があるので、長い目で見ればAIだけで正確な判断が行える可能性もあります。しかし当面は、AIだけに有害コンテンツ排除を行わせるには、まだまだ課題が山積みであると言えるでしょう。まとめ今回はYouTubeの有害コンテンツ排除にAIが活躍できる領域と、問題点や課題についてお伝えしました。現状、AIだけの判定では誤判定が発生する可能性が高いことを、YouTube側も踏まえています。正確な有害コンテンツ排除には、当面AIと人間の力を組み合わせて対応していく必要があるでしょう。コミュニティガイドラインに違反しておらず、誤って違反警告や削除が行われた場合には、再審査請求を行うことが可能です。誤判定による削除が長く続けば、YouTubeは深刻な人離れを起こす危険性があります。コロナウイルス収束の目途が立たない中で、果たしてYouTubeがどのような対応を取っていくのか、今後も目が離せません。
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Aiトレンド・特集
Ai活用で変わる美容業界！スマート美容とは一体何？
スマート美容という新しい美容スタイルが注目を集めていることはご存じでしょうか。さまざまな業界分野において目覚ましい活躍を果たしているAiテクノロジーですが、近ごろでは、Aiがユーザーの体重や顔写真などの身体情報から自分にあったトレーニングメニューやヘアスタイルを提案してくれるアプリケーションなど、美容に関する数多くのAiサービスが提供されています。今回は、Aiを活用したスマート美容の具体的な導入事例から、メリットやデメリットなどについてわかりやすくお伝えしていきます。スマート美容とはスマート美容とは、Aiを搭載したアプリケーションやサービスなどを美容の分野に活用することによって、利便性やユーザー体験といった新たな価値向上や、美容現場における労働時間の短縮など、現状の課題を解決するための新たな取り組みを指すものです。スマートフォンやタブレットなどのデジタルデバイスの普及にともなって、近年ではさまざまな美容関連の企業が、自社の製品サービスにAiを活用するようになりました。美容業界におけるAiの活用事例では、企業のスマート美容の導入事例としては、具体的にはどのようなものがあるのでしょうか。ここからはAiを活用した美容サービスの導入事例を3つほどご紹介していきます。スマートフォンがパーソナルAiトレーナーになる「FiNC」FiNC（フィンク）は、体重や身長などの身体情報を登録することで、ユーザーに合ったトレーニングメニューを提供してくれるパーソナルAiトレーナーアプリです。一日の歩いた歩数や睡眠時間などもまとめて記録することができ、運動不足を検知した際には通知を行ってくれるため、総合的なヘルスケアアプリとしても活用することができます。撮った顔写真からシワを分析してくれる「RYNKL」RYNKL（リンクル）は、スマートフォンで撮った顔写真から、その人の顔のどこにどれだけのシワがあるのかを分析してくれる、顔のシワ分析に特化したAiアプリケーションです。ユーザーのシワの量を同年代の平均値と比較することができるため、自分のシワの数が平均よりも多いか少ないかを瞬時に判断することができます。自分に合ったメイクスタイルを提案してくれる「mira」mira（ミラ）は、ユーザーが撮った顔写真の情報から、Aiが顔の骨格やタイプを分析し、その人の顔に合ったメイクスタイルの提案や、なりたい顔のメイクアップ方法をわかりやすく教えてくれるメイクサポートAiアプリケーションです。メイクスタイルに合ったファッションや具体的な化粧品なども教えてくれるため、専門的な知識がなくても、自分に合ったメイクやファッションスタイルを誰でも簡単に探すことができます。美容業界でAiを導入するメリットでは、Aiの技術を活用した美容サービスを提供していくことには、一体どのようなメリットがあるのでしょうか。ここからは、主に3つの観点からAiを美容の分野に活用するメリットをご紹介していきます。ユーザーとの接点の増加につながるまず1つ目のメリットとしては、時間や場所を選ばずにユーザーとの接点の増加をはかることができるという点が挙げられるでしょう。実際の店舗から距離が離れている遠隔地の顧客や、生活サイクルの違いから営業時間内に行くことができない顧客などには、店舗スタッフのスキルをAiに学習させることによって、スタイリングやヘアメイクなどのアドバイスを行うことができます。今までターゲットとして想定していなかった顧客とも、Aiの活用によって接点の増加をはかることができるため、新たなビジネスチャンスの発見につながるかもしれません。現場の負担を軽減させることができる2つ目のメリットとしては、美容現場におけるスタッフの業務負荷を軽減させることができるという点が挙げられます。たとえば、Aiを搭載したパーソナルトレーニングアプリの場合であれば、ユーザーの体重の推移や、状況に合わせたトレーニングメニューの提案なども、Aiがすべて自動的に行ってくれるため、現場スタッフの業務負荷の軽減や労働環境の改善を期待することができるでしょう。健康や美容を意識するきっかけになる最後のメリットは、健康や美容に対するユーザーの意識改革にも効果が期待できるという点です。スマートフォンやタブレットなどのデジタルデバイスから誰でも簡単に利用することができるため、美容や健康に対するユーザーの心理的なハードルを下げることができます。Aiを活用したサービスを展開していくことで、ヘルスケアや生活習慣などに興味関心がなかった層にも、意識を向けるきっかけを提供してくれるかもしれません。美容業界でAiを導入するデメリット自社のサービスにAiを活用することで得られるメリットは数多くありますが、やみくもにAiを導入すればいいというわけではありません。特に、ヘアスタイルやメイクスタイルを提案してくれるような、画像認識技術が中心のAiサービスにおいては、画像認識の精度が低かったり、UI（実際のユーザーが目に触れる操作画面などのこと）の作りこみが不十分だったりと、実用性に耐えないような製品が多くあることも事実です。Aiの導入を検討している場合には、まずは自社のサービスの価値をしっかりと再確認し、どの部分にAiを導入すればよりよいサービスになるのかなど、慎重に吟味していく必要があるでしょう。まとめAiの学習機能や画像認識の機能には目を見張るものがありますが、Aiの導入が想定されていない既存サービスなどに活用しようとする場合には、逆に製品サービスの価値を下げてしまう恐れもあります。Aiの導入を検討している場合には、まずは自社のサービスの価値を客観的に把握し、入念な運用計画と導入後のコンバージョンなどを予測することで、Aiの持つ力を最大化させることができるでしょう。