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Aiトレンド・特集
インフルエンサーマーケティングとは？Ai活用の必要性も解説
昨今では、デジタルな領域におけるマーケティング手法が注目を集めるようになりましたが、みなさんはインフルエンサーマーケティングという言葉をご存知でしょうか。インフルエンサーマーケティングとは、一般の消費者に対して影響力のある著名人（インフルエンサー）をプロモーションに起用することで、商品やサービスのPRを行うデジタルマーケティング手法の一種です。近ごろでは、いわゆる「YouTuber（ユーチューバー）」や、「Instagramer（インスタグラマー）」といったインフルエンサーたちによる、企業タイアップを数多く見かけるようになりましたよね。今回は、このインフルエンサーマーケティングにAiを活用する必要性や、その具体的な導入事例などについて、わかりやすく解説を行っていきます。インフルエンサーマーケティングとはそもそも「マーケティング」という言葉は、商品サービスの企画から開発、販売、分析改善などの、商品の販売に関するあらゆる企業活動全般を指すものです。そのなかでも、スマートフォンやSNSの普及にともなって、近ごろではさまざまなデジタルメディア（Webサイト、Google広告、SNSなど）を通して行われる「デジタルマーケティング」という手法が主流となっています。インフルエンサーマーケティングも、このデジタルマーケティングの領域のなかのひとつ。インフルエンサー（世間に与える影響力が大きい著名人や有名人）をPR役として起用することで、商品サービスのプロモーションや販売促進を行う現代的なマーケティング手法です。インフルエンサーマーケティングは、従来から続くテレビCMや新聞広告などのアナログマーケティングと比較した場合、商品レビューや口コミなどの「ユーザー体験」が拡散されやすい傾向にあります。消費者と企業間との双方向性が担保できるというメリットが大きいため、近年では最も注目を集めているマーケティング手法と言えるでしょう。インフルエンサーマーケティングでのAiの活用商品の宣伝にYouTuber（ユーチューバー）を起用したり、Instagram（インスタグラム）を活用して自社商材のブランディングを実施したりなど、インフルエンサーマーケティングという手法は広く一般世間に認知されつつあります。こうしたインフルエンサーマーケティングの拡大にともなって、近ごろでは、Aiツールを活用したマーケティングの自動化（マーケティングオートメーション）が、さまざまな業界分野で進められるようにもなりました。ここからは、インフルエンサーマーケティングにおけるAiの必要性と、その活用事例についての解説を進めていきます。Aiの必要性とはAiをインフルエンサーマーケティングに活用することで得られる最大のメリットとしては、マーケティングに関する「複雑」なデータの分析を「正確」かつ「瞬時」に行うことができるという点。商品サービスの販売にあたって市場の分析やフィードバックを行う際には、ヒトが手作業でデータの収集を行うよりも、Aiに収集対象のデータを命令することで、より正確かつ効率的な分析を行うことができます。データの収集や分析にかかる時間ロスを大幅に削減することで、開発からフィードバックまでのPDCAサイクルを好効率で回すことができるため、今後ますます高速化と複雑化が進むマーケティングの分野に対しても、スピード感をもって対応することができるでしょう。Aiの活用事例ここまでは、インフルエンサーマーケティングにおけるAi活用の必要性などについて触れてきましたが、ここからは具体的な活用事例を下記の3点の観点からご紹介していきます。画像認識技術によって投稿コンテンツを自動追跡することできるAiの得意分野のひとつとしては、機械学習や深層学習という技術が挙げられますが、これは膨大なデータのなかから対象となるデータを発見し、それぞれのカテゴリーに区分できる機能のことです。自社の商品が写っている動画や画像をAiに探させて、それらの投稿コンテンツの分析から、ユーザーの反応や商品への印象などの体験データを効率的に収集することができます。インフルエンサーのパフォーマンスを事前に測定することができるタイアップしているインフルエンサーのコンテンツを分析すれば、そのインフルエンサーがブランドにとって適切であるかどうかも自動で分析することができます。インフルエンサーの選定やパフォーマンスを測定するプロセスにAiツールを利用することで、資金と時間の節約につながるだけではなく、人間には難しい、より複雑な分析を瞬時に行うことができるでしょう。ガイドラインに違反した投稿を自動的にピックアップすることができるAiの画像認識技術を用いることで、タイアップしているインフルエンサーの投稿コンテンツが、ガイドラインに違反していないかどうかも、自動的にパトロールすることができます。インフルエンサーはその性質上、いわゆる「ネット炎上」などのネガティブなイメージも伝播されやすいため、自社のブランドイメージを著しく損なう恐れがあるコンテンツなどには迅速に対象する必要があります。こうした点においても、Aiを用いることで、迅速な対応が可能になるというメリットがあるでしょう。Aiによるインフルエンサーマーケティングプラットフォームの選び方インフルエンサーマーケティングにAiを活用したプラットフォームの導入を検討する際には、そのプラットフォームがどれだけAiを効果的に活用しているのかが重要なポイントになります。特に、Aiプラットフォームを冠するサービスのなかには、簡単な画像解析機能しか備わっていない製品も数多く存在するため、検討の際には、ユーザー体験の分析や感情分析機能など、Aiならではの効果測定機能が利用できるものを選びましょう。Aiの利用そのものが目的化してしまわないように、コンバージョンの改善にAiがどのように役立つかを意識した上でプラットフォームを選ぶことが重要です。まとめ昨今、ますます高速化と複雑化の流れを見せているマーケティングの分野ですが、Aiを早期に導入することによって、こうした業界全体の流れに対しても柔軟に対応することに役立つでしょう。Aiプラットフォームを導入する際には、Aiのメリットとデメリットを理解したうえで、コンバージョンアップを成功させるための運用計画を事前にしっかりと練ることが重要です。
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Aiニュース
Aiが恋愛をナビゲート！？関東で福利厚生サービスとしてスタート！
現代の恋愛コミュニケーションにおいては、チャットやトークアプリを介したコミュニケーションスキルというものが非常に重要な要素となってきます。慣れていない場合には、会話が長続きしなかったり、意中の相手への返信に困ってしまったりといった苦い経験は誰しもが味わうところですが、近ごろでは、Aiが恋愛をナビゲートしてくれるサービスというものがあるそうです。昨今では、さまざまな業界分野に活用されるようになったAiテクノロジーですが、今回は8月3日より関東圏を中心に事前登録が始まった、Ai搭載型の恋愛ナビゲーションアプリについて、その具体的な内容や機能の特徴などをご紹介していきます。Aiが恋愛をアシスト東京都港区に本社を置く「株式会社AILL（エール）」は、Aiを搭載した恋愛ナビゲーションアプリ「Aill（エール）」の企業間トライアルを実施した結果、サービスの安全性と有効性が確認できたため、8月3日より関東圏を中心に事前登録を開始したことを発表しました。出会いから交際にいたるまでの一連のフローをAiが的確にナビゲーションしてくれるアプリケーションで、利用できるユーザー対象者は福利厚生サービスにAillが対象となっている企業の独身社員に限られます。AillについてAillは、一般企業に勤めている社員へ向けて、ワークライフシナジーによる「Employee Happiness（社員の幸福度）」の向上を目指す目的で開発された、次世代型の恋愛サポートサービスです。生涯のパートナーと出会うということは、人生における幸福度を高めるための重要な要素のひとつであり、プライベートの充実によるストレスの軽減や、仕事においてもポジティブにとらえられるようになるなど、好循環なサイクルが期待できます。Aillのトライアル結果から見る需要とは株式会社AILLは、2019年の11月から2020年の3月まで、信頼できる企業11社においてAillのトライアルを実施しました。トライアル調査の結果、「チャットを開始してから1ヶ月以内でのデートへの進展率が、 Aiナビゲーションがない場合と比べて約4倍となった」ことや、「デートに誘った場合の承諾率が、Aiナビゲーションがない場合と比べて約8倍となった」ことなど、福利厚生市場でのAiの有効性の実証に成功したという点が、サービスリリースの背景としてあるようです。3つのナビゲーション方法Aillの行う恋愛ナビゲーションシステムには、「紹介ナビゲーション」、「好感度ナビゲーション」、「会話ナビゲーション」の主に3つのステップが存在します。参照元：https://aill.ai/company/ここからは、それぞれのステップごとに、Aillの特徴や機能面についての解説を進めていきましょう。紹介ナビゲーション恋愛を成功させるためには、まずは相手を探さなければなりません。紹介ナビゲーションのステップでは、搭載されたAiがユーザーの性格診断などの分析結果から、社外で相性のいい異性を毎月30名ほどリストアップしてくれます。Aiの学習機能を活用したデータに基づくマッチング提案を行ってくれるため、ミスマッチなどのリスクを回避できる可能性が高い点は大きなメリットと言えるでしょう。会話ナビゲーションチャットやトークアプリを介した異性とのコミュニケーションに、苦手意識を抱いている方は意外と多いのではないでしょうか。会話ナビゲーションのステップでは、相手の好みや会話の状況に合わせて適切な返信内容やトークテーマを指示してくれます。Aiの会話アシストを利用することで、チャットやトークアプリへの返信に思い悩む必要がなく、円滑なコミュニケーションを進めていくことが可能です。好感度ナビゲーション交流を深めていくうちに気がかりとなることは、相手から見た自分の好感度ですよね。好感度ナビゲーションのステップでは、Aiが過去のトーク履歴や会話の内容から相手の感情を分析することで、客観的な自分への好感度を具体的な数値として可視化してくれます。当事者からの客観視が難しい好感度というバロメーターも、Aiが具体的なデータに基づいて数値化を行ってくれるため、アプローチや告白のタイミングなどの判断材料になるでしょう。Aillが福利厚生の1つに前述の通り、このAillというサービスは誰もが使えるような一般的なサービスではなく、企業の福利厚生サービスのひとつとして提供が予定されています。開発側の狙いとしては、社内のデータベースとマッチング機能を結びつけることで、プロフィールの詐称や違反行為の防止につながり、健全かつ安心安全なマッチングを実現させるところにあるようです。アプリを利用できるユーザー対象者は限定されますが、過去のマッチングアプリにはなかった安心かつ安全なマッチングサービスという点においては非常に大きなメリットと言えるでしょう。身近になるAiAiの機械学習や深層学習の技術は、近年ではさまざまなツールやサービスに応用されるようになりました。今回ご紹介したナビゲーションツールも、そのなかのひとつではありますが、あくまでもAiによるナビゲーションを受けるか受けないかは本人の自由意志に委ねられています。Aiツールへの過度な依存は、結果的には大きな弊害をもたらす危険性があるため、Aiが当たり前の世の中になると同時に、Ai利用へのモラル意識の強化やリテラシーの向上という要素も求められているでしょう。まとめ今回は、Ai機能を搭載した恋愛ナビゲーションアプリのAillについて、その特徴や機能面における解説を進めてきました。今のところ対象となっている企業は、NTTグループやみずほグループなどの約20社の企業に限定されているということですが、今後の利用者の状況に応じては対象企業を拡大させていく予定とのことです。興味がある方はご自身の勤めている会社がAillサービスの対象企業かどうか、ぜひ一度調べてみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
カラオケDAMの最新機種はAiによる採点！『LIVEDAM Ai』のここがすごい
Aiは人間の感情を認識したり、音声認識したりすることができる技術として、様々な業界での活用が期待されています。そんな中、昨年10月、株式会社第一興商はLIVEDAMシリーズの最新機種としてAi技術を搭載した『LIVEDAM Ai』をリリースしました。特にこれは、業界初のAi機能搭載としてリリース当初から絶大なる人気を誇っているわけですが、一体Ai技術を搭載した『LIVEDAM Ai』は具体的にどんなところがすごいのでしょう？今回は、Ai機能を搭載した『LIVEDAM Ai』の魅力に迫まるとともに、高得点を取る方法についても解説してまいります。『LIVEDAM Ai』の採点はAiの技術を活用『LIVEDAM Ai』(ライブダムアイ)は、株式会社第一興商が提供する通信カラオケシステムDAMの、新たなフラッグシップモデルです。Aiと名の付く通り、『LIVEDAM Ai』は業界初のAiによる音声認識機能、Aiの深層学習モデルを採用しています。『精密採点Ai』はAiが感情を検出して得点化DAMの採点ゲームといえば、前回のモデルまでの『精密採点DX‐G』の頃から、難易度の高い採点として有名で、それゆえに好んで遊ぶ人も多かった採点機能です。従来の機能において『音程』『表現力』など、さまざまな項目がありましたが、『LIVEDAM Ai』の採点機能『精密採点Ai』ではそれらの項目に加えて『Ai感性』という項目が追加されています。この『Ai感性』というのが、DAMの膨大な歌唱データを機械学習をすることで生まれた、歌い手の歌唱力や人の感情を揺さぶる歌唱を検出して得点化するものです。これらはAiの深層学習に加えて、音声認識技術、感情認識技術を活用しています。Ai感性メーターが詳細に分析この『Ai感性』ですが、歌唱中に『うまく聴こえる歌唱テクニック』や『感情を揺さぶる歌唱テクニック』をAiが検知すると、音程バーの右下ほどに表示された『Ai感性メーター』のバーがピンク色に伸びていきます。逆に、あまりよくない歌唱をすると、青色のバーが反対側に向かって伸びていくイメージです。また、歌唱後は演奏区間ごとのAi完成メーターの評価結果をグラフで確認することができます。どこが良かったのか(ピンク色)どこが良くなかったのか(青色)が明確になることで、さらなる歌唱力アップにつながります。ただ単に遊ぶだけではなくて、オーディションを受ける方、芸術祭などで大勢の前で歌う予定のある方などは大いに活用することができるでしょう。Ai感性ボーナスで得点アップも『Ai感性』が感情や歌唱力を検出して、どうなるのだろうと思う方もいらっしゃるかもしれませんが、これは実際に総合得点の中にボーナス得点として組み込まれてきます。というのも、これまでの採点機能『精密採点DX‐G』においては、『表現力ボーナス』『音程ボーナス』『ビブラートボーナス』などが加点対象でした。しかし、『LIVEDAM Ai』ではそれらを集約し、Ai感性の得点も加味したボーナスとして『Ai感性ボーナス』が加点対象とされています。従来の何か突出した点に対してのボーナス得点ではなく、総合的な加点として『Ai感性ボーナス』が追加されることになりますので、高い場合で加点だけでも5点から6点程あるときもあります。ですので、加点無しの得点が85点程であったとしても、Ai感性で得点を伸ばし90点に届くといったような得点アップの可能性もあるわけです。音声認識によるAiアシスタントも搭載精密採点におけるAiの活用にとどまらず、『LIVEDAM Ai』では、音声で操作できるAiアシスタントも搭載しています。これはいわゆるグーグルホームなどのスマートスピーカーのようなもので、DAMの機械に向かって『OKDAM』と声をかけ、『○○(歌手)の○○(曲)を入れて』と話すと、指定された楽曲を音声で予約することができます。他にもキーの上げ下げ、演奏中止、早送り等20種類以上の多様な操作に対応することが可能です。特にこの機能は今後、インバウンド向けに数か国語に順次対応していくとのことで、日本語が分からない外国人観光客でも音声で予約できることでスムーズに、そしてストレスなくカラオケを楽しむことが出来るようになるでしょう。Aiがユーザーにピッタリのおすすめを選曲このように、最新技術が盛りだくさんで身近に体験できるAiとして人気な『LIVEDAM Ai』ですが、それゆえにフリータイムで予約して、時間が経ってくると何を歌ったらよいのか分からなくなってくるといった方も少なくないのではないでしょうか。そんな時に活躍するのが、Aiがユーザーの好みを認識し『おすすめ曲』や『おすすめの歌手』を開示してくれるシステムです。このシステムは、Aiが楽曲や歌手をおすすめするレコメンド技術として第一興商と株式会社NTTドコモが共同で開発しました。第一興商がもつ膨大なユーザーの歌唱履歴から多種多様な歌唱パターン、歌詞などを解析し、それをAiが学習することによって、ユーザーそれぞれの歌唱順や周期性をリアルタイムに推測し、適切なレコメンドが可能となったのです。それは、歌い手が1人であっても、複数人のグループであっても変わりません。同技術開発過程で行った実証実験では、これまでカラオケリクエストコマンダーなどで提供してきた類似ユーザーに歌唱されやすい楽曲をおすすめするレコメンドサービスと比較して、2.2倍の精度でユーザーが歌おうと思っていた楽曲をレコメンドすることに成功したと言います。これにより、ユーザー側は『何を歌ったらよいか分からなくなった』などのカラオケに対する飽きを感じることが少なくなると言えます。LIVEDAM Aiで高得点を取る方法はある？このように、LIVEDAM Aiには、歌の採点から選曲操作等、あらゆる面でAiが活用されています。カラオケで楽しみながら、気軽にAiを利用することができるので、最新技術への敷居も低く感じさせてくれるでしょう。遊びとはいえ、カラオケをするからには本気で歌いたい、高得点を取りたいというかたも多いはずです。ここからは、Aiを完全攻略して、LIVEDAM Aiで高得点を取る方法について解説してまいります。Ai採点の攻略①表現力Ai採点を攻略するにあたり、最優先事項とされているのは、『しゃくり・こぶし・ビブラート』になります。先ほど、Ai感性についての解説をした際に、これらの加点が高得点につながってくると解説しました。Aiに『上手い』と感じさせる『表現力』が高得点につながる重要事項であるといえるでしょう。Ai採点の攻略②抑揚また、DAMの採点時に表示される画面を詳しく見たことがある方であればわかるかもしれませんが、歌全体の点数と合わせて、抑揚の点数も表示されています。Ai採点の場合は、抑揚も表現力の一つとして採点されるため、抑揚が50～60点以下の場合、Ai感性点から大きく減点される可能性があります。サビの部分と、AメロBメロの部分との声量の差等を意識すると最終的な点数も上がるかもしれません。Ai採点の攻略③音程音程があいまいですと、当然いい点を取ることはできないと思われがちですが、これまでのDAMの採点とLIVEDAM Aiの違う点は、音程が多少ずれていたとしても、全体的な表現力等が高く、歌としてうまく聞こえていれば高得点につながる可能性があるという点です。もちろん、まったく音程があっていないということであれば話は別になりますが、LIVEDAM Aiの場合は、それほど音程は重視されないと思っていただいて問題ないでしょう。というのも、Aiが『上手く聞こえるかどうか』を判断して採点しているために、歌の表現としてどうなのかを点数付けしているためです。Ai採点の攻略④リズムまた、精密採点では、普段聞いている音源よりも速いテンポで歌ってしまうと、『走り』、逆に遅く歌ってしまうと『タメ』になります。精密採点Aiの場合はどの曲も『走り』に分類されやすくなっているようで、100曲以上精密採点Aiで歌唱した方によると、ほとんどの曲でリズムが『走り』になり、点数が伸びなかったといいます。出展：第一興商 LIVE DAM Ai 精密採点Ai 採点結果画面 リズム精密採点Aiで高得点を取るには、『走り』になりやすいことを考慮して、『タメ』気味に歌うとよいでしょう。タメ気味に歌う方法としては、発声をしっかりしたり、1つ1つの言葉を大切に歌ったりするなどです。リズムの点数が低くなると、総合得点が一気に低くなりますので、リズムは特に攻略する必要があります。選曲も大事もちろん、表現力、テクニック等も重要なのですが、高得点がとれるかどうかは選曲に左右される部分もあります。2020年1月5日時点では、店舗160を超えるアップテンポの曲で100点を取った人は未確認であるといいます。また、バラード系のほうが、ビブラートやこぶし等を入れやすいということから、アップテンポな曲よりはバラード系のほうが高い点数が取りやすいといえるでしょう。2020年1月5日の『カラオケバトル』の放送でもテンポ150超えの出場者はいませんでした。まとめAiの感情認識技術を活用した『精密採点Ai』、音声認識によるAiアシスタント、それからAiがユーザーにおすすめの曲をレコメンドするシステム等、『LIVEDAM Ai』には気になる最新技術や魅力が沢山詰まっていました。また、『LIVEDAM Ai』は、業界最多級となる22000曲が本人映像に対応していたり、外国語の楽曲が新たに2000曲以上が追加されたりするなど、幅広いニーズとジャンルに対応しています。身近に体験できるAi機能の1つでもありますので、是非お近くのカラオケ店に『LIVEDAM Ai』が導入されていないか確認してみてはいかがでしょうか。きっとアーティストになったような臨場感のあるカラオケを楽しむことができます。
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Aiトレンド・特集
DX（デジタルトランスフォーメーション）におけるAiの役割とは
「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉をご存知でしょうか。近ごろ、ニュースや新聞などでよく耳にするようになったこの「DX」という言葉ですが、その内容や具体的な活用方法などについては、知られていない部分も多いもの。今回は、DXとAiにおける関係性や具体的な導入事例などに焦点を当てて、わかりやすく解説を行っていきます。DX（デジタルトランスフォーメーション）とは？そもそもDXとは、2004年にウメオ大学（スウェーデン）のエリック・ストルターマン教授によって提唱された概念。「テクノロジーの浸透によってもたらされる人々の生活様式の変化や利便性の向上」などを表す言葉です。組織や企業によってその捉え方はさまざまですが、一般的には、「ヒトや企業が抱えている課題を、ITやAiなどのテクノロジーの力を用いて解決させる」という考え方全般と捉えて良いでしょう。DX(デジタルトランスフォーメーション)についてたとえば、昨今の新型コロナウイルスの感染拡大にともない、多くの企業ではテレワーク（在宅勤務）への移行が推奨されるようになりました。業種や職種によっても異なりますが、オンライン会議やビジネスチャットなどのデジタルツールの活用によって、満員電車に乗らなくても仕事を進めることができる場合もあるのです。。DX(デジタルトランスフォーメーション)が注目されている理由近年、さまざまな業界分野では、DXへの取り組みが急速に進められていますが、その要因の一つとしては「Ai技術の発達」によるところが大きいと言えるでしょう。これまでの精度の低いAi技術においては、業務利用を行う際にも局所的な機械作業にしか活用が期待できませんでしたが、昨今では、Aiの高精度化と「ディープラーニング（深層学習）」の活用によって、よりさまざまな可能性が模索されるようになりました。ディープラーニングの技術を応用することで、膨大な顧客情報などのビッグデータの分析から新たなサービス開発を行うことができたり、カメラに搭載することで、画像認識や人間の表情分析なども行うことができます。DX(デジタルトランスフォーメーション)の事例について「OYO LIFE」の事例インド発のホテルベンチャー「OYO（オヨ）」が提供する「OYO LIFE（オヨライフ）」は、「ホテルのように部屋を選ぶだけ」というコンセプトのもと、開発が進められた次世代の賃貸不動産サービスです。通常の賃貸契約においては、入居にかかる初期費用（敷金・礼金・仲介手数料など）の発生や、各種ライフライン（電気・水道・ガス・Wi-Fiなど）の手続き、大型家具や家電の搬送など、煩雑な作業が多く、引っ越しそのものへのハードル上昇の主要因となっていました。オヨライフでは、入居にかかる初期費用は清掃費（おおむね1万円前後）のみで、敷金や礼金などの高額な初期費用は一切ありません。また、電気や水道などのライフラインに加えて、家具や家電などの生活必需品も入居当日から備わっているため、まさにホテルを選ぶような感覚で手軽に物件を契約することができます。契約自体もスマホ一つで完結するため、たとえば、半年間や1年間など、あらかじめ具体的な滞在期間が決まっているホームステイや単身赴任などの場合には、より柔軟で幅広い賃貸契約が可能になります。「Amazon GO」の事例アメリカの大手通販サイト「Amazon（アマゾン）」が運営する「Amazon Go（アマゾン・ゴー）」も、近年のDXによる成功事例の一つと言えるでしょう。アマゾン・ゴーでは、店内に設置された無数のAiカメラが、カゴに入れられた商品情報の自動分析を行います。顧客は退店ゲートを通るだけで決済を完結させることができるため、買い物におけるレジの待ち時間を解消させることに成功しました。「ZOZOSUIT」の事例日本企業の事例として、ファッション通販サイト「ZOZOTOWN（ゾゾタウン）」の「ZOZOSUIT（ゾゾスーツ）」をご紹介しましょう。自らの身長や胴回りなどの計測を行わなくても、ゾゾスーツを着用するだけで自分の身体的な特徴が自動的に計測されます。商品の購入時には、スーツで計測した情報をもとに、身体のサイズに合った洋服を自動的にソートしてくれるため、サイズやイメージの違いから商品を返品するといった失敗も減らすことができるでしょう。DX(デジタルトランスフォーメーション)とAiの関係とはDXへの注目が高まると同時に、企業が保有している「データの価値」というものが再認識されるようになりましたが、DXにおけるデジタルマーケティングを考えるうえで重要なことは、これらのビッグデータをどのようにビジネス活用していくかということです。顧客の情報や購入までにいたる行動経過などの情報を収集できたとしても、それをビジネスの場面で活用できなければ意味がありません。Aiはこうしたビッグデータを瞬時に分析・学習することを得意分野としているため、人間だけでは知り得なかったデータの特徴やユーザーの消費傾向などの有益な情報を入手することができます。また、それらビッグデータの情報分析を通して、新しいサービスの開発を行ったり、より効果的なアプローチが可能になったりと、DXにおけるAi活用の効果は非常に大きいものであると言えるでしょう。Aiの導入につながるDX(デジタルトランスフォーメーション)お伝えしてきた通り、Aiを活用したビッグデータの分析は、今後ますます重要なものとなっていくでしょう。Aiを活用することによって、たとえば、企画段階においては、外部の市場分析とともに内部の状況をリアルタイムに把握することで、ユーザの課題を把握し、新たな機能やサービスの開発につなげることができます。営業であれば、クライアントに合ったデータを瞬時に提示できることで商談の成約率も大きく向上するでしょう。近年、スマートフォンやデジタルデバイスの普及にともない、商品やサービス全体がデジタル化の傾向を見せ始めるなか、Aiを活用したマーケティングフローの「複雑化」と「高速化」に対応していくことが重要です。まとめ企業やデジタルマーケティングにおけるデータの存在は、ときには「石油」とも換言されるほど重要なものである一方、「データの活用＝Ai」 という認識だけが先行している傾向もあり、「データを活用しない」か「Aiを活用する」かの二極的な考えが多いこともまた事実です。大切なのは「Aiを活用する」ことそのものではなく、顧客に関するデータをより効率的に取得できるような「サービスの設計」と、取得したデータをリアルタイムに分析し、ビジネスに反映できる「開発サイクル」です。Aiの活用そのものが目的化してしまわないよう、まずは現状の課題をしっかりと把握し、その課題の解決には本当にAiの導入が必要なのか、必要であればどの工程にAiを活用するかなど、現状を客観的に判断することが効果的なDX施策への近道となるでしょう。
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ビッグデータとは？ビジネスへの活用例をご紹介
最近ビジネスの世界では当たり前のように利用されるようになった『ビッグデータ』という言葉ですが、実際はビッグデータがどのように活用されているのかなど詳しく知らないという方も少なくないのではないでしょうか。また、ビッグデータを利用するとビジネスにどのようなメリットをもたらすかなども知らない方が多いでしょう。そこで本記事ではビッグデータに関する基礎知識と、ビッグデータの活用例などを解説しながら、ビジネスにおけるビッグデータ活用のメリットについて解説してまいります。ビッグデータとは『ビッグデータ』とは、漠然と『大量のデータを分析すること』などと認識している方もいらっしゃるかもしれませんが、実際ビッグデータについてどのくらいの容量を超えた時点で『ビッグ』とするなど、具体的な定義が決まっていません。ただ、ビッグデータについて、総務省の『平成24年版情報通信白書』では『事業に役立つ知見を導出するためのデータ』としています。つまり、『今までとは桁違いの大量のデータを使ってビジネスを成長させる』のであれば、その大量のデータのことを、『ビッグデータ』と呼んでしまって問題ないということになるでしょう。ビッグデータと従来型のデータの違い『従来よりデータの量が多ければビッグデータと呼ぶのか？』と疑問に思った方もいらっしゃるかもしれません。しかし、従来型のデータがただ多いだけでは、ビッグデータと呼べるわけではないのです。そもそもそれは先ほど申し上げたように、どのくらいの量以上でビッグデータと呼ぶなどの決まりがないこともありますが、ビジネスや、事業に役立つ大量のデータをビッグデータと呼ぶわけで、該当するデータが量的・質的にビジネスに何らかのメリットをもたらさなければ、ビッグデータとはなりません。要は、ビッグデータとじゅうらいがたのデータでは、量的・質的に異なるということになります。主な違いは下記のようになります。＜従来のデータとビッグデータの違い＞項目従来型データビッグデータデータ量従来の分析システムで取り扱えるよう、データ容量を合わせており、極端に巨大ということはない。具体的に「何テラバイト、何ペタバイト以上がビッグデータ」と決まっているわけではないが、扱うデータ量が今までよりも桁違いに膨大。細かさ、多様性あらかじめデータ項目を設定しておき、それに合わせてデータを入力していく。項目にないデータは記録されない（例：Excelの表）。より細かく多彩な情報が含まれる（例：検索履歴、ネットショッピングでの利用履歴、SNSへの書き込み、画像、動画など）。リアルタイム性データの収集が終わってから、定期的に分析を行うため、リアルタイム性には乏しい。ビッグデータの多くがネットを通じて収集されることが多く、データの更新や分析がリアルタイムで行われる。ビッグデータと従来のデータでは上記の表のように、『データ量』『細かさ、多様性』『リアルタイム性』などが異なってきます。また、ビッグデータはこれまでとけた違いの量や質のデータとなるわけですから、従来のような分析方法ではデータを分析することができません。というわけで、ビッグデータの解析などでは、専用のシステムを利用して分析結果を知ることになります。細かく多才なデータと、それらのデータを収集・分析するためのシステムがあって、初めて『ビッグデータ』が『ビッグデータ』として成立するということです。そしてそのようなデータの収集と分析を比較的手軽に利用できる環境が普及してきたことで、ビジネスにおいても利活用が広まってきたのです。ビッグデータの活用例では、実際に、ビッグデータはビジネスにおいてどのように活用され、どのようなメリットが得られるのかという点について見ていきましょう。スーパー・コンビニなどスーパーやコンビニなどでは現在、Aiシステムを利用した無人化などが図られている成長中の市場でもあります。無人化はもちろん、セルフレジなどの導入により、デジタル化が図られていることもあり、Aiシステムやデジタルシステムと連動して顧客の行動を分析し、売り場を効率化することができるようになるでしょう。具体的には店内に顧客の動きを分析するセンサーを設置し、そのデータを分析。顧客がどの陳列棚に手を伸ばす回数が多いか、店員の配置によって売り上げがどう変わるかなどを分析することができます。また、売れやすい商品の補充タイミングなども分析できることで、効率的に店舗運営を行うことも可能です。金融機関金融機関では、例えばTwitterなどのSNSへの投稿を分析して顧客へ情報を提供することができるようになります。Twitterのつぶやきは、意外にも株式市場に関する重要なツイートが隠れているものです。というのも、例えば、Twitterでつぶやかれている頻度の高い企業名、商品名を抽出し、話題になっている商品やサービスを発見することで今後の株価上昇を予測し、金融機関や個人投資家に情報を提供することができるというわけです。このようなSNSからの分析に関しては、金融機関に限らずアパレルメーカーでも利用でき、SNSでトレンドを分析することで、お客のニーズに合った商品を開発することができるようになります。飲食メーカー自動販売機を利用する際、お客がどの商品を選ぶかなどの分析に、自動販売機自体に監視カメラが取り付けられており、お客の行動を分析されているのをご存知でしたでしょうか？その監視カメラの映像から、どの位置に一番視線が集まるのかを分析し、その位置に売りたい飲料を配置することで、自動販売機の売り上げアップにつなげているのです。これは自動販売機に限らず実店舗も同様で、入店してからお客がどのように行動するのかを分析することで主力の商品を効率的な位置に配置することができるようになります。宅配業者宅配業者における受取人の不在による再配達問題は、現在社会問題として取り扱われております。そうした中、ビッグデータを活用することで、伝票に記載された配送先情報を分析し、どの時間帯に不在が多いかなどを把握することができるようになります。そうすることで、再配達業務を削減し、結果的に業務効率化につなげることができるようになります。これは、配達業者だけでなく、タクシー業者も同様のビッグデータを活用し、タクシーの利用の回転率を向上させたりすることが可能です。まとめこのように、『ビッグデータ』とは具体的な定義はないものの、ビジネスの変革のために、関連するあらゆるデータを分析、解析することです。今後ビジネスにうまくビッグデータの活用を取り入れていくことで、業務効率化、人件費の削減など様々な面で恩恵を受けることになるでしょう。今回ご紹介した事例は一部にすぎません。何事も今後の在り方を変えていくという場合には、過去からリアルタイムまでの膨大なデータを収集しなければ、効果的な分析を行うことはできないのです。ビッグデータの活用で、新しいビジネスの在り方を検討してみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
【新型コロナ対策】Aiサーモグラフィーで異常体温を瞬時に検知！
現在世界中で猛威を振るっている新型コロナウイルスの感染拡大の影響で、多くの人が集まる店舗や施設、公共交通機関などにおいては、検温を実施しているところも多いでしょう。実際にUNIQLOやGUなどのアパレルショップへ入店する際は検温が実施され、37.5℃以上の発熱がある場合は入店を断られるという仕組みになっていました。また、美術館や大型しょっぴんモールなどでは、Aiカメラの前を通る人々の体温を瞬時に検知し、電子ディスプレイ上に映し出しているという施設もあり、検温の動きが広がってきています。新型コロナウイルスへ感染した時の症状の一つとして発熱があることから検温がクラスター化させないための一つの指標となっているわけです。本記事では、新型コロナ対策において瞬時に多くの人々の検温ができるシステム『Aiサーモグラフィー』や、新しい生活様式においてAiがどのように活躍するのかという話題に視点を置き、言及してまいります。新型コロナ対策で実施されたもの会社員・公務員を対象としたLINEリサーチの調査によりますと、職場における新型コロナ対策の現状は下記のようになっています。【引用元】http://research-platform.line.me/archives/34978692.html3月、2月の調査に比べると、すべての項目において対策が強化されていることがわかり、上位は『マスクの着用の推奨／義務付け』が最も高く6割となっています。次に、『手指のアルコール消毒用品の常備』が約6割弱となりました。さらに、今回3割以上かつ、前回に比べて2倍以上の増加率だったのは、『出社前の検温の推奨／義務付け』（前回16%→今回42％)です。37.5℃以上の発熱が新型コロナウイルスの主な症状の一つであり、感染を食い止めるための指標であることから施設等へ入館する際に限らずオフィスへの出勤時にも実施されるようになってきていることがわかります。Aiサーモグラフィーとは検温といいますと、現在UNIQLOやGUなどに入店する際、高速バスに乗り込む前などに実施されるのはスタッフがお客の額に体温計を当てて一人一人検温を実施するものを思い浮かべる方も多いでしょう。しかし、店舗に人がたくさん入る場合や、バスなどのように時間が迫っている場合には急ぐあまりに正しく検温ができなかったり、業務効率を悪くしてしまう可能性もあります。ひいては、お客の額に体温計を一人一人近づける作業をしているスタッフはお客との距離が一瞬ではあるものの、近くなってしまうため、あまり望ましくありません。そこで利用されるのがAiによる検温です。Aiサーモグラフィーによる検温の特徴人が人に近づいて手動で検温をするとなりますと、感染のリスクをたかめることにもなりかねません。しかし、気温や体温を測るときに利用される『サーモグラフィー』というものがあるのをご存知ですか。Aiサーモグラフィーはオフィスや商業施設など、人の集まる場所の入口に設置することで、自動的に体温を検知することが可能です。また、顔認証AI機能も搭載されているため、予め登録した社員や来訪者の入退室管理や、発熱チェックを行うことで、検温漏れを防ぐこともできます。実際に福岡市立美術館や山口県の下関市にある海響館ではAiによる検温が行われており、福岡市立美術館に関しては電子ディスプレイ上に、個々の体温が映し出されておりました。このように、Aiサーモグラフィーによる検温では、非対面非接触かつ一度に大人数の検温をできるのが特徴です。・Aiサーモグラフィーによる検温のメリットではAiサーモグラフィーによる検温のメリットとは具体的にどのようなことがあげられるのかといいますと、一つは従業員が対面で検温を行う必要がなくなるので業務効率化につながるということや非対面での検温が可能になるという点です。二つ目は、管理者は発熱者のアラートを受け取れることで、効果的な検温活動が実施できるという点になります。学校や大型施設、公共交通機関などに設置することで、スムーズに検温を行うことができます。・Aiサーモグラフィーによる検温のデメリットしかし、Aiサーモグラフィーによる検温は、Aiを搭載したカメラを利用して行うものになりますのでカメラにキチンと映っていなかったり、後ろを向いていたりする場合は正しく検温ができないという可能性もあるのがデメリットとしてあげられるでしょう。また、クリニックや病院などにおける検温は一人一人しっかりと行う必要があるので不向きです。Aiで広がる非接触システムと新しい生活様式コロナウイルスの感染拡大が大々的にニュースなどでも取り上げられる中で、よく耳にするようになった言葉の一つに『新しい生活様式』があります。感染拡大やクラスター化などを防ぐために、リモートワークが推奨されたり、非対面・非接触を推奨されたりなど、これまでの私たちの生活と比べて、テクノロジーの利用シーンが増えてきました。Aiもそれらの技術の一つです。Aiサーモグラフィーをはじめ、人間が行っていた作業をAiシステムに任せることで人間同士が接触して感染拡大の機会を減らすことができるのです。感染症対策の一環ではありませんが、無人店舗なども同様に、Aiなどのテクノロジーを利用した非対面、非接触の買い物であり、新しい生活様式の一つとも言えます。今後はECサイトなどの活用がますます増え、Aiやその他テクノロジーを利用して非対面、非接触が推奨されていくことになるでしょう。まとめ『新しい生活様式』という言葉を至る所で耳にするようになった今、非対面・非接触でのコミュニケーションはもちろんのこと、感染拡大を阻止する検温やソーシャルディスタンスの維持の徹底においてもテクノロジーが広く利用されるようになってきています。今後はAiサーモグラフィーが設置される店舗も多くなってくるでしょうから、見つけた際には試してみてはいかがでしょうか。変わりゆく生活の中で、新しいものに関心を持ち、Aiなどの最新テクノロジーにも気軽に触れていくことが今後の『新しい生活様式』において大切なことであるとも言えます。
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スマホに眠る昔の写真も今風に高画質化が可能！『photoRefiner』とは
ふと昔のスマホに電源を入れたとき、昔の思い出の写真を見て懐かしく思うという方も多いのではないでしょうか。しかし現在のスマホのカメラ技術はひと昔前よりも格段に進歩しており、当時の写真を見ると、非常に画質が悪いと感じてしまうケースも少なくないはずです。そこで今回は、写真、イラスト、画像などを高画質化できるAiシステム、『photoRefiner』をご紹介してまいります。photoRefinerとは？そもそもAiは画像認識や映像認識を行うことができる技術であり、今回ご紹介する『photoRefiner』にもその技術が活用されています。いわば、写真やイラストなどの画像を美しく高画質化することができるAiシステムといえるでしょう。これまでの高画質化システムは、画像を引き延ばして中間を補填する技術で賄っておりました。スマホアプリで試すことができる気軽なモノも同様です。しかしPhoto Refinerは、低解像度画像から推測される高解像度画像を学習したAiが粗い画像だけから美しい高解像度な画像を生成する技術ですので、これまでの技術とは比較にならないほど美しく高画質化することができます。画素数16倍に高画質化が可能Photo Refinerは、ピクセル数を縦、横4倍に拡大して16倍に画質を上げることができます。それだけでなく、従来では高画質化の難しかった特大サイズの写真に関しても高速に生成することができます。例えば、昔の写真をポスターにしたいといった場合でも、高画質化ができれば最近に撮影したようにきれいな画像を使用したポスターが完成するわけです。Aiのディープラーニングを用いた技術Photo Refinerは世界最先端・最高精度の技術で高画質化を実現しており、この技術は特許も申請中であるといいます。特にこの技術は、Aiのディープラーニング(深層学習)を活用したことで、従来の高画質化技術では不可能だった品質で高画質化ができるようになりました。従来の技術では、縦横1.1倍にする程度が、品質を劣化させずに高画質化できる限界でしたが、Photo Refinerでは、独自技術を研究開発して利用しているので、高品質に縦横4倍に高画質化することが可能です。Photo Refinerが可能にする課題解決画質が良くなかった画像を高画質化できることで、コンテンツにも幅が生まれビジネス広告の幅を広げるというのは言うまでもありません。ここからは実際にPhoto Refinerが可能にする現状の課題解決法について解説していきます。印刷時に画像が荒くなるのを防ぐパソコンで画像を見たときには高画質な画像で表示されているように見えたのに、いざ用紙にプリントすると、荒い画像で印刷されてしまったという経験はありませんか？実際、モニター上で画像をきれいに見るには72dpiの解像度があれば十分きれいに見えるのですが、紙に印刷するとなると300dpi近くの画質が必要になります。そうしたことで、モニター上と用紙とで画質のギャップが生まれてしまうわけです。しかし、Photo Refinerでは最大で16倍に高画質化することができますので、紙の上でもきれいな画像を印刷することができるようになります。広告素材で表現の幅を広げることができる例えば、通常の画質のよい写真でも、拡大すると画像が荒くなってしまうため、拡大した画像を使いたいが断念しているといった経験をしたことがある方も少なくないはずです。例えば化粧品の広告宣伝において、目の周りを拡大してアイシャドウの美しさを表現したいとおもっていたとしましょう。画質が荒ければ、見る人にとってはアイシャドウが美しいかどうかもわからないし、そもそも広告として成り立ちません。そこでPhoto Refinerを使用すれば、自由自在に引き延ばしたり拡大したりして広告表現の幅を広げることができます。web素材の高画質化もまた、近年では電子公告や動画広告などもあるように、デジタルの広告が広まってきています。そうしたweb上の広告に利用する画像についても高解像度の画像を使用できることで、画質を理由に魅力的な写真をあきらめるリスクを防ぐことができるでしょう。まとめ本記事では、画像の高画質化が可能なAiシステム、『Photo Refiner』について解説いたしました。たしかに、昔の画像をよみがえらせて何かに活用したい、マーケティングに利用したいなどと一度は感じたことがあるはずです。特に、一般の方々が昔の画像を必要とする場面といえば、結婚式のムービーなど、思い出の写真を集めたスライド等を制作する場面なのではないでしょうか。お子様の小さいころの写真を集めて20歳のプレゼントにと考えている親御さんが活用するのも大変喜ばれると思います。マーケティングにおいては、画質が高いことによって訴求力もより高まりますので、効果的な宣伝を行うことができるようになるでしょう。映像の高画質化については下記の記事にて詳しく解説しておりますのでご覧ください。
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人気アプリSNOWの『年齢診断』、実はAiが診断していた！？
人気写真アプリ、SNOWは若者の間で非常に人気で、類似のアプリも多数存在しています。SNOWなどの写真アプリは、主に写真を撮る際に自動的に化粧をしてくれたり、ウサギのような耳を付けたりなど数百種類のフィルター機能があります。季節に合わせたフィルターや、『顔交換』などのフィルターが流行した時期もありました。そうした中、最近SNOWのフィルターに新しく『年齢診断』のフィルターが追加されました。実はこの年齢診断、SNOWが適当にしているのでは？と思いがちですが『Ai』の顔認証技術が診断していたのです。SNOWの『年齢診断』とは『年齢診断』のフィルターはSNOWのアプリから無料で利用できるものの一つです。この年齢診断フィルターを利用すれば、カメラに映った人物をAiが認識し、年齢を診断することができます。Aiが顔の見た目で年齢を予測しているので、見た目によっては実年齢と誤差がある場合もあれば、合っている場合もあります。実際の年齢よりも若い診断結果が表示されれば、見た目が若く、一方年上の結果が出れば年齢よりも更けて見られているということです。診断結果はAiが顔を認識して分析するため、顔の角度や表情によって変動します。例えば目を開けるか閉じているか、眼鏡をかけているかかけていないか、はたまた光の具合でも測定される年齢は違う結果が出ることが多いです。・年齢診断フィルターの使い方まず、SNOWアプリを持っていない方は、SNOWアプリをダウンロードしてください。操作手順さえわかれば簡単に利用することができますので参考にフィルターの使い方を解説しておきます。①SNOWアプリを開く⇩②SNOWのカメラが起動したら、シャッターボタンの左側にある【スタンプ】をタップ⇩③スタンプの中に【年齢診断】があるのでタップ⇩④顔の回りに白い枠が表示し、その上に「いくつに見える？」の文字が表示したら、顔がAiに認識されている状態です。⇩⑤シャッターボタンをタップ、または長押し(動画を撮る際)して年齢診断・若い結果を出すためには？SNOWアプリは、かわいく、楽しく写真を撮るためのアプリですので、アプリの年齢診断とはいえ若い結果がでるとうれしいですよね。若い結果を出すためには年齢診断フィルターを選択した後に、画像の明るさを明るくしたり、輪郭をシャープにしたり、肌をきれいにするなど、メーターで調節することで診断結果が若くなることがあります。逆に、明るさを暗くしたり、輪郭や肌の加工を無しにしたりすることで老いた結果を出すことができるなど、いろいろな方法で遊ぶことができます。SNOWの年齢診断後の遊び方診断結果を表示された後、写真や動画を保存しておしまいだと思っている方はいませんか？実は、結果表示だけではなく、様々な機能が盛り込まれています。・判定画像をGIFで保存できる年齢の数値が表示される部分は、実際には数値のパラパラと変動し、最終的に表示の数値になる、というアニメーションが行われますが、その一連のアニメーションをGIFとして保存することができます。結果表示の画面右上に表示されているGIFというアイコンがありますので、アイコンをタップすると、年齢診断のメーターが動いたGIF画像を自動的に生成し、端末に保存することができます。・年齢診断中の動画に音楽を入れることも！年齢診断後、音楽、編集と表示されている画面で、出来上がった動画に対して、音楽を加えたり、動画編集を行ったりすることができます。音楽をタップすると、このように追加可能な音楽のリストがまるでTikTokの編集画面のように表示され、膨大な楽曲リストの中から合う音楽を選択することができます。ただ、主に洋楽の選択肢が大半になりますのでご注意ください。SNOWの顔認証を生かしたシステムもそもそもSNOWのアプリを手掛けているのは中国のAiベンチャー『SenseTime Group』の日本法人『SenseTimeJapan』です。同社が開発したSNOWの年齢診断は、一般の人々も日々の娯楽の中で利用することができ、Aiが瞬時に画像や映像を認識することで『あなたは何歳』『あなたは実年齢より若い、若くない』など顔の魅力を数値化することができます。そして、このSenseTimeJapanの技術を応用して、『イケメン』や『美女』などの見た目の数値を100点満点で採点ができるシステム『HumanAction』を中国本社が開発しました。『HumanAction』の開発に当たり、主に中国で数百万人の男女の写真を撮影し、数百人のスタッフを起用して顔の造作を採点させることで、年齢と共に画像データにひもづけて機械学習させたのだといいます。その上で、入力された顔データに対し、機械学習済みのデータを基に正確な採点結果と年齢を導き出す関数を構築。カメラが顔を認証した後、顔のパーツのバランス、肌の状態、輪郭などの情報を基に、瞬時に数値を算出する仕組みを整えました。この技術は2018年4月に開催された『第2回 AI・人工知能 EXPO』で披露され、あくまでも展示会のみでの披露という形にとどまるということでしたが、同社の勞社長は『近年急成長を遂げている“婚活アプリ”と連携できれば面白い』と展望を話しています。増えていく身近なAiAiは特に一般人にとっては『工場や企業などで使われる技術』という認識を持っている方も少なくないはずです。しかし、SNOWなど若者世代が日常的に利用する写真アプリなどの中にもひっそりAiが潜んでいました。娯楽の中でAiを身近に利用する機会が増えることで、若者にもっとAiを知ってもらう機会が増えるはずです。また、SNOWの技術を応用したシステムとして披露された『HumanAction』なども、今後Aiが更に身近になってきた際には婚活市場などで当たり前のように利用されているかもしれません。もはや、身近なアプリから私たちの生活に少しずつAiが侵食している現状を見ると、今後Aiは急速に利活用が広がっていくのではないかということも予想されます。まとめSNOWの『年齢診断』、誰が年齢を診断しているのだろうと不思議に思った方もいらっしゃるかもしれませんが、実はその正体はAiでした。他にもSNOWのAi技術、顔認証技術は様々なところで利活用されているのですよ。逆に言うと、Aiは多くのデータを学習して年齢を診断していますので、意外にも正確である可能性もあります。実年齢より若い診断結果が出てほしいという方は、SNOWならではの『加工』でAiを惑わせてみてくださいね！今後はAiを活用した顔診断や顔認証など、様々な分野で活用されることが予想されます。それは前述の婚活アプリなどはもちろん、美容機器の肌診断なども同様です。自分の肌年齢がどのくらいなど、写真を撮るだけでAiが判断してくれれば、毎日のお手入れ方法もお肌の調子によって変更することができます。今後もSNOWだけでなく私たちの身近なところからAiを活用したサービスが続々と出てくるはずですので期待しておきましょう。
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Aiトレンド・特集
Aiシステムを搭載したデジタルサイネージのメリットと活用のポイント
みなさんはデジタルサイネージというものをご存知でしょうか。駅や空港のコンコースなど、街中のあちこちで見かけるようになったデジタルサイネージですが、最近ではこのサイネージの分野にもAiの技術が応用されるようになりました。今回は、Ai搭載型のデジタルサイネージの概要や、導入するにあたってのメリットなどをわかりやすくご紹介していきます。デジタルサイネージとは？「電子看板」や「デジタル看板」とも呼ばれるデジタルサイネージ。これは液晶ディスプレイなどの電子的な表示機器を使って、広告の表示やユーザーサポートなどを行う情報発信システムの総称になります。高輪ゲートウェイ駅に設置された駅案内Aiサイネージ紙媒体の看板と比較した場合、デジタルサイネージのメリットは、液晶ディスプレイに静止画や動画などのコンテンツを表示させるため、貼り替えや交換の手間もなく視認性も高いことから商品サービスの販促手段の一つとして近年注目を集めています。デジタルサイネージ3つの種類デジタルサイネージには、主に3つの種類があるため、そのひとつひとつを簡単に解説していきます。スタンドアロン型あらかじめ決まったコンテンツを、USBメモリやSDカードなどのフラッシュメモリに保存して表示させるスタンドアロン型。オンライン経由で情報の更新ができないため、販促したい商材や案内の内容が一定かつ長期間で限られている場合に有効です。ネットワーク型複数のサイネージ端末がオンラインで接続しており、管理用のパソコンから一元的に管理できるネットーワーク型。端末に表示させるコンテンツの更新頻度が高かったり、別々の場所に複数台設置して運用したい場合にオススメです。インタラクティブ型ネットワーク型のサイネージの中でも、タッチ操作や動的センサーに対応しているインタラクティブ型。単なる広告看板や電子案内板としての使い道だけではなく、ユーザー分析やターゲットへの効果的なアプローチなど、よりマーケティングに特化させたい場合に役立ちます。Aiを搭載したデジタルサイネージとはオンライン接続されたインタラクティブ型のサイネージの中でも、最近ではAiを搭載したモデルが注目を集めています。NETDOOR株式会社が設計する「AiSIGNAGE」は、サイネージ端末本体に人工知能と各種センサー類（＝カメラ、マイク、スピーカーなど）を搭載した最先端のデジタルサイネージサービスです。参照：NETDOORカメラやマイクといった各種センサーを経由して取得したユーザー情報（＝年齢、性別、体格、表情など）をデータベースに蓄積し、瞬時にカテゴライズすることで、あらゆる環境や状況において最適な提案が可能になるという画期的なデジタルサイネージです。Aiを搭載したデジタルサイネージの活用事例今年に入ってからJR山手線の新駅「高輪ゲートウェイ駅」が新たに開業し、周辺地域を中心に大きな賑わいを見せましたが、実はこちらの駅構内にもAiを搭載したデジタルサイネージが導入されていることをご存知でしょうか。https://www.youtube.com/watch?v=6NBLOh-PoGg凸版印刷株式会社が提供する多言語Ai案内サイネージ「BotFriends® Vision（ぼっとふれんず ビジョン）」は、「Aiチャットボット」と「多言語による音声対話技術」を組み合わせたサイネージ型のデジタルAiアシスタントです。オリジナルAiキャラクターの「小石川彩（こいしかわあや）」が、ユーザーの発言した音声や入力した文字に対して自動的に応答し、駅構内の案内をしてくれます。参照：凸版印刷「Aiチャットボット」について解説している記事はこちら！Aiを搭載したデジタルサイネージのメリットでは、Aiサイネージを利用することで、一体どのようなメリットがあるのでしょうか。インタラクティブなやり取りができるまず一つは、インタラクティブ（＝相互的）なやり取りが可能になるという点です。一方向的な情報発信ではなく、質問した内容に対して最適な回答を行うため、各々のニーズに沿った課題解決が可能で、サービスを提供する企業側とユーザー側での良好な関係値の構築に効果を発揮します。ターゲット層に合わせた訴求ができる二つ目に、ターゲット層に合わせた提案ができるという点です。テレビCMなどの画一的な宣伝手法とは異なり、ユーザーのアクションに応じて表示されるコンテンツが変化するため、それぞれのターゲットに応じてより効果的な広告運用が可能になります。データからニーズを分析することができるそして三つ目は、蓄積されたデータから消費者のニーズを分析できるという点です。Aiが自動的に収集したデータから、ターゲットの抱えている課題や興味関心などのニーズを具体的に把握し、類型化することができるため、その後の新商品の開発やサービスの改善などに役立てることができます。Aiを搭載したデジタルサイネージの効果を存分に発揮させるためのポイント非常に便利なデジタルサイネージのシステムですが、設置すればすぐに効果を実感きるようなものではありません。いつ、どこで、誰に向けて、どんな情報を発信したいのかなど、設置する場所や販促したい商材に応じて適切な端末タイプも異なってきますので、導入の前に運用設計を行うことが重要です。まとめ今回はAiを搭載したデジタルサイネージについてご紹介してきました。せっかく有益なビッグデータを所持していても、的確な分析ができていなかったり、ビジネスの現場で活用できなければ意味がありません。もっと効率的に広告を運用したい、効果的にユーザーへアプローチしたい場合は、今回ご紹介したAi搭載サイネージの導入も検討してみてはいかがでしょうか。
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アニメの絵をAiが描くシステムが登場！アニメーターの仕事はどうなるのか
長年、アニメ制作におけるイラストは、アニメクリエイターの手によって描かれてきました。それが近年ではアニメ制作においてCG等だけではなく描画においてもAiが利用されるようになってきています。しかし、Aiといっても機械です。機械が何かを創造するというのは予想がつきにくいと思いませんか。そこで今回は、アニメの絵を描画するAiアニメクリエイターについて詳しく解説していきたいと思います。Aiアニメクリエイターの仕組みとはそもそも、Aiとはこれまでのコラムでも何度かご説明してきたように、学習材料となる画像や動画などのデータがあれば、すべてを瞬時に読み込み、それらを学習することで新たなモノを作り出すことができます。Aiによるアニメクリエイターも同様に、人の手書きの描画をもとにAiがアニメとして着色したり、動きを加えたりなどして仕上げていくのです。特に、シンガポールで開発されたアニメーション制作ソフト『CACANi』は、原画となる絵を人間が描くだけで、アニメの中で連続する『間の動き』の部分おｗ自動的に生成することができます。アニメ業界では中割と呼ばれる動きの連続性の部分を埋めていくことができるというわけです。この『CACANi』は日本のアニメ界でも2010年ころから導入されており、活躍しています。『炎炎ノ消防隊』や『あんさんぶるスターズ！』といった人気作品にCACANiの名前がクレジットされることに気付いていた人もいらっしゃるのではないでしょうか。これらの作品の一部にCACANiの技術が活用されています。更には、日本の企業でもAiを活用したアニメ制作が行われており、大部分は『CACANi』と同じで中割の部分と彩色の部分を担当することになっているようです。アニメーション作成にAiを活用するメリット現在、多くの業界で人手不足という問題がささやかれていますが、もちろんアニメーション業界も例外ではありません。特にアニメ制作においては一つのアニメを制作するのに多大なコストが必要であるとされています。それは他の映像作品と比べて絵を描く部分で人員と時間的コストがどうしても多くかかってしまうからです。アニメ制作の予算は『人×時間』で大きく左右され、『人件費の塊』と揶揄されることもあります。そこで、アニメーション制作においてAiを活用し、自動化できる部分と人の手を加える部分と分けてうまく利用することで、人件費や製作時間を大幅に削減することができるようになると期待されています。Aiにできるのは『名アニメーター』のトレースのみ？しかし、このようなアニメ制作におけるAiの活用で問題になってくるのはそもそもの、アニメの中で連続する動きを生成する際の『最初』と『最後』の部分を描くアニメーターがいなければならないという点です。さらに、Aiにより良いアニメーションを自動で作成できるようにするためには、技術を持った名アニメーターの画像等を大量に学習させる必要があります。言ってしまえば、素人の絵をいくらAiに学習させても、Aiが自動で仕上げるアニメは素人でしかありません。というのも、AIは与えられたデータから最適解を見つけ出すことはできるが、AI自体が創造性を生み出せるわけでないからです。・大量の名アニメーターの画が必要そうすると、Aiにより創造性のあるアニメ―ションを自動で作成することができるように『教育』するには名アニメーターの作画データが大量に必要になってきます。そしてそれらの大量のデータをAiがディープラーニングすることによって、特徴的な動きなどをとらえることができるようになっていくのです。しかし、そもそもこの『大量の作画データ』はどこにあるのか、どのようにして収集するのか、というのが問題になってくるでしょう。そしてそれをAiに読み込ませる時間的コスト等もかかってくるとなると、Aiを導入した後、費用的コストの採算が合うかどうかはしっかりと検討しなければなりません。Ai導入でアニメクリエイターの仕事はどう変わるのか近年では多くの産業の生産性向上としてAi導入が盛んになってきていますが、効率化を目指すあまり、既存の労働者の仕事を奪ってしまうといったことにもなりかねないというリスクが叫ばれています。ただ、アニメ制作においてAiが人間の仕事を奪うかそうでないかといえば、そうではありません。というのも、『CACANi』のように、現段階ではもととなる絵や、複雑なキャラの動きは人間が描くしかないからです。つまりAiができることといえば、着色や、単純な動きやルーティン的な動きの描写のみであるというわけです。簡単な作業をAiシステムに置き換えることができれば、時間と手間のかかる難しい作画の描写や、創造性が必要な仕事にアニメーターが打ち込むことができるようになるといったメリットもあるでしょう。・現段階でAiに独創性や創造性はない更に、従来から絵作りはアニメ―ターのクリエイティビティや技能に依存していることから、デジタル化やシステムに置き換えるといったことは難しいとされてきました。クリエイティブ自体はAiのような自動化のシステムだけでは生み出すことができません。そしてアニメーションは、そもそも創造性を基盤とした表現ですので、単に絵を動かすだけでなく、現実には存在しないキャラクターやメカニック、美術、アニメーションの動き、演出、世界観が観る人々を感動させます。全てゼロから生み出す創造性こそが作品の基盤にあるというわけです。ただ、近年では1から音楽を作ることができるAiが出てきているなど、多くのデータを学習したことによって高度な技術を持ち合わせているAiも登場し始めています。現段階ではアニメーション作成においてAiに独創性や創造性はないとされていますが、今後はAiが1からアニメを制作し、人間が手直しをするといったアニメも登場してくるかもしれません。まとめ今回は、Aiとアニメクリエイターの今後について解説いたしました。従来から芸術などのクリエイティブな能力が必要な仕事についてはデジタル化することはできないとされてきましたが、少しずつこうした業界にもITが侵食してき始めています。現段階では、Ai自体に独創性や創造性がないとされているため、単純な作業をAi、重要な作業を人間という風な割り振りを行っていますが、今後Aiの技術が進歩した際はこれ限りではなくなる場合ももちろんあります。そうなったときに、人間は、どの部分をAiに任せて、どの部分を人間が行えばより効率的でより良いものが作成でき、どちらもにも悪影響を及ぼさないかなどを考えていかねばなりません。Ai技術が発達して人間の生活や仕事が効率化されるのは結構なことですが、アニメーションもしかり、人間とAiがうまく共存していくには役割分担が重要な分岐点となるでしょう。