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Aiニュース
Aiで低画質の映像を高解像度化する技術が話題に！『AnimeRefiner』とは
『あの頃のあの映画を見たい！』『わが子の幼いころのビデオを見たい！』そう思って、テレビにビデオを映すと、驚くほど画質も音質も悪く、見ていられなかったという経験をしたことがある方も少なくないのではないでしょうか。今や4K、8Kの高解像度に対応したテレビなども普及してきている中、昔の映像の画質の低さを見るとそのギャップに驚いてしまうものです。と、『この映像の画質が良くなればなあ』そう思っていた方に朗報です。現在、Ai技術を活用して、昔の映像を高解像度化できる技術の開発が進んでいます。そこで今回は、Aiベンチャー『RADIUS5』がリリースした、Aiを活用した高解像度に変換できる『AnimeRefiner』についてのご説明と合わせて、誰もが簡単に画質アップできるアプリまでをご紹介していきたいと思います。Aiが昔のアニメを高解像度に変換従来の低解像度の映像を、4Kや8Kに変換しようとすると、それらの変換に対する費用や、時間的コストは多大なものになるとされ、再放送などにおいても低解像度のまま放送されるのが普通でした。また、再放送における高解像度への変換に限らず、そもそもの4Kコンテンツの作成には、撮影、制作機器などを4K対応するために膨大な投資が必要です。そのため、動画配信サービスではまだまだ4Kコンテンツが不足していると言われています。そんな中RADIUS5(ラディウス・ファイブ)は、Aiやディープラーニングの技術を活用し、昔のアニメを高解像度に変換できるサービス『AnimeRefiner』を2月19日から提供をはじめたことで、話題になっています。RADIUS5がリリースした『AnimeRefiner』とは先日RADIUS5がリリースした『AnimeRefiner』とは、Aiによって低解像度の映像を高解像度に変換できるサービスです。どのようなアニメでも縦4倍、横4倍に高解像度化することができ、まるで最初からそのサイズで制作されたかのような美しい映像に変換することが可能です。HDサイズ(1280×720px)の映像なら4Kサイズ以上に、フルHDサイズ(1920×1080px)の映像であれば8Kサイズに変換できます。開発の背景前述のように、4Kコンテンツのニーズが高まってきている中、4K対応には膨大な投資が必要となるため未だ4Kの普及は今一つといった現状です。特に、アニメに至っては4K制作を行うためには現状の主流であるフルHD(1920×1080px)の4倍のサイズでの制作が必要となってきます。おのずと描くサイズが4倍となるため、更に制作コストや工数を圧迫することになりかねません。それと同様に、過去のアニメタイトルや映像に関しても本来の4K品質に対応するには、膨大な予算と時間を必要としてしまいます。しかし、そこでAiを活用した『AnimeRefiner』を利用することで、4K・8Kサイズへの変換が簡単に行うことができるようになりますので、コンテンツ制作にかかる制作現場の負担を低減させることができたり、制作コストを抑えたりすることができます。Aiを活用した『AnimeRefiner』の特徴Aiによるディープラーニング(深層学習)技術を活用することで、従来の画像を引き伸ばして、中間を補完する変換(アップコンバート)技術では不可能だった、高品質な状態での高解像度化が可能です。アップコンバート技術では、高品質な状態での高解像度化が出来なかったかというと、画像を引き伸ばす際に、ノイズがそのまま引き伸ばされたり、ぼやけが発生したりという課題があったからです。一方、AnimeRefinerはディープラーニングによって、低解像度な動画と高解像度な動画の特徴を大量に学習することで、これまでの技術とは比較にならないほど美しくアニメを高解像化することが可能になりました。Aiによる高解像度化で画像、映像の活用の幅が広がるこのように、Ai技術を用いて昔のアニメや映像、画像等を高解像度化できるようになることで、ますますそれらのコンテンツの活用の幅がひろがることが予想されます。画質問題と、現状の課題例えば印刷業界では、クライアントから提出される画像の30%が印刷に耐えない低画質であることにより、多くの失注につながっているといいます。また、人材業界・アニメ業界・ゲーム業界・不動産業界・広告業界・テレビ業界など様々な業界でも低画質な画像による課題が発生していました。いわゆる4K8K対応のテレビや電子公告などが普及してきている中、今後はそれらに対応するコンテンツでなければ需要がないということです。RADIUS5が開発したその他のAiしかし、これらの課題をAiを活用した高解像度化の技術を利用することで、課題を解決する可能性があるとされています。というのも、先ほどご紹介したRADIUS5はアニメの高解像度化の技術だけではなく、現在すでに、画像を高解像度化する『PhotoRefiner』のリリースもしています。さらに今後は動画高解像度化Aiとして『MoviRefiner』、画像の輝度をあげて、白飛びや、黒つぶれをしている箇所を補完する『ColorBooster』、Aiによってモノクロの画像に色をつける『MonoPainter』などの提供を予定です。特に、ブラウザに画像をアップロードするだけで簡単にAiを活用することができる点や、人の手では数時間かかっていた高解像度化の作業を、Aiを利用すればわずか数十秒から数分で費用も数百円程度になる点から、今後、このようなサービスの活用が増えていくことが予想できます。Aiの活用でコンテンツの活躍の場がひろがるそしてAiを活用した高解像度化のサービスが普及していくとともに、これまで膨大な時間、費用がかかっていたところを、Aiであれば現状の課題を解決できることから、コンテンツの活躍の場が広がっていくことが期待できます。例えば、年齢層の高いお客をターゲットにした番組や電子広告等へのコンテンツにおいては、昔の映画やアニメをAiで高解像度化して放映したり、結婚式のムービーで昔の映像を流すとき、Aiで高解像度化した映像を流せば、更に感動を呼ぶことができるかもしれません。4Kや8K対応のテレビが普及している中、様々な場所で映像や画像が活躍するためにも、これらのコンテンツが高解像度に対応することは今後必須事項であるともいえるでしょう。動画の解像度を上げるその他サービスAnimeRefinerを開発したRADIUS5は、動画、アニメ、写真等多くのコンテンツをAiによって高解像度化するサービスを展開しています。ここからは、RADIUS5が提供するサービス以外に、フリーで利用できる動画の高画質化ソフトはどういったものがあるのかというところについて解説していきましょう。動画の高画質化フリーソフトVideoProcVideoProcは、Digiarty Software社によって開発された初心者向け動画編集ソフトです。Aiによる高解像度化サービスではないので、手動で、インターレス解除や、明るさ、再度、色調、ビットレート等を細かく変更することで動画の画質を向上させることができます。また、VideoProcのツールボックスにはビデオ安定化、ノイズ除去、レンズ補正など機能が内蔵されているので、動画の画質を良くしたい方にお勧めです。YouTube等にアップする動画を撮ったときに、もう少し解像度を上げたい、、と感じる場合に利用する等、活用の幅は広く考えられます。動画の高解像度化フリーソフトmacXvideoMacXvideoとは、初心者向けに開発された、完全無料の動画アンド音声の変換ソフトになります。高画質動画編集機能も無料で利用できますので、明るさやコントラスト、パラメーターを調節し、動画の画質を上げることができます。ただし、日本語に対応していないので、英語が読める方、使い方を覚えられる方しか利用できないのが難点です。動画の高解像度化フリーソフトvRevealvRevealとは、アメリカのMotionDSP社によって開発された動画用の画質向上ソフトです。自動コントラスト、イメージのノイズリダクション、ライトなどを調整することで、動画の高解像度化を行うことができます。また、vRevealで編集した動画をAVI、WMVフォーマットで保存できます。そしてFacebook やYoutubeでシェアすることも可能です。vRevealの無料版が使えますが、利用出来る改善機能が少ないため、プレミアム版を利用して高度な編集をするという方が多いようです。動画の高解像度化フリーソフトVideo EnhancerVideo Enhancer（ビデオ エンハンサー）とは、Infognition社によって開発された動画高画質化ソフトです。低解像度の動画映像を高解像度で滑らかな映像に変換することができます。ブロックノイズ除去、ノイズ除去、カラー補正、手ぶれ補正、鮮鋭化など様々なフィルターを使用し、高解像度化に加えて画質向上が可能です。ただし、日本語に対応していないのと、トリミングなどの動画編集が行えないという点がデメリットであるといえるでしょう。また元の映像によっては高画質効果があまり得られない場合もあります。動画の高解像度化フリーソフトAviUtlAviUtlとは、ＫＥＮくんによって制作された完全無料動画編集です。動画の画質を上げるには、AviUtlを利用してインターレース解除や画質補正、色調補正、ノイズ除去... 等々の処理を行うことができます。その他、動画にテキスト、モザイク、トランジション効果などを追加する編集機能も付いているので、このソフト1つで大半の動画編集が行えると思っていただいて問題ないでしょう。ただし、AviUtlのインストールやプラグインの追加などは面倒であるという面もあるようですが、完全無料で利用できるので、動画の編集の初心者等は無料のアプリから利用して慣れていくのもよいかもしれませんね。と、このように、AnimeRefinerなどのほかにも動画を高解像度化できるソフトは無料でも提供されているようです。しかしAnimeRefinerとこれらの何が違うかといいますと、Aiで自動的に編集ができるかそうでないのかという点です。やはり人間の手で編集を行いますとそれなりに粗が出てしまう可能性もあるので、企業などで利用する場合や、防犯面で利用する場合等は、ヒューマンエラーを防ぐためにもAi技術を搭載したソフトを利用して高解像度化をするほうが良いといえるでしょう。しかし、自宅で利用する場合、動画アプリなどに個人的にアップする場合などは、無料のソフトから実践してみてもよいかもしれませんね。Aiで写真の画質をアップできるアプリもこのように、Aiを活用した高解像度化のサービスが開始されてきていますが、実はすでにAiで手持ちの写真を高解像度化できるアプリがリリースされ、SNS等で話題になっていたのをご存知でしたでしょうか。『Remini』というアプリで、androidでもIOSでも、アカウントを作成することで誰でも簡単にAiを利用して画像を高解像度化することができます。特にIOS版では『Trial』として会員登録をせずに試すこともできますので1枚の写真だけを高解像度化したいという場合には、『Trial』でも良いかもしれませんね。まとめ4K、8K対応のテレビは、10年以内に完全に普及すると言われています。さらに、スマホにおいても、4Kや8K対応のスマホがリリース予定と発表されるなど、期待がたかまるばかりです。しかし、スマホやテレビなどのデバイスが高解像度に対応していても、コンテンツが高解像度でなければ意味がありませんよね。4Kや8K対応にするには膨大な費用がかかると言われていましたが、Ai技術を活用することで、コストを抑えることが実現出来そうです。更に、あの日、あの時の映像を高解像度でよみがえらせることができるのも、遠い未来の話ではないかもしれません。
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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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Aiトレンド・特集
Aiカメラによる検温、顔認証でコロナリスク対策
新型コロナウイルスの感染拡大防止対策により、施設や店舗に入る前、出勤時等では検温の徹底をしているというところも多いのではないでしょうか。こうした取り組みは感染防止対策の観点から今後も広がっていくことが予想されます。そうした中、最近では、Aiカメラによる非接触の検温ができるシステムの利用が広がってきているようです。Aiカメラが一体どのように検温を行うのか？本記事ではコロナリスク対策における大役を担うAiカメラについて解説してまいります。Aiカメラとはそもそも、Aiカメラとは何なのかAiカメラでできることとはいったいどういったことがあるのか、あまり詳しく知らないという方もいらっしゃるでしょう。Aiカメラとは、実に、Aiを搭載したカメラのことで、Aiによる顔認証、追跡機能等があることから、高度な防犯カメラとして利用されることもあります。AiカメラにできることAiカメラでは、画像解析による犯人の特定や人物認証による検知が可能なため、犯罪の未然防止につながります。最近の話題でいえば、AmazonGOをはじめとした無人店舗の防犯対策として利用される例です。Aiカメラで怪しい人物を検知すると、追跡することができたり、売れている商品を分析、欠品の商品の検知やアラートを流したりすることができます。他にも、自宅に設置してよじ登りなどの不信行為を検知して管理者に知らせることも可能です。Aiカメラによるコロナ対策このように、Aiカメラは画像解析による人物認証や、異常検知などが得意な監視カメラになります。これまで基本的には『防犯』として利用されていたものの、最近では体温検知機能を兼ね備え、コロナウイルス感染防止対策として利用され始めています。Aiカメラによる検温Aiカメラによる検温は基本的に赤外線を利用したサーモグラフィーを活用したもので、管理者側は管理モニターで異常体温の方がいないかどうかをチェックすることができます。中には、モニターをお客側に見えるように設置していて、顔を近づけると、体温がモニターに表示されたり、マスクをしていなければマスクの着用を促したりすることができるものもあるようです。Ai顔認証で音声アラート通知アイリスオーヤマが新型コロナ対策として新たにラインナップした、個人認証と発熱者検知が同時にできる『顔認証型AIサーマルカメラ』は、Aiアルゴリズムを搭載し、事前設定よりも高い温度や事前登録していない個人を検出した場合に画像と音声アラートにより即座に通知することができます。その体温検知速度は0.2秒、顔認証精度は99％と業界最高クラスを実現しており、店舗等の入り口で通りすがっただけでもほぼ正確に体温検知をすることができるでしょう。また、管理人がモニター前に常駐しておくことが難しくても、異常検知をした場合は音声アラートにより即座に通知を送ることができますので、退出を促すなり、もう一度検温を行うなり、対処することができます。モニター上に可視化で安心特に、従来のようなスタッフが出入口などで検温を行うというシステムですと、実際皆が平熱であるのか、心配になる方もいらっしゃるでしょう。また、従業員と来客の距離が縮まってしまうのも気になります。しかしAiカメラを利用することで非接触の検温が実現する上に、モニター上で可視化されるため、誰もが安心することができるといえます。コロナ対策だけじゃないAiカメラの使い道新型コロナウイルス感染防止対策として、検温などはこれからも継続して行われていくかもしれませんが、実はこれらのAiカメラの使い道は、もちろんコロナ対策に限りません。ここからは、コロナ対策以外でのAiカメラの今後の使い道について解説していきます。顔認証による不法侵入対策Aiカメラは機種によっては約数万人の顔を記憶することができます。ですので、もしかりに事前登録をしていない人が敷地内、施設内に侵入してきたときのために、防犯対策として利用を継続することもできるということです。これは、勤怠管理システムと連動して、システム上で勤怠管理をするときなどにも役に立ちます。マスク着用者のみの入場を許可新型コロナウイルスが世界的に流行したことにより、これまでマスク着用の文化がなかったような欧米等でもマスク着用が当たり前になってきました。コロナウイルスが収束しても、様々な感染症の感染を防ぐために、マスク着用が推奨されることも予想されます。Aiカメラは、マスク着用者のみの入場を許可したリ着用強制モード等にして、オフィスフロアや、施設の出入口に利用したりすることも可能です。クリニックや飲食店等にも利用することで、クラスター発生を防いだり衛生管理の徹底に役立てたりすることができるでしょう。スマートロックと連携また、スマートロック等の電気錠と連携し、入退出を顔認証で行うことも可能です。スマートロックは現在分譲マンションに限らずオフィスから個人宅まで様々な場所で利用されています。スマートロックなどの防犯システムと、Aiカメラを同時に利用することでさらにセキュリティを強化することができるでしょう。まとめAiカメラは、本来では無人店舗などの防犯対策として徐々に利用が広まっていっていたところでしたが、今回のコロナリスク対策として、導入を決心した施設も多いのではないでしょうか。非対面、非接触での検温ができるということはもちろんのこと、マスクを着用していない人への着用の催促、異常検知アラートなどが流れるのは、管理者側としてもうれしいメリットとなるでしょう。そして、アフターコロナで検温などを強要されなくなったとしても、スマートロックなどと連携して効果的に利用することができますので、決して無駄にはなりません。施設の検温活動が業務を圧迫しているという方、検温をスムーズに行いたいという方はぜひAiカメラの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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未分類
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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Aiトレンド・特集
Instagramがウーバーイーツと連携！Instagramからの集客を増やす方法は？
SNSが一般的に普及した昨今、企業や店舗でも公式アカウントが解説されるようになっています。とくに写真投稿SNS「Instagram」では、集客ツールとしても効果的だと注目を集めていますね。「インスタ映え」という言葉をよく聞くようになるほど、多くの人に認識されています。飲食店や小売店などでは、インスタ映えする写真の投稿が集客に繋がっています。そんなインスタに新たな機能が搭載されたのをご存知でしょうか。新型コロナウイルスの影響もあり、オンラインフードデリバリーサービスの「ウーバーイーツ」と連携して、飲食店の料理を注文・配達ができるようになりました。今回はインスタとウーバーイーツの連携を紹介するとともに、Instagramで集客を増やす方法についてもお伝えしていきたいと思います。Instagramがウーバーイーツと連携！Instagramはコロナウイルスの影響を受ける飲食店を支援する取り組みの一環として、飲食店の料理を注文できる新機能を日本でも導入しました。こちらは2020年4月中旬頃には、アメリカとカナダでも先行導入されています。日本では4月下旬から順次展開されており、ウーバーイーツの加盟店であれば利用料は無料となっています。Instagramから注文ができる？インスタからどのように料理を注文・配達できるのか、手順を見ていきましょう。まず飲食店のプロフィールに、料理を注文できるアクションボタンの機能が追加されています。お店側はインスタのストーリーズに画像を投稿してください。ユーザーは「料理注文」スタンプにリンクされたページから注文が可能となります。注文された料理の配達は、ウーバーイーツのパートナーが行います。さらに「料理を注文」スタンプを使用した飲食店の投稿は、ユーザーが自分のアカウントでシェアすることも可能です。ユーザーが情報を広めることで、飲食店のさらなる支援に繋げることができるでしょう。通常Instagramでは投稿にリンクが貼れません。外部サイトにリンクを貼れるのはプロフィール画面の紹介文のみとなっています。しかし今回はビジネスアカウント、クリエイターアカウントに限り、ウーバーイーツのリンクであれば貼ることが可能となりました。国内におけるウーバーイーツ加盟店であれば、スタンプの利用やアクションボタンの設定は無料で行えます。Instagramで集客をする方法Instagramは日々成長を見せ、ユーザー数を伸ばしています。ただ登録しているだけのユーザーではなく、アクティブユーザー率が高いのもインスタの特徴ですね。男女比も大きな差がなく、幅広い年齢層のユーザーが利用しています。他のSNSと比べても広い範囲のターゲットにアピールできるでしょう。そのため近年では効果的な集客方法の一つとして注目を集めています。それではインスタを使った集客方法とは、どのように行えばいいのか見ていきましょう。料理の写真をたくさんアップしようインスタを活用した集客でとくに効果が高いのは、レストランなどの飲食店がよく挙げられています。最近ではインスタ映えを意識したメニューを出すお店も増えていますね。料理を注文したユーザーがインスタにアップして、画像をシェアしている光景をよく見かけます。それだけではなくお店側が自店舗の料理を撮影して、宣伝に使っているケースも少なくありません。集客として活用する場合には、積極的にメニューの写真を撮ってインスタにアップしましょう。よく聞くお悩みとして、自店舗のメニューがあまりインスタ映えする料理ではないという声も耳にします。しかし写真の撮り方のコツさえ掴めば、シンプルな料理でもインスタ映えする画像にすることが可能です。たとえば以下のような方法があるので、ぜひ試してみましょう。カメラの加工機能を使う最近のスマホやデジカメに搭載されている写真加工機能を使う方法です。通常の料理の写真では、オリジナル画質ではあまりオシャレに見えないケースも少なくありません。そんな時は「明るさ」「コントラスト」「彩度」を調整してください。料理に合わせて少しずつ調整すれば、色味が鮮やかで美味しそうな画像に仕上がるでしょう。構図を意識するインスタで人気の写真を研究してみると、構図に特定のパターンがあることが分かります。基本的に「真上」「斜め45度」「下から」の3パターンがインスタ映えする構図です。メニューの内容や大きさに合わせて、美味しそうに見える構図で撮影してください。自然光を利用するインスタでは自然光を利用した写真も人気です。人工の光だと不自然になってしまう場面でも、自然光なら明るくて雰囲気のある写真が撮れるようになります。このようなテクニックを駆使して、インスタ映えする料理の写真をたくさん撮ってアップしましょう。地域人のフォロワーを増やそう集客したい層が地元の地域客である場合、地域人のフォロワーを意識的に増やす必要があります。飲食店の場合、日常的に足を運んでくれるのは地域のお客様が多くなりますよね。またインスタなどのSNSでは、同じ地域の人同士でネットワークが築かれていることも多々見受けられます。地域人のフォロワーを増やすことで、未開拓の地域のお客様にもアプローチできるようになります。より多く地元の人にアピールするためにも、地域人のフォロワーを増やすようにしてください。またインスタなどのSNSでは、地域に特化した「ローカルインフルエンサー」と呼ばれる人々も存在します。ローカルインフルエンサーがフォロワーになってくれれば、集客力を高める心強いパートナーになってくれるでしょう。InstagramのフォロワーをアップさせるAIツールこれまでInstagramがいかに効果的な集客ツールであるかを解説してきました。インスタをうまく活用できれば、今まで以上にお客様を店舗に呼び寄せられるでしょう。その一方で効果的な集客を行うには、定期的に写真を投稿したり、データを元に方向性を分析したりする必要があります。またいくらフォロワーを増やしたとしても、こちらから一方的に情報を配信するだけでアクションがなければ、相手も反応を返してくれなくなってしまいます。インスタを集客ツールとして活用し続けるためには、やらないといけないことが山積みです。店舗オーナーやスタッフの中には、SNSやインスタグラムについてよく分かっていない人も少なくありません。ある程度は分かっていても、毎日の投稿に時間を割く余裕がないというケースもありますよね。そんな場合はインスタのフォロワーをアップさせるAIツールをおすすめします。たとえばAIを使ったインスタグラムの自動運用ツール『インスタタウン（Insta Town）』は、インスタ集客の心強い味方となってくれるでしょう。インスタタウンは、店舗のターゲットに合ったアカウントにリーチして自動フォロー・いいねを行ってくれます。ユーザーからのフォローバックがなければ24時間後に自動でフォロー解除してくれるので、フォロー数だけ不自然に増えることもありません。また手動でのコメントや、いいね・フォローアクションも実施できます。AIツールでは投稿を見た上でのアクションができませんが、手動により実行することが可能です。24時間365日体制のサポート付きなので、インスタに詳しくない方でも安心して利用できるでしょう。まとめInstagramは国内外を問わず、大勢の人が利用しているSNSです。2018年の発表では月間ユーザー数は10億人を越えており、国内でも3,300万以上の人が利用しています。それだけに宣伝・広告・集客ツールとしても効果的で、飲食店や小売店、美容室などでは積極的に運用されています。今回はウーバーイーツとの連携も発表され、ますます注目されていくでしょう。その一方でお店を経営していると、なかなか投稿に時間が割けません。インスタ映えする写真の撮影やフォロワーの増やし方にもテクニックがあります。個人経営店や小規模事業者では手が回らないですよね。そんな時は、今回紹介したインスタタウンのようなAIツールを利用してください。自らSNSに時間を割かなくても、効率的にフォロワー数を増やし、宣伝・集客してくれるでしょう。困った時には365日体制のサポートもついているので安心です。インスタを活用した集客やAIツールにご興味をお持ちの方は、本サイトへお気軽にご相談ください。専門のスタッフが一つ一つの質問に、丁寧に対応させていただきます。
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Aiの基礎知識
【機会学習とは】3種類の学習方法や使い分け、5つのアルゴリズムにも注目！
Apple製品の代名詞と言えば、やはり「iPhone(アイフォン)」ですよね。このiPhoneですが、「Siri(シリ)」による音声コントロールに始まり、顔認証技術の「Face ID(フェイスアイディー)」や、指紋認証システムの「Touch ID(タッチアイディー)」など、実はAiの技術を結晶した製品だということをご存知でしょうか。今回は、Aiにおける基礎知識として「機械学習」にスポットをあてて、その種類やそれぞれの学習アルゴリズムなどについてをわかりやすく解説し、Siriが私たちの顔や声を正確に認識できる謎に迫っていきましょう。機械学習とはAiは、入力された膨大なデータを瞬時に学習・分析することで、それらのデータ群に内在する共通項や規則性を発見し、最適な回答を見つけ出したり、カテゴリ別に分けることなどを得意としています。こうしたAiによる一連の学習活動を「機械学習」と呼び、この機械学習には、入力するデータのタイプや環境状況に応じて、主に3つの種類が存在します。機械学習の3つの種類①教師あり学習教師と言うと学校の先生などをイメージするかもしれませんが、Aiの分野における教師とは「正しいデータ(＝以下、正解データ)」を意味する言葉となります。コンピュータに対して大量のデータと一緒に正解データを入力することで、コンピュータは入力データと正解データそれぞれのデータの特徴を読み取ります。この学習を繰り返すことで、コンピュータは入力されたデータのうち「どのデータが誤りで、どのデータが正しいか」を正確に判断できるようになるのです。②教師なし学習教師なし学習とは、先ほどの教師あり学習とは異なり、膨大な正解データの分析を必要としない入力データのみの学習パターンになります。正解データを学習しない代わりに、膨大な入力データそれぞれが持つ構造や特徴を分析し、カテゴリ別にグループ分けを行ったり、要素の簡略化を行ったりします。入力されたデータに対してコンピュータ自身がそれぞれのデータの共通項や規則性を見つけ出し、カテゴリ別に分けていく学習パターンです。③強化学習強化学習とは、簡単に言うと「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&エラー型の学習手法になります。コンピュータが良い行動をとると高い報酬を、逆に悪い行動をとると低い報酬を与えるよう行動の結果ごとに報酬の値を設定し、その報酬を「最大化」するように機械は試行錯誤を行ってくれるため、コンピュータ自身が自分の学習を強化していくことで精度を上げていくという仕組みになります。さらに現在では、この強化学習と「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法を組み合わせた「深層強化学習(DQN)」が、強化学習の中でも主流となっています。囲碁の世界チャンピオンを倒した囲碁Ai「AlphaGO(アルファゴー)」にも、この深層強化学習が活用されています。機械学習における『教師あり学習』と『教師なし学習』の使い分け教師あり学習は、入力データと正解データをセットで読み込ませるため、ある特定の画像やテキストなどを判別する際に役立ちます。例えば、がん患者の大小さまざまな細胞画像を正解データとすることで、受診者の細胞を正確に判別することが可能になるため、がんの早期発見や早期治療に役立ちます。対して教師なし学習は、正解となるデータが存在しないため、膨大な数のデータをそれぞれの共通項に分類したり、規則性に沿ってカテゴライズする際に重宝します。これは、企業の保持している顧客データなどのビッグデータに応用することで、顧客のニーズやユーザー行動の分析が可能になるため生産性の向上に繋げることができます。このように、教師あり学習と教師なし学習それぞれにメリットとデメリットが存在するため、導入の際にはAiの利用用途を吟味した上で検討しましょう。機械学習で利用されるアルゴリズム上述した3種類の機械学習手法ですが、その中でもさらに細かいアルゴリズムによる分類が存在します。ここからは、機械学習の際に用いられる、主なアルゴリズム5つを確認していきましょう。分類(＝教師あり学習)教師あり学習の一つで、「分析したい入力データが属するカテゴリーやクラスが何なのか」を判定する手法。回帰(＝教師あり学習)教師あり学習の一つで、「売り上げや成長率といった数量を扱う場合の学習方法」で、過去の顧客データから新規顧客が今後どのくらい訪れるのかなどを予測することができます。クラスタリング(＝教師なし学習)教師なし学習の一つで、「類似するデータ同士を機能やカテゴリごとに分けて集める」という、回帰の教師なしバージョンのような学習手法です。次元削減(＝教師なし学習)教師なし学習の一つで、機械学習でも特徴量が不必要に多すぎると、いわゆる「次元の呪い」という現象が起こり、精度が悪くなることがあることから、データの次元(特徴量の数)を減らす手法になります。異常検知機械の故障やデータ分析の外れ値などのコンピュータ数値における異常を検知・推測する際に利用する手法です。■まとめ一口に機械学習とは言っても、Aiの利用目的や導入先の環境などによって適切な学習方法や採用すべきアルゴリズムは異なります。Aiの導入を検討されている場合、まずは導入の前に、自身のAi活用の目的をしっかりと確認することが重要です。そもそもAiには「何ができて何ができないのか」を深く理解することで、導入による無駄な工数の発生やリスクを回避することにも繋がるでしょう。
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Aiの基礎知識
【Aiとディープランニングの関係性】深層学習について知っておくべき3つのこと
Ai（人工知能）による機械学習機能の一つとして広く知られるようになった「ディープラーニング（深層学習）」ですが、近ごろではニュースやバラエティ番組など、さまざまな場面で耳にする機会が増えました。しかし、ディープラーニングはどうして必要なのか、ディープラーニングによってどのようなことが可能になるのかなど、その仕組みや実態を正確に把握しているのは、ごく一部の愛好家や研究者だけです。今回は、ディープラーニングがこれほどまでに注目を集めている理由と、ディープラーニングについて知っておくべきポイントについて、3つの観点からわかりやすく解説していきます。ディープラーニングが注目されている理由ディープラーニングとは、コンピュータが自動的に大量のデータを読み込み、それらのデータ群の中から一定の規則性や特徴を発見する技術のことです。このディープラーニングの発達により、従来からヒトの手以外では実現不可能とされてきたさまざまな業務の「Ai代行」が実現できるようになり、近年注目を集めているというわけです。ディープラーニングが必要な理由では、今後の私たちの生活の中で、Aiによるディープラーニングが必要不可欠なものとされている理由は一体どのようなところにあるのでしょうか。それを語る上で欠かせないキーワードが、Aiそのものの「高速化」と「高精度化」です。近年、ディープラーニングは、コンピュータ技術の進歩とネットワーク通信技術の発達により、かつてないほど大規模かつ高速な処理能力を有するようになりました。また、画像や音声の認識においては、もはや人間の能力を超えるレベルにまで到達しており、日々その進化を遂げています。技術革新による「高速化」と「高精度化」が実現したことで、従来までは不可能とされていたあらゆるタスクの処理が可能となり、医療や農業、製造業や接客業など、さまざま分野において、その活躍が期待されるようになりました。Aiとディープラーニングの関係Aiとは「Artificial intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の略で、日本語では「人工知能」と訳します。あらかじめ何らかのプログラムを施さなくても、コンピュータに大量のデータを学習・分析させることで、自動的に法則性やルールを発見して、ある課題に対する予測や判断を下すことができる技術のことを指します。こうしたAiによる一連の動作は、一般に「機械学習」と呼ばれ、その中でも特に、より深く複雑な情報処理を得意とする領域が「ディープラーニング」と呼ばれ、日本語では「深層学習」の名前で知られています。ここからは、ディープラーニングについて知っておくべき3つのポイントについて、わかりやすく解説していきます。ディープラーニングについて知っておきたい3つのことディープラーニングの仕組みそもそもディープラーニングとは、「ニューラルネットワーク」と呼ばれるヒトの脳神経（ニューロン）の構造を模した思考プロセスをベースに設計された技術です。ニューラルネットワークとは、入力層、隠れ層、出力層の順番で、入力された情報に対しての回答を行うシステムになります。しかし、シンプルなニューラルネットワーク構造では単純な情報しか処理できないため、より複雑な情報処理を行うために層の数を増設したもの（＝多層化したもの）を「ディープニューラルネットワーク」と呼びます。ディープラーニングは、こうしたディープニューラルネットワークの技術を採用することで、今までの機械学習よりも分析精度を飛躍的に向上させることに成功しました。ディープラーニングの活用の仕方ディープラーニングが得意とするタスクはさまざまですが、代表的な例としては下記の4つが挙げられます。【画像の認識】膨大な画像データを学習させることで、その画像が何の画像であるのかを判断することができます。【音声の認識】対象の音声データを学習させることで、その音声が誰のものであるのかを認識することができます。【文章や言語の理解】文章や言語を大量に学習させることで、文脈から文法などの規則性を発見し、中身の内容を理解することができます。【未来の予測】過去にある膨大な事例を参照することで周囲の環境や状況を分析し、ある事柄における未来の予測を打ち立てることができます。ディープラーニングでできること例えば、ディープラーニングを自動運転の分野に応用することで、各種標識や歩行者の検知を高速かつ正確に行うことができるため、事故の減少に繋げることができます。医療研究の分野においては、がん細胞の発見にディープラーニングを用いることで、より高速かつ確実にがん細胞を検出することが可能になりました。これまで、人間の医師では気が付かなかったような微妙な細胞の変化を検出できるようになったため、がん細胞の早期発見と早期治療へ役立てることができるのです。ディープラーニングの活用事例Googleの活用事例Aiによるディープラーニングの技術はすでに幅広い分野で実用化され、私たちの生活を支えています。例えば、Google（グーグル）が提供している「TensorFlow（テンソルフロー）」は、深層学習のために設計されたニューラルネットワークソフトウェアで、オープンソースとなっているため誰でも無償で利用することができます。https://www.youtube.com/watch?v=XkKxSAb4EAw上記の動画では、膨大な画像データをディープラーニングさせることで、農作物の仕分けの自動化と農場における業務負荷の軽減に成功しています。Amazonの活用事例また、Amazon（アマゾン）が手がけるショッピングストア「Amazon Go（アマゾン・ゴー）」では、機械学習されたAiカメラを店舗内に設置することによって、レジを利用した従来の決済システムを廃し、完全無人化の実現に成功しました。https://www.youtube.com/watch?v=NrmMk1MyrxcAi技術を駆使することで、わずらわしいレジでの待ち時間をなくすとともに、店舗における従業員不足の解消や人件費などのコスト削減に繋がるとして注目を集めています。まとめ生活に広く浸透するようになったAiテクノロジー。昨今では、Aiが人間のもつ知能レベルを大幅に超える「シンギュラリティ問題」や「2045年問題」などが指摘されるようにもなりました。便利な技術である反面、運用を間違えてしまうと人類にとって未知の危険を及ぼす可能性があるとも言えるでしょう私たち一人一人がAiに関する知識と理解を深めることで、社会全体におけるITリテラシーの向上が必要になっているのかもしれません。
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Aiトレンド・特集
【Ai活用法】ビジネスにおいてAiはどのように活躍している！？Aiの活用事例9選
近年、Ai技術の参入によって、ますます複雑化と高速化の波が押し寄せるマーケティングの分野ですが、Aiのビジネス活用がこれほどまでに重要視されている理由は、一体どのようなところにあるのでしょうか。本記事では、ビジネスにおけるAiの具体的な活用事例をご紹介していくとともに、今後のデジタルマーケティングの動向についてもわかりやすく解説していきたいと思います。Ai活用がビジネスで重要化している理由少子高齢化が加速する現代の日本においては、企業の人材不足にともなう長時間労働などの、いわゆる「ブラック企業問題」が社会的なテーマとして大きく取り上げられるようになりました。こうした諸々の経営課題を一挙に解決させる手段として、近年注目を浴びるようになったのがAiという存在です。実際にAiを導入した企業の中でも、業務の効率化や労働環境の改善に成功したという事例は数多く報告されていますが、例えばウェブサイトの運営にAiを活用した場合は、アクセス解析機能でサイトの改善点を瞬時に提案してくれたり、ユーザー行動の分析を通して顧客のニーズを把握してくれたりと、ビジネスにおける諸問題を解決していく上でもAiという存在は今後ますます必要不可欠なものになっていきます。ここからはより具体的に、ビジネスにおけるAiの活用事例をシーン別に分けて9つほどご紹介していきたいと思います。ビジネスにおけるAi活用事例ユーザー体験の向上ネット通販やオンラインショッピングなどで洋服や靴を購入しようと思ったとき、なかなか自分のイメージする商品が見つからずに苦労したという経験がある方も多いのではないでしょうか。アパレルブランドの各社ECサイト（＝商品の販売を目的とするウェブサイト）で導入されている画像検索システム「Syte（サイト）」は、株式会社ギャプライズが提供するAi搭載型の画像検索エンジンです。使い方はシンプルで、ユーザーが自分好みの洋服の画像をアップロードすると、色や形などの外観情報からその洋服の系統を瞬時に分析し、類似商品を提案してくれる画期的なAiサービスになります。テキストによる検索ではなく、画像を用いた検索手法のため、ユーザーにとってより直感的で的確な検索結果の表示が可能となりました。スペインを代表する大手ファッションブランド「Venca（ヴェンカ）」では、このビジュアル検索Aiの導入後、コンバージョン率が3.8倍も向上したという報告も上がっているほど、信頼性の高いAiツールです。Aiで市場データを分析商品に対するユーザーレビューやSNSにアップされた口コミなどにAiの感情分析機能を活用することで、顧客ニーズの把握などの市場データの分析に役立てることができます。Aiの感情分析機能とは、入力されたテキストからユーザーの快不快の感情を分析し、スコアリング（＝数値化）する機能のことです。数百から数千件にもおよぶ膨大なユーザー投稿を人間が手作業で分析するというのは、あまり現実的ではありませんよね。こうした作業にAiを用いることで分析時間を短縮することできますし、最近ではテキストだけではなく、音声や表情の認識技術を利用してユーザーの感情を分析できるサービスも登場しています。Aiによるテキスト要約インタビューの文字起こしや長時間にわたる会議の議事録作成など、手間のかかる単純作業にはAiによるテキスト要約機能を活用しましょう。音声データのテープ起こしはもちろんのこと、重要な部分を簡潔にまとめてくれるテキスト要約サービスも登場しているため、こうした作業を頻繁にされている方であれば、積極的に利用していきたいですね。Aiによる営業社外での商談における具体的な会話の内容など、ブラックボックス化しやすい営業活動を可視化させ、コンバージョンアップに繋げることができるAiツールが注目を集めています。こうしたサービスは一般に「SFA（Sales Force Automation）」と呼ばれる営業支援Aiシステムで、営業活動の自動化を目的として顧客データの管理や営業担当者のマネジメントなど、私たちに代わって幅広い業務を自動的に行ってくれます。Aiが自動的に確度の高い見込み客をリストアップしてくれたり、担当者ごとの営業活動を可視化して改善点の提案や商談へのアドバイスをしてくれたりと、生産性の向上が期待できるでしょう。Aiによる株価予測株式投資によって資産を運用されている方は多いなか、近ごろではAiによる株価予測システムが登場し、大きな話題を呼んでいます。株価予測システム「Phantom株価予報AIエンジン」は、Aiを搭載した株価予測システムで、その的中率は80%を超えるとも言われています。将棋や囲碁のAi棋士と同様に、株式投資における膨大な勝利データの深層学習（＝ディープラーニング）を通して、特定銘柄の将来株価を予想したり、空売りや押し目買いのタイミングまで的確に提案してくれたりと、熟練のトレーダーと比べても勝るとも劣らない優秀なAiツールです。Aiを搭載した会計ソフトの活用毎月の経費計算や決算の報告など、企業にとって必要不可欠な会計ソフトという存在ですが、最近ではAi搭載型の会計ソフトの登場によって業務の効率化と省人化によるコスト削減が進められています。会計ソフトはAiとの相性が良く、領収書やレシートなどの書類の読み取り機能や自動仕訳機能、さらには機械による決算チェックのため、人為的なミスが発生しにくく正確性が高いというメリットがあります。製造業での不良品検知食品工場の生産ラインや農業仕分けの分野においては、良品と不良品それぞれの大量の画像をAiカメラに読み込ませることで品質管理の自動化に成功しています。Google（グーグル）の開発する「TensorFlow（テンソルフロー）」は、機械学習のために設計されたオープンソースソフトウェアで、法人個人を問わず無償で利用することができます。https://www.youtube.com/watch?v=XkKxSAb4EAw製品の良し悪しを人間が正確に見分けられるようになるためには、長年にわたる業務経験と専門的な知識が必要になってきますよね。しかし、こうした仕分け作業にAiの画像分析技術を用いることで、製品の判別を迅速かつ的確にこなしてくれるため、生産現場における人員不足の解消とスタッフの業務負荷の軽減に繋げることができます。無人店舗でのAiカメラAmazon（アマゾン）が運営する無人小売店舗の「Amazon Go（アマゾン・ゴー）」は、店舗内にAiカメラを設置することによって、決済システムの簡略化を始めとする完全無人化を実現しました。Aiカメラを導入することで、商品在庫が少なくなった場合には商品の補充を促したり、不審人物を検知した際には自動的に通報したりなど、店舗運営における業務効率化を見込むことができます。また、購買層の年齢や性別、滞在時間やリピート率などの顧客データの収集も得意としているため、マーケティング戦略を立てる上でも力強い見方となってくれるでしょう。サイバーセキュリティ―を強固にするAi新型コロナウイルスの定額給付金をめぐる詐欺サイトの多発が大きな社会問題となりましたが、近ごろではこうした詐欺サイトへの対抗策としても、Aiテクノロジーが活用されていることをご存知でしょうか。詐欺サイトや違法サイトはその性質上、サイトアドレス（＝URL）が頻繁に変更されてしまうため、犯人の追跡や特定に時間がかかる傾向にあります。そこで、Aiツールが常時インターネット上の詐欺サイトを監視することで、アドレス変更があった際には自動追尾してくれるため、サイバーセキュリティの分野においても活躍が期待されています。Aiでビジネスチャンスがつかめる可能性もこのように、Aiを活用することで、顧客データの収集から消費者行動の分析まで、実に様々なデータ群の解析が可能となりました。とりわけ、これまでヒトの手だけでは管理しきれなかった「ビッグデータ（＝膨大な数の顧客データや蓄積したユーザー行動）」が、Aiの普及によって瞬時に解析できるようになったため、これまで取り扱いに困っていた様々なデータ群から新たなビジネスモデルを発掘したり、私たちが見落としていた消費者ニーズの発見に役立てることができるかもしれません。まとめ現代経営学の父と呼ばれるピーター・ドラッカー氏は、マーケティングのゴールを「販売を不要にすること」と述べています。この発言の骨子は、従来からある一連のマーケティングフロー（＝企画・営業・販売・CSなど）を徹底的に分析し、いわゆる「モノが売れる仕組み」を確立させることで、販売の自動化を目指すというところにあるのですが、Aiの台頭によってこうした構想がますます現実味を帯びるようになりました。マーケティング戦略の見直しやコンバージョンアップを検討されている方などは、今回ご紹介したAiの活用事例を参考に、商品サービスへのAi導入も是非一度、検討してみてはいかがでしょうか。