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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。
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Aiトレンド・特集
Aiロボットがすでに活躍している分野はどんな分野！？Aiロボット活用の10選
昨今、新型コロナウイルスの感染拡大にともなって、さまざまな業界分野で非接触型のAiロボットを活用した業務効率化が注目を集めています。今回は、実際にAiロボットが活躍している業界10種を、その具体的な導入事例とともにわかりやすくご紹介していきます。AiロボットとはAiロボットとはその名が示す通り、Ai（＝人工知能）を搭載したロボットのことを指します。あらかじめロボットに対して何らかのプログラムを入力しなくても、目的（＝ゴール）を人間が設定してあげるだけで、Aiがその目的に向けてトライ&エラーを繰り返し、自動で最適な回答を探し出してくれる機械学習（＝ディープラーニング）を得意としています。そんなAiテクノロジーですが、実は私たちが日々こなしている多くの業務との相性が良く、近ごろではさまざまな分野で応用されるようになってきました。Aiロボットが活躍している分野ここからは、各業界で活躍しているAiロボット10選を、導入事例などとともにわかりやすく解説していきます。農業農業の課題をITの力で解決する「AGRIST株式会社」日本の農業全体における就業人口は、昭和60年と比較するとおよそ4割程度の335万人ほどとなっており、年々減少傾向にあります。また、農業従事者の平均年齢は67歳とも言われており、後継者不足や生産ノウハウの消失など、人材の確保と高齢化への対策が急務となっている分野になります。そんな逆境の中で、Aiテクノロジーを駆使して日本の農業課題を解決しようと取り組んでいる企業が、宮崎県児湯郡（こゆぐん）に拠点を構える「AGRIST株式会社（以下、アグリスト）」です。アグリストは、Ai搭載型の自動収穫ロボットを活用し、収穫にかかるコストや労働負荷の低減を目指すとともに、農業の担い手不足の解決に向けて積極的なチャレンジを行っています。また、クライアントの農家の意見を取り入れながらハードとソフトの両方を農場で設計するため、より実用的でユーザーファーストな製品づくりを可能にさせています。製造業片手だけでルービックキューブを解く「dactyl」OpenAIが開発している「dactyl（以下、ダクティル）」は、ヒトと同じ5本の指を備え持つAiロボットハンドです。ルービックキューブを片手で解くことができるほど、手先が器用なロボットハンドであるため、半導体や基盤回路の製造などの繊細な作業が要求される製造業において注目を集めています。飲食業おかずの盛り付けだってAiロボットにおまかせ「Foodly」人型協働ロボット「Foodly（以下、フードリー）」は、株式会社アールティが設計するお弁当のおかず盛り付けロボットです。フードリーは、従来より自動化が難しいとされてきた、Aiによるお弁当のおかず盛り付け作業を、ヒトと隣り合わせで行うことができる協働型のAiロボットになります。業界初の「不特定物のばら積み取り出し機能」の実現によって、工場ライン全体の従業員コストの削減、人材教育、品質管理、業務の効率化などの面において幅広く貢献しています。医療Aiを搭載した介護支援ロボット「Aeolus Robotics」サンフランシスコで生まれた「Aeolus Robotics（以下、アイオロスロボ）」は、Aiを搭載した人型介護支援ロボットです。このアイオロスロボは、頭部のメインカメラからヒトやモノを検知したり、左右2本のアームで指示されたモノを持ち運ぶことが可能な汎用型のロボットです。介護の現場におけるさまざまな指示に対応できるよう、柔軟で臨機応変な設計が施されている点が魅力でしょう。物流ニトリも導入した自動搬送ロボット「Butler」オンラインショッピングの需要の拡大にともない、物流倉庫の現場では業務フローの自動化や業務効率の向上が急がれています。家具メーカーであるニトリの倉庫内で運用されている「Butler（以下、バトラー）」は、株式会社ホームロジスティクスが設計したAi搭載型の自動ピッキングロボットです。https://www.youtube.com/watch?v=l446cwpqADsサーバーから受信した顧客の注文内容に沿って倉庫内の商品を自動的に運搬してくれる画期的な運搬ロボットで、作業効率が4.2倍に上昇したという報告も上がっています。バトラー内部には赤外線センサーが搭載されているため、ヒトやモノを走行中に検知することができ、倉庫内の間取りを自動的にマッピングして自律的に動きまわることが可能です。ホテルハウステンボスのロボット接客ホテル「変なホテル」長崎県のハウステンボス内に位置する「変なホテル」は、「ワクワクと心地よさ」をコンセプトに、先端技術をふんだんに導入して建てられた世界初のロボットホテルです。大手旅行代理店エイチ・アイ・エスの子会社が手がける「変なホテル」の最大の特徴は、ホテル内のメインスタッフが全てAiロボットであるという点です。ロビーでのチェックインから、室内のルームサービスまで、Aiロボットが全自動でサポートしてくれる名前の通りの「ちょっと変わった」面白いホテルです。警備可愛い見た目と高度なセキュリティ「ugo」ミラ・ロボティクスが開発する「ugo（以下、ユーゴー）」は、オフィスビル警備などのビルメンテナンス業界で注目されている次世代型の警備アバターロボットです。アバターロボットとは人間が遠隔で操縦できるロボットのことで、本体に内蔵されたカメラからビルの中を確認することができます。本体に搭載された2本のアームでエレベーターを呼び出し、各階の警備をしたり、Aiによる学習機能で頻繁に利用する定型動作を自動化することができます。建設清水建設の次世代建築生産システム「シミズ・スマート・サイト」清水建設が長年に渡って培ってきた建設技術ノウハウを最先端の科学技術に結晶させた「シミズ・スマート・サイト」は、建物の3Dモデリング技術（＝BIM）とAiテクノロジーとを融合させた自律型の建設支援ロボットです。かなり大規模な「3Dプリンターのような機械」と説明した方がイメージが湧きやすいかもしれません。人間にとって負荷の大きい重労働や繰り返し作業などを、Aiが自分で判断し、自分で作業を行ってくれるという自律型の建設支援ロボットになります。接客もはや説明不要のAiロボットの代名詞「Pepper」ソフトバンクが提供する人型Aiロボット「Pepper（以下、ペッパー）」ですが、最近では病院の待合室やファミレスの受付など、多くの場所で目にする機会が増えたのではないでしょうか。ヒトへの接客が得意なペッパーですが、近ごろでは教育、医療、福祉など、ベースシステムの優秀さから、さまざまな分野での活躍が期待されています。観光多言語でのコミュニケーションに対応したAi接客システム「AIさくらさん」ティファナドットコムが開発した「AIさくらさん」は、音声やテキストを用いて、社内ヘルプデスク、コールセンター業務、インバウンド接客など、さまざまな業務をヒトに変わって行ってくれる多言語対応Aiアシスタントサービスになります。最近ではサーモグラフィーカメラを搭載することで非接触での検温機能を搭載するなど、病院や施設エントランスでの活用が注目されています。Aiロボットは今後必須になるのか非常に便利なAiロボットですが、導入によって全ての工程をいきなり自動化してしまうと、かえってフォローが必要になる場合があり、作業効率を悪化させてしまうという危険性があります。導入の前に、まずは全体の業務フローをしっかりと理解し、どの部分がボトルネックになっているのかを把握することで、ヒトが行った方が良い作業なのか、それともAiで自動化した方が良い作業なのかを判断しましょう。適材適所という言葉の通り、ヒトが得意とするところとAiが得意とするところはそれぞれ異なるため、Aiの導入によって現状の抱えている課題が本当に解決できるのか、まずは適切に吟味することが重要です。まとめ私たちの生活に広く溶け込むようになった人工知能の技術。Aiを導入することで得られるメリットは、作業の効率化、人件費の削減、業務フローの単純化など、その恩恵は計り知れません。しかし、十分な検討なしに導入してしまうと、かえって業務効率の悪化を引き起こしてしまったり、工数を増加させてしまったりという懸念点があることも事実です。ヒトとAi、それぞれの得手不得手をしっかりと理解し、互いに共生できる社会の実現を目指していくことが大切になってくるでしょう。
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Aiトレンド・特集
Aiを搭載したペット見守りシステムが日本初登場！留守番中も安全を確保
ペットを飼われている方であれば、急な仕事や外出などで、どうしても大切なペットを家に置いて出かけなければならない場面は意外と多いものですよね。近くに住んでいる友人やペットシッターにお世話を頼むのも一つの方法ですが、最近ではペットの見守り機能を備えたAi機器が登場していることをご存知でしょうか。今回は、日本初のAiペットシッター「Furboドッグシッター」の概要とメリットをご紹介するとともに、ヒトとペットとAiが共存する暮らしについて取り上げていきます。Aiを活用した『Furboドッグシッター』とはTomofun株式会社の提供する「Furboドッグシッター（以下、ファーボ）」は、Aiカメラによってペットの健康や安全を見守る、日本初のサブスクリプション型（＝定額課金制）Aiドッグシッターサービスになります。参照元：Tomofun株式会社ファーボは、ペットの見守りに特化したAiカメラを本体に内蔵しており、外出先からでも愛犬の様子をリアルタイムで確認したり、話しかけたり、さらにはおやつをあげることまで可能な、優れたペットシッターサービスです。https://www.youtube.com/watch?v=wci4BnOiOdIアメリカでは500匹の命を救ったファーボは、「心配な愛犬のお留守番を、もっと安全に、もっと安心に。」のコンセプトのもと、世界各地の愛犬家たちの声を参考にしながら2014年に開発がスタートしました。2018年には、ペット関連の事故が多いアメリカにおいて先行リリースされ、すでに500匹以上のペットを救うなど、その実績は折り紙つきです。Aiドッグシッター「Furbo（ファーボ）」の主な機能ファーボは一般的なAiカメラとは異なり、犬に関連した動きや音を検知するように設計されているため、遠隔からでも的確にペットの状況を把握することができます。ここからは、Aiドッグシッターファーボの特徴的な機能について、5点ほどご紹介していきたいと思います。①スマート通知本体に内蔵された各種センサー（＝カメラ、マイク、スピーカーなど）から、ペットの動きや鳴き声をAiが分析します。分析した情報から、愛犬の空腹やストレスなどの目に見えない情報を数値化し、異常があった際には飼い主のスマホに通知を送ってくれるので、外出先でも安心してペットを見守ることができます。②クラウドレコーディングAiカメラが犬に関連した動画を自動的に撮影し、クラウド（＝オンラインストレージ）に保存してくれるため、留守中で見逃してしまった愛犬の様子も確認することができます。ペットシッターとしての役割だけではなく、レコーディング機能つきの防犯カメラとしても運用できるので、自宅のセキュリティ強化にも役立つでしょう。③ドギーダイヤリー可愛らしい愛犬の一日をタイムラプス（＝コマ送りの動画）で撮影し、「今日のワンコ」のような動画を作成してくれるため、その日の様子をダイジェストで振り返ることができます。撮影したタイムラプス動画は、InstagramやTwitter、Facebookなどの各種SNSに連携させることができるため、可愛い愛犬の動画を簡単にシェアできるようになりました。https://www.youtube.com/watch?time_continue=3&v=D7adhNDboso&feature=emb_title④進化版わんわん通知ペットが1分以上続けて吠えているときや、泣いているとき、遠吠えをしているときなどの微かな音の違いを認識し、飼い主のスマホに通知を送る機能があるため、異常の予感があった際にはすぐにカメラで様子をチェックすることができます。⑤ON/OFFスケジュール機能専用のスマホ用アプリを利用すれば、ファーボ本体の電源のオンとオフを遠隔操作で切り替えることが可能です。また、決まった時間や曜日になると自動的に電源のオンとオフを切り替えるスケジュール予約もできるので、それぞれのライフスタイルに合わせて効率的に利用することができます。Aiドッグシッター「Furbo（ファーボ）」のメリットここからは、Aiドッグシッターファーボのメリットを3点ほどご紹介していきます。外出中でもペットの面倒を見ることができる場所や時間を選ばず、いつでもどこでもペットの健康状態を確認できることに加え、カメラやマイクを通して愛犬とのコミュニケーションを深めたり、おやつをあげることができます。アクティブカメラでペットの姿を追うことができるファーボの本体には犬の認識に特化したAiカメラが搭載されているため、使えば使うほど愛犬の様々な行動パターンを学習し、より的確で精度の高いシーン通知が可能になります。アプリから通知が届くので便利リアルタイムでペットの様子を確認できない場合でも、愛犬や周辺環境に変化があった際にはアプリから通知を送ってくれるため、留守中でも安心してペットを見守ることができます。Aiドッグシッターの今後の可能性では、ペットシッターにAi技術を活用することで、ヒトとペットの暮らしは今後どのように変化していくのでしょうか。ご紹介してきたように、ファーボにはまだ行動シーンの通知機能しかありませんが、Aiの学習機能が進化すれば、それぞれのペットの癖や細かな動作までも分析し、病気の早期発見やカゼの予防に繋げることができるかもしれません。また、現行最新モデルにはAmazonの提供するAiスマートスピーカー「Amazon Echo」との連携機能が備わったため、アレクサ経由での音声コントロールでおやつをあげることが可能になりました。今後、エアコンやヒーターなどのAi搭載機器と連動させることができれば、不在のときでもペットにとって最適な温度環境を保ってくれるような新機能の追加も期待できるかもしれません。まとめヒトや企業の抱えている課題をITの力で解決するデジタルトランスフォーメーション（＝DX）という考え方がますます盛んになってきました。Aiカメラの他にも、近ごろでは冷蔵庫や洗濯機、テレビやエアコンなど、様々な家電製品にAiの技術が応用され、商品サービスの付加価値を高めています。ペットを飼っている方や自宅のセキュリティを強化したい方などは、今回ご紹介したファーボを始めとするAiスマート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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Aiトレンド・特集
トライアルが関東初のスマートストアを開店！Aiカメラは約700台設置予定か？
昨今、ドラッグストアやコンビニの無人化などでAiの分野は更に注目を集めるようになりました。デジタルテクノロジーによって店舗をスマート化するメリットは、一体どのようなところにあるのでしょうか。今回は、スマートストアにおけるAi機器の導入事例と、実際の店舗をスマート化するうえでのメリットや、Aiカメラの活用方法についてご紹介していきます。千葉県にオープンしたトライアルのスマートストアとは2020年7月3日、株式会社トライアルカンパニー（以下、トライアル）は、千葉市稲毛区にある「スーパーセンタートライアル・長沼店（以下、トライアル長沼店）」を、Aiカメラなどの設備導入によって関東初のスマートストアとしてリニューアルオープンしたことを発表しました。そもそもスマートストアとは、セルフレジや電子タグ、Aiカメラによる在庫管理など、IT技術を駆使して店舗業務の効率化や顧客データの収集をはかる店舗のことを指します。具体的な事例としては、2018年1月に米Amazon社がシアトルにオープンした「レジのないスーパーマーケット」である「Amazon Go」などが挙げられます。https://www.youtube.com/watch?v=NrmMk1Myrxcセルフレジによる無人化ではなく、レジそのものを廃止するという大胆な発想で、商品購入の際の決済の手間を極限まで抑えた画期的な次世代型店舗です。こうしたIT技術の活用によって人や企業の課題を解決する考え方を「デジタルトランスフォーメーション（DX）」と表現します。今回、トライアルが実施した既存店舗のスマート化の背景には、同社の掲げるリテールAi（＝小売業界におけるAi活用）促進プロジェクト「リアイル」が深く関係しています。リテールAIプラットフォームプロジェクト「リアイル」とは「リアイル」プロジェクトとは、情報流通革命を目的としてトライアルグループを中心に複数の企業によって結成された、メーカー・店舗・卸・物流の垣根を超えた業界初のハイブリットプロジェクトです。トライアル長沼店は本プロジェクトの旗艦店としての役割を担っており、業界全体に広くリテールAiを普及させるべく、他にも様々な取り組みに力を入れています。参照：Project REAILトライアルスマートストアではAiカメラが導入スマートストアとしてリニューアルオープンしたトライアル長沼店では、トライアルグループが独自開発した688台ものAiカメラが店内のいたるところに設置されています。では具体的に、Aiカメラを設置することで、一体どのようなことができるようになるのでしょうか。AiカメラとはAiカメラとはその名の通り、カメラ本体にAiを搭載したIT機器になります。例えば、Aiカメラの顔認証システムを利用すれば表情分析機能でユーザーのサービスに対する満足度を数値化することができますし、防犯カメラにAiを搭載すれば不審者を発見した際に自動的に通報するシステムを構築することが可能になります。Aiを活用することでカメラ単体では成し遂げられなかった副次的な機能を利用することができるため、利用者の要望に合わせて様々なビジネスシーンへ応用することができます。トライアルのAiカメラを手掛けているのは『Retail AI』店内に設置されているAiカメラの開発から運用までを手がけるのは、トライアル傘下のRetail AIという企業になります。Retail AIは、先ほどご紹介した「リアイル」プロジェクトの理念遂行を目的として、2018年11月に設立されたリーディングカンパニーです。スマートストアにおけるAiカメラの役割トライアル長沼店に設置されているAiカメラには「欠品情報の検知機能」と「人流情報の取得機能」の2つの機能が搭載されており、Aiを利用して商品在庫の管理と店内の人流分析をが行っています。Aiカメラによって人間が従来より行ってきた煩雑な作業を、今後はAiが代わって行うことができるようになるため、業務効率化などの効果が期待されています。他社製のAiカメラでは、防犯システムとして怪しい人物をAiが検知し、カメラで追うことができる機能などもあります。そのようなAiカメラと比較すると、トライアルのAiカメラはいささか機能が不足しているようにも思われますが、Retail AI代表の永田洋幸氏によると「シンプルな機能性と実用性の面を考慮すると多機能化の必要はない」とのことです。つまり、スマートストアの実現においては十分な機能を持っており、最大限に効率化できるAiカメラであるということです。無人店舗に近づくスマートカートトライアルでは2018年2月に福岡県にオープンさせた「スーパーセンタートライアル・アイランドシティ店」の開業以来、スマートショッピングカート（＝セルフレジ機能を搭載した買い物カート）を積極的に実店舗へと導入してきました。このスマートショッピングカートは、カートに設置されたタブレット端末を操作することで、紐づけられた専用プリペイドカードから電子決済を行う仕組みになっています。参照：TRIAL長沼店が導入したモデルでは、利用者がスキャンした商品に合わせて自動でレシピを提案する新機能を追加するなど、ユーザー体験の向上をはかる狙いがあります。炊事をする方であれば経験があるかもしれませんが、『買い物に行ってから作る料理を決める』ということはよくあるのではないでしょうか。実際に、消費者の39.9％がスーパーで献立を決め、19.9％は買った食材をもとに自宅で献立を決めるという実態が明らかになっています。その点、トライアルが導入したスマートカートは食材をカゴに追加するだけでオススメのレシピを見ることができるので、消費者の購入を後押しし、売り上げアップにつながる可能性があるということです。店舗のスマート化におけるAiの役割とはスマートストアにおけるAiの果たすべき役割は実に様々ですが、まず第一に「業務の効率化」が挙げられるでしょう。Aiカメラが陳列棚の商品の数を把握し、残りの商品数が少なくなったときには従業員へ自動的にアラートを通知してくれるなど、業務効率化と従業員負荷の軽減が期待できます。そして第二に「消費者のストレス軽減」も大きな役割の一つとなります。スマートカートでは買い物カゴに入れた商品が退店時に自動的に清算されるため、消費者はレジ待ちのわずらわしい時間を過ごす必要がなくなり、同時に人件費などのコスト削減にもつなげることができます。まとめ日本においても無人店舗の試験的な運用やセルフレジの導入など、店舗のスマート化に向けた取り組みが徐々に盛んになってきました。私たちの生活を豊かにしてくれるAiテクノロジーは、日々すさまじい勢いで技術的な進化を遂げています。今回ご紹介したスマートストアのように、みなさんの近所にあるスーパーやコンビニから従業員がいなくなる日も、案外近い将来のことになるのかもしれませんね。
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Aiトレンド・特集
働き方改革を促進するAiシステム『コンバージョンあがるくん』とは？
昨今、日本においてはライフスタイルの変化にともなう「就業ニーズの多様化」の問題や、少子高齢化にともなう「生産年齢人口の減少」の問題など、労働環境を取り巻く数多くの課題が山積みになっています。こうした背景のもと、日本政府は2019年4月1日に、働き方改革関連法案の一部を施行し、一億総活躍社会の理念の遂行と、より自由で多様な就業形態の実現を推進してきました。しかし、現状の生産性を維持しながら労働時間の短縮や業務効率の向上をはかっていくということは、なかなか並大抵のことではありません。本記事では、この「働き方改革」の内容を解説するとともに、労働環境の改善を促進させる便利なAiツール「コンバージョンあがるくん」をわかりやすくご紹介していきます。働き方改革とはさて、近ごろよく耳にするこの働き方改革ですが、そもそもどのような改革なのでしょうか。厚生労働省の発表した内容によると、「働く方々がそれぞれの事情に応じた多様な働き方を選択できる社会を実現する働き方改革を総合的に推進するため、長時間労働の是正、多様で柔軟な働き方の実現、雇用形態にかかわらない公正な待遇の確保等のための措置を講じます。」参照：厚生労働省とあります。つまり、「常態化した長時間労働を解消し、多様な働き方を推進することで労働人口の確保と労働環境の改善を目指していく」というのが、本改革の骨子となっているわけです。では、具体的にどのようにすれば、現状の生産性を維持しながら長時間労働を改善させることができるのでしょうか。ここからは、企業の働き方改革を後押ししてくれる便利なAiツールについてご紹介していきたいと思います。コンバージョンあがるくんとは？「コンバージョンあがるくん」とは、「低コストとシンプルな機能性」をコンセプトに開発された、「完全成果報酬型のチャットボットIVR（自動電話受付）システム」で、中小規模のサイト運用者でも手軽に導入できるコンバージョン向上ツールになります。C-bot（チャットボット）：チャット形式のクラウド型ウェブ接客ツール参照：Wiz cloudI-bot（IVR/自動電話受付）：24時間365日の自動音声応答サービス参照：Wiz cloud・コンバージョンあがるくんのポイントチャットボットサービスの「C-bot」は、ウェブサイトからの資料請求やよくある問い合わせなどのウェブ接客を、Aiがチャット形式で自動応答してくれるサービスになります。対して、IVR（自動電話受付）サービスの「I-bot」は、電話での注文や予約などを、人間に代わって自動で行ってくれるAiツールになります。チャットと電話の両方をAiが全自動で対応してくれるため、ホームページからの問い合わせや予約に対して、24時間365日、いつでもどこでも柔軟なお客様対応が可能になります。参照：コンバージョンあがるくん・コンバージョンあがるくんの使い方ブラウザから直感的に閲覧・編集ができるよう、わかりやすいUI（＝ユーザーが目に触れる部分のデザイン）で、シンプルかつ機能的にデザインされているため、専門的な知識がない方でも業者に依頼する必要がなく、運用コストの面でも大幅な経費削減につながります。また、IVR機能のなかのひとつである「あふれ呼IVR」を利用することで、電話が集中して繋がらなかったお客様に対して、折り返しの予約を自動で受け付けてくれるため、ビジネスチャンスを逃すことなく効率的に運用することができます。・コンバージョンあがるくんでCVRがあがる理由チャットボットサービスの「C-bot」は、使い慣れたチャット形式による入力方式のため、従来のメールフォームなどと比較した場合、資料請求や問い合わせへの心理的ハードルが大きく下がり、サイト全体の離脱率の改善に大きく貢献します。特に、チャットに慣れ親しんだ若年層がメインターゲットのウェブサイトであれば、電話やメールフォームだけでは途中離脱のリスクが高まってしまいますので、積極的に導入していきたい機能ですね。IVR（自動電話応受付）の「I-bot」は、24時間365日の自動音声対応が可能になるため、例えば、営業時間外やピーク時間帯などの電話対応が難しい場面において、機会損失のリスクを最小限に抑えることができます。人員不足や長時間労働に課題を感じている現場であれば、環境改善とコンバージョンアップの両方に効果があるでしょう。コンバージョンあがるくんのメリット①「人員不足の解消」注文予約からよくある問い合わせまで、今までは人間が担当していた大部分を、今後はAiが自動で応対してくれるため、個々の業務負担が緩和され効率的に運用することができます。②「労働時間の短縮」機会損失のリスクから長めに設定していた営業時間も、チャットボットやIVRの導入により24時間365日の自動対応が可能になるため、ワーク・ライフ・バランスを意識した働き方改革が実現できます。③「手軽に導入できる」成約件数に応じた完全成果型のシステムに加えて導入時の初期費用も無料のため、初めてのチャットボットで費用対効果が心配という方でも手軽に導入することができます。コンバージョンあがるくんについてはAiチョイスへ昨今では、Apple社の提供する「Siri」や、Amazonが手がける「Alexa」など、音声アシスタントやAiコンシェルジュといった存在は、広く人々の生活に浸透する時代となりました。民間にも広く普及するようになったAiサービスですが、せっかくならビジネスの現場においても、もっと上手に活用したいものですよね。働き方改革はしたいけれど日々の業務で手がまわらない、サイト全体のコンバージョンを向上させたい、何から始めればいいかわからない、そんな方は、今回ご紹介した「コンバージョンあがるくん」などを始めとしたチャットボットの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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Aiの基礎知識
いまさら聞けないデータサイエンスの基礎知識
データサイエンスとはAi開発において重要な役割を果たすといわれておりますが、実際に『データサイエンス』とは何なのか、どうしてAi開発に重要なのか、詳しくはよく知らないという方も多いのではないでしょうか。更に、データサイエンティストという職業もありますが、今後非常に重要な役割を担っていく職業でありながらこちらに関してもどのようなことをする職業なのか知らないという方が多いはずです。そこで本記事ではAi開発に欠かせない『データサイエンス』および『データサイエンティスト』の基礎知識について解説してまいります。データサイエンスとはそもそもデータサイエンスとはデータを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことです。インターネットの普及やIT・科学技術の発達、Aiの発展によりビッグデータという膨大なデータも効率よく扱うことができるようになりました。そして近年その注目度や関心度がますます高まってきている中で、ビジネスのみならず医療や教育現場など様々な場面でデータサイエンスが多くの価値を生み出しています。データサイエンティストとはまた、データサイエンティストとはビッグデータを分析・解析し、それをビジネスに活用するための知見や情報を引き出す職業を指します。要は、データサイエンスの研究者と思っていただければわかりやすいでしょう。データサイエンティストにはデータ分析をはじめ、数学や統計学など様々なスキルが求められますが、近年特に注目されているのはAiによるビッグデータ分析が盛んにおこなわれているということが1つ要因としてあげられます。機械学習やディープラーニングなど、データサイエンティストにはAiに関するスキルも必要不可欠です。データサイエンティストが注目される理由データサイエンティストの主な業務内容はデータを活かすことで、その内容は多岐にわたります。データサイエンティストの業務の例としては、以下のような業務があげられます。・業務システム、SNSなどからのデータ収集・整理・データベース環境の構築・データ分析業務・課題の抽出、解決策の提示・データ分析結果に基づく施策、企画の立案では、なぜ近年データサイエンス、およびデータサイエンティストという職業が注目されているのでしょうか。マーケティングのデジタル化近年では特に、WebサイトやECサイトの利用が増えてきました。また、インスタグラムやTwitterなどのSNSの利用も年々増加しており、それらのサイトに多くのマーケティングに重要な情報が集まっているのです。その情報をビッグデータとして収集し、マーケティングに生かす『マーケティングのデジタル化』が1つデータサイエンティストが注目される要因としてあげられます。正確な情報分析が求められるまた、ビッグデータの情報分析においては、当然正確な分析が求められます。というのも、たとえば、アプリ内での課金を目的としたソーシャルゲームを運営するIT企業にとっても、データ分析は戦略の要となるからです。ソーシャルゲームは、データ分析と施策の立案に失敗すると収益が満足に見込めなくなり、運用を続けられず、その結果、サービスを終了せざるをえなくなります。ユーザーのリアルな動向がビジネスを左右するようなサービスを提供している企業では、特に、データサイエンティストによる正しいデータ分析と、データの活かし方で売り上げアップにつながる戦略を館会える必要がありますので、データサイエンティストの需要は高まっているといえるでしょう。Aiの発展ここまでに注目する理由について述べた中でわかるように、今後はビッグデータを活用してデータ分析を行ったり、分析データを活用して施策の立案を行ったりすることが重要になってきます。Ai・人工知能の活用にも、膨大なデータ管理が必要です。このことを念頭に置いても、データサイエンティストは今後も注目される可能性が高い職種の1つだといえるでしょう。データサイエンスとAiについて先ほどにも述べたように、近年では様々な分野でAiの活用が広がってきています。もはや、今後Aiを導入しない企業のうち、77％の企業は業績が低下するという研究結果が発表されているほどです。それほどまでに今後はAiによるデータ分析や業務効率化が重要になってくるということでしょう。しかし、こうしたAiの活用においてただAiを導入すればよいというものではありません。要は、Aiを導入してどのように活用するか、その活用のプロセスや施策を検討することが大切だというわけです。それはある業種に限ったことではなく、Aiを導入しようと検討している企業、今後Aiの導入が必要である企業すべての企業に同じことが言え、単にAiを導入しても活用の方法が明確になっていなければ宝の持ち腐れとなってしまいます。そしてスマートフォンやPCなどのデバイスの数が増加している今、Web上に展開するサービスや、アプリケーションが絡む領域では特にデータサイエンティストが活躍しています。蓄積されたデータがたまってきている業種も同様です。 Web広告領域 Webサービス領域 ソーシャルゲーム領域 銀行や証券会社、保険会社などの金融領域 ヘルスケア領域 電力領域 アパレル領域 小売領域 製造領域 自動車領域今後は主に上記の業種からAiの活用がますます広がっていき、ひいてはデータサイエンティストの需要も更に高まっていくことでしょう。まとめ本記事ではデータサイエンスの基礎知識について主に解説いたしました。Aiの活用が広がってくる中で今後はさらにデータサイエンス、およびデータサイエンティストの需要が高まっていくことに間違いありません。ビジネスのみならず、医療分野や教育現場など、過去のデータをもとに有益かつ新たな知見を生み出すことができれば、各業界の在り方を変えるきっかけとなる可能性もあるでしょう。今後は上記にご紹介した業種に限らず、多くの業種でAiの導入がされていくといわれています。AiチョイスではAiにまつわる様々な基礎知識について解説しておりますので、Aiについてお困り事項、疑問点などがございましたら、ぜひコラムをご覧ください。
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Aiの基礎知識
Aiの機械学習っていったい何？Aiの機械学習の基礎知識について解説
今、多方面で話題に上がる”Ai”というキーワードですが、みなさんはAiがどんな構造を持って動いているかをご存知でしょうか？Ai＝人工知能のことですが、その基本的な構造から応用されるまでのプロセスを知ると、もっと深くAiについて知りたくなるはずです。今回は、Aiの機械学習がどういったものなのか、そしてその基本的な部分を知りみなさんに基礎知識をご説明していこうと思います。Aiにおける機械学習とは実は古くから存在していた人工知能ですが、Aiという言葉としてよく耳にするようになったのはここ数年のことです。そもそもAiとは、人工知能つまり人間がコンピュータなどに人間の学習機能や行動を覚えさせること、プログラミングしたことからできたとても未来的な存在です。Aiは基本的に物事を学習してそれを繰り返すことにより覚え、自発的に行動していくものですがこれには2つの種類があります。ひとつは『機械学習』もうひとつは『ディープラーニング』と呼ばれるものです。機械学習とは簡単にいうと、コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術を指します。人工知能において、この機械学習の技術が中核技術といっても過言ではないでしょう。近年特に機械学習に注目が集まっている要因としては、その高い計算能力やデータの分析能力、そして正確な情報が存在するということで、多方面から機械学習へのアプローチがあるからです。今やネットでほぼ全ての情報がわかってしまう時代です。だからこそ、人工知能をうまく活用することによりスムーズな検索が可能となるわけです。機械学習とは”入力”をした後の正しい”出力”が求められます。ここで言う入力とは、人間がコンピュータに物事を覚えさせることです。今回はここから、機械学習の深いところまでを知っていってもらえたらと思います。ディープラーニングは人間の脳の働き方と似せた学習機能を持ったシステムのことで、詳しくは下記の記事で解説しておりますのでご覧ください。機械学習の基本 前項では簡単に機械学習について触れましたが、ここからは少し掘り下げていきましょう。コンピュータは様々なデータそれも莫大な量を抱えています。人工知能が発達するまではこの多大なデータを人間の手で全て処理していましたが、技術が進歩し人工知能の発達も早いスピードで進んできたことより、このデータの処理を任すことまでが可能になりました。機械学習は、データの学習からモデルを作り上げることを基本としています。学習とは、データの中に存在するパターンを繰り返すことにより覚えさせることです。そこからある一定のパターンとルールを作り出し、人間が指示を出さなくても学習した内容を行動できるようにすることが、機械学習の目的とも言えます。機械学習の方法とは 大きく分けて3つの学習方法が存在します。ここではそれぞれの学習方法を細かくお話していきます。・教師あり学習 みなさんは学校の授業風景を覚えていますか？初めて覚える勉強の際には、その授業の担当教師が基本から公式、そして答えの出し方を教えてくれますよね。実はこの教師あり学習も似ているのです。プロセスは2つに分類されますが、ひとつは単純な学習です。コンピュータにも教師が存在すると考えてください。その教師が正しいデータを覚えさせ、間違った情報や出元が不明なデータに対しては指摘してくれるということが”学習”です。もうひとつは、認識と予測を活用するものです。まだデータとして正しい情報が確立されていない物を、新たに覚えさせ（インプット）さらにその情報をパターン化からルールとして作り出すことが”認識と予測”なのです。・教師なし学習 教師あり学習とは違い、すでに存在する答えからは学びません。ではどこから学ぶのかというと、そのデータ自体が持つ特徴や基本構造から学習します。データそのもから分析をして学習することにより、正確なグループに分けたりデータを簡略化することも可能となるからです。教師なし学習には様々な方法がありますが、中でも代表的な方法として『次元削減』と『クラスタリング』というものがあります。この2つについては、また別の場所でご説明することにします。・強化学習 上記した学習方法2種類は、何かしらの”元の正解”がある上での学習でしたが、強化学習はさらにその上をいきます。簡単に言ってしまえば「戦略するために強化する」ということです。どんな内容かというと、コンピュータがとった行動に対してそれぞれの結果に報酬が設定されます。その報酬のデータからどうしたら最大限の結果を残せるかを考える、つまりこれが戦略にあたります。このような行動を繰り返すことによって、コンピュータは学習・パターン化・ルール作りを自ら行いその精度を強化していきます。このことを強化学習と呼びます。機械学習はどんな場面で使われるの？ 実際に機械学習とはどのような場面で使われているのでしょうか？その答えは前項で解説した『教師あり学習』『教師なし学習』『強化学習』のそれぞれの特徴から適したものが用途別に使われます。データの分析として、クリックしたものをおすすめとして表示することはみなさんがよく使うネットのサイト閲覧などにも反映されています。また、認識という場面ではスマートフォンの顔認識機能はもちろんのこと手書きしたものを認識する（OCR）などにも適用されます。その他、現在は研究中とのことですが自動車の自動運転制御システムなど、この機械学習の勢いは止まることを知りません。人工知能と機械学習の接点 人工知能＝機械学習というのは少し違います。人工知能とは、古くから存在する手法があったり現代で活躍するAiの得意とする分野があったりと、一言では表せないのが人工知能です。それでは、人工知能の中の機械学習とは一体どんなところを意味するのでしょうか。人工知能をレベル分けすると機械学習はレベル3に相当します。レベルが高ければ良いというわけではなく、レベルによってその人工知能ができる範囲を示していると考えてください。機械学習の得意分野として、自動的に判断する力と検索エンジンに内蔵されることにより、私たちのネットライフを快適にしてくれます。まとめ本記事では、Aiにおける機械学習の基礎知識について解説いたしました。機械学習とは、コンピューターが学習データをもとに分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術です。Aiが人工知能として機能するのは、この機械学習の機能があるからであると考えていただいて問題ないでしょう。今後、企業等においてAiを導入する際は、どのようなAi自体がどのような技術を持っているのか、Aiの学習の仕方はどのような方法なのかという点をしっかり見極めて導入していく必要があるかもしれません。今回の機械学習についての説明は、本当に基本的な一部分です。ここからみなさんが独自に機械学習を学ぶとすれば、今後もっと発展していく重要なキーワードになるのではないかと思います。これを機に、皆さんも機械学習に触れてみてはいかがでしょうか。
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Aiの基礎知識
『人工知能』とはいったい何なのか？Aiにまつわる基礎知識を解説
近年ニュースでもよく話題になる『Ai』や『人工知能』という言葉ですが、それらの言葉の意味等を具体的に理解しているという方はあまり多くないのではないでしょうか。確かに『人工知能』ときけば、『人工的に作り出された知能をもつシステムでは』と予想はつくものの、それが言ったいどういった種類があり、どのような役目を果たすのかといったような基礎知識は、意外にも知らないといった方が多いのです。そこで本記事では『人工知能』とはいったい何なのかという観点からAiにまつわる基礎知識について解説してまいります。人工知能とはそもそも、人工知能とは辞書的な定義では『学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム』と記されています。要は人工的に作られた知的なふるまいをするコンピューターシステムと思っていただいて問題ありません。また、人工知能とは、『Artificial Intelligence(Ai)』とも呼ばれることがあるものですので、基本的にAiと人工知能はイコールで結ばれるとお考えいただければと思います。まとめると、Aiイコール人工知能であり、人工知能は人工的に作られた知能を持つシステムであるということです。人工知能の歴史人工知能は実はここ最近特に話題になっていることで、最新のシステムや技術なのではと思われがちですが、じつはそうではありません。人工知能自体は1960年代から開発されており、第一次ブーム、1980年代の第二次ブームを経て、現在が第三次ブームとなっているのです。第一次ブームでは『推論』や『探索』ができるシステムとしてパズルや簡単なゲームなど、明確なルールが存在する問題に対して高い性能を発揮しました。そこで人工知能に大きな期待がされていたのですが、現実は複雑な問題は解けないという性能の限界が見え、ブームは一時下火となります。その後1980年代に迎えた第二次ブームでは人工知能に専門家のように知識をルールとして教え込み、問題解決させようとするエキスパートシステムの研究が進展しました。この研究が進むことで、多くの業界に人工知能の導入がされるかのように見えましたが、第二次ブームでも人間がAiに膨大な知識を教え込まなければならないことや臨機応変に対応できない部分があるなど、再び冬の時代を迎えました。そして、2000年代に入ってから再び熱しだした人工知能ブームが第三次ブームです。第一次、第二次ブームでは人間が情報を教え込み、それを学習させて予測や推論の制度を上げていました。ところが、第一次ブームでも第二次ブームでも結局は人間が膨大な時間を費やして教え込まなければならないことや、規格外のことには対応できないなど、様々な問題点がありどちらもブームが去ってきたのです。第三次ブームではこれらの問題点を解決する『ディープラーニング技術』が注目されており、再熱の火付け役となっています。ディープラーニングを活用することで学習データから自動的に学習項目を抽出し、人工知能自らが制度を向上させることが可能になりました。ディープラーニングについての詳しい解説は下記の記事をご覧ください。人工知能の種類人工知能は主に下記の２種類に分類することができます。①弱いAi②強いAi弱いAiとは弱いAiとは基本的に定められた領域の課題に特化して自動的に学習や処理を行う人工知能のことです。例えば画像認識や音声認識、自然言語処理などの技術を持っています。一つの分野に特化することができることから、ビジネス領域での活用が期待されている人口知能のほとんどは特化型のAi、弱いAiにあたります。強いAiとは続いて強いAiとは、特定の課題にのみ対応するのではなく、人間と同じようにさまざまな課題を処理可能な人工知能を指します。このように汎用型のAiを強いAi、逆に汎用性が低く特化型といわれるものを弱いAiと言います。この考え方・用語をつくったのがアメリカの哲学者ジョン・ロジャーズ・サールです。彼は以下のように言及しています。「…強いAIによれば、コンピューターは単なる道具ではなく、正しくプログラムされたコンピューターには精神が宿るとされる」具体的に汎用性が高いとされる『強いAi』とは、イメージでいうとアニメにでてくるドラえもんや鉄腕アトムといった人間と同じように考え行動しうる人工知性をもったものになります。ドラえもんや鉄腕アトムのようなロボット、つまり現実社会においていわゆる汎用型といわれる強いAiはまだ生まれておりません。強いAi、弱いAiは人間のように自ら考えて行動することができる人工知能なのか、人間の知性の一部分のみを代替し、特定のタスクだけを処理する人工知能なのかの違いであると考えていただければわかりやすいでしょう。人工知能のもつ技術現時点で人工知能が持つ技術は下記の７点です。①画像認識②音声認識③自然言語処理④機械学習⑤ディープラーニング⑥ニューラルネットワーク⑦予測画像認識や音声認識は読んで字のごとく、示された画像や聞こえる音声を認識し、処理することができる技術になります。ちなみに、③の自然言語処理は音声認識と少し似ていますが、人間がしゃべる自然な言葉を機械で処理する技術です。続いて機械学習とは、コンピューターが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術を指します。人工知能において、この機械学習の技術が中核技術といっても過言ではないでしょう。ディープラーニングは『深層学習』ともいい、一つの問題に対して多くの視点から学習を進めていく技術になります。ディープラーニング技術を活用することで、想定外の問題にも少しずつ対応ができるようになってきているといいます。ディープラーニングについての詳しい解説は下記の記事をご覧ください。また、ニューラルネットワークとは人間の脳の構造を模した技術になります。ニューラルネットワークについての詳しい解説も下記の記事で行っております。そして、上記までにご紹介したこれらの技術を駆使して人工知能自体が未来を予測する『予測技術』もあります。この予測技術を活用することで、地震の予測や株価の予測、売り上げの予測などを行うことができるようになるとされています。まとめ本記事では『人工知能』における基礎知識について解説いたしました。人工知能とは基本的にAiと同様の意味を示すもので、人工知能の中にも弱いAi、強いAiなどのランクを示すものがあるということが分かったと思います。人間が人工知能に仕事をとられるのでは、と危惧している番組などもありますが、一つ言えるのは『強いAi』いわゆる汎用型の人工知能が実現しなければそれはまずありえないという点です。しかしながら、今後はこの強いAiの実現に向けて開発者は開発を進めていくと思われますので、人々は弱いAiを活用している時点で、人工知能に頼る分野、頼らない分野の棲み分けを行っていくことが重要になるでしょう。
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Aiトレンド・特集
Aiが日本の株価を予想！？株式投資へのAi活用とはどのようなものか
現在、新型コロナウイルスの影響で株価は暴落しているとアナウンスされております。日ごろから株式投資をして儲けたいと思っている方は多いかもしれませんが、なかなか株価の上がり下がりを予測するのは難しいものです。しかし、近年では株価の予測を行うAiサービスが登場してきています。本記事ではAiが予測する株価と、株式投資へAiを活用することについて解説してまいります。ディープラーニングで未来の株価を予想囲碁・将棋などのゲームでAiが人間に勝利することができるのをご存知でしたでしょうか。このメカニズムは何を隠そう『Ai』による勝利のデータのディープラーニングによって得た、未来予想です。人間が次にここに打ったら、この場所に打てば勝てるというような法則を引き出しているからなのです。株式市場でも最先端テクノロジーを駆使して将来の株価を予測し売買するAi投資家が誕生し、凄腕トレーダーより好成績を叩き出すようになってきています。そんなAi株価予測サービスが続々と出てくるなかにあって、いま最も注目を集めているのが『phantom株価予報Aiエンジン』と呼ばれるものです。なんと、的中率は80％以上であるといいます。この『phantom株価予報Aiエンジン』も、囲碁や将棋などと同様に、ディープラーニングを活用して勝利の法則を算出し、株価の上がり下がりを予測するものです。phantom株価予報Aiエンジンとは『phantom株価予報Aiエンジン』は、開発・運営する財産ネットが独自開発したAiが過去の株価チャートなどのビッグデータを機械学習して、将来の株価レンジを予測するものです。Aiエンジンがトレンド分析をしたうえで未来の株価を計算するわけですが、過去１年間に日経２２５銘柄でテスト検証した結果、80％以上の確率で株価レンジを予測できたといいます。phantom株価予報Aiエンジンが画期的は、単に未来の株価を予想できるだけではありません。ここまで株価が上がったら空売りすべき、ここまで株価が下がったら押し目買いすべきということまで詳細に教えてくれることができるのです。これも、ディープラーニング技術で得た法則を利用して瞬時に未来を予想することができるためで、買いを押したら次にこうなるといったその次の未来まで予想することができています。実際に現在でも機関投資家では株式のトレード業務システムを導入して、業務を自動化するアルゴリズム取引が主流になっているため、株価などの指標に応じてシステムが自動で取引のタイミングや数量を指定して取引を行っています。人手に比べて圧倒的に高速かつ正確に取引できるようになったことで、競合他社や個人投資家よりも有利に利益を出せるようになりました。今後はこうした機関投資家の間でもAiによる株価予想のシステムは導入が盛んになってくるのではないでしょうかAi株価予想システムは個人向けサービスもまた、最近では金融機関からは離れて、ネット上での個人向け投資支援サービスが誕生しつつあり、個人の投資家も増えてきているように感じられます。それに伴い、Aiの株価予想システムも個人向けのものも登場しており、Aiを生かして株価の予測情報を取得したり、最適なポートフォリオをユーザーのリスク許容度やニーズに合わせて自動で構成するなどサービスの幅は広がっています。月間での利用のうち最初の10日間は利用料金が無料になるサービスや、月々比較的安価に利用できるAiサービスや、投資すべき銘柄がわかりやすく記載されていることから高評価を得ているサービスもあります。Aiによる株式投資に初めて挑戦するという方は、初めての方でもわかりやすいサービスを選択し、利用してみてはいかがでしょうか。Aiによる株式投資の問題点しかし、Aiを株式投資に利用するにはそれなりにいくつかの問題点も挙げられます。ここからは現状Aiによる株式投資においてあげられる問題点について解説いたします。経済現象の予測は高難易度経済の予測は一般的に地震や火山の噴火などの自然現象の予測よりも高難易度であるといわれています。というのも、例えば、現実のデータから将来の地震を予測したとします。この場合、私たちは将来の地震に備えて準備しておくことはできても、それが地震の発生有無に影響を与えることはありませんし地震の兆候が消えるわけではないからです。その点経済現象では、Aiが株価に対してある予想をして人間が株式を購入するなどの行動をとると、行動を起さなかったときと比べて株価の変動が変わったりと現実が変わる可能性がありますよね。例えば、将来のある時点でのA社の株価上昇を予測したとします。その予測を知った投資家はその時点に備えてA社の株式を購入しておくのではないでしょうか。そうすると、その予測をAi株価予想システムで知った何人もの投資家が次々と購入するでしょう。さらには、Aiを活用していない投資家たちも、Aiシステムを利用した投資家たちの動きを察知して株式を購入します。結果的に、A社の株価上昇を予測したある時点よりもはるか前に株価が上昇してしまうことになるのです。上がりきった株価はその後低下していき、最終的にはある時点でA社の株価が上昇するという予測はもはや何の役にも立たないことになります。つまり、経済現象を予測しようとすると、その予測が現実を動かし予測に影響を与えるようになるので正確な予測は高難易度であるということです。まとめ本記事では株式投資におけるAiシステムの活用について解説してまいりました。人間が株式を正確に予想することは困難ですが、Aiシステムのディープラーニング技術等を利用すれば80％以上もの的中率を実現することも可能であるといわれています。これらは実際に金融機関等の株式のトレード業務システムでは順次利用が始まっていくことでしょう。しかし、一方で予測の内容が広まりすぎてしまうと結果的に予測の意味がなくなってしまうなどのAi利用による問題点も挙げられます。これらは、今後Aiシステムを利用していく中で人間がブラッシュアップしていくべき問題点であるといえるでしょう。個人で利用できるAiサービスもあるようですので、株式投資等を始めたという方やAiシステムを利用して株式投資を行いたいという方はぜひ利用してみてはいかがでしょうか。
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Aiの基礎知識
ディープラーニングとは一体何？ディープラーニングの基礎知識を解説！
近年ニュースやバラエティ番組などの話題として取り上げられる機会が多くなった『Ai（人工知能）』ですが、それとともに『ディープラーニング』という言葉も耳にすることが増えたという方も多いのではないでしょうか。Aiは人間のように動くことができるシステムだとぼんやりわかっていても、実際にAiが人間のように動くにはどのような技術が必要で、そしてそもそもディープラーニングは何なのかという点についてはよくわからないという方がほとんどであると思います。そこで本記事では『ディープラーニング』について詳しく基礎知識を解説いたしますのでディープラーニングという用語を理解すると同時にAiについての理解も同時に深めていってみてください。ディープラーニングとはディープラーニングとは直訳すると『深層学習』を示すもので、人間が手を加えなくてもコンピュータが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術のことです。例えば、耳の長いウサギのデータをAiに学習させ、Aiに『耳の長い動物はウサギだ』と覚えこませてしまうと、いざ耳が短いウサギや、耳が垂れているウサギなどを認識させた場合、Aiは『これはウサギではない』と思ってしまうのです。耳が短くても垂れていてもウサギであることには変わりませんので、これまでのAiでは通常の学習方法ですとこうしたエラーが発生しており、あまり普及してこなかったのが現実でした。しかし、近年になって、ディープラーニングの技術が登場したことで、いわゆるたくさんの情報をAiが自動的に学習し、数百種類のパターンを学習することで、どのような場合でも正確に『ウサギ』であると答えられるようになったということです。ディープラーニング技術がAiの再熱のきっかけになったといっても過言ではありません。ディープラーニングとAiは違う？では、Aiとディープラーニングが分けられている理由、そしてAiとディープラーニングは何が違うのかという点んについてです。AiとはArtificial Intelligenceの略で人工知能という意味を持ち、定義については確定したものがないですが多くのばあい人の知的な振る舞いを模倣したコンピューターと認識されています。一方ディープラーニングとはAiの学習方法の中の１技術であるといえ、Aiが人工知能全体を表すものであるとすれば、ディープラーニングはAiがより正確な情報を導き出すための技術であると説明すればわかりやすいでしょう。ディープラーニングの仕組みではディープラーニングはどういった仕組みなのかという点ですが、ディープラーニングは、人間の脳神経の構造を模倣した『ニューラルネットワーク』をベースにしています。ニューラルネットワークについての詳しい解説は上記の記事にて行っておりますのでここでは割愛いたします。ディープラーニングは長い間解決されていなかった単純な情報しか処理、表現できないという問題を解決するため、多層（ディープ）化するといった工夫がなされたものです。仕組みとしては、一つの問題に対して多角的な層からアプローチし、学習をするといったイメージで、ディープラーニングは学習の層を増やし複雑さに対応したおかげで分析精度が飛躍的に上がったのが特徴になります。ディープラーニングを利用したAiの例としては、『画像認識』や『音声認識』、『自然言語処理』等でディープラーニングでビッグデータを処理することでよりAiシステムに信頼性や正確性が出るとされています。これら3つの技術については下記の記事でも詳しく解説しておりますのでご覧ください。ディープラーニングの4つの手法そんなディープラーニングは4種類の手法に分けることができます。①ディープニューラルネットワーク②畳み込みネットワーク③再起型ニューラルネットワーク④オートエンコーダ①ディープニューラルネットワークディープニューラルネットワークとは、ニューラルネットワーク内の層が多層（ディープ）化されている仕組みになっています。ディープラーニング・ネットワークでは、各ノード層は、前の層から受けた出力を基にして新しく別の特徴一式でトレーニングします。ニューラルネットワーク内を進めば進むほど、ノードはさらに複雑な特徴を認識できるようになります。②畳み込みネットワークまた、畳み込みニューラルネットワークとは順伝播型人工ディープニューラルネットワークの一種です。尤も、この畳み込みという名前の由来二項演算という計算の一方法の名前から来ています。畳み込みニューラルネットワークは、従来のニューラルネットワークに新しい種類の層を導入し、異なる位置や大きさ、視点に対応する能力を向上させるように拡張されています。さらにネットワークは、数十から数百のより深い層を持つようになり、画像や音声、ゲームの盤面やその他の空間的なデータ構造の階層的なモデルを作ることができるようになりました。③再起型ニューラルネットワーク再起型ニューラルネットワークとは、時系列の情報に適した手法です。Aiにおいて学習データを蓄積するには過去のデータももちろん侮れません。再起型ニューラルネットワークでは過去と将来のデータの重要度をバランスよく保てるような仕組みを兼ね備えており、今の時点では関係はないが、将来のある時点では関係があるような情報までしっかりと把握できるというのが特徴です。④オートエンコーダ最後、オートエンコーダとはニューラルネットワークのうちの一つの手法で、入力されたデータに次元削減の処理をして、特徴抽出するるものです。つまりオートエンコーダは情報量を小さくした特徴表現を獲得するためにあり、小さくなっていた情報のなかにも特徴をつかむための重要な要素があるかもしれないわけで、その情報を圧縮していく過程をエンコーダと呼び、復元する過程をデコーダと呼びます。エンコーダは入力を低次元に表現することができ、デコーダは低次元から復元する能力を持ちます。まとめ本記事ではディープラーニングの基礎知識として、仕組みや手法などについて解説いたしました。Ai自体は1980年代から登場していた技術ですが、いまいち大量に学習することができなかったり学習データを処理する能力が弱かったりと正確な情報や思ったような情報が得られず、話題に上ったのも一瞬のうちで何度も忘れられてきました。Aiが登場したのはつい最近だと勘違いしてしまっている方も多いでしょう。しかし今回Aiが再度ブームとして注目されているのは『ディープラーニング』技術でもって、Ai本来の力がさらに発揮されると期待されているからです。Aiチョイスのコラムではディープラーニングを活用したAiシステムの事例等を多数ご紹介しておりますので他コラムもぜひご覧ください。