業種・業態「情報・通信」の記事一覧
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Aiトレンド・特集
次のトレンドはAiが決める！ECサイトとリアル店舗の双方で活躍するアパレル業界のAi
近年では洋服を含め、たくさんのモノであふれている時代です。人々は十分すぎるほどの服を持っているため、帝国バンクによると中小企業を含む国内のアパレル企業の半数は売り上げが前年を下回り、20％が赤字に陥っているとされています。しかし、たくさん服を持っているからと言って、もう必要ないと思っている人が多いとか、ファッションに興味がなくなってきているとか、そういうわけではもちろんないのです。アパレル業界の業績不振の原因は、服の流行を捕まえられなくなり、流行をつくれなくなったからに他なりません。そんな中、アパレル業界は今、Aiの活用に注目しています。Aiを活用して、次のトレンドを捕らえに行こうというのです。一体それはどのような方法なのでしょうか。そして、アパレル業界にAiを導入することにはどのような利点があるのでしょう。今回はそんな疑問について解説していきます。アパレル業界でAiはどのように活用されるのかアパレル業界でのAi活用は、リアル店舗での活用とECサイトでの活用の2パターンが考えられます。それぞれの活用法を別々に見ていきましょう。リアル店舗でのAi活用earth music&ecologyなどの若い世代の女性向けファッションブランドを展開しているストライプインターナショナルでは、2019年度の事業計画の目玉にAiのデータ分析強化による仕入高の大幅削減を掲げました。2018年に、同社主力ブランドのearth music&ecologyでAiによる在庫最適化の検証を実施したところ、値引き率が大幅に改善され、利益が2倍に跳ね上がったといいます。この結果を受けて、2019年度では全ブランドでAiによる需要予測や発注の最適化、値引きの最適化を実施し、仕入高のさらなる削減を目指しているということです。これにより、無駄な在庫を持たなくなることで、値引き率を抑制し、粗利の向上を見込むことができるようになります。更には、在庫管理にAiを活用することで、『何が売れている』『何が売れていない』というのがはっきりデータとして可視化されるようになりますので、お客の購買傾向などを分析しながらトレンドをつかむことも可能になるでしょう。ECサイトでのAi活用ECサイト内では、WEB接客やAiチャットボットの機能を搭載することで、顧客のサイト閲覧履歴や購入履歴をもと需要予測や顧客対応に生かすことができるようになります。それに加えて、衣料品の試着サービスやパーソナルスタイリングサービスなどの特色あるサービス群も取り揃えることで、顧客の利便性の向上や満足度の向上につながることも期待できるとされています。このように、リアル店舗で活用されるAiが蓄積したデータとECサイトで蓄積したデータをもとに、更に効果的な発注を行うことができたり、精密な需要予測を行うことができるようになるということです。Aiで利益率が10％上がる？続いては実際、Aiをアパレル業界に活用したところでどのような結果が得られるのかというところについて解説していきます。先ほどご紹介したAi活用方法においてもそうですが、Aiが分析とは、具体的にどんな分析をしているのかというと、主に下記の2点です。①時系列分析②画像認識分析①時系列分析まず、時系列分析とは、過去から現在に至るまでの流行の動きの法則を統計的に導き出すということです。その法則をAiが発見することで現状の分析とかけ合わせながら次に何が売れるかの分析ができます。というのも、感性には『法則性』があるからです。『この色の服を着たい』といったことや、『こんな形の服を着たい』という要望はいずれも感性から生まれます。しかし、こうした感性はきわめて複雑で、人間にはその感性の法則を理解することができません。しかし、Aiは、与えた情報を片っ端から処理して分析をしていきますので、Aiに与える情報が多ければ多いほど、プロのスタイリストやアパレル会社んおバイヤーでも見落としがちな法則を見つけることができます。例えば、『2年前に〇が流行り、昨年は◇が流行ったので、今年は△が流行る』と予測できるようになるということです。②画像認識分析もう一つ、画像認識についてです。画像認識とは今までの記事でも何度か触れたことがありましたが、いわゆるAiに意味のある画像を見せるとAiがその画像の意味を理解することができる能力のことをさします。これがどのようにアパレル業界で役立つかというところですが、例えば過去に流行したジャケットの写真と売れ残ったジャケットの写真を大量にAiに読み込ませることでAiはジャケット写真の時系列分析を行い、次流行るジャケットのデザインを予想することができます。そのうえで、デザイナーがAiの予想を参考にジャケットをデザインすれば流行を先取したジャケットを作ることができるといったプロセスが完成されます。これらの方法をアパレルの需要予測に用い、それが示すとおりに販売を行ったところ、驚くべきことに、あるアパレル企業では実際に的中率５％、利益率が10％も改善されたのです。今後のトレンド作りはAiが従来『人の力』で行う需要予測では過去に『ジャケットがよく売れた』という事実まではわかりましたが、それが『なぜ売れたのか』という理由は曖昧でした。デザイナーやクリエイターと呼ばれる人々が長年の経験と勧で次のトレンドを定義付けていたわけですが、それは人の感覚や予想の域を出ませんし、能力によってばらつきもあります。『当たる年』『当たらない年』も当然出てくるでしょう。ところがAiは『商品が売れている客観的な因果関係』を照明することができるのです。ここまでにご説明してきたリアル店舗でのデータ分析、ECサイトでのデータ分析、画像認識、時系列分析など、Aiを駆使することで今後はファッションの流行をAiが捕らえることができるようになるのではないでしょうか。すると、アパレル業界が今後大きく変化していくことは間違いありません。まとめこのようなアパレル業界におけるAiの活用は５年後10年後の話ではと思っている方も少なくないかもしれませんが、すでに『売れ筋』商品を先読みするための取り組みにAiを駆使したベンチャー企業が参入してきています。こうしたアパレルベンチャー企業をはじめ、アパレル業界が挑戦し始めているAi化は大量のデータを集めて顧客の感性を分析することにほかなりません。これまで感性は一個人特有のモノであってコンピューターでの分析は難しいものであると考えられてきましたが、ビッグデータとAiがあればコンピューターは感性に急接近することができるようになります。要するに、Aiが人間の感性をつかんでしまえばほぼ確実に流行を捕らえた売れる服を作ることができるということです。今後はAiを活用することでアパレル業界は大きく変化し、人々のファッションセンスもますます磨かれることにつながるのではないでしょうか。
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Aiトレンド・特集
Ai×IoTでさらに生産性UP？Ai×IoTが企業にもたらすメリット・デメリット
近年、インターネット通信環境が整ってきたこともあり、モノがインターネットにつながるIoT製品が様々な場所で利用されるようになってきました。それは企業や飲食店などに限らず、一般家庭で利用できる家電製品などでも利用されるなど、IoT製品は多くの場面で活躍している注目の製品です。と、さらに近年ではこうしたIoTに加えて、Aiを活用した、利便性や生産性をさらにアップさせるシステムを導入する企業が増えています。Ai×IoTを企業に取り入れることで、企業はいったいどのようなメリットがあるのでしょうか。そもそもIoTとはAi×IoTについてご説明する前に、まずIoTとは何かという点について解説します。IoTとは簡単に言うと『モノのインターネット化』、つまりはこれまでインターネットに接続されていなかった、もしくはインターネットとは無縁と思われていたモノがインターネットとつながることで、インターネット上でモノを管理したり、情報を整理したりすることができるわけです。極端な話、ベッドがIoT化されると、寝ている人の心拍数や呼吸の状況など、健康状態を常に把握したり、データ化された睡眠時の状況を見て自ら睡眠の質が改善できたりします。わかりやすい例として、これまでインターネットとつながることをなかなか予想しえなかった『ベッド』をご紹介しましたが、実際にこうしたIoTベッドは医療現場や介護施設などでも取り入れられているのだそうです。要するに、IoTはモノがインターネットに接続されること、そしてインターネット上で外界やモノに係る情報をセンサーで収集することができる便利なモノということです。AiとIoTを組み合わせるとはIoTはモノのインターネット化、一方Aiは大量のデータを学習することができ、人間同等、もしくは人間以上の知的判断が可能になる人工知能技術です。これらを組み合わせるというのは、簡単にいうとIoTが生み出したデータや収集した大量のデータ群を、Aiが学習するというような、お互いの足りない部分を補うといった形です。Aiの中には、Ai自らが学習用のデータを生みだせるものもありますが、人間が時間をかけて教えたり、人間が長年の間蓄積してきたデータを学習させたりする方式が一般的なAiの学習方法になります。ですので、人間以上の知的判断を可能にするには、当然ながら十分な学習データが必要になってくるというわけです。一方IoTにおいては、クラウドコンピューターで情報の収集や処理、管理を行います。ハードウェアは年々進化するものの、多くのデータを処理するソフトウェアがなければネットワークにつながっただけで、製品によってはあまり利便性がないものもあります。このように、AiとIoTが組み合わさることにより、Aiが処理すべきビッグデータはIoTから収集し、IoTにおける高度な処理のためにAiが活用され、お互いに足りない部分を補完しあうことができるというわけです。Ai×IoTを企業が取り入れるメリットここからは、実際にAi×IoTを取り入れた企業の例をご紹介しながら、企業がAi×IoTを取り入れるメリットについてご紹介してまいります。正確に情報を管理することができるまずは、企業の情報管理などにおいてAi×IoTを取り入れることで、インターネット上のクラウドを用いて情報を管理したり、Aiが処理を行ったりしますので、ヒューマンエラーを防ぐことができます。結果的に、正確な情報を管理し、それを続けることができるというわけです。実際に東芝は活動量計を作業員の動きをとらえるためにAi×IoTを活用し、作業の効率化を図ろうとしています活動量計は腕に巻きつけるタイプで、台車移動や歩行、手作業、静止といった4種類の作業内容を推定することができます。これらの情報はたった1日で分析され、標準作業工数とのギャップを把握し、改善が行なわれ、作業エリアを分類し作業状態を計測すれば、どこにギャップが存在するかが詳細にチェックすることが可能です。作業効率の最適化も可能更に、IoTが収集したデータをもとにAiが最適な作業方法を提示することで、作業効率の向上や生産性アップなどを図ることができます。特に、このシステムの導入が革命であるとされている業種は宅配業です。近年宅配業界で問題視されているのが受取人の不在による再配達問題です。再配達では再びドライバーが不在であった受取人の自宅まで荷物を配送する必要があるためその分コストもかさみます。これらの対策として分譲マンションなどからすでにIoT宅配ボックスなども導入され始めていますが、配送業者にも配送ルートを最適化するサービスの導入が始まっています。このシステムは、アプリやパソコンから受取人が配達希望の時間などを入力し、それらの情報をもとにAiが最短ルートをドライバーに提示するというものです。荷物の受け取り時間、配送業者の到着の時間が近づいてきたら、受取人にメールで知らせることもできます。マーケティングでは欠かせない需要予測も可能人がモノを買いたくなる時期、購買欲をそそられる商品などは、変化することがあります。そこへ過去の売れた商品、売れなかった商品などの大量のデータを収集し、それらをAiに読み込ませることで、次にヒットする商品を考え出すことができるようになります。earth music&ecologyなどの若い世代の女性向けファッションブランドを展開しているストライプインターナショナルでは、2019年度の事業計画の目玉にAiのデータ分析強化による仕入高の大幅削減を掲げました。2018年に、同社主力ブランドのearth music&ecologyでAiによる在庫最適化の検証を実施したところ、値引き率が大幅に改善され、利益が2倍に跳ね上がったといいます。また、在庫管理にAiを活用することで、『何が売れている』『何が売れていない』というのがはっきりデータとして可視化されるようになりますので、お客の購買傾向などを分析しながらトレンドをつかむことも可能になりました。Ai×IoTカメラの導入で防犯もばっちり更に近年ではIoTカメラにAiを搭載した防犯カメラもあります。怪しい人物を大量の怪しい動きをする人物データを学習したAiが、店頭で怪しい人物を見つけるとその人物の動向を追うことができるという高セキュリティなシステムです。実際にこれは、アメリカの無人コンビニ『AmazonGO』にも導入されており、防犯の他にも在庫管理や客層の把握などにも利用されています。まとめ今回は、Ai×IoTを導入した企業や店舗の事例を交えながら、企業がAi×IoTを導入するメリットについて解説いたしました。Ai単独ではできないこと、IoT単独ではできないことそれぞれをお互いに補い合ったAi×IoTのシステムを導入することで、企業は今まで以上に生産性の向上や作業効率の向上を図ることができるでしょう。こうした技術の活用は社員や出資額の多い大企業に限らず、中小企業や飲食店などの個人店舗への導入ももちろんできます。逆に言いますと、中小企業や個人店舗には店舗やオフィスに常駐するスタッフが少ない可能性もあります。そうした企業や店舗こそ、人間の目の行き届かない場所や、人間が作業をしなくてもよいような単純な作業などをAiやIoTに任せることで、人材コストを削減することも可能です。是非、Ai×IoTを導入して、より良い企業作り、店舗作りを実現しませんか
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Aiトレンド・特集
SNSでAiはどのように活躍しているのか？意外な活躍の場をご紹介
SNSには、大量の情報があふれています。SNSは個人で利用している人から企業で利用している人など様々で、マスコミがまだ知らないリアルな情報を持っているとされています。マスコミは情報源に対して情報を集めることしかできませんが、情報源であるSNS上の個人は、自分自身が情報です。要するに、個人がもつ自分自身の身の回りに関する情報は常に正確かつ最新であるということです。この、SNS上に集まった情報はビッグデータと呼ばれ、行政も企業も『宝の山』とみなしています。情報の価値を知っている企業の多くは、Aiを使ってSNS上の情報を集め、近未来を予測しようとしています。今回は、経営者は必見のSNSに関するAiの活躍の場をご紹介していきたいと思います。SNSとAiの関係性とはSNSにAiを利用するとはどういうことだというところですが、SNS上の情報源に対してAiを巡回させることで、必要かつ有益なデータを掘り起こすことができる、いわゆる双方は相性の良い関係であるということです。情報の山からどうやって宝を掘り出すのか前述のとおり、SNSは情報の『宝の山』であるといわれています。こうした宝の山から誰もが宝を見つけ出したいと思うのが普通でしょうが、人間の手でそれを掘り起こそうとすれば、膨大なコストと時間がかかってしまいます。つまり、SNSから情報の宝を掘り出すには不要な情報を捨てる作業が欠かせないということです。『おはよう』は不要、『○○食べたい』は必要SNSの情報の中には、『おはよう』などのあいさつや、それらに伴う会話なども含まれています。ところが、単なる挨拶は不要な情報にすぎませんから、こうした情報に関しては捨てる作業を行わなければなりません。ただ、Aさんが『朝はグラノーラというものを食べみたい』と投稿していたのに対して、Bさんが『そんなのがあるんだね、私も試してみようかな』と投稿していたらどうでしょう。それらにはマーケティングに重要な下記のような情報が含まれています。・グラノーラを食べたことがない人がいる・AさんとBさんの所在地でグラノーラの口コミが始まった・○歳（AさんとBさんの年齢）の人はグラノーラに興味を持ち始めているグラノーラメーカーなどの朝食ビジネスに商機を見出そうとしている企業なら、この3情報は貴重なマーケティング情報になるということです。これはグラノーラや食べ物に限ったことではなく、アパレルメーカーなど、トレンドをつかまなければならない業界においても同じ事が言えます。SNS上に散乱している人々の口コミには意外にも有益な情報が隠れているのです。Aiを使って情報分析Aiは、ビッグデータを構成する一つ一つの情報を読み込み、整理し、分析して法則性を見つけることで、近未来を予測します。大量の情報の中から、人間が一つ一つ確認し、有益な情報と、無価値な情報を仕分けしていくのは大変な作業ですから、SNS上の情報の分析にはつまり『Ai』を利用するしかないのです。また、『グラノーラというものを食べてみたい』という言葉と『グラノーラ食べた』という言葉に、微妙な意味の違いがあるのも非Aiコンピューターには見抜くことができません。前者はまだ未経験、後者は毎日のルーティーンかもしれないという点に違いがあるのにお気づきでしたか？こうした微妙なニュアンスの違いにもAiであればしっかりと情報を分析し、把握することができるのです。各企業のAi活用例SNSの需要は年々拡大しています。もはや企業が今後SNSとAiを活用するのはマーケティングにおいて必須であるともいえるでしょう。ここからはすでにSNSとAiを活用している企業の例についてご紹介していきます。キリン株式会社でのAi活用例キリン株式会社では＜一番搾り＞のマーケティング調査のため、2015年からTwitterおよびInstagram等のSNSを対象にしたソーシャルメディア調査を行なっています。消費者がSNSで一番搾りについて語った内容を分析すれば、街頭アンケートよりも効果的に消費者の心理をつかむことができます。CMの評判がわかれば改善策を検討することができますし、一番搾りの支持層がわかればその層に向けたプロモーション、そして新たな層へのマーケティング法を試行錯誤していくことができます。ただ、キリンはこれらの手法を取り入れた当初、『一番搾り』のワード探ししかしておりませんでした。そうすると、『一番搾り』と投稿せずに『ビール』と投稿していたとすれば、その投稿ははじかれてしまうことになってしまうのです。そこでキリンはそののち、Aiによる文章解析に加え、投稿写真も解析することにしました。Aiの画像認識技術を利用すると、一番搾りのラベルが少し映っているだけでも写真から文字を検知することができます。こうした取り組みによって、一番搾りが最も消費されている生活シーンを割り出しまし、『一番搾りはスナック菓子などの軽食と一緒に飲まれることが多い』という事実が明らかになったのです。これまでは、『一番搾りは食事の場で飲まれることが多い』と予想されていた分、キリンはAiによるSNS解析結果を新たなマーケティング戦略に利用することができるようになりました。NewsdeckでのAi活用例Newsdeckは、一般の人がSNSにアップした事故や災害などの動画や静止画を収集し、投稿者と連絡を取って動画・静止画の使用許諾を得て報道機関に提供するサービスです。主にNHK、フジテレビ、テレビ朝日などが利用しています。Aiは交通事故や家事、爆発、煙、やじ馬などの動画や静止画を学習し、それらと類似性のある動画や静止画を次々に拾い上げていくことで、報道機関にいち早くリアルタイムの情報を提供します。実際に、東日本大震災の際は、SNS上に投稿されたリアルタイムの映像や情報を活用してメディアが現地の様子を全国に報じたり、支援や援助をおこなった例がありました。SNS上の情報は特にリアルタイム性があることがわかります。野村証券でのAi活用例野村証券では、景況感指数と、鉱工業生産予測指数に関するSNS上の情報をAiによって抽出し、センチメント評価を行うことで、双方の指数を算出しています。日次の景況感を効率的に推測することができる上に、SNS上に投稿される日々の仕事や景気に関する書き込みを抽出することで、株価や為替などのオープンデータと組み合わせ今後の動向をいち早くとらえることが可能になりました。まとめ今回は、SNSにAiを活用するということはどういうことかという点と、企業が行っているSNS×Aiの活用事例をもとに、SNSにおけるAiの活躍の場をご紹介いたしました。SNSには、膨大な情報が眠っていますが、それらを有効的な資源であると認識し、活用している企業はまだ少ないのではないでしょうか。しかし、今後は今よりもますますSNS社会となっていく可能性が非常に高く、それに伴い、SNS上の情報はさらに膨大な量となっていくことでしょう。それらの中に含まれる『情報の宝』も当然増えていきます。また、SNSは近年、TikTokやインスタライブ、YouTubeなど文字から動画に行こうしつつあります。Aiは音声認識技術も持ち合わせていますので、今後動画SNSについてもAiで分析ができるようになるかもしれません。いずれにせよ、SNSやAiをうまく活用してマーケティングに大いに生かしていくことが大切です。
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Ai搭載のおもちゃが子供に与えるメリットデメリットを考えてみた
ICT教育など子供の成長過程においてインターネットやAiなどの技術を有効的に活用する場面が増えてきました。これらは、今後のネット社会、最新技術を多く活用する社会において、教師や親の効率化にとどまらず十分に技術を活用できる人材育成や、苦手意識をなくすための取り組みのためでもあるとアナウンスされています。特に、科学・技術・工学・数学の教育、すなわちSETM教育においては、Aiを搭載した教育玩具も広がってきているところです。このようなおもちゃは学校教育や塾などの教育現場にとどまらず、比較的低価格で購入することができるようになったことから、家庭内での利用も気軽にできるようになってきました。しかし、Aiを搭載したおもちゃは、なんだか不安であるという方も少なくないのではないでしょうか？そこで今回はAiを搭載したおもちゃを子供に与えるデメリットやメリットについて見ていきたいと思います。Aiを搭載したおもちゃはどのようなものかそもそも、Aiを搭載したおもちゃとは、名の通り、Ai(人工知能)を搭載したおもちゃなのですが、実際それはどのようなものなのか気になりますよね。ここからは実際の例を挙げてAi搭載のおもちゃについてご説明します。COZMOの例COZMOは、子供が自らプログラミングすることで、思い通りに動いてくれる可愛いロボットです。プログラミングといっても難しくなく、ブロックを組み合わせていく感覚でロボットのプログラムを完成させられるので、子供でも簡単に操作できます。COZMOは2016年にアメリカで発売されて以来、驚異的に売れているおもちゃであり、日本ではタカラトミーが同製品を2万6980円で販売をしています。COZMOの特徴COZMOの特徴はAiが環境を自動で認識し、人がそこにかかわらなくても機械自身が勝手に行動して学習する点です。ユーザーとの間で何らかのやり取りをすればするほど、Aiは人間との関係性を強く学習することができます。放っておいても、自分で学習や進化をしていくため、おもちゃやロボットというよりはペットの小動物というて邦画感覚的には近いでしょう。また、自分で学習をする上に、ユーザーとの関係性で性格も変化します。基本的にはやんちゃな性格だが、ハイタッチを要求してきたときにきちんと対応をすると、気を許してくれる正確になる一方で、振り回したりすると怒りを表現し、それらを続けてしまうと性格が悪くなるようです。表情と声を使って感情を表現するため、今どのように感じているのかわかるようになっています。Ai搭載のおもちゃを子供に与えるメリットでは、このようにAiを搭載したおもちゃを子供に与えるメリットとはどのようなことがあげられるのでしょうか。メリットデメリットそれぞれありますが、まずはメリットから見ていきましょう。情操教育に役立つ先ほどのCOZMOの例もそうですが、Aiを搭載したおもちゃは自分の感情があるかのように振る舞い、笑ったり怒ったりもするし、時々想定外の動作を見せます。子供もCOZMOのそのような振る舞いに合わせるような対応を取りますので、まさしくペットと接するのと同じ様な状況が生まれるということです。実際、病院や介護施設にもセラピー効果があるとして採用されている例もあります。客観的に物事を見る練習にも視点の切り替え、いわゆる客観的に物事を見るということを学べるという点もメリットとしてあげられます。というのも、子供にとって、第三者の視点からものを見なさいといってもハードルが高いものですが、成長するにつれて、自分以外の視点からの風景の見え方というものが想像できるようになっていくわけです。それを幼いころからCOZMOなどのAiを搭載したおもちゃを活用することで、実際の見え方を知ることができるというのは、他社支店の構築のみならず自分自身の客観視にも役立てることができるでしょう。プログラミング教育に役立つ更には、COZMOは自分でプログラミングをすることで思い通りに動いてくれるという機能をもっています。プログラミングとは、学校教育の中でも必須項目となるなど、今後の情報化社会を生き抜く中で必要不可欠なものとなっていっているわけですが、それを幼いころからおもちゃを利用して身に着けていくことで、苦手意識などの壁を取り除くことが期待できます。Ai搭載のおもちゃを子供に与えるデメリットとはいえ、幼いころから機械とコミュニケーションをとらせることで、きちんとした生身の人間とのコミュニケーションが難しくなるのではという疑問や、デメリットなどもちろん上げられます。人間とのコミュニケーションへの懸念幼いころから機械を操作したりプログラミングなどで自分の思うようにおもちゃを動かしてしまうことができるようになることで、生身の人間とのコミュニケーションにおいて、自分の思うようにいかなかったときの対象法などが分からなくなってしまうことなどが懸念されます。長時間のゲームなどの問題を拡大させる可能性も近年は任天堂スイッチやWii、そしてスマホゲームなど、気軽楽しめるゲームが多く出回ったことで、子供の長時間のゲームなどの問題も出てきています。Aiのおもちゃもしかり、教育や勉強の一部となる部分はあるとはいえ、学校の勉強の妨げになるようであれば穏やかではありません。まとめ今回は、Ai搭載のおもちゃの例と、それらを子供に与えるメリット、デメリットについてお伝えしました。アレルギーなどが原因でペットを飼うことができない家庭もあるかもしれませんが、Ai搭載のおもちゃはペットのように小さな子供たちの情操教育を担うことができるようになるかもしれません。また、価格も比較的低価格ですので、家庭への導入もしやすくなっています。今年2020年から小学校においてプログラミング教育も開始されるため、家庭だけでなく、学校現場やプログラミング教室におけるSETM教育やAiの活用などの需要が高まってくることが予想されます。Aiを搭載したおもちゃは幼いころにとどまらず、年齢が上がっても、センサーや動作をプログラミングできるなどSTEM教材としても最適ですので、今後の社会を生き抜く若者には、とても便利なものかもしれませんね。
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Aiトレンド・特集
企業がAi面接を導入するメリットとデメリット
作業効率化や、人の手に代わって作業にあたることができることから、人手不足解消の面でも注目が集まっているAi。実はそのAiが近年、企業の面接にも注目され始めているということを御存知でしたでしょうか？採用を機械任せなんてと思われる方もいらっしゃると思いますが、実際にアマゾンなどのグローバル企業ではすでに活用が始まっているのです。一体Aiに面接を任せてしまうことにどのようなメリットがありどのようなデメリットがあるのでしょう。今回は、Ai面接について深く掘り下げて解説していきたいと思います。Ai面接とはそもそも企業において面接とは企業の理念に合致した人材を選りすぐるためのふるいにかける手段と言えます。ところが企業が採用に心血を注いでも短期間で離職されてしまうケースも少なくありません。また、グローバル化などもあり就職の選択肢も広がってきていることから、企業側からするとどのような採用をすべきかの判断が難しくなってきている面もあります。 一方Ai面接とは、スマートフォンやPCといった電子機器を介し、企業の面接官に代わってAIが応募者の資質を判断するサービスのことです。とはいえ、一次面接から採用までのすべての行程をAiが担当するわけではなく、Ai面接は採用に至るまでの面接の1つに過ぎません。就職希望者はスマートフォンなどの電子機器を介してAiに出される質問に対して受け答えをし、その質問中の表情などもデータとして収集されていきます。これらのデータをもとに、柔軟性があるか、理解力があるかなどの複数の項目で評価が与えられることになるわけです。このように、映像認識や言語認識、ディープラーニングなどの技術を利用することで、人間よりも高いパフォーマンスを遂行できるようになりました。つまり、Aiは人間の先入観に囚われない意思決定ができることから、面接においても潜在的な能力や資質を見出すことができると期待されているということです。Ai面接のメリットでは、企業においてAi面接を導入するということはどのようなメリットがあるのでしょうか。1次面接の代替で人材不足解消も現在多くの企業において人材不足が叫ばれていますが、これまで採用担当によって行われてきた一次面接に代替されるというイメージが近い為、最も対応人数の多い一次面接をAiが担当することによって、採用担当は他の仕事に集中することができるようになります。更にはグローバル化により海外からエントリーする応募者も増えてきている中、Ai面接であればスマートフォンやPCなどのデバイスを通して遠隔で面接を受けることが可能で、一次面接の時点でわざわざ日本に来てもらう必要がありません。また、日本在住者にとっても同じです。企業によっては面接のための交通費を負担しているところもあるかもしれませんが、地方から企業まで足を運ばせる必要がなくなるので交通費の削減にもつながります。このように、場所を選ばないAi面接が人材不足を補う上に、採用の幅を広げることができることによって、最終的に多くの人材を採用することができるようになると期待されています。公平性の維持面接のばらつきが抑えられ、公平性が保たれる点もAi面接のメリットとしてあげられます。特に一次面接の段階では受験者も多いうえに採用側のスタッフの数も多くなりますので、スタッフによって判断基準が生じる場合があります。しかし、Ai面接はエントリーした人を皆同じ条件下で合否を決めることができますので公平性を維持することが可能です。Ai面接のデメリットとはいえAi面接にはもちろんメリットだけではありません。ここからはAi面接のデメリットんについても解説して行きたいと思います。Aiの判断をうのみにできないAi面接はビッグデータをもとにすべてのエントリー者を公平にジャッジできるというメリットはありますが、一次面接に相当する段階とはいえAiの判断が採用不採用に直結するためすべての判断を鵜呑みにしてよいのかという疑問は生まれてきます。ですので、Ai面接の判断を人が再確認する必要も出てくるでしょう、ただ、その場合、Ai面接がどのくらい作業効率化につながっているのかは検討する必要があるといえるかもしれません。すべての資質を計算することは難しいまた、Aiのジャッジにも得意分野不得意分野があります。不得意分野としては組織力やリーダーシップといった資質を見抜くことです。こうした資質はAi面接よりもグループ討議を用いた面接のほうがエントリー側も実力を発揮しやすい上に、採用側も判断の漏れを防ぐことができるでしょう。企業によってはAi面接の活用がエントリー等ごく初期の面接に限られてくるといった場合もあるかもしれません。Ai面接『SHaiN』とはどんなもの？Ai面接は作業効率化、人材不足の解消などのメリットがあげられる半面、すべての判断を鵜呑みにできないなどのデメリットが存在することがわかりました。とはいえ様々なビジネスシーンで活用が始まってきているAiですから、採用面のAiも今後進化を続けていくのではないでしょうか。ここからは代表的なAi面接サービス『SHaiN』の事例を用いてより詳しくAi面接について解説していくこととします。SHaiNとはStrategic(戦略) Hiring(採用) Ai(人工知能) Navigator(装置)の頭文字を取ったもので、スマートフォンが面接官の代わりになりエントリー者の様々な資質を数値化しレポートにまとめる機能が搭載されたサービスです。SHaiNによる面接時間は約60分程で、60分間の間にバイタリティ、イニシアティブ、対人影響力、柔軟性、感受性、自主独立性、計画力という7つの項目について質問が行われます。さらに受検者の回答した内容がすべて文字起こしされ、受検者が話した言葉がデータとして残されます。エントリー者側の操作法としては、スマホなどの画面上に表示されたアプリの指示にしたがって本人認証を行い、『面接開始』のボタンをクリックすればスタートができますので簡単です。エントリー者の回答に与えられる時間は1分間、その間に質問に答えなければなりません。回答中はスマホのカメラが起動して答えている様子が動画で撮影されます。また、受け答えが不十分な場合は質問に何度も詳しく繰り返し質問される場合もあるといいます。質問が終わると、5営業日以内でSHaiNが独自に開発したメゾットを用いて専門スタッフがその候補者の資質を評価レポートとしてまとめ、企業側に提出をします。このように、SHaiNはあくまでも一次面接などの初期段階の『資質』を判断するものであって、採用の合否を決定するものではないといいます。ですから、レポートにまとめられた資質をもとに、企業側は二次面接、三次面接を重ねていくというわけです。まとめ『Ai面接』ときくと、Aiが採用の決定までを行うものとイメージされがちですが、現段階では人間の採用をコンピュータにすべて任せてしまうリスクは少なくなく、すべての判断を鵜呑みにできるわけではありませんので、あくまでも『一次面接』などの初期段階の代替のイメージと思っていただくと良いでしょう。とはいえ、人間の資質を判断するのは採用において企業の色と合うかどうかを判断する部分でもありますから重要な事項であると言えます。しかし、この重要な部分が人間の判断ですと、どうしても気分や好みに左右されてしまうことが少なくありません。その点Ai面接であればそれぞれの価値観や経験などについて平等に評価されるという面もあります。また、SHaiN導入企業では、大人数の書類選考を行う大企業の新卒採用選考ではAi面接の導入で選考期間を短縮して効率化することにも成功したといい、地方企業ではAi面接導入によって遠方まで面接を受けに行くハードルが下がったことから応募者数が増大し、採用人数をふやすことにつながったケースもあるといいます。人間には判断ができない潜在的な部分も瞬時に公平な判断をくだすことができるAiは、採用面でも活躍の場が増えていきそうですね。
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Aiトレンド・特集
コロナウイルスの感染拡大防止対策にAiの活用も。感染の早期発見も可能に！？
中国武漢から感染が広がっている新型コロナウイルスですが、すでに日本でも流行が拡大しつつあります。こうした事態に対応する一つの方法として、中国のスタートアップ企業などではAiを活用したツールが導入され始めました。それらのAiツールは、肺炎の広がり方の分析や感染者の特定、治療の効率化などの分野において役立っているとされています。本記事では、コロナウイルスなどの感染症拡大防止対策としてAiがどのように活躍するのかという所について、実際の活用例をまじえながらご紹介していきたいと思います。Ai顔認証で発熱した人を特定肺炎の典型的な症状の一つとしてあげられるのが『発熱』です。この、発熱を早期発見するツールとして、中国のAiユニコーンである『メグビー』では従来の赤外線センシング技術にAiの顔認証技術などを組み合わせた『Ai体温測定システム』を開発しました。Ai体温測定システムは地下鉄などの公共施設におけるスクリーニング効率化に有効的で、人ごみの中から高体温の人をAiよって識別し、発熱を疑われる人がいれば各医療機関へアラームで知らせることができます。その識別範囲は3メートル以上5メートル以内となり、マスクや帽子で顔が隠れていても識別が可能で、最大毎秒15人の体温測定ができるとのことです。誤差はプラスマイナス0.3℃に抑えることができるといいます。SNSからコロナウイルス感染状況をAiが多角的に分析 Aiによる顔認証ですでに感染したであろう人を特定することもできますが、感染拡大を防止するには、どこで感染者がでて、感染者がどのような経路をたどって行動をした可能性があるのかなどを分析する必要もあります。 それらの対策として、コロナウイルス感染状況をSNSで監視し、Aiで分析するシステムが『株式会社spectee』から登場しました。コロナウイルスの発生場所をAiが検知同システムは、コロナウイルスの感染に関する様々な情報をSNSからリアルタイムに収集、解析し、発生場所を特定して、関係期間に情報提供をする仕組みです。AiがSNSに投稿された最新の情報をもとに、よりリアルタイム性のある情報を提供することが可能になることで、人々の行動範囲を事前に制限し、感染拡大を防止する対策をとることが可能になります。また、同社はコロナウイルスの感染拡大防止対策だけではなく、地震などの自然災害時などにもこうしたAiツールの活用を行っており、すでに官公庁、地方自治体、民間企業など、国内約300社に提供しています。 以外にもSNSの情報というものは侮れないもので、リアルタイム性があったり、投稿場所が把握できたりすることから、東日本大震災の際には支援物資などの提供などでもSNSが大いに活用されました。今回のコロナウイルスの感染拡大防止対策としてもSNSの情報を分析したり解析したりすることで、より地方に特化した情報を配信することができたり、リアルタイム性のある情報を発信することができるようになったりします。ただ、これらの膨大な情報を人間が分析、解析するのは難しいのが現状ですので、Aiを活用することでその業務の効率化を行うというわけです。日本語へ翻訳も可能また、SNSへのコロナウイルス関連の投稿は日本人だけが行っているわけではありませんので、もちろん中には中国語や英語など外国語で書かれた投稿も存在します。特に、海外の情報は日本に届くのが遅い場合もあり、こうした場合にもSNSが有効活用されていくことになります。そこで、同システムは、中国語などの複数の外国語で投稿された文章もAiの文字認識技術などを活用しながら日本語へ翻訳を行うことで、翻訳された状態で関係機関にコロナウイルスに関する様々な情報を提供することができるようになりました。Aiの深層学習で日々データをアップデートしかし、SNSに投稿される文章の中にはその内容の真偽が問われることも多いです。実際にコロナウイルスに関する誤情報やデマがSNSに投稿されたことにより、多くの人々が惑わされたこともありました。また、SNSの情報を分析して多くの人々に情報を配信する同Aiツールにとって、Aiが誤った情報を分析してしまったりするのを防ぐことが重要になってきます。そこで同社は、このAiツールにおいて日々増えていく投稿データを分析して情報を蓄積したり、関係機関と協力したりしながらAiによる情報配信内容の精度向上や、アップデートを図っていくとのことです。Aiによる患者の隔離や治療の効率化もここまでにご紹介してきたAiを活用したツールを利用することで、コロナウイルス感染者の早期発見や、早期隔離などが可能になってきます。コロナウイルスに限らず、医療現場においては以前よりもAiの活用が増えてきてました。例えば、Aiが肺炎の症状の画像データを複数枚学習し、それをデータ化したAiシステムでは、患者のレントゲン画像をAiに認識させるだけで瞬時に診断ができるようになります。また、これまでの症例や治療法をAiに学習させ、データとして蓄積していくことで、レントゲン画像をCTスキャンしたりAiに認識させるだけで効果的な治療のプロセスを開示してくれることも可能になるのです。早期に発見することで早期の隔離も可能になります。実際に、中国の『infervision』は、中国の病院から収集した数十万枚の肺の画像を利用し、CTスキャンにおいて肺の異常がある可能性をAiが検知するソフトウェアを開発しました。このソフトフェアは中国各地の病院で利用されており、欧州と米国の病院は主にがん性の肺結核を検知するツールとして評価が進められています。と、そんな時にコロナウイルスの感染拡大で、肺スキャン読み取りソフトウェアの顧客利用方法が突如として変化したことを察知して、同社はアウトブレイクの初期の段階から、コロナウイルスを検知するシステムにも取り組み始めています。まとめ今回のコロナウイルスの世界的な感染拡大を受けて、様々なところでAiの活用が始まってきました。それは医療機関はもちろん、様々な人が行き交う公共施設などにもAiを活用した体温検知システムを導入したり、はたまたSNSなどを利用して最新情報を把握したりすることで、初期の段階でコロナウイルスの感染者を特定することも可能になります。もはや、感染症の拡大を防ぐためのプロセスの分析や、それに伴う情報の解析は、ここまで感染が広まってしまった以上、人間には到底難しいことです。コロナウイルスに限らず、こうした感染症の拡大を防ぐためにも、今後は様々な場所で、人々の健康や安全を守るツールとしてAiが活用されていくのではないでしょうか。
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Aiトレンド・特集
Aiの文字認識で古文書の崩し字も一瞬で活字化！？古文書から生まれる新たな未来
平安時代から、明治時代ごろまで広く使われていたのが草書体や変体仮名などの、いわゆる『崩し字』とよばれるものです。それから120年以上も経過した現代において、この『崩し字』を解読できる人がどれだけいるでしょうか。専門家の間では、崩し字で書かれた古文書をすべて解読できるのは日本人の約0.1％であるとも言われています。一方近年では、官公庁や地方自治体、大学や金融機関などの事務作業が多いオフィスを中心にOCRやAiによる文字認識ソフトウェアなどが次々に導入されていっています。これまで紙ベースで扱ってきた書類をOCRやAiの文字認識技術によって自動的にデータ変換することで、より扱いやすくすることが可能になりました。これらのAi技術は、オフィスワークなどへの利用にとどまらず、古文書の解読などの歴史的資料を未来に伝える為の目的として活用され始めてきています。Aiで古文書を解読？それをしたところでどうなるの？と思われる方もいらっしゃるでしょう。実は、この古文書の解読、意外なところへ利用されているのです。 文字認識技術『OCR』と『AiOCR』『古文書の解読』という本題に入る前に、文字認識技術である『OCR』のご説明から始めていきます。この『OCR』とは、『光学文字認識』といい『Optical Character Recognition』の頭文字をとった言葉です。いわゆる特定の画像から文字を見つけ出して文字データに変換する技術であり、画像の中にあるテキスト部分を数字や文字として読み込むことが可能なものです。また、読み込まれたテキストはパソコンに入力した文字と同じようにコピー＆ペーストしたり、検索をかけたりすることもできます。とはいえ、このような従来のOCR技術はあらかじめ文書の項目を指定して読み込まければならなかったため、項目の位置がバラバラな非定型文書や手書き文字のようなクセの強い文字、斜めになった文字などのデータ読み取りをすることは不可能でした。しかし、そのOCR技術にAi技術を搭載した『AiOCR』では、これまで読み取りが困難だった文書の読み取りも可能になっています。Ai技術をOCRに活用することで、文字認識の対象が『活字』から『手書き文字』まで広がったのです。これは、Aiのディープラーニングという深層学習機能を活用しており、一文字につき様々な字形やパターンを学習することで、より高度な文字認識を行うことができるようになりました。 AiOCR技術で古文書の崩し字を判別した事例この、『AiOCR』による文字認識技術を学術分野に転用する取り組みの一つが、古文書に書かれた『崩し字』を判別するソフトウェアの開発です。博物館や歴史資料館などで目にする古文書は、日本語で書かれているはずなのに英語の筆記体を見えているようで全く読めないので、キャプションを頼りにしてしまうといった経験をしたことがある方も多いでしょう。このように、多くの現代日本人は崩し字を読むことができませんので、いわゆる『現代仮名遣い』への変換は誰にでもできるわけではありません。その、現代仮名遣いへの変換において活躍するのが、AiOCR等を活用した『崩し字判別システム』になります。 ・立命館大学が開発した『崩し字判別システム』2019年、立命館大学は凸版印刷と共同でAiによる崩し字の解読支援、指導システムを開発しました。同システムは、古文書上の読めない文字を選択すると、Aiの支援を受けながら崩し字を判別し、翻訳作業を行うことができるもので、Aiの導入により、高精度のシステムの構築に成功したのは全国初であるといいます。この開発研究においては、立命館大学に保管されている歴史的資料の原本や、複製画像を使用して、江戸時代を中心に室町時代から明治時代までの約15万7000件の書物と浮世絵の文字を解読することができるようになりました。今後は同システム、Aiによる文字認識技術を活用することで歴史的資料を解読するのが容易になり、日本文化研究の加速や、教育支援の向上などが期待されています。 ・日経新聞がAiで100年前の新聞をテキストデータ化日経新聞がAiやOCRを用いて取り組んでいるのは、古い新聞のデータ化です。約140年前の1876年前に創刊された『中外物価新報』(日経新聞の前身)など、約100年間の新聞をデータ化しています。日経新聞では、すでに1970年代から約40年間分の新聞に掲載された記事のテキストデータ化は済んでいますが、それ以前の100年分の新聞についてはテキストデータはなく、原本をスキャンしたイメージデータのみを保存していました。これらの記事もAiやOCRの技術を活用してテキストデータ化し、記事ごとにタグ情報を加えることで検索がしやすくなります。かつての日本の経済状況を把握したり分析したりすることに活用されるようになるわけです。ただ、当時の新聞は紙が薄く裏のページの文字が透けており、現代のように印刷が鮮明でないため、従来のOCRによる読み取り精度は75％程度にとどまっていました。しかし近年ではAi技術の進歩やOCR技術をAiと組み合わせるなど改良を重ねたことで、現在の読み取り精度は95％程度まで向上しているのだといいます。 Aiによる崩し字解読で何ができるかこうしたAiやOCRによる文字認識は1ページわずか数秒で読み取ることが可能です。崩し字の解読を行っている研究者からもAiを活用することで歴史資料の解読が進むことへの期待が寄せられています。Aiで古文書を読み取ることは、博物館でのキャプション作成や教育支援以外にどのようなところに好影響を与えるのでしょうか。 ・価値がわからず破棄される古文書を救える崩し字で書かれた歴史的資料の中でも、現在表立って出ている資料は全体の資料の約数パーセント程で、数億点規模でどこかしらに残されているとされています。中には、古い民家において片付けの際などにそのような資料が発掘されても、内容が読めないため、価値がわからず破棄されたり、知られていない地域の歴史の記録などが解読されないまま残されたりしていることもあります。 それらの中には貴重な情報がまだ沢山あるはずですが、解読してみなければ内容が分かりません。しかし、Aiによって簡単に解読ができるようになることで、Aiがその中に記された情報を見つけ出す手助けになり、破棄される古文書を救うきっかけになるといえます。 ・地域の歴史や災害の記録が解読できる内容が分からず破棄されてしまう古文書の中には、地域の歴史や災害の記録が記されていることがあります。これまで知られていなかった災害や復興の記録の中には、現代にも活かせる減災や復興のヒントが多く詰まっているという見方もあるほどです。先ほどの日経新聞の活用例もそうですが、これらの古文書をAiなどを活用して読み解くことは、現代の経済と照らし合わせたり、現代の生活に知恵を活かすことにもつながります。 まとめ日本には、古い書物や文書等、歴史的な価値があるにも関わらず、解読困難であるために活用不十分な文化的資料が多く残されています。Aiの技術は必ずしも、オフィスワークや金融機関などの業務効率化のみに利用されるわけではありません。こうした文化的資料の価値を再認識したり、それらに記された重要な事項を未来に役立てていくためにもAiの文字認識技術が活用されていっています。 もしかすると、古い歴史的資料に埋もれた新たな情報をAiが発見し、歴史が動くということもあるかもしれませんね。