業種・業態「物流・交通」の記事一覧
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Aiトレンド・特集
YouTubeの有害コンテンツ排除はAIが活躍？現状の問題点と活用における課題とは
世界最大の動画共有サービスであるYouTube。毎日さまざまな動画や生放送が配信され、国内外を問わず人気を博しています。同時に有害コンテンツも日夜アップロードされており、削除やアカウント停止が行われています。しかしYouTubeはあまりに規模が大きくなり、有害コンテンツの排除が難しくなっているのをご存じでしょうか。近年では不適切動画を仕分けするために、AI（人工知能）が用いられています。AIによる有害コンテンツ認定、排除は便利である反面、問題も浮上しています。たとえば違反に該当していない動画でも、削除やアカウント停止の対象になるケースが増加しています。今回はAIの有害コンテンツ認定と、問題点や活用の課題についてご紹介していきたいと思います。 YouTubeにおける問題点YouTubeは、 Google LLCが提供する世界最大のムービー共有プラットフォームです。日本では芸人、俳優、アーティストなどによるYouTubeチャンネルの開設も増加しており、注目度は年々高まっています。一方でYouTubeには、嫌がらせやヘイトスピーチなど、規約に違反した有害コンテンツがアップロードされることもあります。もちろんこうした有害コンテンツは、YouTube側も排除に向けて取り組んでいます。しかし、なかなか排除しきれていないというのが現状のようですね。YouTubeは、 Google LLCが提供する世界最大のムービー共有プラットフォームです。日本では芸人、俳優、アーティストなどによるYouTubeチャンネルの開設も増加しており、注目度は年々高まっています。2020年3月の時点でYouTubeの月間アクティブユーザーは、20億人を超えました。YouTubeへのトラフィックの内、アメリカが14.8％、インドが8.1%、日本が4.6％と続いています。YouTubeには毎日多くのクリエイターや企業が動画をアップロードしており、統計によると毎分500時間を超える動画がアップロードされている計算になります。さらに再生時間を計算すると、1日に10億時間分以上の動画が再生されています。一方でYouTubeには、嫌がらせやヘイトスピーチなど、規約に違反した有害コンテンツがアップロードされることもあります。2020年1月～2020年6月の間に報告された不適切なコンテンツは、ユーザーから267,185件、報告機関から121,639件も寄せられています。報告された項目数は「悪意のある表現や政治的な過激主義」が102,812件ともっとも多く、続いて「名誉毀損または侮辱」が76,749件、「有害または危険な行為」が62,873件となっています。※参考：Network Enforcement Law に基づく削除https://transparencyreport.google.com/netzdg/youtube?hl=ja&items_by_submitter=period:Y2020H1&lu=items_by_submitterもちろんこうした有害コンテンツは、YouTube側も排除に向けて取り組んでいます。しかし、なかなか排除しきれていないというのが現状のようです。世界最大規模の動画共有サービスに成長したYouTubeは、大きくなりすぎた弊害として、有害コンテンツを100％排除するのが難しくなっています。GoogleのCEOは、「これまでコンテンツが正しく認識されなかった」と認識し、いくつかの見落としに気づいたので優先順位を変えたと発表しました。また、AIを活用してコンテンツフィルターの精度を上げることも発表しています。2019年12月には「嫌がらせやネットいじめに関するポリシー」が更新され、動画やチャンネルの取り締まりが強化されました。※YouTube のポリシー嫌がらせやネットいじめに関するポリシーhttps://support.google.com/youtube/answer/2802268?hl=ja具体的には、以下のような事柄に関する取り締まりが強化されています。・潜在的、暗示的な脅しの削除・複数の動画、コメントにまたがって行われる嫌がらせに厳しく対処・人種、性別、性的指向などの属性に基づいて、悪意を持って侮辱するようなコンテンツへの厳しい対処などコンテンツ排除にAIを活用することには、メリットとデメリットがあります。特に2020年は新型コロナウイルスの感染拡大もあり、リモートワークが推奨されています。これまでAIと人間が行っていたガイドライン審査や有害コンテンツ排除に関して、AIが占める作業量が増加するようになりました。同時にAIの誤判定により、有害コンテンツに該当しない動画やチャンネルが削除されるといったトラブルも発生しています。そのため、YouTubeのオフィシャルブログでは、誤判定が発生した場合は申請による解除を呼びかけています。※YouTube Official Blog（英語）https://blog.youtube/news-and-events/protecting-our-extended-workforce-and?m=1 YouTubeの有害コンテンツ削除におけるAIの活躍有害コンテンツ削除のAI活用にはメリットとデメリットがあります。まずはAIによる活躍を見ていきましょう。従来までの有害コンテンツに対する対応YouTubeでは、AIによる機械学習と社員の判定を組み合わせることにより、有害コンテンツの検出・削除を行ってきました。有害である可能性の高いコンテンツをAIが特定し、その後に社員が目視でチェックするという体制で、有害コンテンツ排除に向けて取り組んでいます。AIによる有害コンテンツ排除膨大なコンテンツを管理するYouTubeは、人の力だけではすべての有害コンテンツを特定できません。AIだけでも誤判定発生のリスクが高く、人とAIシステムを組み合わせて対応していました。そのおかげで99％の確率で、不適切コンテンツを削除できるようになったと、GoogleのCEOサンダー・ピチャイ氏は発表しています。潜在的な脅し動画等も削除対象にこれまでYouTubeでは、直接的な脅しや嫌がらせが削除対象でした。しかしポリシーの改正により、潜在的だったり暗示的だったりする脅しも削除対象となりました。たとえば特定の対象を話題に出しながら武器を振り回す、暴力的なシーンに誰かの顔を張り付けて投稿するといった内容も削除対象となります。これら有害コンテンツの発見・削除にも、AIの力が活用されています。 AIによる有害コンテンツ排除の問題点現在はコロナウイルスの影響もあり、今まで人間とAIが行ってきた動画の審査関係業務において、AIに任される作業量が増加しています。しかしAIによる有害コンテンツ排除には、さまざまな問題点が指摘されています。どのような問題があるのか見ていきましょう。行き過ぎた検閲による排除YouTubeは12月11日に「嫌がらせやネットいじめに関するポリシー」を更新しました。YouTubeパートナープログラム（YPP）のポリシーも強化され、嫌がらせを繰り返すチャンネルはYPPから除外されるようになりました。これにより悪質なユーザーがYouTubeで収益を上げられなくなり、最終的にはチャンネルごと消されることになります。たとえば人間ならユーモアと判断できる内容も、嫌がらせと認定されるというケースも発生しています。この流れを受けて、行き過ぎた検閲を危惧する声も少なくありません。画像の誤判定による削除AIの判定により、適切な内容であるにも関わらず、動画やライブ配信が停止される状況も発生しています。たとえば人間の目では岩や砂漠であると分かる画像も、色加減や輪郭によってAIに裸体であると判断され、センシティブな動画であるとご認定されるケースです。この誤判定により、健全な内容を配信している配信者がアカウント停止の被害を受けるといった報告も寄せられています2019年には、ロボット同士を戦わせる動画が動物虐待と誤判定され、数百本の動画が削除される事態に発展しました。こうした誤判定による削除は、ユーザーから再審査の申し入れが行えるようになっています。この時に消された動画も、現在は復活していますコロナウイルスの影響によるAI作業量の増加2020年、新型コロナウイルスの感染拡大が続く中で、YouTubeはこれまで以上に自動コンテンツキュレーションを活用すると発表しています。一部オフィスでは通常通りの仕事を行うことが難しくなり、人員を減らしていることが報告されました。それに伴ってAIの稼働量が増加し、ガイドラインに違反していない動画でも誤判定を受け、通常よりも多くの動画が削除される可能性が高くなっています。AIによる有害コンテンツ削除における課題本来は問題のない動画が有害と判定され、配信停止されたり一部機能が利用できなくなったりするという事例は、実際に発生しています。日頃からコンテンツを配信しているユーザー、特に収益化を行っているユーチューバーにとっては深刻な問題です。多くのユーザーからは早期解決が求められ、問題が恒常化・長期化すれば深刻なユーザー離れを招いてしまうかもしれません。YouTubeがこのような状態になった原因の一つには、AI検出に対する高い依存が指摘されています。YouTubeに配信されているコンテンツの膨大な量を考えると、すべてのチェックを人の手で行うのは不可能です。そのためAIを活用すること自体は問題ではありません。問題となっているのは、AIの判定結果が適切かどうかといった判断が、正確と言える領域に達していないことにあります。この点はYouTube側も踏まえており、今まではAIの判定後、人間の視点によるチェックが挟まれていました。膨大な動画のチェックをAIが行い、処理できるだけの量を人間がチェックするという仕組みは非常に効率的です。現状、YouTubeのAIシステムだけでは、自動化の準備が完全に整っていません。人間とAI、両方が揃って初めて正確な判断が行える状況です。もちろんAIには学習能力があるので、長い目で見ればAIだけで正確な判断が行える可能性もあります。しかし当面は、AIだけに有害コンテンツ排除を行わせるには、まだまだ課題が山積みであると言えるでしょう。まとめ今回はYouTubeの有害コンテンツ排除にAIが活躍できる領域と、問題点や課題についてお伝えしました。現状、AIだけの判定では誤判定が発生する可能性が高いことを、YouTube側も踏まえています。正確な有害コンテンツ排除には、当面AIと人間の力を組み合わせて対応していく必要があるでしょう。コミュニティガイドラインに違反しておらず、誤って違反警告や削除が行われた場合には、再審査請求を行うことが可能です。誤判定による削除が長く続けば、YouTubeは深刻な人離れを起こす危険性があります。コロナウイルス収束の目途が立たない中で、果たしてYouTubeがどのような対応を取っていくのか、今後も目が離せません。
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Aiニュース
中国のAi技術は何故進んでいるのか？その理由とは
中国のAi技術の発達スピードには、目を見張るものがあります。都市部への「スマートカメラの導入」や「無人店舗の普及」などは、中国国内におけるAiテクノロジーを活用した社会的な取り組みの最たる例と言えるでしょう。今回は、中国のAi技術がなぜこれほどまでに急速な発展を遂げているのかや、中国国内におけるAiの必要性などに焦点を当てて、解説を進めていきます。中国のAi事情中国国内におけるAiの社会実装が本格化するようになりました。すでに都市部では、Aiを搭載したスマートカメラがあちらこちらに設置され、静止画や動画のディープラーニングを通して、全体の犯罪率の低下や違法行為の検出に役立てられています。AiやICTの技術を活用した監視システムの構築は、必ずしもメリットだけではありません。Aiの分野において難しい部分は、Aiシステムそのものの開発はもちろんのこと、開発したシステムを社会システムに実装させる”実装力”の部分です。開発力や技術力の面に関して言えば、中国と比肩する先進国家は存在します。しかしこうした実装力の面においては、ほかの先進諸国と比べた場合でも、頭ひとつ抜きん出ていると言えるでしょう。中国でAiが必要な理由Ai技術の発達が進む中国国内ですが、中国におけるAiの必要性とは一体どのようなところにあるのでしょうか。政府の政策まず1つ目としては、2015年に中国政府が掲げた「中国製造2025（メイド・イン・チャイナ2025）」という国家プロジェクトの存在が挙げられますこのプロジェクトは、中国国内の製造業における、今後10年間のロードマップを示したもの。第一期（2025年から2035年）、第二期（2035年から2045年）、第三期（2045年から2049年）の合計三段階のステップを経て、中国建国100周年の2049年までに、世界の製造大国としての地位を確立させようという一連の取り組みです。また、2017年には、上記の国家戦略を補完するための「次世代AI発展計画」が発表されたということもあり、中国国内におけるAiの重要性は今後ますます高まってくると言えるでしょう。人口問題中国国内で懸念されている人口減少の問題も、中国Aiの発達が加速している大きな要因のひとつと言えるでしょう。人海戦術という言葉の通り、14億人もの莫大な人口を抱えるようになった中国。しかし国連の推計によると、2027年ごろにはインドに逆転され、2028年ごろには14億4200万人をピークに減少に転じる見通しで、そこからは「苦難の時代」に直面すると予想されているようです。近い将来、人口減少による生産能力の低下が懸念されています。そこでAiやICTの技術を活用することによって、機械を用いた既存業務の自動化や労働力の確保のために、先手で対策を打っていこうとする目論みがあります。世界との競争Ai開発における競争が世界規模で激化しているということも、中国国内のAiが発達している理由のひとつです。ドイツの国家プロジェクトである「インダストリー4.0」の存在や、アメリカの民間企業であるゼネラル・エレクトリック社による「インダストリアルインターネット」の存在などはその最たる例と言えるでしょう。このように、近ごろでは世界各国でAiのビジネス活用やICTによる既存ビジネスのデジタル化が盛んになってきました。中国の大手Ai企業アメリカでは「GAFA（Google、Apple、Facebook、Amazon）」をはじめとする先端企業が、率先してICTによるイノベーションや、Aiの開発に取り組んでいるイメージですが、中国国内にもAiを強みとする複数の先端企業が存在します。中国国内のAi主力企業5社、通称「BATIS」は、中国政府の定めた「国家AI戦略実現のためのプラットフォーム」に指定されており、各々の領域でのリーディングカンパニーとしての役割が期待されるようになっています。BATISとは、Baidu（自動運転の分野）、Alibaba（スマートシティの分野）、Tencent（医療における画像認識の分野）、Iflytek（音声認識の分野）、Sense Time（顔認識の分野）の5社のイニシャルから呼ばれている通称で、中国国内のAi主力企業5社を指すものです。そのなかでも、AlibabaとTencentの2社は特に大きな企業として近年注目を集めており、両社の得意とするスマートシティ技術と医療における画像認識の技術などは、世界各国でさまざまなサービスへの活用が進められています。中国にはAi専用の学校があるAi教育を強化するための、Ai分野に特化した専門学校も設立されるようになっています。中国科学院自動化研究所による「AIとロボット教育共同実験室」はそのなかのひとつで、小中学生や専門学校生に向けて、Aiの仕組みやその技術の活用方法などを教育します。今後発展していくスマート社会への柔軟な適応力を身につけさせる意図があると言えるでしょう。まとめ先進国家によるAiの開発競争は、日に日にその過激さを増しています。中国国内においても、Aiの分野における圧倒的なまでの実装力と、人口増を生かした開発能力という二つの強みは、世界的に見ても驚異的な存在と言えるでしょう。国家によるAi技術の独占などは、貧富の格差を助長させる危険性があるため、どこかひとつの国だけが突出することのないよう、今後も健全な開発競争によるAi技術の発展を期待したところです。
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Aiニュース
Aiは人類を超えるのか？人工知能の危険性やリスクについて解説
スマートフォンの音声アシスタントや家庭用お掃除ロボットにはじまり、最近では、自動車の自動運転や医療機器への導入など、私たちの生活に利便性と安全性をもたらしてくれる革新的なAiテクノロジー。今回は、Aiが人間の知性を超えてしまうシンギュラリティの可能性や、それによって生じるリスク、Aiの暴走を止めるための具体的な対策方法などに焦点を当てて、Aiに対するリテラシーや理解を深めていきましょう。Aiが人類の知能を超えることはあるのかAi技術の発達により、近ごろでは、Aiが人間の知能を超える「シンギュラリティ（＝技術的特異点）」の可能性が、さまざまな研究者によって示唆されるようになりました。Aiが人間を超える事例Aiが人間の知能を超えた事例で言えば、囲碁の世界チャンピオンを倒した「AlphaGO（アルファゴー）」が有名なところでしょう。2010年に行われた囲碁のプロ棋士との対局にて、コンピュータ史上初の勝利を収めてからは人間相手には全戦全勝という快挙を成し遂げ、Aiやディープラーニングへの興味関心を集めました。過去の膨大なデータを分析することによって、よりベストな解決方法を導き出すAiは、特定の分野においては、すでに人間の知能を凌駕するまでに成長を遂げているということをまずは理解しなくてはいけません。『強いAi』についてそもそも「強いAi」とは、特定の課題にのみ対応するものではなく、人間と同じようにさまざまな課題に対しての柔軟な処理を行うことができる汎用型のAiを指すものです。逆に汎用性が低く、特定の課題にのみ対応できるAiは「弱いAi」と呼ばれ、近ごろでは、Ai技術やディープラーニングの発達によって、より汎用型のAiの開発が進められるようになりました。汎用性の向上による柔軟な問題処理の実現などは、一見するとメリットのようにも聞こえますが、Aiが自ら思考できるようになるということは、人間では想定し得なかったようなさまざまな弊害を起こす危険性があるということです。シンギュラリティについてさまざまな業界分野へのAi導入が当たり前となりつつある昨今ですが、近ごろでは、Ai技術の発達による「シンギュラリティ」の訪れが、多くの研究者から示唆されるようにもなりました。シンギュラリティとは、端的に言ってしまえば、Aiがまるで人間のように考えて動くようになることで、人間の生活を脅かすようになり始める地点を指すもので、Ai研究の第一人者であるレイ・カーツワイルによって提唱された「2045年問題」などが有名です。Aiの発達やディープラーニングの進歩によって、こうしたシンギュラリティの問題などは、もはやSF映画だけの話ではなく、現実に起こり得るであろう深刻な問題として捉えなければならないと言えるでしょう。Aiの危険性やリスクについてでは、Aiが自ら思考を行えるようになることで、私たちの社会生活は一体どのように脅かされるのでしょうか。知能の向上Aiの普及が進むことによって、今後はAiが人間に取って代わるようになり、最終的には深刻な雇用の喪失や、国家や市民の間での貧富の格差を助長してしまう恐れがあります。特定の国家や企業におけるAi技術の独占などが発生することで、Aiを所有している側とそうでない側で、貧富の格差を招いてしまう恐れがあることは否定できません。Ai技術を牽引する立場にあるものは、積極的な技術公開やAiツールのオープンソース化などを通して、Aiによる格差拡大を生まないための努力が必要と言えるでしょう。良心の欠如Aiには、道徳や良心などといった、人間であれば誰しもが生まれながらに備えているような、倫理に関する概念というものが存在しません。Aiはその特性から、設定されたゴール（目標）に対しては、常に効率よく、合理的で最適な計算処理を行います。こうした善悪の判断ができないAiが、自ら考え行動できるようになることで、恐ろしい事態を招いてしまう可能性があるのです。イチゴ摘みAiの例たとえば、イチゴの収穫量を増やす目的でAiを活用しようとしたとき、通常の人間であれば、畑の面積を拡張したり、イチゴそのものに対する品種改良を検討したりなど、ごく一般的で常識的な解決策が思いつくことでしょう。ところが、Aiの導き出した解決策は違います。Aiの計算した結果によると、この一帯で最も効率的にイチゴを収穫するためには、まずは周辺の集落を滅ぼし、その土地をイチゴ畑に変えたうえで、集落の人間を収穫の労働力として活用することこそが、最も合理的でベストな解決策であると言うのです。Aiの暴走を止める対策とは上記はAiの危険性の警鐘に用いられる極端な例え話ですが、Aiに与える目標設定の方法や教師データの選定を誤ってしまうと、最悪の場合には、無差別な破壊行為や大量虐殺を肯定するような恐ろしいAiが誕生してしまうということを、私たちは忘れてはいけません。そうした事態を防ぐためにも、Aiにおける運用ルールの整備や法規制によるヒューマンコントロール、緊急停止装置の設置などは非常に重要な課題となります。そして何よりも、使う立場である私たち一人ひとりが、Aiに対する理解を深め、過信や依存を招かないように日々考えながら利用していくことが重要であると言えるでしょう。まとめAiの発達によって享受することのできるメリットには非常に大きなものがありますが、Aiという存在が貧富格差の拡大、、戦争や争いの火種となるきっかけになってしまっては本末転倒です。あらゆる可能性を秘めたAiですが、あくまでもそのAiを利用するのは私たち人間であり、使う側のモラルやリテラシーが欠如している場合には、最悪の事態を引き起こしかねません。Aiそのものの技術研究だけでなく、Aiを制御可能にするためのルールの整備や、個人レベルでのAiリテラシーの向上などが求められているのではないでしょうか。
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Aiトレンド・特集
ディープラーニングの知識試し！G検定は難しい？
みなさんは、Aiやディープラーニングに関する専門資格の「G検定」というものをご存知でしょうか。Aiの普及にともなって、近ごろではさまざまな企業で、G検定をはじめとする専門資格の取得が推奨されるようになっています。有名なところで言えば、パナソニックやKDDIなどの超大手企業では、すでに社員のG検定の受験が必須となっているなど、その知名度は徐々に拡大しつつあるようです。今回は、ディープラーニングにまつわるG検定の全貌について、取得しておくべきメリットや試験対策にオススメなテキストなどを中心に、わかりやすく解説いたします。ディープラーニングの知識を測る検定『G検定』G検定について理解を深めるために、ディープランニングもご紹介しながらG検定に関するポイントを解説していきます。ディープラーニングとはディープラーニングとは、Ai（人工知能）コンピュータによる大量データの分析手法のひとつです。ディープラーニングを利用することで、わざわざ人間が手を加えなくても、対象のデータをそれぞれの種類ごとにカテゴライズしたり、データに内在する特徴や規則性を発見したりすることができます。具体的なデータからコンピュータが自動的に分析や学習を行ってくれるため、既存業務の効率化やワークフローにおける課題解決など、近ごろではさまざまな業界分野でディープラーニングの活用が注目を集めるようになりました。G検定とはG検定とは、日本ディープラーニング協会が主催するディープラーニングに関する検定です。Aiにおけるディープラーニングの基礎的な知識と、その活用方法に関する概略的な内容が特徴と言えるでしょう。日本ディープラーニング協会によると、「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する」と定義されているようです。ディープラーニングを実際の現場に実装するエンジニア的な検定というよりも、よりディープラーニングを活用した課題解決の提案ができる人材を生むためのジェネラリスト的な検定と言えるでしょう。G検定の難易度と合格率日本ディープラーニング協会の発表によると、2020年7月4日に実施した第2回G検定では、過去最高となる12,552名が受験し、そのうち8,656名が合格したということで、合格率は約70%と、比較的高い傾向にあるようです。G検定に合格するための対策合格ラインは非公開とされていますが、合格者の平均学習時間はおおよそ30時間程度とされており、各種公式テキストや問題集なども販売されています。こうした学習教材を使用して勉強することが対策として有効でしょう。。G検定を受けるときに利用したい書籍ここからは、G検定の受験に活用したいオススメのテキスト3選をご紹介いたします。深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキストhttps://www.amazon.co.jp/dp/4798157554/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_g2CuFbQ4DT6MT日本ディープラーニング協会が公式に販売している対策テキストです。重要事項を中心に膨大な試験範囲がしっかりと圧縮されてるため、知識を付けるための読み物としてもおすすめの一冊です。ただ、試験範囲を概略的に網羅していることから出題傾向がずれている場合も多く「公式テキストのみでは合格に不十分」という声も。別の対策本と併用しながら参考書として活用するのが良いでしょう。徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集https://www.amazon.co.jp/dp/4295005665/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_XTUtFbCMZ2BK7スキルアップAI株式会社が出版しているG検定の問題集です。上記の公式テキストと併用して利用することで、より高い学習効果と出題範囲の内容の定着を見込むことができます。あくまでも問題集とされており、予備知識なしにこのテキストから学習を始めてしまうと、途中でつまづいてしまう可能性が非常に高いため、ほかのテキストと併用しながら理解を深めていくのがベストな学習方法です。スッキリわかる ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) テキスト&問題演習https://www.amazon.co.jp/dp/4813288138/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_eTUtFbS12KE3P株式会社クロノスから発売されているG検定のテキスト問題集です。出題範囲のテキストと試験の問題集が一本化されており、出題頻度の高い部分が効率的に学習できるようにまとめられているため、オールインワンで対策することができます。しかし、出題頻度の高い項目に紙面が多く割かれており、過去の出題傾向から大きく外れる場合には十分な対策ができないケースもあります。よりしっかりと内容を理解したいという方は公式テキストなどと併用するのがオススメです。G検定を受けるメリットG検定の取得には、下記のようなメリットが挙げられます。ディープラーニングの基礎知識を網羅的に学習できるG検定の取得には、ディープラーニングに関する幅広い知識とその理解力が求められるため、対策学習を通して基礎的な知識を網羅的に学習することができます。Aiエンジニアなどの技術的な専門職に興味がある場合には、まずはG検定を取得しておくことで、ディープラーニングの概念を基礎から学ぶことができるため、初学者への入門としても最適と言えるでしょう。転職や就職の際のアピールポイントとして活用できるG検定の取得は、転職や就職の際のアピールポイントとしても活用することができます。特に昨今では、あらゆる業界においてAiの導入が本格化しつつあります。G検定を取得していることや、ディープラーニングへの興味関心があることなどは、自らの人材価値を高めるという意味合いでも、役立つものであると言えるでしょう。マーケティングへの活用や新たなビジネスチャンスの発見につながる急速な発展を遂げているディープラーニングの技術は、今後ますます企業活動や事業戦略に大きく関与するでしょう。、そのため、その存在は看過できないものとなりつつあります。ディープラーニングの基礎を修得することで、マーケティング分野への活用や、ビジネスにおける新たな市場開拓にも役立てることができるはぞ。G検定の取得による基礎学習などは、企業の経営者やマーケティング担当者にとっても重要であると言えるでしょう。まとめAiやディープラーニングに関する資格や検定はほかにもさまざまなものが存在しますが、そのなかでもG検定は最も知名度のある検定のひとつであると言えます。現代社会を生き残るためにも、企業におけるAiツールの活用や導入などは必要不可欠となっていくでしょう。これを機会にぜひ一度、G検定をはじめとするAi資格の取得にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
サイバーセキュリティ対策とは？Aiを利用した防御法
Aiのもつ機械学習や深層学習の機能は、昨今さまざまなシーンへの応用と活用が期待されるようになりました。近ごろではサイバーセキュリティの分野において、悪意のあるプログラムや新種のウイルスなどの自動検知技術へ、その能力が役立てられています。今回は、Aiを搭載したサイバーセキュリティソフトや、そのメリットとデメリットについての解説を進めていきたいと思います。サイバーセキュリティ対策とはサイバーセキュリティ対策とは、ネットワークへの不正アクセスや、ウイルスやマルウェアなどの外部からのサイバー攻撃から大切な情報を保護し、被害を最小限に抑えるための一連の試みのことを指します。昨今では、このサイバーセキュリティ対策の分野にAiの技術が活用されるようになり、これまで不可能とされていた、新種のウイルスへのリアルタイムな対処と検知が実現されるようになっています。Ai技術の発展によるサイバー攻撃のリスクAi技術の発展にともなって、近ごろでは、Aiによるサイバー攻撃をAiによるセキュリティシステムが防御するという、いわゆる「いたちごっこ」のような構図が発生しています。特に、従来までは人間にしかできないとされてきた画像認識によるロボットログイン対策が、今ではAiにより簡単に突破可能となっているため、アカウントのログイン画面における画像認識セキュリティの脆弱性などが指摘されるようになりました。また、あえて人間の挙動に似せたAiプログラムの登場や、Aiの学習機能を活用したパスワードの解除システムの登場など、Aiによるネットワーク上のサイバー攻撃のリスクというものは無視できない存在となりつつあります。これまで突破することができなかったセキュリティシステムや暗号化の仕組みなども、今後はAiの学習機能の強化によって突破されてしまう恐れがあるため、従来のようなセキュリティ対策では大切な情報を守りきれない可能性があると言えるでしょう。サイバーセキュリティ対策におけるAiの活用上記でお伝えした通り、Aiによるサイバー攻撃の能力というものは日々すさまじい進化を遂げていますが、Aiを活用したサイバーセキュリティもまた、強力なものとなっていることを忘れてはなりません。Aiによる自動検知まずは、Aiの学習機能の発達によって、悪意のあるウイルスやマルウェアなどを自動的に検知することが可能になりました。従来のようなアンチウイルスソフトでは、過去に悪意があると定義されたマルウェアを特定できる反面、新しい未知のマルウェアを検知することは難しく、新種のウイルス開発と、そのウイルスへの対策という流れを繰り返す状況が続いていました。Aiのもつ深層学習機能を活用することで、そのような未知のウイルスのケースにおいても効果を発揮することができるため、サイバーセキュリティの分野での活躍が期待されています。人手による対処の効率化Aiをセキュリティソフトに組み込むことによって、人手による対処が必要な作業を効率化させることもできます。今まで新種のウイルスなどが登場した際には、人間がセキュリティソフトに対して検知対象を再指定し、ウイルス定義をアップデートさせる必要がありました。しかしAiの学習機能を活用することでリアルタイムなウイルス検知が可能となるため、より即効性の高いセキュリティシステムを実現させることができます。検知システムをすり抜けたイレギュラーなウイルスなどに対しては、従来通り人間の専門家が対応にあたる必要がありますが、人手による対処を効率化できる点も大きなメリットのひとつと言えるでしょう。ASIによる分析の効率化「ASI」とは、「Automated Security Intelligence」の略で、日本語では「自己学習型システム異常検知技術」と訳します。Aiを搭載したセキュリティソフトなどはこのASIに分類することが可能。人間が検知対象をあらかじめ定義、指定しなくても、セキュリティシステムが自ら学習機能を強化していくことで、新種のウイルスにも対応できるようになることが特徴としてあげられます。従来のウイルス対策ソフトでは、未知のウイルスが発生した場合には十分に対処しきれず、セキュリティ対策が後手に回ってしまうといった課題を抱えていましたが、Aiのテクノロジーを活用することで、新種のウイルスに対しても先んじた対策を講じることができます。サイバーセキュリティ対策でのAi活用の課題とリスクはAiによるサイバーセキュリティは一見万能なようにも見えますが、課題やリスクというものも少なからず存在します。誤検知の量が増えてしまう可能性がある機械学習のウイルス検知の仕組みとしては、膨大なデータのなかから少しでも疑わしいファイルを検出していくというものです。そのため、最適化までには大量のデータを学習させるところから始めなければならず、初めのうちは大量の誤検知をもたらす可能性があることは十分に留意しておきましょう。Aiそのものをターゲットにしたサイバー攻撃には対処できないAiはコンピュータやプログラムへの悪意あるウイルスを検知することができる反面、Ai自身をターゲットとするサイバー攻撃の場合には、十分な対処ができない可能性があります。Aiの誤動作を誘発させるプログラムが実行されてしまうと、検知システムそのものの信頼性も揺らいでしまうため、この点もおいても注意が必要と言えるでしょう。まとめクレジットカードの決済情報や企業の持つ顧客データなどの個人情報が外部へ漏洩してしまうと、取り返しのつかない事態へと発展しかねません。Aiの自動検知技術は必ずしも完璧なものではありませんが、ASIなどの先進技術を活用することで、そうした事態へのリスクを最小限に抑えることができるため、Aiによるさらなるセキュリティ強化を期待していきたいところですね。
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Aiトレンド・特集
『Gmail』のAi機能とは！？入力予測や自動返信も可能
近ごろでは、ショッピングサイトの画像認識機能やスマートフォンの音声認識機能など、さまざまな製品サービスのなかにAiの技術が活用されるようになりました。そのなかでも、Googleの提供サービスであるGmailで、私たちの知らないうちにAiの技術が活用されていることはご存じでしょうか。今回は、Gmailのサービスに活用されているAiの技術に焦点を当てて、その具体的な機能の特徴や使い方などをご紹介していきます。Gmailとはそもそも「Gmail」とは、米Google社が運営、開発を手がける、WEBベースのフリーメールサービスです。サービスの提供が開始されたのは2004年4月1日。Microsoft（マイクロソフト）の提供する「Outlookメール」や、Yahoo!（ヤフー）の提供する「Yahoo!メール」と並んで、今や世界的なメールサービスのひとつとなりました。シンプルな機能性と使い勝手の良いUI（ユーザーが目に触れる操作画面などのこと）から、サービスのリリース以降、現在までに月間のアクティブユーザー数が15億人を達成。WEB上で最も人気の高いメールシステムと言って差し支えないでしょう。GmailのAi機能もはやビジネスの現場においては欠かせない存在となったGmailですが、近ごろでは、Aiの機械学習を活用した便利で先進的な新機能が次々と実装されるようになっています。スマートリプライ「スマートリプライ」は、受信したメールの内容をAiがテキスト分析することによって、受信メールの内容に応じた返信文案を提案してくれるという機能。Aiが生成した返信文案のうちのひとつをタップするだけで返信が済んでしまうため、ユーザーは定型的な返信文章の打ち込み時間を節約することができます。定型的な返信作業が多いユーザーにとっては、積極的に利用していきたい機能と言えるでしょう。Smart Compose「Smart Compose（スマートコンポーズ）」は、Aiがユーザーの入力文章を事前に予測し、次に入力される可能性の高いフレーズを提案してくれるという機能です。今のところは英語のみの対応となっていますが、同じフレーズを繰り返し入力する手間が省くことができるとともに、文法やスペルミスのリスクも減らすことができます。英語を使ったやりとりが多いユーザーにとってはありがたい機能と言えるでしょう。Aiによる自動仕分け毎日の業務ルーティーンのひとつとして、大量のメールの仕分けに時間がかかってしまうという方も多いのではないでしょうか。そんなときに使えるのが「Google Chrome（グーグルクローム）」の拡張機能のひとつである「Notia（ノーティア）」。重要メールの仕分けや対応漏れのお知らせ、日程調整メールの作成などの煩雑なメール整理作業を、Aiが自動的に行ってくれるようになります。GmailのAi機能はセキュリティと操作性を向上Gmailでは、セキュリティと操作性の向上などの観点から、Aiの技術が数多く使用されています。GmailのセキュリティGmailには、Aiの深層学習技術を活用したメールファイルのマルウェアスキャン機能が実装されています。Aiが過去の膨大なメールファイルのデータから、ウイルスファイルやマルウェアメールの特徴を学習することで、悪意のあるファイルを自動的に検知し、迷惑メールに割り振ったり、削除ファイルとしてゴミ箱へ移動させたりすることができます。2019年の機能実装以来、悪意あるスクリプトを含むドキュメントの検出数が10%ほど増加しているとのことなので、今後もメールセキュリティの向上が期待できそうです。Gmailの操作性シンプルな機能と操作性で人気を博しているGmailですが、こうした諸々の機能はAiの学習技術によって支えられています。返信文案をオートで作成してくれるスマートリプライや、重要メールなどを自動で仕分けしてくれる新機能などは、本来であれば人間が手作業で行わなければならないところをAiがヒトに代わってこなしてくれるため、操作性の向上に一役買っていると言えるでしょう。特にGoogleは、Aiの研究開発を世界的に牽引している一大企業としても業界の内外で知られているため、今後も先進的なAiサービスの実装が期待できそうです。GmailのAi機能でテレワーク業務も効率化新型コロナウイルスの影響によりさまざまな業界でテレワークへの業務移行が進められている昨今、GmailのAi機能を活用することによって自宅での業務においても生産性の向上を見込むことができるでしょう。特に、スマートリプライやAiによる自動仕分けの機能を活用することによって、日々のメール返信や宛先ごとの整理にかかる時間を節約することができるため、日常的にGmailでのやりとりを行う場合には積極的に活用していきたいですね。まとめビジネスにおける日々の業務においては、Gmailを始めとするメールサービスは今や必要不可欠な存在となっています。Aiを活用した新機能を有効活用していくことで、業務効率化や事務作業時間の節約に繋げていくことができるでしょう。今回ご紹介した機能以外にも、Google Chromeの拡張機能のなかにはAiを活用した便利な機能が数多くあるため、興味のある方はこれを機会に、メールサービスの見直しや拡張機能の導入など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
Aiエンジニアとは？仕事内容や目指すために必要なこと
Aiを活用したサービスがさまざまな業界分野で展開されるようになりましたが、こうしたAiサービスの普及と同時に、それらの環境を構築する「Aiエンジニア」という存在が重要視されるようになりました。今回は、Ai技術を支えるAiエンジニアという職業について、その具体的な仕事内容やAiエンジニアを目指すうえで必要なスキルなどを中心に解説を進めていきます。AiエンジニアとはAiエンジニアとは、Aiに関するソフトウェア開発全般を担う技術者を指す言葉です。Aiエンジニアとされる職種としては、「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の主に2種類の職種が存在しますが、どちらもAiソフトウェアの開発やデータの解析に関わる点においては共通している部分となります。Aiエンジニアの役割データサイエンティストには、Aiに与えるデータを整理したり、統計モデリングなどのデータ解析を行ったりなど、分析力に特化したスキルが求められます。一方の機械学習エンジニアには、Aiに関連したアプリケーションやサービスの開発やAiの適用に必要なシステム開発など、技術力に特化したスキルが求められます。そのほかにも、製品サービスのなかでAiを適用させる部分を発見したり、小規模なAiモデルを作ってPDCAを回したりなども重要な役割のひとつと言えるでしょう。AiエンジニアとITエンジニアの違いAiエンジニアとITエンジニア(システムエンジニアやプログラマなど)が混同される場合もありますが、プログラミングやコーディングのスキルが必要である点はどちらも共通しています。ITエンジニアはプログラミングなどのシステムを開発することが主な仕事であるのに対し、Aiエンジニアにはそれらの仕事に加えて、Aiの導入にともなうデータの分析作業やシステムへのAi適用作業などがメインの仕事になります。Aiエンジニアの仕事内容Aiエンジニアの主な仕事Aiソフトウェアの開発や環境の構築はもちろんのこと、日々技術革新が起こり続けているAiの分野においては、研究論文などから最新技術をキャッチする研究者としての役割も求められています。単なる技術者としての側面だけではなく、新しい技術のリサーチから製品サービスへの応用手段を考えるといったクリエイティブな発想をすることも重要な仕事のひとつと言えるでしょう。Aiエンジニアを必要としている企業Aiエンジニアを必要としている企業は、主に大学やシンクタンクなどの研究機関、ITやWEB系のベンチャー企業や外資系大手企業など、大手からベンチャーまでさまざま。しかし多くの分野においては、未だ需要に対してのエンジニアの供給が追いついていないというのが現状です。Aiに関する専門的な知識を身につけることで、自身の人材市場における価値の最大化や大幅なキャリアアップを見込むことができるかもしれません。Aiエンジニアを目指すために必要なことここまでを聞いて、Aiエンジニアという職業に興味が湧いた方もいらっしゃるかもしれませんが、Aiエンジニアを目指すためには、一体どのようなスキルが必要になるのでしょうか。理数系科目の素養Aiエンジニアに求められる技術力に関しては、そのほとんどが理数系科目の基礎的な知識が前提となっています。特に、線形代数学や確率論、統計学や微分積分などが得意という方は、Aiエンジニアに向いている可能性が高いでしょう。資格の取得Aiに関する専門的な資格を取得するというのも効果的な一手と言えるでしょう。Aiに関する具体的な資格としては、「日本ディープラーニング協会G検定およびE検定」、「Python3エンジニア認定データ分析試験」、「画像処理エンジニア検定エキスパート」などの資格が存在します。必ず取得しておくべきものではありませんが、これからAiエンジニアを目指そうとしている未経験者にとっては、資格を取得しておくことで、実務経験がなくても学習意欲や向上心などの観点から人材評価が高くなります。また、資格取得という明確な目標が定まるため、学習意欲やモチベーションを高める効果も期待できるでしょう。何から初めていいかわからないという方は、まずは資格の取得に向けた学習から始めてみるのもいいかもしれませんね。新しいことを学ぶ意欲どんなに理数系科目が得意で、Aiに関する技術や経験が豊富であったとしても、新しいことを学ぶ意欲や向上心がなければ、Aiエンジニアには不向きと言えます。最先端の分野であるAiの技術は、日々すさまじいスピードで進化を続けているため、習得した知識や経験が今後も通用するとは限りません。得意不得意はもちろん重要なことですが、新しいことを学ぶ姿勢やAi技術そのものへの好奇心を持っていることが重要になってくるでしょう。Aiエンジニアの将来性は？昨今では、少子高齢化や人手不足などのさまざまな事情から、各社ともAiを活用したビジネスの自動化に注力しています。しかし先ほども述べた通り、Aiエンジニアという職業は需要に対しての供給が追いついていないというのが現状です。自社のサービスやビジネスにAiを導入する企業は今後も世界規模で増え続けていくため、それらの企業活動を支えるAiエンジニアもまた、今後ますます欠かせない存在となるでしょう。まとめAiテクノロジーは、その精度や実用性の面において、日々飛躍的な進化を続けています。各社とも、Aiサービスの開発やそれを下支えするAiエンジニアの獲得に躍起となっているため、今後もAiをめぐる企業間競争の激化は避けられません。Aiチョイスでは、今後もAiに関するさまざまな情報を定期的に発信しています。Aiエンジニアという職業に興味があるという方は、Aiに関する見識を深めるところから始めてみてはいかがでしょうか。
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Aiニュース
【建設×Ai】建設業におけるAi活用事例5選！
ヒトや企業の抱えている課題をITの力で解決させる「デジタルトランスフォーメーション（DX）」という考え方が注目を集めています。さまざまな業界分野において、Ai技術を活用した生産性の向上や、業務効率の改善に向けた取り組みが必要不可欠となりつつある昨今。今回は、建設業におけるIT化とIT技術の具体的な導入事例などについて、わかりやすく解説を進めていきます。建設テックとは「建設テック」という言葉をご存知でしょうか。建設テックとは、「建設（Constraction）」と「Technology（技術）」とを掛け合わせた造語のことで、一般的には建設建築分野全体におけるIT化を指すものです。建設業におけるAi活用場面についてAiの得意分野の一つとして「単純作業の効率化」というものが挙げられます。Aiは定型的な動作やパターン化された作業を、高速かつ高精度に処理することができるため、人間よりもより高いパフォーマンスで作業の実行が可能。。建設業におけるAi活用の代表例としては、竹中工務店が開発した「3つのAI」が挙げられます。これは、リサーチAi、構造計画Ai、部材建設Aiという3種類のAiを、設計段階に応じて使い分けることによって、構造設計における単純作業を約7割ほど削減することができます。このようなAi活用の取り組みは、ほかの企業においても積極的に開始され始めているため、Aiを駆使した業務効率化は今後ますます重要なものとなるでしょう。建設業におけるAi活用のメリットでは、Aiの技術を建設業に活用することで、一体どのようなメリットが得られるのでしょうか。人手不足の解消まず1つ目のメリットとしては、「人手不足の解消」という点が挙げられるでしょう。特に、少子高齢化が加速している現代日本においては、生産労働人口の確保は非常に重要な問題であり、機械的な単純作業をAiが担うことで、労働力や人員不足の解消を見込むことができます。業務効率の改善2つ目のメリットとしては、「業務効率の改善」という点。Aiの得意分野の一つに、「深層学習」や「機械学習」といったものが存在しますが、これは対象のデータを隅から隅まで分析することによって、人間が気付かなかったようなデータの特徴などを見つけ出すことができます。作業内容や業務フローをAi学習させることで、より効率的な業務フローの発見や、効率的な運用方法を探し出すことができるかもしれません。ユーザー体験の向上3つ目のメリットは、ユーザー体験の向上という点。たとえば、Aiを搭載した「チャットボットサービス（チャット形式での自動応答システム）」を導入すれば24時間365日の自動対応が可能となり、Aiカメラを活用すれば建物のセキュリティ強化や物件運営の自動化ができるようになります。Ai技術を活用することで、業務そのものの効率化だけではなく、ユーザーにとっての利便性の向上などが期待できるでしょう。建設業におけるAi活用のデメリット便利なAi技術ですが、少なからずデメリットというものもある程度は存在します。以下でデメリットを確認していきましょう。業務効率の悪化を招く恐れがあるAiを導入することで、かえって業務効率の低下や生産性の悪化を招く恐れがあるため、こちらは注意が必要です。万能なようにも思えるAi技術ですが、作業の内容や活用方法に応じては、当然のことながら得手不得手というものが存在します。まずは導入の前に、全体の作業工程をしっかりと把握し、どの部分がネックとなっているのか、どの工程を効率化させたいのかなど、入念な運用計画を練る必要があるでしょう。一定の学習データが必要になるAiは人間が行った作業などの具体的なデータを学習することで、初めてその真価を発揮するものとなるため、対象となる学習データが存在しなければ意味がありません。導入することで必ず効率化が実現できるといったものではないため、まずはAiの仕組みや特徴などの基本的な部分は、しっかりと抑えておきましょう。人間の仕事を奪う可能性がある業務の効率化や人手不足の解消に効果を発揮するAiテクノロジーですが、それは言い換えると、人間の仕事を奪う可能性があるということにほかなりません。これは建設業に限った話ではありませんが、Ai技術の革新が進むことで、人間が行っている作業の大半がAiによって代替可能となった場合、私たちの生活が脅かされる危険性があります。技術的な活用方法だけではなく、運用にあたっての法整備やモラル的な側面での理解など、テクノロジーとヒトが共存していくうえで必要なリテラシーの向上が必要になるでしょう。建設業でのAi活用事例5選！ここからは、建設業におけるAiの活用事例を5つほどご紹介していきます。現場作業の効率化（鹿島建設）鹿島建設では、Aiを搭載したロボットの活用により、単純な繰り返し作業や負担の大きい作業を自動化させることに成功しています。ロボット技術を導入したことで、これまで人間では不可能だった下方からの上向溶接が可能となったため、溶接の品質面における向上と高速化が実現されました。今後はAIを活用した溶接ロボットのオペレーター育成・訓練を実践し、全体的な施工システムの構築を図っていくそうです。建設支援ロボットの運用（清水建設）清水建設では、Aiを搭載した建設支援ロボット「シミズ・スマート・サイト」の運用によって、人間にとって負荷の大きい作業や繰り返し作業などを自動化させることに成功しました。清水建設が長年に渡って培ってきた建設技術をAiに深層学習させることによって、最先端の科学技術に結晶させたは、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。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。建設機械の自動制御（大成建設）大成建設では、建設現場における重機類の自律走行をサポートする制御システムの開発を手掛けています。建設機械に設置された各種センサーから情報を収集し、現場作業員の作業情報と照合させることによって、ヒトや障害物の検知ストップ機能を実現しました。作業員との接触防止や検知システムの導入によって、より安全性の高い作業現場の構築に大きな力を発揮してくれます。リノベーションプランの提案（アイランドスケープ）アイランドスケープでは、Aiを活用した住宅リノベーションプランの見積りプラットフォーム「ORE（オープン・リノベーション・エンジン）」の開発と運用を手掛けています。専用サイトからリフォームの工事内容や外観スタイルなどの希望を入力することで、システムに搭載されたAiが、選択された条件に沿って過去案件を分析します。分析を通してユーザーに最適なリノベーションプランの提案と見積り書の作成を自動で行ってくれるため、顧客満足度やユーザー利便性の向上が期待されています。24時間365日のチャット対応サービス（エスケーホーム）エスケーホームが提供するチャットボットシステムは、マンション管理や住宅運用において大きな効果を発揮するでしょう。チャット形式の専用画面から問い合わせ内容を入力することで、搭載されたAiが速やかに自動回答を行います。これまでは受付スタッフがメールや電話でのリアルタイム回答を行ってきましたが、チャットボットシステムを導入することによって、24時間365日の自動応答体制の構築と人件費などのコストカットを実現することが可能です。まとめ人手不足の問題や労働環境の問題など、多くの課題を抱えている企業にとって、Aiテクノロジーの活用は魅力的な選択肢と言えます。昨今では、Aiの技術革新によって今まで機械だけでは不可能とされてきた複雑な作業の実行などが続々と可能となっています。今回ご紹介した具体的な事例なども含めて、業務全体に課題感を感じている場合にはAiサービス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
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。