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UNIQLOがAiを活用したサービス『UNIQLO　IQ』を展開。その内容とは？

今や、全国で知らない人は少ないというほどの展開をし続けている、大手衣料品メーカー『UNIQLO』ですが、今回新たに『UNIQLO IQ』というサービスを開始することがわかりました。ECサイトやチャットショッピングと言われる、”ネットにおける買い物”が主流となってきている現代ですが、カジュアルウェアの代表として成長してきたUNIQLOも、ついにAiを活用したサービスを提供します。そんなUNIQLO IQの中身を紐解いていきたいと思います。そもそも、チャットショッピングとはなに？チャットボット、つまり人工知能を搭載したAiからの提案で様々な買い物をネットで進めることをです。始まりはECサイトのチャット導入で火がついたサービスですが、現在では多方面でのサービスにおいて、チャットボットの対応が増えています。このメリットとしては、24時間年中無休で対応できるためカスタマーにとってはとても助かる応対サービスと言えるでしょう。ここに目をつけたUNIQLOが開始したもので、『UNIQLO IQ』がスタートしました。『UNIQLO IQ』とはどんなもの？　”お買い物アシスタントサービス”と言われている『UNIQLO IQ』ですが、その内容がとても気になりますよね。このサービスの正体は、Aiを使ったチャットボットなのです。Aiとは、数年前から急成長している人工知能のことです。人工知能を活用したサービスを開始する企業が増加している中で、今回UNIQLOも新たな挑戦として登場させました。Aiのチャットボットとの会話(チャット)をしていく上で、お買い物のサポートをしてもらえるという内容です。では、具体的にどのようなサポートが受けられるのでしょうか？細かい指定条件からぴったりの商品を教えてくれます！　まずはAiに性別や年齢を伝えてみると、年代別ランキングや人気のコーディネートなどが表示されます。ここから好きな商品を選ぶと、最寄店舗の在庫確認から取り寄せ可能か等様々なアドバイスを送ってきてくれます。更に、キーワード入力(例：入学式、旅行、二次会etc...)をすることにより、その場面やシチュエーションに最適なコーディネートの提案をしてくれます。UNIQLO IQは店舗でしか使えないのか　そんなことはありません！このUNIQLO IQのメインはあくまでスマホ画面上です。店舗内にてチャットを開始し、商品を探すこともひとつの機能ですが、画面上ということはもちろんオンラインストア(ECショップ)につなげて買い物をすることも可能です。実店舗にしてもオンラインにしても機能的にはほぼ同じで、商品やコーディネートの提案、週の売れ筋ランキングやトレンド情報なども同じように見えるのです。店舗にいても自宅にいても、同じ感覚で買い物のサポートから購入までできてしまうのは便利ですね。UNIQLO IQのおすすめポイント　細かい検索条件から様々な情報を届けてくれるアプリですが、おすすめできるところは”ただのショッピングアプリ”ではないというところです。一般的なアプリと比較してみて、検索条件として指定できるキーワード数の豊富さや、売り上げランキングも48時間以内のものというリアルタイムな情報になるので、その日前後のトレンドもわかりやすいですよね。さらに面白いのが、星座占いも取り入れたことです。その星座のラッキーカラーを判別して、コーディネートをマッチさせようと言うものです。また検索における商品カテゴリを、UNIQLOが得意とする『ジーンズ』や『ギフト選び』なども設けたので、ママさん世代にはとても人気が出るのではないでしょうか。どうしてAiがそこまでできるのか　何故UNIQLO IQのチャットボットが、ここまで把握し更には提案できるのかが不思議ですよね。その答えとしては、実際に店舗で受けた問い合わせ内容や、チャットの会話内容からAiが学習して出す提案のようです。更には当日の天気からその週のトレンドなども考慮するというから驚きです。Ai技術に目をつけたUNIQLOも新サービスを開始するにあたり、Aiには様々な情報を学習させています。そのおかげで、買い物をする客層や年齢性別を考えた商品の提案が実現したのです。まとめ時代とともに変化しているファッション業界ですが、ファストファッション界にもこうして新たなサービスを導入することによって、ターゲットとする客層にも変化をもたらしています。今後、ファストファッションは急成長すると予想されている中での『UNIQLO IQ』は、ショッピングアプリとしても様々なアップデートが期待されますね。

2020/04/28Aiチョイス編集部
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

2020/04/16Aiチョイス編集部
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。

2020/04/14Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
『Ai運行バス』で運行の効率化も。バス業界はすでにAiで便利化進行中？

Aiを積極的に導入している業界の一つとして観光業界があげられます。というのも今年2020年は東京オリンピックが開催されることもあり、政府は訪日外国人旅行者数4000万人を目標としており、観光業を国の重要産業として位置づけバックアップしているからです。そのような理由から、観光業界にはAiに多額の投資をする力があり、Aiを活用することによって更に日本の観光業を盛り上げることができると予想されています。多様化する観光客のニーズにAiはどのように対応するのでしょうか。今回は観光バスや路線バスを中心に観光業におけるAiの活用事例を紹介していきます。バスにAiが搭載された『Ai運行バス』とはAi運行バスは、NTTドコモがインターネット関連企業のDeNAや日産自動車とともに開発したバス運行サービスです。Ai運行バスへの乗車を希望するお客は、まず自身のスマホに専用アプリをダウンロードし希望の乗降地点を登録するとAi運行バスの予約が完了するというシステムになります。乗客は、乗車中もアプリでバスが現在どこを走っているか、また、待っている際にもどこにいるのかということを把握することができるのでストレスが軽減されると期待されています。更にAi運行バスは、Aiにルートを作らせています。というのも、AiがAi運行バスの走行状況や乗客から届く乗降希望などを勘案し、需要を計算することで最適な時間と最適なルートを分析し運転手に指示することができるからです。ただ、観光地の規模や該当する地域の規模によっては観光客を乗せるバスも市民が使う路線バスも空席がでることは珍しいことではありません。そこで、観光バスと路線バスを共用することができれば効率的なコストダウンを実現することができるといえます。しかしそうはいっても、観光バスと路線バスでは、ニーズや行き先が異なる場合が多いですので、『運行表』を人間が作ることは到底できません。そういった作業もAiの機械学習機能を利用することで、観光地までの道路交通情報や、過去の路線バスおよび観光バスの運行表などを元に、最適な運行表を作ることができるようになります。Ai運行バスによる配車の仕組み観光バスをはじめとした通常のバスサービスとAiを搭載したバスサービスの違いは、利用者の予約状況によってバス運行が決まる点にあります。通常のバスの場合、バスの乗客が停留所に不在かどうかにかかわらず、すべての停留所を経由します。これは路線バスでも同じです。ですが、先ほどご紹介したAiバス専用のアプリを通して乗客が乗車予約を行うことで、Aiシステムは集められたデータをもとに最短且つ効率の良い配車を算出できるようになります。九州大学では一足先に導入九州大学では2019年4月からこのAi運行バスの実証実験がおこなわれました。九州大学は2018年に都心部にあった3つのキャンパスを伊都キャンパスへと移転させ、その敷地面積は東京ドーム58個分にも及ぶといわれています。そのためキャンパス内には車道や交差点、信号機などが設置されており37バス停が設置されていますがバスの時刻表は一切ありません。それは、Ai運行バスのシステムがバス停に到着する時刻や運行台数を自動的に決定しているからです。従来の九州大学では、運行効率が4%程度でありましたが、Ai運行バスに置き換えたことで、運行効率は19％までに改善したのだといいます。ちなみにNTTドコモが提供するAi運行バスの初期費用は50万円、月額利用料は18万円からで利用でき、2020年度末までに100エリアでの展開を目指しているそうです。Ai運行バスが観光業界に与える影響とはアメリカの観光業などではすでにAiを搭載したカーシェアなどが実用化されてきていますが、Ai運行バスを観光業において利用することにはどのようなメリットがあり、逆にどのようなデメリットが考えられるのでしょうか。観光業界から見たAi運行バスのメリットAi運行バスのメリットは、運行効率が向上されることです。特に、観光地でありながらそこで普段の生活を送っている方もいるという地域もあります。そういった地域においては観光バスと路線バスを一体化することで大幅なコストダウンと、運行効率をあげることができるようになります。また、乗客がすくない場合にはバスの本数を減らしたり、混雑している場合には増やしたりすることも可能です。更には目的の停留所までの最短経路をAiが算出することで移動時間の短縮にもつながり、観光客は限られた時間を有効的に使って利用することができます。乗客だけでなく、運転手の立場から見れば、近年長時間労働が問題視されている状況です。特に夜行バスなどは夜間の運転および、長時間の運転が課せられる過酷な労働でもあります。あるバス会社では運転手の状況をAiカメラが監視し、異常を感知したら事務員に知らせることができるシステムを導入しています。これにより、高速バスなど長距離移動をするバスでの居眠り事故の発生を防ぐことが期待できるとされています。観光業界から見たAi運行バスのデメリット一方観光業界から見たAi運行バスのデメリットとしては、乗客が必ずしもアプリをダウンロードしなければならない点と、乗客の予約とシステムへの反映に遅れが生じる場合があるという点です。仮にバス停留所に乗客が待っていたとしても、Aiの判断でその場所がスルーされた場合、クレームにつながってしまうリスクがあることも否めません。更に、先ほどもご紹介しましたが、Ai運行バスの利用には初期費用と合わせて月額費用も発生します。観光客の少ないシーズンは利用料に見合わないというデメリットが発生する可能性もあります。まとめAi運行バスのように、自動車にAiを活用し効率化を図る計画が世界で進行していっています。それは先日ご紹介したタクシーの例も同じです。乗客の需要や交通状況によって刻一刻と現状が変化する、観光バスや路線バスにおいて、Aiの活用は必須であるといっても過言ではありません。特に、観光客が観光地に滞在できる時間は限られています。Ai運行バスはこれまで以上に効率的な運行をすることが期待できますので、観光客の満足度の向上も図ることができるでしょう。今夏開催予定の東京オリンピックでは多くの外国人観光客が一点に集中する可能性もありますので、観光バスや路線バスにおけるAiでの効率化は、はおもてなしの一部であるともいえるのではないでしょうか。

2020/03/18Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiを搭載したドローンが物流を変える！再配達問題も過去のもの？

近年、インターネットショッピング市場が急速に拡大していることもあり、分譲マンションなどにおける宅配ボックスの設備は当たり前のものとなってきました。いわゆるこうした設備は宅配において『再配達問題』を軽減させるものとされていますが、『再配達問題』解消に向けて進化して生きているのは宅配ボックスに限りません。そもそもの配達行程にAiドローンを活用するという新たな試みが広がってきています。Aiドローンが宅配に利活用されることによってどのようなメリットがあるのでしょうか。今回は、AiシステムやAiドローンを活用した宅配の事例と、逆にAiドローンを活用したことで起こりうるリスクはどのようなことがあるのかということを解説していきたいと思います。アマゾンが宅配ドローンを発表2019年6月5日、アマゾンがラスベガスで開催されたイベントにおいて宅配用ドローン『プライム・エアー』についての説明を行いました。この『プライム・エアー』こそがAiを搭載した自動飛行のできるドローン配送になります。ここでは、アマゾンが発表したAiドローン配送について詳しく見ていきましょう。そもそもドローン配送とは何かそもそもドローン配送とは、ドローンの機体に専用のボックスを装着するなどして空路で輸送を行うサービスのことです。離島や山間部、海岸線が入り組んだ場所など陸路での輸送が困難な場所でも活用ができることから、通常の宅配に限らず災害時などの緊急時への利活用も期待されています。Ai搭載で自動飛行が可能にアマゾンの発表によると、この宅配ドローンの最長飛行距離は24km、2.3kgまでの重量を運ぶことができ、24kmの範囲内でアマゾンプライムの会員であれば30分いないに荷物を配達してくれるのだといいます。Aiを備えているため、搭載されたセンサーによって安全性を考慮すると同時に、着陸前に着陸場所付近に人や動物などの障害物がないかどうかも判断することができます。また、Aiの発達によって自律飛行する能力もありますので、離陸から配送、倉庫などへの帰還を自動化することが可能です。現状は法律の規制などにより完全自動での配送が行える場所は限られていますが、Aiドローンが普及し、将来的に規制緩和が行われればドローンによる自動配送が可能になり、物流における人手不足の解消が期待できるでしょう。東京の物流でもAiを活用した宅配が試験的に導入物流へのAi導入は、Aiの研究が盛んなアメリカや中国をはじめとしたAi先進国が主であると認識されがちですが、実は東京都の一部でもAiが試験的に導入されています。再配達率20％→3％実現文具品や日用品のネット通販会社アスクルは、AiドローンではありませんがAiを活用した宅配を行うことで、商品を受け取る人の不在による再配達ロスを減らすことに成功しました。前述のように、このサービスが導入されているのは東京都内など一部地域に限られますが、一般的な運送会社の不在率は20％なので、Aiシステムを活用したアスクルの運送ドライバーが商品を顧客に届けた際の不在率3%というのは非常に脅威的な数字であることがわかります。方法としては、アスクルのアプリで顧客に荷物到着時間を指定させ、プッシュ機能で宅配する前日の夜に到着時刻を顧客に伝えるということです。更に、荷物が到着する10分前にもプッシュ通知をします。また、お客側はアプリを通してトラックの現在地を知ることも可能です。あらゆる情報を加味した配達時間の通達この、到着時間の通知のどこにAiが活用されているかというと、トラックの状況、倉庫の状況、刻一刻と変化する道路の状況といったたくさんの情報を加味して、Aiが到着時間を分析し、顧客に伝えることができるという点です。これら無数の要素を人間が判断し最適化することはどうしても難しいですが、Aiであれば膨大なデータを瞬時に認知することが可能ですので、最も効率の良い流れを考えてもらい、お客にも現在状況を通知することができます。こうして最終的に、不在率を大幅に下げることに成功したのです。物流にAiドローンを導入するのはリスクがある？と、このように物流にAi技術を活用することは、再配達問題はもとより、宅配業者の人手不足解消にも一役買うこととなりそうです。とはいえ、AiシステムやAiドローンを物流、宅配業界に導入するのはメリットだけではありません。考えられるリスクとしては重量のある物体が空を飛行する以上、墜落のリスクを完全にゼロにすることが現状の時点でできないという点です。Aiを搭載することで障害物回避などの技術は急速に進化しつつありますが、落雷や電波のジャミング、悪意を持った射撃や投石などの攻撃までも想定した場合はドローンが落下してしまう可能性があります。そうして荷物が落下した際、人や家財にダメージを負わせる場合があることがドローン配送最大のリスクです。また、ドローンはAiやモーターなどの電子機器を搭載していますので、浸水してしまうと動作が止まってしまうため、雨にきわめて弱い機械です。こうした雨天時の対策などもAiドローンによる宅配の課題といえるでしょう。Aiドローンの活用は非常時や過疎地への対応も可能にするそうはいっても、Aiドローンをはじめとした宅配は、前述の通り山岳部や衛島への宅配も可能にしますので、非常時や過疎地への対応も可能にすると期待されています。再配達問題もそうですが、別の部分にも好影響を与えることから、今後のさらなる進化が予想されると言えそうです。まとめ現在の宅配業界では『再配達問題』が大きな課題としてあげられています。こうした問題の解決策が様々なシステムや技術を活用することで為されているわけですが、Aiドローンは宅配時間を顧客に伝えることができたり、自動走行ができることから、活用が一般化されれば『再配達問題』も過去のものになる日が来るかもしれません。ドローン配送には考えられるリスクが何点かあるとはいえ、墜落の対策や安全性のための対策が固まれば実現化も近いはずです。

2020/03/17Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiによる需要予測でタクシー業界が売り上げ増加！Aiでタクシー業界もスマート化

様々な産業においてAiを活用することによる『働き方改革』や『スマート化』が行われておりますが、それはタクシー業界も例外ではありません。というのも、Aiを『タクシーの需要予測』に利用するというもので、予測する場所ごとの乗客数に応じてタクシーが移動することでタクシーに関する需給バランスが改善される見通しです。これにより、タクシーの業務効率が改善され、少子高齢化によるドライバー不足を補うという効果も期待されています。今回は、タクシーの業務にAiを用いた場合の効果や、今後タクシー業界にAiの活用が広がっていくと、お客側、運営側にそれぞれどのようなメリットがあるのかというところについてご説明していきたいと思います。Aiの需要予測でタクシーの売り上げ20.4％増トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの４社は、2018年3月9日、Aiを活用して予測したタクシー需要をドライバーに配信する『配車システム』を開発し、同年2月から東京都内で試験導入を開始したと発表しました。ほかにも2018年7月にはNTTドコモが東京無線協同組合や富士通などと共同で『乗車台数予測システム』を開発するなど、タクシーへのAi導入が盛り上がってきているところです。特に前者の『配車システム』の試験導入では、JapanTaxiの関係会社である日本交通のタクシー数台に導入し、実環境での有効性を検証すると、同システムを利用したドライバーの1か月の売り上げは1日当たり前月比20.4％＋となったといいます。ここでは上記のようにAiシステムを導入したタクシー、『Aiタクシー』の効果などについて詳しく触れていきたいと思います。AiタクシーにできることAiタクシーは前述のように、エリアや気象状況、曜日、時間帯、イベントの有無などによって今後30分間のタクシー需要をリアルタイムで予測するという機能を持つタクシーです。主には、運転手に専用のタブレット端末を配布し、予測に応じたスムーズな配車を行います。また営業成績のよいドライバーの知見に基づいた『乗客を見つけやすい走行ルート』のデータを同タブレットに配信することで、利用者の待ち時間を短縮することができるだけではなく、配車の最適化に夜乗車率の向上も見込めるとされています。Aiタクシーの効果このように、タクシーにAiによる需要予測システムを導入することで売り上げ増を期待できたり、ベテランドライバーと新人ドライバーのスキルの差を縮めることが期待できるでしょう。実際の実証試験のアンケート結果から効果を定量的に見ると、1日あたり1台2,000円程度の売り上げ向上が見込めるということであり、年換算にすると約28万円の売り上げ向上となることがわかります。更に、Aiタクシーのメリットはドライバーのみにとどまらず、なかなかタクシーを捕まえることができずにあきらめていたり、不満を持っていた乗客に対する不満解消のきっかけになるともいえるでしょう。実際の実証実験で従来よりも20.4％の売り上げ増を記録していることから、タクシーへのAiシステム導入は、タクシー業界の大きな改革ともなるといえるかもしれません。Aiがビッグデータを処理。スマホから配車手配もこのような『Aiタクシー』を実現するに必要なAiの技術の一つとしてディープラーニングという深層学習技術があげられます。Aiタクシーの学習には、時間と場所の組み合わせで更に大量のデータが必要になりますが、それらを網羅するデータをタクシー会社が準備できないという場合も考えられます。そこで、Aiタクシーの開発ではデータを誇張したり、ノイズを除去しデータの特徴をニューラルネットワークで取り出す方法で学習させることで、実質的にデータの増量を行うことができるわけです。それらのビッグデータを利活用することで、より高精度な乗車予測、配車支援を行うことができるようになります。特に、タクシーアプリ『JapanTaxi』を展開するジャパンタクシーでは、タクシーから取得できるビッグデータを用いて移動の未来を創る部署と説明される『モビリティ研究開発部』が設立されました。同社のタクシー車載タブレットでは、通学中の子供を見守る活動や、Aiパイロットによる路面状況のリアルタイム確認、配車支援システムによる利用者の需要予測、ドライブレコーダー解析による道沿い情報の収集といった取り組みを行っています。今後は、アプリと車載の需要予測システムが連動して、より効率的な配車をおこなうことができるようになるのではないでしょうか。Ai活用によるタクシー業界の今後の可能性現在、様々な企業や産業において『少子高齢化』による慢性的な人手不足が危惧されていますが、タクシー業界も同様に、就業平均年齢の高齢化と人手不足が進んでいるといわれています。特に、平成30年の時点でタクシードライバーの平均年齢は60.1歳であり、タクシー業界のベテランドライバーも高齢化していっていることから、スキルや経験が不足する若手をサポートし教育するチャンスはAiにかかっていると言っても過言ではないでしょう。特に、労働時間の長いイメージのあるタクシー業界は体力のある方でないと続かないのではという不安から、転職や新社会人の就職先としての選択肢から外れてしまう場合も少なくありません。しかし、その改善策としてAiシステムを導入することにより、新人ドライバーでも、短時間でベテランドライバー並みの乗車回数を達成することができれば、労働時間の短縮も可能になります。これにより、タクシー業界が他業種からの転職や就職先としての選択肢となり、人手不足の解消も期待できるというわけです。更に今後は世の中の高齢化に伴い、移動手段としてのタクシーの需要はますます高まることが予想されます。特にこのご時世、高齢者の自動車事故が多発していることから、免許返納も推奨されていますよね。このような需要に対して供給が追いつくようにするためにもAiタクシーは重要となってくるでしょう。現在、東京無線ではAiタクシーの導入の割合としては全3774台の3割とされていますが将来的には全車への導入が予定されています。また、JapanTaxiのようにアプリでタクシーを呼ぶことができる配車アプリと、Aiタクシーを組み合わせることで、一層需給バランスの改善がされることでしょう。すでにこれらの提携の取り組みは東京無線とJapanTaxi間で行われておりますので、今後はますます配車アプリのプロモーションを含めた乗客へのサービスが展開されていくのではないでしょうか。まとめこのように、タクシー業界にもAiが導入され、働き方改革、スマート化が図られています。Aiなどの最新テクノロジーは、これまでインターネットとあまり関係がなかった業界にも様々な恩恵を与えていくこととなりそうです。従来、ベテランドライバーだけが持っていた土地勘や、経験に頼るしかなかったタクシー待ちの乗客予測をAi技術により、データのみから取り出した予測モデルを活用することで、経験に関係なく高精度なサービスが実現可能となってきています。このサービスが広まっていくと、人手不足や高齢化などの諸問題の解決が期待できるだけでなく、配車アプリとの組み合わせで、リアルタイムでのマッチングが可能になり、タクシーに対する潜在的ニーズを掘り起こすこともできるかもしれません。雨の日も、イベント時も、乗客はスマホから予約するだけですぐに空車のタクシーが迎えに来てくれる、更にドライバーも需要のある場所への道案内もシステムが行ってくれることで効率的に配車を行える、Aiはそんなタクシー業界の未来を作り上げてくれそうです。

2020/03/09Aiチョイス編集部
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。

2020/03/04Aiチョイス編集部
Aiニュース
交通業界でのAi活用は自動運転だけじゃない！？乗客の『便利』はチャットボットが確保！

交通、鉄道業界などにおけるAiの活用ときくと、現在何かといろいろなところで取り上げられている『自動運転技術』を思い浮かべる方も多いのではないでしょうか。確かに、自動運転技術が発展していくためにはAi技術が必須ではあるのですが、実は、交通業界におけるAiの活用は自動運転だけではありません。毎日多くの乗客が利用する交通業界は、常に安全であることはもちろんのこと、多くの人にとって使いやすく、親しみやすい移動手段である必要があります。そんな中、現在はJRなどにおいて、自動でお問い合わせに応答ができるAiチャットボットの活用が広がりを見せています。今回は、交通業界でのAiやチャットボットの活用事例について見ていきましょう。Aiチャットボットとは？そもそもチャットボットとは、チャット（会話）するロボットで、テキストや音声での会話を自動に行うプログラムのことを指します。Aiチャットボットは基本的に24時間365日対応が可能ですので、受付や担当がいない時間にも常時利用客の問い合わせに対応することができます。また、友人対応の際は、一度に対応できる人数も限りがありますが、Aiチャットボットであれば一度に複数の利用客の対応をすることが可能です。特に、交通業界では落とし物の対応や、乗り場の案内など、よくある質問を自動化することで人権コストの削減や業務効率化、また、利用客側も利便性が増し顧客満足度の向上にもつながるとされています。JRでのAiチャットボット活用事例この、チャットボットの活用は鉄道会社での活用が主に広がってきています。というのも、近場の移動には徒歩以外に自転車やバスなどが多用されますが、近年では遠出をする、特に同じ場所を何度も行き来する場合、公共交通機関の代表格として鉄道が使われることが多く、利用者が年々増加している為です。2018年度ではJRが95億5600万人、私鉄各社が157億1400万人、合計で252億6900万人が鉄道を利用しています。更に、2020年のオリンピックに向けて外国人観光客も増えることもあり、ますます利用者が増加することを見越して、こうしたカスタマーサービスの自動化が図られているということになります。ここからは、実際にJRで導入が開始されたAiチャットボットについて詳しく見ていきたいと思います。『えきねっと』にAi搭載で問い合わせも手続きも楽々JR東日本のインターネット予約サイト『えきねっと』は2019年2月、Q&Aサイトの『OKWAVE』を運営するオウケイウェイヴと連携し、えきねっとのサイト上にAiチャットボットを導入しました。チャットボットでは、文章等で利用客の質問を受け付け、回答データベースからAiが自動検索して質問内容に対応する回答文を表示します。例えば、チャットボット上で利用客が『割引チケットを教えて』と入力すると、『えきねっとトクだ値』へ促すリンクや、『往復割引乗車券』のリンクなどが表示されます。利用客はそこからチケット購入したり、料金を確認したりすることができるというわけです。これまで、窓口を探して駅員さんに聞いてからチケットを購入したり、ネットで買おうと思っても購入の仕方が分からず結局駅に出向いたという方もいらっしゃったのではないでしょうか。しかし、今後はネット上で質問から購入までを行うことができるようになっていますので、非常に便利です。『LINE』にAi搭載でいつでも運行状況を把握できるまた、LINEとJR東日本は2019年3月から、LINEを介して利用客に運行状況や、コインロッカーの空き状況などの情報を提供するサービスを開始しました。このサービスは、『JR東日本Chat Bot』のLINEアカウントを試験的に公開し、このアカウントを利用者が友達追加をすることで、JR東日本の路線の運行情報やコインロッカーの空き状況などを手軽かつタイムリーに見ることができるようになります。特にお子様連れのお母さん等は、運行状況がスマホで片手で確認することが出来たり、コインロッカーを探す手間がなくなったりするのはありがたいですよね。また、個人での情報把握だけではなく、グループトーク内で複数人と情報共有することも可能だということです。忘れ物の捜索や問い合わせもAiチャットボットで更に、JR西日本では『仕事が忙しくて電話が出来ないのでインターネット上から問い合わせたい』という利用者の声に応え、2018年の5月から、『お忘れ物チャットサービス』を展開しています。子供連れの方や、ついつい急いで降車した方など、一度や二度は車内に忘れ物をしたことがあるという方も少なくないのではないでしょうか。この『お忘れ物チャットサービス』は、JRお出かけネット内の『お忘れ物をしたら』のページから忘れ物の情報を入力することで、気軽に忘れ物の捜索を依頼することができます。ただし、このサービスはチャットボットで受付した内容をオペレーターに情報連携するため、捜索結果の回答や駅への連絡などは午前8時から午後10時の受付時間内のみとなるようです。Aiチャットボット活用で外国人観光客へのおもてなしJRだけでなく、私有鉄道においてもAiを活用したチャットボットのサービスが広がってきています。上記にご紹介したJRの事例は、主に日本人の利用者に対するサービスであるという印象でしたが、2020年の夏に開催予定の東京オリンピックに向けたインバウンド観光客に対するおもてなしに目を向けたのが『西武鉄道』です。それは、外国人観光客がパンフレットに記載されているQRコードを読み取り、スマートフォンから、チャット形式で問いかけると、AIが問い合わせに受け答えをしてくれるというサービスになります。チャットボットでは、無料で英語、韓国語に加えて中国語の繫体字・簡体字にも対応しており、周辺の施設や観光案内、飲食店の検索も可能です。また、簡単な質問にはAi、難しい質問は人間のオペレーターが回答するハイブリット型の運用となっています。ただ、本サービスは昨年1月から今年1月まで実証実験として西武新宿駅のみでの利用でしたが、西武鉄道は結果を踏まえて他の駅でもサービス導入を順次検討しているとのことです。まとめ今後利用者が更に増加していくのに対して、現状においても労働人口不足が叫ばれている中、Aiサービスの活用は決して利用客の利便性向上だけではありません。労働者の負担を軽減させるためにも、このようなサービスが活躍してきているのです。現段階で実証実験が行われている鉄道会社でも、将来的には様々な駅でAiやチャットボットによる問い合わせの自動化が進むことが予想されます。また、『観光立国』を目指す日本にとっては、外国人観光客へのおもてなしも急務です。こうした、Aiやチャットボットの活用により、さらに効率的かつシームレスなサービスが提供できるようになるでしょう。

2020/03/03Aiチョイス編集部

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