業種・業態「金融業」の記事一覧
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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。
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Aiトレンド・特集
Ai×人事評価制度でテレワーク業務を最適化
近年様々なところで利用され始めているAiシステムは、5Gなど通信技術の発達でさらなる進化を遂げるといわれています。特に、ここ最近では新型コロナウイルスの影響で多くの企業がテレワーク、在宅ワークを取り入れるようになりました。そして、オフィスワークにおいて業務効率化を図ったり、テレワーク中でもオフィスに滞在しているときと同様またはそれ以上のパフォーマンスができるよう努めていくことが求められてくるでしょう。離れていても個々の働きぶりを正確に評価するためにも、これから先、企業では『Ai×人事評価制度』の利用が促進されていくことが予想されます。そこで本記事では、テレワークや在宅ワークを導入した企業で活躍する『Ai×人事制価制度』について解説してまいります。新型コロナウイルスの影響でテレワーク拡大中新型コロナウイルス感染症拡大防止対策として、テレワークや時差出勤を導入している企業は、2020年4月に入ってから日本の中小企業の約7割に上りました。コロナウイルスの感染拡大が懸念される以前までは、テレワークや在宅ワークとは無縁であった企業も、バタバタとテレワークの導入をしたり、はじめてテレワークを導入したりした企業も多く、セキュリティーの問題、コミュニケーションの問題など、実際に行ってみてたくさんの課題が表面化しています。特に、人事評価制度においてはオフィスで顔を合わせない分、評価基準が難しくなってしまったという企業もあるでしょう。実際に、Aiによる人事評価システムを提供している『明日のクラウド』がおこなった『テレワークと人事評価に関する調査』では『テレワークによって人事評価が難しくなった』と回答した企業は、73.7％という結果になりました。今回のコロナウイルスの影響で、テレワークを導入し、働き方の幅が広がった企業は非常に多いと思われますので、こうした諸問題や人事評価制度については随時ブラッシュアップを行っていく必要がありそうです。テレワークで重宝する『Ai人事評価制度』こうしたコロナ禍をはじめ、テレワーク中の人事業務で重宝するのが『Ai人事評価制度』です。Ai人事評価制度とはその名のごとく、社員の出来栄えをAiが評価するシステムを指します。具体的には、社員自身、または社員が上司と相談しながら目標やKPIを設定し、その目標の達成率がどのくらいかで、出来栄えを評価するというものです。いわゆる『目標管理制度』のようなもので、評価項目の明確化や評価方法の統一を行うことで、テレワークなどで社員に目が行き届かない場合でも平等な評価を下すことができるようになります。この制度は事前に取り組み内容を定めた上でそれに対する評価を行うため、リモートワークであっても適正な評価が実施しやすいのです。また、Aiが目標を添削する機能などがあるシステムもあり、批評価者はAiが出した進捗状況やアドバイスを受けながら適正に評価されることができたり、自分の現時点での状況把握を簡単に行うことができるようになります。Ai人事評価システムのメリットこのようなAi人事評価制度、およびAiシステムを導入するにはどのようなメリットがあるのでしょう。①平等な判断を行うことができる1つは平等な判断を行うことができるという点です。テレワークですとどうしても実務が目に見えない分、評価の判断が偏りがちになってしまう可能性があります。そうした偏りから従業員の不満を勃発させたり、最悪の場合退社に追い込んでしまうことにもなりかねません。尤も、これまでほとんどの場合人を評価するのは人でしたので、少なからず感情が入ってしまう方もいらっしゃったでしょう。その点Aiは感情無しで平等な判断を下すことができるのがメリットとしてあげられます。②社員のモチベーションを管理できる先ほどの平等な判断ができる部分と共通してくる面でもありますが、Aiが進捗管理やアドバイスを行うことで、公平に精査されるため、社員のモチベーションを高めることにもつながります。また、日々の業務における主体性や勤怠情報を人工知能で分析し定量評価を行い、その評価から、離職しやすい社員の特徴を導きだし離職パターンを可視化することができます。さらに、人事評価Aiの中には出勤時の打刻もAiの顔認証で行い、笑顔の度合いを数値化し社員の仕事へのモチベーションを測るシステムもあります。③社員の健康管理にも活用できるAiによる人事評価システムは、評価だけでなく、社員の健康管理にも活用することが可能です。というのも、社員向けに行うアンケートの結果で社員のメンタルやフィジカルの状態を数値化し測ることができるため、この結果により、上司が部下に対して適切なフォローを行うことができるわけです。このように、Ai人事評価システムは、業務上の評価はもちろんのこと、Aiシステムを搭載することで顔認証などからフィジカル面等多角的な面から従業員をケアし、マネジメントすることが可能です。④採用活動も効率的に行うことができるまた、既存社員の評価だけでなく採用活動においてもAiシステムを利用することで自社にあった人材を採用するtことができるようになります。というのも、採用活動における書類選考を動画選考に変え、その動画内の話し方・内容・表情などを数値評価し自社で活躍できる社員かどうかをAiで判断する製品があります。人間がすべて初対面でその人の特性を見抜くことは難しいので、Aiを利用することで効率的に採用活動を行うことができるようになります。また、Aiの言語処理機能や音声認識機能を利用することで、言葉の端々から感じられる攻撃性や軟弱性なども予測し、正確を予想したりすることもできるようになるでしょう。Ai人事評価システムのデメリット一方、Ai人事評価システムを利用するのはもちろんでメリットもあります。①働き方が機械的になってしまう1つは、Aiによるアドバイスやマネジメントにより、柔軟に物事をとらえる力が退化すると、働き方が機械的になってしまう可能性があります。臨機応変に対応すべきところは、人間のマネジメントとの棲み分けをしていくようにしましょう。②コミュニケーション能力が低くなってしまうまた、Aiによるマネジメントや、面接を行うことにより、コミュニケーション能力が低くなってしまう可能性があったり、もともと人間とのコミュニケーション力はあるのにAi相手ではそれがあまり発揮できないといったことも起こりうるでしょう。まとめ本記事では、テレワークになったことで人事評価が難しくなったという企業が多いということから、テレワークに重宝する『Ai人事評価制度』とは何かというところと、活用するメリットデメリットについて解説いたしました。今回のコロナウイルスの影響で多くの企業がテレワークを導入し、働き方が変化したのは言うまでもありません。今後は一つの企業のなかでもいろいろな形で働く人が増えてくるでしょう。それに伴い1企業における採用の幅も広がってくるはずです。そうした時に人間が人間を評価するにはやはり平等性にかけていたり、正確性に疑問点が現れる部分もあるでしょう。そうした課題点についてAi人事評価システムは柔軟にアプローチできるので今後、導入する企業が増えてくるのではないでしょうか。Aiシステムの導入には助成金が利用できる場合もありますので、ぜひ有効的な制度やシステムを利用して賢く経営をしていきたいものです。
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Aiトレンド・特集
Aiの高画質化技術で広がるビジネスの幅
携帯電話やデジカメの普及に伴い、お手軽に写真撮影ができるようになりました。しかし撮った写真をアップにすると、画像がザラついたりノイズが出たり、画質が低下してしまうこともありますよね。ビジネスシーンでも拡大してぼやけた画像では訴求力が低くなってしまいます。そんな中近年ではAIを活用して、拡大しても写真を補正してくれる高画質化ツールが登場しているのをご存知でしょうか。写真のザラつきやノイズを除去した上に、AIがぼやけた画質を補正してくれます。今回はAIを使ったおすすめの高画質化ツールを紹介し、ビジネスシーンでの活用方法をご案内いたします。 AIの高画質化ツールAIの普及と発達により、低画質の写真を高画質に変換・補正してくれるツールが登場し、注目を集めています。携帯電話の登場によって素人でも簡単に写真撮影が行えるようになりました。しかし同時に画質が荒く、人の顔や表情がはっきり確認できないケースがあったかと思われます。時代はガラケーからスマホへと移り変わり、画素数は飛躍的に進化しています。その反面、昔のスマホで撮影した画像を最新機種に移行すると、画質が低下しているケースもありますよね。そんな場合にもAIの高画質化ツールが補正してくれます。簡単に綺麗な写真を再現してくれるAI高画質化ツール。その中でも、とくにおすすめのツールを紹介します。Photo Refiner「Photo Refiner」は、写真やイラストといった画像を高画質化してくれるAIツールです。従来の画像を引き伸ばし、中間を補間する技術とは異なります。最先端のAI技術（Deep Learning）を用いて、低解像度画像から推測される高解像度画像をAIが学習。今までの高画質ツールでは不可能だった品質で、高解像度化を行ってくれます。これは世界最先端・最高精度の技術であり、特許の申請も行われているようですね。特大サイズの画像・写真も高速で高画質化でき、ピクセル数は縦・横を4倍に拡大して、16倍に画質を上げることが可能です。今まで難しいとされていた10,000pixelサイズ以上の特大画像も、高速かつスムーズに生成できるでしょう。印刷時のdpi不足、ウェブ素材の解像度不足などを解消し、広告素材としても演出の幅が広がります。ビジネスから日常まで、さまざまなシーンで利用できるでしょう。利用方法は以下の簡単なステップで完了します。①ファイルをアップロードする高画質化したい画像をファイル選択領域にアップロードする。②画像の種類とノイズを選択する画像の種類とノイズの量を選択する。③10秒ほど待つ10秒ほどで高画質化された画像が生成される。問題なければダウンロードして、高画質化された画像を手に入れる。waifu2x「waifu2x」とは、無料で使える画像の高画質化ツールです。もともとはイラスト向けの高画質化ツールでしたが、現在は写真もサポートしています。フリーソフトなので利用は無料で、AI技術により画像のノイズやジャギーを最小限に抑え、画質を綺麗に補正してくれるでしょう。 スマホでお手軽に高品質化を行える「アプリ版waifu2」もリリースされています。さらに画像の一括処理や、一括ダウンロードも行える最新の「waifu2-multi」も登場しています。こちらはUIも現代風に整えられているので使いやすく、細かい設定も行えますよ。waifu2-multiも無料で使えますが、waifu2xに比べると処理時間が長めになっています。有料版は待機時間などの制限が開放されていますが、まずはフリーソフトのwaifu2xで感覚を試してみるといいでしょう。waifu2xの使い方は簡単で、以下のステップで完了します。①拡大したい画像を選択する。②画像の種類、スタイルを選択する。（イラスト、写真など）③ノイズ除去レベルを選択し、拡大の倍率を選択する。Remini「Remini」はAI技術により、ぼやけた画像も綺麗に補正してくれるアプリです。基本的に無料で使用でき、iOS・Androidでそれぞれリリースされています。トライアルとして1日3枚まで画像加工できますが、トライアル版ではそれ以上の加工はできないので注意してください。Reminiの画像補正精度は高く、ぼやけた文字も綺麗にくっきり補正してくれます。複数の人物が写っている画像も補正可能で、集合写真など低解像度で粗く感じる場合でも、Reminiならあっと言う間に綺麗な写真へと復元してくれるでしょう。AIが画像の粗さを補正してくれるので、ある程度のぼかしが入った画像も綺麗に除去されます。ただし完全に元通りの人物を復元できるわけではなく、実際の元画像と比べると顔の印象が変わってくるので注意が必要です。また人物以外の写真でも、景色や建物のグラデーションがなめらかに補正されますよ。Reminiの使い方は以下の通りです。①アプリをダウンロードして起動する。②アプリのホーム画面にある「Enhance」をタップする。③スマホに保存してある画像の中から、高画質化したい写真を洗濯する。④加工を開始する。処理時間は2～3時間程度かかる。AIによる高画質化でできることAIを用いた高画質化はビジネスシーンでも活用でき、さまざまな効果が期待できます。どのように活用できるのか、一つずつ見ていきましょう。宣伝広告のコンテンツの幅が広がるAI高画質化ツールを活用すれば、広告素材として演出の幅が広がります。たとえば駅の構内や街中に貼り出す広告では、特大サイズの画像が必要になることもありますよね。しかし従来の方法で画像を拡大印刷する場合、どうしても元の画像に比べると画質が低下しがちでした。粗い画像では広告としての訴求力も下がってしまい、演出の幅が狭まってしまいます。しかしAI高画質化ツールなら画像を拡大しても綺麗に補正されるので、従来よりも遥かに高い訴求力を持つ広告の制作が可能となるでしょう。AIのディープラーニングへ活用近年では「ディープラーニング」というワードをよく耳にするようになりました。これは人間が自然に行っているタスクをコンピューターに学習させる手法の一つです。視覚、聴覚、触覚といった人間の知覚システムに関連しており、「知覚AI」とも呼ばれています。しかしディープラーニングを製品に応用するとなると、適用した製品の使用状況に応じて結果が異なるのをご存知でしょうか。同じ顔認証でも、スマホの画像を的確な角度で移せば認識してくれます。しかし公共スペースの監視カメラでは、顔が部分的に隠れているので、大勢を判別するには精度が十分とは言えません。ディープラーニングの改善には、高品質なデータが必要だというのが一般的な見解です。そこで役に立つのがAI高画質化ツールです。過去の画像を学習させる際にも高画質化させておけば精度が上がり、より確実で高品質なサービスが提供できるようになるでしょう。防犯、セキュリティに応用高画質化AIを組み込んだ商品開発を行うことによって、防犯・セキュリティにも応用が可能となります。たとえば車載カメラ、監視カメラなどに高画質化エンジンを搭載すれば、カメラ画像の画質改善に繋がります。防犯カメラは検知能力が向上し、車載カメラなら他の車両や歩行者を認識する精度が上がるでしょう。万が一犯罪などのトラブルが発生した時にも、カメラに映った証拠映像を高画質化することで犯人特定の可能性が高まります。さらにインフラ設備の点検や異常検知といった分野でも、高画質化ツール応用による活用範囲拡大が期待されています。まとめ今回はおすすめのAI高画質化ツールと、ビジネスシーンでの活用方法についてお伝えしました。AI技術はあらゆる分野で発達しており、撮影した写真の高画質化といった領域にも及んでいます。ビジネスシーンでも広告制作や防犯・セキュリティ対策など、活用できる範囲は多数に渡り想定されています。ディープラーニングと組み合わせれば、今まで以上に高品質な製品・サービス提供も実現できるでしょう。
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Aiトレンド・特集
コロナ対策抜群！ソーシャルディスタンスを死守するAiシステム
現在、コロナウイルスの感染拡大防止対策のため、人と人との社会的距離をたもつ『ソーシャルディスタンス』や『密集』『密接』『密閉』の”3密”を回避した行動をすることなどが求められています。スーパーなどに買いものに行った際も、レジの並ぶ場所にとまれマークのような『足のマーク』がテープで貼られていたりする場面に出会ったことがある方もいらっしゃるのではないでしょうか。ワクチンなどがまだ開発されていない現時点では、ソーシャルディスタンスや3密を守ることが新型コロナウイルスの直接的な感染防止対策につながるとされています。そうした中、密接度や密集度、群衆人数をリアルタイムに計測を行う映像解析Aiシステムが開発され、販売され始めました。同Aiシステムはどのようにコロナウイルス対策に貢献できるのでしょうか。人流統計を行うAiシステム株式会社Ridge-i（リッジアイ）は5月1日、人と人との距離、密集度合、群衆の人流統計を行う映像解析Aiシステムの開発を発表し、法人や自治体などを対象に、同ソリューションの申し込み受け付けを開始しました。リッジアイが開発した同Aiシステムは、ネットワークカメラの映像を解析し、密接度や密集度、群衆人数をリアルタイムに計測できるのが特徴です。ソーシャルディスタンスや3密の回避に役立てる前述のように、コロナウイルスの感染拡大防止対策として、ソーシャルディスタンスや3密の回避などが求められており、これらを守ることである程度の感染防止を見込むことができるとされています。同Aiシステムは、コロナウイルスの感染拡大抑止に有効とされるソーシャルディスタンスや3密における密集・密接の度合いをネットワークカメラの映像とAiを活用して解析することができ、かつこの解析データをもとに、回避をうながすツールとして利用することができます。というのも、プレスリリースによると同Aiシステムはソーシャルディスタンスや3密を回避すべき場所に設置したネットワークカメラを利用するため、屋内外問わず制度の高い解析ができるとのことで、密接アラートや、密度推定機能を活用してソーシャルディスタンスなどを守るよう促すことが出るようになります。通行人の解析で外出自粛要請の効果を統計更に、コロナウイルス感染防止対策により外出自粛の要請が出ているわけですが、こうした外出自粛の要請がしっかりと守られているかどうかを統計するAiシステムもあります。それが、Intelligence Design株式会社が開発した『IDEA counter』です。Intelligence Design株式会社の調査結果によれば、小池百合子知事による外出自粛要請後の原宿における週末1日あたりの通行者数は、2月の通行者と比較して10％台まで減少したということが同Aiシステムで明らかになったといいます。このようなAiシステムを活用して、ソーシャルディスタンスや3密の回避を推進したり、外出自粛の呼びかけを効果的に行ったりすることができるようになります。人流統計Aiシステムのアフターコロナでの活用方法とはいえ、こうしたAiシステムは一見コロナウイルス感染防止対策としてしか利用できないと思われがちです。しかし、人の流れや混雑状況などをリアルタイムで把握できるAiシステムは、コロナウイルスの収束後もマーケティングに活用することができます。混雑状況の把握これからはワクチンが開発されるまで、外出自粛や緩和などを繰り返すというような施策を段階的に行っていくことが予想されています。混雑している場所や、これから混雑するであろうばしょなどをAiが分析し、アラートを流すことで、管理者は混雑しないよう施策を打つことができます。また、アフターコロナでは混雑状況などをリアルタイムに把握することで、日々の統計を可視化し、マーケティング戦略に活用することができるようになります。時系列通行者測定機能の活用また、時系列ごとに通行者の測定を行うことで、時間帯ごとの来客者の年齢層も知ることができます。そうすると、時間帯ごとにお勧めの商品のポスターを張り替えたり、例えばファッション専門店であればマネキンの服を着せ変えたりすることができるようになるわけです。年齢によって求めているものや、興味をひくものはもちろん違いますから、ターゲットを絞った戦略を打つことができるようになり、より訴求力を高めることができるようになります。Aiを導入したいときに利用できる補助金ただ、こうしたコロナウイルスの感染拡大は数か月で収束するわけではなく、長期戦であるという見方が多いようです。そうした時に、より安全に営業、経営を行うにはソーシャルディスタンスや3密の回避を推進するAiシステムを導入するのも一つの手です。さらにそれらのAiシステムはコロナウイルス対策だけでなく、アフターコロナでもマーケティング戦略として活用することができますので、一時的なモノでもありません。そこで、Aiを導入したいときに利用できる補助金についてご紹介します。IT導入補助金IT導入補助金とは、AiなどのITサービスを導入するときに利用できる補助金制度です。対象事業者中小企業・小規模事業者等（飲食、宿泊、卸・小売、運輸、医療、介護、保育等のサービス業の他、製造業や建設業等も対象）補助対象経費ソフトウエア費、導入関連費等補助金の上限額・下限額・補助率 30万～450万円 補助率 1/2以下受付期間は5月11日からとなっており、おそらく予算到達次第申請受付終了という形になるかと思いますので注意してください。詳しくはこちらまとめ本記事ではコロナウイルス感染防止対策でソーシャルディスタンスや3密の回避の推進において利用できるAiシステムについて、また、Aiシステムを導入するときに利用できる補助金制度について解説いたしました。人々の健康を守るには、一人一人の注意はもちろん大切ですが、Aiなどで精密に分析して確実にウイルス感染を防止していくことで安全に過ごすことができるようになる場合ももちろんあります。また、コロナウイルス対策にとどまらず、アフターコロナでも混雑状況の把握やターゲット層の解析などにも役立てることができますので、ぜひ補助金などを有効活用してAiシステムを導入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が翻訳精度を各段に改善！海外旅行はAiにお任せしよう
今や、何をするにもどこへ行ってもAiが活躍する時代です。チャットボットをはじめ、スマート家電やAi搭載グッズを多々目にすることがあります。そんな中、今注目を浴びているのがAiを使った翻訳機(または翻訳アプリ)です。これからの時代、海外旅行でたくさんの思い出作りには言葉が欠かせません。そんなときには最適なAiをお連れしたいですよね。今回は、Ai翻訳にどんなことができるのかを解説していきます。翻訳って、今の時代どのくらい必要？ 例えば、海外の方が日本へ来て道案内をお願いされたとします。英語を深く勉強していたり、資格として活かせるスキルを持っている人なら、さほど困らないかもしれません。でも、まったく英語を話せないとしたら…お互いに困ってしまいますよね？さらに、この数年間は東京オリンピックの開催を目前にしているため、海外の観光客の方が増えている傾向にあります。このことから、翻訳は現代に必要不可欠なものとなってきています。翻訳が必要なら、まずどこから始めるか いちばん手軽に始められるのは、やっぱりスマートフォンの翻訳アプリからではないでしょうか。誰もが操作に慣れていて毎日持ち歩くスマートフォンなら、とっさの英会話になった場合でもあたふたすることは少ないと思います。実際に、翻訳機能を備えたアプリは現在だけでも50種類以上出ています。その中でもダントツは『Google翻訳』や『Microsoft翻訳』です。詳しくは後ほど紹介しますが、こういったアプリのほとんどが”文字入力”や”音声入力”に対応していて、読めなかったり書けないと言った問題もすばやく解決してくれます。ではAi翻訳とはどんなものを言うのか Ai翻訳とは、Aiつまり人工知能が学習したことから分析して結果＝翻訳を出す機能のことです。でも実はAi翻訳の登場は1980年代と早い時期からでした。時代が進むとともに日々進化を遂げて今の形にまでなったAi翻訳ですが、現代のAi翻訳を簡単にいうと『人工知能だからより人間に近い答え』が出せるのです。Aiにはディープラーニング(深層学習)という人間で言うところの思考回路のようなものがあります。これを様々な場面で駆使するものがAi機能なのです。つまり、Ai翻訳の機能として人間が会話しやすいように作り出される翻訳の答え、といったところですね。翻訳機能って、どこまで自然？ 例えば、ウェブ上の検索に翻訳をかけてみると、なかなか不自然な回答がくることもよくあります。しかし、その翻訳文章の自然さは昔と違いかなり向上しています。これは、Ai技術の発達でもありますが、そのベースとなる部分が学習・分析を繰り返してきた結果として、今のAiに組み込まれています。さらに専門用語にも対応しているため、様々な場面において多言語コミュニケーションが可能になります。そこへ、また学習・分析を繰り返していけるため今後のAi翻訳はさらに向上していくと予想されます。翻訳アプリのおすすめ3選 スマートフォンにひとつは入れておきたい翻訳アプリですが、どこから選んでいいものか悩みますよね。そんな方向けに、目的別にした翻訳アプリをご紹介します。『Google翻訳』こちらは、初心者でもわかりやすいおなじみのGoogleです。対応言語は100種類以上揃っていて、さらにテキストであればコピーとペーストだけでも翻訳できてしまう優れものです。また、カメラで撮影した紙ベースの文章もしっかりとらえてくれます。『Microsoft翻訳』海外旅行には、こちらのアプリがおすすめです。その国の挨拶や旅行先で役立つ注文の英文など、すばやく翻訳してくれます。さらに、使う国の言語をダウンロードしておけばオフラインでも使用可能なのです。『Papago AI通訳・翻訳』雑音の中でもぱっと翻訳してくれるのが、こちらのアプリです。翻訳速度も速いので、実際の会話にはかなり役立ちそうですね。多言語の会話だけでなく、自分で語学の勉強をしたいという方にも使いやすいアプリではないでしょうか。翻訳アプリ以外には、どんなものがある？ ここまでは翻訳アプリをご紹介してきましたが、まだまだあります。翻訳機能だけを備えたいわゆる『翻訳機』ですが、ここ最近ではかなりの種類が登場してきました。もちろん翻訳機にもAi搭載型が出ています。その中でも人気なのが『Langogo』という機種。こちらは、録音や翻訳はもちろん文字に起こすこと、さらに通信機能も兼ね備えています。海外旅行に持っていくなら、軽くて持ち運びに便利な小さめタイプが良いですよね。コンパクトなのに機能性がばっちりなところで、最適なものです。まとめAi翻訳が常にあれば、どこでもどんな場面でも多言語コミュニケーションを楽しむことが可能です。これからAiは、もっと向上していくでしょう。その中で、自分に最適なAi翻訳を見つけて、様々な人とかかわっていくのも素敵なことですよね。
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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