Aiを導入検討するときにつかえるAi情報メディア｜ Aiチョイス

業種・業態「農林水産業」の記事一覧

• Aiの基礎知識

  Aiによるメリットとデメリットはいったい何？Ai超入門編！

  最近はよくAI（人工知能）技術の進歩に伴い、ニュースなどでAIに関するニュースを聞く機会が増えました。ビジネスやエンターテイメント分野にAIを導入するケースが増えています。日本は少子高齢化に伴う労働人口不足の減少により、2030年には約900万人の労働者が不足すると言われています。AIは労働人口不足を補い、業務効率化や生産性向上にも貢献できる技術として、注目を集めています。その一方で、AIに仕事を奪われるのではないかというような不安も指摘されているようですね。そこで今回は、AIに関する基本的な情報や、メリットやデメリットをお伝えしたいと思います。 AIとは？AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本では「人工知能」とも訳されています。一言でAI（人工知能）といっても、その定義や捉え方は人によって異なります。専門家の間でもAIの定義は曖昧で、明確には定められていません。あえて言うのであれば、AIとは人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、または人間が知的と感じる情報処理・技術といった広い概念で理解されています。現在AIは以下のようなタイプに分類されています。特化型AI一つのことに特化したAIで、限定された課題に特化して自動的に学習・処理を行います。現在のAI関連の研究の大半は、この特化型AIの研究となっています。多くの人がAIと聞いて思い浮かべるのが、この特化型AIではないでしょうか。ビジネス領域で広く活用されており、主に以下のような事柄が行えます。・画像認識・音声認識・自動運転技術・自然言語処理・囲碁・将棋AI汎用型AI汎用型AIはあらゆる多くの課題に対して処理可能なAIで、「AGI（Artificial General Intelligence）」と略されることもあります。特化型AIは一つのタスクに特化する代わりに、それ以外のタスクを行えません。しかし汎用型AIは、まるで人間と同じように複数の課題に対して取り組むことが可能です。与えられた情報を元に水から思考し、応用できるAIです。現時点では汎用型AIの実現方法は明らかになっていませんが、完成した時にはシンギュラリティが起きるとも言われています。またアメリカの哲学者ジョン・サールは、強いAIと弱いAIという分類も提唱しました。強いAI人間のような自意識と思考力を備え、認知能力を必要とする作業も実行できるAI。正しい入力と出力機能を持ち、適切なプログラムにより、あらゆる問題を本当の意味で理解することが可能です。弱いAI意識・思考を持たないAI。特化型AIと同様に、人間の知性の一部のみを代替して特定のタスクのみを処理します。特定のタスクに適したAIで、現在開発されているAI技術はこちらの弱いAIに分類されます。AIのメリットAIは実際にどのような活躍をしていて、どんな期待やメリットがあるのか見ていきましょう。業務効率化一つ目のメリットは、業務効率化です。AIはビジネスにおける、あらゆる単純作業を人間の代わりに実行できます。日常的に発生するルーティーン作業をAIに任せることで、業務効率化が実現できるでしょう。たとえば医療現場では、CT・MRI画像などからAIが病状を診断することも期待されています。また教育現場では、テストの採点の自動化などにAIが役立つと言われています。細かい手間のかかる作業が減ることで業務効率化が図れると同時に、働き方改革も期待できるでしょう。労働不足の解消二つ目のメリットは、労働人口不足の解消です。少子高齢化が進む日本では、年々労働人口が減少しています。外国人労働者の受け入れなどで対応していますが、AIの活躍による課題解決も期待されているのをご存じでしょうか。一部のコンビニでは店舗の無人化が進められており、今後はさらに増えていくと予想されています。また過酷な労働環境にある工事現場などにおいても、危険な業務をAIに任せることで人間へのリスクを軽減できるでしょう。データの収集・分析・予測三つ目のメリットは膨大なデータの収集・分析・予測にあります。AIはデータ収集や分析に長けています。遥かに人間を上回るAIの能力により、経営やマーケティングに活用できるでしょう。市場調査や顧客のニーズを正確に把握したい時に、有効活用できます。顧客満足度をアップさせやすいので、ブランド力向上にも繋がるでしょう。生産性の向上四つ目のメリットは、生産性の向上です。人間が作業を行う場合、質を一定に保つことは簡単ではありません。個人ごとの経験やスキルにより、作業内容に差が開いてしまうことも多いからです。またその日の体調に業務内容が影響されるケースもあるでしょう。AIなら日々の体調やモチベーションに業務内容が影響されることがありません。常に100％に近い正確性を持ち、一定の業務を遂行できます。ミスによるタイムロスも大幅にカットできるでしょう。生活の質向上五つ目のメリットは、生活の利便性が向上するという点です。現在AIは、iPhoneのSiriや変換予測などに使用されており、私たちも日常的に触れています。またamazonやYouTubeといったサービスにおいても活用が進み、おすすめ商品やおすすめ動画の提示などに役立てられています。AIを有効活用することによって、今まで以上に利便性が高まり、生活の質が向上していくでしょう。AIのデメリットAIには多くのメリットがありますが、以下のようなデメリットも懸念されています。 責任の所在が不明一つ目のデメリットは、責任の所在が分かりにくいという点です。たとえばAIの自動運転による自動車事故が発生した場合、責任はどこにあるのでしょうか。車に乗っていた人なのか、あるいは車を製造した会社や工場なのか、責任の所在が現時点の法律では正式に定められていません。今後明確な線引きが行われない限りは、AIを導入するリスクとして考えておきましょう。思考プロセスが不明確二つ目のデメリットは、AIの思考プロセスが見えにくいといった「ブラックボックス問題」です。人間が業務を遂行したりアイディアを出したりする場合には、同時に思考プロセスを確認することが可能です。しかしAIの場合は、どんな思考で最終的な行動・結論に至ったかというプロセスが明確ではありません。たとえば2016年には、AIが囲碁のプロ棋士に勝利したというニュースが有名になりましたが、AIの思考プロセスは分からないままでした。思考がブラックボックス化しやすいというのは、AIのデメリットと言えるでしょう。情報漏洩リスク三つ目のデメリットは情報漏洩のリスクです。AIを活用する場合には、ネットワークを利用して機密情報を取り扱うことになるでしょう。非常に便利な反面、外部からのハッキングや情報漏洩リスクを伴っています。情報漏洩を防ぐ為にもセキュリティの強化や、専門知識を持ったAI人材の常在といった対応が求められます。リスクマネジメントの問題四つ目のデメリットは、リスクマネジメントの問題です。万が一AIの管理にトラブルが発生した場合には、AIが関わっていたすべての業務が停止するリスクを伴っています。AIに多くの業務を担わせていた場合には、最悪会社そのものが昨日しなくなる可能性も考えられるでしょう。このような事態を防ぐ為にも、万が一AIにトラブルが発生した場合の対処法について、導入前から明確にしておいてください。AIを利用するために必要なことビジネスにおいてAIを利用する為に必要なプロセスは、主に以下の通りです。①課題を把握してAIプロジェクトを企画する②プロジェクトの要件を決定する③データ収集、精査④モデルを構築、検証、実証実験を行う⑤本格的な開発をスタートする⑥完成したAIをシステムに組み込む2019年8月には、東京丸の内で日本経済新聞社が主催するイベント「Data Science Fes 2019」が開催されました。このイベントで行われた調査結果によると、47%のAIプロジェクトが「④段階」に当たる実証実験に進んでいないと判明しました。また約四割の企業では、AI導入において課題が不明であり、それが失敗の原因になっているとも明らかになっています。AI導入を成功させる為には、企画の段階から課題を明確にして検討を行い、次のフェースに移行していく必要があります。「今はAIが流行しているから」「なんとなくメリットがありそうだから」というような曖昧な理由でAI導入を進めると、結果的に失敗するリスクが高いと言えるでしょう。AI人材不足の懸念AIの需要が高まる反面で、AI人材不足が懸念されています。経済産業省の発表によると、2020年で4.4万人、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足すると予測されています。優れたAI人材は外部からの採用も大切ですが、社内におけるAI人材育成の重要性も今後はさらに高まっていくでしょう。主だったAI人材は、以下のようなカテゴリに分類されます。AIを進歩させる人材こちらはAI研究者などが該当します。最先端のAI技術を研究して開発することが主な役割です。AIを具現化する人材こちらはAIエンジニアやデータサイエンティストが該当します。数理学と統計学に長け、AIモデルを開発することがデータサイエンティストの役割です。一方AIエンジニアは、開発したAIを現場環境に合わせて実装する役割を担います。AIを活用する人材こちらはAIコンサルタントやプランナーが該当します。AIの知見を持ち、課題整理や現場と開発側を繋ぐのがAIコンサルタントの役割です。プランナーはAIエンジニアやプロジェクトメンバーと打ち合わせをして、課題に対するAIによる解決策を導き出します。まとめ今回はAIの基礎知識や、メリット・デメリットについてお伝えしました。すでにAIはさまざまな業界、分野で活躍しています。今後はさらに研究が進むと予想され、IoT技術の普及に伴って幅広く利用されていくでしょう。AIを導入することで業務効率化、生産性向上、労働人口不足の解消、生活の質向上といったメリットが期待されています。一方でリスクマネジメントの問題や、明確な線引きがないだけにトラブル発生時の対応などが懸念されています。またAIをビジネス現場に導入する際には、課題を明確にした上で対応できる人材を育成する必要もあります。まだまだ課題もありますが、AIが発達していくことで、世の中はどんどん便利になっていくでしょう。今回紹介したポイントを踏まえて、AIの導入・利用を進めてみてはいかがでしょうか。

  2020/10/23Aiチョイス編集部

• 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。

  2020/08/28Aiチョイス編集部

• 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。

  2020/08/28Aiチョイス編集部

• 未分類

  Ai人材育成策『AI Quest』とは？

  日本では中小企業の約7割が人手不足であるといわれています。これまでも、人手不足問題に関しては、コラムでAiが人間と同様に働くことで、人権費を削減できたり、作業効率をアップすることができたり、というところに焦点を当てて解説をしてきました。一方で、人手不足問題が拡大している理由としては、『優秀な人材が育たない』『教育者がいない』等も挙げられます。要は、仮に人手として名乗りを上げたものがいたとしても、その人材が企業において役に立つか立たないかは別問題であり、即戦力となり得ないために新しい人材として迎え入れることができないといったことです。そうして、教育者もおらず、人材も育たなければ企業として成長したり前に進んだりすることもできずにいずれ廃業、後継者不足、、といった問題を抱えかねないということになるわけです。そうした中、近年ではAiの実装や普及につなげる『Ai人材』の開発が進められています。そこで本記事では、経済産業省が推進するAi人材育成策『AI Quest』について解説してまいります。経産省が推進する『AI Quest』とはAI Questとは経済産業省が推進するAi人材育成のための事業です。Aiが人材不足の解決を目的とし、2019年に発表された「AI戦略2019」に基づいて策定されました。AI Questは『ケーススタディを中心とした実践的な学びの場』であると位置づけられており、従来の人材育成の手法とは違って、企業の実際の課題に基づくケーススタディが提示され、参加者同士が互いにアイデアを出し合い、試し、学び合うのが特徴です。そのことを通じてAi活用による課題解決方法を学ぶと同時に、実際のプロジェクトに関わることで得られる『知恵』を身につけていきます。AI Questが誕生した背景AI Questは人材の不足を解決するという目的で誕生しました。近年、Aiの技術は、通信技術の進歩もあり驚異的なスピードで発展を続けています。しかし、その一方で、日本はAi関連技術者の数はもちろんのこと、Aiに関する基礎的リテラシーを習得している学生の数もまだまだ足りていない状況です。Ai先進国ともいわれる中国はAi分野を専門的に学習できる環境が整っており、Ai技術の発展も世界各国と比べてもスピードが早い現状となっています。それだけ、教育者が集まっているということですし、教育をするためのデータがある、そして、学べる環境があるというこ都になります。政府が提言する『AI戦略2019』は、Ai人材を育てるための『教育改革』を第一の戦略目標に設定し、次に産業闘争力を強化するための『社会実装』につなげていくことを次の目標としています。具体的には、2025年までにデータサイエンス・Aiを理解し、各専門分野で応用できる人材を年間25万人育てること、データサイエンス・Ai駆使してイノベーションを創出し、世界で活躍できるレベルの人材を2,000人発掘・育成することなどを掲げています。AI Questはそれを踏まえた新たな形での産業政策です。AI Questの目的、そして開発された背景は人材不足の解消、そして人材育成を通したAi実装を実現することの2つです。Ai人材を育て、それをAIの実装・普及につなげることが重要な課題であり、目指すべきゴールだと示されています。Ai人材を育成するメリットAiは人に代わっていろいろな業務を行うことができる非常に優秀な最新テクノロジーの一つです。では、Ai人材を育成し、Aiの普及を促進するメリットとはいったいどのようなことがあげられるのでしょうか。人手不足の解消まずは、Ai人材を実現する目的の一つでもある、人手不足の解消ができるという点です。人手不足が解消されれば、おのずと、日本の中小企業の7割が抱えている悩みが解決されます。つまり、人手不足による廃業などが実質的になくなるでしょう。Ai普及につながるAiの知識を持った人物が多く存在するようになればおのずとAi機器も幅広い業種で利用されるようになるでしょう。そうすると、これまでAi等のテクノロジーと縁のなかった企業もAiを取り入れるきっかけとなり、Aiが爆発的に企業に普及する可能性もあるかもしれません。新しい業種の誕生先ほど冒頭部分でも申し上げた通りに、中国にはAiを専門に研究している人材が多いためにAiの普及が早いとされています。日本でも同様にAi人材が多く現れれば、Aiを利用した新しい業種等も誕生することとなるかもしれません。Ai人材の育成に向けた課題とデメリットとはいえ、Ai人材を育てる手法の一つとして、課題解決型学習(PBL：Project Based Learning)が有効であるとのコンセンサスが得られつつあります。例えばNECはAi人材の育成にPBLを採り入れており、『座学によるAi研修だけでは、ビジネスの現場で活躍できるAi人材を育成できないことが分かってきた』（NECの孝忠大輔AI人材育成センター長）としています。要は、Ai人材一人を育てるのに、1人の教師がつかなければならないということです。その点、Ai人材同士が自ら課題を求め、解決していくような新たな成長方法を確立させていかなければなりません。そういった環境を整えたり、Ai人材を育成して、企業はどのようにAiを利用していくのか等、プロセスを構築しておく必要があるといえるでしょう。まとめ日本もだんだんとAiの普及が進んでいっているとはいえ、やはり世界各国の進捗状況には劣る部分があるものです。それは何よりもAiに関して知識のある人材が少ないこと、専門的に勉強するような施設があまり存在しないことが1つの要因としてあげられるのではないでしょうか。しかも、先日わが国では『スーパーシティ法案』といって、Aiなどのテクノロジーを利用した便利な社会を実現するための法律が可決されました。今後さらにITやAiなどのテクノロジーが多くの場面で利用されていくことになるでしょう。Ai人材の育成はもちろんのこと、Aiについては一般人も基礎知識としてあたまにいれておく必要がありそうです。

  2020/08/18Aiチョイス編集部

• 未分類

  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。

  2020/08/11Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  Aiを導入しない企業は77％が業績低下！？成功する企業の特徴とAi導入のポイントについて

  近年注目を集めているAiは、一般家庭から企業まで幅広い分野においての活用が期待されています。特に、企業では、人間が現在行っている作業をとって変わって行うこともできるため、企業にとっては業務効率化にもつながるため、Aiの導入を試験的に始めている企業もあるのではないでしょうか。しかし、昔ながらの企業ですとデジタルに疎く、Aiやその他最新技術の導入を懸念している企業も少なくないはずです。今後の世の中的にもデジタル化への移行は免れないように思われますが、Aiを導入する企業と、しない企業では今後の業績に違いが出たりすることはあるのでしょうか。本記事では、Aiを導入する企業・しない企業の業績の比較と、Aiを導入するときのポイント等をご紹介してまいります。Aiを活用しない企業は業績が低下2019年にアクセンチュアが行った調査では『国内企業の経営幹部の77％がAiをビジネス全体で活用しなければ、2025年までに業績が著しく低下する』ということが明らかになりました。特に、近年国内の企業においては『人手不足』や『高齢化』などが叫ばれている状態ですので、いかに日々の業務を効率化して少ない人数でも少ない時間で作業を終わらせることができるのかという点が肝になってくるわけです。その点、Aiは繰り返し行う作業や、画像を認識して処理したり、膨大な資料から必要な情報を取り出したりすることができるようになってきています。もはや、人件費やその他コスト削減においてAiを活用しない手はないように思われますが、調査結果によると、実際は多くの企業が実用化する段階までの道のりがイメージできていないということが分かったといいます。つまり、Aiを導入したうえで、その後どうAiを活用して経営戦略を実現するか、という視点が欠けていて、Aiの実用化までたどり着かないということでしょう。また、今後はますます人手不足や高齢化問題は深刻化されていくと予想されています。当然これらの問題は会社全体の業務の効率化が下がることにもつながるわけで、業務効率化できるシステム等を導入しない限り、国内の約77％の企業は業績が低下してしまうことは免れないということになるのです。国内企業におけるAiの導入・活用率についてAiを導入しない企業は2025年までに業績が落ちるという調査結果が明らかになったとはいえ、Aiを実用段階で進めている企業は全体の約16％にとどまります。というのも、現時点で、Ai技術の実用化に向けて確立された手法がなく、多くの企業がAi技術の概念実証段階から実運用に向けて進むことができていないからだそうです。Aiを導入するときのポイントは後述するとして、Ai導入で成功する企業の特徴から解説していきましょう。Ai導入で成功する企業の特徴Ai導入で成功する企業の特徴は大きく分けて下記の3つがあげられます。 強固なデータ基盤を持っていること。 複数の専任Aiチームを持っていること。 経営幹部による戦略的かつ本格的なコミットメントがあること。強固なデータ基盤は、Aiの学習データともなり、他社よりも優れた、かつ大量のデータを保持していることで、Aiが発揮する能力も高くなるわけです。実際に多くの企業が自社内のデータを活用し、売上の増加などを検討しています。また、Aiを活用するには、Aiの活用を推進したりAiを活用した戦略、プロセスを練る専門のAiチームを持っていることも重要になってきます。というのも、先ほどもうしあげたように、Aiの導入が必要だとわかっていながらどのように利用したらよいのか、そして利用する際のプロセスを明確にしていないためにAiをうまく利用できている企業が少ない為です。ただし、Aiを導入した成功事例の中では集中型のチームが多いですが、それだけが正解という訳ではありません。Aiの中でも、分野別に専門チームを配置し、それぞれの分野に特化したAi専門チームが存在することで多様な分野を謳歌することができるようになります。Aiを導入するときのポイントAiは一口にAiといっても画像認識、音声認識、自然言語処理、予測など様々な技術を持ち合わせています。当然、それぞれの企業によってどの技術を導入するかなどを検討する必要があるわけです。そこで、最後にAiを導入するときのポイントについて解説しましょう。Aiをどのように活用するのか明確にする前述にも申し上げましたが、Aiをただ導入するだけでは宝の持ち腐れとなってしまいます。どの場所に、どのように活用するのかというところを特に明確にしておくようにしましょう。また、業務を効率化させたい部分など、課題を見つけることからはじめてみてもよいかもしれません。Aiによってビジネスが変わらなければ意味がないAiを導入するだけではビジネスは変わりません。言い換えれば、結局はAiを導入し、Aiを適切に利用すること、そしてAiを活用したことによって会社やビジネスが進化しなければ意味がないということです。会社をどのように変化させたいのかなど、Aiをどうして導入するのか、明確な理由や根拠も必要になってくるでしょう。Aiの導入はもちろんただではありませんので、Ai導入にどれだけコストをかける必要があり、コストをカバーできるだけの効果が得られるのかなども検討する必要があります。人間が担当する業務との棲み分けただし、どこでも業務効率化をするためにとAiに任せてよいわけではありません。Aiに人間の仕事をとられてしまうなどの不安をあおる内容の番組やニュースなども目にすることがあるかもしれませんが、結局は人間がAiに任せる仕事と、人間が担当する仕事の棲み分けをしていかなければならないということです。すべてAi任せにし、人間の仕事がなくなってしまえば、それは結果的に『Aiに人間の仕事を奪われた』という風になってしまうだけであって、Aiを導入する際は、棲み分けをきちんとしておけば問題ありません。まとめAiはうまく利用すれば、人間の業務に変わって作業をしてくれるので、人件費削減やコスト削減につながります。はたまた、人材不足に悩んでいる企業にとっては、Aiが一人の人間と同じように作業を行うことで、人材不足解消にもなるでしょう。今後は少子高齢化がますます進んでいき、労働人口も減少していくといわれています。それもあってか、Aiを導入しない企業のうち77％は業績が低下すると言われているのです。本記事でご紹介したAiを導入するときのポイントを押さえながら、企業へのAi導入を検討してみてはいかがでしょうか。

  2020/06/30Aiチョイス編集部

• 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。

  2020/06/02Aiチョイス編集部

• Aiニュース

  Aiが人間を管理する未来も近い？スーパーシティ法案で日本は今後どう変わるのか

  Aiは防犯システムの強化はもちろんのこと、自動運転技術の向上をさらに加速させたり、人間にかわって働くことができたりするとして、その技術は今や様々な業界が注目しています。また、企業だけでなくAiの活用は、グーグルホームなどをはじめとし、一般家庭にも徐々に浸透してきました。こうしたAiによってスマート化された生活環境を『スマートシティ』と呼ばれることもあり、一度は耳にしたことがある方も多いでしょう。そんな中、先日参院本会議において『スーパーシティ法』なるものが成立されました。Aiなどの最先端技術をもってして物流、医療、教育などあらゆる分野で相乗効果を生み出すことが目的とされるのが同法案です。SNS上などでは『スーパーシティ法案に抗議します』などといったハッシュタグも盛んに利用され賛否両論があるようですが、わざわざ『スマートシティ』ではなく『スーパーシティ』と名乗ったこの法案の可決・成立によって日本は今後どのように変化していくのでしょうか。スーパーシティ法とはAiやビッグデータなどの先端技術を活用し、地域課題の解決を図る都市『スーパーシティ』構想を実現するための国家戦略特別区域法の改正案が2020年5月27日、参院本会議で可決し、成立しました。このスーパーシティ法案については、車の自動運転や遠隔医療などを取り入れたまちづくりを通じ高齢化社会や人手不足の解決につなげていくとされています。また、2019年９月には自治体などからアイデアの募集を始め、既に55団体がアイデアを提出しました。様々な業界から集まったアイデアを実現すべく、今後は各省庁の検討が同時に進むように支援していくということです。では、ここからはスーパーシティ法案の目的、各地域の自治体の動きについて解説していきます。スーパーシティ法の目的スーパーシティ法の主な目的は、Aiおよびビッグデータを活用することで、暮らしに直結する複数の分野にまたがってデジタル化を推進し『2030年の暮らし』を先取りすることです。要は、2030年頃の予定であった近未来の実現を、一刻も早い社会問題の解決のため早めようではないかということであると説明すればわかりやすいでしょうか。これにより、社会の在り方を根本から変えるような都市設計の動きがなされていくでしょう。具体的には、①移動、②物流、③支払い、④行政、⑤医療・介護、⑥教育、⑦エネルギー・水、⑧環境・ゴミ、⑨防犯、⑩防災・安全　など生活にかかわるすべての事項においてカバーするとし、2030年頃に実現される未来社会での生活を加速実現するとされています。スーパーシティ法の可決によるそれぞれの分野の変化点については後述いたします。スーパーシティ法における自治体の支援ただ、スーパーシティ法案の内容を実現するには複数の省庁にまたがる規制緩和が必要です。例えばボランティアドライバーの活用は国土交通省、遠隔医療や遠隔からの服薬指導は厚生労働省といった具合に各省庁との調整により様々な修正が生じた結果、当初計画案を断念したり、大幅な変更を迫られたりするケースが少なくありません。また、Ai導入やビッグデータの活用については、それらを推進するために補助金が必要であったり個人情報の取り扱いについてのマニュアルが別途必要であったりするでしょう。スーパーシティ化を推進するにあたっては今後ブラッシュアップされ、各省庁や各自治体への支援の呼びかけが行われていくはずです。スーパーシティ法で何が変化するのかまた、スーパーシティ法が成立したことで、Aiを活用する企業や団体が乱立し、人間の活動領域を狭めていくのではないか、またAiに人間が管理されるようになってしまうのではないかと不安に思われている方もいらっしゃるでしょう。ここからは、スーパーシティ法が可決したことで、日本は今後どのような未来に向かっていっているのかという点について解説していきます。自動運転化の加速まずは自動運転技術がますます加速するであろうということです。実は自動運転には5Gなどの通信システムによる遠隔操作と合わせてAi技術が必要不可欠であるといわれています。実際に、5Gを利用して身の回りの様々なモノがインターネットに接続されるようになることで、セキュリティ面などの理由から、防犯カメラも更に高性能になっていくと言われています。当初では2030年ごろに完全なる自動運転車が実現するとされておりましたが、スーパーシティ法の可決により、完全なる自動運転車の実現は2030年よりも早くなるかもしれません。遠隔医療、遠隔教育現在もコロナウイルスの感染症対策としてZOOMなどのビデオ会議を利用した遠隔医療や遠隔教育が推進されておりますが、Aiやビッグデータなどの最先端技術を利活用することでさらに『遠隔技術』が向上していくことが予想できます。また、過疎地における遠隔技術の浸透においても自治体の支援や住民の参画が必要になりますが、法案が成立していることで住民等の同意を得やすくなるなどのメリットもあげられるでしょう。無人店舗の実現近年ではペイペイが大規模なキャンペーンを実施したことから、急速に『QR決済』などのキャッシュレス決済が浸透しました。こうしたキャッシュレス決済は無人店舗の実現にも応用できるとされ、お客側は無人店舗で買い物をし、スマホにキャッシュを登録しておくだけでいわばお店を通り抜けるだけで買い物が完了するようになります。ドローン配送そして、高齢化などと並んで問題と化しているものの一つに『再配達問題』があげられます。こうした配達業者が抱える問題についてもAiを搭載したドローンで無人配送ができるようになれば、再配達問題も解決に導くことができるようになるとされています。しかし、現時点での日本の法律では自由にドローン等を飛ばすことができないようになっているので、今回のスーパーシティ法の可決により、規制緩和がされていくことでしょう。介護等のスマート化先ほど高齢化が社会問題の一つであると述べましたが、それと合わせて高齢者の認知症、および介護なども社会問題の一つです。近年では老々介護なども珍しい話題ではなくなってきました。こうした問題にアプロ―チできるのがスーパーシティ法です。というのも、Aiが被介護者の体調を管理したり、データを収集することができるようになれば、介護者は一日中付きっ切りで介護にあたる必要がなくなるのです。https://5-g.jp/social_issue_5g/スーパーシティ法の問題点このように、2030年頃になるであろうとされていた近未来を少し早めようという法案が『スーパーシティ法』です。Ai技術によって『いつかこうなるであろう』と予想されていた未来がすぐそこまで来ているといっても過言ではないでしょう。しかし、この『スーパーシティ法』にはいくつかの問題点があります。それは国や自治体、警察、病院などが別々に持っている個人情報など、情報の垣根が壊され、一元化されてしまう可能性があるということが1つ、中には内容があいまいで議論十分であるという意見もありました。著名人による問題提起にとどまらず、SNS上などでも様々な議論が繰り広げられ、一部では『スーパーシティ法に抗議します』などといったハッシュタグまで生まれました。こうした問題があげられた理由として予測できるのは、『Aiが人間をすべて管理する世の中になってしまうのでは』という不安点です。というのも、Aiが人間のスコアを表示し、そのスコアに応じてお金を借りたり買い物をしたりすることができるシステムが始まってきているという話題について以前のコラムで触れたことがありました。実際にこの『スコア化』というのは人口の多い中国ではスマート化の一環として始まっております。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/score_ai/ただ、個々の情報を一元管理ともなる『スコア化』では、いらぬ場所でいらぬ情報を漏らしてしまうことになりかねないということが問題提起されているわけです。これまでの日本では個人情報の観点から様々な場面で個人情報のやり取りをすることは認められておらず、中国のように一元管理することはできませんでした。しかし、今後このスーパーシティ法によって、一元管理できないことによる障害が起きった場合、Aiが人間を管理する世の中を認めてしまうことにつながりかねないと懸念されているわけです。更に、スマートシティ化ではなく『スーパーシティ化』であることによってあらゆる事柄においてAiに頼ってしまえば、いずれAiとの共存がうまくいかなくなる可能性もあるかもしれません。ですから、あくまでも『スーパーシティ法』は人間の暮らしを住みやすくするための法律であり、人間に任せること、Aiに任せることなどの棲み分けをうまくしていく必要があるといえるでしょう。まとめ本記事では先日29日に可決した『スーパーシティ法案』について解説いたしました。要点をまとめると、スーパーシティ法とは、2030年頃に実現される予定であった『未来構想』を、Aiおよびビッグデータを活用して加速させるものであり、各社会問題を解決させるために可決されたものであるということです。様々な意見があるかもしれませんが、決してAiの街づくりをするための法案ではありません。人間が暮らしやすい街を作るため、Aiと人間がうまく共存するための法案です。今後、各省庁や自治体等の支援策がブラッシュアップされれば、Aiを導入したいと考えている企業等も非常に導入のハードルが下がっていくことでしょう。Aiに任せるところ、人間が行うべきところ、それぞれ最適な棲み分けをしていくことが大切です。

  2020/05/29Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  Aiは新型コロナウイルスの感染拡大阻止に貢献することができるのか

  新型コロナウイルスの感染拡大により、政府から外出自粛要請が出たことで多くの業界で経済活動がストップすることとなりました。一刻も早いワクチンの開発や、感染拡大を阻止するための方法等が明らかになる必要があります。と、そうした中近年更に注目されているAi技術は、ワクチンの開発等にも利用され始めてきているようです。このコロナウイルス対策として、Aiはどのように活躍できるのでしょうか。そこで本記事では新型コロナウイルスの感染拡大防止対策やその他の経済対策等においてAiはどのように貢献できるのかという点について言及してまいります。コロナウイルス対策に利用できるAi技術そもそも、Aiにできることは何かといいますと、主に下記の3点があげられます。①画像認識②音声認識③言語処理2010年代に入って、Aiなどの機械分野が著しく成長を遂げてきました。また、昨年度末に携帯モバイル3社がサービスの利用を開始した5Gという新しい通信技術もAi技術の向上に大きく貢献するといわれています。実は、AI技術は現在3回目のブームを迎えており、過去には2回のブームを経験し、それぞれのブームの後に冬の時代を迎えておりましたが、今後は5Gなどの通信技術の発展も影響し、さらに大きなブームとなることが予想されているわけです。画像認識や音声認識、言語処理などの技術もそれぞれ従来の技術よりもさらに向上していくことでしょう。実際、コロナウイルスの対策としての利用の仕方は下記のようなケースが予想できます。①の画像認識では肺の疾患やウイルスの画像を読み取って、コロナウイルスに感染しているかどうかの認識を瞬時に行うことができるようになります。また、ワクチン開発でも画像認識を利用することで足りない遺伝子等を処理しながら開発を進めていくことができるといいます。②の音声認識では、肺の音や心音等をAiが認識することでわずかな違いでも認識することができるようになるでしょう。③の言語処理では、チャットボット等で地域住民の健康状態を管理したり、SNSに投稿された内容から投稿場所の人口密度等を割り出したりすることが可能です。現時点でAiにできること、できないことについては下記の記事にも詳しくまとめていますのでご覧ください。国内Ai企業が利用したAi技術と分野では、実際に国内のAi分野を扱っている企業では、Ai技術はどのようにコロナウイルス対策に利用されているのでしょうか。主に下記3種類に分けることができますのでそれぞれ解説してまいります。①発生場所、広がり、有権者の発言等をSNS解析②チャットボットコンテンツの利用③FRONTEOがAI活用で約450種の候補化合物を探索①発生場所、広がり、有権者の発言等をSNS解析Aiを活用したSNS解析サービスなどを運営する株式会社Spectee（スペクティ）は、 AIを活用し、 TwitterやFacebookなどのSNS情報をもとに新型コロナウイルスによる肺炎の広がりを解析するシステムを開発し、関係機関に納入したと発表しました。TwitterなどのSNS上にユーザーがアップする情報は膨大且つ、真偽が問われる内容もあるため、投稿された内容を人間が分析して判断するには多くの時間を要することになってしまいます。同社は、テキスト解析（自然言語処理）だけでなく、投稿された画像の解析技術や、多言語対応技術などを有しています。このシステムは、Twitterだけでなく、複数のSNSサービスから情報をリアルタイムに収集・解析し、 感染の発生場所を特定、 また中国語など複数の外国語の投稿も日本語に自動翻訳し、 関係機関に情報提供しています。他にも、報道ベンチャーの株式会社JX通信社は、SNS上の膨大の投稿から、全国のどこで、何が起きているかをAIが自動で分析して配信する緊急情報サービス『FASTALERT』を提供しています。同社が配信するAiを活用した収集・配信する特設ページでは、リアルタイムな感染者数推移グラフ・マップ（地図）、企業の新型コロナウイルス感染症対策の最新情報、は海外のコロナウイルス関連の速報、行政や有識者などの正確な情報などを見ることができます。また、SNSの投稿を解析して街中でどれほど人通りが減少したかなどを分析するAiシステム等もあり、SNSに情報がAiにとって膨大な学習材料であることが見て取れるでしょう。②チャットボットコンテンツの利用地域ごとの特設LINEを利用したことがあるという方もいらっしゃるかもしれませんが、Aiによって症状の有無などから今後、とるべき行動等を示してくれる『チャットボットコンテンツ』の活用が広がってきています。とくに、チャットボット・プラットフォーム『バーチャルエージェント（R）』を提供するりらいあデジタル株式会社が発表した調査結果では、新型コロナウイルス感染拡大に伴う外出自粛や在宅勤務が本格的となった3月度においては、同社のプラットフォーム全体の利用数は前月比+38％、また一部企業（全体の25%）では+50％以上の増加を示したといいます。県民や地域の人々の健康や、安心を守るためのコンテンツや、在宅での勤務を快適にするコンテンツとしての利用が広がってきているということでしょう。LINEでも地域ごとに特設チャットが出ているようですので、まだ利用したことがないという方はぜひ利用してみてください。手洗いの仕方、コロナウイルスに感染したかもしれないときの対処法などを教示してくれます。③FRONTEOがAi活用で約450種の候補化合物を探索株式会社FRONTEOは、 同社のAiシステム『Cascade Eye』を利用した新型コロナウイルスの研究で、 約450種の候補化合物をリストアップしたと2020年5月1日に発表しました。「Cascade Eye」は、FRONTEOの自然言語解析Aiエンジン『Concept Encoder』を利用して論文や医療情報を解析し、病気にかかわる重要な遺伝子や分子をパスウェイマップ（関連性を表す経路図）に表し可視化するAiシステムです。このパスウェイマップを利用することで、その中に含まれる分子や遺伝子に関する論文を解析した結果、 約450種の既存薬の転用候補が見つかりました。今後はこうした遺伝子研究などから明らかになったことをもとに、ワクチンの開発や感染拡大阻止対策として新たな方法が生まれていく可能性も大いにあるでしょう。出典：https://lifescience.fronteo.com/covid-19Aiは今後のコロナウイルス対策に貢献このように、現段階でも多くの企業がコロナウイルス感染拡大防止対策や、ワクチン開発、遺伝子研究などにおいてAi技術の活用を行っています。実際NECでもコロナウイルスのワクチン開発においてAiを利用していると発表されておりますので、今後も多くの企業でAiを利用した対策がなされていくことでしょう。更に、今後は5Gなどの通信システムを利用して遠隔医療なども活発になってくることが予想されます。遠隔医療を実施する際も、Aiによる受付やチャットボットの活用等が必須になってくるといえるでしょう。いずれにせよ、今後はコロナウイルス対策として多くの場所でAiが活用されていきそうです。コロナウイルスの一刻も早い収束を願いながら、Ai技術を利用した様々な対策にも期待しておきましょう。

  2020/05/25Ai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

• <
• 1
• 2
• 3
• >