業種・業態「農林水産業」の記事一覧
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国内唯一のRPA関連資格『RPA技能者検定』はビジネスに有益？難易度や取得するメリットなどを解説！
RPAとは、人間が行うルーティーンワークなどを自動でおこなってくれる業務効率化ツールです。このツールは人手不足の解消や働き方改革が叫ばれている日本で、Ai技術と並んで必要とされている仕組みであり、RPA増加するにつれてスキルを持った人材の需要も増えています。そうした中、2018年からはRPAツールを使用した技術や知識レベルを評価する『RPA技術者検定』が開始されました。この検定は、NTTが提供する国産RPAツールシェア首位の『WinActor』に準拠した資格です。せっかく資格を取得するのであれば、何かメリットがなければ意味がありませんが、この『RPA技能者検定』はどのような試験で、ビジネスにおいてどのような メリットがあるのでしょうか。RPA資格の概要RPAとAiは混同されがちなのですが、RPAとAiの違いについては別途下記の記事にて詳しく解説しておりますので、そちらをご覧ください。そもそも、このRPA技能者検定で準拠している『WinActor』とは、NTTデータが開発しているRPAツールです。NTTグループで開発・利用されてきた実績と信頼性から、2018年12月末時点で1900社以上が導入しており、国内シェアナンバーワンとなっています。というわけで、『RPA技能者検定』は、WinActorを利用して業務の自動化に取り組むユーザーや、WinActorの導入に関わる技術者を対象とした技術検定ということになります。3段階のレベルがあるRPA技術者検定は、下記の3段階のレベルに分かれています。①アソシエイト(基本を学びたい人向け)②エキスパート(実際の業務でWinActorを利用する人向け)③プロフェッショナル(最高レベル)①アソシエイト(基本を学びたい人向け)問題数：50問形式：択一式試験時間：60分合格ライン：正答率70％以上受験料：6500円②エキスパート(実際の業務でWinActorを利用する人向け)問題数：4問形式：実技試験時間：120分合格ライン：正答率60％以上受験料：15,000円③プロフェッショナル(最高レベル)最もレベルの高いプロフェッショナル試験は今後実施が検討されていますが、現状はまだ実施されていません。実技と面談が120分実施される予定で、受験資格はエキスパート検定の合格者に与えられる予定となっているようです。RPA資格を取得するメリットこのように、資格試験を受けるとなれば当然勉強もするでしょうし、お金もかかります。合格することで、どのようなメリットがあるのか気になるところです。ここからは、RPA資格を取得することでビジネスにおいてどのようなメリットがあるのかというところについて見ていきたいと思います。RPA技術の客観的な基準となるRPA技術検定を取得することで、RPAに関する知識や技術を保有しているという評価を客観的な立場から得ることができます。国内トップシェアであるWinActorを仕事で使う人が、昇給や昇格を目指す、RPA技術を活かして転職や独立をするなどの場合に役に立つといえるでしょう。NTTの『WinActor』を使いこなせるようになるRPA資格を取得するために勉強をすることで、WinActorを使いこなせるようになります。RPAソリューションの中では国内トップシェアですので、RPAを利用する仕事であればどこに行っても役に立つはずです。アピールポイントになる資格を持っているということは、自身をアピールできるポイントにもなります。現時点で日本におけるRPA関連の資格はこの資格だけですので、WinActorを使う仕事をしている人であれば取得しておいて損はありません。RPA技能者検定は、就職・転職に有利？とはいえ、RPA技能者検定はが全ての人にとって役に立つかといえば決してそうではありません。RPAの資格が特に役に立たない職業も多く存在するからです。というのも、RPA技術者検定は、あくまでも「WinActor」を使用する人のために作られた資格ですから、『WinActor』を使用する機会がない人にとっては、特に重要な資格ではないのです。しかし、銀行・保険・証券などの金融機関をはじめ、通信やメーカー企業など、RPAを導入するj企業が増えてきています。これからRPAやAiを活用した働き方改革が進むにつれて、RPA技術者の需要は高まっていくことが予想されます。そのような発展状況でありながら、RPA経験者はそれほど多くないのが現状です。このように、急速にIT化が進む世の中において、RPA技術者検定のようなIT関連の資格を取得していることは、就職や転職に非常に有利であるといえるでしょう。まとめこの、RPA資格『RPA技術者検定』は、検定開始から日が浅く、現在は世間的な認知も低い状態です。しかしながら、今後は確実に業種や業界を問わず、様々な企業でRPAやAiの導入が進んでいきます。当然、それにおける取り扱いスキルや知識を持っている人材への需要は高まっていくわけです。今後のビジネスにおいて、RPA資格を取得するメリットは大いにあります。可能性の話ではありますが、世の中のIT化に伴い、こうした検定を受験することが、漢字検定や英語検定のように学校教育においても推奨される日が来るかもしれません。
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Aiで実現するスマート農業と、現状の農業における課題解決法とは
近年様々なところでのAiの活用がされていますが、農業領域においてもAiを活用が進んできています。農業は現在、深刻な人手不足に陥っているとされており、このままですと農業に携わる人材が減少し、国内の農業の衰退が進んでしまうともいわれているのです。そんな、農業における様々な現状の課題をAiが解決できるとすればどのような活用方法があげられるでしょうか。今回は、Aiを活用した農業のスマート化に焦点を当て、課題解決法について言及してまいります。農業における現状の課題Aiの活用方法のご説明に入る前に、そもそも農業が抱える現状の課題としてはどのようなことがあげられるのかというところからご解説していきます。農業従事者の平均年齢は６７歳以上農業は特に肉体労働や体力を使う作業が多いため、そういった面で若い人でないとなかなかつづけていくのが大変な仕事であるともいえます。しかし、現状日本の農業従事者の平均年齢は６７歳以上となっており、ほかの業界と比べて高齢化が著しいのが課題です。後継者不足も深刻化さらに、高齢化と並んで農業を脅かしている課題が後継者不足です。家業を継ぐという意識のない若者や、その他若い人材が都市部へ流出することで、農家を継ぐ人が少なくなってきています。そうすると、既存の農家は廃業せざるを得なくなり、結果として将来の農業生産高の減少につながっていってしまうのです。農業は『食』という私たちの生活の根幹を支える産業でありますので、農業が衰退すれば海外から輸入する食料への依存度をおのずと高めてしまうことにもなりかねません。農業における課題はAiが解決できるこのような現状の農家が抱える諸問題において、いかに取り組むかが今後の日本の食生活を左右する大きな鍵となってくるわけです。そこで、課題解決手段として期待できるのがAiになります。Aiの画像認識技術は人間の目として役割を果たし、それをロボットと組み合わせることで人間と同じように動いて農作業を行うことが可能になります。また、Aiが気温や湿度、水分の量、養分などのそれぞれのデータを分析し、最適な作業のプロセスを開示することができるようになれば、より農業のスマート化を図ることが可能になるわけです。そのうえ、Aiは電源さえあれば体力を奪われて動けなくなってしまうということもありませんので、不足する労働力をAiで補うことで、農業が抱える人手不足を解決することが期待できます。と、前置きが少し長くなってしまいましたが、ここからは、実際の農業へのAi活用例をご紹介していきたいと思います。Ai搭載ロボットで作業の自動化先ほども少し触れた部分ではありますが、Aiを搭載したロボットを農業に導入することで、人間と同じような作業をロボットが行うことができるようになります。具体的には農家が持つ知識やスキルをAiが学ぶことで、人の手に変わって作物を収穫したりするなどです。特に、『クボタ』から開発された自動運転のトラクターは、短時間で農作業を効率よく、正確にこなすことができる点から、非常に現在も人気の出ている製品です。高齢化に伴う離農や委託によって台地が広大化していることを受けて開発されました。Ai搭載ドローンが農薬を散布更に、害虫の駆除などにおいて欠かせないのが農薬です。しかし、農薬の散布は時間と労力を必要とする作業であり、高齢者の割合が多い農家にとってはこの作業が重荷であることも否めません。そこで、Aiを搭載したドローンを活用することで、人がタンクを担いで人力で農薬を散布する場合と比べて約60倍の速さで農薬の散布を行うことができるようになります。また、Aiを搭載したドローンでは自動で飛行することや散布の効率化を自動で分析することなどが可能になってきますので、時間と労力のかからない農業の実現が可能です。ただ、ドローンを活用して農薬散布を行う場合、航空法で定める『物件投下』と『危険物輸送』にあたるため、国土交通省へ事前に申請をしてドローンの利用承認を得る必要があります。Aiが育成環境を自動管理Aiが気温や湿度、CO2などといった作物の育成環境におけるデータを収集してクラウド上で分析することで、日照量や水分量などを自動制御することが可能になります。また、作物の育成状況などもAiカメラなどで常時監視することにより、熟れていないのに収穫をしてしまう、更には熟成させすぎてしまうなどといったヒューマンエラーを防ぐことができます。そして、収穫時期になったものから順番に収穫していくことで、作業の効率化も可能です。作物の病気をAiが予測また、Aiカメラは作物の病気などを画像認識機能を活用して認知することもできます。特に、『Bosch』によって開発された病害予測に特化した温室内環境遠隔モニタリングシステムは、ハウス内に設置されたセンサーなどやAiカメラなどを駆使して環境データを計測し、作物の感染リスクを92％の確率で予測することができるといいます。作物の病気の発生を前もって知ることができれば、早期から対策を打つことができるようになり、病害での農作物の出荷減少を防ぐことにもつながるでしょう。Aiによる収量予測このように、Aiを活用して農作物の育成環境を整備したり、病気を未然に防いだり、自動で収穫までできるようになっていっているわけですが、最終的にどのくらいの収穫が見込めそうなのかも農家にとっては気になるところであり重要事項であるといえるのではないでしょうか。Aiはビッグデータをクラウド上に蓄積することで人間の様々な作業を分析したり解析したりすることができるものです。可能性の話ではありますが、上記のような作業データをすべて収集することで、今後は収穫量の予測もできるようになることが予想されます。はたまた例年と比べて収穫量がどのように変化していて、その原因は何にあったのかなどを分析できるようになれば、農業はますますスマート化していくのではないでしょうか。農業にAiを活用するときの課題とはいえ、現状農業従事者のほとんどが65歳以上の高齢者であることもあり、なかなかこうしたITテクノロジーになじみのない方も多いものです。それだけでなく、このようなスマート農業の導入にあたっては、金銭的、時間的な負担ものしかかってきます。従来までのように、農機を導入すること以上に覚えることが増え、パソコンやスマートフォン、タブレットなどを用いたデータ入力が必要になってくるのです。これらに慣れていない人には非常に難しい問題でもあります。しかし、金銭面ではスマート農業の導入補助金として最大150万円がを受け取ることができるものや、技術的に不安だという方にも使い方セミナーなどの研修が行われるなどの周辺整備も整えられておりますので、安心です。農業を次世代に受け継いでいくためにも、若者も一緒になってスマート農業を推進したり、現役農家の方々と研修に参加するなどすると良いかもしれませんね。まとめ今回は農業へのAi導入、スマート農業などについてご解説いたしました。従来までの農業において、なかなかITの介入というのは少なかったのですが、現在ではAiなどの最新テクノロジーを活用することで、農作業における様々な肉体労働が自動化されてきています。高齢化や人手不足、後継者不足などが脅かされている昨今、Aiなどを活用することによって、あらゆる問題を解決する一歩となっていくのではないでしょうか。そして、補助金や国が行う研修などに参加しながら『IT×農業』という新しい形で、農業を次世代に残していきたいものです。
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Aiトレンド・特集
コロナウイルスの感染拡大防止対策にAiの活用も。感染の早期発見も可能に！？
中国武漢から感染が広がっている新型コロナウイルスですが、すでに日本でも流行が拡大しつつあります。こうした事態に対応する一つの方法として、中国のスタートアップ企業などではAiを活用したツールが導入され始めました。それらのAiツールは、肺炎の広がり方の分析や感染者の特定、治療の効率化などの分野において役立っているとされています。本記事では、コロナウイルスなどの感染症拡大防止対策としてAiがどのように活躍するのかという所について、実際の活用例をまじえながらご紹介していきたいと思います。Ai顔認証で発熱した人を特定肺炎の典型的な症状の一つとしてあげられるのが『発熱』です。この、発熱を早期発見するツールとして、中国のAiユニコーンである『メグビー』では従来の赤外線センシング技術にAiの顔認証技術などを組み合わせた『Ai体温測定システム』を開発しました。Ai体温測定システムは地下鉄などの公共施設におけるスクリーニング効率化に有効的で、人ごみの中から高体温の人をAiよって識別し、発熱を疑われる人がいれば各医療機関へアラームで知らせることができます。その識別範囲は3メートル以上5メートル以内となり、マスクや帽子で顔が隠れていても識別が可能で、最大毎秒15人の体温測定ができるとのことです。誤差はプラスマイナス0.3℃に抑えることができるといいます。SNSからコロナウイルス感染状況をAiが多角的に分析 Aiによる顔認証ですでに感染したであろう人を特定することもできますが、感染拡大を防止するには、どこで感染者がでて、感染者がどのような経路をたどって行動をした可能性があるのかなどを分析する必要もあります。 それらの対策として、コロナウイルス感染状況をSNSで監視し、Aiで分析するシステムが『株式会社spectee』から登場しました。コロナウイルスの発生場所をAiが検知同システムは、コロナウイルスの感染に関する様々な情報をSNSからリアルタイムに収集、解析し、発生場所を特定して、関係期間に情報提供をする仕組みです。AiがSNSに投稿された最新の情報をもとに、よりリアルタイム性のある情報を提供することが可能になることで、人々の行動範囲を事前に制限し、感染拡大を防止する対策をとることが可能になります。また、同社はコロナウイルスの感染拡大防止対策だけではなく、地震などの自然災害時などにもこうしたAiツールの活用を行っており、すでに官公庁、地方自治体、民間企業など、国内約300社に提供しています。 以外にもSNSの情報というものは侮れないもので、リアルタイム性があったり、投稿場所が把握できたりすることから、東日本大震災の際には支援物資などの提供などでもSNSが大いに活用されました。今回のコロナウイルスの感染拡大防止対策としてもSNSの情報を分析したり解析したりすることで、より地方に特化した情報を配信することができたり、リアルタイム性のある情報を発信することができるようになったりします。ただ、これらの膨大な情報を人間が分析、解析するのは難しいのが現状ですので、Aiを活用することでその業務の効率化を行うというわけです。日本語へ翻訳も可能また、SNSへのコロナウイルス関連の投稿は日本人だけが行っているわけではありませんので、もちろん中には中国語や英語など外国語で書かれた投稿も存在します。特に、海外の情報は日本に届くのが遅い場合もあり、こうした場合にもSNSが有効活用されていくことになります。そこで、同システムは、中国語などの複数の外国語で投稿された文章もAiの文字認識技術などを活用しながら日本語へ翻訳を行うことで、翻訳された状態で関係機関にコロナウイルスに関する様々な情報を提供することができるようになりました。Aiの深層学習で日々データをアップデートしかし、SNSに投稿される文章の中にはその内容の真偽が問われることも多いです。実際にコロナウイルスに関する誤情報やデマがSNSに投稿されたことにより、多くの人々が惑わされたこともありました。また、SNSの情報を分析して多くの人々に情報を配信する同Aiツールにとって、Aiが誤った情報を分析してしまったりするのを防ぐことが重要になってきます。そこで同社は、このAiツールにおいて日々増えていく投稿データを分析して情報を蓄積したり、関係機関と協力したりしながらAiによる情報配信内容の精度向上や、アップデートを図っていくとのことです。Aiによる患者の隔離や治療の効率化もここまでにご紹介してきたAiを活用したツールを利用することで、コロナウイルス感染者の早期発見や、早期隔離などが可能になってきます。コロナウイルスに限らず、医療現場においては以前よりもAiの活用が増えてきてました。例えば、Aiが肺炎の症状の画像データを複数枚学習し、それをデータ化したAiシステムでは、患者のレントゲン画像をAiに認識させるだけで瞬時に診断ができるようになります。また、これまでの症例や治療法をAiに学習させ、データとして蓄積していくことで、レントゲン画像をCTスキャンしたりAiに認識させるだけで効果的な治療のプロセスを開示してくれることも可能になるのです。早期に発見することで早期の隔離も可能になります。実際に、中国の『infervision』は、中国の病院から収集した数十万枚の肺の画像を利用し、CTスキャンにおいて肺の異常がある可能性をAiが検知するソフトウェアを開発しました。このソフトフェアは中国各地の病院で利用されており、欧州と米国の病院は主にがん性の肺結核を検知するツールとして評価が進められています。と、そんな時にコロナウイルスの感染拡大で、肺スキャン読み取りソフトウェアの顧客利用方法が突如として変化したことを察知して、同社はアウトブレイクの初期の段階から、コロナウイルスを検知するシステムにも取り組み始めています。まとめ今回のコロナウイルスの世界的な感染拡大を受けて、様々なところでAiの活用が始まってきました。それは医療機関はもちろん、様々な人が行き交う公共施設などにもAiを活用した体温検知システムを導入したり、はたまたSNSなどを利用して最新情報を把握したりすることで、初期の段階でコロナウイルスの感染者を特定することも可能になります。もはや、感染症の拡大を防ぐためのプロセスの分析や、それに伴う情報の解析は、ここまで感染が広まってしまった以上、人間には到底難しいことです。コロナウイルスに限らず、こうした感染症の拡大を防ぐためにも、今後は様々な場所で、人々の健康や安全を守るツールとしてAiが活用されていくのではないでしょうか。
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Aiトレンド・特集
無料ではじめられるAiサービスのチャットボットと電話自動応答サービスとは
人手が足りなくて電話対応やメール対応に困っているチャットボットや電話自動応答システムを導入して電話対応の時間を減らしたいこう思っている会社はすくなくないのではないでしょうか。これらを改善するAiのサービスであるチャットボットや電話自動応答システムとなるとどうしても費用面で難しいことがほとんどです。まだ新技術ということもあるため、Ai関連サービスは導入費だけでなくランニングコストも高いという印象です。今回は、そんな費用が高くて手が届かなかったチャットボットや電話自動応答サービスを無料で導入できるサービスについて紹介したいと思います。成果報酬型のコンバージョンあがるくんコンバージョンとは、Webサイトなどにおいて成果のことをさします。会社はWebサイトなどからの問い合わせをコンバージョンとしているところがほとんどですが、このコンバージョン上がるくんはWebサイトからなどからのコンバージョン＝問い合わせを増やしてくれるサービスです。まずは、コンバージョン上がるくんのシステムを動画でみていただきましたがイメージはつきましたでしょうか？この登場人物であるWebサイト担当者くんのように、会社からコンバージョンをもっと上げるようにということを言われている方はもちろん、すでに問い合わせがあるけれども対応に時間がかかっている場合には、このコンバージョン上がるくんは成果をあげるだけでなく業務改善も見込めることができそうです。それではなぜ、このようなコンバージョン上がるくんが業務に必要なのかについて考えたいと思います。電話にかかるとられる時間とはどれくらいかそもそも電話や問い合わせ対応にかかる時間とはどれくらいなのでしょうか。実際に電話の受付に取られる時間というのは1分から長くて3分かと思います。しかし、そこから担当者につなげたり要件を確認する場合にはプラスで時間がかかります。例えば外出している担当者に対して連絡をとる場合であれば、担当者に電話をかけて繋がって要件を伝えるまでにかかる時間が3分程度です。もし繋がらなかった場合には折り返し連絡をした場合にはプラス30秒程度かかります。電話の内容に対して調べて回答する場合には、調べる時間がプラスでかかります。内容によっては数時間かかる場合があります。このように１件の問い合わせだけでも、かかる時間というのは1分と考えるよりは１時間も取られると思っておいた方が良いかもしれません。特にお客様からの質問などの場合であれば、質問の意図や内容を理解するために時間もかかりますので電話対応にはそれなりの業務経験者でなければなりません。クレーム対応は１件でも数時間はかかってしまうことがあるクレームの電話というのは、１件でも数時間かかってしまうケースがほとんどです。クレーム対応をしたことのある人であればわかるかと思いますが、早くすんだとしても30分はかかります。もちろんクレームを起こさない業務を心がける必要はあるのですが、それでもクレームは起きてしまいます。お客様のことは大切にしなくてはいけませんが、人手不足の現代においてクレーム対応で人が一人以上とられてしまうのはコストでもあります。問い合わせや電話対応の人材を育成するにも時間がかかる問い合わせ対応するためににはそれなりの人材でなければなりません。具体的には、業務や働いている組織について最低限の知識がなければ対応することができません。中には会社の業務や組織の必要性を学ぶために電話対応が新人の役割というところもあるようです。このような電話対応ができる人材を育てるにもコストがかかります。一人前になるまでにおおよそ1年半年かかるというデータがリクルートにでていますが、電話対応を安心して任せられるには1年はかかるということになります。ちなみに一人の新人に対応できる電話量は限られてはいますが、一人の年間費用マイナビの情報では250万円ほどです。問い合わせしたいときが最大のチャンスお客様が問い合わせるというタイミングが一番、お客様にとってあなたの会社のサービスや商品に興味を示しているタイミングです。インターネットが普及し24時間いつでもホームページが見れる時代になったからこそ時間外の問い合わせの要望が増えてきているも事実です。17や18時で電話業務が終わる会社がほとんどなのに対して上記のネット利用時間をみてみると、18時をピークに減少はしていますが、それでもそれでもかなり多い問い合わせ数であると言えます。このような問い合わせが多くなる可能性の高い利用者のピーク時間に問い合わせを受けれないというのは会社にとっては機会損失でもあります。問い合わせフォームは極力簡単がコンバージョンがあがる問い合わせフォームにきた約7割のユーザーが離脱しているというデータを海外の会社が出していますが、その離脱の理由はフォームの不具合や設問数の多さからです。問い合わせフォームを設置していても電話が多い場合というのは大抵そのような離脱したお客様がからの問い合わせです。つまり、離脱率を下げることができればコンバージョンをあげることができます。コンバージョン上がるくんはこれらの問題を全て解決コンバージョン上がるくんについては、これらの問題を全て解決してくれるAiツールです。24時間体制で問い合わせ内容のデータや、回答のデータを事前に入力しておくことでベテランの従業員のように問い合わせ対応することが可能です。人で不足でもこのコンバージョン上がるくん一つで対応可能です。さらに問い合わせされた方の質問に対して的確に答えることのできるC-botや、問い合わせ内容をメールにて配信してくれるIVR機能のI-botの二つがあります。さらにこれらの機能がすべて導入費用０円かつ、成果報酬というので導入費用やランニングコストなどを無駄にすることがありません。ぜひ試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技術を導入するとき、開発するときに利用できる補助金・助成金
Ai技術を開発したい・導入したいけど資金が足りない、不安だという声を耳にします。Ai技術は普及してきているとはいえ、パッケージ化されているものが少ないため、基本的には会社毎のオーダーメイドになるため導入するにはかなりの資金がかかります。また、開発するには当然Aiエンジニアなどの雇用をはじめ開発費用を捻出しなくてはいけません。そこで今回は、Aiの導入時・開発時に利用できる補助金についてご紹介したいと思います。すでに公募が終わっているものもありますが、補助金・助成金についてはある程度形が同じで翌年度も募集される場合があるので必要書類などを事前にまとめておくことをおすすめします。IT導入補助金Ai関連のサービスを導入したいという方にはおすすめしたい補助金のとなっております。現在2019年8月23日（金）までが交付申請受付期間となっておりますのでご確認ください。こちらの導入補助金は、Ai関連を含め補助金対象と事務局にみとめられた製品であれば補助を1/2、最大で450万円までうけとれるものになります。ただし注意点として、この補助金は導入したいと思っておりAiサービス・製品がこのIT導入補助金の対象ツールとなっている必要がありますので、もし導入したい思っているAiサービスがあればIT導入補助金対象商品に認定してもらう必要がありますのでご注意ください。https://www.it-hojo.jp/ものづくり補助金ものづくり補助金とは、中小企業庁が中小企業および小規模事業者の新しいものづくりやサービス開発に対して行う補助事業の一つであり、2009年から10年もの間続いている人気の補助金でもあります。この補助金の概要として、1社での申請というのは基本できず2社以上で連携してものづくり・開発を行うものとされています。補助対象は中小企業・小規模事業者、特定非営活動法人などで、1社あたり100万～200万円までほじょされ最大で２千万円まで補助されます。規定はあり８ますが、毎年公募があるものですので、各公募掲示先を確認し今までの公募内容について確認しておきたいところです。https://www.chuokai.or.jp/hotinfo/mhr_koubo31fy.html地域限定の促進補助事業等：地域限定や企業がAiの開発に対して補助金を公募している場合があります。今回は一部都道府県別の情報についてご紹介したいと思います。東京都：次世代イノベーション創出プロジェクト2020助成事業申請締め切りが2019年8月6日まででしたが、2日延期され2019年8月8日までとなっている子の事業は、公益財団法人の©東京都中小企業振興公社より発表されている助成事業になります。概要にもとくに”Ai（人工知能）”とは明記されていませんが、下記のテーマに沿う形の開発であれば経費の2/3、最大8000万円を助成してくれるようです。 防災・減災・災害予防に関する技術・製品の開発 インフラメンテナンスに関する技術・製品の開発 安心・安全の確保に関する技術・製品の開発 スポーツ振興・障害者スポーツに関する技術・製品の開発 子育て・高齢者・障害者等の支援に関する技術・製品の開発 医療・健康に関する技術・製品の開発 環境・エネルギーに関する技術・製品の開発 国際的な観光・金融都市の実現に関する技術・製品の開発 交通・物流・サプライチェーンに関する技術・製品の開発ちなみに助成対象経費として、原材料・副資材費、機械装置・工具器具非。委託・外注費、専門家指導費、直接人件費、規格等認証・登録費、産業財産権出願・導入費、展示会等参加費、広告費などが該当するようです。Ai技術の開発やその後の販路拡大までを見据えているこの助成金は残り2日ではありますが申請しておきたいところです。またこのようなものに関しては今後あるものとしてある程度書類や文章を定型文で残しておくと申請時に便利です。https://www.tokyo-kosha.or.jp/support/josei/jigyo/innovation.html埼玉県：AIを活用した機器等開発・実証補助金「埼玉県先端産業プロジェクト」こちらは大学または公的研究機関を主体とした共同開発体が主体になります。すでに公募期間はすぎておりますが、補助率が10/10以内でかつ上限が2500万円ということです。対象となる分野としては、「生産性」「健康・医療・介護」「安心・安全」というところでの製品開発や実証試験を支援する補助金になります。※本年度の公募はすでに終了しております。https://www.saitama-leading-edge-project.jp/news/archives/263熊本県：熊本県地域未来投資促進事業補助金こちらの補助金は熊本県における地域経済牽引事業計画の認証を受けている企業に対して補助されるものですが、具体的な分野として「IoT、AI関連産業分野」が含まれています。補助率は1/2で、最大補助金額は840万円となっています。※本年度の公募はすでに終了しております。https://www.pref.kumamoto.jp/common/UploadFileOutput.ashx?c_id=3&id=28293&sub_id=1&flid=197186まとめAiサービス・製品を導入されたい方は、IT導入補助金もしくは各地方自治体が公募している補助金や助成金を利用して導入することをお勧めします。また、Aiサービス技術を開発したい場合には、ものづくり補助金等で開発することをおすすめします。利用がどんどん身近になるAi技術ではありますが、まだまだ導入や開発には資金が必要です。まずはこのような補助金を利用してAiの導入や開発のハードルをさげてみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
AI担当もしくは人材を中小企業が持つことのリスクとは？
これからの時代はAiを使って生産性アップや人材不足の解消を図る時代だ。と言っていきなりAi担当者を社内で任命したり人材を募集しようとしている中小企業の方たちも多いのではないでしょうか。会社にAiを導入するにしても、社内にて専属でリソース・人材を確保することは多くのリスクを伴います。どのようなリスクがあるのでしょうか。そしてこのようなリスクを回避する方法についてご紹介したいと思います。Ai人材の素質を活かしきれないAiリテラシーが低い会社において、専属の人間を雇うことは会社にとっても雇われた側にもメリットは生まれません。まず第一に共通言語が無いからといえます。例えば、日本人で方言が飛び交う地方の複数店舗を構える小売店中小企業の中に、優れた海外から来たインドのWebエンジニアを雇うことを想像してみてください。優秀なエンジニアだったとしても日本語は一切使えず英語のみの会話、そして企業側には英語を片言で使えるマネージャーでネットショップ経験を多少持っているとします。そもそもこのような状況自体起こることが稀ですが、無いとは言い切れません。事業継承などで「これからはWebだ！！！インドがIT技術優れているらしい！！！よし採用してこい！」という経営者がいるかもしれません。結局、このような会社において専属の人を雇ってしまった場合想像できるのが、経営陣：「彼はいったい何をしているんだ？」インド人エンジニア：「この会社には、このWebサービス必要なのにどうやって伝えればいいのか？」経営陣：「このWebサービスの使い方よくわからないが・・・」インド人エンジニア：「言葉も伝わらない・・・ITのことも伝わらない・・・」・・・・このような状況は、ITリテラシーに加えて語学そのものという状況ですが、Ai技術においてリテラシーの違いは言語の違い程大きいものになります。なんとなくAiがいいらしい！という状況での専属雇用やとりあえず担当を置いてみよう・・・はおススメしません。社内体制・文化を壊してしまうリスクインターネット販売などが、昔ながらの小売店販売の社内体制において混乱を引き起こしているところは少なくありません。Aiサービスや技術というものは、このようなインターネット販売よりもはるかに業務効率化をすることが可能となります。そのため、今までの社内体制や業務形態を大きく変えてしまうことも予測されます。もしもAi技術をもった人間を数人採用して実行した場合に、これらの社内体制や社内文化を大きく崩してしまう危険性があります。それらは変化に伴う痛みと理解できればいいのですが、中小企業にとって劇的な変化というものは時として会社そのものを崩してしまう危険性があります。外部のリソースを利用してみるAi技術を社内にて活用するためのはじめの一歩としては、外部リソースやAiサービスのパッケージを利用することをおすすめします。いきなり中小企業においてAiを自社開発するのは長期的にコストが安いからと言って実施してしまうと上記のようなことが起こりえます。しかし、外部リソースやパッケージを利用することでお試しのような感覚でAiを利用することができます。さらにお試しで実際に利用することで、Aiに対するリテラシーを高めることができるようになってきます。さらに、もっと具体的に会社の業務にあった必要なAiサービスの形をイメージしやすくなります。パッケージプランを利用を検討してみるいきなり人材を投入して、オリジナルの自社サービスなどを展開するということはあまりにもリスクです。そこでもっとも身近でできる方法として、前項でも上げましたAiサービスのパッケージをまずは利用してみるということからはじめてみてはいかがでしょうか。さまざまな業種業態があるなかから、パッケージを見つけることは難しいことかもしれません。ですのでまず自社業務においいてAiでどのようなことを解決していきたいのかをリストアップもしくはブレインストーミングをしてみることをおすすめします。会社で解決したいことを無理やりAiでする必要性はありませんが、こんなことができたらいいのにな？あんなことできたらいいのにな？といったまるで水色のタヌキのようなロボットアニメの歌にあったようなところからはじめてみると気軽にスタートできるかと思います。 社内にて解決したい課題をブレストでリストアップ リストアップした課題の中で優先順位をつける 最優先の問題からまずどのようなことで解決できるかをリストアップ 解決案がある程度出てきた段階で「課題キーワード」＋「解決キーワード」＋「Ai」と検索 それでも問題解決ができない場合にはAiチョイスの記事内検索をしてみてください まとめこれからの時代はAiだ！という社会の流れがありますが、この流れに無理に乗る必要はありません。経営には時にはチャレンジが必要な時もあるかもしれませんが、歴史のある企業を受け継いだ事業継承者はこのような安全策で一つずつまずはAiサービスをためしてみてはいかがでしょうか。お試しでできるサービスをこのAiチョイスでは今後も紹介してまいりますので、是非参考にしてみてください。
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Aiトレンド・特集
LINEはAiカンパニー2019年LINEカンファレンスからみるAiトレンド
LINEといえば、今やほとんどの人が使っているメッセンジャーアプリケーションの一つです。そのアプリケーションの運営会社であるLINE株式会社が事業計画を発表するLINEカンファレンスが先日行われました。発表の中には、そこまでLINEが進出してくのか！といった驚きや、これはLINEしかできないものといったAi技術を中心としたこれからの事業展開がありました。LINEユーザーとしては是非とも早期実現してもらいたいものから、競合としては心穏やかではない事業計画などをAiチョイスの視点からご紹介してまいります。テーマはLine on Line であり、Rationalizationつまりより個人向けサービスに展開していくというLINE事業における３つのキーワードLINEの事業において中心となる三つの柱ともなるキーワードが今回のカンファランスのはじめで発表されました。それが、Offline・Fintech・Aiです。カンファランス一発目に登壇したのは、今回世界で初めての役職についたCWOの慎 ジュンホ（シン ジュンホ）氏です。（ちなみにCWOとは、Cief WOW Officeの略となりますが、この方はLINEにとってのWOWに対して責任のある方のようです。LINEにとってWOWとは人々の生活・ライフスタイルにイノベーションを起こし感動を与えることとしています。つまりLIENすべてのサービスにおけるWOWの責任者を、シン ジュンホ氏が担っているようです。）OMOの概念から生み出していくLINEのサービスとはインターネット・スマートフォンが普及しEC事業なども日本全国広がりを見せている中、近年言われていることの一つとしてO2O（Online to Offline）というものがあります。これはオンラインからどのようにユーザー・ターゲットがオフラインにまで誘導するのかといったものになります。その代表例がWebサイトやアプリからのクーポンになります。このO2OにはWebやアプリといったオンラインにおけるプラットフォームを構築する高い費用が求められます。同様にユーザーにとっても、新規でのアプリをダウンロードしたり会員登録するなどの手間が生じます。このようなO2Oの壁を取り払う考え方がOMO（Online Marge with Offline)というものです。簡単にいうとオンラインでオフラインのものも簡潔してしまおうというもので、具体的にいうとペイメントなどのサービスにおいて支払う現場はオフライン、いわゆる実店舗だけれども支払いはオンライン上のLineペイで支払うといったものになります。このOMOを広げる事業をLEINは今回一つの事業軸としてとらえているようです。Line Mini app:ラインの中で簡単に作れるアプリO2Oの概念として、Offlineのユーザーに対してアプローチするために予約機能・紹介機能・ペイメントなどの機能がCMCで利用することができる。開発を知らない人たちでも簡単にアプリをつくることができる。SMBのオーナーが勝手に作れるサービスを提供している。今までのアプリではなく、LINEの中で簡単に利用できるアプリである。つまりLINEさえあれば簡単に登録利用することができる。さらに会員登録等もすべて対応が可能になる。登録ユーザーとのコミュニケーションもLINEの機能を利用してシームレスで利用できる。チャットで接客ができるようになる。オフラインとオンラインの境界線がなくなるイメージである。Ai戦略：複雑な事業を一つにしてシンプルするAi技術一つのサービスではなく、あらゆる様々な場面でサポートできる技術。5年後には2つに分かれる。インターネットの概念を準備した企業とそうでない企業とで分かれている。LINEはAiカンパニーであり、1000人以上でAi専門家で構成されている。日本最高峰レベルの技術DUET（デュエット）Aiと人でコラボしよりよい生活を目指すサービス日本のトップメッセンジャーアプリの会社として日本語に関しては世界レベル・世界最高峰レベルといっています。人手不足の問題があり、飲食店では予約機能を対応することで予約の見落としをなくすことができる。そしてコールセンターの対応なども行うことができる。カンファレンス動画はこちらLINEが目指す方向性からトレンドはどこに向かっているのかを考える日本最大のメッセージアプリの会社ということから日本のコミュニケーションにおける情報データを大量に活用できるLINE社ですが、今回発表があった中でも重要なポイントが三つ OMO LINE Score 音声学習この三つした。まずOMOに関してですが、すべてのアプリケーションやサービスにおいてはデジタルにおけるユーザ行動をリアルでも再現するというものです。ネット上でのレストランの予約が電話でもDUETがデジタルとしてリアルで対応してくれます。また開発段階中のLINEナビに関しても同様にネット上における交通情報を運転というリアルで利用しやすくしています。今までネットという環境をPCやスマホを通して理解・情報を獲得していたものがIoT技術の発達とAiの発達によってリアルの様々な場面で実現・再現可能になってきているという点です。今までネット・デジタルで表現していたサービスをリアルで表現するために今後どのような技術が必要になってくるのかを考えていく必要があるかとおもいます。続いてLINE Scoreに関してですが、利用ユーザーの信用度を数値化しているものです。全世界でこの数値化はされてきており日本が先進国の中で遅れているといっても過言ではありません。それは今までの日本が現金至上主義だったからです。この現金主義から日本政府におけるキャッシュレス事業がすすむなか、この国民信用度の数値化は今後ビジネスにおいて重要な指数となります。指数を利用してサービスを提供する側にまわるのか、それとも限定された領域や業界の中で別途スコア化を目指す方向性もありかもしれません。限定的な業界であれば、Ai技術を利用して人々の利用データの特徴化をはかりスコア化するのは簡単であるように思われます。最後に音声学習ですが、LINEのカンファレンスにて発表されたAi技術のほとんどが音声をトリガーにして希望している情報が取り出されるというものでした。Googleにおける音声認識や検索が盛んになっていることも一つの要因であるかと思いますが、今後Aiサービスや商品をIoTで開発するにはこの音声認識に関連した技術を利用するとよいかもしれません。