業種・業態「理美容・サロン」の記事一覧
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Aiトレンド・特集
『Gmail』のAi機能とは！？入力予測や自動返信も可能
近ごろでは、ショッピングサイトの画像認識機能やスマートフォンの音声認識機能など、さまざまな製品サービスのなかにAiの技術が活用されるようになりました。そのなかでも、Googleの提供サービスであるGmailで、私たちの知らないうちにAiの技術が活用されていることはご存じでしょうか。今回は、Gmailのサービスに活用されているAiの技術に焦点を当てて、その具体的な機能の特徴や使い方などをご紹介していきます。Gmailとはそもそも「Gmail」とは、米Google社が運営、開発を手がける、WEBベースのフリーメールサービスです。サービスの提供が開始されたのは2004年4月1日。Microsoft（マイクロソフト）の提供する「Outlookメール」や、Yahoo!（ヤフー）の提供する「Yahoo!メール」と並んで、今や世界的なメールサービスのひとつとなりました。シンプルな機能性と使い勝手の良いUI（ユーザーが目に触れる操作画面などのこと）から、サービスのリリース以降、現在までに月間のアクティブユーザー数が15億人を達成。WEB上で最も人気の高いメールシステムと言って差し支えないでしょう。GmailのAi機能もはやビジネスの現場においては欠かせない存在となったGmailですが、近ごろでは、Aiの機械学習を活用した便利で先進的な新機能が次々と実装されるようになっています。スマートリプライ「スマートリプライ」は、受信したメールの内容をAiがテキスト分析することによって、受信メールの内容に応じた返信文案を提案してくれるという機能。Aiが生成した返信文案のうちのひとつをタップするだけで返信が済んでしまうため、ユーザーは定型的な返信文章の打ち込み時間を節約することができます。定型的な返信作業が多いユーザーにとっては、積極的に利用していきたい機能と言えるでしょう。Smart Compose「Smart Compose（スマートコンポーズ）」は、Aiがユーザーの入力文章を事前に予測し、次に入力される可能性の高いフレーズを提案してくれるという機能です。今のところは英語のみの対応となっていますが、同じフレーズを繰り返し入力する手間が省くことができるとともに、文法やスペルミスのリスクも減らすことができます。英語を使ったやりとりが多いユーザーにとってはありがたい機能と言えるでしょう。Aiによる自動仕分け毎日の業務ルーティーンのひとつとして、大量のメールの仕分けに時間がかかってしまうという方も多いのではないでしょうか。そんなときに使えるのが「Google Chrome（グーグルクローム）」の拡張機能のひとつである「Notia（ノーティア）」。重要メールの仕分けや対応漏れのお知らせ、日程調整メールの作成などの煩雑なメール整理作業を、Aiが自動的に行ってくれるようになります。GmailのAi機能はセキュリティと操作性を向上Gmailでは、セキュリティと操作性の向上などの観点から、Aiの技術が数多く使用されています。GmailのセキュリティGmailには、Aiの深層学習技術を活用したメールファイルのマルウェアスキャン機能が実装されています。Aiが過去の膨大なメールファイルのデータから、ウイルスファイルやマルウェアメールの特徴を学習することで、悪意のあるファイルを自動的に検知し、迷惑メールに割り振ったり、削除ファイルとしてゴミ箱へ移動させたりすることができます。2019年の機能実装以来、悪意あるスクリプトを含むドキュメントの検出数が10%ほど増加しているとのことなので、今後もメールセキュリティの向上が期待できそうです。Gmailの操作性シンプルな機能と操作性で人気を博しているGmailですが、こうした諸々の機能はAiの学習技術によって支えられています。返信文案をオートで作成してくれるスマートリプライや、重要メールなどを自動で仕分けしてくれる新機能などは、本来であれば人間が手作業で行わなければならないところをAiがヒトに代わってこなしてくれるため、操作性の向上に一役買っていると言えるでしょう。特にGoogleは、Aiの研究開発を世界的に牽引している一大企業としても業界の内外で知られているため、今後も先進的なAiサービスの実装が期待できそうです。GmailのAi機能でテレワーク業務も効率化新型コロナウイルスの影響によりさまざまな業界でテレワークへの業務移行が進められている昨今、GmailのAi機能を活用することによって自宅での業務においても生産性の向上を見込むことができるでしょう。特に、スマートリプライやAiによる自動仕分けの機能を活用することによって、日々のメール返信や宛先ごとの整理にかかる時間を節約することができるため、日常的にGmailでのやりとりを行う場合には積極的に活用していきたいですね。まとめビジネスにおける日々の業務においては、Gmailを始めとするメールサービスは今や必要不可欠な存在となっています。Aiを活用した新機能を有効活用していくことで、業務効率化や事務作業時間の節約に繋げていくことができるでしょう。今回ご紹介した機能以外にも、Google Chromeの拡張機能のなかにはAiを活用した便利な機能が数多くあるため、興味のある方はこれを機会に、メールサービスの見直しや拡張機能の導入などを検討してみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
Aiエンジニアとは？仕事内容や目指すために必要なこと
Aiを活用したサービスがさまざまな業界分野で展開されるようになりましたが、こうしたAiサービスの普及と同時に、それらの環境を構築する「Aiエンジニア」という存在が重要視されるようになりました。今回は、Ai技術を支えるAiエンジニアという職業について、その具体的な仕事内容やAiエンジニアを目指すうえで必要なスキルなどを中心に解説を進めていきます。AiエンジニアとはAiエンジニアとは、Aiに関するソフトウェア開発全般を担う技術者を指す言葉です。Aiエンジニアとされる職種としては、「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の主に2種類の職種が存在しますが、どちらもAiソフトウェアの開発やデータの解析に関わる点においては共通している部分となります。Aiエンジニアの役割データサイエンティストには、Aiに与えるデータを整理したり、統計モデリングなどのデータ解析を行ったりなど、分析力に特化したスキルが求められます。一方の機械学習エンジニアには、Aiに関連したアプリケーションやサービスの開発やAiの適用に必要なシステム開発など、技術力に特化したスキルが求められます。そのほかにも、製品サービスのなかでAiを適用させる部分を発見したり、小規模なAiモデルを作ってPDCAを回したりなども重要な役割のひとつと言えるでしょう。AiエンジニアとITエンジニアの違いAiエンジニアとITエンジニア(システムエンジニアやプログラマなど)が混同される場合もありますが、プログラミングやコーディングのスキルが必要である点はどちらも共通しています。ITエンジニアはプログラミングなどのシステムを開発することが主な仕事であるのに対し、Aiエンジニアにはそれらの仕事に加えて、Aiの導入にともなうデータの分析作業やシステムへのAi適用作業などがメインの仕事になります。Aiエンジニアの仕事内容Aiエンジニアの主な仕事Aiソフトウェアの開発や環境の構築はもちろんのこと、日々技術革新が起こり続けているAiの分野においては、研究論文などから最新技術をキャッチする研究者としての役割も求められています。単なる技術者としての側面だけではなく、新しい技術のリサーチから製品サービスへの応用手段を考えるといったクリエイティブな発想をすることも重要な仕事のひとつと言えるでしょう。Aiエンジニアを必要としている企業Aiエンジニアを必要としている企業は、主に大学やシンクタンクなどの研究機関、ITやWEB系のベンチャー企業や外資系大手企業など、大手からベンチャーまでさまざま。しかし多くの分野においては、未だ需要に対してのエンジニアの供給が追いついていないというのが現状です。Aiに関する専門的な知識を身につけることで、自身の人材市場における価値の最大化や大幅なキャリアアップを見込むことができるかもしれません。Aiエンジニアを目指すために必要なことここまでを聞いて、Aiエンジニアという職業に興味が湧いた方もいらっしゃるかもしれませんが、Aiエンジニアを目指すためには、一体どのようなスキルが必要になるのでしょうか。理数系科目の素養Aiエンジニアに求められる技術力に関しては、そのほとんどが理数系科目の基礎的な知識が前提となっています。特に、線形代数学や確率論、統計学や微分積分などが得意という方は、Aiエンジニアに向いている可能性が高いでしょう。資格の取得Aiに関する専門的な資格を取得するというのも効果的な一手と言えるでしょう。Aiに関する具体的な資格としては、「日本ディープラーニング協会G検定およびE検定」、「Python3エンジニア認定データ分析試験」、「画像処理エンジニア検定エキスパート」などの資格が存在します。必ず取得しておくべきものではありませんが、これからAiエンジニアを目指そうとしている未経験者にとっては、資格を取得しておくことで、実務経験がなくても学習意欲や向上心などの観点から人材評価が高くなります。また、資格取得という明確な目標が定まるため、学習意欲やモチベーションを高める効果も期待できるでしょう。何から初めていいかわからないという方は、まずは資格の取得に向けた学習から始めてみるのもいいかもしれませんね。新しいことを学ぶ意欲どんなに理数系科目が得意で、Aiに関する技術や経験が豊富であったとしても、新しいことを学ぶ意欲や向上心がなければ、Aiエンジニアには不向きと言えます。最先端の分野であるAiの技術は、日々すさまじいスピードで進化を続けているため、習得した知識や経験が今後も通用するとは限りません。得意不得意はもちろん重要なことですが、新しいことを学ぶ姿勢やAi技術そのものへの好奇心を持っていることが重要になってくるでしょう。Aiエンジニアの将来性は？昨今では、少子高齢化や人手不足などのさまざまな事情から、各社ともAiを活用したビジネスの自動化に注力しています。しかし先ほども述べた通り、Aiエンジニアという職業は需要に対しての供給が追いついていないというのが現状です。自社のサービスやビジネスにAiを導入する企業は今後も世界規模で増え続けていくため、それらの企業活動を支えるAiエンジニアもまた、今後ますます欠かせない存在となるでしょう。まとめAiテクノロジーは、その精度や実用性の面において、日々飛躍的な進化を続けています。各社とも、Aiサービスの開発やそれを下支えするAiエンジニアの獲得に躍起となっているため、今後もAiをめぐる企業間競争の激化は避けられません。Aiチョイスでは、今後もAiに関するさまざまな情報を定期的に発信しています。Aiエンジニアという職業に興味があるという方は、Aiに関する見識を深めるところから始めてみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
Ai活用で変わる美容業界！スマート美容とは一体何？
スマート美容という新しい美容スタイルが注目を集めていることはご存じでしょうか。さまざまな業界分野において目覚ましい活躍を果たしているAiテクノロジーですが、近ごろでは、Aiがユーザーの体重や顔写真などの身体情報から自分にあったトレーニングメニューやヘアスタイルを提案してくれるアプリケーションなど、美容に関する数多くのAiサービスが提供されています。今回は、Aiを活用したスマート美容の具体的な導入事例から、メリットやデメリットなどについてわかりやすくお伝えしていきます。スマート美容とはスマート美容とは、Aiを搭載したアプリケーションやサービスなどを美容の分野に活用することによって、利便性やユーザー体験といった新たな価値向上や、美容現場における労働時間の短縮など、現状の課題を解決するための新たな取り組みを指すものです。スマートフォンやタブレットなどのデジタルデバイスの普及にともなって、近年ではさまざまな美容関連の企業が、自社の製品サービスにAiを活用するようになりました。美容業界におけるAiの活用事例では、企業のスマート美容の導入事例としては、具体的にはどのようなものがあるのでしょうか。ここからはAiを活用した美容サービスの導入事例を3つほどご紹介していきます。スマートフォンがパーソナルAiトレーナーになる「FiNC」FiNC（フィンク）は、体重や身長などの身体情報を登録することで、ユーザーに合ったトレーニングメニューを提供してくれるパーソナルAiトレーナーアプリです。一日の歩いた歩数や睡眠時間などもまとめて記録することができ、運動不足を検知した際には通知を行ってくれるため、総合的なヘルスケアアプリとしても活用することができます。撮った顔写真からシワを分析してくれる「RYNKL」RYNKL（リンクル）は、スマートフォンで撮った顔写真から、その人の顔のどこにどれだけのシワがあるのかを分析してくれる、顔のシワ分析に特化したAiアプリケーションです。ユーザーのシワの量を同年代の平均値と比較することができるため、自分のシワの数が平均よりも多いか少ないかを瞬時に判断することができます。自分に合ったメイクスタイルを提案してくれる「mira」mira（ミラ）は、ユーザーが撮った顔写真の情報から、Aiが顔の骨格やタイプを分析し、その人の顔に合ったメイクスタイルの提案や、なりたい顔のメイクアップ方法をわかりやすく教えてくれるメイクサポートAiアプリケーションです。メイクスタイルに合ったファッションや具体的な化粧品なども教えてくれるため、専門的な知識がなくても、自分に合ったメイクやファッションスタイルを誰でも簡単に探すことができます。美容業界でAiを導入するメリットでは、Aiの技術を活用した美容サービスを提供していくことには、一体どのようなメリットがあるのでしょうか。ここからは、主に3つの観点からAiを美容の分野に活用するメリットをご紹介していきます。ユーザーとの接点の増加につながるまず1つ目のメリットとしては、時間や場所を選ばずにユーザーとの接点の増加をはかることができるという点が挙げられるでしょう。実際の店舗から距離が離れている遠隔地の顧客や、生活サイクルの違いから営業時間内に行くことができない顧客などには、店舗スタッフのスキルをAiに学習させることによって、スタイリングやヘアメイクなどのアドバイスを行うことができます。今までターゲットとして想定していなかった顧客とも、Aiの活用によって接点の増加をはかることができるため、新たなビジネスチャンスの発見につながるかもしれません。現場の負担を軽減させることができる2つ目のメリットとしては、美容現場におけるスタッフの業務負荷を軽減させることができるという点が挙げられます。たとえば、Aiを搭載したパーソナルトレーニングアプリの場合であれば、ユーザーの体重の推移や、状況に合わせたトレーニングメニューの提案なども、Aiがすべて自動的に行ってくれるため、現場スタッフの業務負荷の軽減や労働環境の改善を期待することができるでしょう。健康や美容を意識するきっかけになる最後のメリットは、健康や美容に対するユーザーの意識改革にも効果が期待できるという点です。スマートフォンやタブレットなどのデジタルデバイスから誰でも簡単に利用することができるため、美容や健康に対するユーザーの心理的なハードルを下げることができます。Aiを活用したサービスを展開していくことで、ヘルスケアや生活習慣などに興味関心がなかった層にも、意識を向けるきっかけを提供してくれるかもしれません。美容業界でAiを導入するデメリット自社のサービスにAiを活用することで得られるメリットは数多くありますが、やみくもにAiを導入すればいいというわけではありません。特に、ヘアスタイルやメイクスタイルを提案してくれるような、画像認識技術が中心のAiサービスにおいては、画像認識の精度が低かったり、UI（実際のユーザーが目に触れる操作画面などのこと）の作りこみが不十分だったりと、実用性に耐えないような製品が多くあることも事実です。Aiの導入を検討している場合には、まずは自社のサービスの価値をしっかりと再確認し、どの部分にAiを導入すればよりよいサービスになるのかなど、慎重に吟味していく必要があるでしょう。まとめAiの学習機能や画像認識の機能には目を見張るものがありますが、Aiの導入が想定されていない既存サービスなどに活用しようとする場合には、逆に製品サービスの価値を下げてしまう恐れもあります。Aiの導入を検討している場合には、まずは自社のサービスの価値を客観的に把握し、入念な運用計画と導入後のコンバージョンなどを予測することで、Aiの持つ力を最大化させることができるでしょう。
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Aiトレンド・特集
インフルエンサーマーケティングとは？Ai活用の必要性も解説
昨今では、デジタルな領域におけるマーケティング手法が注目を集めるようになりましたが、みなさんはインフルエンサーマーケティングという言葉をご存知でしょうか。インフルエンサーマーケティングとは、一般の消費者に対して影響力のある著名人（インフルエンサー）をプロモーションに起用することで、商品やサービスのPRを行うデジタルマーケティング手法の一種です。近ごろでは、いわゆる「YouTuber（ユーチューバー）」や、「Instagramer（インスタグラマー）」といったインフルエンサーたちによる、企業タイアップを数多く見かけるようになりましたよね。今回は、このインフルエンサーマーケティングにAiを活用する必要性や、その具体的な導入事例などについて、わかりやすく解説を行っていきます。インフルエンサーマーケティングとはそもそも「マーケティング」という言葉は、商品サービスの企画から開発、販売、分析改善などの、商品の販売に関するあらゆる企業活動全般を指すものです。そのなかでも、スマートフォンやSNSの普及にともなって、近ごろではさまざまなデジタルメディア（Webサイト、Google広告、SNSなど）を通して行われる「デジタルマーケティング」という手法が主流となっています。インフルエンサーマーケティングも、このデジタルマーケティングの領域のなかのひとつ。インフルエンサー（世間に与える影響力が大きい著名人や有名人）をPR役として起用することで、商品サービスのプロモーションや販売促進を行う現代的なマーケティング手法です。インフルエンサーマーケティングは、従来から続くテレビCMや新聞広告などのアナログマーケティングと比較した場合、商品レビューや口コミなどの「ユーザー体験」が拡散されやすい傾向にあります。消費者と企業間との双方向性が担保できるというメリットが大きいため、近年では最も注目を集めているマーケティング手法と言えるでしょう。インフルエンサーマーケティングでのAiの活用商品の宣伝にYouTuber（ユーチューバー）を起用したり、Instagram（インスタグラム）を活用して自社商材のブランディングを実施したりなど、インフルエンサーマーケティングという手法は広く一般世間に認知されつつあります。こうしたインフルエンサーマーケティングの拡大にともなって、近ごろでは、Aiツールを活用したマーケティングの自動化（マーケティングオートメーション）が、さまざまな業界分野で進められるようにもなりました。ここからは、インフルエンサーマーケティングにおけるAiの必要性と、その活用事例についての解説を進めていきます。Aiの必要性とはAiをインフルエンサーマーケティングに活用することで得られる最大のメリットとしては、マーケティングに関する「複雑」なデータの分析を「正確」かつ「瞬時」に行うことができるという点。商品サービスの販売にあたって市場の分析やフィードバックを行う際には、ヒトが手作業でデータの収集を行うよりも、Aiに収集対象のデータを命令することで、より正確かつ効率的な分析を行うことができます。データの収集や分析にかかる時間ロスを大幅に削減することで、開発からフィードバックまでのPDCAサイクルを好効率で回すことができるため、今後ますます高速化と複雑化が進むマーケティングの分野に対しても、スピード感をもって対応することができるでしょう。Aiの活用事例ここまでは、インフルエンサーマーケティングにおけるAi活用の必要性などについて触れてきましたが、ここからは具体的な活用事例を下記の3点の観点からご紹介していきます。画像認識技術によって投稿コンテンツを自動追跡することできるAiの得意分野のひとつとしては、機械学習や深層学習という技術が挙げられますが、これは膨大なデータのなかから対象となるデータを発見し、それぞれのカテゴリーに区分できる機能のことです。自社の商品が写っている動画や画像をAiに探させて、それらの投稿コンテンツの分析から、ユーザーの反応や商品への印象などの体験データを効率的に収集することができます。インフルエンサーのパフォーマンスを事前に測定することができるタイアップしているインフルエンサーのコンテンツを分析すれば、そのインフルエンサーがブランドにとって適切であるかどうかも自動で分析することができます。インフルエンサーの選定やパフォーマンスを測定するプロセスにAiツールを利用することで、資金と時間の節約につながるだけではなく、人間には難しい、より複雑な分析を瞬時に行うことができるでしょう。ガイドラインに違反した投稿を自動的にピックアップすることができるAiの画像認識技術を用いることで、タイアップしているインフルエンサーの投稿コンテンツが、ガイドラインに違反していないかどうかも、自動的にパトロールすることができます。インフルエンサーはその性質上、いわゆる「ネット炎上」などのネガティブなイメージも伝播されやすいため、自社のブランドイメージを著しく損なう恐れがあるコンテンツなどには迅速に対象する必要があります。こうした点においても、Aiを用いることで、迅速な対応が可能になるというメリットがあるでしょう。Aiによるインフルエンサーマーケティングプラットフォームの選び方インフルエンサーマーケティングにAiを活用したプラットフォームの導入を検討する際には、そのプラットフォームがどれだけAiを効果的に活用しているのかが重要なポイントになります。特に、Aiプラットフォームを冠するサービスのなかには、簡単な画像解析機能しか備わっていない製品も数多く存在するため、検討の際には、ユーザー体験の分析や感情分析機能など、Aiならではの効果測定機能が利用できるものを選びましょう。Aiの利用そのものが目的化してしまわないように、コンバージョンの改善にAiがどのように役立つかを意識した上でプラットフォームを選ぶことが重要です。まとめ昨今、ますます高速化と複雑化の流れを見せているマーケティングの分野ですが、Aiを早期に導入することによって、こうした業界全体の流れに対しても柔軟に対応することに役立つでしょう。Aiプラットフォームを導入する際には、Aiのメリットとデメリットを理解したうえで、コンバージョンアップを成功させるための運用計画を事前にしっかりと練ることが重要です。
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Aiニュース
Aiが恋愛をナビゲート！？関東で福利厚生サービスとしてスタート！
現代の恋愛コミュニケーションにおいては、チャットやトークアプリを介したコミュニケーションスキルというものが非常に重要な要素となってきます。慣れていない場合には、会話が長続きしなかったり、意中の相手への返信に困ってしまったりといった苦い経験は誰しもが味わうところですが、近ごろでは、Aiが恋愛をナビゲートしてくれるサービスというものがあるそうです。昨今では、さまざまな業界分野に活用されるようになったAiテクノロジーですが、今回は8月3日より関東圏を中心に事前登録が始まった、Ai搭載型の恋愛ナビゲーションアプリについて、その具体的な内容や機能の特徴などをご紹介していきます。Aiが恋愛をアシスト東京都港区に本社を置く「株式会社AILL（エール）」は、Aiを搭載した恋愛ナビゲーションアプリ「Aill（エール）」の企業間トライアルを実施した結果、サービスの安全性と有効性が確認できたため、8月3日より関東圏を中心に事前登録を開始したことを発表しました。出会いから交際にいたるまでの一連のフローをAiが的確にナビゲーションしてくれるアプリケーションで、利用できるユーザー対象者は福利厚生サービスにAillが対象となっている企業の独身社員に限られます。AillについてAillは、一般企業に勤めている社員へ向けて、ワークライフシナジーによる「Employee Happiness（社員の幸福度）」の向上を目指す目的で開発された、次世代型の恋愛サポートサービスです。生涯のパートナーと出会うということは、人生における幸福度を高めるための重要な要素のひとつであり、プライベートの充実によるストレスの軽減や、仕事においてもポジティブにとらえられるようになるなど、好循環なサイクルが期待できます。Aillのトライアル結果から見る需要とは株式会社AILLは、2019年の11月から2020年の3月まで、信頼できる企業11社においてAillのトライアルを実施しました。トライアル調査の結果、「チャットを開始してから1ヶ月以内でのデートへの進展率が、 Aiナビゲーションがない場合と比べて約4倍となった」ことや、「デートに誘った場合の承諾率が、Aiナビゲーションがない場合と比べて約8倍となった」ことなど、福利厚生市場でのAiの有効性の実証に成功したという点が、サービスリリースの背景としてあるようです。3つのナビゲーション方法Aillの行う恋愛ナビゲーションシステムには、「紹介ナビゲーション」、「好感度ナビゲーション」、「会話ナビゲーション」の主に3つのステップが存在します。参照元：https://aill.ai/company/ここからは、それぞれのステップごとに、Aillの特徴や機能面についての解説を進めていきましょう。紹介ナビゲーション恋愛を成功させるためには、まずは相手を探さなければなりません。紹介ナビゲーションのステップでは、搭載されたAiがユーザーの性格診断などの分析結果から、社外で相性のいい異性を毎月30名ほどリストアップしてくれます。Aiの学習機能を活用したデータに基づくマッチング提案を行ってくれるため、ミスマッチなどのリスクを回避できる可能性が高い点は大きなメリットと言えるでしょう。会話ナビゲーションチャットやトークアプリを介した異性とのコミュニケーションに、苦手意識を抱いている方は意外と多いのではないでしょうか。会話ナビゲーションのステップでは、相手の好みや会話の状況に合わせて適切な返信内容やトークテーマを指示してくれます。Aiの会話アシストを利用することで、チャットやトークアプリへの返信に思い悩む必要がなく、円滑なコミュニケーションを進めていくことが可能です。好感度ナビゲーション交流を深めていくうちに気がかりとなることは、相手から見た自分の好感度ですよね。好感度ナビゲーションのステップでは、Aiが過去のトーク履歴や会話の内容から相手の感情を分析することで、客観的な自分への好感度を具体的な数値として可視化してくれます。当事者からの客観視が難しい好感度というバロメーターも、Aiが具体的なデータに基づいて数値化を行ってくれるため、アプローチや告白のタイミングなどの判断材料になるでしょう。Aillが福利厚生の1つに前述の通り、このAillというサービスは誰もが使えるような一般的なサービスではなく、企業の福利厚生サービスのひとつとして提供が予定されています。開発側の狙いとしては、社内のデータベースとマッチング機能を結びつけることで、プロフィールの詐称や違反行為の防止につながり、健全かつ安心安全なマッチングを実現させるところにあるようです。アプリを利用できるユーザー対象者は限定されますが、過去のマッチングアプリにはなかった安心かつ安全なマッチングサービスという点においては非常に大きなメリットと言えるでしょう。身近になるAiAiの機械学習や深層学習の技術は、近年ではさまざまなツールやサービスに応用されるようになりました。今回ご紹介したナビゲーションツールも、そのなかのひとつではありますが、あくまでもAiによるナビゲーションを受けるか受けないかは本人の自由意志に委ねられています。Aiツールへの過度な依存は、結果的には大きな弊害をもたらす危険性があるため、Aiが当たり前の世の中になると同時に、Ai利用へのモラル意識の強化やリテラシーの向上という要素も求められているでしょう。まとめ今回は、Ai機能を搭載した恋愛ナビゲーションアプリのAillについて、その特徴や機能面における解説を進めてきました。今のところ対象となっている企業は、NTTグループやみずほグループなどの約20社の企業に限定されているということですが、今後の利用者の状況に応じては対象企業を拡大させていく予定とのことです。興味がある方はご自身の勤めている会社がAillサービスの対象企業かどうか、ぜひ一度調べてみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
DX（デジタルトランスフォーメーション）におけるAiの役割とは
「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉をご存知でしょうか。近ごろ、ニュースや新聞などでよく耳にするようになったこの「DX」という言葉ですが、その内容や具体的な活用方法などについては、知られていない部分も多いもの。今回は、DXとAiにおける関係性や具体的な導入事例などに焦点を当てて、わかりやすく解説を行っていきます。DX（デジタルトランスフォーメーション）とは？そもそもDXとは、2004年にウメオ大学（スウェーデン）のエリック・ストルターマン教授によって提唱された概念。「テクノロジーの浸透によってもたらされる人々の生活様式の変化や利便性の向上」などを表す言葉です。組織や企業によってその捉え方はさまざまですが、一般的には、「ヒトや企業が抱えている課題を、ITやAiなどのテクノロジーの力を用いて解決させる」という考え方全般と捉えて良いでしょう。DX(デジタルトランスフォーメーション)についてたとえば、昨今の新型コロナウイルスの感染拡大にともない、多くの企業ではテレワーク（在宅勤務）への移行が推奨されるようになりました。業種や職種によっても異なりますが、オンライン会議やビジネスチャットなどのデジタルツールの活用によって、満員電車に乗らなくても仕事を進めることができる場合もあるのです。。DX(デジタルトランスフォーメーション)が注目されている理由近年、さまざまな業界分野では、DXへの取り組みが急速に進められていますが、その要因の一つとしては「Ai技術の発達」によるところが大きいと言えるでしょう。これまでの精度の低いAi技術においては、業務利用を行う際にも局所的な機械作業にしか活用が期待できませんでしたが、昨今では、Aiの高精度化と「ディープラーニング（深層学習）」の活用によって、よりさまざまな可能性が模索されるようになりました。ディープラーニングの技術を応用することで、膨大な顧客情報などのビッグデータの分析から新たなサービス開発を行うことができたり、カメラに搭載することで、画像認識や人間の表情分析なども行うことができます。DX(デジタルトランスフォーメーション)の事例について「OYO LIFE」の事例インド発のホテルベンチャー「OYO（オヨ）」が提供する「OYO LIFE（オヨライフ）」は、「ホテルのように部屋を選ぶだけ」というコンセプトのもと、開発が進められた次世代の賃貸不動産サービスです。通常の賃貸契約においては、入居にかかる初期費用（敷金・礼金・仲介手数料など）の発生や、各種ライフライン（電気・水道・ガス・Wi-Fiなど）の手続き、大型家具や家電の搬送など、煩雑な作業が多く、引っ越しそのものへのハードル上昇の主要因となっていました。オヨライフでは、入居にかかる初期費用は清掃費（おおむね1万円前後）のみで、敷金や礼金などの高額な初期費用は一切ありません。また、電気や水道などのライフラインに加えて、家具や家電などの生活必需品も入居当日から備わっているため、まさにホテルを選ぶような感覚で手軽に物件を契約することができます。契約自体もスマホ一つで完結するため、たとえば、半年間や1年間など、あらかじめ具体的な滞在期間が決まっているホームステイや単身赴任などの場合には、より柔軟で幅広い賃貸契約が可能になります。「Amazon GO」の事例アメリカの大手通販サイト「Amazon（アマゾン）」が運営する「Amazon Go（アマゾン・ゴー）」も、近年のDXによる成功事例の一つと言えるでしょう。アマゾン・ゴーでは、店内に設置された無数のAiカメラが、カゴに入れられた商品情報の自動分析を行います。顧客は退店ゲートを通るだけで決済を完結させることができるため、買い物におけるレジの待ち時間を解消させることに成功しました。「ZOZOSUIT」の事例日本企業の事例として、ファッション通販サイト「ZOZOTOWN（ゾゾタウン）」の「ZOZOSUIT（ゾゾスーツ）」をご紹介しましょう。自らの身長や胴回りなどの計測を行わなくても、ゾゾスーツを着用するだけで自分の身体的な特徴が自動的に計測されます。商品の購入時には、スーツで計測した情報をもとに、身体のサイズに合った洋服を自動的にソートしてくれるため、サイズやイメージの違いから商品を返品するといった失敗も減らすことができるでしょう。DX(デジタルトランスフォーメーション)とAiの関係とはDXへの注目が高まると同時に、企業が保有している「データの価値」というものが再認識されるようになりましたが、DXにおけるデジタルマーケティングを考えるうえで重要なことは、これらのビッグデータをどのようにビジネス活用していくかということです。顧客の情報や購入までにいたる行動経過などの情報を収集できたとしても、それをビジネスの場面で活用できなければ意味がありません。Aiはこうしたビッグデータを瞬時に分析・学習することを得意分野としているため、人間だけでは知り得なかったデータの特徴やユーザーの消費傾向などの有益な情報を入手することができます。また、それらビッグデータの情報分析を通して、新しいサービスの開発を行ったり、より効果的なアプローチが可能になったりと、DXにおけるAi活用の効果は非常に大きいものであると言えるでしょう。Aiの導入につながるDX(デジタルトランスフォーメーション)お伝えしてきた通り、Aiを活用したビッグデータの分析は、今後ますます重要なものとなっていくでしょう。Aiを活用することによって、たとえば、企画段階においては、外部の市場分析とともに内部の状況をリアルタイムに把握することで、ユーザの課題を把握し、新たな機能やサービスの開発につなげることができます。営業であれば、クライアントに合ったデータを瞬時に提示できることで商談の成約率も大きく向上するでしょう。近年、スマートフォンやデジタルデバイスの普及にともない、商品やサービス全体がデジタル化の傾向を見せ始めるなか、Aiを活用したマーケティングフローの「複雑化」と「高速化」に対応していくことが重要です。まとめ企業やデジタルマーケティングにおけるデータの存在は、ときには「石油」とも換言されるほど重要なものである一方、「データの活用＝Ai」 という認識だけが先行している傾向もあり、「データを活用しない」か「Aiを活用する」かの二極的な考えが多いこともまた事実です。大切なのは「Aiを活用する」ことそのものではなく、顧客に関するデータをより効率的に取得できるような「サービスの設計」と、取得したデータをリアルタイムに分析し、ビジネスに反映できる「開発サイクル」です。Aiの活用そのものが目的化してしまわないよう、まずは現状の課題をしっかりと把握し、その課題の解決には本当にAiの導入が必要なのか、必要であればどの工程にAiを活用するかなど、現状を客観的に判断することが効果的なDX施策への近道となるでしょう。
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Aiトレンド・特集
Aiカメラによる検温、顔認証でコロナリスク対策
新型コロナウイルスの感染拡大防止対策により、施設や店舗に入る前、出勤時等では検温の徹底をしているというところも多いのではないでしょうか。こうした取り組みは感染防止対策の観点から今後も広がっていくことが予想されます。そうした中、最近では、Aiカメラによる非接触の検温ができるシステムの利用が広がってきているようです。Aiカメラが一体どのように検温を行うのか？本記事ではコロナリスク対策における大役を担うAiカメラについて解説してまいります。Aiカメラとはそもそも、Aiカメラとは何なのかAiカメラでできることとはいったいどういったことがあるのか、あまり詳しく知らないという方もいらっしゃるでしょう。Aiカメラとは、実に、Aiを搭載したカメラのことで、Aiによる顔認証、追跡機能等があることから、高度な防犯カメラとして利用されることもあります。AiカメラにできることAiカメラでは、画像解析による犯人の特定や人物認証による検知が可能なため、犯罪の未然防止につながります。最近の話題でいえば、AmazonGOをはじめとした無人店舗の防犯対策として利用される例です。Aiカメラで怪しい人物を検知すると、追跡することができたり、売れている商品を分析、欠品の商品の検知やアラートを流したりすることができます。他にも、自宅に設置してよじ登りなどの不信行為を検知して管理者に知らせることも可能です。Aiカメラによるコロナ対策このように、Aiカメラは画像解析による人物認証や、異常検知などが得意な監視カメラになります。これまで基本的には『防犯』として利用されていたものの、最近では体温検知機能を兼ね備え、コロナウイルス感染防止対策として利用され始めています。Aiカメラによる検温Aiカメラによる検温は基本的に赤外線を利用したサーモグラフィーを活用したもので、管理者側は管理モニターで異常体温の方がいないかどうかをチェックすることができます。中には、モニターをお客側に見えるように設置していて、顔を近づけると、体温がモニターに表示されたり、マスクをしていなければマスクの着用を促したりすることができるものもあるようです。Ai顔認証で音声アラート通知アイリスオーヤマが新型コロナ対策として新たにラインナップした、個人認証と発熱者検知が同時にできる『顔認証型AIサーマルカメラ』は、Aiアルゴリズムを搭載し、事前設定よりも高い温度や事前登録していない個人を検出した場合に画像と音声アラートにより即座に通知することができます。その体温検知速度は0.2秒、顔認証精度は99％と業界最高クラスを実現しており、店舗等の入り口で通りすがっただけでもほぼ正確に体温検知をすることができるでしょう。また、管理人がモニター前に常駐しておくことが難しくても、異常検知をした場合は音声アラートにより即座に通知を送ることができますので、退出を促すなり、もう一度検温を行うなり、対処することができます。モニター上に可視化で安心特に、従来のようなスタッフが出入口などで検温を行うというシステムですと、実際皆が平熱であるのか、心配になる方もいらっしゃるでしょう。また、従業員と来客の距離が縮まってしまうのも気になります。しかしAiカメラを利用することで非接触の検温が実現する上に、モニター上で可視化されるため、誰もが安心することができるといえます。コロナ対策だけじゃないAiカメラの使い道新型コロナウイルス感染防止対策として、検温などはこれからも継続して行われていくかもしれませんが、実はこれらのAiカメラの使い道は、もちろんコロナ対策に限りません。ここからは、コロナ対策以外でのAiカメラの今後の使い道について解説していきます。顔認証による不法侵入対策Aiカメラは機種によっては約数万人の顔を記憶することができます。ですので、もしかりに事前登録をしていない人が敷地内、施設内に侵入してきたときのために、防犯対策として利用を継続することもできるということです。これは、勤怠管理システムと連動して、システム上で勤怠管理をするときなどにも役に立ちます。マスク着用者のみの入場を許可新型コロナウイルスが世界的に流行したことにより、これまでマスク着用の文化がなかったような欧米等でもマスク着用が当たり前になってきました。コロナウイルスが収束しても、様々な感染症の感染を防ぐために、マスク着用が推奨されることも予想されます。Aiカメラは、マスク着用者のみの入場を許可したリ着用強制モード等にして、オフィスフロアや、施設の出入口に利用したりすることも可能です。クリニックや飲食店等にも利用することで、クラスター発生を防いだり衛生管理の徹底に役立てたりすることができるでしょう。スマートロックと連携また、スマートロック等の電気錠と連携し、入退出を顔認証で行うことも可能です。スマートロックは現在分譲マンションに限らずオフィスから個人宅まで様々な場所で利用されています。スマートロックなどの防犯システムと、Aiカメラを同時に利用することでさらにセキュリティを強化することができるでしょう。まとめAiカメラは、本来では無人店舗などの防犯対策として徐々に利用が広まっていっていたところでしたが、今回のコロナリスク対策として、導入を決心した施設も多いのではないでしょうか。非対面、非接触での検温ができるということはもちろんのこと、マスクを着用していない人への着用の催促、異常検知アラートなどが流れるのは、管理者側としてもうれしいメリットとなるでしょう。そして、アフターコロナで検温などを強要されなくなったとしても、スマートロックなどと連携して効果的に利用することができますので、決して無駄にはなりません。施設の検温活動が業務を圧迫しているという方、検温をスムーズに行いたいという方はぜひAiカメラの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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ビッグデータとは？ビジネスへの活用例をご紹介
最近ビジネスの世界では当たり前のように利用されるようになった『ビッグデータ』という言葉ですが、実際はビッグデータがどのように活用されているのかなど詳しく知らないという方も少なくないのではないでしょうか。また、ビッグデータを利用するとビジネスにどのようなメリットをもたらすかなども知らない方が多いでしょう。そこで本記事ではビッグデータに関する基礎知識と、ビッグデータの活用例などを解説しながら、ビジネスにおけるビッグデータ活用のメリットについて解説してまいります。ビッグデータとは『ビッグデータ』とは、漠然と『大量のデータを分析すること』などと認識している方もいらっしゃるかもしれませんが、実際ビッグデータについてどのくらいの容量を超えた時点で『ビッグ』とするなど、具体的な定義が決まっていません。ただ、ビッグデータについて、総務省の『平成24年版情報通信白書』では『事業に役立つ知見を導出するためのデータ』としています。つまり、『今までとは桁違いの大量のデータを使ってビジネスを成長させる』のであれば、その大量のデータのことを、『ビッグデータ』と呼んでしまって問題ないということになるでしょう。ビッグデータと従来型のデータの違い『従来よりデータの量が多ければビッグデータと呼ぶのか？』と疑問に思った方もいらっしゃるかもしれません。しかし、従来型のデータがただ多いだけでは、ビッグデータと呼べるわけではないのです。そもそもそれは先ほど申し上げたように、どのくらいの量以上でビッグデータと呼ぶなどの決まりがないこともありますが、ビジネスや、事業に役立つ大量のデータをビッグデータと呼ぶわけで、該当するデータが量的・質的にビジネスに何らかのメリットをもたらさなければ、ビッグデータとはなりません。要は、ビッグデータとじゅうらいがたのデータでは、量的・質的に異なるということになります。主な違いは下記のようになります。＜従来のデータとビッグデータの違い＞項目従来型データビッグデータデータ量従来の分析システムで取り扱えるよう、データ容量を合わせており、極端に巨大ということはない。具体的に「何テラバイト、何ペタバイト以上がビッグデータ」と決まっているわけではないが、扱うデータ量が今までよりも桁違いに膨大。細かさ、多様性あらかじめデータ項目を設定しておき、それに合わせてデータを入力していく。項目にないデータは記録されない（例：Excelの表）。より細かく多彩な情報が含まれる（例：検索履歴、ネットショッピングでの利用履歴、SNSへの書き込み、画像、動画など）。リアルタイム性データの収集が終わってから、定期的に分析を行うため、リアルタイム性には乏しい。ビッグデータの多くがネットを通じて収集されることが多く、データの更新や分析がリアルタイムで行われる。ビッグデータと従来のデータでは上記の表のように、『データ量』『細かさ、多様性』『リアルタイム性』などが異なってきます。また、ビッグデータはこれまでとけた違いの量や質のデータとなるわけですから、従来のような分析方法ではデータを分析することができません。というわけで、ビッグデータの解析などでは、専用のシステムを利用して分析結果を知ることになります。細かく多才なデータと、それらのデータを収集・分析するためのシステムがあって、初めて『ビッグデータ』が『ビッグデータ』として成立するということです。そしてそのようなデータの収集と分析を比較的手軽に利用できる環境が普及してきたことで、ビジネスにおいても利活用が広まってきたのです。ビッグデータの活用例では、実際に、ビッグデータはビジネスにおいてどのように活用され、どのようなメリットが得られるのかという点について見ていきましょう。スーパー・コンビニなどスーパーやコンビニなどでは現在、Aiシステムを利用した無人化などが図られている成長中の市場でもあります。無人化はもちろん、セルフレジなどの導入により、デジタル化が図られていることもあり、Aiシステムやデジタルシステムと連動して顧客の行動を分析し、売り場を効率化することができるようになるでしょう。具体的には店内に顧客の動きを分析するセンサーを設置し、そのデータを分析。顧客がどの陳列棚に手を伸ばす回数が多いか、店員の配置によって売り上げがどう変わるかなどを分析することができます。また、売れやすい商品の補充タイミングなども分析できることで、効率的に店舗運営を行うことも可能です。金融機関金融機関では、例えばTwitterなどのSNSへの投稿を分析して顧客へ情報を提供することができるようになります。Twitterのつぶやきは、意外にも株式市場に関する重要なツイートが隠れているものです。というのも、例えば、Twitterでつぶやかれている頻度の高い企業名、商品名を抽出し、話題になっている商品やサービスを発見することで今後の株価上昇を予測し、金融機関や個人投資家に情報を提供することができるというわけです。このようなSNSからの分析に関しては、金融機関に限らずアパレルメーカーでも利用でき、SNSでトレンドを分析することで、お客のニーズに合った商品を開発することができるようになります。飲食メーカー自動販売機を利用する際、お客がどの商品を選ぶかなどの分析に、自動販売機自体に監視カメラが取り付けられており、お客の行動を分析されているのをご存知でしたでしょうか？その監視カメラの映像から、どの位置に一番視線が集まるのかを分析し、その位置に売りたい飲料を配置することで、自動販売機の売り上げアップにつなげているのです。これは自動販売機に限らず実店舗も同様で、入店してからお客がどのように行動するのかを分析することで主力の商品を効率的な位置に配置することができるようになります。宅配業者宅配業者における受取人の不在による再配達問題は、現在社会問題として取り扱われております。そうした中、ビッグデータを活用することで、伝票に記載された配送先情報を分析し、どの時間帯に不在が多いかなどを把握することができるようになります。そうすることで、再配達業務を削減し、結果的に業務効率化につなげることができるようになります。これは、配達業者だけでなく、タクシー業者も同様のビッグデータを活用し、タクシーの利用の回転率を向上させたりすることが可能です。まとめこのように、『ビッグデータ』とは具体的な定義はないものの、ビジネスの変革のために、関連するあらゆるデータを分析、解析することです。今後ビジネスにうまくビッグデータの活用を取り入れていくことで、業務効率化、人件費の削減など様々な面で恩恵を受けることになるでしょう。今回ご紹介した事例は一部にすぎません。何事も今後の在り方を変えていくという場合には、過去からリアルタイムまでの膨大なデータを収集しなければ、効果的な分析を行うことはできないのです。ビッグデータの活用で、新しいビジネスの在り方を検討してみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
【新型コロナ対策】Aiサーモグラフィーで異常体温を瞬時に検知！
現在世界中で猛威を振るっている新型コロナウイルスの感染拡大の影響で、多くの人が集まる店舗や施設、公共交通機関などにおいては、検温を実施しているところも多いでしょう。実際にUNIQLOやGUなどのアパレルショップへ入店する際は検温が実施され、37.5℃以上の発熱がある場合は入店を断られるという仕組みになっていました。また、美術館や大型しょっぴんモールなどでは、Aiカメラの前を通る人々の体温を瞬時に検知し、電子ディスプレイ上に映し出しているという施設もあり、検温の動きが広がってきています。新型コロナウイルスへ感染した時の症状の一つとして発熱があることから検温がクラスター化させないための一つの指標となっているわけです。本記事では、新型コロナ対策において瞬時に多くの人々の検温ができるシステム『Aiサーモグラフィー』や、新しい生活様式においてAiがどのように活躍するのかという話題に視点を置き、言及してまいります。新型コロナ対策で実施されたもの会社員・公務員を対象としたLINEリサーチの調査によりますと、職場における新型コロナ対策の現状は下記のようになっています。【引用元】http://research-platform.line.me/archives/34978692.html3月、2月の調査に比べると、すべての項目において対策が強化されていることがわかり、上位は『マスクの着用の推奨／義務付け』が最も高く6割となっています。次に、『手指のアルコール消毒用品の常備』が約6割弱となりました。さらに、今回3割以上かつ、前回に比べて2倍以上の増加率だったのは、『出社前の検温の推奨／義務付け』（前回16%→今回42％)です。37.5℃以上の発熱が新型コロナウイルスの主な症状の一つであり、感染を食い止めるための指標であることから施設等へ入館する際に限らずオフィスへの出勤時にも実施されるようになってきていることがわかります。Aiサーモグラフィーとは検温といいますと、現在UNIQLOやGUなどに入店する際、高速バスに乗り込む前などに実施されるのはスタッフがお客の額に体温計を当てて一人一人検温を実施するものを思い浮かべる方も多いでしょう。しかし、店舗に人がたくさん入る場合や、バスなどのように時間が迫っている場合には急ぐあまりに正しく検温ができなかったり、業務効率を悪くしてしまう可能性もあります。ひいては、お客の額に体温計を一人一人近づける作業をしているスタッフはお客との距離が一瞬ではあるものの、近くなってしまうため、あまり望ましくありません。そこで利用されるのがAiによる検温です。Aiサーモグラフィーによる検温の特徴人が人に近づいて手動で検温をするとなりますと、感染のリスクをたかめることにもなりかねません。しかし、気温や体温を測るときに利用される『サーモグラフィー』というものがあるのをご存知ですか。Aiサーモグラフィーはオフィスや商業施設など、人の集まる場所の入口に設置することで、自動的に体温を検知することが可能です。また、顔認証AI機能も搭載されているため、予め登録した社員や来訪者の入退室管理や、発熱チェックを行うことで、検温漏れを防ぐこともできます。実際に福岡市立美術館や山口県の下関市にある海響館ではAiによる検温が行われており、福岡市立美術館に関しては電子ディスプレイ上に、個々の体温が映し出されておりました。このように、Aiサーモグラフィーによる検温では、非対面非接触かつ一度に大人数の検温をできるのが特徴です。・Aiサーモグラフィーによる検温のメリットではAiサーモグラフィーによる検温のメリットとは具体的にどのようなことがあげられるのかといいますと、一つは従業員が対面で検温を行う必要がなくなるので業務効率化につながるということや非対面での検温が可能になるという点です。二つ目は、管理者は発熱者のアラートを受け取れることで、効果的な検温活動が実施できるという点になります。学校や大型施設、公共交通機関などに設置することで、スムーズに検温を行うことができます。・Aiサーモグラフィーによる検温のデメリットしかし、Aiサーモグラフィーによる検温は、Aiを搭載したカメラを利用して行うものになりますのでカメラにキチンと映っていなかったり、後ろを向いていたりする場合は正しく検温ができないという可能性もあるのがデメリットとしてあげられるでしょう。また、クリニックや病院などにおける検温は一人一人しっかりと行う必要があるので不向きです。Aiで広がる非接触システムと新しい生活様式コロナウイルスの感染拡大が大々的にニュースなどでも取り上げられる中で、よく耳にするようになった言葉の一つに『新しい生活様式』があります。感染拡大やクラスター化などを防ぐために、リモートワークが推奨されたり、非対面・非接触を推奨されたりなど、これまでの私たちの生活と比べて、テクノロジーの利用シーンが増えてきました。Aiもそれらの技術の一つです。Aiサーモグラフィーをはじめ、人間が行っていた作業をAiシステムに任せることで人間同士が接触して感染拡大の機会を減らすことができるのです。感染症対策の一環ではありませんが、無人店舗なども同様に、Aiなどのテクノロジーを利用した非対面、非接触の買い物であり、新しい生活様式の一つとも言えます。今後はECサイトなどの活用がますます増え、Aiやその他テクノロジーを利用して非対面、非接触が推奨されていくことになるでしょう。まとめ『新しい生活様式』という言葉を至る所で耳にするようになった今、非対面・非接触でのコミュニケーションはもちろんのこと、感染拡大を阻止する検温やソーシャルディスタンスの維持の徹底においてもテクノロジーが広く利用されるようになってきています。今後はAiサーモグラフィーが設置される店舗も多くなってくるでしょうから、見つけた際には試してみてはいかがでしょうか。変わりゆく生活の中で、新しいものに関心を持ち、Aiなどの最新テクノロジーにも気軽に触れていくことが今後の『新しい生活様式』において大切なことであるとも言えます。
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スマホに眠る昔の写真も今風に高画質化が可能！『photoRefiner』とは
ふと昔のスマホに電源を入れたとき、昔の思い出の写真を見て懐かしく思うという方も多いのではないでしょうか。しかし現在のスマホのカメラ技術はひと昔前よりも格段に進歩しており、当時の写真を見ると、非常に画質が悪いと感じてしまうケースも少なくないはずです。そこで今回は、写真、イラスト、画像などを高画質化できるAiシステム、『photoRefiner』をご紹介してまいります。photoRefinerとは？そもそもAiは画像認識や映像認識を行うことができる技術であり、今回ご紹介する『photoRefiner』にもその技術が活用されています。いわば、写真やイラストなどの画像を美しく高画質化することができるAiシステムといえるでしょう。これまでの高画質化システムは、画像を引き延ばして中間を補填する技術で賄っておりました。スマホアプリで試すことができる気軽なモノも同様です。しかしPhoto Refinerは、低解像度画像から推測される高解像度画像を学習したAiが粗い画像だけから美しい高解像度な画像を生成する技術ですので、これまでの技術とは比較にならないほど美しく高画質化することができます。画素数16倍に高画質化が可能Photo Refinerは、ピクセル数を縦、横4倍に拡大して16倍に画質を上げることができます。それだけでなく、従来では高画質化の難しかった特大サイズの写真に関しても高速に生成することができます。例えば、昔の写真をポスターにしたいといった場合でも、高画質化ができれば最近に撮影したようにきれいな画像を使用したポスターが完成するわけです。Aiのディープラーニングを用いた技術Photo Refinerは世界最先端・最高精度の技術で高画質化を実現しており、この技術は特許も申請中であるといいます。特にこの技術は、Aiのディープラーニング(深層学習)を活用したことで、従来の高画質化技術では不可能だった品質で高画質化ができるようになりました。従来の技術では、縦横1.1倍にする程度が、品質を劣化させずに高画質化できる限界でしたが、Photo Refinerでは、独自技術を研究開発して利用しているので、高品質に縦横4倍に高画質化することが可能です。Photo Refinerが可能にする課題解決画質が良くなかった画像を高画質化できることで、コンテンツにも幅が生まれビジネス広告の幅を広げるというのは言うまでもありません。ここからは実際にPhoto Refinerが可能にする現状の課題解決法について解説していきます。印刷時に画像が荒くなるのを防ぐパソコンで画像を見たときには高画質な画像で表示されているように見えたのに、いざ用紙にプリントすると、荒い画像で印刷されてしまったという経験はありませんか？実際、モニター上で画像をきれいに見るには72dpiの解像度があれば十分きれいに見えるのですが、紙に印刷するとなると300dpi近くの画質が必要になります。そうしたことで、モニター上と用紙とで画質のギャップが生まれてしまうわけです。しかし、Photo Refinerでは最大で16倍に高画質化することができますので、紙の上でもきれいな画像を印刷することができるようになります。広告素材で表現の幅を広げることができる例えば、通常の画質のよい写真でも、拡大すると画像が荒くなってしまうため、拡大した画像を使いたいが断念しているといった経験をしたことがある方も少なくないはずです。例えば化粧品の広告宣伝において、目の周りを拡大してアイシャドウの美しさを表現したいとおもっていたとしましょう。画質が荒ければ、見る人にとってはアイシャドウが美しいかどうかもわからないし、そもそも広告として成り立ちません。そこでPhoto Refinerを使用すれば、自由自在に引き延ばしたり拡大したりして広告表現の幅を広げることができます。web素材の高画質化もまた、近年では電子公告や動画広告などもあるように、デジタルの広告が広まってきています。そうしたweb上の広告に利用する画像についても高解像度の画像を使用できることで、画質を理由に魅力的な写真をあきらめるリスクを防ぐことができるでしょう。まとめ本記事では、画像の高画質化が可能なAiシステム、『Photo Refiner』について解説いたしました。たしかに、昔の画像をよみがえらせて何かに活用したい、マーケティングに利用したいなどと一度は感じたことがあるはずです。特に、一般の方々が昔の画像を必要とする場面といえば、結婚式のムービーなど、思い出の写真を集めたスライド等を制作する場面なのではないでしょうか。お子様の小さいころの写真を集めて20歳のプレゼントにと考えている親御さんが活用するのも大変喜ばれると思います。マーケティングにおいては、画質が高いことによって訴求力もより高まりますので、効果的な宣伝を行うことができるようになるでしょう。映像の高画質化については下記の記事にて詳しく解説しておりますのでご覧ください。