業種・業態「コールセンター」の記事一覧
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Aiトレンド・特集
Ai活用のトレンドと、Ai導入に必要なもの
Ai（人工知能）の進化がここ最近ますます目立つようになり、ビジネスにおいてはAiと人間が協働する傾向が増えています。同じく、日常生活においても、スマートスピーカーやスマホの音声・画像認識など、Aiがサポートしてくれる場面が増えました。ただ、Aiのトレンドも次から次へと展開を繰り広げており、それゆえAiに関する情報もつかみにくいものです。そこで、本記事では今のAi活用のトレンドと、Ai導入に必要なものやAiを導入する時の注意点を簡潔にお伝えしていきます。今導入が活発化してきているAi(トレンド)私たちはいま、Ai第三ブームと呼ばれる時代にいます。Ai第三ブームの中でキーとなってくるのはまさに『ディープラーニング』という技術です。簡単に説明すると、ディープラーニングとは、コンピューターに「音声認識」「画像の特定」「自然言語処理」「予測」の人間が行うようなことを学習させる手法のことです。 では、早速Aiのいまのトレンドや、今後予想されるものも踏まえ5選ご紹介いたします。 ①Aiによる自動運転②Aiによる医療現場③Aiによる新しい農業④人間のようなAi⑤Aiで文字おこし①Aiによる自動運転自動運転の技術は、「認識技術」「制御システム」を利用し、人間の代わりに運転を行います。信号や標識によってルール化された道路上では、特にディープラーニングの特徴が生かしやすく、これまでの事故の傾向を何度も学習させることでデータを蓄積し事故を防げると期待されています。ちなみに、情報工学などの技術科集団IEEEによると、2040年には自動運転が主流になると言われています。②Aiと医療現場消毒は医療現場のみならず、日常的に必要とされていますが、人やモノの形を検出する「赤外線技術」によって、実際に消毒を行ったのか分かると言います。さらに、赤外線で得たデータを分析したAiは、自宅療養中の高齢者をモニタリングする際、健康状態の悪化まで予兆します。消毒をしたのか、してないのか、だけにとどまらず、そこから得たデータを分析できるのはAiの強みです。③Aiによる新しい農業農業でもAiを導入したスマート農業の取り組みが行われています。スマート農業とは、ロボットやAi、IOT（モノのインターネット）などの最先端技術を活用する農業であり、生産現場の課題解決を図るというものです。これまでは、熟練技術者でなければ難しいとされていた農業ですが、「情報共有の簡易化」「Aiで害虫被害予測」「情報共有の簡易化」といった、新規就農者でも取り組めるよう環境整備が整う新しい農業がすでに始まっています。④人間のようなAi自然言語処理能力がなんと人間の子どもなみの最新のAiが存在します。これは、Googleの「自然言語処理技術」『BERT』を検索エンジンが2019年10月25日に採用したものです。BERTの最大の特徴は学習を重ねることで主語・述語・目的語の文脈を理解することができ、これまでよりさらにユーザーの検索意図に合った検索結果を表示します。これにより、現在、英語圏でのGoogle検索では、全体の10％に改善が見られました。今後日本にも適用され、検索エンジンやマートスピーカー・チャボなどの強化が進められると思われます。⑤Aiで文字おこしAiが自動で翻訳し、リアルタイムで文字起こしをしてくれる「Obot AI Minutes」がリリースされました。オンライン上でのグローバル化を目指す動きも進む中、Aiの機能を活かした音声認識後の「多言語翻訳」「多言語表示」と100言語以上に対応するとあって、スムーズな国際会議も実現します。活用事例の中には、厚生労働省による「新型コロナ感染症に関する外国語対応ホームページにて、2020年9月1日よりすでに導入されています。自動で文字起こしをしてくれるとあって、人件費の大きな削減にも繋がります。https://youtu.be/rrgFYNBY75o 以上、ビジネスや日常に関連する5選をご紹介致しました。この5選からも分かりように、Aiはわたしたちの社会問題や日常の課題に対してサポートをし、パートナーとしての役割を担ってくれています。今後も新たな情報に注目です。 では、実際にAiを導入するとなると、どういったモノが必要になり、どういった点に気をつけたらいいのか、見ていきましょう。Aiを導入するときに必要なモノAiを導入するにあたり、必要なモノが3つあります。・アルゴリズムアルゴリズムは、Aiを構成するうえで基本的なプログラムです。最新のアルゴリズムは、ツール化され、フリーまたは安価で利用することができます。・データアルゴリズムによって与えられた大量のデータから、特徴を分析・抽出するためにデータが必要です。適切なデータを選ぶことで、Aiは学ぼうとします。・ハードウェア大量にデータが増えれば増えるほど、特微量を見つけだすのが困難になるので、処理速度の高いハードウェアが必要です。これにより、タイムリーに学習器を更新させることができます。以上、Aiを導入するときに必要なモノをご紹介しました。ただ、Aiを導入する際には注意しなければならないことも出てきます。Aiを導入するときの注意点最後に、Aiを導入するときの注意点を以下3つお伝えします。・人間とAiの間にある系統的かつ継続的な学習を促進している・人間と機械が相互作用する複数の方法を開発している・学ぶために変化し、変化することを学んでいるAiのゴールは「利益」ではなく「学習」だと言われ、Aiが示す経済的利益が増える方法を「学ぶ」組織は、経済的にも利益をあげやすいことが分かっています。つまり、「Aiに基づいて各市場に提供する数百万のオプションの中から最適な構成を継続的に学習しています」と『ポルシェ』のCIOであるMattias Ulbrich氏のコメントでもあるように、人間とAiが互いに働きかけ、影響を及ぼしながら変化し続けていかなけらばならない、ということです。あくまで、Aiをビジネスのパートナーとして導入させ、それぞれが互いに仕事を棲み分けしていくことが最も重要です。まとめAi活用のトレンドと、Ai導入に必要なものなどをご紹介致しました。Aiのトレンドは目まぐるしく、新しい情報が豊富です。これから、本格的にAiを導入しビジネスに活用する会社や企業も多い中、まずはAiを正しく理解することも必要です。よく「人間の仕事がなくなってしまう・・・」と言われていますが、前述したようにあくまでもAiは人間のサポート役であり、パートナーという考えの中、最終的にAiがこなした作業の成果を人間が活用する、という視点が良いかと思います。それゆえ、正しい棲み分けを行えるAi専任のチームを配置させる必要もあるようです。Aiチョイスでは、Aiに関する情報を発信しております。気になる情報などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
Googleに活用されているAiとは？
Ai（人工知能）は、1950年代から研究が始まり近年ではAiロボットが開発されるなど、テクノロジーの話題においては欠かせない大きな存在となっています。そんなAiですが、意外と身近な存在でもあり私たちの生活に役立てられています。中でも、GoogleのAiサービスは誰でも無償で使うことができ、簡単にAiを体験することができます。そこで今回は、Googleを焦点におき、GoogleのAi活用についてご紹介していきます。Googleの市場Googleとは、インターネットの検索の中で代表的な検索エンジンの一つで、Googleの他にもYahoo!やBingなどがあります。Googleは、世界的にも認知度は高く、2018年の検索エンジンのマーケットシェアによると、他の検索エンジンを抑え全体の約7割の人がGoogleを使用していることが明らかになりました。また、米グーグルの親会社アルファベットが2020年4月に発表した、1～3月期の四半期決算は、広告収入などが堅調で、売り上げ高が前年比13％増の68億3600万ドル（約7300億円）、純利益は同3％増の68億3600万ドル（約7300億円）と、Googleの規模やシェアの大きさを物語っています。圧倒的な利用者数を持つGoogleですが、実は近年ではGoogleの中にもAiが活用されるようになってきているのです。それは、Googleを利用する皆さんは一度は利用したことがあるということになります。実は身近なところで知らぬ間にAiを利用していると考えると、気になりませんか。次項からGoogleがAiに力をいれるようになった要因と、Google内で利用されるAiについて詳しく解説して参ります。Googleは世界の中でもAi活用が進んでいる？現在、第3次Aiブームの真っ只中であり、「ディーププラーニング（深層学習）と呼ばれる時代に私たちはいます。これは、カナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン教授によって考案されたもので、人間が自然に行うタスクをコンピューターに学習させる機械学習の一つです。・GoogleがAiに傾倒した一因GoogleはITを中心に幅広く事業に取り組んでおり、その中でもAiに力を入れています。GoogleがAi研究に力を入れている理由には、ハードウェアの性能の限界を見出したことが一因です。10年ほど前に比べると、CPU（中央処理装置）やGPU（画像処理装置）の性能は格段に向上したのですが、日常生活上の利用となるとオーバースペック（性能が高すぎる）が生じ、その結果、CPU（中央処理装置）工場の見込みがなくなり、ハードウェアよりソフトウェアにシフトチェンジする必要が出てきました。ここからGoogleのAiファーストが始まります。・Googleは世界でもAiを牽引Googleは、世界的にも有名な人材を抱えており、中でも「Andrew Ng」や「GeoFFrey Everest Hinton」は、自動運転の技術や音声認識・検索エンジンなどGoogleのAiに大きく関わってきた人物です。そして、近年話題となった「アルファ碁」もまた、GoogleのDeepMindで開発されたものです。「アルファ碁」とは、2016年に開発したプログラム『Alpha』が人間のプロ囲碁棋士を始めて破ったことで、大きなニュースとなりました。その他、開発者向けのAi技術提供も積極的に進められおり、GoogleのAiがクラウド上から利用できることで、世界のさまざまな企業にもGoogleのAiが組み込まれるほです。以上のことから、Ai活用においては世界から見てもトップクラスであり、優位性を保ち続けてきていることが分かります。では、世界的にもトップクラスであるGoogleのAiには、どういったものがあるのでしょう。次項でご紹介致します。各所に利用されるGoogleのAi日常に役立つものが多いGoogleのAi。それによって、私たちの生活がどんどん便利になってきています。早速、GoogleのAiとはどのものがあるのか以下5つをご紹介していきます。・Aiで翻訳「Google Transliterate」・Aiで地図検索「Googleマップ」・Aiが日常をサポート「GoogleHome」・Aiが予約代行「GoogleDuplx」・Aiで探す「この曲は何」・Aiで翻訳「Google Transliterate」「Google Transliterate」とは、テキストの翻訳やWebページからの翻訳も可能なサービスであり、脳神経細胞（ニュートラルネットワーク）を学習モデルにし、ディープラーニンングをAi翻訳に導入したものです。60ヵ国もの母国語から選ぶことができ、2006年に開始され、1日に1400億語以上の翻訳が月5億人以上のユーザーによって使われています。・Aiで地図検索「Googleマップ」「Googleマップ」とは、Aiの機械学習機能を利用して、スマホやパソコンで目的地までの距離や、スポットなどを検索できるサービスです。「Googleマップ」の利用者は、2020年5月が最も多く4717万人と、日常的に利用されていることが分かります。その他にも、グルメや渋滞の予測など16ものサービスを行っています。・日常をサポート「GoogleHome」「GoogleHome」とは、テレビCMなどで「OKGoogle」や「ねぇGoogle」とAiスピーカーに話しかけ話題にもなりました。これは、スピーカーに話しかけ、Aiが音声認識で声に反応し、ニュースや天気予報・音楽といった情報を提供してくれる、といったものです。例えば、お子さんのお世話をしている最中に、「近くの小児科を教えて！」とたずねたり、その日の気温などすぐに知ることができるので上着を追加したり、まさにかゆいところに手が届き、何かをしながら情報を知りたい方にぴったりです。・Aiが予約代行「GoogleDuplx」「GoogleDuplx」とは、Aiがレストランやホテルなどの予約を人間の代わりに行ってくれるサービスす。残念ながら日本でのサービスはまだ始まってはいませんが、これは、Aiの音声認識とその内容を分析した上で、応答している仕組みです。利用手順は、「OK Google」でスマホで好みのお店をアクセスし、音声によってAiと予約日や予約時間・人数の詳細確認を音声にてやり取りをした後、Aiが実際に予約の電話を入れてくれる、というものです。そして、約10分後くらいにＧmailにて予約の詳細をお知らせしてくれます。実際にレストランにて、このAiの予約をとった方は、少し違和感があったものの、自然な流れでやり取りができていた、とコメントしています。今後、日本でのサービス開始が楽しみですし、テクロノジーの進化に驚かされるサービスです。・Aiで探す「この曲は何」2020年10月15日、Googleは新しい音声機能サービスを展開しました。例えば、「あの曲なんだったかな？」と思う時はありませんか？そのような場合に、スマホに向かって鼻歌を10～15秒歌うと、Aiが可能性の高い候補から複数の曲を探し出す、というものです。これは、Aiにスタジオ録音だけでなく、鼻歌や口笛などさまざまなメロディーを認識できるよう、Aiにトレーニングをさせた機械学習によって、世界中の音楽から一番近いメロディーを探し出します。現段階のところ、iosでは英語のみでAndroidでは20言語に対応しています。このように、Aiを導入することであらゆる可能性が膨らみ、日常生活が便利になったり、楽しみながら活用できるものへと変わりました。今後も、どのようなものが展開されていくのか注目され続けていくことでしょう。まとめ従来の技術では不可能だったレベルのパーフォーマンスも、ディープラーニング（深層学習）が加わることで、私たちにとって身近な存在になっているAi。概要でも触れたように、このディープラーニング（深層学習）は、大量の画像やテキスト・音声データなどを学習していくことで、人間の認識度も超えることもあると言われています。今後、どこまでAiの技術は進歩していくのか、目が離せません。本記事では、GoogleやGoogleのAi活用などについてご紹介致しました。Aiは、意外と私たちの身近な存在であるということがお分かり頂けたかと思います。Aiに興味を持たれた方や、Aiについて少し知りたい情報などありましたら、Aiチョイスを参考にされてみるのも良いでしょう。
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Aiトレンド・特集
Aiを搭載したデジタルサイネージって何ができるの？
Ai（人工知能）の研究は、1950年代から始まり、第一次人工知能ブーム（検索と持論）・第二次人工知能ブーム（知識表現）そして2000年代に入り、第三人工知能ブーム（機械学習）へと進化を遂げています。あらゆるものにAi（人工知能）が導入され、これまでの社会解決の手助けとして活用されてきました。中でも、デジタルサイネージはAi（人工知能）と融合することで、これまでにない、デジタルサイネージのあり方を創出しています。一体どのようなものへと、変化しているのでしょう。デジタルサイネージとはそもそも、デジタルサイネージとは、動画や画像、音声によって広告宣伝する電子看板です。屋外・屋内と設置場所を選ぶことなく、近年では、商業施設や駅、病院、学校、神社、オフィスなどあらゆる場所に設置され、それぞれの課題に応じて活用されています。また、放映する時間や曜日もあらかじめ設定しておくことが可能です。更に、インターネットに繋ぐことで、遠隔地からでもパソコンやスマホなどから操作を行えます。従来の紙媒体と比べ、訴求力はもちろん、ぺーパーレス化やコスト削減、ポスター作成や張替の手間も省け、業務の効率も目指せます。Aiを搭載したデジタルサイネージでできること先に、デジタルサイネージについてご紹介しましたが、Ai（人工知能）を導入する事で、これまでにない柔軟性を持ったデジタルサイネージへと変化します。また、Ai（人工知能）には、「認識」「予測」「実行」この3種類の機能を持ち、一つの事に特化した「特化型人工知能」と、幅広く何でもできる「凡用人工知能」があります。では、Ai（人工知能）を搭載するとどのような事ができるのか、早速以下4つをご紹介していきます。・コミュニケーションが円滑・相手によって広告を選び配信・カメラでの不審者検出・混雑状況を見える化コミュニケーションが円滑Ai（人工知能）を導入することによって、人間と接しているかのようなコミュニケーションを図ることも可能です。実際に、Ai（人工知能）が導入されたデジタルサイネージが設置されているJR品川駅には、「AIさくらさん」が画面上で接客を行っています。「レストランを教えて！」と質問をすると、「飲食店の案内ですね！」と返答し、レストランを案内してくれます。更に、画面上で体温を計測し、体温が高い場合は帰るように促してくれ、コロナ感染対策にも役立てられています。混雑状況にある駅での対応をAi（人工知能）で行うことによって、駅で働く従業員も本来の仕事に集中することができますし、キャラクターを起用する事で親近感もわきます。相手によって広告を選び配信Ai（人工知能）は、データ分析に長けており、人間の顔からも性別や年齢を見分け、その人に最適な広告を選び出し放映することができるようになりました。通常のサイネージは、テレビCMのように幅広い層に放映し訴求します。一方、Ai（人工知能）は、人を見てデータを分析した上で広告を放映します。例えば、20代の女性には、コスメ動画や人気のバッグ、洋服などの広告を放映し、50代の男性にはお酒の広告やスポーツグッズといった、興味を持ちそうなものを予測し放映します。その人に合った情報をピンポイントで放映する事で、広告を見る側も自分事として受け入れやすく、その後のアクションも起こしやすなります。カメラでの不審者検出Ai（人工知能）は、人間を自動的に分析することができると説明しましたが、この機能を使い、不審人物の検出にも役立てられています。例えば、出入口付近や店内に設置し、画面上に映った人物の行動などから、「不信者である」と判断、そして認識後、その場で音声による声かけをしたり、従業員に知らせたりすることができます。また、体調が悪くしゃがみ込んでいたりする場合も、自動で検知し従業員に知らせることができます。更に、店内に設置された監視カメラと連携することで、監視カメラに写ったデータも同時に分析することも可能です。混雑状況を見える化コロナ禍の中では、入場制限を設けたりする場所も多くあります。また、マスクをするしないで、トラブルを起こしたり何かと接客が難しくなってきています。そのような場合、Ai（人工知能）を導入したデジタルサイネージを出入り口に設置することで、混雑情報を見える化することが可能です。特に、団体客が来場された場合、入場の調整が難しい場合もありますが、人数がはっきり分かっていると、少し待ってもらえたり、少人数の方を優先したりと余裕も出てきますし、混雑状況からの不安も解決され、安心して楽しむことができます。また、会場内に入ってからもマスク検知も行え、入場後の周りへの配慮も欠かしません。「認識」「予測」「実行」この3つができるようになった事で、充実したコミュニケーションや顧客ニーズ分析、更にはこうしたデータを元に商品開発においても優位性をも図れるようになり、様々な状況下の中でも柔軟な対応が可能です。デジタルサイネージにAiを搭載することの必要性これまでデジタルサイネージやAi（人工知能）について、言及して参りましたが、では、なぜ、デジタルサイネージにはAi（人工知能）を導入する事が必要なのでしょう。昨今の、社会課題とされている「少子高齢化」や、新しい改革として注目されている「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を取り上げ、ご説明していきます。「少子高齢化」による人手不足昨今、さまざまな業種においても「少子高齢化」による人手不足が、社会課題として上げられています。特に小売業においては大きく問題視されており、平成30年2月に農林水産省食料産業局が発表した「卸売業・小売業における働き方の現状と課題について」によると、全産業の欠員率（未充足人数を常用労働者数で割った数値）が2.1、食品業が2.5に対し、小売業は2.9と高い数値となっており、早急な問題解決が急がれています。DX（デジタルトランスフォーメーション）DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、2018年に『デジタルトランスフォーメーションを推進するためガイドライン（DX推進ガイド）』を経済産業省が発表した事でも、一気に浸透し話題となっているものです。簡単に説明すると、「デジタルやデータを活用しあらゆる面において、国内外で優位性に立てるよう、改革を続けていくこと」です。以上のことからも、今後は、デジタルとリアルを横断した新しい顧客体験の提供が求められ、Ai（人工知能）の活躍が期待されています。また、デジタルサイネージに搭載する事によって、これまでにないデジタルサイネージのあり方を創出していけるのです。Ai搭載のデジタルサイネージで店舗集客等に役立てる方法では、続いて、Ai（人工知能）を搭載したデジタルサイネージを活用し、集客に役立てる方法を以下3つ、事例や今後の展開等も交えてご紹介致します。・Ai（人工知能）によるクーポンやポイント発行・スマートミラー・販売促進の精度を向上Ai（人工知能）によるクーポンやポイント発行集客を目的としたユーザー専用のアプリが、近年、話題となっています。例えば、タメコ株式会社が開発・運営している「Tameco」と呼ばれる、Ai搭載型モバイル型アプリがあります。ユーザーの好みを分析し、一人一人に合ったタイミングで発行する事によって、集客にも役立てられます。吉野家やロイヤルホストなどでは、すでに導入され注目を浴びています。これを応用し、店舗独自のポイントやクーポンを来店時やお帰りの際に、サイネージ上にて発券するのも良いでしょう。発券する際に、サイネージ上で音声やアニメーションを放映すると、よりリアルな体験が味わえます。スマートミラースマートミラーは、美容室ですでに取り扱われており、話題となっています。見た目は、普通の鏡なのですが、その鏡に自分の顔になりたい髪型を合わせ、施術後のイメージを実際に見れるというものです。アプリでも自分の顔とコラージュさせ、髪型を楽しむものもありますが、美容室でスタイリストと一緒に相談しながら見れるの事で、なりたいイメージにより近づけることができます。これによって、実際の想像していたイメージとの食い違いもなくなり、クレーム対策にも繋がっています。このスマートミラーを設置したある美容室では、来客数が昨年同月と比べ170％、店舗商品の売り上げが約200％、総売り上げも約120％UPと事例も出ています。美容室でなくとも、アパレルなどで、着せ替えとし、応用する事ができるのではないでしょうか。販売促進の精度を向上まだ、これは実証実験が行われたばかりになりますが、株式会社サイバーエージェントの連結子会社であり、動画広告を軸に企業のマーケティング支援を行う株式会社CyberBullは、商品棚前の消費者の「広告視聴人数」「広告視聴率」「広告視聴時間」の計測を可能にし、2019年4月25日から6月までの期間、イオン九州にて実証実験を行ったものです。Ai（人工知能）の特徴を生かし、効果的な促動画広告の精度向上を目指すもので、広告の今後の展開として、小売り店舗における販促オペレーション業務の省人化への貢献、更には消費者の広告の価値創出を目指していくものです。こういったものを今後活用していく事で、顧客がどういった広告を求めているのか具体的なものが見えてきますし、これによって集客に与える影響も大きいのではと予想されます。Ai（人工知能）は、先にも説明したようにデータ分析を最も得意とします。それらを活用し集客にも役立てる事で、具体的な方向性も見えてきますし、DX（デジタルトランスフォーメーション）においても優位性を実現する事へ、繋るのではないでしょうか。まとめ時代が変化していくように、Ai（人工知能）も進化してきました。社会問題が起きるごとにそれらを解決の糸口へ導き、わたしたちの生活をも支えてくれています。今後あらゆる分野において、また、人間のパートナーとしても活躍が期待されます。本記事内では、Ai（人工知能）を導入したデジタルサイネージについてご紹介いたしました。ビジネスのマーケティングや、デジタル化が進む中でのコミュケーションツールとして導入されてみるのも良いでしょう。Aiチョイスを通じて、今後のビジネス展開の参考になればと思います。
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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。
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Aiトレンド・特集
AIでマスク着用を判定【新型コロナ対策】
新型コロナウイルスの感染拡大により、感染症予防対策として世界的にマスクの着用が推奨されています。同時にマスクを着用したままでも顔認証できるサービスが増加しているのをご存じでしょうか。さらにAIがマスク着用を判定できるサービスも登場しています。コロナ対策としてマスク着用が推奨される中で、マスク着用判定システムへの注目が高まっています。一方で十分な検証がなされないまま普及が進められることへの、懸念の声も挙がっています。AIのマスク着用判定システムは、どのような仕組みになっているのでしょうか。またどの程度の信憑性があるのでしょうか。今回は、機械学習（ディープラーニング）とAIを活用した、マスク着用判定システムについてお伝えしていきます。AIによるマスク着用判定システム2020年、コロナウイルスの世界的な流行を背景に、飛沫感染を防止するマスク着用が世界中で見られるようになりました。マスクは咳エチケットとして他者に感染をさせないという側面と、自分にウイルスが感染しないよう予防する効果があります。コロナ禍収束の目途が立たない中で、非接触による顔認証にも注目が集まっています。従来の顔認証システムを活用し、AIによるマスク着用システムを同様する試みが、世界各地で広がっているのです。 ディープラーニングとは機械学習（ディープラーニング）とは、音声認識・画像特定・予測など、従来人間が行っていたタスクをコンピューターに学習させる手法です。ディープラーニングは、人間が編成して定義済みのデータを数式にかけるだけではありません。データに関する基礎的なパラメーター設定を行うだけで、その後はパターン認識を通してコンピューター自身に学習させることも可能です。ディープラーニングを行うことにより、人の目では判定が難しい細かな事柄も、検出して判定できるようになるでしょう。画像認識技術について現代では空港、オフィス、金融機関などの入退出時など、さまざまなシーンで顔認証システムの導入が進められています。2012年にディープラーニングを利用した画像認識が成功したことを契機に、世界中で注目が高まり、普及が広がりました。画像認識はカメラなどで撮影されたデジタル画像から、人の顔などを自動的に識別できるシステムです。画像内から顔と思われる部分を検出し、データベースと照合することで識別が行われます。これまではセキュリティや犯罪捜査といった分野で、導入が進められ活用されていました。この画像認識技術が、コロナ禍においては本人確認だけではなく、マスク着用判定にも活用する動きが見られています。画像認識技術を活用したマスク着用判定システムでは、マスクをつけている人、マスクをつけていない人を識別できるようになっています。あらゆる色や形のマスクを検出し、混雑状況でのマスク着用していない人を発見してくれるでしょう。マスク着用判定によるメリットマスク着用には、本人の感染予防だけではなく、人にウイルスを移さない為の対策としても推奨されています。特に人混みや建物内などは、そうでない場所に比べると感染リスクが高いとされており、マスク着用が義務付けられているケースも存在します。マスク着用判定システムは、人混みの中でマスク未着用の人を検知できるので、着用を促せるようになります。またマスクをつけずに建物内などに侵入する人を未然に検知することも可能です。さらにマスクを忘れて外出するといったことにも対応できるので、あらゆる防止につながるでしょう。マスク着用判定のデメリット顔認識技術は、顔の一部が隠れている場合の認識精度はまだまだ不十分な状態です。たとえばAppleが提供するiPhoneの顔認証「Face ID」は、コロナウイルス対策のマスク着用が一般的になった直後、一時期きちんとした判定ができなくなっていました。顔半分がマスクに覆われている状態では、本人だと認識できなかったようです。多くのユーザーから要望の声が届けられたこともあり、現在は少し改良されて使いやすくなっています。新しいFace IDでは、マスクを外さなくても本人確認が行えるようになり、ロック解除しやすくなりました。それでもマスク未着用時に比べると時間や手間がかかってしまいます。AIによる誤判定、誤認識がマスク着用判定システムの大きな課題と言えるでしょう。AIによる画像認識技術の信用度はAIのディープラーニングは、回答の根拠が十分に説明されないケースも少なからずあります。現在普及しているAI技術の大半は、AIにデータを学習させることで、新しい要素について判断できるという仕組みになっています。その判断は極めて直感的なものが多く、結論に辿り着くまでの根拠の説明ができていない場合も少なくありません。そのためAIから根拠も示されずに提示された回答に、納得できないという人も存在します。また誤判定の問題も無視できません。AIの画像認証は、人間であれば見分けられる画像を見分けられない場合もあります。画像の色で判断するAIの場合、肌の色に近い服を誤って肌と認定してしまう可能性もあるのです。たとえばベージュ色かつ、輪郭にフィットするマスクをつけている人が、マスクを着用していないと判断される恐れもあるでしょう。コロナ流行下においては、より実用的なマスク着用時における顔認識システムの検証が求められています。AIによる画像認証システムは人の負担を軽減してくれますが、まだまだ不十分であるという点も踏まえておいてください。最終的な細かい確認は、人の目を入れてチェックを行うようにすると、より万全に対応できるでしょう。AIによるマスク着用判定システムの導入場所日本国内でもAIによるマスク着用判定システムの導入が進められています。たとえばソフトバンク株式会社と、同社子会社である日本コンピュータービジョン(JCV)は、「AI検温ソリューションSenseThunder」というシステムを提供しています。※AI温度検知ソリューション「SenseThunder」https://www.softbank.jp/biz/ai/face_thermal_imaging/マスク着用したままでも顔認証・体温測定が可能で、マスク有無の判定も行えます。東京ドーム、TOHOシネマズ、イオンモールなどさまざまな場所で導入が進められているので、実際に目にした人もいるかもしれませんね。一方で実際に使用されている事例を見てみると、体温測定がメインに使用されているようです。※AI検温ソリューションをイオンモールへ納入（2020年5月20日）https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200520_02/※AI検温ソリューションをTOHOシネマズへ納入（2020年6月2日）https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200602_01/※AI温度検知ソリューションを株式会社東京ドームへ納入（2020年7月13日）https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200713_02/また関西デジタルソフト株式会社でも、2020年10月1日よりAIによるマスク着用判定システムをリリース予定だと発表しています。こちらは「AI検温ソリューションSenseThunder」とは異なり、最初からマスク着用判定に主眼を置いたシステムです。そのため、上記のシステムとはまた違った場面での用途が想定されています。主に以下のような場所での導入が推奨されているので、ぜひ参考にしてください。 病院などの施設病院へ来院される方や、施設に訪れる人のマスク着用状況をチェックしてくれます。特に病院は病気などで感染リスクが高まっている患者さんも多くいらっしゃるので、マスク着用判定システムのニーズが高いと言えるでしょう。エレベーターエレベーターもいわゆる「三密」に該当する条件を満たしています。狭いエレベーターにマスク着用判定システムを導入しておけば、未着用でのエレベーター使用を未然に防ぐこともできるでしょう。自宅の玄関自宅を出る時に、うっかりマスク着用を忘れてしまったことはありませんか？ 自宅の玄関にマスク着用判定システムを導入すれば、マスクをつけずに外出しようとすると警告が発生するので、うっかり忘れて外出するリスクを防げるでしょう！まとめ今回はマスク着用を判定してくれるAIシステムについて解説・紹介を行いました。コロナ禍の収束の目途が立たない現状において、感染拡大予防が求められています。マスクは自身の感染を防止すると同時に、咳エチケットなど他人への感染防止としても、世界中で注目されています。屋内においてはマスク着用が推奨されており、もはやマスク着用は新たしい生活様式の一部と言っても過言ではありません。病院や大きな施設、人混みにおいては人力によるマスク着用判定が難しい状況です。今後は今回紹介したような、AIによるマスク着用システムの導入・普及が進められていくのではないでしょうか。
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世界初！教師データなしのAi技術『DeepTwin』とは
近年ではあらゆるビジネス業界において、AI解析の需要が高まっています。通常のAI解析では、大量の教師データが必要とされています。しかし教師データの作成には多大なコストが発生するので、最近では教師データAIの需要が高まっているのをご存じでしょうか。富士通研究所では、2020年7月に教師データなしでも高次元データの特徴を獲得できるAI「DeepTwin（ディープツイン）」を開発しました。このAI技術は、世界初の技術として注目されています。そこで今回の記事では、「DeepTwin」についてご紹介していきたいと思います。AIの種類AIの「教師データ」とは、いわゆる学習データのことを指します。まずは教師データありのAIと、教師データなしのAIの違いについて簡単に確認してみましょう。教師ありAI事前に与えられたデータからパターンなどを認識し、予測や分析を行う機械学習が「教師ありAI」と呼ばれます。教師ありAIには原則として、正解となる「教師データ（学習データ）」が欠かせません。複数の異なる方法で教師データを使用し、何度も繰り返すことで予測を微調整して正解率を高めていきます。教師データにはインプット情報および、ターゲットと呼ばれるラベルつきの正解が含まれています。これによりAIは、正確な予測が行うことが可能となるのです。教師ありAIで高い精度の予測を行う場合には、相当量の教師データがないと上手くいきません。データが多くなればなるほど、予測や分析の信頼性が高まるでしょう。教師データを作成するには、必要なデータを収集してタグ付けする流れとなります。一見単純作業のようにも思われますが、この作業こそがAI開発における最大の難関と言われているのをご存じでしょうか。AI開発期間の大部分は、教師データの作成に費やされています。膨大な情報量が必要なので、一から教師データを作成するとなると、かなりのリソースを割かなければなりません。こうした事情から、人件費や資金の問題が発生し、AI開発自体が中止になってしまうケースも見受けられます。大企業など自社リソースが十分な場合を除き、教師データの作成には、外部リソースを上手く取り入れることが重要だと言えるでしょう。教師なしAI教師ありAIは人間が「正解」となる情報を用意して、AIが学習する仕組みになっています。しかし教師なしAIの場合は、人間が「正解」を用意する必要がありません。AIの機械学習は、何度も繰り返し処理を行うことで、目標となるモデルに近づけます。教師なしAIは、このモデル自体をコンピューターが作成してくれます。教師なしAIは、データの特徴を捉えるための用途に使われるのが主流です。たとえばECサイトなどのレコメンデーションなどに利用されています。さまざまなアルゴリズムが存在しますが、主に以下のような活用方法が挙げられています。クラスタリングデータ間の類似度に基づいて、データをグループ分けする手法です。活用例には顧客情報のクラスタリングによるグループ分けなどが挙げられます。同じグループ内で同一商品が複数回購入された場合、同じグループに属する人々にレコメンドするといった形で活用できるでしょう。アソシエーション分析データセット内で頻繁に同時発生するアイテムセットを識別する手法です。たとえば商品Aを購入した人は商品Bも購入するというような、データ間の関連を発見してくれます。アソシエーション分析を活用することで、より効果的なマーケティング戦略を開発することが可能となります。売上向上の為に複数の施策を行った時にも、どの施策がもっとも貢献したかといった分析に用いることもできるでしょう。自己組織化マップ（SOM）自己組織化マップとは、ニューラルネットワークの一種で与えられた入力情報の類似度を、マップ上での距離で表現するモデルのことを指します。高次元データの中に存在する傾向や、相関関係の発見などに応用することが可能です。あらゆる高次元データを教師なしでクラスタリングできるので、人間が高次元データを視覚的に理解する上で、大いにサポートしてくれるでしょう。主成分分析主成分分析はさまざまデータから、一定の法則を見つけ出す手法です。あらゆる要素の中から、目的の指標に寄与する率が高いものをいくつか抽出して使用する方法です。たとえば複数のパラメーター（甘味、苦味、酸味、コクなど）から目的の情報に切り出していくことなどが例に挙げられます。元の情報をできる限り損なうことなく、集約データでの表現が可能となるでしょう。教師データなしAI「DeepTwin」2020年7月に富士通研究所が開発した「DeepTwin」は、AIの検知・判断の精度を高めるための技術です。高次元データにある削除すべき次元数と、削減後のデータ分布をディープラーニングで最適化してくれます。長年の研究で培った映像圧縮技術とディープラーニングを融合することで、教師データなしでもデータを正確に捉えられるようになりました。一般的にデータの次元数が増えると、データを正確に捉えるための計算が複雑になってしまいます。近年ではこれを回避する為に、ディープラーニングを活用して、入力データの次元を削減する試みが取られていました。従来の手法では、削減後のデータ分布や発生確率があまり考慮されておらず、AIの認識精度の問題や、誤判定の発生リスクがありました。「DeepTwin」はそれらの問題や課題を踏まえた上で、データの特徴量を正確に抽出できる技術として、開発されています。教師データなしAIにおける重要課題の一つである、データの正確な分布や発生確率の獲得が可能となるでしょう。さまざまなAI技術の判断精度向上に貢献できると期待されています。教師データなしのAIが実現すること教師データなしAI「DeepTwin」の特長は以下の通りです。データの特徴を正確に獲得する数千～数百万次元の画像や音声データが、一般的に「高次元データ」と呼ばれます。長年の研究において、データ分布や発生確率が解明されています。この分布や確率に対して最適化された手法で、次元数を削減する方法がすでに確立されています。最適化する手法としては、画像・音声信号を周波数成分の強度に変換するフーリエ変換の一種「離散コサイン変換」などが挙げられます。次元削減後のデータ分布と発生確率を用いて復元すると、どうなるのでしょうか。元の画像や音声と、復元後の画像・音声との間の劣化を一定に抑えると、圧縮データの情報量がもっとも小さくできることが理論的に証明されています。「DeepTwin」はこの理論を踏まえています。通信データや医療データなど分布・確率が未知の高次元データに対し、ニュートラルネットワークである「オートエンコーダ」で削減します。その後また復元した時に、元の高次元データと復元後のデータとの間の劣化を一定値に抑えます。次元削減後の最小化されたデータは、元の高次元データの特徴を正確に捉えつつ、次元を最小限に削減できることを世界で初めて証明しました。ディープラーニングを活用した次元削減ディープラーニングは最小化したい評価項目を定めると、複雑な問題でも評価項目が最小となるパラメーターの組合せを求めることが可能です。「DeepTwin」ではこの特徴が利用されています。高次元データで削除すべき次元数と、削除後のデータ分布を制御するパラメーターを導入。圧縮後の情報量を評価項目に定め、ディープラーニングで最適化される仕組みになっています。これにより最適化された次元を削減したデータの分布・確率を、性格に捉えることが可能となりました。「DeepTwin」の技術は、データの特徴を正確に捉えるというAIの根本的な課題を解く技術であるため、幅広い分野でのAI適用が期待されています。教師データなしのAI普及への課題これまで教師データなしAIは、二つの大きな問題を抱えていました。・特徴量を獲得してクラスタリングを行う際にクラスタが一つにまとまってしまう。あるいは本来のクラスタが消えてしまうという問題。・学習データにノイズを含んだデータがあった場合、良い特徴量を得ることができないという問題。・データの次元数が増えると、特徴量を正確に捉えるための計算の複雑さが指数関数的に増大してしまう問題。これらを回避する手段として、ディープラーニングを用いた入力データの次元削減が有望とされています。一方で削減後のデータ分布や発生確率を考慮できていなかったので、特徴量が忠実に獲得できず、認識精度の限界や誤判定リスクといった課題がありました。こうした問題を解決し、高次元データの分布・確率を正確に獲得することが、AI分野における重要課題と言えるでしょう。 今回開発された「DeepTwin」は、まさに上記の問題を踏まえた上で、課題解決する為の技術として設計されています。富士通研究所は「DeepTwin」の実用化を進め、2021年度中の実用化を目指すと発表しました。多くのAI技術に適用し、その成果を富士通のAI技術「FUJITSU Human Centric AI ZinrAI（ジンライ）」に活用していくとも発表しています。教師なしAIの研究が進み、課題が解決されていくごとに、今後の普及に向けて進んでいくでしょう。まとめ本記事では、教師データなしで高次元データの特徴を正確に獲得できるAI「DeepTwin」を紹介しました。「DeepTwin」はAIの検知・判断における精度向上に向けて開発されました。高次元データの分布・確率など、本質的な特徴量を正確に獲得できる世界初のAI技術です。AIの重要課題であるデータの正確な分布、発生確率の獲得が可能となるので、あらゆるAI技術の判断精度向上への貢献が期待されています。さまざまなビジネス領域において適用・普及が進められていくでしょう。今後も「DeepTwin」を始めとする教師データなしAIの研究動向から目が離せません。
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海外ビジネスにおけるAiの活用事例5選
この数年で急増しているのが海外ビジネスです。その中身は、国内だけでなく海外でも企業の商品や企画を売り出してビジネスにしていこうというものです。一般的な海外ビジネスは企業と企業のやりとりになるわけですが、その方法としてはネットを介した手段がメインです。しかし、最近の海外ビジネスにおいてはAiを活用したものもあるというから驚きです。今回は海外ビジネスとAiの関連性と活用した事例についてお話していきます。進出目標とする国の特徴を掴む「日本ではこれがヒットしたから、きっと他国でも同じようにヒットするはず」という考えは無くしてください。その国その国での価値観や考え方そしてやり方も違っているので、国内で爆発した人気があったとしても海外で同じように…とはいかないのです。そのためにも、進出目標とする国の中身をじっくりとリサーチする必要があります。第一歩は情報収集が必要です 海外ビジネスを始めるにあたって、様々な情報が必要となります。どこの国への進出を目標として各国の求めている需要だったり、こちらの企業の商品や企画を求めている国がどういった場所にあるかなどなど、その必要な情報量は検索なしには難しいと言えます。そこで、まずはネットリサーチが重要なポイントになってきます。現代には、GoogleやYahooなどの優秀な検索エンジンが揃っていますので、活用しない手はないですよね。情報を集めた上でのAiビジネスプランニングそもそも、Aiとビジネスの結びつきを理解できていないと、海外ビジネスでAiを活用することは難しいと言えます。Aiを活用した海外ビジネスのノウハウも知っておきたいですよね。まずは成長予測 Ai市場の成長予測、つまりAiを活用してのビジネスがどのくらい需要があり伸びている国がどこかを知る必要があります。その中で、日本はまだ6位とランキング的には中間くらいといったところでしょうか。ただ、それでも日本はAiビジネスの先進国に入っている状態です。企業の発信するものとAiは相性が良いのかを見極める Aiでの海外ビジネスを成功させるのに、企業の発信しているものとの相性も非常に大きな課題となります。Aiを使ったからと言って海外で必ずしも成功するわけではないですし、その企業の商品やサービスにAiを使うメリットがあるのかを考えると良いです。海外ビジネスでAiを活用した事例5選上記した内容で、海外におけるAiビジネスの基本的な知識はご理解いただけたでしょうか？今では海外ビジネスにおいて、Aiの導入は新常識となってきていますがそのAiの種類は多岐に渡ります。例えばデータ収集やそのデータの分析、学習機能を活用したものなどAiの活用方法は様々あります。単純に国内ビジネスでもAiは十分に力を発揮しますが、海外ビジネスにAiを導入することによってたくさんのメリットや需要が存在します。それではここら、実際に海外ビジネスとして注目されているAi活用事例をご紹介していきたいと思います。〜国内〜・Google 今や誰もが知っているGoogleですが、実はこれもある種の海外ビジネスだとみなさんはご存知でしたか？なぜかというと、Googleって世界中どこでも誰にでも伝わりますよね。それは、元々のGoogle発信が世界つまり海外進出したことによって成功したという、まさに海外ビジネスの大御所とも言えるでしょう。その基盤となるGoogleに在籍する人材も、多国籍の方が多くそのほとんどがAi研究者であり、各国の様々な情報を元にビジネスを行っていると言えます。また、GoogleCloudはAiサービスの最先端と言っても良いほど、その認知度は高く世界各国で利用されているサービスです。これは、Googleで使用できる機能をAiがサポートしてくれるというもので、ビジネスシーンにおいては非常に信頼できるサービス内容です。この点に目をつけたGoogleの、今後の様々な機能アップデートには期待ができますよね。・Amazon Amazonが宅配や映画・音楽の提供をしていることは世の中にかなり浸透していますが、実はAmazonも海外ビジネスでの成功事例の一つなのです。はじめは、いわゆる通販業から始まったAmazonですがその後急成長を成し遂げていき、今では海外でも当たり前のネットショップとなりました。実際にAmazonのサイトを見てみると『並行輸入品』や『海外取り寄せ』などの文字も見られます。つまり、一般の方でも手軽に海外商品を買い物できるようなシステムになったのです。さらに、Amazonからは「Amazon Echo」といういわゆるAiスピーカーが登場したのも大きなターニングポイントでしたね。デバイスに呼びかけてAiが反応し、その機能を立ち上げてくれるこのサービスは現代の必需品ともなってきています。この機能のおかげで、企業の仕事効率化も図れているのではないでしょうか。〜海外〜・ファインドマイン社 アメリカに本社をおくこちらの企業では、消費者サービスにAiを導入しました。消費者が購入する商品に対し、様々なアイテムを使ったコーディネート提案をする事を目的としています。消費者は、まるで専属のスタイリストが選んでくれるかのようなこちらのサービスに、充実した買い物を実現させることができます。逆に企業側には、購入された商品からトレンドや人気商品の分析が可能になるため、、まさに海外ビジネスのお手本とも言えるAiを活用したサービスですよね。・スライス社 ペンシルベニアのスライス社では、Aiによる画像認識サービスを海外ビジネスとして様々な国に提供しています。内容としては、アプリで撮った画像の関連商品を必要ページにて表示するというサービスです。よくあるウェブでの広告的な表示ではなく、そのユーザーが求めている時に欲しい関連商品が表示されるというもの。こういったサービスはなかなか珍しく、今後世界中のウェブで見かけることが多くあるかもしれませんね。・アイラ・テクノロジーズ マサチューセッツのこちらの会社では、スキャン技術を用いた情報収集をビジネスとして提供しました。独自開発の端末を使い、QRコードやバーコードを読み込むことにより直接的に商品の売り上げ情報が入ってくるというシステムです。商品を購入する消費者にも手間がかからず、そして企業側にもリアルタイムで商品情報を把握できるこのサービスは、アパレルだけでなく様々な店舗やショッピングモールでも活躍しそうです。ビジネスでAiを導入するメリット ビジネスにAiを導入するメリットはたくさんありますが、そのほとんどが仕事の効率をアップさせる活用方法です。国内ビジネスはもちろん海外ビジネスでも応用していけば、仕事の的確かつ効率化を図れるのでAiを導入することは成功への近道とも言えます。この項目では、代表的なAi活用に対するメリットをお話していきます。時短業務は効率化のカギ 代表的なものとして”業務の時間短縮”が挙げられます。効率的に仕事を進めるには、何事も時間配分が必要です。その点から、Aiを活用することによって時間をなるべく短縮した効率化が実現するのです。業務内容が多ければ多いほど、時間が足りなくなるものですよね。そんな中、Aiを導入することによってAiに任せられる業務を作れば時間配分や人材不足に悩む必要も少なくなります。Aiの特分野は事務作業 ビジネスに欠かせないのが事務作業ですが、一言で事務作業といえどその内容は間違いが許されないのでとても重要な業務になります。でも、例えば計算やデータの入力作業などをAiが手伝ってくれるとしたら…その業務はかなり効率よく、しかも正確に進めることが可能なのです。Aiの特分野を引き出して活用するのも大事な手法です。ミスやエラーの回避 人が仕事をする以上、ミスやエラーはつきものです。絶対なんてないのです。だからこそ、確認が大事なのですが確認だけでただ時間が過ぎてしまう、なんてこともあり得る話ですよね。しかし、この部分をAiに任せることができればAiの正確性を発揮して、そのミスやエラーを回避することができるのです。まとめ 海外ビジネスとAiを組み合わせると企業の成長を促進できると言えます。もちろん、国内だけのサービスも貴重ですが、海外に向けてAiを活用したサービスを提供できるとその幅は断然広がりますよね。現在のAi活用方法だけでもかなり多くのサービスがありますが、知識と工夫次第では企業独自のAi活用ビジネスが可能になるかもしれませんよ。これを機に、海外進出を目標にしてみるのはいかがでしょうか？
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Aiの基礎知識
AiとIoTの関係性や違いとは
新聞やニュースなどでも広く取り上げられるようになった「Ai」や「IoT」という言葉の数々ですが、実際のところ、これらの意味を正確に理解している方は意外と少ないのではないでしょうか。Ai技術の発達にともなって、近ごろでは企業のAi導入やワーキングスペースのIoT化などが積極的に行われるようになりましたが、AiやIoTの違いやそれぞれの役割などについては、いま一度しっかりと理解しておきたいところですよね。今回は、AiとIoTの違いやそれぞれの果たすべき役割などについて、わかりやすく解説を進めていきます。AiとIoTの違いとはAi技術の発展とIoTテクノロジーの普及は切っても切り離せない相関関係にあるため、混同して説明される場合も多くあります。しかし、AiとIoTの2つの言葉は全く異なる意味であり、役割も異なるものとされているのをご存知でしょうか。まずはAiとIoTの両者の違いについて、簡単に以下で解説を進めていきましょう。Aiとは「Ai」とは「Artificial intelligence」の略語で、日本語に訳すと「人工的な知能」という意味になります。Aiの定義は研究機関や企業にもよって異なりますが、一般的には「機械学習」や「ディープラーニング（深層学習）」といった先端的な学習機能を保有する、コンピュータやシステムそのものを指す言葉として解釈されています。IoTとは「IoT」とは「Internet of Things」の略語で、日本語に訳すと「モノのインターネット化」という意味になります。先ほどのAiとは異なり、IoTという言葉は、あらゆる物理的なモノがインターネットに接続すること。モノの周囲の状況を把握できたり、遠隔操作が可能になったりなど、そうした近未来的な考え方や概念そのもの、もしくはインターネットに接続されているモノ自体を指す言葉として解釈されています。AiとIoTの相違点Aiという言葉は、学習機能を保有するコンピュータシステムそのものを指す言葉であるのに対し、IoTという言葉は、あらゆるものがインターネットに接続する未来的な世界観や、そうした概念そのものを指す言葉であると言えるでしょう。AiとIoTの関係性AiとIoTは、各々が得意とする領域の違いから、それぞれの役割を組み合わせて活用される場合がほとんどです。まずはAiの強みですが、これは大量のデータを瞬時に分析できるところにあります。Aiは、蓄積された膨大なデータのなかから、そのデータに内在する各々の特徴や規則性を見つけ出したり、データに含まれている内容を瞬時に判別することができたりなど、ビッグデータにおける内容の学習や特徴の分析などを得意としています。次にIoTの強みですが、これはさまざまな情報をリアルタイムに取得できるところにあります。IoTの普及によってあらゆるモノが常時インターネットに接続されるわけですから、そのモノを通じることで、今まででは収集できなかった情報をリアルタイムで収集することができるようになります。たとえば、畜産分野におけるIoTの導入事例などでは、家畜の首輪に温度センサーとGPSを内臓したマイクロチップを埋め込むことで、その家畜を取り巻く周辺環境などをリアルタイムに収集。蓄積されたデータをAiが分析と学習を行うことによって、生産性の向上や人手不足の解消などに役立てられています。このように、AiとIoTのテクノロジーを掛け合わせることで、どちらか一方だけでは実現し得なかった大きな価値を生み出すことができるようになるでしょう。。AiとIoTを活用したサービスAiによる音声対話型スピーカーの「スマートスピーカー」などは、近ごろでは一般家庭にも普及するようになったため、AiとIoTとを掛け合わせた身近なサービスの代表的な事例と言えるでしょう。スマートスピーカーとは、Aiによるアシスタント機能を搭載した音声対話型のスピーカー製品を指すもので、Googleの開発した「Google Home（グーグルホーム）」や、Amazonが販売する「Amazon Echo（アマゾンエコー）」などが有名です。スマートスピーカーの進化と普及スマートスピーカーを利用することで、家中に設置されているスマートロックやスマートライトなどのIoT機器のオンオフを、音声制御機能を用いてコントロールすることができるようになります。従来までのスマートスピーカーにおいては、機械学習における自然言語処理の技術不足から認識精度の甘さなどが指摘されていました。しかし近ごろでは、Aiがユーザーの声質や会話の内容を分析することによって、誰が何を喋っているのかまで的確に認識できるようになりました。このように、AiとIoTとを掛け合わせた製品やサービスなどは、一般家庭への普及にとどまらず、ビジネスシーンにおける商品の開発やマーケティング分野にも応用されるようになっています。まとめAiやIoTの技術が発達したことによって、近ごろではさまざまな製品サービスへのAi導入が実施されるようになりました。AiとIoTとを組み合わせることで、従来までの技術では実現が難しかったさまざまな課題の解決に役立てることができます。日々革新的な技術が誕生している日進月歩なAi分野ですが、企業活動やビジネスの最前線などにおいては、その存在が無視できないものとなりつつあるでしょう。Aiを適切かつ効果的に扱うためにも、Aiのもつメリットやデメリットなどをしっかりと理解することでリテラシーを深めていくことが重要と言えるはずです。
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Aiトレンド・特集
Aiを利用した『MEO対策』による集客術が侮れない！
みなさんは「MEO対策」という言葉を聞いたことがあるでしょうか。WEBサイトの運営においては欠かすことのできない検索エンジンの最適化対策ですが、近ごろでは、より地域に密着したローカルな検索エンジン対策が注目を集めるようになりました。今回は、MEO対策とは一体どのようなものなのか、その概要や近年注目されている理由などに焦点を当てて、わかりやすく解説を進めていきます。集客に欠かせないMEOとはWEBサイト全般における「検索エンジン最適化（Search Engine Optimization）」を意味する「SEO」という言葉は、企業のマーケティング担当者にとっては馴染み深い言葉となっているかもしれません。それに対して「MEO」という言葉には一体どのような意味があるのでしょうか。そもそもMEOとは、「マップエンジン最適化（Map Engine Optimization）」の略語で、ざっくりと言うと「場所＋キーワード」のような限定された地域や場所での検索エンジン最適化を表す言葉です。一般的なSEOは、場所や地域を問わない「グローバルな検索エンジン最適化」を表す言葉であるのに対して、もう一方のMEOは、より場所や地域が限定された「ローカルな検索エンジン最適化」を表す言葉と言えるでしょう。MEOもSEOと同様に最適化への対策を行うのと行わないのとでは、検索エンジン全体における表示順位に明確な差異が生じてしまいます。特に、地域密着型のローカルなサービスの場合であれば、より多くのユーザーに自社のサイトを表示させるという意味でも、MEO対策は必要不可欠なものであると言えるでしょう。MEOが集客に効果のある理由WEBサイトの運営に携わる者であれば必ず知っておきたいMEOの知識ですが、MEO対策が重要視されている理由としては、一体どのようなものがあるのでしょうか。スマホ検索が当たり前になってきたためMEO対策が重要視されるようになった理由のひとつとしては、ユーザーの検索行動全体がコンピュータからスマートフォンへシフトしているということが挙げられます。スマートフォンは一般的なデスクトップコンピュータとは異なり、GPSなどの位置情報に関する情報を常時取得しているため、検索エンジンもそれにともなってMEOによる表示順位を高く表示する仕様となっています。視認性の高い部分に表示されるため上記でもお伝えした通り、スマートフォンにおける検索エンジンは、その携帯性から位置情報に関するMEOを高く評価する傾向にあります。スマートフォンのGoogle検索であれば、Googleアカウントにログインしている場合、リスティング広告やSEOによる自然検索よりもMEOが最優先で表示されるようになっているため、より視認性の高い部分に表示させることが可能です。予約サイトより幅広いユーザーの獲得ができるため大手予約サイト（ぐるなび、食べログ、ホットペッパーグルメなど）に自社のサイトを掲載する場合には、そのサイトの登録ユーザーにしか訴求できないというデメリットも考慮しておかなければなりません。それに対してMEOは、Googleアカウントに登録していないユーザーであっても上位に表示される傾向にあるため、予約サイトよりもより幅広いユーザーの獲得につながることも大きなメリットのひとつです。比較検討される競合が少ないためグローバルなSEOとは異なり、MEOはよりローカルな検索エンジン対策となるため、比較検討される競合他社が少ないという点も大きなメリットと言えるでしょう。大手ポータルサイトなどでは、広告の上位表示枠が平均で10から20であるのに対して、MEOの上位表示枠はトップ3位までの表示であるため、ユーザーに表示させる比較検討の幅を少なくさせることができます。口コミも見てもらうことができるため連携されたGoogleマップによる口コミの掲載機能なども、検索エンジンにおけるMEO対策が重要視されるようになった理由のひとつと言えるでしょう。過去に問題となったポータルサイトのサクラ投稿のような信憑性のない口コミに関しても、Googleの企業努力により、投稿全体の質が改善されるようになりました。信憑性が高い口コミが多いということもユーザーへの安心感という意味では大きな効果を発揮します。MEO対策での集客に必要な分析ここからは、MEO対策をするうえでは欠かせない、重要な3つの分析ポイントについての解説を進めていきます。エリア分析まずは、MEO対策で上位に表示させたい地域のエリア分析から取り組むのが良いでしょう。店舗の場所が駅周辺の場合であれば、主要路線が混線している駅ほど競合との上位表示競争が激化する傾向にあるため、そのような場合にはあえて最寄りとは離れた駅をキーワードとすることで、上位が狙いやすくなる場合があります。競合分析競合他社がどのようなキーワードを狙っているのかなど、競合となる店舗のMEO対策を分析することも重要です。上位の表示枠が3枠のみと非常に限られているMEO対策においては、競合同士の表示枠競争が激化しやすい傾向にあるため、他社の対策方法なども細かく分析しておく必要があるでしょう。キーワード分析自店舗のビジネスに関連のあるキーワードを思い浮かぶだけ洗い出し、どのキーワードで上位表示を行いたいかなど、あらかじめ優先順位を決めておくことが大切です。場合によっては、洗い出したキーワードの月間検索数を調査できるような外部ツールなどを導入することで、より効果的なキーワード分析を行うことができるため、ツールの利用を検討してみるのも良いでしょう。MEO対策を始めるのに必要なことスマートフォンの普及にともなって重要視されるようになったMEO対策ですが、SEO対策と同様に、上位表示を狙うためには相応の知識と経験が求められます。MEOの登録から対策までを請け負うコンサルティング会社や、近ごろでは最適なMEO対策を提案してくれるAiツールなども数多く存在します。対策方法などがわからない場合には、まずはプロの専門家への無料相談などを行ってみるのもオススメの対策方法のひとつと言えるでしょう。まとめ折り込みチラシや大手ポータルサイトへの店舗掲載などで、いまいち宣伝効果が上がらないと悩んでいる場合には、インターネットを活用したMEO対策を試してみることをオススメします。MEO対策は、大手予約サイトのような高額な掲載コストが不要で、高い費用対効果を見込むことができるため、現代のローカルサービスにおいては、今後ますます必要不可欠なものとなっていくことでしょう。
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Aiニュース
スマートスピーカーとは？仕組みやおすすめモデルなどについて解説
みなさんは「スマートスピーカー」という製品があることをご存知でしょうか。Androidスマートフォンに搭載されている「Googleアシスタント」や、iPhoneに内蔵されている音声アシスタントの「Siri」などは今では馴染み深いものとなりましたが、それと同様に昨今では、自宅に設置するAiスマートスピーカーの普及が進むようになりました。今回は、スマートスピーカーの機能的な特徴の解説から導入することで生じるメリット、オススメのスマートスピーカー製品などについて、わかりやすく解説を進めていきます。スマートスピーカーとはスマートスピーカーとは、Aiによるアシスタント機能を搭載した音声対話型のスピーカー製品を指すものです。スマートスピーカーを利用することで、家中に設置してあるスマートロックやスマート照明などのIoT機器を、音声を用いてコントロールすることができるようになります。近ごろでは、Amazonの開発する「Amazon Echo」や、Googleの開発する「Google Home」などの、Ai機能を搭載したスマートスピーカー製品が注目を集めるようになりました。スマートスピーカーの仕組み家電や照明などをハンズフリーで操作することができる便利なスマートスピーカー製品ですが、その仕組みは一体どのようなものなのでしょうか。音声認識機能まず、スマートスピーカーの本体には、Ai分野における機械学習の一部でもある音声認識の機能が搭載されています。私たちユーザーが、「オッケー、グーグル」や「ヘイ、シリ」のような特定のウェイクワードを発声することで、スマートスピーカーはその呼びかけに応じ、特定のタスクを実行することができます。声の質や音声ボリューム、イントネーションなどは、それぞれのユーザーに固有の特徴がありますが、スマートスピーカーはそうした各々の音声における特徴を読み取ることが可能であるため、誰が発言しているのかまで的確に判別することができます。呼び掛けに応えるユーザーをあらかじめ登録しておくことも可能なため、たとえば、スマートスピーカーを経由したショッピングや決済などには、自分以外の声では反応しないように設定することも可能です。音声をクラウドへ伝送便利で高機能なAiスマートスピーカーですが、重要なのことは、スマートスピーカー本体にAiコンピュータが搭載されているわけではないということです。Aiのシステム自体は、あくまでもインターネットを経由したクラウド（オンラインストレージ）に保存されている形式となっているため、スマートスピーカー本体はユーザーとクラウドを橋渡しする媒介的な端末に過ぎません。一見すると端末本体が自身で思考しているようにも思えますが、スマートスピーカーが聞きとった内容は、一度クラウドへアップロードされ、クラウドのAiがその内容を分析することによって、私たちへの返答をスピーカー経由で出力しているという仕組みとなります。有名なところで言えば、Googleの開発する「Google Home」の場合であれば「Googleアシスタント」と呼ばれるクラウドサービスが、Amazonの開発する「Amazon Echo」の場合であれば「Alexa」と呼ばれるクラウドサービスが存在します。クラウドからの返答を音声で出力ユーザから投げかけられた音声データは、ひとつのAiシステムにデータとして集約され、ビッグデータのようなボリュームになります。スマートスピーカーが多くのユーザーに使われるほど、蓄積されたデータの数は増え、そうしたビッグデータをAiが細部まで分析することで、スマートスピーカーの性能向上が実現するという仕組みになります。スマートスピーカーの黎明期においては、音声認識の精度は決して満足のいくものではありませんでしたが、こうしたプロダクトが普及した現在にいたっては、英語や日本語を問わず、より自然で円滑なコミュニーケーションが実現できるようになっています。また、スマートスピーカーは周囲360度すべての方向から音声を聞きとることができるように設計されているため、設置場所を選ばずにユーザーの音声を的確に認識することができまる点なども、優れている理由のひとつと言えるでしょう。スマートスピーカーの利用用途スマートスピーカーにはさまざまな便利機能が搭載されていますが、利用することで下記のような機能を利用することができます。・対話形式での音声アシスタント機能・ニュースや新聞などの読み上げ機能・音楽アプリとの連携機能・照明や家電などのハンズフリー操作・音声操作でのネットショッピング製品によって使うことができる機能は若干異なりますが、上記のような機能は、スマートスピーカーが搭載している代表的な機能のひとつと言えるでしょう。スマートスピーカーのモデル販売メーカー各社から、さまざまなスマートスピーカーが展開されるようになりましたが、ここからはオススメの人気機種5選をご紹介いたします。Googleスマートスピーカー「Google Home」世界中のAi研究を牽引するGoogleが開発した「Google Home」は、シンプルな操作性と高い認識精度を特徴とするAiスマートスピーカー製品です。スマートスピーカーのトップシェアを誇る同社ならではの高い認識精度とシンプルな操作性の実現などは、他社製品にはない大きな魅力のひとつと言えるでしょう。LINEスマートスピーカー「LINE CLOVAシリーズ」メッセージングアプリで有名なLINEが開発する「LINE CLOVA」は、ポップで愛らしい本体デザインを特徴とするAiスマートスピーカー製品です。LINEキャラクターの「ブラウン」や「サリー」、ユニバーサルの「ミニオンズ」などのキャラクターをモチーフとした「CLOVA Friendsシリーズ」が展開されています。Appleスマートスピーカー「HomePod」iPhoneやiPadでお馴染みのAppleが手がける「HomePod」は、洗練されたモダンなデザインが特徴のAiスマートスピーカー製品です。同社のクラウドAiサービス「Siri」との連携機能が強化されているため、iPhoneやiPadを利用しているユーザーであれば魅力的な選択肢のひとつと言えるでしょう。ONKYOスマートスピーカー「Smart Speaker P3」国内の大手音響メーカーであるONKYOが販売している「Smart Speaker P3」は、Amazon社の「Alexa」に対応したAiスマートスピーカー製品です。音響メーカーならではの高い音質性能が特徴で、同社販売の音響機器との連携機能も備わっているため、自宅のオーディオ環境の向上にも大きな効果を発揮します。SONYスマートスピーカー「LF-S50G」国内の大手家電メーカーであるSONYが販売している「LF-S50G」は、Google社の「Googleアシスタント」に対応したAiスマートスピーカー製品です。基本的な仕様設計は、先ほどご紹介した「Google Home」と同様ですが、防滴性能や同社ならではの高い音質性能が人気を集めているスマートスピーカーです。まとめスマートスピーカーを活用することで、IoT機器の音声制御をはじめとするさまざまな便利な機能を利用することができます。筆者も、一年ほど前からスマートスピーカーを愛用しているのですが、照明の音声操作やIoT機器の音声制御などは、生活における利便性の質をぐっと向上させてくれたように思います。興味のある方は、今回ご紹介した製品をはじめとするスマートスピーカーの導入を、ぜひ一度検討してみてはいかがでしょうか。