業種・業態「コールセンター」の記事一覧
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Aiの基礎知識
いまさら聞けないデータサイエンスの基礎知識
データサイエンスとはAi開発において重要な役割を果たすといわれておりますが、実際に『データサイエンス』とは何なのか、どうしてAi開発に重要なのか、詳しくはよく知らないという方も多いのではないでしょうか。更に、データサイエンティストという職業もありますが、今後非常に重要な役割を担っていく職業でありながらこちらに関してもどのようなことをする職業なのか知らないという方が多いはずです。そこで本記事ではAi開発に欠かせない『データサイエンス』および『データサイエンティスト』の基礎知識について解説してまいります。データサイエンスとはそもそもデータサイエンスとはデータを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことです。インターネットの普及やIT・科学技術の発達、Aiの発展によりビッグデータという膨大なデータも効率よく扱うことができるようになりました。そして近年その注目度や関心度がますます高まってきている中で、ビジネスのみならず医療や教育現場など様々な場面でデータサイエンスが多くの価値を生み出しています。データサイエンティストとはまた、データサイエンティストとはビッグデータを分析・解析し、それをビジネスに活用するための知見や情報を引き出す職業を指します。要は、データサイエンスの研究者と思っていただければわかりやすいでしょう。データサイエンティストにはデータ分析をはじめ、数学や統計学など様々なスキルが求められますが、近年特に注目されているのはAiによるビッグデータ分析が盛んにおこなわれているということが1つ要因としてあげられます。機械学習やディープラーニングなど、データサイエンティストにはAiに関するスキルも必要不可欠です。データサイエンティストが注目される理由データサイエンティストの主な業務内容はデータを活かすことで、その内容は多岐にわたります。データサイエンティストの業務の例としては、以下のような業務があげられます。・業務システム、SNSなどからのデータ収集・整理・データベース環境の構築・データ分析業務・課題の抽出、解決策の提示・データ分析結果に基づく施策、企画の立案では、なぜ近年データサイエンス、およびデータサイエンティストという職業が注目されているのでしょうか。マーケティングのデジタル化近年では特に、WebサイトやECサイトの利用が増えてきました。また、インスタグラムやTwitterなどのSNSの利用も年々増加しており、それらのサイトに多くのマーケティングに重要な情報が集まっているのです。その情報をビッグデータとして収集し、マーケティングに生かす『マーケティングのデジタル化』が1つデータサイエンティストが注目される要因としてあげられます。正確な情報分析が求められるまた、ビッグデータの情報分析においては、当然正確な分析が求められます。というのも、たとえば、アプリ内での課金を目的としたソーシャルゲームを運営するIT企業にとっても、データ分析は戦略の要となるからです。ソーシャルゲームは、データ分析と施策の立案に失敗すると収益が満足に見込めなくなり、運用を続けられず、その結果、サービスを終了せざるをえなくなります。ユーザーのリアルな動向がビジネスを左右するようなサービスを提供している企業では、特に、データサイエンティストによる正しいデータ分析と、データの活かし方で売り上げアップにつながる戦略を館会える必要がありますので、データサイエンティストの需要は高まっているといえるでしょう。Aiの発展ここまでに注目する理由について述べた中でわかるように、今後はビッグデータを活用してデータ分析を行ったり、分析データを活用して施策の立案を行ったりすることが重要になってきます。Ai・人工知能の活用にも、膨大なデータ管理が必要です。このことを念頭に置いても、データサイエンティストは今後も注目される可能性が高い職種の1つだといえるでしょう。データサイエンスとAiについて先ほどにも述べたように、近年では様々な分野でAiの活用が広がってきています。もはや、今後Aiを導入しない企業のうち、77％の企業は業績が低下するという研究結果が発表されているほどです。それほどまでに今後はAiによるデータ分析や業務効率化が重要になってくるということでしょう。しかし、こうしたAiの活用においてただAiを導入すればよいというものではありません。要は、Aiを導入してどのように活用するか、その活用のプロセスや施策を検討することが大切だというわけです。それはある業種に限ったことではなく、Aiを導入しようと検討している企業、今後Aiの導入が必要である企業すべての企業に同じことが言え、単にAiを導入しても活用の方法が明確になっていなければ宝の持ち腐れとなってしまいます。そしてスマートフォンやPCなどのデバイスの数が増加している今、Web上に展開するサービスや、アプリケーションが絡む領域では特にデータサイエンティストが活躍しています。蓄積されたデータがたまってきている業種も同様です。 Web広告領域 Webサービス領域 ソーシャルゲーム領域 銀行や証券会社、保険会社などの金融領域 ヘルスケア領域 電力領域 アパレル領域 小売領域 製造領域 自動車領域今後は主に上記の業種からAiの活用がますます広がっていき、ひいてはデータサイエンティストの需要も更に高まっていくことでしょう。まとめ本記事ではデータサイエンスの基礎知識について主に解説いたしました。Aiの活用が広がってくる中で今後はさらにデータサイエンス、およびデータサイエンティストの需要が高まっていくことに間違いありません。ビジネスのみならず、医療分野や教育現場など、過去のデータをもとに有益かつ新たな知見を生み出すことができれば、各業界の在り方を変えるきっかけとなる可能性もあるでしょう。今後は上記にご紹介した業種に限らず、多くの業種でAiの導入がされていくといわれています。AiチョイスではAiにまつわる様々な基礎知識について解説しておりますので、Aiについてお困り事項、疑問点などがございましたら、ぜひコラムをご覧ください。
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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。
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Aiの基礎知識
『人工知能』とはいったい何なのか？Aiにまつわる基礎知識を解説
近年ニュースでもよく話題になる『Ai』や『人工知能』という言葉ですが、それらの言葉の意味等を具体的に理解しているという方はあまり多くないのではないでしょうか。確かに『人工知能』ときけば、『人工的に作り出された知能をもつシステムでは』と予想はつくものの、それが言ったいどういった種類があり、どのような役目を果たすのかといったような基礎知識は、意外にも知らないといった方が多いのです。そこで本記事では『人工知能』とはいったい何なのかという観点からAiにまつわる基礎知識について解説してまいります。人工知能とはそもそも、人工知能とは辞書的な定義では『学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム』と記されています。要は人工的に作られた知的なふるまいをするコンピューターシステムと思っていただいて問題ありません。また、人工知能とは、『Artificial Intelligence(Ai)』とも呼ばれることがあるものですので、基本的にAiと人工知能はイコールで結ばれるとお考えいただければと思います。まとめると、Aiイコール人工知能であり、人工知能は人工的に作られた知能を持つシステムであるということです。人工知能の歴史人工知能は実はここ最近特に話題になっていることで、最新のシステムや技術なのではと思われがちですが、じつはそうではありません。人工知能自体は1960年代から開発されており、第一次ブーム、1980年代の第二次ブームを経て、現在が第三次ブームとなっているのです。第一次ブームでは『推論』や『探索』ができるシステムとしてパズルや簡単なゲームなど、明確なルールが存在する問題に対して高い性能を発揮しました。そこで人工知能に大きな期待がされていたのですが、現実は複雑な問題は解けないという性能の限界が見え、ブームは一時下火となります。その後1980年代に迎えた第二次ブームでは人工知能に専門家のように知識をルールとして教え込み、問題解決させようとするエキスパートシステムの研究が進展しました。この研究が進むことで、多くの業界に人工知能の導入がされるかのように見えましたが、第二次ブームでも人間がAiに膨大な知識を教え込まなければならないことや臨機応変に対応できない部分があるなど、再び冬の時代を迎えました。そして、2000年代に入ってから再び熱しだした人工知能ブームが第三次ブームです。第一次、第二次ブームでは人間が情報を教え込み、それを学習させて予測や推論の制度を上げていました。ところが、第一次ブームでも第二次ブームでも結局は人間が膨大な時間を費やして教え込まなければならないことや、規格外のことには対応できないなど、様々な問題点がありどちらもブームが去ってきたのです。第三次ブームではこれらの問題点を解決する『ディープラーニング技術』が注目されており、再熱の火付け役となっています。ディープラーニングを活用することで学習データから自動的に学習項目を抽出し、人工知能自らが制度を向上させることが可能になりました。ディープラーニングについての詳しい解説は下記の記事をご覧ください。人工知能の種類人工知能は主に下記の２種類に分類することができます。①弱いAi②強いAi弱いAiとは弱いAiとは基本的に定められた領域の課題に特化して自動的に学習や処理を行う人工知能のことです。例えば画像認識や音声認識、自然言語処理などの技術を持っています。一つの分野に特化することができることから、ビジネス領域での活用が期待されている人口知能のほとんどは特化型のAi、弱いAiにあたります。強いAiとは続いて強いAiとは、特定の課題にのみ対応するのではなく、人間と同じようにさまざまな課題を処理可能な人工知能を指します。このように汎用型のAiを強いAi、逆に汎用性が低く特化型といわれるものを弱いAiと言います。この考え方・用語をつくったのがアメリカの哲学者ジョン・ロジャーズ・サールです。彼は以下のように言及しています。「…強いAIによれば、コンピューターは単なる道具ではなく、正しくプログラムされたコンピューターには精神が宿るとされる」具体的に汎用性が高いとされる『強いAi』とは、イメージでいうとアニメにでてくるドラえもんや鉄腕アトムといった人間と同じように考え行動しうる人工知性をもったものになります。ドラえもんや鉄腕アトムのようなロボット、つまり現実社会においていわゆる汎用型といわれる強いAiはまだ生まれておりません。強いAi、弱いAiは人間のように自ら考えて行動することができる人工知能なのか、人間の知性の一部分のみを代替し、特定のタスクだけを処理する人工知能なのかの違いであると考えていただければわかりやすいでしょう。人工知能のもつ技術現時点で人工知能が持つ技術は下記の７点です。①画像認識②音声認識③自然言語処理④機械学習⑤ディープラーニング⑥ニューラルネットワーク⑦予測画像認識や音声認識は読んで字のごとく、示された画像や聞こえる音声を認識し、処理することができる技術になります。ちなみに、③の自然言語処理は音声認識と少し似ていますが、人間がしゃべる自然な言葉を機械で処理する技術です。続いて機械学習とは、コンピューターが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術を指します。人工知能において、この機械学習の技術が中核技術といっても過言ではないでしょう。ディープラーニングは『深層学習』ともいい、一つの問題に対して多くの視点から学習を進めていく技術になります。ディープラーニング技術を活用することで、想定外の問題にも少しずつ対応ができるようになってきているといいます。ディープラーニングについての詳しい解説は下記の記事をご覧ください。また、ニューラルネットワークとは人間の脳の構造を模した技術になります。ニューラルネットワークについての詳しい解説も下記の記事で行っております。そして、上記までにご紹介したこれらの技術を駆使して人工知能自体が未来を予測する『予測技術』もあります。この予測技術を活用することで、地震の予測や株価の予測、売り上げの予測などを行うことができるようになるとされています。まとめ本記事では『人工知能』における基礎知識について解説いたしました。人工知能とは基本的にAiと同様の意味を示すもので、人工知能の中にも弱いAi、強いAiなどのランクを示すものがあるということが分かったと思います。人間が人工知能に仕事をとられるのでは、と危惧している番組などもありますが、一つ言えるのは『強いAi』いわゆる汎用型の人工知能が実現しなければそれはまずありえないという点です。しかしながら、今後はこの強いAiの実現に向けて開発者は開発を進めていくと思われますので、人々は弱いAiを活用している時点で、人工知能に頼る分野、頼らない分野の棲み分けを行っていくことが重要になるでしょう。
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Aiの基礎知識
ディープラーニングとは一体何？ディープラーニングの基礎知識を解説！
近年ニュースやバラエティ番組などの話題として取り上げられる機会が多くなった『Ai（人工知能）』ですが、それとともに『ディープラーニング』という言葉も耳にすることが増えたという方も多いのではないでしょうか。Aiは人間のように動くことができるシステムだとぼんやりわかっていても、実際にAiが人間のように動くにはどのような技術が必要で、そしてそもそもディープラーニングは何なのかという点についてはよくわからないという方がほとんどであると思います。そこで本記事では『ディープラーニング』について詳しく基礎知識を解説いたしますのでディープラーニングという用語を理解すると同時にAiについての理解も同時に深めていってみてください。ディープラーニングとはディープラーニングとは直訳すると『深層学習』を示すもので、人間が手を加えなくてもコンピュータが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術のことです。例えば、耳の長いウサギのデータをAiに学習させ、Aiに『耳の長い動物はウサギだ』と覚えこませてしまうと、いざ耳が短いウサギや、耳が垂れているウサギなどを認識させた場合、Aiは『これはウサギではない』と思ってしまうのです。耳が短くても垂れていてもウサギであることには変わりませんので、これまでのAiでは通常の学習方法ですとこうしたエラーが発生しており、あまり普及してこなかったのが現実でした。しかし、近年になって、ディープラーニングの技術が登場したことで、いわゆるたくさんの情報をAiが自動的に学習し、数百種類のパターンを学習することで、どのような場合でも正確に『ウサギ』であると答えられるようになったということです。ディープラーニング技術がAiの再熱のきっかけになったといっても過言ではありません。ディープラーニングとAiは違う？では、Aiとディープラーニングが分けられている理由、そしてAiとディープラーニングは何が違うのかという点んについてです。AiとはArtificial Intelligenceの略で人工知能という意味を持ち、定義については確定したものがないですが多くのばあい人の知的な振る舞いを模倣したコンピューターと認識されています。一方ディープラーニングとはAiの学習方法の中の１技術であるといえ、Aiが人工知能全体を表すものであるとすれば、ディープラーニングはAiがより正確な情報を導き出すための技術であると説明すればわかりやすいでしょう。ディープラーニングの仕組みではディープラーニングはどういった仕組みなのかという点ですが、ディープラーニングは、人間の脳神経の構造を模倣した『ニューラルネットワーク』をベースにしています。ニューラルネットワークについての詳しい解説は上記の記事にて行っておりますのでここでは割愛いたします。ディープラーニングは長い間解決されていなかった単純な情報しか処理、表現できないという問題を解決するため、多層（ディープ）化するといった工夫がなされたものです。仕組みとしては、一つの問題に対して多角的な層からアプローチし、学習をするといったイメージで、ディープラーニングは学習の層を増やし複雑さに対応したおかげで分析精度が飛躍的に上がったのが特徴になります。ディープラーニングを利用したAiの例としては、『画像認識』や『音声認識』、『自然言語処理』等でディープラーニングでビッグデータを処理することでよりAiシステムに信頼性や正確性が出るとされています。これら3つの技術については下記の記事でも詳しく解説しておりますのでご覧ください。ディープラーニングの4つの手法そんなディープラーニングは4種類の手法に分けることができます。①ディープニューラルネットワーク②畳み込みネットワーク③再起型ニューラルネットワーク④オートエンコーダ①ディープニューラルネットワークディープニューラルネットワークとは、ニューラルネットワーク内の層が多層（ディープ）化されている仕組みになっています。ディープラーニング・ネットワークでは、各ノード層は、前の層から受けた出力を基にして新しく別の特徴一式でトレーニングします。ニューラルネットワーク内を進めば進むほど、ノードはさらに複雑な特徴を認識できるようになります。②畳み込みネットワークまた、畳み込みニューラルネットワークとは順伝播型人工ディープニューラルネットワークの一種です。尤も、この畳み込みという名前の由来二項演算という計算の一方法の名前から来ています。畳み込みニューラルネットワークは、従来のニューラルネットワークに新しい種類の層を導入し、異なる位置や大きさ、視点に対応する能力を向上させるように拡張されています。さらにネットワークは、数十から数百のより深い層を持つようになり、画像や音声、ゲームの盤面やその他の空間的なデータ構造の階層的なモデルを作ることができるようになりました。③再起型ニューラルネットワーク再起型ニューラルネットワークとは、時系列の情報に適した手法です。Aiにおいて学習データを蓄積するには過去のデータももちろん侮れません。再起型ニューラルネットワークでは過去と将来のデータの重要度をバランスよく保てるような仕組みを兼ね備えており、今の時点では関係はないが、将来のある時点では関係があるような情報までしっかりと把握できるというのが特徴です。④オートエンコーダ最後、オートエンコーダとはニューラルネットワークのうちの一つの手法で、入力されたデータに次元削減の処理をして、特徴抽出するるものです。つまりオートエンコーダは情報量を小さくした特徴表現を獲得するためにあり、小さくなっていた情報のなかにも特徴をつかむための重要な要素があるかもしれないわけで、その情報を圧縮していく過程をエンコーダと呼び、復元する過程をデコーダと呼びます。エンコーダは入力を低次元に表現することができ、デコーダは低次元から復元する能力を持ちます。まとめ本記事ではディープラーニングの基礎知識として、仕組みや手法などについて解説いたしました。Ai自体は1980年代から登場していた技術ですが、いまいち大量に学習することができなかったり学習データを処理する能力が弱かったりと正確な情報や思ったような情報が得られず、話題に上ったのも一瞬のうちで何度も忘れられてきました。Aiが登場したのはつい最近だと勘違いしてしまっている方も多いでしょう。しかし今回Aiが再度ブームとして注目されているのは『ディープラーニング』技術でもって、Ai本来の力がさらに発揮されると期待されているからです。Aiチョイスのコラムではディープラーニングを活用したAiシステムの事例等を多数ご紹介しておりますので他コラムもぜひご覧ください。
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Aiニュース
Ai搭載のセキュリティシステムでコロナ給付金を巡った詐欺を撲滅
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を受けて、政府は2020年5月1日から国民一人当たり10万円の特別給付金を配布を始めました。ただ、最近メールや電話などでこの給付金を巡った詐欺が多発しています。また、給付金の詐欺だけでなく、オレオレ詐欺なども近年非常に巧妙化してきており、いくらニュースや番組、その他ラジオなどで呼びかけられていても詐欺は後を絶ちません。このように、次々と新たな手法を駆使して行わる詐欺に対して身を守るには、どのような手法があるのかを把握し、どのような対策が取れるのかを考える必要があります。そこで本記事ではコロナ給付金を巡った詐欺、そしてネットを介した詐欺への対応策などをご紹介しながら、今後の詐欺撲滅に役立つAiセキュリティシステムまでをご紹介していきます。コロナ給付金を巡った詐欺についてコロナ給付金の支給が決定した時から注意喚起されていた事項ではありますが、やはりコロナ給付金を巡った詐欺が急増しています。まずはコロナ給付金にかかわる詐欺がどのような手法で行われているかというところから解説いたします。・本物のサイトそっくりの詐欺サイトそもそも、給付金の申請を行うにはオンライン上でマイナンバーなどを入力して申請するか、郵送で送られてくる書類を記入して返送するかの2択です。この、オンライン上での手続きを行うときのサイトとそっくりの詐欺サイトが存在しているといいます。それも、市区町村の公式サイトを模倣した偽サイトが確認されており、驚くのはリンク先まですべてが本物のサイトと同じ作りをしているのでぱっと見わかりにくいです。見た目での見極めは困難で、サイトのURLだけが唯一違うというものでした。この偽サイトで実害は報告されておりませんが、もし仮に本物だと思い込んでクレジットカード情報や口座情報などを入力してしまえば簡単に情報を抜き取られ、最悪の場合口座のお金をすべて使い込まれてしまうでしょう。給付金申請を装ったメールまた、携帯キャリアや公的機関を装って、『給付金の申請を窓口で行うと早く支給される』や『携帯キャリアの窓口で申請すると、携帯料金が免除される』などといったメールが届いている例があります。このメールに記載されているURLをクリックしてしまうと、いわゆるワンクリック詐欺として情報を抜き取られてしまったり、その先でクレジット情報などを入力してしまえばクレジットカードを悪用されてしまう可能性もありますので十分注意してください。公的機関を名乗る電話での詐欺オレオレ詐欺なども高齢者を狙った電話や訪問などで行われるというのは有名な話ですが、コロナの給付金を巡っても、電話などで個人情報を抜き取ろうとする詐欺が行われているようです。基本的にこうした給付金の申請を電話や訪問で行うことはありません。ネットを介した詐欺への対策とは実際、クレジットカードや口座の情報を抜き取る詐欺が巧妙化してきているのは、何を隠そう『ネットの発達』が魂胆にあると考えます。というのも、ネットであれば不特定多数の人に仕掛けられるのと、偽サイトを見る限り本物とほとんど変わらなければ訪問や電話よりも信憑性が高いと感じさせてしまうからです。では年々巧妙化しているネットを介した詐欺への防止対策はどのようなことがあげられるでしょうか。詐欺が起こるであろう場合は最初から注意喚起を今回のコロナ給付金もそうですが、給付金の配布が決まったその瞬間から詐欺の懸念がされておりました。にゅーすなどでも、『電話で確認をすることはない』や『偽サイトに注意してください』などの注意喚起が行われていたと思います。こうした情報に自分事と思って耳を傾け、頭に入れておくことが大切です。セミナーを開くまた、オレオレ詐欺なども同様ですが、『こうした事例がある』『詐欺に引っかかってしまうとこうなる』といった事例をもとにした公的機関によるセミナーを行うことも大切になってくるでしょう。特に、1人暮らしの高齢者にとっては、情報の入手量が若者よりも断然少ないということも考えられます。そうした時に高齢者などが情報弱者として詐欺の的として狙われやすくなってしまうのです。公民館や地域の集まりなど、高齢者が良く集まる場所などでセミナーを開くのも一つの防止対策となります。自己防衛能力を高める後は、自己防衛能力を高めることです。ニュースで見たから、自分の身にも起こりうるかもしれない、まずは知らない番号から電話がかかってきた、見知らぬアドレスからメールが来たとなれば詐欺を疑うようにするのもよいでしょう。コロナ給付金やその他詐欺はAiセキュリティシステムを導入とはいえ、ここまでに挙げたような事項を実際に行っていたり、気を付けていたりしていたとしても、実際に自分が当事者となったとき、わからない可能性ももちろんあります。特にネットを介した詐欺では『クレジットカードの不正利用がありました』や『コロナ給付金の申請期限が間近です。至急ご確認ください』といった不安をあおるような内容のメールが届いたとすれば、不安になり、記載されている電話番号やURLをすぐにクリックしてしまいたくなります。普段から気を付けていたとしてもいざとなると引っかかってしまうのが怖いところであり、巧妙化しているといわれている理由なのです。そこで様々な詐欺に引っかからないためにできる対策がAiによるセキュリティシステムの導入です。・Aiによる詐欺サイト検知とは詐欺サイトのURLは短期間で切り替わるようになっています。ですので引っかかった当時のURLを記録していたとしても後々そのURLにアクセスしても見ることができないといったことがおこってしまいます。その点、Aiによる機械学習で解析・検知を自動化できるシステムであれば、スピーディーに最新の詐欺サイトへの対応を可能にするのです。実際に、@nifty 詐欺ウォールでは『フィッシング対策協議会』提供の未知のフィッシング詐欺サイト検知状況を5日間、計測した数値は93.2％という高い検知結果を記録しています。まとめ本記事ではコロナ給付金をめぐった詐欺、そして普段から起こりうる詐欺をどのように回避すればよいかという視点から、Aiブロックシステムのご紹介を行いました。普段から気を付けていたとしても、やはりいつ自分の身に詐欺の危険が迫るかはわかりません。また、近親の高齢者が一人で住んでいるとなるとこうした詐欺の心配も倍増するでしょう。Aiシステムの導入は安価なモノもありますので、ぜひ導入し、詐欺の危険性や不安を解消してみてはいかがでしょうか。
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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。
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Aiニュース
Aiでできること、できないことまとめ
近年様々な業界での活用が話題になっているAiですが、実際Aiはどこまで人間の作業を替わることが可能で、どこからが不可能なのか、いまいちわからないという方もいらっしゃるのではないでしょうか。また、Aiがなんでもできるようになってしまうと、Aiに人間の仕事がとられてしまうのではと不安に思っている方も多いでしょう。当然、現段階でAiができることというのは限られています。本記事では、Aiが現段階でどこまで人間のように動くことができるのか、そして、できないこととの線引きはどこなのかという話題と合わせて、今後人間の仕事を奪っていく可能性はあるのかという点について言及してまいります。Aiでできることまずは、Aiでできることは大きく分けて下記の3種類に分類することができます。①画像認識②音声認識③言語処理ここからは、上記の分類別にAiができることについて見ていきましょう。①画像認識Aiができることとして、物体を判断する画像認識があげられます。その画像認識というのは、具体的には、カメラやセンサーなどの機械の目で見た物体や背景を人と同様、またはそれ以上のレベルで認識できます。どこに何があるのかを認識することができるAiの画像認識技術はどこに何があるのかを判断することができます。例えば、Aiを搭載したお掃除ロボットが、ゴミがある場所を認識して掃除をするといったような具合です。画像の解像度を上げることができる2つ目は、画像を認識して該当する画像の画質を高画質にすることができます。このような技術を応用すると、防犯カメラが撮影した低解像度の映像でも、犯人を推定することが容易になるでしょう。モノクロ画像のカラー化画像の画質を上げることと合わせて、モノクロ画像をカラー化することも可能です。例えば歴史的資料等をカラー化してより深い研究を行う際などに活用することができるでしょう。画像に映っている文字を活字化、音声化Aiの画像認識技術は画像に映っている文字を活字化したり音声化したりすることも可能です。多くの方が利用しているであろうソーシャルネットワークサービス、LINEでも画像の文字認識機能が搭載されておりますので、試してみてください。②音声認識続いて、音声認識についてです。音声認識の代表的な例ですと、iPhoneに搭載されているSiriなどではないでしょうか。また、アレクサやグーグルホームなどもAiの音声認識技術として話題になりました。ここからは具体例について解説していきます。言葉を聞き取り、議事録を作ることができる例えば、会議などをおこなった際、発言のメモ・録音し、議事録を作成するという作業というのはとても手間がかかってしまいます。そこでAiの音声認識技術を活用して、録音したデータやリアルタイムの会議をもとに議事録を作らせることで、簡単に資料を作ることができるようになるでしょう。実際にNTTは、複数人の音を聞き分けてリアルタイムに議事録を作成する人工知能を開発。また、徳島では議会の議事録をAI（人工知能）が取る実験をしています。音の違いを聞き分けることができる現在海外では、わずかな異音から機械の不調を察知するAI（人工知能）の開発が進んでいます。人間の聞こえないような音域も聞き取り、工場設備や自動車運転などの機器故障を判定。そうすることで、故障や定期メンテナンスによる作業ロスを避けて、効率的な設備運用が実現でるようになりました。ピアノなどの調律などもAiがわずかな音の違いを認識することでより正確に行うことができるようになるでしょう。音声を聞いて、家電を動かすことができる近年、アレクサやグーグルホームなどと連携したAi家電が増えてきており、アレクサなどに対して『家電の電源を入れて』というと、家電の電源をONにしてくれる機能などもあります。言葉を認識することで、人間のように手伝いをしてくれることができるということです。③言語処理最後、Aiにできることは言語処理です。先ほどの音声認識と若干似ている点があるかもしれませんが、ここでいう言語処理とは現在の人間と同様に、Ai自身も言葉を操り、複雑な操作をせずとも対話によってコミュニケーションをとり行動に移すということを指しています。Aiがお客様対応を行うAiチャットボットという言葉を聞いたことあるという方も多いかと思いますが、チャット上にAiを搭載することで、お客さま対応等をAiが行い、コミュニケーションをとることができるようになります。下記記事でご紹介している『Ai女子高生りんなちゃん』もこの例と同じです。Aiにできないことでは、逆にAiにできないこととはどんなことがあげられるでしょう。クリエイティビティなことAiが人間のように動くことができるのは、人間がAiに対して大量の学習データを読み込ませているからなのです。その学習データをもとに、Aiは人間と同様の動きができるような仕組みになっています。つまり、学習データがなければ何もできないということです。Aiも機械ですから０から１を作り出すことはできません。Aiは学習データを元に未来を予測する事は可能ですが、全く新しい物を作り出したりする事は人間にしかできないということです。率先して行動をおこすこと前述にもあるように、Aiは人間に学習データをもらわなければ行動を起したりすることはできませんから、人間より先に、率先して何かを行う高いコミュニケーション能力や能動性はありません。例えば会社を起業したり、リーダーシップを持って人間の上に立つということはまだないといえるでしょう。Aiは人間の仕事を奪うのかここまで、Aiができること、できないことについて解説しまいりました。Aiが画像を認識したり音声を認識したりして、人間とコミュニケーションをとることができているのは、人間が与えた大量のデータを学習したからなのです。ですから、現時点では、Aiにできることが限られています。ただ、今後Aiの技術が進歩して、Ai自身が自分で学習データを収集し、学習するようになってしまえば、人間と同じ、いや、それ以上の知能を持つようになる可能性もあるかもしれません。そうすると、現段階ではAiは能動的に動く能力はないものの、今後は能動的に動くことができるようになり、人間を指示する立場へとのし上がってくる未来もあるでしょう。このままAiの進歩が進むと、最悪の場合、人間の仕事を奪ってしまうケースもあるということです。それを防ぐためにも、Aiと人間はうまく共存しながら、Aiに任せるべきところ、人間が行うべきところの分別をつけてAiを導入していくことが大切になります。まとめ本記事では、Aiにできること、できないことと合わせてAiと共存する未来について言及してまいりました。Aiにできることは現在まだ限られているものの、最近では5Gなどの通信ネットワークも更に快適になったことで、Aiと通信技術を組み合わせた遠隔操作などが出てくることで、Aiにできることがますます増えていく可能性ももちろんあります。今後、人々はAiを利用するとき、人間がすべきこと、Aiに任せるべきところの仕分けをきちんとし、分別をしっかりつけていくことが大切になるでしょう。AiチョイスではAiに関する様々なコラムを随時更新しております。Aiについてご興味のある方はぜひ今後のコラムもご覧ください。
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Aiトレンド・特集
コロナ対策抜群！ソーシャルディスタンスを死守するAiシステム
現在、コロナウイルスの感染拡大防止対策のため、人と人との社会的距離をたもつ『ソーシャルディスタンス』や『密集』『密接』『密閉』の”3密”を回避した行動をすることなどが求められています。スーパーなどに買いものに行った際も、レジの並ぶ場所にとまれマークのような『足のマーク』がテープで貼られていたりする場面に出会ったことがある方もいらっしゃるのではないでしょうか。ワクチンなどがまだ開発されていない現時点では、ソーシャルディスタンスや3密を守ることが新型コロナウイルスの直接的な感染防止対策につながるとされています。そうした中、密接度や密集度、群衆人数をリアルタイムに計測を行う映像解析Aiシステムが開発され、販売され始めました。同Aiシステムはどのようにコロナウイルス対策に貢献できるのでしょうか。人流統計を行うAiシステム株式会社Ridge-i（リッジアイ）は5月1日、人と人との距離、密集度合、群衆の人流統計を行う映像解析Aiシステムの開発を発表し、法人や自治体などを対象に、同ソリューションの申し込み受け付けを開始しました。リッジアイが開発した同Aiシステムは、ネットワークカメラの映像を解析し、密接度や密集度、群衆人数をリアルタイムに計測できるのが特徴です。ソーシャルディスタンスや3密の回避に役立てる前述のように、コロナウイルスの感染拡大防止対策として、ソーシャルディスタンスや3密の回避などが求められており、これらを守ることである程度の感染防止を見込むことができるとされています。同Aiシステムは、コロナウイルスの感染拡大抑止に有効とされるソーシャルディスタンスや3密における密集・密接の度合いをネットワークカメラの映像とAiを活用して解析することができ、かつこの解析データをもとに、回避をうながすツールとして利用することができます。というのも、プレスリリースによると同Aiシステムはソーシャルディスタンスや3密を回避すべき場所に設置したネットワークカメラを利用するため、屋内外問わず制度の高い解析ができるとのことで、密接アラートや、密度推定機能を活用してソーシャルディスタンスなどを守るよう促すことが出るようになります。通行人の解析で外出自粛要請の効果を統計更に、コロナウイルス感染防止対策により外出自粛の要請が出ているわけですが、こうした外出自粛の要請がしっかりと守られているかどうかを統計するAiシステムもあります。それが、Intelligence Design株式会社が開発した『IDEA counter』です。Intelligence Design株式会社の調査結果によれば、小池百合子知事による外出自粛要請後の原宿における週末1日あたりの通行者数は、2月の通行者と比較して10％台まで減少したということが同Aiシステムで明らかになったといいます。このようなAiシステムを活用して、ソーシャルディスタンスや3密の回避を推進したり、外出自粛の呼びかけを効果的に行ったりすることができるようになります。人流統計Aiシステムのアフターコロナでの活用方法とはいえ、こうしたAiシステムは一見コロナウイルス感染防止対策としてしか利用できないと思われがちです。しかし、人の流れや混雑状況などをリアルタイムで把握できるAiシステムは、コロナウイルスの収束後もマーケティングに活用することができます。混雑状況の把握これからはワクチンが開発されるまで、外出自粛や緩和などを繰り返すというような施策を段階的に行っていくことが予想されています。混雑している場所や、これから混雑するであろうばしょなどをAiが分析し、アラートを流すことで、管理者は混雑しないよう施策を打つことができます。また、アフターコロナでは混雑状況などをリアルタイムに把握することで、日々の統計を可視化し、マーケティング戦略に活用することができるようになります。時系列通行者測定機能の活用また、時系列ごとに通行者の測定を行うことで、時間帯ごとの来客者の年齢層も知ることができます。そうすると、時間帯ごとにお勧めの商品のポスターを張り替えたり、例えばファッション専門店であればマネキンの服を着せ変えたりすることができるようになるわけです。年齢によって求めているものや、興味をひくものはもちろん違いますから、ターゲットを絞った戦略を打つことができるようになり、より訴求力を高めることができるようになります。Aiを導入したいときに利用できる補助金ただ、こうしたコロナウイルスの感染拡大は数か月で収束するわけではなく、長期戦であるという見方が多いようです。そうした時に、より安全に営業、経営を行うにはソーシャルディスタンスや3密の回避を推進するAiシステムを導入するのも一つの手です。さらにそれらのAiシステムはコロナウイルス対策だけでなく、アフターコロナでもマーケティング戦略として活用することができますので、一時的なモノでもありません。そこで、Aiを導入したいときに利用できる補助金についてご紹介します。IT導入補助金IT導入補助金とは、AiなどのITサービスを導入するときに利用できる補助金制度です。対象事業者中小企業・小規模事業者等（飲食、宿泊、卸・小売、運輸、医療、介護、保育等のサービス業の他、製造業や建設業等も対象）補助対象経費ソフトウエア費、導入関連費等補助金の上限額・下限額・補助率 30万～450万円 補助率 1/2以下受付期間は5月11日からとなっており、おそらく予算到達次第申請受付終了という形になるかと思いますので注意してください。詳しくはこちらまとめ本記事ではコロナウイルス感染防止対策でソーシャルディスタンスや3密の回避の推進において利用できるAiシステムについて、また、Aiシステムを導入するときに利用できる補助金制度について解説いたしました。人々の健康を守るには、一人一人の注意はもちろん大切ですが、Aiなどで精密に分析して確実にウイルス感染を防止していくことで安全に過ごすことができるようになる場合ももちろんあります。また、コロナウイルス対策にとどまらず、アフターコロナでも混雑状況の把握やターゲット層の解析などにも役立てることができますので、ぜひ補助金などを有効活用してAiシステムを導入してみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
おうち時間を楽しくするAiスマートスピーカー5選！
現在世界中が新型コロナウイルスの感染予防対策のために、政府から外出自粛を要請されるなど、自宅から出られない生活を送っています。お子様のいらっしゃるご自宅であれば、勉強もしつつ、暇になりすぎないように親御さん方は注意をしていきたいところでしょう。そこで、今回はおうち時間を楽しくする、Aiスマートスピーカーを5点ご紹介いたします。AiスマートスピーカーとはそもそもAiスマートスピーカーとは、対話型の音声操作に応じたAiアシスタントが利用可能なスピーカーでAiスピーカーとも呼ばれます。現在多くの人がインターネットを介して音楽鑑賞や調べもの、買い物といったサービスを利用しておりますが、Aiスマートスピーカーでは、そうしたサービスをPCやスマホなどを介することなく、『音声』のみで操作できるというものです。特に近年では、スマホにも搭載されており、ちょっとした操作や調べものに対して画面をタッチしたりキーボードをたたいたりするよりも早く手軽に操作を行えるというメリットがあります。iPhoneに搭載されている『Siri』などもその一つとしてあげられるでしょう。AiスマートスピーカーでできることAiスマートスピーカーは主にこちらから話しかけることで様々なアクションを実行できます。可能なアクションは、検索エンジンを用いた調べ物、ニュースの読み上げ、音楽や動画の再生、家電の操作、ちょっとした雑談まで、様々なことに対応することが可能です。ここからはAiスマートスピーカーでできることを詳しく見ていきましょう。・ニュースや音楽を聴くAiスマートスピーカーに向かって、「ニュースを読んで」とお願いすれば、その日のニュースを読み上げることができます。また、「クラシック音楽を流して」と言えば、音楽配信サービスから適したプレイリストを探してきて再生してくれ、中にはインターネットラジオに対応するスピーカーもあります。・家電を操作するスマートスピーカーと連動した家電を操作することも可能です。例えば、「電気をけして」「エアコンを〇℃でつけて」などで、電源のオンオフなど、音声で家電に命令をすることができます。・メモなどを入力する「牛乳をショッピングリストに追加」などとお願いすれば、クラウド上の買い物リストに項目を追加することができます。買わなければいけないもの、やらなければいけないことなどを思いついたら、忘れないうちにすぐにスマートスピーカーにお願いして追加しておくことができます。・調べものをするまた、Aiスマートスピーカーにむかって「今日の天気は？」と聞くと、Aiスマートスピーカーは『今日の○○市の天気は▼▼です』というように、応答してくれます。多くのスマートスピーカーが検索エンジンと連動しているので、お子様の調べものなども、スマホを使わずに簡単に行うことができます。おうち時間を楽しくするAiスマートスピーカーこのように、Aiスマートスピーカーは、まるで人間と話しているかのように、応答してくれます。ですので、例えばお子様が自宅で勉強をしているときに、お母さんは料理の支度で手が離せないといったときに、お子様はスマートスピーカーを使って調べものをしたり、音楽を聴いて遊んだりすることができるのです。ここからは、人気のスマートスピーカーを5点、紹介していきます。・Google Home Miniまずは、『OK、グーグル！』でおなじみのGoogle Home Miniです。検索エンジン、グーグルに連動しているのはもちろんのこと、Chromecastと連携すれば、音声コマンドを使って番組や映画をテレビにストリーミングすることもできます。値段は6600円程度。お家時間を有意義にしてくれるアイテムです。・SONY ＬＦ－Ｓ５０ＧＬＣSONYが提供するスマートスピーカーです。スマートスピーカー自体に時刻が表示されているおしゃれなディスプレイに、お部屋の雰囲気を壊したくないというかたにも安心できそうです。また、こちらもグーグルと連動しており、『OK、グーグル！』と声をかけて操作を行うことができます。さらにはSONYならではの３６０°サウンドで高音質のサウンドで音楽を聴くこともできます。音楽をかけながら家事をしたいという方も、携帯で流したり、イヤホンをしたりするよりも開放的で良いかもしれませんね。・Amazon EchoAmazonが開発したスマートスピーカーで、最初のモデルは2014年11月に発売されました。スマートスピーカーが続々と登場する現在の状況の引き金となった存在です。AmazonによるAiアシスタント、「Alexa」に対応し、人間の音声を認識します。また、Echoで使用可能なAmazon独自のサービスとして、音楽ストリーミングサービス「Amazon Music Unlimited」も利用することができ、Echoユーザーなら月額380円で利用できます。・LINE Clova WAVEメッセージングアプリでおなじみのLINEが開発したAi「Clova」に対応するスマートスピーカーです。「天気予報」や「占い」のほか、LINEでメッセージを送ったり、送られてきたメッセージを読み上げることも可能です。同社の定額音楽配信サービス「LINE MUSIC」とも連携しているため、LINEMUSICの音楽をスピーカーで聞くことができます。更に他のスマートスピーカーにはない特徴として、赤外線機能が挙げられます。赤外線リモコンに対応したテレビやエアコンなどを音声で操作することができます。バッテリーを内蔵しているので、家の中である程度自由に動かして使うことも可能です。・ClazioClazioはタッチパネルを搭載したスマートスピーカ―です。AlexaとOK GoogleなどのAIアシストにも対応し、BluetoothやWiFi機能付きの高品質スピーカーであり、音声コントロールとタッチパネル技術にって快適なエンターテインメント環境を手に入れることができます。タッチパネル式のため、充電の持ちがよくなさそうなイメージもありますが、1回のフルチャージで6時間の音楽再生/2.5時間のビデオ再生が可能であり、もちろん充電しながらの使用もできます。まとめいかがでしたでしょうか。今回は、おうち時間を快適にするAiスマートスピーカーについて解説いたしました。コロナウイルスの影響による外出自粛で、自宅でできることなどを探している方も多いでしょう。Aiスマートスピーカーを使って、楽しく過ごしながら、このコロナウイルスとの闘いを乗り越えてい行きたいところです。Aiチョイスでは最新のAi技術にかんするコラムを随時更新しています。ご自宅での暇つぶし、知識集めにぜひご利用ください。
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Aiトレンド・特集
Aiが翻訳精度を各段に改善！海外旅行はAiにお任せしよう
今や、何をするにもどこへ行ってもAiが活躍する時代です。チャットボットをはじめ、スマート家電やAi搭載グッズを多々目にすることがあります。そんな中、今注目を浴びているのがAiを使った翻訳機(または翻訳アプリ)です。これからの時代、海外旅行でたくさんの思い出作りには言葉が欠かせません。そんなときには最適なAiをお連れしたいですよね。今回は、Ai翻訳にどんなことができるのかを解説していきます。翻訳って、今の時代どのくらい必要？ 例えば、海外の方が日本へ来て道案内をお願いされたとします。英語を深く勉強していたり、資格として活かせるスキルを持っている人なら、さほど困らないかもしれません。でも、まったく英語を話せないとしたら…お互いに困ってしまいますよね？さらに、この数年間は東京オリンピックの開催を目前にしているため、海外の観光客の方が増えている傾向にあります。このことから、翻訳は現代に必要不可欠なものとなってきています。翻訳が必要なら、まずどこから始めるか いちばん手軽に始められるのは、やっぱりスマートフォンの翻訳アプリからではないでしょうか。誰もが操作に慣れていて毎日持ち歩くスマートフォンなら、とっさの英会話になった場合でもあたふたすることは少ないと思います。実際に、翻訳機能を備えたアプリは現在だけでも50種類以上出ています。その中でもダントツは『Google翻訳』や『Microsoft翻訳』です。詳しくは後ほど紹介しますが、こういったアプリのほとんどが”文字入力”や”音声入力”に対応していて、読めなかったり書けないと言った問題もすばやく解決してくれます。ではAi翻訳とはどんなものを言うのか Ai翻訳とは、Aiつまり人工知能が学習したことから分析して結果＝翻訳を出す機能のことです。でも実はAi翻訳の登場は1980年代と早い時期からでした。時代が進むとともに日々進化を遂げて今の形にまでなったAi翻訳ですが、現代のAi翻訳を簡単にいうと『人工知能だからより人間に近い答え』が出せるのです。Aiにはディープラーニング(深層学習)という人間で言うところの思考回路のようなものがあります。これを様々な場面で駆使するものがAi機能なのです。つまり、Ai翻訳の機能として人間が会話しやすいように作り出される翻訳の答え、といったところですね。翻訳機能って、どこまで自然？ 例えば、ウェブ上の検索に翻訳をかけてみると、なかなか不自然な回答がくることもよくあります。しかし、その翻訳文章の自然さは昔と違いかなり向上しています。これは、Ai技術の発達でもありますが、そのベースとなる部分が学習・分析を繰り返してきた結果として、今のAiに組み込まれています。さらに専門用語にも対応しているため、様々な場面において多言語コミュニケーションが可能になります。そこへ、また学習・分析を繰り返していけるため今後のAi翻訳はさらに向上していくと予想されます。翻訳アプリのおすすめ3選 スマートフォンにひとつは入れておきたい翻訳アプリですが、どこから選んでいいものか悩みますよね。そんな方向けに、目的別にした翻訳アプリをご紹介します。『Google翻訳』こちらは、初心者でもわかりやすいおなじみのGoogleです。対応言語は100種類以上揃っていて、さらにテキストであればコピーとペーストだけでも翻訳できてしまう優れものです。また、カメラで撮影した紙ベースの文章もしっかりとらえてくれます。『Microsoft翻訳』海外旅行には、こちらのアプリがおすすめです。その国の挨拶や旅行先で役立つ注文の英文など、すばやく翻訳してくれます。さらに、使う国の言語をダウンロードしておけばオフラインでも使用可能なのです。『Papago AI通訳・翻訳』雑音の中でもぱっと翻訳してくれるのが、こちらのアプリです。翻訳速度も速いので、実際の会話にはかなり役立ちそうですね。多言語の会話だけでなく、自分で語学の勉強をしたいという方にも使いやすいアプリではないでしょうか。翻訳アプリ以外には、どんなものがある？ ここまでは翻訳アプリをご紹介してきましたが、まだまだあります。翻訳機能だけを備えたいわゆる『翻訳機』ですが、ここ最近ではかなりの種類が登場してきました。もちろん翻訳機にもAi搭載型が出ています。その中でも人気なのが『Langogo』という機種。こちらは、録音や翻訳はもちろん文字に起こすこと、さらに通信機能も兼ね備えています。海外旅行に持っていくなら、軽くて持ち運びに便利な小さめタイプが良いですよね。コンパクトなのに機能性がばっちりなところで、最適なものです。まとめAi翻訳が常にあれば、どこでもどんな場面でも多言語コミュニケーションを楽しむことが可能です。これからAiは、もっと向上していくでしょう。その中で、自分に最適なAi翻訳を見つけて、様々な人とかかわっていくのも素敵なことですよね。