業種・業態「教育・スクール」の記事一覧
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Aiトレンド・特集
チャットボットとは？チャットボットのメリットと導入するときのポイント
みなさんはウェブサイトなどを閲覧しているときに「画面の端にチャットを入力するポップアップが出てきた」という経験はありませんか？あれは「チャットボット」と言って、私たちがチャットで入力した質問に対して、Aiオペレーターが自動応答してくれるサービスです。テクノロジーの発展とともに日々進化を続けているAiの技術ですが、近ごろでは様々な商品やサービスに導入され、私たちの暮らしに広く溶け込むようになりました。その中のひとつが、このチャットボットです。今回は、チャットボットの概要から、チャットボットをビジネスやサイト運営に活用する上でのメリットとポイントについて、わかりやすくご紹介していきます。チャットボットとはチャットボットとは、その名のとおり「チャット（＝対話）」と「ボット（＝ロボット）」を掛け合わせたツールのことで、狭義には人間が入力した文字に対して、広義には発言した音声に対して、自動的に回答を行うAiサービスの総称になります。最近では様々な企業でチャットボットサービスが提供されています。有名なところで言えば、Appleの開発するiPhone搭載の「Siri」や、AmazonのAiスピーカーに内蔵されている「Alexa」などもチャットボットのひとつであり、みなさんも一度は耳にしたことがある、または使ったことがあるという方が多いのではないでしょうか。チャットボットの5つのメリット前述したとおり、チャットボットとは人間の投げかけた質問に対して、Aiが自動で応答してくれる便利なサービスですが、ビジネスの現場で運用する際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、サイト運営におけるチャットボットの導入メリットと、そのポイントについて解説していきます。カスタマーサポートの業務効率化コールセンターなどで実際によくあるものとしては、契約中の顧客に対するサポート業務が日々の業務を圧迫しているという事例です。特に中小規模の場合は、新規顧客の獲得業務とカスタマーサポート業務を分業せずに兼任している場合も多く、担当者の業務を圧迫していることが懸念されます。そんなときに役立つのが、チャットボットを利用したカスタマーサポートです。参照：SoftBank上記はソフトバンク公式サイトのチャットサポート画面になりますが、請求料金の確認や契約プランの変更などもワンストップでウェブ完結させることができるため、現場の業務負荷を最小限に抑えるとともに、生産性の向上も見込むことができます。・顧客との接点の増加電話やメールを用いた問い合わせと比較した場合、チャットの最大の利点のひとつに「心理的なハードルの低減」が挙げられます。みなさんも何かの商品を購入する際に、「ちょっとだけ気にはなるけれど、わざわざ電話やメールで問い合わせまでするのは面倒」と感じる場面がありますよね。特に、LINEやSNSなどのチャットに慣れ親しんだ若年層がターゲットとなるサービスの場合には、私たちが想像している以上に、電話やメールそのものに対してのストレスケアをサイト設計段階から意識しなければなりません。参照：総務省上図は2017年までの各媒体別（＝電話、SNS、メール）のコミュニケーション手段の推移（＝総務省調べ）です。この調べによると10代～20代の若年層は、そのほとんどがLINEやSNSでの連絡が中心となっており、電話やメールの積極的な利用者はほとんどいないことがわかります。サイト上にチャットボットを設置し、問い合わせへの心理的なハードルを低下させることで、今まで眠っていた新規顧客との接点の増加につなげることができます。・Web上からの流入を見込むことができるサービスサイトにチャットボットのサービスが組み込まれていることで、疑問点や不安解消の解決手段があるという点が強みにもなるでしょう。こうしたサービスがあることを認知させることで、ユーザーの次回以降のアクセスにつなげることも大いに期待できるはずです。・新規顧客の獲得直接電話をしたり対面で時間を費やして相談するよりも、手軽に問い合わせができるチャットボット。ユーザーにとって手っ取り早く問題を解決できるため、サービス購入や契約にもつながる可能性が高まります。チャットツールに慣れ親しんだ若い世代を中心に、これまで獲得できなかった層を新規顧客として獲得する手段としても有効でしょう。・Aiによるユーザーのニーズ分析チャットボットサービスは主に、Ai搭載型のサービスとシナリオ型（＝Ai非搭載型）のサービスの大きく分けて二種類が存在します。特に注目したいAi搭載型は、顧客との対話記録をデータベースに蓄積するため、対話の回数を重ねるごとに回答精度が上がったり、ユーザーの入力した質問からニーズを自動的に分析してくれたりと、サービスの改善や新商品の開発などのマーケティング分野において、大きな力を発揮してくれます。チャットボットを導入するときのポイント「運用コストが安いものを選ぶ」チャットボットを導入するときに気になるのは、やはり運用コストの面なのではないでしょうか。回答精度や機能性などによって価格帯はバラバラですが、初めて利用する場合には初期費用無料のサービスをオススメします。もし、思っていたような成果が出なかったとしても、リスクを最小限に抑えられますし、お試しキャンペーンなどを実施しているサービスもありますので、とりあえず使ってから判断したいという方にオススメです。「目的に合わせた機能性で選ぶ」先ほども述べたとおり、チャットボットにはAi搭載型とシナリオ型の二種類が存在します。Ai搭載型はデータの収集までにある程度の時間がかかる点と、運用コストが高いサービスが多い点がデメリットとして挙げられますが、回答の精度が正確で幅広い質問に回答することができます。対してシナリオ型は、人間があらかじめ設定しておいたシナリオに沿って回答する仕組みです。自由な受け答えはできませんが、比較的リーズナブルに運用できますので、質問や顧客対応の種類が限られている場合に有効でしょう。まとめサービスサイトや独自のメディア運営において陥りがちなのが、閲覧はされているもののなかなかコンバージョンが上がらない、という問題です。チャットボットを導入することで、気軽に資料請求できる環境構築が可能になるため、途中離脱を抑えながら問い合わせ数の増加などのコンバージョン改善が期待できるでしょう。本サイトでも成果報酬型チャットボットサービス「コンバージョンあがるくん」をはじめとした便利で効率化をはかれるサービスを様々ご紹介しています。問い合わせ獲得時のみに料金が発生する仕組みの安心できるサービスとなっていますので、是非一度、チェックしてみてはいかがでしょうか。
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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トレンド・特集
Aiの顔認証は身近なところで楽しく利用できる！Ai顔認証を利用したおすすめアプリとは
顔認証技術といえば、iPhoneなどの顔認証ロック解除などで、顔認証=セキュリティ強化システムというイメージをお持ちの方も少なくないのではないでしょうか。確かに顔認証は防犯セキュリティ面で有効で、様々な業界で注目されているAi技術の一つでもあります。しかし、そんな顔認証はセキュリティシステムだけではなく、日常的な遊びで利用できるものもあるのです。Aiを身近に活用できるので、日常生活の中で気軽に楽しむことができるでしょう。本記事で、Ai顔認証を利用したおすすめアプリをご紹介していきますので、隙間時間やお家時間にぜひ試してみて下さい。Aiの顔認証はセキュリティだけじゃない！前述にもあるように、Aiの顔認証はスマホやスマートロックなどのセキュリティシステムの印象が強い方も多く、Aiの顔認証をセキュリティシステム以外で知らないという方も少なくないのではないでしょうか。しかし近年では、Aiの顔認証はSNSから美容まで様々な場面で利用されてきています。これから例に挙げるアプリについては後程詳しく解説しますが、例えば、SNSでのエンターテイメント分野では、顔認証で年齢診断をすることができたり、芸能人とのそっくりさんを診断できたりするアプリなどです。また、美容業界においては、Aiの顔認証で個々にピッタリのメイクを提案したり、肌年齢を診断することができたりします。あくまでもこれらは一例ですが、他にもECサイトや医学分野などでも幅広い分野で活用されているのがこのAi顔認証なのです。Aiの顔認証をつかったおすすめアプリそれでは、ここからは誰でも簡単に利用できるAiの顔認証を使ったおすすめアプリについて解説していきます。『SNOW』のAi年齢診断若者であれば一度は利用したことがあるであろう、画像加工アプリSNOWです。上記の記事でも詳しく解説しておりますが、SNOWの年齢診断は実はAiが行っています。自撮りをするようにカメラに向かい、シャッターを切ると、Aiが診断した見た目年齢が表示されるというものです。若者の間では自撮りアプリとして、SNOWをはじめ、B612なども利用されているかと思いますが、B612にも同様に年齢診断ができるものがあります。それも、SNOWのシステムと同様のものです。ただ、SNOWなどの年齢診断は画面に映った顔を診断しますので、肌加工やしわ加工がいずれも加工力が大きくなっていれば、実年齢よりもずっと若く診断されることもあります。若く診断されたいという方はぜひ試してみてください。Aiが似ている有名人を診断する『そっくりさん』つづいて、Aiが似ている芸能人を診断するアプリ『そっくりさん』です。『芸能人の〇〇さんに似ているよ』といわれても、いまいちピンとこなかったり、本当に似ているのかなと思ったりした経験がある方もいらっしゃるでしょう。そっくりさんではAiの顔認証を利用してカメラに撮影した人物の顔が有名人や芸能人にどのくらい似ているのかというのを％で診断することができます。しかし、これもSNOWと同様で映った写真から診断しますので、表情などによっても診断される人物が異なるようになっているようです。そのため、撮影時の角度を変えたり、変な顔を作って撮影すると診断結果が変わるため何度も楽しめる顔認証を使ったアプリといえます。友達と試してみて、SNS等にアップしても楽しいのではないでしょうか。Aiが紫外線予防をしてくれる『QSun』つづいて、診断だけでなく実用的に利用できるのが『Qsun』です。Qsunは紫外線予防を目的としたAi顔認証を使ったアプリで、15分ごとの紫外線を予測したり、紫外線対策のアドバイスなどをもらうことができます。顔認証は『Qsunスキンアナライザー』で利用されており、紫外線を受けたことで現在のお肌がどうなっているかなどを分析してくれるものです。肌の状態を把握したうえで、効果的な紫外線対策に取り組むことができるようになります。・スマホでスキンケア『FACE LOG』また、先ほどの紫外線対策アプリ同様、スマホのカメラで簡単に肌解析ができる『FACE LOG』というアプリもあります。しわやシミ、くま、毛穴などから、肌年齢を分析し、スコア化してくれるので、日々のスキンケアに役立てることができるでしょう。特に、学生さんなどあまりエステに行く時間やお金がないという方はスマホで簡単にAi診断ができるので非常に便利です。Aiの顔認証が身近なところで利用されているその他の例他にもエンタメの分野では、ライブ会場での本人確認に関しても顔認証技術が取り入れられることが増えてきました。これはチケット購入時に自身の写真を登録しておき、会場入口のカメラで本人確認する仕組みです。ライブ会場では、数万人規模の観客入場を短時間でスムーズに行うという課題もありますが、本人確認を厳格化することで、チケットの高額転売を防ぐことに期待がもたれているのです。すでに実施も本格化しており、たとえば宇多田ヒカルさんのライブでの導入が話題になりましたし、そのほかB’zやMr.Children、ももいろクローバーZ、EXILEグループなどがライブで顔認証を導入するなど、活用が広がってきています。他にも、自宅などのスマートロックに顔認証システムが導入されているなど、こうしてみると、意外にも身近なところでAiの顔認証が使われているということがわかるのではないでしょうか。まとめ本記事では、身近な場面で利用されているAiの顔認証について解説いたしました。アプリで簡単に試すことができるものの中には、日常生活を充実させるものや、楽しくさせるもの等が満載です。実際に、FACE LOGを利用してみましたが、日々の肌の手入れの助言やこれまでの履歴なども確認できたりするので、スキンケアが楽しくなりそうです。特に現在は新型コロナウイルスの影響で外出ができないという方も多いかと思いますので、Aiの顔認証システムを使った様々なアプリで、お家時間を有効的に過ご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トレンド・特集
Aiと人間の学習方法の違いはある？Aiはいつ人間を超えるのか
近年テレビ番組などでも『Ai』が多く取り上げられるようになり、中には『Aiはいつか人間の知能を超える』、『人間の仕事を奪う』などと不安をあおるような内容もあります。しかし、実際にAiの知能が現在どのくらいで、あとどのくらいでAiが人間の知能を超えるのかという点についてはわからないという方がほとんどであるはずです。人間が作り出したロボットが人間の知能を超えるなどということは本当にあり得るのでしょうか。本記事では、Aiと人間の学習方法の共通点やAiと人間の違いなどを解説したうえで、Aiがいつか人間をこえるときが来るのかという点について言及してまいります。Aiと人間における『学習』の違いとはAiはビッグデータを取り込むことでそれを学習材料とし、学習していくとされています。人間も本や教科書、経験の中で得たものを踏まえて学習していくという点については同様のように思えるでしょう。では、Aiと人間の学習方法の違いとはどのような事項があげられるのか下記に解説していきます。Aiにおける学習について前述にもあるようにAiと人間の学習方法といえば、双方とも基本的にデータ(記憶)や経験から学習していくという構造に関してはどちらも同じです。しかし、Aiは学習をすることにおいて『何かを果たす』『何かを得る』などの目的を持っています。たとえるならば、Aiをゲームに利用したケースで、この時Aiは『ゲームに勝つ』『ゲームをクリアする』などといったことを目的としていると考えられるでしょう。Aiは学習したデータをもとに都度戦略をとりながら『目的を果たす』ということだけに学習データを利用するので人間と違い、余計な邪念などが入りません。Aiは機械であり、あくまでも機械的にしか動くことができないということです。人間における学習について一方、人間には『感情』というものがあります。学習の過程において『つらい』『いやだ』などと感じて学習の効率が落ちたり、Aiのように一度に多くのデータを取り込むことはできなかったりするといった点がAiとの相違点です。また、こちらもAiの例と合わせてゲームで例えますと、人間の場合相手との対戦時、相手に勝つために普段とは違う戦略をとったり、緊張して最高のパフォーマンスができない場合も考えられるのです。それは人間にある『感情』という概念が邪魔するのであって、その点Aiは淡々と学習し、学習したことを淡々とこなすことができるのでそこに学習したこと以外のことは存在していません。このように、学習の過程は同じであっても、人間の場合は感情がありますので学習データを取り込むスピードや、取り込んだデータを出す力、保存する力は圧倒的にAiのほうが有利であるという点が、双方の『学習』における相違点であるといえるでしょう。Aiと人間の学習方法の共通点一方、Aiと人間の学習方法には共通点もあります。特に、Aiの学習方法の一つに『ディープラーニング』という技術があるのを聞いたことがある方もいらっしゃるかもしれませんが、このディープラーニングこそ、人間の脳の神経ネットワークを模倣して作られたものになるのです。また、ディープラーニングの仕組みを単純化してプログラミングしたものはニューラルネットワークと呼ばれています。ディープラーニングやニューラルネットワーク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。人間は、経験なども学習データとして取り込むことができます。例えば、道を歩いていて『こちらの道が近いかもしれない』といって試してみた道が、意外にも近道であったり、他の道とつながっていることを発見することができたりすることがありますよね。しかし、Aiの場合は学習したデータをもとにしか実践することができませんので、『こっちの道は間違いだ』と認識してしまうわけです。要は、人間には自分で学習していく力があるが、Aiには自分で学習していく力がなかったということです。これを改善し、Ai自身も自分で学習し、判断ができるよう、人間の脳の仕組みを真似たシステムが『ディープラーニング』技術になります。ですので、ディープラーニング技術を持ったAiについては人間の学習方法とほぼ同様です。しかし、この場合でもAiにはもちろん『感情』はありません。Aiが人間の知能を超えるときは来るのかAiが人間の知能を超える超えないという議論については、あと50年後にはAiが支配するようになるという科学者や2045年にはAiが人間を超えるという科学者、はたまたAiが人間を超えることはないという科学者もいるなどそれぞれの見解によって意見が異なっているのが現状です。しかし、先ほども申し上げたように、情報を処理するスピードに関してはAiはすでに人間を超えています。Aiと対戦することができるゲームなどを利用したことがある方はわかるかもしれませんが人間がAiなどのコンピューターに勝つのはほぼ難しくなっていますよね。正確性やスピード感でいえば、すでにAiは人間の知能を超えているのです。とはいえ、いくらディープラーニングの技術を搭載したAiでも、人間のように様々な知識を蓄え、それを様々な分野に活かすことはできません。つまりはAiは一つの分野に対する学習ばかりを行えばその道のプロフェッショナルになることはできるけども、それ以外の分野について勉強しようと思えば、学習データはすべてリセットされてしまうということです。そういった意味では人間の知能を超えるにはまだ一定の時間がかかりそうですし、今後も人間がうまくAiを活用することで特定の分野に関しては作業効率や正確性を上げたりすることには貢献できるということになります。まとめこうしてみると、学習をするにあたって、経験や感情というものは意外にも重要であるということがわかります。いくら、より早く、より正確に学習ができたとしても、そのデータをもとにしか動くことができなかったり、回数を重ねてもそこから得られるものがなければ、スタート地点から成長することはできないということです。その点、人間はAiのようにスピード感はなく、正確性もかけるところがあるものの、多方面の分野を学習することができ、それぞれで得た知識を様々に生かすことができます。そういった意味では、やはり人間とAiは今後相互補完関係になっていくと考えられるのではないでしょうか。
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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トレンド・特集
Ai×人事評価制度でテレワーク業務を最適化
近年様々なところで利用され始めているAiシステムは、5Gなど通信技術の発達でさらなる進化を遂げるといわれています。特に、ここ最近では新型コロナウイルスの影響で多くの企業がテレワーク、在宅ワークを取り入れるようになりました。そして、オフィスワークにおいて業務効率化を図ったり、テレワーク中でもオフィスに滞在しているときと同様またはそれ以上のパフォーマンスができるよう努めていくことが求められてくるでしょう。離れていても個々の働きぶりを正確に評価するためにも、これから先、企業では『Ai×人事評価制度』の利用が促進されていくことが予想されます。そこで本記事では、テレワークや在宅ワークを導入した企業で活躍する『Ai×人事制価制度』について解説してまいります。新型コロナウイルスの影響でテレワーク拡大中新型コロナウイルス感染症拡大防止対策として、テレワークや時差出勤を導入している企業は、2020年4月に入ってから日本の中小企業の約7割に上りました。コロナウイルスの感染拡大が懸念される以前までは、テレワークや在宅ワークとは無縁であった企業も、バタバタとテレワークの導入をしたり、はじめてテレワークを導入したりした企業も多く、セキュリティーの問題、コミュニケーションの問題など、実際に行ってみてたくさんの課題が表面化しています。特に、人事評価制度においてはオフィスで顔を合わせない分、評価基準が難しくなってしまったという企業もあるでしょう。実際に、Aiによる人事評価システムを提供している『明日のクラウド』がおこなった『テレワークと人事評価に関する調査』では『テレワークによって人事評価が難しくなった』と回答した企業は、73.7％という結果になりました。今回のコロナウイルスの影響で、テレワークを導入し、働き方の幅が広がった企業は非常に多いと思われますので、こうした諸問題や人事評価制度については随時ブラッシュアップを行っていく必要がありそうです。テレワークで重宝する『Ai人事評価制度』こうしたコロナ禍をはじめ、テレワーク中の人事業務で重宝するのが『Ai人事評価制度』です。Ai人事評価制度とはその名のごとく、社員の出来栄えをAiが評価するシステムを指します。具体的には、社員自身、または社員が上司と相談しながら目標やKPIを設定し、その目標の達成率がどのくらいかで、出来栄えを評価するというものです。いわゆる『目標管理制度』のようなもので、評価項目の明確化や評価方法の統一を行うことで、テレワークなどで社員に目が行き届かない場合でも平等な評価を下すことができるようになります。この制度は事前に取り組み内容を定めた上でそれに対する評価を行うため、リモートワークであっても適正な評価が実施しやすいのです。また、Aiが目標を添削する機能などがあるシステムもあり、批評価者はAiが出した進捗状況やアドバイスを受けながら適正に評価されることができたり、自分の現時点での状況把握を簡単に行うことができるようになります。Ai人事評価システムのメリットこのようなAi人事評価制度、およびAiシステムを導入するにはどのようなメリットがあるのでしょう。①平等な判断を行うことができる1つは平等な判断を行うことができるという点です。テレワークですとどうしても実務が目に見えない分、評価の判断が偏りがちになってしまう可能性があります。そうした偏りから従業員の不満を勃発させたり、最悪の場合退社に追い込んでしまうことにもなりかねません。尤も、これまでほとんどの場合人を評価するのは人でしたので、少なからず感情が入ってしまう方もいらっしゃったでしょう。その点Aiは感情無しで平等な判断を下すことができるのがメリットとしてあげられます。②社員のモチベーションを管理できる先ほどの平等な判断ができる部分と共通してくる面でもありますが、Aiが進捗管理やアドバイスを行うことで、公平に精査されるため、社員のモチベーションを高めることにもつながります。また、日々の業務における主体性や勤怠情報を人工知能で分析し定量評価を行い、その評価から、離職しやすい社員の特徴を導きだし離職パターンを可視化することができます。さらに、人事評価Aiの中には出勤時の打刻もAiの顔認証で行い、笑顔の度合いを数値化し社員の仕事へのモチベーションを測るシステムもあります。③社員の健康管理にも活用できるAiによる人事評価システムは、評価だけでなく、社員の健康管理にも活用することが可能です。というのも、社員向けに行うアンケートの結果で社員のメンタルやフィジカルの状態を数値化し測ることができるため、この結果により、上司が部下に対して適切なフォローを行うことができるわけです。このように、Ai人事評価システムは、業務上の評価はもちろんのこと、Aiシステムを搭載することで顔認証などからフィジカル面等多角的な面から従業員をケアし、マネジメントすることが可能です。④採用活動も効率的に行うことができるまた、既存社員の評価だけでなく採用活動においてもAiシステムを利用することで自社にあった人材を採用するtことができるようになります。というのも、採用活動における書類選考を動画選考に変え、その動画内の話し方・内容・表情などを数値評価し自社で活躍できる社員かどうかをAiで判断する製品があります。人間がすべて初対面でその人の特性を見抜くことは難しいので、Aiを利用することで効率的に採用活動を行うことができるようになります。また、Aiの言語処理機能や音声認識機能を利用することで、言葉の端々から感じられる攻撃性や軟弱性なども予測し、正確を予想したりすることもできるようになるでしょう。Ai人事評価システムのデメリット一方、Ai人事評価システムを利用するのはもちろんでメリットもあります。①働き方が機械的になってしまう1つは、Aiによるアドバイスやマネジメントにより、柔軟に物事をとらえる力が退化すると、働き方が機械的になってしまう可能性があります。臨機応変に対応すべきところは、人間のマネジメントとの棲み分けをしていくようにしましょう。②コミュニケーション能力が低くなってしまうまた、Aiによるマネジメントや、面接を行うことにより、コミュニケーション能力が低くなってしまう可能性があったり、もともと人間とのコミュニケーション力はあるのにAi相手ではそれがあまり発揮できないといったことも起こりうるでしょう。まとめ本記事では、テレワークになったことで人事評価が難しくなったという企業が多いということから、テレワークに重宝する『Ai人事評価制度』とは何かというところと、活用するメリットデメリットについて解説いたしました。今回のコロナウイルスの影響で多くの企業がテレワークを導入し、働き方が変化したのは言うまでもありません。今後は一つの企業のなかでもいろいろな形で働く人が増えてくるでしょう。それに伴い1企業における採用の幅も広がってくるはずです。そうした時に人間が人間を評価するにはやはり平等性にかけていたり、正確性に疑問点が現れる部分もあるでしょう。そうした課題点についてAi人事評価システムは柔軟にアプローチできるので今後、導入する企業が増えてくるのではないでしょうか。Aiシステムの導入には助成金が利用できる場合もありますので、ぜひ有効的な制度やシステムを利用して賢く経営をしていきたいものです。
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Aiトレンド・特集
AiをつかったInstagramマーケティングツール
インターネットが普及し、集客のフィールドは紙媒体からネットに移ってきました。そして、ミクシーからはじまり、Facebook、Twitter、インスタグラムという形で移り変わり、今ではSNSが集客のフィールドとしてビジネスにおいて注目されています。このSNSを活用した集客方法にAi技術でカバーできる時代になってきています。今回は、このAi技術を利用したインスタグラム集客ツールについて比較、紹介したいと思います。そもそもインスタグラムの集客としてのフィールドの有効性インスタグラムマーケティングと最近では言われていますが、多くの人が今インスタグラムからの集客を考えています。インスタグラムは月間のアクティブアカウント数が３３００万を突破したと先日ニュースリリースされました。2019年6月の時点で発表されている日本国内おいて、この数字はベスト３に入ります。Instagramの国内月間アクティブアカウント数が3300万を突破日本国内における３３００万にリーチできる集客フィールドであれば見逃せません。さらに他トップ２のであるLineやFacebooと比べると、写真に特化したユーザーアプローチができると注目をあつめています。それでは早速、このInstagramのフィールドにたいしてAiをつかって集客できるツールをご紹介していきたいと思います。Insta TownはAi機能で店舗の希望にあったユーザーを自動でマッチングインスタタウンは、登録したユーザーの希望を登録して、あとはAiが自動でキーワードと関連する潜在顧客のフォローやいいねを自動にしてくれるサービスです。これにより飲食店やサービス業で忙しくて見込みユーザーにアプローチできない店舗インスタグラマーでも簡単に利用することができます。利用金額は最低ラインとして月額9800円から始めることができるようですのでチェックです。インスタタウンはこちらInsta-UPでフォロワーも売上もアップしていくマーケティングとはこちらも基本的には自動フォローサービスのアプリになるようです。自動いいね・自動フォローや自動ロフォー解除などの機能を兼ね備えています。他社との違いは専属のプランナーが間に入りサポートをしてくれるようです。気になる利用料金は24,980円からとなっているようです。インスタアップはこちらこれらのインスタ集客ツールを比較するときおさえておきたいポイント簡単に比較して今回紹介しましたが、選ぶポイントは３つです。 価格 サービス・機能 操作性以上の３点です。とっても単純で言葉としてならべてしまうと非常にシンプルなのですが、実際この３つが比較されるときのポイントです。まずはインスタシステムで比較すべき価格まずいわずもがな、価格は集客ツールを導入する上で費用対効果の基準となるものですので確認しておく必要があります。単純に10名を集客できるツールだったとして、10名集客するのに１万円だったものと10万円だったりの違いがあります。同じインスタを利用するツールだからこそまずは比較しておきたい月額の利用料金ですが、こちらに関してはインスタタウンがもっとも安い金額での利用が可能であるようです。ミニマムスタートであればこちらがいいかもしれません。インスタの機能性やサービスの内容を比較する続いて気にしなくてはいけないポイントというのは、どのような機能・サービスを提供しているのかという点です。機能性の部分に関してはいずれも自動フォロー、自動いいね、自動フォロー解除、自動コメント機能でしたが、この機能に違いは無いように感じます。ターゲット分析というところでAi機能を搭載しているところもあるようです。それではサービスの部分を比較しますが、いずれの３点もサポート機能という形で付いていますが、一つはインフルエンサーというオフラインですでに成功している方からの方法をアドバイス・サポートできるというのもつよみではないでしょうか。見えない操作性の部分はどうすればいいのか？ネット上から比較しても見えない部分があります。それは管理画面の部分です。実際どのような形で設定しなくてはいけない部分で、どこが自動で表示されるのか、といった点を比較することができません。操作性の部分は、サービス契約後に利用するかしないかに大きく関わってくるものですので事前に把握できるのであれば教えてもらう方が良いでしょう。まとめこんかいInstagramマーケティングに利用されているAi型のサービスを２点紹介しましたがいかがでしたでしょうか。集客などに困っている、会社や店舗のブランディングに困っているといったかたはこのインスタグラム集客ツールを利用してみるのも良いかもしれません。効果の見えにくい地元のチラシに定期的に広告費として２万円くらい利用しているのであれば、一度インスタでの集客に利用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。