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Aiトレンド・特集
【Ai×家電】ヘルシオと3つ星ビストロを徹底検証！選ぶポイントとは
オーブンレンジの中でもAiが活用されているとして人気商品であるビストロとヘルシオですが、実際のところ一体どっちがいいの？と迷う方も多いのではないでしょうか。そんな疑問を解消するため、今回はヘルシオ（AX-XW500）とビストロ（NE-BS2700）を徹底検証致しました。それぞれの特徴や、最終的に選ぶポイントをご紹介していますので参考にご覧ください。Ai搭載のオーブンレンジのメリット最近の家電には、Aiが搭載されているのものが多くあります。Aiが搭載されることで調理の時短を叶えたり、コミュニケーションが可能になったり、自分の使い方によって好みをAiが学習し提案してくれるなど、オーブンレンジの使い勝手をさらにグレードアップさせてくれます。中でもシャープ・ヘルシオ（AX-XW500）は、音声認識によってAiが生活時間に合わせ料理を提案、パナソニック・スチームオーブンレンジビストロ（NE-BS2700）においては、スマホとの連動によって外出先から食べたいメニューを専用アプリ・キッチンポケットから選ぶことで、帰宅後にはビストロにメニューが新しく加わり料理初心者の方でも分かりやすく食事作りの支援を行ってくれます。今回は、各メーカーとも比較しやいよう2020年発売のシャープ・ヘルシオ（AX-XW500）とパナソニック・スチームオーブンレンジビストロ（NE-BS2700）に絞り紹介していきます。Ai搭載のヘルシオとビストロの違いでは、早速ヘルシオ（AX-XW500）とビストロ（NE-BS2700）の違いを分かりやすく解説していきます。基本性能比較 商品名シャープ・ウォーターオーブンヘルシオ（AX-XA10）パナソニック・スチームオーブンレンジ3つ星ビストロ（NE-BS2700）倉庫容量30L（2段調理）30L（2段調理）加熱方式過熱水蒸気熱風コンベクションサイクロンウェーブ加熱大火力極め焼きヒーター（グリル）オーブン温度調節範囲100～250・300℃スチーム発酵・発酵（30・35・40・45℃）70～300℃レンジ出力1000W・600W・500W・200W相当～1000W省エネ設計省エネ基準達成・待機時消費電力ゼロ・電源オートオフ機構ECONIVI自動電源オフ機能取説掲載メニュー数（自動メニュー数）338（382）333（292）スマホと連動することで、新メニューを追加でき料理の幅が広がる庫内有効寸法（mm）幅395×奥行305×高さ240幅394×奥行309×高さ235外形寸法（mm）幅490×奥行430×高さ420幅494×奥行435×高さ370質量約25kg19.6kg定格消費電力レンジ1460W オーブン・グリル1410Wレンジ1400Wオーブン・グリル1400W電源AC 100V(50Hz-60Hz共用）100V・50Hz/60Hz解凍機能スチーム解凍（全解凍・さっくり解凍）芯までほぐせる解棟（全解凍・半解凍）基本性能を比較する限りでは、どちらも似ているようですがビストロが新メニューをあとから追加可能といった部分や、ビストロの質量が19.6㎏に対してヘルシオが25㎏と約5㎏の差があること、そして、実際に設置する場合ヘルシオは水蒸気を利用するため上面を10㎝は開け排気する必要がありますので、この幅も考えて選ぶ必要があります。しかし、これだけでは検討材料としてはまだ不十分なため徹底的な違いを調査していきます。ヘルシオの特徴ヘルシオ（AX-XA10）の特徴は以下の通りです。①ヘルシオには、「水で焼く」という水蒸気を利用したヘルシオにしかない独自の加熱調理方法があり、この水が庫内でさらに100℃以上に達することで食品に大量の熱を加え食材を過熱していくのですが、この調理法によって抗酸化・脱油・減塩の効果がみられています。②「まかせて調理」というキーを利用することで冷凍・冷蔵・常温とばらばらな状態でも、Aiが自動でちょうど良い加減にそれぞれの調理を行ってくれる自動調理も備わっています。引用元：https://jp.sharp/range/products/axxa10/feature/auto/この調理法の具体的な仕組みは、過熱された水蒸気が温度の低い食材に多くの熱を与える特性を活かした、水だからこそ可能にした調理法です。引用元：https://jp.sharp/range/products/axxa10/feature/auto/③水蒸気に「赤外線ムーブセンサー」と「温度センサー」の2つのセンサーを組み合わせることで、ムラを抑えてほどよく焼き上げることが可能になりました。④「まかせて調理」では、網焼き・揚げる、焼く、炒める、蒸す・茹でるの4つの機能が搭載され、料理のバリエーションも広がります。⑤Aiの音声機能搭載機能では、「オートメニューをどれにしたら良いか分からない」「何を作ったら良いのか分からない」といったお困りの際に、Aiが内容によって応えてくれます。ビストロの特徴ビストロ（NE-BS2700）の特徴は以下の通りです。①凍ったままの食材を、そのまま調理してくれる便利機能があります。下ごしらえさえできていれば、解凍→揚げるといった工程を省き忙しい時間帯の調理を支援します。引用元：https://panasonic.jp/range/feature/grill.html#freezer②「大火力極め焼きヒーター」と「高精度・64眼スピードセンサー」で温度の異なる2品を同時に効率よく温めることが可能です。この調理法の仕組みは、独自の高温フェライトがマイクロ波を吸収してフライパンのようにアツアツに、そして、食品の温度が冷凍か常温かを判別することでそれぞれの調理を1度で行えることが可能になりました。引用元：グリル機能 | スチームオーブンレンジ・電子レンジ | Panasonic | Panasonic③耐熱ボールに材料を入れスタートするだけで簡単に調理ができるのでお子さんでも安心して調理を行うことができます。吹きこぼれにはセンサーが働くので庫内を汚すこともありません。④買い物などに行った際、食材をみてメニューを決めたい場合は、食べたいメニューを専用アプリ・キッチンポケットから選ぶことで、ビストロ自体にメニューを追加することもできるので備え付けのメニューに飽きることもありません。アプリ内では、作り方やユーザーからのアドバイスなどを見ることができます。どちらもAiやセンサーが搭載され、異なる食材が一度に調理できる機能が搭載されていますがそれぞれ全く違う調理法です。そして、どちらも節電に繋がるよう工夫されており、ヘルシオに至っては調理の度に電気代をいくらかかったのかAiが表示してくれるので安心ですし分かりやすいです。ヘルシオと3つ星ビストロの口コミ徹底検証続いて、ヘルシオ（AX-XA10）とビストロ（NE-BS2700）それぞれの口コミを徹底検証していきます。口コミ内容は、アマゾンのカスタマーレビュー・価格ドットコムから抜粋してご紹介致しました。ヘルシオ・口コミhttps://jp.sharp/range/difference/・「使ってみたらもう戻れません。購入してからはフライパンやコンロも一度も使うことなく旅行をキャンセルしてでも買うべきと言う勝間和代さんの言っていることが、痛いほど分かりました。」・「上段で魚焼いて、下段で茶碗蒸し、これが同時にできる感動をぜひ体感してほしいです。」・「素材の味がそのままうまみになりとっても美味しく頂けますが、大きくて重いです。見た目はスマートに見えますが・・・。」・「調理中にAiが話しかけてくれるのは楽しいです。特に、『栄養士のワンポイントアドバイス』は家族に好評です。」・水蒸気でビショビショになるのかと思うと意外と、そうならないです。ご飯を温めた時は、濡れてましたがそのタイミングで中をサッと拭くと綺麗になります。引用元：Amazon.co.jp：カスタマーレビュー: シャープ ヘルシオ 30L 2段調理タイプ ブラック AX-XA10-B価格.com - シャープ ヘルシオ AX-XA10 レビュー評価・評判 (kakaku.com)ビストロ・口コミhttps://panasonic.jp/range/・「一番すごいと思ったのが、2品同時調理です。届いた日にラザニアを上で焼き下でチーズリゾットを解凍温めしましたが、どういう仕組みだろうとつい中をのぞき込んでしまいました。2品同時に熱々の状態で仕上がるので本当に嬉しいです。」・「基本的な操作はトリセツは必要ないほど簡単で迷うことがないくらい。唐揚げもつきっきりで調理することもなくその分他の作業ができるし、出来上がった唐揚げはジューシーで柔らかく揚げてないなんて嘘みたい。」・「ボールに材料を入れたらあとはお任せ！という『ワンボールメニュー』は時短、手間抜きをサポートしてくれ、バリエーションも豊富。ペンネ、カレー、親子丼、八宝菜などは迷わずレンジで作れます。材料を切っておくだけで良いし、毎日の献立に試行錯誤しなくなりました。」・「なんといっても『温めボタン』一つで設定した温度に温めてくれるのがありがたい。」・「機能面では芯までほぐせる解凍は重宝しています。またオートクリーン加工も庫内の手入れがしやすく効果があると感じています。」引用元：価格.com - パナソニック 3つ星 ビストロ NE-BS2700 レビュー評価・評判 (kakaku.com)Amazon.co.jp：カスタマーレビュー: パナソニック ビストロ スチームオーブンレンジ 最高峰モデル 30L 2段 64眼スピードセンサー 時短料理 スマホ連携 ブラック NE-BS2700-Kヘルシオ・ビストロの違いここまでの検証によると、両者どちらも異なった料理が同時に行え、食材を切って材料を入れほったらかしでも簡単に美味しい料理ができる、という部分は共通しています。また、口コミでは紹介していなかったオーブン機能も満足との口コミがどちらもみられました。しかし、前述したように質量が若干ヘルシオの方が大きい分設置が難しい点がありましたが、Aiの自動音声によって好みや減塩メニューなどの提案をしてくれ、全てを頼りたい方や健康に気を付けたい方にはおすすめです。一方ビストロは、なんといってもデザイン性が高く人気の商品です。使い方もシンプルで分かりやすく、ワンボールで作れる料理も豊富なので共働きの家族にも好評です。 最終的に選ぶポイントとはでは、最後に最終的にどちらかを選ぶ際のポイントをお伝えしていきます。1.質量・サイズ確認2.使い勝手・お手入れのしやすさ3.自分のスタイルに合ったものどちらも高額商品ですし、機能性もよく似ています。そして、実際に購入した方の感想では両者奮発した分、放っておいてもしっかり調理ができることで激的に時間の余裕が生まれたほか、フライパンを使用しなくなったことで洗い物が少なくなるなど、価格以上にこうしたメリットが上回ったことが分かりましたので、選ぶ最後の決め手として、質量・サイズ・デザインの好み・健康志向によって選ぶと良いでしょう。まとめ本記事では、シャープ「ヘルシオ」（AX-XA10）とパナソニック3つ星「ビストロ」（NE-BS2700）の両者徹底検証を行いました。口コミでもご紹介したように、Aiが搭載されることでこれまでになかった便利さを感じたり、仕上がりに満足するなど、どちらの機能も価格に見合った商品である事は間違いないようです。ご自分やご家族の生活スタイルに合わせ、これまで以上によりよい生活を送られるようご検討されてみてください。Aiチョイスでは、いま気になるニュースやAiに関する情報をお届けしております。気になる記事がありましたら参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
Aiで人間並みのロボットハンドを実現！ウォーリック大が開発したアルゴリズムとは
昨今、Ai（人工知能）の技術が飛躍的に進み、関連したニュースも豊富に出てくるようになりました。人間並みの言語能力を持つAiや、文章が人間並みに飛躍したAi、などといった話題も出てくるようになりました。中でも、ウォーリック大学が発表したロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」もまた、人間並みの器用さを持つと話題になっています。そこで本記事では、ロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」がどのようなものなのか、そして、今後の活用の場について言及して参りたいと思います。Aiによるアルゴリズムとはアルゴリズムとは、問題解決に用いる手順や計算方法のことを指します。その手順に沿うことで誰でも同じ答えが得られるというものです。強化学習については、こちらの関連記事内でご紹介していますので参考にご覧ください。ウォーリック大の取り組み「Shadow Robot Dexterous Hand」まず、こちらのロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」の動画をご覧ください。まるで人間の手のような動きに注目です。Shadow Robot Hand Algorithms Simulation by WMG, University of Warwick - YouTube「Shadow Robot Dexterous Hand」は、・人間の手のサイズ・人間の手の形状および移動機能を備えた、極めて忠実に人間の手を再現したロボットハンドです。以前話題となったロボットハンドの中には、2019年に発表したOpenAIのキュービックルーブを片手で解くロボットがありました。この時のロボットも人間の手のような器用さを持ち話題となりましたが、ロボットやAiの研究者たちからは異論が出ており、人間並みの器用さを手に入れるにはほど遠いとされていました。しかし、今回ウォーリック大学の研究者らが発表した「Shadow Robot Dexterous Hand」は強化学習アルゴリズムによって、特定のタスクをこなすためのオブジェクト操作方法を生成し、Aiロボット自らの手の動きを調整しながらボールを投げたりペンを回したりと優れたパフォーマンスを発揮することに成功しました。現状は、シュミュレーション環境はすでに公開されているため、世界中の研究者はこれを利用して研究を加速することが可能であり、次の段階として研究者らはシュミレーション環境ではなく実際のロボットハンドを使ったテストを計画していています。Aiの強化学習でオブジェクトを自動生成前述の関連記事の中で、強化学習とは「コンピュータがとる行動の方針を最適化する仕組み」を学ぶという、トライ&エラー型の学習法と説明致しました。単に即時報酬が多くもらえる近視眼的な行動ではなく、より未来を考えた価値を最適化する行動をAi自身がとることで、可能となる範囲が広がっていきます。Aiの強化学習を重ねていくことで今回のペンを回す・ボールを投げるの2種類の動作だけではなく、任意のタスクも学習できるようになり、人間にしかできない精度の作業であるマイクロチップの製造や、作業員のリスクを伴う廃炉などの作業が任せられるようになる可能性も広がっていくというわけです。まだ、実用化は先のようですが、ロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」が実際活用されるようになると、どのような活躍が見られるようになるのでしょう。Aiによるロボットハンドで広がる活用の場人間に代わるロボットハンドには、硬いものから柔らかいものまで正しくつかむ技術が必要とされます。「Shadow Robot Dexterous Hand」が実用化されると今後広がると予想される活用の場を見てみましょう。・細かい動きが求められる工場内作業用いられるシーンによっても用途は異なりますが、工場といった場所の産業用ロボットに活用されているロボットハンドは、2本指のものが主流です。これが5本に増えたとき、可能になってくる作業は大きく変わってくるでしょう。例えば食品工場などの場合、ライン上に人が立ちお弁当などを詰める作業を行います。これは、柔らかいものがあったり、軽量をして詰めたりといった作業が加わるのでどうしても人の手によっての作業が必要な場合があります。しかし、人手不足であったりスピードを求めるといった場合は、Aiロボットの方が断然早く作業も効率的に行われますし、軽量に時間をとることもなく、夜間など人手が足りない時間帯や密になることもないのでコロナ対策にも有効です。・倉庫内のピッキング作業倉庫内のピッキング作業は、時には重いものを運んだりと体に負担がかかるものも中には含まれます。人間が行う作業と、Aiロボットが行う作業に分けることで稼働率も上がりますし、体への負担がないだけに健康状態も保たれます。一方、実際にピッキングの作業を行った経験者の声には、「品名を覚えずらい」といったものがあります。最終的にはチェックを行うので仮に間違っていても問題はありませんが、多忙時期にはこのやり取りに時間を要することで大きなロスに繋がる場合もあります。JANコードを読み取るだけで、必要なものを必要な分だけ瞬時に判断することができるAiロボットを活用することで業務の短縮化にも繋がり、その分人ができる作業も増えてくるのではないでしょうか。・介護の現場介護用ロボットの中には、アシストロボット・自立支援ロボット・多乗ロボット・移動支援ロボットなどさまざまなロボットが活用されています。中でも、排泄の介助はできるだけ人の手をかけずに行いたい、といった方もいることと思います。そうした場合も人間と同じ手の動きを行う介助ロボットがいることで、介護される側の精神的な負担や介護する側にも負担がかからずお互いにメリットが出てくるかと思います。人間にしかできなかった精度の作業がAiロボットでも可能になってくることで、この他にも災害時や医療・家庭内など、あらゆるシーンで活用の場が広がってくるのではないかと思われます。まとめウォーリック大が開発した人間並みのロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」のご紹介と、ロボットハンドで広がる活用の場について言及して参りました。人間の手が再現されたロボットハンドは、まるで神経が通っているかのようにとても滑らかで驚きでしたね。今後もさらに試験的なテストを重ねていく中で、より精度の高いロボットハンドに進化していき、私たちの日常生活においても様々な場面で見られるようになるかもしれません。一方、技術面ではAiの強化学習を活用していましたが、AiチョイスではこうしたAiについて技術面でも参考にできるメディアです。気になる話題が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
【Ai最新情報】AWSが新しい機械学習を発表！Aiに加わる5つの新機能とは
近年では、多くの企業が製造工場・配送センター・食品加工工場などの現場においてAi（人工知能）の機械学習サービスを導入し、業務効率化などに役立てられています。とはいえ、実際のところまだまだ非効率な部分もあり課題は残されたままです。そうした中、AWSが12月3日に発表した「5つの新しい機械学習」が課題解決の糸口に貢献するのでは？と話題になっています。そこで今回は、その「5つの新しい機械学習」について探ってみたいと思います。新しい機械学習とはどのようなものなのか、そして、今後それらを活用することでどのような展開が待っているのか見ていきましょう。Aiによる機械学習とはAiによる機械学習とは、コンピュータが与えられた情報から自動的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ答えを導き出すものです。Aiは学習すればするほどより精度は高まりそこから未来のことも予測できるため、さまざまな分野において応用されています。Aiに加わる5つの機械学習・AWSの取り組みAWS（米Amazon Web Services）が発表した新しい5つの機械学習とは、いづれも工場や製造業のユーザー企業が生産工程において、業務効率・品質管理・セキュリティ・職場の安全性の向上に利用できるものです。では、早速5つの新しい機械学習をご紹介致します。・Amazon Monitron・Amazon Lookout for Equipment・AWS Panorama Appliance・AWS Panorama・Amazon Lookout for VisionAmazon Monitronセンサー、ゲートウェイ、機械学習サービス構成されるエンドツーエンドの機械モニタリングソリューションを提供し、メンテナンスが必要な機器の異常を検知Amazon Lookout for Equipment既存の機器センサーをご利用のお客様がAWS機械学習モデルを使用できるようにし、機器の異常を検知および予知保全を実現AWS Panorama Applianceお客の生産現場にある既存のカメラを活用しコンピュータビジョンを使用した品質管理と職場の安全性を向上AWS Panoramaソフトウェア開発キット（SDK）により、産業用カメラメーカーがコンピュータービジョン機能を新しいカメラに取り組むことが可能Amazon Lookout for VisionAWSが学習させたコンピュータビジョンモデルを元に、画像やビデオストリームを使って、製品もしくはプロセスの異常や欠陥を検出これらの5つのサービスは、高度な機械学習、センサー解析、コンピュータビジョンの機能を組み合わせ、工業や製造業のお客が抱える共通の技術的な課題に対応し、現在利用可能なクラウドからエッジまで産業向け機械学習サービスを提供する最も包括的な製品群です。昨今、熟練者不足が目立つ中、Aiの技術を活用していくことでその不足部分を補っていけるのではと期待が高まります。そして、この5つの機械学習の他に、Aiとのコミュニケーションの中でこれまで感じていた機械的なやり取りを解決する「Amazon Quick Q」も開発されました。次項では、その「Amazon Quick Q」について簡単に解説して参ります。Aiの自然言語で検索可能「Amazon Quick Q」Aiとのコミュニケーシンの中では、私たち人間が常にAiが聞き取りやすい質問を求められていましたが、今回開発された「Amazon Quick Q」によって、ごく自然にAiとのやり取りを実現させます。「Amazon Quick Q」とは 、Aiの機械学習を活用してユーザーの意図とデータの意味を理解し、ビジネスデータに関する質問に対してSQLを生成してくれるものです。これまでは、「Amazon QuickSight」の登場によって、サーバーの管理やダッシュボードなどのクラウド化がされてはいましたが、自然言語を使いたいという顧客からの要望によりSQLを直書きせず執拗なインサイトを得られる「Amazon Quick Q」が開発されました。例えば「前年比の売上成長は何ですか？」や「前年比で最も伸びた製品はどれですか？」といった質問に対し、Aiが質問内容を自動的に分析・意図を理解したあと、対応データを取得しQuickSightの数値・グラフ・テーブル形式で答えます。これは、MLアルゴリズムを使用してデータ間の関係を把握することで、正確な回答を提供するインデックスを作成する仕組みです。これをわずか数秒で正確な回答を導き出すAiの自然言語検索能力には驚きですし、全てのデータについても質問が可能とのことで、作業の効率化に非常に有効的です。Aiで生まれ変わる今後の事業戦略では、最後にこれまで解説してきた5つの新しい機械学習や「Amazon Quick Q」を活用する中で今後期待される事業戦略について言及して参ります。工場、製造業が抱えるメンテナンス問題工場、製造業の企業が抱えている問題の中には、既存の設備の継続的なメンテナンスに膨大なコストとダウンタイムが発生してしまうといったものがあります。従来のほとんどのメンテナンスには、機械が壊れてから対応するか機械が壊れないように定期的にメンテナンスをするか、いづれかの方法をとっていました。しかし、Amazon MonitoronとAmazon Lookout for Equipmentの機械学習を活用した予知保全が可能になります。これまでも予知保全はされてきたものの、熟練した技術者とデータサイエンティストが複雑なソリューションをゼロから作る必要があり、作業は非常に困難を有するものであり、多額の投資をする企業もありました。Ai活用で新たな運用を図る新しい機械学習を用いることで、コンフィグミス・遅延の増大・キャパシティ不足・メモリリーク・I/Oのオーバーコミットなどを検知し、ユーザーに迅速に通知するとともに修正についてもリコメンドしてくれるようになり、機械学習を理解せずにこうした恩恵を受けられるようになります。大半の企業では精度を高めていく専門知識を持ったスタッフが不足していましたが、Aiがマシン故障の警告サインを早期に特定することによって、経費の節約・生産性の向上、そして製造工程を防ぐことが可能になりますし、既存のセンサーから多くの価値を得たり、生産工程全体の実質的な向上に繋がったりとタイムリーな意思決定に役立ちます。データ検索においても自然言語対応が可能な「Amazon Quick Q」にて、より快適さを感じられるようになるかと思います。こうした動きが活発化することで、工場・製造業においては上記のようなメリットを得られると共に、今後の事業戦略や政府が掲げる改革すなわちDX(デジタルトランスフォーメンション）にも貢献し、工場・製造業の市場も大きく変わっていくのではないかと予想します。まとめAWSが発表した5つの新しい機械学習や、自然言語で検索可能な「Amazon Quick Q」その他、今後の工場・製造業における事業戦略について言及して参りました。本記事内でも何度も触れたように、昨今では、あらゆる企業において人手不足であったり、熟練した技術者不足が深刻化しています。これまでもこうした状況化において、Aiの活躍は大きくあらゆる企業においても欠かせない存在として活用が見られてきました。そしてまた、今回の5つの新しい機械学習や「Amazon Quick Q」が加わったことによって、さらに工場・製造業の運用をAiが支援してくことになりそうですし、日々進化していくAiにも引き続き注目が集まりそうです。Aiチョイスでは、Aiのトレンド情報や普段の生活においてAiの疑問等も掲載しております。気になる情報がござい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
勤怠管理はAiサービスで効率化！
従業員が働きやすい環境を作るうえでは、重要な勤怠管理システムですが、日々管理を行っている人事担当者にとっては色々と抱えている問題もあるようです。特に、従業員が多い場合、管理に時間を要するため他の業務に専念できなかったりと人事ならではの悩みも多かったりと、このような状況下の中、効率化を図るために勤怠管理にAiを導入し効率的に管理を行う動きが始まっています。そこで今回は、Aiを導入することでどういった効果が得られるのかご紹介していきます。勤怠管理システムとは勤怠管理システムとは、出勤・退勤時刻の記録や休暇申請などの勤怠管理業務を支援するためのシステムです。このシステムは主に、時刻の打刻、または申告するための記録ツールと、記録した情報を集約・集計するシステムで構成されています。また、勤怠管理以外にも重要な役割を果たしており、それについては、次で説明致します。勤怠管理システムの重要性近年では、「長時間労働」が特に問題視されており、厚生労働省の調べでは、日本は欧米の先進国と比べると年間の労働時間も長く、週に49時間以上働く人の割合が高いことが分かっています。例えば、ドイツが8.1％、フランスが10.1％、アメリカが19.2％に対し、日本は19.0％と長時間労働者の多さが目立ちます。これを厚生労働省は、労働者の保護目的から『超過労働時間の削減』を進めており、労働基準法への対応としても勤怠管理システムを導入しています。また、このシステムにより従業員の勤務時間や勤務日数を把握しておくことで、必要に応じた業務調節や産業医の面談を受けさせることも可能となります。従業員の健康を守る上でも非常に重要ですし、もちろん給与面でも大切なシステムといえるでしょう。勤怠管理システムに関連するAiAiは識別機能という、音声や画像を認識したり、認識後のデータから何かを検知したり予知したりする機能があります。例えば、車両の速度や逆走を検出するものや危険を察知するもの・自動運転、その他にも、人間を認識し角度を変えて稼働するエアコンなどに活用されています。この識別機能を利用して、出退勤打刻方法の多様化が進められており、従来の勤怠打刻において課題であった、「なりすまし」や「代理打刻」といった不正の防止、その他、ICカード発行や再発行などに関わる運用コストを削減する効果もあります。では次項で、この識別機能を使用したAiによる打刻方法をご紹介します。 Aiによる打刻方法とはAiによる多様化が進む出退勤方法ですが、どのようなものがあるのでしょう。早速、以下3つを見ていきます。・Aiで顔認証パソコンなどの内臓カメラで撮影し、Aiが記憶した顔データと照合し本人確認を行って出退勤時刻を記録します。クラウド上で管理ができるので、低コストで導入することもできます。中には、打刻だけではなく、笑顔で撮影し笑顔の評価を人事作戦面において活用するケースもあります。・Aiで音声認証スマートスピーカーに話しかけることで、勤怠記録が行えます。出勤時には、「おはよう」退勤時には「ばいばい」、お昼休憩には「休憩開始」などとユニークに話しかけることで、自動で打刻が行えます。・Aiでチャボット休暇届や諸制度の申請方法やその他、人事に関する質問を、スマホやパソコンを利用し対話形式で、Aiチャボットが回答を行います。また、Aiをチャボットに導入することで、都度の質問の対応が省かれ、人事担当者の業務軽減にも繋がるでしょう。質問パターンを学習することで精度も上がり、話し言葉や入力内容に多少の違いがあってもある程度柔軟に対応することが可能です。中には、手軽にスマホやパソコン上で、タイムカードの代わりにAiチャボットと対話することで出退勤の記録が行えたり、打刻を忘れないようにリマインド機能もあります。更に、Aiとの対話の中で、SNSのようにスタンプを送るだけで時刻と場所が記録されたり、とちょっとした遊びも含まれています。会社にあった出退勤の仕方を選べるので、多様化する働き方の中では活用の幅も広がりますね。では、次項ではAiによる勤怠管理システムの自動化をご紹介致します。Aiによる勤怠管理データ自動化では早速、Aiを活用した勤怠管理システムの活用例をご紹介します。Aiを勤怠管理に導入することで、人事担当者の作業を軽減させることができますので、日々の業務の参考にされると良いでしょう。・Aiで最適なシフトを算出・調整を自動化卸売業や工場、パートタイムの労働者が多いシフト勤務では、希望シフトを管理者が調整し、不足時間は誰かに要請をするといった細かい調整が必要になってきますので、頭を悩ます方も多いかと思います。しかし、Aiを活用することで、不足時間の調整などを自動で行うことが可能になり、管理者の手間の削減やシフトの無駄を省いたり、人件費や予備管理にも役立ちます。また、Ai独自のアリゴリズム（計算方法）で、使用ごとにシフト作成の精度も学習機能により上がりますので、どんどんシステムが効率化していくというわけです。・Aiが給与システムに登録で自動化会社内の人事異動の際の給与変更も、一つ一つの給与システムに登録が必要とします。しかし、Aiを活用することで自動で登録することができ、特に大企業の場合は大幅な時間短縮が期待されます。移動人数が重なった場合も、問題なく自動化でき安心です。・Aiがデータ加工作業を自動化勤怠情報からの給与への紐付けは、これまでAiを使用せずとも従来の勤怠管理システムと給与のシステムでの連携によって可能でしたが、複雑化したデータ上の連携はAiの活用が欠かせません。例えば、パソコンで行う作業をAiに学習させ、自動化させることも可能です。エクセルでの入力や集計・データ比較など、パソコンの複数のソフトにまたがった操作を、Aiに学習させAiが処理をします。また、勤怠システムの際にも、集計・出力したCSVデータをエクセル表に加工し、残業時間の多い順に並び替えたり、部署ごとの合計などを全て自動で行ってくれ、大幅な作業の短縮化が図れます。途中、余計な通知ウィンドウが送信されてきても、作業には無関係として判断することもできます。このように勤怠管理にAiを活用することで作業の自動化や、大幅な時間短縮、更には活用頻度に連れて精度も上がり、より人間に近い作業を実現します。ですが、それだけにとどまらず、次のような課題解決にも役立ちます。Aiによる勤怠に関する課題解決では、勤怠に関する課題とはどのようなものであり、Aiでどう解決していくのでしょう。・ストレス状況の可視化勤怠管理システムの情報から、過重労働や問題行動をAiが分析し、従業員がストレスを感じた場合に、管理者に警告したりするシステムです。その他、人事情報（勤務地・所属）や従業員のアンケートなどを分析し、ストレスケアが重要な従業員を予測することも可能です。・離職予測先述の「ストレス状況の可視化」と重複しますが、ストレスの可視化から、離職率の予測率を算出するシステムです。退職を未然に防いだり、離職率の低下にも繋がります。企業や会社によって異なる部分はあるものの、この2つの課題を解決することで、『超過労働時間の削減』対策にも繋がりますし、退職やトラブルも未然に防止することができるというわけです。まとめ本記事では、このような人事担当者が抱えている問題や、「長時間労働」問題への解決にも繋がるAi管理システムをご紹介して参りました。企業において日々の勤怠管理は、通常の業務に加え出勤・退勤時刻の記録や休暇申請など思った以上にハードな仕事です。また、働き方改革で勤怠管理の見直しや、社会問題とされている「長時間労働」の解決も急がれています。作業の効率化や、働き方改革でさまざまな勤務体制にある会社や企業、または勤務管理に限界を感じている方は、Aiを活用した勤務管理システムで効率化を図ることをおすすめします。
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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
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
今注目のAi家電で暮らしはどう変化する？
近年企業を中心にAiが注目され始めておりますが、Aiを利用するのは会社だけであると勘違いしておられませんか？Aiは実は身近なところでも利活用が広がってきており、Aiを搭載した家電も発売されています。Aiが搭載された家電を利用することは、自宅の家事などにおいてどのようなメリットをもたらすのでしょう。本記事ではAiが搭載されている家電の種類から、Ai家電を利用することで暮らしはどのように変化していくのかというところについて解説していきたいと思います。Ai家電てそもそも何？まず、Ai家電とはそもそも何ぞやというところですが、超簡単に言うと人工知能を搭載した家電のことを指します。Ai家電といっても、具体的な定義がきまっているわけではありませんが、下記の4つのレベルに大きく分けることができるようです。Ai家電のレベル①プログラムされたことに則って動くAi家電②与えられた判断基準と行動パターンにもとづいて動くAi家電③判断基準を与えられながらも時にはルールを変えて動くAi家電④判断基準をAi自身が決めて動くことができるAi家電です。現状のAi家電は②の与えられた判断基準と行動パターンに基づいて動くというレベルにあり、③のシステムが現在開発中ということになります。最高レベルになると『家事ロボット』？例えるならば、掃除機で、『1の部屋と2の部屋を掃除しなさい』とプログラムされたAi家電が、その場所のみを掃除するのか、1の部屋と2の部屋を掃除しながらも、その道中でごみを見つけたら拾いながら掃除をすすめていくのかというところになります。④のレベルまでになると、部屋の汚れ具合等を感知してAi家電が勝手に掃除を始める『お掃除ロボット』が実現するでしょう。Aiが搭載されている家電の種類現状Aiを搭載した家電は下記の種類の家電が発売されています。・洗濯機・冷蔵庫・エアコン・お掃除ロボット・音声認識Ai(グーグルホームなど)・電子レンジ・テレビ・炊飯器Ai家電紹介①掃除機家電製品で最もAiを強く意識させてくれるようになったものは、『ロボット掃除機』なのではないでしょうか。ルンバ等、お掃除ロボットとして、広く愛されるようになりました。ルンバはほこりなどをAiで検知しながら掃除を進めていき、掃除が終わったら所定の位置に自分で帰ります。だれにでもわかりやすく、自分で考えてお掃除をしているさまが可愛く手たまらないといった意見もあるようです。自動で掃除をしてくれる割りには、Aiがほこりを検知して的確にそれを吸い込んでいくためか、非常にきれいになります。Ai家電紹介②炊飯器日本人は古くからお米にこだわりを持ってきた民族です。ともなると、炊飯器へのこだわりも強く、Aiを搭載した炊飯器も存在します。Aiを搭載した炊飯器は、保温したごはんもおいしく食べられる『保温見張り番』といって、蓋の開閉回数や時間んを検知して、釜内部のご飯の量を推測し、適切な温度で保温することができる機能が付いたものもあるようです。保温の際に発生しがちなにおいや黄ばみ、パサつきを抑えられ、1度に多く炊いても長くおいしく食べられるのはうれしいですよね。Ai家電紹介③食洗器自動食洗器はPanasonicの製品が国内シェアの8割を誇っており、もちろんAi搭載の普及機もPanasonicに期待されています。ちなみに、一足先にラスベガスで発表された食洗器はiPhoneに接続できるポーダブル食洗器が注目を集めており、IoTとかけ合わせることでさらに便利に利用することができるようになるようです。食洗器は通常の手洗いよりも大幅な節水効果もあるため、Aiを搭載した食洗器の開発が日本でも間近なのではないでしょうか。Ai家電を利用することで暮らしはどう変わる？とはいえ、Aiを搭載した家電となりますと、高価になってしまう可能性もあります。価格同等、もしくは価格以上のメリットがないと人はモノを買いませんよね。Ai家電を利用することで、人々の暮らしはどう変化し、どう便利になるのでしょうか。ライフスタイルにあった利用法を提示してくれるAiを搭載していることで、Ai自身は日々の利用データを蓄積していくことができるようになります。実際に、資生堂が提供しているIoT美顔器はAiを搭載することによって日々の肌のデータ等を蓄積していき、その日その日に合ったスキンケアを提示してくれるといいます。Aiはビッグデータを収集し、それらを分析してユーザーのライフスタイルに合った働きをするのが得意ですので、Ai家電を利用することでライフスタイルにうまく浸透し、豊かな生活ができるようになるでしょう。家事が効率化できる工場等でもそうですが、Aiに任せられる仕事をAiに任せておくことで、人間は他の仕事に注力することができるようになります。例えば、子供の世話で忙しい時、時間になったら勝手に米を測って炊いてくれていたり、掃除をしてくれたり、冷蔵庫にあるものをAiが検知してその材料で作れる時短料理を提示してくれたらどうですか？すごく暮らしが楽になりますよね。家事の負担がなくなるので、夫婦仲も良好である家庭が増えるかもしれませんよ。コスト削減につながるそれだけでなく、Ai家電は、省エネや節水、安全安心に寄与して地球環境全体も守ってくれます。というのも、例えばエアコンをつけっぱなしで外出していたとしましょう。電気代はかかりますし、もちろん地球環境にはよくない状態です。しかも人はそこにはいません。そうした時にAiを搭載したエアコンであれば、Aiが自動で人間の存在を検知して、いなければ自動でスイッチOFFをすることもできるわけです。逆にあまりにも部屋が冷えすぎてしまっていた場合は、人間の体温に合わせて快適な温度を提示することもできます。Aiを搭載した家電にデメリットはある？とはいえ、現状では先ほども申し上げたようにAi家電のレベルは『システムに沿ったことをそのまましてくれる家電』というレベルです。まだまだ発展途上にある割には値段が高価であることがデメリットであるといえるでしょう。今後はAi搭載の家電もますます進化し、購入しても十分な費用対効果の得られるものが続々と出てくるはずです。今この時期に購入しなくても、もう少しいろいろな機能が充実するまで、情報収集をしておいて、そのときが来てから購入するというのもよいかもしれませんね。まとめ本記事ではAi家電を利用することで人々の暮らしはどのように変化するのかという点について言及してまいりました。Ai家電の進化は未だ発展途上にありますが、今後は通信環境が整うことやIoT関連製品なども更に進化してくることでそれらの技術や製品とかけ合わされば急速に進化する可能性もあります。今のうちから情報収集をして置き、将来豊かな暮らしをするためにもAi家電の購入を検討されてみてはいかがでしょうか。
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Aiニュース
【建設×Ai】建設業におけるAi活用事例5選！
ヒトや企業の抱えている課題をITの力で解決させる「デジタルトランスフォーメーション（DX）」という考え方が注目を集めています。さまざまな業界分野において、Ai技術を活用した生産性の向上や、業務効率の改善に向けた取り組みが必要不可欠となりつつある昨今。今回は、建設業におけるIT化とIT技術の具体的な導入事例などについて、わかりやすく解説を進めていきます。建設テックとは「建設テック」という言葉をご存知でしょうか。建設テックとは、「建設（Constraction）」と「Technology（技術）」とを掛け合わせた造語のことで、一般的には建設建築分野全体におけるIT化を指すものです。建設業におけるAi活用場面についてAiの得意分野の一つとして「単純作業の効率化」というものが挙げられます。Aiは定型的な動作やパターン化された作業を、高速かつ高精度に処理することができるため、人間よりもより高いパフォーマンスで作業の実行が可能。。建設業におけるAi活用の代表例としては、竹中工務店が開発した「3つのAI」が挙げられます。これは、リサーチAi、構造計画Ai、部材建設Aiという3種類のAiを、設計段階に応じて使い分けることによって、構造設計における単純作業を約7割ほど削減することができます。このようなAi活用の取り組みは、ほかの企業においても積極的に開始され始めているため、Aiを駆使した業務効率化は今後ますます重要なものとなるでしょう。建設業におけるAi活用のメリットでは、Aiの技術を建設業に活用することで、一体どのようなメリットが得られるのでしょうか。人手不足の解消まず1つ目のメリットとしては、「人手不足の解消」という点が挙げられるでしょう。特に、少子高齢化が加速している現代日本においては、生産労働人口の確保は非常に重要な問題であり、機械的な単純作業をAiが担うことで、労働力や人員不足の解消を見込むことができます。業務効率の改善2つ目のメリットとしては、「業務効率の改善」という点。Aiの得意分野の一つに、「深層学習」や「機械学習」といったものが存在しますが、これは対象のデータを隅から隅まで分析することによって、人間が気付かなかったようなデータの特徴などを見つけ出すことができます。作業内容や業務フローをAi学習させることで、より効率的な業務フローの発見や、効率的な運用方法を探し出すことができるかもしれません。ユーザー体験の向上3つ目のメリットは、ユーザー体験の向上という点。たとえば、Aiを搭載した「チャットボットサービス（チャット形式での自動応答システム）」を導入すれば24時間365日の自動対応が可能となり、Aiカメラを活用すれば建物のセキュリティ強化や物件運営の自動化ができるようになります。Ai技術を活用することで、業務そのものの効率化だけではなく、ユーザーにとっての利便性の向上などが期待できるでしょう。建設業におけるAi活用のデメリット便利なAi技術ですが、少なからずデメリットというものもある程度は存在します。以下でデメリットを確認していきましょう。業務効率の悪化を招く恐れがあるAiを導入することで、かえって業務効率の低下や生産性の悪化を招く恐れがあるため、こちらは注意が必要です。万能なようにも思えるAi技術ですが、作業の内容や活用方法に応じては、当然のことながら得手不得手というものが存在します。まずは導入の前に、全体の作業工程をしっかりと把握し、どの部分がネックとなっているのか、どの工程を効率化させたいのかなど、入念な運用計画を練る必要があるでしょう。一定の学習データが必要になるAiは人間が行った作業などの具体的なデータを学習することで、初めてその真価を発揮するものとなるため、対象となる学習データが存在しなければ意味がありません。導入することで必ず効率化が実現できるといったものではないため、まずはAiの仕組みや特徴などの基本的な部分は、しっかりと抑えておきましょう。人間の仕事を奪う可能性がある業務の効率化や人手不足の解消に効果を発揮するAiテクノロジーですが、それは言い換えると、人間の仕事を奪う可能性があるということにほかなりません。これは建設業に限った話ではありませんが、Ai技術の革新が進むことで、人間が行っている作業の大半がAiによって代替可能となった場合、私たちの生活が脅かされる危険性があります。技術的な活用方法だけではなく、運用にあたっての法整備やモラル的な側面での理解など、テクノロジーとヒトが共存していくうえで必要なリテラシーの向上が必要になるでしょう。建設業でのAi活用事例5選！ここからは、建設業におけるAiの活用事例を5つほどご紹介していきます。現場作業の効率化（鹿島建設）鹿島建設では、Aiを搭載したロボットの活用により、単純な繰り返し作業や負担の大きい作業を自動化させることに成功しています。ロボット技術を導入したことで、これまで人間では不可能だった下方からの上向溶接が可能となったため、溶接の品質面における向上と高速化が実現されました。今後はAIを活用した溶接ロボットのオペレーター育成・訓練を実践し、全体的な施工システムの構築を図っていくそうです。建設支援ロボットの運用（清水建設）清水建設では、Aiを搭載した建設支援ロボット「シミズ・スマート・サイト」の運用によって、人間にとって負荷の大きい作業や繰り返し作業などを自動化させることに成功しました。清水建設が長年に渡って培ってきた建設技術をAiに深層学習させることによって、最先端の科学技術に結晶させたは、建物の3Dモデリング技術（＝BIM）とAiテクノロジーとを融合させた自律型の建設支援ロボットです。Aiが自分で判断し、自分で作業を行ってくれるという自律型の建設支援ロボットになります。建設機械の自動制御（大成建設）大成建設では、建設現場における重機類の自律走行をサポートする制御システムの開発を手掛けています。建設機械に設置された各種センサーから情報を収集し、現場作業員の作業情報と照合させることによって、ヒトや障害物の検知ストップ機能を実現しました。作業員との接触防止や検知システムの導入によって、より安全性の高い作業現場の構築に大きな力を発揮してくれます。リノベーションプランの提案（アイランドスケープ）アイランドスケープでは、Aiを活用した住宅リノベーションプランの見積りプラットフォーム「ORE（オープン・リノベーション・エンジン）」の開発と運用を手掛けています。専用サイトからリフォームの工事内容や外観スタイルなどの希望を入力することで、システムに搭載されたAiが、選択された条件に沿って過去案件を分析します。分析を通してユーザーに最適なリノベーションプランの提案と見積り書の作成を自動で行ってくれるため、顧客満足度やユーザー利便性の向上が期待されています。24時間365日のチャット対応サービス（エスケーホーム）エスケーホームが提供するチャットボットシステムは、マンション管理や住宅運用において大きな効果を発揮するでしょう。チャット形式の専用画面から問い合わせ内容を入力することで、搭載されたAiが速やかに自動回答を行います。これまでは受付スタッフがメールや電話でのリアルタイム回答を行ってきましたが、チャットボットシステムを導入することによって、24時間365日の自動応答体制の構築と人件費などのコストカットを実現することが可能です。まとめ人手不足の問題や労働環境の問題など、多くの課題を抱えている企業にとって、Aiテクノロジーの活用は魅力的な選択肢と言えます。昨今では、Aiの技術革新によって今まで機械だけでは不可能とされてきた複雑な作業の実行などが続々と可能となっています。今回ご紹介した具体的な事例なども含めて、業務全体に課題感を感じている場合にはAiサービスの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
DX（デジタルトランスフォーメーション）におけるAiの役割とは
「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉をご存知でしょうか。近ごろ、ニュースや新聞などでよく耳にするようになったこの「DX」という言葉ですが、その内容や具体的な活用方法などについては、知られていない部分も多いもの。今回は、DXとAiにおける関係性や具体的な導入事例などに焦点を当てて、わかりやすく解説を行っていきます。DX（デジタルトランスフォーメーション）とは？そもそもDXとは、2004年にウメオ大学（スウェーデン）のエリック・ストルターマン教授によって提唱された概念。「テクノロジーの浸透によってもたらされる人々の生活様式の変化や利便性の向上」などを表す言葉です。組織や企業によってその捉え方はさまざまですが、一般的には、「ヒトや企業が抱えている課題を、ITやAiなどのテクノロジーの力を用いて解決させる」という考え方全般と捉えて良いでしょう。DX(デジタルトランスフォーメーション)についてたとえば、昨今の新型コロナウイルスの感染拡大にともない、多くの企業ではテレワーク（在宅勤務）への移行が推奨されるようになりました。業種や職種によっても異なりますが、オンライン会議やビジネスチャットなどのデジタルツールの活用によって、満員電車に乗らなくても仕事を進めることができる場合もあるのです。。DX(デジタルトランスフォーメーション)が注目されている理由近年、さまざまな業界分野では、DXへの取り組みが急速に進められていますが、その要因の一つとしては「Ai技術の発達」によるところが大きいと言えるでしょう。これまでの精度の低いAi技術においては、業務利用を行う際にも局所的な機械作業にしか活用が期待できませんでしたが、昨今では、Aiの高精度化と「ディープラーニング（深層学習）」の活用によって、よりさまざまな可能性が模索されるようになりました。ディープラーニングの技術を応用することで、膨大な顧客情報などのビッグデータの分析から新たなサービス開発を行うことができたり、カメラに搭載することで、画像認識や人間の表情分析なども行うことができます。DX(デジタルトランスフォーメーション)の事例について「OYO LIFE」の事例インド発のホテルベンチャー「OYO（オヨ）」が提供する「OYO LIFE（オヨライフ）」は、「ホテルのように部屋を選ぶだけ」というコンセプトのもと、開発が進められた次世代の賃貸不動産サービスです。通常の賃貸契約においては、入居にかかる初期費用（敷金・礼金・仲介手数料など）の発生や、各種ライフライン（電気・水道・ガス・Wi-Fiなど）の手続き、大型家具や家電の搬送など、煩雑な作業が多く、引っ越しそのものへのハードル上昇の主要因となっていました。オヨライフでは、入居にかかる初期費用は清掃費（おおむね1万円前後）のみで、敷金や礼金などの高額な初期費用は一切ありません。また、電気や水道などのライフラインに加えて、家具や家電などの生活必需品も入居当日から備わっているため、まさにホテルを選ぶような感覚で手軽に物件を契約することができます。契約自体もスマホ一つで完結するため、たとえば、半年間や1年間など、あらかじめ具体的な滞在期間が決まっているホームステイや単身赴任などの場合には、より柔軟で幅広い賃貸契約が可能になります。「Amazon GO」の事例アメリカの大手通販サイト「Amazon（アマゾン）」が運営する「Amazon Go（アマゾン・ゴー）」も、近年のDXによる成功事例の一つと言えるでしょう。アマゾン・ゴーでは、店内に設置された無数のAiカメラが、カゴに入れられた商品情報の自動分析を行います。顧客は退店ゲートを通るだけで決済を完結させることができるため、買い物におけるレジの待ち時間を解消させることに成功しました。「ZOZOSUIT」の事例日本企業の事例として、ファッション通販サイト「ZOZOTOWN（ゾゾタウン）」の「ZOZOSUIT（ゾゾスーツ）」をご紹介しましょう。自らの身長や胴回りなどの計測を行わなくても、ゾゾスーツを着用するだけで自分の身体的な特徴が自動的に計測されます。商品の購入時には、スーツで計測した情報をもとに、身体のサイズに合った洋服を自動的にソートしてくれるため、サイズやイメージの違いから商品を返品するといった失敗も減らすことができるでしょう。DX(デジタルトランスフォーメーション)とAiの関係とはDXへの注目が高まると同時に、企業が保有している「データの価値」というものが再認識されるようになりましたが、DXにおけるデジタルマーケティングを考えるうえで重要なことは、これらのビッグデータをどのようにビジネス活用していくかということです。顧客の情報や購入までにいたる行動経過などの情報を収集できたとしても、それをビジネスの場面で活用できなければ意味がありません。Aiはこうしたビッグデータを瞬時に分析・学習することを得意分野としているため、人間だけでは知り得なかったデータの特徴やユーザーの消費傾向などの有益な情報を入手することができます。また、それらビッグデータの情報分析を通して、新しいサービスの開発を行ったり、より効果的なアプローチが可能になったりと、DXにおけるAi活用の効果は非常に大きいものであると言えるでしょう。Aiの導入につながるDX(デジタルトランスフォーメーション)お伝えしてきた通り、Aiを活用したビッグデータの分析は、今後ますます重要なものとなっていくでしょう。Aiを活用することによって、たとえば、企画段階においては、外部の市場分析とともに内部の状況をリアルタイムに把握することで、ユーザの課題を把握し、新たな機能やサービスの開発につなげることができます。営業であれば、クライアントに合ったデータを瞬時に提示できることで商談の成約率も大きく向上するでしょう。近年、スマートフォンやデジタルデバイスの普及にともない、商品やサービス全体がデジタル化の傾向を見せ始めるなか、Aiを活用したマーケティングフローの「複雑化」と「高速化」に対応していくことが重要です。まとめ企業やデジタルマーケティングにおけるデータの存在は、ときには「石油」とも換言されるほど重要なものである一方、「データの活用＝Ai」 という認識だけが先行している傾向もあり、「データを活用しない」か「Aiを活用する」かの二極的な考えが多いこともまた事実です。大切なのは「Aiを活用する」ことそのものではなく、顧客に関するデータをより効率的に取得できるような「サービスの設計」と、取得したデータをリアルタイムに分析し、ビジネスに反映できる「開発サイクル」です。Aiの活用そのものが目的化してしまわないよう、まずは現状の課題をしっかりと把握し、その課題の解決には本当にAiの導入が必要なのか、必要であればどの工程にAiを活用するかなど、現状を客観的に判断することが効果的なDX施策への近道となるでしょう。