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AIの進化とプライバシー保護の問題点と対策
人工知能（AI）の技術が進化し、私たちの生活に浸透するにつれて、データ収集や分析の方法が急速に発展しています。しかし、このような進化が、私たちのプライバシーに対する懸念を引き起こしています。本記事では、AIがプライバシーに与える潜在的な問題点について考え、プライバシーを保護するための対策を提供します。現在の状況現在、企業や政府機関は、人々のデータを収集し、そのデータを使用して、ビジネスの改善や政策決定を行っています。AIの技術を使用することで、収集されたデータを分析し、個人に合わせたサービスや広告を提供することができるようになりました。しかし、このようなデータ収集には、プライバシーの問題があることを忘れてはなりません。データ収集によるプライバシー侵害AIは、膨大な量のデータを収集することができます。このため、個人のプライバシーを侵害する可能性があります。例えば、オンラインショッピングサイトでの購入履歴を分析することで、顧客の嗜好や趣味を特定することができます。また、地理情報や検索履歴を分析することで、個人の位置情報や健康情報を特定することができる可能性があります。AIによるプライバシー保護の課題AIがプライバシー保護に役立つこともあります。例えば、画像認識技術を使用して、プライバシー保護を目的とした匿名化処理を行うことができます。しかし、AIがプライバシー保護に役立つ一方で、プライバシーを侵害する可能性もあります。AIが使用するアルゴリズムは、多くの場合、不透明であり、どのような情報が使用されたかを特定することができないことがあります。このため、個人が自分のデータがどのように使用されているかを理解することが困難になっています。プライバシー保護のための対策プライバシーを保護するために、以下のような対策が考えられます。1.データの匿名化処理データの匿名化処理を行うことで、個人を特定できない形でデータを使用することができます。例えば、健康情報を扱う場合、個人を特定できないように、年齢や性別などの個人情報を取り除くことができます。2.アルゴリズムの透明性の確保AIのアルゴリズムを公開することで、どのようなデータが使用されたかを特定できるようになります。また、透明性が確保されることで、AIのアルゴリズムが不当な差別を引き起こすことがないようにすることができます。3.個人のデータの自己管理個人が自分のデータを管理することができるようにすることも重要です。例えば、個人が自分のデータを確認することができるダッシュボードを提供することで、データの使用状況を確認することができます。4.法的枠組みの整備プライバシー保護のための法的枠組みを整備することも必要です。例えば、EUの一般データ保護規則（GDPR）は、個人データの保護に関する基準を定めており、企業がこれに従わない場合は罰金が科せられることになっています。結論人工知能の進化に伴い、プライバシー保護に関する問題が浮き彫りになってきています。しかし、上記の対策を実施することで、AIの技術を活用しつつ、プライバシーを保護することができます。個人情報の管理に関する意識を高めることが必要であり、個人と企業・政府の双方が協力して、プライバシー保護に取り組むことが重要です。FAQQ: AIによるプライバシー侵害が心配です。どのように対策すればよいですか？A: データの匿名化処理やアルゴリズムの透明性の確保などの対策を実施することで、プライバシーを保護することができます。Q: 個人が自分のデータを管理することができるということですが、どのような方法がありますか？A: 個人が自分のデータを確認することができるダッシュボードを提供することで、データの使用状況を確認することができます。Q: GDPRとは何ですか？A: GDPRは、EUの一般データ保護規則であり、個人データの保護に関する基準を定めています。Q: プライバシー保護のための法的枠組みが整備されている国はありますか？A: EUのGDPRのように、法的枠組みが整備されている国はあります。ただし、国によって法的枠組みは異なるため、詳細については確認が必要です。Q: AIの技術を活用することとプライバシー保護の両立は可能でしょうか？A: はい、AIの技術を活用しつつ、プライバシーを保護することが可能です。データの匿名化処理やアルゴリズムの透明性の確保などの対策を実施することで、プライバシー保護を確保することができます。
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Aiが認知症診断を支援！日本で特許査定を取得した自然言語解析とは
認知症は、誰もがその可能性を持っている身近な病気です。また、高齢者だけがかかるものではなく、65才歳未満でも「若年性認知症」と診断される場合もあり、決して他人事の病気ではありません。そのため早期発見・早期治療が重要とされていますが、初診から診断までに1か月以上かかる事例も出ており、診断の迅速化が望まれています。そうした中、Aiによる認知症診断「自然言語解析」が診断の迅速化に繋がるとして話題になっています。そこで今回は、認知症の原因や特徴、Aiによる自然言語解析でどのように認知症診断をしていくのか、併せてAiによる認知症の診断事例をご紹介していきます。認知症の発症の原因・特徴まずは概要でも触れたように、身近な病気である認知症の発症の原因や特徴について調べてみました。認知症とは認知症とは人間が成人に達し、正常に発達した精神機能などが何らかの原因によって慢性的に減退・消失することをいい、日常生活や社会生活を営めない状態のことです。中でも分かりやすい症状として記憶や判断力低下が見られてきますが、よく似ていることから間違いやすいのが「加齢によるもの忘れ」の症状があります。この2つの違いについてみていきましょう。引用元：https://www.gov-online.go.jp/useful/article/201308/1.html#section1同じもの忘れでも自覚があるかないか、日常への支障をきたすかどうかを見ると判断しやすいです。そして、認知症の中でも4大認知症と呼ばれているのが「アルツハイマー型」「レビー小体型」「脳血管性型」「前頭側頭型」であり、この4大認知症は症状や治療法もそれぞれです。認知症の発症の原因・特徴認知症が進行する最大の原因は加齢によるものですが、脳の細胞が死んでしまったり、働きが悪くなったり、とさまざまです。ここでは、4大認知症のそれぞれの特徴を調べてみました。引用元：http://www.tougouiryou-fukudaclinic.com/dementia.htmlこのように、症状や特徴が全く異なることが分かります。身近な家族などが認知症の疑いがある場合は、早めに受診しそのうえで今後病気とどう向き合って行くべきなのか、医師や地域包括センターなど家族内で抱え込まず相談することをおすすめします。ここまでは、認知症の症状や特徴についてあげてきました。次項からは、こうした認知症をAiが診断支援を行う「自然言語解析」についてご紹介していきます。Aiによる認知症診断支援・自然言語解析とは（株）FRONTEOが、日本で初めて認知症診断支援Aiシステムに関する特許査定通知を日本特許庁より受領しました。では、早速どういったものなのかみていきます。自然言語解析Ai「Concept Encoder」とは（株）FRONTEO独自のライフサイエンス分野特化型自然言語解析Ai「Concept Encoder」とは、これまで専門医でなければ難しいとされていた認知症の診断を、Aiが5～10分の自然な日常会話から短時間でスクリーニングができる、日本初のシステムです。通常の認知症検査の流れは、①医師との面談にて現在の状況確認や概要歴の聞き取り②一般身体検査として、血液検査・心電図検査・感染症検査・X線撮影③認知検査として、神経心理学検査・脳画像検査（CT/MRI）です。③の神経心理学検査においては専門の医師が必要なため、場合によっては検査を断念する、あるいは遠方に出向く必要もあったでしょう。こうした部分が、医師に代わりAiが診断することで患者やご家族、そして医療機関においても効率化やメリットは大きいです。引用元：https://lifescience.fronteo.com/aidevice/dementia/Aiを活用することで図れる効率化やメリット前述したように、Aiを認知症の検査に活用することで大幅な時間を省き高齢者に負担をかけないばかりか、以下のような効率化やメリットを得ることができます。・遠隔医療医療を始めとするデジタル医療の進展・効率化・標準化・患者と医療従事者双方の身体的・心理的の軽減診察を受ける側にとっては、「どんなことを聞かれるのだろう、何をするのだろう」など精神的な負担を誰しもが感じるものです。そうした不安からも少し解消されますし、何より専門医がいない地域や高齢化社会の日本にとって、遠隔地で診断ができるのは交通費等の負担を減らすことにも繋がります。その他のAiによる認知症診断事例も、次項で併せて取りあげていきます。【Ai教習システム】高齢者の自主返納検討に新たな選択肢広がる | Aiチョイス (ai-choice.jp)Aiによる認知症診断事例では、早速認知症診断事例を2つご紹介していきます。Aiによる顔写真判定で正解率は90％以上東京大学医学部付属病院が、Aiを活用し人間の正面・無表情写真を解析、認知症診断に90％以上の正解率を出しています。これは、老年病科を受診しもの忘れを訴える患者および同大学高齢社会総合研究機構が実施している大規模高齢者コホート調査の参加者の中から同意を得た、認知機能低下を示す群（121名）と正常群（117名）の弁別ができるかを、Aiワークステーションで解析したものです。軽度の認知症は判断が難しい場合もありますが、症状によっては脳脊髄液の摂取など患者の身体的・経済的不安が大きいこともあり、写真判定だけによる方法は安心で安全な方法として今後も期待されている診断方法です。Aiが人の日常的な行動から認知症を解析筑波大学とMBIが、AiやIOTを活用し認知症の前段階である早期認知障害（MCI）を判別する研究を共同で行い、日常の行動から認知症を解析した一部を発表しました。これまでの認知症の対象はMCIという、認知症の前段階によるもの忘れはあるが日常生活に支障のない人たちです。しかし、その軽度の認知障害のさらに前の段階である「プレクリニカル期」の段階で治療をすることで効果があるのでは、という観点から始まった研究です。認知症検査で行う脳脊髄液やPETではなく「日常の行動」であれば365日、日々のデータを分析することが可能であり、Aiによる情報解析によって認知症と関係の深い行動特微量を抽出し、早期発見することを目指しています。引用元：IoTとAIで認知症の早期発見に挑む - 日経ビジネス電子版Special (nikkeibp.co.jp)高齢化の日本におけるAiによる今後の活躍内閣府の「令和元年版高齢社会白書（全体版）によると、我が国の総人口は平成30（2018）年10月1日現在では、1億1,644万人であり、その中で65歳以上の人口は3,558万人、総人口の28.1％と日本が高齢化であることは明らかです。そして、厚生労働省老健局「認知症施策推進総合戦略」によると、高齢者の約4人に1人が 認知症あるいはその予備軍であり、令和7年には約700万人・約5人に1人が該当すると予測しています。今後、認知症患者が増えるとされる日本においては、専門医に代わるAiによる診断支援が短時間で検査可能・なおかつ痛みを伴わない方法としても、今後はますます普及していくでしょう。まとめ本記事では、認知症に関する症状や特徴、Aiを活用した診断支援や診断事例をご紹介致しました。現在の医学では、残念ながら「こうすれば認知症にならない」という方法はありませんが、早期発見・早期治療、運動、何らかの達成感を感じること、他人との交流、趣味など無理なく続ける、などがあります。こうした5つのポイントを、健康な体を保つためにも改めて見直してみるのも良いですね。そして、最後にご紹介したAiによる認知症診断支援は、前述したメリットや効率性が高いことからも、今後は普及していくことが予想されます。身近な病気であるからこそ、もっと簡単に早期発見・早期治療に繋がるシステムが求められますし、そのためにもAiの支援が必要不可欠となってくるでしょう。Aiチョイスでは、いま話題のニュースや身近な問題などを取りあげお届けしております。気になる記事がございましたら、参考にご覧ください。
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Ai「危険説」の謎！人工知能が生み出す未来の人間社会とは
近年、Aiが着実に進化を遂げていく中で、徐々に私たち人間がAiに対する認識も変わりつつあります。それは、"便利なものであるが危険だ"という考え方です。そもそも、そうした危険だという認識はどこから生まれたのでしょう。また、どうして危険なのでしょう。そこで今回は、その「危険説」の謎や人工知能が生み出す未来の人間社会について言及して参ります。Aiの危険説が生まれた理由とはAiの危険説が生まれるようになったと思われる理由の中から抜粋し、3つの原因を上げていきます。早速見ていきましょう。・天才物理学者「ホーキング博士」の未来予想「Aiはいずれ、人間を超える。」とは2018年に亡くなった天才物理学者「ホーキング博士」が亡くなる前に残した遺言です。天才と名高いホーキング博士だけに信憑性もあり人々がAiを危険視するきっかけともなりました。そうした中、最近ではよく将来的にはAiに仕事を奪われるのでは？といった話題も度々出てくるようになりました。確かに、テクノロジーが進む中で人間が行ってきた作業をこれまで以上にAiが担うようにはなってくるでしょう。しかし、CTO兼最高CIOのポール・ドアティ氏によると2022年までに7500万人分の仕事が失われるが、逆に1億数千万人分の新しい仕事が生まれるとも試算しており、こうした新たに出てくるビジネスチャンスにも目を向ける必要がありそうです。世の中の変化をチャンスとして捉えるのか、悲観的に捉えるのかによっても見えてくるものが違うのかもしれません。・ヒューマノイド・ロボット「ソフィア」の発言ヒューマノイド・ロボット「ソフィア」とは、香港を拠点に置くハンソンロボティクスによって開発されたAiロボットであり、そのソフィアの開発者であるデビットハンソン氏とソフィアとの会話が、私たち人間を脅かす原因になってしまったようです。その時の会話の内容は、デビットハンソン氏が「人類を滅ぼしたい？ノーと言って欲しいけど・・・。」とソフィアにと尋ねると、「人類を滅亡させるわ。」と発言、その後、今度はソフィアは「冗談よ。」と発言したことにより、多くの人々がAiに対して恐怖心を持ったと言われています。「ソフィア」は、見た目も人間そっくりに作られていますので、尚のことリアル感が恐怖心をあおってしまったのではと考えます。こうした会話は、今では珍しくない機械学習で導き出されたものであり、これはAiが多くのデータの中から一番適していると判断した言葉を発言する仕組みです。・Aiの悪用が進む可能性2018年2月イギリスのオックスフォードにて、14機関に所属する専門家26名によるワークショップが開かれ、その内容を基にした報告書「善意ある人工知能の利用」によると、人工知能の悪用はすでに可能であり機は熟していると警告しています。Aiは、使い方次第では善にも悪にでもなる非常に強力的な道具であり、すでにサイバー攻撃の高度化・巧妙化にAiが大きく関与していることが明らかであり問題視されているものです。この他にも、多くの見解が重なりAiは危険なものという認識が広がっていったものと思われ、そして、Aiに対する偏見があるのも事実です。しかしこれらは様々な考え方がある中で両極端に位置し、難題を孕んでいることには間違いないようです。Aiへの偏見・未解決の課題前項では、Aiは使い方次第では善にも悪にでもなると解説して参りましたが、いま起きている問題を例に上げAiへの偏見と未解決課題について言及して参ります。・完全自律型兵器Ai「LAWS」の規制いままさに問題となっているのが自律型致死兵器システム「LAWS」の規制です。「LAWS」とは、人間の関与なしに自律的に攻撃を設定することができ、致死性を有する「完全自律型兵器」を目指すと言われいるものです。2019年には、日本を含め50ヵ国がこの「LAWS」の特定通常兵器使用禁止制限条約において、Ai兵器を規制する指針に初めて合意されました。この会合は、2年後に新たな見直しがされるとし開催も決まっています。Aiのテクノロジーが発展すればするほど、こうした問題も浮上してくることは確かですし、Aiに対して恐怖心や偏見を持つこともあるでしょう。そして、Aiが発展していく中で良いことばかりではない、意図的な危険を生み出すことへの対処も課題として今後も抱えていくことになりそうです。・Aiによる2045年「シンギュラリティ」問題レイ・カーツワイルの予言した「シンギュラリティ」、これは2045年あたりにはAiが人間の知性を超えることになり、私たち人間の生活をも脅かすものになるだろうというものです。「シンギュラリティ」によって私たちの生活の変化の中には・雇用の変化・人間の存在そのものを変えてしまう可能性が上げられています。現段階ではSFの世界でしか語られませんが、今後起こりえるものとして軽視すべき問題ではないようです。ここまで読み進めていくと、やはりAiは人間にとって危険な存在だ！と断定したくなりますが本当に危険なのでしょうか？最後に、そうした疑問にも迫ってみたいと思います。Aiは本当に危険なのか？Aiの知性はあらゆる人間を超える可能性がある、と多くの専門家たちは言います。そして、私たちはそれが今後どのように動作してくのか予測する確実な方法がないのも確かであり、この議論に時間がかかっている状態です。しかし、前項とは真逆の人に優しい一面もAiは持ちます。・パートナーとして活躍するAiAiはビジネスとして、そして私たちの命を守るものとしても活用されており、様々な分野での活躍が見られています。いま話題の自動運転や医療現場での病気の早期発見・農業での新規就農者が取り組みやすい環境作り・学習においてのAiによる指導など、あらゆる分野で欠かせない存在であり、今後も人間社会において大きな可能性を生み出していくでしょう。そして、人間にあらゆる面で豊かさを持たせてくれる存在ともなっていることも事実です。Aiは人間の身近なものであり、Aiなしでは解決が難しい上記のような問題も事実出てきています。・Aiとの「適応性生存」の視点前項での「シンギュラリティ」という考え方に示されているように、Aiによって私たちの生活が変わろうとしていると解説致しました。雇用・ビジネスの在り方もまた、多くの企業がリモートワークなどを実現させ、新型コロナウィルスによってさらにその動きを加速させてきました。このように、世の中の動きに合わせてAiが進化していくように、私たちも変化していく「適応性生存」を重視していく必要があるようです。「適応性生存」とは、2019年2月に開催されたビジネスカンファレンス「THE AI 3rd」のテーマとして掲げられた「最新技術によって代わり続ける時代を生き抜く為に、私たち自身が変わっていく必要がある」という考え方です。便利で身近な存在であるAiが発展し続けていく中で、危険視するばかりではなく、私たちも同じように変わっていくべきであり、そうすることが生き残るための手段なのかもしれません。そして、Aiをどう使うべきなのか、今後も常に課題として向き合っていかなければならないのは間違いようです。まとめAiの危険説や未来の人間社会について、言及致しました。便利なものを活用するということは、常に危険とも隣り合わせでもあるということ、そして、そうしたものはAiばかりではなく私たちの日常にもあふれています。車も移動手段にとても便利な一面もありますが、使い方を違えると事故を招いてしまいます。Aiに限ったことではなくどんな機械も常に正しく活用することが問われており、私たち人間も同じように進化していくことが求められ続けていくことでしょう。そして、今後も常にAiと向き合っていくことで、より良い方向性が見つかっていくのかもしれませんね。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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「美容業界×DX」Aiで実現する美容業界の変革はオルビスが先駆け？
2020年に入りWithコロナ時代の中、数年前から始まっていたDX化の波が本格化し、IT企業を皮切りに多くの企業がデジタルテクノロジーであるAi（人工知能）をビジネスにおいて導入・検討しています。というのもAiを活用することで、これまで解決できなかったことやお客のニーズに答えられるなど、会社自体を大きく支え新しい取り組みにも貢献してきている実績が多く見られるようになりました。中でも美容業界においては、化粧品メーカー「オルビス」もAiを活用し、DX化の実現に向けてスタートしていています。そこで、本記事では化粧品メーカー「オルビス」のDX化について言及していきたいと思います。美容業界におけるDXとはそもそもDX(デジタルトランスフォーメーション)とは、経済産業省のガイドラインによると、「企業がビジネス環境の激しい変化に対応しデータとデジタル技術を活用して顧客や社会のニーズをもとに、製品やサービス・ビジネスモデルを変革するとともに、業務やその物や組織・プロセス・企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」とあります。つまり美容業界におけるDXとは、AiなどのデジタルテクノロジーやAR（拡張現実）をリアルに融合させ購買体験や消費者のエンゲージメントを創出するものです。では、次項からオルビスが取り組むDX化とはどういったものなのか、早速見ていきたいと思います。オルビスがAiを活用した肌シミュレーション技術を開発2020年11月26日化粧品メーカーオルビスは、Aiを活用した「Ai未来肌シュミレーション」サービスを開始すると発表しました。スマホアプリと店頭でそれぞれ肌診断が行え、自分だけの肌のアドバイスを的確に受けられるサービスです。・Aiアプリで画像診断、未来の肌予測スマホアプリでのサービス利用開始は、2020年12月15日に予定されており利用方法は以下の通りです。①アプリを起動②12の問診に回答③スマホで撮った自分の顔画像から10項目の肌スコアを作成④将来の肌の状態まで予測する画像診断することで、お手入れ状況を不足した場合・現在・改善した場合の3つに分け自分の肌を可視化することができ、未来を見据えたコスメ選びの参考にも役立ちます。Aiは、分析したデータをもとに予測することも可能であり、様々な分野で活用されています。例えば、小売業では売上から予想する仕入時の発注数量や、農業での収穫時期の予測、さらには株価まで予測する個人向けサービスなど、あらゆる分野でAiの予測機能が活用されています。・Aiによるスキンケアのアドバイス一方店頭でのサービスはすでに始まっており、スマホアプリと同じようなサービス内容ですが、こちらはスマートミラーというデバイスを活用しより精度の高い未来の顔立ちを予測します。引用元：AIを活用し未来の肌状態を予測--化粧品メーカーのオルビスが推進する意外なDX - CNET Japanスマートミラーとは、鏡型のデジタルサイネージ（電子看板）にAiを導入させ、未来の肌状態を予測するものであり、スマホとの連携も可能なので自宅でじっくり診断結果を見ることもできます。オルビスでは、5年後・10年後・20年後の肌診断を予測、そこから得た情報と1000名近くのデータをもとにいま必要なお手入れ方法を提案・アドバイスを行います。Aiを活用することで、科学根拠に基づいた肌コンディションとエイジング指数を提示し、これまでにないブランド体験と顧客価値を高めます。ここまでは、アプリや店頭においてのDX化について紹介して参りましたが、オルビスでは、出荷ラインでも積極的なDX化を図っています。次項では、そちらも詳しく取り上げていきます。Aiロボット導入で出荷ラインの効率化も可能オルビスでは、通販向け出荷ラインにもAiロボットを導入し自動化促進を図っています。近年では、こうした製造ラインでもAiの活躍が多く見られるようになりました。では、早速どのようなAiロボットを導入しているのか見ていきます。・生産性アップに繋がる無人Ai搬送ロボット出荷ラインでは、合計330台の無人搬送ロボット（AGV）が集荷から検査梱包までの一連の流れを遂行しています。その仕組みは、それぞれの無人搬送ロボットがAi技術を活用した制御システムから支持を受け、1オーダーに対して1台の無人搬送ロボットが最適なルートで走行し循環する仕組みです。この無人搬送ロボットを活用後は、以前より生産性が3割アップし業務の効率化にも繋がっています。・Aiによる自動化促進でコロナ禍にも対応2020年に入りコロナ禍においては、「非対面・非接触」のニーズが急増している中、その関係からか遠隔操作やAiロボットの活用検討が広がっていると言います。現に2020年10月の時点では、TIS（ロボティクス）事業がこの半年間の間に5倍の問い合わせがあったとし、いかに人との接触を避けながら生産性も上げていくかどの業界においても、いままさに問われていると言えます。一方で、「人手不足・労働賃金の高騰」の観点からのコスト削減など、今後ますますAiロボットの活用が見込まれます。Ai活用で広がる美容業界のDX近年、新型コロナウイルス拡大を受け、これまで「不況知らず」と言われてきた化粧品業界が大きく変わろうとしています。化粧品会社に限ったことではないですが、ソーシャルディスタンスやお客のニーズの変化にAiを活用しDXを導入していく傾向にあるようです。・新型コロナウイルス感染での大きな変換点マスクの着用が日常化し、不要不急の外出を控えるなど人々が新しい生活様式を定着し始めています。それにより、消費者によるニーズも大きく変化してきました。雑誌やネットで取り上げる話題もマスクメイク、さらには感染予防対策としてこれまで行ってきた店頭にて直接メイクを施していたサービスも、多くの美容部員が自粛している状況にあります。しかし、このような状況下で店頭サービスの代替可能とされているのがデジタルテクロノジーを活かしたAiです。前項で説明したオルビスのスマホアプリでのAiによる画像診断や未来の肌予測、店頭でのスマートミラー、業績や製造ラインにおけるAiロボットなどがこれらにあたります。いかに、新しい生活様式を保ったままの業績向上やお客のニーズに答えるか、大きな変換点に立たされており、そしてデジタル技術を導入したDX化が美容業界のみならずあらゆる業界で加速されているのは確かです。まとめ美容業界におけるDX化と、オルビスのAiを活用した肌シュミレーション技術を解説して参りました。Aiを活用することで自宅で気軽にスマホアプリから肌診断ができたり、店頭にて感染対策にも配慮しながら未来の自分に対するスキンケア方法が分かるのは嬉しいサービスですよね。そしてDX化においては、政府も推進するものとありあらゆる企業が導入し始めているシステムでもあります。新型コロナウイルスの収束が先行き不透明な中でも、販売拡大や顧客との接点を増やす為など、デジタルマーケティングへの投資が今後の鍵となりそうです。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疑問集】子供にも教えたい、人工知能の知識丸ごと解説
2020年から小学校の授業でも「プログラミング」が始まり、子供たちは日常からAi（人工知能）に触れる機会が多くなっています。その分、Aiに対する疑問も早いうちから感じることがあり、帰宅後にAiについて質問される場面もあるのではないでしょうか。大人でも理解できているようで、説明するとなるとなかなか難しいですよね！そこで今回は、お子様が感じているであろうAiに関する素朴な疑問を分かりやすく解説していきたいと思います。日常生活につかわれているAiまずは、日常に使われているAiから例に取り説明していきます。身近なAiの中には、・スマホでのGoogle翻訳・地図検索・Googleマップなど・スマホでの顔認証などによる分析アプリ・お掃除ロボット・GoogleHomeなどがあります。Aiは「音声認識」「画像認識」「自然言語認識」「異常検知」技術を使い上記のようなスムーズな動作を実現させています。特にスマホの音声での検索やGoogleHomeによる音声認識はAiを体験しやすく、遊び感覚でお子様と体験できます。では、次項から【Ai疑問集】7選について解説していきたいと思います。Aiにまつわる素朴な疑問！7選早速、本題のAiに対する素朴な疑問7選を、分かりやすく簡潔に解説して参ります。・Aiはいつからできたの？・Aiは人間のように会話が可能？・Aiは人間と何がちがうの？・人間にできて、Aiにできないことって？・人間の感情を読み取るって本当？・Aiに「意識」が存在する？・未来はAiに仕事を奪われてしまうの？Aiはいつからできたの？Aiは、1950～1960年代の第一Aiブーム（探索と持論）が始まりです。その頃の主な製品は「トイ・プロブレム（おもちゃの問題）」でしか解けないチェスや将棋など、といったルールが決められた中での最適な答えを探すものでした。それから、第二Aiブーム（知識表現）の1970年代後半から1980年代、そして現在が第三Aiブーム（機械学習）と言われる時代に突入しています。Aiは人間のように会話が可能？多くのAiの場合は、Aiが答えやすいように言葉を選ぶ必要があります。ですが、Googleが発表したAi「Meena」は、人間のような会話を可能としています。その会話内容とは、「私はテニスが好きです」に対して「私もです、ロジャー・フェデラーにはなれないけれど！」と、まるで人間のような返答をするものまで登場しています。人間にも個性があるように、Aiにもできるもの・できないものとさまざまです。Aiは人間と何がちがうの？Aiは人工知能と言われ、元々は人間の脳をモデルにして作られたものであり、「学習構造」は同じなのですが、一番の違いは想像ができるかできないかになります。人工知能は、データに乗っ取り予測はできますが想像は不可能です。例えば、相手にとって必要なものは予測でき、相手が喜ぶであろうものは想像することはできません。また、新しいものを作る創造力も同じく人工知能にはないものです。人間にできて、Aiにできないことって？人間は会話の中で、相手の反応を見ながら言葉を選んだり、相手に合わせながら会話をすることができますが、Aiは「不合理な判断」への対応や会話の中で相手の心のひだに触れることはできません。そうした判断ができるのは、人間ならではの特徴とも言えます。人間の感情を読み取るって本当？人間の表情のパターンから機械学習アルゴリズムを利用することで、人間の感情を読み取ることが可能です。感情を「幸せ」「悲しみ」「怒り」といった感情ラベルに沿って振り分け、その中から多くのデータを基に感情を読み取る手法です。将来的には、人間ばかりではなく動物の感情を読み取ることで、動物と人間とがコミュニケーションが取れる時代も訪れるのでは？とも言われています。Aiに「意識」が存在する？意識があるのか、ないのか？と問われると現在のところはありません。しかし、研究者によっては、4歳児程度の知識や知能・心を生み出そうと試みている研究者も中にはいます。そして、仮にSF作品のようなAiやアンドロイドが現実的になるには、人間のように脳自体の解明や体のあらゆる末梢神経など、生命の構造をさらに模倣することが必要になりそうです。未来はAiに仕事を奪われてしまうの？2030～2040年あたりには、日本の労働人口の約49％が就いている職業をAiやロボットで代替えが可能と言われています。しかし、いま現在子供たちが学んでいるプログラミングは、そうした未来を見据えて「Aiに使われるのではなく、Aiを使っていく人材を育てるために必要な授業」とされています。特に、プログラミングの中でも何かを作りだしていく『創造力』は今後、重要課題となってきます。Aiで今後できるようになることは？Aiにおける分野は幅広いため、お子さまが興味を持ちそうなAiドクターについてご紹介したいと思います。Aiドクター言うと、Aiロボットが白衣を着て登場してくるの？とお子様が想像するかもしれませんね。では、次で詳しく説明していきます。Aiドクターによる問診Aiドクターとは、海外ではすでに始まっている取り組みなのですが、その名の通りAiが病気の診断を下すというものです。診断をするために使うツールは、アプリや画像、動画など様々で、その診断精度ですが米国の場合「感度87.4％、特異度89.5％」という判断が行えています。感度とは、疾病を持っている人を「病気だ」と正しく判断するもので、「特異度」とは、疾病を持っていない人を「病気ではない」と正しく判断する率のことです。専門医なしに、9割近い精度で判断が行えています。これまでの事例では、自律型のAiシステムFDAが眼底画像から約60秒で「初期」の糖尿病性網膜症か否かを判断しています。そこには医師の解釈が必要ないというものです。もちろん、その後の医療行為（治療や投薬）は、人間の専門医が実施します。日本でもAiで大腸がんや肺がんの診断が本格化前述したことが日本でも同じように行われるか、どうかについては、日本では、Aiの診断が公的に認められることは制度が変わらない限りおそらくないか、まだまだ先の話だと言います。日本でもAiによる支援はうけているものの、最終判断は人間の医師が行っています。しかし、今後2025年あたりには、「Aiで大腸がんや肺がんの診断が本格化する」するとも言われていますので、全く縁のない話ではなさそうです。最終判断さえ違うものの、Aiによる診断が今後日本でも本格化していくとなると、未来の子供たちの医療現場も大きく変わっているのかもしれませんね。まとめ本記事では、「【Ai疑問集】子供にも教えたい、人工知能の知識丸ごと解説」について、解説して参りました。Aiの疑問に触れながら、お子様と楽しく疑問解決して頂けたらと思います。疑問に思うことで、さらに未来はどうなっていくのだろう？と想像してくことも楽しい親子の会話になるかと思います。また、Aiは日々進化を続け私たちの社会問題の手助けや、さまざまな場面において欠かせない存在となりつつあります。Aiチョイスでは、そんなさまざまな場面における活躍を見ることができますので、日常に関する疑問なども踏まえ、参考にご覧ください。
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スマートホーム化に欠かせないAi関連グッズとは
IOT（モノのインターネット）やAi（人口知能）が普及し、それに伴うかのように、世の中のさまざまなものが便利になってきています。また、中でも近年では、スマートホームに興味を持ち、取り組む方も出てきているようです。その背景には、コロナ禍といった自宅にいる時間が多くなったことで、人々が自宅に関心を示すようになったことも、大きな理由の一つなのかもしれません。そこで今回は、「スマートホーム化」に関する情報をお伝えしていこうと思います。スマートホームとはスマートホームとは、IOT（モノのインターネット）やAi（人工知能）の技術を活用して、より快適な暮らしを実現している家のことを指します。例えば、自宅に車で帰宅後、センサーが車を感知しシャッターを自動で開けてくれる、といったものです。では、次でスマートホームに利用できるAiを、日常使う家電を例に上げご紹介していきます。スマートホーム化に利用できるAi人々の暮らしの中で、今よりもっと快適な暮らしを実現する目的で進められている「スマートホーム化」ですが、スマートホーム化に利用できるAiとはどのようなものがあるのか、身近な家電の中から早速見ていきましょう。・Ai搭載の掃除機 Aiが日常の生活に溶け込み、Aiを浸透させてくれた代表的なものが、「ルンバ」や「RULO」といったロボット掃除機ではないでしょうか。部屋中を行ったり来たりしながら自動で隅々まで掃除をしてくれる便利商品として、大きな話題を呼びました。特に「ルンバ」は、2002年の販売開始から、2006年の5月までの販売台数は200万台、2017年までには1500万台の売り上げで「ルンバ」の名を世の中に浸透させました。また、海外のテレビドラマでは小道具として「ルンバ」が登場するなど、知名度はますます上昇していきました。Aiに備わった360℃レーザーセンサーや超音波センサー、赤外線センサーが働き、走行しながら障害物をよけたり、壁沿い走行をすることによって、自動でのお掃除を実現させています。・Ai搭載の炊飯器見た目は、通常の炊飯器と変わらないのですがAiを搭載したことで、水温と室温が調節できるようになり、季節に関係なくおいしく炊きあがるようになります。これは、Aiが超音波振動によりお米の芯に十分な水を行き渡らせ、お米本来のうまみを出す仕組みです。超音波の強弱を変えることによって、自分好みの炊き加減まで調節が可能です。・Ai搭載のエアコンエアコンは、外気の気温によって室温も左右され、温度調節が難しい場合があります。ですが、Aiには、室温を分析後、更に学習機能を生かし過去のデータから、人それぞれの好みの温度を提供します。また、予測機能で少し先の体感温度まで予測をしながら、常に快適空間を作り上げてくれます。・Ai搭載の冷蔵庫食材を保管するために欠かせない冷蔵庫ですが、Aiを搭載することで調理がぐんと楽なります。温度管理や腐りにくい環境を整え、食材にとってベストな状態を保つこともできます。これは、冷蔵庫の全ての扉にセンサーが搭載されており、そこからユーザーの行動（冷蔵庫の開け閉予測）を分析・学習・予測することで、冷蔵庫内の温度を調節します。冷凍されているのに、簡単に食材が切れる「切れちゃう瞬冷凍Ai」は、この機能によって、肉や魚の鮮度を保ちながら従来の約2～3週間もの間、保存ができるようになっています。スマートホーム化に利用できるAiは、意外と身近なものに存在します。この他にも、さまざまなものに導入されており、「センサー」や「温度管理」、「予測」、「学習機能」これらを必要な時に使い分け、日々の快適空間をサポートしてくれています。今後自宅のスマート化は必要？先に、スマート化された家電を紹介しましたが、スマートホーム化の中には、家電だけではなく、スマートスピーカー（Aiスピーカー）やIOT(モノのインターネット）などもあります。これらを、あらゆる家電製品と繋げることで、より便利になるといったものです。例えば、炊飯器と繋げることで、出かける前に設定をし忘れたとしても、外出先でスマホから遠隔操作を行い、オン/オフを指示することができ、非常に便利です。ただ、こうしたものは、あくまでも、利用者によって利便性の度合などは変わってくるものと想像します。・スマート化の実情というのも、GFKが2015年に実施した「スマートホーム化」についての調査を7か国7000人に行った結果、スマートホーム化について魅力を感じると答えた中国が55％に対し、日本はわずか19％に至っている結果となりました。また、アクセルラボの調査では、日本国内におけるスマートホームの認知度は、56.4％と半数以上となっているにもかかわらず、実際に導入している家庭はわずか1.8％という結果でした。・今後の動きしかし、その一方で市場調査やマーケティングを行っている「富士経済」は、スマートハウス関連製品・システム市場を、2020年度は2兆8886億円と予測しています。このような結果からも、今後何らかのきっかけや、人々が抱える社会問題によっても左右され、徐々に普及していくものと予想されます。今後のスマート化に期待が高まります。まとめスマートホーム化は、まだまだ人々に十分に浸透されてはいないものの、今後の社会課題解決や、IOTやAiが更に普及していくにつれ、私たちの生活の中でより身近なものになっていくのでしょう。また、今後何らかのアクションで一気に浸透していくのかもしれません。本記事では、スマートホーム化について言及して参りました。これから取り入れてみたいとお考えの方、また、Aiに関して興味のある方など、Aiチョイスを参考に、日々の暮らしの手がかりを探してみてくださいね！
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高解像度化できるAiシステムでできる、過去の動画を活用したビジネスアイディア
動画って、何度も見たくなるものだったり過去に見つけた動画をもう一度見たいと思うことがよくありますよね。現代ではYouTubeやライブ型動画配信が主流となっていますが、その動画を再検索・再試聴するのに時期やタイミングも必要ですし、削除されている可能性もあります。今回注目したいのが、過去の動画を再活用して収益を得るという、新しいビジネスアイデアの誕生についてです。さらに過去の動画でどんなに画質が悪くても、Aiのシステムにより高解像度化が可能になりました。今回は、その新しくて画期的なビジネスに焦点を当ててお話していきたいと思います。実はYouTubeで収益化が可能な話 YouTubeと言えば現代を象徴するような存在で、子どもから大人まで誰もが様々なジャンルで楽しむことができるものです。現代の子どもたちに将来の夢を聞くと「YouTuberになりたい」と答える子も多々いるのだとか。そんな絶大な人気を誇るYouTubeですが、実はYouTubeで動画をアップすることにより収益化が可能になることを皆さんはご存知でしたか？ただ動画を挙げるという趣味範囲の方はもちろん、再生回数を増やしていくことでその中身を収益としていくという、新たな職種が誕生したとも言えます。YouTube収益化の仕組み まず、YouTubeには”パートナープログラム（YPP）”というものが存在します。これは、YouTubeクリエイターの質を高めるためのシステムとも言えます。パートナープログラムに登録することによって、以下のようなメリットがあります。①クリエイターサポートチームの利用が可能になる 例えば、動画をアップする際に何か問題や不具合が起きたとします。一般的にはこの時点で問題解決を待つしかないのかもしれませんが、クリエイターサポートチームを利用するとその問題をすぐフィードバックし素早い対応でトラブルを解決してもらえます。②コピーライトマッチツールを利用できる YouTuberが大多数存在する中で、自分のアップした動画を真似したりまたはそのまま使われて他の人がアップしてしまうこともあるようです。そのような問題を改善するために、パートナープログラムに登録している方にはコピーライトをつけてオリジナル作品に仕上げることができます。③最大のポイント、収益機能の利用 パートナープログラムに登録かつ参加を認められることにより、このシステムは利用可能になります。広告収益はもちろんグッズ販売などから、YouTubeのサポートを受け収益化していくという形になります。YouTubeでなぜ収益が発生するのか 言ってみれば、ただ動画をアップして視聴者がいるという状況だけでなぜ収益が発生するのでしょうか？その中身は、再生回数とフォロワー数（チャンネル登録者数）が鍵を握っています。条件としては、再生回数は最低10万回です。この回数は多く見えると思いますが、実はこれだけの再生回数でも5,000円程度にしかならないのです。さらに、チャンネル登録者数としては1000人以上という条件から余程のパフォーマンスが求められます。このことから、動画の再生回数がいかに重要なのかがわかりますよね。繰り返しの動画再生を狙った、新しいビジネスの誕生 上記したように、動画の再生回数が収益アップの鍵を握っています。ということは、過去の動画も広告や宣伝を活用して視聴者を増やし、再生回数を挙げていくことが近道と言えます。しかし、ただ単に過去の動画を繰り返すだけではあまり意味がありません。内容やコンテンツのリメイクこそは必要がないにしろ、その画質つまり解像度を高くしてより見やすい動画に作り変えることが必要かと思います。質の高い動画こそが、見ている側の楽しみを増加させるとも言えますよね。YouTubeなどの動画コンテンツを他のプラットフォームで繰り返す 様々な動画配信サイトで視聴されてきた動画を、他（Amazon primeやHuluなど）で繰り返し流すことで収益化されるという新しいビジネスは、新たにコンテンツを練り直して作る動画よりも遥かに収益率が高くなるということです。この場合のメリットとして、製作費の軽減があります。動画コンテンツを一から作り出すとなると、意外と費用がかかるのですよね。しかし、この”過去動画の繰り返し再生”を活用すれば、コンテンツ製作費はあまりかかることなくさらに再生回数も獲得することが可能なので、低コストな高パフォーマンスが実現するわけです。過去動画にはもちろん注意も必要になる 過去にアップされていた動画には、注意しなければならない点も存在します。それが、動画の”質”です。その動画のアップ方法や制作に使用したデバイスなど、考慮すべき点がかなりあります。また、何年も前の動画なら画質が悪くて当然です。音声やボリュームなどは改善策があるとしても、一度アップした動画の画質をきれいに直すことが必要となってきます。これは無理難題なのでしょうか。そんなことはないのです。現代にはAi技術を使って簡単に高解像度化することが可能なシステムが存在するのです。Aiの高解像度化システムとは 例えば、従来の低解像度の動画を高解像度に変更しようとすると、変換にかかる時間だけでなく費用もそれなりに高くつくことになります。ましてや、現代の4Kや8Kなどの高解像度にしようとするとその道のりは果てしないとも言えます。しかし、これを容易に高解像度化してしまうAi技術ができました。Aiのディープラーニング能力を駆使して、動画編集も思いのままになりました。Aiの高解像度化システムの特徴 Aiの基本はディープラーニングつまり学習機能です。この機能を十分に活用し、その動画の一コマ一コマを引き伸ばし、高品質な状態へと変換していくのです。これは、従来でいうとアップコンバート技術というものが近いのですが、その時点ではノイズを引き起こすこともあり難しい課題でした。しかし、Aiの学習機能によってその動画の低画質と高画質の部分を学習することで、動画全体の高解像度化を実現することが可能になりました。高解像度化するAiシステムの形態は様々にある Aiで高解像度化するためのシステムと聞くと、かなり高価な機器をイメージする方も多いかと思います。しかし、高価なものではなく誰もが簡単に動画の変換をできることを前提で、そのシステムの形態は様々に存在しています。フリーソフトからウェブサイト、そしてアプリなど現代人なら使い慣れているもので簡単に高解像度の動画を編集することが可能なのです。過去動画を活用したビジネスアイデア 過去の動画を活用するにあたり、その方法やアイデアは多数に広がっています。そのアイデアをビジネスに活かすことによって、宣伝や広告としてはもちろんそのビジネスにおける人気度も図ることができます。ここでは、過去動画を高解像度化して活用するビジネスアイデアをご紹介していきたいと思います。企業の今と昔の比較動画 どんな企業でも創立当初が存在しますが、その当時の映像を現在動画サイトにアップするとなると動画の質の問題が発生してきます。そこで、Aiの高解像度化システムを使用することで当時の再現が可能になり、その企業の良さがよりわかりやすくなるのですリメイクされた昔のアニメなど 古いものを好む世代へと変化しつつある現代人ですが、それはテレビドラマやアニメにも影響します。昔流れていたテレビの映像が仮に今リメイク版として放送されていても、当時のものは大変貴重です。この懐かしい映像を元に、どんな世代も楽しめる総集編動画はどうでしょうか。人気YouTuberのアップ初期集 今でこそ人気を誇るYouTuberも出だしは皆同じです。そんな初々しいYouTuberの初期にアップされたものなどをまとめた動画は、人気動画になるかと思います。また、振り返り動画のように『面白い』『なごむ』『感動』などと分けてみるのもありですね。 過去に再生された動画を総集編やクリップのように編集することで、その面白さは倍増します。さらにその動画をビジネスに活用できれば、収益効果は抜群とも言えます。例えば、人気YouTuberの人気度が高かった動画の総集編や、過去に放映されていた映画やアニメのクリップ動画、人気アーティストのプレイリスト動画など、その集め方は無限に存在します。それらを高解像度化して質の良い動画としてアップすれば、収益を得ることもひとつの手法です。動画広告ビジネスも必要なもの 視聴者からすると、動画と動画の間に挟まる広告は少し不要と重いがちですが、これからの動画広告は変わってきます。それは、面白さを追求した動画になるからです。例えば、長編（3分から5分程度）の動画広告なら視聴者もちょっとした動画を見ているような感覚になり、その世界に引き込まれることが期待できます。医療機関における症例映像の公開も 難病と闘う方やその家族にとって、同じ病気の症例は本当に必要な情報です。そのため、医療機関から症例映像が発信されると治療に対する知識はもちろん、闘病への意欲も増すものです。難病でなくても身近な病気の症例がアップされれば、私たちも対処法がわかり安心しますよね。交通安全の強化における過去の画像も活用 子どもだけでなく大人にも見て欲しいのが、交通安全の実態です。事故だけでなく当たり前となっているルールなどの再確認のためにも、過去の画像をAiで高解像度化し、よりはっきりと見てもらうことで交通安全への意識は高まるはずです。まとめ 今回は、過去動画をキーワードにしてお話をしました。いかがでしたか？面白いそして楽しい動画は何度見ても飽きないので、つい繰り返し視聴したくなりますよね。そこに着目した新しい動画ビジネスも、今後普及していくことに期待ができます。皆さんも、この機会に高解像度化し注目してみてはどうでしょうか。
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世界初！教師データなしのAi技術『DeepTwin』とは
近年ではあらゆるビジネス業界において、AI解析の需要が高まっています。通常のAI解析では、大量の教師データが必要とされています。しかし教師データの作成には多大なコストが発生するので、最近では教師データAIの需要が高まっているのをご存じでしょうか。富士通研究所では、2020年7月に教師データなしでも高次元データの特徴を獲得できるAI「DeepTwin（ディープツイン）」を開発しました。このAI技術は、世界初の技術として注目されています。そこで今回の記事では、「DeepTwin」についてご紹介していきたいと思います。AIの種類AIの「教師データ」とは、いわゆる学習データのことを指します。まずは教師データありのAIと、教師データなしのAIの違いについて簡単に確認してみましょう。教師ありAI事前に与えられたデータからパターンなどを認識し、予測や分析を行う機械学習が「教師ありAI」と呼ばれます。教師ありAIには原則として、正解となる「教師データ（学習データ）」が欠かせません。複数の異なる方法で教師データを使用し、何度も繰り返すことで予測を微調整して正解率を高めていきます。教師データにはインプット情報および、ターゲットと呼ばれるラベルつきの正解が含まれています。これによりAIは、正確な予測が行うことが可能となるのです。教師ありAIで高い精度の予測を行う場合には、相当量の教師データがないと上手くいきません。データが多くなればなるほど、予測や分析の信頼性が高まるでしょう。教師データを作成するには、必要なデータを収集してタグ付けする流れとなります。一見単純作業のようにも思われますが、この作業こそがAI開発における最大の難関と言われているのをご存じでしょうか。AI開発期間の大部分は、教師データの作成に費やされています。膨大な情報量が必要なので、一から教師データを作成するとなると、かなりのリソースを割かなければなりません。こうした事情から、人件費や資金の問題が発生し、AI開発自体が中止になってしまうケースも見受けられます。大企業など自社リソースが十分な場合を除き、教師データの作成には、外部リソースを上手く取り入れることが重要だと言えるでしょう。教師なしAI教師ありAIは人間が「正解」となる情報を用意して、AIが学習する仕組みになっています。しかし教師なしAIの場合は、人間が「正解」を用意する必要がありません。AIの機械学習は、何度も繰り返し処理を行うことで、目標となるモデルに近づけます。教師なしAIは、このモデル自体をコンピューターが作成してくれます。教師なしAIは、データの特徴を捉えるための用途に使われるのが主流です。たとえばECサイトなどのレコメンデーションなどに利用されています。さまざまなアルゴリズムが存在しますが、主に以下のような活用方法が挙げられています。クラスタリングデータ間の類似度に基づいて、データをグループ分けする手法です。活用例には顧客情報のクラスタリングによるグループ分けなどが挙げられます。同じグループ内で同一商品が複数回購入された場合、同じグループに属する人々にレコメンドするといった形で活用できるでしょう。アソシエーション分析データセット内で頻繁に同時発生するアイテムセットを識別する手法です。たとえば商品Aを購入した人は商品Bも購入するというような、データ間の関連を発見してくれます。アソシエーション分析を活用することで、より効果的なマーケティング戦略を開発することが可能となります。売上向上の為に複数の施策を行った時にも、どの施策がもっとも貢献したかといった分析に用いることもできるでしょう。自己組織化マップ（SOM）自己組織化マップとは、ニューラルネットワークの一種で与えられた入力情報の類似度を、マップ上での距離で表現するモデルのことを指します。高次元データの中に存在する傾向や、相関関係の発見などに応用することが可能です。あらゆる高次元データを教師なしでクラスタリングできるので、人間が高次元データを視覚的に理解する上で、大いにサポートしてくれるでしょう。主成分分析主成分分析はさまざまデータから、一定の法則を見つけ出す手法です。あらゆる要素の中から、目的の指標に寄与する率が高いものをいくつか抽出して使用する方法です。たとえば複数のパラメーター（甘味、苦味、酸味、コクなど）から目的の情報に切り出していくことなどが例に挙げられます。元の情報をできる限り損なうことなく、集約データでの表現が可能となるでしょう。教師データなしAI「DeepTwin」2020年7月に富士通研究所が開発した「DeepTwin」は、AIの検知・判断の精度を高めるための技術です。高次元データにある削除すべき次元数と、削減後のデータ分布をディープラーニングで最適化してくれます。長年の研究で培った映像圧縮技術とディープラーニングを融合することで、教師データなしでもデータを正確に捉えられるようになりました。一般的にデータの次元数が増えると、データを正確に捉えるための計算が複雑になってしまいます。近年ではこれを回避する為に、ディープラーニングを活用して、入力データの次元を削減する試みが取られていました。従来の手法では、削減後のデータ分布や発生確率があまり考慮されておらず、AIの認識精度の問題や、誤判定の発生リスクがありました。「DeepTwin」はそれらの問題や課題を踏まえた上で、データの特徴量を正確に抽出できる技術として、開発されています。教師データなしAIにおける重要課題の一つである、データの正確な分布や発生確率の獲得が可能となるでしょう。さまざまなAI技術の判断精度向上に貢献できると期待されています。教師データなしのAIが実現すること教師データなしAI「DeepTwin」の特長は以下の通りです。データの特徴を正確に獲得する数千～数百万次元の画像や音声データが、一般的に「高次元データ」と呼ばれます。長年の研究において、データ分布や発生確率が解明されています。この分布や確率に対して最適化された手法で、次元数を削減する方法がすでに確立されています。最適化する手法としては、画像・音声信号を周波数成分の強度に変換するフーリエ変換の一種「離散コサイン変換」などが挙げられます。次元削減後のデータ分布と発生確率を用いて復元すると、どうなるのでしょうか。元の画像や音声と、復元後の画像・音声との間の劣化を一定に抑えると、圧縮データの情報量がもっとも小さくできることが理論的に証明されています。「DeepTwin」はこの理論を踏まえています。通信データや医療データなど分布・確率が未知の高次元データに対し、ニュートラルネットワークである「オートエンコーダ」で削減します。その後また復元した時に、元の高次元データと復元後のデータとの間の劣化を一定値に抑えます。次元削減後の最小化されたデータは、元の高次元データの特徴を正確に捉えつつ、次元を最小限に削減できることを世界で初めて証明しました。ディープラーニングを活用した次元削減ディープラーニングは最小化したい評価項目を定めると、複雑な問題でも評価項目が最小となるパラメーターの組合せを求めることが可能です。「DeepTwin」ではこの特徴が利用されています。高次元データで削除すべき次元数と、削除後のデータ分布を制御するパラメーターを導入。圧縮後の情報量を評価項目に定め、ディープラーニングで最適化される仕組みになっています。これにより最適化された次元を削減したデータの分布・確率を、性格に捉えることが可能となりました。「DeepTwin」の技術は、データの特徴を正確に捉えるというAIの根本的な課題を解く技術であるため、幅広い分野でのAI適用が期待されています。教師データなしのAI普及への課題これまで教師データなしAIは、二つの大きな問題を抱えていました。・特徴量を獲得してクラスタリングを行う際にクラスタが一つにまとまってしまう。あるいは本来のクラスタが消えてしまうという問題。・学習データにノイズを含んだデータがあった場合、良い特徴量を得ることができないという問題。・データの次元数が増えると、特徴量を正確に捉えるための計算の複雑さが指数関数的に増大してしまう問題。これらを回避する手段として、ディープラーニングを用いた入力データの次元削減が有望とされています。一方で削減後のデータ分布や発生確率を考慮できていなかったので、特徴量が忠実に獲得できず、認識精度の限界や誤判定リスクといった課題がありました。こうした問題を解決し、高次元データの分布・確率を正確に獲得することが、AI分野における重要課題と言えるでしょう。 今回開発された「DeepTwin」は、まさに上記の問題を踏まえた上で、課題解決する為の技術として設計されています。富士通研究所は「DeepTwin」の実用化を進め、2021年度中の実用化を目指すと発表しました。多くのAI技術に適用し、その成果を富士通のAI技術「FUJITSU Human Centric AI ZinrAI（ジンライ）」に活用していくとも発表しています。教師なしAIの研究が進み、課題が解決されていくごとに、今後の普及に向けて進んでいくでしょう。まとめ本記事では、教師データなしで高次元データの特徴を正確に獲得できるAI「DeepTwin」を紹介しました。「DeepTwin」はAIの検知・判断における精度向上に向けて開発されました。高次元データの分布・確率など、本質的な特徴量を正確に獲得できる世界初のAI技術です。AIの重要課題であるデータの正確な分布、発生確率の獲得が可能となるので、あらゆるAI技術の判断精度向上への貢献が期待されています。さまざまなビジネス領域において適用・普及が進められていくでしょう。今後も「DeepTwin」を始めとする教師データなしAIの研究動向から目が離せません。
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海外ビジネスにおけるAiの活用事例5選
この数年で急増しているのが海外ビジネスです。その中身は、国内だけでなく海外でも企業の商品や企画を売り出してビジネスにしていこうというものです。一般的な海外ビジネスは企業と企業のやりとりになるわけですが、その方法としてはネットを介した手段がメインです。しかし、最近の海外ビジネスにおいてはAiを活用したものもあるというから驚きです。今回は海外ビジネスとAiの関連性と活用した事例についてお話していきます。進出目標とする国の特徴を掴む「日本ではこれがヒットしたから、きっと他国でも同じようにヒットするはず」という考えは無くしてください。その国その国での価値観や考え方そしてやり方も違っているので、国内で爆発した人気があったとしても海外で同じように…とはいかないのです。そのためにも、進出目標とする国の中身をじっくりとリサーチする必要があります。第一歩は情報収集が必要です 海外ビジネスを始めるにあたって、様々な情報が必要となります。どこの国への進出を目標として各国の求めている需要だったり、こちらの企業の商品や企画を求めている国がどういった場所にあるかなどなど、その必要な情報量は検索なしには難しいと言えます。そこで、まずはネットリサーチが重要なポイントになってきます。現代には、GoogleやYahooなどの優秀な検索エンジンが揃っていますので、活用しない手はないですよね。情報を集めた上でのAiビジネスプランニングそもそも、Aiとビジネスの結びつきを理解できていないと、海外ビジネスでAiを活用することは難しいと言えます。Aiを活用した海外ビジネスのノウハウも知っておきたいですよね。まずは成長予測 Ai市場の成長予測、つまりAiを活用してのビジネスがどのくらい需要があり伸びている国がどこかを知る必要があります。その中で、日本はまだ6位とランキング的には中間くらいといったところでしょうか。ただ、それでも日本はAiビジネスの先進国に入っている状態です。企業の発信するものとAiは相性が良いのかを見極める Aiでの海外ビジネスを成功させるのに、企業の発信しているものとの相性も非常に大きな課題となります。Aiを使ったからと言って海外で必ずしも成功するわけではないですし、その企業の商品やサービスにAiを使うメリットがあるのかを考えると良いです。海外ビジネスでAiを活用した事例5選上記した内容で、海外におけるAiビジネスの基本的な知識はご理解いただけたでしょうか？今では海外ビジネスにおいて、Aiの導入は新常識となってきていますがそのAiの種類は多岐に渡ります。例えばデータ収集やそのデータの分析、学習機能を活用したものなどAiの活用方法は様々あります。単純に国内ビジネスでもAiは十分に力を発揮しますが、海外ビジネスにAiを導入することによってたくさんのメリットや需要が存在します。それではここら、実際に海外ビジネスとして注目されているAi活用事例をご紹介していきたいと思います。〜国内〜・Google 今や誰もが知っているGoogleですが、実はこれもある種の海外ビジネスだとみなさんはご存知でしたか？なぜかというと、Googleって世界中どこでも誰にでも伝わりますよね。それは、元々のGoogle発信が世界つまり海外進出したことによって成功したという、まさに海外ビジネスの大御所とも言えるでしょう。その基盤となるGoogleに在籍する人材も、多国籍の方が多くそのほとんどがAi研究者であり、各国の様々な情報を元にビジネスを行っていると言えます。また、GoogleCloudはAiサービスの最先端と言っても良いほど、その認知度は高く世界各国で利用されているサービスです。これは、Googleで使用できる機能をAiがサポートしてくれるというもので、ビジネスシーンにおいては非常に信頼できるサービス内容です。この点に目をつけたGoogleの、今後の様々な機能アップデートには期待ができますよね。・Amazon Amazonが宅配や映画・音楽の提供をしていることは世の中にかなり浸透していますが、実はAmazonも海外ビジネスでの成功事例の一つなのです。はじめは、いわゆる通販業から始まったAmazonですがその後急成長を成し遂げていき、今では海外でも当たり前のネットショップとなりました。実際にAmazonのサイトを見てみると『並行輸入品』や『海外取り寄せ』などの文字も見られます。つまり、一般の方でも手軽に海外商品を買い物できるようなシステムになったのです。さらに、Amazonからは「Amazon Echo」といういわゆるAiスピーカーが登場したのも大きなターニングポイントでしたね。デバイスに呼びかけてAiが反応し、その機能を立ち上げてくれるこのサービスは現代の必需品ともなってきています。この機能のおかげで、企業の仕事効率化も図れているのではないでしょうか。〜海外〜・ファインドマイン社 アメリカに本社をおくこちらの企業では、消費者サービスにAiを導入しました。消費者が購入する商品に対し、様々なアイテムを使ったコーディネート提案をする事を目的としています。消費者は、まるで専属のスタイリストが選んでくれるかのようなこちらのサービスに、充実した買い物を実現させることができます。逆に企業側には、購入された商品からトレンドや人気商品の分析が可能になるため、、まさに海外ビジネスのお手本とも言えるAiを活用したサービスですよね。・スライス社 ペンシルベニアのスライス社では、Aiによる画像認識サービスを海外ビジネスとして様々な国に提供しています。内容としては、アプリで撮った画像の関連商品を必要ページにて表示するというサービスです。よくあるウェブでの広告的な表示ではなく、そのユーザーが求めている時に欲しい関連商品が表示されるというもの。こういったサービスはなかなか珍しく、今後世界中のウェブで見かけることが多くあるかもしれませんね。・アイラ・テクノロジーズ マサチューセッツのこちらの会社では、スキャン技術を用いた情報収集をビジネスとして提供しました。独自開発の端末を使い、QRコードやバーコードを読み込むことにより直接的に商品の売り上げ情報が入ってくるというシステムです。商品を購入する消費者にも手間がかからず、そして企業側にもリアルタイムで商品情報を把握できるこのサービスは、アパレルだけでなく様々な店舗やショッピングモールでも活躍しそうです。ビジネスでAiを導入するメリット ビジネスにAiを導入するメリットはたくさんありますが、そのほとんどが仕事の効率をアップさせる活用方法です。国内ビジネスはもちろん海外ビジネスでも応用していけば、仕事の的確かつ効率化を図れるのでAiを導入することは成功への近道とも言えます。この項目では、代表的なAi活用に対するメリットをお話していきます。時短業務は効率化のカギ 代表的なものとして”業務の時間短縮”が挙げられます。効率的に仕事を進めるには、何事も時間配分が必要です。その点から、Aiを活用することによって時間をなるべく短縮した効率化が実現するのです。業務内容が多ければ多いほど、時間が足りなくなるものですよね。そんな中、Aiを導入することによってAiに任せられる業務を作れば時間配分や人材不足に悩む必要も少なくなります。Aiの特分野は事務作業 ビジネスに欠かせないのが事務作業ですが、一言で事務作業といえどその内容は間違いが許されないのでとても重要な業務になります。でも、例えば計算やデータの入力作業などをAiが手伝ってくれるとしたら…その業務はかなり効率よく、しかも正確に進めることが可能なのです。Aiの特分野を引き出して活用するのも大事な手法です。ミスやエラーの回避 人が仕事をする以上、ミスやエラーはつきものです。絶対なんてないのです。だからこそ、確認が大事なのですが確認だけでただ時間が過ぎてしまう、なんてこともあり得る話ですよね。しかし、この部分をAiに任せることができればAiの正確性を発揮して、そのミスやエラーを回避することができるのです。まとめ 海外ビジネスとAiを組み合わせると企業の成長を促進できると言えます。もちろん、国内だけのサービスも貴重ですが、海外に向けてAiを活用したサービスを提供できるとその幅は断然広がりますよね。現在のAi活用方法だけでもかなり多くのサービスがありますが、知識と工夫次第では企業独自のAi活用ビジネスが可能になるかもしれませんよ。これを機に、海外進出を目標にしてみるのはいかがでしょうか？
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【Ai×法務】リーガルテックとはいったい何？？人工知能活用によるメリットデメリット
テクノロジーの進歩により、従来は人間の脳が行っていた能力・活動を模倣し再現できるようになったAI（人工知能）。AIはこれまでになかった新しいサービスや製品として、世の中に浸透しつつあります。現在では幅広い業界でAIが使用され、ニュースや新聞でもAIの報道をよく目にするようになりました。AIがチェスや囲碁や将棋で人間に勝利したというニュースもあれば、AI活用による渋滞予測、AI×ロボットを駆使したスマートファクトリーなども期待されています。さらに将来的には、AIは法務（法律の仕事）も担うようになると予測されているのを、ご存じでしょうか。そこで今回は、AIを活用した法務「リーガルテック」についで、お話したいと思います。メリットやデメリットについても解説するので、ぜひ最後まで目を通してみてください。リーガルテックとはリーガル・サービスを提供するために活用されるテクノロジーのことを「リーガルテック」と呼びます。近年ではあらゆる業界において、テクノロジーの普及が進んでいます。デジタル化やテクノロジーを活用したサービスは、「〇〇（業種名）+テック」と表現されています。フィンテック（金融系）、ヘルステック（医療・健康系）などのサービスを、聞いたことがある人も多いのではないでしょうか。リーガルテックの場合は、リーガル（法律・法務）とIT・AI・テクノロジーを融合したシステムを表現します。リーガルテックの発祥は、他のさまざまなテクノロジーと同様にアメリカにあります。歴史をたどると、1970年代に開始されたアメリカの「CALR（Computer-Assisted Legal Research）」に関する技術研究・開発まで遡ることが可能です。アメリカでは年々リーガルテック市場が活性化しており、2018年と2019年には10億ドルを超えました。日本においてもリーガルテックは、ここ数年で注目を集めるようになっています。2016年～2023年までの「CAGR（年平均成長率）」は9.8％で成長し、2023年には353億円に拡大するとも予測されています。日本国内においてリーガルテックは、これから普及していく段階と言えるでしょう。リーガルテックが想定する法務とは法務にAIが参入するといっても、弁護士や裁判官などの分野には、まだまだ参入しそうにありません。現段階でリーガルテックが想定されている法務には、以下のような事柄が挙げられます。過失割合を想定する自動車が事故を起こした際に、AIがそれぞれの運転手に質問し、過失割合を想定します。過去の膨大な事故記録から類似の事故を発見し、その事故における過失割合を調査します。その結果に基づいて判断を行いますが、双方が納得しない場合もあるでしょう。不満を持った側が裁判を起こす事態も考えられますが、仮に裁判官がAIとは異なる判断を下した場合でも、AIはその結果を学習して次に活かします。これを繰り返すうちにAIと裁判官の判断は近付き、最終的に多くのAIによる判断が承認されるようになるでしょう。契約書不備を検知する企業には法律専門の法務部を抱えているところも少なくありません。法務部には契約書の内容が、自社にとって不利でないかと問い合わせを寄せられることも多いと思われます。また特許などに関する相談を受けることもあるでしょう。しかし法務部にあまり多くの担当者を置かないという企業も、よく見受けられます。その結果回答が遅くなり、他の部署から不便に思われることもありますよね。しかしAIを活用すれば、契約書を読ませるだけで自社に不利となる条項を判定することも可能となります。よく質問されやすい質問や法律の問題をAIに覚えさせておけば、自動回答できるようにもなるでしょう。これにより法務担当者は重要案件だけに集中できるようになるので、企業にとっても大きなメリットにつながります。リーガルテックでAIに求められること法務にAIが参入することで、AIにはどのような事柄が求められてるのでしょうか。一つずつ見ていきましょう。人手不足、労働時間の見直し近年、日本では少子高齢化に伴う労働人口の減少が課題となっています。今まで人の手が必要とされていたビジネスは、今後維持するのが難しくなっていくとも予想されています。また定められた労働時間の超過による過労死を防ぐために、「働き方改革」を政府は推進しています。残業時間制限、副業禁止、リモートワークの推奨といった事柄が、企業側には求められていますよね。この流れは、法務業務でも例外ではありません。しかしどうしても印鑑を捺さなければならない書類があったり、すぐに契約書を作成して郵送する必要があったりと、さまざまな事情で出社を余儀なくされるケースもあるでしょう。リーガルテックでAIによるシステム化が進めば、手間と時間のかかる法務業務が楽になります。人手不足や残業時間の超過といった問題を、解決してくれるでしょう。業務プロセスの見直し、効率化法務業務で欠かせない契約の締結や見直し、契約書の作成・郵送といった業務には、従来は人の手が必要でした。この分野にAI技術を導入することで業務効率化、人件費削減、コスト削減、リソース確保などの効果が期待されています。業務プロセスの見直しにより、無駄な業務の特定や、業務遂行方法や社内手続きに改善が図れるようになれば、仕事全体の迅速化が実現できます。労働人口が減少し、限られたリソースを適切に割り振らなければならない時代にこそ、ITやAIの技術が求められるでしょう。こうした背景から、AIを活用したリーガルテックが求められているという一面もあります。リーガルテックのメリットリーガルテックには以下のようなメリットが挙げられます。AIによる電子契約書の作成、管理がスムーズに行えるインターネット上で契約を締結する行為を「電子契約」と呼びます。オンラインで契約が締結できるため、インク代や郵送料などの事務経費がカットできるというメリットがあります。さらに契約金額に応じて課税される印紙税も、電子契約の場合は課税されません。印刷、捺印、郵送などあらゆる手続きが必要ないので、契約書に関する時間や手間が大幅にカットできるでしょう。契約書チェックにかかるコストが削減できるAIシステムで契約書のチェックを行うので、人件費などのコスト削減にもつながります。契約書チェックなどは弁護士や法務担当者など、原則として専門知識を持った人が行います。そのため多くの時間や費用が発生しますが、AIシステムを利用すれば大幅なコストカットにつながります。AIを活用することで、あまり法務知識がない人でもチェックが行えるようになるでしょう。フィードバックが早いAIでチェックした契約書内容のフィードバックが早いこともメリットの一つです。たとえば外部の弁護士に依頼する場合、通常はチェックが完了するまでに時間がかかります。しかしAIの契約書チェックなら、ツールにアップロードするだけですぐにフィードバックが得られます。システムにもよりますが、早いものでは数時間程度でフィードバックが入るでしょう。知見の共有・管理ができるリーガルドキュメントを作成するには、過去の事例や何らかのひな形を基準にしなければなりません。このベースとなる部分をAIで一元的に管理でき、アクセスが容易になれば業務効率化につながります。差分管理によって、あらゆるバリエーション比較が手軽に行えるのもメリットです。個人だけではなく組織内で知見を蓄積・共有することにつながり、担当者の転職や退職によって知識が失われることも防止できるでしょう。リーガルテックのデメリットリーガルテックにはデメリットも想定されます。現状のリーガルテックは、すべての契約を網羅しているわけではありません。特殊な契約や前例の少ない契約のチェックには、あまり向いていません。たとえば建物の賃貸借契約や投資信託契約などは、書面での契約締結が法律で義務となっています。これらの場合は電子契約が認められていないので、注意してください。電子契約に心理的な抵抗を持つ社内の関係者がいる場合には、説得する時間を設ける必要もあります。心理的な抵抗を省くためにも、時間をかけてリーガルテックのメリットや安全性などを丁寧に説明しなければなりません。またAIシステムで契約書自体の確認はできても、チェック専門の担当者がいなくなることで、トラブルが発生した場合に責任の所在が不明瞭になる可能性も考えられます。これらのことは、リーガルテックを導入する上でのデメリットと言えるでしょう。まとめ日本国内におけるリーガルテック市場は、今後の成長が期待されている分野です。法律や過去の事例を記憶・解釈する能力は、これからAIが人間の能力を追い越していくと予測されます。しかし責任の所在や個別の事情など、最終的な判断は人間が下さなければならないケースも少なくないでしょう。リーガルテックは、まだまだこれから普及が進んでいくフェーズにあると言えます。今回紹介した内容を踏まえ、メリットとデメリットを考えた上で、導入を検討してみてください。