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【Ai最新情報】DeepMindが常識を覆す！教師なしAi「MuZero」とは
Ai（人工知能）はこれまで、機械学習であるDeep learning（ディープラーニング）を用いて様々な場面で活用されてきました。その一つに、2016年人工知能「Alpha Go（アルファ碁）」が韓国のプロ棋士に勝利したニュースは記憶に新しいでしょう。そしてその後に開発された「AlphaGoZero」と続き、2020年12月24日に発表された教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」は、これまでの常識を覆すものとして話題となっています。そこで今回は、DeepMind社が開発した教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」とは一体どのようなものなのか、更にその開発に至った背景も併せて解説して参ります。1.機械学習Deep learning（ディープラーニング）とはDeep learning（ディープラーニング）とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の一つであり、より複雑な情報処理を行うために強化されたニュートラルネットワークの派生系とも言えるシステムのことです。下記のURLにおいて、詳しい内容を掲載しております。併せて参考にご覧ください。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/aisystem/このシステムを活用し、概要に上げた「Alpha Go（アルファ碁）」と「AlphaGoZero（アルファ碁ゼロ）」が一躍有名となったわけですが、今回ご紹介する教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」とは一体何が違うのか次項から解説して参ります。教師なしAi「MuZero」の戦略DeepMind社は、これまでにも2016年にあらかじめプロ騎士のうち筋をAiに学習させそこからAi同士の対戦で強くなっていく「AlphaGo（アルファ碁）」、そして2017年には囲碁のルールを覚えた自己学習（強化学習）のみで棋力を高めていく「AlphaGoZero（アルファ碁ゼロ）」を開発しています。この2つと教師なしAi「MuZero（アルファ碁ゼロ）」はどのように異なるのか、早速みていきましょう。引用元：DeepMindの最新AI「MuZero」はルールを教わらなくても独学でゲームをマスター | TechCrunch Japan教師なしAi「MuZero」とは教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」とは、DeepMind社が開発したAiにルールを教え込まずゲームを習得する全く新しい技法を利用したものです。見た目はシンプルながら戦略が複雑な囲碁・チェス・将棋といったゲームでだけではなく、見た目に複雑な57種のAtari（アタリ）のゲームでもそれを実証しました。これまでとの大きな違いは、先述したように「AlphaGo（アルファ碁）」「AlphaGoZero（アルファ碁ゼロ）」どちらも教師なしAiで取り組んできました。しかし、事前にAiのメモリーにしっかりインプットさせ対局の望むというもので、今回の「MuZero（ミューゼロ）」はAi自身が自らそれらを発見し対戦するという全く違ったものになり、つまり、人のデータを全く使用しないというわけです。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/fortnight/Aiが人のデータを使用しないアプローチ法なぜそのようなことが実現できるかいうと、教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」は、ルールからの最良のシナリオを描き出すことは不可能とし、代わりにゲーム環境のあらゆる側面を取り上げ観察、それが重要か否かを判別します。そして何百ものゲームを通し、ルールの他にも「ポジションの総合的な価値」「先へ進む際の基本方針」「自身の行動の評価方法」などを自身の失敗から学ぶようになるというものです。具体的に少し掘り下げてみていきます。Aiの最大の利点を受け継いだ「MuZero」「MuZero（ミューゼロ）」は、「Alpha Go（アルファ碁）」と「AlphaGoZero（アルファ碁ゼロ）」の最も優れた部分を引き継いでいます。「Alpha Go（アルファ碁）」の純粋に自身の施行と現場で得た知識だけに依存したルールのモデル化に立脚している点と、「AlphaGoZero（アルファ碁ゼロ）」のゲーム環境全体をモデル化せず、意思決定に影響を及ぼす部分にだけ集中するという2つの点です。つまり、この2つの利点を活かすことで、ルールを知らされることなく囲碁・チェス・将棋・Atari（アタリ）をマスターすることが可能になり、未知の環境で勝利戦略を計画する能力が備わったというわけです。ですが、なぜこのようなシステムを開発する必要があったのでしょう。ここに至った背景を最後に解説していきます。最新のAiエージェント「MuZero」導入の背景これまでのAiは、事前にルールを教え人間のデータを基に学習していくものでした。しかしながら、教えていくことで何か問題が発生した場合、単純な法則に落とし込むことが困難になり対応ができなくなるといった課題があったからです。例えば、人間は空に雨雲が出ていた場合雨が降ることを予測し事前に傘を持って出かけます。これは、一度同じ状況を経験し雨に濡れ失敗することから次は濡れないようにどうしたらよいかをすぐに習得します。それと同様に、この能力をAiのアルゴリズムにも一般化することで、Ai自身の体験からプレイ方法を学んでいき、複雑な課題であっても効率的に行動計画が立てられるようになりました。結果、問題が発生した場合でも後に戻りアプローチ法を変えることが可能になり、対戦回数を繰り返すことでより強くなれるというものです。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/aichina//まとめ本記事では、これまでにない全く新しい技法を用いた教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」をご紹介致しました。近年では人間により近いAiが多く存在しています。今回の「MuZero（ミューゼロ）」もまた、独学で学び改善方法を見つけ出すといった点では、人間に近い存在であると言えます。ただ、教師なしといえども、「人を傷つけてはいけない」といったルールは厳格に教えていく必要はあると言います。今後この課題をクリアした後、「MuZero（ミューゼロ）」を用いてゲームの世界ばかりではなく、様々な場面でも見られるようになるかもしれません。Aiチョイスでは、さまざまなジャンルにおいてAiのトレンド情報や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
Aiで介護送迎車が変わる！第3の交通網「福祉Mover」とは
日本では「少子高齢化」や「人口減少」に伴い、高齢者による交通弱者が増えています。その原因の一つに車の免許返納が行われることで、これまで生活の足となっていた車に乗ることができなくなり、生活事態に影響が出てくる方も少なくありません。そうした中、高齢者による交通弱者を支援しようと通所介護施設の送迎車やAiによる配車システムを使った、相乗りサービス「福祉Mover」の有効性を調べる実証実験が群馬県外の5市2町で行われています。このサービスは公共交通機関に代わる第3の交通網となるのか注目されているわけですが、「福祉Mover」とは一体どのようなものなのでしょうか。介護送迎時における現状の課題まずは、介護スタッフ側の視点から介護送迎時における現状の課題を把握しておきます。概要でも触れたように、人口減少に伴い介護の現場においても人手不足が深刻化しており、中でも、介護施設を利用する利用者の送迎においては様々な問題が発生しているようです。送迎計画の非効率問題デイサービスに通所されている方の送迎や、急な体調不良によって通常は送迎が必要のない方でも場合によってはその日だけ必要になるなど、予定変更は日常茶飯事です。そのため、予定していたルートを大幅にずれたり、人数や介護者に伴った大きさの車を用意できなかったり、と一度で送迎できずにその後の業務に支障が出ることもしばしば起きています。一方では、介護職員の人手不足がさらに輪をかけ日々の業務においても非効率な部分が生じ、ストレスへと変わってきている介護者も多く存在しているのが現状です。・時間が限定された送迎業務のストレス前述の送迎計画の非効率問題と重複しますが、介護業界で働く方にとって最もストレスとなるのが、送迎業務とも言われています。それは、「時間通りに利用者を迎えに行かなければならない」「道を覚えなければならない」「長く車を停めておけないような状況で、利用者の介助に時間をとられてしまう」などといった焦りから事故を招くケースが出てきているからです。以上の2つの課題は介護スタッフにとっては切実な問題でもあります。ここへAiを導入することで介護送迎車はどのように変わるのでしょう。次項からは、本題の「福祉Mover」の紹介や利用者・事業者側両者におけるメリットも併せて言及致します。Aiで法人の垣根を超える・第3の交通網出現では、早速Aiを導入した「福祉Mover」をご紹介していきます。・「福祉Mover」とは「福祉Mover」とは、Aiによる配車システムを利用した交通弱者を支援する相乗りサービスです。施設への送迎の他、ちょっとした買い物にも利用できるので活動の幅も広がりますし、スマホが苦手な方や利用されていない方は、コールセンターでの受付も可能です。引用元：第３の交通網 SAVS×福祉Mover (spu.ac.jp)・サービス対象者事業対象者・要支援・要介護を受けている交通弱者のみ＊2021年2月までは実験段階のため、無料で運行しており対象者の幅にも違いがあります。・サービスの利用方法や仕組みスマホアプリをインストールし、利用者のよく行く場所や自宅を事前に登録（5カ所まで可能）します。その中から目的地を選択すると、Aiが相乗り後の経路や所要時間を考慮し最適な車両に配車を指示、迎えが来る仕組みです。万が一指定した時間（10分以上）に間に合わない場合でも再度時間をおいて申し込むことが可能であり、体が不自由な方でも乗降の介助はサービスに含まれていますので安心して利用することができます。引用元：第３の交通網 SAVS×福祉Mover (spu.ac.jp)・Aiによる最適ルート検索で効率的例えば、利用者側が買い物先から次の目的地に移動したい場合、スマホアプリやコールセンターを通して予約を入れると、付近を走行している車両に連絡が入り、連絡を受けた車両が待ち合わせ場所まで迎えに行きます。付近を走行している車両についでに相乗りさせるシステムを取り入れるだけで、わざわざ他の車両が迎えに行くこともなく、事業者側・利用者側どちらにとっても効率的です。・コロナ禍でもAiの管理システムで安心移動の際に心配になるのが、コロナによる感染です。しかし、Aiによる乗車状況管理システムによってどこで誰が何時に乗車したのか一目で確認できるため、すぐに感染経路を追うことができるので、万が一の際にも役立ちます。Aiによる「福祉Morver」で期待されるメリット「福祉Mover」によって期待されるメリットとはどのようなものがあるのか、利用者側・事業者側それぞれのメリットをみてみましょう。・利用者側・活動の幅が広がる・外出することで認知症・廃用症候群の予防に繋がる・孤立を防ぐことができる・スマホお助け隊によるアプリ操作の指導交通弱者となると活動の幅が狭まり、社会との孤立を感じそのまま鬱状態や認知症あるいは、廃用症候群になるリスクも十分に考えられます。お年寄りが手軽に活用できる交通サービスがあることで、お年寄り自ら活動の幅を広げることにも繋がり、最終的には地域活性化にも貢献するでしょう。さらに、このサービスを利用するにあたって、「スマホで予約をしてみたいけど使い方が分からない。」といった方には、アプリの使い方などを教えてくれるサービスもあり、アプリ内容も項目が最小限に設定されているので初めての方でも安心して取り入れることができます。・事業者側・Aiによるルート検索で目的地に迷うことがなく最短ルートで走行・Aiで送迎計画表をいつでも可視化・Aiによる管理画面で全送迎車の位置情報が分かる・Aiによる個人管理でヒューマンエラーを防ぐ事業者側にとっては、事故を起こすことなく安全に送り届けることが一番の業務にあたりますが、それに加え、介護送迎時における現状の課題でも述べたように時間内に送り届けるということはなかなか難しい業務です。しかし、Aiによる最適ルート表示によって、バラバラな待ち合わせ場所・時間に対しても常に最適なルート、最適な時間を設定してくれるので迷うことなく落ち着いて運転をすることが可能です。また、初めての利用者宅でもあらかじめデータ設定がされているので、Aiによる細かい指示が出され誰でも目的地に到着できるよう設定されています。このように、Aiを導入した「福祉Mover」を利用することで、利用者側・事業者側どちらにもメリットが多く、今後本格的に導入が開始されることで更なるメリットが生まれることが期待されます。過疎地域高齢者にも有効的、Aiで交通手段確保過疎化地域では車がない生活がままならないため、車を持っている割合も多く、そうした場合高齢者になっても運転を継続している方も多くいる中、一方で運転免許を返納した方にとっては交通手段確保が大きな問題となってきます。・過疎化地域の現況総務省の「過疎対策と現状と課題」によると、平成29年4月1日時点での過疎関係市町村の数は817にのぼり、これは全国の市町村数1718あるうちの47.6％にあたります。過疎化が進むことによって「商店やスーパーの閉鎖」「公共交通の利便性の低下」などの加速が起こり、地域住民の生活水準の維持ができなくなる地域も少なくない状況です。・Aiの導入は過疎化のインフラにも有効的こうした中、高齢者の暮らしに必要な移動手段をどう確保するかが課題となっています。特に過疎化が進んだ地域では、人口の減少に伴いバスや電車などの公共機関利用者が減り廃止や縮小が行われています。自治体が運行費を補助したり、公共交通の空白地でマインドバスを走らせたりと、交通弱者の移動手段を確保するも財政負担が年々増えてきている状況です。しかし、こうした過疎地域にもデイサービスや福祉車両は存在し、本来は、介護送迎者のみに使用されてた車両を地域のインフラとして活用する、第3の交通網「福祉Mover」を活用することで、多くの高齢者の心身機能低下防止や商店街の活性化としても役立つことが期待されます。まとめ第3の交通網「福祉Mover」のご紹介と、その他高齢者による交通弱者問題について言及して参りました。「少子高齢化」や「人口減少」に伴い高齢者による交通弱者が増えている中、Aiによる新しいシステムが生活の足となり、高齢者の活動の幅を広げています。現在は実証実験段階ですが、2020年10月の段階で20以上の介護施設（車両は約220台）が参加し、約400人の高齢者がライフラインとしての活用が広がってきました。免許を返納したあとも、安心して生活が送れる安心は大きいでしょうし、Aiを導入したことで、これまでに見えてこなかった部分においても更なる改善に今後も役立てられることでしょう。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
STEM教育ですでに差が？！中国と日本のAi教育の違いを探ってみた
日本では、2020年からAi教育の一環としてプログラミングが小学生の必須科目に加わりました。中国では2017年～、イギリスでは2011年～、さらに韓国では2007年～とプログラミングの開始も早く世界と比べると日本は遅れをとっているのが現状です。そして、最近Ai市場において勢いを増す中国では、各家庭においてテクノロジーに対する熱量も高く、受験での成功こそが将来のキャリアに繋がると考えられているため、子どもに対する教育資金を惜しみません。もちろん日本においても、教育熱心な家庭も多くあるでしょう。ところが、中国と日本のAi教育には根本的に違いがあるようなのです。そこで、今回は中国と日本のAi教育の違いや、中国が目指すSTEM教育とはいったいどのようなものなのか探っていきます。中国と日本の学校生活の違いまずは、普段の学校生活の違いからみていきます。日本では、集団生活の中での自分自身のあり方・友達を思う気持ちを学ぶなど学力とは全く関係のない部分も学校での教育として行っていますが、食文化が違うように他国では学校生活にも違いがあり中国においてもそれは同じです。学校は学力向上のみの場中国では、基本的に学校は勉強を学ぶ場であり日本の塾のような存在です。日本のようにPTAもありませんし、保護者が学校に行くのは年に1度くらいで、運動会はありますが親が見に行くということはありません。競技内容においても日本の運動会は団体競技がほとんどですが、中国では個人競技が多く日頃から競争意識を強く持たせるようにしています。そして、「勉強ができれば、運動はできなくても良い」と認識している保護者がほとんどという中、日本との学校生活においても環境の違いが伺えます。ヘッドバンドで集中度合いを測定全ての学校がそうであるとは限りませんが、授業が始まる前にはヘッドバットを装着し2分間の瞑想後集中力を測定し、誰が一番集中力をあげられるかを競い合います。生徒がつけたヘッドパッドには、脳の神経細胞から電気信号を測定後アルゴリズムを使って集中度の点数に変換、モニター上に写ったロケットが生徒の集中力によって高く飛んだり下降したり、とここでも競争意識を持つよう徹底して教育されます。引用元：https://youtu.be/SPVjY5Igkyk昼休みは自宅で過ごす日本の学校では、クラスごとに給食を食べますが、前述したように中国では勉強を学ぶ場のみと捉えているため食事は自宅に帰り食べるのが一般的です。だいたい休憩時間が、1時間半から2時間くらいあり自宅にて出来立ての食事を家族と摂り、その後また学校に戻り勉強を再開します。この間家族との交流の場が持てるのは子どもたちにとっては午後からの活力に変わるのでしょう。このように、日本と中国とではそもそもの学校というあり方の違いや、何よりも学力を中心に考えていること、そして団体ではなく個人が競争し合う社会が子どもの頃から作られているということ分かりました。ここまでは、中国と日本の学校生活の違いをみてきましたが、続いて本題の中国が目指すAi育成STEM教育とはどのようなものなのか早速みていきます。中国が目指すAi育成STEM教育とは概要でも触れたように、中国と日本とではAi教育に対して根本的に違いがあると説明しました。それでは早速、中国のSTEM教育からプログラミングに対する考え方の違いまで順に説明していきます。中国のSTEM教育とは中国のSTEM教育とは、「Science Technogy Englineering Mathematics」それぞれの頭文字を取り、科学・技術・工学・数学の教育分野を総称したもので、子どものうちからロボットやAi・IT技術に触れることで、「自分で学ぶ力」を養っていくというものです。プログラミング教育「Kitten(編程猫）（CODEMAO)」プログラミング教育「Kitten(編程猫）（CODEMAO)」は、中国の4～16歳の子どもたちを対象にした子供向けビジュアルプログラミング学習であり、中国教育部のオンライン教育研究センターから、オンラインサービス部門で最高ランクの「5A」に認定された人気のプログラミング教育です。引用元：https://36kr.com/p/981953702128897また、新型コロナ感染対策としてもオンラインで授業が提供されているほか、夏休みや冬休みなど集中講座なども開かれており、Aiによるサポートなど休校の場合もプログラミングを学ぶ体制がしっかりできています。プログラミング教育に対する考えの違い中国は、STEM教育によって次世代Ai時代の養成を目指しており、必ずしもプログラミング教育にこだわっているわけではありません。それに対して日本の場合は、プログラミング的志向を身に着けるという考え方です。つまり、日本はあくまでも授業の一環として捉えているのに対し、中国は小学生のうちからAi時代の競争社会を生き抜く一人の人材としてすでに教育が始まっているということです。加えて、日本のプログラミング授業は教師が教えているのに対し、中国では学校が外部機関に依頼し研究所や企業・専門家に授業を依頼することが多く、子どもたちは専門的な知識を持てるようになります。中国が目指す次世代Ai人材中国政府は、2030年までに世界水準トップを目指し、2017年には第一段階～第三段階までの「次世代AI発展計画」を発表、Aiの人材育成も活発化しています。加えて中国の検索大手のBaidu（百度）は、2020年7月に今後10年間で人工知能・チップ・クラウド・コンピューティング・データセンサーを拡大後、2030年までには500万台のインテリジェントクラウドサーバーの導入、そして、2025年までには500万人のAiエキスパートの育成を予定するなど具体的な目標を掲げています。さらに、2019年には180の大学のAi関連選考の設置申請を承認したと発表、2030年までにグローバルAiリーダーになることを計画として持つ大学だけではなく、企業も大型投資を行うなど、国をあげてAi人材育成に協力的な様子が伺えます。引用元：5000000 + 5000000 (qq.com)中国は、このようにAi人材育成に国をあげ協力体制が整っています。しかし、実際に今後Ai時代に活躍する子どもたちにとって、大切な教育とはどのようなものなのでしょう。Ai教育ばかりとは限らないようです。Ai時代も活躍するいま必要な教育現地中国で、日本人向けの学習塾「わかば中深セン教室 epis Education Centre」を運営する教室長の渡辺敦さんによると、中国はSTEM教育が始まる10年前から電子辞書などを活用しながら学習をしていたことが、デジタル端末を使った教育に馴染みやすく、STEM教育の急成長に繋がったとしています。今ではこうした端末が普及し、日本でも当たり前に使いこなす子どもたちの姿が多くみられますが、そうした考えからも一つは早いうちからSTEM玩具で遊ばせ慣れさせることも大切な教育の始まりではないでしょうか。二つ目には、『主体性』『思考力』『感謝する心』『実行力』この4つの力を身に着けられる教育に転換しなければならないと、独行政法人日本学術振興会顧問・学術情報分析センター所長の安西祐一郎さんは言い、こうした力を身に着けたうえで、特に高校生から大学生の間に、DSやAiを身に着けておくことが必要になるとしています。まとめ本記事では、中国と日本のAi教育の違いや、中国が目指すSTEM教育とはいったいどのようなものなのか調べてみました。学校生活の様子にも日本とは全く違った印象を受けましたが、それが後々のAi教育にも繋がってきており、特に日々教育の一環として考えられている「競争意識」の徹底は大人になっても受け継がれ、今後のAi時代を生き残る子どもたちに受け継がれていくことでしょう。国によって考え方はさまざまですが、各家庭において、いまお子様にとってどのような教育が必要とされているのか、じっくり検討されてみるのも良いですね。Aiチョイスでは身近な疑問や役立つ情報をお届けしております。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
【コロナ近接者追跡システム】Aiが安心を提供・ニューノーマルでの働き方とは
私たちが生きるWithコロナ時代においては、日々感染予防を行いながらの日常が当たり前になってきました。働き方においても感染対策としてデジタルシフトが進み、テレワーク導入も普及しています。しかし、職種によってはオフィスで活動するからこそ生産性の向上に繋がるとして、オフィスワーカーをなくすことは現実的に不可能な部分も出てきています。そうした中、オフィス内でも安心した環境が構築できる『コロナ近接者追跡システム「Aroba」』が開発されました。そこで今回は、Aiを導入した「Aroba」とは一体どのようなものなのか、仕組みの解説やオフィス以外にはどのような場所での活用が考えられるのか言及していきたいと思います。コロナ禍における働き方の現状国土省による「新型コロナウイルス感染症対策におけるテレワーク実施実態調査」2020年3月9日（月）～3月10日（火）分では、人口実態調査の回答者4,532人のうちテレワーカーが669人という結果が報告されています。実施人数が少数なためこれが全てとは言えませんが、デジタル化の加速という中でもやはりオフィスにとどまらなければならない仕事も多く存在しています。そして、オフィスで仕事をする方の中には、「職場が3密に当たり怖い」「感染の恐怖に接客中に声が震えてしまう」など仕事に集中できないと切実な問題も出てきており、安心して仕事ができる職場環境構築が必要とされています。では、続いて本題の『コロナ近接者追跡システム「Aroba」』についてご紹介していきます。「Aroba」とは一体どのようなものなのか、そして安心できるオフィス環境はどのように構築されるのか、その仕組みについても解説していきます。Ai搭載「Aroba」で安心できるオフィス環境を構築では、早速Aiが搭載された「Aroba」についてご紹していきます。・Ai搭載「Aroba」とはAi搭載「Aroba」とは、米Hewlett Packard Enterprise（HPE）傘下でWiFiソリューション事業を手掛けるArobaが開発した、コロナ近接者を追跡できるシステムです。WiFiを用いた「Aruba Central Contact Tracing」と、Bluetoothを用いた「Aruba Meridian Contact Tracing」の2種類があり、コロナ禍において職場での業務が必須の組織や、一時閉鎖された職場などを徐々に開放するにあたり、新たに安全な職場環境を構築します。引用元：500_284_202009141756425f5f304a25026.jpg (500×284) (pr-automation.jp)精度はいまのところ10～15ｍと広いオフィス内での測定を考えると、精度が低く接触者の移動場所のリスト程度になり、個々に身に着けるTagはWiFi以外の場所でも利用可能なのでこちらの方が有効的です。「Aroba」には、以下のような特徴があります。・AiでリアルタイムにAssetの位置情報を確認・Aiが接触者の履歴とその位置関係を確認・Aiによる接触者、接触期間を元に濃厚接触者を確認・Aiにて感染者の訪問場所の履歴を確認・Aiが接触者、接触時間を元にクラスター確認・AiがTagの密度をMAPで確認・最も多くAssetと接触しているスプレッダーをAiが確認「Aruba」が濃厚接触者追跡を追える仕組みは、近接と位置の両方のテレメトリ（遠隔測定法）を使用して接触者と位置情報の追跡を行い、高度なAi機能によりピンポイントの精度を確保しているため、誰と誰が近づいたか正確な位置を確認できるようになっています。ただ、あくまでコロナウイルスをなくすものではなくAiによるコロナ近接者を追跡できるシステムであるため、感染を最小限に抑えるためのシステムになります。・WiFi以外の場所でもAiがしっかりトレーシング「Aroba」は、WiFi通信によってデータを取得しますが、WiFiが接続されていない場所では、Asset Tagを身に着けておくことで個人行動履歴までしっかり追跡することが可能です。・感染者が発生した場合Aiが直ちに濃厚接触者を追跡感染者が発生した場合は、まず感染の疑いがあると管理部門に通知され、濃厚接触者を直ちに追跡します。さらに感染者との総接触時間でそれぞれの接触情報を簡単に割り出すことが可能です。位置情報追跡には、各アクセスポイントでの滞在時間をもとに感染者の正確な場所をピンポイントで追跡し、人が集まるホットスポットの特定にも利用できるほか、場所の使用および・消毒スケジュールの最適化にも役立ちます。続いて、後半ではAi搭載「Aroba」で広がる今後の考えられる活用の場やニューノーマル時代におけるAiについて言及していきます。Ai搭載「Aroba」で広がる活用の場職場だけでなく、人が集まる場所や人の動きを記録しておきたい場所において感染者が出た場合、接触者とその接触時間が割り出せるので、集団感染を防ぐことに繋がります。・学校学校では、通常の学校生活以外での部活動において感染が広がっている傾向があり、部活動を休止するなどの対応が行われています。このような場合においてもウィルス発生源を抑えることで家庭内に持ち込むこともなく、万が一感染者が出た場合も早急な対応が見込めます。・病院病院では、防護服やマニュアルなど徹底した感染対策が行われていますが、残念ながら現状では感染が起きてしまっている状況です。多くの患者が出入りする病院においては病院内にウィルスが持ち込まれた場合の影響を最小限に抑え込むため濃厚接触者を追跡し、入院患者の他大切なスタッフの感染拡大にも有効的です。・家庭家庭では外で起きた感染が家庭に持ち込まれ、家族内で広がるという傾向があり生活を共に過ごす中での感染は気づきにくい場合も多いです。そのような場面に人の動きを可視化したヒートマップを活用することで、見落としていた消毒箇所などにも役立ちます。Aiはニューノーマル時代に不可欠コロナ禍において日本でも急速にデジタル化が普及し始め、あらゆるシーンにおける社会問題を支えてきました。本記事内でもご紹介したAiによるコロナ近接者追跡システムや商業施設におけるAiによるインフォメーションやセルフレジなど、人が集まる場所においてはAiを介して何らかの対策がとられています。いまだコロナウィルスの収束の目途が立たず、人と人とを介するの日常が困難になってしまった現状では人工知能に頼らざるを得ない状況であり、ニューノーマル時代においてもAiは私たち人間にとって必要不可欠な存在と言えるでしょう。まとめAiを導入した『コロナ近接者追跡システム「Aroba」』のご紹介と「Aroba」で広がる活用の場などについて言及して参りました。「Aroba」は、濃厚接触者を追跡できたり接触時間を割り出したりと早急な対策が行える一方で、プライバシーや透明性、さらに同意が今後の課題となってきます。今後も続くとされるWithコロナ時代において「Aroba」がどのように私たちの生活に浸透していくのか注目です。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
Aiが価値観診断で結婚相手を後押し！政府が少子化対策に挑む
昨今、少子化が加速している日本では、政府があらゆる対策を打ち出しその流れを食い止めようとあらゆる策を講じていますが、残念ながら加速の一途を辿っている状況です。さらに、このまま少子化が進行すると将来的に待ち受ける深刻な問題も避けられない状況下にあるとも言われています。そのような中で、政府が新しい対策として打ち出した中にAi（人工知能）を活用した「Ai婚活」がテレビなどでも取り上げられ話題となっています。早ければ2021年１月以降国会に提出予定とし、今後の動きに注目されているところです。そこで今回は、少子化対策として政府が支援する「Ai婚活」を少子化の影響や原因と併せて、ご紹介していきたいと思います。少子化対策の現状と課題日本では、「少子化現象」が1970年代半ば以降から現在に至るまで約40年以上も続いており、大変深刻な問題となっています。こうした問題に至った影響や原因はどのようなものだったのでしょう。内閣府の『少子化社会白書』から抜粋して簡単にご説明していきます。少子化の影響少子化が進むと『社会的影響』と『経済的影響』の2つの懸念が出てきています。社会的影響の中には、「世帯規模の縮小」「単独世帯やひとり親と子の世帯の増大等の世帯類型の多様化」「児童数や小・中学校の減少」「子どもの社会性発達に関する影響」「地域社会の活力の低下」と、様々な影響が上げられています。さらに子どもの減少に伴い、「子ども同士が切磋琢磨し社会性を生み出す機械が減少」「自立した若者へと育っていくことを困難にする」といった懸念もあるようです。一方経済的影響は、「生産年齢人口や労働力人口の減少を通じて、経済成長率等経済の活力に対するマイナスの影響」「消費や貯蓄に対する影響」が上げられています。生産年齢人口の減少が加速していくと、一定の経済成長率を維持していくことや、それに対応した経済社会システムの構築も困難となります。少子化の原因少子化の原因としては、晩婚化の進展や夫婦出生力の低下などが指摘されています。その背景には、「仕事と子育てを両立できる環境整備の遅れや高学歴化」「子育てに対する負担感の増大」「経済的不安定の増大」等が上げられており、婚姻件数も継続的に減少している傾向にあります。総人口や生産年齢の急激な低下を招かないためにも、出生率の低下を反転させる取り組みが必要であるとし、政府は様々な対策を講じています。その対策の一つである、少子化対策の一環として2021年度に政府が支援する『Ai婚活』について次項からご紹介していきたいと思います。Aiが少子化対策にアプローチ！？前項では、少子化問題について取り上げましたが、少子化の背景にある婚姻件数の減少に焦点をあて、内閣府がAiで結婚を後押しするマッチングアプリを支援すると話題になっています。いったいどのようなものなのか、その中身について調べてみました。・Ai婚活・内閣府が支援するマッチングアプリとはAiによる婚活マッチングアプリとは、2021年に予定されている少子化対策の一環として自治体が行うAi婚活などを、内閣府が来年度予算の概算要求で20億円を計上するものです。まずは、そのアプリの内容ですが、①アプリを登録後、110問の質問に答える②蓄積されたデータを元にAiが価値観の合う人をピックアップ③条件が合う人を選んでお見合いという流れになります。質問事項は趣味や価値観など全部で110問と長いものの、その分価値観の合う人が見つかる確率も高くなります。Aiの特徴として分析内容が多ければ多いほど分析がしやすくなるという特徴があり、相性の良い相手も抽出しやすくマッチング率も上がるというわけです。・Aiでお互いの価値観をデータ化前項の質問事項を元に、Aiが相手との相性度を星一つ・二つ・三つと表示します。これは、Aiが多くのデータを蓄積することで精度の高い分析を行い、それによって相手を選ぶ際にもよい検討材料になったり、自分が少し迷っている時も後押ししてくれるというものです。Aiは、これまでもマッチングアプリに限らずあらゆる場面においてデータ化することを得意としています。例えば、スポーツ対戦では自分たちの戦略に対して、相手チームがどのような動きを展開するのかを分析と予測を行います。これと同じように、自分の性格や価値観を分析後相手との相性を予測し星の数で表します。一方で、日本の離婚原因の一つには、性格の不一致・価値観のずれといったものが上げられています。Aiの診断によってこうした基準を出会う前からクリアにしていくことは大きなメリットの一つかもしれません。・Aiが希望条件に当てはまらない人にも提案せっかく登録したにも関わらず、希望条件が当てはまらない人も中にはいますが、そういった方には、Aiが「自分に好意を抱く可能性のある人」を割り出し提案します。この内閣府が支援する「Ai婚活」は、実はすでに導入されている県もあるとのことで、実際のところはどうなのか？成婚率や利用者の感想を、次項でご紹介していきたいと思います。埼玉県によるAiマッチングアプリ事例Aiによるマッチングアプリは、埼玉県や愛媛県など10を越す県がすでに導入しており、その中から利用者数が4500人・初期費用に1500万円投入しシステムを整備した埼玉県の事例をご紹介したいと思います。その他、実際に利用した人の意見も取り上げてみましたので参考にご覧ください。・Ai診断「恋たま」による成婚率埼玉県では、2018年から「恋たま」というサービスを導入しており、これまでも69組のうち33組が「Ai婚」という結果が出ており成婚率の高さが伺えます。さらに、料金が良心的というのも魅力の一つで、埼玉県の場合は2年間で￥16000（税込み）、居住市町村や勤務先が会員団体の場合￥11000（税込み）となる割引制度もあります。・Aiマッチングアプリ利用者の感想続いて、実際にAiマッチングアプリ「恋たま」を利用し成婚された方の感想を上げてみたいと思います。・行政運営の安心感と費用の安さが良かった・お互いに意見を言えて一緒にいて幸せを感じた・自分では選ばないような人とマッチングし、会ってみたらいい人だったなどといった感想が上がっています。Ai診断によるお互いの価値観が似たもの同士の引き合わせは、これまで自分が選んでこなかった人を選び出されるという挑戦的な部分もある中で、人間の中身の部分や本質的なものをデータ化するという新しい出会いの仕方なのかもしれませんね。Aiマッチングによるメリット・デメリットAiによるマッチングアプリについては、賛否両論それぞれあるかと思いますが、現状のメリット・デメリットを比較してみましょう。・Aiマッチングによるメリット①膨大な情報を瞬時に処理し、それぞれが希望する情報や過去の経験値から最適だ とされる相手を提案してくれる②「人柄」や「価値観」といった図りにくい情報まで数値化され、判断がしやすい③コロナ禍で出会いが限られてしまう中でも、結婚相手を探せる④自分が求める結婚相手が見つからない場合でも、Aiが可能性のある人を紹介して くれる・Aiマッチングによるデメリット一方デメリットは？というと、誰でも手軽に登録できる半面「なりすまし」や目的が曖昧な利用など、起こりうることかと思います。Aiマッチングに限らず通常の出会いでもそうですが、こういったこともあることは十分承知したうえで参加されると良いかと思います。しかし、行政が行うAiマッチングに限っては、登録はサポートセンターに直接出向き、スタッフと対面しながら公的証明書で行うので信頼度は高いようです。まとめ日本の少子化問題と、それに伴う政府の対策の一つである「Ai婚活」についてご紹介致しました。近年では、コロナ禍によって人々の行動範囲がますます狭まってきている傾向にあり、これまでにも深刻化していた少子化問題にさらに拍車がかかるのでは？と大きな懸念を呼んでいます。しかし、本記事内でご紹介した「Ai婚活」によって出会いの場が広がることは、賛否両論ある中、今後どのように少子化に影響していくのか注目が集まることでしょう。
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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×人命救助】ドローンが被災現場で活躍！その有効性とは
日本は、「災害大国」とも呼ばれるほど災害が多い国として知られていますが、最近では10年前の東日本大震災の余震と言われる福島宮城地震が起こったばかりです。こうした幾度となく襲い掛かる災害を乗り越え、そのたびに対策を立て取り組んではきたものの未だ課題が残される中、Aiを導入したドローンが解決の糸口として注目されています。そこで本記事では、被災現場における課題やAiを導入したドローンによる活躍、そして後半に地震を予測するAiアプリも併せてご紹介していきます。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/logistics/人命救助で普及するドローン活用ドローンとはドローンとは、無人飛行機の総称です。最近では、活用の幅も広がり太陽光発電の点検や動物の生態調査・風力発電の点検・輸送物流、そして今回のテーマである被災地などにおいて活用されています。災害大国の日本にとって画期的となる可能性も概要でも触れたように、日本は東日本大震災以降次々と自然災害が起こり「災害大国」とも言われている中、国や自治体もさまざまな防災対策に取り組んでいますが、次の3点が災害時において課題としてあげられています。・初動対応が迅速にできない・刻一刻と変化する状況を把握することができない・情報の正確性を確認することが難しいこうした課題に対して、ドローンによる上空からの情報が突破口になるとし各地で実験や実証実験が始まっています。では早速、次項では災害地におけるドローンの有効性をみていきます。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/disaster_prevention/Ai導入・ドローン被災現場での有効性とは 実際の災害現場では、被災者の命を守ることが最優先とし治療優先度のトリアージが行われるのですが、人間の命は災害が発生し飲料水などない状態での生存率は72時間と言われ、その72時間の間に救助できるかが大きなカギとなるのです。Aiがカメラ解析後上空から人命トリアージ日本の大学病院では、ドローンを活用した被災現場におけるトリアージを行う訓練を行っています。訓練内容は、被災地を想定しマネキンを横たえ、体の一部を毛布で隠し周囲に溶け込むよう迷彩のネットで全身を覆うなどしたうえで行われました。そしてAiを導入したドローンが、被災者の4～8m上空から胸部や背中の動きを毎秒25コマに分け動画を撮影し遠隔にて医師がトリアージする、というものです。さらに、高精度な「4ｋ」映像で撮影された動画のうち、胸部付近を切り出すことで計算時間を9割短縮、一刻を争う限られた時間を有効に活用することが可能になりました。Aiで夜間でも人影を自動抽出同じくスタートアップのロックガレッジ（茨木県古河市）も、災害時における要救助者の捜索を想定した実証実験を実施しています。実証実験では、ドローンにAiを導入し赤外線カメラで夜間も人影を自動で抽出、捜索隊員が装着する複合現実（MR）に対応したヘッドマウントディスプレー（HMD）に、ビルの屋上に倒れている人がいるとの情報を表示しました。赤外線カメラは人の体温を検知できるため、その温度判定によりトリアージを行うのですが、体温が戻ってきた場合も優先順位が上がるよう検知できており、夜間も捜索が行えることで、ここでも72時間の壁を超えられるではと期待が高まっています。その他、さまざまな場所においてもこうした訓練や実証実験が行われており、被災者が100人以上の場合でも、トリアージができることが確認されています。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/snsai/被災地におけるドローン救出対策訓練事例では、続いて被災地におけるドローンの救出対策訓練の事例をご紹介します。神戸市「深江浜町」南海高校による災害対策兵庫県神戸市東灘区にある「深江浜町」海難高校では、今後起こることが予想されている南海トラフ地震に備えた訓練を行っています。訓練内容は、生徒自らドローンの操縦を訓練し、深江浜町から深江大橋までの安全なルートや深江橋周辺の混雑状況をスムーズに把握する、というものです。具体的には、南海トラフ地震が起こった際には3～4mの津波が約2時間で到達されることが予測されているため、万が一津波が起こった際は、生徒が運動場や体育館に避難している間にドローンを飛ばし深江大橋の状況に加え、浸水冠水している場所や状況を把握していく計画です。本土と深江浜町を繋ぐ深江大橋は、住民にとって交通の便や命綱として重要な役割を担うため、ドローンによる上空からの情報が生死を分ける重要な役割を果たします。北海道胆振東部地震後の被災地調査2018年9月6日に発生した、北海道胆振東部地震では最大震度7を記録し住宅においては全壊が469棟、負傷者782人、死者73人と大変大きな被害を出しました。当初、その被害状況把握に活用されたのが全国に派遣している、損保ジャパン日本振興（東京新宿区）のドローンチームです。決壊の恐れがあった厚真ダムを飛行し、土砂崩れの現場映像が撮影され被害状況の把握が行われました。こうした、人が立ち入りできない場所をドローンが上空から撮影することで、被害状況や復旧計画などに役立てられています。今回ご紹介したほかにも、現在では災害を想定しドローンによる多くの実験や新技術が開発されており日々対策が検討されていますが、もう少し掘り下げて今後Aiやドローンが災害大国日本にとって、どのように活躍するのかみていきます。災害大国の日本にとって、Aiやドローンはどのように活躍するか最後に、災害大国日本にとってAiやドローンの必要性や併せて地震を予測するAiアプリをご紹介していきます。未だ続く東日本大震災の余震気象庁によると、2021年2月13日の午後11時8分最大震度6強を観測した福島宮城地震においては、2011年3月11日に起きた東日本大震災の余震であるとしています。また、余震とみられる有感地震（震度1以上）は、発生から9年11か月がたった11日までに1万4590回以上に上ることが発表されました。今後30年の間に発生率70％超といわれる巨大地震内閣府の防災情報ページにおいても、今後30年以内に巨大地震が発生する確率が70％と高い数字が予想されており、中でも関東から九州の広い範囲で強い揺れと高い通波が発生するとされる「南海トラフ地震」そして首都中枢機能への影響が懸念される「首都直下地震」が起こるとされています。引用元：地震災害 : 防災情報のページ - 内閣府 (bousai.go.jp)Aiやドローンの有効性が試される時 前述したように、いまや巨大地震がいつ私たちの身に降りかかってもおかしくない状態にあるのは確かなようですが、人間には到底地震予測は不可能な領域であります。しかし、現在のAiの技術を活用することで、ある程度地震の予測が可能になりました。それは、JASEA取り締まり役会長東大名誉教授・村井俊治さんが主宰する「MEGA地震予測」アプリです。この「MEGA地震予測」アプリは、国土地理院が全国1300カ所に配備する電子基準点のGPSデータを基に、大地震発生のリスクを予測するものであり全国の14エリアの危険度を5段階で判定することが可能となりました。毎日の天気を見るように、地震予測を習慣化して見ることで災害対策意識を高めることも大切です。引用元：地震の前兆を捉える｜MEGA地震予測 - 東京大学名誉教授 村井俊治 解析 (jesea.co.jp)そしてAiを導入したドローンにおいても、前述したように危険地帯や夜間における救出や災害状況の把握が行えます。こうした人間には到底介入できない部分において先進技術を活用しながら、いつ起こるか分からない自然災害に備えるのも良いでしょう。ただ、ドローンは国や地方自治体の協力が必要となり、いつでも飛行できるわけではありませんので、突然の事態に備え日頃から協力を求めること、そして何より繰り返し訓練を行うことがいざというときに試されます。今できる備えとして、災害時のドローン活用も視野に入れると良いかもしれません。まとめ本記事では、災害地における課題やAiを導入したドローンの活躍などについて言及してまいりました。神戸市「深江浜町」南海高校の対策事例でもあったように、実際に災害が起きた場合ドローンを活用し上空からの情報に頼ることで、広範囲に起こる被災現場の状況把握がしやすく、その後の避難行動を判断することに役立ちます。万が一の備えは、一つではなく状況パターンにおいて準備しておくことで心のゆとりにも繋がりますし、その後の行動も左右しますのでドローンに限らずさまざな備えを今のうちに行っておくと良いのではないでしょうか。Aiチョイスでは、日常に役立つ話題やAiに関する情報をお届けしております。気になる記事がございましたら、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が花粉の飛散情報を可視化！？ビックデータを活用したアプリとは
今年も花粉の季節に突入しました。多くの医療機関や専門家が懸念しているのがコロナ禍での花粉症対策ですが、中でもくしゃみによる飛沫や目のかゆみでこすってしまい感染リスクが上がるほか、風邪との見分けが難しくコロナ対策が遅れてしまうというものです。そうしたなか、ビッグデータを活用し花粉の飛沫を可視化できるアプリが登場しました。今回は、花粉症と風邪の見分け方や花粉の飛沫を可視化できるアプリをご紹介していきます。花粉症のメカニズム・原因そもそも花粉症とはそもそも花粉症とは、さまざまな植物の花粉によるアレルギー反応でくしゃみ・鼻水・鼻づまり・目のかゆみが起こる病気のことです。主な原因となる花粉に、春はスギ・ヒノキ、夏はカモガヤ・イネ科の植物、秋はブタクサ・ヨモギなど、これによりアレルギー性鼻炎やアレルギー性結膜炎が起こります。花粉症のメカニズム・原因では、花粉症のメカニズム・原因をみていきます。引用元：花粉症のメカニズム｜花粉症ナビ (kyowakirin.co.jp)①花粉症の人は花粉に対するlgE抗体（リンパ球内の抗体）が多く作られており、そこに花粉が入ることで抗原抗体反応が起きる②肥満細胞からヒスタミンが放出され、鼻や目などの神経が刺激されることでくしゃみ・鼻水・鼻づまりや目のかゆみなどが発症以上のメカニズムから、花粉症を発症するわけですが、花粉の種類やlgE抗体（リンパ球内の抗体）が作られる量が異なることで、同じ花粉症の症状にも個人差が出やすくなります。風邪との見分け方続いて、風邪と花粉症との見分け方をみていきます。鼻水風邪の鼻水はひき始めは透明でサラサラですが、次第に粘り気のある黄色などに変わるが、花粉症の鼻水はずっとサラサラしているくしゃみ風邪のくしゃみは続けても3～4回程度ですが、花粉症は止まらない場合が多い熱風邪は高熱が出る場合があるが、花粉症は出ても微熱程度38度以上の場合はコロナも疑った方が良い目のかゆみ風邪による目のかゆみは続いてもだいたい一週間程度ですが、花粉症による目のかゆみはしばらく続くのがほとんど基本的に、花粉症は花粉が飛んでいる限りこのような症状が続きますが、天候にも影響を受けやすく雨の日は花粉の飛散量が抑えられ、症状も落ち着く場合がありますので天気も判断材料にすると良いです。花粉症は何科を受診するべきか前述したように、症状によっても違いがありますので、鼻水や鼻づまり・くしゃみが辛いようなら耳鼻科または耳鼻咽喉科へ、目のかゆみが辛い場合は眼科が良いでしょう。お子さんの場合は小児科でも良いです。コロナ禍での換気方法花粉対策としては窓を閉めておきたいところですが、コロナ対策においては換気が重要となるので、どうしたら良いのか迷う方も多いことでしょう。コロナ禍での換気方法は、気象予報士の天辰さんによると午前中の換気が良いと言います。それは、花粉には飛散しやすい時間帯があり、だいたい午後12：00～15：00、また夕方になると舞っていた花粉が落ちてきやすく、その2つの時間を避けると良いとのことです。そして、窓を開ける際は窓を10㎝開けレース製のカーテンで閉めると、全開で換気を行った場合と比べ花粉の侵入を1/4に減少させることができ、コロナ禍での換気対策にもおすすめです。では、最後に花粉の飛散情報をリアルタイムで可視化できるアプリ「Breeze Meter」をご紹介致します。Aiを活用したアプリ「Breeze Meter」とは「Breeze Meter」とは、花粉だけではなく空気中の汚染物質情報（CO・オゾン・PM2.5・PM10）などの汚染物質情報も提供されており、イスラエル企業の技術を活用したものです。どのようなものなのか詳しくみていきましょう。Aiアプリ「Breeze Meter」とはAiアプリ「Breeze Meter」とは、世界各国各地の4万7500台のセンサーからビッグデータを生成し、毎時1.9TB以上のデータを検証、Aiを用いた独自の分散アルゴリズムによって解析した情報を、API（Application Programming Interface）を通して提供、リアルタイムで空気の汚染物質情報を世界各国可視化できるアプリです。引用元：大気質指標BreezoMeter - Google Play のアプリAiのビッグデータによる飛散情報の可視化Aiのビッグデータ（巨大で複雑なデータ）やアルゴリズム（計算方法）を活用することで、現在だけではなくこの先の状況も予測し表示することが可能です。具体的には、Aiが現状の状況+4日間の予測をしながら、大気質の状況をグラデーションカラーでヒートマップ上に分かりやすく可視化してくれる、というわけです。また、アプリ内では「屋外での活動を控えてください」や「呼吸や咳などの不快感を感じたら考慮してください」などAiからのアドバイスがあり、参考にすることができます。まとめ本記事では、花粉症についての情報やAiを活用したアプリ「Breeze Meter」をご紹介致しました。今年は昨年と比べ花粉のピークも早く、ウェザーニュースによる予想によると、関東のスギ花粉は2月下旬～3月下旬、その後ヒノキ花粉が3月下旬～4月下旬と予想されていますので今年は早めの対策が必要になってきます。さらに、コロナ対策と合わせた換気の仕方や薬の処方、さらに「Breeze Meter」で花粉情報を可視化しながら対策を取ると良いかもしれません。Aiチョイスでは、普段の生活に役立つ情報やAiについて掲載しております。気になる情報がございましたらぜひご覧ください。
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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。