Aiトレンド・特集
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Aiトレンド・特集
企業がAi面接を導入するメリットとデメリット
作業効率化や、人の手に代わって作業にあたることができることから、人手不足解消の面でも注目が集まっているAi。実はそのAiが近年、企業の面接にも注目され始めているということを御存知でしたでしょうか？採用を機械任せなんてと思われる方もいらっしゃると思いますが、実際にアマゾンなどのグローバル企業ではすでに活用が始まっているのです。一体Aiに面接を任せてしまうことにどのようなメリットがありどのようなデメリットがあるのでしょう。今回は、Ai面接について深く掘り下げて解説していきたいと思います。Ai面接とはそもそも企業において面接とは企業の理念に合致した人材を選りすぐるためのふるいにかける手段と言えます。ところが企業が採用に心血を注いでも短期間で離職されてしまうケースも少なくありません。また、グローバル化などもあり就職の選択肢も広がってきていることから、企業側からするとどのような採用をすべきかの判断が難しくなってきている面もあります。 一方Ai面接とは、スマートフォンやPCといった電子機器を介し、企業の面接官に代わってAIが応募者の資質を判断するサービスのことです。とはいえ、一次面接から採用までのすべての行程をAiが担当するわけではなく、Ai面接は採用に至るまでの面接の1つに過ぎません。就職希望者はスマートフォンなどの電子機器を介してAiに出される質問に対して受け答えをし、その質問中の表情などもデータとして収集されていきます。これらのデータをもとに、柔軟性があるか、理解力があるかなどの複数の項目で評価が与えられることになるわけです。このように、映像認識や言語認識、ディープラーニングなどの技術を利用することで、人間よりも高いパフォーマンスを遂行できるようになりました。つまり、Aiは人間の先入観に囚われない意思決定ができることから、面接においても潜在的な能力や資質を見出すことができると期待されているということです。Ai面接のメリットでは、企業においてAi面接を導入するということはどのようなメリットがあるのでしょうか。1次面接の代替で人材不足解消も現在多くの企業において人材不足が叫ばれていますが、これまで採用担当によって行われてきた一次面接に代替されるというイメージが近い為、最も対応人数の多い一次面接をAiが担当することによって、採用担当は他の仕事に集中することができるようになります。更にはグローバル化により海外からエントリーする応募者も増えてきている中、Ai面接であればスマートフォンやPCなどのデバイスを通して遠隔で面接を受けることが可能で、一次面接の時点でわざわざ日本に来てもらう必要がありません。また、日本在住者にとっても同じです。企業によっては面接のための交通費を負担しているところもあるかもしれませんが、地方から企業まで足を運ばせる必要がなくなるので交通費の削減にもつながります。このように、場所を選ばないAi面接が人材不足を補う上に、採用の幅を広げることができることによって、最終的に多くの人材を採用することができるようになると期待されています。公平性の維持面接のばらつきが抑えられ、公平性が保たれる点もAi面接のメリットとしてあげられます。特に一次面接の段階では受験者も多いうえに採用側のスタッフの数も多くなりますので、スタッフによって判断基準が生じる場合があります。しかし、Ai面接はエントリーした人を皆同じ条件下で合否を決めることができますので公平性を維持することが可能です。Ai面接のデメリットとはいえAi面接にはもちろんメリットだけではありません。ここからはAi面接のデメリットんについても解説して行きたいと思います。Aiの判断をうのみにできないAi面接はビッグデータをもとにすべてのエントリー者を公平にジャッジできるというメリットはありますが、一次面接に相当する段階とはいえAiの判断が採用不採用に直結するためすべての判断を鵜呑みにしてよいのかという疑問は生まれてきます。ですので、Ai面接の判断を人が再確認する必要も出てくるでしょう、ただ、その場合、Ai面接がどのくらい作業効率化につながっているのかは検討する必要があるといえるかもしれません。すべての資質を計算することは難しいまた、Aiのジャッジにも得意分野不得意分野があります。不得意分野としては組織力やリーダーシップといった資質を見抜くことです。こうした資質はAi面接よりもグループ討議を用いた面接のほうがエントリー側も実力を発揮しやすい上に、採用側も判断の漏れを防ぐことができるでしょう。企業によってはAi面接の活用がエントリー等ごく初期の面接に限られてくるといった場合もあるかもしれません。Ai面接『SHaiN』とはどんなもの？Ai面接は作業効率化、人材不足の解消などのメリットがあげられる半面、すべての判断を鵜呑みにできないなどのデメリットが存在することがわかりました。とはいえ様々なビジネスシーンで活用が始まってきているAiですから、採用面のAiも今後進化を続けていくのではないでしょうか。ここからは代表的なAi面接サービス『SHaiN』の事例を用いてより詳しくAi面接について解説していくこととします。SHaiNとはStrategic(戦略) Hiring(採用) Ai(人工知能) Navigator(装置)の頭文字を取ったもので、スマートフォンが面接官の代わりになりエントリー者の様々な資質を数値化しレポートにまとめる機能が搭載されたサービスです。SHaiNによる面接時間は約60分程で、60分間の間にバイタリティ、イニシアティブ、対人影響力、柔軟性、感受性、自主独立性、計画力という7つの項目について質問が行われます。さらに受検者の回答した内容がすべて文字起こしされ、受検者が話した言葉がデータとして残されます。エントリー者側の操作法としては、スマホなどの画面上に表示されたアプリの指示にしたがって本人認証を行い、『面接開始』のボタンをクリックすればスタートができますので簡単です。エントリー者の回答に与えられる時間は1分間、その間に質問に答えなければなりません。回答中はスマホのカメラが起動して答えている様子が動画で撮影されます。また、受け答えが不十分な場合は質問に何度も詳しく繰り返し質問される場合もあるといいます。質問が終わると、5営業日以内でSHaiNが独自に開発したメゾットを用いて専門スタッフがその候補者の資質を評価レポートとしてまとめ、企業側に提出をします。このように、SHaiNはあくまでも一次面接などの初期段階の『資質』を判断するものであって、採用の合否を決定するものではないといいます。ですから、レポートにまとめられた資質をもとに、企業側は二次面接、三次面接を重ねていくというわけです。まとめ『Ai面接』ときくと、Aiが採用の決定までを行うものとイメージされがちですが、現段階では人間の採用をコンピュータにすべて任せてしまうリスクは少なくなく、すべての判断を鵜呑みにできるわけではありませんので、あくまでも『一次面接』などの初期段階の代替のイメージと思っていただくと良いでしょう。とはいえ、人間の資質を判断するのは採用において企業の色と合うかどうかを判断する部分でもありますから重要な事項であると言えます。しかし、この重要な部分が人間の判断ですと、どうしても気分や好みに左右されてしまうことが少なくありません。その点Ai面接であればそれぞれの価値観や経験などについて平等に評価されるという面もあります。また、SHaiN導入企業では、大人数の書類選考を行う大企業の新卒採用選考ではAi面接の導入で選考期間を短縮して効率化することにも成功したといい、地方企業ではAi面接導入によって遠方まで面接を受けに行くハードルが下がったことから応募者数が増大し、採用人数をふやすことにつながったケースもあるといいます。人間には判断ができない潜在的な部分も瞬時に公平な判断をくだすことができるAiは、採用面でも活躍の場が増えていきそうですね。
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Aiトレンド・特集
Ai先生の登場で、教師がいなくなる！？教育現場においてAiを活用するメリットデメリットとは
近年様々な場所でAiが活用されていますが、教育現場においても支援の一助となると期待されています。ただ、そのような未来が近づくにつれて、『Aiが子供に勉強を教えるの？』『教師の仕事はなくなるのでは？』と不安に思われる方も増えてくるでしょう。一体、Aiは教育現場においてどのような形で活用され、それにはどのようなメリットがあるのでしょうか。それから、教育現場はAiによって今後どのように変化していくでしょうか。今回は、そんな疑問について解説していきたいと思います。 Aiが教育現場に与える影響とは教育現場では教師のすべての仕事をAiが担うわけではなく、教師がこれまで役割のうちのいくつかをAiが担当するようになります。従来の場合ですと、子供が勉強する科目や、問題を選択するのは子供自身、あるいは学校教師や塾講師でした。また、教師はたいていの場合、何十人もの子供に対して1人で授業をします。ですので、こどもそれぞれのペースや、理解度に合わせて授業を進めて行くなど当然無理な話でありました。更に、子ども自身が自宅で学習をする際には子ども自身に選択がゆだねられる為、場合によっては科目によって理解度に大きな偏りが生まれたり、はたまた将来的な学力に変化が出てきたりする可能性もあります。と、このようなロスを避けるために教育現場でAiが活用されてきているのです。具体的には、Aiのシステムに子どもが学習してきた内容や時間、テストの結果などをインプットさせる事で、『どの科目を重点的に勉強していくべきか』など、子ども一人ひとりの性格に合わせて学習計画を建てていくことができるようになります。当然ながら、勉強する科目に偏りが生まれることも少なくなるため、従来よりも効率的に学習していくことができるというわけです。Aiが完全に子どもたちの教師となるというよりは、Aiが子どもと教師の間に入り、効率的な学習を推進していく形になるといえるでしょう。 Aiの活用で教育教材にも変化がAiの活用で子どもそれぞれに合わせた勉強法が推進されることによって、当然授業で利用する教材にも変化が出てきます。『ICT教育』という言葉を耳にしたことはありますでしょうか？ICTとは、『インターネット・コミュニケーション・テクノロジー』の頭文字をとった言葉で、ICT教育はタブレットやPCなどのインターネットを利用した教材、教育方法をさします。これまでは、教科書などのテキストを参考にして教師が黒板に重要なポイントなどを書き、それを子どもがノートにメモをしていく流れが一般的でした。しかし、近年では教育専用のスマホやタブレットのアプリなどを活用した教育も多くなってきています。こうした教育のデジタル化に伴い、Aiを活かした教材のリリースを急いでいるソフトウェア会社は少なくありません。 Aiが教育現場にもたらすメリットとはこのように、教育のデジタル化としてICT、Aiが積極的に活用されてきているわけですが、そもそも教育現場にAiを導入するのはどのようなメリットがあるのでしょう。主にあげられるメリットを紹介、解説していきます。・個々にあわせた教育ができるそれぞれの子どもによって、学習の理解度や知識を吸収するスピードは異なります。現状多くの教育現場で、大人数に対して教師が1人で授業を行っているわけですが、どのくらいの教師がそれぞれの理解度の差を認識しているでしょうか。決められた時間内でカリキュラムに沿って授業を進めていかなければならない教師にとって、『1人の子が理解できていないから、その子に合わせて授業を遅らせる』ということは到底無理な話です。そうした状況から、大人数の授業では、各自の理解度に差が生まれてしまうことも少なくありません。その点、Aiを導入すれば、個々の理解度や知識の吸収スピードを可視化することができるので、子ども個人に合わせた最適な学習の道筋を示すことができるようになります。これにより、家での学習方法や宿題の出し方なども個人に合わせて行うことが可能になるわけです。・リアルタイムでのアドバイスで理解度を深められるそれぞれの『課題』が可視化されることによって、『今学習するべき内容』をリアルタイムでアドバイスをすることが可能になります。たとえば、授業をうけていて『分からないことを質問できない』という経験をしたことがある方も少なくないでしょう。それが積み重なることで、子どもは授業についていけなくなってしまうのです。しかし、そこへAiを導入すると子どもがどのくらい理解しているのか、はたまたその子はどこが理解出来ていないのかを教師がリアルタイムで確認をすることができるようになります。『分からないことがわからない』といった状況や、『分からないことを質問できない』といった状況をなくし、その場でアドバイスを行うことができるため、子どもの理解度を深めることができます。・テスト等の採点が自動化できる教師の仕事において、テスト期間中などの採点は大変時間をとられているのではないでしょうか。子どもの学習の理解度を図る材料として、テストは重要なものでありますが、その採点をミスしてしまうと、元も子もありません。特に、答えが1つの問題なら、回答案と照らし合わせて正解か不正解かを判断すれば良いのですが、記述式の答案等は、答案の内容を理解し判断しなければならないわけです。こうした作業は思った以上に大変で、教師にとって大きな負担となっています。そんな中、昨今のAiの文字認識技術は目まぐるしい進化でその制度が上がっており、手書きの答案を採点してくれるオンライン教育サービスも登場しています。教育業界では、2020年に学習指導要領の改定が予定されており、記述式の答案がますます増えることが予想されます。そこでAiを取り入れ、採点を自動化することで採点業務の効率化や教師の負担軽減などへの効果が期待されています。・データ分析で授業改善、最適化普段の授業や、テストの採点データ等から、どのくらいの子どもがどれくらい授業を理解しているのかというのをAiによってデータ分析することができます。更には、Aiの画像認識技術の進化で、子どもの表情等から集中度や理解度が測定できるようになってきています。教室にあるカメラで生徒の様子をモニタリングして、『理解出来ていない子どもが多いようだ』ですとか『居眠りをしている』と教師にAiがお知らせをすることで、教師はリアルタイムで指導方法を変更したり、休憩を促すなど授業改善に役立てることができるようになります。従来、授業や教材の満足度は、教師の感触や生徒へのアンケートでしか測ることができませんでした。今後はAiの分析データを活用することで、それらを可視化し、客観的事実に基づく授業改善や教材評価が可能になります。このように教育現場においてAiを活用するメリットは総称して今まで感情やカンなどで見えなかったものが『可視化』できる点であるといえるでしょう。 Aiが教育現場にもたらすデメリットとはしかし、Aiの導入が必ずしもメリットばかりであるいうわけではありません。というのも、Aiは常に『どのくらい理解しているか』『最適な勉強法はこれだ』とアドバイスをしてくれるのですが、逆に道筋をすべてAiが提供する教育に慣れてしまうと、子ども自身が能動的に考えて学習する力が失われてしまうという考え方もできるからです。Aiは、特定の内容を効率的に学習するツールとしては優れていますが、『子ども自身が能動的に考える力』や『学ぼうとする姿勢』を養うことにおいては、Aiの活用はあまり適していないといえるでしょう。 Aiと教師の役割分担が重要にこのように、教育分野へのAiの導入は、メリットもありデメリットもあります。デメリットとして紹介した部分のように『子どもが能動的に考える力』を奪ってしまう可能性もあるため、Aiの導入は人間の教師と役割分担をして上手に活用していくことが大切になってくるわけです。子どものモチベーションを引き出したり、創造性を養っていくことに関しては、現状Aiの得意とする分野ではありません。業務効率化や可視化などはもちろん大切なのですが、世の中のグローバル化やクリエイティビティな考え方を養うといった違う観点から見たときに、人間の教師と直にコミュニケーションをとり、『個性』を引き出しながら子どもに寄り添った教育が大切になってきます。ただ、Aiをうまく活用することで教師の負担が軽減されればその分、子どもの創造性や道徳性を養っていく為の時間を確保することにもつながるかもしれません。この、『Aiをうまく活用する』というのは、すべてをAiに任せて業務効率化に注力するという意味ではなく、教育現場においては『Aiにまかせる部分』と、『人間の教師が担当する部分』の棲み分けをしていくことが最も重要であるということです。 まとめ2020年度からの大学入試改革では、従来問われていた『知識・技能』に加えて、『思考力・判断力・表現力』『主体性・多様性・協働性』もまた評価の対象となります。大学入試においてこのような評価材料が追加されたのも、今後社会を担う人材としてこれらが最も重要であると示唆されている状況であるといえるのではないでしょうか。小学校から高校、また学習塾等においてAiテクノロジーなどを活用して、知識のインプットを効率化できれば、その分、個々の自然な興味関心から生まれる探求や、他者とコミュニケーションを測りながら協働して課題を解決する取り組み等へ注力できるようになります。更にその中で創造性を養うことにもつながるでしょう。『Ai先生』はむしろ教育現場において、人間の教師と協力しながら多様な人材を教育するためのテクノロジーとも言えるかもしれません。
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Aiによる需要予測でタクシー業界が売り上げ増加！Aiでタクシー業界もスマート化
様々な産業においてAiを活用することによる『働き方改革』や『スマート化』が行われておりますが、それはタクシー業界も例外ではありません。というのも、Aiを『タクシーの需要予測』に利用するというもので、予測する場所ごとの乗客数に応じてタクシーが移動することでタクシーに関する需給バランスが改善される見通しです。これにより、タクシーの業務効率が改善され、少子高齢化によるドライバー不足を補うという効果も期待されています。今回は、タクシーの業務にAiを用いた場合の効果や、今後タクシー業界にAiの活用が広がっていくと、お客側、運営側にそれぞれどのようなメリットがあるのかというところについてご説明していきたいと思います。Aiの需要予測でタクシーの売り上げ20.4％増トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの４社は、2018年3月9日、Aiを活用して予測したタクシー需要をドライバーに配信する『配車システム』を開発し、同年2月から東京都内で試験導入を開始したと発表しました。ほかにも2018年7月にはNTTドコモが東京無線協同組合や富士通などと共同で『乗車台数予測システム』を開発するなど、タクシーへのAi導入が盛り上がってきているところです。特に前者の『配車システム』の試験導入では、JapanTaxiの関係会社である日本交通のタクシー数台に導入し、実環境での有効性を検証すると、同システムを利用したドライバーの1か月の売り上げは1日当たり前月比20.4％＋となったといいます。ここでは上記のようにAiシステムを導入したタクシー、『Aiタクシー』の効果などについて詳しく触れていきたいと思います。AiタクシーにできることAiタクシーは前述のように、エリアや気象状況、曜日、時間帯、イベントの有無などによって今後30分間のタクシー需要をリアルタイムで予測するという機能を持つタクシーです。主には、運転手に専用のタブレット端末を配布し、予測に応じたスムーズな配車を行います。また営業成績のよいドライバーの知見に基づいた『乗客を見つけやすい走行ルート』のデータを同タブレットに配信することで、利用者の待ち時間を短縮することができるだけではなく、配車の最適化に夜乗車率の向上も見込めるとされています。Aiタクシーの効果このように、タクシーにAiによる需要予測システムを導入することで売り上げ増を期待できたり、ベテランドライバーと新人ドライバーのスキルの差を縮めることが期待できるでしょう。実際の実証試験のアンケート結果から効果を定量的に見ると、1日あたり1台2,000円程度の売り上げ向上が見込めるということであり、年換算にすると約28万円の売り上げ向上となることがわかります。更に、Aiタクシーのメリットはドライバーのみにとどまらず、なかなかタクシーを捕まえることができずにあきらめていたり、不満を持っていた乗客に対する不満解消のきっかけになるともいえるでしょう。実際の実証実験で従来よりも20.4％の売り上げ増を記録していることから、タクシーへのAiシステム導入は、タクシー業界の大きな改革ともなるといえるかもしれません。Aiがビッグデータを処理。スマホから配車手配もこのような『Aiタクシー』を実現するに必要なAiの技術の一つとしてディープラーニングという深層学習技術があげられます。Aiタクシーの学習には、時間と場所の組み合わせで更に大量のデータが必要になりますが、それらを網羅するデータをタクシー会社が準備できないという場合も考えられます。そこで、Aiタクシーの開発ではデータを誇張したり、ノイズを除去しデータの特徴をニューラルネットワークで取り出す方法で学習させることで、実質的にデータの増量を行うことができるわけです。それらのビッグデータを利活用することで、より高精度な乗車予測、配車支援を行うことができるようになります。特に、タクシーアプリ『JapanTaxi』を展開するジャパンタクシーでは、タクシーから取得できるビッグデータを用いて移動の未来を創る部署と説明される『モビリティ研究開発部』が設立されました。同社のタクシー車載タブレットでは、通学中の子供を見守る活動や、Aiパイロットによる路面状況のリアルタイム確認、配車支援システムによる利用者の需要予測、ドライブレコーダー解析による道沿い情報の収集といった取り組みを行っています。今後は、アプリと車載の需要予測システムが連動して、より効率的な配車をおこなうことができるようになるのではないでしょうか。Ai活用によるタクシー業界の今後の可能性現在、様々な企業や産業において『少子高齢化』による慢性的な人手不足が危惧されていますが、タクシー業界も同様に、就業平均年齢の高齢化と人手不足が進んでいるといわれています。特に、平成30年の時点でタクシードライバーの平均年齢は60.1歳であり、タクシー業界のベテランドライバーも高齢化していっていることから、スキルや経験が不足する若手をサポートし教育するチャンスはAiにかかっていると言っても過言ではないでしょう。特に、労働時間の長いイメージのあるタクシー業界は体力のある方でないと続かないのではという不安から、転職や新社会人の就職先としての選択肢から外れてしまう場合も少なくありません。しかし、その改善策としてAiシステムを導入することにより、新人ドライバーでも、短時間でベテランドライバー並みの乗車回数を達成することができれば、労働時間の短縮も可能になります。これにより、タクシー業界が他業種からの転職や就職先としての選択肢となり、人手不足の解消も期待できるというわけです。更に今後は世の中の高齢化に伴い、移動手段としてのタクシーの需要はますます高まることが予想されます。特にこのご時世、高齢者の自動車事故が多発していることから、免許返納も推奨されていますよね。このような需要に対して供給が追いつくようにするためにもAiタクシーは重要となってくるでしょう。現在、東京無線ではAiタクシーの導入の割合としては全3774台の3割とされていますが将来的には全車への導入が予定されています。また、JapanTaxiのようにアプリでタクシーを呼ぶことができる配車アプリと、Aiタクシーを組み合わせることで、一層需給バランスの改善がされることでしょう。すでにこれらの提携の取り組みは東京無線とJapanTaxi間で行われておりますので、今後はますます配車アプリのプロモーションを含めた乗客へのサービスが展開されていくのではないでしょうか。まとめこのように、タクシー業界にもAiが導入され、働き方改革、スマート化が図られています。Aiなどの最新テクノロジーは、これまでインターネットとあまり関係がなかった業界にも様々な恩恵を与えていくこととなりそうです。従来、ベテランドライバーだけが持っていた土地勘や、経験に頼るしかなかったタクシー待ちの乗客予測をAi技術により、データのみから取り出した予測モデルを活用することで、経験に関係なく高精度なサービスが実現可能となってきています。このサービスが広まっていくと、人手不足や高齢化などの諸問題の解決が期待できるだけでなく、配車アプリとの組み合わせで、リアルタイムでのマッチングが可能になり、タクシーに対する潜在的ニーズを掘り起こすこともできるかもしれません。雨の日も、イベント時も、乗客はスマホから予約するだけですぐに空車のタクシーが迎えに来てくれる、更にドライバーも需要のある場所への道案内もシステムが行ってくれることで効率的に配車を行える、Aiはそんなタクシー業界の未来を作り上げてくれそうです。
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コロナウイルスの感染拡大防止対策にAiの活用も。感染の早期発見も可能に！？
中国武漢から感染が広がっている新型コロナウイルスですが、すでに日本でも流行が拡大しつつあります。こうした事態に対応する一つの方法として、中国のスタートアップ企業などではAiを活用したツールが導入され始めました。それらのAiツールは、肺炎の広がり方の分析や感染者の特定、治療の効率化などの分野において役立っているとされています。本記事では、コロナウイルスなどの感染症拡大防止対策としてAiがどのように活躍するのかという所について、実際の活用例をまじえながらご紹介していきたいと思います。Ai顔認証で発熱した人を特定肺炎の典型的な症状の一つとしてあげられるのが『発熱』です。この、発熱を早期発見するツールとして、中国のAiユニコーンである『メグビー』では従来の赤外線センシング技術にAiの顔認証技術などを組み合わせた『Ai体温測定システム』を開発しました。Ai体温測定システムは地下鉄などの公共施設におけるスクリーニング効率化に有効的で、人ごみの中から高体温の人をAiよって識別し、発熱を疑われる人がいれば各医療機関へアラームで知らせることができます。その識別範囲は3メートル以上5メートル以内となり、マスクや帽子で顔が隠れていても識別が可能で、最大毎秒15人の体温測定ができるとのことです。誤差はプラスマイナス0.3℃に抑えることができるといいます。SNSからコロナウイルス感染状況をAiが多角的に分析 Aiによる顔認証ですでに感染したであろう人を特定することもできますが、感染拡大を防止するには、どこで感染者がでて、感染者がどのような経路をたどって行動をした可能性があるのかなどを分析する必要もあります。 それらの対策として、コロナウイルス感染状況をSNSで監視し、Aiで分析するシステムが『株式会社spectee』から登場しました。コロナウイルスの発生場所をAiが検知同システムは、コロナウイルスの感染に関する様々な情報をSNSからリアルタイムに収集、解析し、発生場所を特定して、関係期間に情報提供をする仕組みです。AiがSNSに投稿された最新の情報をもとに、よりリアルタイム性のある情報を提供することが可能になることで、人々の行動範囲を事前に制限し、感染拡大を防止する対策をとることが可能になります。また、同社はコロナウイルスの感染拡大防止対策だけではなく、地震などの自然災害時などにもこうしたAiツールの活用を行っており、すでに官公庁、地方自治体、民間企業など、国内約300社に提供しています。 以外にもSNSの情報というものは侮れないもので、リアルタイム性があったり、投稿場所が把握できたりすることから、東日本大震災の際には支援物資などの提供などでもSNSが大いに活用されました。今回のコロナウイルスの感染拡大防止対策としてもSNSの情報を分析したり解析したりすることで、より地方に特化した情報を配信することができたり、リアルタイム性のある情報を発信することができるようになったりします。ただ、これらの膨大な情報を人間が分析、解析するのは難しいのが現状ですので、Aiを活用することでその業務の効率化を行うというわけです。日本語へ翻訳も可能また、SNSへのコロナウイルス関連の投稿は日本人だけが行っているわけではありませんので、もちろん中には中国語や英語など外国語で書かれた投稿も存在します。特に、海外の情報は日本に届くのが遅い場合もあり、こうした場合にもSNSが有効活用されていくことになります。そこで、同システムは、中国語などの複数の外国語で投稿された文章もAiの文字認識技術などを活用しながら日本語へ翻訳を行うことで、翻訳された状態で関係機関にコロナウイルスに関する様々な情報を提供することができるようになりました。Aiの深層学習で日々データをアップデートしかし、SNSに投稿される文章の中にはその内容の真偽が問われることも多いです。実際にコロナウイルスに関する誤情報やデマがSNSに投稿されたことにより、多くの人々が惑わされたこともありました。また、SNSの情報を分析して多くの人々に情報を配信する同Aiツールにとって、Aiが誤った情報を分析してしまったりするのを防ぐことが重要になってきます。そこで同社は、このAiツールにおいて日々増えていく投稿データを分析して情報を蓄積したり、関係機関と協力したりしながらAiによる情報配信内容の精度向上や、アップデートを図っていくとのことです。Aiによる患者の隔離や治療の効率化もここまでにご紹介してきたAiを活用したツールを利用することで、コロナウイルス感染者の早期発見や、早期隔離などが可能になってきます。コロナウイルスに限らず、医療現場においては以前よりもAiの活用が増えてきてました。例えば、Aiが肺炎の症状の画像データを複数枚学習し、それをデータ化したAiシステムでは、患者のレントゲン画像をAiに認識させるだけで瞬時に診断ができるようになります。また、これまでの症例や治療法をAiに学習させ、データとして蓄積していくことで、レントゲン画像をCTスキャンしたりAiに認識させるだけで効果的な治療のプロセスを開示してくれることも可能になるのです。早期に発見することで早期の隔離も可能になります。実際に、中国の『infervision』は、中国の病院から収集した数十万枚の肺の画像を利用し、CTスキャンにおいて肺の異常がある可能性をAiが検知するソフトウェアを開発しました。このソフトフェアは中国各地の病院で利用されており、欧州と米国の病院は主にがん性の肺結核を検知するツールとして評価が進められています。と、そんな時にコロナウイルスの感染拡大で、肺スキャン読み取りソフトウェアの顧客利用方法が突如として変化したことを察知して、同社はアウトブレイクの初期の段階から、コロナウイルスを検知するシステムにも取り組み始めています。まとめ今回のコロナウイルスの世界的な感染拡大を受けて、様々なところでAiの活用が始まってきました。それは医療機関はもちろん、様々な人が行き交う公共施設などにもAiを活用した体温検知システムを導入したり、はたまたSNSなどを利用して最新情報を把握したりすることで、初期の段階でコロナウイルスの感染者を特定することも可能になります。もはや、感染症の拡大を防ぐためのプロセスの分析や、それに伴う情報の解析は、ここまで感染が広まってしまった以上、人間には到底難しいことです。コロナウイルスに限らず、こうした感染症の拡大を防ぐためにも、今後は様々な場所で、人々の健康や安全を守るツールとしてAiが活用されていくのではないでしょうか。
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Aiの文字認識で古文書の崩し字も一瞬で活字化！？古文書から生まれる新たな未来
平安時代から、明治時代ごろまで広く使われていたのが草書体や変体仮名などの、いわゆる『崩し字』とよばれるものです。それから120年以上も経過した現代において、この『崩し字』を解読できる人がどれだけいるでしょうか。専門家の間では、崩し字で書かれた古文書をすべて解読できるのは日本人の約0.1％であるとも言われています。一方近年では、官公庁や地方自治体、大学や金融機関などの事務作業が多いオフィスを中心にOCRやAiによる文字認識ソフトウェアなどが次々に導入されていっています。これまで紙ベースで扱ってきた書類をOCRやAiの文字認識技術によって自動的にデータ変換することで、より扱いやすくすることが可能になりました。これらのAi技術は、オフィスワークなどへの利用にとどまらず、古文書の解読などの歴史的資料を未来に伝える為の目的として活用され始めてきています。Aiで古文書を解読？それをしたところでどうなるの？と思われる方もいらっしゃるでしょう。実は、この古文書の解読、意外なところへ利用されているのです。 文字認識技術『OCR』と『AiOCR』『古文書の解読』という本題に入る前に、文字認識技術である『OCR』のご説明から始めていきます。この『OCR』とは、『光学文字認識』といい『Optical Character Recognition』の頭文字をとった言葉です。いわゆる特定の画像から文字を見つけ出して文字データに変換する技術であり、画像の中にあるテキスト部分を数字や文字として読み込むことが可能なものです。また、読み込まれたテキストはパソコンに入力した文字と同じようにコピー＆ペーストしたり、検索をかけたりすることもできます。とはいえ、このような従来のOCR技術はあらかじめ文書の項目を指定して読み込まければならなかったため、項目の位置がバラバラな非定型文書や手書き文字のようなクセの強い文字、斜めになった文字などのデータ読み取りをすることは不可能でした。しかし、そのOCR技術にAi技術を搭載した『AiOCR』では、これまで読み取りが困難だった文書の読み取りも可能になっています。Ai技術をOCRに活用することで、文字認識の対象が『活字』から『手書き文字』まで広がったのです。これは、Aiのディープラーニングという深層学習機能を活用しており、一文字につき様々な字形やパターンを学習することで、より高度な文字認識を行うことができるようになりました。 AiOCR技術で古文書の崩し字を判別した事例この、『AiOCR』による文字認識技術を学術分野に転用する取り組みの一つが、古文書に書かれた『崩し字』を判別するソフトウェアの開発です。博物館や歴史資料館などで目にする古文書は、日本語で書かれているはずなのに英語の筆記体を見えているようで全く読めないので、キャプションを頼りにしてしまうといった経験をしたことがある方も多いでしょう。このように、多くの現代日本人は崩し字を読むことができませんので、いわゆる『現代仮名遣い』への変換は誰にでもできるわけではありません。その、現代仮名遣いへの変換において活躍するのが、AiOCR等を活用した『崩し字判別システム』になります。 ・立命館大学が開発した『崩し字判別システム』2019年、立命館大学は凸版印刷と共同でAiによる崩し字の解読支援、指導システムを開発しました。同システムは、古文書上の読めない文字を選択すると、Aiの支援を受けながら崩し字を判別し、翻訳作業を行うことができるもので、Aiの導入により、高精度のシステムの構築に成功したのは全国初であるといいます。この開発研究においては、立命館大学に保管されている歴史的資料の原本や、複製画像を使用して、江戸時代を中心に室町時代から明治時代までの約15万7000件の書物と浮世絵の文字を解読することができるようになりました。今後は同システム、Aiによる文字認識技術を活用することで歴史的資料を解読するのが容易になり、日本文化研究の加速や、教育支援の向上などが期待されています。 ・日経新聞がAiで100年前の新聞をテキストデータ化日経新聞がAiやOCRを用いて取り組んでいるのは、古い新聞のデータ化です。約140年前の1876年前に創刊された『中外物価新報』(日経新聞の前身)など、約100年間の新聞をデータ化しています。日経新聞では、すでに1970年代から約40年間分の新聞に掲載された記事のテキストデータ化は済んでいますが、それ以前の100年分の新聞についてはテキストデータはなく、原本をスキャンしたイメージデータのみを保存していました。これらの記事もAiやOCRの技術を活用してテキストデータ化し、記事ごとにタグ情報を加えることで検索がしやすくなります。かつての日本の経済状況を把握したり分析したりすることに活用されるようになるわけです。ただ、当時の新聞は紙が薄く裏のページの文字が透けており、現代のように印刷が鮮明でないため、従来のOCRによる読み取り精度は75％程度にとどまっていました。しかし近年ではAi技術の進歩やOCR技術をAiと組み合わせるなど改良を重ねたことで、現在の読み取り精度は95％程度まで向上しているのだといいます。 Aiによる崩し字解読で何ができるかこうしたAiやOCRによる文字認識は1ページわずか数秒で読み取ることが可能です。崩し字の解読を行っている研究者からもAiを活用することで歴史資料の解読が進むことへの期待が寄せられています。Aiで古文書を読み取ることは、博物館でのキャプション作成や教育支援以外にどのようなところに好影響を与えるのでしょうか。 ・価値がわからず破棄される古文書を救える崩し字で書かれた歴史的資料の中でも、現在表立って出ている資料は全体の資料の約数パーセント程で、数億点規模でどこかしらに残されているとされています。中には、古い民家において片付けの際などにそのような資料が発掘されても、内容が読めないため、価値がわからず破棄されたり、知られていない地域の歴史の記録などが解読されないまま残されたりしていることもあります。 それらの中には貴重な情報がまだ沢山あるはずですが、解読してみなければ内容が分かりません。しかし、Aiによって簡単に解読ができるようになることで、Aiがその中に記された情報を見つけ出す手助けになり、破棄される古文書を救うきっかけになるといえます。 ・地域の歴史や災害の記録が解読できる内容が分からず破棄されてしまう古文書の中には、地域の歴史や災害の記録が記されていることがあります。これまで知られていなかった災害や復興の記録の中には、現代にも活かせる減災や復興のヒントが多く詰まっているという見方もあるほどです。先ほどの日経新聞の活用例もそうですが、これらの古文書をAiなどを活用して読み解くことは、現代の経済と照らし合わせたり、現代の生活に知恵を活かすことにもつながります。 まとめ日本には、古い書物や文書等、歴史的な価値があるにも関わらず、解読困難であるために活用不十分な文化的資料が多く残されています。Aiの技術は必ずしも、オフィスワークや金融機関などの業務効率化のみに利用されるわけではありません。こうした文化的資料の価値を再認識したり、それらに記された重要な事項を未来に役立てていくためにもAiの文字認識技術が活用されていっています。 もしかすると、古い歴史的資料に埋もれた新たな情報をAiが発見し、歴史が動くということもあるかもしれませんね。
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Aiトレンド・特集
Aiが人間の感情を読み取る時代に。婚活もAiがマッチングサポート！？
視覚認識や行動認識など、AI技術の性能はどんどん人類に近づいています。近年では、人間が持つ感情をAiによって読み取ろうとする感情認識技術の研究が進められており、様々な分野において活用が広がってきています。特にこの技術は、婚活業界など人と人の出会いをマッチングする場において、現状の課題解決につながる手段であると期待が高まっている現状です。Aiで婚活？それは一体どういう事なのでしょうか。 Aiが人間の感情を読み取るとは？感情の認識は人間でも難しいものです。しかし、Aiによる感情認識は、認知のズレがほぼなく、うまく活用することでこれまで以上にきめ細やかな対人サービスが広がる可能性があります。Aiの感情認識は、まず表情や顔面の血色の変化といった分析から始まり、声の大小、高低に加えて周波数の変化といった音声での認識、さらには脈拍などの変化といった生体情報での認識から、より正確な情報をデータ化していきます。Aiが表情筋から感情を推定凸版印刷がシステム開発のシーエーシー、米ベンチャーのアフェクティバと組んで実用化を進めているAiでは、75カ国約600万人分の教師データを使い、一般のヒトが見落としがちな微表情も捉えられるようになりました。ここでは顔の筋肉を40以上の種類にユニット分けし、それぞれの動きの大きさで表情を定義していくことで、感情と表情筋の連動性を解析していきます。同社が開発中のこの感情認識Aiは、感情を推定することが苦手な自閉症患者が表情を読むための訓練にも利用されています。患者がAiと連動させた眼鏡をかけると、対話相手の表情が何を意味しているのか、イラストや文字でレンズ上に表示される仕組みです。これらは、脳波などの生体情報を計測して、感情を数量的に把握することも可能であるといいます。カメラで脈拍を把握パナソニックが開発した感情認識Aiは、カメラとサーもカメラを利用して血流に合わせてごくわずかに変化する肌の色から脈拍を推計する技術を活用しています。非接触で自然にセンシングし、そこから得られる生体情報を用いて人の感情、体調を推定することができるのが特徴です。表情だけでは認識しづらい感情も、脈拍等を交えて推定するため非常に高精度に推定できるといいます。 婚活業界で普及しつつあるAiこのように、Aiの感情認識における技術は年々進化していっていますが、近年では婚活業界においてもAi搭載を謳った婚活アプリなどが登場してきています。ここからは、これらのAiによる感情認識技術を婚活に活用することでどのような課題解決が期待できるのか、実際の活用事例を交えてご紹介していきます。婚活業界における現状の課題そもそも、婚活業界における現状の課題としては、下記のような課題があげられています。婚活スタイルの多様化年齢を問わずスマートフォンやネットを使うことが一般的になっている今、婚活のスタイルもネットを利用したものに様変わりしてきています。それも、結婚相談所や親戚・友人を通じての婚活は勿論ですが、地域の特性を生かした合コンイベントである『街コン』や『婚活パーティー』、ネット婚活と言われる『婚活サイト』『婚活アプリ』など、男女の出会いを提供する婚活サービスは増え、様々なスタイルへと多様化してきているのです。更に、婚活ビジネスの市場規模は、直近約10年間で3倍以上と急速な角度で拡大していっていますので、今後婚活企業が提供する婚活サービスには、更なる多様性とより成果を求めた効率的なサービスへの変革が求められてきます。潜在顧客の獲得が難しい明治安田生命福祉研究所によると、「恋人がいる」未婚20代男性は5人に1人にすぎず、「交際経験なし」の未婚20代男性は4割に達するといいます。一方で、未婚20代男性の7割は『結婚したい』と考えており、未婚20代女性にいたっては、8割が『結婚したい』と考えているそうです。ところが、男女とも未婚30代の3人に1人は、『いずれ結婚したい』と答えており、婚活に対して消極的でもなく積極的でもない潜在層の顧客が存在します。しかし、婚活業界では年々婚活ビジネスの市場規模は拡大していっているにも関わらず、このような婚活への気持ちがあやふやな潜在層の顧客へのアプローチが難しいのが課題です。婚活者の『高望み』婚活における最大級の課題として挙げられるのが『婚活者の高望み』です。特に、経済力で言えば20代未婚の女性57％、30代女性の66％が『結婚相手の年収の理想は400万円以上』と答えていますが、未婚男性で年収400万円以上に達しているのは、20代で12％、30代で27％に過ぎないといいます。更に、同調査で未婚30代男性の3人に1人が「女性と話すのが苦手」と答えています。現代の婚活ビジネスでは、女性が苦手な男性と、男性に求めすぎている女性をマッチングしなければ、成立は難しいのが現状です。婚活大手のAiマッチングは『人柄』『相性』を重視上記のような課題解決においてAiの活用が広がってきているのは、AIは莫大なデータのなかから一定の法則をみつけることが得意だからです。それはつまりどういうことかというと、全登録者の詳細な個人情報が入っているデータベースのなかから、特定の顧客の『好みという法則』を見つけ出す事で、マッチングにつなげるということです。大手婚活企業、パートナーエージェントでは『KIBIT』という婚活Aiを導入しています。KIBITは、過去に成婚したカップルのデータを学習し、データと類似性の高いカップルをリストアップするという仕組みです。具体的には、会員の紹介文から人柄や価値観･好みといった定性情報やプロフィールデータの特徴を学び、過去の成婚実績データも踏まえて、可能性の高い候補者をスコアリング化することで一人ひとりに合わせた最適な提案が可能になるといいます。これまでの婚活において、先ほどの婚活業界の課題としても挙げたように、年収や身長、学歴などが大前提としてあげられる条件でした。これらが婚活者にとって、重要な判断基準であることには変わりはないのですが、KIBITが割り出すのは、条件ではなく『人柄』や『価値観』による相性であるといいます。従来の成婚コンシェルジュが目で判断するしかなかったその人の調書やお相手との相性の良さをAiが発見し、マッチングしてくれるのです。この、Aiを活用したコンシェルジュは導入から5か月で10組が見事に成婚しているといいます。婚活スタイルも多様化してくる中で、このような新しい取り組みを導入することは、もしかするとこれまで婚活に対してあやふやな気持ちでいた潜在層の顧客の獲得につなげることができるかもしれません。Aiの活用で面談時間の削減に30代になると未婚の男女の3人に1人が『いずれ結婚したい』というように、半ばどちらでも良いという意見が目立ってくるのは、いわゆる婚活にかける時間的問題もあるかもしれません。30代の男女における婚活から結婚までの期間は、約2～3年であるといいます。働く女性も多い中で、結婚したいと思いつつ、婚活にかけられる時間がそれほどないと感じている方もいるでしょう。しかし、Aiを活用した婚活であればマッチングまでの時間を約半分ほどに削減することができるといいます。実際に、人と仕事のマッチングである人材派遣業界で導入したAiでは、候補者とAIがチャット形式で対話し、候補者の業務経験とスキル、募集案件や企業とのマッチング度合いを示すことで、商談時間が半分に短縮されるといった効果が実証されました。 Aiマッチングにおける今後の可能性これまで、婚活や出会いの分野では、婚活者の条件に縛られ、コンシェルジュの経験や判断力といったスキルに依存しがちな面がありました。しかし、今後、Aiが膨大なデータから客観的に判断することで、人間によるマッチングではおもいもよらなかった組み合わせが生まれ、出会いの幅が広がる可能性が考えられます。また、Aiによるマッチングが広がることで今後は『学歴』『身長』『収入』といった条件よりも、相性や人柄から人生のパートナーを選択するといった傾向になると良いですね。 まとめ日本の生涯未婚率は年々増加傾向にあります。一方で、いずれ結婚したいと考えている未婚者（18～34歳）の割合は男性86.3％、女性89.4％と高くなっているのも事実です。婚活業界、婚活ビジネスにおいても、Aiの感情認識技術等を活用することで、このような問題に効果的にアプローチしていくことが可能になるかもしません。人の感情を読み取ることは、人間には難しい事ですが、Aiにはそれが可能です。人と人とのつなぎ目をAiが担うことになる未来は、もうすぐそこまで来ています。
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Aiトレンド・特集
Aiを活用すると1日で家が建てられる！？3DプリンターとAiの意外な関係性とは
Aiが様々な産業に革命を起こしていくといったことは、これまでに公開している記事でもご紹介しておりますが、昨今、Ai技術を取り入れた3Dプリンターが登場してきていることをご存知でしたでしょうか？Ai、3D産業共に時代の最先端を行く技術であり、双方がタッグを組んで作られたシステムは、今後3Dプリンターにも大きな革新をもたらす技術として成長していく事が予想されます。そこで今回は建築業界に焦点をあて、3Dプリンター業界とAiの関係性、そして今後の可能性について言及してまいります。3Dプリンターとはそもそも、3Dプリンターとは、一般的なプリンターとは異なりその名の通り立体的なモノを作る(印刷する)ことができるプリンターの事です。これまでにも、簡単な模型を作る、不足部品を補うなどの際に3Dプリンターは活用されてきました。3Dプリンターでモノを作る工程としては、①3Dデータを入手、造形サイズの設定など②3Dプリンターでプリンティング③仕上げ加工となり、溶かした樹脂材等を一層ずつ積層していくことで高さを作り、最終的な完成形ではきちんとした立体物として仕上げる事ができます。3DプリンターにおけるAiの活用Aiは、人間の知的活動である学習、認識・理解、予測・推論、計画・最適化など、従来であれば人間が時間を割いて行っていた作業をPCで実現するという事を意味します。昨今、建築業界においても、従来人手が必要であった、設計、建築の分野では、Aiや3Dプリンターは便利なツールとして期待が高まっているところです。3DプリンターにAiを搭載するとはどういうことか3Dプリンターがモノをつくる工程として、先ほどご紹介した工程が上げられます。従来の3Dプリンターの技術としては、①3Dデータを入手、造形サイズの設定などの工程と、③仕上げ加工の工程は、いわゆる人間が行う工程であり、機械にお任せできるのは②3Dプリンターでプリンティングの工程のみでした。しかし、今後3DプリンターにAiが搭載されていくことで、効果的な設計や構築、あらゆるリスクを予想してモノを制作することができるようになるわけです。そうすることで、これまで、小物の複製や、何かの模型までにとどまっていた3Dプリンターの使い道が、建築物などの造形にも利活用の幅を広げていく可能性が出てきます。Aiを搭載した3Dプリンターが建築業界に与えるメリットとはAiを3Dプリンターに活用することで得られるメリットは下記3点があげられます。①労働力不足の解消②人件費削減③生産性効率の大幅UP①労働力不足の解消現在日本では、深刻な労働力不足が社会問題となっており、2065年になる頃には、労働人口は約4000万人弱まで減少すると予測されています。特に、技術職である建築業界における建築、設計の分野では、さらなる労働力不足や跡継ぎ問題が予想されます。しかし、今まで人間の手によって行われてきた定形作業を、AIによって自動実行する事が実用化されており、人間が行ってきた業務の半分近くはAiに置き換えられる時代になっているのです。このことから、建築業界においても、設計、建築の工程をAiに任せ、そのデータを3Dプリンターでプリンティングすることができるようになることで、労働力不足の解消を期待することができます。②人件費削減AIの実用化が進歩していくと人を雇用する概念が薄くなっていきます。ですので、建築業界やAIシステムの搭載によって大幅な人件費削減に繋がり、雇用による人材リスクを低減する事ができます。③生産性効率の大幅UP建築業界ではすでに3DプリンターやAiの活用が広がってきています。設計ではAiを使って自動設計、機材調達・建設工事ではプラントを小型モジュール化するほか、3Dプリンターによる施工などで大幅に生産性が上がることが期待されています。Aiで設計、3Dプリンターで施工された建築物とは日本ではまだあまりなじみのない3Dプリンターで施工された3Dプリンター住宅ですが、世界各地では、3Dプリンター住宅の建築開発が進んでいます。中国ではすでに実用化されている3Dプリンター住宅特に、人口の多い中国ではWinsunという3Dプリンター住宅専用の会社があるほどです。Winsunは、3Dプリンター住宅で最大5階建てのマンションを作成したことがあり、組み立てを5日から6日、内装に一か月を要して完成させました。また、一戸建ての住宅であれば、専用施設の中で3Dプリンタ印刷された住宅パーツを組み合わせて、1日に10棟の住宅を建てることにも成功しています。費用は平均しておよそ42万円から、住宅の『印刷』はだいたい24時間ほどで完成するのだそうで、驚くほど早く、格安なため、ホームレス問題や、貧困問題などの社会問題の解決にも一役買うとして注目されているといいます。曲線や大きさも自由な建築用3Dプリンタが、どこへでも運搬できるのであれば、建設困難な地域にも住宅を作ることが可能です。日本における3Dプリンター住宅の構想世界でこのような3Dプリンター住宅が次々と建っている中、日本が遅れをとっている理由の1つとして、『地震大国』であるという点が上げられます。日本は地震大国故に建築基準法が世界ＮＯ1と言われているほど厳しく、3Dプリンター住宅を建築することにものすごく否定的です。しかし、ここにAiによる綿密な設計や地震や自然災害などあらゆるリスクを想定した構築を行うことで、それらの問題を解決することができるかもしれません。実際にプラント建設の大手、日揮は、AIやロボットなどを活用した日揮グループの新たなIT戦略『ITグランドプラン2030』を2018年12月に発表しました。内容としては設計ではAIを使って自動設計、機材調達・建設工事ではプラントを小型モジュール化するほか、ロボットによる工場化や無人化を目指すというもので、これにより、大幅な生産性向上が期待されています。https://www.jgc.com/jp/news/2018/20181218.htmlまとめこのように、AI技術が発達することは、これまで別々の分野だったもの同士が手を組むことで、生活がより便利になるといっても過言ではありません。例えば、今後こうした3Dプリンターなどの技術が日本でも積極的に取り入れられるようになった際は、自然災害時に避難場所をいち早く用意したり、はたまた住宅の一部が破損したといった場合に素早く修繕したりすることができるようになるかもしれません。現に世界各国では貧困地域に3Dプリンターで住宅を建築し、住宅を提供するなどの施策も行っているそうです。Aiと3Dプリンターの双方のテクノロジーは、今後建築の分野にも大きな影響を与えるといっても過言ではないでしょう。
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Aiトレンド・特集
Ai先進国中国でAiアナウンサーがデビュー！ますます身近になる世の中のAi化
Ai先進国ともいわれる中国ですが、過去20年間で排出されたAiに関する研究論文はなんと約13万4000本にのぼるといいます。そんな中国が、中国のニュース番組において2018年、Aiアナウンサーをデビューさせました。それに続いて、日本でも実際にAiアナウンサーの採用が各テレビ局で始まってきています。このように普段の私たちの生活の中にもAiが浸透してくることで、ますます世の中のAi化を身近に感じられるようになってきました。特に情報化が進む現代において、世の中の現状を伝えるテレビやラジオなどのニュースは生活の中で重要な存在といえるでしょう。それがAiによってアナウンスされることは、生活にどのようなメリットをもたらすのでしょうか？そして、Ai技術はアナウンサーをどのように進化させていくのでしょうか。中国メディアで登場したAiアナウンサーとはhttps://www.youtube.com/watch?v=8DqSzQcjWtE2018年11月、中国国営放送の新華社がIT企業と共同で開発したという、男性AIアナウンサーを公開して話題となりました。この男性Aiアナウンサーは2018年11月のリリース以降、すでに3400件の報道、時間に換算すると合計1万分のニュースを報じる実績を積んでいるといいます。2019年3月には同社がさらに、実在するジャーナリストをもでるにした女性Aiアナウンサーを公開し、中国メディアではすでにAiアナウンサーが活躍をしています。これらのAiアナウンサーは、実際のアナウンサーの映像から声、唇の形、表情などを抽出し、ディープラーニング(深層学習)技術を用いて再現されました。人間がテキスト記事を入力すると、AIアナウンサーは人の声や口の形を真似てニュースを伝えるという仕組みで、その姿はほぼ生身の人間と見分けがつかないほどと評価されています。 日本のAiアナウンサー事情一方、日本においてもAiアナウンサーの採用が各局で広がってきています。ディープラーニングを活用した『荒木ゆい』荒木ゆいはソニービジネスソリューションが2018年12月に提供を発表したAIアナウンサーです。このAiアナウンサーは約10万件の実際にアナウンサーが読んでいるニュース音声を、ディープラーニングの技術を活用して様々なニュースのシーンにおけるより人に近い自然な発音、アクセントやイントネーションを習得し、自動で原稿を読み上げることができるようになりました。ズームインをはじめとした各テレビ番組や、YouTubeのホリエモンチャンネルなど活躍の幅を広げていて、私たちの身近なところで活用が進んでいます。NHKのAiアナウンサー『ニュースのヨミ子さん』ニュースのヨミ子さんは、NHKが開発しているSDCGアナウンサーです。平昌オリンピックでも実際に活用された『ロボット実況』の技術、ニュースの読み上げ向けに改良して開発したものです。このAiアナウンサーは実際のNHKの番組『ニュース シブ5時』のコーナーや『気になるニュースランキング』に出演しています。更にGoogle アシスタントやAmazonのEcho端末に呼びかけるとヨミ子に繋げることができ、聞きたいジャンルを選んでヨミ子さんにニュースを選んで貰うことができます。 Aiがアナウンサーをどう変えるのかこのように、Aiアナウンサーが様々なところで活躍を見せているわけですが、そもそもこのAiアナウンサーを活用することにはどのようなメリットがあるのか気になるところです。ここからは、Aiアナウンサーのメリットと、Aiアナウンサーが今後どのように進化していくのかというところに触れていきたいと思います。AiアナウンサーのメリットAI アナウンサーには、人間にアナウンサーに比べて様々なメリットがあります。例えば、実際の人間が働くことのできる時間が8時間ほどであるとすれば、Aiアナウンサーは24時間疲れ知らずでアナウンサーの仕事をこなすことができます。そうすることで、突発的な自然災害時の報道、イベント時の繰り返し放送される場内アナウンスなどもAiアナウンサーを活用することで、人間の労働時間を削減することが可能です。更に、日本語だけでなくAiアナウンサーは外国語を学習することで、日本語のアナウンスのみならず多言語に対応したアナウンスで情報を発信することができるようになります。これにより、外国人が日本に観光などで訪れている際でも、各地の情報を迅速に得ることができるようになるわけです。また、Aiは淡々とした繰り返しの作業を得意とします。ですので、同じ情報を繰り返し放送したい場合や、一定の時間に同じニュースを毎日流したいという場合にもAiアナウンサーは活躍するでしょう。 AiアナウンサーのこれからAIアナウンサーの読み上げの精度は、かなり実用に耐えうる精度になりました。ただ、現在日本で活躍しているAiアナウンサーのほとんどは、中国のAiアナウンサーよりもまだバーチャル感が強いイメージです。今後は中国のAiアナウンサーのように生身の人間のような身振り手振りで情緒を交えたAiアナウンサーが増えてくることでしょう。また、画像生成によってアナウンサーのデザイン自体から作りだしたり、自然言語処理と組み合わせたリアルタイムでのコミュニケ―ションを可能にしたりなど、他のAI技術と組み合わせた進化にも期待です。 まとめ常にリアルタイムで情報が更新されていく現代、それに人間が追いついていくのはもう、もはや難しい時代であるのかもしれません。そんな時にAiアナウンサーが24時間365日、新しい情報を絶え間なく届けてくれるとすれば、私たちの生活において情報不足で困るということが少なくなる可能性もあります。また、特に深夜帯のニュース番組においては24時間出演が可能なAIアナウンサーがいれば深夜に労働をしなければならない人員の代わりができ、さらに視聴者は24時間のニュースの視聴が可能になります。いずれはAiアナウンサーだけでなく、AIが番組の進行など全ての工程を担当してくれる時代が来るかもしれません。
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Aiトレンド・特集
Aiの活用で無人店舗が実現する？
近年では急速なグローバル化や生活のスマート化などの影響もあり、多くの店舗でキャッシュレス決済の導入が進んできました。また、現在日本は高齢化社会に向かっていて、慢性的な人手不足に陥っている業界が出てきており、特に飲食業界や小売業界は顕著です。そんな中、近年では、Aiやキャッシュレス決済のノウハウを利用した無人店舗がコンビニ等を中心に普及していく流れが広がってきています。このように、ますます便利になっていく世の中を支える基盤ともなっているのがAiなわけですが、一体Aiは無人店舗の実現においてどのような役割を担っているのでしょうか。無人店舗とはそもそも無人店舗とは、Aiやセルフレジ等を利用してレジやその他の業務を担う従業員をなくした店舗のことをさします。この無人店舗は、Aiを利用して消費者の購買データを集めることが出来たり、人件費を抑えることができたりするとして期待されており、現在徐々に活用が広がってきているところです。実際に、2019年8月23日から半年間、横浜市にあるローソン氷取沢町店が深夜帯（午前0時〜午前5時）に無人店舗化し、スマート店舗の営業実験を行なっています。また、JR赤羽駅のキオスクでも、入口のスキャナにSuica(交通IC)をかざすとドアが開いて入店できるようになり、店内で商品を選んで取りながら進み、出口で再度Suicaをかざせば購入完了、退店できる仕組みの無人店舗を2か月間実験的に導入しました。完全なる無人化ではなく、セルフレジなどを導入したり、短期間で実験的に実施したりしながら徐々に無人店舗化を進めている店舗が多いようです。データ管理も防犯対策もAiカメラで可能に無人店舗を実現するにあたって、防犯対策の面や、データ管理の面から切っても切れない関係にあるのがAiカメラです。AiカメラにできることAiカメラとは、その名の通りAi技術を搭載したカメラのことです。身近なところで言えば、iPhoneの顔認証や一眼レフカメラのスマイルシャッターなどでしょうか。このように、Aiカメラは画像や映像からデータを分析したり、予測したりすることが可能です。更にAiの画像解析技術は近年劇的に進化しており、多数の対象物が映し出された画像・映像の中から高精度で事故や犯罪行動パターンをリアルタイムで自動検出できるようになっています。また、人の動線をトラッキングしたり、顧客行動データの取得・分析して来店客の年代・性別、立ち寄り率、リピート率といった顧客データを可視化したりすることも可能です。従来は記録のためだけに利用されていた防犯カメラを消費者のデータ管理や、在庫の管理としても活用できるようになったことから、無人店舗の実現においては、このAiカメラが必須となってきているといえます。Aiカメラは1つの店舗に何台くらい必要？例えば、九州を地盤に全国244店舗を展開しているトライアルグループは、トライアル新宮店において、店舗分析等のためにAiカメラ1500台を導入しています。同店では約3600坪の店舗面積に対して、1500台のAIカメラを導入していることから、平均的に1坪あたり2.4台ほどのAiカメラが設置されていることがわかります。コンビニの面積は大体50～60坪ほどですので、コンビニを例に例えると、だいたい1店舗につき100～150台ほどのAiカメラが必要ということになります。Aiを活用したスマートレジカートAiを搭載したレジカートは商品のスキャンから支払いまですべて一台でできる優れモノです。このようなAiを搭載したレジカートは現在アメリカを中心に開発が行われています。このスマートカートは、商品を入れるカゴとタブレットが一体化しており、商品をカゴに追加するごとにAiが商品を認識して、金額がタブレットに表示されるという仕組みになっています。従来のカートと違う点は、『かごに入れる際に商品がスキャンされる』というところです。生産もカートに取り付けられているタブレットでそのまま行うことができますので、レジに並ばずにそのまま店を出ることができます。AIによる店舗案内スーパーマーケットやコンビニ等は、生活をするにあたって多くの人が日常的に利用する施設の1つです。増え続ける利用者に対して、人手不足が課題となっている昨今、今後活用が広がると予想されているのが『Aiによる店舗案内』です。例えば、スーパーで働いたことのある方はご経験があるかもしれませんが、商品を並べている途中にお客から『マヨネーズはどこにありますか？』などと質問を受けたり『トイレはどこですか？』と聞かれることがあります。その際、従業員はそれまでしていた作業の手を止めて接客、案内をしなければなりません。このように、発生頻度が高く、煩雑な内容も多い一次対応を自動化できれば、従業員も本来の業務に集中しやすくなり、労働生産性の向上も見込めるようになります。また、このAiによる案内サービスは2020年に開催予定の東京オリンピックにおける外国人観光客の施設案内などでの利用も検討されています。インバウンド客も年々増えてきている中、スーパーなどにおいても多言語に対応したAiを活用することで、来店客との柔軟なコミュニケーションが期待できるとともに、業務効率化にもつながるといえるでしょう。無人店舗Amazon GOに学ぶ今後の可能性『AmazonGO』は2018年1月にシアトルに1号店をオープンし、その後シカゴ、ニューヨーク、サンフランシスコなど15店舗で展開をしている無人コンビニです。AmazonGOは店内に入る前に専用のアプリのダウンロードと登録が必要です。これはクレジットカードなどの情報と請求先住所などを登録しておくもので、これを利用することによりレジに並ばずに決済を済ませることができるシステムとなっています。もし、来店して商品をそのままバッグに入れて持ち去っても、アプリでしっかり請求されるため、間引きになることはありません。例えば、駅で電車に乗るときのことを思い浮かべてみて下さい。一昔前までは券売機に並んで切符を購入して、それを機械へ差込み、出てきた切符をとって電車に乗り込むというのが普通でした。それが今では、SuicaやICOCAなどのICカードを利用することで、券売機に並ぶストレスなどが大幅に解消されました。これと同じように、AmazonGOはかごに入れられた商品をAiが認識することによって退店ゲートを徹だけで決済が完了し、行列を防ぐことに成功したのです。こうした無人会計は、天井に設置された数えきれないほどのAiカメラがそれの一端を実現させています。また、Ai技術による商品棚から通路までの監視はもちろんのこと、商品棚の重さや音を観測するセンサーやマイクを配置することで、『誰がどの商品を持っているか』を把握することができるようになっています。これは在庫管理などにも活用され、どこの棚の何がなくなっている、減ってきているということをAiが感知し、スタッフに報告することで、商品ロスを防いだり、在庫不足を防いだりすることが可能です。現在AmazonGOはアメリカの4都市での展開のみですが、今後はキャッシュレス決済の普及や、人材不足などの課題解決に向けても、このような無人店舗は広がっていくことが予想されます。まとめまだ日本の無人店舗は実験段階であり、AmazonGOのように本格的な稼働には至っていませんが、各社がAiを活用した実験を着実に進めていっています。万引きなどの防犯関連事項や、責任の所在などが課題として残っている中、今後は通信技術の発達も関与し、Aiの技術は飛躍的に向上することが予想されています。無人化における課題もAiで解決することは意外にも容易な事かもしれません。今後は、AIなど最新技術を駆使した無人店舗展開の主導権を、どの企業が握っていくかが見どころとなりそうです。
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Aiトレンド・特集
製造業のものづくりにおける課題をAiで解決
日本の製造業、ものづくりの現場では、近年AiやIoT技術の導入が広がりつつあります。また、それらを導入したことによる様々な成功事例も見られるようになってきました。しかし、実際製造業においてAiがどのように活用されているのか、結果としてどのような効果をもたらしているのかイマイチ分からないという方も多いのでないでしょうか。そこで今回は現在の製造業が抱えている課題から、Aiを利活用した解決策までをご紹介していきたいと思います。製造業における現状の課題日本の製造業、ものづくりの現場では、人材不足や国際競争力の低下など様々な問題を抱えています。具体的な例としては、下記のような課題が挙げられます。 人材不足 品質の維持や向上 製品の付加価値が低い 国際競争力の低下人材不足の問題については年々深刻化してきており、経済産業省が製造業にむけて2018年12月に行った調査によれば、人手不足は、94％以上の大企業・中小 企業において顕在化しているといいます。また、人材確保に課題のある人材として、特に『技能人材』が突出している現状です。この、技能人材が不足することにより、これまで品質など商品の評価を得てきたものが、その状態を保つことが困難になってきています。更には、単純にスキルを持った人材が他の人材と代替が困難であることだけではなく、新しい人材の教育や熟練スキルの保有ができないため、このような状況に陥っているのです。人材不足こそが品質の低下を引き起こすことから、国際競争力の低下などその他の課題にもそれぞれ影響しているといえます。製造業におけるAiの活用製造業の課題として、主に上記の4点が挙げられました。その解決策の手段として活躍するのがAiです。特に中小企業では技能のデジタル化のニーズが強く、職人の匠の技そのものや、品質・技術力を裏打ちする良質なデータが現場に存在するうちに、将来 を見据えた対策を行うことが急務であるといわれています。更に近年は、従来のAiよりも技術が確実に向上してきており、画像認識技術や分類エラーなどが劇的に改善されました。これを製造業に適用すれば、予測や画像認識が可能になり、不足していた人材をAiで補うことができるようになります。このことから、データの活用やAi技術を活用しようという経営者は増加傾向にあるといい、広がりつつあるのです。製造業へのAiの活用Aiを活用している製造業の中でも特にAiの導入割合の多かった分野は製造工程の21.7％です。一口に製造工程といっても多くの工程が存在しますが、三菱UFJリサーチ＆コンサルティングが発表した調査では製造業におけるAiの活用の可能性を次のようにまとめています。作業の自動化製造業における自動化は、現在Aiを搭載したロボットの開発も進められています。Aiロボットに作業工程を学習させることで、人材を配置せずとも一定の生産量を保つことができ、ひいては生産量を2倍3倍と増やすことも可能です。仕分けやトッピング、在庫管理など、ものづくりに関わる様々な作業が自動化されてきています。検査、検品Aiは画像認識という技術を持ち合わせています。これを活用することで、検査や検品の精度向上や業務の効率化を図ることができます。この、検査や検品という工程は、ものづくりにおいて欠かせない工程ですが、わずかな傷や不具合も短時間で発見しなければなりません。また、万が一見落としてしまった場合は、企業自体の信用に関わる大きな自体にもなりかねないため、熟練の技が要求されてきます。しかし、いくら熟練のスタッフがいたとしても、人間のが行うことのできる作業にはやはり限界があるのが事実です。この工程を、高速カメラで物体を撮影し、それをAiによって解析することで、検品作業や検査をすることができるようになります。実際に、東京大学とNECが共同でこの技術を開発ました。NECは同技術の精度について、『カメラの前を0.03秒で通過・移動する物体について、刻印された5ミリ程度の微細な文字の違いを、リアルタイムで95％以上の精度で判別できること』を確認したとしており、今後製造業への導入の広がりが期待されます。Ai研究員また、製造業では研究開発の分野でもAi活用を進めています。例えば、Aiに何百何千という建築アイデアを学習させ、あらゆる可能性を網羅しながら新たなアイデアを作り出させるというものです。もちろん建築物に限っての活用だけではありません。特に活用が進んでいるのが薬品製造業界です。薬品製造業界において新しい薬を作るには、莫大なコストと長期的な開発期間を要します。ところが、実際に、アメリカの企業では従来は開発に10年ほど掛かっていた抗HIV薬について、より効果が高いものをわずか半年で開発しました。Ai研究員によって研究、開発を行わせることで、技能人材の確保や時間的コストを大幅に削減することができるようになるのです。このように、研究の分野においてもAiは人間の研究者にとって欠かせない協働者となりつつあります。これは製造業だけではなく、『Ai研究員』や『Aiデザイナー』等はあらゆる分野で見られることになるかもしれません。製造業におけるAiの利活用のポイント製造業において、様々な面で課題解決や業務の効率化を行うことができるとされているAiの技術ですが、ただ単に導入をすれば良いという訳ではもちろんありません。現場での適用をリサーチするのはあくまでも人間の仕事です。Aiは課題解決の手段であり、現在の課題はどの部分であるのか導入の目的を明確にすることが、Ai導入のヒントとポイントになります。また、Ai研究員を設置する場合には、前提として『大量の良いデータ』があることも重要です。当然ながら良いデータがないとそれ以上のアイデアを作り出すことは困難です。これは研究の分野だけではなく、検品や検査においても同じことが言え、自動判断を行うための良いデータが大量になければ、AIによる学習が困難になる可能性が高いといえるでしょう。まとめ今後、多くの産業においてAiやIoT技術を活用して自動化が進んでいくことが予想されています。特に、Aiは人材不足やヒューマンエラーの防止など、様々なテーマに対して効果的な解決策をもたらしてくれます。しかし、それを乱用するのではなく、自社の課題を抽出してそこにアプローチできるような最適なAi技術を導入することが大切です。様々な導入事例を参考にしたり、社内で問題提起を行ったりしながら、それぞれにあった方法を模索していきましょう。