Aiトレンド・特集
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緊急事態宣言で在宅ワークが加速！Ai活用でどこまで生産性を向上できるのか
新型コロナウイルスの猛威は留まることなく2021年に入り、新年早々緊急事態宣言が1月8日～3月7日まで発出されることになりました。緊急事態宣言の「基本的対処方針」によると、外出自粛要請や飲食店の時短要請・更には会社や企業においては、出勤者の7割削減の在宅ワーク推進などがあげられています。そこで、本記事では緊急事態宣言の「基本的対処方針」や加速する在宅ワークにおける注意点、その他Aiを活用することで在宅ワークにおいても生産性を向上させる方法をご紹介致します。緊急事態宣言「基本的対処方針」とは緊急事態宣言「基本的対処方針」とは、新型コロナウィルス感染拡大を受け2021年1月8日から発出された緊急事態宣言に伴う内容を、政府が基本的対処として出したものです。詳しい内容は以下の通りです。 緊急事態宣言「基本方針」 対象地域 東京都・神奈川・千葉県・埼玉県 期間1月8日（金）～2月7日（日） 外出不要不急の外出・移動自粛の要請・特に20時以降の外出自粛を徹底 飲食店20時までの営業時間の短縮（酒類の提供は11時～19時まで）の要請1月12日からは対象を飲食店全般に拡大 会社・企業「出勤者数の7割削減」を目指す・在宅勤務を強力に推進 学校感染防止対策の徹底・一斉休校は要請しない 大学入試共通テスト感染予防対策に万全を期した上で、予定通り実施在宅ワーク導入の注意点概要でも触れたように、緊急事態宣言「基本的対処方針」が発動され強い在宅ワークが推進されたわけですが、在宅ワーク導入に伴い注意点も出てきます。・インターネット環境の整備不慮在宅ワークを導入するにあたり、まず、インターネットなどの環境整備が必須になってくるわけですが、特に自宅にパソコン等がない方は、早急に準備する必要がありますし、インターネット通信の契約も必要となってきます。地域によっては、通信状態がよくない場合もありますので事前にしっかり情報収集を行いましょう。・在宅ワークでのモチベーション維持個人差もにも寄りますがマイペースで仕事が行えるといったメリットがある一方で、プライベートとの境がなくなりやすい在宅ワークの場合は次のようなことに気を付けるとよいでしょう。・始業・休憩時間・就業時間の設定などの通常の生活サイクルを意識する・状況に応じて目標設定する・コミュニケーションの円滑に努めるを意識するだけでもメリハリが生まれ、モチベーション維持に繋がります。3つ目のコミュニケーションの円滑に努める、は在宅ワークになると意識しなければコミュニケーションを取ることが難しく、孤立感を抱えてしまう場合もあり業務に影響が出てくることも考えられます。・作業効率の低下 先述したように、メリハリやモチベーションの維持がなくなると心配されるのが作業の効率化です。会社内では、スタッフ同士切磋琢磨しながら作業を進めていたことが、自宅という環境ではついくつろぎモードになってしまい、作業効率の低下に繋がる恐れがあります。では注意点をあげた上で、続いて本題の在宅ワークでの生産性を向上させる方法をご紹介していきます。Ai活用で在宅ワークを支援・生産性向上を目指す方法在宅ワークにおいては、Aiを活用することで作業効率やモチベーション維持に繋げることが可能です。・Aiによる自動化で事務効率を高める事務効率をあげるには以下のAiを導入した方法を活用すると良いでしょう。・Aiによる出退管理システムの導入・Ai活用で電話やチャットでの問い合わせを自動化・紙ベースの入力情報を元にした業務をAiで自動化・選考作業をAi活用で軽減・Ai活用でウェブアクセス集計・レポート作成を自動化1つ目の出退勤管理は、業無効率化の他に、先述したメリハリをつけることにも繋がります。そして、4つ目の選考作業においては、Aiで履歴者やエントリーシートを自動チェックし、採用活動の更なる迅速化と正当化を実現、更には応募者に対して不備を通知することも可能です。その他、自動化システムにおいては下記の記事も併せてご覧ください。・Aiを導入したコミュニケーションツールの活用先述にもあるように、モチベーション維持のためにはコミュニケーションの円滑化は重要であると述べました。主に、LINE for BusinessやSlack・ChatWork・Microsoft Teamsなどの法人サービスの活用は安全面も確保されているのでおすすめですが、中には、3次元の仮想オフィスサービス「RISA」を提供し活用している企業もあります。4.在宅ワークにAiを導入するメリット続いて、在宅ワークにAiを導入するメリットとはどのようなものがあるかみていきます。・Ai活用で時間のロスやコスト削減に繋がる担当者が作業に要した時間を削減し、他の業務にあてることができます。作業効率も上がってくることで、コンバージョンアップが見込め自ずとコスト削減にも貢献できます。・Ai活用で人手不足の解消人手不足の際にも、Aiを活用することで煩雑な業務を遂行することが可能です。・Ai活用で働き方改革の積極的推進「働き方改革」とは、働らく人々が個々の事情に応じ多様で柔軟な働き方を自分で選択できるための政策です。近年、在宅ワーク化が加速する中、今回の緊急事態宣言を受け更に加速の一途を辿ることになりそうですが、そうした場合、Ai導入で従業員の働きやすい環境を整えることで、積極的な働き方改革が行われることも予想されます。企業に合ったツールの選別や、事前のチェックは入念に行いスムーズでかつ円滑に業務を始められるようにしたいものです。5.緊急事態宣言解除後の働き方の見直し緊急事態宣言後は、これを機に在宅ワークにシフトする会社やオフィスに戻ってくる会社、それぞれあるでしょう。しかし、以前のようなオフィス形態は難しく今後もソーシャルディスタンスを保つことが、ニューノーマル時代においては必須になってきます。例えば、従業員が一ヶ所に集まらないフリーアドレス制度やAiやデータ・ITツールを活用し従業員を可視化など、ソーシャルディスタンスを図る中で業務を効率化させるためには、これまで以上にAiやデータ・ITツールを理解し活用できる人材が求められます。また、従業員個人のスキル向上の他、企業全体の文化も変革していく必要があるでしょう。6.まとめ緊急事態宣言が発動され在宅ワークが加速する中、どのように生産性を向上することができるのかその方法と、在宅ワークを導入する注意点などを解説して参りました。Aiやデータ・ITツールが今後さらに必須になっていく中で、従業員や会社全体の柔軟な対応や働き方の見直しが求められてきます。また、本記事内でも述べたように、今後も続々と県によっては緊急事態が発出される可能性は高いとされ、いざとなったときに慌てることのないよう長期戦に及ぶとされる在宅ワークに備えておく必要もありそうです。Aiチョイスでは、Aiのトレンド情報や普段の生活においてAiの疑問等も掲載しております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
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。
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Aiトレンド・特集
LINEがAiを活用した巨大言語モデルを開発！その真相に迫ってみた
Ai（人工知能）は、元々人間の脳をモデルにして作られたものであり、それゆえ人間には近い存在ではありますが、コミュニケーションに関しては機械的な印象が強くいまいちぎこちなさを感じるといった課題も残されています。しかし、今回LINE株式会社が発表した『日本語に特化した超巨大言語モデル』を利用することによって、人間並みに話せるAiが登場すると言われています。そのAiとは、いったいどのようなものなのか、そして、どこまで人間の言語に近づけるのか期待も高まります。そこで本記事では、LINE株式会社が2020年11月25日に発表した親会社の韓NEVERと共同開発する『日本語に特化した超巨大言語モデル』についてその真相に迫ってみたいと思います。Aiの超巨大言語モデル・LINEの取り組みとはLINEが取り組む超巨大言語モデルとは、膨大なデータから生成されたものをAiによってこれまでより自然な言語処理・言語表現を可能にしたものです。日本語に特化した超巨大言語モデル開発は、これが世界で始めての試みとなります。Aiの日本語水準が向上この取り組みが成功することで、将来的にはAiの日本語水準が向上するようになります。では、早速『日本語に特化した超巨大言語モデル』とはどのようなものなのか見ていきます。・高度な言語処理、言語表現従来の言語処理・言語表現は、プログラミング言語と違い曖昧さを含むため、コンピューターにとっては扱いにくい特性がありました。しかし、高度な言語処理・言語表現になると日常会話に近い自然な言語表現で、これまでに感じていたぎこちなさを解消します。具体的には、人間が表現する文章や会話のデータそのものを分析し、否定や肯定・関連情報の提示にとどまらず文脈にあったやり取りを成立させるものです。・膨大な言語データを学習日本語に特化した超巨大言語モデルを構築させることで、対話・翻訳・入力補完・文章生成・プログラミングなどを行うことが可能となります。膨大な言語は数にして、1750億以上のパラメータ（変数）と100億ページ以上にも上ります。これまでの言語モデル「特化型言語モデル」は、各ユースケース（Q&A等）に対して自然言語処理エンジニアが個別に学習する必要がありましたが、一方の「汎用言語モデル」は、OpeAiが開発した「GPT」やGoogleの「T5」が代表されます。これらは、新聞記事や百科事典・小説・コーティングなどの膨大な言語データを学習させたモデルを構築させ、そのうえでコンテスト設定をするために、ブロブの書き出しやプログラミングコードの一部である「Few-Shot learnin」などをAiに与えることで、それをもとに最もふさわしい言葉を選ぶようになり、より人間に近い言語が可能となるわけです。例えば、与えた言葉が「おはよう」に対してAiが膨大な言語データの中から「おはようございます」が最も適していると判断し返答します。現在、この超巨大言語モデルは世界でも英語のみが存在・商品化されています。今回のLINEの取り組みによって、日本語におけるAiの水準が格段に向上し日本語Aiの可能性も大きく広がると予想されています。では、次項ではAiのコミュニケーションの自動化で広がる活用法と、今後の可能性について言及して参ります。Aiのコミュニケーションの自動化で広がる活用法と今後の可能性日本語に特化した超巨大言語モデルが実用化されると、どのような活用法と今後の可能性が広がっていくのでしょう。LINEが現在展開しているサービスにあてながら見ていきます。・人間並みの言語能力でAiが省人化に繋げるLINEは、現在多くの方が利用しているメッセンジャーアプリ「LINE」で認知度を広げ、近年ではビジネス向けのサービスも多く提供しています。中でも、Aiテクロノジー「LINE CLOVE」のチャットボットは、金融やホテル・宿泊施設・小売業・飲食業といった幅広い分野で活用されており、主に窓口業務や各種手続き・少人数での業務遂行・人対人の対面業務の省人化に役立てられています。特に、このコロナ禍や以前から社会問題として上げられている「少子高齢化」の中では人手が足りない分、業務を効率化する手法の一つとして省人化を図る企業も多くあります。こうしたビジネス向けのサービスに日本語の超巨大言語モデルが加わることによって、さまざな企業においてもこれまで以上にビジネスチャンスが広がってくるのではと考えられます。・Ai日本語の今後の可能性今回発表した超巨大言語モデルは、新しい対話Aiの開発や検索サービスの品質向上その他「LINE CLOVE」をはじめとしたLINEのサービスへの活用を予定しており、外部企業への提供や共同開発も検討するようです。また、LINEは今後会議の議事録などを書き起こせる「CLOVE Note」や、飲食店などにおいてのAiによる電話対応などに、超巨大言語モデルによって進化したAiを活用していくのではと予想されます。これまでのAiは、機械的な部分がどうしても取り去ることができませんでしたが、人間のように話すAiが誕生することによって、これまで感じてきた言語のぎこちなさが解消されるとともに、今後Aiと人間の隔たりさえなくなってくる日がくるのかもしれませんね。まとめ本記事では、「LINEがAiを活用した巨大言語モデルを開発！その真相に迫ってみた」について言及して参りました。現段階では、開発に着手したとのことでこれからの展開が気になるところではありますが、土台となる超巨大言語モデルのインフラの整備を年内に実現としていること、さらには、「英語にて実現している精度に匹敵する、またはそれ以上の超巨大言語モデルを創出していく」と意気込みもあり、ますます期待が高まるところです。また、SNS上でも『日本の人工知能が米国・中国に追いつけるのか注目していきたい』など、LINEユーザーの期待も伺えますし、近いうちにAiとのコミュニケーションがまるで人と会話しているような自然な体験ができるのでは、と楽しみでもあります。Aiチョイスでは、Aiに関する様々な話題の記事を展開しております。気になる記事などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
【Ai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
2019年の東京・池袋で起きた高齢ドライバーによる事故をはじめ、多くの高齢者が自ら運転免許の取り消しを申請する自主返納が行われており、高齢ドライバーを抱える家庭内でも「加害者にさせたくない」という思いで、両親を説得し自主返納するよう促すなど社会現象ともなりました。しかし、実際にはそう簡単な問題ではなく、そこに至るまでには様々な問題も起きていることは確かです。はたして高齢ドライバーは、自主返納するほかに選択肢はないのでしょうか？そこで、本記事ではそうした思いを抱える高齢ドライバーに新たな選択肢が広がる「Ai教習システム」や「サポカー限定免許」、さらに今後廃止されるガソリン車についても併せて言及して参ります。高齢ドライバーを取り巻く現状と対策まずは現状を把握するため、高齢ドライバーの人数や交通事故件数、および自主返納件数をみていき、平成29年に改正された道路交通法などについても改めておさらいしていきます。・高齢ドライバーの現状内閣府の2020年度版「交通安全白書」によると、2019年の運転免許保有者のうち70歳以上が1,195万人、全体の14.5％を占めています。一方で、警視庁交通総務課統計による2019年度の交通事故発生件数は、全体で3,047件、このうち高齢ドライバーによる交通事故は5,524件と、全体の18.1％を占めています。こうした高齢ドライバーによる事故があとをたたず、国民の間でも自主返納の動きが活発化している状況です。そして、実際の返納件数はというと、2019年の申請による運転免許の取り消しは全体で約60万件、その内75歳以上が58.3％に達しました。・高齢者の運転に対する現在の対策まずは、下記の道路交通法をご覧ください。引用元：leaflet_A.pdf (npa.go.jp)上記の道路交通法改正に伴い、以下3点が変更になりました。・３年に1度免許証の更新時に受けていた認知機能検査が、違反行為があればその度 認知機能検査を受ける必要がある・改正前と異なり、認知症の疑いがあるとされた方は、違反の有無に限らず認知 症検査を受ける必要がある・認知機能検査の結果によって受ける講習の内容が変わり、75歳未満の方や、認知 機能検査で認知機能低下の恐れがないと判断された方に対しては2時間に合理化（短縮）されます。その他の方に対しては、個別指導を含む3時間の講習となる高齢期における視覚・運動・認知機能低下は、運転中の技能低下を招く危険性が高く、現在では70歳以上で高齢者講習が義務付けられており、さらに75歳以上では認知機能検査が運転免許証更新時に義務付けられています。・高齢ドライバーの自主返納後のリスク日々テレビなどで取り沙汰される高齢ドライバーによる事故を前に、返納を見極める家族の説得も必要になってくる中、返納後のリスクにも備えておかなければなりません。というのも、国立長寿医療研修センターの調査によると、運転をやめた高齢者は運転を継続した高齢者に比べ、要介護状態のリスクが約8倍上昇したという報告が出ています。また、脳神経外科医によると「それまでに車の運転で使っていた脳内のネットワークを急に使わなくなると、脳が委縮して白質病変が増加し、認知症などのリスク・その他鬱になる高齢者も少なくない」というのです。中には、車がなくなってしまうと生活に大きな支障が出てしまう方もいるでしょう。そうした次なる課題に導入されたのが「Aiによる教習システム」や「サポカー免許取得」です。その二つについて、次項で詳しく解説していきます。Aiが高齢ドライバーをサポート2021年の冬から高齢者が安心できる運転を目指し、福岡県の自動車教習所では「Ai教習システム」を導入します。高齢ドライバーによる危険運転への関心が高まっている中、一方で高齢者の暮らしを守るためAiはどのような活躍をみせるのでしょう。・「Ai教習システム」とは？「Ai教習システム」とは、高齢ドライバーが安全に運転をし続けられるようにAiが的確な支持を出しサポートをするものです。例えば、教習所での練習中に「右後輪が脱輪しそうです。左にハンドルを回しましょう」などと、あらかじめAiが危険を察知すると音声にてどうするべきかを指示し、危険を回避します。この危険を回避する仕組みですが、3次元レーザーレーダーが周囲の環境情報を収集・内蔵する地図と照らし合わせることで、自動車の位置をリアルタイムに推定後、運転手に明確な指示が出せるというわけです。さらに、同時に車内カメラで撮影した運転者の顔の向きをAiが解析し、周囲の状況を目視できているかどうか確認、その記録したデータを採点結果として実車試験合否に使用します。自動運転 | Aiチョイス (ai-choice.jp)・Ai搭載車「サポカー限定免許」「サポカー限定免許」とは、2022年にも新設される自動ブレーキ機能などを備えた安全運転サポート車（サポカー）に限定した免許で、いわゆる免許返納までの中間的な位置づけとして導入されたものです。サポカーには、・Aiによる衝突被害軽減ブレーキが”止まる”をサポート・Aiで踏み間違い時の”急発進抑制”などをサポート・Aiの車線逸脱警報で”はみ出さない”をサポート・Aiによる自動切替型先進ライトで危険を早期発見以上４つをサポートするシステムが導入されており、このサポカーに乗るための免許取得になります。運転できる対象車両をサポカーに限定することで、免許の自主返納を検討する高齢ドライバーなどに新たな選択肢が広がるというわけです。しかし、これらの先進安全技術はあくまでも安全運転の支援であり、機能には限界があるため必ずしも絶対に安心というものではありません。機能を過信せず引き続き安全運転を心がけるよう、気を付けていく必要はあります。3.「Ai教習システム」のメリット「Ai教習システム」には次のようなメリットがあり、実際に高齢ドライバーによる声も上げていますので参考にご覧ください。・Aiによる客観的なデータに基づいた正確な評価を下すことができる・Aiによる客観的な評価で周囲への説得材料になる・Ai教官が人手不足に役立つ人間による採点は時にはばらつきがあると感じてしまったり、納得のいかない評価もあるかもしれません。しかし、Aiによる評価の場合、採点がコンピュータであるということから、皆同じ条件のもと判断されることで周囲への説得材料にもなるとの声も上がっています。現在のところ、道路交通法では資格を持つ教官が同乗することが義務付けられていますが、教官の人手不足が深刻化する前に教官が同乗しないAi教官だけで走行が行えるよう、改正法の可能を呼びかけるとしています。このように車社会の現状が大きく変わっていく中、2030年半ばには国内のガソリン車が廃止されることも決まりました。目まぐるしく変化する中、今後はどのような車が燃料として活用されていくのでしょう。最後にガソリン車廃止の内容や、今後普及が加速するAiが導入された電動自動車について簡単に解説していきます。4.2030年半ばには国内のガソリン車が廃止？政府が進める「2050年カーボンニュートラル」の一環として、2030年半ばにはガソリン車を廃止するという新たな政策が掲げられました。・ガソリン車が今後廃止される理由「2050年カーボンニュートラル」とは、2050年までに温室効果ガス排出ゼロを目指すもので、車のガソリンも2030年半ばを目途にゼロにしていこうとするものです。この動きは日本のみならず世界でも同じように廃止していくものとし、日本では新車販売を電動自動車に切り替え後、電気自動車・水素で走る燃料電池車・ガソリンと電気の両方を使うハイブリット車にシフトしていく方針です。・Ai導入の電動自動車普及の加速2030年半ばにはガソリン車が廃止していくことで、Aiを導入した電動自動車も普及の加速を辿ることになります。現在では自動運転レベル3（条件付き運転自動化）が解禁となりました。さらに国やメーカーによっても違いはあるものの、2025年前後には高速道路においてレベル4（高速運転自動化）の実用化を目指し、レベル5（完全運転自動化）についても高速道路の一定の条件下では2030年までに実現されるとされるのではないか、と言われています。「脱ガソリン車」「Aiを導入した電動自動車普及の加速」と、いづれにしても自動車業界がこれまでにない大転換期を迎えていることには間違いありません。まとめ「Ai教習システム」や「サポカー限定免許」、さらに今後廃止されるガソリン車に伴うAiを導入した電動自動車の普及について言及して参りました。誰しもがいずれくる運転への不安ですが、新設される「サポカー限定免許」によって選択肢の枠が増えたことは、高齢ドライバーが社会との繋がりを持ち続ける大きな役割を果たすことへ繋がるのではないでしょうか。そしていま、自動車業界においてはこれまでにない大転換期を迎えようとしています。今のうちに様々な情報を把握し、近未来に備えておくと良いかもしれません。Aiチョイスでは、Aiに関する情報を発信しております。気になる情報などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
学校にAi！？コロナ禍で注目されるGIGAスクール構想について詳しく解説
昨今、デジタル庁が設置されるなど日本の政策にも徐々にAi（人工知能）などのデジタル化が急速に加速しています。教育界においても政策の一つとして、文部科学省が打ち出した「GIGAスクール構想」が注目されています。中でも東京都渋谷区では、平成29年9月から「渋谷区モデル」を実施するなどすでに本格的な取り組みが開始されてきました。そこで今回は、コロナ禍において更に注目されることとなった「GIGAスクール構想」とは一体どのようなものなのか、そしてどのようなメリットがあるのか等詳しく解説していきます。コロナ禍で揺れる教育現場の実情 2020年はコロナ騒動に大きく揺れた1年の中、学びの場をどう守っていくと良いのか、大きな課題が残されました。というのも、夏休みの短縮や時間割変更、さらには分散登校や毎日の消毒作業に追われ、何もかもが手探りの状態で思うように教育事態が進めることが困難となり、さらにはソーシャルディスタンスを守る中でのコミュニケーションの難しさも重要な課題となったのです。この実情を打破すべく対策として、政府が描くAiを活用した学校DXが行われようとしています。Aiを活用した政府が描く学校DXとは概要でも触れたように教育現場においても、Aiを取り入れこれまでとは全く違った人材育成が始まろうとしていますが、「GIGAスクール構想」の解説の前に、今後政府が描く学校DXについて少しみていきます。様々な取り組みがある中で、ポイントとなる2点をあげてみました。・Aiで「個別最適化された学び」の実現Aiで「個別最適化された学び」とは、文部科学省が目指す次世代の学校・教育現場として掲げた教育のスタイルです。生徒一人一人の能力や適性に応じてスタディ・ログ等を蓄し本人の学習に役立てたり、教員が個々の生徒の学習ログを参照できるように学習支援していきます。・Aiにない「想定外や板挟みと向き合い調整する力」大臣懇談会の報告書では、Aiにない「想定外や板挟みと向き合い調整する力」が定義としてあげられています。どういうことかというと、Aiなどの最先端技術が教育にも介入し始める中、その一方で、ますます人間の強みが見直されていくこととなり、現実世界を理解し意味づけできる感性・理論観が求められるようになるということです。こうした力を身に着けるためにも、教育現場において実体験や他社との対話・協働など多様な学習活動の機会を提供する役割やツールが必須となってきています。次項からは、本題の政府が描く学校DXとしてさらに具体的な取り組みや、そしてコロナ禍においても有効とされている「GIGAスクール構想」について取り上げていきます。GIGAスクール構想で変わるAi時代の教育育成Aiが発達する「Society（ソサエティー） 5.0時代」に生きる子どもたちが生き抜くための力として、「GIGAスクール構想」は重要な教育育成法として認識されています。・GIGAスクール構想とはGIGAスクール構想とは、政府が2020年4月7日に閣議決定した緊急経済対策において、2023年までの達成を文科省が予定していた「1人1台端末支給」の実現が前倒しされ、2021年3月までに実現されることになったものです。そして、このICT環境整備のための予算は2,292億円にもおよび、具体的には先述した「1人1台端末支給」と「高速大容量の通信ネットワークを一体的に整備する」ことがあげられています。引用元：【資料2-2】GIGAスクール構想による1人1台端末環境の実現等について (mext.go.jp)・「1人1台端末支給」が前倒しとなった背景1人1台の端末支給が前倒しとなった背景には、「デジタル社会に適応した教育への対応が遅れてしまったこと」「教員主体から児童・生徒への学びの転換」といった根本的構造改革から、一つに授業のオンライン化という目的があったからです。これは、2020年に新型コロナで一斉に休校となった際に見えてきた課題として、新たに子どもたちが登校できなくなる事態が発生した場合に、オンライン授業の体制を整えておくことが必要であるとの意見が政治家の中で強まりました。二つ目に、ICT端末を活用することで子どもたちが個々に学べるようになるといった意見も多く、例えばクラス全員で足並みを揃えて学ぶより、理解の早い子はどんどん先に進み、そうでない子は自分のペースでじっくり学ぶといった考えから前倒しになったとされています。「Society（ソサエティー） 5.0時代」に生きる子どもたちが誰1人として時代に取り残されることなく、社会を生き抜く力を育み子どもたちの可能性を広げられるように、と政府からの強いメッセージが込められた政策でもあります。・Aiを活用したGIGAスクール構想のメリットICTや1人1台の環境によってメリットを享受するのは生徒だけではなく、教育側も恩恵を受けられることが期待できます。具体的なメリットとしては、・生徒の授業におけるつまずきや課題などが確認できるようになる・教育指導の質を向上することができる・クラウドを活用することで、子どもによる紛失や災害時の備えになる・教育側の授業準備や成績処理等の負担軽減・教員の働き方改革の実現にも繋がる以上の5つがあげられますが、ICT環境の整備は手段であり目的ではないということです。子どもたちが変化を前向きに受け止め、豊かな創造性や持続可能な社会の創り手として、予測不可能な未来社会を自立的に生き、そして社会の形成に参画するための資質・能力を一層確実に育成していくことが必要とされています。Ai教育はコロナ禍において今後も必須2021年も同様に新年早々感染拡大が急増し、1都3県においては1月8日から2月7日まで緊急事態宣言を発動する事態となりました。今回は、学校での感染拡大は部活動以外は大きく出ていないとし、学校の休校要請はないものの、いつまた要請が出てもおかしくない事態だということは、国民が感じていることでしょう。一方で、「GIGAスクール構想」にいち早く取り組んだ渋谷区に限らず、東京都のインターナショナルスクールでは、すでに幼稚園の頃から1人1台のパソコンやタブレットが支給されオンライン上で課題や宿題を提出するなど行ってきたため、どのような環境であっても十分な教育が受けられています。いつまたリモート授業が再開されるか分からない状況の中においては、先述したGIGAスクール構想のメリットも踏まえ、Ai教育そして更にIOTの環境整備は絶対的必須条件となることは明確でしょう。まとめ文部科学省が打ち出した「GIGAスクール構想」について、解説してまいりました。2020年に引き続き、2021年もコロナ感染拡大が爆発的に広がり収束がより不透明とされつつある中、「GIGAスクール構想」が教育界において突破口となるのか注目されています。今後、1人1台の端末支給が2021年3月までに実現されるわけですが、誰一人取り残すことのない個別最適化された学びの実現・そして人間性の向上も大切な学びの一つとして重要になってきます。2021年はこうした更なる教育の改革が行われ、「Society（ソサエティー） 5.0時代」を生きる子どもたちの教育のスタンダードが確立されていくことでしょう。Aiチョイスでは、Aiに関する世の中の情報を話題に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トレンド・特集
Aiがまぐろの品質を判定！くら寿司が開始した新しい仕入れ様式とは
近年、Aiは様々な場面で利活用がされており、これまで全く最新テクノロジーと縁のなかった場所までもAi技術が浸透してきています。今回の話題である魚の仕入れ、目利きもその一つです。これまで、くら寿司をはじめとする回転寿司店では仕入れ担当者が、仲買人や水産会社などと国内外の産地や加工場に足を運び、品質を確認して仕入れを行うのが通常のやり方でした。ところが、昨今ではコロナウイルスの影響や、人手不足などが原因で現地に行くことが難しくなったのです。そうした問題を解決するためにくら寿司が他すし店より先駆けて導入をしたのが、熟練のまぐろ職人の「目利き」を学習したAiアプリ『TUNA SCOPE』です。本記事では、Aiを活用した目利きシステム『TUNA SCOPE』とはいったい何なのか、その活用法や背景について解説してまいります。Aiがマグロの品質を判定するシステム『TUNA SCOPE』回転寿司チェーン『無添くら寿司』は、2020年7月7日、海外渡航などが難しいコロナ禍における『新しい仕入れ様式』として、ベテラン仲買人の目利きを学習したAi技術により、まぐろの品質を判定できるアプリ『TUNA SCOPE(ツナスコープ)』を導入したと発表しました。『TUNA SCOPE』のとベテラン目利き職人の一致率とは『TUNA SCOPE』は、株式会社電通・株式会社電通国際情報サービスが開発したアプリ形式のAiシステムです。Ai技術を用いてまぐろの尾の断面から瞬時に品質を3段階で判定します。ベテランの仲買人の目利きを学習したとされるAiですが、その精度が気になるところです。しかし、その精度に関しては、35年のキャリアを持つベテラン仲買人の判断と約90%の一致率を達成したといい、非常に高い確率でよいマグロ、そうでないものを見極めることができます。『TUNA SCOPE』を使って判別した『Aiまぐろ』を7月から販売くら寿司では『TUNA SCOPE』を使って判別したAランクのマグロ、『極み熟成AIまぐろ』を、7月10日から期間限定で発売します(7月10日（金）～16日（木）、7月22日（水）～28日（火）)。Aiで特上と判定されたマグロであるため、価格は2カンで税込220円とプレミアム価格となりますが、当然通常のMランクマグロと比べておいしさは格別である上に、くら寿司がウリにしている48時間熟成による効果も相まって、非常においしいマグロがいただけるのではないでしょうか。Aiシステム『TUNA SCOPE』導入の背景このように、Aiが目利きをし、ランクを判定するシステムを他寿司チェーン店よりも一足早く導入することとなったわけですが、その理由としてどのような背景があったのでしょうか。遠隔で目利きができる1つは遠隔で目利きができるという点です。くら寿司によりますと、『遠隔で目利き職人と同等レベルでマグロの品質を判定できること』が『TUNA SCOPE』の最大のメリットであり、導入の決め手となったといいます。特に、同社では仕入先とともに、魚の仕入れ品質の基準合わせなどを行っているのですが、現在新型コロナウイルスの影響で、現場への移動が困難な状況です。特に東京に至っては最近になってさらに感染者が急増していることから、外出自粛要請が再度発令される可能性もあるかもしれません。そうした中、同Aiシステムを利用することで遠隔で目利きをすることができるようになります。目利き職人の後継者不足近年Aiを導入し始めている企業の多くは、『業務効率化』や『後継者不足問題への解決策』、『人材不足への解決策』の一つとしてAiなどのテクノロジーの導入を行っています。魚の目利き職人として一人前になるには最低でも10年はかかるそうです。しかし、目利き職人の高齢化が進み、後を継ぐ人がいなければ、たちまち今後の魚の仕入れにおいては質が落ちていってしまう可能性もあるでしょう。そのようなリスクを見越して、目利きにAiを活用することで、Aiが一人前の目利き職人として確立できると同時に、後継者不足問題、技術の低下などを防ぐことができるようになります。Aiシステム『TUNA SCOPE』の活用方法このように、Aiシステムは魚の目利きの分野にまで浸透してきており、活用も始まってきています。そこで疑問になるのが、どのように使うのかというところです。TUNA SCOPEでは、スマホやタブレットなど、アプリをダウンロードしたデバイスのカメラを尾の断面にかざすだけで、脂の量、身の締まり具合、鮮度、変色（やけ）などの品質情報を読み取ることができます。この情報からマグロの品質が『A（特上）』『「B（上）』『M（並）』の3段階で評価される仕組みです。この時の『M』が通常くら寿司で販売されている通常のマグロで、今回期間限定で販売される『極み熟成AIマグロ』は最高ランクの『A』になります。本当においしいのか気になる、食べ物の目利きにAiを使うって？？と疑問になった方はぜひくら寿司に足を運んで、実際に体験してきてみてください。まとめ現在、日本では少子高齢化や労働人口の減少など諸問題が社会問題として取り扱われるようになってきました。Ai技術をいろいろなところに利用するのにはもちろん賛否両論あるものの、今後はAiをうまく利用しながら、いかに諸問題の解決に取り組むかというところが重要になってくることが予想されます。今回ご紹介したTUNA SCOPEは日本でもポピュラーな魚の一つ、まぐろの目利きに特化したAiシステムではありましたが、今後はまぐろ以外の魚の目利きもAiでできるようになるのではないでしょうか。もちろん現時点で明確な発表などはありませんので断言することはできませんが、今回くら寿司が導入したAiシステムは飲食業界の仕入れに新しい風を吹き入れたことに他なりません。コロナ禍で非対面や県外への移動自粛が叫ばれている中、最新テクノロジーの利活用の推進は今後さらに活発化していくことでしょう。
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Aiトレンド・特集
【Ai×面接】コロナ禍で加速する企業内のニューノーマル。Ai面接のたった5つの攻略法について解説
ビジネスにおいて多くの企業がAi（人工知能）を導入する中、近年では面接の際においてもAiを活用しているのはご存じでしたでしょうか？実際に、2019年の段階ではすでに100社ほどが導入しており、ニューノーマル時代の中で面接の在り方も変わり始めているようです。更には新型コロナウイルスの感染拡大の影響で、ますますAiなどを利用した非対面の面接が注目されていることでしょう。そこで今回は、加速する企業内のAi面接について5つの攻略法をご紹介致します。気になる企業面接の攻略にお役立てください。コロナ禍における面接のニューノーマル形式ニューノーマルとは、これまでの常識や概念にとらわれずビジネスや日常の変化に順応することです。面接といえば人間の面接官が対応する形式が一般的でしたが、人間の代わりにAiが面接を行うことでこれまでに見えてこなかった新しい可能性も広がりつつあります。というのもこのコロナ禍においては、非接触の中でいかにこれまでと同様に人材を確保できるかが問われており、近年増加傾向にあるリモートワークに続き、Ai面接もまたニューノーマル形式と言えるのではないでしょうか。面接方法は、スマホアプリ（SHain）を通しAiが質問することに解答していく形式です。大きなメリットとしては、場所や時間に制限されることなく自分の好きな時に面接を行える他、遠方の企業面接でも自宅から行えることで交通費も必要なく、コスト面においてもメリットは大きいようです。コロナ禍でも安心のAi面接とは「3密対策」や「ソーシャルディスタンス」が常識化していく中、企業面接においても感染対策上人と人との接触はなるべく避けたいものです。前項でも触れたようにリモートワークが状態化する中、面接においてもスマホのアプリなどを利用し安全対策を取るのは望ましい方法と言えます。受験者も自宅から行えますし人事担当者との接触がない為、感染のリスクは全くなくなるのです。とは言え、実際のAi面接においては人間が対応するようにスムーズに進行しない、など実例も出ています。まずは、Aiをしっかり理解することがAi面接に望む前準備となりますので、次項ではおさえておきたい攻略法を5つご紹介致します。企業がAi面接を行うときに役立つ攻略法Ai面接を行うにあたり、必ず身だしなみを整えておくと良いです。面接している間も動画にて記録されていますので、人間の面接官同様、緊張感を持ってスーツで望みましょう。では、以下の5つをご紹介致します。・環境作りに配慮する・発音や言葉選びに注意する・スマホをしっかり固定する・質問事項の回答を事前準備する・Aiによる評価方法は「質問」と「観察」・環境作りに配慮するAi面接の場合、場所は自分で選ぶことができます。自宅が落ち着いて対応できる場合は自宅で行い、できるだけ静かな環境の中で実力を発揮しやすい環境作りに努めると良いです。そして、背景はモノが置かれていない場所を選びましょう。・発音や言葉選びに注意する人間の面接官においては、言葉が少し間違っている場合でもなんとなく理解してくれ先に進む場合もありますが、Aiの場合は発音が不明瞭だと何度も同じ質問を繰り返すことも多くあります。なるべく簡潔にAiが理解できるよう気を付ける必要があります。 例えば、「ゴミを分類」→「ゴミを分別」「月曜日と火曜日なら...」→「月曜日の午前と火曜日の午後なら...」のように、ふさわしい語選びや副詞を付けると正しく伝わります。・スマホをしっかり固定するスマホ画面での受験になりますので、あとで人事担当者が見た際に自分と目線が合うよう高さを段ボールなどで調節することをおすすめします。また、受験中にぐらついたままの状態では見苦しく感じられますので、平らな場所にスマホを固定しましょう。・質問事項の回答を事前準備するAiはビックデータを参考に分析する為、質問事項は過去に自分が取り組んできたことに対するものがほとんどです。その際、一つの質問に対して深く掘り下げる傾向があります。例えば、「学生時代一番力を入れてきたことは何ですか？」の問いに対して「なぜそれを？」「誰と？」「どうやって？」など具体的な質問パターンが用意されていますので、当時の状況を思い出し事前に準備をしておきましょう。・Aiによる評価方法は「質問」と「観察」Aiの評価方法は主にこの2つです。準備した内容と以下の評価とを照らし合わせながらあらかじめ深堀していくと良いです。 質問による評価 観察による評価バイタリティー（粘り強さ・責任感・エネルギッシュ・打たれ強さ）インパクト（好感度・明るさ・清潔感）イニシアチブ（上昇志向・前向き・好奇心・自発性・創意工夫）理解力（頭の回転・正確性・迅速性）対人影響力（ビジョン・動機づけ・巻き込み・主体的指揮）表現力（伝達力・明瞭性・正確性・簡潔性・柔軟性（状況理解・フレキシブル・自在性・適応性）ストレス耐性（落ち着き・平常心・克服力）感受性（気持ちへの敏捷性・共感性・気配り・気遣い・チームワーク）自主独立性（信念的・度胸・自己主張・自律的）計画力（段取り・タイムマネジメント・PDCA・明確な目標・優先順位）質問はだいたい100問前後、所要時間は1時間前後です。以上5つの攻略方法をご紹介致しました。Ai面接では短い質問が続くものの、1つの回答から様々なことを分析されます。しかし現状のAi面接は、応募人数が多い大企業による導入や1次選考に利用される場合が多く、適正検査やマークシートの代わりといった補助的なツールとして活用が広がっています。ですが、準備を入念に行うことで自分の自信にも繋がりますので、できる限り対策を行っていく必要はあります。Ai面接が今後も続く理由「コロナ禍でも安心のAi面接とは」でも解説したように、今後も収束の目途がたたないコロナ禍において、非接触を可能としたAi面接は今後も続く傾向にあります。そもそもこのシステムを開発した理由には、『時間や場所に制限を受けず優秀な人材に出会いたい』と願う企業の声により開発されたものです。当初はまだコロナ禍ではありませんでしたが、遠方に面接に行く場合、時間調整・コスト面など就職活動に影響を与え兼ねませんし、このコロナ禍においては尚のことです。受験者側にとっても、交通費の削減や時間を省けることで大きなメリットに繋がります。コストや時間が掛からないとなると受験件数を増やすこともできますし、どちらにとってもメリットはあるのではないでしょうか？一方で、Aiの判断全てを鵜呑みにできないことなどデメリットも出ており、最終的には人間のジャッジが必要とされますが、受験者側・企業側どちらにとってもメリットがある場合、今後Aiによる面接は普及していくものと予想されます。まとめ本記事では、「【Ai×面接】コロナ禍で加速する企業内のニューノーマル。Ai面接のたった5つの攻略法について解説」について言及して参りました。このコロナ禍において、Ai面接を利用している企業が増加傾向にあるのは確かです。リモートワークが普及したのも、これまでと変わらないビジネスを展開していける、あるいはこれまで以上に業績が伸びた実績があったからでしょう。ニューノーマル時代は、こうした遠隔においていかに行動やビジネスを広げられるかがポイントになってきます。その他Ai面接の攻略法についてもご紹介致しました。受験者も初めての試みで不安も大きいかと思います。人間の面接官でもAiでもいかに自分を伝えられるかが大切です。当日は万全な態勢で迎えられるよう、攻略法を参考に準備されてみてはいかがでしょうか。Aiチョイスでは、Aiに関する様々な話題の記事を展開しております。気になる記事などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
【Ai×医療】ビッグデータによる診断とは？医療現場におけるAiの秘めた可能性！
Ai（人工知能）の進化に伴い、いま、社会全体も大きく変わろうとしています。人間だけでは解決できない部分に、Aiを介入させることでさまざまな分野において課題解決を実現させてきました。中でも、医療現場においては「Aiドクター」と呼ばれる新しいシステムを導入している国も出てきています。そこで今回は、「Aiドクター」とはどういったものなのか、ビッグデータによってどのように診断を下すのか、メリット・デメリットなども踏まえ解説していきます。医療現場における現状の課題Aiドクターをご紹介する前に、まずは医療現場においてどのような課題を抱えているのか少し見ていきたいと思います。・医師不足厚生労働省「平成30年（2018年）医師・歯科医師・薬剤師統計の概況」によると、医師の数は毎年増えてはいるものの、医師が大都市に集中していることで、郊外から遠ざかるほど医師が足りていない状況が起こっています。特に地方では、医師不足によって十分な医療を受けられないばかりか、その分医師の労働時間が増えたことで医師が体を壊し退職する、といった悪循環が生じています。・新型コロナ感染拡大による医療現場のひっ迫この問題はテレビのニュースなどでも連日放映されているように、日本でも日々新規感染者数が増加し、通常の診療や入院患者においても病床が確保できないなどといった現状も起こっています。では、次項から本題のAiドクターについて解説して参りたいと思います。ビッグデータを活用しAiはどのように診断を下すのか、そしてどのような場面で活用されているのか、米国・英国それぞれのAiドクターをご紹介していきます。AiドクターとはAiドクターとは、その名の通りAiが病気の診断を下すというものです。日本では、Aiを使った医療支援が行われてはいますが、最終的には人間の医師が判断を下します。ですが、ここで解説していくAiドクターは、その判断に人間の医師の解釈はなく、判断は全てビッグデータを基にAiドクターが行います。もちろん、その後の治療に関しては人間の医師が治療にあたるものです。各国で行われているAiドクターの活用の場海外では”人間の医師の解釈は必要としない”Aiドクターによる診断はすでに行われています。では、早速どのようなものなのか見ていきます。・米国のAiドクター「IDx-DR」「IDx-DR」とは、国家機関が世界で初めてAiドクターを認可した「IDx-DR」と呼ばれる、糖尿病性網膜症と黄斑浮腫について患者を自律的に診断するAi診断システムです。診断方法は、以下の通りです。①眼底カメラを使用し、眼ごとに2つの画像をキャプチャ②画像が「IDx-DR」に送信③「IDx-DR」は、糖尿病性網膜症の兆候について画像を分析し、ビッグデータからの中から当てはまるものを見つけ出し、30秒未満で結果を提供④病気が検出された場合は、早めに医師の診断を受けるよう促し、結果 が良好な場合は、次の12か月後に再テストをするよう呼びかける引用元：https://dxs.ai/products/idx-dr/idx-dr-overview-2/米国では眼科医の診療予約が簡単ではないこと・待機時間を削減するために精密検査を省く場合が多く、毎年2万4000人が糖尿病性網膜を患いながらも適切な検査を受けられずにいましたが、「IDx-DR」の活躍によって今後も多くの患者が適切な治療を受けれるようになると思われます。・英国のAiドクター「Ai搭載アプリ～Babylon Health」「Ai搭載アプリ～Babylon Health」とは、国民保険サービス（NHS）の支援下の元、すでに25万人以上が登録し利用しており、どこでも簡単に医療診断を受けられるAi搭載型アプリです。利用方法は以下の通りです。①利用者が「Babylon Health」に情報を入力する。②Aiが症状を即座に分析し③分析結果を出す。その後、人間の医師と会話も可能引用元：https://www.babylonhealth.com/英国では、医療費が安いために病院に人が殺到し、その分病院での滞在時間が長くなること・受診までに2週間もかかることがあると言います。しかし、病院に行く前に一度「Babylon Health」で診断をすることで、自宅療養した方が良いのか、病院にいくべきか、薬を処方してもらうだけで良いのか、選択することが可能になり病院に人があふれる事態を防ぐことに繋がっています。続いては、上記のようなAiドクター導入することで、どのような課題解決に繋がるのか見ていきます。Aiドクター導入で解決できる課題とはAiドクターを導入することで、以下3つの課題解決が上げられます。・医師不足の解消前項で解説したように医師の代わりにAiが診断することで、診断ができる患者の人数が増えることになり、早い段階で患者が引き続き人間の医師による診断を受けた方がよいのか判断することができます。そのうえ、判断が早いAiを活用することで、その後の診察がスムーズに進みます。・非接触での診療が可能スマホを使ったアプリによる診断は、医師が直接診療をするわけではないので感染予防対策にも有効的ですし、自宅からも診察が行えることで体調が悪化し外出を控えたい際には非常に便利です。・人間にしかできない治療が行えるAiでの診察が可能になると、人間にしかできないメンタル部分でのケアができたり、その他に必要とされる治療に充てることもできます。上記のような課題解決が行えることで、医師の業務にも余裕を持たせることができるでしょう。Aiに確信が持てないような場合は、セカンドオピニオンとして人間の医師を受診することもできますし、選択肢を広げる事で患者の不安を取り除いたり早期発見にも繋がります。では、最後にAiドクターを導入するメリット・デメリットについて言及して参ります。Aiドクターを導入するメリットAiドクターを人間の医師と患者の間に介入させることによって、次のようなメリットが生まれます。このメリットはAiドクターを実際に利用した患者からの感想も含まれています。・24時間365日どこからでもアクセス可能・リアルタイムで患者の症状を把握できる・とにかく診療時間が短く手軽にできる・医師に会うことなく解決できることが多い・対面せず診療ができ感染対策にも有効的・長期治療を要する患者にとっての負担軽減・様々な病気に対応できる中には、このアプリを使用し長期治療を受けている患者もいます。特に長期治療を必要とする患者は、診察が面倒だと感じ途中で断念してしまう場合もあります。しかし、1日10分アプリで自分の状態を伝えたり、30秒で結果が分かるAiドクターを活用することで、患者は診療に対して手軽さを感じられるようになり継続した治療を行いやすくなります。では、一方でデメリットはどのようなものがあるのでしょう。Aiドクターを導入するデメリットAiは処理スピードの正確性は年々向上しているものの、まだまだ発展途上の技術です。ビッグデータを参考にするAiにとっては、症例が少ない病気を検出する場合、適切な診断結果かどうかにおいては疑問が残りますし、必ずしも正確に診断が行えるというものでもないでしょう。それゆえ、今後まだまだ多くの症例をデータとしてプログラムさせる必要はありそうです。まとめ医療現場におけるAiのビッグデータを用いた診断方法と、その活用の可能性について言及いたしました。医療現場にAiを導入させることよって、これまで治療にたどり着くことのできなかった患者も適切な治療が受けられたり、億劫に感じていた診療が手軽にできたり、何より人間の医師に余裕が生まれることは患者として来院する私たちにも良い影響をもたらします。こうしたAiドクターは、今後各国が徐々に受け入れていくであろうと言われています。日本でも将来的には、本記事で紹介したようなAiドクターが見られる日がくるかもしれませんね。Aiチョイスでは、Aiに関するさまざまな情報をお届けしております。気になる分野の気になる話題をぜひ参考にご覧ください。