Aiトレンド・特集
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Aiトレンド・特集
Aiを搭載したデジタルサイネージって何ができるの？
Ai（人工知能）の研究は、1950年代から始まり、第一次人工知能ブーム（検索と持論）・第二次人工知能ブーム（知識表現）そして2000年代に入り、第三人工知能ブーム（機械学習）へと進化を遂げています。あらゆるものにAi（人工知能）が導入され、これまでの社会解決の手助けとして活用されてきました。中でも、デジタルサイネージはAi（人工知能）と融合することで、これまでにない、デジタルサイネージのあり方を創出しています。一体どのようなものへと、変化しているのでしょう。デジタルサイネージとはそもそも、デジタルサイネージとは、動画や画像、音声によって広告宣伝する電子看板です。屋外・屋内と設置場所を選ぶことなく、近年では、商業施設や駅、病院、学校、神社、オフィスなどあらゆる場所に設置され、それぞれの課題に応じて活用されています。また、放映する時間や曜日もあらかじめ設定しておくことが可能です。更に、インターネットに繋ぐことで、遠隔地からでもパソコンやスマホなどから操作を行えます。従来の紙媒体と比べ、訴求力はもちろん、ぺーパーレス化やコスト削減、ポスター作成や張替の手間も省け、業務の効率も目指せます。Aiを搭載したデジタルサイネージでできること先に、デジタルサイネージについてご紹介しましたが、Ai（人工知能）を導入する事で、これまでにない柔軟性を持ったデジタルサイネージへと変化します。また、Ai（人工知能）には、「認識」「予測」「実行」この3種類の機能を持ち、一つの事に特化した「特化型人工知能」と、幅広く何でもできる「凡用人工知能」があります。では、Ai（人工知能）を搭載するとどのような事ができるのか、早速以下4つをご紹介していきます。・コミュニケーションが円滑・相手によって広告を選び配信・カメラでの不審者検出・混雑状況を見える化コミュニケーションが円滑Ai（人工知能）を導入することによって、人間と接しているかのようなコミュニケーションを図ることも可能です。実際に、Ai（人工知能）が導入されたデジタルサイネージが設置されているJR品川駅には、「AIさくらさん」が画面上で接客を行っています。「レストランを教えて！」と質問をすると、「飲食店の案内ですね！」と返答し、レストランを案内してくれます。更に、画面上で体温を計測し、体温が高い場合は帰るように促してくれ、コロナ感染対策にも役立てられています。混雑状況にある駅での対応をAi（人工知能）で行うことによって、駅で働く従業員も本来の仕事に集中することができますし、キャラクターを起用する事で親近感もわきます。相手によって広告を選び配信Ai（人工知能）は、データ分析に長けており、人間の顔からも性別や年齢を見分け、その人に最適な広告を選び出し放映することができるようになりました。通常のサイネージは、テレビCMのように幅広い層に放映し訴求します。一方、Ai（人工知能）は、人を見てデータを分析した上で広告を放映します。例えば、20代の女性には、コスメ動画や人気のバッグ、洋服などの広告を放映し、50代の男性にはお酒の広告やスポーツグッズといった、興味を持ちそうなものを予測し放映します。その人に合った情報をピンポイントで放映する事で、広告を見る側も自分事として受け入れやすく、その後のアクションも起こしやすなります。カメラでの不審者検出Ai（人工知能）は、人間を自動的に分析することができると説明しましたが、この機能を使い、不審人物の検出にも役立てられています。例えば、出入口付近や店内に設置し、画面上に映った人物の行動などから、「不信者である」と判断、そして認識後、その場で音声による声かけをしたり、従業員に知らせたりすることができます。また、体調が悪くしゃがみ込んでいたりする場合も、自動で検知し従業員に知らせることができます。更に、店内に設置された監視カメラと連携することで、監視カメラに写ったデータも同時に分析することも可能です。混雑状況を見える化コロナ禍の中では、入場制限を設けたりする場所も多くあります。また、マスクをするしないで、トラブルを起こしたり何かと接客が難しくなってきています。そのような場合、Ai（人工知能）を導入したデジタルサイネージを出入り口に設置することで、混雑情報を見える化することが可能です。特に、団体客が来場された場合、入場の調整が難しい場合もありますが、人数がはっきり分かっていると、少し待ってもらえたり、少人数の方を優先したりと余裕も出てきますし、混雑状況からの不安も解決され、安心して楽しむことができます。また、会場内に入ってからもマスク検知も行え、入場後の周りへの配慮も欠かしません。「認識」「予測」「実行」この3つができるようになった事で、充実したコミュニケーションや顧客ニーズ分析、更にはこうしたデータを元に商品開発においても優位性をも図れるようになり、様々な状況下の中でも柔軟な対応が可能です。デジタルサイネージにAiを搭載することの必要性これまでデジタルサイネージやAi（人工知能）について、言及して参りましたが、では、なぜ、デジタルサイネージにはAi（人工知能）を導入する事が必要なのでしょう。昨今の、社会課題とされている「少子高齢化」や、新しい改革として注目されている「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を取り上げ、ご説明していきます。「少子高齢化」による人手不足昨今、さまざまな業種においても「少子高齢化」による人手不足が、社会課題として上げられています。特に小売業においては大きく問題視されており、平成30年2月に農林水産省食料産業局が発表した「卸売業・小売業における働き方の現状と課題について」によると、全産業の欠員率（未充足人数を常用労働者数で割った数値）が2.1、食品業が2.5に対し、小売業は2.9と高い数値となっており、早急な問題解決が急がれています。DX（デジタルトランスフォーメーション）DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、2018年に『デジタルトランスフォーメーションを推進するためガイドライン（DX推進ガイド）』を経済産業省が発表した事でも、一気に浸透し話題となっているものです。簡単に説明すると、「デジタルやデータを活用しあらゆる面において、国内外で優位性に立てるよう、改革を続けていくこと」です。以上のことからも、今後は、デジタルとリアルを横断した新しい顧客体験の提供が求められ、Ai（人工知能）の活躍が期待されています。また、デジタルサイネージに搭載する事によって、これまでにないデジタルサイネージのあり方を創出していけるのです。Ai搭載のデジタルサイネージで店舗集客等に役立てる方法では、続いて、Ai（人工知能）を搭載したデジタルサイネージを活用し、集客に役立てる方法を以下3つ、事例や今後の展開等も交えてご紹介致します。・Ai（人工知能）によるクーポンやポイント発行・スマートミラー・販売促進の精度を向上Ai（人工知能）によるクーポンやポイント発行集客を目的としたユーザー専用のアプリが、近年、話題となっています。例えば、タメコ株式会社が開発・運営している「Tameco」と呼ばれる、Ai搭載型モバイル型アプリがあります。ユーザーの好みを分析し、一人一人に合ったタイミングで発行する事によって、集客にも役立てられます。吉野家やロイヤルホストなどでは、すでに導入され注目を浴びています。これを応用し、店舗独自のポイントやクーポンを来店時やお帰りの際に、サイネージ上にて発券するのも良いでしょう。発券する際に、サイネージ上で音声やアニメーションを放映すると、よりリアルな体験が味わえます。スマートミラースマートミラーは、美容室ですでに取り扱われており、話題となっています。見た目は、普通の鏡なのですが、その鏡に自分の顔になりたい髪型を合わせ、施術後のイメージを実際に見れるというものです。アプリでも自分の顔とコラージュさせ、髪型を楽しむものもありますが、美容室でスタイリストと一緒に相談しながら見れるの事で、なりたいイメージにより近づけることができます。これによって、実際の想像していたイメージとの食い違いもなくなり、クレーム対策にも繋がっています。このスマートミラーを設置したある美容室では、来客数が昨年同月と比べ170％、店舗商品の売り上げが約200％、総売り上げも約120％UPと事例も出ています。美容室でなくとも、アパレルなどで、着せ替えとし、応用する事ができるのではないでしょうか。販売促進の精度を向上まだ、これは実証実験が行われたばかりになりますが、株式会社サイバーエージェントの連結子会社であり、動画広告を軸に企業のマーケティング支援を行う株式会社CyberBullは、商品棚前の消費者の「広告視聴人数」「広告視聴率」「広告視聴時間」の計測を可能にし、2019年4月25日から6月までの期間、イオン九州にて実証実験を行ったものです。Ai（人工知能）の特徴を生かし、効果的な促動画広告の精度向上を目指すもので、広告の今後の展開として、小売り店舗における販促オペレーション業務の省人化への貢献、更には消費者の広告の価値創出を目指していくものです。こういったものを今後活用していく事で、顧客がどういった広告を求めているのか具体的なものが見えてきますし、これによって集客に与える影響も大きいのではと予想されます。Ai（人工知能）は、先にも説明したようにデータ分析を最も得意とします。それらを活用し集客にも役立てる事で、具体的な方向性も見えてきますし、DX（デジタルトランスフォーメーション）においても優位性を実現する事へ、繋るのではないでしょうか。まとめ時代が変化していくように、Ai（人工知能）も進化してきました。社会問題が起きるごとにそれらを解決の糸口へ導き、わたしたちの生活をも支えてくれています。今後あらゆる分野において、また、人間のパートナーとしても活躍が期待されます。本記事内では、Ai（人工知能）を導入したデジタルサイネージについてご紹介いたしました。ビジネスのマーケティングや、デジタル化が進む中でのコミュケーションツールとして導入されてみるのも良いでしょう。Aiチョイスを通じて、今後のビジネス展開の参考になればと思います。
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Aiトレンド・特集
AIでマスク着用を判定【新型コロナ対策】
新型コロナウイルスの感染拡大により、感染症予防対策として世界的にマスクの着用が推奨されています。同時にマスクを着用したままでも顔認証できるサービスが増加しているのをご存じでしょうか。さらにAIがマスク着用を判定できるサービスも登場しています。コロナ対策としてマスク着用が推奨される中で、マスク着用判定システムへの注目が高まっています。一方で十分な検証がなされないまま普及が進められることへの、懸念の声も挙がっています。AIのマスク着用判定システムは、どのような仕組みになっているのでしょうか。またどの程度の信憑性があるのでしょうか。今回は、機械学習（ディープラーニング）とAIを活用した、マスク着用判定システムについてお伝えしていきます。AIによるマスク着用判定システム2020年、コロナウイルスの世界的な流行を背景に、飛沫感染を防止するマスク着用が世界中で見られるようになりました。マスクは咳エチケットとして他者に感染をさせないという側面と、自分にウイルスが感染しないよう予防する効果があります。コロナ禍収束の目途が立たない中で、非接触による顔認証にも注目が集まっています。従来の顔認証システムを活用し、AIによるマスク着用システムを同様する試みが、世界各地で広がっているのです。 ディープラーニングとは機械学習（ディープラーニング）とは、音声認識・画像特定・予測など、従来人間が行っていたタスクをコンピューターに学習させる手法です。ディープラーニングは、人間が編成して定義済みのデータを数式にかけるだけではありません。データに関する基礎的なパラメーター設定を行うだけで、その後はパターン認識を通してコンピューター自身に学習させることも可能です。ディープラーニングを行うことにより、人の目では判定が難しい細かな事柄も、検出して判定できるようになるでしょう。画像認識技術について現代では空港、オフィス、金融機関などの入退出時など、さまざまなシーンで顔認証システムの導入が進められています。2012年にディープラーニングを利用した画像認識が成功したことを契機に、世界中で注目が高まり、普及が広がりました。画像認識はカメラなどで撮影されたデジタル画像から、人の顔などを自動的に識別できるシステムです。画像内から顔と思われる部分を検出し、データベースと照合することで識別が行われます。これまではセキュリティや犯罪捜査といった分野で、導入が進められ活用されていました。この画像認識技術が、コロナ禍においては本人確認だけではなく、マスク着用判定にも活用する動きが見られています。画像認識技術を活用したマスク着用判定システムでは、マスクをつけている人、マスクをつけていない人を識別できるようになっています。あらゆる色や形のマスクを検出し、混雑状況でのマスク着用していない人を発見してくれるでしょう。マスク着用判定によるメリットマスク着用には、本人の感染予防だけではなく、人にウイルスを移さない為の対策としても推奨されています。特に人混みや建物内などは、そうでない場所に比べると感染リスクが高いとされており、マスク着用が義務付けられているケースも存在します。マスク着用判定システムは、人混みの中でマスク未着用の人を検知できるので、着用を促せるようになります。またマスクをつけずに建物内などに侵入する人を未然に検知することも可能です。さらにマスクを忘れて外出するといったことにも対応できるので、あらゆる防止につながるでしょう。マスク着用判定のデメリット顔認識技術は、顔の一部が隠れている場合の認識精度はまだまだ不十分な状態です。たとえばAppleが提供するiPhoneの顔認証「Face ID」は、コロナウイルス対策のマスク着用が一般的になった直後、一時期きちんとした判定ができなくなっていました。顔半分がマスクに覆われている状態では、本人だと認識できなかったようです。多くのユーザーから要望の声が届けられたこともあり、現在は少し改良されて使いやすくなっています。新しいFace IDでは、マスクを外さなくても本人確認が行えるようになり、ロック解除しやすくなりました。それでもマスク未着用時に比べると時間や手間がかかってしまいます。AIによる誤判定、誤認識がマスク着用判定システムの大きな課題と言えるでしょう。AIによる画像認識技術の信用度はAIのディープラーニングは、回答の根拠が十分に説明されないケースも少なからずあります。現在普及しているAI技術の大半は、AIにデータを学習させることで、新しい要素について判断できるという仕組みになっています。その判断は極めて直感的なものが多く、結論に辿り着くまでの根拠の説明ができていない場合も少なくありません。そのためAIから根拠も示されずに提示された回答に、納得できないという人も存在します。また誤判定の問題も無視できません。AIの画像認証は、人間であれば見分けられる画像を見分けられない場合もあります。画像の色で判断するAIの場合、肌の色に近い服を誤って肌と認定してしまう可能性もあるのです。たとえばベージュ色かつ、輪郭にフィットするマスクをつけている人が、マスクを着用していないと判断される恐れもあるでしょう。コロナ流行下においては、より実用的なマスク着用時における顔認識システムの検証が求められています。AIによる画像認証システムは人の負担を軽減してくれますが、まだまだ不十分であるという点も踏まえておいてください。最終的な細かい確認は、人の目を入れてチェックを行うようにすると、より万全に対応できるでしょう。AIによるマスク着用判定システムの導入場所日本国内でもAIによるマスク着用判定システムの導入が進められています。たとえばソフトバンク株式会社と、同社子会社である日本コンピュータービジョン(JCV)は、「AI検温ソリューションSenseThunder」というシステムを提供しています。※AI温度検知ソリューション「SenseThunder」https://www.softbank.jp/biz/ai/face_thermal_imaging/マスク着用したままでも顔認証・体温測定が可能で、マスク有無の判定も行えます。東京ドーム、TOHOシネマズ、イオンモールなどさまざまな場所で導入が進められているので、実際に目にした人もいるかもしれませんね。一方で実際に使用されている事例を見てみると、体温測定がメインに使用されているようです。※AI検温ソリューションをイオンモールへ納入（2020年5月20日）https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200520_02/※AI検温ソリューションをTOHOシネマズへ納入（2020年6月2日）https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200602_01/※AI温度検知ソリューションを株式会社東京ドームへ納入（2020年7月13日）https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200713_02/また関西デジタルソフト株式会社でも、2020年10月1日よりAIによるマスク着用判定システムをリリース予定だと発表しています。こちらは「AI検温ソリューションSenseThunder」とは異なり、最初からマスク着用判定に主眼を置いたシステムです。そのため、上記のシステムとはまた違った場面での用途が想定されています。主に以下のような場所での導入が推奨されているので、ぜひ参考にしてください。 病院などの施設病院へ来院される方や、施設に訪れる人のマスク着用状況をチェックしてくれます。特に病院は病気などで感染リスクが高まっている患者さんも多くいらっしゃるので、マスク着用判定システムのニーズが高いと言えるでしょう。エレベーターエレベーターもいわゆる「三密」に該当する条件を満たしています。狭いエレベーターにマスク着用判定システムを導入しておけば、未着用でのエレベーター使用を未然に防ぐこともできるでしょう。自宅の玄関自宅を出る時に、うっかりマスク着用を忘れてしまったことはありませんか？ 自宅の玄関にマスク着用判定システムを導入すれば、マスクをつけずに外出しようとすると警告が発生するので、うっかり忘れて外出するリスクを防げるでしょう！まとめ今回はマスク着用を判定してくれるAIシステムについて解説・紹介を行いました。コロナ禍の収束の目途が立たない現状において、感染拡大予防が求められています。マスクは自身の感染を防止すると同時に、咳エチケットなど他人への感染防止としても、世界中で注目されています。屋内においてはマスク着用が推奨されており、もはやマスク着用は新たしい生活様式の一部と言っても過言ではありません。病院や大きな施設、人混みにおいては人力によるマスク着用判定が難しい状況です。今後は今回紹介したような、AIによるマスク着用システムの導入・普及が進められていくのではないでしょうか。
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Aiトレンド・特集
今注目のAi家電で暮らしはどう変化する？
近年企業を中心にAiが注目され始めておりますが、Aiを利用するのは会社だけであると勘違いしておられませんか？Aiは実は身近なところでも利活用が広がってきており、Aiを搭載した家電も発売されています。Aiが搭載された家電を利用することは、自宅の家事などにおいてどのようなメリットをもたらすのでしょう。本記事ではAiが搭載されている家電の種類から、Ai家電を利用することで暮らしはどのように変化していくのかというところについて解説していきたいと思います。Ai家電てそもそも何？まず、Ai家電とはそもそも何ぞやというところですが、超簡単に言うと人工知能を搭載した家電のことを指します。Ai家電といっても、具体的な定義がきまっているわけではありませんが、下記の4つのレベルに大きく分けることができるようです。Ai家電のレベル①プログラムされたことに則って動くAi家電②与えられた判断基準と行動パターンにもとづいて動くAi家電③判断基準を与えられながらも時にはルールを変えて動くAi家電④判断基準をAi自身が決めて動くことができるAi家電です。現状のAi家電は②の与えられた判断基準と行動パターンに基づいて動くというレベルにあり、③のシステムが現在開発中ということになります。最高レベルになると『家事ロボット』？例えるならば、掃除機で、『1の部屋と2の部屋を掃除しなさい』とプログラムされたAi家電が、その場所のみを掃除するのか、1の部屋と2の部屋を掃除しながらも、その道中でごみを見つけたら拾いながら掃除をすすめていくのかというところになります。④のレベルまでになると、部屋の汚れ具合等を感知してAi家電が勝手に掃除を始める『お掃除ロボット』が実現するでしょう。Aiが搭載されている家電の種類現状Aiを搭載した家電は下記の種類の家電が発売されています。・洗濯機・冷蔵庫・エアコン・お掃除ロボット・音声認識Ai(グーグルホームなど)・電子レンジ・テレビ・炊飯器Ai家電紹介①掃除機家電製品で最もAiを強く意識させてくれるようになったものは、『ロボット掃除機』なのではないでしょうか。ルンバ等、お掃除ロボットとして、広く愛されるようになりました。ルンバはほこりなどをAiで検知しながら掃除を進めていき、掃除が終わったら所定の位置に自分で帰ります。だれにでもわかりやすく、自分で考えてお掃除をしているさまが可愛く手たまらないといった意見もあるようです。自動で掃除をしてくれる割りには、Aiがほこりを検知して的確にそれを吸い込んでいくためか、非常にきれいになります。Ai家電紹介②炊飯器日本人は古くからお米にこだわりを持ってきた民族です。ともなると、炊飯器へのこだわりも強く、Aiを搭載した炊飯器も存在します。Aiを搭載した炊飯器は、保温したごはんもおいしく食べられる『保温見張り番』といって、蓋の開閉回数や時間んを検知して、釜内部のご飯の量を推測し、適切な温度で保温することができる機能が付いたものもあるようです。保温の際に発生しがちなにおいや黄ばみ、パサつきを抑えられ、1度に多く炊いても長くおいしく食べられるのはうれしいですよね。Ai家電紹介③食洗器自動食洗器はPanasonicの製品が国内シェアの8割を誇っており、もちろんAi搭載の普及機もPanasonicに期待されています。ちなみに、一足先にラスベガスで発表された食洗器はiPhoneに接続できるポーダブル食洗器が注目を集めており、IoTとかけ合わせることでさらに便利に利用することができるようになるようです。食洗器は通常の手洗いよりも大幅な節水効果もあるため、Aiを搭載した食洗器の開発が日本でも間近なのではないでしょうか。Ai家電を利用することで暮らしはどう変わる？とはいえ、Aiを搭載した家電となりますと、高価になってしまう可能性もあります。価格同等、もしくは価格以上のメリットがないと人はモノを買いませんよね。Ai家電を利用することで、人々の暮らしはどう変化し、どう便利になるのでしょうか。ライフスタイルにあった利用法を提示してくれるAiを搭載していることで、Ai自身は日々の利用データを蓄積していくことができるようになります。実際に、資生堂が提供しているIoT美顔器はAiを搭載することによって日々の肌のデータ等を蓄積していき、その日その日に合ったスキンケアを提示してくれるといいます。Aiはビッグデータを収集し、それらを分析してユーザーのライフスタイルに合った働きをするのが得意ですので、Ai家電を利用することでライフスタイルにうまく浸透し、豊かな生活ができるようになるでしょう。家事が効率化できる工場等でもそうですが、Aiに任せられる仕事をAiに任せておくことで、人間は他の仕事に注力することができるようになります。例えば、子供の世話で忙しい時、時間になったら勝手に米を測って炊いてくれていたり、掃除をしてくれたり、冷蔵庫にあるものをAiが検知してその材料で作れる時短料理を提示してくれたらどうですか？すごく暮らしが楽になりますよね。家事の負担がなくなるので、夫婦仲も良好である家庭が増えるかもしれませんよ。コスト削減につながるそれだけでなく、Ai家電は、省エネや節水、安全安心に寄与して地球環境全体も守ってくれます。というのも、例えばエアコンをつけっぱなしで外出していたとしましょう。電気代はかかりますし、もちろん地球環境にはよくない状態です。しかも人はそこにはいません。そうした時にAiを搭載したエアコンであれば、Aiが自動で人間の存在を検知して、いなければ自動でスイッチOFFをすることもできるわけです。逆にあまりにも部屋が冷えすぎてしまっていた場合は、人間の体温に合わせて快適な温度を提示することもできます。Aiを搭載した家電にデメリットはある？とはいえ、現状では先ほども申し上げたようにAi家電のレベルは『システムに沿ったことをそのまましてくれる家電』というレベルです。まだまだ発展途上にある割には値段が高価であることがデメリットであるといえるでしょう。今後はAi搭載の家電もますます進化し、購入しても十分な費用対効果の得られるものが続々と出てくるはずです。今この時期に購入しなくても、もう少しいろいろな機能が充実するまで、情報収集をしておいて、そのときが来てから購入するというのもよいかもしれませんね。まとめ本記事ではAi家電を利用することで人々の暮らしはどのように変化するのかという点について言及してまいりました。Ai家電の進化は未だ発展途上にありますが、今後は通信環境が整うことやIoT関連製品なども更に進化してくることでそれらの技術や製品とかけ合わされば急速に進化する可能性もあります。今のうちから情報収集をして置き、将来豊かな暮らしをするためにもAi家電の購入を検討されてみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
PS5が正式発表！価格や発売日は？Aiアシスタント搭載の可能性も
若年層を中心に高い人気と知名度を誇る大人気ゲームハードのプレイステーションシリーズ。高いグラフィック性能とバラエティに富んだゲームソフトが魅力のプレイステーションですが、最新作にあたるPS5のローンチが発表されたことで、巷では大きな話題を呼んでいます。また、今回の新作には、Aiによる音声アシスタント機能が搭載される可能性が高いということで、業界内外からの注目を集めているようです。今回は、新型プレイステーションの価格や発売日、機能面における特徴などにも触れて、PS5の全貌に迫っていきたいと思います。『PlayStation5』の特徴2020年9月17日、ソニー・インタラクティブエンタテインメントは、プレイステーションシリーズの最新作である『PlayStation5（以下、PS5）』のローンチを正式に発表しました。https://blog.ja.playstation.com/2020/09/17/20200917-ps5/前作の『PlayStation4』の発売から、およそ7年あまりが経過しましたが、「プレステ」の愛称でも親しまれるこのプレイステーションシリーズは、国外での人気も非常に高く、最新作の発表を心待ちにしていたユーザーも多いようです。価格や発売日は気になる価格と発売日に関してですが、公式からの発表によると、日本でのメーカー小売希望価格は、全機能を搭載した通常モデルが49,980円（税抜き）、光学ディスクドライブを省いたデジタルエディションが39,980円（税抜き）で、発売日は2020年11月12日に決定しているということです。販売方法は、新型コロナウイルスなどの影響も加味し、ソニーストアでのオンライン販売のみとなります。詳細に関しては、2020年9月18日の午前10時以降に、ソニーストアの公式ページから続報が発表されるとのことなので、気になる方は事前に確認しておきましょう。ユーザー同士の「PS5争奪戦」が危惧されていることに加え、商品を大量に買い込み、ネットオークションやフリマアプリなどを介して高額な販売を行う「転売業者」の存在も否定できないため、購入を検討されている方はこまめにチェックしておくことをオススメします。本体デザインも一新従来までのプレイステーションシリーズのイメージと言えば、無骨で重厚感のある「ブラック」が印象的なハードウェアでしたが、今回の新作では、清潔感のある「ホワイト」を基調としたミニマルなデザインに一新されているようです。また、本体の形状に関しても、従来の角ばったデザインから、近未来を連想させる丸みを帯びたフォルムに装いを新たにしています。https://www.youtube.com/watch?v=RkC0l4iekYoPS5に付属するゲームコントローラー『DualSense』に関しても、最先端の技術が詰め込まれているようです。プレイヤーの触覚を刺激する「ハプティックフィードバック機能」や「アダプティブトリガー機能」などは、ゲームにおけるプレイヤーの没入感を加速させてくれることでしょう。https://www.youtube.com/watch?v=SebzB8W3bVU『PlayStation5』にはAiアシスタントが搭載される可能性もiPhoneに搭載されている「Siri」や、Androidスマートフォンに内臓されている「Googleアシスタント」など、近ごろでは、さまざまなデバイスにAi音声アシスタントが組み込まれるようになりました。今回のPS5にいたっても、Ai音声アシスタントが採用される可能性が高いということで、業界内外からの注目が高まっています。Ai音声アシスタント『PlayStation Assist』業界アナリストのダニエル・アフマド氏によると、ソニー・インタラクティブエンタテインメントは2019年9月26日、ソニーが独自に開発したAi音声アシスタントである『PlayStation Assist』の特許を出願したということです。この『PlayStation Assist』は、ゲームの進行をアシストするAiサポーターのようなシステムになるということで、実現されれば、プレイヤーは自分の音声を用いて、プレイしているゲームに関するさまざまな質問をすることが可能になります。ダニエル・アフマド氏によるリーク画像ダニエル・アフマド氏の公式ツイッターには、ソニーが取得した『PlayStation Assist』の特許に関する画像もアップロードされているということで、Aiアシスタント搭載の可能性は高いと言えるでしょう。https://twitter.com/ZhugeEX/status/1178176656877465601これは単なる特許の出願だけで、必ず実現するという保証はありませんが、将来的なファームウェアアップデートなどで、Ai音声アシスタントが追加される可能性は充分に期待できるところでしょう。ゲームプレイにおけるAi活用の可能性Aiアシスタント搭載の可能性が噂されているPS5ですが、ゲームプレイにおけるAi活用のメリットは、一体どのようなところにあるのでしょうか。ユーザー体験の向上Ai音声アシスタントを利用することで、ゲームのプレイヤーは特定のアイテムの場所などをAiアシスタントに質問することが可能になります。また、仲間がプレイしているゲームを音声アシスタントで検索したり、最終的には、Aiがプレイヤーに代わってゲームを操作してくれたりなども、実現できるかもしれません。荒らし行為や違反行為への対処オンラインゲームの世界的な普及にともなって、近ごろでは、ゲームプレイヤー同士の野次や暴言などが問題視されるようになっています。Aiの自然言語処理技術を活用することで、プレイ中の人種差別的な発言や違反行為などもリアルタイムでモニタリングできるようになるため、オンラインゲームにおけるマナーやモラルの維持にも活躍が期待できるでしょう。おわりにPS5へのAi音声アシスタントの搭載は、今のところ未定ではありますが、Aiの技術をゲームプレイに活用することで、ユーザー体験の向上やゲームモラルの向上などにも役立てることができそうです。PS5の発売はもう少し先のことになりますが、ゲームなどのエンターテインメントな分野においても、Ai技術の活躍が期待できそうですね。
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Aiを利用した『MEO対策』による集客術が侮れない！
みなさんは「MEO対策」という言葉を聞いたことがあるでしょうか。WEBサイトの運営においては欠かすことのできない検索エンジンの最適化対策ですが、近ごろでは、より地域に密着したローカルな検索エンジン対策が注目を集めるようになりました。今回は、MEO対策とは一体どのようなものなのか、その概要や近年注目されている理由などに焦点を当てて、わかりやすく解説を進めていきます。集客に欠かせないMEOとはWEBサイト全般における「検索エンジン最適化（Search Engine Optimization）」を意味する「SEO」という言葉は、企業のマーケティング担当者にとっては馴染み深い言葉となっているかもしれません。それに対して「MEO」という言葉には一体どのような意味があるのでしょうか。そもそもMEOとは、「マップエンジン最適化（Map Engine Optimization）」の略語で、ざっくりと言うと「場所＋キーワード」のような限定された地域や場所での検索エンジン最適化を表す言葉です。一般的なSEOは、場所や地域を問わない「グローバルな検索エンジン最適化」を表す言葉であるのに対して、もう一方のMEOは、より場所や地域が限定された「ローカルな検索エンジン最適化」を表す言葉と言えるでしょう。MEOもSEOと同様に最適化への対策を行うのと行わないのとでは、検索エンジン全体における表示順位に明確な差異が生じてしまいます。特に、地域密着型のローカルなサービスの場合であれば、より多くのユーザーに自社のサイトを表示させるという意味でも、MEO対策は必要不可欠なものであると言えるでしょう。MEOが集客に効果のある理由WEBサイトの運営に携わる者であれば必ず知っておきたいMEOの知識ですが、MEO対策が重要視されている理由としては、一体どのようなものがあるのでしょうか。スマホ検索が当たり前になってきたためMEO対策が重要視されるようになった理由のひとつとしては、ユーザーの検索行動全体がコンピュータからスマートフォンへシフトしているということが挙げられます。スマートフォンは一般的なデスクトップコンピュータとは異なり、GPSなどの位置情報に関する情報を常時取得しているため、検索エンジンもそれにともなってMEOによる表示順位を高く表示する仕様となっています。視認性の高い部分に表示されるため上記でもお伝えした通り、スマートフォンにおける検索エンジンは、その携帯性から位置情報に関するMEOを高く評価する傾向にあります。スマートフォンのGoogle検索であれば、Googleアカウントにログインしている場合、リスティング広告やSEOによる自然検索よりもMEOが最優先で表示されるようになっているため、より視認性の高い部分に表示させることが可能です。予約サイトより幅広いユーザーの獲得ができるため大手予約サイト（ぐるなび、食べログ、ホットペッパーグルメなど）に自社のサイトを掲載する場合には、そのサイトの登録ユーザーにしか訴求できないというデメリットも考慮しておかなければなりません。それに対してMEOは、Googleアカウントに登録していないユーザーであっても上位に表示される傾向にあるため、予約サイトよりもより幅広いユーザーの獲得につながることも大きなメリットのひとつです。比較検討される競合が少ないためグローバルなSEOとは異なり、MEOはよりローカルな検索エンジン対策となるため、比較検討される競合他社が少ないという点も大きなメリットと言えるでしょう。大手ポータルサイトなどでは、広告の上位表示枠が平均で10から20であるのに対して、MEOの上位表示枠はトップ3位までの表示であるため、ユーザーに表示させる比較検討の幅を少なくさせることができます。口コミも見てもらうことができるため連携されたGoogleマップによる口コミの掲載機能なども、検索エンジンにおけるMEO対策が重要視されるようになった理由のひとつと言えるでしょう。過去に問題となったポータルサイトのサクラ投稿のような信憑性のない口コミに関しても、Googleの企業努力により、投稿全体の質が改善されるようになりました。信憑性が高い口コミが多いということもユーザーへの安心感という意味では大きな効果を発揮します。MEO対策での集客に必要な分析ここからは、MEO対策をするうえでは欠かせない、重要な3つの分析ポイントについての解説を進めていきます。エリア分析まずは、MEO対策で上位に表示させたい地域のエリア分析から取り組むのが良いでしょう。店舗の場所が駅周辺の場合であれば、主要路線が混線している駅ほど競合との上位表示競争が激化する傾向にあるため、そのような場合にはあえて最寄りとは離れた駅をキーワードとすることで、上位が狙いやすくなる場合があります。競合分析競合他社がどのようなキーワードを狙っているのかなど、競合となる店舗のMEO対策を分析することも重要です。上位の表示枠が3枠のみと非常に限られているMEO対策においては、競合同士の表示枠競争が激化しやすい傾向にあるため、他社の対策方法なども細かく分析しておく必要があるでしょう。キーワード分析自店舗のビジネスに関連のあるキーワードを思い浮かぶだけ洗い出し、どのキーワードで上位表示を行いたいかなど、あらかじめ優先順位を決めておくことが大切です。場合によっては、洗い出したキーワードの月間検索数を調査できるような外部ツールなどを導入することで、より効果的なキーワード分析を行うことができるため、ツールの利用を検討してみるのも良いでしょう。MEO対策を始めるのに必要なことスマートフォンの普及にともなって重要視されるようになったMEO対策ですが、SEO対策と同様に、上位表示を狙うためには相応の知識と経験が求められます。MEOの登録から対策までを請け負うコンサルティング会社や、近ごろでは最適なMEO対策を提案してくれるAiツールなども数多く存在します。対策方法などがわからない場合には、まずはプロの専門家への無料相談などを行ってみるのもオススメの対策方法のひとつと言えるでしょう。まとめ折り込みチラシや大手ポータルサイトへの店舗掲載などで、いまいち宣伝効果が上がらないと悩んでいる場合には、インターネットを活用したMEO対策を試してみることをオススメします。MEO対策は、大手予約サイトのような高額な掲載コストが不要で、高い費用対効果を見込むことができるため、現代のローカルサービスにおいては、今後ますます必要不可欠なものとなっていくことでしょう。
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Aiトレンド・特集
【医療分野×Ai】がんの早期発見にも活躍するAi
スマートフォンに搭載されている音声認識機能や、お掃除ロボットに内臓されている自走技術など、近ごろではさまざまな業界分野におけるAiの技術導入が進められるようになりました。Aiテクノロジーの技術流用が積極的となった昨今、近ごろではAiのもつ学習機能が医療におけるがんの早期発見などにも役立てられていると言います。今回は、医療分野におけるAiの活用事例や、Aiが先端医療に果たすべき具体的な役割などについて解説を進めていきたいと思います。医療分野の現状と課題点について日本国内においては、昨今急激に加速する高齢化社会に反して、医療に従事する現場スタッフの人員不足から、医療そのものに対する需要と供給のバランスが崩れつつあるという、深刻な現状にあります。医療設備や人手が充実しているような一部の医療機関にいたっては必ずしもその限りではありません。しかし特に高齢者を多く抱える地方医療においては、数人のスタッフだけで膨大な数の患者を相手にしなければならない場合も多くあります。近ごろでは、新型コロナウイルスの感染拡大の影響によって、現場施設における「オーバーシュート」や「医療崩壊」といった問題が囁かれるようになりましたが、医療需要の増加による労働環境の悪化などは、医療従事者の不足を招いている主たる要因とも言えるでしょう。医療分野でのAiの活用例ここからは、医療分野における具体的なAi活用事例をご紹介いたします。画像診断でのAi活用レントゲンや内視鏡、心電図などといった医療画像へのAi利用は、医療分野におけるAi活用の最たる例と言えるでしょう。近ごろでは、医療技術の発達と高齢化の加速によって、医療施設における画像を用いた診断シーンは日々増加の一途をたどっていますが、それに対する読影可能な医師の数は決して十分なものとは言えません。Aiを活用することで、現場施設における医療画像の読影を自動化させることができるようになるため、施設の人員不足の解消や、現場スタッフの業務負荷の軽減に対しても大きな力を発揮することでしょう。疾患診断でのAi活用Aiによる文字認識の精度が向上したことによって、近ごろではAiを活用した診療カルテの解析も一般的な手法となりつつあります。診療カルテの分析にAiを活用することで、現場医師にかかる業務負荷の軽減や、医療施設全体における業務効率の改善などを期待できることに加え、人手が不足しがちな地方における医療水準の向上などにも役立てることができます。医療分野が抱える諸問題解決策としてのAi活用上記の事例のように、Aiを活用することによって、医療現場における人員不足の問題や、都市部と地方における医療格差の問題などを解決させることができるため、近年では医療現場へのAi活用が注目を集めるようになりました。また、日本全国の診療データをひとつのAiシステムに統合し、それらを体系的に学習させることができれば、見落とされがちな難病症状の早期発見や、専門医の診断を必要とするようなシーンにおいても、平等で質の高い医療の提供が実現できるかもしれません。医療分野でAiを活用するメリット上記でも述べてきたように、現場での「人員不足の解消」と「業務効率の改善」は、医療分野におけるAi活用の最も大きなメリットと言えるでしょう。これは医療の分野に限ったことではありませんが、Aiシステムを有効に活用することができれば、さまざまな既存業務のオートメーション（自動化）や業務効率の改善を実現することができます。従来までのAi技術では、その学習能力の低さから、ライン作業などの定型的かつ限定的な作業でしか利用できない傾向にありました。しかし近ごろではディープラーニング（深層学習）技術の発達により、より柔軟で応用力を必要とするタスクの実行が可能とななっています。医療分野でAiを活用するデメリット拡大を続けている医療分野でのAi活用ですが、あまりに急速な技術革新から、医療を取り巻くAi活用の是非についての議論や、必要不可欠な法整備などの面においては、まだまだ十分とは言えない現状にあります。実際のところ、法整備の遅延から、医療Aiが示した診断結果の取り扱いに難儀している医療現場も多いと言えます。、仮にAiを導入したとしても、医師の確認を必要とする場合がほとんどであるため、現状の段階においては、医療Aiによる完全なオートメーションの実現は難しいと言わざるを得ません。特に、人命に関わる医療現場でのAi活用においては、Aiが引き起こした医療ミスによる責任の所在の問題や、Aiによるトリアージ（症状の度合いに応じて治療の優先順位を決定する選別行為のこと）の問題などが生じてしまう可能性があります。ほかの業界分野以上に、医療現場でのAi導入に関しては慎重な議論が交わされる必要があるでしょう。まとめ医療分野にAiを活用することによって、既存業務の自動化や医療現場における労働環境の改善などの効果を期待することができます。しかし、Aiの運用ルールや医療におけるAi利用の法整備などが進んでいないこともあり、実用的なAi医療機器は、現時点ではほとんど存在していないこともまた事実です。医療現場でのAi導入に関しては、ほかの業界分野以上により慎重な議論が交わされる必要があるでしょう。しかし新型コロナウイルスの感染拡大の影響もあり、医療を取り巻く現状は余談を許さない状況となりつつあるため、一日も早いAiの現場導入が求められています。
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Aiトレンド・特集
自動運転におけるAi技術を競う『自動運転Aiチャレンジ』から見るAiのメリット
Aiは自動車の自動運転化を可能にするのに最も重要な技術といっても過言ではありません。むしろAiがなければ自動運転の実現は難しいともいわれているほどです。そうした中、近年急速な成長を遂げているAiを利用して、自動運転の技術を競う『自動運転Aiチャレンジ』が東京大学等主催で開催されました。同チャレンジは、9月23日から決勝が行われる予定ですが、Aiが自動運転にどのように利用されて、今後どのように生かされていくのか気になるところです。本記事では自動運転とAiについて解説してまいります。自動運転Aiチャレンジとは『自動運転Aiチャレンジ』とは、自動運転車でAiを利用しながら複数の課題をクリアし、注文品を損なうことなく迅速に届けるというタスクをオンライン上のシミュレーターで競うものです。これまでの予選から勝ち残った参加者が9月23日から11月6日で開催される決勝に参加します。(後援は経済産業省（予定）、東京大学生産技術研究所、一般社団法人日本自動車工業会、一般社団法人日本ディープラーニング協会。)同大会は当初、2020年6月14日に東京大学生産技術研究所附属千葉実験所（柏キャンパス内）で実車を使用し『認識部門』と『制御部門』の競技を行う予定だったものでした。しかし新型コロナウイルス感染防止の観点から実車競技を中止し両部門をまとめ、オンラインシミュレーションによる決勝実施とし、参加者はプログラムを提出しシミュレーションの結果で優劣を競うことになりました。また現在『認識部門』から6チーム、『制御部門』から9チームが参加候補としています。自動運転で利用するAi前項でも、『認識』『制御』という用語が出てきましたが、自動運転で利用するAi技術はまさに①認識技術と②制御システムです。人間が車を運転するときも同様に、まず危険等を認識し、その認識に基づいて動作を行うと思います。その人間が自然に行う運転技術をAiにさせるということであるとお考えいただければわかりやすいでしょう。・認識技術まず、認識技術とは自動運転においてAiが危険や効果的な通行方向等を検知するものです。自動運転では完全にAiなどの技術がシステムとして運転をし、人間を目的地まで運ぶことになります。人間が運転をするときもそうですがそもそもこの認識の部分が欠けていたり注意力が散漫していたりすると、安全な走行はできないものですよね。そのため、自動運転車ではAiの認識技術を利用して危険等を察知し安全に走行を実現することが、非常に重要になります。・制御システム続いて、制御システムです。前述に解説したAiによる認識技術で危険等を察知したら、その後この制御システムを利用して自動運転車を走行させます。これが人間の操作におけるアクセルやブレーキなどの操作にあたるでしょう。・教師なしAiが必要になる上記のようなAi技術で自動車を自動で走行させようと思うと、教師なしAiといって学習データを必要としないAi技術が必要になります。教師ありAiとは、Ai自体にデータを付与しあらかじめ正解となるデータを教え込んで学ばせ、特徴等をしっかりと認識させてからそれらに関するデータを分析する手法です。例えるなら、幼児にさまざまな自動車が網羅された自動車図鑑を与えると、外へ散歩に出かけたときに道路を走行する自動車を『自動車』として認識し、図鑑に載っていないタイプの自動車もそのうち『自動車』と認識するようになるイメージと同様でしょう。一方、教師なしAiは、Aiに正解となる判断基準を与えずにデータのみを付与する手法で、Aiは各データの特徴などを自ら判断し、類似するデータをグループ化＝クラスタリングしていくことになります。同様に例えるならば、幼児にさまざまな種類の自動車や自転車、オートバイなどが描かれたカードを渡し、思いのままに分類してもらうことと同じです。自動運転では、当然初めて行く道、予測不能な危険などがある可能性があるので、学習データ以外でもAiが自分で考えて制御を行う必要があるため、『教師なしAi』を利用しなければなりません。自動運転にAiを利用するメリットAi技術の進歩によって今後の自動運転技術の向上も期待されているわけですが、実際、自動運転にAiを利用し、人間が制御する必要がなくなるのにはどのようなメリットがあるのでしょうか。・危険を正確に判断することができるAiによる高度な認識技術を利用することで、他の自動車や人、自転車、信号等を正確に判別し次の行動に活かすことができます。危険が迫ったとき、人間はその判断が遅れた場合命に関わる事故を起こしかねませんが、Aiは眠たくなることもなく判断を見誤ることもほぼありませんので命に関わる事故を無くすことにも役立てられるかもしれません。・人間が制御する必要がなくなるそもそも現在は人間が制御する必要があり、疲れていても、面倒でも自動車でどこかに出かける場合はおのずと制御を行わなければなりません。しかし、Ai技術で自動運転が可能になれば人間が運転の操作を行う必要がなくなるのでタクシー感覚で利用することができるようになります。・いずれ運転免許証がいらなくなる現状自動車の運転をするには、運転免許証の取得が必要であり、運転をする際も必ず所持していなければ罰則の対象となります。いずれAi技術での自動運転化が実現すれば、当然運転を行うのはAiなどのシステムになりますので人間が運転をするための免許証が必要なくなるということです。東芝が自動運転に利用できるAiを開発中現在Aiの技術は日々進歩しているとはいえ、現状では未だ教師なしAiの実現には至っておらず、自動運転技術が世の中に浸透するのも2030年ごろになるのではないかといわれています。そうした中、東芝では自動運転に利用できるAiを開発中です。・東芝が開発中のAiの内容東芝は2020年6月3日、自動車やドローンなどの安全性向上や認識技術・制御システムに用いる2つのAi技術で世界最高精度を達成したと発表しました。1つは、カメラと慣性センサーの組み合わせだけで自車両の動きを高精度に推定する『自車両の動き推定Ai』で、もう1つはさまざまな交通シーンで周辺車両の将来の動きを予測する『他車両の動き予測Ai』です。公開データを用いた実験により、推定結果と実距離の差の絶対値の平均である推定誤差について、従来技術と比較してそれぞれ40％削減したといいます。今後は、公道など実際の環境での評価を行い、2023年度の実用化を目指すと発表しています。・東芝がAi開発に至った背景自動運転車の実現には先ほども申し上げた通り、認識技術と制御システム、およびそれらの正確性が求められてきます。そのためにGPSやセンサーを用いた技術が開発されているのですが、効果であったり周辺の建物によっては衛星からの電波が届かず計測ができないといった課題が指摘されていました。また、将来の動きを高精度に予測するためには周辺道路の車線数や曲率なども予測したうえで危険を察知する必要があり、1分1秒で状況が変わる道路では対応が難しかったのです。そこで東芝はこれらの課題を解決するために、安価に手に入る電波などに依存しないカメラを利用した『寺社領の動き推定Ai』と道路形状ごとに予測Aiモデルを作る必要のない『他車両の動き予測Ai』の開発に乗り出しました。今後は、自動車メーカーとタッグを組み、これらの技術を搭載した自動運転車が予定よりも早く実現されることになるかもしれません。まとめ本記事では、自動運転車の実現におけるAi技術について関連するニュースなどを交えながら解説してまいりました。自動運転Aiチャレンジなどの取り組みを行っていく上で、今後ますます自動運転への認識や需要が高まっていくでしょうし、企業もそれに向けて動き出すことで様々な関連企業同士の協力で近いうちに自動運転車が実現することになるかもしれません。いずれにしても、自動運転車の実現がされるには高度なAi技術が必要です。Ai技術のさらなる進歩と、自動運転車実現に期待しましょう。ご興味のある方は、『自動運転Aiチャレンジ』の決勝がオンラインで配信される可能性もありますので、最新情報をチェックしてみてくださいね！
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Aiトレンド・特集
YouTubeの有害コンテンツ排除はAIが活躍？現状の問題点と活用における課題とは
世界最大の動画共有サービスであるYouTube。毎日さまざまな動画や生放送が配信され、国内外を問わず人気を博しています。同時に有害コンテンツも日夜アップロードされており、削除やアカウント停止が行われています。しかしYouTubeはあまりに規模が大きくなり、有害コンテンツの排除が難しくなっているのをご存じでしょうか。近年では不適切動画を仕分けするために、AI（人工知能）が用いられています。AIによる有害コンテンツ認定、排除は便利である反面、問題も浮上しています。たとえば違反に該当していない動画でも、削除やアカウント停止の対象になるケースが増加しています。今回はAIの有害コンテンツ認定と、問題点や活用の課題についてご紹介していきたいと思います。 YouTubeにおける問題点YouTubeは、 Google LLCが提供する世界最大のムービー共有プラットフォームです。日本では芸人、俳優、アーティストなどによるYouTubeチャンネルの開設も増加しており、注目度は年々高まっています。一方でYouTubeには、嫌がらせやヘイトスピーチなど、規約に違反した有害コンテンツがアップロードされることもあります。もちろんこうした有害コンテンツは、YouTube側も排除に向けて取り組んでいます。しかし、なかなか排除しきれていないというのが現状のようですね。YouTubeは、 Google LLCが提供する世界最大のムービー共有プラットフォームです。日本では芸人、俳優、アーティストなどによるYouTubeチャンネルの開設も増加しており、注目度は年々高まっています。2020年3月の時点でYouTubeの月間アクティブユーザーは、20億人を超えました。YouTubeへのトラフィックの内、アメリカが14.8％、インドが8.1%、日本が4.6％と続いています。YouTubeには毎日多くのクリエイターや企業が動画をアップロードしており、統計によると毎分500時間を超える動画がアップロードされている計算になります。さらに再生時間を計算すると、1日に10億時間分以上の動画が再生されています。一方でYouTubeには、嫌がらせやヘイトスピーチなど、規約に違反した有害コンテンツがアップロードされることもあります。2020年1月～2020年6月の間に報告された不適切なコンテンツは、ユーザーから267,185件、報告機関から121,639件も寄せられています。報告された項目数は「悪意のある表現や政治的な過激主義」が102,812件ともっとも多く、続いて「名誉毀損または侮辱」が76,749件、「有害または危険な行為」が62,873件となっています。※参考：Network Enforcement Law に基づく削除https://transparencyreport.google.com/netzdg/youtube?hl=ja&items_by_submitter=period:Y2020H1&lu=items_by_submitterもちろんこうした有害コンテンツは、YouTube側も排除に向けて取り組んでいます。しかし、なかなか排除しきれていないというのが現状のようです。世界最大規模の動画共有サービスに成長したYouTubeは、大きくなりすぎた弊害として、有害コンテンツを100％排除するのが難しくなっています。GoogleのCEOは、「これまでコンテンツが正しく認識されなかった」と認識し、いくつかの見落としに気づいたので優先順位を変えたと発表しました。また、AIを活用してコンテンツフィルターの精度を上げることも発表しています。2019年12月には「嫌がらせやネットいじめに関するポリシー」が更新され、動画やチャンネルの取り締まりが強化されました。※YouTube のポリシー嫌がらせやネットいじめに関するポリシーhttps://support.google.com/youtube/answer/2802268?hl=ja具体的には、以下のような事柄に関する取り締まりが強化されています。・潜在的、暗示的な脅しの削除・複数の動画、コメントにまたがって行われる嫌がらせに厳しく対処・人種、性別、性的指向などの属性に基づいて、悪意を持って侮辱するようなコンテンツへの厳しい対処などコンテンツ排除にAIを活用することには、メリットとデメリットがあります。特に2020年は新型コロナウイルスの感染拡大もあり、リモートワークが推奨されています。これまでAIと人間が行っていたガイドライン審査や有害コンテンツ排除に関して、AIが占める作業量が増加するようになりました。同時にAIの誤判定により、有害コンテンツに該当しない動画やチャンネルが削除されるといったトラブルも発生しています。そのため、YouTubeのオフィシャルブログでは、誤判定が発生した場合は申請による解除を呼びかけています。※YouTube Official Blog（英語）https://blog.youtube/news-and-events/protecting-our-extended-workforce-and?m=1 YouTubeの有害コンテンツ削除におけるAIの活躍有害コンテンツ削除のAI活用にはメリットとデメリットがあります。まずはAIによる活躍を見ていきましょう。従来までの有害コンテンツに対する対応YouTubeでは、AIによる機械学習と社員の判定を組み合わせることにより、有害コンテンツの検出・削除を行ってきました。有害である可能性の高いコンテンツをAIが特定し、その後に社員が目視でチェックするという体制で、有害コンテンツ排除に向けて取り組んでいます。AIによる有害コンテンツ排除膨大なコンテンツを管理するYouTubeは、人の力だけではすべての有害コンテンツを特定できません。AIだけでも誤判定発生のリスクが高く、人とAIシステムを組み合わせて対応していました。そのおかげで99％の確率で、不適切コンテンツを削除できるようになったと、GoogleのCEOサンダー・ピチャイ氏は発表しています。潜在的な脅し動画等も削除対象にこれまでYouTubeでは、直接的な脅しや嫌がらせが削除対象でした。しかしポリシーの改正により、潜在的だったり暗示的だったりする脅しも削除対象となりました。たとえば特定の対象を話題に出しながら武器を振り回す、暴力的なシーンに誰かの顔を張り付けて投稿するといった内容も削除対象となります。これら有害コンテンツの発見・削除にも、AIの力が活用されています。 AIによる有害コンテンツ排除の問題点現在はコロナウイルスの影響もあり、今まで人間とAIが行ってきた動画の審査関係業務において、AIに任される作業量が増加しています。しかしAIによる有害コンテンツ排除には、さまざまな問題点が指摘されています。どのような問題があるのか見ていきましょう。行き過ぎた検閲による排除YouTubeは12月11日に「嫌がらせやネットいじめに関するポリシー」を更新しました。YouTubeパートナープログラム（YPP）のポリシーも強化され、嫌がらせを繰り返すチャンネルはYPPから除外されるようになりました。これにより悪質なユーザーがYouTubeで収益を上げられなくなり、最終的にはチャンネルごと消されることになります。たとえば人間ならユーモアと判断できる内容も、嫌がらせと認定されるというケースも発生しています。この流れを受けて、行き過ぎた検閲を危惧する声も少なくありません。画像の誤判定による削除AIの判定により、適切な内容であるにも関わらず、動画やライブ配信が停止される状況も発生しています。たとえば人間の目では岩や砂漠であると分かる画像も、色加減や輪郭によってAIに裸体であると判断され、センシティブな動画であるとご認定されるケースです。この誤判定により、健全な内容を配信している配信者がアカウント停止の被害を受けるといった報告も寄せられています2019年には、ロボット同士を戦わせる動画が動物虐待と誤判定され、数百本の動画が削除される事態に発展しました。こうした誤判定による削除は、ユーザーから再審査の申し入れが行えるようになっています。この時に消された動画も、現在は復活していますコロナウイルスの影響によるAI作業量の増加2020年、新型コロナウイルスの感染拡大が続く中で、YouTubeはこれまで以上に自動コンテンツキュレーションを活用すると発表しています。一部オフィスでは通常通りの仕事を行うことが難しくなり、人員を減らしていることが報告されました。それに伴ってAIの稼働量が増加し、ガイドラインに違反していない動画でも誤判定を受け、通常よりも多くの動画が削除される可能性が高くなっています。AIによる有害コンテンツ削除における課題本来は問題のない動画が有害と判定され、配信停止されたり一部機能が利用できなくなったりするという事例は、実際に発生しています。日頃からコンテンツを配信しているユーザー、特に収益化を行っているユーチューバーにとっては深刻な問題です。多くのユーザーからは早期解決が求められ、問題が恒常化・長期化すれば深刻なユーザー離れを招いてしまうかもしれません。YouTubeがこのような状態になった原因の一つには、AI検出に対する高い依存が指摘されています。YouTubeに配信されているコンテンツの膨大な量を考えると、すべてのチェックを人の手で行うのは不可能です。そのためAIを活用すること自体は問題ではありません。問題となっているのは、AIの判定結果が適切かどうかといった判断が、正確と言える領域に達していないことにあります。この点はYouTube側も踏まえており、今まではAIの判定後、人間の視点によるチェックが挟まれていました。膨大な動画のチェックをAIが行い、処理できるだけの量を人間がチェックするという仕組みは非常に効率的です。現状、YouTubeのAIシステムだけでは、自動化の準備が完全に整っていません。人間とAI、両方が揃って初めて正確な判断が行える状況です。もちろんAIには学習能力があるので、長い目で見ればAIだけで正確な判断が行える可能性もあります。しかし当面は、AIだけに有害コンテンツ排除を行わせるには、まだまだ課題が山積みであると言えるでしょう。まとめ今回はYouTubeの有害コンテンツ排除にAIが活躍できる領域と、問題点や課題についてお伝えしました。現状、AIだけの判定では誤判定が発生する可能性が高いことを、YouTube側も踏まえています。正確な有害コンテンツ排除には、当面AIと人間の力を組み合わせて対応していく必要があるでしょう。コミュニティガイドラインに違反しておらず、誤って違反警告や削除が行われた場合には、再審査請求を行うことが可能です。誤判定による削除が長く続けば、YouTubeは深刻な人離れを起こす危険性があります。コロナウイルス収束の目途が立たない中で、果たしてYouTubeがどのような対応を取っていくのか、今後も目が離せません。
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Aiトレンド・特集
ディープラーニングの知識試し！G検定は難しい？
みなさんは、Aiやディープラーニングに関する専門資格の「G検定」というものをご存知でしょうか。Aiの普及にともなって、近ごろではさまざまな企業で、G検定をはじめとする専門資格の取得が推奨されるようになっています。有名なところで言えば、パナソニックやKDDIなどの超大手企業では、すでに社員のG検定の受験が必須となっているなど、その知名度は徐々に拡大しつつあるようです。今回は、ディープラーニングにまつわるG検定の全貌について、取得しておくべきメリットや試験対策にオススメなテキストなどを中心に、わかりやすく解説いたします。ディープラーニングの知識を測る検定『G検定』G検定について理解を深めるために、ディープランニングもご紹介しながらG検定に関するポイントを解説していきます。ディープラーニングとはディープラーニングとは、Ai（人工知能）コンピュータによる大量データの分析手法のひとつです。ディープラーニングを利用することで、わざわざ人間が手を加えなくても、対象のデータをそれぞれの種類ごとにカテゴライズしたり、データに内在する特徴や規則性を発見したりすることができます。具体的なデータからコンピュータが自動的に分析や学習を行ってくれるため、既存業務の効率化やワークフローにおける課題解決など、近ごろではさまざまな業界分野でディープラーニングの活用が注目を集めるようになりました。G検定とはG検定とは、日本ディープラーニング協会が主催するディープラーニングに関する検定です。Aiにおけるディープラーニングの基礎的な知識と、その活用方法に関する概略的な内容が特徴と言えるでしょう。日本ディープラーニング協会によると、「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する」と定義されているようです。ディープラーニングを実際の現場に実装するエンジニア的な検定というよりも、よりディープラーニングを活用した課題解決の提案ができる人材を生むためのジェネラリスト的な検定と言えるでしょう。G検定の難易度と合格率日本ディープラーニング協会の発表によると、2020年7月4日に実施した第2回G検定では、過去最高となる12,552名が受験し、そのうち8,656名が合格したということで、合格率は約70%と、比較的高い傾向にあるようです。G検定に合格するための対策合格ラインは非公開とされていますが、合格者の平均学習時間はおおよそ30時間程度とされており、各種公式テキストや問題集なども販売されています。こうした学習教材を使用して勉強することが対策として有効でしょう。。G検定を受けるときに利用したい書籍ここからは、G検定の受験に活用したいオススメのテキスト3選をご紹介いたします。深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキストhttps://www.amazon.co.jp/dp/4798157554/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_g2CuFbQ4DT6MT日本ディープラーニング協会が公式に販売している対策テキストです。重要事項を中心に膨大な試験範囲がしっかりと圧縮されてるため、知識を付けるための読み物としてもおすすめの一冊です。ただ、試験範囲を概略的に網羅していることから出題傾向がずれている場合も多く「公式テキストのみでは合格に不十分」という声も。別の対策本と併用しながら参考書として活用するのが良いでしょう。徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集https://www.amazon.co.jp/dp/4295005665/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_XTUtFbCMZ2BK7スキルアップAI株式会社が出版しているG検定の問題集です。上記の公式テキストと併用して利用することで、より高い学習効果と出題範囲の内容の定着を見込むことができます。あくまでも問題集とされており、予備知識なしにこのテキストから学習を始めてしまうと、途中でつまづいてしまう可能性が非常に高いため、ほかのテキストと併用しながら理解を深めていくのがベストな学習方法です。スッキリわかる ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) テキスト&問題演習https://www.amazon.co.jp/dp/4813288138/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_eTUtFbS12KE3P株式会社クロノスから発売されているG検定のテキスト問題集です。出題範囲のテキストと試験の問題集が一本化されており、出題頻度の高い部分が効率的に学習できるようにまとめられているため、オールインワンで対策することができます。しかし、出題頻度の高い項目に紙面が多く割かれており、過去の出題傾向から大きく外れる場合には十分な対策ができないケースもあります。よりしっかりと内容を理解したいという方は公式テキストなどと併用するのがオススメです。G検定を受けるメリットG検定の取得には、下記のようなメリットが挙げられます。ディープラーニングの基礎知識を網羅的に学習できるG検定の取得には、ディープラーニングに関する幅広い知識とその理解力が求められるため、対策学習を通して基礎的な知識を網羅的に学習することができます。Aiエンジニアなどの技術的な専門職に興味がある場合には、まずはG検定を取得しておくことで、ディープラーニングの概念を基礎から学ぶことができるため、初学者への入門としても最適と言えるでしょう。転職や就職の際のアピールポイントとして活用できるG検定の取得は、転職や就職の際のアピールポイントとしても活用することができます。特に昨今では、あらゆる業界においてAiの導入が本格化しつつあります。G検定を取得していることや、ディープラーニングへの興味関心があることなどは、自らの人材価値を高めるという意味合いでも、役立つものであると言えるでしょう。マーケティングへの活用や新たなビジネスチャンスの発見につながる急速な発展を遂げているディープラーニングの技術は、今後ますます企業活動や事業戦略に大きく関与するでしょう。、そのため、その存在は看過できないものとなりつつあります。ディープラーニングの基礎を修得することで、マーケティング分野への活用や、ビジネスにおける新たな市場開拓にも役立てることができるはぞ。G検定の取得による基礎学習などは、企業の経営者やマーケティング担当者にとっても重要であると言えるでしょう。まとめAiやディープラーニングに関する資格や検定はほかにもさまざまなものが存在しますが、そのなかでもG検定は最も知名度のある検定のひとつであると言えます。現代社会を生き残るためにも、企業におけるAiツールの活用や導入などは必要不可欠となっていくでしょう。これを機会にぜひ一度、G検定をはじめとするAi資格の取得にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
サイバーセキュリティ対策とは？Aiを利用した防御法
Aiのもつ機械学習や深層学習の機能は、昨今さまざまなシーンへの応用と活用が期待されるようになりました。近ごろではサイバーセキュリティの分野において、悪意のあるプログラムや新種のウイルスなどの自動検知技術へ、その能力が役立てられています。今回は、Aiを搭載したサイバーセキュリティソフトや、そのメリットとデメリットについての解説を進めていきたいと思います。サイバーセキュリティ対策とはサイバーセキュリティ対策とは、ネットワークへの不正アクセスや、ウイルスやマルウェアなどの外部からのサイバー攻撃から大切な情報を保護し、被害を最小限に抑えるための一連の試みのことを指します。昨今では、このサイバーセキュリティ対策の分野にAiの技術が活用されるようになり、これまで不可能とされていた、新種のウイルスへのリアルタイムな対処と検知が実現されるようになっています。Ai技術の発展によるサイバー攻撃のリスクAi技術の発展にともなって、近ごろでは、Aiによるサイバー攻撃をAiによるセキュリティシステムが防御するという、いわゆる「いたちごっこ」のような構図が発生しています。特に、従来までは人間にしかできないとされてきた画像認識によるロボットログイン対策が、今ではAiにより簡単に突破可能となっているため、アカウントのログイン画面における画像認識セキュリティの脆弱性などが指摘されるようになりました。また、あえて人間の挙動に似せたAiプログラムの登場や、Aiの学習機能を活用したパスワードの解除システムの登場など、Aiによるネットワーク上のサイバー攻撃のリスクというものは無視できない存在となりつつあります。これまで突破することができなかったセキュリティシステムや暗号化の仕組みなども、今後はAiの学習機能の強化によって突破されてしまう恐れがあるため、従来のようなセキュリティ対策では大切な情報を守りきれない可能性があると言えるでしょう。サイバーセキュリティ対策におけるAiの活用上記でお伝えした通り、Aiによるサイバー攻撃の能力というものは日々すさまじい進化を遂げていますが、Aiを活用したサイバーセキュリティもまた、強力なものとなっていることを忘れてはなりません。Aiによる自動検知まずは、Aiの学習機能の発達によって、悪意のあるウイルスやマルウェアなどを自動的に検知することが可能になりました。従来のようなアンチウイルスソフトでは、過去に悪意があると定義されたマルウェアを特定できる反面、新しい未知のマルウェアを検知することは難しく、新種のウイルス開発と、そのウイルスへの対策という流れを繰り返す状況が続いていました。Aiのもつ深層学習機能を活用することで、そのような未知のウイルスのケースにおいても効果を発揮することができるため、サイバーセキュリティの分野での活躍が期待されています。人手による対処の効率化Aiをセキュリティソフトに組み込むことによって、人手による対処が必要な作業を効率化させることもできます。今まで新種のウイルスなどが登場した際には、人間がセキュリティソフトに対して検知対象を再指定し、ウイルス定義をアップデートさせる必要がありました。しかしAiの学習機能を活用することでリアルタイムなウイルス検知が可能となるため、より即効性の高いセキュリティシステムを実現させることができます。検知システムをすり抜けたイレギュラーなウイルスなどに対しては、従来通り人間の専門家が対応にあたる必要がありますが、人手による対処を効率化できる点も大きなメリットのひとつと言えるでしょう。ASIによる分析の効率化「ASI」とは、「Automated Security Intelligence」の略で、日本語では「自己学習型システム異常検知技術」と訳します。Aiを搭載したセキュリティソフトなどはこのASIに分類することが可能。人間が検知対象をあらかじめ定義、指定しなくても、セキュリティシステムが自ら学習機能を強化していくことで、新種のウイルスにも対応できるようになることが特徴としてあげられます。従来のウイルス対策ソフトでは、未知のウイルスが発生した場合には十分に対処しきれず、セキュリティ対策が後手に回ってしまうといった課題を抱えていましたが、Aiのテクノロジーを活用することで、新種のウイルスに対しても先んじた対策を講じることができます。サイバーセキュリティ対策でのAi活用の課題とリスクはAiによるサイバーセキュリティは一見万能なようにも見えますが、課題やリスクというものも少なからず存在します。誤検知の量が増えてしまう可能性がある機械学習のウイルス検知の仕組みとしては、膨大なデータのなかから少しでも疑わしいファイルを検出していくというものです。そのため、最適化までには大量のデータを学習させるところから始めなければならず、初めのうちは大量の誤検知をもたらす可能性があることは十分に留意しておきましょう。Aiそのものをターゲットにしたサイバー攻撃には対処できないAiはコンピュータやプログラムへの悪意あるウイルスを検知することができる反面、Ai自身をターゲットとするサイバー攻撃の場合には、十分な対処ができない可能性があります。Aiの誤動作を誘発させるプログラムが実行されてしまうと、検知システムそのものの信頼性も揺らいでしまうため、この点もおいても注意が必要と言えるでしょう。まとめクレジットカードの決済情報や企業の持つ顧客データなどの個人情報が外部へ漏洩してしまうと、取り返しのつかない事態へと発展しかねません。Aiの自動検知技術は必ずしも完璧なものではありませんが、ASIなどの先進技術を活用することで、そうした事態へのリスクを最小限に抑えることができるため、Aiによるさらなるセキュリティ強化を期待していきたいところですね。