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  【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。

  2021/02/05Aiチョイス編集部

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  Amazonが開発したAiツール『CodeGuru』とは？

  自動でコードレビューをしてくれるサービス「CodeGuru」が話題になっています。機械学習を利用したAIツールで、アプリケーションの最適化、負荷の原因になっているコード行の特定、ソースコードの品質向上、CPU使用率削減などを行ってくれます。Amazon Web Services（以下AWS）から一般提供が開始されたことで、アプリケーション開発者の間で注目を集めています。コストも時間もかかりがちなコードレビューが自動化できれば、アプリケーション開発がかなり楽になるでしょう。そこで今回は、AWSのAIツール『CodeGuru』について、解説していきたいと思います。コードレビューやコストパフォーマンス向上にお悩みの方は、ぜひ目を通してみてください！ AmazonのAIツール『CodeGuru』とは？米国時間の6月29日、Amazon Web Services（以下AWS）は「CodeGuru」の一般提供を開始しました。CodeGuruとは、コード品質の改善や、バグや問題防止のためのレコメンデーションAIを搭載した開発者向けツールです。機械学習による最適なパフォーマンスや、コストの最適化、コードレビューの自動化サービスを提供してくれるサービスです。コードの問題を検出して修正方法を示す「Amazon CodeGuru Reviewer」と、アプリケーションの性能最適化を支援してくれる「Amazon CodeGuru Profiler」という二つの機能があります。2019年12月、ラスベガスで開催された「AWS re:Invent 2019」において、すでにサービス自体は発表されていました。Amazonにおける数十万の内部プロジェクト、GitHub上の1万以上のオープンソースプロジェクトのコードをベースにして、機械学習を行ったモデルを用いてコード分析が行われます。開発したアプリケーションを、サーバー上で利用するための一連の作業は「デプロイ」と呼ばれています。一般的にデプロイ後のアプリケーション監視に十分な開発者を見つけるのは、非常に困難だとされています。またバグやパフォーマンスの問題が発生しない保証もありません。しかしCodeGuruなら、既存の統合開発環境（IDE）と統合して、人気の高いオープンソースプロジェクト1万以上ののAIアルゴリズムを利用することが可能です。書かれているコードを評価するコンポーネントで、これまで困難でコストがかかるとされていた問題を解決してくれます。CodeGuruの登場により、今後のアプリケーション開発は、かなり楽に行えるようになるでしょう。 AIツール『CodeGuru』にできることCodeGuruには、以下の二つの機能があります。 CodeGuru Reviewer「CodeGuru Reviewer」は、コードレビューの自動化や、コードの問題検出を行ってくれる機能です。コードレビューの自動化においては、AWSが今まで培ってきた技術力や機械学習を用いて、コードレビューを行ってくれます。主に以下のような、本番での問題につながる可能性が高い問題点にフラグを立ててくれるでしょう。・ベストプラクティスからの逸脱を検出・ページネーションの欠落を検出・バッチ処理でのエラー処理　などソースコードのプルリクエストを自動的に分析することで、重要な問題を発見。コードの欠陥を解決する推奨事項も提示してくれます。たとえば以下のような事柄の発見や、解決方法を提案してくれるでしょう。・スレッドセーフの問題・サニタイズされていない入力・資格情報など機密データの不適切な処理・リソースリークのチェック　などまたコード内のAWS APIとSDKの使用状況についてコードレビューし、最新のAWSの機能を利用しているかも判断してくれます。これにより、ベストプラクティスを常に最新の状態に保つことが可能となるでしょう。CodeGuru Reviewerがサポートする言語は、2020年7月時点でJavaのみとなっています。CodeGuru Profiler「CodeGuru Profiler」では、オブジェクトの過剰な再現、非効率なライブラリの使用、過剰なロギングといった問題における推奨事項を提供してくれる機能です。本番環境で実行しているアプリケーションの、さまざまな節約可能な部分を発見できるようになります。アプリケーションのCPU使用率と遅延特性を分析して、もっとも実行コストがかかっているコードの行を検出してくれます。またアプリケーションのパフォーマンス問題も自動的に識別。CPU仕様率、計算コスト削減、性能改善の方法なども提示してくれるでしょう。 これらの分析結果はグラフとして可視化されるので、ユーザーはどの点を改善すべきか簡単に把握できます。推奨事項の中には、非効率なコードを実行し続けることによるコストの見積もりも含まれています。2020年7月時点でのサポートは、Javaおよびその他のJVM言語となっています。 『CodeGuru』のメリット「CodeGuru」を使用するメリットについて見ていきましょう。コストがかかりすぎている部分を発見できるコードとアプリケーションが効率的であればあるほど、実行コストは減少していきます。CodeGuruを使用すれば、アプリケーションの節約可能な部分が簡単に発見できるようになります。パフォーマンスの問題、修正方法、推奨事項、非効率なコード実行にかかるコストの見積もりを提供してくれます。また修正に優先順位をつけることも可能なので、非常に便利だと言えるでしょう。パフォーマンスの最適化が可能AWS Lambda、Amazon EC2、Amazon ECS、AWS Fargate、AWS Elastic Beanstalk、オンプレミスで実行するあらゆるアプリケーションプロファイラーエージェントをJVMに添付EC2、コンテナ、オンプレミスアプリケーションLambdaをインスタンス化する場合には、1行の変更でLambdaコード内にエージェントが添付されます。コードの問題を本番稼働前に発見できるCodeGuruは、AWSが何十年に渡り蓄積した知識と技術に基づいたトレーニングが実行されています。コードレビューの場合、GitHub、GitHub Enterprise、Bitbucket Cloud、AWS CodeCommitなどにコードをコミット。Amazon CodeGuru Reviewerが既存のコードベースを分析して発見しにくいバグ、重大なコードの問題などを高い精度で識別してくれるでしょう。それらの問題を修正する方法も提供し、連続するコードレビューのベースラインを作成してくれます。異常の早期検出と通知が可能Amazon CodeGuru Profilerは、パフォーマンスの異常を自動的に検出してくれます。異常が検出された場合、10分以内に指定先へと通知が送信されます。早期検出と通知により、本番環境で問題が深刻化する前に防止できるでしょう。ユーザーへ影響を与える前に、修正するための十分な時間が得られます。 『CodeGuru』のデメリット「CodeGuru」を使用する上での問題点についても紹介させていただきます。プロファイルできるアプリケーションの種類が限られている2020年7月現在、プロファイルできるアプリケーションの種類は限定されています。Amazon CodeGuru Profilerは以下のアプリケーションで動作するので、留意しておいてください。・Amazon EC2、Amazon ECS、Amazon EKSで実行されるコンテナー化されたアプリケーション・AWS Fargateで実行されるサーバーレスアプリケーションでホストされるアプリケーション対応リージョンが限定されている2020年7月現在、AWS コンソールで表示が確認できたのは以下のリージョンです。・アジアパシフィック (シドニー)・欧州 (アイルランド)・米国西部 (オレゴン)・米国東部 (バージニア北部)・米国東部 (オハイオ)このように現時点では国外リージョンとなっていますが、AWSコンソールからは利用できるようになっています。 まとめ今回はAWSが提供開始したAIツール「CodeGuru」について解説しました。CodeGuruはコードレビューの自動化や、コードの問題検出、実行コストの削減などを行ってくれます。今まで困難とされていたことがお手軽に行えるようになるので、今回の一般提供開始は非常に注目を集めています。Amazonによると社内では8万件のアプリケーションの最適化に利用され、数千万ドルの節約につながったとされています。現在は国外リージョンとなっていますが、今後の動向からは目が離せません。新たな情報が発信され次第、本サイトでも情報を提供していきたいと思います。

  2020/07/29Aiチョイス編集部

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  おうち時間を楽しくするAiスマートスピーカー5選！

  現在世界中が新型コロナウイルスの感染予防対策のために、政府から外出自粛を要請されるなど、自宅から出られない生活を送っています。お子様のいらっしゃるご自宅であれば、勉強もしつつ、暇になりすぎないように親御さん方は注意をしていきたいところでしょう。そこで、今回はおうち時間を楽しくする、Aiスマートスピーカーを5点ご紹介いたします。AiスマートスピーカーとはそもそもAiスマートスピーカーとは、対話型の音声操作に応じたAiアシスタントが利用可能なスピーカーでAiスピーカーとも呼ばれます。現在多くの人がインターネットを介して音楽鑑賞や調べもの、買い物といったサービスを利用しておりますが、Aiスマートスピーカーでは、そうしたサービスをPCやスマホなどを介することなく、『音声』のみで操作できるというものです。特に近年では、スマホにも搭載されており、ちょっとした操作や調べものに対して画面をタッチしたりキーボードをたたいたりするよりも早く手軽に操作を行えるというメリットがあります。iPhoneに搭載されている『Siri』などもその一つとしてあげられるでしょう。AiスマートスピーカーでできることAiスマートスピーカーは主にこちらから話しかけることで様々なアクションを実行できます。可能なアクションは、検索エンジンを用いた調べ物、ニュースの読み上げ、音楽や動画の再生、家電の操作、ちょっとした雑談まで、様々なことに対応することが可能です。ここからはAiスマートスピーカーでできることを詳しく見ていきましょう。・ニュースや音楽を聴くAiスマートスピーカーに向かって、「ニュースを読んで」とお願いすれば、その日のニュースを読み上げることができます。また、「クラシック音楽を流して」と言えば、音楽配信サービスから適したプレイリストを探してきて再生してくれ、中にはインターネットラジオに対応するスピーカーもあります。・家電を操作するスマートスピーカーと連動した家電を操作することも可能です。例えば、「電気をけして」「エアコンを〇℃でつけて」などで、電源のオンオフなど、音声で家電に命令をすることができます。・メモなどを入力する「牛乳をショッピングリストに追加」などとお願いすれば、クラウド上の買い物リストに項目を追加することができます。買わなければいけないもの、やらなければいけないことなどを思いついたら、忘れないうちにすぐにスマートスピーカーにお願いして追加しておくことができます。・調べものをするまた、Aiスマートスピーカーにむかって「今日の天気は？」と聞くと、Aiスマートスピーカーは『今日の○○市の天気は▼▼です』というように、応答してくれます。多くのスマートスピーカーが検索エンジンと連動しているので、お子様の調べものなども、スマホを使わずに簡単に行うことができます。おうち時間を楽しくするAiスマートスピーカーこのように、Aiスマートスピーカーは、まるで人間と話しているかのように、応答してくれます。ですので、例えばお子様が自宅で勉強をしているときに、お母さんは料理の支度で手が離せないといったときに、お子様はスマートスピーカーを使って調べものをしたり、音楽を聴いて遊んだりすることができるのです。ここからは、人気のスマートスピーカーを5点、紹介していきます。・Google Home Miniまずは、『OK、グーグル！』でおなじみのGoogle Home Miniです。検索エンジン、グーグルに連動しているのはもちろんのこと、Chromecastと連携すれば、音声コマンドを使って番組や映画をテレビにストリーミングすることもできます。値段は6600円程度。お家時間を有意義にしてくれるアイテムです。・SONY　ＬＦ－Ｓ５０ＧＬＣSONYが提供するスマートスピーカーです。スマートスピーカー自体に時刻が表示されているおしゃれなディスプレイに、お部屋の雰囲気を壊したくないというかたにも安心できそうです。また、こちらもグーグルと連動しており、『OK、グーグル！』と声をかけて操作を行うことができます。さらにはSONYならではの３６０°サウンドで高音質のサウンドで音楽を聴くこともできます。音楽をかけながら家事をしたいという方も、携帯で流したり、イヤホンをしたりするよりも開放的で良いかもしれませんね。・Amazon EchoAmazonが開発したスマートスピーカーで、最初のモデルは2014年11月に発売されました。スマートスピーカーが続々と登場する現在の状況の引き金となった存在です。AmazonによるAiアシスタント、「Alexa」に対応し、人間の音声を認識します。また、Echoで使用可能なAmazon独自のサービスとして、音楽ストリーミングサービス「Amazon Music Unlimited」も利用することができ、Echoユーザーなら月額380円で利用できます。・LINE Clova WAVEメッセージングアプリでおなじみのLINEが開発したAi「Clova」に対応するスマートスピーカーです。「天気予報」や「占い」のほか、LINEでメッセージを送ったり、送られてきたメッセージを読み上げることも可能です。同社の定額音楽配信サービス「LINE MUSIC」とも連携しているため、LINEMUSICの音楽をスピーカーで聞くことができます。更に他のスマートスピーカーにはない特徴として、赤外線機能が挙げられます。赤外線リモコンに対応したテレビやエアコンなどを音声で操作することができます。バッテリーを内蔵しているので、家の中である程度自由に動かして使うことも可能です。・ClazioClazioはタッチパネルを搭載したスマートスピーカ―です。AlexaとOK GoogleなどのAIアシストにも対応し、BluetoothやWiFi機能付きの高品質スピーカーであり、音声コントロールとタッチパネル技術にって快適なエンターテインメント環境を手に入れることができます。タッチパネル式のため、充電の持ちがよくなさそうなイメージもありますが、1回のフルチャージで6時間の音楽再生/2.5時間のビデオ再生が可能であり、もちろん充電しながらの使用もできます。まとめいかがでしたでしょうか。今回は、おうち時間を快適にするAiスマートスピーカーについて解説いたしました。コロナウイルスの影響による外出自粛で、自宅でできることなどを探している方も多いでしょう。Aiスマートスピーカーを使って、楽しく過ごしながら、このコロナウイルスとの闘いを乗り越えてい行きたいところです。Aiチョイスでは最新のAi技術にかんするコラムを随時更新しています。ご自宅での暇つぶし、知識集めにぜひご利用ください。

  2020/04/23Aiチョイス編集部

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  Aiを搭載したドローンが物流を変える！再配達問題も過去のもの？

  近年、インターネットショッピング市場が急速に拡大していることもあり、分譲マンションなどにおける宅配ボックスの設備は当たり前のものとなってきました。いわゆるこうした設備は宅配において『再配達問題』を軽減させるものとされていますが、『再配達問題』解消に向けて進化して生きているのは宅配ボックスに限りません。そもそもの配達行程にAiドローンを活用するという新たな試みが広がってきています。Aiドローンが宅配に利活用されることによってどのようなメリットがあるのでしょうか。今回は、AiシステムやAiドローンを活用した宅配の事例と、逆にAiドローンを活用したことで起こりうるリスクはどのようなことがあるのかということを解説していきたいと思います。アマゾンが宅配ドローンを発表2019年6月5日、アマゾンがラスベガスで開催されたイベントにおいて宅配用ドローン『プライム・エアー』についての説明を行いました。この『プライム・エアー』こそがAiを搭載した自動飛行のできるドローン配送になります。ここでは、アマゾンが発表したAiドローン配送について詳しく見ていきましょう。そもそもドローン配送とは何かそもそもドローン配送とは、ドローンの機体に専用のボックスを装着するなどして空路で輸送を行うサービスのことです。離島や山間部、海岸線が入り組んだ場所など陸路での輸送が困難な場所でも活用ができることから、通常の宅配に限らず災害時などの緊急時への利活用も期待されています。Ai搭載で自動飛行が可能にアマゾンの発表によると、この宅配ドローンの最長飛行距離は24km、2.3kgまでの重量を運ぶことができ、24kmの範囲内でアマゾンプライムの会員であれば30分いないに荷物を配達してくれるのだといいます。Aiを備えているため、搭載されたセンサーによって安全性を考慮すると同時に、着陸前に着陸場所付近に人や動物などの障害物がないかどうかも判断することができます。また、Aiの発達によって自律飛行する能力もありますので、離陸から配送、倉庫などへの帰還を自動化することが可能です。現状は法律の規制などにより完全自動での配送が行える場所は限られていますが、Aiドローンが普及し、将来的に規制緩和が行われればドローンによる自動配送が可能になり、物流における人手不足の解消が期待できるでしょう。東京の物流でもAiを活用した宅配が試験的に導入物流へのAi導入は、Aiの研究が盛んなアメリカや中国をはじめとしたAi先進国が主であると認識されがちですが、実は東京都の一部でもAiが試験的に導入されています。再配達率20％→3％実現文具品や日用品のネット通販会社アスクルは、AiドローンではありませんがAiを活用した宅配を行うことで、商品を受け取る人の不在による再配達ロスを減らすことに成功しました。前述のように、このサービスが導入されているのは東京都内など一部地域に限られますが、一般的な運送会社の不在率は20％なので、Aiシステムを活用したアスクルの運送ドライバーが商品を顧客に届けた際の不在率3%というのは非常に脅威的な数字であることがわかります。方法としては、アスクルのアプリで顧客に荷物到着時間を指定させ、プッシュ機能で宅配する前日の夜に到着時刻を顧客に伝えるということです。更に、荷物が到着する10分前にもプッシュ通知をします。また、お客側はアプリを通してトラックの現在地を知ることも可能です。あらゆる情報を加味した配達時間の通達この、到着時間の通知のどこにAiが活用されているかというと、トラックの状況、倉庫の状況、刻一刻と変化する道路の状況といったたくさんの情報を加味して、Aiが到着時間を分析し、顧客に伝えることができるという点です。これら無数の要素を人間が判断し最適化することはどうしても難しいですが、Aiであれば膨大なデータを瞬時に認知することが可能ですので、最も効率の良い流れを考えてもらい、お客にも現在状況を通知することができます。こうして最終的に、不在率を大幅に下げることに成功したのです。物流にAiドローンを導入するのはリスクがある？と、このように物流にAi技術を活用することは、再配達問題はもとより、宅配業者の人手不足解消にも一役買うこととなりそうです。とはいえ、AiシステムやAiドローンを物流、宅配業界に導入するのはメリットだけではありません。考えられるリスクとしては重量のある物体が空を飛行する以上、墜落のリスクを完全にゼロにすることが現状の時点でできないという点です。Aiを搭載することで障害物回避などの技術は急速に進化しつつありますが、落雷や電波のジャミング、悪意を持った射撃や投石などの攻撃までも想定した場合はドローンが落下してしまう可能性があります。そうして荷物が落下した際、人や家財にダメージを負わせる場合があることがドローン配送最大のリスクです。また、ドローンはAiやモーターなどの電子機器を搭載していますので、浸水してしまうと動作が止まってしまうため、雨にきわめて弱い機械です。こうした雨天時の対策などもAiドローンによる宅配の課題といえるでしょう。Aiドローンの活用は非常時や過疎地への対応も可能にするそうはいっても、Aiドローンをはじめとした宅配は、前述の通り山岳部や衛島への宅配も可能にしますので、非常時や過疎地への対応も可能にすると期待されています。再配達問題もそうですが、別の部分にも好影響を与えることから、今後のさらなる進化が予想されると言えそうです。まとめ現在の宅配業界では『再配達問題』が大きな課題としてあげられています。こうした問題の解決策が様々なシステムや技術を活用することで為されているわけですが、Aiドローンは宅配時間を顧客に伝えることができたり、自動走行ができることから、活用が一般化されれば『再配達問題』も過去のものになる日が来るかもしれません。ドローン配送には考えられるリスクが何点かあるとはいえ、墜落の対策や安全性のための対策が固まれば実現化も近いはずです。

  2020/03/17Aiチョイス編集部

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  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。

  2020/02/10Aiチョイス編集部