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  Aiによるメリットとデメリットはいったい何？Ai超入門編！

  最近はよくAI（人工知能）技術の進歩に伴い、ニュースなどでAIに関するニュースを聞く機会が増えました。ビジネスやエンターテイメント分野にAIを導入するケースが増えています。日本は少子高齢化に伴う労働人口不足の減少により、2030年には約900万人の労働者が不足すると言われています。AIは労働人口不足を補い、業務効率化や生産性向上にも貢献できる技術として、注目を集めています。その一方で、AIに仕事を奪われるのではないかというような不安も指摘されているようですね。そこで今回は、AIに関する基本的な情報や、メリットやデメリットをお伝えしたいと思います。 AIとは？AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本では「人工知能」とも訳されています。一言でAI（人工知能）といっても、その定義や捉え方は人によって異なります。専門家の間でもAIの定義は曖昧で、明確には定められていません。あえて言うのであれば、AIとは人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、または人間が知的と感じる情報処理・技術といった広い概念で理解されています。現在AIは以下のようなタイプに分類されています。特化型AI一つのことに特化したAIで、限定された課題に特化して自動的に学習・処理を行います。現在のAI関連の研究の大半は、この特化型AIの研究となっています。多くの人がAIと聞いて思い浮かべるのが、この特化型AIではないでしょうか。ビジネス領域で広く活用されており、主に以下のような事柄が行えます。・画像認識・音声認識・自動運転技術・自然言語処理・囲碁・将棋AI汎用型AI汎用型AIはあらゆる多くの課題に対して処理可能なAIで、「AGI（Artificial General Intelligence）」と略されることもあります。特化型AIは一つのタスクに特化する代わりに、それ以外のタスクを行えません。しかし汎用型AIは、まるで人間と同じように複数の課題に対して取り組むことが可能です。与えられた情報を元に水から思考し、応用できるAIです。現時点では汎用型AIの実現方法は明らかになっていませんが、完成した時にはシンギュラリティが起きるとも言われています。またアメリカの哲学者ジョン・サールは、強いAIと弱いAIという分類も提唱しました。強いAI人間のような自意識と思考力を備え、認知能力を必要とする作業も実行できるAI。正しい入力と出力機能を持ち、適切なプログラムにより、あらゆる問題を本当の意味で理解することが可能です。弱いAI意識・思考を持たないAI。特化型AIと同様に、人間の知性の一部のみを代替して特定のタスクのみを処理します。特定のタスクに適したAIで、現在開発されているAI技術はこちらの弱いAIに分類されます。AIのメリットAIは実際にどのような活躍をしていて、どんな期待やメリットがあるのか見ていきましょう。業務効率化一つ目のメリットは、業務効率化です。AIはビジネスにおける、あらゆる単純作業を人間の代わりに実行できます。日常的に発生するルーティーン作業をAIに任せることで、業務効率化が実現できるでしょう。たとえば医療現場では、CT・MRI画像などからAIが病状を診断することも期待されています。また教育現場では、テストの採点の自動化などにAIが役立つと言われています。細かい手間のかかる作業が減ることで業務効率化が図れると同時に、働き方改革も期待できるでしょう。労働不足の解消二つ目のメリットは、労働人口不足の解消です。少子高齢化が進む日本では、年々労働人口が減少しています。外国人労働者の受け入れなどで対応していますが、AIの活躍による課題解決も期待されているのをご存じでしょうか。一部のコンビニでは店舗の無人化が進められており、今後はさらに増えていくと予想されています。また過酷な労働環境にある工事現場などにおいても、危険な業務をAIに任せることで人間へのリスクを軽減できるでしょう。データの収集・分析・予測三つ目のメリットは膨大なデータの収集・分析・予測にあります。AIはデータ収集や分析に長けています。遥かに人間を上回るAIの能力により、経営やマーケティングに活用できるでしょう。市場調査や顧客のニーズを正確に把握したい時に、有効活用できます。顧客満足度をアップさせやすいので、ブランド力向上にも繋がるでしょう。生産性の向上四つ目のメリットは、生産性の向上です。人間が作業を行う場合、質を一定に保つことは簡単ではありません。個人ごとの経験やスキルにより、作業内容に差が開いてしまうことも多いからです。またその日の体調に業務内容が影響されるケースもあるでしょう。AIなら日々の体調やモチベーションに業務内容が影響されることがありません。常に100％に近い正確性を持ち、一定の業務を遂行できます。ミスによるタイムロスも大幅にカットできるでしょう。生活の質向上五つ目のメリットは、生活の利便性が向上するという点です。現在AIは、iPhoneのSiriや変換予測などに使用されており、私たちも日常的に触れています。またamazonやYouTubeといったサービスにおいても活用が進み、おすすめ商品やおすすめ動画の提示などに役立てられています。AIを有効活用することによって、今まで以上に利便性が高まり、生活の質が向上していくでしょう。AIのデメリットAIには多くのメリットがありますが、以下のようなデメリットも懸念されています。 責任の所在が不明一つ目のデメリットは、責任の所在が分かりにくいという点です。たとえばAIの自動運転による自動車事故が発生した場合、責任はどこにあるのでしょうか。車に乗っていた人なのか、あるいは車を製造した会社や工場なのか、責任の所在が現時点の法律では正式に定められていません。今後明確な線引きが行われない限りは、AIを導入するリスクとして考えておきましょう。思考プロセスが不明確二つ目のデメリットは、AIの思考プロセスが見えにくいといった「ブラックボックス問題」です。人間が業務を遂行したりアイディアを出したりする場合には、同時に思考プロセスを確認することが可能です。しかしAIの場合は、どんな思考で最終的な行動・結論に至ったかというプロセスが明確ではありません。たとえば2016年には、AIが囲碁のプロ棋士に勝利したというニュースが有名になりましたが、AIの思考プロセスは分からないままでした。思考がブラックボックス化しやすいというのは、AIのデメリットと言えるでしょう。情報漏洩リスク三つ目のデメリットは情報漏洩のリスクです。AIを活用する場合には、ネットワークを利用して機密情報を取り扱うことになるでしょう。非常に便利な反面、外部からのハッキングや情報漏洩リスクを伴っています。情報漏洩を防ぐ為にもセキュリティの強化や、専門知識を持ったAI人材の常在といった対応が求められます。リスクマネジメントの問題四つ目のデメリットは、リスクマネジメントの問題です。万が一AIの管理にトラブルが発生した場合には、AIが関わっていたすべての業務が停止するリスクを伴っています。AIに多くの業務を担わせていた場合には、最悪会社そのものが昨日しなくなる可能性も考えられるでしょう。このような事態を防ぐ為にも、万が一AIにトラブルが発生した場合の対処法について、導入前から明確にしておいてください。AIを利用するために必要なことビジネスにおいてAIを利用する為に必要なプロセスは、主に以下の通りです。①課題を把握してAIプロジェクトを企画する②プロジェクトの要件を決定する③データ収集、精査④モデルを構築、検証、実証実験を行う⑤本格的な開発をスタートする⑥完成したAIをシステムに組み込む2019年8月には、東京丸の内で日本経済新聞社が主催するイベント「Data Science Fes 2019」が開催されました。このイベントで行われた調査結果によると、47%のAIプロジェクトが「④段階」に当たる実証実験に進んでいないと判明しました。また約四割の企業では、AI導入において課題が不明であり、それが失敗の原因になっているとも明らかになっています。AI導入を成功させる為には、企画の段階から課題を明確にして検討を行い、次のフェースに移行していく必要があります。「今はAIが流行しているから」「なんとなくメリットがありそうだから」というような曖昧な理由でAI導入を進めると、結果的に失敗するリスクが高いと言えるでしょう。AI人材不足の懸念AIの需要が高まる反面で、AI人材不足が懸念されています。経済産業省の発表によると、2020年で4.4万人、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足すると予測されています。優れたAI人材は外部からの採用も大切ですが、社内におけるAI人材育成の重要性も今後はさらに高まっていくでしょう。主だったAI人材は、以下のようなカテゴリに分類されます。AIを進歩させる人材こちらはAI研究者などが該当します。最先端のAI技術を研究して開発することが主な役割です。AIを具現化する人材こちらはAIエンジニアやデータサイエンティストが該当します。数理学と統計学に長け、AIモデルを開発することがデータサイエンティストの役割です。一方AIエンジニアは、開発したAIを現場環境に合わせて実装する役割を担います。AIを活用する人材こちらはAIコンサルタントやプランナーが該当します。AIの知見を持ち、課題整理や現場と開発側を繋ぐのがAIコンサルタントの役割です。プランナーはAIエンジニアやプロジェクトメンバーと打ち合わせをして、課題に対するAIによる解決策を導き出します。まとめ今回はAIの基礎知識や、メリット・デメリットについてお伝えしました。すでにAIはさまざまな業界、分野で活躍しています。今後はさらに研究が進むと予想され、IoT技術の普及に伴って幅広く利用されていくでしょう。AIを導入することで業務効率化、生産性向上、労働人口不足の解消、生活の質向上といったメリットが期待されています。一方でリスクマネジメントの問題や、明確な線引きがないだけにトラブル発生時の対応などが懸念されています。またAIをビジネス現場に導入する際には、課題を明確にした上で対応できる人材を育成する必要もあります。まだまだ課題もありますが、AIが発達していくことで、世の中はどんどん便利になっていくでしょう。今回紹介したポイントを踏まえて、AIの導入・利用を進めてみてはいかがでしょうか。

  2020/10/23Aiチョイス編集部

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  高解像度化できるAiシステムでできる、過去の動画を活用したビジネスアイディア

  動画って、何度も見たくなるものだったり過去に見つけた動画をもう一度見たいと思うことがよくありますよね。現代ではYouTubeやライブ型動画配信が主流となっていますが、その動画を再検索・再試聴するのに時期やタイミングも必要ですし、削除されている可能性もあります。今回注目したいのが、過去の動画を再活用して収益を得るという、新しいビジネスアイデアの誕生についてです。さらに過去の動画でどんなに画質が悪くても、Aiのシステムにより高解像度化が可能になりました。今回は、その新しくて画期的なビジネスに焦点を当ててお話していきたいと思います。実はYouTubeで収益化が可能な話　YouTubeと言えば現代を象徴するような存在で、子どもから大人まで誰もが様々なジャンルで楽しむことができるものです。現代の子どもたちに将来の夢を聞くと「YouTuberになりたい」と答える子も多々いるのだとか。そんな絶大な人気を誇るYouTubeですが、実はYouTubeで動画をアップすることにより収益化が可能になることを皆さんはご存知でしたか？ただ動画を挙げるという趣味範囲の方はもちろん、再生回数を増やしていくことでその中身を収益としていくという、新たな職種が誕生したとも言えます。YouTube収益化の仕組み　まず、YouTubeには”パートナープログラム（YPP）”というものが存在します。これは、YouTubeクリエイターの質を高めるためのシステムとも言えます。パートナープログラムに登録することによって、以下のようなメリットがあります。①クリエイターサポートチームの利用が可能になる　例えば、動画をアップする際に何か問題や不具合が起きたとします。一般的にはこの時点で問題解決を待つしかないのかもしれませんが、クリエイターサポートチームを利用するとその問題をすぐフィードバックし素早い対応でトラブルを解決してもらえます。②コピーライトマッチツールを利用できる　YouTuberが大多数存在する中で、自分のアップした動画を真似したりまたはそのまま使われて他の人がアップしてしまうこともあるようです。そのような問題を改善するために、パートナープログラムに登録している方にはコピーライトをつけてオリジナル作品に仕上げることができます。③最大のポイント、収益機能の利用　パートナープログラムに登録かつ参加を認められることにより、このシステムは利用可能になります。広告収益はもちろんグッズ販売などから、YouTubeのサポートを受け収益化していくという形になります。YouTubeでなぜ収益が発生するのか　言ってみれば、ただ動画をアップして視聴者がいるという状況だけでなぜ収益が発生するのでしょうか？その中身は、再生回数とフォロワー数（チャンネル登録者数）が鍵を握っています。条件としては、再生回数は最低10万回です。この回数は多く見えると思いますが、実はこれだけの再生回数でも5,000円程度にしかならないのです。さらに、チャンネル登録者数としては1000人以上という条件から余程のパフォーマンスが求められます。このことから、動画の再生回数がいかに重要なのかがわかりますよね。繰り返しの動画再生を狙った、新しいビジネスの誕生　上記したように、動画の再生回数が収益アップの鍵を握っています。ということは、過去の動画も広告や宣伝を活用して視聴者を増やし、再生回数を挙げていくことが近道と言えます。しかし、ただ単に過去の動画を繰り返すだけではあまり意味がありません。内容やコンテンツのリメイクこそは必要がないにしろ、その画質つまり解像度を高くしてより見やすい動画に作り変えることが必要かと思います。質の高い動画こそが、見ている側の楽しみを増加させるとも言えますよね。YouTubeなどの動画コンテンツを他のプラットフォームで繰り返す　様々な動画配信サイトで視聴されてきた動画を、他（Amazon primeやHuluなど）で繰り返し流すことで収益化されるという新しいビジネスは、新たにコンテンツを練り直して作る動画よりも遥かに収益率が高くなるということです。この場合のメリットとして、製作費の軽減があります。動画コンテンツを一から作り出すとなると、意外と費用がかかるのですよね。しかし、この”過去動画の繰り返し再生”を活用すれば、コンテンツ製作費はあまりかかることなくさらに再生回数も獲得することが可能なので、低コストな高パフォーマンスが実現するわけです。過去動画にはもちろん注意も必要になる　過去にアップされていた動画には、注意しなければならない点も存在します。それが、動画の”質”です。その動画のアップ方法や制作に使用したデバイスなど、考慮すべき点がかなりあります。また、何年も前の動画なら画質が悪くて当然です。音声やボリュームなどは改善策があるとしても、一度アップした動画の画質をきれいに直すことが必要となってきます。これは無理難題なのでしょうか。そんなことはないのです。現代にはAi技術を使って簡単に高解像度化することが可能なシステムが存在するのです。Aiの高解像度化システムとは　例えば、従来の低解像度の動画を高解像度に変更しようとすると、変換にかかる時間だけでなく費用もそれなりに高くつくことになります。ましてや、現代の4Kや8Kなどの高解像度にしようとするとその道のりは果てしないとも言えます。しかし、これを容易に高解像度化してしまうAi技術ができました。Aiのディープラーニング能力を駆使して、動画編集も思いのままになりました。Aiの高解像度化システムの特徴　Aiの基本はディープラーニングつまり学習機能です。この機能を十分に活用し、その動画の一コマ一コマを引き伸ばし、高品質な状態へと変換していくのです。これは、従来でいうとアップコンバート技術というものが近いのですが、その時点ではノイズを引き起こすこともあり難しい課題でした。しかし、Aiの学習機能によってその動画の低画質と高画質の部分を学習することで、動画全体の高解像度化を実現することが可能になりました。高解像度化するAiシステムの形態は様々にある　Aiで高解像度化するためのシステムと聞くと、かなり高価な機器をイメージする方も多いかと思います。しかし、高価なものではなく誰もが簡単に動画の変換をできることを前提で、そのシステムの形態は様々に存在しています。フリーソフトからウェブサイト、そしてアプリなど現代人なら使い慣れているもので簡単に高解像度の動画を編集することが可能なのです。過去動画を活用したビジネスアイデア　過去の動画を活用するにあたり、その方法やアイデアは多数に広がっています。そのアイデアをビジネスに活かすことによって、宣伝や広告としてはもちろんそのビジネスにおける人気度も図ることができます。ここでは、過去動画を高解像度化して活用するビジネスアイデアをご紹介していきたいと思います。企業の今と昔の比較動画　どんな企業でも創立当初が存在しますが、その当時の映像を現在動画サイトにアップするとなると動画の質の問題が発生してきます。そこで、Aiの高解像度化システムを使用することで当時の再現が可能になり、その企業の良さがよりわかりやすくなるのですリメイクされた昔のアニメなど　古いものを好む世代へと変化しつつある現代人ですが、それはテレビドラマやアニメにも影響します。昔流れていたテレビの映像が仮に今リメイク版として放送されていても、当時のものは大変貴重です。この懐かしい映像を元に、どんな世代も楽しめる総集編動画はどうでしょうか。人気YouTuberのアップ初期集　今でこそ人気を誇るYouTuberも出だしは皆同じです。そんな初々しいYouTuberの初期にアップされたものなどをまとめた動画は、人気動画になるかと思います。また、振り返り動画のように『面白い』『なごむ』『感動』などと分けてみるのもありですね。　過去に再生された動画を総集編やクリップのように編集することで、その面白さは倍増します。さらにその動画をビジネスに活用できれば、収益効果は抜群とも言えます。例えば、人気YouTuberの人気度が高かった動画の総集編や、過去に放映されていた映画やアニメのクリップ動画、人気アーティストのプレイリスト動画など、その集め方は無限に存在します。それらを高解像度化して質の良い動画としてアップすれば、収益を得ることもひとつの手法です。動画広告ビジネスも必要なもの　視聴者からすると、動画と動画の間に挟まる広告は少し不要と重いがちですが、これからの動画広告は変わってきます。それは、面白さを追求した動画になるからです。例えば、長編（3分から5分程度）の動画広告なら視聴者もちょっとした動画を見ているような感覚になり、その世界に引き込まれることが期待できます。医療機関における症例映像の公開も　難病と闘う方やその家族にとって、同じ病気の症例は本当に必要な情報です。そのため、医療機関から症例映像が発信されると治療に対する知識はもちろん、闘病への意欲も増すものです。難病でなくても身近な病気の症例がアップされれば、私たちも対処法がわかり安心しますよね。交通安全の強化における過去の画像も活用　子どもだけでなく大人にも見て欲しいのが、交通安全の実態です。事故だけでなく当たり前となっているルールなどの再確認のためにも、過去の画像をAiで高解像度化し、よりはっきりと見てもらうことで交通安全への意識は高まるはずです。まとめ　今回は、過去動画をキーワードにしてお話をしました。いかがでしたか？面白いそして楽しい動画は何度見ても飽きないので、つい繰り返し視聴したくなりますよね。そこに着目した新しい動画ビジネスも、今後普及していくことに期待ができます。皆さんも、この機会に高解像度化し注目してみてはどうでしょうか。

  2020/10/13Aiチョイス編集部

• 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。

  2020/10/05Aiチョイス編集部

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  世界初！教師データなしのAi技術『DeepTwin』とは

  近年ではあらゆるビジネス業界において、AI解析の需要が高まっています。通常のAI解析では、大量の教師データが必要とされています。しかし教師データの作成には多大なコストが発生するので、最近では教師データAIの需要が高まっているのをご存じでしょうか。富士通研究所では、2020年7月に教師データなしでも高次元データの特徴を獲得できるAI「DeepTwin（ディープツイン）」を開発しました。このAI技術は、世界初の技術として注目されています。そこで今回の記事では、「DeepTwin」についてご紹介していきたいと思います。AIの種類AIの「教師データ」とは、いわゆる学習データのことを指します。まずは教師データありのAIと、教師データなしのAIの違いについて簡単に確認してみましょう。教師ありAI事前に与えられたデータからパターンなどを認識し、予測や分析を行う機械学習が「教師ありAI」と呼ばれます。教師ありAIには原則として、正解となる「教師データ（学習データ）」が欠かせません。複数の異なる方法で教師データを使用し、何度も繰り返すことで予測を微調整して正解率を高めていきます。教師データにはインプット情報および、ターゲットと呼ばれるラベルつきの正解が含まれています。これによりAIは、正確な予測が行うことが可能となるのです。教師ありAIで高い精度の予測を行う場合には、相当量の教師データがないと上手くいきません。データが多くなればなるほど、予測や分析の信頼性が高まるでしょう。教師データを作成するには、必要なデータを収集してタグ付けする流れとなります。一見単純作業のようにも思われますが、この作業こそがAI開発における最大の難関と言われているのをご存じでしょうか。AI開発期間の大部分は、教師データの作成に費やされています。膨大な情報量が必要なので、一から教師データを作成するとなると、かなりのリソースを割かなければなりません。こうした事情から、人件費や資金の問題が発生し、AI開発自体が中止になってしまうケースも見受けられます。大企業など自社リソースが十分な場合を除き、教師データの作成には、外部リソースを上手く取り入れることが重要だと言えるでしょう。教師なしAI教師ありAIは人間が「正解」となる情報を用意して、AIが学習する仕組みになっています。しかし教師なしAIの場合は、人間が「正解」を用意する必要がありません。AIの機械学習は、何度も繰り返し処理を行うことで、目標となるモデルに近づけます。教師なしAIは、このモデル自体をコンピューターが作成してくれます。教師なしAIは、データの特徴を捉えるための用途に使われるのが主流です。たとえばECサイトなどのレコメンデーションなどに利用されています。さまざまなアルゴリズムが存在しますが、主に以下のような活用方法が挙げられています。クラスタリングデータ間の類似度に基づいて、データをグループ分けする手法です。活用例には顧客情報のクラスタリングによるグループ分けなどが挙げられます。同じグループ内で同一商品が複数回購入された場合、同じグループに属する人々にレコメンドするといった形で活用できるでしょう。アソシエーション分析データセット内で頻繁に同時発生するアイテムセットを識別する手法です。たとえば商品Aを購入した人は商品Bも購入するというような、データ間の関連を発見してくれます。アソシエーション分析を活用することで、より効果的なマーケティング戦略を開発することが可能となります。売上向上の為に複数の施策を行った時にも、どの施策がもっとも貢献したかといった分析に用いることもできるでしょう。自己組織化マップ（SOM）自己組織化マップとは、ニューラルネットワークの一種で与えられた入力情報の類似度を、マップ上での距離で表現するモデルのことを指します。高次元データの中に存在する傾向や、相関関係の発見などに応用することが可能です。あらゆる高次元データを教師なしでクラスタリングできるので、人間が高次元データを視覚的に理解する上で、大いにサポートしてくれるでしょう。主成分分析主成分分析はさまざまデータから、一定の法則を見つけ出す手法です。あらゆる要素の中から、目的の指標に寄与する率が高いものをいくつか抽出して使用する方法です。たとえば複数のパラメーター（甘味、苦味、酸味、コクなど）から目的の情報に切り出していくことなどが例に挙げられます。元の情報をできる限り損なうことなく、集約データでの表現が可能となるでしょう。教師データなしAI「DeepTwin」2020年7月に富士通研究所が開発した「DeepTwin」は、AIの検知・判断の精度を高めるための技術です。高次元データにある削除すべき次元数と、削減後のデータ分布をディープラーニングで最適化してくれます。長年の研究で培った映像圧縮技術とディープラーニングを融合することで、教師データなしでもデータを正確に捉えられるようになりました。一般的にデータの次元数が増えると、データを正確に捉えるための計算が複雑になってしまいます。近年ではこれを回避する為に、ディープラーニングを活用して、入力データの次元を削減する試みが取られていました。従来の手法では、削減後のデータ分布や発生確率があまり考慮されておらず、AIの認識精度の問題や、誤判定の発生リスクがありました。「DeepTwin」はそれらの問題や課題を踏まえた上で、データの特徴量を正確に抽出できる技術として、開発されています。教師データなしAIにおける重要課題の一つである、データの正確な分布や発生確率の獲得が可能となるでしょう。さまざまなAI技術の判断精度向上に貢献できると期待されています。教師データなしのAIが実現すること教師データなしAI「DeepTwin」の特長は以下の通りです。データの特徴を正確に獲得する数千～数百万次元の画像や音声データが、一般的に「高次元データ」と呼ばれます。長年の研究において、データ分布や発生確率が解明されています。この分布や確率に対して最適化された手法で、次元数を削減する方法がすでに確立されています。最適化する手法としては、画像・音声信号を周波数成分の強度に変換するフーリエ変換の一種「離散コサイン変換」などが挙げられます。次元削減後のデータ分布と発生確率を用いて復元すると、どうなるのでしょうか。元の画像や音声と、復元後の画像・音声との間の劣化を一定に抑えると、圧縮データの情報量がもっとも小さくできることが理論的に証明されています。「DeepTwin」はこの理論を踏まえています。通信データや医療データなど分布・確率が未知の高次元データに対し、ニュートラルネットワークである「オートエンコーダ」で削減します。その後また復元した時に、元の高次元データと復元後のデータとの間の劣化を一定値に抑えます。次元削減後の最小化されたデータは、元の高次元データの特徴を正確に捉えつつ、次元を最小限に削減できることを世界で初めて証明しました。ディープラーニングを活用した次元削減ディープラーニングは最小化したい評価項目を定めると、複雑な問題でも評価項目が最小となるパラメーターの組合せを求めることが可能です。「DeepTwin」ではこの特徴が利用されています。高次元データで削除すべき次元数と、削除後のデータ分布を制御するパラメーターを導入。圧縮後の情報量を評価項目に定め、ディープラーニングで最適化される仕組みになっています。これにより最適化された次元を削減したデータの分布・確率を、性格に捉えることが可能となりました。「DeepTwin」の技術は、データの特徴を正確に捉えるというAIの根本的な課題を解く技術であるため、幅広い分野でのAI適用が期待されています。教師データなしのAI普及への課題これまで教師データなしAIは、二つの大きな問題を抱えていました。・特徴量を獲得してクラスタリングを行う際にクラスタが一つにまとまってしまう。あるいは本来のクラスタが消えてしまうという問題。・学習データにノイズを含んだデータがあった場合、良い特徴量を得ることができないという問題。・データの次元数が増えると、特徴量を正確に捉えるための計算の複雑さが指数関数的に増大してしまう問題。これらを回避する手段として、ディープラーニングを用いた入力データの次元削減が有望とされています。一方で削減後のデータ分布や発生確率を考慮できていなかったので、特徴量が忠実に獲得できず、認識精度の限界や誤判定リスクといった課題がありました。こうした問題を解決し、高次元データの分布・確率を正確に獲得することが、AI分野における重要課題と言えるでしょう。 今回開発された「DeepTwin」は、まさに上記の問題を踏まえた上で、課題解決する為の技術として設計されています。富士通研究所は「DeepTwin」の実用化を進め、2021年度中の実用化を目指すと発表しました。多くのAI技術に適用し、その成果を富士通のAI技術「FUJITSU Human Centric AI ZinrAI（ジンライ）」に活用していくとも発表しています。教師なしAIの研究が進み、課題が解決されていくごとに、今後の普及に向けて進んでいくでしょう。まとめ本記事では、教師データなしで高次元データの特徴を正確に獲得できるAI「DeepTwin」を紹介しました。「DeepTwin」はAIの検知・判断における精度向上に向けて開発されました。高次元データの分布・確率など、本質的な特徴量を正確に獲得できる世界初のAI技術です。AIの重要課題であるデータの正確な分布、発生確率の獲得が可能となるので、あらゆるAI技術の判断精度向上への貢献が期待されています。さまざまなビジネス領域において適用・普及が進められていくでしょう。今後も「DeepTwin」を始めとする教師データなしAIの研究動向から目が離せません。

  2020/09/30Aiチョイス編集部

• Aiニュース

  グラスフィアが独自開発の『サーマルカメラ』はAi搭載で非接触検温が可能！

  新型コロナウイルスの影響で、私たちの生活も大きな変化が訪れています。店舗の営業再開に際しては、ソーシャルディスタンスを保った店舗運営や、除菌消毒の徹底などはもちろんのこと、感染症への予防対策については、これまで以上に気を配っていく必要があると言えるでしょう。今回は、新型コロナウィルスの感染予防にも役立つ、グラスフィアが開発したAi搭載型の新型サーマルカメラシステムについて、機能面での特徴や具体的な導入事例なども含めてご紹介いたします。サーマルカメラとはサーマルカメラとは、「Thermal」という名前の示す通り、ヒトやモノから発せられる「熱」を感知することができるカメラのことを指します。厳密に言えば、サーマルカメラが捉えているものは「熱」そのものではなく、ヒトやモノから発せられる「遠赤外線」という目には見えない光を検知する仕組みとなっているため、場合によっては「遠赤外線カメラ」と呼ばれることもあります。サーマルカメラの特徴サーマルカメラが捉えた画像は「熱画像（サーモグラフィ）」と呼ばれ、ヒトやモノの温度が高い場所はより赤く、逆に低いところはより青くハイライトされる特徴があります。遠赤外線の特性として、温度が高くなればなるほどより強力になるという性質が備わっているため、その強弱を検知することができる「サーマルセンサー」をカメラの機能と合体させることで、温度の可視化が実現できているというわけです。遠赤外線感知の特性また、遠赤外線を感知するという構造から、視認性の悪い暗闇や光源の少ない暗所などでの利用が可能であるため、屋外などの過酷な環境下においても外的な要因に左右されず、均一な測定を行うことができます。近ごろでは、新型コロナウイルスの流行にともなって、非接触での検温を行うことができる検温機能つきのエントランスシステムが、さまざまなメーカーから続々とリリースされるようになりました。では、これらのサーマルシステムと比較した場合、グラスフィアの発熱者検知サーマルカメラシステムには、一体どのような特徴があるのでしょうか。グラスフィアが開発したサーマルカメラの概要株式会社グラスフィアジャパン（東京都中央区）が開発した「グラスフィア発熱者検知サーマルカメラシステム」は、Aiによる人物の検温機能を搭載した最先端のAiサーマルカメラシステムです。世界規模で猛威を振るう新型コロナウイルスへの感染予防対策として開発が進められ、独自のAiチップを搭載したことで、体温測定誤差±0.3℃以内、検温速度0.2秒という、精密かつスムーズな検温を実現させることに成功しました。また、端末設置にあたっての工事なども一切不要となっているため、マンションやオフィスなどの施設エントランスへ導入することによって、ウイルス感染者や発熱者の入場を未然に防ぐことができます。このサーマルカメラシステムにはAiが搭載されているため、映し出された人物の分析を通して、登録された人物の顔認証機能を備えていることや、被検温者のマスク着用の判別などを行うことができる点も大きな特徴のひとつと言えるでしょう。グラスフィアが開発したサーマルカメラの特徴ここからは、グラスフィア発熱者検知サーマルカメラシステム（以下、本システム）の機能面における特徴を、3つほどご紹介いたします。マスク非着用者の検知が可能本システムを専用のタブレット端末や既存のコンピュータと連携させることで、離れた場所からでも現地の様子をリアルタイムで確認することができます。遠隔からの監視機能の搭載により、発熱者との対面接触を避けることができるだけではなく、搭載されたAiが被検温者のマスク着用の有無まで認識してくれるため、検温と同時にマスク非着用者の判別まで行うことができます。顔認証機能の搭載本システムには人物の温度検知機能に加えて、Aiによる顔認証機能も備わっているため、施設エントランスにおける顔認証端末としても運用することができます。特定の人物を端末に登録しておくことで、搭載されたAiがそのユーザーの顔を瞬時に識別できるようになるため、防犯用途やセキュリティ対策としても大きな力を発揮します。入退室管理を別途導入する必要がなく、感染症対策とともに業務効率の改善を図ることができるため、このような点においても、他社サービスにはないグラスフィアならではの利点と言えるでしょう。アラーム通知機能の搭載設定体温以上の発熱者を検知した際には、管理者に対してアラームやメールなどで通知を送信する機能が内蔵されているため、対処が必要とされるシーンにおいても、これまで以上に迅速な対応が可能になります。グラスフィアのサーマルカメラ導入事例世界規模で猛威を振るっている新型コロナウイルスへの感染予防対策として、千葉工業大学においては、津田沼キャンパスと新習志野キャンパスの2つのキャンパスエントランスに本システムが導入され、本格的な運用がスタートしているということです。千葉工業大学での導入から得られたフィードバックは、今後のシステム開発に活用されるということで、教育機関や公共施設などへの導入を通して、新型感染症への効果的な一手として活躍が期待されています。まとめ都市部での緊急事態宣言が解除されて以降、店舗営業の再開や入場規制の緩和など、経済活動も徐々に復調の兆しを見せるようになりましたが、まだまだ余談を許さない状況にあることも事実です。さらなる感染拡大やクラスターを生まないためにも、今回ご紹介したAiサーマルカメラを始めとするAiテクノロジーの活用を積極的に行っていくことで、社会全体が一体となって立ち向かっていく必要があるのではないでしょうか。

  2020/09/30Aiチョイス編集部

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  海外ビジネスにおけるAiの活用事例5選

  この数年で急増しているのが海外ビジネスです。その中身は、国内だけでなく海外でも企業の商品や企画を売り出してビジネスにしていこうというものです。一般的な海外ビジネスは企業と企業のやりとりになるわけですが、その方法としてはネットを介した手段がメインです。しかし、最近の海外ビジネスにおいてはAiを活用したものもあるというから驚きです。今回は海外ビジネスとAiの関連性と活用した事例についてお話していきます。進出目標とする国の特徴を掴む「日本ではこれがヒットしたから、きっと他国でも同じようにヒットするはず」という考えは無くしてください。その国その国での価値観や考え方そしてやり方も違っているので、国内で爆発した人気があったとしても海外で同じように…とはいかないのです。そのためにも、進出目標とする国の中身をじっくりとリサーチする必要があります。第一歩は情報収集が必要です　海外ビジネスを始めるにあたって、様々な情報が必要となります。どこの国への進出を目標として各国の求めている需要だったり、こちらの企業の商品や企画を求めている国がどういった場所にあるかなどなど、その必要な情報量は検索なしには難しいと言えます。そこで、まずはネットリサーチが重要なポイントになってきます。現代には、GoogleやYahooなどの優秀な検索エンジンが揃っていますので、活用しない手はないですよね。情報を集めた上でのAiビジネスプランニングそもそも、Aiとビジネスの結びつきを理解できていないと、海外ビジネスでAiを活用することは難しいと言えます。Aiを活用した海外ビジネスのノウハウも知っておきたいですよね。まずは成長予測　Ai市場の成長予測、つまりAiを活用してのビジネスがどのくらい需要があり伸びている国がどこかを知る必要があります。その中で、日本はまだ6位とランキング的には中間くらいといったところでしょうか。ただ、それでも日本はAiビジネスの先進国に入っている状態です。企業の発信するものとAiは相性が良いのかを見極める　Aiでの海外ビジネスを成功させるのに、企業の発信しているものとの相性も非常に大きな課題となります。Aiを使ったからと言って海外で必ずしも成功するわけではないですし、その企業の商品やサービスにAiを使うメリットがあるのかを考えると良いです。海外ビジネスでAiを活用した事例5選上記した内容で、海外におけるAiビジネスの基本的な知識はご理解いただけたでしょうか？今では海外ビジネスにおいて、Aiの導入は新常識となってきていますがそのAiの種類は多岐に渡ります。例えばデータ収集やそのデータの分析、学習機能を活用したものなどAiの活用方法は様々あります。単純に国内ビジネスでもAiは十分に力を発揮しますが、海外ビジネスにAiを導入することによってたくさんのメリットや需要が存在します。それではここら、実際に海外ビジネスとして注目されているAi活用事例をご紹介していきたいと思います。〜国内〜・Google　今や誰もが知っているGoogleですが、実はこれもある種の海外ビジネスだとみなさんはご存知でしたか？なぜかというと、Googleって世界中どこでも誰にでも伝わりますよね。それは、元々のGoogle発信が世界つまり海外進出したことによって成功したという、まさに海外ビジネスの大御所とも言えるでしょう。その基盤となるGoogleに在籍する人材も、多国籍の方が多くそのほとんどがAi研究者であり、各国の様々な情報を元にビジネスを行っていると言えます。また、GoogleCloudはAiサービスの最先端と言っても良いほど、その認知度は高く世界各国で利用されているサービスです。これは、Googleで使用できる機能をAiがサポートしてくれるというもので、ビジネスシーンにおいては非常に信頼できるサービス内容です。この点に目をつけたGoogleの、今後の様々な機能アップデートには期待ができますよね。・Amazon　Amazonが宅配や映画・音楽の提供をしていることは世の中にかなり浸透していますが、実はAmazonも海外ビジネスでの成功事例の一つなのです。はじめは、いわゆる通販業から始まったAmazonですがその後急成長を成し遂げていき、今では海外でも当たり前のネットショップとなりました。実際にAmazonのサイトを見てみると『並行輸入品』や『海外取り寄せ』などの文字も見られます。つまり、一般の方でも手軽に海外商品を買い物できるようなシステムになったのです。さらに、Amazonからは「Amazon Echo」といういわゆるAiスピーカーが登場したのも大きなターニングポイントでしたね。デバイスに呼びかけてAiが反応し、その機能を立ち上げてくれるこのサービスは現代の必需品ともなってきています。この機能のおかげで、企業の仕事効率化も図れているのではないでしょうか。〜海外〜・ファインドマイン社　アメリカに本社をおくこちらの企業では、消費者サービスにAiを導入しました。消費者が購入する商品に対し、様々なアイテムを使ったコーディネート提案をする事を目的としています。消費者は、まるで専属のスタイリストが選んでくれるかのようなこちらのサービスに、充実した買い物を実現させることができます。逆に企業側には、購入された商品からトレンドや人気商品の分析が可能になるため、、まさに海外ビジネスのお手本とも言えるAiを活用したサービスですよね。・スライス社　ペンシルベニアのスライス社では、Aiによる画像認識サービスを海外ビジネスとして様々な国に提供しています。内容としては、アプリで撮った画像の関連商品を必要ページにて表示するというサービスです。よくあるウェブでの広告的な表示ではなく、そのユーザーが求めている時に欲しい関連商品が表示されるというもの。こういったサービスはなかなか珍しく、今後世界中のウェブで見かけることが多くあるかもしれませんね。・アイラ・テクノロジーズ　マサチューセッツのこちらの会社では、スキャン技術を用いた情報収集をビジネスとして提供しました。独自開発の端末を使い、QRコードやバーコードを読み込むことにより直接的に商品の売り上げ情報が入ってくるというシステムです。商品を購入する消費者にも手間がかからず、そして企業側にもリアルタイムで商品情報を把握できるこのサービスは、アパレルだけでなく様々な店舗やショッピングモールでも活躍しそうです。ビジネスでAiを導入するメリット　ビジネスにAiを導入するメリットはたくさんありますが、そのほとんどが仕事の効率をアップさせる活用方法です。国内ビジネスはもちろん海外ビジネスでも応用していけば、仕事の的確かつ効率化を図れるのでAiを導入することは成功への近道とも言えます。この項目では、代表的なAi活用に対するメリットをお話していきます。時短業務は効率化のカギ　代表的なものとして”業務の時間短縮”が挙げられます。効率的に仕事を進めるには、何事も時間配分が必要です。その点から、Aiを活用することによって時間をなるべく短縮した効率化が実現するのです。業務内容が多ければ多いほど、時間が足りなくなるものですよね。そんな中、Aiを導入することによってAiに任せられる業務を作れば時間配分や人材不足に悩む必要も少なくなります。Aiの特分野は事務作業　ビジネスに欠かせないのが事務作業ですが、一言で事務作業といえどその内容は間違いが許されないのでとても重要な業務になります。でも、例えば計算やデータの入力作業などをAiが手伝ってくれるとしたら…その業務はかなり効率よく、しかも正確に進めることが可能なのです。Aiの特分野を引き出して活用するのも大事な手法です。ミスやエラーの回避　人が仕事をする以上、ミスやエラーはつきものです。絶対なんてないのです。だからこそ、確認が大事なのですが確認だけでただ時間が過ぎてしまう、なんてこともあり得る話ですよね。しかし、この部分をAiに任せることができればAiの正確性を発揮して、そのミスやエラーを回避することができるのです。まとめ　海外ビジネスとAiを組み合わせると企業の成長を促進できると言えます。もちろん、国内だけのサービスも貴重ですが、海外に向けてAiを活用したサービスを提供できるとその幅は断然広がりますよね。現在のAi活用方法だけでもかなり多くのサービスがありますが、知識と工夫次第では企業独自のAi活用ビジネスが可能になるかもしれませんよ。これを機に、海外進出を目標にしてみるのはいかがでしょうか？

  2020/09/25Aiチョイス編集部

• 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。

  2020/09/18Aiチョイス編集部

• 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。

  2020/09/17Aiチョイス編集部

• Aiの基礎知識

  AiとIoTの関係性や違いとは

  新聞やニュースなどでも広く取り上げられるようになった「Ai」や「IoT」という言葉の数々ですが、実際のところ、これらの意味を正確に理解している方は意外と少ないのではないでしょうか。Ai技術の発達にともなって、近ごろでは企業のAi導入やワーキングスペースのIoT化などが積極的に行われるようになりましたが、AiやIoTの違いやそれぞれの役割などについては、いま一度しっかりと理解しておきたいところですよね。今回は、AiとIoTの違いやそれぞれの果たすべき役割などについて、わかりやすく解説を進めていきます。AiとIoTの違いとはAi技術の発展とIoTテクノロジーの普及は切っても切り離せない相関関係にあるため、混同して説明される場合も多くあります。しかし、AiとIoTの2つの言葉は全く異なる意味であり、役割も異なるものとされているのをご存知でしょうか。まずはAiとIoTの両者の違いについて、簡単に以下で解説を進めていきましょう。Aiとは「Ai」とは「Artificial intelligence」の略語で、日本語に訳すと「人工的な知能」という意味になります。Aiの定義は研究機関や企業にもよって異なりますが、一般的には「機械学習」や「ディープラーニング（深層学習）」といった先端的な学習機能を保有する、コンピュータやシステムそのものを指す言葉として解釈されています。IoTとは「IoT」とは「Internet of Things」の略語で、日本語に訳すと「モノのインターネット化」という意味になります。先ほどのAiとは異なり、IoTという言葉は、あらゆる物理的なモノがインターネットに接続すること。モノの周囲の状況を把握できたり、遠隔操作が可能になったりなど、そうした近未来的な考え方や概念そのもの、もしくはインターネットに接続されているモノ自体を指す言葉として解釈されています。AiとIoTの相違点Aiという言葉は、学習機能を保有するコンピュータシステムそのものを指す言葉であるのに対し、IoTという言葉は、あらゆるものがインターネットに接続する未来的な世界観や、そうした概念そのものを指す言葉であると言えるでしょう。AiとIoTの関係性AiとIoTは、各々が得意とする領域の違いから、それぞれの役割を組み合わせて活用される場合がほとんどです。まずはAiの強みですが、これは大量のデータを瞬時に分析できるところにあります。Aiは、蓄積された膨大なデータのなかから、そのデータに内在する各々の特徴や規則性を見つけ出したり、データに含まれている内容を瞬時に判別することができたりなど、ビッグデータにおける内容の学習や特徴の分析などを得意としています。次にIoTの強みですが、これはさまざまな情報をリアルタイムに取得できるところにあります。IoTの普及によってあらゆるモノが常時インターネットに接続されるわけですから、そのモノを通じることで、今まででは収集できなかった情報をリアルタイムで収集することができるようになります。たとえば、畜産分野におけるIoTの導入事例などでは、家畜の首輪に温度センサーとGPSを内臓したマイクロチップを埋め込むことで、その家畜を取り巻く周辺環境などをリアルタイムに収集。蓄積されたデータをAiが分析と学習を行うことによって、生産性の向上や人手不足の解消などに役立てられています。このように、AiとIoTのテクノロジーを掛け合わせることで、どちらか一方だけでは実現し得なかった大きな価値を生み出すことができるようになるでしょう。。AiとIoTを活用したサービスAiによる音声対話型スピーカーの「スマートスピーカー」などは、近ごろでは一般家庭にも普及するようになったため、AiとIoTとを掛け合わせた身近なサービスの代表的な事例と言えるでしょう。スマートスピーカーとは、Aiによるアシスタント機能を搭載した音声対話型のスピーカー製品を指すもので、Googleの開発した「Google Home（グーグルホーム）」や、Amazonが販売する「Amazon Echo（アマゾンエコー）」などが有名です。スマートスピーカーの進化と普及スマートスピーカーを利用することで、家中に設置されているスマートロックやスマートライトなどのIoT機器のオンオフを、音声制御機能を用いてコントロールすることができるようになります。従来までのスマートスピーカーにおいては、機械学習における自然言語処理の技術不足から認識精度の甘さなどが指摘されていました。しかし近ごろでは、Aiがユーザーの声質や会話の内容を分析することによって、誰が何を喋っているのかまで的確に認識できるようになりました。このように、AiとIoTとを掛け合わせた製品やサービスなどは、一般家庭への普及にとどまらず、ビジネスシーンにおける商品の開発やマーケティング分野にも応用されるようになっています。まとめAiやIoTの技術が発達したことによって、近ごろではさまざまな製品サービスへのAi導入が実施されるようになりました。AiとIoTとを組み合わせることで、従来までの技術では実現が難しかったさまざまな課題の解決に役立てることができます。日々革新的な技術が誕生している日進月歩なAi分野ですが、企業活動やビジネスの最前線などにおいては、その存在が無視できないものとなりつつあるでしょう。Aiを適切かつ効果的に扱うためにも、Aiのもつメリットやデメリットなどをしっかりと理解することでリテラシーを深めていくことが重要と言えるはずです。

  2020/09/14Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  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。

  2020/09/14Aiチョイス編集部

• Aiニュース

  スマートスピーカーとは？仕組みやおすすめモデルなどについて解説

  みなさんは「スマートスピーカー」という製品があることをご存知でしょうか。Androidスマートフォンに搭載されている「Googleアシスタント」や、iPhoneに内蔵されている音声アシスタントの「Siri」などは今では馴染み深いものとなりましたが、それと同様に昨今では、自宅に設置するAiスマートスピーカーの普及が進むようになりました。今回は、スマートスピーカーの機能的な特徴の解説から導入することで生じるメリット、オススメのスマートスピーカー製品などについて、わかりやすく解説を進めていきます。スマートスピーカーとはスマートスピーカーとは、Aiによるアシスタント機能を搭載した音声対話型のスピーカー製品を指すものです。スマートスピーカーを利用することで、家中に設置してあるスマートロックやスマート照明などのIoT機器を、音声を用いてコントロールすることができるようになります。近ごろでは、Amazonの開発する「Amazon Echo」や、Googleの開発する「Google Home」などの、Ai機能を搭載したスマートスピーカー製品が注目を集めるようになりました。スマートスピーカーの仕組み家電や照明などをハンズフリーで操作することができる便利なスマートスピーカー製品ですが、その仕組みは一体どのようなものなのでしょうか。音声認識機能まず、スマートスピーカーの本体には、Ai分野における機械学習の一部でもある音声認識の機能が搭載されています。私たちユーザーが、「オッケー、グーグル」や「ヘイ、シリ」のような特定のウェイクワードを発声することで、スマートスピーカーはその呼びかけに応じ、特定のタスクを実行することができます。声の質や音声ボリューム、イントネーションなどは、それぞれのユーザーに固有の特徴がありますが、スマートスピーカーはそうした各々の音声における特徴を読み取ることが可能であるため、誰が発言しているのかまで的確に判別することができます。呼び掛けに応えるユーザーをあらかじめ登録しておくことも可能なため、たとえば、スマートスピーカーを経由したショッピングや決済などには、自分以外の声では反応しないように設定することも可能です。音声をクラウドへ伝送便利で高機能なAiスマートスピーカーですが、重要なのことは、スマートスピーカー本体にAiコンピュータが搭載されているわけではないということです。Aiのシステム自体は、あくまでもインターネットを経由したクラウド（オンラインストレージ）に保存されている形式となっているため、スマートスピーカー本体はユーザーとクラウドを橋渡しする媒介的な端末に過ぎません。一見すると端末本体が自身で思考しているようにも思えますが、スマートスピーカーが聞きとった内容は、一度クラウドへアップロードされ、クラウドのAiがその内容を分析することによって、私たちへの返答をスピーカー経由で出力しているという仕組みとなります。有名なところで言えば、Googleの開発する「Google Home」の場合であれば「Googleアシスタント」と呼ばれるクラウドサービスが、Amazonの開発する「Amazon Echo」の場合であれば「Alexa」と呼ばれるクラウドサービスが存在します。クラウドからの返答を音声で出力ユーザから投げかけられた音声データは、ひとつのAiシステムにデータとして集約され、ビッグデータのようなボリュームになります。スマートスピーカーが多くのユーザーに使われるほど、蓄積されたデータの数は増え、そうしたビッグデータをAiが細部まで分析することで、スマートスピーカーの性能向上が実現するという仕組みになります。スマートスピーカーの黎明期においては、音声認識の精度は決して満足のいくものではありませんでしたが、こうしたプロダクトが普及した現在にいたっては、英語や日本語を問わず、より自然で円滑なコミュニーケーションが実現できるようになっています。また、スマートスピーカーは周囲360度すべての方向から音声を聞きとることができるように設計されているため、設置場所を選ばずにユーザーの音声を的確に認識することができまる点なども、優れている理由のひとつと言えるでしょう。スマートスピーカーの利用用途スマートスピーカーにはさまざまな便利機能が搭載されていますが、利用することで下記のような機能を利用することができます。・対話形式での音声アシスタント機能・ニュースや新聞などの読み上げ機能・音楽アプリとの連携機能・照明や家電などのハンズフリー操作・音声操作でのネットショッピング製品によって使うことができる機能は若干異なりますが、上記のような機能は、スマートスピーカーが搭載している代表的な機能のひとつと言えるでしょう。スマートスピーカーのモデル販売メーカー各社から、さまざまなスマートスピーカーが展開されるようになりましたが、ここからはオススメの人気機種5選をご紹介いたします。Googleスマートスピーカー「Google Home」世界中のAi研究を牽引するGoogleが開発した「Google Home」は、シンプルな操作性と高い認識精度を特徴とするAiスマートスピーカー製品です。スマートスピーカーのトップシェアを誇る同社ならではの高い認識精度とシンプルな操作性の実現などは、他社製品にはない大きな魅力のひとつと言えるでしょう。LINEスマートスピーカー「LINE CLOVAシリーズ」メッセージングアプリで有名なLINEが開発する「LINE CLOVA」は、ポップで愛らしい本体デザインを特徴とするAiスマートスピーカー製品です。LINEキャラクターの「ブラウン」や「サリー」、ユニバーサルの「ミニオンズ」などのキャラクターをモチーフとした「CLOVA Friendsシリーズ」が展開されています。Appleスマートスピーカー「HomePod」iPhoneやiPadでお馴染みのAppleが手がける「HomePod」は、洗練されたモダンなデザインが特徴のAiスマートスピーカー製品です。同社のクラウドAiサービス「Siri」との連携機能が強化されているため、iPhoneやiPadを利用しているユーザーであれば魅力的な選択肢のひとつと言えるでしょう。ONKYOスマートスピーカー「Smart Speaker P3」国内の大手音響メーカーであるONKYOが販売している「Smart Speaker P3」は、Amazon社の「Alexa」に対応したAiスマートスピーカー製品です。音響メーカーならではの高い音質性能が特徴で、同社販売の音響機器との連携機能も備わっているため、自宅のオーディオ環境の向上にも大きな効果を発揮します。SONYスマートスピーカー「LF-S50G」国内の大手家電メーカーであるSONYが販売している「LF-S50G」は、Google社の「Googleアシスタント」に対応したAiスマートスピーカー製品です。基本的な仕様設計は、先ほどご紹介した「Google Home」と同様ですが、防滴性能や同社ならではの高い音質性能が人気を集めているスマートスピーカーです。まとめスマートスピーカーを活用することで、IoT機器の音声制御をはじめとするさまざまな便利な機能を利用することができます。筆者も、一年ほど前からスマートスピーカーを愛用しているのですが、照明の音声操作やIoT機器の音声制御などは、生活における利便性の質をぐっと向上させてくれたように思います。興味のある方は、今回ご紹介した製品をはじめとするスマートスピーカーの導入を、ぜひ一度検討してみてはいかがでしょうか。

  2020/09/14Aiチョイス編集部

• Aiの基礎知識

  シンギュラリティ提唱者レイ・カーツワイルの研究内容とは

  Aiの発達が日々飛躍的な進歩を遂げている昨今、Aiが人間の知能を超えてしまうという「シンギュラリティ（技術的特異点）」の問題も指摘されるようになりました。今回は、人工知能研究の第一人者でもあるアメリカの哲学者「レイ・カーツワイル」が提唱した「2045年問題」の概要と、シンギュラリティの到来によって引き起こされる危険性やリスクなどについて、わかりやすく解説を進めていきます。シンギュラリティ2045年問題とは2045年問題とは、レイ・カーツワイルによって提唱された、シンギュラリティの到来ポイントについての議論です。Aiにおける「ニューラルネットワーク」や「ディープラーニング（深層学習）」の発達によって、従来までは不可能とされてきたさまざまなAiタスクの実行が可能となったため、こうしたシンギュラリティに関する一連の議論が再び注目を集めるようになりました。彼によると、2045年をめどにAiが人間の知能を超えるシンギュラリティが到来し、私たちの社会生活に大きな影響をもたらすとしています。レイ・カーツワイルの人物像についてここからは、天才レイ・カーツワイルの生い立ちと、彼の提唱した2045年問題の予言の内容について見ていきましょう。レイ・カーツワイルの生い立ち1948年のアメリカはニューヨークで生まれたレイ・カーツワイル。音楽家の父親と画家の母親をもちながら、12歳の頃には当時ではまだ珍しかったコンピュータプログラムに興味を示し、高校生になると統計分析や作曲プログラムを作っていたようで、学生時代からその天才ぶりを発揮していたと言えるでしょう。高校卒業後は、理系大学の世界最高峰とも称されるマサチューセッツ工科大学に進学。在学中には、OCRソフトウェア（画像のテキストをデジタル文字に変換する技術）や文章の読み上げマシンなどを発明し、さまざまな革新的なプロダクトを世に送り出しています。30歳になった頃には、世界的な音楽家でもあるスティーヴィー・ワンダーと合同で会社を設立し、世界初のサンプリング音源を用いた電子鍵盤楽器「Kurzweil K250」を開発。芸術一家に生まれたこともあってか音楽産業への技術転用にも熱心に取り組んでいます。天才発明家としての名を馳せていたレイ・カーツワイルですが、40歳になってからは多くの出版物の執筆に尽力し、テクノロジーがもたらす未来や技術革新に関してのさまざまな予測を展開するようになります。2005年には、彼の執筆した著書『The Singularity Is Near:When Humans Transcend Biology』がヒットし、そのなかで用いられた「シンギュラリティ」という言葉が世間に広く知られるようになりました。現在のレイ・カーツワイルは、自然言語処理のAiシステムをGoogleで開発しており、同社のメールサービス「Gmail」の返信をAiによって自動生成するスマートリプライ機能の開発に携わっています。レイ・カーツワイルの予言内容ここからは、レイ・カーツワイルがその著書のなかで示した、テクノロジーの進化によって引き起こされる事象についての具体的な予言内容を見ていきましょう。①1990年代から2020年までの予想・インターネット社会の到来・検索エンジンの誕生・コンピュータの小型化・インターネットのモバイル化・バーチャルリアリティの誕生そのほかにも、チェスや囲碁で人間を打ち負かすAiが誕生することや、スマートグラスなどの映像が投影される眼鏡の発明、家庭用ロボットの普及など、彼が予測した多くの出来事は、現代のテクノロジーの進歩によって的中していると言えるでしょう。②2020年から2045年までの予想まず、2020年からの10年間は「ナノテクノロジー革命が始まる10年」としており、サイズが100ナノメートル未満のコンピュータの誕生や、医療用ナノマシンの普及など、コンピュータやテクノロジーそのものの極小化を予言しています。次に、2030年からの15年間に関しては、自分の脳をスキャンして意識や記憶をバーチャル空間に転送する「精神転送」の技術が開発されることを予言。それによって他人の感覚をリモートで体験できるようになったり、脳の認知感覚機能を拡張することができるようになったりと、意識や記憶、感覚などもデジタル化することができるようになるとしています。そして2045年には、人工知能が技術的特異点を迎えることで人間の知能を上回り、既存の人類のサイボーグ化や電脳化が進むことによって人間とコンピュータの区別が存在しなくなる「死を超越した世界」が訪れると言います。一見するとSF映画のような信じられない話ばかりが並んでいるようにも思えるでしょう。しかし、ムーアの法則に代表されるような指数関数的な技術革新やブレイクスルーによって、Aiが人間の知能を超えるシンギュラリティの到来は徐々に現実のものとなりつつあるのです。現在のAi技術はどこまで進んでいるのか医療用ナノマシンや精神転送などの技術については、まだまだ絵空事のテクノロジーとも言えるでしょう。しかし家庭用ロボットの普及や囲碁Aiの進化などの2020年までに起こるとされていた出来事は、ほとんど現代では実現可能なものとなっています。シンギュラリティは本当に実現するのかこうしたシンギュラリティが本当に実現するのかどうかについては、まだ具体的な結論が出ているわけではありません。しかし、Aiの運用ルールや法整備などについての議論を積極的に交わし、近い将来起こり得る事象に対して、あらかじめ対処できるようにしていくことが重要であると言えるでしょう。まとめAiが人間の知能を上回ってしまうというシンギュラリティに関する議論は、そのキャッチーさから、私たちの恐怖心や不安感といった負の感情を煽ってしまいがちです。大切なことは、テクノロジーの進歩によるリスクだけに目を奪われることではなく、そうしたテクノロジーを今後どう制御し、どう取り扱っていくのかという有意義で建設的な議論が交わされなければなりません。私たち一人ひとりが、Aiや人工知能に関する技術を正しく理解するなど、人間とAiそれぞれの役割を見失わないための、人類全体におけるリテラシーの向上が求められているのではないでしょうか。

  2020/09/14Aiチョイス編集部

• 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。

  2020/09/14Aiチョイス編集部

• 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！

  2020/09/10Aiチョイス編集部

• 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。

  2020/09/07Aiチョイス編集部

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