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Aiトレンド・特集
Aiが振り込め詐欺を未然防止！福岡銀行が取り入れた異常検知システムとは
昨今、超高齢社会を迎える日本においては、 詐欺被害、家族との音信不通、認知症などといった、高齢者を取り巻く数多くの問題が山積みになっています。防犯や医療の面においても絶大な力を発揮してくれるAiの存在ですが、今回は、福岡銀行が取り入れたAi搭載型の口座異常検知システムを皮切りに、詐欺被害の撲滅にAiを活用するメリットなどについて、わかりやすくご紹介していきます。Ai搭載の口座見守りサービスとは福岡銀行は7月13日より、一部の口座保有者を対象に、銀行口座の見守りアプリケーションである「口座見守りサービス」のテスト提供を開始しました。口座見守りサービスとは、福岡銀行（福岡県福岡市）と株式会社エクサウィザーズ（東京都港区）が共同開発を行った、Ai搭載型の口座異常検知システムです。専用アプリをダウンロードすることによって、登録口座の情報を親子同士で瞬時に共有できることだけではありません。過去の決済情報のAi分析を通して、支払い状況の異常やその兆候なども検知することができるため、振り込め詐欺や払いすぎへの防止効果が期待されています。現在は一部の口座保有者のみのテスト提供ですが、2020年度中には福岡銀行のすべての口座保有者を対象に本格的なサービスリリースを予定しているそうです。Aiによる口座見守りサービスの特徴口座見守りサービスは、 銀行口座と連携することで、ATMや公共料金の支払いデータをAiが分析し、家族の状況をより早く把握することができます。口座の支払い状況の異常を検知することで、詐欺や払いすぎなどを早期発見できるほか、口座利用の傾向変化を捉えることで、認知機能低下の兆候を発見でき、変化の兆候についてもアプリを通じて親子間で共有することができます。支払い状況の共有専用アプリから登録された口座の情報を簡単に確認することができるため、異常性のある決済や傾向変化をいち早く検知し、親子間で共有し合うことが可能です。詐欺や払いすぎの防止オレオレ詐欺やワンクリック詐欺などの古典的な詐欺手法から、仮想通貨を利用した新手の詐欺手法まで、近年ではさまざまなバリエーションで詐欺の多様化が進んでいます。過去の振り込み情報などのAi分析を行うことで、支払い状況に異常があった際には正しく検知することができるため、特殊詐欺や過払いへの防止につなげることができます。認知症の早期発見口座見守りサービスのAi分析機能は、詐欺の防止だけではなく、認知症への早期発見にも効果を発揮します。搭載されたAiが、認知症に関わる細かな傾向変化をとらえ、その兆候の発見と通知を行ってくれるため、認知症分野における早期発見と迅速なケアに役立てることができます。Aiが詐欺等を早期発見するメリットでは、銀行におけるAiを活用した詐欺事件の早期発見には、一体どのようなメリットがあるのでしょうか。迅速な対応が実現できる詐欺事件は、被害者本人の認知力低下の問題や、周囲に相談できる相手がいないなどの問題から、発覚までにはある程度の時間がかかってしまうものです。被害の発覚が遅れた結果、犯人の特定と追跡が困難となり、最終的には泣き寝入りをしてしまうというケースも珍しくありません。Aiを活用した詐欺防止システムを導入することによって、詐欺被害への迅速な対応が可能となり、被害を最小限に抑えることができます。銀行価値の上昇に貢献するAiを活用した詐欺対策など、新しい技術の導入によるセキュリティの向上をアピールすることで、銀行としての価値そのものの上昇も見込むことができます。特に、高齢者への特殊詐欺事件が増加の一途を辿っている現状においては、そうした防犯対策への積極的な投資を行うことで、新規顧客の獲得や口座開設数の増加などが期待できるかもしれません。新たな詐欺事件への防止につながるさまざまなパターンの詐欺事件をAiが分析することによって、それらの事件に関連した巨大なデータベースを構築することも可能です。新たな詐欺事件が発生した場合にも、蓄積した膨大な事件簿を参照することで、犯人の行動や手法などを予測することができるため、新たな犯罪に対しても絶大な効果が期待できるでしょう。詐欺等早期発見にAiを利用するための課題詐欺の防止や早期発見を行ううえで、Aiの活用は大きなメリットをもたらしますが、普及にあたっては以下のような課題が存在することも事実です。ここからは、主に3つのポイントに絞って、詐欺防止策としてのAi利用の課題について、解説を進めていきます。データの収集が必要まず1つ目としては、運用にあたってはデータの収集が必要であるという点です。Aiは、数ある膨大なデータの学習と分析を通して、それらの特徴や共通項を見つけ出すことを得意としているわけですが、データの収集が不足していたり、そもそも学習対象のデータが存在しなかったりする場合には、十分な活躍は期待できないと言えるでしょう。新たな詐欺手法が登場した場合には、まずはその詐欺の事例を複数回学習させなければならないため、今後は「より少ないデータ」から「高精度な回答」が得られるような革新的な技術が必要になるかもしれません。情報漏洩のリスク2つ目は、セキュリティ上の欠陥や情報漏洩のリスクがあるという点です。これはデジタルデータ全般においても言えることですが、Aiも同様に、対象のデータをデジタル経由でクラウドやサーバーへ保存するため、悪意ある第三者からのサイバーテロやハッキング行為などから、情報が外部へ漏洩してしまうリスクがあります。自分の預金残高や決済の内容が外部へ漏れてしまうと、最悪の場合は「Aiツールを利用したことで詐欺被害に遭遇してしまった」ということも考えられるため、顧客データの管理には万全なセキュリティ対策が必要と言えるでしょう。アナログとの共存そして3つ目は、電話などのアナログデバイスとどのように共存していくかという点です。Aiを活用した詐欺防止システムの多くは、スマートフォンやタブレットなどのデジタルデバイスを用いる場合がほとんどですが、高齢者への詐欺防止の観点を考慮すると、当然アナログへの対応も考えなければなりません。電話や声かけなどのアナログな手法を用いて注意喚起を促さなければならないシーンもあるため、デジタルなツールに依存するのではなく、双方のメリットとデメリットを理解したうえで適切に使い分けることが重要です。まとめ今回は、銀行における詐欺の早期発見や、詐欺事件へのAi活用のメリットなどについてご紹介いたしました。いつ誰が遭遇するかわからない詐欺被害ですが、こうしたサービスを日頃から利用しておくことで、いざというときにも冷静に対処することができますよね。今回は福岡銀行の導入事例をご紹介いたしましたが、ほかの銀行においても同様のサービスが多数展開されていますので、気になる方は一度、利用している銀行が対応しているかどうかチェックしてみてはいかがでしょうか。
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未分類
【Ai×法務】リーガルテックとはいったい何？？人工知能活用によるメリットデメリット
テクノロジーの進歩により、従来は人間の脳が行っていた能力・活動を模倣し再現できるようになったAI（人工知能）。AIはこれまでになかった新しいサービスや製品として、世の中に浸透しつつあります。現在では幅広い業界でAIが使用され、ニュースや新聞でもAIの報道をよく目にするようになりました。AIがチェスや囲碁や将棋で人間に勝利したというニュースもあれば、AI活用による渋滞予測、AI×ロボットを駆使したスマートファクトリーなども期待されています。さらに将来的には、AIは法務（法律の仕事）も担うようになると予測されているのを、ご存じでしょうか。そこで今回は、AIを活用した法務「リーガルテック」についで、お話したいと思います。メリットやデメリットについても解説するので、ぜひ最後まで目を通してみてください。リーガルテックとはリーガル・サービスを提供するために活用されるテクノロジーのことを「リーガルテック」と呼びます。近年ではあらゆる業界において、テクノロジーの普及が進んでいます。デジタル化やテクノロジーを活用したサービスは、「〇〇（業種名）+テック」と表現されています。フィンテック（金融系）、ヘルステック（医療・健康系）などのサービスを、聞いたことがある人も多いのではないでしょうか。リーガルテックの場合は、リーガル（法律・法務）とIT・AI・テクノロジーを融合したシステムを表現します。リーガルテックの発祥は、他のさまざまなテクノロジーと同様にアメリカにあります。歴史をたどると、1970年代に開始されたアメリカの「CALR（Computer-Assisted Legal Research）」に関する技術研究・開発まで遡ることが可能です。アメリカでは年々リーガルテック市場が活性化しており、2018年と2019年には10億ドルを超えました。日本においてもリーガルテックは、ここ数年で注目を集めるようになっています。2016年～2023年までの「CAGR（年平均成長率）」は9.8％で成長し、2023年には353億円に拡大するとも予測されています。日本国内においてリーガルテックは、これから普及していく段階と言えるでしょう。リーガルテックが想定する法務とは法務にAIが参入するといっても、弁護士や裁判官などの分野には、まだまだ参入しそうにありません。現段階でリーガルテックが想定されている法務には、以下のような事柄が挙げられます。過失割合を想定する自動車が事故を起こした際に、AIがそれぞれの運転手に質問し、過失割合を想定します。過去の膨大な事故記録から類似の事故を発見し、その事故における過失割合を調査します。その結果に基づいて判断を行いますが、双方が納得しない場合もあるでしょう。不満を持った側が裁判を起こす事態も考えられますが、仮に裁判官がAIとは異なる判断を下した場合でも、AIはその結果を学習して次に活かします。これを繰り返すうちにAIと裁判官の判断は近付き、最終的に多くのAIによる判断が承認されるようになるでしょう。契約書不備を検知する企業には法律専門の法務部を抱えているところも少なくありません。法務部には契約書の内容が、自社にとって不利でないかと問い合わせを寄せられることも多いと思われます。また特許などに関する相談を受けることもあるでしょう。しかし法務部にあまり多くの担当者を置かないという企業も、よく見受けられます。その結果回答が遅くなり、他の部署から不便に思われることもありますよね。しかしAIを活用すれば、契約書を読ませるだけで自社に不利となる条項を判定することも可能となります。よく質問されやすい質問や法律の問題をAIに覚えさせておけば、自動回答できるようにもなるでしょう。これにより法務担当者は重要案件だけに集中できるようになるので、企業にとっても大きなメリットにつながります。リーガルテックでAIに求められること法務にAIが参入することで、AIにはどのような事柄が求められてるのでしょうか。一つずつ見ていきましょう。人手不足、労働時間の見直し近年、日本では少子高齢化に伴う労働人口の減少が課題となっています。今まで人の手が必要とされていたビジネスは、今後維持するのが難しくなっていくとも予想されています。また定められた労働時間の超過による過労死を防ぐために、「働き方改革」を政府は推進しています。残業時間制限、副業禁止、リモートワークの推奨といった事柄が、企業側には求められていますよね。この流れは、法務業務でも例外ではありません。しかしどうしても印鑑を捺さなければならない書類があったり、すぐに契約書を作成して郵送する必要があったりと、さまざまな事情で出社を余儀なくされるケースもあるでしょう。リーガルテックでAIによるシステム化が進めば、手間と時間のかかる法務業務が楽になります。人手不足や残業時間の超過といった問題を、解決してくれるでしょう。業務プロセスの見直し、効率化法務業務で欠かせない契約の締結や見直し、契約書の作成・郵送といった業務には、従来は人の手が必要でした。この分野にAI技術を導入することで業務効率化、人件費削減、コスト削減、リソース確保などの効果が期待されています。業務プロセスの見直しにより、無駄な業務の特定や、業務遂行方法や社内手続きに改善が図れるようになれば、仕事全体の迅速化が実現できます。労働人口が減少し、限られたリソースを適切に割り振らなければならない時代にこそ、ITやAIの技術が求められるでしょう。こうした背景から、AIを活用したリーガルテックが求められているという一面もあります。リーガルテックのメリットリーガルテックには以下のようなメリットが挙げられます。AIによる電子契約書の作成、管理がスムーズに行えるインターネット上で契約を締結する行為を「電子契約」と呼びます。オンラインで契約が締結できるため、インク代や郵送料などの事務経費がカットできるというメリットがあります。さらに契約金額に応じて課税される印紙税も、電子契約の場合は課税されません。印刷、捺印、郵送などあらゆる手続きが必要ないので、契約書に関する時間や手間が大幅にカットできるでしょう。契約書チェックにかかるコストが削減できるAIシステムで契約書のチェックを行うので、人件費などのコスト削減にもつながります。契約書チェックなどは弁護士や法務担当者など、原則として専門知識を持った人が行います。そのため多くの時間や費用が発生しますが、AIシステムを利用すれば大幅なコストカットにつながります。AIを活用することで、あまり法務知識がない人でもチェックが行えるようになるでしょう。フィードバックが早いAIでチェックした契約書内容のフィードバックが早いこともメリットの一つです。たとえば外部の弁護士に依頼する場合、通常はチェックが完了するまでに時間がかかります。しかしAIの契約書チェックなら、ツールにアップロードするだけですぐにフィードバックが得られます。システムにもよりますが、早いものでは数時間程度でフィードバックが入るでしょう。知見の共有・管理ができるリーガルドキュメントを作成するには、過去の事例や何らかのひな形を基準にしなければなりません。このベースとなる部分をAIで一元的に管理でき、アクセスが容易になれば業務効率化につながります。差分管理によって、あらゆるバリエーション比較が手軽に行えるのもメリットです。個人だけではなく組織内で知見を蓄積・共有することにつながり、担当者の転職や退職によって知識が失われることも防止できるでしょう。リーガルテックのデメリットリーガルテックにはデメリットも想定されます。現状のリーガルテックは、すべての契約を網羅しているわけではありません。特殊な契約や前例の少ない契約のチェックには、あまり向いていません。たとえば建物の賃貸借契約や投資信託契約などは、書面での契約締結が法律で義務となっています。これらの場合は電子契約が認められていないので、注意してください。電子契約に心理的な抵抗を持つ社内の関係者がいる場合には、説得する時間を設ける必要もあります。心理的な抵抗を省くためにも、時間をかけてリーガルテックのメリットや安全性などを丁寧に説明しなければなりません。またAIシステムで契約書自体の確認はできても、チェック専門の担当者がいなくなることで、トラブルが発生した場合に責任の所在が不明瞭になる可能性も考えられます。これらのことは、リーガルテックを導入する上でのデメリットと言えるでしょう。まとめ日本国内におけるリーガルテック市場は、今後の成長が期待されている分野です。法律や過去の事例を記憶・解釈する能力は、これからAIが人間の能力を追い越していくと予測されます。しかし責任の所在や個別の事情など、最終的な判断は人間が下さなければならないケースも少なくないでしょう。リーガルテックは、まだまだこれから普及が進んでいくフェーズにあると言えます。今回紹介した内容を踏まえ、メリットとデメリットを考えた上で、導入を検討してみてください。
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Aiトレンド・特集
Aiカメラによる検温、顔認証でコロナリスク対策
新型コロナウイルスの感染拡大防止対策により、施設や店舗に入る前、出勤時等では検温の徹底をしているというところも多いのではないでしょうか。こうした取り組みは感染防止対策の観点から今後も広がっていくことが予想されます。そうした中、最近では、Aiカメラによる非接触の検温ができるシステムの利用が広がってきているようです。Aiカメラが一体どのように検温を行うのか？本記事ではコロナリスク対策における大役を担うAiカメラについて解説してまいります。Aiカメラとはそもそも、Aiカメラとは何なのかAiカメラでできることとはいったいどういったことがあるのか、あまり詳しく知らないという方もいらっしゃるでしょう。Aiカメラとは、実に、Aiを搭載したカメラのことで、Aiによる顔認証、追跡機能等があることから、高度な防犯カメラとして利用されることもあります。AiカメラにできることAiカメラでは、画像解析による犯人の特定や人物認証による検知が可能なため、犯罪の未然防止につながります。最近の話題でいえば、AmazonGOをはじめとした無人店舗の防犯対策として利用される例です。Aiカメラで怪しい人物を検知すると、追跡することができたり、売れている商品を分析、欠品の商品の検知やアラートを流したりすることができます。他にも、自宅に設置してよじ登りなどの不信行為を検知して管理者に知らせることも可能です。Aiカメラによるコロナ対策このように、Aiカメラは画像解析による人物認証や、異常検知などが得意な監視カメラになります。これまで基本的には『防犯』として利用されていたものの、最近では体温検知機能を兼ね備え、コロナウイルス感染防止対策として利用され始めています。Aiカメラによる検温Aiカメラによる検温は基本的に赤外線を利用したサーモグラフィーを活用したもので、管理者側は管理モニターで異常体温の方がいないかどうかをチェックすることができます。中には、モニターをお客側に見えるように設置していて、顔を近づけると、体温がモニターに表示されたり、マスクをしていなければマスクの着用を促したりすることができるものもあるようです。Ai顔認証で音声アラート通知アイリスオーヤマが新型コロナ対策として新たにラインナップした、個人認証と発熱者検知が同時にできる『顔認証型AIサーマルカメラ』は、Aiアルゴリズムを搭載し、事前設定よりも高い温度や事前登録していない個人を検出した場合に画像と音声アラートにより即座に通知することができます。その体温検知速度は0.2秒、顔認証精度は99％と業界最高クラスを実現しており、店舗等の入り口で通りすがっただけでもほぼ正確に体温検知をすることができるでしょう。また、管理人がモニター前に常駐しておくことが難しくても、異常検知をした場合は音声アラートにより即座に通知を送ることができますので、退出を促すなり、もう一度検温を行うなり、対処することができます。モニター上に可視化で安心特に、従来のようなスタッフが出入口などで検温を行うというシステムですと、実際皆が平熱であるのか、心配になる方もいらっしゃるでしょう。また、従業員と来客の距離が縮まってしまうのも気になります。しかしAiカメラを利用することで非接触の検温が実現する上に、モニター上で可視化されるため、誰もが安心することができるといえます。コロナ対策だけじゃないAiカメラの使い道新型コロナウイルス感染防止対策として、検温などはこれからも継続して行われていくかもしれませんが、実はこれらのAiカメラの使い道は、もちろんコロナ対策に限りません。ここからは、コロナ対策以外でのAiカメラの今後の使い道について解説していきます。顔認証による不法侵入対策Aiカメラは機種によっては約数万人の顔を記憶することができます。ですので、もしかりに事前登録をしていない人が敷地内、施設内に侵入してきたときのために、防犯対策として利用を継続することもできるということです。これは、勤怠管理システムと連動して、システム上で勤怠管理をするときなどにも役に立ちます。マスク着用者のみの入場を許可新型コロナウイルスが世界的に流行したことにより、これまでマスク着用の文化がなかったような欧米等でもマスク着用が当たり前になってきました。コロナウイルスが収束しても、様々な感染症の感染を防ぐために、マスク着用が推奨されることも予想されます。Aiカメラは、マスク着用者のみの入場を許可したリ着用強制モード等にして、オフィスフロアや、施設の出入口に利用したりすることも可能です。クリニックや飲食店等にも利用することで、クラスター発生を防いだり衛生管理の徹底に役立てたりすることができるでしょう。スマートロックと連携また、スマートロック等の電気錠と連携し、入退出を顔認証で行うことも可能です。スマートロックは現在分譲マンションに限らずオフィスから個人宅まで様々な場所で利用されています。スマートロックなどの防犯システムと、Aiカメラを同時に利用することでさらにセキュリティを強化することができるでしょう。まとめAiカメラは、本来では無人店舗などの防犯対策として徐々に利用が広まっていっていたところでしたが、今回のコロナリスク対策として、導入を決心した施設も多いのではないでしょうか。非対面、非接触での検温ができるということはもちろんのこと、マスクを着用していない人への着用の催促、異常検知アラートなどが流れるのは、管理者側としてもうれしいメリットとなるでしょう。そして、アフターコロナで検温などを強要されなくなったとしても、スマートロックなどと連携して効果的に利用することができますので、決して無駄にはなりません。施設の検温活動が業務を圧迫しているという方、検温をスムーズに行いたいという方はぜひAiカメラの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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未分類
Ai人材育成策『AI Quest』とは？
日本では中小企業の約7割が人手不足であるといわれています。これまでも、人手不足問題に関しては、コラムでAiが人間と同様に働くことで、人権費を削減できたり、作業効率をアップすることができたり、というところに焦点を当てて解説をしてきました。一方で、人手不足問題が拡大している理由としては、『優秀な人材が育たない』『教育者がいない』等も挙げられます。要は、仮に人手として名乗りを上げたものがいたとしても、その人材が企業において役に立つか立たないかは別問題であり、即戦力となり得ないために新しい人材として迎え入れることができないといったことです。そうして、教育者もおらず、人材も育たなければ企業として成長したり前に進んだりすることもできずにいずれ廃業、後継者不足、、といった問題を抱えかねないということになるわけです。そうした中、近年ではAiの実装や普及につなげる『Ai人材』の開発が進められています。そこで本記事では、経済産業省が推進するAi人材育成策『AI Quest』について解説してまいります。経産省が推進する『AI Quest』とはAI Questとは経済産業省が推進するAi人材育成のための事業です。Aiが人材不足の解決を目的とし、2019年に発表された「AI戦略2019」に基づいて策定されました。AI Questは『ケーススタディを中心とした実践的な学びの場』であると位置づけられており、従来の人材育成の手法とは違って、企業の実際の課題に基づくケーススタディが提示され、参加者同士が互いにアイデアを出し合い、試し、学び合うのが特徴です。そのことを通じてAi活用による課題解決方法を学ぶと同時に、実際のプロジェクトに関わることで得られる『知恵』を身につけていきます。AI Questが誕生した背景AI Questは人材の不足を解決するという目的で誕生しました。近年、Aiの技術は、通信技術の進歩もあり驚異的なスピードで発展を続けています。しかし、その一方で、日本はAi関連技術者の数はもちろんのこと、Aiに関する基礎的リテラシーを習得している学生の数もまだまだ足りていない状況です。Ai先進国ともいわれる中国はAi分野を専門的に学習できる環境が整っており、Ai技術の発展も世界各国と比べてもスピードが早い現状となっています。それだけ、教育者が集まっているということですし、教育をするためのデータがある、そして、学べる環境があるというこ都になります。政府が提言する『AI戦略2019』は、Ai人材を育てるための『教育改革』を第一の戦略目標に設定し、次に産業闘争力を強化するための『社会実装』につなげていくことを次の目標としています。具体的には、2025年までにデータサイエンス・Aiを理解し、各専門分野で応用できる人材を年間25万人育てること、データサイエンス・Ai駆使してイノベーションを創出し、世界で活躍できるレベルの人材を2,000人発掘・育成することなどを掲げています。AI Questはそれを踏まえた新たな形での産業政策です。AI Questの目的、そして開発された背景は人材不足の解消、そして人材育成を通したAi実装を実現することの2つです。Ai人材を育て、それをAIの実装・普及につなげることが重要な課題であり、目指すべきゴールだと示されています。Ai人材を育成するメリットAiは人に代わっていろいろな業務を行うことができる非常に優秀な最新テクノロジーの一つです。では、Ai人材を育成し、Aiの普及を促進するメリットとはいったいどのようなことがあげられるのでしょうか。人手不足の解消まずは、Ai人材を実現する目的の一つでもある、人手不足の解消ができるという点です。人手不足が解消されれば、おのずと、日本の中小企業の7割が抱えている悩みが解決されます。つまり、人手不足による廃業などが実質的になくなるでしょう。Ai普及につながるAiの知識を持った人物が多く存在するようになればおのずとAi機器も幅広い業種で利用されるようになるでしょう。そうすると、これまでAi等のテクノロジーと縁のなかった企業もAiを取り入れるきっかけとなり、Aiが爆発的に企業に普及する可能性もあるかもしれません。新しい業種の誕生先ほど冒頭部分でも申し上げた通りに、中国にはAiを専門に研究している人材が多いためにAiの普及が早いとされています。日本でも同様にAi人材が多く現れれば、Aiを利用した新しい業種等も誕生することとなるかもしれません。Ai人材の育成に向けた課題とデメリットとはいえ、Ai人材を育てる手法の一つとして、課題解決型学習(PBL：Project Based Learning)が有効であるとのコンセンサスが得られつつあります。例えばNECはAi人材の育成にPBLを採り入れており、『座学によるAi研修だけでは、ビジネスの現場で活躍できるAi人材を育成できないことが分かってきた』（NECの孝忠大輔AI人材育成センター長）としています。要は、Ai人材一人を育てるのに、1人の教師がつかなければならないということです。その点、Ai人材同士が自ら課題を求め、解決していくような新たな成長方法を確立させていかなければなりません。そういった環境を整えたり、Ai人材を育成して、企業はどのようにAiを利用していくのか等、プロセスを構築しておく必要があるといえるでしょう。まとめ日本もだんだんとAiの普及が進んでいっているとはいえ、やはり世界各国の進捗状況には劣る部分があるものです。それは何よりもAiに関して知識のある人材が少ないこと、専門的に勉強するような施設があまり存在しないことが1つの要因としてあげられるのではないでしょうか。しかも、先日わが国では『スーパーシティ法案』といって、Aiなどのテクノロジーを利用した便利な社会を実現するための法律が可決されました。今後さらにITやAiなどのテクノロジーが多くの場面で利用されていくことになるでしょう。Ai人材の育成はもちろんのこと、Aiについては一般人も基礎知識としてあたまにいれておく必要がありそうです。
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ビッグデータとは？ビジネスへの活用例をご紹介
最近ビジネスの世界では当たり前のように利用されるようになった『ビッグデータ』という言葉ですが、実際はビッグデータがどのように活用されているのかなど詳しく知らないという方も少なくないのではないでしょうか。また、ビッグデータを利用するとビジネスにどのようなメリットをもたらすかなども知らない方が多いでしょう。そこで本記事ではビッグデータに関する基礎知識と、ビッグデータの活用例などを解説しながら、ビジネスにおけるビッグデータ活用のメリットについて解説してまいります。ビッグデータとは『ビッグデータ』とは、漠然と『大量のデータを分析すること』などと認識している方もいらっしゃるかもしれませんが、実際ビッグデータについてどのくらいの容量を超えた時点で『ビッグ』とするなど、具体的な定義が決まっていません。ただ、ビッグデータについて、総務省の『平成24年版情報通信白書』では『事業に役立つ知見を導出するためのデータ』としています。つまり、『今までとは桁違いの大量のデータを使ってビジネスを成長させる』のであれば、その大量のデータのことを、『ビッグデータ』と呼んでしまって問題ないということになるでしょう。ビッグデータと従来型のデータの違い『従来よりデータの量が多ければビッグデータと呼ぶのか？』と疑問に思った方もいらっしゃるかもしれません。しかし、従来型のデータがただ多いだけでは、ビッグデータと呼べるわけではないのです。そもそもそれは先ほど申し上げたように、どのくらいの量以上でビッグデータと呼ぶなどの決まりがないこともありますが、ビジネスや、事業に役立つ大量のデータをビッグデータと呼ぶわけで、該当するデータが量的・質的にビジネスに何らかのメリットをもたらさなければ、ビッグデータとはなりません。要は、ビッグデータとじゅうらいがたのデータでは、量的・質的に異なるということになります。主な違いは下記のようになります。＜従来のデータとビッグデータの違い＞項目従来型データビッグデータデータ量従来の分析システムで取り扱えるよう、データ容量を合わせており、極端に巨大ということはない。具体的に「何テラバイト、何ペタバイト以上がビッグデータ」と決まっているわけではないが、扱うデータ量が今までよりも桁違いに膨大。細かさ、多様性あらかじめデータ項目を設定しておき、それに合わせてデータを入力していく。項目にないデータは記録されない（例：Excelの表）。より細かく多彩な情報が含まれる（例：検索履歴、ネットショッピングでの利用履歴、SNSへの書き込み、画像、動画など）。リアルタイム性データの収集が終わってから、定期的に分析を行うため、リアルタイム性には乏しい。ビッグデータの多くがネットを通じて収集されることが多く、データの更新や分析がリアルタイムで行われる。ビッグデータと従来のデータでは上記の表のように、『データ量』『細かさ、多様性』『リアルタイム性』などが異なってきます。また、ビッグデータはこれまでとけた違いの量や質のデータとなるわけですから、従来のような分析方法ではデータを分析することができません。というわけで、ビッグデータの解析などでは、専用のシステムを利用して分析結果を知ることになります。細かく多才なデータと、それらのデータを収集・分析するためのシステムがあって、初めて『ビッグデータ』が『ビッグデータ』として成立するということです。そしてそのようなデータの収集と分析を比較的手軽に利用できる環境が普及してきたことで、ビジネスにおいても利活用が広まってきたのです。ビッグデータの活用例では、実際に、ビッグデータはビジネスにおいてどのように活用され、どのようなメリットが得られるのかという点について見ていきましょう。スーパー・コンビニなどスーパーやコンビニなどでは現在、Aiシステムを利用した無人化などが図られている成長中の市場でもあります。無人化はもちろん、セルフレジなどの導入により、デジタル化が図られていることもあり、Aiシステムやデジタルシステムと連動して顧客の行動を分析し、売り場を効率化することができるようになるでしょう。具体的には店内に顧客の動きを分析するセンサーを設置し、そのデータを分析。顧客がどの陳列棚に手を伸ばす回数が多いか、店員の配置によって売り上げがどう変わるかなどを分析することができます。また、売れやすい商品の補充タイミングなども分析できることで、効率的に店舗運営を行うことも可能です。金融機関金融機関では、例えばTwitterなどのSNSへの投稿を分析して顧客へ情報を提供することができるようになります。Twitterのつぶやきは、意外にも株式市場に関する重要なツイートが隠れているものです。というのも、例えば、Twitterでつぶやかれている頻度の高い企業名、商品名を抽出し、話題になっている商品やサービスを発見することで今後の株価上昇を予測し、金融機関や個人投資家に情報を提供することができるというわけです。このようなSNSからの分析に関しては、金融機関に限らずアパレルメーカーでも利用でき、SNSでトレンドを分析することで、お客のニーズに合った商品を開発することができるようになります。飲食メーカー自動販売機を利用する際、お客がどの商品を選ぶかなどの分析に、自動販売機自体に監視カメラが取り付けられており、お客の行動を分析されているのをご存知でしたでしょうか？その監視カメラの映像から、どの位置に一番視線が集まるのかを分析し、その位置に売りたい飲料を配置することで、自動販売機の売り上げアップにつなげているのです。これは自動販売機に限らず実店舗も同様で、入店してからお客がどのように行動するのかを分析することで主力の商品を効率的な位置に配置することができるようになります。宅配業者宅配業者における受取人の不在による再配達問題は、現在社会問題として取り扱われております。そうした中、ビッグデータを活用することで、伝票に記載された配送先情報を分析し、どの時間帯に不在が多いかなどを把握することができるようになります。そうすることで、再配達業務を削減し、結果的に業務効率化につなげることができるようになります。これは、配達業者だけでなく、タクシー業者も同様のビッグデータを活用し、タクシーの利用の回転率を向上させたりすることが可能です。まとめこのように、『ビッグデータ』とは具体的な定義はないものの、ビジネスの変革のために、関連するあらゆるデータを分析、解析することです。今後ビジネスにうまくビッグデータの活用を取り入れていくことで、業務効率化、人件費の削減など様々な面で恩恵を受けることになるでしょう。今回ご紹介した事例は一部にすぎません。何事も今後の在り方を変えていくという場合には、過去からリアルタイムまでの膨大なデータを収集しなければ、効果的な分析を行うことはできないのです。ビッグデータの活用で、新しいビジネスの在り方を検討してみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
米津玄師のフォートナイトイベントから見るVR技術の可能性とは
新型コロナウイルスの感染拡大の影響により、『おうち時間』が続き、オンラインゲームやSNSを楽しむ時間が増えたという方も多いのではないでしょうか。人と人との接触を防ぐ『新しい生活様式』が推奨されている中で、人間が通信技術などのITテクノロジーから受けた恩恵は計り知れません。そうした中、本日8月7日の夜20時からフォートナイトと米津玄師のコラボバーチャルイベントが開催されます。本記事では、米津玄師のバーチャルイベントから見るVR技術の可能性について解説していきましょう。【フォートナイト】米津玄師コラボイベント開催！Epic Gamesは、『フォートナイト』における『パーティロイヤル』にて、シンガーソングライターの米津玄師さんが出演するバーチャルイベントを8月7日20時から開催します。パーティロイヤルでは、これまでにDJのマシュメロさんやスティーヴ・アオキさんが登場するイベントをはじめ、俳優のレオナルド・ディカプリオさんが主演する映画『インセプション』の上映など、著名人とコラボした様々なイベントを実施してきました。そして今回、米津玄師さんが参加することにより、日本人初のコラボということになります。過去に『フォートナイト』では、世界的な人気ＤＪのマシュメロが２０１９年２月にバーチャルライブを開催した際は１０７０万人のプレイヤーが同時接続するという、とてつもない記録を打ち立てました。https://www.youtube.com/watch?v=uZWvAsFfB8gパーティロイヤルは無料で参加することができ、下記の3日間のスケジュールで開催されます。【公開時間】日本時間8月7日(金)20時日本時間8月8日(土)2時日本時間8月8日(土)8時前回のバーチャルイベントで、一度に多数の人数が接続したことから、今回の米津玄師さんのコラボイベントでもアクセスが殺到することが予想されます。上記の公開時間よりも数十分前からスタンパイしておくとスムーズにゲームを開始することができるようになるでしょう。フォートナイト×バーチャルフォートナイトとは、全世界で3億5000万人の人々がプレーする超人気のオンラインゲームの一つです。今回開催されるバーチャルイベントは、サバイバルゲームというゲームの本流ではなく、スポーツや音楽、映画などの様々なエンターテイメントを『パーティロイヤルモード』の島に設置されたビッグスクリーンで楽しむことができるというわけです。米津玄師さんにとっては、今回の8月7～9の間はそもそもツアーの振り替え公演の予定日でした。しかし、新型コロナウイルスの感染拡大の影響により中止となってしまい、バーチャル空間でもライブさながらの雰囲気を楽しんでもらおうと企画たのが今回のイベントになります。コロナ禍において、エンターテイメント業界は数々のイベントが縮小、または中止となっている中、それに代わってライブ配信などを行う遠隔イベントなども開催されていますが、やはり本物のライブよりは臨場感に欠けるものです。その点、バーチャル空間でゲーム内の『自身の分身』とも言えるキャラクターがそのイベント空間に“存在”しており、『フォートナイト』の場合なら独特のダンスのエモートなどでライブを盛り上げることが可能になります。さらに同じプレイヤー同士が協力して、何らかのパフォーマンスやアクションが起こせるかもしれないという点もオンラインゲームならではの楽しみ方であるといえるでしょう。無料で楽しむことができる点にも注目新型コロナウイルスの感染拡大の影響によって、様々なライブイベントが中止されてから、いくつかのアーティストグループがオンラインライブを開催しましたが、いずれも振り込みなどで『ライブを視聴する権利』を買ってから視聴する者でした。要は無料ではなかったということです。それはもちろん有料であってしかるべきだと思うのですが、今回のフォートナイトのバーチャルライブでは、完全無料で楽しむことができるという点を特筆するべきです。PS4、Nintendo Swich Xbox、スマホ、PCなど、幅広いハードで遊べるフォートナイトだけにどの端末でもゲームをインストールするだけで今回のライブに参加することができます。これにより、フォートナイトをしたことがなかった人もフォートナイトをはじめるきっかけとなるかもしれませんし、米津玄師さんのことをよく知らなかった人も知るきっかけとなるでしょう。そして何より、VR、バーチャルがどのようなモノかわからなかったという方も実際に体験することで次世代テクノロジーの魅力について体験することができるというのもメリットとしてあげられます。VR技術×ゲームの可能性今回のフォートナイトの例のように、コロナ禍でもバーチャルの中で臨場感や一体感を味わうことができるものは、今後さらに需要が拡大していくことが予想されます。そもそも人と会えない、アーティストのライブに行くことができないといった中でオンラインの需要は高くなっていたわけです。思い返せば、緊急事態宣言で外に出ることができなかったとき、ネット上では『ZOOM飲み会』『ZOOM会議』などがトレンド入りしました。『新しい生活様式』が推奨されている現在、バーチャル、VR技術はますます注目されることになるでしょう。オンラインゲーム内でもバーチャルイベントを楽しむことができたり、バーチャルライブの中でゲームをすることができたりするようになれば、ますますオンラインゲームの幅が広がることになるかもしれません。また、ゲームそれぞれによってもプレーしている人の年齢層が変わってきますので、年齢層に合わせたトレンドやイベントを盛り込むことでさらに新しいオンラインゲームの可能性を体験することができるでしょう。そして今回の米津玄師さんのバーチャルライブがエンターテイメント業界の新しい在り方や新たなオンラインゲームの楽しみ方の火付け役ともなりえます。まとめ今回、フォートナイトのバーチャルイベントで米津玄師さんがバーチャルライブを行うことにより、ゲームの新しい楽しみ方、ライブイベントの新しい可能性が見えてくるのではないでしょうか。今後はAi技術や5Gなど複数の最新テクノロジーとかけ合わさることで、さらに幅広い楽しみ方ができるようになるかもしれません。フォートナイトのイベントは、今夜20時から誰でも無料で参加することができます。ぜひ参加して、VR技術を体験してみてはいかがですか？
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Aiトレンド・特集
Aiは自動運転の実現においてどのように活躍する？
Aiは現在最も注目されている最新テクノロジーといっても過言ではなく、様々な業界での活用が期待されているところです。実際に、新型コロナウイルスのワクチン開発やハッキング詐欺の防止、オフィス業務の効率化などでの利用が広がってきています。今までAiなどのテクノロジ―とは全く無縁であったといえるような業界にまで利活用がなされ始めてきているのです。それは、自動車も例外ではありません。『自動運転技術』と聞きますと、意外にも遠い未来のことを思い浮かべがちの方も多いかもしれませんが、実は進化したAiなどの最新テクノロジーを駆使することで、意外にもその未来は早くやってくるかもしれないのです。そこで本記事では、Aiと自動運転の関係から、Aiが自動運転でどのように活用され、有効的に活用するために残された課題はどのようなことがあげられるのかという点について解説していきたいと思います。自動運転とはそもそも自動運転とは何かといいますと、簡単に言えば、自動車を人間が操作せずに動かすことができる技術のことです。この自動運転にはいくつかのランクがあり、それぞれ仕組み等も変わってきますので、まずは自動運転に関する基礎知識から解説していきたいと思います。自動運転のランク自動運転技術のレベルわけは下記の通りです。レベル概要レベル0運転自動化なし運転者がすべての運転操作を行なうレベル1運転支援システムがハンドル操作し、運転手を支援するレベル2部分運転自動化システムが加速あるいはハンドル操作し、運転手を支援するレベル3条件付運転自動化高速道路など限定的に、システムが運転を操作する。運転者はシステムへの応答が必要。レベル4高度運転自動化無人でも、高速道路など限定的にシステムが運転を操作するレベル5完全運転自動化無人で、システムがすべての運転操作を行なう現在、現在日本で発売されている自動車はレベル2までの自動車であり、レベル2までの自動車は特に『運転支援車』と呼ばれています。運転支援車は、ドライバーの不注意を防いだり、危険を察知して警告するなど、交通事故を未然に防ぐように工夫された自動車のことを指します。例えば前の車との距離や歩行者を感知して、衝突する危険がある場合は音や画面で表示をしたり、ドライバーが対応出来なければ自動でブレーキをかけるシステム、車線維持をしてくれるシステムが搭載された自動車などです。また高速道路の走行中など、一定の速度で比較的長い距離を走行する場合、前方の車に追随してドライバーがアクセルを踏まなくても、一定の距離とスピードを保ったまま走行してくれる機能が搭載されておりますが、運転の責任はすべてドライバーにあり、常にハンドルを握っておかなければなりません。自動運転の仕組み自動運転技術の仕組みは下記のようになります。①認知②判断③制御通常人間が自動車を運転するときにも、認知⇒判断⇒操作のプロセスで操作をしているかと思いますが、自動運転システムでは、あらゆる危険を察知してそれらを制御することで安全に走行することができるようになるわけです。尤も、自動運転システムにおいて、重要となるのが認知の部分です。これは人間が操作をするときも同様ですが、障害物や、走行可能なルートを認知しなければ安全に走行することはできません。では、自動運システムにおいて、人間に変わって危険等を認知してくれるのはいったい誰なのか、それがまさに『Ai』であるということです。Aiと自動運転の関係性や、自動運転実現におけるAiの重要性について次項にて解説いたします。Aiと自動運転の関係Aiと自動運転は密接関係にあるとされているわけですが、実際どのように利用されるのか、なぜ必要なのかという点については詳しくわからないというて方もいらっしゃるでしょう。ここからはAiと自動運転の関係について解説していきます。Aiは自動運転でどのように利用されるのかAiは自動運転においてどのように活用されるのかといいますと、主に先ほどの解説でいう『認知』の部分です。危険物や障害物などを認知して、安全な場所を走行するには、Aiの認知の技術を用いる必要があります。また、駐車している2台の車の間からボールが出てきた時、人間の場合は、『次に子供が出てくるかもしれない』と予測しますよね。そうして、多くのドライバーが止まったり、速度を落としたりすることでしょう。このような、危険の認知から予測、判断、制御までのすべての工程においてAiが行うことができるようになるというわけです。Aiはなぜ自動運転で必要なのかAiの力をなくして完全なる自動運転車の実現できないと言っても過言ではありません。Aiはいずれ人に代わって働いたり、人に代わって何かを考えたりすることができるようになるとされております。運転では、常に周りを見て、常に危険がないか探しながら判断をし続けなければなりません。その判断を怠ったときに、事故が起こってしまうわけですよね。そうしたヒューマンエラーを防ぐため、人間に代わって自動で運転できるようになるためにはAiの技術が必須になるということです。Aiを自動運転に活用するための課題とはいえ、自動運転にAiを活用するには未だいくつかの課題が残っています。事故の場合の責任の所在Aiによる自動運転が実現することになりますと、基本的に、運転をするのはシステム、人間は簡単に言えばタクシーのお客のように座っているだけという形になります。そのような場合で事故が起きたとき、責任の所在はどこにあるのか、また保険などはどのようになるのかというところを決めていかなければなりません。交通ルールなども変わってくるでしょう。ルール変更に伴い、法律が変わる可能性もあるので、そうした責任に関する事項を整備しなければなりません。ハッキング対策Aiの活用で自動車のIT化が進めば、インターネットにつながったパソコンと同様に、自動運転車もサイバー攻撃の標的となる恐れがあり、故意に事故が引き起こされる懸念もあります。また無人の完全自動運転車は、ハッキングによる車そのものの盗難などへの対策を行う必要もあるでしょう。インフラ整備また、自動車にAiなどのIT技術を搭載するということは、通行する道路上にもアンテナ等を張り巡らせる必要が出てくるかもしれません。また、人間がこれまでのように、1人一台の車を持つようになるのか、例えばサブスク型で街を走っている車に乗り込むシステムになるのか、様々なインフラ整備も課題として残っています。まとめ今も徐々に自動運転技術のレベルは上がってきており、だんだんとAiの活用も視野に入れられ始めているところですが、何せインフラ整備や、その他ルールの整備などが整っておらず、自動運転化が実現するのは、もう少し先の話に思うかもしれません。しかし、国的にも現在Aiやその他IT技術などの最新テクノロジーを利用することで、人とAiが共存し、協力し、便利な世の中に変革していこうという動きになっています。一説では2030年には完全なる自動運転化が実現するともいわれているところです。いずれにせよ、自動運転化にはAiが必須であり、Aiなくして自動運転は実現しないということです。今後もAiや自動運転技術の進歩から目が離せません。
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Aiトレンド・特集
Aiが非接触な接客を実現！『Aiアバターレジ』とはいったい何？
新型コロナウイルスの感染拡大が猛威を振るっている中、Aiなどの最新テクノロジーを利用した非対面、非接触なコミュニケーション方法が広がってきています。もちろん一つの業界に限ったことではありません。例えばレジやお客の注文を聞く業務など、これまでに人間が接客として対応していた部分も、Aiを使った接客に変わっていっているのです。本記事ではウィズコロナと称されるこれからの時代の飲食業界におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)構想の一部として実施されるAiアバターレジについて解説していきます。Aiアバターレジとはそもそも、『Aiアバターレジ』とは何ぞやというところから解説していきましょう。Aiアバターレジとは、パンケーキなどカフェスタイルレストラン『Eggs 'n Things』を展開するEGGS 'N THINGS JAPANが10月より実証実験を開始する、Aiを搭載した完全非接触・自律対話が可能なレジです。Aiアバターレジは、完全非接触・自立通話が可能なレジの設置は、国内初の事例であり、ウェルヴィルと共同開発されました。利用者が店員の代わりにモニターに映るAiアバターと会話することで、タッチパネルさえも不要で料理を注文できるという仕組みです。新型コロナウイルスの感染拡大が猛威を振るっている中、Aiなどの最新テクノロジーを利用した非対面、非接触なコミュニケーション方法が広がってきています。もちろん一つの業界に限ったことではありません。例えばレジやお客の注文を聞く業務など、これまでに人間が接客として対応していた部分も、Aiを使った接客に変わっていっているのです。本記事ではウィズコロナと称されるこれからの時代の飲食業界におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)構想の一部として実施されるAiアバターレジについて解説していきます。Aiアバターレジとはそもそも、『Aiアバターレジ』とは何ぞやというところから解説していきましょう。Aiアバターレジとは、パンケーキなどカフェスタイルレストラン『Eggs 'n Things』を展開するEGGS 'N THINGS JAPANが10月より実証実験を開始する、Aiを搭載した完全非接触・自律対話が可能なレジです。Aiアバターレジは、完全非接触・自立通話が可能なレジの設置は、国内初の事例であり、ウェルヴィルと共同開発されました。利用者が店員の代わりにモニターに映るAiアバターと会話することで、タッチパネルさえも不要で料理を注文できるという仕組みです。ウェルヴェルの対話エンジンと、利用者の発言が会話通りでない場合や、『～のやつ』というようなあいまいな注文でも、理解して応答し、注文に至るまで会話のみで誘導ができます。また、店舗スタッフがAiアバターに対して、学習データを覚えこませることで、店舗ごとに異なる応対を学習させることもでき、店舗ごとに違ったユーモアを感じさせることも可能になります。さらに、 事前注文システムも搭載しており、お客はオンラインで受け取る時間等を設定し、注文決済後、店舗でテイクアウトができるサービスもあり、お店側もお客から事前に注文を受けることができるので、調理タイミングを可視化することができ、業務効率化につながるといえるでしょう。今後は、スーパーの無人レジのような自動支払い機能も搭載する予定であるそうで、外食事業も注文から支払いまで無人化が実現するかもしれません。Aiアバターレジのメリットでは、Aiアバターレジのメリットとはどのような事項が考えられるのか、考察していきます。非対面・非接触が可能になるまずは、新型コロナウイルス感染拡大防止対策として非対面・非接触でのやり取りが可能になるという点です。新型コロナウイルスの影響で、多くの場所で、人との接触を避けるように呼びかけがされてきました。そうした中、接客が必要なくなるAiアバターレジは、感染拡大防止対策として非常に有効的であるといえるでしょう。人手不足の解消また、Aiアバターレジが、お客の対応をしてくれることで人手不足の解消にも一役買うことができます。2019年の帝国バンクの調査によると、飲食店のうち60％が人手不足と回答し、2017年の調査では46.3％で、2018年では58.5％であったため、年々飲食店の人手不足が深刻化してきていることがわかります。また、アルバイトに限ると、80％の飲食店がアルバイト不足を感じているという結果になりました。その点、Aiアバターが人間の代わりにお客とコミュニケ―ションをとることで、従業員は他の業務に集中することができるわけです。業務効率化また、人手不足が解消されることによる業務効率化はもちろんのこと、事前注文などにより、手に付ける作業を可視化できるため、さらに効率的に動くことができるようになります。便利なだけでなく、システム的なメリットも多くあるといえるでしょう。Aiアバターレジのデメリットとはいえ、Aiアバターレジの利用が増えることによって、人と人のコミュニケーションがますます希薄になっていったり、臨機応変に対応できないことによるクレームに発展したリする可能性がある点はAiアバターレジの難点であるといえるでしょう。現在はまだAiアバターレジも実証実験中ですので、今後設置が広がるかどうかは何とも言えない部分はありますが、システムエラーが起こったときに人間がどのように対応したりフォローをしたりするのかという点について検討しておく必要があるでしょう。また、高齢者のお客に関しては使い方がわからない場合もあるので、お客の客層も検討材料となるといえます。Aiが非対面・非接触でコロナ対策をとはいえ、現在は、いろいろな業態、業種で非対面・非接触が推奨されていっています。ウィズコロナ、アフターコロナの飲食店やその他店舗の在り方は、Aiなどのテクノロジーを使った全く違うものへと生まれ変わっていくことでしょう。非対面・非接触というのは、感染拡大を防止するため、クラスター発生を防ぐための一つの指標です。今後は無人レジをはじめ、なるべく人間同士の接触をなくスための対策が様々な場所で撮られていくのではないでしょうか。まとめ猛威を振るうコロナウイルスの感染拡大は、未だ止まることを知らず、不安な毎日が続きます。従来までの世界であれば、多くの人々が感染して、集団免疫を獲得するか、有効的なワクチンが開発されるのを待つか、いずれにせよ何年もウイルスと戦うしか感染を収束させる方法はなかったのです。しかし、現代ではAiなどのテクノロジーの発展により、製薬もAiを利用してできる可能性が出てきておりますし、Aiアバターレジや無人店舗など、テクノロジーを駆使した感染拡大防止対策が活躍するといえるでしょう。いずれにせよ、今回の新型コロナウイルスの感染拡大の影響で、Aiやそのた最新テクノロジーの活躍の場が広がったことは事実です。Aiアバターレジは現在実証実験の段階ではありますが、今後ますます非対面・非接触のあらゆるシステムが広がっていくのではないでしょうか。
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Aiニュース
『災害大国』の日本にとってAiを活用することは防災、減災につながるのか？
日本は世界の中でも地震や津波、台風などの自然災害が起こりやすい『災害大国』と言われています。こうした自然災害と向き合っていく中で防災を含めた自然災害対策は重要な課題となっているわけですが、近年Aiの発達によって、従来は困難だった精密な被害予測や、効果的な救助活動が可能になりつつあります。Aiの活用で、自然災害による被害を減らすことができるとすれば、どのような活用方法があるのでしょうか。今回は、実際の活用事例と共に、今後の動向について言及していきます。自然災害におけるAiの活用方法と事例自然災害対策や防災分野におけるAiの活用方法としては、大きく下記の3つに分けられます。①【防災】自然災害の事前予測、または災害発生時の被害想定②【被災状況把握】災害発生時の情報収集、救助の計画などを支援③【多言語コミュニケーション】災害発生時のインバウンド観光客に向けた避難誘導などここからはそれぞれの分類別のAiの活用方法と事例を紹介していきます。・防災分野でのAiの活用国立研究開発産業技術総合研究所(産総研)では、日本電気株式会社(NEC)と共同で、Aiを活用した技術の開発や、様々な産業へのAiの活用における研究が進められています。中でも、現場において足りない情報をシミュレーションで補いつつ、Aiの能力を最大限に引き出す『シミュレーションとAiの融合技術』は、自然災害に有効的であるとされています。従来では、大規模な災害など過去のデータが多くないものの場合、ビッグデータを処理することは難しいとされていました。つまり、大規模な災害等は過去のデータが不十分なためにAiによる予測が難しかったということです。しかし、同研究では、観測したい現象だけを集中観測する技術の開発に成功したことで、Aiはより効果的な機械学習ができるようになりました。更に、シミュレーションとAiを融合させることにより、災害発生の時期や、規模が予測できるようになるため、事前の避難や効率的な避難準備作業が可能になります。特に、昨年2019年発生の台風19号では、水害や災害報道にとどまらず、北陸新幹線車両基地の水没による交通への影響や、文化財の水没など、社会への影響は多方面に拡大しました。このようなスーパー台風の発生は、地球温暖化の影響により、今後増えていくことが予想されています。しかしそのような際もAiやシミュレーションを活用し具体的な発生しうる大きさ、勢力の強さなどが予測できれば、洪水やインフラ対策などの防災対策も一層効率化されることが考えられます。・被災状況把握へのAiの活用防災の次に大切になるのは、実際に自然災害が起こってしまった際その状況を多くの人が正確に把握するための『被災状況把握のツール』です。特に従来でもテレビやスマホなどは、情報発信ツールとして活用されています。また、東日本大震災の際にはSNSが広く活用され、広域の被災状況の情報収集や共有に対してSNSの活用は有効的であることが認められました。しかし、これらは人手に依存しておりその情報の整備や統合において改善が求められている状況です。その点を解決するために、Aiの活用が始まっています。特に、ユニバーサルコミュニケーション研究所では、Aiを用いてTwitter上に投稿された災害関連情報をリアルタイムに分析し、都道府県、市町村単位でエリアを指定すると、指定エリア内の被災報告を瞬時に要約することができるシステムを試験公開しました。これにより、従来は人間がSNSを確認して情報確認や場所の特定をしていたものが、Aiによる分析が可能になることで各種支援や避難指示等を効果的に行うことができるようになります。更には、今後の災害時、救助ヘリ等の活動を妨げない範囲でAiカメラを搭載した小型のドローンを活用して被災地域の状況を、Ai画像解析によって判断することができるようになります。そうすることで、土砂崩れの危険性や、火災延焼の可能性の認識など、専門家でなければ判断がつかなかった判定も可能になり、より高度な被災状況の発信や分析が可能になるわけです。また、LINE株式会社では、多くの日本人が利用しているコミュニケーションアプリ「LINE」が災害発生時に有効活用できるよう、災害時に役立つ機能の充実に取り組んでいるそうです。テキストや音声などでコミュニケーションを図る『AIチャットボット』を自治体の問い合わせ窓口として導入し、よりスムーズな情報共有を実現するといいます。このようにSNS上に投稿された情報を把握したり、SNSでリアルタイムのやり取りを行うことで被災地のリアルな状況をAiが把握し、効果的な避難誘導や救助活動に役立てることが期待できます。・災害時の多言語コミュニケーションにおけるAiの活用このような自然災害時において、自治体が策定している避難計画はその地域の住民が対象であり、企業の従業員については企業が避難計画を策定しています。ですので、近年増えつつある外国人観光客の避難については現状策定がなされていないわけです。実際に、訪日数の多い、中国、韓国、台湾の訪日経験者へのNTTレゾナントのアンケートによると、『日本で被災した場合に最も困ること』として『日本語への通訳』という回答が多く見られました。更に、約9割の回答者が自国語に対応した防災アプリをインストールしておきたいと回答があったといいます。今夏には東京オリンピックを控えている日本ですが、その際に自然災害が起きる可能性が0であるとはもちろん言い切れません。観光地やスポーツの観戦施設などでAi技術を搭載した翻訳サービスや翻訳機器の導入が始まってきているようですが、これらは、突発的な災害時にもインバウンド観光客への円滑な避難指示や意思疎通を可能にするともいえるでしょう。Aiを活用した自然災害対策が日本の防災、減災を実現上記の事例は一部ではありますが、近年多くの企業がAiを活用した自然災害対策を行っています。また、先ほども例に出した『台風19号』が接近した際は、神戸市内に設置された災害対策本部において、Aiアナウンサーが最新の状況を配信しました。神戸市は、昨年4月から災害発生情報の配信サービスを試験的に導入しており、実際に三ノ宮駅で看板が落下した情報を発生直後にキャッチし、関係先へ連絡、人的被害がないことなどを迅速に確認ができたといいます。このような、Aiを活用したSNSに投稿された火災や事故、自然災害などの写真や動画を自動収集し、分析、解析したうえで配信する仕組みは現在、観光庁や自治体、マスコミ等に広がってきています。更に、投稿に含まれるデマや誤情報に関しても、過去の写真などと照合して真偽を判別する機能なども充実してきているのだそうです。今後、Aiによる事前の自然災害の予測がより精密化されれば、事前に必要なものをそろえたり、安全な場所へ移動したりすることができるようになることで、二次災害などを防ぐことにもつながるかもしれません。特に、高齢者の中には、災害発生時に若年層の人々と同じスピードで避難をしたり、はたまた1人で動くことが困難な方もいらっしゃるでしょう。そのような方にとっても、事前にどのような規模の災害がどの場所で起こるのかということが把握できれば、それに備えて準備をしておくことができるようになります。現状で、Aiを活用したことで大幅な減災が実現出来た事例はまだありませんが、今後はこれらのサービスが更に発達、進化していくことで、防災や減災が実現できる未来も近いといえるでしょう。まとめ今回ご紹介した事例は一部ではありますが、自然災害の多い日本にとってAiを活用した防災対策や減災対策などのサービスは増えていくことが予想されます。自然災害はいつどこで、どのように起こるのか、人間には到底予測が出来ません。だからこそ、常日頃から防災グッズを所持しておくなどの対策を行うことに越したことはないのですが、その対策を行うには、Aiによる予測が必要不可欠です。こうしたAiの活用は二次対策を防いだり、被災状況をいち早く把握することは、結果的に防災、減災につながっていく事でしょう。
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Aiトレンド・特集
【新型コロナ対策】Aiサーモグラフィーで異常体温を瞬時に検知！
現在世界中で猛威を振るっている新型コロナウイルスの感染拡大の影響で、多くの人が集まる店舗や施設、公共交通機関などにおいては、検温を実施しているところも多いでしょう。実際にUNIQLOやGUなどのアパレルショップへ入店する際は検温が実施され、37.5℃以上の発熱がある場合は入店を断られるという仕組みになっていました。また、美術館や大型しょっぴんモールなどでは、Aiカメラの前を通る人々の体温を瞬時に検知し、電子ディスプレイ上に映し出しているという施設もあり、検温の動きが広がってきています。新型コロナウイルスへ感染した時の症状の一つとして発熱があることから検温がクラスター化させないための一つの指標となっているわけです。本記事では、新型コロナ対策において瞬時に多くの人々の検温ができるシステム『Aiサーモグラフィー』や、新しい生活様式においてAiがどのように活躍するのかという話題に視点を置き、言及してまいります。新型コロナ対策で実施されたもの会社員・公務員を対象としたLINEリサーチの調査によりますと、職場における新型コロナ対策の現状は下記のようになっています。【引用元】http://research-platform.line.me/archives/34978692.html3月、2月の調査に比べると、すべての項目において対策が強化されていることがわかり、上位は『マスクの着用の推奨／義務付け』が最も高く6割となっています。次に、『手指のアルコール消毒用品の常備』が約6割弱となりました。さらに、今回3割以上かつ、前回に比べて2倍以上の増加率だったのは、『出社前の検温の推奨／義務付け』（前回16%→今回42％)です。37.5℃以上の発熱が新型コロナウイルスの主な症状の一つであり、感染を食い止めるための指標であることから施設等へ入館する際に限らずオフィスへの出勤時にも実施されるようになってきていることがわかります。Aiサーモグラフィーとは検温といいますと、現在UNIQLOやGUなどに入店する際、高速バスに乗り込む前などに実施されるのはスタッフがお客の額に体温計を当てて一人一人検温を実施するものを思い浮かべる方も多いでしょう。しかし、店舗に人がたくさん入る場合や、バスなどのように時間が迫っている場合には急ぐあまりに正しく検温ができなかったり、業務効率を悪くしてしまう可能性もあります。ひいては、お客の額に体温計を一人一人近づける作業をしているスタッフはお客との距離が一瞬ではあるものの、近くなってしまうため、あまり望ましくありません。そこで利用されるのがAiによる検温です。Aiサーモグラフィーによる検温の特徴人が人に近づいて手動で検温をするとなりますと、感染のリスクをたかめることにもなりかねません。しかし、気温や体温を測るときに利用される『サーモグラフィー』というものがあるのをご存知ですか。Aiサーモグラフィーはオフィスや商業施設など、人の集まる場所の入口に設置することで、自動的に体温を検知することが可能です。また、顔認証AI機能も搭載されているため、予め登録した社員や来訪者の入退室管理や、発熱チェックを行うことで、検温漏れを防ぐこともできます。実際に福岡市立美術館や山口県の下関市にある海響館ではAiによる検温が行われており、福岡市立美術館に関しては電子ディスプレイ上に、個々の体温が映し出されておりました。このように、Aiサーモグラフィーによる検温では、非対面非接触かつ一度に大人数の検温をできるのが特徴です。・Aiサーモグラフィーによる検温のメリットではAiサーモグラフィーによる検温のメリットとは具体的にどのようなことがあげられるのかといいますと、一つは従業員が対面で検温を行う必要がなくなるので業務効率化につながるということや非対面での検温が可能になるという点です。二つ目は、管理者は発熱者のアラートを受け取れることで、効果的な検温活動が実施できるという点になります。学校や大型施設、公共交通機関などに設置することで、スムーズに検温を行うことができます。・Aiサーモグラフィーによる検温のデメリットしかし、Aiサーモグラフィーによる検温は、Aiを搭載したカメラを利用して行うものになりますのでカメラにキチンと映っていなかったり、後ろを向いていたりする場合は正しく検温ができないという可能性もあるのがデメリットとしてあげられるでしょう。また、クリニックや病院などにおける検温は一人一人しっかりと行う必要があるので不向きです。Aiで広がる非接触システムと新しい生活様式コロナウイルスの感染拡大が大々的にニュースなどでも取り上げられる中で、よく耳にするようになった言葉の一つに『新しい生活様式』があります。感染拡大やクラスター化などを防ぐために、リモートワークが推奨されたり、非対面・非接触を推奨されたりなど、これまでの私たちの生活と比べて、テクノロジーの利用シーンが増えてきました。Aiもそれらの技術の一つです。Aiサーモグラフィーをはじめ、人間が行っていた作業をAiシステムに任せることで人間同士が接触して感染拡大の機会を減らすことができるのです。感染症対策の一環ではありませんが、無人店舗なども同様に、Aiなどのテクノロジーを利用した非対面、非接触の買い物であり、新しい生活様式の一つとも言えます。今後はECサイトなどの活用がますます増え、Aiやその他テクノロジーを利用して非対面、非接触が推奨されていくことになるでしょう。まとめ『新しい生活様式』という言葉を至る所で耳にするようになった今、非対面・非接触でのコミュニケーションはもちろんのこと、感染拡大を阻止する検温やソーシャルディスタンスの維持の徹底においてもテクノロジーが広く利用されるようになってきています。今後はAiサーモグラフィーが設置される店舗も多くなってくるでしょうから、見つけた際には試してみてはいかがでしょうか。変わりゆく生活の中で、新しいものに関心を持ち、Aiなどの最新テクノロジーにも気軽に触れていくことが今後の『新しい生活様式』において大切なことであるとも言えます。
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Aiトレンド・特集
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。
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スマホに眠る昔の写真も今風に高画質化が可能！『photoRefiner』とは
ふと昔のスマホに電源を入れたとき、昔の思い出の写真を見て懐かしく思うという方も多いのではないでしょうか。しかし現在のスマホのカメラ技術はひと昔前よりも格段に進歩しており、当時の写真を見ると、非常に画質が悪いと感じてしまうケースも少なくないはずです。そこで今回は、写真、イラスト、画像などを高画質化できるAiシステム、『photoRefiner』をご紹介してまいります。photoRefinerとは？そもそもAiは画像認識や映像認識を行うことができる技術であり、今回ご紹介する『photoRefiner』にもその技術が活用されています。いわば、写真やイラストなどの画像を美しく高画質化することができるAiシステムといえるでしょう。これまでの高画質化システムは、画像を引き延ばして中間を補填する技術で賄っておりました。スマホアプリで試すことができる気軽なモノも同様です。しかしPhoto Refinerは、低解像度画像から推測される高解像度画像を学習したAiが粗い画像だけから美しい高解像度な画像を生成する技術ですので、これまでの技術とは比較にならないほど美しく高画質化することができます。画素数16倍に高画質化が可能Photo Refinerは、ピクセル数を縦、横4倍に拡大して16倍に画質を上げることができます。それだけでなく、従来では高画質化の難しかった特大サイズの写真に関しても高速に生成することができます。例えば、昔の写真をポスターにしたいといった場合でも、高画質化ができれば最近に撮影したようにきれいな画像を使用したポスターが完成するわけです。Aiのディープラーニングを用いた技術Photo Refinerは世界最先端・最高精度の技術で高画質化を実現しており、この技術は特許も申請中であるといいます。特にこの技術は、Aiのディープラーニング(深層学習)を活用したことで、従来の高画質化技術では不可能だった品質で高画質化ができるようになりました。従来の技術では、縦横1.1倍にする程度が、品質を劣化させずに高画質化できる限界でしたが、Photo Refinerでは、独自技術を研究開発して利用しているので、高品質に縦横4倍に高画質化することが可能です。Photo Refinerが可能にする課題解決画質が良くなかった画像を高画質化できることで、コンテンツにも幅が生まれビジネス広告の幅を広げるというのは言うまでもありません。ここからは実際にPhoto Refinerが可能にする現状の課題解決法について解説していきます。印刷時に画像が荒くなるのを防ぐパソコンで画像を見たときには高画質な画像で表示されているように見えたのに、いざ用紙にプリントすると、荒い画像で印刷されてしまったという経験はありませんか？実際、モニター上で画像をきれいに見るには72dpiの解像度があれば十分きれいに見えるのですが、紙に印刷するとなると300dpi近くの画質が必要になります。そうしたことで、モニター上と用紙とで画質のギャップが生まれてしまうわけです。しかし、Photo Refinerでは最大で16倍に高画質化することができますので、紙の上でもきれいな画像を印刷することができるようになります。広告素材で表現の幅を広げることができる例えば、通常の画質のよい写真でも、拡大すると画像が荒くなってしまうため、拡大した画像を使いたいが断念しているといった経験をしたことがある方も少なくないはずです。例えば化粧品の広告宣伝において、目の周りを拡大してアイシャドウの美しさを表現したいとおもっていたとしましょう。画質が荒ければ、見る人にとってはアイシャドウが美しいかどうかもわからないし、そもそも広告として成り立ちません。そこでPhoto Refinerを使用すれば、自由自在に引き延ばしたり拡大したりして広告表現の幅を広げることができます。web素材の高画質化もまた、近年では電子公告や動画広告などもあるように、デジタルの広告が広まってきています。そうしたweb上の広告に利用する画像についても高解像度の画像を使用できることで、画質を理由に魅力的な写真をあきらめるリスクを防ぐことができるでしょう。まとめ本記事では、画像の高画質化が可能なAiシステム、『Photo Refiner』について解説いたしました。たしかに、昔の画像をよみがえらせて何かに活用したい、マーケティングに利用したいなどと一度は感じたことがあるはずです。特に、一般の方々が昔の画像を必要とする場面といえば、結婚式のムービーなど、思い出の写真を集めたスライド等を制作する場面なのではないでしょうか。お子様の小さいころの写真を集めて20歳のプレゼントにと考えている親御さんが活用するのも大変喜ばれると思います。マーケティングにおいては、画質が高いことによって訴求力もより高まりますので、効果的な宣伝を行うことができるようになるでしょう。映像の高画質化については下記の記事にて詳しく解説しておりますのでご覧ください。
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Aiトレンド・特集
今すぐ使える！Ai搭載家電５選
皆さんはAiと聞いてどのようなイメージを持ちますか？日常生活ではほとんど利用機会がない、身近なところで利用されることはほとんどない、、、など、Aiに対して『遠い存在』であるというイメージを持っている方も少なくないでしょう。しかし、近年では、Aiを搭載した家電が徐々に浸透してきているのです。家電といいますと、普段の生活で欠かせないもので、食事の際は炊飯器や冷蔵庫、オーブンレンジが必要になりますし、部屋の温度調節にはクーラーを利用することもあります。そこで本記事では、日常生活で最も身近な家電の中でもAiを搭載した家電を5つご紹介していきます。家電にAiを搭載するメリットとはただ、そもそも家電にAiを搭載してどんなメリットがあるのか、今の機能でも十分満足だ！という方も、中にはいらっしゃるはずです。まずは、家電にAiを搭載するメリットからご紹介していきます。家事の負担が軽減できる1つは家事の負担が軽減できるという点です。Aiは工場などの企業で利用されるとき、主に人間の繰り返し行うような作業を人間に変わって行います。Ai家電も同様で、例えば、朝設定した時間になればカーテンが開き、キッチンに向かえば電子レンジが冷蔵庫の中身にあるものを参考にレシピを考えてくれるなどです。また、鍵のかけ忘れ、電気の消し忘れが気になれば、Aiが人の気配を検知して勝手に消してくれたり、鍵をかけてくれたりするでしょう。また、Aiがごみを検知し、自動でお掃除を行うお掃除ロボットも、家事の負担を軽減してくれます。時間を効率的に使える特にお子様のいるご家庭、介護をされているご家庭ですと、家事に使う時間はなるべく少なくしたいものです。しかし、家事の負担が軽減されることで時間を効率的に利用できるというメリットもあります。というのも、Aiは機械学習で得た、効率的な家事の進め方、最短の進め方を人間に提示したりすることもできるため、極端に言えばこれまで夕食を作るのに1時間かかっていたところを、Ai家電に『30分でできる献立』などを聞くことで、半分に作業時間を短縮することができるということです。その分、余った30分をほかの家事に充てることができるでしょう。子供でも簡単に使えるまた、Aiを搭載していることで家電自身が使い方を教えてくれます。要は故障時以外普段の扱いにおいて説明書がいらない可能性もあるということです。そうすると、子供でも簡単に家電を利用することができるようになります。ひいては、耳の不自由な方、目の不自由な方でも、音声で操作方法を案内し、実際にAiと会話をする形で操作ができたり、ディスプレイに表示された通りに操作を進めることができたりすることで、日常生活を楽に過ごすことができるでしょう。Ai搭載家電厳選5選ではここからはAi搭載家電の厳選5選をご紹介していきます。SHARP ヘルシオ家事の中でも、特に負担の一つとなっているのが料理であるという方も多いのではないでしょうか。マンネリ化は防ぎたいけども、思いつかない、そういったご経験のある方もいらっしゃるでしょう。そこで利用できるのがSHARPのヘルシオというAi搭載のオーブンレンジです。インターネットとつながり、Aiの音声認識機能を搭載することで、音声操作が可能な家電の開発にいち早く取り組んだのはSHARPでした。インターネットにつなげるとAiと会話することができるようになり、説明書をみなくとも操作方法を教えてくれたり、食材などからおすすめの料理を提案してくれることも可能です。使用した履歴も蓄積して学習していくので、使うごとに、使用者の好みの傾向をつかんで提案することもできます。献立に困ってしまうという方でも、Ai搭載のオーブンレンジを活用することで、栄養バランスの取れた食事、時短な食事を毎回提案してくれ、料理の負担を軽減することができるでしょう。SHARP IoT冷蔵庫SHARPが2017年に発表した冷蔵庫はAiを搭載したIoT冷蔵庫です。クラウドサービスと連動して冷蔵庫にある食材に合わせたメニューを提案してくれたり、扉の開閉時間を学習することで食事の時間や起床時間など家族の生活サイクルを把握することができます。要は、利用者に合わせて動いてくれる冷蔵庫と申し上げればわかりやすいでしょう。天候などの外気の情報とも連動しており、寒い日には暖かいメニューを、暑い日には冷たいメニューを、冷蔵庫の中の食材で作れるメニューを提案してくれます。冷蔵庫の中身の食材で食事を作ることができれば食品ロスを減らしたりすることにもつながるかもしれませんね。Panasonic ロボット掃除機ロボットの掃除機といえば、ルンバなどを思い浮かべる方も多いかもしれませんが、Panasonicが発表したロボット掃除機『RULO(ルーロ)』は、本体上部にあるレーザ距離センサとディープラーニングを使った独自の『Ai床センサ』で床上の物体を認識して、その段差に応じて本体を事前に持ち上げることができるというのが一番の特徴です。つまり、床に落ちているごみを検知して、その場所を狙ってきれいにしてくれるAiロボット掃除機であるとお考えいただければわかりやすいでしょう。Aiがごみを検知してくれるので、人間が掃除機をする手間が省けますし、もしかすると人間よりも部屋をきれいに保つことができるようになるかもしれません。RULOは今後、ビジネス用のモデルも展開していくとのことです。ダイキン Aiエアコンダイキンが2019年秋に発表したAiを搭載したエアコンは、ユーザーの好みの快適さを使用パターンから学習し、適切な温度を自動で設定することが可能なエアコンです。従来型のエアコンの場合は、25度に設定すると、部屋が25度になったら、安定運転に切り替わっていました。しかし、部屋が25度になるころには、ユーザーが感じる体感気温は低いことが多く、設定温度をユーザーがあげていることが多くあるそうです。そんな、ユーザーのリモコン操作のパターンを記憶し、さらには壁や床の放射熱までをAiが感知することで快適な部屋を提供することができるようになります。些細なことですが、エアコンによる寒さや暑さは意外にも人間のストレスになっているものです。それを自動で変化させてくれるのであればとっても便利です。SHARP ココロビジョンプレイヤーSHARPのテレビといえば、AQUOSを思い浮かべる方も少なくないでしょう。中でもココロビジョンプレイヤーというテレビは、Aiが活用されており、好みの番組を学習して、おすすめの番組を提案してくれることができます。特に、情報がたくさんあふれている現代だからこそ、取捨選択をしていかなければならない時代です。しかし、せわしい毎日の中であふれる情報をどのように選択すればよいかわからないという方も多いでしょう。そんなときにAiを搭載したテレビを活用することでユーザーにあった番組を選択してくれ、情報取捨選択の手間が省けるようになるわけです。Ai搭載家電の今後とはこのように、自宅用の家電が徐々に広がってきている中、近年では、自宅内の様々なモノをインターネットにつなげた『スマートホーム化』なども広がってきています。近年至る所で利用される『スマート』という言葉、これは、インターネットやAiなどの最先端技術を利用して、人間の暮らしを豊かなモノ、便利なものにしようというものです。スマートオフィス、スマートフォン、などなど、いろいろあります。今後は、上記にご紹介した家電から、これまでインターネットにつながるなど予想もつかなかった、『ベッド』や『トイレ』、そして『自宅のとびら』などもインターネットに接続された商品が一般的になるかもしれません。実際に、ベッドやトイレについては介護現場において活用されているところもあり、認知症の方などの介護において、ベッドやトイレの使用回数、ベッドに寝ているときの睡眠の質などをAiが検知し、異常があれば管理者のスマホにアラートを流すことができます。一般家庭であれば、安眠ができる音楽を流してくれたり、安眠できる寝方、生活スタイルに合わせてベッド自体が朝目覚まし代わりに起こしてくれたりするようになるかもしれませんね。と、このように、今後はますますいろいろなものがインターネットにつながり、Ai家電が当たり前になり、Aiのおかげで人間の暮らしはより生産的かつ、豊かになっていくことでしょう。まとめ本記事ではAi搭載家電5選と合わせて、Ai家電を利用するメリットから、今後のAi家電について解説してまいりました。Aiを身近なものに感じることができていなかったという方も、こんなに身近な場所にAiを搭載したものがあったのだと驚いたと思います。家電は、いつの日も人間が豊かに暮らすことができるものとして長年愛されてきました。今後はAiを搭載することで、さらに人間の生活は便利になっていくことでしょう。AiチョイスではAiに関する最新情報を随時更新してまいります。Aiに関する疑問などがあればぜひコラムを除きに来てください。
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Aiトレンド・特集
Instagramがウーバーイーツと連携！Instagramからの集客を増やす方法は？
SNSが一般的に普及した昨今、企業や店舗でも公式アカウントが解説されるようになっています。とくに写真投稿SNS「Instagram」では、集客ツールとしても効果的だと注目を集めていますね。「インスタ映え」という言葉をよく聞くようになるほど、多くの人に認識されています。飲食店や小売店などでは、インスタ映えする写真の投稿が集客に繋がっています。そんなインスタに新たな機能が搭載されたのをご存知でしょうか。新型コロナウイルスの影響もあり、オンラインフードデリバリーサービスの「ウーバーイーツ」と連携して、飲食店の料理を注文・配達ができるようになりました。今回はインスタとウーバーイーツの連携を紹介するとともに、Instagramで集客を増やす方法についてもお伝えしていきたいと思います。Instagramがウーバーイーツと連携！Instagramはコロナウイルスの影響を受ける飲食店を支援する取り組みの一環として、飲食店の料理を注文できる新機能を日本でも導入しました。こちらは2020年4月中旬頃には、アメリカとカナダでも先行導入されています。日本では4月下旬から順次展開されており、ウーバーイーツの加盟店であれば利用料は無料となっています。Instagramから注文ができる？インスタからどのように料理を注文・配達できるのか、手順を見ていきましょう。まず飲食店のプロフィールに、料理を注文できるアクションボタンの機能が追加されています。お店側はインスタのストーリーズに画像を投稿してください。ユーザーは「料理注文」スタンプにリンクされたページから注文が可能となります。注文された料理の配達は、ウーバーイーツのパートナーが行います。さらに「料理を注文」スタンプを使用した飲食店の投稿は、ユーザーが自分のアカウントでシェアすることも可能です。ユーザーが情報を広めることで、飲食店のさらなる支援に繋げることができるでしょう。通常Instagramでは投稿にリンクが貼れません。外部サイトにリンクを貼れるのはプロフィール画面の紹介文のみとなっています。しかし今回はビジネスアカウント、クリエイターアカウントに限り、ウーバーイーツのリンクであれば貼ることが可能となりました。国内におけるウーバーイーツ加盟店であれば、スタンプの利用やアクションボタンの設定は無料で行えます。Instagramで集客をする方法Instagramは日々成長を見せ、ユーザー数を伸ばしています。ただ登録しているだけのユーザーではなく、アクティブユーザー率が高いのもインスタの特徴ですね。男女比も大きな差がなく、幅広い年齢層のユーザーが利用しています。他のSNSと比べても広い範囲のターゲットにアピールできるでしょう。そのため近年では効果的な集客方法の一つとして注目を集めています。それではインスタを使った集客方法とは、どのように行えばいいのか見ていきましょう。料理の写真をたくさんアップしようインスタを活用した集客でとくに効果が高いのは、レストランなどの飲食店がよく挙げられています。最近ではインスタ映えを意識したメニューを出すお店も増えていますね。料理を注文したユーザーがインスタにアップして、画像をシェアしている光景をよく見かけます。それだけではなくお店側が自店舗の料理を撮影して、宣伝に使っているケースも少なくありません。集客として活用する場合には、積極的にメニューの写真を撮ってインスタにアップしましょう。よく聞くお悩みとして、自店舗のメニューがあまりインスタ映えする料理ではないという声も耳にします。しかし写真の撮り方のコツさえ掴めば、シンプルな料理でもインスタ映えする画像にすることが可能です。たとえば以下のような方法があるので、ぜひ試してみましょう。カメラの加工機能を使う最近のスマホやデジカメに搭載されている写真加工機能を使う方法です。通常の料理の写真では、オリジナル画質ではあまりオシャレに見えないケースも少なくありません。そんな時は「明るさ」「コントラスト」「彩度」を調整してください。料理に合わせて少しずつ調整すれば、色味が鮮やかで美味しそうな画像に仕上がるでしょう。構図を意識するインスタで人気の写真を研究してみると、構図に特定のパターンがあることが分かります。基本的に「真上」「斜め45度」「下から」の3パターンがインスタ映えする構図です。メニューの内容や大きさに合わせて、美味しそうに見える構図で撮影してください。自然光を利用するインスタでは自然光を利用した写真も人気です。人工の光だと不自然になってしまう場面でも、自然光なら明るくて雰囲気のある写真が撮れるようになります。このようなテクニックを駆使して、インスタ映えする料理の写真をたくさん撮ってアップしましょう。地域人のフォロワーを増やそう集客したい層が地元の地域客である場合、地域人のフォロワーを意識的に増やす必要があります。飲食店の場合、日常的に足を運んでくれるのは地域のお客様が多くなりますよね。またインスタなどのSNSでは、同じ地域の人同士でネットワークが築かれていることも多々見受けられます。地域人のフォロワーを増やすことで、未開拓の地域のお客様にもアプローチできるようになります。より多く地元の人にアピールするためにも、地域人のフォロワーを増やすようにしてください。またインスタなどのSNSでは、地域に特化した「ローカルインフルエンサー」と呼ばれる人々も存在します。ローカルインフルエンサーがフォロワーになってくれれば、集客力を高める心強いパートナーになってくれるでしょう。InstagramのフォロワーをアップさせるAIツールこれまでInstagramがいかに効果的な集客ツールであるかを解説してきました。インスタをうまく活用できれば、今まで以上にお客様を店舗に呼び寄せられるでしょう。その一方で効果的な集客を行うには、定期的に写真を投稿したり、データを元に方向性を分析したりする必要があります。またいくらフォロワーを増やしたとしても、こちらから一方的に情報を配信するだけでアクションがなければ、相手も反応を返してくれなくなってしまいます。インスタを集客ツールとして活用し続けるためには、やらないといけないことが山積みです。店舗オーナーやスタッフの中には、SNSやインスタグラムについてよく分かっていない人も少なくありません。ある程度は分かっていても、毎日の投稿に時間を割く余裕がないというケースもありますよね。そんな場合はインスタのフォロワーをアップさせるAIツールをおすすめします。たとえばAIを使ったインスタグラムの自動運用ツール『インスタタウン（Insta Town）』は、インスタ集客の心強い味方となってくれるでしょう。インスタタウンは、店舗のターゲットに合ったアカウントにリーチして自動フォロー・いいねを行ってくれます。ユーザーからのフォローバックがなければ24時間後に自動でフォロー解除してくれるので、フォロー数だけ不自然に増えることもありません。また手動でのコメントや、いいね・フォローアクションも実施できます。AIツールでは投稿を見た上でのアクションができませんが、手動により実行することが可能です。24時間365日体制のサポート付きなので、インスタに詳しくない方でも安心して利用できるでしょう。まとめInstagramは国内外を問わず、大勢の人が利用しているSNSです。2018年の発表では月間ユーザー数は10億人を越えており、国内でも3,300万以上の人が利用しています。それだけに宣伝・広告・集客ツールとしても効果的で、飲食店や小売店、美容室などでは積極的に運用されています。今回はウーバーイーツとの連携も発表され、ますます注目されていくでしょう。その一方でお店を経営していると、なかなか投稿に時間が割けません。インスタ映えする写真の撮影やフォロワーの増やし方にもテクニックがあります。個人経営店や小規模事業者では手が回らないですよね。そんな時は、今回紹介したインスタタウンのようなAIツールを利用してください。自らSNSに時間を割かなくても、効率的にフォロワー数を増やし、宣伝・集客してくれるでしょう。困った時には365日体制のサポートもついているので安心です。インスタを活用した集客やAIツールにご興味をお持ちの方は、本サイトへお気軽にご相談ください。専門のスタッフが一つ一つの質問に、丁寧に対応させていただきます。
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Aiの基礎知識
【機会学習とは】3種類の学習方法や使い分け、5つのアルゴリズムにも注目！
Apple製品の代名詞と言えば、やはり「iPhone(アイフォン)」ですよね。このiPhoneですが、「Siri(シリ)」による音声コントロールに始まり、顔認証技術の「Face ID(フェイスアイディー)」や、指紋認証システムの「Touch ID(タッチアイディー)」など、実はAiの技術を結晶した製品だということをご存知でしょうか。今回は、Aiにおける基礎知識として「機械学習」にスポットをあてて、その種類やそれぞれの学習アルゴリズムなどについてをわかりやすく解説し、Siriが私たちの顔や声を正確に認識できる謎に迫っていきましょう。機械学習とはAiは、入力された膨大なデータを瞬時に学習・分析することで、それらのデータ群に内在する共通項や規則性を発見し、最適な回答を見つけ出したり、カテゴリ別に分けることなどを得意としています。こうしたAiによる一連の学習活動を「機械学習」と呼び、この機械学習には、入力するデータのタイプや環境状況に応じて、主に3つの種類が存在します。機械学習の3つの種類①教師あり学習教師と言うと学校の先生などをイメージするかもしれませんが、Aiの分野における教師とは「正しいデータ(＝以下、正解データ)」を意味する言葉となります。コンピュータに対して大量のデータと一緒に正解データを入力することで、コンピュータは入力データと正解データそれぞれのデータの特徴を読み取ります。この学習を繰り返すことで、コンピュータは入力されたデータのうち「どのデータが誤りで、どのデータが正しいか」を正確に判断できるようになるのです。②教師なし学習教師なし学習とは、先ほどの教師あり学習とは異なり、膨大な正解データの分析を必要としない入力データのみの学習パターンになります。正解データを学習しない代わりに、膨大な入力データそれぞれが持つ構造や特徴を分析し、カテゴリ別にグループ分けを行ったり、要素の簡略化を行ったりします。入力されたデータに対してコンピュータ自身がそれぞれのデータの共通項や規則性を見つけ出し、カテゴリ別に分けていく学習パターンです。③強化学習強化学習とは、簡単に言うと「コンピュータがとる行動の方針を最適化する仕組み」を学ぶという、トライ&エラー型の学習手法になります。コンピュータが良い行動をとると高い報酬を、逆に悪い行動をとると低い報酬を与えるよう行動の結果ごとに報酬の値を設定し、その報酬を「最大化」するように機械は試行錯誤を行ってくれるため、コンピュータ自身が自分の学習を強化していくことで精度を上げていくという仕組みになります。さらに現在では、この強化学習と「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法を組み合わせた「深層強化学習(DQN)」が、強化学習の中でも主流となっています。囲碁の世界チャンピオンを倒した囲碁Ai「AlphaGO(アルファゴー)」にも、この深層強化学習が活用されています。機械学習における『教師あり学習』と『教師なし学習』の使い分け教師あり学習は、入力データと正解データをセットで読み込ませるため、ある特定の画像やテキストなどを判別する際に役立ちます。例えば、がん患者の大小さまざまな細胞画像を正解データとすることで、受診者の細胞を正確に判別することが可能になるため、がんの早期発見や早期治療に役立ちます。対して教師なし学習は、正解となるデータが存在しないため、膨大な数のデータをそれぞれの共通項に分類したり、規則性に沿ってカテゴライズする際に重宝します。これは、企業の保持している顧客データなどのビッグデータに応用することで、顧客のニーズやユーザー行動の分析が可能になるため生産性の向上に繋げることができます。このように、教師あり学習と教師なし学習それぞれにメリットとデメリットが存在するため、導入の際にはAiの利用用途を吟味した上で検討しましょう。機械学習で利用されるアルゴリズム上述した3種類の機械学習手法ですが、その中でもさらに細かいアルゴリズムによる分類が存在します。ここからは、機械学習の際に用いられる、主なアルゴリズム5つを確認していきましょう。分類(＝教師あり学習)教師あり学習の一つで、「分析したい入力データが属するカテゴリーやクラスが何なのか」を判定する手法。回帰(＝教師あり学習)教師あり学習の一つで、「売り上げや成長率といった数量を扱う場合の学習方法」で、過去の顧客データから新規顧客が今後どのくらい訪れるのかなどを予測することができます。クラスタリング(＝教師なし学習)教師なし学習の一つで、「類似するデータ同士を機能やカテゴリごとに分けて集める」という、回帰の教師なしバージョンのような学習手法です。次元削減(＝教師なし学習)教師なし学習の一つで、機械学習でも特徴量が不必要に多すぎると、いわゆる「次元の呪い」という現象が起こり、精度が悪くなることがあることから、データの次元(特徴量の数)を減らす手法になります。異常検知機械の故障やデータ分析の外れ値などのコンピュータ数値における異常を検知・推測する際に利用する手法です。■まとめ一口に機械学習とは言っても、Aiの利用目的や導入先の環境などによって適切な学習方法や採用すべきアルゴリズムは異なります。Aiの導入を検討されている場合、まずは導入の前に、自身のAi活用の目的をしっかりと確認することが重要です。そもそもAiには「何ができて何ができないのか」を深く理解することで、導入による無駄な工数の発生やリスクを回避することにも繋がるでしょう。