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Ai（人工知能）の機械学習とディープラーニングの違いについて
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Aiで低画質の映像を高解像度化する技術が話題に！『AnimeRefiner』とは
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進歩するAi技術、今もっとも注目されている技術はこれだ！
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【Ai×農業】スマート農業とはどんなもの？広がるICTの活用
近年では様々なところでAiが活用されるようになり、これまでインターネットとは無縁であった『農業』にまでAiなどのITが浸透してきています。私たちが生きていく上で、必要不可欠な『食べ物』を育てる『農業』は、近年深刻な人手不足に陥っており、年々高齢化が進んでいると共に、親族が家業を継ぐ意思がないことなどからますます人手が減少傾向にある業種の1つです。その理由としては、『きつそう』『敷居が高い』などの理由があげられ、実際に農業に従事していた人々も肉体労働が原因で病気やけがなどを引き起こし、引退せざるを得なくなった例もあります。このような負のループともいえる農業に、新しい希望の光をさしたのがAiやICTの活用によるスマート農業の実現です。一体スマート農業とはどのようなもので、農業におけるどのような課題が解決されるものなのでしょうか。スマート農業とはスマート農業とは、Aiを搭載したロボットやICTなどの最先端技術を活用し、超省力化や高品質生産、生産性の向上など、農業にITを取り込むことで現状の課題を解決する新たな農業のことです。『スマート』とは近年では非常によく耳にする言葉なのではないでしょうか。スマートロック、スマートホーム、スマートオフィス、、などなどありますが、いずれもインターネットを利用することで人々が便利になるものを指します。つまりは、スマート農業も、ITを取り込み、便利化された農業であると考えていただければわかりやすいでしょう。これまで、産業機械やIT技術は私たちの業務や暮らしを劇的に便利に変化させてきました。例えば製造業では自動で作業を行えるロボットや、自動で異常を検知するシステムなどがあげられます。しかし、農業分野では、くわやスキによる手作業が、耕運機やトラクターといった機械へ力仕事が移行し、収穫した作物の運搬が車やコンベアーを使ったものに変化しただけで、実際の作業は人間がする部分がたくさん残っているのです。例えば、収穫、異常検知など、人間が判断しなければならず、機械化されていない部分はたくさんあります。この部分を今後『スマート農業』が担っていくといわれているのです。御存知の通り、農業は、ITやICTなどの最先端技術とあまり縁がないと思われがちだった分野だけに導入が難しいとされてきました。それがここ数年の間に一気にIT、ICTの活用が広がり、規模の大小問わず導入も急速に拡大しつつあります。スマート農業の目的これまでITやICTなどの最先端技術とあまり縁がなかった農業ですが、スマート農業を取り入れる目的とは主にどのようなことが考えられるのでしょうか。①農作業の省力化・労力軽減一つ目は、農作業の省力化、労力軽減があげられます。農作物は炎天時でも雨天時でも、人間の体調が悪くても日々成長しますし、日々変化があります。人間の都合で世話をしないなんてことはできないのです。故、農業は休みがなく、労力を奪われるために、肉体労働であるというイメージが強い方も多いでしょう。そんな日本の農業の現場において、ICTを利用して遠隔から農作物の様子を観察できたり、農薬自動散布をはじめ、様々な労働行程を自動化することができたりするシステムがあれば、苦労を軽減することができる上に、肉体労働であるというイメージを覆し、労働者不足を改善するきっかけともなります。②農業技術の継承2つ目は、新規就農者への栽培技術の継承です。後継ぎや農業を継承する人材が不足し続けると、それと同時にこれまで家族継承の中で培われてきた農業技術を継承できず、どんどん作物のクオリティが落ちてしまうといったことが考えられます。その点、ICT技術等を利用したスマート農業のシステムによって、継続的に農業の技術を継承することができるようになれば、安定したクオリティの作物を永続的に生産し続けることが可能になるでしょう。③食料自給率の向上日本の食料自給率は2018年度に37％と輸入が自国生産を上回っており、需要と供給の適切なバランスが保てているとは言い難い状況です。人材不足の中で収穫量を上げ、自給率を高めるには、少ない人員でも農産物を確実に育てる上で、センサーやロボットによる自動化が欠かせなくなってきています。このように、食料自給率を上げるため、業務効率を上げるためにスマート農業を導入するというのも、導入の一つの目的です。Aiとスマート農業の関係これまでに、ICT技術、IT技術と申し上げてきておりましたが、スマート農業において、欠かせない最新技術の一つがAi技術です。Aiといえば、未来の予測や異常検知、様々な作業工程の自動化などがあげられますが、実際スマート農業でAiはどのように活躍するのでしょう。最後にAiとスマート農業の関係について解説していきます。ビッグデータの活用農業ではしばしば経験や知識から、作物の異常を判断したりする場合があります。例えば、日照などの状況による作物の変化、生育状況の良し悪しなどは長年の経験から、変化に気が付けるといったことが多いのです。しかし、そこへ農場の状況を撮影したり、センサーで計測したりして集めた農作物の異常検知に関するビッグデータを集め、異常が出る作物を予測したり、自動で検知したりすることができるようなシステムを導入することで効率的に栽培管理をすることができるようになります。また、栽培工程においても効率的に栽培管理ができるような方法を提示するためにビッグデータで解析する『精密農業』も広がってきています。このように、過去のデータから生育の傾向を導き出し、確実に成熟した作物の収穫に結びつけることができるようになるわけです。特に天候は人間がコントロールをするのは難しく、天候の変化などに伴う作物の異常などは人間ではなかなか予測することはできません。しかし、IoT機器やビッグデータを活用したAiなどと結びつけることができれば、今後人間の作業がなくとも収穫まで行える農業も実現できるようになるかもしれません。Aiで農業技術のシステム化そしてAiによる農業分野で特に最近増えているのが、ドローンによる害虫駆除作業です。オプティムの特許技術、『ピンポイント農薬散布テクノロジ―』では、Aiが検出した病害虫がいるポイントだけに農薬を散布し、農薬散布の労力軽減や散布する農薬のコスト削減、ひいては自然環境や農作物への影響を必要最小限に抑えることに成功しています。また、すでに、作物の形状や色から成長度合いを解析し、収穫時期を予測・判断するプログラムなどが開発され、実用化している例もあります。農薬散布や、収穫時期の判断などは、長年の経験から蓄積される農業技術の1つでもありますが、これらをシステム化することで、人材不足問題への解決策ともなる上に、技術がシステムとして承継できることから、敷居が高いイメージを取り払うことにつながり、無事後継ぎができるといったことにもつながるでしょう。まとめ本記事では、農業におけるスマート化、スマート農業の目的について解説してまいりました。農業はこれまで、他の業界とはおくれ、あまりIT技術やICT技術等の最先端技術が活用されていない分野の一つでもありました。それを言うならば教育の分野もそうですが、大幅に労働者の苦労が軽減されるような革新的なことはなかったわけです。しかし、この度、Aiがますます注目され始めてきたことで、ようやく農業の分野にも新たな兆しがさしたともいえるでしょう。Aiは業務改善、効率化、人手不足の解消などが様々な分野でアナウンスされていますが、農業でも効果的に利用することでそれらのメリットが大いに得られる分野でもあるといえるのではないでしょうか。Aiを活用し、Aiと手分けしながら日本のあたたかな食宅を守っていきたいところです。
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Aiの基礎知識
【Aiとディープランニングの関係性】深層学習について知っておくべき3つのこと
Ai（人工知能）による機械学習機能の一つとして広く知られるようになった「ディープラーニング（深層学習）」ですが、近ごろではニュースやバラエティ番組など、さまざまな場面で耳にする機会が増えました。しかし、ディープラーニングはどうして必要なのか、ディープラーニングによってどのようなことが可能になるのかなど、その仕組みや実態を正確に把握しているのは、ごく一部の愛好家や研究者だけです。今回は、ディープラーニングがこれほどまでに注目を集めている理由と、ディープラーニングについて知っておくべきポイントについて、3つの観点からわかりやすく解説していきます。ディープラーニングが注目されている理由ディープラーニングとは、コンピュータが自動的に大量のデータを読み込み、それらのデータ群の中から一定の規則性や特徴を発見する技術のことです。このディープラーニングの発達により、従来からヒトの手以外では実現不可能とされてきたさまざまな業務の「Ai代行」が実現できるようになり、近年注目を集めているというわけです。ディープラーニングが必要な理由では、今後の私たちの生活の中で、Aiによるディープラーニングが必要不可欠なものとされている理由は一体どのようなところにあるのでしょうか。それを語る上で欠かせないキーワードが、Aiそのものの「高速化」と「高精度化」です。近年、ディープラーニングは、コンピュータ技術の進歩とネットワーク通信技術の発達により、かつてないほど大規模かつ高速な処理能力を有するようになりました。また、画像や音声の認識においては、もはや人間の能力を超えるレベルにまで到達しており、日々その進化を遂げています。技術革新による「高速化」と「高精度化」が実現したことで、従来までは不可能とされていたあらゆるタスクの処理が可能となり、医療や農業、製造業や接客業など、さまざま分野において、その活躍が期待されるようになりました。Aiとディープラーニングの関係Aiとは「Artificial intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の略で、日本語では「人工知能」と訳します。あらかじめ何らかのプログラムを施さなくても、コンピュータに大量のデータを学習・分析させることで、自動的に法則性やルールを発見して、ある課題に対する予測や判断を下すことができる技術のことを指します。こうしたAiによる一連の動作は、一般に「機械学習」と呼ばれ、その中でも特に、より深く複雑な情報処理を得意とする領域が「ディープラーニング」と呼ばれ、日本語では「深層学習」の名前で知られています。ここからは、ディープラーニングについて知っておくべき3つのポイントについて、わかりやすく解説していきます。ディープラーニングについて知っておきたい3つのことディープラーニングの仕組みそもそもディープラーニングとは、「ニューラルネットワーク」と呼ばれるヒトの脳神経（ニューロン）の構造を模した思考プロセスをベースに設計された技術です。ニューラルネットワークとは、入力層、隠れ層、出力層の順番で、入力された情報に対しての回答を行うシステムになります。しかし、シンプルなニューラルネットワーク構造では単純な情報しか処理できないため、より複雑な情報処理を行うために層の数を増設したもの（＝多層化したもの）を「ディープニューラルネットワーク」と呼びます。ディープラーニングは、こうしたディープニューラルネットワークの技術を採用することで、今までの機械学習よりも分析精度を飛躍的に向上させることに成功しました。ディープラーニングの活用の仕方ディープラーニングが得意とするタスクはさまざまですが、代表的な例としては下記の4つが挙げられます。【画像の認識】膨大な画像データを学習させることで、その画像が何の画像であるのかを判断することができます。【音声の認識】対象の音声データを学習させることで、その音声が誰のものであるのかを認識することができます。【文章や言語の理解】文章や言語を大量に学習させることで、文脈から文法などの規則性を発見し、中身の内容を理解することができます。【未来の予測】過去にある膨大な事例を参照することで周囲の環境や状況を分析し、ある事柄における未来の予測を打ち立てることができます。ディープラーニングでできること例えば、ディープラーニングを自動運転の分野に応用することで、各種標識や歩行者の検知を高速かつ正確に行うことができるため、事故の減少に繋げることができます。医療研究の分野においては、がん細胞の発見にディープラーニングを用いることで、より高速かつ確実にがん細胞を検出することが可能になりました。これまで、人間の医師では気が付かなかったような微妙な細胞の変化を検出できるようになったため、がん細胞の早期発見と早期治療へ役立てることができるのです。ディープラーニングの活用事例Googleの活用事例Aiによるディープラーニングの技術はすでに幅広い分野で実用化され、私たちの生活を支えています。例えば、Google（グーグル）が提供している「TensorFlow（テンソルフロー）」は、深層学習のために設計されたニューラルネットワークソフトウェアで、オープンソースとなっているため誰でも無償で利用することができます。https://www.youtube.com/watch?v=XkKxSAb4EAw上記の動画では、膨大な画像データをディープラーニングさせることで、農作物の仕分けの自動化と農場における業務負荷の軽減に成功しています。Amazonの活用事例また、Amazon（アマゾン）が手がけるショッピングストア「Amazon Go（アマゾン・ゴー）」では、機械学習されたAiカメラを店舗内に設置することによって、レジを利用した従来の決済システムを廃し、完全無人化の実現に成功しました。https://www.youtube.com/watch?v=NrmMk1MyrxcAi技術を駆使することで、わずらわしいレジでの待ち時間をなくすとともに、店舗における従業員不足の解消や人件費などのコスト削減に繋がるとして注目を集めています。まとめ生活に広く浸透するようになったAiテクノロジー。昨今では、Aiが人間のもつ知能レベルを大幅に超える「シンギュラリティ問題」や「2045年問題」などが指摘されるようにもなりました。便利な技術である反面、運用を間違えてしまうと人類にとって未知の危険を及ぼす可能性があるとも言えるでしょう私たち一人一人がAiに関する知識と理解を深めることで、社会全体におけるITリテラシーの向上が必要になっているのかもしれません。
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Aiトレンド・特集
【Ai活用法】ビジネスにおいてAiはどのように活躍している！？Aiの活用事例9選
近年、Ai技術の参入によって、ますます複雑化と高速化の波が押し寄せるマーケティングの分野ですが、Aiのビジネス活用がこれほどまでに重要視されている理由は、一体どのようなところにあるのでしょうか。本記事では、ビジネスにおけるAiの具体的な活用事例をご紹介していくとともに、今後のデジタルマーケティングの動向についてもわかりやすく解説していきたいと思います。Ai活用がビジネスで重要化している理由少子高齢化が加速する現代の日本においては、企業の人材不足にともなう長時間労働などの、いわゆる「ブラック企業問題」が社会的なテーマとして大きく取り上げられるようになりました。こうした諸々の経営課題を一挙に解決させる手段として、近年注目を浴びるようになったのがAiという存在です。実際にAiを導入した企業の中でも、業務の効率化や労働環境の改善に成功したという事例は数多く報告されていますが、例えばウェブサイトの運営にAiを活用した場合は、アクセス解析機能でサイトの改善点を瞬時に提案してくれたり、ユーザー行動の分析を通して顧客のニーズを把握してくれたりと、ビジネスにおける諸問題を解決していく上でもAiという存在は今後ますます必要不可欠なものになっていきます。ここからはより具体的に、ビジネスにおけるAiの活用事例をシーン別に分けて9つほどご紹介していきたいと思います。ビジネスにおけるAi活用事例ユーザー体験の向上ネット通販やオンラインショッピングなどで洋服や靴を購入しようと思ったとき、なかなか自分のイメージする商品が見つからずに苦労したという経験がある方も多いのではないでしょうか。アパレルブランドの各社ECサイト（＝商品の販売を目的とするウェブサイト）で導入されている画像検索システム「Syte（サイト）」は、株式会社ギャプライズが提供するAi搭載型の画像検索エンジンです。使い方はシンプルで、ユーザーが自分好みの洋服の画像をアップロードすると、色や形などの外観情報からその洋服の系統を瞬時に分析し、類似商品を提案してくれる画期的なAiサービスになります。テキストによる検索ではなく、画像を用いた検索手法のため、ユーザーにとってより直感的で的確な検索結果の表示が可能となりました。スペインを代表する大手ファッションブランド「Venca（ヴェンカ）」では、このビジュアル検索Aiの導入後、コンバージョン率が3.8倍も向上したという報告も上がっているほど、信頼性の高いAiツールです。Aiで市場データを分析商品に対するユーザーレビューやSNSにアップされた口コミなどにAiの感情分析機能を活用することで、顧客ニーズの把握などの市場データの分析に役立てることができます。Aiの感情分析機能とは、入力されたテキストからユーザーの快不快の感情を分析し、スコアリング（＝数値化）する機能のことです。数百から数千件にもおよぶ膨大なユーザー投稿を人間が手作業で分析するというのは、あまり現実的ではありませんよね。こうした作業にAiを用いることで分析時間を短縮することできますし、最近ではテキストだけではなく、音声や表情の認識技術を利用してユーザーの感情を分析できるサービスも登場しています。Aiによるテキスト要約インタビューの文字起こしや長時間にわたる会議の議事録作成など、手間のかかる単純作業にはAiによるテキスト要約機能を活用しましょう。音声データのテープ起こしはもちろんのこと、重要な部分を簡潔にまとめてくれるテキスト要約サービスも登場しているため、こうした作業を頻繁にされている方であれば、積極的に利用していきたいですね。Aiによる営業社外での商談における具体的な会話の内容など、ブラックボックス化しやすい営業活動を可視化させ、コンバージョンアップに繋げることができるAiツールが注目を集めています。こうしたサービスは一般に「SFA（Sales Force Automation）」と呼ばれる営業支援Aiシステムで、営業活動の自動化を目的として顧客データの管理や営業担当者のマネジメントなど、私たちに代わって幅広い業務を自動的に行ってくれます。Aiが自動的に確度の高い見込み客をリストアップしてくれたり、担当者ごとの営業活動を可視化して改善点の提案や商談へのアドバイスをしてくれたりと、生産性の向上が期待できるでしょう。Aiによる株価予測株式投資によって資産を運用されている方は多いなか、近ごろではAiによる株価予測システムが登場し、大きな話題を呼んでいます。株価予測システム「Phantom株価予報AIエンジン」は、Aiを搭載した株価予測システムで、その的中率は80%を超えるとも言われています。将棋や囲碁のAi棋士と同様に、株式投資における膨大な勝利データの深層学習（＝ディープラーニング）を通して、特定銘柄の将来株価を予想したり、空売りや押し目買いのタイミングまで的確に提案してくれたりと、熟練のトレーダーと比べても勝るとも劣らない優秀なAiツールです。Aiを搭載した会計ソフトの活用毎月の経費計算や決算の報告など、企業にとって必要不可欠な会計ソフトという存在ですが、最近ではAi搭載型の会計ソフトの登場によって業務の効率化と省人化によるコスト削減が進められています。会計ソフトはAiとの相性が良く、領収書やレシートなどの書類の読み取り機能や自動仕訳機能、さらには機械による決算チェックのため、人為的なミスが発生しにくく正確性が高いというメリットがあります。製造業での不良品検知食品工場の生産ラインや農業仕分けの分野においては、良品と不良品それぞれの大量の画像をAiカメラに読み込ませることで品質管理の自動化に成功しています。Google（グーグル）の開発する「TensorFlow（テンソルフロー）」は、機械学習のために設計されたオープンソースソフトウェアで、法人個人を問わず無償で利用することができます。https://www.youtube.com/watch?v=XkKxSAb4EAw製品の良し悪しを人間が正確に見分けられるようになるためには、長年にわたる業務経験と専門的な知識が必要になってきますよね。しかし、こうした仕分け作業にAiの画像分析技術を用いることで、製品の判別を迅速かつ的確にこなしてくれるため、生産現場における人員不足の解消とスタッフの業務負荷の軽減に繋げることができます。無人店舗でのAiカメラAmazon（アマゾン）が運営する無人小売店舗の「Amazon Go（アマゾン・ゴー）」は、店舗内にAiカメラを設置することによって、決済システムの簡略化を始めとする完全無人化を実現しました。Aiカメラを導入することで、商品在庫が少なくなった場合には商品の補充を促したり、不審人物を検知した際には自動的に通報したりなど、店舗運営における業務効率化を見込むことができます。また、購買層の年齢や性別、滞在時間やリピート率などの顧客データの収集も得意としているため、マーケティング戦略を立てる上でも力強い見方となってくれるでしょう。サイバーセキュリティ―を強固にするAi新型コロナウイルスの定額給付金をめぐる詐欺サイトの多発が大きな社会問題となりましたが、近ごろではこうした詐欺サイトへの対抗策としても、Aiテクノロジーが活用されていることをご存知でしょうか。詐欺サイトや違法サイトはその性質上、サイトアドレス（＝URL）が頻繁に変更されてしまうため、犯人の追跡や特定に時間がかかる傾向にあります。そこで、Aiツールが常時インターネット上の詐欺サイトを監視することで、アドレス変更があった際には自動追尾してくれるため、サイバーセキュリティの分野においても活躍が期待されています。Aiでビジネスチャンスがつかめる可能性もこのように、Aiを活用することで、顧客データの収集から消費者行動の分析まで、実に様々なデータ群の解析が可能となりました。とりわけ、これまでヒトの手だけでは管理しきれなかった「ビッグデータ（＝膨大な数の顧客データや蓄積したユーザー行動）」が、Aiの普及によって瞬時に解析できるようになったため、これまで取り扱いに困っていた様々なデータ群から新たなビジネスモデルを発掘したり、私たちが見落としていた消費者ニーズの発見に役立てることができるかもしれません。まとめ現代経営学の父と呼ばれるピーター・ドラッカー氏は、マーケティングのゴールを「販売を不要にすること」と述べています。この発言の骨子は、従来からある一連のマーケティングフロー（＝企画・営業・販売・CSなど）を徹底的に分析し、いわゆる「モノが売れる仕組み」を確立させることで、販売の自動化を目指すというところにあるのですが、Aiの台頭によってこうした構想がますます現実味を帯びるようになりました。マーケティング戦略の見直しやコンバージョンアップを検討されている方などは、今回ご紹介したAiの活用事例を参考に、商品サービスへのAi導入も是非一度、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
Aiロボットがすでに活躍している分野はどんな分野！？Aiロボット活用の10選
昨今、新型コロナウイルスの感染拡大にともなって、さまざまな業界分野で非接触型のAiロボットを活用した業務効率化が注目を集めています。今回は、実際にAiロボットが活躍している業界10種を、その具体的な導入事例とともにわかりやすくご紹介していきます。AiロボットとはAiロボットとはその名が示す通り、Ai（＝人工知能）を搭載したロボットのことを指します。あらかじめロボットに対して何らかのプログラムを入力しなくても、目的（＝ゴール）を人間が設定してあげるだけで、Aiがその目的に向けてトライ&エラーを繰り返し、自動で最適な回答を探し出してくれる機械学習（＝ディープラーニング）を得意としています。そんなAiテクノロジーですが、実は私たちが日々こなしている多くの業務との相性が良く、近ごろではさまざまな分野で応用されるようになってきました。Aiロボットが活躍している分野ここからは、各業界で活躍しているAiロボット10選を、導入事例などとともにわかりやすく解説していきます。農業農業の課題をITの力で解決する「AGRIST株式会社」日本の農業全体における就業人口は、昭和60年と比較するとおよそ4割程度の335万人ほどとなっており、年々減少傾向にあります。また、農業従事者の平均年齢は67歳とも言われており、後継者不足や生産ノウハウの消失など、人材の確保と高齢化への対策が急務となっている分野になります。そんな逆境の中で、Aiテクノロジーを駆使して日本の農業課題を解決しようと取り組んでいる企業が、宮崎県児湯郡（こゆぐん）に拠点を構える「AGRIST株式会社（以下、アグリスト）」です。アグリストは、Ai搭載型の自動収穫ロボットを活用し、収穫にかかるコストや労働負荷の低減を目指すとともに、農業の担い手不足の解決に向けて積極的なチャレンジを行っています。また、クライアントの農家の意見を取り入れながらハードとソフトの両方を農場で設計するため、より実用的でユーザーファーストな製品づくりを可能にさせています。製造業片手だけでルービックキューブを解く「dactyl」OpenAIが開発している「dactyl（以下、ダクティル）」は、ヒトと同じ5本の指を備え持つAiロボットハンドです。ルービックキューブを片手で解くことができるほど、手先が器用なロボットハンドであるため、半導体や基盤回路の製造などの繊細な作業が要求される製造業において注目を集めています。飲食業おかずの盛り付けだってAiロボットにおまかせ「Foodly」人型協働ロボット「Foodly（以下、フードリー）」は、株式会社アールティが設計するお弁当のおかず盛り付けロボットです。フードリーは、従来より自動化が難しいとされてきた、Aiによるお弁当のおかず盛り付け作業を、ヒトと隣り合わせで行うことができる協働型のAiロボットになります。業界初の「不特定物のばら積み取り出し機能」の実現によって、工場ライン全体の従業員コストの削減、人材教育、品質管理、業務の効率化などの面において幅広く貢献しています。医療Aiを搭載した介護支援ロボット「Aeolus Robotics」サンフランシスコで生まれた「Aeolus Robotics（以下、アイオロスロボ）」は、Aiを搭載した人型介護支援ロボットです。このアイオロスロボは、頭部のメインカメラからヒトやモノを検知したり、左右2本のアームで指示されたモノを持ち運ぶことが可能な汎用型のロボットです。介護の現場におけるさまざまな指示に対応できるよう、柔軟で臨機応変な設計が施されている点が魅力でしょう。物流ニトリも導入した自動搬送ロボット「Butler」オンラインショッピングの需要の拡大にともない、物流倉庫の現場では業務フローの自動化や業務効率の向上が急がれています。家具メーカーであるニトリの倉庫内で運用されている「Butler（以下、バトラー）」は、株式会社ホームロジスティクスが設計したAi搭載型の自動ピッキングロボットです。https://www.youtube.com/watch?v=l446cwpqADsサーバーから受信した顧客の注文内容に沿って倉庫内の商品を自動的に運搬してくれる画期的な運搬ロボットで、作業効率が4.2倍に上昇したという報告も上がっています。バトラー内部には赤外線センサーが搭載されているため、ヒトやモノを走行中に検知することができ、倉庫内の間取りを自動的にマッピングして自律的に動きまわることが可能です。ホテルハウステンボスのロボット接客ホテル「変なホテル」長崎県のハウステンボス内に位置する「変なホテル」は、「ワクワクと心地よさ」をコンセプトに、先端技術をふんだんに導入して建てられた世界初のロボットホテルです。大手旅行代理店エイチ・アイ・エスの子会社が手がける「変なホテル」の最大の特徴は、ホテル内のメインスタッフが全てAiロボットであるという点です。ロビーでのチェックインから、室内のルームサービスまで、Aiロボットが全自動でサポートしてくれる名前の通りの「ちょっと変わった」面白いホテルです。警備可愛い見た目と高度なセキュリティ「ugo」ミラ・ロボティクスが開発する「ugo（以下、ユーゴー）」は、オフィスビル警備などのビルメンテナンス業界で注目されている次世代型の警備アバターロボットです。アバターロボットとは人間が遠隔で操縦できるロボットのことで、本体に内蔵されたカメラからビルの中を確認することができます。本体に搭載された2本のアームでエレベーターを呼び出し、各階の警備をしたり、Aiによる学習機能で頻繁に利用する定型動作を自動化することができます。建設清水建設の次世代建築生産システム「シミズ・スマート・サイト」清水建設が長年に渡って培ってきた建設技術ノウハウを最先端の科学技術に結晶させた「シミズ・スマート・サイト」は、建物の3Dモデリング技術（＝BIM）とAiテクノロジーとを融合させた自律型の建設支援ロボットです。かなり大規模な「3Dプリンターのような機械」と説明した方がイメージが湧きやすいかもしれません。人間にとって負荷の大きい重労働や繰り返し作業などを、Aiが自分で判断し、自分で作業を行ってくれるという自律型の建設支援ロボットになります。接客もはや説明不要のAiロボットの代名詞「Pepper」ソフトバンクが提供する人型Aiロボット「Pepper（以下、ペッパー）」ですが、最近では病院の待合室やファミレスの受付など、多くの場所で目にする機会が増えたのではないでしょうか。ヒトへの接客が得意なペッパーですが、近ごろでは教育、医療、福祉など、ベースシステムの優秀さから、さまざまな分野での活躍が期待されています。観光多言語でのコミュニケーションに対応したAi接客システム「AIさくらさん」ティファナドットコムが開発した「AIさくらさん」は、音声やテキストを用いて、社内ヘルプデスク、コールセンター業務、インバウンド接客など、さまざまな業務をヒトに変わって行ってくれる多言語対応Aiアシスタントサービスになります。最近ではサーモグラフィーカメラを搭載することで非接触での検温機能を搭載するなど、病院や施設エントランスでの活用が注目されています。Aiロボットは今後必須になるのか非常に便利なAiロボットですが、導入によって全ての工程をいきなり自動化してしまうと、かえってフォローが必要になる場合があり、作業効率を悪化させてしまうという危険性があります。導入の前に、まずは全体の業務フローをしっかりと理解し、どの部分がボトルネックになっているのかを把握することで、ヒトが行った方が良い作業なのか、それともAiで自動化した方が良い作業なのかを判断しましょう。適材適所という言葉の通り、ヒトが得意とするところとAiが得意とするところはそれぞれ異なるため、Aiの導入によって現状の抱えている課題が本当に解決できるのか、まずは適切に吟味することが重要です。まとめ私たちの生活に広く溶け込むようになった人工知能の技術。Aiを導入することで得られるメリットは、作業の効率化、人件費の削減、業務フローの単純化など、その恩恵は計り知れません。しかし、十分な検討なしに導入してしまうと、かえって業務効率の悪化を引き起こしてしまったり、工数を増加させてしまったりという懸念点があることも事実です。ヒトとAi、それぞれの得手不得手をしっかりと理解し、互いに共生できる社会の実現を目指していくことが大切になってくるでしょう。
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人気アプリSNOWの『年齢診断』、実はAiが診断していた！？
人気写真アプリ、SNOWは若者の間で非常に人気で、類似のアプリも多数存在しています。SNOWなどの写真アプリは、主に写真を撮る際に自動的に化粧をしてくれたり、ウサギのような耳を付けたりなど数百種類のフィルター機能があります。季節に合わせたフィルターや、『顔交換』などのフィルターが流行した時期もありました。そうした中、最近SNOWのフィルターに新しく『年齢診断』のフィルターが追加されました。実はこの年齢診断、SNOWが適当にしているのでは？と思いがちですが『Ai』の顔認証技術が診断していたのです。SNOWの『年齢診断』とは『年齢診断』のフィルターはSNOWのアプリから無料で利用できるものの一つです。この年齢診断フィルターを利用すれば、カメラに映った人物をAiが認識し、年齢を診断することができます。Aiが顔の見た目で年齢を予測しているので、見た目によっては実年齢と誤差がある場合もあれば、合っている場合もあります。実際の年齢よりも若い診断結果が表示されれば、見た目が若く、一方年上の結果が出れば年齢よりも更けて見られているということです。診断結果はAiが顔を認識して分析するため、顔の角度や表情によって変動します。例えば目を開けるか閉じているか、眼鏡をかけているかかけていないか、はたまた光の具合でも測定される年齢は違う結果が出ることが多いです。・年齢診断フィルターの使い方まず、SNOWアプリを持っていない方は、SNOWアプリをダウンロードしてください。操作手順さえわかれば簡単に利用することができますので参考にフィルターの使い方を解説しておきます。①SNOWアプリを開く⇩②SNOWのカメラが起動したら、シャッターボタンの左側にある【スタンプ】をタップ⇩③スタンプの中に【年齢診断】があるのでタップ⇩④顔の回りに白い枠が表示し、その上に「いくつに見える？」の文字が表示したら、顔がAiに認識されている状態です。⇩⑤シャッターボタンをタップ、または長押し(動画を撮る際)して年齢診断・若い結果を出すためには？SNOWアプリは、かわいく、楽しく写真を撮るためのアプリですので、アプリの年齢診断とはいえ若い結果がでるとうれしいですよね。若い結果を出すためには年齢診断フィルターを選択した後に、画像の明るさを明るくしたり、輪郭をシャープにしたり、肌をきれいにするなど、メーターで調節することで診断結果が若くなることがあります。逆に、明るさを暗くしたり、輪郭や肌の加工を無しにしたりすることで老いた結果を出すことができるなど、いろいろな方法で遊ぶことができます。SNOWの年齢診断後の遊び方診断結果を表示された後、写真や動画を保存しておしまいだと思っている方はいませんか？実は、結果表示だけではなく、様々な機能が盛り込まれています。・判定画像をGIFで保存できる年齢の数値が表示される部分は、実際には数値のパラパラと変動し、最終的に表示の数値になる、というアニメーションが行われますが、その一連のアニメーションをGIFとして保存することができます。結果表示の画面右上に表示されているGIFというアイコンがありますので、アイコンをタップすると、年齢診断のメーターが動いたGIF画像を自動的に生成し、端末に保存することができます。・年齢診断中の動画に音楽を入れることも！年齢診断後、音楽、編集と表示されている画面で、出来上がった動画に対して、音楽を加えたり、動画編集を行ったりすることができます。音楽をタップすると、このように追加可能な音楽のリストがまるでTikTokの編集画面のように表示され、膨大な楽曲リストの中から合う音楽を選択することができます。ただ、主に洋楽の選択肢が大半になりますのでご注意ください。SNOWの顔認証を生かしたシステムもそもそもSNOWのアプリを手掛けているのは中国のAiベンチャー『SenseTime Group』の日本法人『SenseTimeJapan』です。同社が開発したSNOWの年齢診断は、一般の人々も日々の娯楽の中で利用することができ、Aiが瞬時に画像や映像を認識することで『あなたは何歳』『あなたは実年齢より若い、若くない』など顔の魅力を数値化することができます。そして、このSenseTimeJapanの技術を応用して、『イケメン』や『美女』などの見た目の数値を100点満点で採点ができるシステム『HumanAction』を中国本社が開発しました。『HumanAction』の開発に当たり、主に中国で数百万人の男女の写真を撮影し、数百人のスタッフを起用して顔の造作を採点させることで、年齢と共に画像データにひもづけて機械学習させたのだといいます。その上で、入力された顔データに対し、機械学習済みのデータを基に正確な採点結果と年齢を導き出す関数を構築。カメラが顔を認証した後、顔のパーツのバランス、肌の状態、輪郭などの情報を基に、瞬時に数値を算出する仕組みを整えました。この技術は2018年4月に開催された『第2回 AI・人工知能 EXPO』で披露され、あくまでも展示会のみでの披露という形にとどまるということでしたが、同社の勞社長は『近年急成長を遂げている“婚活アプリ”と連携できれば面白い』と展望を話しています。増えていく身近なAiAiは特に一般人にとっては『工場や企業などで使われる技術』という認識を持っている方も少なくないはずです。しかし、SNOWなど若者世代が日常的に利用する写真アプリなどの中にもひっそりAiが潜んでいました。娯楽の中でAiを身近に利用する機会が増えることで、若者にもっとAiを知ってもらう機会が増えるはずです。また、SNOWの技術を応用したシステムとして披露された『HumanAction』なども、今後Aiが更に身近になってきた際には婚活市場などで当たり前のように利用されているかもしれません。もはや、身近なアプリから私たちの生活に少しずつAiが侵食している現状を見ると、今後Aiは急速に利活用が広がっていくのではないかということも予想されます。まとめSNOWの『年齢診断』、誰が年齢を診断しているのだろうと不思議に思った方もいらっしゃるかもしれませんが、実はその正体はAiでした。他にもSNOWのAi技術、顔認証技術は様々なところで利活用されているのですよ。逆に言うと、Aiは多くのデータを学習して年齢を診断していますので、意外にも正確である可能性もあります。実年齢より若い診断結果が出てほしいという方は、SNOWならではの『加工』でAiを惑わせてみてくださいね！今後はAiを活用した顔診断や顔認証など、様々な分野で活用されることが予想されます。それは前述の婚活アプリなどはもちろん、美容機器の肌診断なども同様です。自分の肌年齢がどのくらいなど、写真を撮るだけでAiが判断してくれれば、毎日のお手入れ方法もお肌の調子によって変更することができます。今後もSNOWだけでなく私たちの身近なところからAiを活用したサービスが続々と出てくるはずですので期待しておきましょう。
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Aiトレンド・特集
Aiを搭載したペット見守りシステムが日本初登場！留守番中も安全を確保
ペットを飼われている方であれば、急な仕事や外出などで、どうしても大切なペットを家に置いて出かけなければならない場面は意外と多いものですよね。近くに住んでいる友人やペットシッターにお世話を頼むのも一つの方法ですが、最近ではペットの見守り機能を備えたAi機器が登場していることをご存知でしょうか。今回は、日本初のAiペットシッター「Furboドッグシッター」の概要とメリットをご紹介するとともに、ヒトとペットとAiが共存する暮らしについて取り上げていきます。Aiを活用した『Furboドッグシッター』とはTomofun株式会社の提供する「Furboドッグシッター（以下、ファーボ）」は、Aiカメラによってペットの健康や安全を見守る、日本初のサブスクリプション型（＝定額課金制）Aiドッグシッターサービスになります。参照元：Tomofun株式会社ファーボは、ペットの見守りに特化したAiカメラを本体に内蔵しており、外出先からでも愛犬の様子をリアルタイムで確認したり、話しかけたり、さらにはおやつをあげることまで可能な、優れたペットシッターサービスです。https://www.youtube.com/watch?v=wci4BnOiOdIアメリカでは500匹の命を救ったファーボは、「心配な愛犬のお留守番を、もっと安全に、もっと安心に。」のコンセプトのもと、世界各地の愛犬家たちの声を参考にしながら2014年に開発がスタートしました。2018年には、ペット関連の事故が多いアメリカにおいて先行リリースされ、すでに500匹以上のペットを救うなど、その実績は折り紙つきです。Aiドッグシッター「Furbo（ファーボ）」の主な機能ファーボは一般的なAiカメラとは異なり、犬に関連した動きや音を検知するように設計されているため、遠隔からでも的確にペットの状況を把握することができます。ここからは、Aiドッグシッターファーボの特徴的な機能について、5点ほどご紹介していきたいと思います。①スマート通知本体に内蔵された各種センサー（＝カメラ、マイク、スピーカーなど）から、ペットの動きや鳴き声をAiが分析します。分析した情報から、愛犬の空腹やストレスなどの目に見えない情報を数値化し、異常があった際には飼い主のスマホに通知を送ってくれるので、外出先でも安心してペットを見守ることができます。②クラウドレコーディングAiカメラが犬に関連した動画を自動的に撮影し、クラウド（＝オンラインストレージ）に保存してくれるため、留守中で見逃してしまった愛犬の様子も確認することができます。ペットシッターとしての役割だけではなく、レコーディング機能つきの防犯カメラとしても運用できるので、自宅のセキュリティ強化にも役立つでしょう。③ドギーダイヤリー可愛らしい愛犬の一日をタイムラプス（＝コマ送りの動画）で撮影し、「今日のワンコ」のような動画を作成してくれるため、その日の様子をダイジェストで振り返ることができます。撮影したタイムラプス動画は、InstagramやTwitter、Facebookなどの各種SNSに連携させることができるため、可愛い愛犬の動画を簡単にシェアできるようになりました。https://www.youtube.com/watch?time_continue=3&v=D7adhNDboso&feature=emb_title④進化版わんわん通知ペットが1分以上続けて吠えているときや、泣いているとき、遠吠えをしているときなどの微かな音の違いを認識し、飼い主のスマホに通知を送る機能があるため、異常の予感があった際にはすぐにカメラで様子をチェックすることができます。⑤ON/OFFスケジュール機能専用のスマホ用アプリを利用すれば、ファーボ本体の電源のオンとオフを遠隔操作で切り替えることが可能です。また、決まった時間や曜日になると自動的に電源のオンとオフを切り替えるスケジュール予約もできるので、それぞれのライフスタイルに合わせて効率的に利用することができます。Aiドッグシッター「Furbo（ファーボ）」のメリットここからは、Aiドッグシッターファーボのメリットを3点ほどご紹介していきます。外出中でもペットの面倒を見ることができる場所や時間を選ばず、いつでもどこでもペットの健康状態を確認できることに加え、カメラやマイクを通して愛犬とのコミュニケーションを深めたり、おやつをあげることができます。アクティブカメラでペットの姿を追うことができるファーボの本体には犬の認識に特化したAiカメラが搭載されているため、使えば使うほど愛犬の様々な行動パターンを学習し、より的確で精度の高いシーン通知が可能になります。アプリから通知が届くので便利リアルタイムでペットの様子を確認できない場合でも、愛犬や周辺環境に変化があった際にはアプリから通知を送ってくれるため、留守中でも安心してペットを見守ることができます。Aiドッグシッターの今後の可能性では、ペットシッターにAi技術を活用することで、ヒトとペットの暮らしは今後どのように変化していくのでしょうか。ご紹介してきたように、ファーボにはまだ行動シーンの通知機能しかありませんが、Aiの学習機能が進化すれば、それぞれのペットの癖や細かな動作までも分析し、病気の早期発見やカゼの予防に繋げることができるかもしれません。また、現行最新モデルにはAmazonの提供するAiスマートスピーカー「Amazon Echo」との連携機能が備わったため、アレクサ経由での音声コントロールでおやつをあげることが可能になりました。今後、エアコンやヒーターなどのAi搭載機器と連動させることができれば、不在のときでもペットにとって最適な温度環境を保ってくれるような新機能の追加も期待できるかもしれません。まとめヒトや企業の抱えている課題をITの力で解決するデジタルトランスフォーメーション（＝DX）という考え方がますます盛んになってきました。Aiカメラの他にも、近ごろでは冷蔵庫や洗濯機、テレビやエアコンなど、様々な家電製品にAiの技術が応用され、商品サービスの付加価値を高めています。ペットを飼っている方や自宅のセキュリティを強化したい方などは、今回ご紹介したファーボを始めとするAiスマート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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Aiトレンド・特集
トライアルが関東初のスマートストアを開店！Aiカメラは約700台設置予定か？
昨今、ドラッグストアやコンビニの無人化などでAiの分野は更に注目を集めるようになりました。デジタルテクノロジーによって店舗をスマート化するメリットは、一体どのようなところにあるのでしょうか。今回は、スマートストアにおけるAi機器の導入事例と、実際の店舗をスマート化するうえでのメリットや、Aiカメラの活用方法についてご紹介していきます。千葉県にオープンしたトライアルのスマートストアとは2020年7月3日、株式会社トライアルカンパニー（以下、トライアル）は、千葉市稲毛区にある「スーパーセンタートライアル・長沼店（以下、トライアル長沼店）」を、Aiカメラなどの設備導入によって関東初のスマートストアとしてリニューアルオープンしたことを発表しました。そもそもスマートストアとは、セルフレジや電子タグ、Aiカメラによる在庫管理など、IT技術を駆使して店舗業務の効率化や顧客データの収集をはかる店舗のことを指します。具体的な事例としては、2018年1月に米Amazon社がシアトルにオープンした「レジのないスーパーマーケット」である「Amazon Go」などが挙げられます。https://www.youtube.com/watch?v=NrmMk1Myrxcセルフレジによる無人化ではなく、レジそのものを廃止するという大胆な発想で、商品購入の際の決済の手間を極限まで抑えた画期的な次世代型店舗です。こうしたIT技術の活用によって人や企業の課題を解決する考え方を「デジタルトランスフォーメーション（DX）」と表現します。今回、トライアルが実施した既存店舗のスマート化の背景には、同社の掲げるリテールAi（＝小売業界におけるAi活用）促進プロジェクト「リアイル」が深く関係しています。リテールAIプラットフォームプロジェクト「リアイル」とは「リアイル」プロジェクトとは、情報流通革命を目的としてトライアルグループを中心に複数の企業によって結成された、メーカー・店舗・卸・物流の垣根を超えた業界初のハイブリットプロジェクトです。トライアル長沼店は本プロジェクトの旗艦店としての役割を担っており、業界全体に広くリテールAiを普及させるべく、他にも様々な取り組みに力を入れています。参照：Project REAILトライアルスマートストアではAiカメラが導入スマートストアとしてリニューアルオープンしたトライアル長沼店では、トライアルグループが独自開発した688台ものAiカメラが店内のいたるところに設置されています。では具体的に、Aiカメラを設置することで、一体どのようなことができるようになるのでしょうか。AiカメラとはAiカメラとはその名の通り、カメラ本体にAiを搭載したIT機器になります。例えば、Aiカメラの顔認証システムを利用すれば表情分析機能でユーザーのサービスに対する満足度を数値化することができますし、防犯カメラにAiを搭載すれば不審者を発見した際に自動的に通報するシステムを構築することが可能になります。Aiを活用することでカメラ単体では成し遂げられなかった副次的な機能を利用することができるため、利用者の要望に合わせて様々なビジネスシーンへ応用することができます。トライアルのAiカメラを手掛けているのは『Retail AI』店内に設置されているAiカメラの開発から運用までを手がけるのは、トライアル傘下のRetail AIという企業になります。Retail AIは、先ほどご紹介した「リアイル」プロジェクトの理念遂行を目的として、2018年11月に設立されたリーディングカンパニーです。スマートストアにおけるAiカメラの役割トライアル長沼店に設置されているAiカメラには「欠品情報の検知機能」と「人流情報の取得機能」の2つの機能が搭載されており、Aiを利用して商品在庫の管理と店内の人流分析をが行っています。Aiカメラによって人間が従来より行ってきた煩雑な作業を、今後はAiが代わって行うことができるようになるため、業務効率化などの効果が期待されています。他社製のAiカメラでは、防犯システムとして怪しい人物をAiが検知し、カメラで追うことができる機能などもあります。そのようなAiカメラと比較すると、トライアルのAiカメラはいささか機能が不足しているようにも思われますが、Retail AI代表の永田洋幸氏によると「シンプルな機能性と実用性の面を考慮すると多機能化の必要はない」とのことです。つまり、スマートストアの実現においては十分な機能を持っており、最大限に効率化できるAiカメラであるということです。無人店舗に近づくスマートカートトライアルでは2018年2月に福岡県にオープンさせた「スーパーセンタートライアル・アイランドシティ店」の開業以来、スマートショッピングカート（＝セルフレジ機能を搭載した買い物カート）を積極的に実店舗へと導入してきました。このスマートショッピングカートは、カートに設置されたタブレット端末を操作することで、紐づけられた専用プリペイドカードから電子決済を行う仕組みになっています。参照：TRIAL長沼店が導入したモデルでは、利用者がスキャンした商品に合わせて自動でレシピを提案する新機能を追加するなど、ユーザー体験の向上をはかる狙いがあります。炊事をする方であれば経験があるかもしれませんが、『買い物に行ってから作る料理を決める』ということはよくあるのではないでしょうか。実際に、消費者の39.9％がスーパーで献立を決め、19.9％は買った食材をもとに自宅で献立を決めるという実態が明らかになっています。その点、トライアルが導入したスマートカートは食材をカゴに追加するだけでオススメのレシピを見ることができるので、消費者の購入を後押しし、売り上げアップにつながる可能性があるということです。店舗のスマート化におけるAiの役割とはスマートストアにおけるAiの果たすべき役割は実に様々ですが、まず第一に「業務の効率化」が挙げられるでしょう。Aiカメラが陳列棚の商品の数を把握し、残りの商品数が少なくなったときには従業員へ自動的にアラートを通知してくれるなど、業務効率化と従業員負荷の軽減が期待できます。そして第二に「消費者のストレス軽減」も大きな役割の一つとなります。スマートカートでは買い物カゴに入れた商品が退店時に自動的に清算されるため、消費者はレジ待ちのわずらわしい時間を過ごす必要がなくなり、同時に人件費などのコスト削減にもつなげることができます。まとめ日本においても無人店舗の試験的な運用やセルフレジの導入など、店舗のスマート化に向けた取り組みが徐々に盛んになってきました。私たちの生活を豊かにしてくれるAiテクノロジーは、日々すさまじい勢いで技術的な進化を遂げています。今回ご紹介したスマートストアのように、みなさんの近所にあるスーパーやコンビニから従業員がいなくなる日も、案外近い将来のことになるのかもしれませんね。
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Aiシステムを搭載したデジタルサイネージのメリットと活用のポイント
みなさんはデジタルサイネージというものをご存知でしょうか。駅や空港のコンコースなど、街中のあちこちで見かけるようになったデジタルサイネージですが、最近ではこのサイネージの分野にもAiの技術が応用されるようになりました。今回は、Ai搭載型のデジタルサイネージの概要や、導入するにあたってのメリットなどをわかりやすくご紹介していきます。デジタルサイネージとは？「電子看板」や「デジタル看板」とも呼ばれるデジタルサイネージ。これは液晶ディスプレイなどの電子的な表示機器を使って、広告の表示やユーザーサポートなどを行う情報発信システムの総称になります。高輪ゲートウェイ駅に設置された駅案内Aiサイネージ紙媒体の看板と比較した場合、デジタルサイネージのメリットは、液晶ディスプレイに静止画や動画などのコンテンツを表示させるため、貼り替えや交換の手間もなく視認性も高いことから商品サービスの販促手段の一つとして近年注目を集めています。デジタルサイネージ3つの種類デジタルサイネージには、主に3つの種類があるため、そのひとつひとつを簡単に解説していきます。スタンドアロン型あらかじめ決まったコンテンツを、USBメモリやSDカードなどのフラッシュメモリに保存して表示させるスタンドアロン型。オンライン経由で情報の更新ができないため、販促したい商材や案内の内容が一定かつ長期間で限られている場合に有効です。ネットワーク型複数のサイネージ端末がオンラインで接続しており、管理用のパソコンから一元的に管理できるネットーワーク型。端末に表示させるコンテンツの更新頻度が高かったり、別々の場所に複数台設置して運用したい場合にオススメです。インタラクティブ型ネットワーク型のサイネージの中でも、タッチ操作や動的センサーに対応しているインタラクティブ型。単なる広告看板や電子案内板としての使い道だけではなく、ユーザー分析やターゲットへの効果的なアプローチなど、よりマーケティングに特化させたい場合に役立ちます。Aiを搭載したデジタルサイネージとはオンライン接続されたインタラクティブ型のサイネージの中でも、最近ではAiを搭載したモデルが注目を集めています。NETDOOR株式会社が設計する「AiSIGNAGE」は、サイネージ端末本体に人工知能と各種センサー類（＝カメラ、マイク、スピーカーなど）を搭載した最先端のデジタルサイネージサービスです。参照：NETDOORカメラやマイクといった各種センサーを経由して取得したユーザー情報（＝年齢、性別、体格、表情など）をデータベースに蓄積し、瞬時にカテゴライズすることで、あらゆる環境や状況において最適な提案が可能になるという画期的なデジタルサイネージです。Aiを搭載したデジタルサイネージの活用事例今年に入ってからJR山手線の新駅「高輪ゲートウェイ駅」が新たに開業し、周辺地域を中心に大きな賑わいを見せましたが、実はこちらの駅構内にもAiを搭載したデジタルサイネージが導入されていることをご存知でしょうか。https://www.youtube.com/watch?v=6NBLOh-PoGg凸版印刷株式会社が提供する多言語Ai案内サイネージ「BotFriends® Vision（ぼっとふれんず ビジョン）」は、「Aiチャットボット」と「多言語による音声対話技術」を組み合わせたサイネージ型のデジタルAiアシスタントです。オリジナルAiキャラクターの「小石川彩（こいしかわあや）」が、ユーザーの発言した音声や入力した文字に対して自動的に応答し、駅構内の案内をしてくれます。参照：凸版印刷「Aiチャットボット」について解説している記事はこちら！Aiを搭載したデジタルサイネージのメリットでは、Aiサイネージを利用することで、一体どのようなメリットがあるのでしょうか。インタラクティブなやり取りができるまず一つは、インタラクティブ（＝相互的）なやり取りが可能になるという点です。一方向的な情報発信ではなく、質問した内容に対して最適な回答を行うため、各々のニーズに沿った課題解決が可能で、サービスを提供する企業側とユーザー側での良好な関係値の構築に効果を発揮します。ターゲット層に合わせた訴求ができる二つ目に、ターゲット層に合わせた提案ができるという点です。テレビCMなどの画一的な宣伝手法とは異なり、ユーザーのアクションに応じて表示されるコンテンツが変化するため、それぞれのターゲットに応じてより効果的な広告運用が可能になります。データからニーズを分析することができるそして三つ目は、蓄積されたデータから消費者のニーズを分析できるという点です。Aiが自動的に収集したデータから、ターゲットの抱えている課題や興味関心などのニーズを具体的に把握し、類型化することができるため、その後の新商品の開発やサービスの改善などに役立てることができます。Aiを搭載したデジタルサイネージの効果を存分に発揮させるためのポイント非常に便利なデジタルサイネージのシステムですが、設置すればすぐに効果を実感きるようなものではありません。いつ、どこで、誰に向けて、どんな情報を発信したいのかなど、設置する場所や販促したい商材に応じて適切な端末タイプも異なってきますので、導入の前に運用設計を行うことが重要です。まとめ今回はAiを搭載したデジタルサイネージについてご紹介してきました。せっかく有益なビッグデータを所持していても、的確な分析ができていなかったり、ビジネスの現場で活用できなければ意味がありません。もっと効率的に広告を運用したい、効果的にユーザーへアプローチしたい場合は、今回ご紹介したAi搭載サイネージの導入も検討してみてはいかがでしょうか。
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アニメの絵をAiが描くシステムが登場！アニメーターの仕事はどうなるのか
長年、アニメ制作におけるイラストは、アニメクリエイターの手によって描かれてきました。それが近年ではアニメ制作においてCG等だけではなく描画においてもAiが利用されるようになってきています。しかし、Aiといっても機械です。機械が何かを創造するというのは予想がつきにくいと思いませんか。そこで今回は、アニメの絵を描画するAiアニメクリエイターについて詳しく解説していきたいと思います。Aiアニメクリエイターの仕組みとはそもそも、Aiとはこれまでのコラムでも何度かご説明してきたように、学習材料となる画像や動画などのデータがあれば、すべてを瞬時に読み込み、それらを学習することで新たなモノを作り出すことができます。Aiによるアニメクリエイターも同様に、人の手書きの描画をもとにAiがアニメとして着色したり、動きを加えたりなどして仕上げていくのです。特に、シンガポールで開発されたアニメーション制作ソフト『CACANi』は、原画となる絵を人間が描くだけで、アニメの中で連続する『間の動き』の部分おｗ自動的に生成することができます。アニメ業界では中割と呼ばれる動きの連続性の部分を埋めていくことができるというわけです。この『CACANi』は日本のアニメ界でも2010年ころから導入されており、活躍しています。『炎炎ノ消防隊』や『あんさんぶるスターズ！』といった人気作品にCACANiの名前がクレジットされることに気付いていた人もいらっしゃるのではないでしょうか。これらの作品の一部にCACANiの技術が活用されています。更には、日本の企業でもAiを活用したアニメ制作が行われており、大部分は『CACANi』と同じで中割の部分と彩色の部分を担当することになっているようです。アニメーション作成にAiを活用するメリット現在、多くの業界で人手不足という問題がささやかれていますが、もちろんアニメーション業界も例外ではありません。特にアニメ制作においては一つのアニメを制作するのに多大なコストが必要であるとされています。それは他の映像作品と比べて絵を描く部分で人員と時間的コストがどうしても多くかかってしまうからです。アニメ制作の予算は『人×時間』で大きく左右され、『人件費の塊』と揶揄されることもあります。そこで、アニメーション制作においてAiを活用し、自動化できる部分と人の手を加える部分と分けてうまく利用することで、人件費や製作時間を大幅に削減することができるようになると期待されています。Aiにできるのは『名アニメーター』のトレースのみ？しかし、このようなアニメ制作におけるAiの活用で問題になってくるのはそもそもの、アニメの中で連続する動きを生成する際の『最初』と『最後』の部分を描くアニメーターがいなければならないという点です。さらに、Aiにより良いアニメーションを自動で作成できるようにするためには、技術を持った名アニメーターの画像等を大量に学習させる必要があります。言ってしまえば、素人の絵をいくらAiに学習させても、Aiが自動で仕上げるアニメは素人でしかありません。というのも、AIは与えられたデータから最適解を見つけ出すことはできるが、AI自体が創造性を生み出せるわけでないからです。・大量の名アニメーターの画が必要そうすると、Aiにより創造性のあるアニメ―ションを自動で作成することができるように『教育』するには名アニメーターの作画データが大量に必要になってきます。そしてそれらの大量のデータをAiがディープラーニングすることによって、特徴的な動きなどをとらえることができるようになっていくのです。しかし、そもそもこの『大量の作画データ』はどこにあるのか、どのようにして収集するのか、というのが問題になってくるでしょう。そしてそれをAiに読み込ませる時間的コスト等もかかってくるとなると、Aiを導入した後、費用的コストの採算が合うかどうかはしっかりと検討しなければなりません。Ai導入でアニメクリエイターの仕事はどう変わるのか近年では多くの産業の生産性向上としてAi導入が盛んになってきていますが、効率化を目指すあまり、既存の労働者の仕事を奪ってしまうといったことにもなりかねないというリスクが叫ばれています。ただ、アニメ制作においてAiが人間の仕事を奪うかそうでないかといえば、そうではありません。というのも、『CACANi』のように、現段階ではもととなる絵や、複雑なキャラの動きは人間が描くしかないからです。つまりAiができることといえば、着色や、単純な動きやルーティン的な動きの描写のみであるというわけです。簡単な作業をAiシステムに置き換えることができれば、時間と手間のかかる難しい作画の描写や、創造性が必要な仕事にアニメーターが打ち込むことができるようになるといったメリットもあるでしょう。・現段階でAiに独創性や創造性はない更に、従来から絵作りはアニメ―ターのクリエイティビティや技能に依存していることから、デジタル化やシステムに置き換えるといったことは難しいとされてきました。クリエイティブ自体はAiのような自動化のシステムだけでは生み出すことができません。そしてアニメーションは、そもそも創造性を基盤とした表現ですので、単に絵を動かすだけでなく、現実には存在しないキャラクターやメカニック、美術、アニメーションの動き、演出、世界観が観る人々を感動させます。全てゼロから生み出す創造性こそが作品の基盤にあるというわけです。ただ、近年では1から音楽を作ることができるAiが出てきているなど、多くのデータを学習したことによって高度な技術を持ち合わせているAiも登場し始めています。現段階ではアニメーション作成においてAiに独創性や創造性はないとされていますが、今後はAiが1からアニメを制作し、人間が手直しをするといったアニメも登場してくるかもしれません。まとめ今回は、Aiとアニメクリエイターの今後について解説いたしました。従来から芸術などのクリエイティブな能力が必要な仕事についてはデジタル化することはできないとされてきましたが、少しずつこうした業界にもITが侵食してき始めています。現段階では、Ai自体に独創性や創造性がないとされているため、単純な作業をAi、重要な作業を人間という風な割り振りを行っていますが、今後Aiの技術が進歩した際はこれ限りではなくなる場合ももちろんあります。そうなったときに、人間は、どの部分をAiに任せて、どの部分を人間が行えばより効率的でより良いものが作成でき、どちらもにも悪影響を及ぼさないかなどを考えていかねばなりません。Ai技術が発達して人間の生活や仕事が効率化されるのは結構なことですが、アニメーションもしかり、人間とAiがうまく共存していくには役割分担が重要な分岐点となるでしょう。
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Aiトレンド・特集
デジタルマーケティングにおいてAiはどのように活躍する？
先日、除湿器を購入しようとインターネットで「除湿器 オススメ 安い」と検索をしたところ、その日からインターネットを利用するたびに大量の除湿器の広告が表示されるようになってしまいました。こうしたウェブ広告は「ディスプレイ広告」と呼ばれ、ユーザーの検索履歴に基づいて、興味のありそうな商品をAiが自動的に選定し表示させる広告機能です。今回は、このようなデジタルマーケティングにおけるAi導入の可能性と、そのメリットやデメリットについてご紹介いたします。デジタルマーケティングとは？そもそも「マーケティング」とは、商品サービスの企画から開発、販売、分析改善などのあらゆる企業活動を指し、その概念はしばし「より多くの商品が大量かつ効率的に売れる仕組みをつくること」と解釈されます。そのなかでも「デジタルマーケティング」とは、様々なデジタルメディア（Webサイト、Google広告、SNSなど）を通して行われるマーケティング手法の総称で、近年、パソコンやスマートフォンをはじめとする電子デバイスの普及にともなって、その存在が重要視されるようになりました。伝統マーケティングにはどのような問題があるのか前述のように、今やマーケティングの主流はアナログからデジタルのフィールドに移り変わろうとしているなか、従来より行われてきた伝統的なマスメディア中心のマーケティング手法（＝折り込みチラシやテレビCMなど）の問題点は、一体どのようなところにあるのでしょうか。アナログマーケティングの代表例である「テレビCM」を例に挙げて、3点ほどご紹介していきます。伝統マーケティングの代表例「テレビCM」の問題点①双方向性の欠如まず一つ目として、情報発信のベクトルが企業側から消費者側への一方向のみとなり、ユーザーとの双方向な関係性を構築しにくいという点が挙げられます。加えて、「レビュー」や「口コミ」などのユーザー体験が拡散されにくいため、商品やサービスへのフィードバックが回収できず、サービスの分析や改善に時間がかかってしまいます。②膨大な広告コスト二つ目に、限られたチャンネル数のなかで貴重な放送枠を割く都合上、他のメディアと比べても放映権や制作コストなどで広告費が高騰しやすいという点です。また、せっかく莫大な広告費をかけたのにも関わらず、費用対効果がわかりにくい傾向にあるため慎重に検討する必要があり、サービスリリースまでのスピード感を損なう恐れがあります。③効果測定ができないそして三つ目は、広範囲（＝マス）なユーザーに対して画一的な宣伝を行うため、何人のユーザーに対してどのくらいの効果があったのかなど、具体的な数字としての広告効果を把握しにくいという点です。Webの登場とマーケティング世界におけるインターネットの歴史は1958年に先端技術を軍事利用への転用を研究する組織が発足、その後1960年代のパケット通信の研究に始まり、今では様々な情報が国境の垣根を超えて瞬時にやり取りされるようになりました。日本でのインターネット検索サービスの歴史や広告の変化日本においての検索サービスとしては1996年4月に、国内初の商用検索サイト「Yahoo! JAPAN」がスタートし、翌年の1997年5月には、インターネットショッピングモール「楽天市場」が開始され、Webマーケティングという概念が本格的に形成されるようになります。当初はバナー広告による集客が主流とされましたが、その後はアフィリエイト広告や検索エンジンからの流入、ブログやSNSなど、Webの発展とともにマーケティングもその形を柔軟に変え、進歩を続けています。ここからは、デジタルマーケティングを語る上では欠かすことのできない、「メディアの3タイプ（＝トリプルメディア）」の概要と、その特徴やメリットデメリットについて解説していきます。メディアの3つの種類①オウンドメディアオウンドメディアとは、その名の通り自社のウェブサイトやSNSアカウントのような、自身（＝own）が所有しているメディアを指します。認知されるまでにある程度の時間は必要ですが、管理や運営に融通が効くため、コントロールが可能容易で、SEO（＝検索エンジン最適化）がしやすいというメリットがあります。②ペイドメディアペイドメディアとは、料金を支払う（＝pay）ことで利用できるメディア全般のことで、いわゆる宣伝広告を指すメディアチャネルになります。もちろん運用には一定のコストがかかりますが、利用者数の多いメディアに広告が掲載されれば、短期間で多くのユーザーに対して認知させることができます。③アーンドメディアアーンドメディアとは、商品の販売を主目的としたものではなく、消費者の信頼を得る（＝earn）ことを目的とするメディアのことで、第三者のSNSやブログなどがこれに該当します。効果の予測や測定が難しい反面、第三者による投稿は客観的な情報として信頼を得やすく、自動的な営業ツールとして機能してくれるのがメリットです。Aiや機械学習を活用したデジタルマーケティング昨今では、こうした一連のデジタルマーケティングをAiの技術を応用して取り組む企業も増えています。株式会社WACULの提供する「AIアナリスト」は、マーケティングに特化したAiツールであり、Webサイトのアクセス解析を通してサイト全体の改善点を指摘してくれます。参照：AIanalystまた、サイト分析だけではなく、接客の分野においてもAiが活用され始め、サイトを訪れたユーザーに対して自動で問い合わせや商品提案などの接客を行ってくれる「チャットボット」も広がりを見せています。デジタルマーケティングにAiを活用するときの注意点十分なデータ量が必要人工知能というものは与えられた膨大なデータを瞬時に分析することが得意ではありますが、データがない状態でゼロから何かを生むことはできません。例えば、サイト分析やコンバージョンアップにAiを利用したいのであれば、そのサイトの訪問者のうち、平均滞在時間はどのくらいか、どのポイントで離脱しているのか、などの具体的なデータの蓄積が必要となるでしょう。Aiは補助的な手段Aiはあくまでも課題を解決するための補助的な手段であって、すべてをAiに任せておけばいいという万能のものではありません。まずはAi導入の前に、達成したい目的は何なのか、作業全体で効率化したい部分を明確にし、最終的にそれらの課題はAiを導入することで改善できるのかを考える必要があります。Aiの導入そのものが目的にならないよう、現状と目的を把握したうえで導入を検討しましょう。まとめ昨今ますます広がりを見せる企業のAi導入。マーケティングから接客の分野まで実に幅広い業務を私たちの代わりにこなしてくれる便利なツールとも言えるようになってきました。しかし、改善に必要なデータ量が不足していたり、具体的な目的がわからずに導入することでしてしまうと逆に失敗してしまうケースもあります。自社のマーケティングにAiを導入しようと検討されている方は、本記事を参考にして、より適切な導入・運用をしていただければと思います。
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Aiトレンド・特集
チャットボットとは？チャットボットのメリットと導入するときのポイント
みなさんはウェブサイトなどを閲覧しているときに「画面の端にチャットを入力するポップアップが出てきた」という経験はありませんか？あれは「チャットボット」と言って、私たちがチャットで入力した質問に対して、Aiオペレーターが自動応答してくれるサービスです。テクノロジーの発展とともに日々進化を続けているAiの技術ですが、近ごろでは様々な商品やサービスに導入され、私たちの暮らしに広く溶け込むようになりました。その中のひとつが、このチャットボットです。今回は、チャットボットの概要から、チャットボットをビジネスやサイト運営に活用する上でのメリットとポイントについて、わかりやすくご紹介していきます。チャットボットとはチャットボットとは、その名のとおり「チャット（＝対話）」と「ボット（＝ロボット）」を掛け合わせたツールのことで、狭義には人間が入力した文字に対して、広義には発言した音声に対して、自動的に回答を行うAiサービスの総称になります。最近では様々な企業でチャットボットサービスが提供されています。有名なところで言えば、Appleの開発するiPhone搭載の「Siri」や、AmazonのAiスピーカーに内蔵されている「Alexa」などもチャットボットのひとつであり、みなさんも一度は耳にしたことがある、または使ったことがあるという方が多いのではないでしょうか。チャットボットの5つのメリット前述したとおり、チャットボットとは人間の投げかけた質問に対して、Aiが自動で応答してくれる便利なサービスですが、ビジネスの現場で運用する際には一体どのようなメリットがあるのでしょうか。ここからは、サイト運営におけるチャットボットの導入メリットと、そのポイントについて解説していきます。カスタマーサポートの業務効率化コールセンターなどで実際によくあるものとしては、契約中の顧客に対するサポート業務が日々の業務を圧迫しているという事例です。特に中小規模の場合は、新規顧客の獲得業務とカスタマーサポート業務を分業せずに兼任している場合も多く、担当者の業務を圧迫していることが懸念されます。そんなときに役立つのが、チャットボットを利用したカスタマーサポートです。参照：SoftBank上記はソフトバンク公式サイトのチャットサポート画面になりますが、請求料金の確認や契約プランの変更などもワンストップでウェブ完結させることができるため、現場の業務負荷を最小限に抑えるとともに、生産性の向上も見込むことができます。・顧客との接点の増加電話やメールを用いた問い合わせと比較した場合、チャットの最大の利点のひとつに「心理的なハードルの低減」が挙げられます。みなさんも何かの商品を購入する際に、「ちょっとだけ気にはなるけれど、わざわざ電話やメールで問い合わせまでするのは面倒」と感じる場面がありますよね。特に、LINEやSNSなどのチャットに慣れ親しんだ若年層がターゲットとなるサービスの場合には、私たちが想像している以上に、電話やメールそのものに対してのストレスケアをサイト設計段階から意識しなければなりません。参照：総務省上図は2017年までの各媒体別（＝電話、SNS、メール）のコミュニケーション手段の推移（＝総務省調べ）です。この調べによると10代～20代の若年層は、そのほとんどがLINEやSNSでの連絡が中心となっており、電話やメールの積極的な利用者はほとんどいないことがわかります。サイト上にチャットボットを設置し、問い合わせへの心理的なハードルを低下させることで、今まで眠っていた新規顧客との接点の増加につなげることができます。・Web上からの流入を見込むことができるサービスサイトにチャットボットのサービスが組み込まれていることで、疑問点や不安解消の解決手段があるという点が強みにもなるでしょう。こうしたサービスがあることを認知させることで、ユーザーの次回以降のアクセスにつなげることも大いに期待できるはずです。・新規顧客の獲得直接電話をしたり対面で時間を費やして相談するよりも、手軽に問い合わせができるチャットボット。ユーザーにとって手っ取り早く問題を解決できるため、サービス購入や契約にもつながる可能性が高まります。チャットツールに慣れ親しんだ若い世代を中心に、これまで獲得できなかった層を新規顧客として獲得する手段としても有効でしょう。・Aiによるユーザーのニーズ分析チャットボットサービスは主に、Ai搭載型のサービスとシナリオ型（＝Ai非搭載型）のサービスの大きく分けて二種類が存在します。特に注目したいAi搭載型は、顧客との対話記録をデータベースに蓄積するため、対話の回数を重ねるごとに回答精度が上がったり、ユーザーの入力した質問からニーズを自動的に分析してくれたりと、サービスの改善や新商品の開発などのマーケティング分野において、大きな力を発揮してくれます。チャットボットを導入するときのポイント「運用コストが安いものを選ぶ」チャットボットを導入するときに気になるのは、やはり運用コストの面なのではないでしょうか。回答精度や機能性などによって価格帯はバラバラですが、初めて利用する場合には初期費用無料のサービスをオススメします。もし、思っていたような成果が出なかったとしても、リスクを最小限に抑えられますし、お試しキャンペーンなどを実施しているサービスもありますので、とりあえず使ってから判断したいという方にオススメです。「目的に合わせた機能性で選ぶ」先ほども述べたとおり、チャットボットにはAi搭載型とシナリオ型の二種類が存在します。Ai搭載型はデータの収集までにある程度の時間がかかる点と、運用コストが高いサービスが多い点がデメリットとして挙げられますが、回答の精度が正確で幅広い質問に回答することができます。対してシナリオ型は、人間があらかじめ設定しておいたシナリオに沿って回答する仕組みです。自由な受け答えはできませんが、比較的リーズナブルに運用できますので、質問や顧客対応の種類が限られている場合に有効でしょう。まとめサービスサイトや独自のメディア運営において陥りがちなのが、閲覧はされているもののなかなかコンバージョンが上がらない、という問題です。チャットボットを導入することで、気軽に資料請求できる環境構築が可能になるため、途中離脱を抑えながら問い合わせ数の増加などのコンバージョン改善が期待できるでしょう。本サイトでも成果報酬型チャットボットサービス「コンバージョンあがるくん」をはじめとした便利で効率化をはかれるサービスを様々ご紹介しています。問い合わせ獲得時のみに料金が発生する仕組みの安心できるサービスとなっていますので、是非一度、チェックしてみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
働き方改革を促進するAiシステム『コンバージョンあがるくん』とは？
昨今、日本においてはライフスタイルの変化にともなう「就業ニーズの多様化」の問題や、少子高齢化にともなう「生産年齢人口の減少」の問題など、労働環境を取り巻く数多くの課題が山積みになっています。こうした背景のもと、日本政府は2019年4月1日に、働き方改革関連法案の一部を施行し、一億総活躍社会の理念の遂行と、より自由で多様な就業形態の実現を推進してきました。しかし、現状の生産性を維持しながら労働時間の短縮や業務効率の向上をはかっていくということは、なかなか並大抵のことではありません。本記事では、この「働き方改革」の内容を解説するとともに、労働環境の改善を促進させる便利なAiツール「コンバージョンあがるくん」をわかりやすくご紹介していきます。働き方改革とはさて、近ごろよく耳にするこの働き方改革ですが、そもそもどのような改革なのでしょうか。厚生労働省の発表した内容によると、「働く方々がそれぞれの事情に応じた多様な働き方を選択できる社会を実現する働き方改革を総合的に推進するため、長時間労働の是正、多様で柔軟な働き方の実現、雇用形態にかかわらない公正な待遇の確保等のための措置を講じます。」参照：厚生労働省とあります。つまり、「常態化した長時間労働を解消し、多様な働き方を推進することで労働人口の確保と労働環境の改善を目指していく」というのが、本改革の骨子となっているわけです。では、具体的にどのようにすれば、現状の生産性を維持しながら長時間労働を改善させることができるのでしょうか。ここからは、企業の働き方改革を後押ししてくれる便利なAiツールについてご紹介していきたいと思います。コンバージョンあがるくんとは？「コンバージョンあがるくん」とは、「低コストとシンプルな機能性」をコンセプトに開発された、「完全成果報酬型のチャットボットIVR（自動電話受付）システム」で、中小規模のサイト運用者でも手軽に導入できるコンバージョン向上ツールになります。C-bot（チャットボット）：チャット形式のクラウド型ウェブ接客ツール参照：Wiz cloudI-bot（IVR/自動電話受付）：24時間365日の自動音声応答サービス参照：Wiz cloud・コンバージョンあがるくんのポイントチャットボットサービスの「C-bot」は、ウェブサイトからの資料請求やよくある問い合わせなどのウェブ接客を、Aiがチャット形式で自動応答してくれるサービスになります。対して、IVR（自動電話受付）サービスの「I-bot」は、電話での注文や予約などを、人間に代わって自動で行ってくれるAiツールになります。チャットと電話の両方をAiが全自動で対応してくれるため、ホームページからの問い合わせや予約に対して、24時間365日、いつでもどこでも柔軟なお客様対応が可能になります。参照：コンバージョンあがるくん・コンバージョンあがるくんの使い方ブラウザから直感的に閲覧・編集ができるよう、わかりやすいUI（＝ユーザーが目に触れる部分のデザイン）で、シンプルかつ機能的にデザインされているため、専門的な知識がない方でも業者に依頼する必要がなく、運用コストの面でも大幅な経費削減につながります。また、IVR機能のなかのひとつである「あふれ呼IVR」を利用することで、電話が集中して繋がらなかったお客様に対して、折り返しの予約を自動で受け付けてくれるため、ビジネスチャンスを逃すことなく効率的に運用することができます。・コンバージョンあがるくんでCVRがあがる理由チャットボットサービスの「C-bot」は、使い慣れたチャット形式による入力方式のため、従来のメールフォームなどと比較した場合、資料請求や問い合わせへの心理的ハードルが大きく下がり、サイト全体の離脱率の改善に大きく貢献します。特に、チャットに慣れ親しんだ若年層がメインターゲットのウェブサイトであれば、電話やメールフォームだけでは途中離脱のリスクが高まってしまいますので、積極的に導入していきたい機能ですね。IVR（自動電話応受付）の「I-bot」は、24時間365日の自動音声対応が可能になるため、例えば、営業時間外やピーク時間帯などの電話対応が難しい場面において、機会損失のリスクを最小限に抑えることができます。人員不足や長時間労働に課題を感じている現場であれば、環境改善とコンバージョンアップの両方に効果があるでしょう。コンバージョンあがるくんのメリット①「人員不足の解消」注文予約からよくある問い合わせまで、今までは人間が担当していた大部分を、今後はAiが自動で応対してくれるため、個々の業務負担が緩和され効率的に運用することができます。②「労働時間の短縮」機会損失のリスクから長めに設定していた営業時間も、チャットボットやIVRの導入により24時間365日の自動対応が可能になるため、ワーク・ライフ・バランスを意識した働き方改革が実現できます。③「手軽に導入できる」成約件数に応じた完全成果型のシステムに加えて導入時の初期費用も無料のため、初めてのチャットボットで費用対効果が心配という方でも手軽に導入することができます。コンバージョンあがるくんについてはAiチョイスへ昨今では、Apple社の提供する「Siri」や、Amazonが手がける「Alexa」など、音声アシスタントやAiコンシェルジュといった存在は、広く人々の生活に浸透する時代となりました。民間にも広く普及するようになったAiサービスですが、せっかくならビジネスの現場においても、もっと上手に活用したいものですよね。働き方改革はしたいけれど日々の業務で手がまわらない、サイト全体のコンバージョンを向上させたい、何から始めればいいかわからない、そんな方は、今回ご紹介した「コンバージョンあがるくん」などを始めとしたチャットボットの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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Aiの基礎知識
いまさら聞けないデータサイエンスの基礎知識
データサイエンスとはAi開発において重要な役割を果たすといわれておりますが、実際に『データサイエンス』とは何なのか、どうしてAi開発に重要なのか、詳しくはよく知らないという方も多いのではないでしょうか。更に、データサイエンティストという職業もありますが、今後非常に重要な役割を担っていく職業でありながらこちらに関してもどのようなことをする職業なのか知らないという方が多いはずです。そこで本記事ではAi開発に欠かせない『データサイエンス』および『データサイエンティスト』の基礎知識について解説してまいります。データサイエンスとはそもそもデータサイエンスとはデータを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことです。インターネットの普及やIT・科学技術の発達、Aiの発展によりビッグデータという膨大なデータも効率よく扱うことができるようになりました。そして近年その注目度や関心度がますます高まってきている中で、ビジネスのみならず医療や教育現場など様々な場面でデータサイエンスが多くの価値を生み出しています。データサイエンティストとはまた、データサイエンティストとはビッグデータを分析・解析し、それをビジネスに活用するための知見や情報を引き出す職業を指します。要は、データサイエンスの研究者と思っていただければわかりやすいでしょう。データサイエンティストにはデータ分析をはじめ、数学や統計学など様々なスキルが求められますが、近年特に注目されているのはAiによるビッグデータ分析が盛んにおこなわれているということが1つ要因としてあげられます。機械学習やディープラーニングなど、データサイエンティストにはAiに関するスキルも必要不可欠です。データサイエンティストが注目される理由データサイエンティストの主な業務内容はデータを活かすことで、その内容は多岐にわたります。データサイエンティストの業務の例としては、以下のような業務があげられます。・業務システム、SNSなどからのデータ収集・整理・データベース環境の構築・データ分析業務・課題の抽出、解決策の提示・データ分析結果に基づく施策、企画の立案では、なぜ近年データサイエンス、およびデータサイエンティストという職業が注目されているのでしょうか。マーケティングのデジタル化近年では特に、WebサイトやECサイトの利用が増えてきました。また、インスタグラムやTwitterなどのSNSの利用も年々増加しており、それらのサイトに多くのマーケティングに重要な情報が集まっているのです。その情報をビッグデータとして収集し、マーケティングに生かす『マーケティングのデジタル化』が1つデータサイエンティストが注目される要因としてあげられます。正確な情報分析が求められるまた、ビッグデータの情報分析においては、当然正確な分析が求められます。というのも、たとえば、アプリ内での課金を目的としたソーシャルゲームを運営するIT企業にとっても、データ分析は戦略の要となるからです。ソーシャルゲームは、データ分析と施策の立案に失敗すると収益が満足に見込めなくなり、運用を続けられず、その結果、サービスを終了せざるをえなくなります。ユーザーのリアルな動向がビジネスを左右するようなサービスを提供している企業では、特に、データサイエンティストによる正しいデータ分析と、データの活かし方で売り上げアップにつながる戦略を館会える必要がありますので、データサイエンティストの需要は高まっているといえるでしょう。Aiの発展ここまでに注目する理由について述べた中でわかるように、今後はビッグデータを活用してデータ分析を行ったり、分析データを活用して施策の立案を行ったりすることが重要になってきます。Ai・人工知能の活用にも、膨大なデータ管理が必要です。このことを念頭に置いても、データサイエンティストは今後も注目される可能性が高い職種の1つだといえるでしょう。データサイエンスとAiについて先ほどにも述べたように、近年では様々な分野でAiの活用が広がってきています。もはや、今後Aiを導入しない企業のうち、77％の企業は業績が低下するという研究結果が発表されているほどです。それほどまでに今後はAiによるデータ分析や業務効率化が重要になってくるということでしょう。しかし、こうしたAiの活用においてただAiを導入すればよいというものではありません。要は、Aiを導入してどのように活用するか、その活用のプロセスや施策を検討することが大切だというわけです。それはある業種に限ったことではなく、Aiを導入しようと検討している企業、今後Aiの導入が必要である企業すべての企業に同じことが言え、単にAiを導入しても活用の方法が明確になっていなければ宝の持ち腐れとなってしまいます。そしてスマートフォンやPCなどのデバイスの数が増加している今、Web上に展開するサービスや、アプリケーションが絡む領域では特にデータサイエンティストが活躍しています。蓄積されたデータがたまってきている業種も同様です。 Web広告領域 Webサービス領域 ソーシャルゲーム領域 銀行や証券会社、保険会社などの金融領域 ヘルスケア領域 電力領域 アパレル領域 小売領域 製造領域 自動車領域今後は主に上記の業種からAiの活用がますます広がっていき、ひいてはデータサイエンティストの需要も更に高まっていくことでしょう。まとめ本記事ではデータサイエンスの基礎知識について主に解説いたしました。Aiの活用が広がってくる中で今後はさらにデータサイエンス、およびデータサイエンティストの需要が高まっていくことに間違いありません。ビジネスのみならず、医療分野や教育現場など、過去のデータをもとに有益かつ新たな知見を生み出すことができれば、各業界の在り方を変えるきっかけとなる可能性もあるでしょう。今後は上記にご紹介した業種に限らず、多くの業種でAiの導入がされていくといわれています。AiチョイスではAiにまつわる様々な基礎知識について解説しておりますので、Aiについてお困り事項、疑問点などがございましたら、ぜひコラムをご覧ください。
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Aiトレンド・特集
Aiを導入しない企業は77％が業績低下！？成功する企業の特徴とAi導入のポイントについて
近年注目を集めているAiは、一般家庭から企業まで幅広い分野においての活用が期待されています。特に、企業では、人間が現在行っている作業をとって変わって行うこともできるため、企業にとっては業務効率化にもつながるため、Aiの導入を試験的に始めている企業もあるのではないでしょうか。しかし、昔ながらの企業ですとデジタルに疎く、Aiやその他最新技術の導入を懸念している企業も少なくないはずです。今後の世の中的にもデジタル化への移行は免れないように思われますが、Aiを導入する企業と、しない企業では今後の業績に違いが出たりすることはあるのでしょうか。本記事では、Aiを導入する企業・しない企業の業績の比較と、Aiを導入するときのポイント等をご紹介してまいります。Aiを活用しない企業は業績が低下2019年にアクセンチュアが行った調査では『国内企業の経営幹部の77％がAiをビジネス全体で活用しなければ、2025年までに業績が著しく低下する』ということが明らかになりました。特に、近年国内の企業においては『人手不足』や『高齢化』などが叫ばれている状態ですので、いかに日々の業務を効率化して少ない人数でも少ない時間で作業を終わらせることができるのかという点が肝になってくるわけです。その点、Aiは繰り返し行う作業や、画像を認識して処理したり、膨大な資料から必要な情報を取り出したりすることができるようになってきています。もはや、人件費やその他コスト削減においてAiを活用しない手はないように思われますが、調査結果によると、実際は多くの企業が実用化する段階までの道のりがイメージできていないということが分かったといいます。つまり、Aiを導入したうえで、その後どうAiを活用して経営戦略を実現するか、という視点が欠けていて、Aiの実用化までたどり着かないということでしょう。また、今後はますます人手不足や高齢化問題は深刻化されていくと予想されています。当然これらの問題は会社全体の業務の効率化が下がることにもつながるわけで、業務効率化できるシステム等を導入しない限り、国内の約77％の企業は業績が低下してしまうことは免れないということになるのです。国内企業におけるAiの導入・活用率についてAiを導入しない企業は2025年までに業績が落ちるという調査結果が明らかになったとはいえ、Aiを実用段階で進めている企業は全体の約16％にとどまります。というのも、現時点で、Ai技術の実用化に向けて確立された手法がなく、多くの企業がAi技術の概念実証段階から実運用に向けて進むことができていないからだそうです。Aiを導入するときのポイントは後述するとして、Ai導入で成功する企業の特徴から解説していきましょう。Ai導入で成功する企業の特徴Ai導入で成功する企業の特徴は大きく分けて下記の3つがあげられます。 強固なデータ基盤を持っていること。 複数の専任Aiチームを持っていること。 経営幹部による戦略的かつ本格的なコミットメントがあること。強固なデータ基盤は、Aiの学習データともなり、他社よりも優れた、かつ大量のデータを保持していることで、Aiが発揮する能力も高くなるわけです。実際に多くの企業が自社内のデータを活用し、売上の増加などを検討しています。また、Aiを活用するには、Aiの活用を推進したりAiを活用した戦略、プロセスを練る専門のAiチームを持っていることも重要になってきます。というのも、先ほどもうしあげたように、Aiの導入が必要だとわかっていながらどのように利用したらよいのか、そして利用する際のプロセスを明確にしていないためにAiをうまく利用できている企業が少ない為です。ただし、Aiを導入した成功事例の中では集中型のチームが多いですが、それだけが正解という訳ではありません。Aiの中でも、分野別に専門チームを配置し、それぞれの分野に特化したAi専門チームが存在することで多様な分野を謳歌することができるようになります。Aiを導入するときのポイントAiは一口にAiといっても画像認識、音声認識、自然言語処理、予測など様々な技術を持ち合わせています。当然、それぞれの企業によってどの技術を導入するかなどを検討する必要があるわけです。そこで、最後にAiを導入するときのポイントについて解説しましょう。Aiをどのように活用するのか明確にする前述にも申し上げましたが、Aiをただ導入するだけでは宝の持ち腐れとなってしまいます。どの場所に、どのように活用するのかというところを特に明確にしておくようにしましょう。また、業務を効率化させたい部分など、課題を見つけることからはじめてみてもよいかもしれません。Aiによってビジネスが変わらなければ意味がないAiを導入するだけではビジネスは変わりません。言い換えれば、結局はAiを導入し、Aiを適切に利用すること、そしてAiを活用したことによって会社やビジネスが進化しなければ意味がないということです。会社をどのように変化させたいのかなど、Aiをどうして導入するのか、明確な理由や根拠も必要になってくるでしょう。Aiの導入はもちろんただではありませんので、Ai導入にどれだけコストをかける必要があり、コストをカバーできるだけの効果が得られるのかなども検討する必要があります。人間が担当する業務との棲み分けただし、どこでも業務効率化をするためにとAiに任せてよいわけではありません。Aiに人間の仕事をとられてしまうなどの不安をあおる内容の番組やニュースなども目にすることがあるかもしれませんが、結局は人間がAiに任せる仕事と、人間が担当する仕事の棲み分けをしていかなければならないということです。すべてAi任せにし、人間の仕事がなくなってしまえば、それは結果的に『Aiに人間の仕事を奪われた』という風になってしまうだけであって、Aiを導入する際は、棲み分けをきちんとしておけば問題ありません。まとめAiはうまく利用すれば、人間の業務に変わって作業をしてくれるので、人件費削減やコスト削減につながります。はたまた、人材不足に悩んでいる企業にとっては、Aiが一人の人間と同じように作業を行うことで、人材不足解消にもなるでしょう。今後は少子高齢化がますます進んでいき、労働人口も減少していくといわれています。それもあってか、Aiを導入しない企業のうち77％は業績が低下すると言われているのです。本記事でご紹介したAiを導入するときのポイントを押さえながら、企業へのAi導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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Aiの基礎知識
Aiの機械学習っていったい何？Aiの機械学習の基礎知識について解説
今、多方面で話題に上がる”Ai”というキーワードですが、みなさんはAiがどんな構造を持って動いているかをご存知でしょうか？Ai＝人工知能のことですが、その基本的な構造から応用されるまでのプロセスを知ると、もっと深くAiについて知りたくなるはずです。今回は、Aiの機械学習がどういったものなのか、そしてその基本的な部分を知りみなさんに基礎知識をご説明していこうと思います。Aiにおける機械学習とは実は古くから存在していた人工知能ですが、Aiという言葉としてよく耳にするようになったのはここ数年のことです。そもそもAiとは、人工知能つまり人間がコンピュータなどに人間の学習機能や行動を覚えさせること、プログラミングしたことからできたとても未来的な存在です。Aiは基本的に物事を学習してそれを繰り返すことにより覚え、自発的に行動していくものですがこれには2つの種類があります。ひとつは『機械学習』もうひとつは『ディープラーニング』と呼ばれるものです。機械学習とは簡単にいうと、コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術を指します。人工知能において、この機械学習の技術が中核技術といっても過言ではないでしょう。近年特に機械学習に注目が集まっている要因としては、その高い計算能力やデータの分析能力、そして正確な情報が存在するということで、多方面から機械学習へのアプローチがあるからです。今やネットでほぼ全ての情報がわかってしまう時代です。だからこそ、人工知能をうまく活用することによりスムーズな検索が可能となるわけです。機械学習とは”入力”をした後の正しい”出力”が求められます。ここで言う入力とは、人間がコンピュータに物事を覚えさせることです。今回はここから、機械学習の深いところまでを知っていってもらえたらと思います。ディープラーニングは人間の脳の働き方と似せた学習機能を持ったシステムのことで、詳しくは下記の記事で解説しておりますのでご覧ください。機械学習の基本 前項では簡単に機械学習について触れましたが、ここからは少し掘り下げていきましょう。コンピュータは様々なデータそれも莫大な量を抱えています。人工知能が発達するまではこの多大なデータを人間の手で全て処理していましたが、技術が進歩し人工知能の発達も早いスピードで進んできたことより、このデータの処理を任すことまでが可能になりました。機械学習は、データの学習からモデルを作り上げることを基本としています。学習とは、データの中に存在するパターンを繰り返すことにより覚えさせることです。そこからある一定のパターンとルールを作り出し、人間が指示を出さなくても学習した内容を行動できるようにすることが、機械学習の目的とも言えます。機械学習の方法とは 大きく分けて3つの学習方法が存在します。ここではそれぞれの学習方法を細かくお話していきます。・教師あり学習 みなさんは学校の授業風景を覚えていますか？初めて覚える勉強の際には、その授業の担当教師が基本から公式、そして答えの出し方を教えてくれますよね。実はこの教師あり学習も似ているのです。プロセスは2つに分類されますが、ひとつは単純な学習です。コンピュータにも教師が存在すると考えてください。その教師が正しいデータを覚えさせ、間違った情報や出元が不明なデータに対しては指摘してくれるということが”学習”です。もうひとつは、認識と予測を活用するものです。まだデータとして正しい情報が確立されていない物を、新たに覚えさせ（インプット）さらにその情報をパターン化からルールとして作り出すことが”認識と予測”なのです。・教師なし学習 教師あり学習とは違い、すでに存在する答えからは学びません。ではどこから学ぶのかというと、そのデータ自体が持つ特徴や基本構造から学習します。データそのもから分析をして学習することにより、正確なグループに分けたりデータを簡略化することも可能となるからです。教師なし学習には様々な方法がありますが、中でも代表的な方法として『次元削減』と『クラスタリング』というものがあります。この2つについては、また別の場所でご説明することにします。・強化学習 上記した学習方法2種類は、何かしらの”元の正解”がある上での学習でしたが、強化学習はさらにその上をいきます。簡単に言ってしまえば「戦略するために強化する」ということです。どんな内容かというと、コンピュータがとった行動に対してそれぞれの結果に報酬が設定されます。その報酬のデータからどうしたら最大限の結果を残せるかを考える、つまりこれが戦略にあたります。このような行動を繰り返すことによって、コンピュータは学習・パターン化・ルール作りを自ら行いその精度を強化していきます。このことを強化学習と呼びます。機械学習はどんな場面で使われるの？ 実際に機械学習とはどのような場面で使われているのでしょうか？その答えは前項で解説した『教師あり学習』『教師なし学習』『強化学習』のそれぞれの特徴から適したものが用途別に使われます。データの分析として、クリックしたものをおすすめとして表示することはみなさんがよく使うネットのサイト閲覧などにも反映されています。また、認識という場面ではスマートフォンの顔認識機能はもちろんのこと手書きしたものを認識する（OCR）などにも適用されます。その他、現在は研究中とのことですが自動車の自動運転制御システムなど、この機械学習の勢いは止まることを知りません。人工知能と機械学習の接点 人工知能＝機械学習というのは少し違います。人工知能とは、古くから存在する手法があったり現代で活躍するAiの得意とする分野があったりと、一言では表せないのが人工知能です。それでは、人工知能の中の機械学習とは一体どんなところを意味するのでしょうか。人工知能をレベル分けすると機械学習はレベル3に相当します。レベルが高ければ良いというわけではなく、レベルによってその人工知能ができる範囲を示していると考えてください。機械学習の得意分野として、自動的に判断する力と検索エンジンに内蔵されることにより、私たちのネットライフを快適にしてくれます。まとめ本記事では、Aiにおける機械学習の基礎知識について解説いたしました。機械学習とは、コンピューターが学習データをもとに分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術です。Aiが人工知能として機能するのは、この機械学習の機能があるからであると考えていただいて問題ないでしょう。今後、企業等においてAiを導入する際は、どのようなAi自体がどのような技術を持っているのか、Aiの学習の仕方はどのような方法なのかという点をしっかり見極めて導入していく必要があるかもしれません。今回の機械学習についての説明は、本当に基本的な一部分です。ここからみなさんが独自に機械学習を学ぶとすれば、今後もっと発展していく重要なキーワードになるのではないかと思います。これを機に、皆さんも機械学習に触れてみてはいかがでしょうか。