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• Aiトレンド・特集

  Aiの顔認証は身近なところで楽しく利用できる！Ai顔認証を利用したおすすめアプリとは

  顔認証技術といえば、iPhoneなどの顔認証ロック解除などで、顔認証=セキュリティ強化システムというイメージをお持ちの方も少なくないのではないでしょうか。確かに顔認証は防犯セキュリティ面で有効で、様々な業界で注目されているAi技術の一つでもあります。しかし、そんな顔認証はセキュリティシステムだけではなく、日常的な遊びで利用できるものもあるのです。Aiを身近に活用できるので、日常生活の中で気軽に楽しむことができるでしょう。本記事で、Ai顔認証を利用したおすすめアプリをご紹介していきますので、隙間時間やお家時間にぜひ試してみて下さい。Aiの顔認証はセキュリティだけじゃない！前述にもあるように、Aiの顔認証はスマホやスマートロックなどのセキュリティシステムの印象が強い方も多く、Aiの顔認証をセキュリティシステム以外で知らないという方も少なくないのではないでしょうか。しかし近年では、Aiの顔認証はSNSから美容まで様々な場面で利用されてきています。これから例に挙げるアプリについては後程詳しく解説しますが、例えば、SNSでのエンターテイメント分野では、顔認証で年齢診断をすることができたり、芸能人とのそっくりさんを診断できたりするアプリなどです。また、美容業界においては、Aiの顔認証で個々にピッタリのメイクを提案したり、肌年齢を診断することができたりします。あくまでもこれらは一例ですが、他にもECサイトや医学分野などでも幅広い分野で活用されているのがこのAi顔認証なのです。Aiの顔認証をつかったおすすめアプリそれでは、ここからは誰でも簡単に利用できるAiの顔認証を使ったおすすめアプリについて解説していきます。『SNOW』のAi年齢診断若者であれば一度は利用したことがあるであろう、画像加工アプリSNOWです。上記の記事でも詳しく解説しておりますが、SNOWの年齢診断は実はAiが行っています。自撮りをするようにカメラに向かい、シャッターを切ると、Aiが診断した見た目年齢が表示されるというものです。若者の間では自撮りアプリとして、SNOWをはじめ、B612なども利用されているかと思いますが、B612にも同様に年齢診断ができるものがあります。それも、SNOWのシステムと同様のものです。ただ、SNOWなどの年齢診断は画面に映った顔を診断しますので、肌加工やしわ加工がいずれも加工力が大きくなっていれば、実年齢よりもずっと若く診断されることもあります。若く診断されたいという方はぜひ試してみてください。Aiが似ている有名人を診断する『そっくりさん』つづいて、Aiが似ている芸能人を診断するアプリ『そっくりさん』です。『芸能人の〇〇さんに似ているよ』といわれても、いまいちピンとこなかったり、本当に似ているのかなと思ったりした経験がある方もいらっしゃるでしょう。そっくりさんではAiの顔認証を利用してカメラに撮影した人物の顔が有名人や芸能人にどのくらい似ているのかというのを％で診断することができます。しかし、これもSNOWと同様で映った写真から診断しますので、表情などによっても診断される人物が異なるようになっているようです。そのため、撮影時の角度を変えたり、変な顔を作って撮影すると診断結果が変わるため何度も楽しめる顔認証を使ったアプリといえます。友達と試してみて、SNS等にアップしても楽しいのではないでしょうか。Aiが紫外線予防をしてくれる『QSun』つづいて、診断だけでなく実用的に利用できるのが『Qsun』です。Qsunは紫外線予防を目的としたAi顔認証を使ったアプリで、15分ごとの紫外線を予測したり、紫外線対策のアドバイスなどをもらうことができます。顔認証は『Qsunスキンアナライザー』で利用されており、紫外線を受けたことで現在のお肌がどうなっているかなどを分析してくれるものです。肌の状態を把握したうえで、効果的な紫外線対策に取り組むことができるようになります。・スマホでスキンケア『FACE LOG』また、先ほどの紫外線対策アプリ同様、スマホのカメラで簡単に肌解析ができる『FACE　LOG』というアプリもあります。しわやシミ、くま、毛穴などから、肌年齢を分析し、スコア化してくれるので、日々のスキンケアに役立てることができるでしょう。特に、学生さんなどあまりエステに行く時間やお金がないという方はスマホで簡単にAi診断ができるので非常に便利です。Aiの顔認証が身近なところで利用されているその他の例他にもエンタメの分野では、ライブ会場での本人確認に関しても顔認証技術が取り入れられることが増えてきました。これはチケット購入時に自身の写真を登録しておき、会場入口のカメラで本人確認する仕組みです。ライブ会場では、数万人規模の観客入場を短時間でスムーズに行うという課題もありますが、本人確認を厳格化することで、チケットの高額転売を防ぐことに期待がもたれているのです。すでに実施も本格化しており、たとえば宇多田ヒカルさんのライブでの導入が話題になりましたし、そのほかB’zやMr.Children、ももいろクローバーZ、EXILEグループなどがライブで顔認証を導入するなど、活用が広がってきています。他にも、自宅などのスマートロックに顔認証システムが導入されているなど、こうしてみると、意外にも身近なところでAiの顔認証が使われているということがわかるのではないでしょうか。まとめ本記事では、身近な場面で利用されているAiの顔認証について解説いたしました。アプリで簡単に試すことができるものの中には、日常生活を充実させるものや、楽しくさせるもの等が満載です。実際に、FACE LOGを利用してみましたが、日々の肌の手入れの助言やこれまでの履歴なども確認できたりするので、スキンケアが楽しくなりそうです。特に現在は新型コロナウイルスの影響で外出ができないという方も多いかと思いますので、Aiの顔認証システムを使った様々なアプリで、お家時間を有効的に過ごしてみてはいかがでしょうか。

  2020/06/25Aiチョイス編集部

• Aiの基礎知識

  『人工知能』とはいったい何なのか？Aiにまつわる基礎知識を解説

  近年ニュースでもよく話題になる『Ai』や『人工知能』という言葉ですが、それらの言葉の意味等を具体的に理解しているという方はあまり多くないのではないでしょうか。確かに『人工知能』ときけば、『人工的に作り出された知能をもつシステムでは』と予想はつくものの、それが言ったいどういった種類があり、どのような役目を果たすのかといったような基礎知識は、意外にも知らないといった方が多いのです。そこで本記事では『人工知能』とはいったい何なのかという観点からAiにまつわる基礎知識について解説してまいります。人工知能とはそもそも、人工知能とは辞書的な定義では『学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム』と記されています。要は人工的に作られた知的なふるまいをするコンピューターシステムと思っていただいて問題ありません。また、人工知能とは、『Artificial Intelligence(Ai)』とも呼ばれることがあるものですので、基本的にAiと人工知能はイコールで結ばれるとお考えいただければと思います。まとめると、Aiイコール人工知能であり、人工知能は人工的に作られた知能を持つシステムであるということです。人工知能の歴史人工知能は実はここ最近特に話題になっていることで、最新のシステムや技術なのではと思われがちですが、じつはそうではありません。人工知能自体は1960年代から開発されており、第一次ブーム、1980年代の第二次ブームを経て、現在が第三次ブームとなっているのです。第一次ブームでは『推論』や『探索』ができるシステムとしてパズルや簡単なゲームなど、明確なルールが存在する問題に対して高い性能を発揮しました。そこで人工知能に大きな期待がされていたのですが、現実は複雑な問題は解けないという性能の限界が見え、ブームは一時下火となります。その後1980年代に迎えた第二次ブームでは人工知能に専門家のように知識をルールとして教え込み、問題解決させようとするエキスパートシステムの研究が進展しました。この研究が進むことで、多くの業界に人工知能の導入がされるかのように見えましたが、第二次ブームでも人間がAiに膨大な知識を教え込まなければならないことや臨機応変に対応できない部分があるなど、再び冬の時代を迎えました。そして、2000年代に入ってから再び熱しだした人工知能ブームが第三次ブームです。第一次、第二次ブームでは人間が情報を教え込み、それを学習させて予測や推論の制度を上げていました。ところが、第一次ブームでも第二次ブームでも結局は人間が膨大な時間を費やして教え込まなければならないことや、規格外のことには対応できないなど、様々な問題点がありどちらもブームが去ってきたのです。第三次ブームではこれらの問題点を解決する『ディープラーニング技術』が注目されており、再熱の火付け役となっています。ディープラーニングを活用することで学習データから自動的に学習項目を抽出し、人工知能自らが制度を向上させることが可能になりました。ディープラーニングについての詳しい解説は下記の記事をご覧ください。人工知能の種類人工知能は主に下記の２種類に分類することができます。①弱いAi②強いAi弱いAiとは弱いAiとは基本的に定められた領域の課題に特化して自動的に学習や処理を行う人工知能のことです。例えば画像認識や音声認識、自然言語処理などの技術を持っています。一つの分野に特化することができることから、ビジネス領域での活用が期待されている人口知能のほとんどは特化型のAi、弱いAiにあたります。強いAiとは続いて強いAiとは、特定の課題にのみ対応するのではなく、人間と同じようにさまざまな課題を処理可能な人工知能を指します。このように汎用型のAiを強いAi、逆に汎用性が低く特化型といわれるものを弱いAiと言います。この考え方・用語をつくったのがアメリカの哲学者ジョン・ロジャーズ・サールです。彼は以下のように言及しています。「…強いAIによれば、コンピューターは単なる道具ではなく、正しくプログラムされたコンピューターには精神が宿るとされる」具体的に汎用性が高いとされる『強いAi』とは、イメージでいうとアニメにでてくるドラえもんや鉄腕アトムといった人間と同じように考え行動しうる人工知性をもったものになります。ドラえもんや鉄腕アトムのようなロボット、つまり現実社会においていわゆる汎用型といわれる強いAiはまだ生まれておりません。強いAi、弱いAiは人間のように自ら考えて行動することができる人工知能なのか、人間の知性の一部分のみを代替し、特定のタスクだけを処理する人工知能なのかの違いであると考えていただければわかりやすいでしょう。人工知能のもつ技術現時点で人工知能が持つ技術は下記の７点です。①画像認識②音声認識③自然言語処理④機械学習⑤ディープラーニング⑥ニューラルネットワーク⑦予測画像認識や音声認識は読んで字のごとく、示された画像や聞こえる音声を認識し、処理することができる技術になります。ちなみに、③の自然言語処理は音声認識と少し似ていますが、人間がしゃべる自然な言葉を機械で処理する技術です。続いて機械学習とは、コンピューター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。ディープラーニングは『深層学習』ともいい、一つの問題に対して多くの視点から学習を進めていく技術になります。ディープラーニング技術を活用することで、想定外の問題にも少しずつ対応ができるようになってきているといいます。ディープラーニングについての詳しい解説は下記の記事をご覧ください。また、ニューラルネットワークとは人間の脳の構造を模した技術になります。ニューラルネットワークについての詳しい解説も下記の記事で行っております。そして、上記までにご紹介したこれらの技術を駆使して人工知能自体が未来を予測する『予測技術』もあります。この予測技術を活用することで、地震の予測や株価の予測、売り上げの予測などを行うことができるようになるとされています。まとめ本記事では『人工知能』における基礎知識について解説いたしました。人工知能とは基本的にAiと同様の意味を示すもので、人工知能の中にも弱いAi、強いAiなどのランクを示すものがあるということが分かったと思います。人間が人工知能に仕事をとられるのでは、と危惧している番組などもありますが、一つ言えるのは『強いAi』いわゆる汎用型の人工知能が実現しなければそれはまずありえないという点です。しかしながら、今後はこの強いAiの実現に向けて開発者は開発を進めていくと思われますので、人々は弱いAiを活用している時点で、人工知能に頼る分野、頼らない分野の棲み分けを行っていくことが重要になるでしょう。

  2020/06/23Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  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！

  技術はどんどん進んで、今ではAiつまり人工知能を駆使する時代へと変化しました。人工知能とは、要はロボットです。Aiとは人間の神経構造を模倣したことにより、人間と同じような知能を持ったロボットつまりAiが仕事を進める時代になりました。様々なAiが出てきている中で、今最も注目されている技術をご紹介します。Gmailに搭載されているAi技術とは　このGmailの機能は「G Suite」として様々なサービス提供を行っています。自動で予測変換をしてメールに対して返信をしてくれる機能「Smart Reply」の登場から、新たに搭載された機能が「Smart Compose」です。Smart Replyの時点ではメールの返信のみに使えていたAi的な機能でしたが、Smart Composeの大きな点としてメール全般とその他ドキュメントの作成にも使えるようになりました。引用元：https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1807/25/news050.htmlGmailの作文機能だけでなく、ドキュメント内でスペルのミスをチェックしてくれる文法のサジェスト機能など。そのAiの発揮に驚きです。文章でのコミュニケーションが主な時代に、ミスを少なくしてくれる気の利いた機能です。引用元：https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1807/25/news059.htmlLINEのAiはレストラン受付が可能に？　LINEのAi機能としては、チャットサービスに出てくるようです。「シンプルQ＆A」と言うサービスは、Aiから質問内容について返答が返ってくるというもの。簡単な内容ならすべてAiから返事が届きますが、少し内容が難しくなるとそれに対応できる担当からのチャットに切り替わるのです。カテゴリーから質問したい内容を選ぶことができるため、レストランなどの予約も簡単にAiにお願いできるということです。このサービスは、LINEを利用している方なら誰でも利用ができ、特に制限などもないため気軽に使うことができます。引用元：https://www.linebiz.com/jp/column/service-information/20190807/NTTとドコモ、AI技術をトヨタのコンセプトカーとは　日本で最も早くAiを取り入れたのが、NTTとドコモです。寄せられるお問い合わせ内容に対し、チャットボットが返答すると言うものです。これは、対話サービスの新たな形で様々な企業や法人に勧められているひとつです。例えばこのサービスを各企業が取り入れることによって、そこに来る問い合わせ内容ひとつひとつに時間をかけると言う点が楽になりますよね。ドコモのページでは法人の方向けに大々的に取り上げられています。引用元：https://www.nttdocomo.co.jp/biz/service/ai_agent_api/また、今年度の東京モーターショーでトヨタが発表したのが、コンセプトカーの「LQ」です。これもまたAi人工知能を搭載した車で、自動運転機能もあるもの。さらにAiエージェントといった機能もあり、未来の車事情に変化が訪れるかもしれません。ただ、Aiの助けてくれる部分からも未来の車移動の際に様々な提案をくれることでしょう。引用元：https://response.jp/article/2019/10/11/327509.htmlまとめ　ここで解説したこと以外にもAiの知能はどこまでも上り続けています。人がより便利でよりスムーズな生活をしていく上で、現代のAi技術は助けにもなってくれます。ただ冒頭で「Aiは人間の神経構造を模倣したもの」と説明しましたが、それを考えてみるといつかは人間の知能を越えてしまう日が来るのではないかと心配にもなりますよね。しかし、それも人工知能の基盤をしっかりすることで対処できる問題なのです。人とAiが助け合う未来も、そう遠くないのではないでしょうか。

  2020/06/22Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  最新のAiを搭載した家電をご紹介！

  人工知能を持つAiの登場により、現代社会のデジタル化が非常に早く進んでいます。例えば、カスタマーサービスやお問い合わせ対応としてチャットボットが登場しましたよね。インターネットにおいてはAiの活躍が多々見られています。そんな中、家電業界にもAi搭載の商品が続々と出ています。Aiを駆使した家電とは、一体どのようなものがあるのでしょうか。今回は、最新のAi搭載家電についてその特徴や使い心地などをご紹介していきます。Ai家電の良いところ、特徴とは　家事をしている専業主婦・主夫の方々なら、一度は思ったことがあるはずです。「自分の代わりに誰かやってくれないかな…」こんな悩みを解決するべくして、Ai家電は登場したとも言えるでしょう。Ai家電の特徴としては、やはり”人工知能が学習して動く”ことからその持ち主の負担が軽くなることではないでしょうか。Aiの基本として、プログラム→パターン化→学習→判断といった流れがあります。これを繰り返すことによって、Aiは持つべきパワーを最大限発揮するのです。例として、一時期にお掃除ロボットが爆発して売れました。これも実はAi家電の始まりであって、ロボット＝人工知能が掃除する場所を動き、学習し、判断して毎回必要箇所を掃除してくれるというものなのです。ここから更に、Ai家電の普及は高まってきました。引用元：https://panasonic.jp/aircon/air_letter/column/201810_ai.htmlAi家電の種類の豊富さに驚き！　”家電”とつくだけあって、従来の一般家庭における必要最低限の家電は今やそのほとんどがAi化しています。ただ、一言で家電と言われてもどれが当てはまるのかは人それぞれかと思います。ここでは、Ai搭載の家電を数種類ご紹介します。・洗濯機・冷蔵庫・エアコン・お掃除ロボット(ルンバ)・音声認識Ai(Google HOME)このあたりは、皆さんもご存知かと思います。実際に持っていなくても、見ていることはありますよね。しかし、Ai家電はまだまだあります。今はそんなに知られていない物でも今後続出するかもしれない家電はこちらです。・洗濯物自動たたみ機・自動料理機・テレビ引用元：https://nissenad-digitalhub.com/articles/ai-for-home-appliances/ここからは、メインとなる家電に搭載されたAi機能について解説していきます。Ai搭載の洗濯機　Ai搭載型洗濯機が登場して以来『Aiで洗濯をスムーズにする』という方法が確立してきました。汚れや洗濯量、水量などをセンサーで察知します。そこから洗濯物の布種類や質、すすぎ方など総合してAiが判断し洗濯を開始するというものです。これを、更にスマートフォンと連携させるという点からも、より安心してAiに任せることができます。引用元：https://kakakumag.com/seikatsu-kaden/?id=12829例えば、日立の洗濯機『縦型ビートウォッシュ』こちらは、洗濯に必須な5大要素「衣類」「汚れ」「水」「洗剤」「洗濯機」に対しAiを駆使した機能を備えているものです。これらを学習・パターン化して、日々の洗濯作業を効率的にしてくれます。引用元：https://www.seikatsukaden.com/?p=26352Ai搭載の冷蔵庫　最新型の冷蔵庫と言えば、冷凍していても食材を取り出してすぐに切れると言う、機能を持つものが多くあります。その、機能をAiで制御するというものもいよいよ出てきました。これは、いわゆる”瞬冷凍”というものですがAiがしてくれる機能としては『ユーザーの行動分析』『瞬冷凍運転の判断』『平日・休日のパターン予測』などがあります。引用元：https://kakakumag.com/seikatsu-kaden/?id=13260こちらの例として、三菱の冷蔵庫『MRシリーズ』この冷蔵庫のすごいところは、外出中でも冷蔵庫の中身を確認できるということです。また、瞬冷凍だけに留まらず氷点下ストッカーという、味や鮮度を落とすことなく冷凍できるという機能も備えているから驚きです。引用元：https://iotnews.jp/archives/144437Ai搭載のエアコン　Aiを搭載したエアコンは本当にすごいのです。運転時間を気にしたり、電気代の心配をする必要はもうなくなるでしょう。Ai搭載型のエアコンには、リモコンのみならずスマートフォンで遠隔操作ができるアプリがあり、そのリモート履歴をAiが学習して行動パターンを分析するというもの。さらには、居住地域の天気に合わせた提案運転も出来る機能を備えています。引用元：https://kakakumag.com/seikatsu-kaden/?id=14510エアコンのAi搭載型でおすすめなのが、パナソニックの『エオリア』Aiでの空気清浄に特化したこちらの商品は、お部屋の空気が汚れてしまう前に天気予報と連動して、自動的に空気清浄してくれます。冷暖房も、頭寒足熱を考えて動くため快適な過ごし方を見つけられるはずです。引用元：https://magazine.premoa.co.jp/aircon_type_ai/#XAIGoogle HOME　「OK、グーグル」の一声でおなじみのGoogle HOMEですが、今や若い世代の家庭には置いてあるのが当たり前の存在ですよね。このGoogle HOMEにできるこで、生活はがらりと変わります。調べ物をしたいとき、聞きたい曲があるとき…などももちろんですが、スケジュールの確認や天気予報、さらにはスマート家電つまりAi家電の操作まで出来てしまうのです。引用元：https://time-space.kddi.com/digicul-column/suguyaru/20171110/2158こんなにもAi搭載のスマート家電が出ているなんて、改めてびっくりですよね。昔には想像も出来なかった今の家電スタイルは、今後もっと進化を遂げていくはずです。今はまだ、価格的にもハイクラスのものばかりでなかなか手が届かなくても、いつかあなたのご家庭にもAi搭載スマート家電がやってきますよ！ 

  2020/06/20Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  Aiが日本の株価を予想！？株式投資へのAi活用とはどのようなものか

  現在、新型コロナウイルスの影響で株価は暴落しているとアナウンスされております。日ごろから株式投資をして儲けたいと思っている方は多いかもしれませんが、なかなか株価の上がり下がりを予測するのは難しいものです。しかし、近年では株価の予測を行うAiサービスが登場してきています。本記事ではAiが予測する株価と、株式投資へAiを活用することについて解説してまいります。ディープラーニングで未来の株価を予想囲碁・将棋などのゲームでAiが人間に勝利することができるのをご存知でしたでしょうか。このメカニズムは何を隠そう『Ai』による勝利のデータのディープラーニングによって得た、未来予想です。人間が次にここに打ったら、この場所に打てば勝てるというような法則を引き出しているからなのです。株式市場でも最先端テクノロジーを駆使して将来の株価を予測し売買するAi投資家が誕生し、凄腕トレーダーより好成績を叩き出すようになってきています。そんなAi株価予測サービスが続々と出てくるなかにあって、いま最も注目を集めているのが『phantom株価予報Aiエンジン』と呼ばれるものです。なんと、的中率は80％以上であるといいます。この『phantom株価予報Aiエンジン』も、囲碁や将棋などと同様に、ディープラーニングを活用して勝利の法則を算出し、株価の上がり下がりを予測するものです。phantom株価予報Aiエンジンとは『phantom株価予報Aiエンジン』は、開発・運営する財産ネットが独自開発したAiが過去の株価チャートなどのビッグデータを機械学習して、将来の株価レンジを予測するものです。Aiエンジンがトレンド分析をしたうえで未来の株価を計算するわけですが、過去１年間に日経２２５銘柄でテスト検証した結果、80％以上の確率で株価レンジを予測できたといいます。phantom株価予報Aiエンジンが画期的は、単に未来の株価を予想できるだけではありません。ここまで株価が上がったら空売りすべき、ここまで株価が下がったら押し目買いすべきということまで詳細に教えてくれることができるのです。これも、ディープラーニング技術で得た法則を利用して瞬時に未来を予想することができるためで、買いを押したら次にこうなるといったその次の未来まで予想することができています。実際に現在でも機関投資家では株式のトレード業務システムを導入して、業務を自動化するアルゴリズム取引が主流になっているため、株価などの指標に応じてシステムが自動で取引のタイミングや数量を指定して取引を行っています。人手に比べて圧倒的に高速かつ正確に取引できるようになったことで、競合他社や個人投資家よりも有利に利益を出せるようになりました。今後はこうした機関投資家の間でもAiによる株価予想のシステムは導入が盛んになってくるのではないでしょうかAi株価予想システムは個人向けサービスもまた、最近では金融機関からは離れて、ネット上での個人向け投資支援サービスが誕生しつつあり、個人の投資家も増えてきているように感じられます。それに伴い、Aiの株価予想システムも個人向けのものも登場しており、Aiを生かして株価の予測情報を取得したり、最適なポートフォリオをユーザーのリスク許容度やニーズに合わせて自動で構成するなどサービスの幅は広がっています。月間での利用のうち最初の10日間は利用料金が無料になるサービスや、月々比較的安価に利用できるAiサービスや、投資すべき銘柄がわかりやすく記載されていることから高評価を得ているサービスもあります。Aiによる株式投資に初めて挑戦するという方は、初めての方でもわかりやすいサービスを選択し、利用してみてはいかがでしょうか。Aiによる株式投資の問題点しかし、Aiを株式投資に利用するにはそれなりにいくつかの問題点も挙げられます。ここからは現状Aiによる株式投資においてあげられる問題点について解説いたします。経済現象の予測は高難易度経済の予測は一般的に地震や火山の噴火などの自然現象の予測よりも高難易度であるといわれています。というのも、例えば、現実のデータから将来の地震を予測したとします。この場合、私たちは将来の地震に備えて準備しておくことはできても、それが地震の発生有無に影響を与えることはありませんし地震の兆候が消えるわけではないからです。その点経済現象では、Aiが株価に対してある予想をして人間が株式を購入するなどの行動をとると、行動を起さなかったときと比べて株価の変動が変わったりと現実が変わる可能性がありますよね。例えば、将来のある時点でのA社の株価上昇を予測したとします。その予測を知った投資家はその時点に備えてA社の株式を購入しておくのではないでしょうか。そうすると、その予測をAi株価予想システムで知った何人もの投資家が次々と購入するでしょう。さらには、Aiを活用していない投資家たちも、Aiシステムを利用した投資家たちの動きを察知して株式を購入します。結果的に、A社の株価上昇を予測したある時点よりもはるか前に株価が上昇してしまうことになるのです。上がりきった株価はその後低下していき、最終的にはある時点でA社の株価が上昇するという予測はもはや何の役にも立たないことになります。つまり、経済現象を予測しようとすると、その予測が現実を動かし予測に影響を与えるようになるので正確な予測は高難易度であるということです。まとめ本記事では株式投資におけるAiシステムの活用について解説してまいりました。人間が株式を正確に予想することは困難ですが、Aiシステムのディープラーニング技術等を利用すれば80％以上もの的中率を実現することも可能であるといわれています。これらは実際に金融機関等の株式のトレード業務システムでは順次利用が始まっていくことでしょう。しかし、一方で予測の内容が広まりすぎてしまうと結果的に予測の意味がなくなってしまうなどのAi利用による問題点も挙げられます。これらは、今後Aiシステムを利用していく中で人間がブラッシュアップしていくべき問題点であるといえるでしょう。個人で利用できるAiサービスもあるようですので、株式投資等を始めたという方やAiシステムを利用して株式投資を行いたいという方はぜひ利用してみてはいかがでしょうか。

  2020/06/19Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  Aiと人間の学習方法の違いはある？Aiはいつ人間を超えるのか

  近年テレビ番組などでも『Ai』が多く取り上げられるようになり、中には『Aiはいつか人間の知能を超える』、『人間の仕事を奪う』などと不安をあおるような内容もあります。しかし、実際にAiの知能が現在どのくらいで、あとどのくらいでAiが人間の知能を超えるのかという点についてはわからないという方がほとんどであるはずです。人間が作り出したロボットが人間の知能を超えるなどということは本当にあり得るのでしょうか。本記事では、Aiと人間の学習方法の共通点やAiと人間の違いなどを解説したうえで、Aiがいつか人間をこえるときが来るのかという点について言及してまいります。Aiと人間における『学習』の違いとはAiはビッグデータを取り込むことでそれを学習材料とし、学習していくとされています。人間も本や教科書、経験の中で得たものを踏まえて学習していくという点については同様のように思えるでしょう。では、Aiと人間の学習方法の違いとはどのような事項があげられるのか下記に解説していきます。Aiにおける学習について前述にもあるようにAiと人間の学習方法といえば、双方とも基本的にデータ(記憶)や経験から学習していくという構造に関してはどちらも同じです。しかし、Aiは学習をすることにおいて『何かを果たす』『何かを得る』などの目的を持っています。たとえるならば、Aiをゲームに利用したケースで、この時Aiは『ゲームに勝つ』『ゲームをクリアする』などといったことを目的としていると考えられるでしょう。Aiは学習したデータをもとに都度戦略をとりながら『目的を果たす』ということだけに学習データを利用するので人間と違い、余計な邪念などが入りません。Aiは機械であり、あくまでも機械的にしか動くことができないということです。人間における学習について一方、人間には『感情』というものがあります。学習の過程において『つらい』『いやだ』などと感じて学習の効率が落ちたり、Aiのように一度に多くのデータを取り込むことはできなかったりするといった点がAiとの相違点です。また、こちらもAiの例と合わせてゲームで例えますと、人間の場合相手との対戦時、相手に勝つために普段とは違う戦略をとったり、緊張して最高のパフォーマンスができない場合も考えられるのです。それは人間にある『感情』という概念が邪魔するのであって、その点Aiは淡々と学習し、学習したことを淡々とこなすことができるのでそこに学習したこと以外のことは存在していません。このように、学習の過程は同じであっても、人間の場合は感情がありますので学習データを取り込むスピードや、取り込んだデータを出す力、保存する力は圧倒的にAiのほうが有利であるという点が、双方の『学習』における相違点であるといえるでしょう。Aiと人間の学習方法の共通点一方、Aiと人間の学習方法には共通点もあります。特に、Aiの学習方法の一つに『ディープラーニング』という技術があるのを聞いたことがある方もいらっしゃるかもしれませんが、このディープラーニングこそ、人間の脳の神経ネットワークを模倣して作られたものになるのです。また、ディープラーニングの仕組みを単純化してプログラミングしたものはニューラルネットワークと呼ばれています。ディープラーニングやニューラルネットワーク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。人間は、経験なども学習データとして取り込むことができます。例えば、道を歩いていて『こちらの道が近いかもしれない』といって試してみた道が、意外にも近道であったり、他の道とつながっていることを発見することができたりすることがありますよね。しかし、Aiの場合は学習したデータをもとにしか実践することができませんので、『こっちの道は間違いだ』と認識してしまうわけです。要は、人間には自分で学習していく力があるが、Aiには自分で学習していく力がなかったということです。これを改善し、Ai自身も自分で学習し、判断ができるよう、人間の脳の仕組みを真似たシステムが『ディープラーニング』技術になります。ですので、ディープラーニング技術を持ったAiについては人間の学習方法とほぼ同様です。しかし、この場合でもAiにはもちろん『感情』はありません。Aiが人間の知能を超えるときは来るのかAiが人間の知能を超える超えないという議論については、あと50年後にはAiが支配するようになるという科学者や2045年にはAiが人間を超えるという科学者、はたまたAiが人間を超えることはないという科学者もいるなどそれぞれの見解によって意見が異なっているのが現状です。しかし、先ほども申し上げたように、情報を処理するスピードに関してはAiはすでに人間を超えています。Aiと対戦することができるゲームなどを利用したことがある方はわかるかもしれませんが人間がAiなどのコンピューターに勝つのはほぼ難しくなっていますよね。正確性やスピード感でいえば、すでにAiは人間の知能を超えているのです。とはいえ、いくらディープラーニングの技術を搭載したAiでも、人間のように様々な知識を蓄え、それを様々な分野に活かすことはできません。つまりはAiは一つの分野に対する学習ばかりを行えばその道のプロフェッショナルになることはできるけども、それ以外の分野について勉強しようと思えば、学習データはすべてリセットされてしまうということです。そういった意味では人間の知能を超えるにはまだ一定の時間がかかりそうですし、今後も人間がうまくAiを活用することで特定の分野に関しては作業効率や正確性を上げたりすることには貢献できるということになります。まとめこうしてみると、学習をするにあたって、経験や感情というものは意外にも重要であるということがわかります。いくら、より早く、より正確に学習ができたとしても、そのデータをもとにしか動くことができなかったり、回数を重ねてもそこから得られるものがなければ、スタート地点から成長することはできないということです。その点、人間はAiのようにスピード感はなく、正確性もかけるところがあるものの、多方面の分野を学習することができ、それぞれで得た知識を様々に生かすことができます。そういった意味では、やはり人間とAiは今後相互補完関係になっていくと考えられるのではないでしょうか。

  2020/06/18Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  特別定額給付金の支給が96％以上の地域で利用したAi技術とは

  新型コロナウイルスによる経済政策の一環として国民一人当たり10万円が支払われる特別定額給付金について、総務省は10日までに約4910万人に給付したと発表しました。その給付率は全国民の対象者の38.5％でありますが、各自治体によって差があり、給付率が90％を超える地域もあれば、わずか2％の自治体もあります。申請者としては、申請をしたら一刻も早く振り込まれてほしいと思う、この特別定額給付金は、申請者の銀行口座や住所など職員が一つひとつ手作業で確認をし、不備があった場合は返送するなどの手続きが必要であるため、簡単に手続きが完了するわけではありません。しかしながら、三重県の志摩市ではなんとAiを利用したシステムで特別定額給付金の普及率が96％を超えているといいます。そこで本記事では、特別定額給付金の振り込み手続きにおいて活用されたAiシステムはどのようなものなのか解説してまいります。特別定額給付金の振り込みを速めたAiシステムとは三重県志摩市で特別定額給付金の振り込み手続きに活用されたAiシステムは、記入内容が自動で読み取られるうえ、データベースへの入力作業も行うことができるとして、通常1件あたり5分はかかる作業がわずか30秒で済むことができるシステムであるといいます。みずほ情報総研と京都電子計算が提供を開始するAiシステムこのようなAiシステムについては、各企業も目を付けており、みずほ情報総研（向井康眞社長）は6月5日、京都電子計算（山本忠道社長）とリセラー契約を結び、京都電子計算が提供する『AI手書き文字認識サービスfor特別定額給付金』の自治体向け導入支援サービスの提供を開始したと発表しました。尤も、この特別定額給付金の申請については、オンラインの申請と郵送での申請の2種類があったものの5月下旬以降オンラインでの申請を停止・中止する自治体が相次ぎ、今後申請書の処理が急増することで業務負荷の高まる自治体が増えることが想定されるといいます。そこで今回、みずほ情報総研では、京都電子計算のAi手書き文字認識サービスfor特別定額給付金を自治体に提供することで、自治体の効率的な業務運営を支援していく方針です。AI手書き文字認識サービスfor特別定額給付金は、自治体で受け付ける『特別定額給付金申請書』の業務に対して、手書き文字の確認から修正までをAiで行うことができるといいます。給付金の申請に関する疑問に答えるAiチャットボットまた、申請書の処理業務にとどまらず、申請者の特別定額給付金に関する質問にこたるAiチャットボットを活用している自治体もあります。特に、郵送での手続きについては申請ミスや、不備などで返送になっている申請者も一定数いることから、手軽に質問に答えられるAiチャットボットサービスを開始、導入したことで、申請処理における業務不可を低減させたり、申請者側の不安を取り除く要因になったとみられています。コロナ給付金を巡った詐欺にもAiを利用更に今回のコロナウイルスによる特別定額給付金を巡った詐欺も多発しています。こうした詐欺の防止に利用できるAiシステムもあり、巧妙化する手口をディープラーニングなどの技術を活用して未然に防ぐことができるようです。今後は、申請書の確認や処理、そして振り込み手続きにAiが活用されることによってセキュリティが強化されることが予想されます。例えば、人間の作業であれが確認済の書類や不備のチェック漏れなども起こりうる可能性がありますが、Aiはビッグデータを保存、管理しておくことができるので、一度確認した資料は記憶し、チェック漏れなどもほぼありません。こうしたことから、手続きや処理にAiを利用し、その上にAiによる詐欺の未然防止システムを利用することにより、さらに詐欺に対する対策が強靭化していくことになるでしょう。今後は補助金の申請もAiでできる！？政府からお金が給付される制度は、今回の特別定額給付金だけではありません。日本にはあらゆる業界、シーンで利用することができる補助金や給付金制度があります。こうした各種給付金制度についても、現状郵送の手続きで行っているのがほとんどで、審査等も含めて実際に申請者に補助金等が振り込まれるまでに約２～３か月の時間を要します。今回の特別定額給付金の申請において活用したAiシステムを、補助金や助成金の申請に利用することができれば、それらの申請に関する手続きや、振り込まれるまでの時間等もかなり短縮することが可能になるでしょう。余談ではありますが、Aiシステムを導入するときに活用できる補助金制度についても、下記の記事にて解説しておりますので、ご覧ください。各自治体がAiシステムを導入するときにも利用できます。まとめ本記事では、新型コロナウイルスの影響による経済政策において給付される特別定額給付金で、自治体が振り込み手続きを効率化したAiシステムや、その他自治体からの補助金等にまつわるAi、詐欺の防止に利用できるAiシステムなどについて解説しました。実際、特別定額給付金の振り込み手続きは、各自治体によって遅れが出ていたり早くに振り込みが完了していたりと違いがあるのが現状です。2週間たっても振り込まれない地域、1週間程度で振り込みが完了する地域、そして給付率が1桁である地域もあれば、90％を超えている地域もあるなど、それぞれの自治体の人員や業務スピード、導入しているシステムによってさまざまです。その点、Aiシステムは人員が少なくても、人が確認をするスピードの何十倍ものスピードで確認、そしてデータ入力まで行うことができます。これは今後補助金制度などにも利用されるようになれば、各種補助金の審査や手続きについても今より迅速に処理を終えることができ、振り込みまでの時間を短縮することができるようになるかもしれません。

  2020/06/16Aiチョイス編集部

• Aiの基礎知識

  ディープラーニングとは一体何？ディープラーニングの基礎知識を解説！

  近年ニュースやバラエティ番組などの話題として取り上げられる機会が多くなった『Ai（人工知能）』ですが、それとともに『ディープラーニング』という言葉も耳にすることが増えたという方も多いのではないでしょうか。Aiは人間のように動くことができるシステムだとぼんやりわかっていても、実際にAiが人間のように動くにはどのような技術が必要で、そしてそもそもディープラーニングは何なのかという点についてはよくわからないという方がほとんどであると思います。そこで本記事では『ディープラーニング』について詳しく基礎知識を解説いたしますのでディープラーニングという用語を理解すると同時にAiについての理解も同時に深めていってみてください。ディープラーニングとはディープラーニングとは直訳すると『深層学習』を示すもので、人間が手を加えなくてもコンピュータが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術のことです。例えば、耳の長いウサギのデータをAiに学習させ、Aiに『耳の長い動物はウサギだ』と覚えこませてしまうと、いざ耳が短いウサギや、耳が垂れているウサギなどを認識させた場合、Aiは『これはウサギではない』と思ってしまうのです。耳が短くても垂れていてもウサギであることには変わりませんので、これまでのAiでは通常の学習方法ですとこうしたエラーが発生しており、あまり普及してこなかったのが現実でした。しかし、近年になって、ディープラーニングの技術が登場したことで、いわゆるたくさんの情報をAiが自動的に学習し、数百種類のパターンを学習することで、どのような場合でも正確に『ウサギ』であると答えられるようになったということです。ディープラーニング技術がAiの再熱のきっかけになったといっても過言ではありません。ディープラーニングとAiは違う？では、Aiとディープラーニングが分けられている理由、そしてAiとディープラーニングは何が違うのかという点んについてです。AiとはArtificial Intelligenceの略で人工知能という意味を持ち、定義については確定したものがないですが多くのばあい人の知的な振る舞いを模倣したコンピューターと認識されています。一方ディープラーニングとはAiの学習方法の中の１技術であるといえ、Aiが人工知能全体を表すものであるとすれば、ディープラーニングはAiがより正確な情報を導き出すための技術であると説明すればわかりやすいでしょう。ディープラーニングの仕組みではディープラーニングはどういった仕組みなのかという点ですが、ディープラーニングは、人間の脳神経の構造を模倣した『ニューラルネットワーク』をベースにしています。ニューラルネットワークについての詳しい解説は上記の記事にて行っておりますのでここでは割愛いたします。ディープラーニングは長い間解決されていなかった単純な情報しか処理、表現できないという問題を解決するため、多層（ディープ）化するといった工夫がなされたものです。仕組みとしては、一つの問題に対して多角的な層からアプローチし、学習をするといったイメージで、ディープラーニングは学習の層を増やし複雑さに対応したおかげで分析精度が飛躍的に上がったのが特徴になります。ディープラーニングを利用したAiの例としては、『画像認識』や『音声認識』、『自然言語処理』等でディープラーニングでビッグデータを処理することでよりAiシステムに信頼性や正確性が出るとされています。これら3つの技術については下記の記事でも詳しく解説しておりますのでご覧ください。ディープラーニングの4つの手法そんなディープラーニングは4種類の手法に分けることができます。①ディープニューラルネットワーク②畳み込みネットワーク③再起型ニューラルネットワーク④オートエンコーダ①ディープニューラルネットワークディープニューラルネットワークとは、ニューラルネットワーク内の層が多層（ディープ）化されている仕組みになっています。ディープラーニング・ネットワークでは、各ノード層は、前の層から受けた出力を基にして新しく別の特徴一式でトレーニングします。ニューラルネットワーク内を進めば進むほど、ノードはさらに複雑な特徴を認識できるようになります。②畳み込みネットワークまた、畳み込みニューラルネットワークとは順伝播型人工ディープニューラルネットワークの一種です。尤も、この畳み込みという名前の由来二項演算という計算の一方法の名前から来ています。畳み込みニューラルネットワークは、従来のニューラルネットワークに新しい種類の層を導入し、異なる位置や大きさ、視点に対応する能力を向上させるように拡張されています。さらにネットワークは、数十から数百のより深い層を持つようになり、画像や音声、ゲームの盤面やその他の空間的なデータ構造の階層的なモデルを作ることができるようになりました。③再起型ニューラルネットワーク再起型ニューラルネットワークとは、時系列の情報に適した手法です。Aiにおいて学習データを蓄積するには過去のデータももちろん侮れません。再起型ニューラルネットワークでは過去と将来のデータの重要度をバランスよく保てるような仕組みを兼ね備えており、今の時点では関係はないが、将来のある時点では関係があるような情報までしっかりと把握できるというのが特徴です。④オートエンコーダ最後、オートエンコーダとはニューラルネットワークのうちの一つの手法で、入力されたデータに次元削減の処理をして、特徴抽出するるものです。つまりオートエンコーダは情報量を小さくした特徴表現を獲得するためにあり、小さくなっていた情報のなかにも特徴をつかむための重要な要素があるかもしれないわけで、その情報を圧縮していく過程をエンコーダと呼び、復元する過程をデコーダと呼びます。エンコーダは入力を低次元に表現することができ、デコーダは低次元から復元する能力を持ちます。まとめ本記事ではディープラーニングの基礎知識として、仕組みや手法などについて解説いたしました。Ai自体は1980年代から登場していた技術ですが、いまいち大量に学習することができなかったり学習データを処理する能力が弱かったりと正確な情報や思ったような情報が得られず、話題に上ったのも一瞬のうちで何度も忘れられてきました。Aiが登場したのはつい最近だと勘違いしてしまっている方も多いでしょう。しかし今回Aiが再度ブームとして注目されているのは『ディープラーニング』技術でもって、Ai本来の力がさらに発揮されると期待されているからです。Aiチョイスのコラムではディープラーニングを活用したAiシステムの事例等を多数ご紹介しておりますので他コラムもぜひご覧ください。

  2020/06/11Aiチョイス編集部

• Aiニュース

  Ai搭載のセキュリティシステムでコロナ給付金を巡った詐欺を撲滅

  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を受けて、政府は2020年5月1日から国民一人当たり10万円の特別給付金を配布を始めました。ただ、最近メールや電話などでこの給付金を巡った詐欺が多発しています。また、給付金の詐欺だけでなく、オレオレ詐欺なども近年非常に巧妙化してきており、いくらニュースや番組、その他ラジオなどで呼びかけられていても詐欺は後を絶ちません。このように、次々と新たな手法を駆使して行わる詐欺に対して身を守るには、どのような手法があるのかを把握し、どのような対策が取れるのかを考える必要があります。そこで本記事ではコロナ給付金を巡った詐欺、そしてネットを介した詐欺への対応策などをご紹介しながら、今後の詐欺撲滅に役立つAiセキュリティシステムまでをご紹介していきます。コロナ給付金を巡った詐欺についてコロナ給付金の支給が決定した時から注意喚起されていた事項ではありますが、やはりコロナ給付金を巡った詐欺が急増しています。まずはコロナ給付金にかかわる詐欺がどのような手法で行われているかというところから解説いたします。・本物のサイトそっくりの詐欺サイトそもそも、給付金の申請を行うにはオンライン上でマイナンバーなどを入力して申請するか、郵送で送られてくる書類を記入して返送するかの2択です。この、オンライン上での手続きを行うときのサイトとそっくりの詐欺サイトが存在しているといいます。それも、市区町村の公式サイトを模倣した偽サイトが確認されており、驚くのはリンク先まですべてが本物のサイトと同じ作りをしているのでぱっと見わかりにくいです。見た目での見極めは困難で、サイトのURLだけが唯一違うというものでした。この偽サイトで実害は報告されておりませんが、もし仮に本物だと思い込んでクレジットカード情報や口座情報などを入力してしまえば簡単に情報を抜き取られ、最悪の場合口座のお金をすべて使い込まれてしまうでしょう。給付金申請を装ったメールまた、携帯キャリアや公的機関を装って、『給付金の申請を窓口で行うと早く支給される』や『携帯キャリアの窓口で申請すると、携帯料金が免除される』などといったメールが届いている例があります。このメールに記載されているURLをクリックしてしまうと、いわゆるワンクリック詐欺として情報を抜き取られてしまったり、その先でクレジット情報などを入力してしまえばクレジットカードを悪用されてしまう可能性もありますので十分注意してください。公的機関を名乗る電話での詐欺オレオレ詐欺なども高齢者を狙った電話や訪問などで行われるというのは有名な話ですが、コロナの給付金を巡っても、電話などで個人情報を抜き取ろうとする詐欺が行われているようです。基本的にこうした給付金の申請を電話や訪問で行うことはありません。ネットを介した詐欺への対策とは実際、クレジットカードや口座の情報を抜き取る詐欺が巧妙化してきているのは、何を隠そう『ネットの発達』が魂胆にあると考えます。というのも、ネットであれば不特定多数の人に仕掛けられるのと、偽サイトを見る限り本物とほとんど変わらなければ訪問や電話よりも信憑性が高いと感じさせてしまうからです。では年々巧妙化しているネットを介した詐欺への防止対策はどのようなことがあげられるでしょうか。詐欺が起こるであろう場合は最初から注意喚起を今回のコロナ給付金もそうですが、給付金の配布が決まったその瞬間から詐欺の懸念がされておりました。にゅーすなどでも、『電話で確認をすることはない』や『偽サイトに注意してください』などの注意喚起が行われていたと思います。こうした情報に自分事と思って耳を傾け、頭に入れておくことが大切です。セミナーを開くまた、オレオレ詐欺なども同様ですが、『こうした事例がある』『詐欺に引っかかってしまうとこうなる』といった事例をもとにした公的機関によるセミナーを行うことも大切になってくるでしょう。特に、1人暮らしの高齢者にとっては、情報の入手量が若者よりも断然少ないということも考えられます。そうした時に高齢者などが情報弱者として詐欺の的として狙われやすくなってしまうのです。公民館や地域の集まりなど、高齢者が良く集まる場所などでセミナーを開くのも一つの防止対策となります。自己防衛能力を高める後は、自己防衛能力を高めることです。ニュースで見たから、自分の身にも起こりうるかもしれない、まずは知らない番号から電話がかかってきた、見知らぬアドレスからメールが来たとなれば詐欺を疑うようにするのもよいでしょう。コロナ給付金やその他詐欺はAiセキュリティシステムを導入とはいえ、ここまでに挙げたような事項を実際に行っていたり、気を付けていたりしていたとしても、実際に自分が当事者となったとき、わからない可能性ももちろんあります。特にネットを介した詐欺では『クレジットカードの不正利用がありました』や『コロナ給付金の申請期限が間近です。至急ご確認ください』といった不安をあおるような内容のメールが届いたとすれば、不安になり、記載されている電話番号やURLをすぐにクリックしてしまいたくなります。普段から気を付けていたとしてもいざとなると引っかかってしまうのが怖いところであり、巧妙化しているといわれている理由なのです。そこで様々な詐欺に引っかからないためにできる対策がAiによるセキュリティシステムの導入です。・Aiによる詐欺サイト検知とは詐欺サイトのURLは短期間で切り替わるようになっています。ですので引っかかった当時のURLを記録していたとしても後々そのURLにアクセスしても見ることができないといったことがおこってしまいます。その点、Aiによる機械学習で解析・検知を自動化できるシステムであれば、スピーディーに最新の詐欺サイトへの対応を可能にするのです。実際に、@nifty 詐欺ウォールでは『フィッシング対策協議会』提供の未知のフィッシング詐欺サイト検知状況を5日間、計測した数値は93.2％という高い検知結果を記録しています。まとめ本記事ではコロナ給付金をめぐった詐欺、そして普段から起こりうる詐欺をどのように回避すればよいかという視点から、Aiブロックシステムのご紹介を行いました。普段から気を付けていたとしても、やはりいつ自分の身に詐欺の危険が迫るかはわかりません。また、近親の高齢者が一人で住んでいるとなるとこうした詐欺の心配も倍増するでしょう。Aiシステムの導入は安価なモノもありますので、ぜひ導入し、詐欺の危険性や不安を解消してみてはいかがでしょうか。

  2020/06/09Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  Aiの音声認識技術の仕組みはどうなっている？歴史と未来について見てみよう

  人工知能を持つAiの登場により、現代社会のデジタル化が非常に早く進んでいます。例えば、カスタマーサービスやお問い合わせ対応としてチャットボットが登場しましたよね。インターネットにおいてはAiの活躍が多々見られています。そんな中、家電業界にもAi搭載の商品が続々と出ています。Aiを駆使した家電とは、一体どのようなものがあるのでしょうか。今回は、最新のAi搭載家電についてその特徴や使い心地などをご紹介していきます。Ai家電の良いところ、特徴とは　家事をしている専業主婦・主夫の方々なら、一度は思ったことがあるはずです。「自分の代わりに誰かやってくれないかな…」こんな悩みを解決するべくして、Ai家電は登場したとも言えるでしょう。Ai家電の特徴としては、やはり”人工知能が学習して動く”ことからその持ち主の負担が軽くなることではないでしょうか。Aiの基本として、プログラム→パターン化→学習→判断といった流れがあります。これを繰り返すことによって、Aiは持つべきパワーを最大限発揮するのです。例として、一時期にお掃除ロボットが爆発して売れました。これも実はAi家電の始まりであって、ロボット＝人工知能が掃除する場所を動き、学習し、判断して毎回必要箇所を掃除してくれるというものなのです。ここから更に、Ai家電の普及は高まってきました。引用元：https://panasonic.jp/aircon/air_letter/column/201810_ai.htmlAi家電の種類の豊富さに驚き！　”家電”とつくだけあって、従来の一般家庭における必要最低限の家電は今やそのほとんどがAi化しています。ただ、一言で家電と言われてもどれが当てはまるのかは人それぞれかと思います。ここでは、Ai搭載の家電を数種類ご紹介します。・洗濯機・冷蔵庫・エアコン・お掃除ロボット(ルンバ)・音声認識Ai(Google HOME)このあたりは、皆さんもご存知かと思います。実際に持っていなくても、見ていることはありますよね。しかし、Ai家電はまだまだあります。今はそんなに知られていない物でも今後続出するかもしれない家電はこちらです。・洗濯物自動たたみ機・自動料理機・テレビ引用元：https://nissenad-digitalhub.com/articles/ai-for-home-appliances/次項からは、メインとなる家電に搭載されたAi機能について解説していきます。Ai搭載の洗濯機　Ai搭載型洗濯機が登場して以来『Aiで洗濯をスムーズにする』という方法が確立してきました。汚れや洗濯量、水量などをセンサーで察知します。そこから洗濯物の布種類や質、すすぎ方など総合してAiが判断し洗濯を開始するというものです。これを、更にスマートフォンと連携させるという点からも、より安心してAiに任せることができます。引用元：https://kakakumag.com/seikatsu-kaden/?id=12829例えば、日立の洗濯機『縦型ビートウォッシュ』こちらは、洗濯に必須な5大要素「衣類」「汚れ」「水」「洗剤」「洗濯機」に対しAiを駆使した機能を備えているものです。これらを学習・パターン化して、日々の洗濯作業を効率的にしてくれます。引用元：https://www.seikatsukaden.com/?p=26352Ai搭載の冷蔵庫　最新型の冷蔵庫と言えば、冷凍していても食材を取り出してすぐに切れると言う、機能を持つものが多くあります。その、機能をAiで制御するというものもいよいよ出てきました。これは、いわゆる”瞬冷凍”というものですがAiがしてくれる機能としては『ユーザーの行動分析』『瞬冷凍運転の判断』『平日・休日のパターン予測』などがあります。引用元：https://kakakumag.com/seikatsu-kaden/?id=13260こちらの例として、三菱の冷蔵庫『MRシリーズ』この冷蔵庫のすごいところは、外出中でも冷蔵庫の中身を確認できるということです。また、瞬冷凍だけに留まらず氷点下ストッカーという、味や鮮度を落とすことなく冷凍できるという機能も備えているから驚きです。引用元：https://iotnews.jp/archives/144437Ai搭載のエアコン　Aiを搭載したエアコンは本当にすごいのです。運転時間を気にしたり、電気代の心配をする必要はもうなくなるでしょう。Ai搭載型のエアコンには、リモコンのみならずスマートフォンで遠隔操作ができるアプリがあり、そのリモート履歴をAiが学習して行動パターンを分析するというもの。さらには、居住地域の天気に合わせた提案運転も出来る機能を備えています。引用元：https://kakakumag.com/seikatsu-kaden/?id=14510エアコンのAi搭載型でおすすめなのが、パナソニックの『エオリア』Aiでの空気清浄に特化したこちらの商品は、お部屋の空気が汚れてしまう前に天気予報と連動して、自動的に空気清浄してくれます。冷暖房も、頭寒足熱を考えて動くため快適な過ごし方を見つけられるはずです。引用元：https://magazine.premoa.co.jp/aircon_type_ai/#XAIGoogle HOME　「OK、グーグル」の一声でおなじみのGoogle HOMEですが、今や若い世代の家庭には置いてあるのが当たり前の存在ですよね。このGoogle HOMEにできるこで、生活はがらりと変わります。調べ物をしたいとき、聞きたい曲があるとき…などももちろんですが、スケジュールの確認や天気予報、さらにはスマート家電つまりAi家電の操作まで出来てしまうのです。まとめこんなにもAi搭載のスマート家電が出ているなんて、改めてびっくりですよね。昔には想像も出来なかった今の家電スタイルは、今後もっと進化を遂げていくはずです。今はまだ、価格的にもハイクラスのものばかりでなかなか手が届かなくても、いつかあなたのご家庭にもAi搭載スマート家電がやってきますよ！

  2020/06/05Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  テレビの視聴率をAiが予測！今後のテレビ業界はAiでどう変化するのか

  近年、YouTubeやネットフィリックスなどの動画視聴アプリがますます充実してきており、スマホなどで見たい時に見たい番組を見ることができるため、若者は『テレビ離れをしている』とも言われているようです。見たいものを見たいときにいつでも見れる時代で、テレビを見る視聴者は『気まぐれ』で見ている場合も多いでしょう。視聴率とはあくまでも『結果』なわけですが、こうした気まぐれや結果をAiはどのように予測しているのでしょうか。そして予測された視聴率はテレビの制作にどのように生かされていくのでしょうか。本記事では、Aiによる視聴率の予測と、そのメリット、そして今後Aiが視聴率の予測をできることによってテレビの視聴方法はどのように変化していくのかという点について解説していきます。視聴率とはAiによる視聴率の予測について詳しく解説する前に、そもそも『視聴率の定義』とは何なのかという点について解説してから、本題に入っていくこととします。視聴率の3つの種類視聴率と一言で言っても、視聴率には下記の3つの種類が存在します。①リアルタイムで番組を視聴した人の割合②録画して7日以内に視聴した番組の視聴率③リアルタイム、もしくはタイムシフトいずれかの方法で視聴した番組の視聴率1つは、通常通り番組が放送されている時間に視聴した人の割合を示す『視聴率』、2つ目は、録画して7日以内に番組を視聴した人の割合を示す『タイムシフト視聴率』、3つ目は、1つ目、2つ目いずれかの方法で視聴した人の割合を示す『総合視聴率』です。視聴率の計算方法は単純で、特定の世帯のテレビに視聴率測定器を設置し、その測定器がテレビが映している番組と時間のデータを記録することで集計できます。集計は午前5時から翌朝の5時までの24時間ごとに行われ、全国約27地区で測定が実施されているといいます。例えば関東地区で90世帯がある番組を見ていれば、視聴率は10％（＝（90／900）×100）となるわけで、視聴率20％といえば、テレビ局ではかなりの高視聴率と評価されますが、該当する地域の世帯数によっては視聴率が低くなる場合もあります。ですが、基本的に番組の視聴率測定に関しては、上記の計算方法で統一して行われており、特に計算方法に問題はないとされています。視聴率は重要なのかただ、こうした視聴率は実際テレビ業界にとって重要なのかという点が気になる方もいらっしゃるでしょう。実は視聴率は、番組そのものというよりはテレビ広告、いわゆるCMを放映するのに重要なものになります。というのも、これまでテレビCMを流すことは企業にとって株式上場を果たすのと同じくらい大きな目標でした。テレビCMのコストは、放映料もさることながら、制作費もかなり高く業績が好調な企業しかテレビCMをつくることができなかったのです。そうしたことから、テレビCMを放映することで、視聴者からの信頼度が増すようになります。またCMの依頼が来る際も、番組を視聴するであろう年齢層がわかっていれば、その番組を放映する時間は該当する年齢層に合わせたテレビCMを放映することができるわけです。番組そのものというよりは一つの物差しとして視聴率は重要であるといえます。Aiが視聴率を予測する仕組みとは視聴率がテレビ業界にとって重要であるということが分かったところで、続いてはAiが視聴率を予測する仕組みについて詳しく解説していきたいと思います。Aiによる視聴率予測システム電通が開発したSHAREST（シェアレスト）は、Aiによってテレビ視聴率を予測するコンピュータシステムで、テレビ業界で番組視聴者の分析と予測が急務になっていることから開発されました。仕組みとしては・過去の視聴率データ・番組のジャンル・出演者・ネット・コンテンツの閲覧傾向・前後の番組の内容・他局の番組（裏番組）などを計測し、これらのビッグデータをもとに予測される視聴率を算出するものです。実際に、2019年1月時点で、シェアレストでは約5,000の要素をAiに分析させており、140種類のターゲットの視聴率予測を行っています。該当するターゲットの年齢層や、趣味嗜好、性別などをAiが把握しておくことで、テレビCMの放映基準等にも役立てることができるということになります。・Aiで視聴率が予測できるメリットこのように、Aiで視聴率を予測することによって、下記のようなメリットがあげられます。・テレビCMの質の向上・需要から次の企画に活かすことができる・年齢層を把握することで適切なターゲットを絞ることができる人間にはAiのように、過去のビッグデータをすべて処理して次の企画に活かすといったことはたくさんの時間をかけなければできません。その点、Aiによって視聴率を予測することで、CMの質の向上はもちろんのこと、次の企画に活かすことができたり、適切なターゲット選定をすることができたりするでしょう。仮に視聴率が悪くなるという予想が出たら、その理由を分析して改善すればよいのです。そうすることで、視聴者も見たい番組を見ている中で、視聴者の年齢層にあったCMが流れるようになったり、ほしい情報が得られるようになったりすることも可能になるはずです。Aiでテレビの視聴方法も変わるかも実はテレビ業界でAiが活用されるのは実は制作側だけではありません。今後はAi搭載のテレビが出るようになるなど、視聴者側もテレビの視聴の仕方が変わってくるようになるでしょう。例えば、Aiがテレビの前に映っている人の人数がどれくらいでどのくらいの年齢層が集まっているのか、もしくは家族なのかを認識し、テレビの前の人に最適なCMを流すことで、視聴者はほしい情報を欲しいタイミングで得ることができるようになるでしょう。実際、『ココロビジョン』では、視聴者が帰宅すると自動的にテレビの電源がつき、Aiが視聴者の好みを分析しておすすめの番組を勝手に放映してくれます。このように、今後は自宅でテレビを見る際もAiを利用することで欲しい情報や見たい番組を選定してくれ、手軽に情報収集をすることが可能になります。まとめ本記事では、テレビ業界におけるAiシステムでの視聴率予測から、今後のテレビ業界のAiの活用の可能性について解説してまいりました。冒頭でも申し上げたように、近年ではスマホのアプリから簡単に番組を見たい時に見ることができるようになったことで、若者がテレビを見る機会も減少傾向にあるといいます。しかしながら、今後Aiによる視聴率の予測や、ターゲットに合わせた番組選定などで、テレビでの情報収集等も便利になっていけば、今後は視聴者も右肩上がりで増えていくのではないでしょうか。今後、テレビ業界ではAiを導入することで、視聴率の予測や、ターゲット選定、ターゲットに合わせた番組・CMの放映ができるようになり、視聴者はスマホでの情報収集と合わせて、テレビの視聴も増えてくるようになるはずです。そういった意味では今後テレビ業界へのAi導入は必須であるといえるでしょう。

  2020/06/04Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  Ai×人事評価制度でテレワーク業務を最適化

  近年様々なところで利用され始めているAiシステムは、5Gなど通信技術の発達でさらなる進化を遂げるといわれています。特に、ここ最近では新型コロナウイルスの影響で多くの企業がテレワーク、在宅ワークを取り入れるようになりました。そして、オフィスワークにおいて業務効率化を図ったり、テレワーク中でもオフィスに滞在しているときと同様またはそれ以上のパフォーマンスができるよう努めていくことが求められてくるでしょう。離れていても個々の働きぶりを正確に評価するためにも、これから先、企業では『Ai×人事評価制度』の利用が促進されていくことが予想されます。そこで本記事では、テレワークや在宅ワークを導入した企業で活躍する『Ai×人事制価制度』について解説してまいります。新型コロナウイルスの影響でテレワーク拡大中新型コロナウイルス感染症拡大防止対策として、テレワークや時差出勤を導入している企業は、2020年4月に入ってから日本の中小企業の約7割に上りました。コロナウイルスの感染拡大が懸念される以前までは、テレワークや在宅ワークとは無縁であった企業も、バタバタとテレワークの導入をしたり、はじめてテレワークを導入したりした企業も多く、セキュリティーの問題、コミュニケーションの問題など、実際に行ってみてたくさんの課題が表面化しています。特に、人事評価制度においてはオフィスで顔を合わせない分、評価基準が難しくなってしまったという企業もあるでしょう。実際に、Aiによる人事評価システムを提供している『明日のクラウド』がおこなった『テレワークと人事評価に関する調査』では『テレワークによって人事評価が難しくなった』と回答した企業は、73.7％という結果になりました。今回のコロナウイルスの影響で、テレワークを導入し、働き方の幅が広がった企業は非常に多いと思われますので、こうした諸問題や人事評価制度については随時ブラッシュアップを行っていく必要がありそうです。テレワークで重宝する『Ai人事評価制度』こうしたコロナ禍をはじめ、テレワーク中の人事業務で重宝するのが『Ai人事評価制度』です。Ai人事評価制度とはその名のごとく、社員の出来栄えをAiが評価するシステムを指します。具体的には、社員自身、または社員が上司と相談しながら目標やKPIを設定し、その目標の達成率がどのくらいかで、出来栄えを評価するというものです。いわゆる『目標管理制度』のようなもので、評価項目の明確化や評価方法の統一を行うことで、テレワークなどで社員に目が行き届かない場合でも平等な評価を下すことができるようになります。この制度は事前に取り組み内容を定めた上でそれに対する評価を行うため、リモートワークであっても適正な評価が実施しやすいのです。また、Aiが目標を添削する機能などがあるシステムもあり、批評価者はAiが出した進捗状況やアドバイスを受けながら適正に評価されることができたり、自分の現時点での状況把握を簡単に行うことができるようになります。Ai人事評価システムのメリットこのようなAi人事評価制度、およびAiシステムを導入するにはどのようなメリットがあるのでしょう。①平等な判断を行うことができる1つは平等な判断を行うことができるという点です。テレワークですとどうしても実務が目に見えない分、評価の判断が偏りがちになってしまう可能性があります。そうした偏りから従業員の不満を勃発させたり、最悪の場合退社に追い込んでしまうことにもなりかねません。尤も、これまでほとんどの場合人を評価するのは人でしたので、少なからず感情が入ってしまう方もいらっしゃったでしょう。その点Aiは感情無しで平等な判断を下すことができるのがメリットとしてあげられます。②社員のモチベーションを管理できる先ほどの平等な判断ができる部分と共通してくる面でもありますが、Aiが進捗管理やアドバイスを行うことで、公平に精査されるため、社員のモチベーションを高めることにもつながります。また、日々の業務における主体性や勤怠情報を人工知能で分析し定量評価を行い、その評価から、離職しやすい社員の特徴を導きだし離職パターンを可視化することができます。さらに、人事評価Aiの中には出勤時の打刻もAiの顔認証で行い、笑顔の度合いを数値化し社員の仕事へのモチベーションを測るシステムもあります。③社員の健康管理にも活用できるAiによる人事評価システムは、評価だけでなく、社員の健康管理にも活用することが可能です。というのも、社員向けに行うアンケートの結果で社員のメンタルやフィジカルの状態を数値化し測ることができるため、この結果により、上司が部下に対して適切なフォローを行うことができるわけです。このように、Ai人事評価システムは、業務上の評価はもちろんのこと、Aiシステムを搭載することで顔認証などからフィジカル面等多角的な面から従業員をケアし、マネジメントすることが可能です。④採用活動も効率的に行うことができるまた、既存社員の評価だけでなく採用活動においてもAiシステムを利用することで自社にあった人材を採用するtことができるようになります。というのも、採用活動における書類選考を動画選考に変え、その動画内の話し方・内容・表情などを数値評価し自社で活躍できる社員かどうかをAiで判断する製品があります。人間がすべて初対面でその人の特性を見抜くことは難しいので、Aiを利用することで効率的に採用活動を行うことができるようになります。また、Aiの言語処理機能や音声認識機能を利用することで、言葉の端々から感じられる攻撃性や軟弱性なども予測し、正確を予想したりすることもできるようになるでしょう。Ai人事評価システムのデメリット一方、Ai人事評価システムを利用するのはもちろんでメリットもあります。①働き方が機械的になってしまう1つは、Aiによるアドバイスやマネジメントにより、柔軟に物事をとらえる力が退化すると、働き方が機械的になってしまう可能性があります。臨機応変に対応すべきところは、人間のマネジメントとの棲み分けをしていくようにしましょう。②コミュニケーション能力が低くなってしまうまた、Aiによるマネジメントや、面接を行うことにより、コミュニケーション能力が低くなってしまう可能性があったり、もともと人間とのコミュニケーション力はあるのにAi相手ではそれがあまり発揮できないといったことも起こりうるでしょう。まとめ本記事では、テレワークになったことで人事評価が難しくなったという企業が多いということから、テレワークに重宝する『Ai人事評価制度』とは何かというところと、活用するメリットデメリットについて解説いたしました。今回のコロナウイルスの影響で多くの企業がテレワークを導入し、働き方が変化したのは言うまでもありません。今後は一つの企業のなかでもいろいろな形で働く人が増えてくるでしょう。それに伴い1企業における採用の幅も広がってくるはずです。そうした時に人間が人間を評価するにはやはり平等性にかけていたり、正確性に疑問点が現れる部分もあるでしょう。そうした課題点についてAi人事評価システムは柔軟にアプローチできるので今後、導入する企業が増えてくるのではないでしょうか。Aiシステムの導入には助成金が利用できる場合もありますので、ぜひ有効的な制度やシステムを利用して賢く経営をしていきたいものです。

  2020/06/02Aiチョイス編集部

• Aiの基礎知識

  シンギュラリティとは？Ai（人工知能）が人間を超える2045年問題

  急速な進化を続けているAi技術ですが、このAi技術があるポイントで人間の知性を超えることになり人間生活に大きな変化を与えるというものが、このシンギュラリティという考えです。シンギュラリティを唱えている人工知能の権威でもあるレイ・カーツワイルは2045年にこのシンギュラリティがおこるのではないかと予言しています。そもそもこのようなシンギュラリティの信憑性はSE映画の中だけのものだと思っているかもしれませんが、このシンギュラリティを唱えているレイ・カーツワイル氏は今のAi研究の世界的権威ともいわれている方でもあり、Windows創業者のビルゲイツ氏も、彼が人工知能の未来を予言しうる最高の人物だと称賛しています。Aiの技術は私たちが想像しているよりも、はるかに早い圧倒的なスピードで進化をすすめています。人間の発展のスピードというのはAiだけに限りません。事実コンピューターの発展もそのうちの一つです。米国インテル社の共同創業者、ゴードン・ムーア氏は集積回路の複雑さが毎年2倍になると発表し、その法則は、その後「ムーアの法則」と呼ばれるようになりました。考え方そのものは、現実味がなく不確定要素の多いものではありますが何が起こるかがわからないほど変化が早くなってきている世の中です。知っておくことが武器になる時代、まずはシンギュラリティとは何か？そしてどのようなことが起こるのかについて知っておいて最低限の準備をしておくほうがよいのではないでしょうか。今回は、少し前置きが長くなりましたがシンギュラリティについて深く掘り下げて2045年問題としてどのようなことがあるのかについて触れていこうと思います。シンギュラリティ（技術的特異点）とは人工知能つまりAiが発達し人間の知性を超えることになってしまい、に人間の生活に大きな変化が億という概念をさします。冒頭でも述べましたが、人工知能の権威、レイ・カーワイル（Ray Kurzweil）により提唱された未来予測の概念でもあります。技術的特異点（ぎじゅつてきとくいてん、英語：Technological Singularity）、またはシンギュラリティ（Singularity）とは、未来学上の概念の一つである。端的に言えば、再帰的に改良され、指数関数的に高度化する人工知能により、技術が持つ問題解決能力が指数関数的に高度化することで、（頭脳が機械的に強化されていない）人類に代わって、機械的な知能（汎用人工知能，ポストヒューマン）が文明の進歩の主役を担い始める時点の事である。出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』という形で表記されていますが、単純にいってしまうとAiがまるで人間のように考えて動くようになり人間の生活を脅かすようになる始まりのポイントだということです。つまりシンギュラリティとは技術確認が起こるポイント、点のこをと意味するのですが、提唱者であるレイ・カーワイルによるとその定義としてはAiが自身でAiを作り出せるようになるという点だということです。シンギュラリティの信憑性を高めている３つの理由今までも1999年などの予言などをはじめ大抵の予言などは騒がれる一方で実現しないということが多いのですが、今回のシンギュラリティに関しては個人的な見解をいうのであれば非常に信憑性が高いと感じております。その理由が下記の三つであるかとおもいます。 予測基準のムーアの法則によりPCやスマホが発展してきている 提唱者が今現時点における最先端のAi技術を持っているから 提唱者の予言がシンギュラリティ前までの予測をほぼ言い当てている以上の3点からこのシンギュラリティの信憑性が高く、ある意味人々はこの予言があたることを期待しているのではないでしょうか。それではます一つずつみていこうとおもいます。予測基準のムーアの法則によりPCやスマホが発展してきているシンギュラリティの予測の基準ともなっている法則である、ムーアの法則ですがこれによる技術革新が進んできているという事実があります。電子回路が開発され、ワープロなどから進化してきたパソコンは今やA4サイズまで進化してきています。そして、それらのパソコンを持ち歩き街中のカフェでWiFiなどを通じてネット回線に接続してリモートで仕事ができる時代となってきています。どうようの進化スピードを歩んできているのがスマートフォンです。こちらもほんの数年まえまではポケベルやショルダーバッグ式の携帯電話を利用していたものが、片手でおさまりデジカメ以上の性能を持つレンズまで搭載したスマートフォンが流通しています。指一つで簡単にネット注文して買い物ができる時代になりました。このような状況を10年前・20年前に予測できた人が果たしてどれくらいいるでしょうか。もし仮にそのようなことを話していたとしても、漫画やアニメの話としてもちだされていた程度ではないでしょうか。提唱者が今現時点における最先端のAi技術を持っているからシンギュラリティの提唱者であるレイ・カーワイルが、現時点における世界最高峰のAi技術者であるという事実も、信憑性を持たせる一つの要因とかんがえられるのではないでしょうか。もし仮に、シンギュラリティをSNSの誰かがつぶやいたりお笑い芸人がネタとして利用したり、はたまた一学校の先生や一零細企業の技術者が唱えたりしたとしても「シンギュラリティ」という言葉さえも広がりを見せなかったのではないでしょうか。Ai技術の最先端をはしっている学者だからこそ、Aiの進化を予測できると思って当然ではないでしょうか。かりにレイ・カーワイルが来年のはやるファッションを言っても誰も信じようとはしませんが、きっとセミナーのアイスブレイクのネタにはなるのではないでしょうか。提唱者の予言がシンギュラリティ前までの予測をほぼ言い当てているレイ・カーワイルが信用される点でもう一つ重要なポイントがあります。それは、今までの技術の進歩をこのムーアの法則を自身の知識をもとに予言し言い当てているという点です。だからこそビルゲイツ氏も彼の言うことに注意深く耳を傾けているのかと思います。彼の著書でもあるThe　Singularity is Nearという２００５年に書かれた予測を年代別にみてみるとしましょう2010年・コンピューターは小さくなり日常に統合される。・高品質なブロードバンドインターネット接続はどこでもできるようになる・ユーザーの網膜上にムービー映像が投影されるVR眼鏡が登場・日常の手助けをするバーチャルアシスタントが登場2015年・家庭用ロボットが家を掃除する2018年・人間の脳のメモリ容量に相当する10TBのメモリが1000ドルで購入できる2020年・バイオテクノロジーにおける革命はピークに達する。自分の意原子を変化せる手段を持つだけなくデザイナーベビーといった若返りの技術予測の書かれている本は2005年だということを念頭において読んでみてください。ちなみに2005年（平成17年度）といえば、その一年前から流行っていたものがiPodやMP3プレイヤーです。そしてFacebookやYoutubeなどがリリースされはじめたのがそのあたりの頃です。当時のネット環境というものは、今ほどモビリティが高いわけではなくADSLがようやく２・3年前に世に出回りはじめた時代です。当時の日本におけるインターネット人口普及率は70％といわれています。また今Amazonで検索してもらえればわかるかとおもいますが、10T近くの8TBの容量を持っているストレージが10万円前後で販売されています。多少のずれはあるかもしれませんがほぼ言いあててきている状況です。その先でのシンギュラリティですから信憑性が高くのなるのも当然です。レイ・カーツワイルが予言する2045年とはシンギュラリティの定義として勘違いされる点が、Aiが人間にとって代わってしまう恐ろしい光景を考えている人がいますがレイ・カーツワイルが提唱しているのは、2045年に1000ドルのコンピューターがすべての人間の知能より知的となり、人間よりもはるかに賢くなるとしています。一方で、やはり恐ろしいある意味警鐘として、人工知能は地球上で最も賢く最も有能な生命体としての人間を上回るように発生する。技術開発は、自ら考え、行動し、通常の人間には何が起こっているのか理解できないほど迅速に相互通信できるマシンによって引き継がる。出典: レイ・カーツワイル　フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』としています。そして彼の言う2045年のまえの段階である2030年や2040年の段階においては映画「マトリックス」のような時代が訪れ、人間の脳が機械への転送されることについても言及しています。まとめシンギュラリティについては、ノストラダムスの大予言のような怖さを含んだ予言で世界に広がりをみせていますが、間違いなく技術は今後爆発的に伸びていきAiが世の中に浸透してくることは間違いありません。このようなAi時代において、一般企業や一般人はどのような対策をしておけばいいのでしょか。それはいち早く有益で正しい情報をまずは集めることです。そして有益な情報をもとに、自身の環境に適したAiを利用していくことが使われないコツであるかとおもいます。是非皆様もいちどTEDでのレイ・カーツワイルの話を聞いてみてはいかがでしょうか。https://www.ted.com/talks/ray_kurzweil_on_how_technology_will_transform_us?language=ja#t-109873

  2020/05/30Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  AiをつかったInstagramマーケティングツール

  インターネットが普及し、集客のフィールドは紙媒体からネットに移ってきました。そして、ミクシーからはじまり、Facebook、Twitter、インスタグラムという形で移り変わり、今ではSNSが集客のフィールドとしてビジネスにおいて注目されています。このSNSを活用した集客方法にAi技術でカバーできる時代になってきています。今回は、このAi技術を利用したインスタグラム集客ツールについて比較、紹介したいと思います。そもそもインスタグラムの集客としてのフィールドの有効性インスタグラムマーケティングと最近では言われていますが、多くの人が今インスタグラムからの集客を考えています。インスタグラムは月間のアクティブアカウント数が３３００万を突破したと先日ニュースリリースされました。2019年6月の時点で発表されている日本国内おいて、この数字はベスト３に入ります。Instagramの国内月間アクティブアカウント数が3300万を突破日本国内における３３００万にリーチできる集客フィールドであれば見逃せません。さらに他トップ２のであるLineやFacebooと比べると、写真に特化したユーザーアプローチができると注目をあつめています。それでは早速、このInstagramのフィールドにたいしてAiをつかって集客できるツールをご紹介していきたいと思います。Insta TownはAi機能で店舗の希望にあったユーザーを自動でマッチングインスタタウンは、登録したユーザーの希望を登録して、あとはAiが自動でキーワードと関連する潜在顧客のフォローやいいねを自動にしてくれるサービスです。これにより飲食店やサービス業で忙しくて見込みユーザーにアプローチできない店舗インスタグラマーでも簡単に利用することができます。利用金額は最低ラインとして月額9800円から始めることができるようですのでチェックです。インスタタウンはこちらInsta-UPでフォロワーも売上もアップしていくマーケティングとはこちらも基本的には自動フォローサービスのアプリになるようです。自動いいね・自動フォローや自動ロフォー解除などの機能を兼ね備えています。他社との違いは専属のプランナーが間に入りサポートをしてくれるようです。気になる利用料金は24,980円からとなっているようです。インスタアップはこちらこれらのインスタ集客ツールを比較するときおさえておきたいポイント簡単に比較して今回紹介しましたが、選ぶポイントは３つです。 価格 サービス・機能 操作性以上の３点です。とっても単純で言葉としてならべてしまうと非常にシンプルなのですが、実際この３つが比較されるときのポイントです。まずはインスタシステムで比較すべき価格まずいわずもがな、価格は集客ツールを導入する上で費用対効果の基準となるものですので確認しておく必要があります。単純に10名を集客できるツールだったとして、10名集客するのに１万円だったものと10万円だったりの違いがあります。同じインスタを利用するツールだからこそまずは比較しておきたい月額の利用料金ですが、こちらに関してはインスタタウンがもっとも安い金額での利用が可能であるようです。ミニマムスタートであればこちらがいいかもしれません。インスタの機能性やサービスの内容を比較する続いて気にしなくてはいけないポイントというのは、どのような機能・サービスを提供しているのかという点です。機能性の部分に関してはいずれも自動フォロー、自動いいね、自動フォロー解除、自動コメント機能でしたが、この機能に違いは無いように感じます。ターゲット分析というところでAi機能を搭載しているところもあるようです。それではサービスの部分を比較しますが、いずれの３点もサポート機能という形で付いていますが、一つはインフルエンサーというオフラインですでに成功している方からの方法をアドバイス・サポートできるというのもつよみではないでしょうか。見えない操作性の部分はどうすればいいのか？ネット上から比較しても見えない部分があります。それは管理画面の部分です。実際どのような形で設定しなくてはいけない部分で、どこが自動で表示されるのか、といった点を比較することができません。操作性の部分は、サービス契約後に利用するかしないかに大きく関わってくるものですので事前に把握できるのであれば教えてもらう方が良いでしょう。まとめこんかいInstagramマーケティングに利用されているAi型のサービスを２点紹介しましたがいかがでしたでしょうか。集客などに困っている、会社や店舗のブランディングに困っているといったかたはこのインスタグラム集客ツールを利用してみるのも良いかもしれません。効果の見えにくい地元のチラシに定期的に広告費として２万円くらい利用しているのであれば、一度インスタでの集客に利用してみてはいかがでしょうか。

  2020/05/30Aiチョイス編集部

• Aiニュース

  Aiが人間を管理する未来も近い？スーパーシティ法案で日本は今後どう変わるのか

  Aiは防犯システムの強化はもちろんのこと、自動運転技術の向上をさらに加速させたり、人間にかわって働くことができたりするとして、その技術は今や様々な業界が注目しています。また、企業だけでなくAiの活用は、グーグルホームなどをはじめとし、一般家庭にも徐々に浸透してきました。こうしたAiによってスマート化された生活環境を『スマートシティ』と呼ばれることもあり、一度は耳にしたことがある方も多いでしょう。そんな中、先日参院本会議において『スーパーシティ法』なるものが成立されました。Aiなどの最先端技術をもってして物流、医療、教育などあらゆる分野で相乗効果を生み出すことが目的とされるのが同法案です。SNS上などでは『スーパーシティ法案に抗議します』などといったハッシュタグも盛んに利用され賛否両論があるようですが、わざわざ『スマートシティ』ではなく『スーパーシティ』と名乗ったこの法案の可決・成立によって日本は今後どのように変化していくのでしょうか。スーパーシティ法とはAiやビッグデータなどの先端技術を活用し、地域課題の解決を図る都市『スーパーシティ』構想を実現するための国家戦略特別区域法の改正案が2020年5月27日、参院本会議で可決し、成立しました。このスーパーシティ法案については、車の自動運転や遠隔医療などを取り入れたまちづくりを通じ高齢化社会や人手不足の解決につなげていくとされています。また、2019年９月には自治体などからアイデアの募集を始め、既に55団体がアイデアを提出しました。様々な業界から集まったアイデアを実現すべく、今後は各省庁の検討が同時に進むように支援していくということです。では、ここからはスーパーシティ法案の目的、各地域の自治体の動きについて解説していきます。スーパーシティ法の目的スーパーシティ法の主な目的は、Aiおよびビッグデータを活用することで、暮らしに直結する複数の分野にまたがってデジタル化を推進し『2030年の暮らし』を先取りすることです。要は、2030年頃の予定であった近未来の実現を、一刻も早い社会問題の解決のため早めようではないかということであると説明すればわかりやすいでしょうか。これにより、社会の在り方を根本から変えるような都市設計の動きがなされていくでしょう。具体的には、①移動、②物流、③支払い、④行政、⑤医療・介護、⑥教育、⑦エネルギー・水、⑧環境・ゴミ、⑨防犯、⑩防災・安全　など生活にかかわるすべての事項においてカバーするとし、2030年頃に実現される未来社会での生活を加速実現するとされています。スーパーシティ法の可決によるそれぞれの分野の変化点については後述いたします。スーパーシティ法における自治体の支援ただ、スーパーシティ法案の内容を実現するには複数の省庁にまたがる規制緩和が必要です。例えばボランティアドライバーの活用は国土交通省、遠隔医療や遠隔からの服薬指導は厚生労働省といった具合に各省庁との調整により様々な修正が生じた結果、当初計画案を断念したり、大幅な変更を迫られたりするケースが少なくありません。また、Ai導入やビッグデータの活用については、それらを推進するために補助金が必要であったり個人情報の取り扱いについてのマニュアルが別途必要であったりするでしょう。スーパーシティ化を推進するにあたっては今後ブラッシュアップされ、各省庁や各自治体への支援の呼びかけが行われていくはずです。スーパーシティ法で何が変化するのかまた、スーパーシティ法が成立したことで、Aiを活用する企業や団体が乱立し、人間の活動領域を狭めていくのではないか、またAiに人間が管理されるようになってしまうのではないかと不安に思われている方もいらっしゃるでしょう。ここからは、スーパーシティ法が可決したことで、日本は今後どのような未来に向かっていっているのかという点について解説していきます。自動運転化の加速まずは自動運転技術がますます加速するであろうということです。実は自動運転には5Gなどの通信システムによる遠隔操作と合わせてAi技術が必要不可欠であるといわれています。実際に、5Gを利用して身の回りの様々なモノがインターネットに接続されるようになることで、セキュリティ面などの理由から、防犯カメラも更に高性能になっていくと言われています。当初では2030年ごろに完全なる自動運転車が実現するとされておりましたが、スーパーシティ法の可決により、完全なる自動運転車の実現は2030年よりも早くなるかもしれません。遠隔医療、遠隔教育現在もコロナウイルスの感染症対策としてZOOMなどのビデオ会議を利用した遠隔医療や遠隔教育が推進されておりますが、Aiやビッグデータなどの最先端技術を利活用することでさらに『遠隔技術』が向上していくことが予想できます。また、過疎地における遠隔技術の浸透においても自治体の支援や住民の参画が必要になりますが、法案が成立していることで住民等の同意を得やすくなるなどのメリットもあげられるでしょう。無人店舗の実現近年ではペイペイが大規模なキャンペーンを実施したことから、急速に『QR決済』などのキャッシュレス決済が浸透しました。こうしたキャッシュレス決済は無人店舗の実現にも応用できるとされ、お客側は無人店舗で買い物をし、スマホにキャッシュを登録しておくだけでいわばお店を通り抜けるだけで買い物が完了するようになります。ドローン配送そして、高齢化などと並んで問題と化しているものの一つに『再配達問題』があげられます。こうした配達業者が抱える問題についてもAiを搭載したドローンで無人配送ができるようになれば、再配達問題も解決に導くことができるようになるとされています。しかし、現時点での日本の法律では自由にドローン等を飛ばすことができないようになっているので、今回のスーパーシティ法の可決により、規制緩和がされていくことでしょう。介護等のスマート化先ほど高齢化が社会問題の一つであると述べましたが、それと合わせて高齢者の認知症、および介護なども社会問題の一つです。近年では老々介護なども珍しい話題ではなくなってきました。こうした問題にアプロ―チできるのがスーパーシティ法です。というのも、Aiが被介護者の体調を管理したり、データを収集することができるようになれば、介護者は一日中付きっ切りで介護にあたる必要がなくなるのです。https://5-g.jp/social_issue_5g/スーパーシティ法の問題点このように、2030年頃になるであろうとされていた近未来を少し早めようという法案が『スーパーシティ法』です。Ai技術によって『いつかこうなるであろう』と予想されていた未来がすぐそこまで来ているといっても過言ではないでしょう。しかし、この『スーパーシティ法』にはいくつかの問題点があります。それは国や自治体、警察、病院などが別々に持っている個人情報など、情報の垣根が壊され、一元化されてしまう可能性があるということが1つ、中には内容があいまいで議論十分であるという意見もありました。著名人による問題提起にとどまらず、SNS上などでも様々な議論が繰り広げられ、一部では『スーパーシティ法に抗議します』などといったハッシュタグまで生まれました。こうした問題があげられた理由として予測できるのは、『Aiが人間をすべて管理する世の中になってしまうのでは』という不安点です。というのも、Aiが人間のスコアを表示し、そのスコアに応じてお金を借りたり買い物をしたりすることができるシステムが始まってきているという話題について以前のコラムで触れたことがありました。実際にこの『スコア化』というのは人口の多い中国ではスマート化の一環として始まっております。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/score_ai/ただ、個々の情報を一元管理ともなる『スコア化』では、いらぬ場所でいらぬ情報を漏らしてしまうことになりかねないということが問題提起されているわけです。これまでの日本では個人情報の観点から様々な場面で個人情報のやり取りをすることは認められておらず、中国のように一元管理することはできませんでした。しかし、今後このスーパーシティ法によって、一元管理できないことによる障害が起きった場合、Aiが人間を管理する世の中を認めてしまうことにつながりかねないと懸念されているわけです。更に、スマートシティ化ではなく『スーパーシティ化』であることによってあらゆる事柄においてAiに頼ってしまえば、いずれAiとの共存がうまくいかなくなる可能性もあるかもしれません。ですから、あくまでも『スーパーシティ法』は人間の暮らしを住みやすくするための法律であり、人間に任せること、Aiに任せることなどの棲み分けをうまくしていく必要があるといえるでしょう。まとめ本記事では先日29日に可決した『スーパーシティ法案』について解説いたしました。要点をまとめると、スーパーシティ法とは、2030年頃に実現される予定であった『未来構想』を、Aiおよびビッグデータを活用して加速させるものであり、各社会問題を解決させるために可決されたものであるということです。様々な意見があるかもしれませんが、決してAiの街づくりをするための法案ではありません。人間が暮らしやすい街を作るため、Aiと人間がうまく共存するための法案です。今後、各省庁や自治体等の支援策がブラッシュアップされれば、Aiを導入したいと考えている企業等も非常に導入のハードルが下がっていくことでしょう。Aiに任せるところ、人間が行うべきところ、それぞれ最適な棲み分けをしていくことが大切です。

  2020/05/29Aiチョイス編集部

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