目的・課題から記事を探す

Aiチョイスの記事を目的・課題別にまとめました。

目的・課題一覧

業務効率化 (83)
分析・アナリティクス (58)
集客・マーケティング (40)

Aiトレンド・特集
ChatGPT4とは？人工知能による自然な対話が可能な新しいシステム

ChatGPT4は、OpenAIが開発した人工知能の言語モデルで、自然な対話が可能になるように設計されています。このモデルは、GPT-3.5から進化したものであり、自然言語処理において高いパフォーマンスを発揮します。ChatGPTの機能を理解するため、本記事は、ChatGPT(3.5)を活用して執筆してみました。ChatGPT4の特徴高いパフォーマンス大量のトレーニングデータ高速処理低いエラー率ChatGPT4は、大量のトレーニングデータを利用して学習されており、高速で処理を行うことができます。また、エラー率も低いため、高い精度で自然な対話を行うことができます。多様性言語に依存しないモデル言語や文化の違いを考慮したトレーニング様々なトピックに対応可能ChatGPT4は、言語に依存しないモデルであるため、様々な言語や文化に対応することができます。また、言語や文化の違いを考慮したトレーニングを行っているため、より多様なトピックに対応することが可能です。3. 意味理解の向上意味理解をより高度に実現対話における文脈の理解能力の向上ChatGPT4は、意味理解をより高度に実現することができます。また、対話における文脈の理解能力も向上しており、より自然な対話を行うことができます。ChatGPT4の応用1. カスタマーサポート自然な対話によるカスタマーサポートの自動化繰り返し業務の削減ChatGPT4は、自然な対話によるカスタマーサポートの自動化に利用されることがあります。これにより、繰り返し業務を削減することができ、効率的なカスタマーサポートを実現することができます。2. コンテンツ作成ライティングの効率化記事の自動生成ChatGPT4は、ライティングの効率化や記事の自動生成にも利用されます。多大な時間や労力を要するライティング作業を自動化することにより、より多くのコンテンツをより短時間で作成することができます。3. 教育オンライン学習の充実学習支援の強化ChatGPT4は、オンライン学習の充実や学習支援の強化にも利用されます。より自然な対話を通じて、より効果的な学習支援を実現することができます。まとめChatGPT4は、GPT-3.5から進化した言語モデルであり、自然な対話が可能になるように設計されています。高いパフォーマンス、多様性、意味理解の向上などの特徴を持ち、カスタマーサポートの自動化やコンテンツ作成、教育分野などで応用されています。FAQChatGPT4はどのように学習されていますか？大量のトレーニングデータを利用して学習されています。どのような業種で利用されていますか？ChatGPT4は、カスタマーサポートやコンテンツ作成、教育分野などで利用されています。ChatGPT4はどの程度の精度で自然な対話を行うことができますか？低いエラー率により高い精度で自然な対話を行うことができます。どのようにオンライン学習の充実に貢献していますか？ChatGPT4は、より自然な対話を教育分野において、学習者が自分の疑問や質問を気軽に投稿できる環境を提供することで、より深い学習を促進することができます。ChatGPT4を利用するにはどのようなスキルが必要ですか？プログラミングや機械学習のスキルが必要です。ChatGPT4を利用することで、どのようなメリットがありますか？ChatGPT4を利用することで、繰り返し業務の削減や効率的なカスタマーサポート、多くのコンテンツをより短時間で作成することができます。また、自然な対話を通じて、より効果的な学習支援が可能になります。ChatGPT4は将来的にどのように進化する予定ですか？ChatGPT4は、今後もより高いパフォーマンスや多様性、意味理解の向上などの機能を追加し、より高度な自然な対話を実現することが予想されます。

2023/04/10Aiチョイス編集部
Aiの基礎知識
テキストマイニングとは？基礎知識から応用事例まで解説！

テキストマイニングとは、コンピューターを使って、大量のテキストデータから有用な情報を抽出することです。自然言語処理の一分野であり、言語学、情報科学、統計学、人工知能などの知識が必要です。この記事では、テキストマイニングの基礎について解説します。テキストマイニングの概要テキストマイニングは、大量のテキストデータから有用な情報を抽出することです。例えば、企業が顧客の声を把握するために、SNSの投稿やレビューなどのテキストデータを分析する場合に利用されます。また、マーケティングや競合分析、メディアの研究など、様々な分野で利用されています。テキストマイニングは、自然言語処理と統計学の知識が必要です。テキストデータを解析する前に、テキストデータの前処理が必要となります。自然言語処理の基礎自然言語処理（NLP）は、自然言語で書かれたテキストデータをコンピューターで処理する技術です。自然言語処理には、単語分割、品詞タグ付け、構文解析、意味解析などの処理が含まれます。自然言語処理において、コーパスと呼ばれる大量のテキストデータが必要となります。コーパスは、学習データとして利用され、言語モデルの構築に利用されます。テキストデータの前処理テキストデータを解析する前に、テキストデータの前処理が必要となります。前処理とは、テキストデータを解析しやすい形式に変換することです。テキストデータの前処理には、以下のような処理が含まれます。単語分割テキストデータを単語ごとに分割することで、解析しやすくします。日本語の場合、形態素解析器を使用することで、単語分割を行うことができます。ストップワード除去ストップワードとは、文章中で頻繁に現れるが、分析には不要な単語のことを指します。例えば、「です」「ます」「する」などがストップワードです。ストップワードを除去することで、解析の精度を上げることができます。形態素解析形態素解析とは、文章を形態素（意味を持つ最小単位）に分解する処理です。日本語の場合、形態素解析器を使用することで、形態素解析を行うことができます。正規化テキストデータには、表記揺れや表現の違いが含まれます。例えば、「ビールを飲む」「ビールを飲みたい」という文章がある場合、「飲む」と「飲みたい」は同じ意味です。正規化を行うことで、このような表記揺れや表現の違いを統一することができます。テキストマイニングの手法テキストマイニングには、様々な手法があります。ここでは、代表的な手法について説明します。単語頻度分析単語頻度分析とは、テキストデータ中に出現する単語の頻度を調べることです。出現頻度が高い単語は、テキストデータの特徴を表していることが多く、重要な情報源となります。共起関係分析共起関係分析とは、単語間の関係を分析することです。例えば、ある単語が出現したときに、次にどのような単語が出現することが多いかを調べることができます。このような共起関係を分析することで、テキストデータの意味を理解することができます。クラスタリングクラスタリングとは、似た性質を持つデータをグループ化する手法です。テキストデータにおいては、類似したテキストをグループ化することで、テキストデータの分類や分析を行うことができます。機械学習機械学習とは、データからパターンを学習し、未知のデータに対して予測や分類を行う手法です。テキストデータにおいては、機械学習を用いて、テキストの分類や感情分析などを行うことができます。テキストマイニングの応用例テキストマイニングは、様々な分野で応用されています。ここでは、代表的な応用例について説明します。マーケティング分析テキストマイニングを用いて、消費者の声を分析することで、商品開発やマーケティング戦略の改善につなげることができます。メディア分析テキストマイニングを用いて、ニュース記事やSNSの投稿などから、トレンドや話題の変化を把握することができます。医療分野テキストマイニングを用いて、医療データから疾患の原因や治療法を抽出することができます。まとめテキストマイニングは、テキストデータから有用な情報を抽出するための技術です。テキストデータの前処理や手法の選択によって、より高度な分析が可能となります。テキストマイニングは、様々な分野で応用されており、今後ますます注目される技術となることが予想されます。よくある質問テキストマイニングを行うためには、どのようなスキルが必要ですか？テキストマイニングを行うためには、プログラミングや統計学の知識が必要です。また、テキストデータの前処理や分析に必要なツールやライブラリの知識も必要となります。テキストマイニングを行う上で、注意すべき点はありますか？テキストデータには、言語や表現のバリエーションが多く、そのままでは正しい分析ができない場合があります。また、プライバシーや倫理の問題にも配慮する必要があります。テキストマイニングを用いた分析結果は、どのように活用されていますか？テキストマイニングを用いた分析結果は、商品開発やマーケティング戦略の改善、ニュース記事やSNSのトレンド分析、医療データからの疾患抽出など、様々な分野で活用されています。テキストマイニングを用いた分析は、どの程度の精度が得られますか？テキストマイニングを用いた分析の精度は、データの品質や前処理の質、手法の選択などによって異なります。一般的には、高い精度を得るためには、手法の選択やパラメータの調整に時間と知識が必要となります。テキストマイニングによって、どのような問題を解決できますか？テキストマイニングによって、商品開発やマーケティング戦略の改善、トレンドや話題の変化の把握、医療データからの疾患抽出など、様々な問題を解決することができます。また、テキストデータに含まれる有用な情報を抽出することで、ビジネスや社会の価値創造にも貢献することができます。

2023/04/10Aiチョイス編集部
Aiの基礎知識
自然言語処理の仕組みと活用方法について

自然言語処理（NLP）は、人工知能の一分野で、人間が使う自然言語を機械的に解析し、理解することを目的としています。自然言語処理は、言語モデル、テキスト解析、音声認識、機械翻訳、対話システムなどの技術を使用しています。この記事では、自然言語処理について、その歴史、技術、応用分野などを解説していきます。自然言語処理の歴史自然言語処理は、1950年代から始まった人工知能研究の一分野として誕生しました。当初は、英語の文法規則をプログラムに組み込んで、翻訳などの処理を行う方法が主流でした。しかし、言語の多様性や曖昧さなどに対応することが困難であり、長い間、実用化されませんでした。1990年代以降、統計的手法を用いた自然言語処理技術が発展し、様々な応用が可能になってきました。例えば、機械翻訳、音声認識、質問応答システム、情報抽出などがあります。自然言語処理の技術自然言語処理には、多くの技術が使われています。以下に、代表的な技術について解説します。言語モデル言語モデルは、自然言語の文法や意味を表現するモデルです。言語モデルを用いることで、文章の生成や言語理解が可能になります。テキスト解析テキスト解析は、自然言語の文章を解析し、情報を抽出する技術です。例えば、単語や品詞の解析、意味解析、感情分析などがあります。音声認識音声認識は、音声を文字に変換する技術です。音声認識を用いることで、音声入力や音声翻訳が可能になります。機械翻訳機械翻訳は自然言語を自動的に翻訳する技術で、精度の向上によりビジネスや国際交流などで活用されています。対話システム対話システムは、自然言語での会話を実現する技術です。例えば、自動応答システムやチャットボットがあります。自然言語処理の応用分野自然言語処理は、多くの応用分野があります。以下に、代表的な分野について解説します。情報検索自然言語処理を用いることで、Web上の文書やデータベースからの情報検索が可能になります。例えば、キーワード検索や自然言語によるクエリー検索などがあります。情報抽出自然言語処理を用いることで、文章から情報を自動的に抽出することができます。例えば、ニュース記事からの情報抽出や、書籍からのキーワード抽出などがあります。質問応答システム自然言語処理を用いることで、質問応答システムを実現することができます。例えば、FAQサイトやAIアシスタントなどがあります。自然言語処理の今後自然言語処理の技術は、今後もますます進歩していくことが予想されます。特に、深層学習を用いた自然言語処理の研究が進んでおり、より高度な自然言語処理が可能になっています。しかし、自然言語処理にはまだ課題が残されています。例えば、多言語間の自動翻訳や、言語モデルの偏りなどがあります。まとめ自然言語処理は、人工知能の一分野で、人間が使う自然言語を機械的に解析し、理解することを目的としています。自然言語処理は、言語モデル、テキスト解析、音声認識、機械翻訳、対話システムなどの技術を使用しています。自然言語処理は、情報検索や情報抽出、質問応答システムなどの応用分野があります。今後、深層学習などの技術の進歩により、より高度な自然言語処理が実現されることが期待されます。FAQ Q1. 自然言語処理は、どのような技術を使っているのですか？自然言語処理は、言語モデル、テキスト解析、音声認識、機械翻訳、対話システムなどの技術を使用しています。Q2. 自然言語処理は、どのような分野で活用されていますか？自然言語処理は、情報検索、情報抽出、質問応答システム、機械翻訳などの分野で活用されています。Q3. 自然言語処理には、どのような課題があるのですか？自然言語処理には、多言語間の自動翻訳や、言語モデルの偏りなどの課題があります。Q4. 自然言語処理は、今後どのような進展が期待されていますか？深層学習などの技術の進歩により、より高度な自然言語処理が実現されることが期待されます。特に、大規模なデータセットを使用することで、より精度の高い自然言語処理が可能になります。Q5. 自然言語処理を活用することで、どのようなメリットがあるのですか？自然言語処理を活用することで、人的ミスの軽減や効率化、コスト削減などのメリットがあります。また、情報の抽出や分析を自動化することで、ビジネス上の意思決定の精度向上につながることが期待されます。

2023/04/10Aiチョイス編集部
Aiの基礎知識
機械学習入門！基礎から応用までわかりやすく解説

「機械学習ってどんな技術？」「どうやって使うの？」そう思う方もいるのではないでしょうか。実は、機械学習は日々の生活やビジネスで幅広い分野に応用されている技術で、その理解と活用がますます重要になっています。本記事では、機械学習の基本概念や手法、さまざまな応用例、開発環境やツールについてわかりやすくご紹介していきます。機械学習の基本概念機械学習は、コンピュータがデータから学習し、未知のデータに対して予測や分類を行う技術です。人間のように経験や知識を蓄積し、問題解決能力を向上させることができます。この記事では、機械学習の基本概念を解説します。機械学習の定義機械学習は、データをもとにコンピュータが自動で学習し、改善する技術です。アルゴリズムを使用してデータからパターンを抽出し、新しいデータに対して適切な予測や判断を行うことができます。機械学習の目的とプロセス機械学習の目的は、データから有用な知識を獲得し、未知のデータに対して予測や分類を行うことです。プロセスは、データの収集・前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの学習・評価、そしてモデルの適用と改善の繰り返しです。これにより、機械学習モデルは新しいデータに対応し、より高い精度で予測を行えるようになります。データの前処理と特徴量エンジニアリングデータの前処理は、機械学習モデルの学習に適した形式にデータを整形するプロセスです。欠損値の補完や外れ値の処理などが含まれます。特徴量エンジニアリングは、データから重要な特徴を抽出し、学習に使用する変数を作成するプロセスです。機械学習の種類とアプローチ機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの種類があります。それぞれのアプローチによって、異なる問題を解決することができます。教師あり学習教師あり学習は、入力データと正解ラベルが与えられたデータを使って学習を行う方法です。分類問題分類問題は、入力データを予め定められたカテゴリに分類する問題です。例えば、スパムメールの検出や病気の診断などが該当します。回帰問題回帰問題は、入力データに対して連続値を予測する問題です。例えば、不動産の価格予測や株価の予測などが該当します。教師なし学習教師なし学習は、正解ラベルが与えられていないデータを用いて学習を行う方法です。クラスタリングクラスタリングは、データを類似性に基づいてグループに分ける方法です。例えば、顧客セグメンテーションや異常検知などが該当します。次元削減次元削減は、データの特徴量を縮約し、情報の損失を最小限に抑える方法です。例えば、主成分分析（PCA）やt-SNEなどが該当します強化学習強化学習は、エージェントが環境と相互作用し、報酬を最大化する行動を学習する方法です。適切な行動を取ることで報酬が得られるため、エージェントは最適な行動戦略を獲得します。例えば、自動運転車やロボット制御などが該当します。機械学習の応用事例と展望機械学習は、さまざまな分野で応用されており、今後の発展が期待されています。このセクションでは、機械学習の応用事例と今後の展望について解説します。自然言語処理自然言語処理は、人間が使用する言語をコンピュータに理解させ、処理する技術です。機械学習を用いた自然言語処理の例として、機械翻訳、文章の自動要約、感情分析などがあります。画像認識・音声認識画像認識は、デジタル画像の中から特定の対象を検出・認識する技術です。音声認識は、音声データをテキストデータに変換する技術です。どちらも機械学習を用いた応用事例として、顔認識や音声アシスタントなどがあります。産業界への応用機械学習は、製造業や医療、金融、マーケティングなど、さまざまな産業界で応用されています。例えば、製品の不良検出や病気の診断、クレジットスコアの予測、顧客の購買行動の分析などが該当します。未来の機械学習技術機械学習の技術は日々進化しており、今後の展望として、より高度な自然言語理解や画像生成、ロボットの自律的な行動学習などが期待されています。また、エッジデバイスでの軽量な機械学習モデルの開発や、プライバシー保護を重視した学習手法の研究も進められています。さらに、機械学習と他の技術との融合によるイノベーションが期待されており、例えば、量子コンピュータを用いた機械学習やブロックチェーン技術と組み合わせた分散型機械学習などが今後の研究対象となっています。これらの技術の発展により、機械学習はさらに広範な分野での応用が可能となり、人々の生活や産業の発展に貢献することが期待されています。最後に、機械学習の技術や応用が今後どのように発展するかについて、引き続き注目していくことが重要です。機械学習の開発環境とツール機械学習の開発環境やツールは、モデルの構築や評価を効率的に行うために重要です。このセクションでは、主要な機械学習フレームワークやライブラリ、そして開発環境について解説します。機械学習フレームワークとライブラリ機械学習フレームワークやライブラリは、機械学習モデルの開発や学習を効率化するためのソフトウェアです。例えば、TensorFlowやPyTorch、scikit-learnなどが該当します。開発環境とプラットフォーム機械学習の開発環境は、コーディングやデバッグ、実行を行うためのツールやプラットフォームです。例えば、Jupyter NotebookやGoogle Colaboratory、Microsoft Azure Machine Learningなどが該当します。機械学習の倫理と社会への影響機械学習技術の普及に伴い、倫理的な問題や社会への影響が取り沙汰されることが増えています。このセクションでは、機械学習に関連する倫理問題や社会への影響について考察します。データのプライバシーとセキュリティ機械学習の学習には大量のデータが必要ですが、そのデータが個人情報や機密情報を含んでいる場合、プライバシーやセキュリティの問題が発生します。例えば、データの収集や利用に関する法規制や技術的な対策が必要です。バイアスと公平性機械学習モデルは、学習データに含まれるバイアスを学習することがあります。これにより、予測や判断が公平でない結果をもたらすことがあります。バイアスのないデータの収集やアルゴリズムの改善が求められます。AIと雇用機械学習をはじめとするAI技術の発展により、一部の職種や業務が自動化されることが予想されています。このため、雇用構造の変化やスキルの再編が求められることがあります。企業や政府は、労働者の再教育や雇用対策を検討する必要があります。機械学習に関する法規制機械学習技術の普及に伴い、関連する法規制も整備されています。例えば、データの収集や利用に関する規制や、AI技術の適用範囲に関する法律が制定されています。機械学習の開発者や利用者は、法規制に遵守することが求められます。これらの検討事項を踏まえて、機械学習技術の発展と普及には、倫理的な問題や社会的影響に対する配慮が重要です。適切な法規制や技術的な対策を講じることで、機械学習の持つ可能性を最大限に活用しながら、社会全体の利益に繋げることができるでしょう。機械学習の学習リソースとキャリアパス機械学習を学び、キャリアを築くためのリソースやキャリアパスについて解説します。このセクションでは、機械学習を学ぶための教材やコース、キャリアについて考察します。機械学習を学ぶための教材とコース機械学習を学ぶための教材やコースは多数存在します。オンラインコース、書籍、チュートリアルなど、自分の学習スタイルや目的に合ったリソースを選ぶことが重要です。例えば、CourseraやUdacity、edXなどのオンラインプラットフォームが提供する機械学習コースがあります。機械学習のキャリアパス機械学習に関連する職種には、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、AIリサーチャーなどがあります。それぞれの職種には異なるスキルや知識が求められるため、自分の興味や適性に合わせてキャリアを選択することが大切です。また、専門性を高めるために、ディープラーニングや自然言語処理などの分野に特化したキャリアを追求することも可能です。これらの観点から、機械学習を学び、キャリアを築くためのリソースやキャリアパスを検討することが重要です。自分の興味や適性に合った学習リソースを活用し、機械学習の専門家としてのキャリアを築くことができるでしょう。まとめ本記事では、機械学習の基本概念や多様な応用事例を紹介し、開発に必要な環境やツールを解説しました。また、倫理的・社会的な問題や学習リソース、キャリアパスにも触れました。機械学習は今後もさらなる発展が期待される技術であり、適切な学習リソースを活用してキャリアを築くことが重要です。また、個人や組織は、技術の発展に伴う倫理的・社会的な問題に配慮しながら、機械学習の可能性を最大限に活用し、持続可能な社会を目指すべきです。この記事を通じて、機械学習の基本から応用、そしてキャリア形成に至るまでの情報が役立つことを願っています。

2023/04/10Aiチョイス編集部
Aiの基礎知識
ニューラルネットワークとは？基本原理と応用分野を解説

ニューラルネットワークは、現在のコンピューター科学において最も注目されているトピックの1つです。このテクノロジーは、人間の脳をモデルにしたアルゴリズムを使用し、高度な問題解決や認識タスクを実現することができます。この記事では、ニューラルネットワークの基礎から応用までを詳しく解説します。ニューラルネットワークとは何か？ニューラルネットワークは、人間の脳をモデルにしたアルゴリズムで、機械学習の一種です。ニューラルネットワークは、脳の神経細胞であるニューロンの仕組みを再現し、データを入力として受け取り、それを処理して出力を生成します。ニューラルネットワークの仕組みニューラルネットワークは、複数のニューロンから構成され、それらが層状に積み重なっています。最初の層は入力層であり、最後の層は出力層です。中間には、複数の隠れ層があります。それぞれのニューロンは、他のニューロンからの信号を受け取り、それらを処理して次のニューロンに伝達します。これらの信号は、ニューロン同士の結合で表されます。ニューラルネットワークは、学習のために訓練データを使用しますニューラルネットワークの応用画像認識ニューラルネットワークは、画像認識に非常に有効です。ニューラルネットワークを使用すると、コンピューターは複数の画像を自動的に分類することができます。これにより、自動運転車、セキュリティシステム、健康管理システムなどに活用されます。自然言語処理ニューラルネットワークは、自然言語処理にも適用されます。これにより、機械翻訳、音声認識、テキスト解析などに利用されます。たとえば、機械翻訳では、ニューラルネットワークが翻訳する前のテキストを解析し、翻訳結果を生成するために必要な単語や表現を自動的に抽出します。ゲームAIニューラルネットワークは、ゲームAIの開発にも使われています。人間と同じように、ニューラルネットワークは学習することができ、自分自身の過去の失敗から学び、ゲームでより良い結果を生み出すことができます。これにより、チェス、囲碁、将棋などのゲームAIの開発に使用されます。金融分析ニューラルネットワークは、金融分析にも適用されます。銀行や証券会社は、ニューラルネットワークを使用して、株価予測、投資アドバイス、不正検知などのタスクを実行しています。これにより、より正確な結果を得ることができ、投資家や企業はより良い意思決定を下すことができます。医療診断ニューラルネットワークは、医療診断にも利用されています。医師が行う検査結果をもとに、患者の病気の診断や治療法の決定を支援することができます。これにより、より正確で効率的な医療が提供され、患者はより良い医療を受けることができます。ニューラルネットワークの将来性ニューラルネットワークは、その高い予測能力と柔軟性から、ますます注目を集めています。将来的には、より多くの分野でニューラルネットワークが利用されるようになるでしょう。たとえば、自律的なロボット、人工知能アシスタント、自己運転車、スマートファクトリーなどが挙げられます。結論ニューラルネットワークは、その高度な能力から、多くの分野で活用されています。今後も、その応用範囲はますます広がり、私たちの生活に大きな影響を与えることでしょう。よくある質問Q1. ニューラルネットワークは、どのように学習するのですか？ニューラルネットワークは、データを学習することで、その能力を向上させます。一般的に、多数のデータセットを使用して、ニューラルネットワークをトレーニングします。これにより、ニューラルネットワークは、より正確で信頼性の高い予測を行うことができるようになります。Q2. ニューラルネットワークを使用するために必要なスキルは何ですか？ニューラルネットワークを使用するためには、プログラミングスキル、数学的知識、およびデータ分析スキルが必要です。これらのスキルを持つことで、データセットを解析し、適切なモデルを作成し、最適な結果を得ることができます。Q3. ニューラルネットワークの欠点は何ですか？ニューラルネットワークは、データ量が大きくなると学習時間が非常に長くなることがあります。また、ニューラルネットワークの解釈性が低いため、その結果を説明することが困難であることがあります。Q4. ニューラルネットワークは、どのように実際に使用されていますか？ニューラルネットワークは、さまざまな分野で使用されています。たとえば、画像認識、音声認識、自然言語処理、金融予測、医療診断などが挙げられます。特に、医療分野では、ニューラルネットワークを用いてがんの診断や予測が行われています。Q5. ニューラルネットワークとディープラーニングの違いは何ですか？ニューラルネットワークとディープラーニングは、密接に関連していますが、異なる概念です。ニューラルネットワークは、脳の神経細胞を模倣して構築された機械学習アルゴリズムの一種です。一方、ディープラーニングは、ニューラルネットワークを多層化し、より複雑な構造を持たせたものです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークの応用として、より高度なタスクを解決することができます。Q6. ニューラルネットワークの研究は、今後どのように進展していくと予想されますか？ニューラルネットワークの研究は、現在も盛んに行われており、今後もその応用範囲は拡大すると予想されます。特に、自律的なロボットや人工知能アシスタントなどの分野で、ニューラルネットワークの応用が期待されています。また、より高度な深層学習アルゴリズムの開発も進んでおり、その応用範囲はますます広がることでしょう。Q7. ニューラルネットワークの活用によって、どのようなメリットがあるのでしょうか？ニューラルネットワークの活用によって、以下のようなメリットがあります。高度な予測能力による精度の向上大量のデータの高速処理による効率化Q8. ニューラルネットワークを学ぶために必要なスキルは何ですか？ニューラルネットワークを学ぶためには、数学、統計学、プログラミングのスキルが必要です。特に、微積分、線形代数、確率論、統計学などの数学的な知識が必要となります。また、プログラミング言語としては、Pythonがよく使われています。Q9. ニューラルネットワークを使った開発において、注目すべき課題は何ですか？ニューラルネットワークを使った開発においては、以下のような課題があります。データの収集と前処理の重要性過学習やアンダーフィッティングの問題計算リソースの問題（特にディープラーニングの場合）モデルの解釈性の問題Q10. ニューラルネットワークを使った開発を始めるには、どのような手順が必要ですか？ニューラルネットワークを使った開発を始めるには、以下のような手順が必要です。問題の定義とデータの収集データの前処理と正規化モデルの構築と学習モデルの評価とチューニングモデルのデプロイメントと運用結論ニューラルネットワークは、人工知能の分野で最も重要な技術の一つであり、様々な分野で応用されています。この技術を使うことで、画像認識、音声認識、自然言語処理などの問題に対して、高い精度で解決することができます。また、ニューラルネットワークは、データ量が大量に必要であるという制限がありますが、データ量が豊富であれば、非常に高い精度で予測や分類が可能です。今後も、ニューラルネットワークの技術は進化し続け、様々な分野で応用されることが期待されています。この技術を使いこなすことで、人間の認知能力に近い、高度な問題解決能力を持つ人工知能の実現が可能となるかもしれません。

2023/04/10Aiチョイス編集部
Aiニュース
【Ai最新情報】DeepMindが常識を覆す！教師なしAi「MuZero」とは

Ai（人工知能）はこれまで、機械学習であるDeep learning（ディープラーニング）を用いて様々な場面で活用されてきました。その一つに、2016年人工知能「Alpha Go（アルファ碁）」が韓国のプロ棋士に勝利したニュースは記憶に新しいでしょう。そしてその後に開発された「AlphaGoZero」と続き、2020年12月24日に発表された教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」は、これまでの常識を覆すものとして話題となっています。そこで今回は、DeepMind社が開発した教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」とは一体どのようなものなのか、更にその開発に至った背景も併せて解説して参ります。1.機械学習Deep learning（ディープラーニング）とはDeep learning（ディープラーニング）とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の一つであり、より複雑な情報処理を行うために強化されたニュートラルネットワークの派生系とも言えるシステムのことです。下記のURLにおいて、詳しい内容を掲載しております。併せて参考にご覧ください。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/aisystem/このシステムを活用し、概要に上げた「Alpha Go（アルファ碁）」と「AlphaGoZero（アルファ碁ゼロ）」が一躍有名となったわけですが、今回ご紹介する教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」とは一体何が違うのか次項から解説して参ります。教師なしAi「MuZero」の戦略DeepMind社は、これまでにも2016年にあらかじめプロ騎士のうち筋をAiに学習させそこからAi同士の対戦で強くなっていく「AlphaGo（アルファ碁）」、そして2017年には囲碁のルールを覚えた自己学習（強化学習）のみで棋力を高めていく「AlphaGoZero（アルファ碁ゼロ）」を開発しています。この2つと教師なしAi「MuZero（アルファ碁ゼロ）」はどのように異なるのか、早速みていきましょう。引用元：DeepMindの最新AI「MuZero」はルールを教わらなくても独学でゲームをマスター | TechCrunch Japan教師なしAi「MuZero」とは教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」とは、DeepMind社が開発したAiにルールを教え込まずゲームを習得する全く新しい技法を利用したものです。見た目はシンプルながら戦略が複雑な囲碁・チェス・将棋といったゲームでだけではなく、見た目に複雑な57種のAtari（アタリ）のゲームでもそれを実証しました。これまでとの大きな違いは、先述したように「AlphaGo（アルファ碁）」「AlphaGoZero（アルファ碁ゼロ）」どちらも教師なしAiで取り組んできました。しかし、事前にAiのメモリーにしっかりインプットさせ対局の望むというもので、今回の「MuZero（ミューゼロ）」はAi自身が自らそれらを発見し対戦するという全く違ったものになり、つまり、人のデータを全く使用しないというわけです。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/fortnight/Aiが人のデータを使用しないアプローチ法なぜそのようなことが実現できるかいうと、教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」は、ルールからの最良のシナリオを描き出すことは不可能とし、代わりにゲーム環境のあらゆる側面を取り上げ観察、それが重要か否かを判別します。そして何百ものゲームを通し、ルールの他にも「ポジションの総合的な価値」「先へ進む際の基本方針」「自身の行動の評価方法」などを自身の失敗から学ぶようになるというものです。具体的に少し掘り下げてみていきます。Aiの最大の利点を受け継いだ「MuZero」「MuZero（ミューゼロ）」は、「Alpha Go（アルファ碁）」と「AlphaGoZero（アルファ碁ゼロ）」の最も優れた部分を引き継いでいます。「Alpha Go（アルファ碁）」の純粋に自身の施行と現場で得た知識だけに依存したルールのモデル化に立脚している点と、「AlphaGoZero（アルファ碁ゼロ）」のゲーム環境全体をモデル化せず、意思決定に影響を及ぼす部分にだけ集中するという2つの点です。つまり、この2つの利点を活かすことで、ルールを知らされることなく囲碁・チェス・将棋・Atari（アタリ）をマスターすることが可能になり、未知の環境で勝利戦略を計画する能力が備わったというわけです。ですが、なぜこのようなシステムを開発する必要があったのでしょう。ここに至った背景を最後に解説していきます。最新のAiエージェント「MuZero」導入の背景これまでのAiは、事前にルールを教え人間のデータを基に学習していくものでした。しかしながら、教えていくことで何か問題が発生した場合、単純な法則に落とし込むことが困難になり対応ができなくなるといった課題があったからです。例えば、人間は空に雨雲が出ていた場合雨が降ることを予測し事前に傘を持って出かけます。これは、一度同じ状況を経験し雨に濡れ失敗することから次は濡れないようにどうしたらよいかをすぐに習得します。それと同様に、この能力をAiのアルゴリズムにも一般化することで、Ai自身の体験からプレイ方法を学んでいき、複雑な課題であっても効率的に行動計画が立てられるようになりました。結果、問題が発生した場合でも後に戻りアプローチ法を変えることが可能になり、対戦回数を繰り返すことでより強くなれるというものです。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/aichina//まとめ本記事では、これまでにない全く新しい技法を用いた教師なしAi「MuZero（ミューゼロ）」をご紹介致しました。近年では人間により近いAiが多く存在しています。今回の「MuZero（ミューゼロ）」もまた、独学で学び改善方法を見つけ出すといった点では、人間に近い存在であると言えます。ただ、教師なしといえども、「人を傷つけてはいけない」といったルールは厳格に教えていく必要はあると言います。今後この課題をクリアした後、「MuZero（ミューゼロ）」を用いてゲームの世界ばかりではなく、様々な場面でも見られるようになるかもしれません。Aiチョイスでは、さまざまなジャンルにおいてAiのトレンド情報や疑問等も掲載しております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。

2021/04/07Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiで介護送迎車が変わる！第3の交通網「福祉Mover」とは

日本では「少子高齢化」や「人口減少」に伴い、高齢者による交通弱者が増えています。その原因の一つに車の免許返納が行われることで、これまで生活の足となっていた車に乗ることができなくなり、生活事態に影響が出てくる方も少なくありません。そうした中、高齢者による交通弱者を支援しようと通所介護施設の送迎車やAiによる配車システムを使った、相乗りサービス「福祉Mover」の有効性を調べる実証実験が群馬県外の5市2町で行われています。このサービスは公共交通機関に代わる第3の交通網となるのか注目されているわけですが、「福祉Mover」とは一体どのようなものなのでしょうか。介護送迎時における現状の課題まずは、介護スタッフ側の視点から介護送迎時における現状の課題を把握しておきます。概要でも触れたように、人口減少に伴い介護の現場においても人手不足が深刻化しており、中でも、介護施設を利用する利用者の送迎においては様々な問題が発生しているようです。送迎計画の非効率問題デイサービスに通所されている方の送迎や、急な体調不良によって通常は送迎が必要のない方でも場合によってはその日だけ必要になるなど、予定変更は日常茶飯事です。そのため、予定していたルートを大幅にずれたり、人数や介護者に伴った大きさの車を用意できなかったり、と一度で送迎できずにその後の業務に支障が出ることもしばしば起きています。一方では、介護職員の人手不足がさらに輪をかけ日々の業務においても非効率な部分が生じ、ストレスへと変わってきている介護者も多く存在しているのが現状です。・時間が限定された送迎業務のストレス前述の送迎計画の非効率問題と重複しますが、介護業界で働く方にとって最もストレスとなるのが、送迎業務とも言われています。それは、「時間通りに利用者を迎えに行かなければならない」「道を覚えなければならない」「長く車を停めておけないような状況で、利用者の介助に時間をとられてしまう」などといった焦りから事故を招くケースが出てきているからです。以上の2つの課題は介護スタッフにとっては切実な問題でもあります。ここへAiを導入することで介護送迎車はどのように変わるのでしょう。次項からは、本題の「福祉Mover」の紹介や利用者・事業者側両者におけるメリットも併せて言及致します。Aiで法人の垣根を超える・第3の交通網出現では、早速Aiを導入した「福祉Mover」をご紹介していきます。・「福祉Mover」とは「福祉Mover」とは、Aiによる配車システムを利用した交通弱者を支援する相乗りサービスです。施設への送迎の他、ちょっとした買い物にも利用できるので活動の幅も広がりますし、スマホが苦手な方や利用されていない方は、コールセンターでの受付も可能です。引用元：第３の交通網 SAVS×福祉Mover (spu.ac.jp)・サービス対象者事業対象者・要支援・要介護を受けている交通弱者のみ＊2021年2月までは実験段階のため、無料で運行しており対象者の幅にも違いがあります。・サービスの利用方法や仕組みスマホアプリをインストールし、利用者のよく行く場所や自宅を事前に登録（5カ所まで可能）します。その中から目的地を選択すると、Aiが相乗り後の経路や所要時間を考慮し最適な車両に配車を指示、迎えが来る仕組みです。万が一指定した時間（10分以上）に間に合わない場合でも再度時間をおいて申し込むことが可能であり、体が不自由な方でも乗降の介助はサービスに含まれていますので安心して利用することができます。引用元：第３の交通網 SAVS×福祉Mover (spu.ac.jp)・Aiによる最適ルート検索で効率的例えば、利用者側が買い物先から次の目的地に移動したい場合、スマホアプリやコールセンターを通して予約を入れると、付近を走行している車両に連絡が入り、連絡を受けた車両が待ち合わせ場所まで迎えに行きます。付近を走行している車両についでに相乗りさせるシステムを取り入れるだけで、わざわざ他の車両が迎えに行くこともなく、事業者側・利用者側どちらにとっても効率的です。・コロナ禍でもAiの管理システムで安心移動の際に心配になるのが、コロナによる感染です。しかし、Aiによる乗車状況管理システムによってどこで誰が何時に乗車したのか一目で確認できるため、すぐに感染経路を追うことができるので、万が一の際にも役立ちます。Aiによる「福祉Morver」で期待されるメリット「福祉Mover」によって期待されるメリットとはどのようなものがあるのか、利用者側・事業者側それぞれのメリットをみてみましょう。・利用者側・活動の幅が広がる・外出することで認知症・廃用症候群の予防に繋がる・孤立を防ぐことができる・スマホお助け隊によるアプリ操作の指導交通弱者となると活動の幅が狭まり、社会との孤立を感じそのまま鬱状態や認知症あるいは、廃用症候群になるリスクも十分に考えられます。お年寄りが手軽に活用できる交通サービスがあることで、お年寄り自ら活動の幅を広げることにも繋がり、最終的には地域活性化にも貢献するでしょう。さらに、このサービスを利用するにあたって、「スマホで予約をしてみたいけど使い方が分からない。」といった方には、アプリの使い方などを教えてくれるサービスもあり、アプリ内容も項目が最小限に設定されているので初めての方でも安心して取り入れることができます。・事業者側・Aiによるルート検索で目的地に迷うことがなく最短ルートで走行・Aiで送迎計画表をいつでも可視化・Aiによる管理画面で全送迎車の位置情報が分かる・Aiによる個人管理でヒューマンエラーを防ぐ事業者側にとっては、事故を起こすことなく安全に送り届けることが一番の業務にあたりますが、それに加え、介護送迎時における現状の課題でも述べたように時間内に送り届けるということはなかなか難しい業務です。しかし、Aiによる最適ルート表示によって、バラバラな待ち合わせ場所・時間に対しても常に最適なルート、最適な時間を設定してくれるので迷うことなく落ち着いて運転をすることが可能です。また、初めての利用者宅でもあらかじめデータ設定がされているので、Aiによる細かい指示が出され誰でも目的地に到着できるよう設定されています。このように、Aiを導入した「福祉Mover」を利用することで、利用者側・事業者側どちらにもメリットが多く、今後本格的に導入が開始されることで更なるメリットが生まれることが期待されます。過疎地域高齢者にも有効的、Aiで交通手段確保過疎化地域では車がない生活がままならないため、車を持っている割合も多く、そうした場合高齢者になっても運転を継続している方も多くいる中、一方で運転免許を返納した方にとっては交通手段確保が大きな問題となってきます。・過疎化地域の現況総務省の「過疎対策と現状と課題」によると、平成29年4月1日時点での過疎関係市町村の数は817にのぼり、これは全国の市町村数1718あるうちの47.6％にあたります。過疎化が進むことによって「商店やスーパーの閉鎖」「公共交通の利便性の低下」などの加速が起こり、地域住民の生活水準の維持ができなくなる地域も少なくない状況です。・Aiの導入は過疎化のインフラにも有効的こうした中、高齢者の暮らしに必要な移動手段をどう確保するかが課題となっています。特に過疎化が進んだ地域では、人口の減少に伴いバスや電車などの公共機関利用者が減り廃止や縮小が行われています。自治体が運行費を補助したり、公共交通の空白地でマインドバスを走らせたりと、交通弱者の移動手段を確保するも財政負担が年々増えてきている状況です。しかし、こうした過疎地域にもデイサービスや福祉車両は存在し、本来は、介護送迎者のみに使用されてた車両を地域のインフラとして活用する、第3の交通網「福祉Mover」を活用することで、多くの高齢者の心身機能低下防止や商店街の活性化としても役立つことが期待されます。まとめ第3の交通網「福祉Mover」のご紹介と、その他高齢者による交通弱者問題について言及して参りました。「少子高齢化」や「人口減少」に伴い高齢者による交通弱者が増えている中、Aiによる新しいシステムが生活の足となり、高齢者の活動の幅を広げています。現在は実証実験段階ですが、2020年10月の段階で20以上の介護施設（車両は約220台）が参加し、約400人の高齢者がライフラインとしての活用が広がってきました。免許を返納したあとも、安心して生活が送れる安心は大きいでしょうし、Aiを導入したことで、これまでに見えてこなかった部分においても更なる改善に今後も役立てられることでしょう。Aiチョイスでは、Aiのトレンド情報や普段の生活においてAiの疑問等も掲載しております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。

2021/04/07Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
STEM教育ですでに差が？！中国と日本のAi教育の違いを探ってみた

日本では、2020年からAi教育の一環としてプログラミングが小学生の必須科目に加わりました。中国では2017年～、イギリスでは2011年～、さらに韓国では2007年～とプログラミングの開始も早く世界と比べると日本は遅れをとっているのが現状です。そして、最近Ai市場において勢いを増す中国では、各家庭においてテクノロジーに対する熱量も高く、受験での成功こそが将来のキャリアに繋がると考えられているため、子どもに対する教育資金を惜しみません。もちろん日本においても、教育熱心な家庭も多くあるでしょう。ところが、中国と日本のAi教育には根本的に違いがあるようなのです。そこで、今回は中国と日本のAi教育の違いや、中国が目指すSTEM教育とはいったいどのようなものなのか探っていきます。中国と日本の学校生活の違いまずは、普段の学校生活の違いからみていきます。日本では、集団生活の中での自分自身のあり方・友達を思う気持ちを学ぶなど学力とは全く関係のない部分も学校での教育として行っていますが、食文化が違うように他国では学校生活にも違いがあり中国においてもそれは同じです。学校は学力向上のみの場中国では、基本的に学校は勉強を学ぶ場であり日本の塾のような存在です。日本のようにPTAもありませんし、保護者が学校に行くのは年に1度くらいで、運動会はありますが親が見に行くということはありません。競技内容においても日本の運動会は団体競技がほとんどですが、中国では個人競技が多く日頃から競争意識を強く持たせるようにしています。そして、「勉強ができれば、運動はできなくても良い」と認識している保護者がほとんどという中、日本との学校生活においても環境の違いが伺えます。ヘッドバンドで集中度合いを測定全ての学校がそうであるとは限りませんが、授業が始まる前にはヘッドバットを装着し2分間の瞑想後集中力を測定し、誰が一番集中力をあげられるかを競い合います。生徒がつけたヘッドパッドには、脳の神経細胞から電気信号を測定後アルゴリズムを使って集中度の点数に変換、モニター上に写ったロケットが生徒の集中力によって高く飛んだり下降したり、とここでも競争意識を持つよう徹底して教育されます。引用元：https://youtu.be/SPVjY5Igkyk昼休みは自宅で過ごす日本の学校では、クラスごとに給食を食べますが、前述したように中国では勉強を学ぶ場のみと捉えているため食事は自宅に帰り食べるのが一般的です。だいたい休憩時間が、1時間半から2時間くらいあり自宅にて出来立ての食事を家族と摂り、その後また学校に戻り勉強を再開します。この間家族との交流の場が持てるのは子どもたちにとっては午後からの活力に変わるのでしょう。このように、日本と中国とではそもそもの学校というあり方の違いや、何よりも学力を中心に考えていること、そして団体ではなく個人が競争し合う社会が子どもの頃から作られているということ分かりました。ここまでは、中国と日本の学校生活の違いをみてきましたが、続いて本題の中国が目指すAi育成STEM教育とはどのようなものなのか早速みていきます。中国が目指すAi育成STEM教育とは概要でも触れたように、中国と日本とではAi教育に対して根本的に違いがあると説明しました。それでは早速、中国のSTEM教育からプログラミングに対する考え方の違いまで順に説明していきます。中国のSTEM教育とは中国のSTEM教育とは、「Science Technogy Englineering Mathematics」それぞれの頭文字を取り、科学・技術・工学・数学の教育分野を総称したもので、子どものうちからロボットやAi・IT技術に触れることで、「自分で学ぶ力」を養っていくというものです。プログラミング教育「Kitten(編程猫）（CODEMAO)」プログラミング教育「Kitten(編程猫）（CODEMAO)」は、中国の4～16歳の子どもたちを対象にした子供向けビジュアルプログラミング学習であり、中国教育部のオンライン教育研究センターから、オンラインサービス部門で最高ランクの「5A」に認定された人気のプログラミング教育です。引用元：https://36kr.com/p/981953702128897また、新型コロナ感染対策としてもオンラインで授業が提供されているほか、夏休みや冬休みなど集中講座なども開かれており、Aiによるサポートなど休校の場合もプログラミングを学ぶ体制がしっかりできています。プログラミング教育に対する考えの違い中国は、STEM教育によって次世代Ai時代の養成を目指しており、必ずしもプログラミング教育にこだわっているわけではありません。それに対して日本の場合は、プログラミング的志向を身に着けるという考え方です。つまり、日本はあくまでも授業の一環として捉えているのに対し、中国は小学生のうちからAi時代の競争社会を生き抜く一人の人材としてすでに教育が始まっているということです。加えて、日本のプログラミング授業は教師が教えているのに対し、中国では学校が外部機関に依頼し研究所や企業・専門家に授業を依頼することが多く、子どもたちは専門的な知識を持てるようになります。中国が目指す次世代Ai人材中国政府は、2030年までに世界水準トップを目指し、2017年には第一段階～第三段階までの「次世代AI発展計画」を発表、Aiの人材育成も活発化しています。加えて中国の検索大手のBaidu（百度）は、2020年7月に今後10年間で人工知能・チップ・クラウド・コンピューティング・データセンサーを拡大後、2030年までには500万台のインテリジェントクラウドサーバーの導入、そして、2025年までには500万人のAiエキスパートの育成を予定するなど具体的な目標を掲げています。さらに、2019年には180の大学のAi関連選考の設置申請を承認したと発表、2030年までにグローバルAiリーダーになることを計画として持つ大学だけではなく、企業も大型投資を行うなど、国をあげてAi人材育成に協力的な様子が伺えます。引用元：5000000 + 5000000 (qq.com)中国は、このようにAi人材育成に国をあげ協力体制が整っています。しかし、実際に今後Ai時代に活躍する子どもたちにとって、大切な教育とはどのようなものなのでしょう。Ai教育ばかりとは限らないようです。Ai時代も活躍するいま必要な教育現地中国で、日本人向けの学習塾「わかば中深セン教室 epis Education Centre」を運営する教室長の渡辺敦さんによると、中国はSTEM教育が始まる10年前から電子辞書などを活用しながら学習をしていたことが、デジタル端末を使った教育に馴染みやすく、STEM教育の急成長に繋がったとしています。今ではこうした端末が普及し、日本でも当たり前に使いこなす子どもたちの姿が多くみられますが、そうした考えからも一つは早いうちからSTEM玩具で遊ばせ慣れさせることも大切な教育の始まりではないでしょうか。二つ目には、『主体性』『思考力』『感謝する心』『実行力』この4つの力を身に着けられる教育に転換しなければならないと、独行政法人日本学術振興会顧問・学術情報分析センター所長の安西祐一郎さんは言い、こうした力を身に着けたうえで、特に高校生から大学生の間に、DSやAiを身に着けておくことが必要になるとしています。まとめ本記事では、中国と日本のAi教育の違いや、中国が目指すSTEM教育とはいったいどのようなものなのか調べてみました。学校生活の様子にも日本とは全く違った印象を受けましたが、それが後々のAi教育にも繋がってきており、特に日々教育の一環として考えられている「競争意識」の徹底は大人になっても受け継がれ、今後のAi時代を生き残る子どもたちに受け継がれていくことでしょう。国によって考え方はさまざまですが、各家庭において、いまお子様にとってどのような教育が必要とされているのか、じっくり検討されてみるのも良いですね。Aiチョイスでは身近な疑問や役立つ情報をお届けしております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。

2021/04/07Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
【コロナ近接者追跡システム】Aiが安心を提供・ニューノーマルでの働き方とは

私たちが生きるWithコロナ時代においては、日々感染予防を行いながらの日常が当たり前になってきました。働き方においても感染対策としてデジタルシフトが進み、テレワーク導入も普及しています。しかし、職種によってはオフィスで活動するからこそ生産性の向上に繋がるとして、オフィスワーカーをなくすことは現実的に不可能な部分も出てきています。そうした中、オフィス内でも安心した環境が構築できる『コロナ近接者追跡システム「Aroba」』が開発されました。そこで今回は、Aiを導入した「Aroba」とは一体どのようなものなのか、仕組みの解説やオフィス以外にはどのような場所での活用が考えられるのか言及していきたいと思います。コロナ禍における働き方の現状国土省による「新型コロナウイルス感染症対策におけるテレワーク実施実態調査」2020年3月9日（月）～3月10日（火）分では、人口実態調査の回答者4,532人のうちテレワーカーが669人という結果が報告されています。実施人数が少数なためこれが全てとは言えませんが、デジタル化の加速という中でもやはりオフィスにとどまらなければならない仕事も多く存在しています。そして、オフィスで仕事をする方の中には、「職場が3密に当たり怖い」「感染の恐怖に接客中に声が震えてしまう」など仕事に集中できないと切実な問題も出てきており、安心して仕事ができる職場環境構築が必要とされています。では、続いて本題の『コロナ近接者追跡システム「Aroba」』についてご紹介していきます。「Aroba」とは一体どのようなものなのか、そして安心できるオフィス環境はどのように構築されるのか、その仕組みについても解説していきます。Ai搭載「Aroba」で安心できるオフィス環境を構築では、早速Aiが搭載された「Aroba」についてご紹していきます。・Ai搭載「Aroba」とはAi搭載「Aroba」とは、米Hewlett Packard Enterprise（HPE）傘下でWiFiソリューション事業を手掛けるArobaが開発した、コロナ近接者を追跡できるシステムです。WiFiを用いた「Aruba Central Contact Tracing」と、Bluetoothを用いた「Aruba Meridian Contact Tracing」の2種類があり、コロナ禍において職場での業務が必須の組織や、一時閉鎖された職場などを徐々に開放するにあたり、新たに安全な職場環境を構築します。引用元：500_284_202009141756425f5f304a25026.jpg (500×284) (pr-automation.jp)精度はいまのところ10～15ｍと広いオフィス内での測定を考えると、精度が低く接触者の移動場所のリスト程度になり、個々に身に着けるTagはWiFi以外の場所でも利用可能なのでこちらの方が有効的です。「Aroba」には、以下のような特徴があります。・AiでリアルタイムにAssetの位置情報を確認・Aiが接触者の履歴とその位置関係を確認・Aiによる接触者、接触期間を元に濃厚接触者を確認・Aiにて感染者の訪問場所の履歴を確認・Aiが接触者、接触時間を元にクラスター確認・AiがTagの密度をMAPで確認・最も多くAssetと接触しているスプレッダーをAiが確認「Aruba」が濃厚接触者追跡を追える仕組みは、近接と位置の両方のテレメトリ（遠隔測定法）を使用して接触者と位置情報の追跡を行い、高度なAi機能によりピンポイントの精度を確保しているため、誰と誰が近づいたか正確な位置を確認できるようになっています。ただ、あくまでコロナウイルスをなくすものではなくAiによるコロナ近接者を追跡できるシステムであるため、感染を最小限に抑えるためのシステムになります。・WiFi以外の場所でもAiがしっかりトレーシング「Aroba」は、WiFi通信によってデータを取得しますが、WiFiが接続されていない場所では、Asset Tagを身に着けておくことで個人行動履歴までしっかり追跡することが可能です。・感染者が発生した場合Aiが直ちに濃厚接触者を追跡感染者が発生した場合は、まず感染の疑いがあると管理部門に通知され、濃厚接触者を直ちに追跡します。さらに感染者との総接触時間でそれぞれの接触情報を簡単に割り出すことが可能です。位置情報追跡には、各アクセスポイントでの滞在時間をもとに感染者の正確な場所をピンポイントで追跡し、人が集まるホットスポットの特定にも利用できるほか、場所の使用および・消毒スケジュールの最適化にも役立ちます。続いて、後半ではAi搭載「Aroba」で広がる今後の考えられる活用の場やニューノーマル時代におけるAiについて言及していきます。Ai搭載「Aroba」で広がる活用の場職場だけでなく、人が集まる場所や人の動きを記録しておきたい場所において感染者が出た場合、接触者とその接触時間が割り出せるので、集団感染を防ぐことに繋がります。・学校学校では、通常の学校生活以外での部活動において感染が広がっている傾向があり、部活動を休止するなどの対応が行われています。このような場合においてもウィルス発生源を抑えることで家庭内に持ち込むこともなく、万が一感染者が出た場合も早急な対応が見込めます。・病院病院では、防護服やマニュアルなど徹底した感染対策が行われていますが、残念ながら現状では感染が起きてしまっている状況です。多くの患者が出入りする病院においては病院内にウィルスが持ち込まれた場合の影響を最小限に抑え込むため濃厚接触者を追跡し、入院患者の他大切なスタッフの感染拡大にも有効的です。・家庭家庭では外で起きた感染が家庭に持ち込まれ、家族内で広がるという傾向があり生活を共に過ごす中での感染は気づきにくい場合も多いです。そのような場面に人の動きを可視化したヒートマップを活用することで、見落としていた消毒箇所などにも役立ちます。Aiはニューノーマル時代に不可欠コロナ禍において日本でも急速にデジタル化が普及し始め、あらゆるシーンにおける社会問題を支えてきました。本記事内でもご紹介したAiによるコロナ近接者追跡システムや商業施設におけるAiによるインフォメーションやセルフレジなど、人が集まる場所においてはAiを介して何らかの対策がとられています。いまだコロナウィルスの収束の目途が立たず、人と人とを介するの日常が困難になってしまった現状では人工知能に頼らざるを得ない状況であり、ニューノーマル時代においてもAiは私たち人間にとって必要不可欠な存在と言えるでしょう。まとめAiを導入した『コロナ近接者追跡システム「Aroba」』のご紹介と「Aroba」で広がる活用の場などについて言及して参りました。「Aroba」は、濃厚接触者を追跡できたり接触時間を割り出したりと早急な対策が行える一方で、プライバシーや透明性、さらに同意が今後の課題となってきます。今後も続くとされるWithコロナ時代において「Aroba」がどのように私たちの生活に浸透していくのか注目です。Aiチョイスでは、Aiのトレンド情報や普段の生活においてAiの疑問等も掲載しております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。

2021/03/25Aiチョイス編集部
未分類
Aiが認知症診断を支援！日本で特許査定を取得した自然言語解析とは

認知症は、誰もがその可能性を持っている身近な病気です。また、高齢者だけがかかるものではなく、65才歳未満でも「若年性認知症」と診断される場合もあり、決して他人事の病気ではありません。そのため早期発見・早期治療が重要とされていますが、初診から診断までに1か月以上かかる事例も出ており、診断の迅速化が望まれています。そうした中、Aiによる認知症診断「自然言語解析」が診断の迅速化に繋がるとして話題になっています。そこで今回は、認知症の原因や特徴、Aiによる自然言語解析でどのように認知症診断をしていくのか、併せてAiによる認知症の診断事例をご紹介していきます。認知症の発症の原因・特徴まずは概要でも触れたように、身近な病気である認知症の発症の原因や特徴について調べてみました。認知症とは認知症とは人間が成人に達し、正常に発達した精神機能などが何らかの原因によって慢性的に減退・消失することをいい、日常生活や社会生活を営めない状態のことです。中でも分かりやすい症状として記憶や判断力低下が見られてきますが、よく似ていることから間違いやすいのが「加齢によるもの忘れ」の症状があります。この2つの違いについてみていきましょう。引用元：https://www.gov-online.go.jp/useful/article/201308/1.html#section1同じもの忘れでも自覚があるかないか、日常への支障をきたすかどうかを見ると判断しやすいです。そして、認知症の中でも4大認知症と呼ばれているのが「アルツハイマー型」「レビー小体型」「脳血管性型」「前頭側頭型」であり、この4大認知症は症状や治療法もそれぞれです。認知症の発症の原因・特徴認知症が進行する最大の原因は加齢によるものですが、脳の細胞が死んでしまったり、働きが悪くなったり、とさまざまです。ここでは、4大認知症のそれぞれの特徴を調べてみました。引用元：http://www.tougouiryou-fukudaclinic.com/dementia.htmlこのように、症状や特徴が全く異なることが分かります。身近な家族などが認知症の疑いがある場合は、早めに受診しそのうえで今後病気とどう向き合って行くべきなのか、医師や地域包括センターなど家族内で抱え込まず相談することをおすすめします。ここまでは、認知症の症状や特徴についてあげてきました。次項からは、こうした認知症をAiが診断支援を行う「自然言語解析」についてご紹介していきます。Aiによる認知症診断支援・自然言語解析とは（株）FRONTEOが、日本で初めて認知症診断支援Aiシステムに関する特許査定通知を日本特許庁より受領しました。では、早速どういったものなのかみていきます。自然言語解析Ai「Concept Encoder」とは（株）FRONTEO独自のライフサイエンス分野特化型自然言語解析Ai「Concept Encoder」とは、これまで専門医でなければ難しいとされていた認知症の診断を、Aiが5～10分の自然な日常会話から短時間でスクリーニングができる、日本初のシステムです。通常の認知症検査の流れは、①医師との面談にて現在の状況確認や概要歴の聞き取り②一般身体検査として、血液検査・心電図検査・感染症検査・X線撮影③認知検査として、神経心理学検査・脳画像検査（CT/MRI）です。③の神経心理学検査においては専門の医師が必要なため、場合によっては検査を断念する、あるいは遠方に出向く必要もあったでしょう。こうした部分が、医師に代わりAiが診断することで患者やご家族、そして医療機関においても効率化やメリットは大きいです。引用元：https://lifescience.fronteo.com/aidevice/dementia/Aiを活用することで図れる効率化やメリット前述したように、Aiを認知症の検査に活用することで大幅な時間を省き高齢者に負担をかけないばかりか、以下のような効率化やメリットを得ることができます。・遠隔医療医療を始めとするデジタル医療の進展・効率化・標準化・患者と医療従事者双方の身体的・心理的の軽減診察を受ける側にとっては、「どんなことを聞かれるのだろう、何をするのだろう」など精神的な負担を誰しもが感じるものです。そうした不安からも少し解消されますし、何より専門医がいない地域や高齢化社会の日本にとって、遠隔地で診断ができるのは交通費等の負担を減らすことにも繋がります。その他のAiによる認知症診断事例も、次項で併せて取りあげていきます。【Ai教習システム】高齢者の自主返納検討に新たな選択肢広がる | Aiチョイス (ai-choice.jp)Aiによる認知症診断事例では、早速認知症診断事例を2つご紹介していきます。Aiによる顔写真判定で正解率は90％以上東京大学医学部付属病院が、Aiを活用し人間の正面・無表情写真を解析、認知症診断に90％以上の正解率を出しています。これは、老年病科を受診しもの忘れを訴える患者および同大学高齢社会総合研究機構が実施している大規模高齢者コホート調査の参加者の中から同意を得た、認知機能低下を示す群（121名）と正常群（117名）の弁別ができるかを、Aiワークステーションで解析したものです。軽度の認知症は判断が難しい場合もありますが、症状によっては脳脊髄液の摂取など患者の身体的・経済的不安が大きいこともあり、写真判定だけによる方法は安心で安全な方法として今後も期待されている診断方法です。Aiが人の日常的な行動から認知症を解析筑波大学とMBIが、AiやIOTを活用し認知症の前段階である早期認知障害（MCI）を判別する研究を共同で行い、日常の行動から認知症を解析した一部を発表しました。これまでの認知症の対象はMCIという、認知症の前段階によるもの忘れはあるが日常生活に支障のない人たちです。しかし、その軽度の認知障害のさらに前の段階である「プレクリニカル期」の段階で治療をすることで効果があるのでは、という観点から始まった研究です。認知症検査で行う脳脊髄液やPETではなく「日常の行動」であれば365日、日々のデータを分析することが可能であり、Aiによる情報解析によって認知症と関係の深い行動特微量を抽出し、早期発見することを目指しています。引用元：IoTとAIで認知症の早期発見に挑む - 日経ビジネス電子版Special (nikkeibp.co.jp)高齢化の日本におけるAiによる今後の活躍内閣府の「令和元年版高齢社会白書（全体版）によると、我が国の総人口は平成30（2018）年10月1日現在では、1億1,644万人であり、その中で65歳以上の人口は3,558万人、総人口の28.1％と日本が高齢化であることは明らかです。そして、厚生労働省老健局「認知症施策推進総合戦略」によると、高齢者の約4人に1人が認知症あるいはその予備軍であり、令和7年には約700万人・約5人に1人が該当すると予測しています。今後、認知症患者が増えるとされる日本においては、専門医に代わるAiによる診断支援が短時間で検査可能・なおかつ痛みを伴わない方法としても、今後はますます普及していくでしょう。まとめ本記事では、認知症に関する症状や特徴、Aiを活用した診断支援や診断事例をご紹介致しました。現在の医学では、残念ながら「こうすれば認知症にならない」という方法はありませんが、早期発見・早期治療、運動、何らかの達成感を感じること、他人との交流、趣味など無理なく続ける、などがあります。こうした5つのポイントを、健康な体を保つためにも改めて見直してみるのも良いですね。そして、最後にご紹介したAiによる認知症診断支援は、前述したメリットや効率性が高いことからも、今後は普及していくことが予想されます。身近な病気であるからこそ、もっと簡単に早期発見・早期治療に繋がるシステムが求められますし、そのためにもAiの支援が必要不可欠となってくるでしょう。Aiチョイスでは、いま話題のニュースや身近な問題などを取りあげお届けしております。気になる記事がございましたら、参考にご覧ください。

2021/03/22Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
【Ai×家電】ヘルシオと3つ星ビストロを徹底検証！選ぶポイントとは

オーブンレンジの中でもAiが活用されているとして人気商品であるビストロとヘルシオですが、実際のところ一体どっちがいいの？と迷う方も多いのではないでしょうか。そんな疑問を解消するため、今回はヘルシオ（AX-XW500）とビストロ（NE-BS2700）を徹底検証致しました。それぞれの特徴や、最終的に選ぶポイントをご紹介していますので参考にご覧ください。Ai搭載のオーブンレンジのメリット最近の家電には、Aiが搭載されているのものが多くあります。Aiが搭載されることで調理の時短を叶えたり、コミュニケーションが可能になったり、自分の使い方によって好みをAiが学習し提案してくれるなど、オーブンレンジの使い勝手をさらにグレードアップさせてくれます。中でもシャープ・ヘルシオ（AX-XW500）は、音声認識によってAiが生活時間に合わせ料理を提案、パナソニック・スチームオーブンレンジビストロ（NE-BS2700）においては、スマホとの連動によって外出先から食べたいメニューを専用アプリ・キッチンポケットから選ぶことで、帰宅後にはビストロにメニューが新しく加わり料理初心者の方でも分かりやすく食事作りの支援を行ってくれます。今回は、各メーカーとも比較しやいよう2020年発売のシャープ・ヘルシオ（AX-XW500）とパナソニック・スチームオーブンレンジビストロ（NE-BS2700）に絞り紹介していきます。Ai搭載のヘルシオとビストロの違いでは、早速ヘルシオ（AX-XW500）とビストロ（NE-BS2700）の違いを分かりやすく解説していきます。基本性能比較　商品名シャープ・ウォーターオーブンヘルシオ（AX-XA10）パナソニック・スチームオーブンレンジ3つ星ビストロ（NE-BS2700）倉庫容量30L（2段調理）30L（2段調理）加熱方式過熱水蒸気熱風コンベクションサイクロンウェーブ加熱大火力極め焼きヒーター（グリル）オーブン温度調節範囲100～250・300℃スチーム発酵・発酵（30・35・40・45℃）70～300℃レンジ出力1000W・600W・500W・200W相当～1000W省エネ設計省エネ基準達成・待機時消費電力ゼロ・電源オートオフ機構ECONIVI自動電源オフ機能取説掲載メニュー数（自動メニュー数）338（382）333（292）スマホと連動することで、新メニューを追加でき料理の幅が広がる庫内有効寸法（mm）幅395×奥行305×高さ240幅394×奥行309×高さ235外形寸法（mm）幅490×奥行430×高さ420幅494×奥行435×高さ370質量約25kg19.6kg定格消費電力レンジ1460W　オーブン・グリル1410Wレンジ1400Wオーブン・グリル1400W電源AC 100V(50Hz-60Hz共用）100V・50Hz/60Hz解凍機能スチーム解凍（全解凍・さっくり解凍）芯までほぐせる解棟（全解凍・半解凍）基本性能を比較する限りでは、どちらも似ているようですがビストロが新メニューをあとから追加可能といった部分や、ビストロの質量が19.6㎏に対してヘルシオが25㎏と約5㎏の差があること、そして、実際に設置する場合ヘルシオは水蒸気を利用するため上面を10㎝は開け排気する必要がありますので、この幅も考えて選ぶ必要があります。しかし、これだけでは検討材料としてはまだ不十分なため徹底的な違いを調査していきます。ヘルシオの特徴ヘルシオ（AX-XA10）の特徴は以下の通りです。①ヘルシオには、「水で焼く」という水蒸気を利用したヘルシオにしかない独自の加熱調理方法があり、この水が庫内でさらに100℃以上に達することで食品に大量の熱を加え食材を過熱していくのですが、この調理法によって抗酸化・脱油・減塩の効果がみられています。②「まかせて調理」というキーを利用することで冷凍・冷蔵・常温とばらばらな状態でも、Aiが自動でちょうど良い加減にそれぞれの調理を行ってくれる自動調理も備わっています。引用元：https://jp.sharp/range/products/axxa10/feature/auto/この調理法の具体的な仕組みは、過熱された水蒸気が温度の低い食材に多くの熱を与える特性を活かした、水だからこそ可能にした調理法です。引用元：https://jp.sharp/range/products/axxa10/feature/auto/③水蒸気に「赤外線ムーブセンサー」と「温度センサー」の2つのセンサーを組み合わせることで、ムラを抑えてほどよく焼き上げることが可能になりました。④「まかせて調理」では、網焼き・揚げる、焼く、炒める、蒸す・茹でるの4つの機能が搭載され、料理のバリエーションも広がります。⑤Aiの音声機能搭載機能では、「オートメニューをどれにしたら良いか分からない」「何を作ったら良いのか分からない」といったお困りの際に、Aiが内容によって応えてくれます。ビストロの特徴ビストロ（NE-BS2700）の特徴は以下の通りです。①凍ったままの食材を、そのまま調理してくれる便利機能があります。下ごしらえさえできていれば、解凍→揚げるといった工程を省き忙しい時間帯の調理を支援します。引用元：https://panasonic.jp/range/feature/grill.html#freezer②「大火力極め焼きヒーター」と「高精度・64眼スピードセンサー」で温度の異なる2品を同時に効率よく温めることが可能です。この調理法の仕組みは、独自の高温フェライトがマイクロ波を吸収してフライパンのようにアツアツに、そして、食品の温度が冷凍か常温かを判別することでそれぞれの調理を1度で行えることが可能になりました。引用元：グリル機能 | スチームオーブンレンジ・電子レンジ | Panasonic | Panasonic③耐熱ボールに材料を入れスタートするだけで簡単に調理ができるのでお子さんでも安心して調理を行うことができます。吹きこぼれにはセンサーが働くので庫内を汚すこともありません。④買い物などに行った際、食材をみてメニューを決めたい場合は、食べたいメニューを専用アプリ・キッチンポケットから選ぶことで、ビストロ自体にメニューを追加することもできるので備え付けのメニューに飽きることもありません。アプリ内では、作り方やユーザーからのアドバイスなどを見ることができます。どちらもAiやセンサーが搭載され、異なる食材が一度に調理できる機能が搭載されていますがそれぞれ全く違う調理法です。そして、どちらも節電に繋がるよう工夫されており、ヘルシオに至っては調理の度に電気代をいくらかかったのかAiが表示してくれるので安心ですし分かりやすいです。ヘルシオと3つ星ビストロの口コミ徹底検証続いて、ヘルシオ（AX-XA10）とビストロ（NE-BS2700）それぞれの口コミを徹底検証していきます。口コミ内容は、アマゾンのカスタマーレビュー・価格ドットコムから抜粋してご紹介致しました。ヘルシオ・口コミhttps://jp.sharp/range/difference/・「使ってみたらもう戻れません。購入してからはフライパンやコンロも一度も使うことなく旅行をキャンセルしてでも買うべきと言う勝間和代さんの言っていることが、痛いほど分かりました。」・「上段で魚焼いて、下段で茶碗蒸し、これが同時にできる感動をぜひ体感してほしいです。」・「素材の味がそのままうまみになりとっても美味しく頂けますが、大きくて重いです。見た目はスマートに見えますが・・・。」・「調理中にAiが話しかけてくれるのは楽しいです。特に、『栄養士のワンポイントアドバイス』は家族に好評です。」・水蒸気でビショビショになるのかと思うと意外と、そうならないです。ご飯を温めた時は、濡れてましたがそのタイミングで中をサッと拭くと綺麗になります。引用元：Amazon.co.jp：カスタマーレビュー: シャープヘルシオ 30L 2段調理タイプブラック AX-XA10-B価格.com - シャープヘルシオ AX-XA10 レビュー評価・評判 (kakaku.com)ビストロ・口コミhttps://panasonic.jp/range/・「一番すごいと思ったのが、2品同時調理です。届いた日にラザニアを上で焼き下でチーズリゾットを解凍温めしましたが、どういう仕組みだろうとつい中をのぞき込んでしまいました。2品同時に熱々の状態で仕上がるので本当に嬉しいです。」・「基本的な操作はトリセツは必要ないほど簡単で迷うことがないくらい。唐揚げもつきっきりで調理することもなくその分他の作業ができるし、出来上がった唐揚げはジューシーで柔らかく揚げてないなんて嘘みたい。」・「ボールに材料を入れたらあとはお任せ！という『ワンボールメニュー』は時短、手間抜きをサポートしてくれ、バリエーションも豊富。ペンネ、カレー、親子丼、八宝菜などは迷わずレンジで作れます。材料を切っておくだけで良いし、毎日の献立に試行錯誤しなくなりました。」・「なんといっても『温めボタン』一つで設定した温度に温めてくれるのがありがたい。」・「機能面では芯までほぐせる解凍は重宝しています。またオートクリーン加工も庫内の手入れがしやすく効果があると感じています。」引用元：価格.com - パナソニック 3つ星ビストロ NE-BS2700 レビュー評価・評判 (kakaku.com)Amazon.co.jp：カスタマーレビュー: パナソニックビストロスチームオーブンレンジ最高峰モデル 30L 2段 64眼スピードセンサー時短料理スマホ連携ブラック NE-BS2700-Kヘルシオ・ビストロの違いここまでの検証によると、両者どちらも異なった料理が同時に行え、食材を切って材料を入れほったらかしでも簡単に美味しい料理ができる、という部分は共通しています。また、口コミでは紹介していなかったオーブン機能も満足との口コミがどちらもみられました。しかし、前述したように質量が若干ヘルシオの方が大きい分設置が難しい点がありましたが、Aiの自動音声によって好みや減塩メニューなどの提案をしてくれ、全てを頼りたい方や健康に気を付けたい方にはおすすめです。一方ビストロは、なんといってもデザイン性が高く人気の商品です。使い方もシンプルで分かりやすく、ワンボールで作れる料理も豊富なので共働きの家族にも好評です。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　最終的に選ぶポイントとはでは、最後に最終的にどちらかを選ぶ際のポイントをお伝えしていきます。1.質量・サイズ確認2.使い勝手・お手入れのしやすさ3.自分のスタイルに合ったものどちらも高額商品ですし、機能性もよく似ています。そして、実際に購入した方の感想では両者奮発した分、放っておいてもしっかり調理ができることで激的に時間の余裕が生まれたほか、フライパンを使用しなくなったことで洗い物が少なくなるなど、価格以上にこうしたメリットが上回ったことが分かりましたので、選ぶ最後の決め手として、質量・サイズ・デザインの好み・健康志向によって選ぶと良いでしょう。まとめ本記事では、シャープ「ヘルシオ」（AX-XA10）とパナソニック3つ星「ビストロ」（NE-BS2700）の両者徹底検証を行いました。口コミでもご紹介したように、Aiが搭載されることでこれまでになかった便利さを感じたり、仕上がりに満足するなど、どちらの機能も価格に見合った商品である事は間違いないようです。ご自分やご家族の生活スタイルに合わせ、これまで以上によりよい生活を送られるようご検討されてみてください。Aiチョイスでは、いま気になるニュースやAiに関する情報をお届けしております。気になる記事がありましたら参考にご覧ください。

2021/03/03Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
【Ai×人命救助】ドローンが被災現場で活躍！その有効性とは

日本は、「災害大国」とも呼ばれるほど災害が多い国として知られていますが、最近では10年前の東日本大震災の余震と言われる福島宮城地震が起こったばかりです。こうした幾度となく襲い掛かる災害を乗り越え、そのたびに対策を立て取り組んではきたものの未だ課題が残される中、Aiを導入したドローンが解決の糸口として注目されています。そこで本記事では、被災現場における課題やAiを導入したドローンによる活躍、そして後半に地震を予測するAiアプリも併せてご紹介していきます。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/logistics/人命救助で普及するドローン活用ドローンとはドローンとは、無人飛行機の総称です。最近では、活用の幅も広がり太陽光発電の点検や動物の生態調査・風力発電の点検・輸送物流、そして今回のテーマである被災地などにおいて活用されています。災害大国の日本にとって画期的となる可能性も概要でも触れたように、日本は東日本大震災以降次々と自然災害が起こり「災害大国」とも言われている中、国や自治体もさまざまな防災対策に取り組んでいますが、次の3点が災害時において課題としてあげられています。・初動対応が迅速にできない・刻一刻と変化する状況を把握することができない・情報の正確性を確認することが難しいこうした課題に対して、ドローンによる上空からの情報が突破口になるとし各地で実験や実証実験が始まっています。では早速、次項では災害地におけるドローンの有効性をみていきます。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/disaster_prevention/Ai導入・ドローン被災現場での有効性とは　実際の災害現場では、被災者の命を守ることが最優先とし治療優先度のトリアージが行われるのですが、人間の命は災害が発生し飲料水などない状態での生存率は72時間と言われ、その72時間の間に救助できるかが大きなカギとなるのです。Aiがカメラ解析後上空から人命トリアージ日本の大学病院では、ドローンを活用した被災現場におけるトリアージを行う訓練を行っています。訓練内容は、被災地を想定しマネキンを横たえ、体の一部を毛布で隠し周囲に溶け込むよう迷彩のネットで全身を覆うなどしたうえで行われました。そしてAiを導入したドローンが、被災者の4～8m上空から胸部や背中の動きを毎秒25コマに分け動画を撮影し遠隔にて医師がトリアージする、というものです。さらに、高精度な「4ｋ」映像で撮影された動画のうち、胸部付近を切り出すことで計算時間を9割短縮、一刻を争う限られた時間を有効に活用することが可能になりました。Aiで夜間でも人影を自動抽出同じくスタートアップのロックガレッジ（茨木県古河市）も、災害時における要救助者の捜索を想定した実証実験を実施しています。実証実験では、ドローンにAiを導入し赤外線カメラで夜間も人影を自動で抽出、捜索隊員が装着する複合現実（MR）に対応したヘッドマウントディスプレー（HMD）に、ビルの屋上に倒れている人がいるとの情報を表示しました。赤外線カメラは人の体温を検知できるため、その温度判定によりトリアージを行うのですが、体温が戻ってきた場合も優先順位が上がるよう検知できており、夜間も捜索が行えることで、ここでも72時間の壁を超えられるではと期待が高まっています。その他、さまざまな場所においてもこうした訓練や実証実験が行われており、被災者が100人以上の場合でも、トリアージができることが確認されています。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/snsai/被災地におけるドローン救出対策訓練事例では、続いて被災地におけるドローンの救出対策訓練の事例をご紹介します。神戸市「深江浜町」南海高校による災害対策兵庫県神戸市東灘区にある「深江浜町」海難高校では、今後起こることが予想されている南海トラフ地震に備えた訓練を行っています。訓練内容は、生徒自らドローンの操縦を訓練し、深江浜町から深江大橋までの安全なルートや深江橋周辺の混雑状況をスムーズに把握する、というものです。具体的には、南海トラフ地震が起こった際には3～4mの津波が約2時間で到達されることが予測されているため、万が一津波が起こった際は、生徒が運動場や体育館に避難している間にドローンを飛ばし深江大橋の状況に加え、浸水冠水している場所や状況を把握していく計画です。本土と深江浜町を繋ぐ深江大橋は、住民にとって交通の便や命綱として重要な役割を担うため、ドローンによる上空からの情報が生死を分ける重要な役割を果たします。北海道胆振東部地震後の被災地調査2018年9月6日に発生した、北海道胆振東部地震では最大震度7を記録し住宅においては全壊が469棟、負傷者782人、死者73人と大変大きな被害を出しました。当初、その被害状況把握に活用されたのが全国に派遣している、損保ジャパン日本振興（東京新宿区）のドローンチームです。決壊の恐れがあった厚真ダムを飛行し、土砂崩れの現場映像が撮影され被害状況の把握が行われました。こうした、人が立ち入りできない場所をドローンが上空から撮影することで、被害状況や復旧計画などに役立てられています。今回ご紹介したほかにも、現在では災害を想定しドローンによる多くの実験や新技術が開発されており日々対策が検討されていますが、もう少し掘り下げて今後Aiやドローンが災害大国日本にとって、どのように活躍するのかみていきます。災害大国の日本にとって、Aiやドローンはどのように活躍するか最後に、災害大国日本にとってAiやドローンの必要性や併せて地震を予測するAiアプリをご紹介していきます。未だ続く東日本大震災の余震気象庁によると、2021年2月13日の午後11時8分最大震度6強を観測した福島宮城地震においては、2011年3月11日に起きた東日本大震災の余震であるとしています。また、余震とみられる有感地震（震度1以上）は、発生から9年11か月がたった11日までに1万4590回以上に上ることが発表されました。今後30年の間に発生率70％超といわれる巨大地震内閣府の防災情報ページにおいても、今後30年以内に巨大地震が発生する確率が70％と高い数字が予想されており、中でも関東から九州の広い範囲で強い揺れと高い通波が発生するとされる「南海トラフ地震」そして首都中枢機能への影響が懸念される「首都直下地震」が起こるとされています。引用元：地震災害 : 防災情報のページ - 内閣府 (bousai.go.jp)Aiやドローンの有効性が試される時前述したように、いまや巨大地震がいつ私たちの身に降りかかってもおかしくない状態にあるのは確かなようですが、人間には到底地震予測は不可能な領域であります。しかし、現在のAiの技術を活用することで、ある程度地震の予測が可能になりました。それは、JASEA取り締まり役会長東大名誉教授・村井俊治さんが主宰する「MEGA地震予測」アプリです。この「MEGA地震予測」アプリは、国土地理院が全国1300カ所に配備する電子基準点のGPSデータを基に、大地震発生のリスクを予測するものであり全国の14エリアの危険度を5段階で判定することが可能となりました。毎日の天気を見るように、地震予測を習慣化して見ることで災害対策意識を高めることも大切です。引用元：地震の前兆を捉える｜MEGA地震予測 - 東京大学名誉教授村井俊治解析 (jesea.co.jp)そしてAiを導入したドローンにおいても、前述したように危険地帯や夜間における救出や災害状況の把握が行えます。こうした人間には到底介入できない部分において先進技術を活用しながら、いつ起こるか分からない自然災害に備えるのも良いでしょう。ただ、ドローンは国や地方自治体の協力が必要となり、いつでも飛行できるわけではありませんので、突然の事態に備え日頃から協力を求めること、そして何より繰り返し訓練を行うことがいざというときに試されます。今できる備えとして、災害時のドローン活用も視野に入れると良いかもしれません。まとめ本記事では、災害地における課題やAiを導入したドローンの活躍などについて言及してまいりました。神戸市「深江浜町」南海高校の対策事例でもあったように、実際に災害が起きた場合ドローンを活用し上空からの情報に頼ることで、広範囲に起こる被災現場の状況把握がしやすく、その後の避難行動を判断することに役立ちます。万が一の備えは、一つではなく状況パターンにおいて準備しておくことで心のゆとりにも繋がりますし、その後の行動も左右しますのでドローンに限らずさまざな備えを今のうちに行っておくと良いのではないでしょうか。Aiチョイスでは、日常に役立つ話題やAiに関する情報をお届けしております。気になる記事がございましたら、参考にご覧ください。

2021/03/03Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
【卒業式×Ai】コロナで様変わりした卒業式のあり方とは！

コロナ感染拡大によって、学校の卒業式のあり方も様変わりしています。というのも、ソーシャルディスタンスやマスク・消毒などを基本としながら学校生活を送ってきたわけですが、これが想像以上にさまざまな場面で影響をもたらし、特に1年の最後のしめくくりでもある卒業式や卒業アルバム作成に大きな影響を与えました。そこで今回は、コロナで様変わりした卒業式をテーマに取りあげ、併せてAiを活用したアルバム作成もご紹介していきたいと思います。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/ai_animerefiner/コロナ禍による卒業式の多様化毎年この卒業シーズンともなると残り少ない学校生活を有意義に過ごそうと、生徒ばかりではなく先生や保護者もなんとなく力が入るものです。一方で、昨年のコロナ禍の卒業シーズンはどのようなものだったのか、そして今年度はどのような形式が予想されるのかみていきます。令和2年（2020年度）の卒業式令和2年（昨年）の卒業式は、密をさけながら喚起やマスク・消毒の徹底・入場制限を行い先生・生徒のみでの開催や、各教室で式典の様子を中継しながら行う学校、中にはやむを得えず中止を決定した学校もあり、それぞれに全く異なった形式となりました。令和3年（2021年度）の卒業式は？令和3年（今年）の卒業式は、すでに開催が決定されている学校が多くあります。その理由として、今年は緊急事態宣言が年明けにも発動されたものの一斉休校の措置はされず通常通り学校生活が送られたため、卒業式も予定通り開催されるものと考えれます。しかし、学校によっては入場制限や時間の短縮、さらには校歌斉唱を省くなど何らかの感染対策が行われながらの決行となるでしょう。今年の卒業式もこのように従来とは全く異なった形式となりそうですが、コロナ感染拡大によって翻弄されたのは行事ばかりではなく、生徒や親御さんも楽しみにしている卒業アルバムにまで影響を及ぼしました。コロナ禍での卒業アルバム作成が困難な理由卒業アルバム作成が困難な理由として、主に以下の2つがあげられています。相次ぐ行事の中止卒業アルバムの大半は運動会や修学旅行といった大きな行事をメインに掲載してきたのが一般的ですが、新型コロナ感染拡大によって学校行事の中止が相次ぎ、アルバム作成の難航が昨年から見られるようになっています。ある学校の昨年の事例では、掲載予定だった枠をどう工面してよいか考えた結果、生徒ら自身で撮影した写真を掲載するなど、工夫をしながらの作成となり思い出作りに腐心した学校もありました。マスク姿で生徒の表情が読み取りにくいマスク姿の場合生徒の顔がはっきり区別できない、といった写真も多くそのため生徒をまんべんなく選定ことが困難な状況です。このように、これまでとは違う状況が重なりアルバム作成の遅れをとっていましたが、Aiを活用することで作業効率をあげることが可能です。では、どのようなものなのか早速みていきましょう。Ai活用で効率的にアルバム作成実際に、Aiを活用してアルバム作成を行った先生方の感想の一部には、「今まで2日缶詰して作業をしてきたが1～2時間で終わった！」「時短でできた！7割近くの印刷コストや時間が削除できた。」「セレクトに時間がかからない分デザインやレイアウトに割ける時間が増えた」など、Aiの有効性を感じており、中でも以下の2つの作業が簡単に行えることで効率化に繋がっています。Aiで生徒の登場回数カウントを自動化事前に生徒の顔を登録することによって、Aiが自動で登場回数のカウントを行い全生徒をまんべんなくセレクトすることができ、マスク姿でも目の周辺で識別することが可能なため似たような生徒との区別に役立ちます。Aiによる顔認証技術で写真の選定・確認作業が時短卒業アルバム作成の中で最も時間を要するのが、写真の選定や確認です。クラスの数や人数が多くなればなるほど手間や時間もかかりますが、Aiの顔認証技術を活用することで大幅に負担を減らすことができ、その分デザインなどの時間に充てることも可能です。引用元：アルバムスクラム卒業アルバム働き方改革システム Album Scrum | 株式会社エグゼック EXEC CO.,LTD (phst.jp)では最後に、Aiを活用することで多様化する卒業アルバムについて触れていきます。Ai導入で卒業アルバムも多様化が進む卒業式同様、卒業アルバムもそれぞれの状況に合わせAiを活用しながら新しいスタイルへとシフトさせています。写真が動き出す？スマホでかざすアルバムスマホアプリ「Pimory viewer」で写真をかざすと、まるでその場面に戻ったような臨場感を味わえる卒業写真も登場しています。この「Pimory viewer」は、AR総研株式会社で開発された動画の埋め込みシステムが活用されており、写真にスマホをかざすと写真が動き出すのですが、その仕組みは、写真の画像をAiの画像認識で読み取り、その後ARの拡張技術で情報を付け足したものと思われます。動画を再生する時間は90秒までと決められていますが、実際に再生してみると十分な時間で思い出を振り返ることができ、時が経つにつれて良い思い出となるでしょう。引用元：https://www.sotugyou-kinenhin.com/その他にも、オンライン授業風景を卒業アルバムにするなど、コロナ禍を逆手にとり従来とは違う形式で作成する学校も増えています。まとめコロナで様変わりした卒業式や、卒業アルバム作成についてご紹介致しました。多くの学校がコロナ感染拡大によって試行錯誤を繰り返しながら、コロナ禍ならではの思い出作りに力を入れています。今年度はアルバム作成が終わっている学校も、来年の参考にAiを活用しながら手軽に作成してみてはいかがでしょうか。AiチョイスではAi情報をお届けしております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。

2021/03/02Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
緊急事態宣言で在宅ワークが加速！Ai活用でどこまで生産性を向上できるのか

新型コロナウイルスの猛威は留まることなく2021年に入り、新年早々緊急事態宣言が1月8日～3月7日まで発出されることになりました。緊急事態宣言の「基本的対処方針」によると、外出自粛要請や飲食店の時短要請・更には会社や企業においては、出勤者の7割削減の在宅ワーク推進などがあげられています。そこで、本記事では緊急事態宣言の「基本的対処方針」や加速する在宅ワークにおける注意点、その他Aiを活用することで在宅ワークにおいても生産性を向上させる方法をご紹介致します。緊急事態宣言「基本的対処方針」とは緊急事態宣言「基本的対処方針」とは、新型コロナウィルス感染拡大を受け2021年1月8日から発出された緊急事態宣言に伴う内容を、政府が基本的対処として出したものです。詳しい内容は以下の通りです。　　　　　　　　　　　緊急事態宣言「基本方針」　　　対象地域　東京都・神奈川・千葉県・埼玉県　　　　期間1月8日（金）～2月7日（日）　　　　外出不要不急の外出・移動自粛の要請・特に20時以降の外出自粛を徹底　　　飲食店20時までの営業時間の短縮（酒類の提供は11時～19時まで）の要請1月12日からは対象を飲食店全般に拡大　　会社・企業「出勤者数の7割削減」を目指す・在宅勤務を強力に推進　　　学校感染防止対策の徹底・一斉休校は要請しない　大学入試共通テスト感染予防対策に万全を期した上で、予定通り実施在宅ワーク導入の注意点概要でも触れたように、緊急事態宣言「基本的対処方針」が発動され強い在宅ワークが推進されたわけですが、在宅ワーク導入に伴い注意点も出てきます。・インターネット環境の整備不慮在宅ワークを導入するにあたり、まず、インターネットなどの環境整備が必須になってくるわけですが、特に自宅にパソコン等がない方は、早急に準備する必要がありますし、インターネット通信の契約も必要となってきます。地域によっては、通信状態がよくない場合もありますので事前にしっかり情報収集を行いましょう。・在宅ワークでのモチベーション維持個人差もにも寄りますがマイペースで仕事が行えるといったメリットがある一方で、プライベートとの境がなくなりやすい在宅ワークの場合は次のようなことに気を付けるとよいでしょう。・始業・休憩時間・就業時間の設定などの通常の生活サイクルを意識する・状況に応じて目標設定する・コミュニケーションの円滑に努めるを意識するだけでもメリハリが生まれ、モチベーション維持に繋がります。3つ目のコミュニケーションの円滑に努める、は在宅ワークになると意識しなければコミュニケーションを取ることが難しく、孤立感を抱えてしまう場合もあり業務に影響が出てくることも考えられます。・作業効率の低下　先述したように、メリハリやモチベーションの維持がなくなると心配されるのが作業の効率化です。会社内では、スタッフ同士切磋琢磨しながら作業を進めていたことが、自宅という環境ではついくつろぎモードになってしまい、作業効率の低下に繋がる恐れがあります。では注意点をあげた上で、続いて本題の在宅ワークでの生産性を向上させる方法をご紹介していきます。Ai活用で在宅ワークを支援・生産性向上を目指す方法在宅ワークにおいては、Aiを活用することで作業効率やモチベーション維持に繋げることが可能です。・Aiによる自動化で事務効率を高める事務効率をあげるには以下のAiを導入した方法を活用すると良いでしょう。・Aiによる出退管理システムの導入・Ai活用で電話やチャットでの問い合わせを自動化・紙ベースの入力情報を元にした業務をAiで自動化・選考作業をAi活用で軽減・Ai活用でウェブアクセス集計・レポート作成を自動化1つ目の出退勤管理は、業無効率化の他に、先述したメリハリをつけることにも繋がります。そして、4つ目の選考作業においては、Aiで履歴者やエントリーシートを自動チェックし、採用活動の更なる迅速化と正当化を実現、更には応募者に対して不備を通知することも可能です。その他、自動化システムにおいては下記の記事も併せてご覧ください。・Aiを導入したコミュニケーションツールの活用先述にもあるように、モチベーション維持のためにはコミュニケーションの円滑化は重要であると述べました。主に、LINE for BusinessやSlack・ChatWork・Microsoft Teamsなどの法人サービスの活用は安全面も確保されているのでおすすめですが、中には、3次元の仮想オフィスサービス「RISA」を提供し活用している企業もあります。4.在宅ワークにAiを導入するメリット続いて、在宅ワークにAiを導入するメリットとはどのようなものがあるかみていきます。・Ai活用で時間のロスやコスト削減に繋がる担当者が作業に要した時間を削減し、他の業務にあてることができます。作業効率も上がってくることで、コンバージョンアップが見込め自ずとコスト削減にも貢献できます。・Ai活用で人手不足の解消人手不足の際にも、Aiを活用することで煩雑な業務を遂行することが可能です。・Ai活用で働き方改革の積極的推進「働き方改革」とは、働らく人々が個々の事情に応じ多様で柔軟な働き方を自分で選択できるための政策です。近年、在宅ワーク化が加速する中、今回の緊急事態宣言を受け更に加速の一途を辿ることになりそうですが、そうした場合、Ai導入で従業員の働きやすい環境を整えることで、積極的な働き方改革が行われることも予想されます。企業に合ったツールの選別や、事前のチェックは入念に行いスムーズでかつ円滑に業務を始められるようにしたいものです。5.緊急事態宣言解除後の働き方の見直し緊急事態宣言後は、これを機に在宅ワークにシフトする会社やオフィスに戻ってくる会社、それぞれあるでしょう。しかし、以前のようなオフィス形態は難しく今後もソーシャルディスタンスを保つことが、ニューノーマル時代においては必須になってきます。例えば、従業員が一ヶ所に集まらないフリーアドレス制度やAiやデータ・ITツールを活用し従業員を可視化など、ソーシャルディスタンスを図る中で業務を効率化させるためには、これまで以上にAiやデータ・ITツールを理解し活用できる人材が求められます。また、従業員個人のスキル向上の他、企業全体の文化も変革していく必要があるでしょう。6.まとめ緊急事態宣言が発動され在宅ワークが加速する中、どのように生産性を向上することができるのかその方法と、在宅ワークを導入する注意点などを解説して参りました。Aiやデータ・ITツールが今後さらに必須になっていく中で、従業員や会社全体の柔軟な対応や働き方の見直しが求められてきます。また、本記事内でも述べたように、今後も続々と県によっては緊急事態が発出される可能性は高いとされ、いざとなったときに慌てることのないよう長期戦に及ぶとされる在宅ワークに備えておく必要もありそうです。Aiチョイスでは、Aiのトレンド情報や普段の生活においてAiの疑問等も掲載しております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。

2021/03/02Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiで人間並みのロボットハンドを実現！ウォーリック大が開発したアルゴリズムとは

昨今、Ai（人工知能）の技術が飛躍的に進み、関連したニュースも豊富に出てくるようになりました。人間並みの言語能力を持つAiや、文章が人間並みに飛躍したAi、などといった話題も出てくるようになりました。中でも、ウォーリック大学が発表したロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」もまた、人間並みの器用さを持つと話題になっています。そこで本記事では、ロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」がどのようなものなのか、そして、今後の活用の場について言及して参りたいと思います。Aiによるアルゴリズムとはアルゴリズムとは、問題解決に用いる手順や計算方法のことを指します。その手順に沿うことで誰でも同じ答えが得られるというものです。強化学習については、こちらの関連記事内でご紹介していますので参考にご覧ください。ウォーリック大の取り組み「Shadow Robot Dexterous Hand」まず、こちらのロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」の動画をご覧ください。まるで人間の手のような動きに注目です。Shadow Robot Hand Algorithms Simulation by WMG, University of Warwick - YouTube「Shadow Robot Dexterous Hand」は、・人間の手のサイズ・人間の手の形状および移動機能を備えた、極めて忠実に人間の手を再現したロボットハンドです。以前話題となったロボットハンドの中には、2019年に発表したOpenAIのキュービックルーブを片手で解くロボットがありました。この時のロボットも人間の手のような器用さを持ち話題となりましたが、ロボットやAiの研究者たちからは異論が出ており、人間並みの器用さを手に入れるにはほど遠いとされていました。しかし、今回ウォーリック大学の研究者らが発表した「Shadow Robot Dexterous Hand」は強化学習アルゴリズムによって、特定のタスクをこなすためのオブジェクト操作方法を生成し、Aiロボット自らの手の動きを調整しながらボールを投げたりペンを回したりと優れたパフォーマンスを発揮することに成功しました。現状は、シュミュレーション環境はすでに公開されているため、世界中の研究者はこれを利用して研究を加速することが可能であり、次の段階として研究者らはシュミレーション環境ではなく実際のロボットハンドを使ったテストを計画していています。Aiの強化学習でオブジェクトを自動生成前述の関連記事の中で、強化学習とは「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&エラー型の学習法と説明致しました。単に即時報酬が多くもらえる近視眼的な行動ではなく、より未来を考えた価値を最適化する行動をAi自身がとることで、可能となる範囲が広がっていきます。Aiの強化学習を重ねていくことで今回のペンを回す・ボールを投げるの2種類の動作だけではなく、任意のタスクも学習できるようになり、人間にしかできない精度の作業であるマイクロチップの製造や、作業員のリスクを伴う廃炉などの作業が任せられるようになる可能性も広がっていくというわけです。まだ、実用化は先のようですが、ロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」が実際活用されるようになると、どのような活躍が見られるようになるのでしょう。Aiによるロボットハンドで広がる活用の場人間に代わるロボットハンドには、硬いものから柔らかいものまで正しくつかむ技術が必要とされます。「Shadow Robot Dexterous Hand」が実用化されると今後広がると予想される活用の場を見てみましょう。・細かい動きが求められる工場内作業用いられるシーンによっても用途は異なりますが、工場といった場所の産業用ロボットに活用されているロボットハンドは、2本指のものが主流です。これが5本に増えたとき、可能になってくる作業は大きく変わってくるでしょう。例えば食品工場などの場合、ライン上に人が立ちお弁当などを詰める作業を行います。これは、柔らかいものがあったり、軽量をして詰めたりといった作業が加わるのでどうしても人の手によっての作業が必要な場合があります。しかし、人手不足であったりスピードを求めるといった場合は、Aiロボットの方が断然早く作業も効率的に行われますし、軽量に時間をとることもなく、夜間など人手が足りない時間帯や密になることもないのでコロナ対策にも有効です。・倉庫内のピッキング作業倉庫内のピッキング作業は、時には重いものを運んだりと体に負担がかかるものも中には含まれます。人間が行う作業と、Aiロボットが行う作業に分けることで稼働率も上がりますし、体への負担がないだけに健康状態も保たれます。一方、実際にピッキングの作業を行った経験者の声には、「品名を覚えずらい」といったものがあります。最終的にはチェックを行うので仮に間違っていても問題はありませんが、多忙時期にはこのやり取りに時間を要することで大きなロスに繋がる場合もあります。JANコードを読み取るだけで、必要なものを必要な分だけ瞬時に判断することができるAiロボットを活用することで業務の短縮化にも繋がり、その分人ができる作業も増えてくるのではないでしょうか。・介護の現場介護用ロボットの中には、アシストロボット・自立支援ロボット・多乗ロボット・移動支援ロボットなどさまざまなロボットが活用されています。中でも、排泄の介助はできるだけ人の手をかけずに行いたい、といった方もいることと思います。そうした場合も人間と同じ手の動きを行う介助ロボットがいることで、介護される側の精神的な負担や介護する側にも負担がかからずお互いにメリットが出てくるかと思います。人間にしかできなかった精度の作業がAiロボットでも可能になってくることで、この他にも災害時や医療・家庭内など、あらゆるシーンで活用の場が広がってくるのではないかと思われます。まとめウォーリック大が開発した人間並みのロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」のご紹介と、ロボットハンドで広がる活用の場について言及して参りました。人間の手が再現されたロボットハンドは、まるで神経が通っているかのようにとても滑らかで驚きでしたね。今後もさらに試験的なテストを重ねていく中で、より精度の高いロボットハンドに進化していき、私たちの日常生活においても様々な場面で見られるようになるかもしれません。一方、技術面ではAiの強化学習を活用していましたが、AiチョイスではこうしたAiについて技術面でも参考にできるメディアです。気になる話題がありましたらぜひ参考にご覧ください。

2021/03/01Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiが花粉の飛散情報を可視化！？ビックデータを活用したアプリとは

今年も花粉の季節に突入しました。多くの医療機関や専門家が懸念しているのがコロナ禍での花粉症対策ですが、中でもくしゃみによる飛沫や目のかゆみでこすってしまい感染リスクが上がるほか、風邪との見分けが難しくコロナ対策が遅れてしまうというものです。そうしたなか、ビッグデータを活用し花粉の飛沫を可視化できるアプリが登場しました。今回は、花粉症と風邪の見分け方や花粉の飛沫を可視化できるアプリをご紹介していきます。花粉症のメカニズム・原因そもそも花粉症とはそもそも花粉症とは、さまざまな植物の花粉によるアレルギー反応でくしゃみ・鼻水・鼻づまり・目のかゆみが起こる病気のことです。主な原因となる花粉に、春はスギ・ヒノキ、夏はカモガヤ・イネ科の植物、秋はブタクサ・ヨモギなど、これによりアレルギー性鼻炎やアレルギー性結膜炎が起こります。花粉症のメカニズム・原因では、花粉症のメカニズム・原因をみていきます。引用元：花粉症のメカニズム｜花粉症ナビ (kyowakirin.co.jp)①花粉症の人は花粉に対するlgE抗体（リンパ球内の抗体）が多く作られており、そこに花粉が入ることで抗原抗体反応が起きる②肥満細胞からヒスタミンが放出され、鼻や目などの神経が刺激されることでくしゃみ・鼻水・鼻づまりや目のかゆみなどが発症以上のメカニズムから、花粉症を発症するわけですが、花粉の種類やlgE抗体（リンパ球内の抗体）が作られる量が異なることで、同じ花粉症の症状にも個人差が出やすくなります。風邪との見分け方続いて、風邪と花粉症との見分け方をみていきます。鼻水風邪の鼻水はひき始めは透明でサラサラですが、次第に粘り気のある黄色などに変わるが、花粉症の鼻水はずっとサラサラしているくしゃみ風邪のくしゃみは続けても3～4回程度ですが、花粉症は止まらない場合が多い熱風邪は高熱が出る場合があるが、花粉症は出ても微熱程度38度以上の場合はコロナも疑った方が良い目のかゆみ風邪による目のかゆみは続いてもだいたい一週間程度ですが、花粉症による目のかゆみはしばらく続くのがほとんど基本的に、花粉症は花粉が飛んでいる限りこのような症状が続きますが、天候にも影響を受けやすく雨の日は花粉の飛散量が抑えられ、症状も落ち着く場合がありますので天気も判断材料にすると良いです。花粉症は何科を受診するべきか前述したように、症状によっても違いがありますので、鼻水や鼻づまり・くしゃみが辛いようなら耳鼻科または耳鼻咽喉科へ、目のかゆみが辛い場合は眼科が良いでしょう。お子さんの場合は小児科でも良いです。コロナ禍での換気方法花粉対策としては窓を閉めておきたいところですが、コロナ対策においては換気が重要となるので、どうしたら良いのか迷う方も多いことでしょう。コロナ禍での換気方法は、気象予報士の天辰さんによると午前中の換気が良いと言います。それは、花粉には飛散しやすい時間帯があり、だいたい午後12：00～15：00、また夕方になると舞っていた花粉が落ちてきやすく、その2つの時間を避けると良いとのことです。そして、窓を開ける際は窓を10㎝開けレース製のカーテンで閉めると、全開で換気を行った場合と比べ花粉の侵入を1/4に減少させることができ、コロナ禍での換気対策にもおすすめです。では、最後に花粉の飛散情報をリアルタイムで可視化できるアプリ「Breeze Meter」をご紹介致します。Aiを活用したアプリ「Breeze Meter」とは「Breeze Meter」とは、花粉だけではなく空気中の汚染物質情報（CO・オゾン・PM2.5・PM10）などの汚染物質情報も提供されており、イスラエル企業の技術を活用したものです。どのようなものなのか詳しくみていきましょう。Aiアプリ「Breeze Meter」とはAiアプリ「Breeze Meter」とは、世界各国各地の4万7500台のセンサーからビッグデータを生成し、毎時1.9TB以上のデータを検証、Aiを用いた独自の分散アルゴリズムによって解析した情報を、API（Application Programming Interface）を通して提供、リアルタイムで空気の汚染物質情報を世界各国可視化できるアプリです。引用元：大気質指標BreezoMeter - Google Play のアプリAiのビッグデータによる飛散情報の可視化Aiのビッグデータ（巨大で複雑なデータ）やアルゴリズム（計算方法）を活用することで、現在だけではなくこの先の状況も予測し表示することが可能です。具体的には、Aiが現状の状況+4日間の予測をしながら、大気質の状況をグラデーションカラーでヒートマップ上に分かりやすく可視化してくれる、というわけです。また、アプリ内では「屋外での活動を控えてください」や「呼吸や咳などの不快感を感じたら考慮してください」などAiからのアドバイスがあり、参考にすることができます。まとめ本記事では、花粉症についての情報やAiを活用したアプリ「Breeze Meter」をご紹介致しました。今年は昨年と比べ花粉のピークも早く、ウェザーニュースによる予想によると、関東のスギ花粉は2月下旬～3月下旬、その後ヒノキ花粉が3月下旬～4月下旬と予想されていますので今年は早めの対策が必要になってきます。さらに、コロナ対策と合わせた換気の仕方や薬の処方、さらに「Breeze Meter」で花粉情報を可視化しながら対策を取ると良いかもしれません。Aiチョイスでは、普段の生活に役立つ情報やAiについて掲載しております。気になる情報がございましたらぜひご覧ください。

2021/02/25Aiチョイス編集部
未分類
「美容業界×DX」Aiで実現する美容業界の変革はオルビスが先駆け？

2020年に入りWithコロナ時代の中、数年前から始まっていたDX化の波が本格化し、IT企業を皮切りに多くの企業がデジタルテクノロジーであるAi（人工知能）をビジネスにおいて導入・検討しています。というのもAiを活用することで、これまで解決できなかったことやお客のニーズに答えられるなど、会社自体を大きく支え新しい取り組みにも貢献してきている実績が多く見られるようになりました。中でも美容業界においては、化粧品メーカー「オルビス」もAiを活用し、DX化の実現に向けてスタートしていています。そこで、本記事では化粧品メーカー「オルビス」のDX化について言及していきたいと思います。美容業界におけるDXとはそもそもDX(デジタルトランスフォーメーション)とは、経済産業省のガイドラインによると、「企業がビジネス環境の激しい変化に対応しデータとデジタル技術を活用して顧客や社会のニーズをもとに、製品やサービス・ビジネスモデルを変革するとともに、業務やその物や組織・プロセス・企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」とあります。つまり美容業界におけるDXとは、AiなどのデジタルテクノロジーやAR（拡張現実）をリアルに融合させ購買体験や消費者のエンゲージメントを創出するものです。では、次項からオルビスが取り組むDX化とはどういったものなのか、早速見ていきたいと思います。オルビスがAiを活用した肌シミュレーション技術を開発2020年11月26日化粧品メーカーオルビスは、Aiを活用した「Ai未来肌シュミレーション」サービスを開始すると発表しました。スマホアプリと店頭でそれぞれ肌診断が行え、自分だけの肌のアドバイスを的確に受けられるサービスです。・Aiアプリで画像診断、未来の肌予測スマホアプリでのサービス利用開始は、2020年12月15日に予定されており利用方法は以下の通りです。①アプリを起動②12の問診に回答③スマホで撮った自分の顔画像から10項目の肌スコアを作成④将来の肌の状態まで予測する画像診断することで、お手入れ状況を不足した場合・現在・改善した場合の3つに分け自分の肌を可視化することができ、未来を見据えたコスメ選びの参考にも役立ちます。Aiは、分析したデータをもとに予測することも可能であり、様々な分野で活用されています。例えば、小売業では売上から予想する仕入時の発注数量や、農業での収穫時期の予測、さらには株価まで予測する個人向けサービスなど、あらゆる分野でAiの予測機能が活用されています。・Aiによるスキンケアのアドバイス一方店頭でのサービスはすでに始まっており、スマホアプリと同じようなサービス内容ですが、こちらはスマートミラーというデバイスを活用しより精度の高い未来の顔立ちを予測します。引用元：AIを活用し未来の肌状態を予測--化粧品メーカーのオルビスが推進する意外なDX - CNET Japanスマートミラーとは、鏡型のデジタルサイネージ（電子看板）にAiを導入させ、未来の肌状態を予測するものであり、スマホとの連携も可能なので自宅でじっくり診断結果を見ることもできます。オルビスでは、5年後・10年後・20年後の肌診断を予測、そこから得た情報と1000名近くのデータをもとにいま必要なお手入れ方法を提案・アドバイスを行います。Aiを活用することで、科学根拠に基づいた肌コンディションとエイジング指数を提示し、これまでにないブランド体験と顧客価値を高めます。ここまでは、アプリや店頭においてのDX化について紹介して参りましたが、オルビスでは、出荷ラインでも積極的なDX化を図っています。次項では、そちらも詳しく取り上げていきます。Aiロボット導入で出荷ラインの効率化も可能オルビスでは、通販向け出荷ラインにもAiロボットを導入し自動化促進を図っています。近年では、こうした製造ラインでもAiの活躍が多く見られるようになりました。では、早速どのようなAiロボットを導入しているのか見ていきます。・生産性アップに繋がる無人Ai搬送ロボット出荷ラインでは、合計330台の無人搬送ロボット（AGV）が集荷から検査梱包までの一連の流れを遂行しています。その仕組みは、それぞれの無人搬送ロボットがAi技術を活用した制御システムから支持を受け、1オーダーに対して1台の無人搬送ロボットが最適なルートで走行し循環する仕組みです。この無人搬送ロボットを活用後は、以前より生産性が3割アップし業務の効率化にも繋がっています。・Aiによる自動化促進でコロナ禍にも対応2020年に入りコロナ禍においては、「非対面・非接触」のニーズが急増している中、その関係からか遠隔操作やAiロボットの活用検討が広がっていると言います。現に2020年10月の時点では、TIS（ロボティクス）事業がこの半年間の間に5倍の問い合わせがあったとし、いかに人との接触を避けながら生産性も上げていくかどの業界においても、いままさに問われていると言えます。一方で、「人手不足・労働賃金の高騰」の観点からのコスト削減など、今後ますますAiロボットの活用が見込まれます。Ai活用で広がる美容業界のDX近年、新型コロナウイルス拡大を受け、これまで「不況知らず」と言われてきた化粧品業界が大きく変わろうとしています。化粧品会社に限ったことではないですが、ソーシャルディスタンスやお客のニーズの変化にAiを活用しDXを導入していく傾向にあるようです。・新型コロナウイルス感染での大きな変換点マスクの着用が日常化し、不要不急の外出を控えるなど人々が新しい生活様式を定着し始めています。それにより、消費者によるニーズも大きく変化してきました。雑誌やネットで取り上げる話題もマスクメイク、さらには感染予防対策としてこれまで行ってきた店頭にて直接メイクを施していたサービスも、多くの美容部員が自粛している状況にあります。しかし、このような状況下で店頭サービスの代替可能とされているのがデジタルテクロノジーを活かしたAiです。前項で説明したオルビスのスマホアプリでのAiによる画像診断や未来の肌予測、店頭でのスマートミラー、業績や製造ラインにおけるAiロボットなどがこれらにあたります。いかに、新しい生活様式を保ったままの業績向上やお客のニーズに答えるか、大きな変換点に立たされており、そしてデジタル技術を導入したDX化が美容業界のみならずあらゆる業界で加速されているのは確かです。まとめ美容業界におけるDX化と、オルビスのAiを活用した肌シュミレーション技術を解説して参りました。Aiを活用することで自宅で気軽にスマホアプリから肌診断ができたり、店頭にて感染対策にも配慮しながら未来の自分に対するスキンケア方法が分かるのは嬉しいサービスですよね。そしてDX化においては、政府も推進するものとありあらゆる企業が導入し始めているシステムでもあります。新型コロナウイルスの収束が先行き不透明な中でも、販売拡大や顧客との接点を増やす為など、デジタルマーケティングへの投資が今後の鍵となりそうです。Aiチョイスでは、Aiのトレンド情報や普段の生活においてAiの疑問等も掲載しております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。

2021/01/15Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
LINEがAiを活用した巨大言語モデルを開発！その真相に迫ってみた

Ai（人工知能）は、元々人間の脳をモデルにして作られたものであり、それゆえ人間には近い存在ではありますが、コミュニケーションに関しては機械的な印象が強くいまいちぎこちなさを感じるといった課題も残されています。しかし、今回LINE株式会社が発表した『日本語に特化した超巨大言語モデル』を利用することによって、人間並みに話せるAiが登場すると言われています。そのAiとは、いったいどのようなものなのか、そして、どこまで人間の言語に近づけるのか期待も高まります。そこで本記事では、LINE株式会社が2020年11月25日に発表した親会社の韓NEVERと共同開発する『日本語に特化した超巨大言語モデル』についてその真相に迫ってみたいと思います。Aiの超巨大言語モデル・LINEの取り組みとはLINEが取り組む超巨大言語モデルとは、膨大なデータから生成されたものをAiによってこれまでより自然な言語処理・言語表現を可能にしたものです。日本語に特化した超巨大言語モデル開発は、これが世界で始めての試みとなります。Aiの日本語水準が向上この取り組みが成功することで、将来的にはAiの日本語水準が向上するようになります。では、早速『日本語に特化した超巨大言語モデル』とはどのようなものなのか見ていきます。・高度な言語処理、言語表現従来の言語処理・言語表現は、プログラミング言語と違い曖昧さを含むため、コンピューターにとっては扱いにくい特性がありました。しかし、高度な言語処理・言語表現になると日常会話に近い自然な言語表現で、これまでに感じていたぎこちなさを解消します。具体的には、人間が表現する文章や会話のデータそのものを分析し、否定や肯定・関連情報の提示にとどまらず文脈にあったやり取りを成立させるものです。・膨大な言語データを学習日本語に特化した超巨大言語モデルを構築させることで、対話・翻訳・入力補完・文章生成・プログラミングなどを行うことが可能となります。膨大な言語は数にして、1750億以上のパラメータ（変数）と100億ページ以上にも上ります。これまでの言語モデル「特化型言語モデル」は、各ユースケース（Q&A等）に対して自然言語処理エンジニアが個別に学習する必要がありましたが、一方の「汎用言語モデル」は、OpeAiが開発した「GPT」やGoogleの「T5」が代表されます。これらは、新聞記事や百科事典・小説・コーティングなどの膨大な言語データを学習させたモデルを構築させ、そのうえでコンテスト設定をするために、ブロブの書き出しやプログラミングコードの一部である「Few-Shot learnin」などをAiに与えることで、それをもとに最もふさわしい言葉を選ぶようになり、より人間に近い言語が可能となるわけです。例えば、与えた言葉が「おはよう」に対してAiが膨大な言語データの中から「おはようございます」が最も適していると判断し返答します。現在、この超巨大言語モデルは世界でも英語のみが存在・商品化されています。今回のLINEの取り組みによって、日本語におけるAiの水準が格段に向上し日本語Aiの可能性も大きく広がると予想されています。では、次項ではAiのコミュニケーションの自動化で広がる活用法と、今後の可能性について言及して参ります。Aiのコミュニケーションの自動化で広がる活用法と今後の可能性日本語に特化した超巨大言語モデルが実用化されると、どのような活用法と今後の可能性が広がっていくのでしょう。LINEが現在展開しているサービスにあてながら見ていきます。・人間並みの言語能力でAiが省人化に繋げるLINEは、現在多くの方が利用しているメッセンジャーアプリ「LINE」で認知度を広げ、近年ではビジネス向けのサービスも多く提供しています。中でも、Aiテクロノジー「LINE CLOVE」のチャットボットは、金融やホテル・宿泊施設・小売業・飲食業といった幅広い分野で活用されており、主に窓口業務や各種手続き・少人数での業務遂行・人対人の対面業務の省人化に役立てられています。特に、このコロナ禍や以前から社会問題として上げられている「少子高齢化」の中では人手が足りない分、業務を効率化する手法の一つとして省人化を図る企業も多くあります。こうしたビジネス向けのサービスに日本語の超巨大言語モデルが加わることによって、さまざな企業においてもこれまで以上にビジネスチャンスが広がってくるのではと考えられます。・Ai日本語の今後の可能性今回発表した超巨大言語モデルは、新しい対話Aiの開発や検索サービスの品質向上その他「LINE CLOVE」をはじめとしたLINEのサービスへの活用を予定しており、外部企業への提供や共同開発も検討するようです。また、LINEは今後会議の議事録などを書き起こせる「CLOVE Note」や、飲食店などにおいてのAiによる電話対応などに、超巨大言語モデルによって進化したAiを活用していくのではと予想されます。これまでのAiは、機械的な部分がどうしても取り去ることができませんでしたが、人間のように話すAiが誕生することによって、これまで感じてきた言語のぎこちなさが解消されるとともに、今後Aiと人間の隔たりさえなくなってくる日がくるのかもしれませんね。まとめ本記事では、「LINEがAiを活用した巨大言語モデルを開発！その真相に迫ってみた」について言及して参りました。現段階では、開発に着手したとのことでこれからの展開が気になるところではありますが、土台となる超巨大言語モデルのインフラの整備を年内に実現としていること、さらには、「英語にて実現している精度に匹敵する、またはそれ以上の超巨大言語モデルを創出していく」と意気込みもあり、ますます期待が高まるところです。また、SNS上でも『日本の人工知能が米国・中国に追いつけるのか注目していきたい』など、LINEユーザーの期待も伺えますし、近いうちにAiとのコミュニケーションがまるで人と会話しているような自然な体験ができるのでは、と楽しみでもあります。Aiチョイスでは、Aiに関する様々な話題の記事を展開しております。気になる記事などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。

2021/01/14Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
【Ai教習システム】高齢者の自主返納検討に新たな選択肢広がる

2019年の東京・池袋で起きた高齢ドライバーによる事故をはじめ、多くの高齢者が自ら運転免許の取り消しを申請する自主返納が行われており、高齢ドライバーを抱える家庭内でも「加害者にさせたくない」という思いで、両親を説得し自主返納するよう促すなど社会現象ともなりました。しかし、実際にはそう簡単な問題ではなく、そこに至るまでには様々な問題も起きていることは確かです。はたして高齢ドライバーは、自主返納するほかに選択肢はないのでしょうか？そこで、本記事ではそうした思いを抱える高齢ドライバーに新たな選択肢が広がる「Ai教習システム」や「サポカー限定免許」、さらに今後廃止されるガソリン車についても併せて言及して参ります。高齢ドライバーを取り巻く現状と対策まずは現状を把握するため、高齢ドライバーの人数や交通事故件数、および自主返納件数をみていき、平成29年に改正された道路交通法などについても改めておさらいしていきます。・高齢ドライバーの現状内閣府の2020年度版「交通安全白書」によると、2019年の運転免許保有者のうち70歳以上が1,195万人、全体の14.5％を占めています。一方で、警視庁交通総務課統計による2019年度の交通事故発生件数は、全体で3,047件、このうち高齢ドライバーによる交通事故は5,524件と、全体の18.1％を占めています。こうした高齢ドライバーによる事故があとをたたず、国民の間でも自主返納の動きが活発化している状況です。そして、実際の返納件数はというと、2019年の申請による運転免許の取り消しは全体で約60万件、その内75歳以上が58.3％に達しました。・高齢者の運転に対する現在の対策まずは、下記の道路交通法をご覧ください。引用元：leaflet_A.pdf (npa.go.jp)上記の道路交通法改正に伴い、以下3点が変更になりました。・３年に1度免許証の更新時に受けていた認知機能検査が、違反行為があればその度　認知機能検査を受ける必要がある・改正前と異なり、認知症の疑いがあるとされた方は、違反の有無に限らず認知　　症検査を受ける必要がある・認知機能検査の結果によって受ける講習の内容が変わり、75歳未満の方や、認知　機能検査で認知機能低下の恐れがないと判断された方に対しては2時間に合理化（短縮）されます。その他の方に対しては、個別指導を含む3時間の講習となる高齢期における視覚・運動・認知機能低下は、運転中の技能低下を招く危険性が高く、現在では70歳以上で高齢者講習が義務付けられており、さらに75歳以上では認知機能検査が運転免許証更新時に義務付けられています。・高齢ドライバーの自主返納後のリスク日々テレビなどで取り沙汰される高齢ドライバーによる事故を前に、返納を見極める家族の説得も必要になってくる中、返納後のリスクにも備えておかなければなりません。というのも、国立長寿医療研修センターの調査によると、運転をやめた高齢者は運転を継続した高齢者に比べ、要介護状態のリスクが約8倍上昇したという報告が出ています。また、脳神経外科医によると「それまでに車の運転で使っていた脳内のネットワークを急に使わなくなると、脳が委縮して白質病変が増加し、認知症などのリスク・その他鬱になる高齢者も少なくない」というのです。中には、車がなくなってしまうと生活に大きな支障が出てしまう方もいるでしょう。そうした次なる課題に導入されたのが「Aiによる教習システム」や「サポカー免許取得」です。その二つについて、次項で詳しく解説していきます。Aiが高齢ドライバーをサポート2021年の冬から高齢者が安心できる運転を目指し、福岡県の自動車教習所では「Ai教習システム」を導入します。高齢ドライバーによる危険運転への関心が高まっている中、一方で高齢者の暮らしを守るためAiはどのような活躍をみせるのでしょう。・「Ai教習システム」とは？「Ai教習システム」とは、高齢ドライバーが安全に運転をし続けられるようにAiが的確な支持を出しサポートをするものです。例えば、教習所での練習中に「右後輪が脱輪しそうです。左にハンドルを回しましょう」などと、あらかじめAiが危険を察知すると音声にてどうするべきかを指示し、危険を回避します。この危険を回避する仕組みですが、3次元レーザーレーダーが周囲の環境情報を収集・内蔵する地図と照らし合わせることで、自動車の位置をリアルタイムに推定後、運転手に明確な指示が出せるというわけです。さらに、同時に車内カメラで撮影した運転者の顔の向きをAiが解析し、周囲の状況を目視できているかどうか確認、その記録したデータを採点結果として実車試験合否に使用します。自動運転 | Aiチョイス (ai-choice.jp)・Ai搭載車「サポカー限定免許」「サポカー限定免許」とは、2022年にも新設される自動ブレーキ機能などを備えた安全運転サポート車（サポカー）に限定した免許で、いわゆる免許返納までの中間的な位置づけとして導入されたものです。サポカーには、・Aiによる衝突被害軽減ブレーキが”止まる”をサポート・Aiで踏み間違い時の”急発進抑制”などをサポート・Aiの車線逸脱警報で”はみ出さない”をサポート・Aiによる自動切替型先進ライトで危険を早期発見以上４つをサポートするシステムが導入されており、このサポカーに乗るための免許取得になります。運転できる対象車両をサポカーに限定することで、免許の自主返納を検討する高齢ドライバーなどに新たな選択肢が広がるというわけです。しかし、これらの先進安全技術はあくまでも安全運転の支援であり、機能には限界があるため必ずしも絶対に安心というものではありません。機能を過信せず引き続き安全運転を心がけるよう、気を付けていく必要はあります。3.「Ai教習システム」のメリット「Ai教習システム」には次のようなメリットがあり、実際に高齢ドライバーによる声も上げていますので参考にご覧ください。・Aiによる客観的なデータに基づいた正確な評価を下すことができる・Aiによる客観的な評価で周囲への説得材料になる・Ai教官が人手不足に役立つ人間による採点は時にはばらつきがあると感じてしまったり、納得のいかない評価もあるかもしれません。しかし、Aiによる評価の場合、採点がコンピュータであるということから、皆同じ条件のもと判断されることで周囲への説得材料にもなるとの声も上がっています。現在のところ、道路交通法では資格を持つ教官が同乗することが義務付けられていますが、教官の人手不足が深刻化する前に教官が同乗しないAi教官だけで走行が行えるよう、改正法の可能を呼びかけるとしています。このように車社会の現状が大きく変わっていく中、2030年半ばには国内のガソリン車が廃止されることも決まりました。目まぐるしく変化する中、今後はどのような車が燃料として活用されていくのでしょう。最後にガソリン車廃止の内容や、今後普及が加速するAiが導入された電動自動車について簡単に解説していきます。4.2030年半ばには国内のガソリン車が廃止？政府が進める「2050年カーボンニュートラル」の一環として、2030年半ばにはガソリン車を廃止するという新たな政策が掲げられました。・ガソリン車が今後廃止される理由「2050年カーボンニュートラル」とは、2050年までに温室効果ガス排出ゼロを目指すもので、車のガソリンも2030年半ばを目途にゼロにしていこうとするものです。この動きは日本のみならず世界でも同じように廃止していくものとし、日本では新車販売を電動自動車に切り替え後、電気自動車・水素で走る燃料電池車・ガソリンと電気の両方を使うハイブリット車にシフトしていく方針です。・Ai導入の電動自動車普及の加速2030年半ばにはガソリン車が廃止していくことで、Aiを導入した電動自動車も普及の加速を辿ることになります。現在では自動運転レベル3（条件付き運転自動化）が解禁となりました。さらに国やメーカーによっても違いはあるものの、2025年前後には高速道路においてレベル4（高速運転自動化）の実用化を目指し、レベル5（完全運転自動化）についても高速道路の一定の条件下では2030年までに実現されるとされるのではないか、と言われています。「脱ガソリン車」「Aiを導入した電動自動車普及の加速」と、いづれにしても自動車業界がこれまでにない大転換期を迎えていることには間違いありません。まとめ「Ai教習システム」や「サポカー限定免許」、さらに今後廃止されるガソリン車に伴うAiを導入した電動自動車の普及について言及して参りました。誰しもがいずれくる運転への不安ですが、新設される「サポカー限定免許」によって選択肢の枠が増えたことは、高齢ドライバーが社会との繋がりを持ち続ける大きな役割を果たすことへ繋がるのではないでしょうか。そしていま、自動車業界においてはこれまでにない大転換期を迎えようとしています。今のうちに様々な情報を把握し、近未来に備えておくと良いかもしれません。Aiチョイスでは、Aiに関する情報を発信しております。気になる情報などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。

2021/01/13Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
学校にAi！？コロナ禍で注目されるGIGAスクール構想について詳しく解説

昨今、デジタル庁が設置されるなど日本の政策にも徐々にAi（人工知能）などのデジタル化が急速に加速しています。教育界においても政策の一つとして、文部科学省が打ち出した「GIGAスクール構想」が注目されています。中でも東京都渋谷区では、平成29年9月から「渋谷区モデル」を実施するなどすでに本格的な取り組みが開始されてきました。そこで今回は、コロナ禍において更に注目されることとなった「GIGAスクール構想」とは一体どのようなものなのか、そしてどのようなメリットがあるのか等詳しく解説していきます。コロナ禍で揺れる教育現場の実情　2020年はコロナ騒動に大きく揺れた1年の中、学びの場をどう守っていくと良いのか、大きな課題が残されました。というのも、夏休みの短縮や時間割変更、さらには分散登校や毎日の消毒作業に追われ、何もかもが手探りの状態で思うように教育事態が進めることが困難となり、さらにはソーシャルディスタンスを守る中でのコミュニケーションの難しさも重要な課題となったのです。この実情を打破すべく対策として、政府が描くAiを活用した学校DXが行われようとしています。Aiを活用した政府が描く学校DXとは概要でも触れたように教育現場においても、Aiを取り入れこれまでとは全く違った人材育成が始まろうとしていますが、「GIGAスクール構想」の解説の前に、今後政府が描く学校DXについて少しみていきます。様々な取り組みがある中で、ポイントとなる2点をあげてみました。・Aiで「個別最適化された学び」の実現Aiで「個別最適化された学び」とは、文部科学省が目指す次世代の学校・教育現場として掲げた教育のスタイルです。生徒一人一人の能力や適性に応じてスタディ・ログ等を蓄し本人の学習に役立てたり、教員が個々の生徒の学習ログを参照できるように学習支援していきます。・Aiにない「想定外や板挟みと向き合い調整する力」大臣懇談会の報告書では、Aiにない「想定外や板挟みと向き合い調整する力」が定義としてあげられています。どういうことかというと、Aiなどの最先端技術が教育にも介入し始める中、その一方で、ますます人間の強みが見直されていくこととなり、現実世界を理解し意味づけできる感性・理論観が求められるようになるということです。こうした力を身に着けるためにも、教育現場において実体験や他社との対話・協働など多様な学習活動の機会を提供する役割やツールが必須となってきています。次項からは、本題の政府が描く学校DXとしてさらに具体的な取り組みや、そしてコロナ禍においても有効とされている「GIGAスクール構想」について取り上げていきます。GIGAスクール構想で変わるAi時代の教育育成Aiが発達する「Society（ソサエティー） 5.0時代」に生きる子どもたちが生き抜くための力として、「GIGAスクール構想」は重要な教育育成法として認識されています。・GIGAスクール構想とはGIGAスクール構想とは、政府が2020年4月7日に閣議決定した緊急経済対策において、2023年までの達成を文科省が予定していた「1人1台端末支給」の実現が前倒しされ、2021年3月までに実現されることになったものです。そして、このICT環境整備のための予算は2,292億円にもおよび、具体的には先述した「1人1台端末支給」と「高速大容量の通信ネットワークを一体的に整備する」ことがあげられています。引用元：【資料2-2】GIGAスクール構想による1人1台端末環境の実現等について (mext.go.jp)・「1人1台端末支給」が前倒しとなった背景1人1台の端末支給が前倒しとなった背景には、「デジタル社会に適応した教育への対応が遅れてしまったこと」「教員主体から児童・生徒への学びの転換」といった根本的構造改革から、一つに授業のオンライン化という目的があったからです。これは、2020年に新型コロナで一斉に休校となった際に見えてきた課題として、新たに子どもたちが登校できなくなる事態が発生した場合に、オンライン授業の体制を整えておくことが必要であるとの意見が政治家の中で強まりました。二つ目に、ICT端末を活用することで子どもたちが個々に学べるようになるといった意見も多く、例えばクラス全員で足並みを揃えて学ぶより、理解の早い子はどんどん先に進み、そうでない子は自分のペースでじっくり学ぶといった考えから前倒しになったとされています。「Society（ソサエティー） 5.0時代」に生きる子どもたちが誰1人として時代に取り残されることなく、社会を生き抜く力を育み子どもたちの可能性を広げられるように、と政府からの強いメッセージが込められた政策でもあります。・Aiを活用したGIGAスクール構想のメリットICTや1人1台の環境によってメリットを享受するのは生徒だけではなく、教育側も恩恵を受けられることが期待できます。具体的なメリットとしては、・生徒の授業におけるつまずきや課題などが確認できるようになる・教育指導の質を向上することができる・クラウドを活用することで、子どもによる紛失や災害時の備えになる・教育側の授業準備や成績処理等の負担軽減・教員の働き方改革の実現にも繋がる以上の5つがあげられますが、ICT環境の整備は手段であり目的ではないということです。子どもたちが変化を前向きに受け止め、豊かな創造性や持続可能な社会の創り手として、予測不可能な未来社会を自立的に生き、そして社会の形成に参画するための資質・能力を一層確実に育成していくことが必要とされています。Ai教育はコロナ禍において今後も必須2021年も同様に新年早々感染拡大が急増し、1都3県においては1月8日から2月7日まで緊急事態宣言を発動する事態となりました。今回は、学校での感染拡大は部活動以外は大きく出ていないとし、学校の休校要請はないものの、いつまた要請が出てもおかしくない事態だということは、国民が感じていることでしょう。一方で、「GIGAスクール構想」にいち早く取り組んだ渋谷区に限らず、東京都のインターナショナルスクールでは、すでに幼稚園の頃から1人1台のパソコンやタブレットが支給されオンライン上で課題や宿題を提出するなど行ってきたため、どのような環境であっても十分な教育が受けられています。いつまたリモート授業が再開されるか分からない状況の中においては、先述したGIGAスクール構想のメリットも踏まえ、Ai教育そして更にIOTの環境整備は絶対的必須条件となることは明確でしょう。まとめ文部科学省が打ち出した「GIGAスクール構想」について、解説してまいりました。2020年に引き続き、2021年もコロナ感染拡大が爆発的に広がり収束がより不透明とされつつある中、「GIGAスクール構想」が教育界において突破口となるのか注目されています。今後、1人1台の端末支給が2021年3月までに実現されるわけですが、誰一人取り残すことのない個別最適化された学びの実現・そして人間性の向上も大切な学びの一つとして重要になってきます。2021年はこうした更なる教育の改革が行われ、「Society（ソサエティー） 5.0時代」を生きる子どもたちの教育のスタンダードが確立されていくことでしょう。Aiチョイスでは、Aiに関する世の中の情報を話題に取りあげお届けしております。気になる記事がございましたら、参考にご覧ください。

2021/01/12Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiがまぐろの品質を判定！くら寿司が開始した新しい仕入れ様式とは

近年、Aiは様々な場面で利活用がされており、これまで全く最新テクノロジーと縁のなかった場所までもAi技術が浸透してきています。今回の話題である魚の仕入れ、目利きもその一つです。これまで、くら寿司をはじめとする回転寿司店では仕入れ担当者が、仲買人や水産会社などと国内外の産地や加工場に足を運び、品質を確認して仕入れを行うのが通常のやり方でした。ところが、昨今ではコロナウイルスの影響や、人手不足などが原因で現地に行くことが難しくなったのです。そうした問題を解決するためにくら寿司が他すし店より先駆けて導入をしたのが、熟練のまぐろ職人の「目利き」を学習したAiアプリ『TUNA SCOPE』です。本記事では、Aiを活用した目利きシステム『TUNA SCOPE』とはいったい何なのか、その活用法や背景について解説してまいります。Aiがマグロの品質を判定するシステム『TUNA SCOPE』回転寿司チェーン『無添くら寿司』は、2020年7月7日、海外渡航などが難しいコロナ禍における『新しい仕入れ様式』として、ベテラン仲買人の目利きを学習したAi技術により、まぐろの品質を判定できるアプリ『TUNA SCOPE(ツナスコープ)』を導入したと発表しました。『TUNA SCOPE』のとベテラン目利き職人の一致率とは『TUNA SCOPE』は、株式会社電通・株式会社電通国際情報サービスが開発したアプリ形式のAiシステムです。Ai技術を用いてまぐろの尾の断面から瞬時に品質を3段階で判定します。ベテランの仲買人の目利きを学習したとされるAiですが、その精度が気になるところです。しかし、その精度に関しては、35年のキャリアを持つベテラン仲買人の判断と約90%の一致率を達成したといい、非常に高い確率でよいマグロ、そうでないものを見極めることができます。『TUNA SCOPE』を使って判別した『Aiまぐろ』を7月から販売くら寿司では『TUNA SCOPE』を使って判別したAランクのマグロ、『極み熟成AIまぐろ』を、7月10日から期間限定で発売します(7月10日（金）～16日（木）、7月22日（水）～28日（火）)。Aiで特上と判定されたマグロであるため、価格は2カンで税込220円とプレミアム価格となりますが、当然通常のMランクマグロと比べておいしさは格別である上に、くら寿司がウリにしている48時間熟成による効果も相まって、非常においしいマグロがいただけるのではないでしょうか。Aiシステム『TUNA SCOPE』導入の背景このように、Aiが目利きをし、ランクを判定するシステムを他寿司チェーン店よりも一足早く導入することとなったわけですが、その理由としてどのような背景があったのでしょうか。遠隔で目利きができる1つは遠隔で目利きができるという点です。くら寿司によりますと、『遠隔で目利き職人と同等レベルでマグロの品質を判定できること』が『TUNA SCOPE』の最大のメリットであり、導入の決め手となったといいます。特に、同社では仕入先とともに、魚の仕入れ品質の基準合わせなどを行っているのですが、現在新型コロナウイルスの影響で、現場への移動が困難な状況です。特に東京に至っては最近になってさらに感染者が急増していることから、外出自粛要請が再度発令される可能性もあるかもしれません。そうした中、同Aiシステムを利用することで遠隔で目利きをすることができるようになります。目利き職人の後継者不足近年Aiを導入し始めている企業の多くは、『業務効率化』や『後継者不足問題への解決策』、『人材不足への解決策』の一つとしてAiなどのテクノロジーの導入を行っています。魚の目利き職人として一人前になるには最低でも10年はかかるそうです。しかし、目利き職人の高齢化が進み、後を継ぐ人がいなければ、たちまち今後の魚の仕入れにおいては質が落ちていってしまう可能性もあるでしょう。そのようなリスクを見越して、目利きにAiを活用することで、Aiが一人前の目利き職人として確立できると同時に、後継者不足問題、技術の低下などを防ぐことができるようになります。Aiシステム『TUNA SCOPE』の活用方法このように、Aiシステムは魚の目利きの分野にまで浸透してきており、活用も始まってきています。そこで疑問になるのが、どのように使うのかというところです。TUNA SCOPEでは、スマホやタブレットなど、アプリをダウンロードしたデバイスのカメラを尾の断面にかざすだけで、脂の量、身の締まり具合、鮮度、変色（やけ）などの品質情報を読み取ることができます。この情報からマグロの品質が『A（特上）』『「B（上）』『M（並）』の3段階で評価される仕組みです。この時の『M』が通常くら寿司で販売されている通常のマグロで、今回期間限定で販売される『極み熟成AIマグロ』は最高ランクの『A』になります。本当においしいのか気になる、食べ物の目利きにAiを使うって？？と疑問になった方はぜひくら寿司に足を運んで、実際に体験してきてみてください。まとめ現在、日本では少子高齢化や労働人口の減少など諸問題が社会問題として取り扱われるようになってきました。Ai技術をいろいろなところに利用するのにはもちろん賛否両論あるものの、今後はAiをうまく利用しながら、いかに諸問題の解決に取り組むかというところが重要になってくることが予想されます。今回ご紹介したTUNA SCOPEは日本でもポピュラーな魚の一つ、まぐろの目利きに特化したAiシステムではありましたが、今後はまぐろ以外の魚の目利きもAiでできるようになるのではないでしょうか。もちろん現時点で明確な発表などはありませんので断言することはできませんが、今回くら寿司が導入したAiシステムは飲食業界の仕入れに新しい風を吹き入れたことに他なりません。コロナ禍で非対面や県外への移動自粛が叫ばれている中、最新テクノロジーの利活用の推進は今後さらに活発化していくことでしょう。

2020/12/23Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
【Ai×面接】コロナ禍で加速する企業内のニューノーマル。Ai面接のたった5つの攻略法について解説

ビジネスにおいて多くの企業がAi（人工知能）を導入する中、近年では面接の際においてもAiを活用しているのはご存じでしたでしょうか？実際に、2019年の段階ではすでに100社ほどが導入しており、ニューノーマル時代の中で面接の在り方も変わり始めているようです。更には新型コロナウイルスの感染拡大の影響で、ますますAiなどを利用した非対面の面接が注目されていることでしょう。そこで今回は、加速する企業内のAi面接について5つの攻略法をご紹介致します。気になる企業面接の攻略にお役立てください。コロナ禍における面接のニューノーマル形式ニューノーマルとは、これまでの常識や概念にとらわれずビジネスや日常の変化に順応することです。面接といえば人間の面接官が対応する形式が一般的でしたが、人間の代わりにAiが面接を行うことでこれまでに見えてこなかった新しい可能性も広がりつつあります。というのもこのコロナ禍においては、非接触の中でいかにこれまでと同様に人材を確保できるかが問われており、近年増加傾向にあるリモートワークに続き、Ai面接もまたニューノーマル形式と言えるのではないでしょうか。面接方法は、スマホアプリ（SHain）を通しAiが質問することに解答していく形式です。大きなメリットとしては、場所や時間に制限されることなく自分の好きな時に面接を行える他、遠方の企業面接でも自宅から行えることで交通費も必要なく、コスト面においてもメリットは大きいようです。コロナ禍でも安心のAi面接とは「3密対策」や「ソーシャルディスタンス」が常識化していく中、企業面接においても感染対策上人と人との接触はなるべく避けたいものです。前項でも触れたようにリモートワークが状態化する中、面接においてもスマホのアプリなどを利用し安全対策を取るのは望ましい方法と言えます。受験者も自宅から行えますし人事担当者との接触がない為、感染のリスクは全くなくなるのです。とは言え、実際のAi面接においては人間が対応するようにスムーズに進行しない、など実例も出ています。まずは、Aiをしっかり理解することがAi面接に望む前準備となりますので、次項ではおさえておきたい攻略法を5つご紹介致します。企業がAi面接を行うときに役立つ攻略法Ai面接を行うにあたり、必ず身だしなみを整えておくと良いです。面接している間も動画にて記録されていますので、人間の面接官同様、緊張感を持ってスーツで望みましょう。では、以下の5つをご紹介致します。・環境作りに配慮する・発音や言葉選びに注意する・スマホをしっかり固定する・質問事項の回答を事前準備する・Aiによる評価方法は「質問」と「観察」・環境作りに配慮するAi面接の場合、場所は自分で選ぶことができます。自宅が落ち着いて対応できる場合は自宅で行い、できるだけ静かな環境の中で実力を発揮しやすい環境作りに努めると良いです。そして、背景はモノが置かれていない場所を選びましょう。・発音や言葉選びに注意する人間の面接官においては、言葉が少し間違っている場合でもなんとなく理解してくれ先に進む場合もありますが、Aiの場合は発音が不明瞭だと何度も同じ質問を繰り返すことも多くあります。なるべく簡潔にAiが理解できるよう気を付ける必要があります。　例えば、「ゴミを分類」→「ゴミを分別」「月曜日と火曜日なら...」→「月曜日の午前と火曜日の午後なら...」のように、ふさわしい語選びや副詞を付けると正しく伝わります。・スマホをしっかり固定するスマホ画面での受験になりますので、あとで人事担当者が見た際に自分と目線が合うよう高さを段ボールなどで調節することをおすすめします。また、受験中にぐらついたままの状態では見苦しく感じられますので、平らな場所にスマホを固定しましょう。・質問事項の回答を事前準備するAiはビックデータを参考に分析する為、質問事項は過去に自分が取り組んできたことに対するものがほとんどです。その際、一つの質問に対して深く掘り下げる傾向があります。例えば、「学生時代一番力を入れてきたことは何ですか？」の問いに対して「なぜそれを？」「誰と？」「どうやって？」など具体的な質問パターンが用意されていますので、当時の状況を思い出し事前に準備をしておきましょう。・Aiによる評価方法は「質問」と「観察」Aiの評価方法は主にこの2つです。準備した内容と以下の評価とを照らし合わせながらあらかじめ深堀していくと良いです。　　　　　質問による評価　　　　　観察による評価バイタリティー（粘り強さ・責任感・エネルギッシュ・打たれ強さ）インパクト（好感度・明るさ・清潔感）イニシアチブ（上昇志向・前向き・好奇心・自発性・創意工夫）理解力（頭の回転・正確性・迅速性）対人影響力（ビジョン・動機づけ・巻き込み・主体的指揮）表現力（伝達力・明瞭性・正確性・簡潔性・柔軟性（状況理解・フレキシブル・自在性・適応性）ストレス耐性（落ち着き・平常心・克服力）感受性（気持ちへの敏捷性・共感性・気配り・気遣い・チームワーク）自主独立性（信念的・度胸・自己主張・自律的）計画力（段取り・タイムマネジメント・PDCA・明確な目標・優先順位）質問はだいたい100問前後、所要時間は1時間前後です。以上5つの攻略方法をご紹介致しました。Ai面接では短い質問が続くものの、1つの回答から様々なことを分析されます。しかし現状のAi面接は、応募人数が多い大企業による導入や1次選考に利用される場合が多く、適正検査やマークシートの代わりといった補助的なツールとして活用が広がっています。ですが、準備を入念に行うことで自分の自信にも繋がりますので、できる限り対策を行っていく必要はあります。Ai面接が今後も続く理由「コロナ禍でも安心のAi面接とは」でも解説したように、今後も収束の目途がたたないコロナ禍において、非接触を可能としたAi面接は今後も続く傾向にあります。そもそもこのシステムを開発した理由には、『時間や場所に制限を受けず優秀な人材に出会いたい』と願う企業の声により開発されたものです。当初はまだコロナ禍ではありませんでしたが、遠方に面接に行く場合、時間調整・コスト面など就職活動に影響を与え兼ねませんし、このコロナ禍においては尚のことです。受験者側にとっても、交通費の削減や時間を省けることで大きなメリットに繋がります。コストや時間が掛からないとなると受験件数を増やすこともできますし、どちらにとってもメリットはあるのではないでしょうか？一方で、Aiの判断全てを鵜呑みにできないことなどデメリットも出ており、最終的には人間のジャッジが必要とされますが、受験者側・企業側どちらにとってもメリットがある場合、今後Aiによる面接は普及していくものと予想されます。まとめ本記事では、「【Ai×面接】コロナ禍で加速する企業内のニューノーマル。Ai面接のたった5つの攻略法について解説」について言及して参りました。このコロナ禍において、Ai面接を利用している企業が増加傾向にあるのは確かです。リモートワークが普及したのも、これまでと変わらないビジネスを展開していける、あるいはこれまで以上に業績が伸びた実績があったからでしょう。ニューノーマル時代は、こうした遠隔においていかに行動やビジネスを広げられるかがポイントになってきます。その他Ai面接の攻略法についてもご紹介致しました。受験者も初めての試みで不安も大きいかと思います。人間の面接官でもAiでもいかに自分を伝えられるかが大切です。当日は万全な態勢で迎えられるよう、攻略法を参考に準備されてみてはいかがでしょうか。Aiチョイスでは、Aiに関する様々な話題の記事を展開しております。気になる記事などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。

2020/12/22Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
【Ai×医療】ビッグデータによる診断とは？医療現場におけるAiの秘めた可能性！

Ai（人工知能）の進化に伴い、いま、社会全体も大きく変わろうとしています。人間だけでは解決できない部分に、Aiを介入させることでさまざまな分野において課題解決を実現させてきました。中でも、医療現場においては「Aiドクター」と呼ばれる新しいシステムを導入している国も出てきています。そこで今回は、「Aiドクター」とはどういったものなのか、ビッグデータによってどのように診断を下すのか、メリット・デメリットなども踏まえ解説していきます。医療現場における現状の課題Aiドクターをご紹介する前に、まずは医療現場においてどのような課題を抱えているのか少し見ていきたいと思います。・医師不足厚生労働省「平成30年（2018年）医師・歯科医師・薬剤師統計の概況」によると、医師の数は毎年増えてはいるものの、医師が大都市に集中していることで、郊外から遠ざかるほど医師が足りていない状況が起こっています。特に地方では、医師不足によって十分な医療を受けられないばかりか、その分医師の労働時間が増えたことで医師が体を壊し退職する、といった悪循環が生じています。・新型コロナ感染拡大による医療現場のひっ迫この問題はテレビのニュースなどでも連日放映されているように、日本でも日々新規感染者数が増加し、通常の診療や入院患者においても病床が確保できないなどといった現状も起こっています。では、次項から本題のAiドクターについて解説して参りたいと思います。ビッグデータを活用しAiはどのように診断を下すのか、そしてどのような場面で活用されているのか、米国・英国それぞれのAiドクターをご紹介していきます。AiドクターとはAiドクターとは、その名の通りAiが病気の診断を下すというものです。日本では、Aiを使った医療支援が行われてはいますが、最終的には人間の医師が判断を下します。ですが、ここで解説していくAiドクターは、その判断に人間の医師の解釈はなく、判断は全てビッグデータを基にAiドクターが行います。もちろん、その後の治療に関しては人間の医師が治療にあたるものです。各国で行われているAiドクターの活用の場海外では”人間の医師の解釈は必要としない”Aiドクターによる診断はすでに行われています。では、早速どのようなものなのか見ていきます。・米国のAiドクター「IDx-DR」「IDx-DR」とは、国家機関が世界で初めてAiドクターを認可した「IDx-DR」と呼ばれる、糖尿病性網膜症と黄斑浮腫について患者を自律的に診断するAi診断システムです。診断方法は、以下の通りです。①眼底カメラを使用し、眼ごとに2つの画像をキャプチャ②画像が「IDx-DR」に送信③「IDx-DR」は、糖尿病性網膜症の兆候について画像を分析し、ビッグデータからの中から当てはまるものを見つけ出し、30秒未満で結果を提供④病気が検出された場合は、早めに医師の診断を受けるよう促し、結果　が良好な場合は、次の12か月後に再テストをするよう呼びかける引用元：https://dxs.ai/products/idx-dr/idx-dr-overview-2/米国では眼科医の診療予約が簡単ではないこと・待機時間を削減するために精密検査を省く場合が多く、毎年2万4000人が糖尿病性網膜を患いながらも適切な検査を受けられずにいましたが、「IDx-DR」の活躍によって今後も多くの患者が適切な治療を受けれるようになると思われます。・英国のAiドクター「Ai搭載アプリ～Babylon Health」「Ai搭載アプリ～Babylon Health」とは、国民保険サービス（NHS）の支援下の元、すでに25万人以上が登録し利用しており、どこでも簡単に医療診断を受けられるAi搭載型アプリです。利用方法は以下の通りです。①利用者が「Babylon Health」に情報を入力する。②Aiが症状を即座に分析し③分析結果を出す。その後、人間の医師と会話も可能引用元：https://www.babylonhealth.com/英国では、医療費が安いために病院に人が殺到し、その分病院での滞在時間が長くなること・受診までに2週間もかかることがあると言います。しかし、病院に行く前に一度「Babylon Health」で診断をすることで、自宅療養した方が良いのか、病院にいくべきか、薬を処方してもらうだけで良いのか、選択することが可能になり病院に人があふれる事態を防ぐことに繋がっています。続いては、上記のようなAiドクター導入することで、どのような課題解決に繋がるのか見ていきます。Aiドクター導入で解決できる課題とはAiドクターを導入することで、以下3つの課題解決が上げられます。・医師不足の解消前項で解説したように医師の代わりにAiが診断することで、診断ができる患者の人数が増えることになり、早い段階で患者が引き続き人間の医師による診断を受けた方がよいのか判断することができます。そのうえ、判断が早いAiを活用することで、その後の診察がスムーズに進みます。・非接触での診療が可能スマホを使ったアプリによる診断は、医師が直接診療をするわけではないので感染予防対策にも有効的ですし、自宅からも診察が行えることで体調が悪化し外出を控えたい際には非常に便利です。・人間にしかできない治療が行えるAiでの診察が可能になると、人間にしかできないメンタル部分でのケアができたり、その他に必要とされる治療に充てることもできます。上記のような課題解決が行えることで、医師の業務にも余裕を持たせることができるでしょう。Aiに確信が持てないような場合は、セカンドオピニオンとして人間の医師を受診することもできますし、選択肢を広げる事で患者の不安を取り除いたり早期発見にも繋がります。では、最後にAiドクターを導入するメリット・デメリットについて言及して参ります。Aiドクターを導入するメリットAiドクターを人間の医師と患者の間に介入させることによって、次のようなメリットが生まれます。このメリットはAiドクターを実際に利用した患者からの感想も含まれています。・24時間365日どこからでもアクセス可能・リアルタイムで患者の症状を把握できる・とにかく診療時間が短く手軽にできる・医師に会うことなく解決できることが多い・対面せず診療ができ感染対策にも有効的・長期治療を要する患者にとっての負担軽減・様々な病気に対応できる中には、このアプリを使用し長期治療を受けている患者もいます。特に長期治療を必要とする患者は、診察が面倒だと感じ途中で断念してしまう場合もあります。しかし、1日10分アプリで自分の状態を伝えたり、30秒で結果が分かるAiドクターを活用することで、患者は診療に対して手軽さを感じられるようになり継続した治療を行いやすくなります。では、一方でデメリットはどのようなものがあるのでしょう。Aiドクターを導入するデメリットAiは処理スピードの正確性は年々向上しているものの、まだまだ発展途上の技術です。ビッグデータを参考にするAiにとっては、症例が少ない病気を検出する場合、適切な診断結果かどうかにおいては疑問が残りますし、必ずしも正確に診断が行えるというものでもないでしょう。それゆえ、今後まだまだ多くの症例をデータとしてプログラムさせる必要はありそうです。まとめ医療現場におけるAiのビッグデータを用いた診断方法と、その活用の可能性について言及いたしました。医療現場にAiを導入させることよって、これまで治療にたどり着くことのできなかった患者も適切な治療が受けられたり、億劫に感じていた診療が手軽にできたり、何より人間の医師に余裕が生まれることは患者として来院する私たちにも良い影響をもたらします。こうしたAiドクターは、今後各国が徐々に受け入れていくであろうと言われています。日本でも将来的には、本記事で紹介したようなAiドクターが見られる日がくるかもしれませんね。Aiチョイスでは、Aiに関するさまざまな情報をお届けしております。気になる分野の気になる話題をぜひ参考にご覧ください。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

2020/12/17Aiチョイス編集部
未分類
【Ai疑問集】子供にも教えたい、人工知能の知識丸ごと解説

2020年から小学校の授業でも「プログラミング」が始まり、子供たちは日常からAi（人工知能）に触れる機会が多くなっています。その分、Aiに対する疑問も早いうちから感じることがあり、帰宅後にAiについて質問される場面もあるのではないでしょうか。大人でも理解できているようで、説明するとなるとなかなか難しいですよね！そこで今回は、お子様が感じているであろうAiに関する素朴な疑問を分かりやすく解説していきたいと思います。日常生活につかわれているAiまずは、日常に使われているAiから例に取り説明していきます。身近なAiの中には、・スマホでのGoogle翻訳・地図検索・Googleマップなど・スマホでの顔認証などによる分析アプリ・お掃除ロボット・GoogleHomeなどがあります。Aiは「音声認識」「画像認識」「自然言語認識」「異常検知」技術を使い上記のようなスムーズな動作を実現させています。特にスマホの音声での検索やGoogleHomeによる音声認識はAiを体験しやすく、遊び感覚でお子様と体験できます。では、次項から【Ai疑問集】7選について解説していきたいと思います。Aiにまつわる素朴な疑問！7選早速、本題のAiに対する素朴な疑問7選を、分かりやすく簡潔に解説して参ります。・Aiはいつからできたの？・Aiは人間のように会話が可能？・Aiは人間と何がちがうの？・人間にできて、Aiにできないことって？・人間の感情を読み取るって本当？・Aiに「意識」が存在する？・未来はAiに仕事を奪われてしまうの？Aiはいつからできたの？Aiは、1950～1960年代の第一Aiブーム（探索と持論）が始まりです。その頃の主な製品は「トイ・プロブレム（おもちゃの問題）」でしか解けないチェスや将棋など、といったルールが決められた中での最適な答えを探すものでした。それから、第二Aiブーム（知識表現）の1970年代後半から1980年代、そして現在が第三Aiブーム（機械学習）と言われる時代に突入しています。Aiは人間のように会話が可能？多くのAiの場合は、Aiが答えやすいように言葉を選ぶ必要があります。ですが、Googleが発表したAi「Meena」は、人間のような会話を可能としています。その会話内容とは、「私はテニスが好きです」に対して「私もです、ロジャー・フェデラーにはなれないけれど！」と、まるで人間のような返答をするものまで登場しています。人間にも個性があるように、Aiにもできるもの・できないものとさまざまです。Aiは人間と何がちがうの？Aiは人工知能と言われ、元々は人間の脳をモデルにして作られたものであり、「学習構造」は同じなのですが、一番の違いは想像ができるかできないかになります。人工知能は、データに乗っ取り予測はできますが想像は不可能です。例えば、相手にとって必要なものは予測でき、相手が喜ぶであろうものは想像することはできません。また、新しいものを作る創造力も同じく人工知能にはないものです。人間にできて、Aiにできないことって？人間は会話の中で、相手の反応を見ながら言葉を選んだり、相手に合わせながら会話をすることができますが、Aiは「不合理な判断」への対応や会話の中で相手の心のひだに触れることはできません。そうした判断ができるのは、人間ならではの特徴とも言えます。人間の感情を読み取るって本当？人間の表情のパターンから機械学習アルゴリズムを利用することで、人間の感情を読み取ることが可能です。感情を「幸せ」「悲しみ」「怒り」といった感情ラベルに沿って振り分け、その中から多くのデータを基に感情を読み取る手法です。将来的には、人間ばかりではなく動物の感情を読み取ることで、動物と人間とがコミュニケーションが取れる時代も訪れるのでは？とも言われています。Aiに「意識」が存在する？意識があるのか、ないのか？と問われると現在のところはありません。しかし、研究者によっては、4歳児程度の知識や知能・心を生み出そうと試みている研究者も中にはいます。そして、仮にSF作品のようなAiやアンドロイドが現実的になるには、人間のように脳自体の解明や体のあらゆる末梢神経など、生命の構造をさらに模倣することが必要になりそうです。未来はAiに仕事を奪われてしまうの？2030～2040年あたりには、日本の労働人口の約49％が就いている職業をAiやロボットで代替えが可能と言われています。しかし、いま現在子供たちが学んでいるプログラミングは、そうした未来を見据えて「Aiに使われるのではなく、Aiを使っていく人材を育てるために必要な授業」とされています。特に、プログラミングの中でも何かを作りだしていく『創造力』は今後、重要課題となってきます。Aiで今後できるようになることは？Aiにおける分野は幅広いため、お子さまが興味を持ちそうなAiドクターについてご紹介したいと思います。Aiドクター言うと、Aiロボットが白衣を着て登場してくるの？とお子様が想像するかもしれませんね。では、次で詳しく説明していきます。Aiドクターによる問診Aiドクターとは、海外ではすでに始まっている取り組みなのですが、その名の通りAiが病気の診断を下すというものです。診断をするために使うツールは、アプリや画像、動画など様々で、その診断精度ですが米国の場合「感度87.4％、特異度89.5％」という判断が行えています。感度とは、疾病を持っている人を「病気だ」と正しく判断するもので、「特異度」とは、疾病を持っていない人を「病気ではない」と正しく判断する率のことです。専門医なしに、9割近い精度で判断が行えています。これまでの事例では、自律型のAiシステムFDAが眼底画像から約60秒で「初期」の糖尿病性網膜症か否かを判断しています。そこには医師の解釈が必要ないというものです。もちろん、その後の医療行為（治療や投薬）は、人間の専門医が実施します。日本でもAiで大腸がんや肺がんの診断が本格化前述したことが日本でも同じように行われるか、どうかについては、日本では、Aiの診断が公的に認められることは制度が変わらない限りおそらくないか、まだまだ先の話だと言います。日本でもAiによる支援はうけているものの、最終判断は人間の医師が行っています。しかし、今後2025年あたりには、「Aiで大腸がんや肺がんの診断が本格化する」するとも言われていますので、全く縁のない話ではなさそうです。最終判断さえ違うものの、Aiによる診断が今後日本でも本格化していくとなると、未来の子供たちの医療現場も大きく変わっているのかもしれませんね。まとめ本記事では、「【Ai疑問集】子供にも教えたい、人工知能の知識丸ごと解説」について、解説して参りました。Aiの疑問に触れながら、お子様と楽しく疑問解決して頂けたらと思います。疑問に思うことで、さらに未来はどうなっていくのだろう？と想像してくことも楽しい親子の会話になるかと思います。また、Aiは日々進化を続け私たちの社会問題の手助けや、さまざまな場面において欠かせない存在となりつつあります。Aiチョイスでは、そんなさまざまな場面における活躍を見ることができますので、日常に関する疑問なども踏まえ、参考にご覧ください。

2020/12/16Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
『Aiロボット』はGoToキャンペーンで有効的？各地が行っておきたい集客対策をご紹介

各地で賑わいを見せているGoToキャンペーンですが、この機会に旅行に行かれた方や、今後行かれるご予定の方も多いのではないでしょうか？その一方で、各地の観光地においてはさまざまな対策を行い、GoToキャンペーンを皮切りに今後に繋がる取り組みを検討されているかと思います。そうした中で、増えた観光客に対応しつつ、人と人との接触を抑えられると期待されているのが『Aiロボット』です。そこで今回は、GoToキャンペーン事業をのおさらいをしつつ、Aiロボットを利用した各地が行っておきたい集客方法について解説していきます。そもそもGoToキャンペーンとはGoToキャンペーンとは、新型コロナウィルス感染症により落ち込んだ旅行需要を喚起するため、宿泊を伴う旅行及び日帰り旅行の最大5割を国が補助する観光支援策です。GoToトラベルで増えた旅行客このキャンペーンは令和2年7月から開始され、これまで除外されていた東京が10月から加わったことで、大手旅行サイトに予約が殺到し、割引額が一時的に減額されるなどの問題も起きた程、旅行客の増加が見られています。旅行会社ANAにおいては、10月の国内線利用客は、1日約4万8000人に及んでいます。また週末が40％までの落ち込みを見せていた東京は、10月に入ってからはアクセスの良い場所を中心に、減少幅が10～20％までに回復しています。さらに、官公庁の調べによると令和2年9月15日までの全体の宿泊利用人数は、約1689万人と多くの利用が確認されています。GoToトラベルは修学旅行も対象に修学旅行生においても、GoToキャンペーンが令和3年3月15日まで適用され、その他、旅行先のお土産・飲食店・観光施設・観光機関などにおいても「地域クーポン券」が適用されます。この地域クーポン券ですが、旅行代金の15％相当額が配布され、紙クーポンと電子クーポンの2種類のどちらかを選ぶことができるものです。https://goto.jata-net.or.jp/index.html#couponでは次項では、続々と増加し始めた観光客に対して、行っておきたい集客対策ご紹介していきます。各地は集客対策が必要どのような集客対策をしておくべきなのか、早速以下3つをご紹介いたします。①「地域共通クーポン取扱店舗」として登録をする前述したように旅行先では地域共通クーポン券が使用されるわけですので、集客においては、「地域共通クーポン取扱店舗」として登録をすることをおすすめします。登録については維持受け付けておりますので、ご希望の方は下記のURLを参考にし申請を行ってください。https://biz.goto.jata-net.or.jp/coupon/②「GoTo商店街」を利用する「GoTo商店街」とは、政府が出している「GoToキャンペーン事業」のうちの一つです。先行募集は締め切りましたが、通常募集を令和2年10月30日～令和3年1月14日まで受付けを開始しています。この事業内容は、・三密対策等の感染拡大防止対策の徹底・イベントの新商品開発・プロモーション作成、発信することで地元商店街の良さ　を再確認するきっかけ作りをする事業です。この事業に対し、1商店街あたり300万円が支給されます。（上限金額：1,400万円/補助率：300万円×申請者数（商店街組織数）+500万円（2者以上で連携し事業を実施する場合に限る）https://gotoentry.meti.go.jp/続々と旅行客が増えるこの時期を利用し、今後の集客において何らかの手ごたえをつかむチャンスでもあります。上記のURLでは、「GoTo商店街」においてのよくある質問次項や、アイデア等が浮かばない場合等、専門家による相談も受け付けていますので参考にされてみてください。③オンラインイベントを開催するオンラインイベントとは、オンライン上で商店街のゼミを行ったり、ツアー、動画チャンネルなどを作成するものであり、こちらも「GoTo商店街」の補助金対象にあたります。事例では、オンライン上で音楽を学び一緒に演奏するものや、商店街の方も一緒に楽しみながら商店街の様子を伝えるものなどがあります。コロナ禍の中でも活用できるオンライン上での事業を始めてみるのも良いかと思います。以上、集客対策としての3つをご紹介致しました。その他にも、Aiロボットを起用し観光案内に役立てている観光地もあります。次項では、その観光地で活躍するAiロボットについても詳しく解説して参ります。AiロボットとはAiロボットとは、音声や画像認識技術を活かしたロボットのことです。見た目もそれぞれに異なり、簡単な会話ができるものから人間のように話すロボット、ビジネスシーンで活用されているロボットなどさまざまです。Aiロボットが観光地の集客に役立つ場面このように、各地でGoToキャンペーンを利用した旅行客が増えている中で、GoTo旅行を要因とした『新型コロナウイルス』のさらなる感染拡大も懸念されています。そこで注目が集まっているのが非対面非接触で人間と同様にコミュニケーションが取れる『Aiロボット』の活用です。どのような場面で活用されているのか、早速見ていきましょう。・観光案内Aiは多言語にも対応可能なので観光案内には最適です。近年では、さまざまな観光地でAiロボットの活躍が見られ、外国人観光客においても言葉の壁を感じさせることなくスムーズな対応を行っています。中には、観光客に「ここにおいしいお団子屋さんがあるよ！」と誘導してくれるものや、自立走行を行いながら一緒に館内を案内をしてくれるロボットも出てきています。人間がこれまで行ってきた業務をAiロボットが担ってくれることで、業務の効率化に繋がるうえ、質問する側も気軽に訪ねることができています。・話題つくり観光客の中には、老若男女問わずさまざまな年齢の方が訪れ、特に、SNSアカウントを所有している方にとっては、話題つくりとしてAiロボットを発信してくれる場合も考えられます。DeNAトラベルが10～60代の男女93名に行った調査では、旅行先でSNSを発信する人が94.6％、SNS投稿を参考に情報収集する人が50.6％、とSNSは旅行先でも欠かせないものとなっているようです。何か一つ話題があることで、投稿材料になり、次の集客に繋がる場合も十分考えられます。・人件費の削減観光案内でも触れたように、Aiロボットは多言語表示や案内までこなすことから、人件費削減にも大きく貢献します。多言語表示に関しては、実際に言語が堪能な従業員を雇用するにも人件費がかかってきますし、案内係を配置するにも同じく人件費がかかってきます。Aiロボットは、従業員を配置できない時間帯にも活用できるので、特に受付を必要とする場では設置台数も拡大傾向にあります。・新型コロナ対策で非接触での対応新型コロナはご存じのように、人から人に感染し拡大していきます。そうした点からも、Aiロボットを起用することで、通常通り業務をこなしながら感染対策も行えるので、訪れた方も安心して利用できます。Aiロボットはニューノーマルに最適近年では、いまだコロナ収束の目途が立たない中、新しい常識すなわちニューノーマルライフスタイルが提唱されています。これまでの常識や概念にとらわれず、ビジネスや日常においても変化に順応する必要がでてきています。しかし一方では、より多くの付加価値を創出することも同時に求められているため、あらゆる分野においてAiロボットを積極的に活用していき、社会解決を図っています。前項でも触れたように、非接触での対応が必要とされる環境下においては、人工知能の活躍が必要不可欠であり、Aiロボットもまたニューノーマル時代を築き上げていくうえで、最適な存在であることは間違いないでしょう。まとめ本記事では、「『Aiロボット』はGoToキャンペーンで有効的？各地が行ってきた集客対策をご紹介」を言及して参りました。今後も各地ではGoToキャンペーンを巡り、旅行客の増加が予想されます。この機会に「地域共通クーポン取扱店舗」申請や、補助金制度などを利用し、商店街活性化のためにお役立てすると良いでしょう。さらに集客においては、Aiロボットの活用も併せてご紹介致しました。ソーシャルディスタンスを考慮したうえで、新しい付加価値を創出するものとして、Aiロボットは今後もますます活躍の場が増えることでしょう。Aiチョイスでは、Aiに関するさまざまな情報をさまざまな視点からお届けしております。ぜひ、日常のヒントにお役立てください。

2020/12/10Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
動物の感情をAiが分析！未来は動物とのコミュニケーションが可能？

Ai（人工知能）は分析能力に長け、さまざまな分野で活用されています。この分析能力を用いて、動物とコミュニケーションが可能になる未来が来るかも？という話題が注目されていることはご存じでしょうか？夢のような話でもあり、実際には動物の言葉をどのように理解していくのだろう、と疑問に感じる部分でもあります。そこで、今回は動物の感情をどのようにAiが分析するのかを探っていこうと思います。Aiによる感情認識とは？Aiによる感情認識は、人間と同様に感覚器によって「言語によるコミュニケーション」を取得するものと考えられています。ただ、あくまでこれまでのデータに基づいた平均的な感情化になります。①画像による感情認識性別・表情・年齢などを分析・認識後に、顔の表情や顔面の血色の変化によって感情を認識します。②音声による感情認識声の大小・高低・周波数の変化によって感情を認識します。③生体情報による感情認識見た目では見えないわずかな脈拍の動きなどの変化によって、感情を認識します。Aiによっては、人間の感情を読み取る際に、700万人の顔や40億通りの顔をデータとして持ち、そこから21種類の表情に分類し感情を読み取るAiも存在します。データがより多く蓄積された分、分析能力も上がるというわけです。Aiの感情認識が活用されている場Aiの感情認識技術は、さまざまな分野で活用されています。その中でも、以下の3つをご紹介します。①無人店舗における犯罪防止対策Aiは無人店舗などではすでに活用されており、犯罪防止にも役立てられています。前項で述べたように画像認識による表情・行動分析、音声認識による声のトーンなどから、微妙な動きも見逃すことなく検知・分析します。また一方では、体調が悪い人も表情や行動などから検知・分析することができ、万が一の場合も早い段階で発見することが可能です。②安全運転のための対策Aiは運転中のドライバーによる事故を感情分析し、未然に防ぐことが可能です。近年、自動車による事故の原因は、1位：安全不確認　2位：わき見運転　3位：動静不注視による、いづれもドライバー側に原因が多いようです。このような状況を作らないよう感情認識を用い、ドライバーが眠そうにしている場合は、気分転換になるドライブコースなどを案内するなど、事故を未然に防いでいます。③教育現場において学習環境を整えるAiは教育現場においても生徒の表情から学習に対する理解度や集中力などを分析し、その後の的確なアドバイスが行えるよう、遠隔で離れた教師にアラートで知らせます。リモート学習など一人で学習する場合は、遅れをとったり集中ができなかったり、とスムーズにいかない場合もあります。常にAiが生徒の表情を読み取ることで、早めの対策をとり環境を整え生徒の学習意欲向上に繋がげています。このように、知らず知らずのうちに表情に現れる筋肉の微妙な動きや声などを分析することで感情を読み取り、さまざまな場面で役立てられています。データに基づく感情を可視化できるのはAiの強みでもあります。ここまでは、Aiの感情認識について・活用されている場をご紹介して参りましたが、続いて、動物の感情をAiが読み取る仕組みに入っていきたいと思います。Aiが動物の感情を読み取る仕組みとはでは早速、Aiが動物の感情を読み取る仕組みに迫っていきたいと思います。人間が動物とコミュニケーションを図ることは可能なのでしょうか？音声認識で動物の言葉を解読動物の警戒の鳴き声の中に、人間と同じ母音や子音に当たるものを探すことで、鳴き声の識別が可能だといいます。それは、北アリゾナ大学のジョン・プレイサー教授による研究結果で明らかとなったものです。人の音声認識の場合は、音響モデルや言語モデルを解析し認識をします。これと同じようにAiの音声認識技術を利用することで、プレーリードッグの20種類のうち3種類の鳴き声が、90％以上の確率で識別できるようになりました。しかし、まだまだAiの判断材料に必要なデータが不足しており、もうしばらく先の実現になりそうですが、今後は動物の行動や生態などの分析も加わり動物と言語を通してコミュニケーションを図れる日が来るのでは？と期待が高まります。Aiでの動物研究事例では、最後にAiによる動物研究事例を以下3つ上げ、どのように研究に活用しているのかご紹介していきます。①Aiが動物の健康管理を担うAiの「顔認識」「音声認識」技術を用し、動物の健康状態を把握することが可能です。把握することによって、動物の日常での生態や鳴き声をAiに分析させ、病気の早期発見などに役立てられています。この取り組みが行われている北海道の円山動物園では、80％の確率で個体識別が可能なAiによって少ない従業員でも、多くの動物の管理を実現させています。②Aiで野生動物の保護野生生物の本来の生息地や、個体数のカウントなどにもAiは役立てられています。そもそも、自然保護観点では、まず野生生物を把握することから始まるため、本来の生息地や個体数のカウントが必要とされています。以前までは、動くものに反応するカメラを設置し手作業で個体数をカウントしていたのですが、膨大な時間が掛かっていました。特に物陰に隠れて見えにくい動物を探すことは容易ではありませんでしたが、Aiの自動解析によって効果的に個体数の調査が可能になり、迅速な保護活動に繋がっています。③Aiで動物の生態分析Aiは、動物の隠れた生態を発見することにも活用されています。ある共同研究グループは、Aiを活用することで6種の動物の新たな生態を発見しています。動物の行動を分析することで、伝染病を媒介する動物の生態解明や人間活動に害獣をもたらす害獣の行動抑制、さらには人間や動物に共通する病気の理解や幅広い応用など、野生動物との共存等への貢献にも期待されています。この他にも、夜間の管理体制が難しい時間においても、Aiで分析・可視化することで気付きにくかった部分が見え、密猟予測やパトロールの最適化を図ったりと、Aiはさまざまなシーンで役立てられています。まとめ「動物の感情をAiが分析！未来は動物とのコミュニケーションが可能？」を言及して参りました。Ai独自のアルゴリズムを利用することで、およそ10年間の間に動物と人間とがコミュニケーションを図れるようになる、と言われています。確かに、Aiは人間の感情まで読み取れる時代に入っていますので、不可能なことではないのかもしれません。そう考えると、自宅で飼っているペットと話ができるとしたら、どのようなことを話そう！とウキウキしてきますし、今後のAiの活躍にもますます目が離せません。Aiチョイスでは、Aiに関するさまざまな情報をさまざまな視点からお届けしております。ぜひ、日常のヒントにお役立てください。

2020/12/10Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
絵画におけるAiの活用に注目が集まる！？その真相に迫ってみた！

Ai（人工知能）も歴史を重ね、ディープラーニングの時代に突入しています。このディープラーニング（深層学習）こそが、Aiの可能性を大きく広げさまざまな場面で活躍されているものです。中でも、アートの世界においてAiが活用されていることは、ご存じでしたでしょうか？Aiの進歩を垣間見れると同時にAiにますます注目が集まってきています。そこで今回は、Aiがどのような絵画を描くのか、そして、どのような技術が使われているのか、その気になる真相を探っていきたいと思います。ディープラーニングとは？ディープラーニング（深層学習）とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに繰り返し学習させる手法の一つです。具体的には、人間の神経回路を模した「音声認識」「自然言語手法」「画像認識」「判断」などをモデルとし、近年では自動運転などにも役立てられています。Aiが描いた絵画とはAiは、基となるデータがあれば、それに基づいた作品を自動的に生成することが可能です。前述した自動運転も、Ai自らネットワークなどの情報を取得し学習することで判断の精度を高めていきます。絵画も同じように、学習を重ねることで細かい凹凸までも表現することが可能になるのです。全く同じ、という認識ではなくAiがこれまでのデータを基に描いた作品、とお考えいただければ分かりやすいでしょう。では、早速どのような絵画があるのか見ていきます。・「Edmond de Belamy,from La Familly de Belamy」少しぼやったした印象の絵画ですが、2018年フランスのパリを拠点に活動しているアーティスト集団「Obvious」がAiで作成した絵画です。ニューヨークのオークションにてなんと43万2500ドル（約4900万円）で落札され、大きく注目されました。これは、さまざまな時代の肖像画を参照するアリゴリズム（計算方法）によって作成されており、その参照した枚数は1,5000枚にも及びます。この絵画は、人間が描いたものではありませんが、Aiが描いたことに興味を持ち、このような高値がついたものと思われます。・「レンブラント風」の絵画「レンブラント風」の絵画を作成したのは、Microsaoftとオランダの金融機関・INGグループ・レンブランド博物館・デルフト工科大学などが協力して施行されたプロジェクト「The Next Rembrandt」です。これは、346作品あるレンブラントの作品のタッチや色使い、レイアウトの特徴などをディーププラーニングアリゴリズムを用いAiに学習させ、トータル500時間をかけて完成させたものです。先にご紹介した絵画と比較すると、より鮮明に描かれておりAiによるものとは思えない程です。いかがでしたでしょうか？Ai独自のアリゴリズムを活用することで絵画まで描いてしまうのには驚きです。ただ、Aiはこれまでの作品から学習するため、オリジナリティーを求めることとは少しかけ離れてしまいますので、用途に注意を払うことも必要になってきます。では、次項では、誰でもAiで絵画やイラストを描くことができるサイトがありますのでご紹介致します。絵画・イラストの知識がなくてもAiで描けるでは、早速4つのサイトをご紹介致します。・2枚を1枚の絵に合成「Ostagram」「Ostagram」は、2枚の異なるイラストを1枚に合成することができるものです。例えば、猫と人間を合わせた作品を描くことができます。イラストだけではなく絵画にも対応し、その完成度は高く、あたかも最初からこの作品だったかのような仕上がりです。・Aiが描いた作品集「Art42」「Art42」は、作成するというよりはAiが描いた作品を見れる、というものです。サイトを開くと、沢山のイラストが出てきます。イラストの印象はどれも抽象的ですが、お気に入りのものは♡マークをつけ、まとめおくことができます。・プロ級の絵に仕上がる「Fotogenerator」「Fotogenerator」は、自分が描いた絵にあとから少しずつ付け足ることで、まるでAiがプロの描いたような絵に仕上げてくれます。絵が苦手な人でも簡単に取り組むことができます。・Aiで色付け「PaintsChaiher」「PaintsChaiher」は、自分が描いたイラストにAiが色付けしてくれます。Aiは多くの作品を学習している分、まるで熟練者のような色付けを再現することができ、配色の勉強にも良いです。以上のようなサイトを通し、ぜひAiを体験されてみてください。配色の勉強や、人間が描くよりも数倍早いのでイラストを使った作業をする際にもおすすめです。ここまでは、Aiによる絵画やイラストをご紹介してきましたが、最後に、この絵画やイラストからAiが音楽まで作曲する、という技術をご紹介致します。いったいどのような音楽ができるのか、注目です。Aiは絵画・イラストから音楽まで作詞Aiは、絵画やイラストのみではなく、音楽も生成することが可能です。では、早速見ていきましょう。実例では、地下アイドル「仮面女子」と電気通信大学がコラボし、Aiが作詞を行った作品があります。これは、「仮面女子」のメンバーがイメージするイラストを各パートに分かれて描き、それをAiが関連するワードを拾いながら歌詞を生成していく、という企画です。実際のイラストがこちらです。https://www.youtube.com/watch?v=UpfzVJgSD8U&feature=youtu.be引用元：https://www.alice-project.biz/report?id=790確かに、イラストから歌詞が連想され作詞されているのが分かります。この企画に使われた技術は、・Aiがオノマトペを数値化し分析したのち、そこから色を連想する技術・単語から色を連想させる技術です。二つ目の「単語から色を連想させる技術」は、一単語の色を想起確率として算出しています。Aiが作詞を作成する場合は、これらの逆を利用しイラスト内の色からオノマトペや連想される単語を定期的に導き出し、歌詞にしていきます。近年では、このようにAiとコラボした作品が作り出され、世に出されているものも数多く存在します。まとめ本記事では、「絵画におけるAiの活用に注目が集まる！？その真相に迫ってみた！」を言及して参りました。Aiが生成した絵画や音楽に、どのような印象を受けたでしょうか？近年、Aiの発達によってアートの世界にも可能性が広がっています。一方で、芸術家の仕事がなくなるのでは？と懸念を抱く方もいるかもしれません。ですが、その他の分野でも人間がAiにサポートしてもらうことで、作業の効率化などが図れており、Aiはなくてはならない存在であることは事実です。そのため、Aiを「いかにどう使うか」が今後は問われる時代になってきているのかもしれませんね。Aiチョイスでは、Aiに関するさまざまな情報をさまざまな視点からお届けしております。ぜひ、日常のヒントにお役立てください！

2020/12/07Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiで実現するバーチャルバス停！ダイナミックルーティングとは

Aiは大量のデータを蓄積・学習することで最適な答えを導き出し、私たちの抱える社会問題を解決へと導いてくれています。これまでも農業の人手不足や、商業施設においてのサービス展開など、とAiが介入することでこれまでと違った一面が見られるようになりました。中でも公共交通機関のバスにおいても、さまざまな課題を抱え早急な改善が急がれており、Aiによる問題解決の取り組みが始まっています。そこで今回は、日本で初めての取り組みとしてバスにAiを導入した「バーチャルバス停」の概要や、どのようにAiを活用しているのか、など詳しくご紹介していきます。バスの乗降における現状の課題とは国土交通省によると、バスの乗降における現状の課題（平成28年）として・モータリゼーションの進展と輸送人員の減少・地域公共交通サービスの衰退この2つが現状として上げられてます。モニタリゼーションとは、「動力化」「自動化」を意味し、すなわち自動車が社会全体に普及し始め、通勤などにおいても自家用車を利用する方が増えたことで、バスの利用者が年々減少傾向にあります。輸送人員においても、平成元年からここ20年間約半数の54％も減少しており、公共交通事業者が不採算路線からの撤退などによって、地域公共交通サービスの低下が見られています。さらに、こうした背景の中、地方圏では乗客が国土交通省の「公共交通に関するニーズ調査」（平成29年）に対して次のような回答を出しています。・公共交通の整備（77.1％）・停留所までの距離（75.3％）・安全性（75.2％）・本数（73.7％）・路線（71.6％）この結果からも分かるように、バスに対する満足度が少ない結果となり、地方圏での利用においては何かしらの不便さをほとんどの乗客が感じているようです。続いて、次項からはこの課題に対しAiがどのように問題解決を図っていくのか、バーチャルバス停を詳しくご紹介しながら、早速見ていきます。Aiで実現するバーチャルバス停！バーチャルバス停とは、簡単に説明すると、通常は規定場所のバス停を私たちは利用しバスの乗降を行いますが、バーチャルバス停においてはそのようなものは存在せず「Aiが指定した場所」がバス停になる、というものです。では、詳しくご紹介していきます。バーチャルバス停にはAiがつかわれている！予約状況に合わせてAiが車両ルートやスケジュール（ダイヤ）を計算し、効率的な配車や運行を行います。バスの利用者が事前に専用のアプリ「My RIde」または、会員用サイトからの予約をすると、誰でもバーチャルバス停を利用することが可能です。それにより、バス停の標柱を置かないバーチャルバス停が実現し、より最適な車両とルーティングが設定されます。https://response.jp/imgs/p/HyHJUDsvwEJjLfURx1fZfoRN5UBBQkNERUZH/1572140.jpgみちのえきホールディングス・専用アプリ「My Ride」の画面イメージより引用ダイナミックルーティングとは？ダイナミックルーティングとは、ルータなどが経路情報を互いに交換しあい、自動的に生成・更新され続け経路表に基づいた選択を行うことを指します。つまりここでは、乗客がアプリや会員用サイトからの予約によって維持更新された情報を、Aiが認識・生成・更新し、常に快適な場所や時間を提供し続けるサービスのことです。Aiによるバーチャルバス停で解決できる課題では、本題の課題解決ですが、Aiはどのような活躍を見せてくれるのでしょう。利用者に合わせた路線をAiで実現「公共交通に関するニーズ調査」でも述べたように、「もう少しバス停が近かったら・・・。」「もう少し時間が早かったら・・・。」といった、停留所までの距離や本数などのバスにまつわる課題をAiによるダイナミックルーティングが解決します。その仕組みは、Aiが乗客の予約リクエストに対応できるよう、10,000通りの組み合わせを、わずか数秒間で計算する複雑なアリゴリズムを基に、予約者の乗車・乗降場所や希望時間に対して最適な車両と経路を提供する、まさに、「あと少し・・・。」を叶えてくれるシステムです。バスの運行をAiで見える化目的地までの車両やルート・現在位置・到着までの全てが手元のスマホ上で分かるので、これまでに乗客が抱えていた不便さやストレスを解消することができます。また、富士通株式会社の調査によると、路線バスを利用するうえで不便だと思うことの中に、「バスの到着時間」「延滞状況が把握できない」といったものがあげられています。こうした課題にバスの見える化を図ることで、初めて訪れる観光客や本数が少ない地方においても、快適なバス生活を送れるようになります。バスにAiを導入することで、不便だと思われていた停留所までの距離・本数・路線など、乗客のニーズに応えるかのようにAiが課題解決をクリアしています。実際にこのサービスを提供している会津バスを利用した方の感想には、「バスが何時に来るか（スマホ）目視できるのは非常に安心」、さらにはバス事業所側からは、「生産性の向上・効率化な運行に繋がる」とこのサービスに対する今後の期待も大きいようです。では、最後にダイナミックルーティングが活用できる場をご紹介致します。バスだけじゃない、ダイナミックルーティングが活躍できる場前述したように、「ダイナミックルーティング」とは、ルータなどが経路情報を互いに交換しあい、自動的に生成・更新され続け経路表に基づいた選択を行うこと、と説明しましたが、まさにこのシステムの利用に適した場が・タクシーの乗降・宅配業者による配達です。タクシーの乗降や宅配業者による配達は全く違う業種ですが、「いつどこで拾えるかわからない」タクシーと、「不在のため荷物が渡せない」宅配は、バスと同じく相手が見えないからこそ達成しない目的でもあります。すでにこのシステムを導入しているタクシー事業所はいくつかあり、スマホのマップ上で乗車場所や乗降場所を指定するだけで、簡単にその間の最適なルートや概算料金が検索でき、乗客のニーズに合ったサービスを展開しています。配達業者においても、多様化するお客のニーズに合わせAiの自動ルーティングを活用し、見えなかった部分が見えるようになり、業務の効率化や多様化するお客のニーズにも対応することができています。まとめ「Aiで実現するバーチャルバス停はバスの乗降に関する課題を楽々解決！その方法とは」について言及して参りました。普段なら、家から遠いバス停もAiによる「バーチャルバス停」を利用することで、快適な生活へと変わるようです。よく、格安物件の中にはバス停から歩いて15分、などといったものが多くありますが、このシステムが普及することで物件選びも変わってくるかもしれませんね。その他、このシステムを利用することで、高齢者の免許返納後の交通手段提供、学校統廃合を支えるスクールバスの課題などの課題解決においても期待されています。こうした取り組みは、今後もさらにさまざまな場において活用が広がっていくものと思われます。Aiチョイスでは、Aiに関するさまざまな情報をさまざまな視点からお届けしております。ぜひ、日常のヒントにお役立てください。

2020/11/25Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
勤怠管理はAiサービスで効率化！

従業員が働きやすい環境を作るうえでは、重要な勤怠管理システムですが、日々管理を行っている人事担当者にとっては色々と抱えている問題もあるようです。特に、従業員が多い場合、管理に時間を要するため他の業務に専念できなかったりと人事ならではの悩みも多かったりと、このような状況下の中、効率化を図るために勤怠管理にAiを導入し効率的に管理を行う動きが始まっています。そこで今回は、Aiを導入することでどういった効果が得られるのかご紹介していきます。勤怠管理システムとは勤怠管理システムとは、出勤・退勤時刻の記録や休暇申請などの勤怠管理業務を支援するためのシステムです。このシステムは主に、時刻の打刻、または申告するための記録ツールと、記録した情報を集約・集計するシステムで構成されています。また、勤怠管理以外にも重要な役割を果たしており、それについては、次で説明致します。勤怠管理システムの重要性近年では、「長時間労働」が特に問題視されており、厚生労働省の調べでは、日本は欧米の先進国と比べると年間の労働時間も長く、週に49時間以上働く人の割合が高いことが分かっています。例えば、ドイツが8.1％、フランスが10.1％、アメリカが19.2％に対し、日本は19.0％と長時間労働者の多さが目立ちます。これを厚生労働省は、労働者の保護目的から『超過労働時間の削減』を進めており、労働基準法への対応としても勤怠管理システムを導入しています。また、このシステムにより従業員の勤務時間や勤務日数を把握しておくことで、必要に応じた業務調節や産業医の面談を受けさせることも可能となります。従業員の健康を守る上でも非常に重要ですし、もちろん給与面でも大切なシステムといえるでしょう。勤怠管理システムに関連するAiAiは識別機能という、音声や画像を認識したり、認識後のデータから何かを検知したり予知したりする機能があります。例えば、車両の速度や逆走を検出するものや危険を察知するもの・自動運転、その他にも、人間を認識し角度を変えて稼働するエアコンなどに活用されています。この識別機能を利用して、出退勤打刻方法の多様化が進められており、従来の勤怠打刻において課題であった、「なりすまし」や「代理打刻」といった不正の防止、その他、ICカード発行や再発行などに関わる運用コストを削減する効果もあります。では次項で、この識別機能を使用したAiによる打刻方法をご紹介します。　Aiによる打刻方法とはAiによる多様化が進む出退勤方法ですが、どのようなものがあるのでしょう。早速、以下3つを見ていきます。・Aiで顔認証パソコンなどの内臓カメラで撮影し、Aiが記憶した顔データと照合し本人確認を行って出退勤時刻を記録します。クラウド上で管理ができるので、低コストで導入することもできます。中には、打刻だけではなく、笑顔で撮影し笑顔の評価を人事作戦面において活用するケースもあります。・Aiで音声認証スマートスピーカーに話しかけることで、勤怠記録が行えます。出勤時には、「おはよう」退勤時には「ばいばい」、お昼休憩には「休憩開始」などとユニークに話しかけることで、自動で打刻が行えます。・Aiでチャボット休暇届や諸制度の申請方法やその他、人事に関する質問を、スマホやパソコンを利用し対話形式で、Aiチャボットが回答を行います。また、Aiをチャボットに導入することで、都度の質問の対応が省かれ、人事担当者の業務軽減にも繋がるでしょう。質問パターンを学習することで精度も上がり、話し言葉や入力内容に多少の違いがあってもある程度柔軟に対応することが可能です。中には、手軽にスマホやパソコン上で、タイムカードの代わりにAiチャボットと対話することで出退勤の記録が行えたり、打刻を忘れないようにリマインド機能もあります。更に、Aiとの対話の中で、SNSのようにスタンプを送るだけで時刻と場所が記録されたり、とちょっとした遊びも含まれています。会社にあった出退勤の仕方を選べるので、多様化する働き方の中では活用の幅も広がりますね。では、次項ではAiによる勤怠管理システムの自動化をご紹介致します。Aiによる勤怠管理データ自動化では早速、Aiを活用した勤怠管理システムの活用例をご紹介します。Aiを勤怠管理に導入することで、人事担当者の作業を軽減させることができますので、日々の業務の参考にされると良いでしょう。・Aiで最適なシフトを算出・調整を自動化卸売業や工場、パートタイムの労働者が多いシフト勤務では、希望シフトを管理者が調整し、不足時間は誰かに要請をするといった細かい調整が必要になってきますので、頭を悩ます方も多いかと思います。しかし、Aiを活用することで、不足時間の調整などを自動で行うことが可能になり、管理者の手間の削減やシフトの無駄を省いたり、人件費や予備管理にも役立ちます。また、Ai独自のアリゴリズム（計算方法）で、使用ごとにシフト作成の精度も学習機能により上がりますので、どんどんシステムが効率化していくというわけです。・Aiが給与システムに登録で自動化会社内の人事異動の際の給与変更も、一つ一つの給与システムに登録が必要とします。しかし、Aiを活用することで自動で登録することができ、特に大企業の場合は大幅な時間短縮が期待されます。移動人数が重なった場合も、問題なく自動化でき安心です。・Aiがデータ加工作業を自動化勤怠情報からの給与への紐付けは、これまでAiを使用せずとも従来の勤怠管理システムと給与のシステムでの連携によって可能でしたが、複雑化したデータ上の連携はAiの活用が欠かせません。例えば、パソコンで行う作業をAiに学習させ、自動化させることも可能です。エクセルでの入力や集計・データ比較など、パソコンの複数のソフトにまたがった操作を、Aiに学習させAiが処理をします。また、勤怠システムの際にも、集計・出力したCSVデータをエクセル表に加工し、残業時間の多い順に並び替えたり、部署ごとの合計などを全て自動で行ってくれ、大幅な作業の短縮化が図れます。途中、余計な通知ウィンドウが送信されてきても、作業には無関係として判断することもできます。このように勤怠管理にAiを活用することで作業の自動化や、大幅な時間短縮、更には活用頻度に連れて精度も上がり、より人間に近い作業を実現します。ですが、それだけにとどまらず、次のような課題解決にも役立ちます。Aiによる勤怠に関する課題解決では、勤怠に関する課題とはどのようなものであり、Aiでどう解決していくのでしょう。・ストレス状況の可視化勤怠管理システムの情報から、過重労働や問題行動をAiが分析し、従業員がストレスを感じた場合に、管理者に警告したりするシステムです。その他、人事情報（勤務地・所属）や従業員のアンケートなどを分析し、ストレスケアが重要な従業員を予測することも可能です。・離職予測先述の「ストレス状況の可視化」と重複しますが、ストレスの可視化から、離職率の予測率を算出するシステムです。退職を未然に防いだり、離職率の低下にも繋がります。企業や会社によって異なる部分はあるものの、この2つの課題を解決することで、『超過労働時間の削減』対策にも繋がりますし、退職やトラブルも未然に防止することができるというわけです。まとめ本記事では、このような人事担当者が抱えている問題や、「長時間労働」問題への解決にも繋がるAi管理システムをご紹介して参りました。企業において日々の勤怠管理は、通常の業務に加え出勤・退勤時刻の記録や休暇申請など思った以上にハードな仕事です。また、働き方改革で勤怠管理の見直しや、社会問題とされている「長時間労働」の解決も急がれています。作業の効率化や、働き方改革でさまざまな勤務体制にある会社や企業、または勤務管理に限界を感じている方は、Aiを活用した勤務管理システムで効率化を図ることをおすすめします。

2020/11/24Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
将来の農業はAiで業務効率化されている？未来をのぞいてみた【農林水産業編】

近年、農業が抱える問題として、「人手不足」「高齢化」「技術継承」などがあり、「生産性の向上」が課題となっています。特に、1990年代頃から「人手不足」は大きく懸念され始め、あらゆる業種の中でも課題解決としてAi（人工知能）やIOT（モノのインターネット）を活用していく動きが強まってきています。熟練者不足に関しても技術を継承するものが少なく、今後の農業にも大きなダメージを与えかねません。また、こうした情勢の中で農林水産業が課題解決すべく、Aiを活用した『スマート農場』を推薦していますので、その中から抜粋してのご紹介と、農業においてAiを導入した活用法や活用事例なども交えてご紹介したいと思います。農業におけるAiの活用法農林水産省によると、日本における農業の労働従事者は2010年までは260万人でしたが、2017年は181万人、2019年は168万人と年々減少傾向にあり、また、平均年齢は66～67歳と存続危機も懸念されています。このような事態の中、Aiの活用によってどのような影響を与えることができるのでしょう。早速、ご紹介致します。・Aiで熟練農業者技術を形式知化先述でも触れたように、人手不足や高齢化に伴い、熟練者による農業者技術の継承が難しい状態にあります。このままでは、日本の農業の未来の存続さえ難しいでしょう。しかし、この深刻な問題解決策として、Aiの学習システムを活用し課題に挑むものがあります。例えば、熟練者の視線や行動を計測し、熟練者の気付きの抽出や収集を行います。これを形式知化し、新規就農者への学習・指導へ利用します。これによって、長年の経験によって身につけた技術を短期間で習得することができ、品質の向上や収量もアップする、というものです。データとして残しておけることで、継承問題も解決の方向へと向かいます。・Aiで害虫被害を最小限生産者にとって大きな痛手となる害虫被害ですが、世界の農業害虫被害額は、年間5400億ドル、被害にあっている食料がなんと40％にも上ると試算されています。しかし、こうした害虫による被害はAiを活用することで、最小限に抑えることができます。これは、Aiの画像分析を使って病害虫の病徴等を早期に発見し、適切な対処方法を提示するものであり、農業に携わる方のそれぞれの技術や判断・ノウハウなどをデータ化することで、新規就農者の方も利用できるシステムです。生産農家の暗黙知が見える化されることによって、誰もが取り組みやすい農業を目指します。・Aiロボットで収穫の効率化現状、農作業の約50％もの時間を収穫や出荷に費やしており、農作業の向上を目指すには、収穫作業を省力化や効率化させることが重要です。例えば、みかん農家の場合、熊本県経営指数によると、1年間の作業時間が一人あたり5,175時間に対し、収穫にかかる時間が2,454時間、つまり約47％もの時間を収穫時間に費やしていることが分かります。この収穫時間を効率化させるため、Aiロボットを導入し収穫量の20％以上の改善と、パート人件費の50％削減を目指す取り組みも始まっています。では、これまで農業におけるAiの活用法をご紹介してきましたが、次にAiを活用した『スマート農業』についてご紹介致します。農業でAiを活用した『スマート農業』とは『スマート農業』とは、ロボットやAi（人工知能）、IOT（モノのインターネット）などの最先端技術を活用する農業のことを指します。これによって生産現場の課題解決を図るというものです。このスマート農業を行うことで、どのような効果がでてくるのか、上記の「Aiの活用法」にあてはめながら、早速見ていきたいと思います。・情報共有の簡易化位置情報と連動した経営管理アプリの活用により、作業の記録をデジタル化・自動化し、熟練者でなくとも生産活動の主体になることが可能になり、これは、Ai活用の「Aiで熟練農業者技術を形式知化」にあたるものです。経営管理アプリとは、クラウドで利用できるシステムのことです。クラウドで経営管理システムを行うことで、管理などをサポートしてくれますし、情報共有も簡単に行えます。これまでは、熟練者の経験や勘に基づくノウハウが中心だったため、農業に挑戦する若者や未経験者が少なく敬遠されがちでしたが、熟練者でなくともデータ分析にて作業を行うことができます。・データを元にAi解析ドローン・衛星によるセンシングデータや気象データをAi解析により、農作物の育成や病害虫を予測し、高度な農場経営を可能にします。これは、Aiによる分析によって、機械が過去の傾向を元に今後予想される状況を予測してくれるもので、Ai活用の「Aiで害虫被害を最小限」にあたります。予測できることで、対策も立てやすくなります。・作業の自動化Aiによるレーザーや超音波で人や障害物を感知しながら、ロボットトラクタやスマホで操作する水田の水管理システムなどを活用することで、作業を自動化し人手を省くことが可能となり、Ai活用の「Aiロボットで収穫の効率化」にあたります。例えば、トラクターに乗車することなく、スマホやタブレットにて近距離での監視下の元作業を行います。まるで、大きなラジコンを扱うかのような夢もあり、楽しみながら作業ができそうです。更に、有人機と合わせることで2つの作業を同時に行うこともでき、効率的に作業をこなすことができる、というものです。このように、『スマート農業』を取り入れることで、これまでの困難な作業を簡易化するだけではなく、Aiによる今後の予測など、熟練者ではない経営者も生産活動の主体として作業に打ち込みことができ、経験不足や若年者による担い手にも期待が高まります。農業にAiを活用した事例では、ここで農業にAiを導入した事例をご紹介致します。それぞれの課題に対しAiをうまく取り入れ、課題解決に挑んでいます。・農業生産法人「（株）エア・ウォーター」ガラス室温で生鮮野菜作りをしている農業生産法人「（株）エア・ウォーター」は、2009年11月に農園を設立し、生鮮野菜作りをスタートさせました。ガラス室温の野菜作りは、天候に左右されることなく、年間通して安心・安定した野菜を供給しています。これは、Aiによる自動制御システムを活用しており、ガラスの温室外の天候データや室温内の環境データを計測し、野菜の生育ステージに合わせ、温室内の温度・湿度・太陽光量・潅水・炭酸ガス濃度などを自動制御しています。また、収穫の際にはAiによる画像認識やアラーム制御を行い、ロボットによるトマト収穫を行い、人手不足解消や生産性の向上を目指します。・「株式会社アグリ鶴谷/福島県」「みちびき（準天頂衛星システム）」活用による新たなスマート営農ソリューションの稲作経営対応をしている「株式会社アグリ鶴谷/福島県」は、Aiによる生育診断・追肥等を行っています。「生育診断」とは、圃場をスマホで撮影した画像から、Aiが水稲の生育ステージを診断するものです。この生育ステージ診断には、熟練者の経験に基づく判断が必要としますが、この生育診断を行うことで、まだ経験の浅い営農者でも、適切なタイミングで施肥などの作業が行える、というものです。適切なタイミングで施肥を行うことで、収益性の向上にも貢献しています。・静岡県湖西市の農家「小池誠氏」農業を始める前は、自動車部品メーカーでソフトウェアエンジニアリングとして努めており、その経験を活かしキュウリの仕分けを行うAiが搭載された機械を自作し活用しています。Aiに搭載されているディープラーニングによる画像認識技術を活用することで、膨大な時間を要する仕分け作業を自動で選別できるようになります。これは、熟練者が仕分けたキュウリの画像をデータとしてAiに学習させ、Aiがキューリの等級を見分けてくれる、というものです。使い方は、アクリル板の上に乗せたキュウリを自動でカメラが撮影し、そのデータから解析して出荷基準を判別していきます。Aiによる選別は、現状、８割の正解率と、作業効率は約4割高まっています。最終的な判断は小池氏によるものですが、サポート役として活用しており、今後、蓄積データが増えるに従ってAiの正解率も上がるのでは、と期待が高まります。Aiを活用することで、人手不足の解消や収益の向上・高齢化による技術継承問題も解消されつつあります。それぞれの課題によってAiのサポートが重要な役割を果たしているようです。まとめさまざまな課題を抱える日本の農業ですが、テクノロジーの進化に伴い、農業にもAiを導入させることで課題解決へと導いています。また、今後起きるであろう問題に対しても、柔軟な動きでAiが介入し問題解決をサポートしてくれるのでは、と期待も高まったかと思います。人間と協働するからこそ、新たな発見もあり、そしてこれからの農業を支えてくれるのでしょう。Aiチョイスでは、こうしたAiの活躍をあらゆる視点から見ることができ、普段の生活においてヒントにできるものもありますので、参考にされてみるのも良いでしょう。

2020/11/18Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Ai先生はオンライン授業でどのように活躍するか

Ai（人工知能）はスマホや家電、医療や自動運転とさまざまな分野で活躍しています。中でも、近年では教育現場においても活用されているのはご存じでしたでしょうか？というのも、新型コロナ感染拡大によって授業が短縮された課題の山積み問題や、一方で、2020年4月からは働き方改革で大きな変化が起きており、このような状況の中これまでのやり方では難しい場合も多いようです。そこで、今回は教育現場においてAiが解決の糸口として活用されている、Ai先生の存在についてご紹介していきたいと思います。Ai先生とはAi先生とは、Ai（人工知能）を活用したラーニングシステムです。日本では、全国の塾や予備校に導入されている「atama +」が話題となっています。この「atama +」は、基礎学力を「コーチング（学習指導）」と「ティーチング（教材習得）」に分け、人間とAiで教育を分担するというアイデアを展開したもので、オンライン授業や家庭学習などのほぼ非対面での学習環境下においても、生徒が気軽に質問して学習を進めやすくなる、といった新しい取り組みです。オンライン授業におけるAi先生の活躍の場Ai先生は、Aiならではの特徴を活かしながら、オンライン授業においても細かい指導を実現させています。では、どのような活躍を見せてくれているのか、早速見ていきましょう。・Ai先生によるオーダーメイド学習一人一人の課題に合わせた、自分専用のオーダーメイド学習を行っています。Aiは、「分析」や「予測」を得意とするため、生徒の苦手や得意・伸び・つまずき・集中状態・忘却度などの膨大なデータを分析しながら、生徒にあった最適化した教材を作成し、『マンツーマン指導』体制を実現させています。・Ai先生がつまずきをアラート報告前述にもあるように生徒がつまずいた箇所に対して、遠隔で離れた教師にアラートでアドバイスをするタイミングを知らせます。こうすることで、Aiばかりの教育ではできない、教師からのアドバイスを電話やオンライン上で行い、生徒の学習意欲向上に繋げます。・Ai先生で効率的な学習Aiは、個人の分析がしっかり行えるため効率的な学習の進め方を行っています。従来の授業では、習得せずとも履修していれば授業は先に進む場合が多くありましたが、Ai先生の授業では習得できていない部分では繰り返し演習をし、十分に理解できている部分に対しては先へ進む、といった個人の理解度に合わせた効率的な学習を行います。カリキュラムは、生徒が進捗する度にアップデートされ続けていきます。このように、Aiならではの特徴を活かすことで、一人一人に寄り添える『マンツーマン指導形式』が整います。これまでの事例によると、ある塾では、センター試験2週間前にAi先生による学習を受け、学習前の模試の得点と比較したところ、なんと1.5倍まで結果を上げた実績もあり、生徒の個性を把握する指導がいかに大切か、この結果からも伺えます。ここまでは、Ai先生の特徴を踏まえオンラインでどのように活躍するのかをお伝えして参りましたが、最後に、オンライン授業でAi先生を起用するメリット・デメリットを見ていきましょう。オンライン授業でAi先生を起用するメリットでは、前述と重複する部分もありますが、Ai先生を起用するメリットを6つ上げていきます。・Aiの分析によって、一人ひとりに最適化された教育を実現できる・指導の自動化で誰もが高度な教育を享受できる・採点の自動化でサービスの質の向上や先生の負担軽減が見込める・人間にしかできない教育に力を注ぐことができる・Aiのデータに基づく授業改善・教材の評価が可能になる・教育の低コスト化以上6つのメリットからも分かるように、Aiだからこそ可能となるメリットが多くあります。中でも、「大量の暗記」「法則性の発見」「解決法の発見」を指導する中で十分に発揮し、子供たちの言動や行動・傾向といったデータから、その子供のいま抱えている問題に焦点をあて解決策を探ることができるため、リアルタイムでの指導を行うことに成功しています。さらに、6つ目のメリットの「教育の低コスト化」は、Aiはコンピューターが自動で処理を行うため、指導する数や量に限界がなく、いつでもサービスを提供することができます。ほとんどの場合、人間が稼働するより低コストで提供することができるかと思います。オンライン授業でAi先生を起用するデメリット一方で、デメリットはどうでしょう。Ai先生を導入することで、「教師は一体何をしているの？」「結局、教師の仕事を奪うのでは？」といった意見も出ています。しかし、メリットでも述べたように、「人間にしかできない教育に力を注ぐことができる」のは、このシステムならではでもあるのです。つまり、Ai先生は学習を教えるものであり、人間の教師はAiでは成し得ない価値を創出し、実践することが求められています。その一部として、「学習が円滑に進むよう支援すること」「励ましや勇気づけ」「生徒自らの自発的行動を促進し、適切なゴール設定を行う」などといった、教育という作業を分担することで、生徒のモチベーション維持に最も大切な環境作りに力を注げるようになったのです。まとめ本記事では、「Ai先生はオンライン授業でどのように活躍するか」についてご紹介致しました。人間の教育だけでは叶わなかった、新しい教育の形がAi先生を導入することですでに始まっており、良い結果ももたらしています。これも、Aiと人間の棲み分けがバランスよく行われている結果ではないでしょうか。生徒側もこの取り組みにより、オリジナルの教材を元に学習できるとあって効率的に学ぶことができたり、メンタル面においては教師にアドバイスをもらえたり、とこれまでになかった価値を創出してるようです。今後も、新型コロナウイルス感染拡大や、働き方改革・さらにはDX（デジタルトランスフォーメーションというデジタル化の動きを推薦する中、Ai先生による教育にますます注目が集まることでしょう。Aiチョイスでは、Aiのさまざまな情報をご紹介しております。気になる内容がございましたら、ぜひ参考にご覧くさい。

2020/11/10Aiチョイス編集部
未分類
スマートホーム化に欠かせないAi関連グッズとは

IOT（モノのインターネット）やAi（人口知能）が普及し、それに伴うかのように、世の中のさまざまなものが便利になってきています。また、中でも近年では、スマートホームに興味を持ち、取り組む方も出てきているようです。その背景には、コロナ禍といった自宅にいる時間が多くなったことで、人々が自宅に関心を示すようになったことも、大きな理由の一つなのかもしれません。そこで今回は、「スマートホーム化」に関する情報をお伝えしていこうと思います。スマートホームとはスマートホームとは、IOT（モノのインターネット）やAi（人工知能）の技術を活用して、より快適な暮らしを実現している家のことを指します。例えば、自宅に車で帰宅後、センサーが車を感知しシャッターを自動で開けてくれる、といったものです。では、次でスマートホームに利用できるAiを、日常使う家電を例に上げご紹介していきます。スマートホーム化に利用できるAi人々の暮らしの中で、今よりもっと快適な暮らしを実現する目的で進められている「スマートホーム化」ですが、スマートホーム化に利用できるAiとはどのようなものがあるのか、身近な家電の中から早速見ていきましょう。・Ai搭載の掃除機　　　　Aiが日常の生活に溶け込み、Aiを浸透させてくれた代表的なものが、「ルンバ」や「RULO」といったロボット掃除機ではないでしょうか。部屋中を行ったり来たりしながら自動で隅々まで掃除をしてくれる便利商品として、大きな話題を呼びました。特に「ルンバ」は、2002年の販売開始から、2006年の5月までの販売台数は200万台、2017年までには1500万台の売り上げで「ルンバ」の名を世の中に浸透させました。また、海外のテレビドラマでは小道具として「ルンバ」が登場するなど、知名度はますます上昇していきました。Aiに備わった360℃レーザーセンサーや超音波センサー、赤外線センサーが働き、走行しながら障害物をよけたり、壁沿い走行をすることによって、自動でのお掃除を実現させています。・Ai搭載の炊飯器見た目は、通常の炊飯器と変わらないのですがAiを搭載したことで、水温と室温が調節できるようになり、季節に関係なくおいしく炊きあがるようになります。これは、Aiが超音波振動によりお米の芯に十分な水を行き渡らせ、お米本来のうまみを出す仕組みです。超音波の強弱を変えることによって、自分好みの炊き加減まで調節が可能です。・Ai搭載のエアコンエアコンは、外気の気温によって室温も左右され、温度調節が難しい場合があります。ですが、Aiには、室温を分析後、更に学習機能を生かし過去のデータから、人それぞれの好みの温度を提供します。また、予測機能で少し先の体感温度まで予測をしながら、常に快適空間を作り上げてくれます。・Ai搭載の冷蔵庫食材を保管するために欠かせない冷蔵庫ですが、Aiを搭載することで調理がぐんと楽なります。温度管理や腐りにくい環境を整え、食材にとってベストな状態を保つこともできます。これは、冷蔵庫の全ての扉にセンサーが搭載されており、そこからユーザーの行動（冷蔵庫の開け閉予測）を分析・学習・予測することで、冷蔵庫内の温度を調節します。冷凍されているのに、簡単に食材が切れる「切れちゃう瞬冷凍Ai」は、この機能によって、肉や魚の鮮度を保ちながら従来の約2～3週間もの間、保存ができるようになっています。スマートホーム化に利用できるAiは、意外と身近なものに存在します。この他にも、さまざまなものに導入されており、「センサー」や「温度管理」、「予測」、「学習機能」これらを必要な時に使い分け、日々の快適空間をサポートしてくれています。今後自宅のスマート化は必要？先に、スマート化された家電を紹介しましたが、スマートホーム化の中には、家電だけではなく、スマートスピーカー（Aiスピーカー）やIOT(モノのインターネット）などもあります。これらを、あらゆる家電製品と繋げることで、より便利になるといったものです。例えば、炊飯器と繋げることで、出かける前に設定をし忘れたとしても、外出先でスマホから遠隔操作を行い、オン/オフを指示することができ、非常に便利です。ただ、こうしたものは、あくまでも、利用者によって利便性の度合などは変わってくるものと想像します。・スマート化の実情というのも、GFKが2015年に実施した「スマートホーム化」についての調査を7か国7000人に行った結果、スマートホーム化について魅力を感じると答えた中国が55％に対し、日本はわずか19％に至っている結果となりました。また、アクセルラボの調査では、日本国内におけるスマートホームの認知度は、56.4％と半数以上となっているにもかかわらず、実際に導入している家庭はわずか1.8％という結果でした。・今後の動きしかし、その一方で市場調査やマーケティングを行っている「富士経済」は、スマートハウス関連製品・システム市場を、2020年度は2兆8886億円と予測しています。このような結果からも、今後何らかのきっかけや、人々が抱える社会問題によっても左右され、徐々に普及していくものと予想されます。今後のスマート化に期待が高まります。まとめスマートホーム化は、まだまだ人々に十分に浸透されてはいないものの、今後の社会課題解決や、IOTやAiが更に普及していくにつれ、私たちの生活の中でより身近なものになっていくのでしょう。また、今後何らかのアクションで一気に浸透していくのかもしれません。本記事では、スマートホーム化について言及して参りました。これから取り入れてみたいとお考えの方、また、Aiに関して興味のある方など、Aiチョイスを参考に、日々の暮らしの手がかりを探してみてくださいね！

2020/11/02Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
飲食店におけるAi活用術！本当に今後必要！？

テクノロジーの進化に伴い、あらゆる面で可能性を秘めているAi(人工知能)。人々のAiに対する期待も高まる中、自社にとってのAiに期待する事とはどのようなものでしょうか？そこで今回は、政府の対策やコロナ感染防止対策によって客足が戻りつつある飲食店に焦点を当て、これからのAiの活用について言及して参ります。その他、今後のAiの必要性、更には補助金制度を使いITツールを導入する方法をご紹介いたします。飲食店におけるAiの活用法では、早速飲食店における活用法を事例を交え、以下3つご紹介致します。中には面白い取り組みもありますので、参考にご覧下さい。・顔パスでVip感満載・ほぼ無人のレストラン実現・人手不足、人件費削減顔パスでVip感満載飲食店では、従業員がお出迎えしたり声かけなどによって入店しますが、一方では、顔パスで入れるお店が存在します。ラーメン凪田町店では、Aiを使った顔認証注文システムを行っています。お店のプレミアムパスを購入した方が体験できるものなのですが、例えば、1か月8000円・3か月22000円とパスを購入する事で、定額制の会員になれます。（時間指定のタイムパスもあります。）席に着くと、小型のデジタルサイネージがあり、そこから注文をするという流れです。面白いことに、注文し卓上に着くまでの間、調理をしている映像がサイネージ上で見ることができ、「あ、そろそろだ！」と出来上がりのタイミングも分かっているようになっています。ラーメンが出来上がると卓上の上段・下段どちらかにラーメンが上がってくるシステムです。会員ならでのvip感が味わえ、顧客満足度にも繋がりますし、声を出さない事で、コロナ感染対策にもなり安心感も得られます。ほぼ無人のレストラン実現東京・秋葉原にある寿司ブリトー専門店では、毎日の食材や販売時間を考慮し、商品の価格をAiが決めています。お客は、スマホで注文から決済までを行い、これによって、ほぼ無人のオートメーションレストランが実現しています。気になる料理の提供ですが、「～番からお取りください」といった通知に従い、お客が指示された番号のボックスに自ら取りに行くシステムです。ボックス内に商品が届くと、ボックス内の上部分についているカメラがバーコードを読み取り、デジタルサイネージに名前とボックスナンバーが表示され、お客に連絡がいく、というものです。実際に訪れた客は、「未来感を体験できワクワクした！」との高評価です。食品を購入する他に、新たな顧客体験を与えることで集客にも繋がっているようです。人手不足、人件費削減長崎・佐世保のハウステンボス内にあるたこ焼き店では、人間とロボットが協働しています。従業員が2～3人必要とする店内ですが、ここではAiによる認識システムでたこ焼きの回転を管理し、人間と変わらない仕事ぶりで活躍しています。Aiを導入することで、人手不足や人件費削減にも繋がっています。仕事をこなしていくうえで、Aiは人間の手では負えない部分をフォローしてくれ、それぞれが解決したい部分に介入し、パートナーとしての地位を築いているようです。飲食店で今後Aiが必要な理由は？続いて、飲食店において今後Aiが必要な理由を言及致します。現在抱えている飲食店での問題点から探っていこうと思います。・コロナ感染対策・人手不足解消・業務の効率化コロナ感染対策飲食店に限らずですが、新型コロナが日本でも発生した頃、コロナ感染が懸念され以前より多外食を控える人も多く見られました。しかし、最近では感染対策も徹底されているところが増え、当初より全体的に客足が戻ってきているようです。実際に、マーケティングを手がけるインテージによる「外食時に飲食店に求めること」の調査結果によると、マスクや消毒の他に、タブレット端末などによるオーダー制が充実してきた事が客足を戻す要因に繋がったと分かりました。この調査では、感染状況が一時的に収まった2020年の6月1日～3日に、819人に対して行われた調査と、感染が拡大し始めた7月27日～29日に、847人に対しての比較分析を行ったものです。ファストフードやレストランでは、13.6％→23.7％と、軒並み上昇しています。人が介入してしまうと感染の恐れがあるため、こうしたサービスがあると安心が大きいようです。そして、コロナ感染対策としてAiの活躍が大きいのが、入店前の入場制限です。事前に対策が行える事で、お客だけではなく店側もお互いに安心感があり、ここでもAiの活躍の影響は大きいようです。人手不足解消日本では人手不足が大きく取り上げれていますが、まさにこうした問題をAiが解決へと導いています。例えば、パン屋さんでもトレーにパンを乗せたままパンをカメラで撮影することで、瞬時にAiが個数や種類からお会計をしてくれます。人の手で行うよりお客を待たせる時間も少ない為、混雑を避けることができまし、人手不足も解消されメリットは大きいです。また、近年ではAiによる新人スタッフの教育指導も始まっています。Aiということで質問事項も気兼ねすることなく聞けますし、外国人スタッフには多言語を操るAiなら、問題なく指導ができるのではないでしょうか？業務の効率化飲食店では、忙しい時間帯には発注や予約管理、注文時のオーダーや会計など、一度に行わなければならない状況も出てきます。そういった場合にAiを活用し、業務の効率化を図る事も必要です。例えば、先のAi活用法でも述べたように、顔パスでの入店や、入店からお会計まで従業員を介さずに行えるシステムなど、人間が行っていた作業をAiに担ってもらう事で、他の作業に入ることができ、結果的に業務の効率化にも繋がります。このように、Aiと人間が協働してくことで、今後も続くであろうコロナ禍や、人手不足を感じさせない業務の効率化といった点でも、今後も更にAiの活躍に期待が膨らみ、導入する店舗も増えていく事でしょう。飲食店にAiを導入するときに活用できる補助金制度Aiを活用しIT事業を行いたいけど、資金面においても不安を感じている、といった方も多いのではないでしょうか。そうした方向けに、補助金制度がある事はご存じでしょうか。下記に「IT導入補助金2020」をまとめてありますので、参考にご覧下さい。また、実際に補助金を活用した事例もご紹介します。IT導入補助金2020①事業目的中小企業や小規模事業等の皆さんが自社の課題やニーズに合ったITツールを導入する一部を補助する事で、業務効率化・売上アップをサポートするもの②補助対象者中小企業・小規模事業者（飲食、宿泊、卸・小売、運輸、医療、介護、保育等のサービス業の他、製造業や建設業等も対象）③補助金の上限・下限額・補助率30万～最高450万まで（A類型・B類型にもよる）補助率は1/2以下④応募期間通常枠（9次締切分の申請2020年11月2（月）迄）特別枠（8次締切分の申請2020年11月2日（月）迄）＊中小企業、小規模事業の方は現在応募を受け付けております。ITベンダー・サービス事業の方の登録申請は締め切りました。問い合わせ先の電話番号も記載されてありますが、込み合っている状況の為、メールでの問い合わせが最適です。https://www.it-hojo.jp/活用事例「有限会社仲原紹介」ここで、実際に補助金制度を活用された事例をご紹介します。「有限会社仲原紹介」は、伊豆の中央道路沿にドライブイン「いちごプラザ」を運営しています。①導入目的観光客の増加や外国人観光客へのおもてなしとして、ロボット型接客ツールを導入されました。観光客の増加によって、接客対応に追われ製造に集中できない状況が続いた為。また、高齢スタッフも多く、語学をこれから学ぶには限度があり、導入を決定しました。②取り組み接客サポートツール「おもてなしロボット　コロン」を設置し、日英中同時通訳によって接客を行っています。③効果3台のロボットをそれぞれに配置し接客を行った結果、従業員が製造に集中する事ができ、助かっています。今後は、外国語も設定し、看板商品である「いちご大福」を海外へアピールする良いチャンスに繋がるのでは！と考えています。まずは、自社の課題は何かを明確にし、人間の手で解決が難しい場合は、ITツールを使い課題解決していくことが望ましいでしょう。またその際には、補助金制度を活用し資金面で役立てると良いでしょう。まとめ従来は、Aiロボットが接客を行う事は、漫画やアニメの世界でしたが、現代では従業員と変わらない仕事ぶりで、実際に業務の効率化にも貢献しています。また、Aiをうまく活用している例を見てみると、人間ができることとAiができることの住み分けをする事で、快適なビジネスを築き上げているようです。ITツールに挑戦してみたいと感じた方や、今後の参考にとお考えの方も、まずは自社の課題をしっかりリストアップし、補助金を利用しながら新たな取り組みに役立てられると良いでしょう。Aiチョイスでは、そんな皆さんのAiに対する疑問点などもご紹介していますので、その他の記事もぜひ、参考にご覧下さい。

2020/10/29Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Googleに活用されているAiとは？

Ai（人工知能）は、1950年代から研究が始まり近年ではAiロボットが開発されるなど、テクノロジーの話題においては欠かせない大きな存在となっています。そんなAiですが、意外と身近な存在でもあり私たちの生活に役立てられています。中でも、GoogleのAiサービスは誰でも無償で使うことができ、簡単にAiを体験することができます。そこで今回は、Googleを焦点におき、GoogleのAi活用についてご紹介していきます。Googleの市場Googleとは、インターネットの検索の中で代表的な検索エンジンの一つで、Googleの他にもYahoo!やBingなどがあります。Googleは、世界的にも認知度は高く、2018年の検索エンジンのマーケットシェアによると、他の検索エンジンを抑え全体の約7割の人がGoogleを使用していることが明らかになりました。また、米グーグルの親会社アルファベットが2020年4月に発表した、1～3月期の四半期決算は、広告収入などが堅調で、売り上げ高が前年比13％増の68億3600万ドル（約7300億円）、純利益は同3％増の68億3600万ドル（約7300億円）と、Googleの規模やシェアの大きさを物語っています。圧倒的な利用者数を持つGoogleですが、実は近年ではGoogleの中にもAiが活用されるようになってきているのです。それは、Googleを利用する皆さんは一度は利用したことがあるということになります。実は身近なところで知らぬ間にAiを利用していると考えると、気になりませんか。次項からGoogleがAiに力をいれるようになった要因と、Google内で利用されるAiについて詳しく解説して参ります。Googleは世界の中でもAi活用が進んでいる？現在、第3次Aiブームの真っ只中であり、「ディーププラーニング（深層学習）と呼ばれる時代に私たちはいます。これは、カナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン教授によって考案されたもので、人間が自然に行うタスクをコンピューターに学習させる機械学習の一つです。・GoogleがAiに傾倒した一因GoogleはITを中心に幅広く事業に取り組んでおり、その中でもAiに力を入れています。GoogleがAi研究に力を入れている理由には、ハードウェアの性能の限界を見出したことが一因です。10年ほど前に比べると、CPU（中央処理装置）やGPU（画像処理装置）の性能は格段に向上したのですが、日常生活上の利用となるとオーバースペック（性能が高すぎる）が生じ、その結果、CPU（中央処理装置）工場の見込みがなくなり、ハードウェアよりソフトウェアにシフトチェンジする必要が出てきました。ここからGoogleのAiファーストが始まります。・Googleは世界でもAiを牽引Googleは、世界的にも有名な人材を抱えており、中でも「Andrew Ng」や「GeoFFrey Everest Hinton」は、自動運転の技術や音声認識・検索エンジンなどGoogleのAiに大きく関わってきた人物です。そして、近年話題となった「アルファ碁」もまた、GoogleのDeepMindで開発されたものです。「アルファ碁」とは、2016年に開発したプログラム『Alpha』が人間のプロ囲碁棋士を始めて破ったことで、大きなニュースとなりました。その他、開発者向けのAi技術提供も積極的に進められおり、GoogleのAiがクラウド上から利用できることで、世界のさまざまな企業にもGoogleのAiが組み込まれるほです。以上のことから、Ai活用においては世界から見てもトップクラスであり、優位性を保ち続けてきていることが分かります。では、世界的にもトップクラスであるGoogleのAiには、どういったものがあるのでしょう。次項でご紹介致します。各所に利用されるGoogleのAi日常に役立つものが多いGoogleのAi。それによって、私たちの生活がどんどん便利になってきています。早速、GoogleのAiとはどのものがあるのか以下5つをご紹介していきます。・Aiで翻訳「Google Transliterate」・Aiで地図検索「Googleマップ」・Aiが日常をサポート「GoogleHome」・Aiが予約代行「GoogleDuplx」・Aiで探す「この曲は何」・Aiで翻訳「Google Transliterate」「Google Transliterate」とは、テキストの翻訳やWebページからの翻訳も可能なサービスであり、脳神経細胞（ニュートラルネットワーク）を学習モデルにし、ディープラーニンングをAi翻訳に導入したものです。60ヵ国もの母国語から選ぶことができ、2006年に開始され、1日に1400億語以上の翻訳が月5億人以上のユーザーによって使われています。・Aiで地図検索「Googleマップ」「Googleマップ」とは、Aiの機械学習機能を利用して、スマホやパソコンで目的地までの距離や、スポットなどを検索できるサービスです。「Googleマップ」の利用者は、2020年5月が最も多く4717万人と、日常的に利用されていることが分かります。その他にも、グルメや渋滞の予測など16ものサービスを行っています。・日常をサポート「GoogleHome」「GoogleHome」とは、テレビCMなどで「OKGoogle」や「ねぇGoogle」とAiスピーカーに話しかけ話題にもなりました。これは、スピーカーに話しかけ、Aiが音声認識で声に反応し、ニュースや天気予報・音楽といった情報を提供してくれる、といったものです。例えば、お子さんのお世話をしている最中に、「近くの小児科を教えて！」とたずねたり、その日の気温などすぐに知ることができるので上着を追加したり、まさにかゆいところに手が届き、何かをしながら情報を知りたい方にぴったりです。・Aiが予約代行「GoogleDuplx」「GoogleDuplx」とは、Aiがレストランやホテルなどの予約を人間の代わりに行ってくれるサービスす。残念ながら日本でのサービスはまだ始まってはいませんが、これは、Aiの音声認識とその内容を分析した上で、応答している仕組みです。利用手順は、「OK Google」でスマホで好みのお店をアクセスし、音声によってAiと予約日や予約時間・人数の詳細確認を音声にてやり取りをした後、Aiが実際に予約の電話を入れてくれる、というものです。そして、約10分後くらいにＧmailにて予約の詳細をお知らせしてくれます。実際にレストランにて、このAiの予約をとった方は、少し違和感があったものの、自然な流れでやり取りができていた、とコメントしています。今後、日本でのサービス開始が楽しみですし、テクロノジーの進化に驚かされるサービスです。・Aiで探す「この曲は何」2020年10月15日、Googleは新しい音声機能サービスを展開しました。例えば、「あの曲なんだったかな？」と思う時はありませんか？そのような場合に、スマホに向かって鼻歌を10～15秒歌うと、Aiが可能性の高い候補から複数の曲を探し出す、というものです。これは、Aiにスタジオ録音だけでなく、鼻歌や口笛などさまざまなメロディーを認識できるよう、Aiにトレーニングをさせた機械学習によって、世界中の音楽から一番近いメロディーを探し出します。現段階のところ、iosでは英語のみでAndroidでは20言語に対応しています。このように、Aiを導入することであらゆる可能性が膨らみ、日常生活が便利になったり、楽しみながら活用できるものへと変わりました。今後も、どのようなものが展開されていくのか注目され続けていくことでしょう。まとめ従来の技術では不可能だったレベルのパーフォーマンスも、ディープラーニング（深層学習）が加わることで、私たちにとって身近な存在になっているAi。概要でも触れたように、このディープラーニング（深層学習）は、大量の画像やテキスト・音声データなどを学習していくことで、人間の認識度も超えることもあると言われています。今後、どこまでAiの技術は進歩していくのか、目が離せません。本記事では、GoogleやGoogleのAi活用などについてご紹介致しました。Aiは、意外と私たちの身近な存在であるということがお分かり頂けたかと思います。Aiに興味を持たれた方や、Aiについて少し知りたい情報などありましたら、Aiチョイスを参考にされてみるのも良いでしょう。

2020/10/26Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiを搭載したデジタルサイネージって何ができるの？

Ai（人工知能）の研究は、1950年代から始まり、第一次人工知能ブーム（検索と持論）・第二次人工知能ブーム（知識表現）そして2000年代に入り、第三人工知能ブーム（機械学習）へと進化を遂げています。あらゆるものにAi（人工知能）が導入され、これまでの社会解決の手助けとして活用されてきました。中でも、デジタルサイネージはAi（人工知能）と融合することで、これまでにない、デジタルサイネージのあり方を創出しています。一体どのようなものへと、変化しているのでしょう。デジタルサイネージとはそもそも、デジタルサイネージとは、動画や画像、音声によって広告宣伝する電子看板です。屋外・屋内と設置場所を選ぶことなく、近年では、商業施設や駅、病院、学校、神社、オフィスなどあらゆる場所に設置され、それぞれの課題に応じて活用されています。また、放映する時間や曜日もあらかじめ設定しておくことが可能です。更に、インターネットに繋ぐことで、遠隔地からでもパソコンやスマホなどから操作を行えます。従来の紙媒体と比べ、訴求力はもちろん、ぺーパーレス化やコスト削減、ポスター作成や張替の手間も省け、業務の効率も目指せます。Aiを搭載したデジタルサイネージでできること先に、デジタルサイネージについてご紹介しましたが、Ai（人工知能）を導入する事で、これまでにない柔軟性を持ったデジタルサイネージへと変化します。また、Ai（人工知能）には、「認識」「予測」「実行」この3種類の機能を持ち、一つの事に特化した「特化型人工知能」と、幅広く何でもできる「凡用人工知能」があります。では、Ai（人工知能）を搭載するとどのような事ができるのか、早速以下4つをご紹介していきます。・コミュニケーションが円滑・相手によって広告を選び配信・カメラでの不審者検出・混雑状況を見える化コミュニケーションが円滑Ai（人工知能）を導入することによって、人間と接しているかのようなコミュニケーションを図ることも可能です。実際に、Ai（人工知能）が導入されたデジタルサイネージが設置されているJR品川駅には、「AIさくらさん」が画面上で接客を行っています。「レストランを教えて！」と質問をすると、「飲食店の案内ですね！」と返答し、レストランを案内してくれます。更に、画面上で体温を計測し、体温が高い場合は帰るように促してくれ、コロナ感染対策にも役立てられています。混雑状況にある駅での対応をAi（人工知能）で行うことによって、駅で働く従業員も本来の仕事に集中することができますし、キャラクターを起用する事で親近感もわきます。相手によって広告を選び配信Ai（人工知能）は、データ分析に長けており、人間の顔からも性別や年齢を見分け、その人に最適な広告を選び出し放映することができるようになりました。通常のサイネージは、テレビCMのように幅広い層に放映し訴求します。一方、Ai（人工知能）は、人を見てデータを分析した上で広告を放映します。例えば、20代の女性には、コスメ動画や人気のバッグ、洋服などの広告を放映し、50代の男性にはお酒の広告やスポーツグッズといった、興味を持ちそうなものを予測し放映します。その人に合った情報をピンポイントで放映する事で、広告を見る側も自分事として受け入れやすく、その後のアクションも起こしやすなります。カメラでの不審者検出Ai（人工知能）は、人間を自動的に分析することができると説明しましたが、この機能を使い、不審人物の検出にも役立てられています。例えば、出入口付近や店内に設置し、画面上に映った人物の行動などから、「不信者である」と判断、そして認識後、その場で音声による声かけをしたり、従業員に知らせたりすることができます。また、体調が悪くしゃがみ込んでいたりする場合も、自動で検知し従業員に知らせることができます。更に、店内に設置された監視カメラと連携することで、監視カメラに写ったデータも同時に分析することも可能です。混雑状況を見える化コロナ禍の中では、入場制限を設けたりする場所も多くあります。また、マスクをするしないで、トラブルを起こしたり何かと接客が難しくなってきています。そのような場合、Ai（人工知能）を導入したデジタルサイネージを出入り口に設置することで、混雑情報を見える化することが可能です。特に、団体客が来場された場合、入場の調整が難しい場合もありますが、人数がはっきり分かっていると、少し待ってもらえたり、少人数の方を優先したりと余裕も出てきますし、混雑状況からの不安も解決され、安心して楽しむことができます。また、会場内に入ってからもマスク検知も行え、入場後の周りへの配慮も欠かしません。「認識」「予測」「実行」この3つができるようになった事で、充実したコミュニケーションや顧客ニーズ分析、更にはこうしたデータを元に商品開発においても優位性をも図れるようになり、様々な状況下の中でも柔軟な対応が可能です。デジタルサイネージにAiを搭載することの必要性これまでデジタルサイネージやAi（人工知能）について、言及して参りましたが、では、なぜ、デジタルサイネージにはAi（人工知能）を導入する事が必要なのでしょう。昨今の、社会課題とされている「少子高齢化」や、新しい改革として注目されている「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を取り上げ、ご説明していきます。「少子高齢化」による人手不足昨今、さまざまな業種においても「少子高齢化」による人手不足が、社会課題として上げられています。特に小売業においては大きく問題視されており、平成30年2月に農林水産省食料産業局が発表した「卸売業・小売業における働き方の現状と課題について」によると、全産業の欠員率（未充足人数を常用労働者数で割った数値）が2.1、食品業が2.5に対し、小売業は2.9と高い数値となっており、早急な問題解決が急がれています。DX（デジタルトランスフォーメーション）DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、2018年に『デジタルトランスフォーメーションを推進するためガイドライン（DX推進ガイド）』を経済産業省が発表した事でも、一気に浸透し話題となっているものです。簡単に説明すると、「デジタルやデータを活用しあらゆる面において、国内外で優位性に立てるよう、改革を続けていくこと」です。以上のことからも、今後は、デジタルとリアルを横断した新しい顧客体験の提供が求められ、Ai（人工知能）の活躍が期待されています。また、デジタルサイネージに搭載する事によって、これまでにないデジタルサイネージのあり方を創出していけるのです。Ai搭載のデジタルサイネージで店舗集客等に役立てる方法では、続いて、Ai（人工知能）を搭載したデジタルサイネージを活用し、集客に役立てる方法を以下3つ、事例や今後の展開等も交えてご紹介致します。・Ai（人工知能）によるクーポンやポイント発行・スマートミラー・販売促進の精度を向上Ai（人工知能）によるクーポンやポイント発行集客を目的としたユーザー専用のアプリが、近年、話題となっています。例えば、タメコ株式会社が開発・運営している「Tameco」と呼ばれる、Ai搭載型モバイル型アプリがあります。ユーザーの好みを分析し、一人一人に合ったタイミングで発行する事によって、集客にも役立てられます。吉野家やロイヤルホストなどでは、すでに導入され注目を浴びています。これを応用し、店舗独自のポイントやクーポンを来店時やお帰りの際に、サイネージ上にて発券するのも良いでしょう。発券する際に、サイネージ上で音声やアニメーションを放映すると、よりリアルな体験が味わえます。スマートミラースマートミラーは、美容室ですでに取り扱われており、話題となっています。見た目は、普通の鏡なのですが、その鏡に自分の顔になりたい髪型を合わせ、施術後のイメージを実際に見れるというものです。アプリでも自分の顔とコラージュさせ、髪型を楽しむものもありますが、美容室でスタイリストと一緒に相談しながら見れるの事で、なりたいイメージにより近づけることができます。これによって、実際の想像していたイメージとの食い違いもなくなり、クレーム対策にも繋がっています。このスマートミラーを設置したある美容室では、来客数が昨年同月と比べ170％、店舗商品の売り上げが約200％、総売り上げも約120％UPと事例も出ています。美容室でなくとも、アパレルなどで、着せ替えとし、応用する事ができるのではないでしょうか。販売促進の精度を向上まだ、これは実証実験が行われたばかりになりますが、株式会社サイバーエージェントの連結子会社であり、動画広告を軸に企業のマーケティング支援を行う株式会社CyberBullは、商品棚前の消費者の「広告視聴人数」「広告視聴率」「広告視聴時間」の計測を可能にし、2019年4月25日から6月までの期間、イオン九州にて実証実験を行ったものです。Ai（人工知能）の特徴を生かし、効果的な促動画広告の精度向上を目指すもので、広告の今後の展開として、小売り店舗における販促オペレーション業務の省人化への貢献、更には消費者の広告の価値創出を目指していくものです。こういったものを今後活用していく事で、顧客がどういった広告を求めているのか具体的なものが見えてきますし、これによって集客に与える影響も大きいのではと予想されます。Ai（人工知能）は、先にも説明したようにデータ分析を最も得意とします。それらを活用し集客にも役立てる事で、具体的な方向性も見えてきますし、DX（デジタルトランスフォーメーション）においても優位性を実現する事へ、繋るのではないでしょうか。まとめ時代が変化していくように、Ai（人工知能）も進化してきました。社会問題が起きるごとにそれらを解決の糸口へ導き、わたしたちの生活をも支えてくれています。今後あらゆる分野において、また、人間のパートナーとしても活躍が期待されます。本記事内では、Ai（人工知能）を導入したデジタルサイネージについてご紹介いたしました。ビジネスのマーケティングや、デジタル化が進む中でのコミュケーションツールとして導入されてみるのも良いでしょう。Aiチョイスを通じて、今後のビジネス展開の参考になればと思います。

2020/10/26Aiチョイス編集部
Aiの基礎知識
Aiによるメリットとデメリットはいったい何？Ai超入門編！

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

2020/10/23Aiチョイス編集部
未分類
高解像度化できるAiシステムでできる、過去の動画を活用したビジネスアイディア

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

2020/10/13Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
AIでマスク着用を判定【新型コロナ対策】

新型コロナウイルスの感染拡大により、感染症予防対策として世界的にマスクの着用が推奨されています。同時にマスクを着用したままでも顔認証できるサービスが増加しているのをご存じでしょうか。さらにAIがマスク着用を判定できるサービスも登場しています。コロナ対策としてマスク着用が推奨される中で、マスク着用判定システムへの注目が高まっています。一方で十分な検証がなされないまま普及が進められることへの、懸念の声も挙がっています。AIのマスク着用判定システムは、どのような仕組みになっているのでしょうか。またどの程度の信憑性があるのでしょうか。今回は、機械学習（ディープラーニング）とAIを活用した、マスク着用判定システムについてお伝えしていきます。AIによるマスク着用判定システム2020年、コロナウイルスの世界的な流行を背景に、飛沫感染を防止するマスク着用が世界中で見られるようになりました。マスクは咳エチケットとして他者に感染をさせないという側面と、自分にウイルスが感染しないよう予防する効果があります。コロナ禍収束の目途が立たない中で、非接触による顔認証にも注目が集まっています。従来の顔認証システムを活用し、AIによるマスク着用システムを同様する試みが、世界各地で広がっているのです。ディープラーニングとは機械学習（ディープラーニング）とは、音声認識・画像特定・予測など、従来人間が行っていたタスクをコンピューターに学習させる手法です。ディープラーニングは、人間が編成して定義済みのデータを数式にかけるだけではありません。データに関する基礎的なパラメーター設定を行うだけで、その後はパターン認識を通してコンピューター自身に学習させることも可能です。ディープラーニングを行うことにより、人の目では判定が難しい細かな事柄も、検出して判定できるようになるでしょう。画像認識技術について現代では空港、オフィス、金融機関などの入退出時など、さまざまなシーンで顔認証システムの導入が進められています。2012年にディープラーニングを利用した画像認識が成功したことを契機に、世界中で注目が高まり、普及が広がりました。画像認識はカメラなどで撮影されたデジタル画像から、人の顔などを自動的に識別できるシステムです。画像内から顔と思われる部分を検出し、データベースと照合することで識別が行われます。これまではセキュリティや犯罪捜査といった分野で、導入が進められ活用されていました。この画像認識技術が、コロナ禍においては本人確認だけではなく、マスク着用判定にも活用する動きが見られています。画像認識技術を活用したマスク着用判定システムでは、マスクをつけている人、マスクをつけていない人を識別できるようになっています。あらゆる色や形のマスクを検出し、混雑状況でのマスク着用していない人を発見してくれるでしょう。マスク着用判定によるメリットマスク着用には、本人の感染予防だけではなく、人にウイルスを移さない為の対策としても推奨されています。特に人混みや建物内などは、そうでない場所に比べると感染リスクが高いとされており、マスク着用が義務付けられているケースも存在します。マスク着用判定システムは、人混みの中でマスク未着用の人を検知できるので、着用を促せるようになります。またマスクをつけずに建物内などに侵入する人を未然に検知することも可能です。さらにマスクを忘れて外出するといったことにも対応できるので、あらゆる防止につながるでしょう。マスク着用判定のデメリット顔認識技術は、顔の一部が隠れている場合の認識精度はまだまだ不十分な状態です。たとえばAppleが提供するiPhoneの顔認証「Face ID」は、コロナウイルス対策のマスク着用が一般的になった直後、一時期きちんとした判定ができなくなっていました。顔半分がマスクに覆われている状態では、本人だと認識できなかったようです。多くのユーザーから要望の声が届けられたこともあり、現在は少し改良されて使いやすくなっています。新しいFace IDでは、マスクを外さなくても本人確認が行えるようになり、ロック解除しやすくなりました。それでもマスク未着用時に比べると時間や手間がかかってしまいます。AIによる誤判定、誤認識がマスク着用判定システムの大きな課題と言えるでしょう。AIによる画像認識技術の信用度はAIのディープラーニングは、回答の根拠が十分に説明されないケースも少なからずあります。現在普及しているAI技術の大半は、AIにデータを学習させることで、新しい要素について判断できるという仕組みになっています。その判断は極めて直感的なものが多く、結論に辿り着くまでの根拠の説明ができていない場合も少なくありません。そのためAIから根拠も示されずに提示された回答に、納得できないという人も存在します。また誤判定の問題も無視できません。AIの画像認証は、人間であれば見分けられる画像を見分けられない場合もあります。画像の色で判断するAIの場合、肌の色に近い服を誤って肌と認定してしまう可能性もあるのです。たとえばベージュ色かつ、輪郭にフィットするマスクをつけている人が、マスクを着用していないと判断される恐れもあるでしょう。コロナ流行下においては、より実用的なマスク着用時における顔認識システムの検証が求められています。AIによる画像認証システムは人の負担を軽減してくれますが、まだまだ不十分であるという点も踏まえておいてください。最終的な細かい確認は、人の目を入れてチェックを行うようにすると、より万全に対応できるでしょう。AIによるマスク着用判定システムの導入場所日本国内でもAIによるマスク着用判定システムの導入が進められています。たとえばソフトバンク株式会社と、同社子会社である日本コンピュータービジョン(JCV)は、「AI検温ソリューションSenseThunder」というシステムを提供しています。※AI温度検知ソリューション「SenseThunder」https://www.softbank.jp/biz/ai/face_thermal_imaging/マスク着用したままでも顔認証・体温測定が可能で、マスク有無の判定も行えます。東京ドーム、TOHOシネマズ、イオンモールなどさまざまな場所で導入が進められているので、実際に目にした人もいるかもしれませんね。一方で実際に使用されている事例を見てみると、体温測定がメインに使用されているようです。※AI検温ソリューションをイオンモールへ納入（2020年5月20日）https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200520_02/※AI検温ソリューションをTOHOシネマズへ納入（2020年6月2日）https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200602_01/※AI温度検知ソリューションを株式会社東京ドームへ納入（2020年7月13日）https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200713_02/また関西デジタルソフト株式会社でも、2020年10月1日よりAIによるマスク着用判定システムをリリース予定だと発表しています。こちらは「AI検温ソリューションSenseThunder」とは異なり、最初からマスク着用判定に主眼を置いたシステムです。そのため、上記のシステムとはまた違った場面での用途が想定されています。主に以下のような場所での導入が推奨されているので、ぜひ参考にしてください。病院などの施設病院へ来院される方や、施設に訪れる人のマスク着用状況をチェックしてくれます。特に病院は病気などで感染リスクが高まっている患者さんも多くいらっしゃるので、マスク着用判定システムのニーズが高いと言えるでしょう。エレベーターエレベーターもいわゆる「三密」に該当する条件を満たしています。狭いエレベーターにマスク着用判定システムを導入しておけば、未着用でのエレベーター使用を未然に防ぐこともできるでしょう。自宅の玄関自宅を出る時に、うっかりマスク着用を忘れてしまったことはありませんか？　自宅の玄関にマスク着用判定システムを導入すれば、マスクをつけずに外出しようとすると警告が発生するので、うっかり忘れて外出するリスクを防げるでしょう！まとめ今回はマスク着用を判定してくれるAIシステムについて解説・紹介を行いました。コロナ禍の収束の目途が立たない現状において、感染拡大予防が求められています。マスクは自身の感染を防止すると同時に、咳エチケットなど他人への感染防止としても、世界中で注目されています。屋内においてはマスク着用が推奨されており、もはやマスク着用は新たしい生活様式の一部と言っても過言ではありません。病院や大きな施設、人混みにおいては人力によるマスク着用判定が難しい状況です。今後は今回紹介したような、AIによるマスク着用システムの導入・普及が進められていくのではないでしょうか。

2020/10/05Aiチョイス編集部
未分類
世界初！教師データなしのAi技術『DeepTwin』とは

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

2020/09/30Aiチョイス編集部
Aiニュース
グラスフィアが独自開発の『サーマルカメラ』はAi搭載で非接触検温が可能！

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

2020/09/30Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
今注目のAi家電で暮らしはどう変化する？

近年企業を中心にAiが注目され始めておりますが、Aiを利用するのは会社だけであると勘違いしておられませんか？Aiは実は身近なところでも利活用が広がってきており、Aiを搭載した家電も発売されています。Aiが搭載された家電を利用することは、自宅の家事などにおいてどのようなメリットをもたらすのでしょう。本記事ではAiが搭載されている家電の種類から、Ai家電を利用することで暮らしはどのように変化していくのかというところについて解説していきたいと思います。Ai家電てそもそも何？まず、Ai家電とはそもそも何ぞやというところですが、超簡単に言うと人工知能を搭載した家電のことを指します。Ai家電といっても、具体的な定義がきまっているわけではありませんが、下記の4つのレベルに大きく分けることができるようです。Ai家電のレベル①プログラムされたことに則って動くAi家電②与えられた判断基準と行動パターンにもとづいて動くAi家電③判断基準を与えられながらも時にはルールを変えて動くAi家電④判断基準をAi自身が決めて動くことができるAi家電です。現状のAi家電は②の与えられた判断基準と行動パターンに基づいて動くというレベルにあり、③のシステムが現在開発中ということになります。最高レベルになると『家事ロボット』？例えるならば、掃除機で、『1の部屋と2の部屋を掃除しなさい』とプログラムされたAi家電が、その場所のみを掃除するのか、1の部屋と2の部屋を掃除しながらも、その道中でごみを見つけたら拾いながら掃除をすすめていくのかというところになります。④のレベルまでになると、部屋の汚れ具合等を感知してAi家電が勝手に掃除を始める『お掃除ロボット』が実現するでしょう。Aiが搭載されている家電の種類現状Aiを搭載した家電は下記の種類の家電が発売されています。・洗濯機・冷蔵庫・エアコン・お掃除ロボット・音声認識Ai(グーグルホームなど)・電子レンジ・テレビ・炊飯器Ai家電紹介①掃除機家電製品で最もAiを強く意識させてくれるようになったものは、『ロボット掃除機』なのではないでしょうか。ルンバ等、お掃除ロボットとして、広く愛されるようになりました。ルンバはほこりなどをAiで検知しながら掃除を進めていき、掃除が終わったら所定の位置に自分で帰ります。だれにでもわかりやすく、自分で考えてお掃除をしているさまが可愛く手たまらないといった意見もあるようです。自動で掃除をしてくれる割りには、Aiがほこりを検知して的確にそれを吸い込んでいくためか、非常にきれいになります。Ai家電紹介②炊飯器日本人は古くからお米にこだわりを持ってきた民族です。ともなると、炊飯器へのこだわりも強く、Aiを搭載した炊飯器も存在します。Aiを搭載した炊飯器は、保温したごはんもおいしく食べられる『保温見張り番』といって、蓋の開閉回数や時間んを検知して、釜内部のご飯の量を推測し、適切な温度で保温することができる機能が付いたものもあるようです。保温の際に発生しがちなにおいや黄ばみ、パサつきを抑えられ、1度に多く炊いても長くおいしく食べられるのはうれしいですよね。Ai家電紹介③食洗器自動食洗器はPanasonicの製品が国内シェアの8割を誇っており、もちろんAi搭載の普及機もPanasonicに期待されています。ちなみに、一足先にラスベガスで発表された食洗器はiPhoneに接続できるポーダブル食洗器が注目を集めており、IoTとかけ合わせることでさらに便利に利用することができるようになるようです。食洗器は通常の手洗いよりも大幅な節水効果もあるため、Aiを搭載した食洗器の開発が日本でも間近なのではないでしょうか。Ai家電を利用することで暮らしはどう変わる？とはいえ、Aiを搭載した家電となりますと、高価になってしまう可能性もあります。価格同等、もしくは価格以上のメリットがないと人はモノを買いませんよね。Ai家電を利用することで、人々の暮らしはどう変化し、どう便利になるのでしょうか。ライフスタイルにあった利用法を提示してくれるAiを搭載していることで、Ai自身は日々の利用データを蓄積していくことができるようになります。実際に、資生堂が提供しているIoT美顔器はAiを搭載することによって日々の肌のデータ等を蓄積していき、その日その日に合ったスキンケアを提示してくれるといいます。Aiはビッグデータを収集し、それらを分析してユーザーのライフスタイルに合った働きをするのが得意ですので、Ai家電を利用することでライフスタイルにうまく浸透し、豊かな生活ができるようになるでしょう。家事が効率化できる工場等でもそうですが、Aiに任せられる仕事をAiに任せておくことで、人間は他の仕事に注力することができるようになります。例えば、子供の世話で忙しい時、時間になったら勝手に米を測って炊いてくれていたり、掃除をしてくれたり、冷蔵庫にあるものをAiが検知してその材料で作れる時短料理を提示してくれたらどうですか？すごく暮らしが楽になりますよね。家事の負担がなくなるので、夫婦仲も良好である家庭が増えるかもしれませんよ。コスト削減につながるそれだけでなく、Ai家電は、省エネや節水、安全安心に寄与して地球環境全体も守ってくれます。というのも、例えばエアコンをつけっぱなしで外出していたとしましょう。電気代はかかりますし、もちろん地球環境にはよくない状態です。しかも人はそこにはいません。そうした時にAiを搭載したエアコンであれば、Aiが自動で人間の存在を検知して、いなければ自動でスイッチOFFをすることもできるわけです。逆にあまりにも部屋が冷えすぎてしまっていた場合は、人間の体温に合わせて快適な温度を提示することもできます。Aiを搭載した家電にデメリットはある？とはいえ、現状では先ほども申し上げたようにAi家電のレベルは『システムに沿ったことをそのまましてくれる家電』というレベルです。まだまだ発展途上にある割には値段が高価であることがデメリットであるといえるでしょう。今後はAi搭載の家電もますます進化し、購入しても十分な費用対効果の得られるものが続々と出てくるはずです。今この時期に購入しなくても、もう少しいろいろな機能が充実するまで、情報収集をしておいて、そのときが来てから購入するというのもよいかもしれませんね。まとめ本記事ではAi家電を利用することで人々の暮らしはどのように変化するのかという点について言及してまいりました。Ai家電の進化は未だ発展途上にありますが、今後は通信環境が整うことやIoT関連製品なども更に進化してくることでそれらの技術や製品とかけ合わされば急速に進化する可能性もあります。今のうちから情報収集をして置き、将来豊かな暮らしをするためにもAi家電の購入を検討されてみてはいかがでしょうか。

2020/09/18Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
PS5が正式発表！価格や発売日は？Aiアシスタント搭載の可能性も

若年層を中心に高い人気と知名度を誇る大人気ゲームハードのプレイステーションシリーズ。高いグラフィック性能とバラエティに富んだゲームソフトが魅力のプレイステーションですが、最新作にあたるPS5のローンチが発表されたことで、巷では大きな話題を呼んでいます。また、今回の新作には、Aiによる音声アシスタント機能が搭載される可能性が高いということで、業界内外からの注目を集めているようです。今回は、新型プレイステーションの価格や発売日、機能面における特徴などにも触れて、PS5の全貌に迫っていきたいと思います。『PlayStation5』の特徴2020年9月17日、ソニー・インタラクティブエンタテインメントは、プレイステーションシリーズの最新作である『PlayStation5（以下、PS5）』のローンチを正式に発表しました。https://blog.ja.playstation.com/2020/09/17/20200917-ps5/前作の『PlayStation4』の発売から、およそ7年あまりが経過しましたが、「プレステ」の愛称でも親しまれるこのプレイステーションシリーズは、国外での人気も非常に高く、最新作の発表を心待ちにしていたユーザーも多いようです。価格や発売日は気になる価格と発売日に関してですが、公式からの発表によると、日本でのメーカー小売希望価格は、全機能を搭載した通常モデルが49,980円（税抜き）、光学ディスクドライブを省いたデジタルエディションが39,980円（税抜き）で、発売日は2020年11月12日に決定しているということです。販売方法は、新型コロナウイルスなどの影響も加味し、ソニーストアでのオンライン販売のみとなります。詳細に関しては、2020年9月18日の午前10時以降に、ソニーストアの公式ページから続報が発表されるとのことなので、気になる方は事前に確認しておきましょう。ユーザー同士の「PS5争奪戦」が危惧されていることに加え、商品を大量に買い込み、ネットオークションやフリマアプリなどを介して高額な販売を行う「転売業者」の存在も否定できないため、購入を検討されている方はこまめにチェックしておくことをオススメします。本体デザインも一新従来までのプレイステーションシリーズのイメージと言えば、無骨で重厚感のある「ブラック」が印象的なハードウェアでしたが、今回の新作では、清潔感のある「ホワイト」を基調としたミニマルなデザインに一新されているようです。また、本体の形状に関しても、従来の角ばったデザインから、近未来を連想させる丸みを帯びたフォルムに装いを新たにしています。https://www.youtube.com/watch?v=RkC0l4iekYoPS5に付属するゲームコントローラー『DualSense』に関しても、最先端の技術が詰め込まれているようです。プレイヤーの触覚を刺激する「ハプティックフィードバック機能」や「アダプティブトリガー機能」などは、ゲームにおけるプレイヤーの没入感を加速させてくれることでしょう。https://www.youtube.com/watch?v=SebzB8W3bVU『PlayStation5』にはAiアシスタントが搭載される可能性もiPhoneに搭載されている「Siri」や、Androidスマートフォンに内臓されている「Googleアシスタント」など、近ごろでは、さまざまなデバイスにAi音声アシスタントが組み込まれるようになりました。今回のPS5にいたっても、Ai音声アシスタントが採用される可能性が高いということで、業界内外からの注目が高まっています。Ai音声アシスタント『PlayStation Assist』業界アナリストのダニエル・アフマド氏によると、ソニー・インタラクティブエンタテインメントは2019年9月26日、ソニーが独自に開発したAi音声アシスタントである『PlayStation Assist』の特許を出願したということです。この『PlayStation Assist』は、ゲームの進行をアシストするAiサポーターのようなシステムになるということで、実現されれば、プレイヤーは自分の音声を用いて、プレイしているゲームに関するさまざまな質問をすることが可能になります。ダニエル・アフマド氏によるリーク画像ダニエル・アフマド氏の公式ツイッターには、ソニーが取得した『PlayStation Assist』の特許に関する画像もアップロードされているということで、Aiアシスタント搭載の可能性は高いと言えるでしょう。https://twitter.com/ZhugeEX/status/1178176656877465601これは単なる特許の出願だけで、必ず実現するという保証はありませんが、将来的なファームウェアアップデートなどで、Ai音声アシスタントが追加される可能性は充分に期待できるところでしょう。ゲームプレイにおけるAi活用の可能性Aiアシスタント搭載の可能性が噂されているPS5ですが、ゲームプレイにおけるAi活用のメリットは、一体どのようなところにあるのでしょうか。ユーザー体験の向上Ai音声アシスタントを利用することで、ゲームのプレイヤーは特定のアイテムの場所などをAiアシスタントに質問することが可能になります。また、仲間がプレイしているゲームを音声アシスタントで検索したり、最終的には、Aiがプレイヤーに代わってゲームを操作してくれたりなども、実現できるかもしれません。荒らし行為や違反行為への対処オンラインゲームの世界的な普及にともなって、近ごろでは、ゲームプレイヤー同士の野次や暴言などが問題視されるようになっています。Aiの自然言語処理技術を活用することで、プレイ中の人種差別的な発言や違反行為などもリアルタイムでモニタリングできるようになるため、オンラインゲームにおけるマナーやモラルの維持にも活躍が期待できるでしょう。おわりにPS5へのAi音声アシスタントの搭載は、今のところ未定ではありますが、Aiの技術をゲームプレイに活用することで、ユーザー体験の向上やゲームモラルの向上などにも役立てることができそうです。PS5の発売はもう少し先のことになりますが、ゲームなどのエンターテインメントな分野においても、Ai技術の活躍が期待できそうですね。

2020/09/17Aiチョイス編集部
Aiの基礎知識
AiとIoTの関係性や違いとは

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

2020/09/14Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiを利用した『MEO対策』による集客術が侮れない！

みなさんは「MEO対策」という言葉を聞いたことがあるでしょうか。WEBサイトの運営においては欠かすことのできない検索エンジンの最適化対策ですが、近ごろでは、より地域に密着したローカルな検索エンジン対策が注目を集めるようになりました。今回は、MEO対策とは一体どのようなものなのか、その概要や近年注目されている理由などに焦点を当てて、わかりやすく解説を進めていきます。集客に欠かせないMEOとはWEBサイト全般における「検索エンジン最適化（Search Engine Optimization）」を意味する「SEO」という言葉は、企業のマーケティング担当者にとっては馴染み深い言葉となっているかもしれません。それに対して「MEO」という言葉には一体どのような意味があるのでしょうか。そもそもMEOとは、「マップエンジン最適化（Map Engine Optimization）」の略語で、ざっくりと言うと「場所＋キーワード」のような限定された地域や場所での検索エンジン最適化を表す言葉です。一般的なSEOは、場所や地域を問わない「グローバルな検索エンジン最適化」を表す言葉であるのに対して、もう一方のMEOは、より場所や地域が限定された「ローカルな検索エンジン最適化」を表す言葉と言えるでしょう。MEOもSEOと同様に最適化への対策を行うのと行わないのとでは、検索エンジン全体における表示順位に明確な差異が生じてしまいます。特に、地域密着型のローカルなサービスの場合であれば、より多くのユーザーに自社のサイトを表示させるという意味でも、MEO対策は必要不可欠なものであると言えるでしょう。MEOが集客に効果のある理由WEBサイトの運営に携わる者であれば必ず知っておきたいMEOの知識ですが、MEO対策が重要視されている理由としては、一体どのようなものがあるのでしょうか。スマホ検索が当たり前になってきたためMEO対策が重要視されるようになった理由のひとつとしては、ユーザーの検索行動全体がコンピュータからスマートフォンへシフトしているということが挙げられます。スマートフォンは一般的なデスクトップコンピュータとは異なり、GPSなどの位置情報に関する情報を常時取得しているため、検索エンジンもそれにともなってMEOによる表示順位を高く表示する仕様となっています。視認性の高い部分に表示されるため上記でもお伝えした通り、スマートフォンにおける検索エンジンは、その携帯性から位置情報に関するMEOを高く評価する傾向にあります。スマートフォンのGoogle検索であれば、Googleアカウントにログインしている場合、リスティング広告やSEOによる自然検索よりもMEOが最優先で表示されるようになっているため、より視認性の高い部分に表示させることが可能です。予約サイトより幅広いユーザーの獲得ができるため大手予約サイト（ぐるなび、食べログ、ホットペッパーグルメなど）に自社のサイトを掲載する場合には、そのサイトの登録ユーザーにしか訴求できないというデメリットも考慮しておかなければなりません。それに対してMEOは、Googleアカウントに登録していないユーザーであっても上位に表示される傾向にあるため、予約サイトよりもより幅広いユーザーの獲得につながることも大きなメリットのひとつです。比較検討される競合が少ないためグローバルなSEOとは異なり、MEOはよりローカルな検索エンジン対策となるため、比較検討される競合他社が少ないという点も大きなメリットと言えるでしょう。大手ポータルサイトなどでは、広告の上位表示枠が平均で10から20であるのに対して、MEOの上位表示枠はトップ3位までの表示であるため、ユーザーに表示させる比較検討の幅を少なくさせることができます。口コミも見てもらうことができるため連携されたGoogleマップによる口コミの掲載機能なども、検索エンジンにおけるMEO対策が重要視されるようになった理由のひとつと言えるでしょう。過去に問題となったポータルサイトのサクラ投稿のような信憑性のない口コミに関しても、Googleの企業努力により、投稿全体の質が改善されるようになりました。信憑性が高い口コミが多いということもユーザーへの安心感という意味では大きな効果を発揮します。MEO対策での集客に必要な分析ここからは、MEO対策をするうえでは欠かせない、重要な3つの分析ポイントについての解説を進めていきます。エリア分析まずは、MEO対策で上位に表示させたい地域のエリア分析から取り組むのが良いでしょう。店舗の場所が駅周辺の場合であれば、主要路線が混線している駅ほど競合との上位表示競争が激化する傾向にあるため、そのような場合にはあえて最寄りとは離れた駅をキーワードとすることで、上位が狙いやすくなる場合があります。競合分析競合他社がどのようなキーワードを狙っているのかなど、競合となる店舗のMEO対策を分析することも重要です。上位の表示枠が3枠のみと非常に限られているMEO対策においては、競合同士の表示枠競争が激化しやすい傾向にあるため、他社の対策方法なども細かく分析しておく必要があるでしょう。キーワード分析自店舗のビジネスに関連のあるキーワードを思い浮かぶだけ洗い出し、どのキーワードで上位表示を行いたいかなど、あらかじめ優先順位を決めておくことが大切です。場合によっては、洗い出したキーワードの月間検索数を調査できるような外部ツールなどを導入することで、より効果的なキーワード分析を行うことができるため、ツールの利用を検討してみるのも良いでしょう。MEO対策を始めるのに必要なことスマートフォンの普及にともなって重要視されるようになったMEO対策ですが、SEO対策と同様に、上位表示を狙うためには相応の知識と経験が求められます。MEOの登録から対策までを請け負うコンサルティング会社や、近ごろでは最適なMEO対策を提案してくれるAiツールなども数多く存在します。対策方法などがわからない場合には、まずはプロの専門家への無料相談などを行ってみるのもオススメの対策方法のひとつと言えるでしょう。まとめ折り込みチラシや大手ポータルサイトへの店舗掲載などで、いまいち宣伝効果が上がらないと悩んでいる場合には、インターネットを活用したMEO対策を試してみることをオススメします。MEO対策は、大手予約サイトのような高額な掲載コストが不要で、高い費用対効果を見込むことができるため、現代のローカルサービスにおいては、今後ますます必要不可欠なものとなっていくことでしょう。

2020/09/14Aiチョイス編集部
Aiニュース
スマートスピーカーとは？仕組みやおすすめモデルなどについて解説

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

2020/09/14Aiチョイス編集部
Aiの基礎知識
シンギュラリティ提唱者レイ・カーツワイルの研究内容とは

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

2020/09/14Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
【医療分野×Ai】がんの早期発見にも活躍するAi

スマートフォンに搭載されている音声認識機能や、お掃除ロボットに内臓されている自走技術など、近ごろではさまざまな業界分野におけるAiの技術導入が進められるようになりました。Aiテクノロジーの技術流用が積極的となった昨今、近ごろではAiのもつ学習機能が医療におけるがんの早期発見などにも役立てられていると言います。今回は、医療分野におけるAiの活用事例や、Aiが先端医療に果たすべき具体的な役割などについて解説を進めていきたいと思います。医療分野の現状と課題点について日本国内においては、昨今急激に加速する高齢化社会に反して、医療に従事する現場スタッフの人員不足から、医療そのものに対する需要と供給のバランスが崩れつつあるという、深刻な現状にあります。医療設備や人手が充実しているような一部の医療機関にいたっては必ずしもその限りではありません。しかし特に高齢者を多く抱える地方医療においては、数人のスタッフだけで膨大な数の患者を相手にしなければならない場合も多くあります。近ごろでは、新型コロナウイルスの感染拡大の影響によって、現場施設における「オーバーシュート」や「医療崩壊」といった問題が囁かれるようになりましたが、医療需要の増加による労働環境の悪化などは、医療従事者の不足を招いている主たる要因とも言えるでしょう。医療分野でのAiの活用例ここからは、医療分野における具体的なAi活用事例をご紹介いたします。画像診断でのAi活用レントゲンや内視鏡、心電図などといった医療画像へのAi利用は、医療分野におけるAi活用の最たる例と言えるでしょう。近ごろでは、医療技術の発達と高齢化の加速によって、医療施設における画像を用いた診断シーンは日々増加の一途をたどっていますが、それに対する読影可能な医師の数は決して十分なものとは言えません。Aiを活用することで、現場施設における医療画像の読影を自動化させることができるようになるため、施設の人員不足の解消や、現場スタッフの業務負荷の軽減に対しても大きな力を発揮することでしょう。疾患診断でのAi活用Aiによる文字認識の精度が向上したことによって、近ごろではAiを活用した診療カルテの解析も一般的な手法となりつつあります。診療カルテの分析にAiを活用することで、現場医師にかかる業務負荷の軽減や、医療施設全体における業務効率の改善などを期待できることに加え、人手が不足しがちな地方における医療水準の向上などにも役立てることができます。医療分野が抱える諸問題解決策としてのAi活用上記の事例のように、Aiを活用することによって、医療現場における人員不足の問題や、都市部と地方における医療格差の問題などを解決させることができるため、近年では医療現場へのAi活用が注目を集めるようになりました。また、日本全国の診療データをひとつのAiシステムに統合し、それらを体系的に学習させることができれば、見落とされがちな難病症状の早期発見や、専門医の診断を必要とするようなシーンにおいても、平等で質の高い医療の提供が実現できるかもしれません。医療分野でAiを活用するメリット上記でも述べてきたように、現場での「人員不足の解消」と「業務効率の改善」は、医療分野におけるAi活用の最も大きなメリットと言えるでしょう。これは医療の分野に限ったことではありませんが、Aiシステムを有効に活用することができれば、さまざまな既存業務のオートメーション（自動化）や業務効率の改善を実現することができます。従来までのAi技術では、その学習能力の低さから、ライン作業などの定型的かつ限定的な作業でしか利用できない傾向にありました。しかし近ごろではディープラーニング（深層学習）技術の発達により、より柔軟で応用力を必要とするタスクの実行が可能とななっています。医療分野でAiを活用するデメリット拡大を続けている医療分野でのAi活用ですが、あまりに急速な技術革新から、医療を取り巻くAi活用の是非についての議論や、必要不可欠な法整備などの面においては、まだまだ十分とは言えない現状にあります。実際のところ、法整備の遅延から、医療Aiが示した診断結果の取り扱いに難儀している医療現場も多いと言えます。、仮にAiを導入したとしても、医師の確認を必要とする場合がほとんどであるため、現状の段階においては、医療Aiによる完全なオートメーションの実現は難しいと言わざるを得ません。特に、人命に関わる医療現場でのAi活用においては、Aiが引き起こした医療ミスによる責任の所在の問題や、Aiによるトリアージ（症状の度合いに応じて治療の優先順位を決定する選別行為のこと）の問題などが生じてしまう可能性があります。ほかの業界分野以上に、医療現場でのAi導入に関しては慎重な議論が交わされる必要があるでしょう。まとめ医療分野にAiを活用することによって、既存業務の自動化や医療現場における労働環境の改善などの効果を期待することができます。しかし、Aiの運用ルールや医療におけるAi利用の法整備などが進んでいないこともあり、実用的なAi医療機器は、現時点ではほとんど存在していないこともまた事実です。医療現場でのAi導入に関しては、ほかの業界分野以上により慎重な議論が交わされる必要があるでしょう。しかし新型コロナウイルスの感染拡大の影響もあり、医療を取り巻く現状は余談を許さない状況となりつつあるため、一日も早いAiの現場導入が求められています。

2020/09/14Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
自動運転におけるAi技術を競う『自動運転Aiチャレンジ』から見るAiのメリット

Aiは自動車の自動運転化を可能にするのに最も重要な技術といっても過言ではありません。むしろAiがなければ自動運転の実現は難しいともいわれているほどです。そうした中、近年急速な成長を遂げているAiを利用して、自動運転の技術を競う『自動運転Aiチャレンジ』が東京大学等主催で開催されました。同チャレンジは、9月23日から決勝が行われる予定ですが、Aiが自動運転にどのように利用されて、今後どのように生かされていくのか気になるところです。本記事では自動運転とAiについて解説してまいります。自動運転Aiチャレンジとは『自動運転Aiチャレンジ』とは、自動運転車でAiを利用しながら複数の課題をクリアし、注文品を損なうことなく迅速に届けるというタスクをオンライン上のシミュレーターで競うものです。これまでの予選から勝ち残った参加者が9月23日から11月6日で開催される決勝に参加します。(後援は経済産業省（予定）、東京大学生産技術研究所、一般社団法人日本自動車工業会、一般社団法人日本ディープラーニング協会。)同大会は当初、2020年6月14日に東京大学生産技術研究所附属千葉実験所（柏キャンパス内）で実車を使用し『認識部門』と『制御部門』の競技を行う予定だったものでした。しかし新型コロナウイルス感染防止の観点から実車競技を中止し両部門をまとめ、オンラインシミュレーションによる決勝実施とし、参加者はプログラムを提出しシミュレーションの結果で優劣を競うことになりました。また現在『認識部門』から6チーム、『制御部門』から9チームが参加候補としています。自動運転で利用するAi前項でも、『認識』『制御』という用語が出てきましたが、自動運転で利用するAi技術はまさに①認識技術と②制御システムです。人間が車を運転するときも同様に、まず危険等を認識し、その認識に基づいて動作を行うと思います。その人間が自然に行う運転技術をAiにさせるということであるとお考えいただければわかりやすいでしょう。・認識技術まず、認識技術とは自動運転においてAiが危険や効果的な通行方向等を検知するものです。自動運転では完全にAiなどの技術がシステムとして運転をし、人間を目的地まで運ぶことになります。人間が運転をするときもそうですがそもそもこの認識の部分が欠けていたり注意力が散漫していたりすると、安全な走行はできないものですよね。そのため、自動運転車ではAiの認識技術を利用して危険等を察知し安全に走行を実現することが、非常に重要になります。・制御システム続いて、制御システムです。前述に解説したAiによる認識技術で危険等を察知したら、その後この制御システムを利用して自動運転車を走行させます。これが人間の操作におけるアクセルやブレーキなどの操作にあたるでしょう。・教師なしAiが必要になる上記のようなAi技術で自動車を自動で走行させようと思うと、教師なしAiといって学習データを必要としないAi技術が必要になります。教師ありAiとは、Ai自体にデータを付与しあらかじめ正解となるデータを教え込んで学ばせ、特徴等をしっかりと認識させてからそれらに関するデータを分析する手法です。例えるなら、幼児にさまざまな自動車が網羅された自動車図鑑を与えると、外へ散歩に出かけたときに道路を走行する自動車を『自動車』として認識し、図鑑に載っていないタイプの自動車もそのうち『自動車』と認識するようになるイメージと同様でしょう。一方、教師なしAiは、Aiに正解となる判断基準を与えずにデータのみを付与する手法で、Aiは各データの特徴などを自ら判断し、類似するデータをグループ化＝クラスタリングしていくことになります。同様に例えるならば、幼児にさまざまな種類の自動車や自転車、オートバイなどが描かれたカードを渡し、思いのままに分類してもらうことと同じです。自動運転では、当然初めて行く道、予測不能な危険などがある可能性があるので、学習データ以外でもAiが自分で考えて制御を行う必要があるため、『教師なしAi』を利用しなければなりません。自動運転にAiを利用するメリットAi技術の進歩によって今後の自動運転技術の向上も期待されているわけですが、実際、自動運転にAiを利用し、人間が制御する必要がなくなるのにはどのようなメリットがあるのでしょうか。・危険を正確に判断することができるAiによる高度な認識技術を利用することで、他の自動車や人、自転車、信号等を正確に判別し次の行動に活かすことができます。危険が迫ったとき、人間はその判断が遅れた場合命に関わる事故を起こしかねませんが、Aiは眠たくなることもなく判断を見誤ることもほぼありませんので命に関わる事故を無くすことにも役立てられるかもしれません。・人間が制御する必要がなくなるそもそも現在は人間が制御する必要があり、疲れていても、面倒でも自動車でどこかに出かける場合はおのずと制御を行わなければなりません。しかし、Ai技術で自動運転が可能になれば人間が運転の操作を行う必要がなくなるのでタクシー感覚で利用することができるようになります。・いずれ運転免許証がいらなくなる現状自動車の運転をするには、運転免許証の取得が必要であり、運転をする際も必ず所持していなければ罰則の対象となります。いずれAi技術での自動運転化が実現すれば、当然運転を行うのはAiなどのシステムになりますので人間が運転をするための免許証が必要なくなるということです。東芝が自動運転に利用できるAiを開発中現在Aiの技術は日々進歩しているとはいえ、現状では未だ教師なしAiの実現には至っておらず、自動運転技術が世の中に浸透するのも2030年ごろになるのではないかといわれています。そうした中、東芝では自動運転に利用できるAiを開発中です。・東芝が開発中のAiの内容東芝は2020年6月3日、自動車やドローンなどの安全性向上や認識技術・制御システムに用いる2つのAi技術で世界最高精度を達成したと発表しました。1つは、カメラと慣性センサーの組み合わせだけで自車両の動きを高精度に推定する『自車両の動き推定Ai』で、もう1つはさまざまな交通シーンで周辺車両の将来の動きを予測する『他車両の動き予測Ai』です。公開データを用いた実験により、推定結果と実距離の差の絶対値の平均である推定誤差について、従来技術と比較してそれぞれ40％削減したといいます。今後は、公道など実際の環境での評価を行い、2023年度の実用化を目指すと発表しています。・東芝がAi開発に至った背景自動運転車の実現には先ほども申し上げた通り、認識技術と制御システム、およびそれらの正確性が求められてきます。そのためにGPSやセンサーを用いた技術が開発されているのですが、効果であったり周辺の建物によっては衛星からの電波が届かず計測ができないといった課題が指摘されていました。また、将来の動きを高精度に予測するためには周辺道路の車線数や曲率なども予測したうえで危険を察知する必要があり、1分1秒で状況が変わる道路では対応が難しかったのです。そこで東芝はこれらの課題を解決するために、安価に手に入る電波などに依存しないカメラを利用した『寺社領の動き推定Ai』と道路形状ごとに予測Aiモデルを作る必要のない『他車両の動き予測Ai』の開発に乗り出しました。今後は、自動車メーカーとタッグを組み、これらの技術を搭載した自動運転車が予定よりも早く実現されることになるかもしれません。まとめ本記事では、自動運転車の実現におけるAi技術について関連するニュースなどを交えながら解説してまいりました。自動運転Aiチャレンジなどの取り組みを行っていく上で、今後ますます自動運転への認識や需要が高まっていくでしょうし、企業もそれに向けて動き出すことで様々な関連企業同士の協力で近いうちに自動運転車が実現することになるかもしれません。いずれにしても、自動運転車の実現がされるには高度なAi技術が必要です。Ai技術のさらなる進歩と、自動運転車実現に期待しましょう。ご興味のある方は、『自動運転Aiチャレンジ』の決勝がオンラインで配信される可能性もありますので、最新情報をチェックしてみてくださいね！

2020/09/10Aiチョイス編集部
Aiニュース
中国のAi技術は何故進んでいるのか？その理由とは

中国のAi技術の発達スピードには、目を見張るものがあります。都市部への「スマートカメラの導入」や「無人店舗の普及」などは、中国国内におけるAiテクノロジーを活用した社会的な取り組みの最たる例と言えるでしょう。今回は、中国のAi技術がなぜこれほどまでに急速な発展を遂げているのかや、中国国内におけるAiの必要性などに焦点を当てて、解説を進めていきます。中国のAi事情中国国内におけるAiの社会実装が本格化するようになりました。すでに都市部では、Aiを搭載したスマートカメラがあちらこちらに設置され、静止画や動画のディープラーニングを通して、全体の犯罪率の低下や違法行為の検出に役立てられています。AiやICTの技術を活用した監視システムの構築は、必ずしもメリットだけではありません。Aiの分野において難しい部分は、Aiシステムそのものの開発はもちろんのこと、開発したシステムを社会システムに実装させる”実装力”の部分です。開発力や技術力の面に関して言えば、中国と比肩する先進国家は存在します。しかしこうした実装力の面においては、ほかの先進諸国と比べた場合でも、頭ひとつ抜きん出ていると言えるでしょう。中国でAiが必要な理由Ai技術の発達が進む中国国内ですが、中国におけるAiの必要性とは一体どのようなところにあるのでしょうか。政府の政策まず1つ目としては、2015年に中国政府が掲げた「中国製造2025（メイド・イン・チャイナ2025）」という国家プロジェクトの存在が挙げられますこのプロジェクトは、中国国内の製造業における、今後10年間のロードマップを示したもの。第一期（2025年から2035年）、第二期（2035年から2045年）、第三期（2045年から2049年）の合計三段階のステップを経て、中国建国100周年の2049年までに、世界の製造大国としての地位を確立させようという一連の取り組みです。また、2017年には、上記の国家戦略を補完するための「次世代AI発展計画」が発表されたということもあり、中国国内におけるAiの重要性は今後ますます高まってくると言えるでしょう。人口問題中国国内で懸念されている人口減少の問題も、中国Aiの発達が加速している大きな要因のひとつと言えるでしょう。人海戦術という言葉の通り、14億人もの莫大な人口を抱えるようになった中国。しかし国連の推計によると、2027年ごろにはインドに逆転され、2028年ごろには14億4200万人をピークに減少に転じる見通しで、そこからは「苦難の時代」に直面すると予想されているようです。近い将来、人口減少による生産能力の低下が懸念されています。そこでAiやICTの技術を活用することによって、機械を用いた既存業務の自動化や労働力の確保のために、先手で対策を打っていこうとする目論みがあります。世界との競争Ai開発における競争が世界規模で激化しているということも、中国国内のAiが発達している理由のひとつです。ドイツの国家プロジェクトである「インダストリー4.0」の存在や、アメリカの民間企業であるゼネラル・エレクトリック社による「インダストリアルインターネット」の存在などはその最たる例と言えるでしょう。このように、近ごろでは世界各国でAiのビジネス活用やICTによる既存ビジネスのデジタル化が盛んになってきました。中国の大手Ai企業アメリカでは「GAFA（Google、Apple、Facebook、Amazon）」をはじめとする先端企業が、率先してICTによるイノベーションや、Aiの開発に取り組んでいるイメージですが、中国国内にもAiを強みとする複数の先端企業が存在します。中国国内のAi主力企業5社、通称「BATIS」は、中国政府の定めた「国家AI戦略実現のためのプラットフォーム」に指定されており、各々の領域でのリーディングカンパニーとしての役割が期待されるようになっています。BATISとは、Baidu（自動運転の分野）、Alibaba（スマートシティの分野）、Tencent（医療における画像認識の分野）、Iflytek（音声認識の分野）、Sense Time（顔認識の分野）の5社のイニシャルから呼ばれている通称で、中国国内のAi主力企業5社を指すものです。そのなかでも、AlibabaとTencentの2社は特に大きな企業として近年注目を集めており、両社の得意とするスマートシティ技術と医療における画像認識の技術などは、世界各国でさまざまなサービスへの活用が進められています。中国にはAi専用の学校があるAi教育を強化するための、Ai分野に特化した専門学校も設立されるようになっています。中国科学院自動化研究所による「AIとロボット教育共同実験室」はそのなかのひとつで、小中学生や専門学校生に向けて、Aiの仕組みやその技術の活用方法などを教育します。今後発展していくスマート社会への柔軟な適応力を身につけさせる意図があると言えるでしょう。まとめ先進国家によるAiの開発競争は、日に日にその過激さを増しています。中国国内においても、Aiの分野における圧倒的なまでの実装力と、人口増を生かした開発能力という二つの強みは、世界的に見ても驚異的な存在と言えるでしょう。国家によるAi技術の独占などは、貧富の格差を助長させる危険性があるため、どこかひとつの国だけが突出することのないよう、今後も健全な開発競争によるAi技術の発展を期待したところです。

2020/09/04Aiチョイス編集部
Aiの基礎知識
ニューラルネットワークとは？機械学習の違いや活用例について解説

みなさんは「ニューラルネットワーク」という言葉をご存知でしょうか。Aiの普及にともなって、「機械学習」や「ディープラーニング」といったAi関連の用語が、世間一般にも広く認知されるようになりました。そうした言葉の違いは、一体どのようなところにあるのでしょうか。今回は、近年のAi技術の核とも言えるニューラルネットワークについて、その意味や構造などに触れて、具体的な活用事例とともにご紹介いたします。ニューラルネットワークとはそもそも「ニューラルネットワーク」とは、Aiにおけるコンピュータアルゴリズムのなかのひとつで、コンピュータがヒトと同じような思考を行うために開発された思考システムのことを指します。ニューラルネットワークは、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。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となっています。従来のニューラルネットワークシステムにおいては、単純な構造からコンピュータの思考の量や幅に限界が生じてしまうため、近ごろでは、より複雑な情報処理を行うための「ディープニューラルネットワーク」や「ディープラーニング（深層学習）」といった先端技術が注目を集めるようになりました。ニューラルネットワークの仕組みと構造ニューラルネットワークとは、コンピュータがより柔軟に思考できるように開発されたシステムであるため、内部構造や思考プロセスなどについては、基本的には人間の脳神経と同様の仕組みとなっています。そうした構造面での特徴から「人工ニューロン」と呼ばれる場合もあります。ニューラルネットワークと機械学習の違いここからは、機械学習やニューラルネットワーク、ディープラーニングなどのAi用語について、それぞれの違いを見ていきましょう。機械学習（ディープラーニング）とは機械学習とは、コンピューターが大量のデータの学習を通して、データの分類や予測などを自動的に行うことを指すもの。一般的にはコンピュータによる学習技術の総称を指すものと言えます。ニューラルネットワークとは次にニューラルネットワークですが、これは上記の機械学習のなかのアルゴリズムのひとつで、前述した通り、人間の脳神経の構造を模した機械学習アルゴリズムを指すものです。ディープラーニングとは最後はディープラーニングですが、これもまたニューラルネットワークのなかのアルゴリズムのひとつで、より複雑な情報処理を行うために強化された、ニューラルネットワークの派生系とも言えるシステムのことを指します。ニューラルネットワークは機械学習の方法の1つ機械学習は、コンピュータの思考プロセスの表面的な概念を表すものであるのに対して、ニューラルネットワークは、その具体的なアルゴリズムを指します。そしてディープラーニングは、ニューラルネットワークに用いられる技術をより発展させた、実用的なシステムであると言えるでしょう。ニューラルネットワークが注目されている理由ニューラルネットワークの研究が進んだことにより、これまでのAiテクノロジーの範囲では実現不可能とされてきた、さまざまなタスクの実行が可能になっています。特に、従来までは不得意とされてきた、状況に応じた柔軟な思考や、イレギュラーの処理などのタスクにおいては、より人間らしい挙動を実現できるようになっています。ニューラルネットワークの活用で成功した事例そうしたニューラルネットワークの技術ですが、ここからは具体的な活用事例とともに技術の進化を辿っていきましょう。翻訳機能Googleの提供する「Google翻訳」は、100種類以上もの言語翻訳機能とシンプルな操作性を特徴とする、ディープラーニングを活用した人気翻訳サービスです。これまでの翻訳機器にあるような不自然で違和感のある機械翻訳に関しても、ディープラーニングの技術を活用することで、より自然でネイティブな翻訳を行うことができるようになりました。株取引システムAlpacaが提供する「Capitalico」は、プログラミングができないユーザーでも、自動で株取引のアルゴリズムを作成できる自動株取引システムです。ディープラーニングを活用した株取引システムは、そのほかにもいくつか存在しますが、ディープラーニングの活用によって未来の株価を予想することも実現できるようになりました。＞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不動産イタンジが提供する「Value」は、ディープラーニングの技術によって物件の価格を瞬時に査定することができる不動産の価格査定システムです。統計的手法にもとづいたプロによる従来の査定方法よりも、ディープラーニングの採用によって、査定の精度が約10%ほど向上したということで、近ごろ話題を集めている不動産査定サービスです。PepperSoftbankが提供する「Pepper」は、Aiや人工知能の代名詞的な存在として、さまざまなショップや病院の待合室などでも見かけるようになりました。内分泌型多層ニューラルネットワークと呼ばれる特殊なアルゴリズムを用いることで、より人間らしい豊かな感情表現が実現できるようになったため、接客分野への活用が期待されています。まとめより人間らしく柔軟な思考を可能とするAiの存在は、なかばSF映画にあるようなフィクションとして一蹴されてしまいがちですが、そうした最先端の未来は日々着々と現実のものとなりつつあるでしょう。ニューラルネットワークやディープラーニングの技術は、日々急激なスピードで進化を続けています。Ai技術の開発だけにこだわるのではなく、私たちヒトが暮らす社会全体においても、Aiの利用に関する法規制や、運用モラルの向上などが求められているのではないでしょうか。

2020/09/04Aiチョイス編集部
Aiニュース
Aiは人類を超えるのか？人工知能の危険性やリスクについて解説

スマートフォンの音声アシスタントや家庭用お掃除ロボットにはじまり、最近では、自動車の自動運転や医療機器への導入など、私たちの生活に利便性と安全性をもたらしてくれる革新的なAiテクノロジー。今回は、Aiが人間の知性を超えてしまうシンギュラリティの可能性や、それによって生じるリスク、Aiの暴走を止めるための具体的な対策方法などに焦点を当てて、Aiに対するリテラシーや理解を深めていきましょう。Aiが人類の知能を超えることはあるのかAi技術の発達により、近ごろでは、Aiが人間の知能を超える「シンギュラリティ（＝技術的特異点）」の可能性が、さまざまな研究者によって示唆されるようになりました。Aiが人間を超える事例Aiが人間の知能を超えた事例で言えば、囲碁の世界チャンピオンを倒した「AlphaGO（アルファゴー）」が有名なところでしょう。2010年に行われた囲碁のプロ棋士との対局にて、コンピュータ史上初の勝利を収めてからは人間相手には全戦全勝という快挙を成し遂げ、Aiやディープラーニングへの興味関心を集めました。過去の膨大なデータを分析することによって、よりベストな解決方法を導き出すAiは、特定の分野においては、すでに人間の知能を凌駕するまでに成長を遂げているということをまずは理解しなくてはいけません。『強いAi』についてそもそも「強いAi」とは、特定の課題にのみ対応するものではなく、人間と同じようにさまざまな課題に対しての柔軟な処理を行うことができる汎用型のAiを指すものです。逆に汎用性が低く、特定の課題にのみ対応できるAiは「弱いAi」と呼ばれ、近ごろでは、Ai技術やディープラーニングの発達によって、より汎用型のAiの開発が進められるようになりました。汎用性の向上による柔軟な問題処理の実現などは、一見するとメリットのようにも聞こえますが、Aiが自ら思考できるようになるということは、人間では想定し得なかったようなさまざまな弊害を起こす危険性があるということです。シンギュラリティについてさまざまな業界分野へのAi導入が当たり前となりつつある昨今ですが、近ごろでは、Ai技術の発達による「シンギュラリティ」の訪れが、多くの研究者から示唆されるようにもなりました。シンギュラリティとは、端的に言ってしまえば、Aiがまるで人間のように考えて動くようになることで、人間の生活を脅かすようになり始める地点を指すもので、Ai研究の第一人者であるレイ・カーツワイルによって提唱された「2045年問題」などが有名です。Aiの発達やディープラーニングの進歩によって、こうしたシンギュラリティの問題などは、もはやSF映画だけの話ではなく、現実に起こり得るであろう深刻な問題として捉えなければならないと言えるでしょう。Aiの危険性やリスクについてでは、Aiが自ら思考を行えるようになることで、私たちの社会生活は一体どのように脅かされるのでしょうか。知能の向上Aiの普及が進むことによって、今後はAiが人間に取って代わるようになり、最終的には深刻な雇用の喪失や、国家や市民の間での貧富の格差を助長してしまう恐れがあります。特定の国家や企業におけるAi技術の独占などが発生することで、Aiを所有している側とそうでない側で、貧富の格差を招いてしまう恐れがあることは否定できません。Ai技術を牽引する立場にあるものは、積極的な技術公開やAiツールのオープンソース化などを通して、Aiによる格差拡大を生まないための努力が必要と言えるでしょう。良心の欠如Aiには、道徳や良心などといった、人間であれば誰しもが生まれながらに備えているような、倫理に関する概念というものが存在しません。Aiはその特性から、設定されたゴール（目標）に対しては、常に効率よく、合理的で最適な計算処理を行います。こうした善悪の判断ができないAiが、自ら考え行動できるようになることで、恐ろしい事態を招いてしまう可能性があるのです。イチゴ摘みAiの例たとえば、イチゴの収穫量を増やす目的でAiを活用しようとしたとき、通常の人間であれば、畑の面積を拡張したり、イチゴそのものに対する品種改良を検討したりなど、ごく一般的で常識的な解決策が思いつくことでしょう。ところが、Aiの導き出した解決策は違います。Aiの計算した結果によると、この一帯で最も効率的にイチゴを収穫するためには、まずは周辺の集落を滅ぼし、その土地をイチゴ畑に変えたうえで、集落の人間を収穫の労働力として活用することこそが、最も合理的でベストな解決策であると言うのです。Aiの暴走を止める対策とは上記はAiの危険性の警鐘に用いられる極端な例え話ですが、Aiに与える目標設定の方法や教師データの選定を誤ってしまうと、最悪の場合には、無差別な破壊行為や大量虐殺を肯定するような恐ろしいAiが誕生してしまうということを、私たちは忘れてはいけません。そうした事態を防ぐためにも、Aiにおける運用ルールの整備や法規制によるヒューマンコントロール、緊急停止装置の設置などは非常に重要な課題となります。そして何よりも、使う立場である私たち一人ひとりが、Aiに対する理解を深め、過信や依存を招かないように日々考えながら利用していくことが重要であると言えるでしょう。まとめAiの発達によって享受することのできるメリットには非常に大きなものがありますが、Aiという存在が貧富格差の拡大、、戦争や争いの火種となるきっかけになってしまっては本末転倒です。あらゆる可能性を秘めたAiですが、あくまでもそのAiを利用するのは私たち人間であり、使う側のモラルやリテラシーが欠如している場合には、最悪の事態を引き起こしかねません。Aiそのものの技術研究だけでなく、Aiを制御可能にするためのルールの整備や、個人レベルでのAiリテラシーの向上などが求められているのではないでしょうか。

2020/09/04Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
ディープラーニングの知識試し！G検定は難しい？

みなさんは、Aiやディープラーニングに関する専門資格の「G検定」というものをご存知でしょうか。Aiの普及にともなって、近ごろではさまざまな企業で、G検定をはじめとする専門資格の取得が推奨されるようになっています。有名なところで言えば、パナソニックやKDDIなどの超大手企業では、すでに社員のG検定の受験が必須となっているなど、その知名度は徐々に拡大しつつあるようです。今回は、ディープラーニングにまつわるG検定の全貌について、取得しておくべきメリットや試験対策にオススメなテキストなどを中心に、わかりやすく解説いたします。ディープラーニングの知識を測る検定『G検定』G検定について理解を深めるために、ディープランニングもご紹介しながらG検定に関するポイントを解説していきます。ディープラーニングとはディープラーニングとは、Ai（人工知能）コンピュータによる大量データの分析手法のひとつです。ディープラーニングを利用することで、わざわざ人間が手を加えなくても、対象のデータをそれぞれの種類ごとにカテゴライズしたり、データに内在する特徴や規則性を発見したりすることができます。具体的なデータからコンピュータが自動的に分析や学習を行ってくれるため、既存業務の効率化やワークフローにおける課題解決など、近ごろではさまざまな業界分野でディープラーニングの活用が注目を集めるようになりました。G検定とはG検定とは、日本ディープラーニング協会が主催するディープラーニングに関する検定です。Aiにおけるディープラーニングの基礎的な知識と、その活用方法に関する概略的な内容が特徴と言えるでしょう。日本ディープラーニング協会によると、「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する」と定義されているようです。ディープラーニングを実際の現場に実装するエンジニア的な検定というよりも、よりディープラーニングを活用した課題解決の提案ができる人材を生むためのジェネラリスト的な検定と言えるでしょう。G検定の難易度と合格率日本ディープラーニング協会の発表によると、2020年7月4日に実施した第2回G検定では、過去最高となる12,552名が受験し、そのうち8,656名が合格したということで、合格率は約70%と、比較的高い傾向にあるようです。G検定に合格するための対策合格ラインは非公開とされていますが、合格者の平均学習時間はおおよそ30時間程度とされており、各種公式テキストや問題集なども販売されています。こうした学習教材を使用して勉強することが対策として有効でしょう。。G検定を受けるときに利用したい書籍ここからは、G検定の受験に活用したいオススメのテキスト3選をご紹介いたします。深層学習教科書ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキストhttps://www.amazon.co.jp/dp/4798157554/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_g2CuFbQ4DT6MT日本ディープラーニング協会が公式に販売している対策テキストです。重要事項を中心に膨大な試験範囲がしっかりと圧縮されてるため、知識を付けるための読み物としてもおすすめの一冊です。ただ、試験範囲を概略的に網羅していることから出題傾向がずれている場合も多く「公式テキストのみでは合格に不十分」という声も。別の対策本と併用しながら参考書として活用するのが良いでしょう。徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集https://www.amazon.co.jp/dp/4295005665/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_XTUtFbCMZ2BK7スキルアップAI株式会社が出版しているG検定の問題集です。上記の公式テキストと併用して利用することで、より高い学習効果と出題範囲の内容の定着を見込むことができます。あくまでも問題集とされており、予備知識なしにこのテキストから学習を始めてしまうと、途中でつまづいてしまう可能性が非常に高いため、ほかのテキストと併用しながら理解を深めていくのがベストな学習方法です。スッキリわかるディープラーニングG検定(ジェネラリスト) テキスト&問題演習https://www.amazon.co.jp/dp/4813288138/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_eTUtFbS12KE3P株式会社クロノスから発売されているG検定のテキスト問題集です。出題範囲のテキストと試験の問題集が一本化されており、出題頻度の高い部分が効率的に学習できるようにまとめられているため、オールインワンで対策することができます。しかし、出題頻度の高い項目に紙面が多く割かれており、過去の出題傾向から大きく外れる場合には十分な対策ができないケースもあります。よりしっかりと内容を理解したいという方は公式テキストなどと併用するのがオススメです。G検定を受けるメリットG検定の取得には、下記のようなメリットが挙げられます。ディープラーニングの基礎知識を網羅的に学習できるG検定の取得には、ディープラーニングに関する幅広い知識とその理解力が求められるため、対策学習を通して基礎的な知識を網羅的に学習することができます。Aiエンジニアなどの技術的な専門職に興味がある場合には、まずはG検定を取得しておくことで、ディープラーニングの概念を基礎から学ぶことができるため、初学者への入門としても最適と言えるでしょう。転職や就職の際のアピールポイントとして活用できるG検定の取得は、転職や就職の際のアピールポイントとしても活用することができます。特に昨今では、あらゆる業界においてAiの導入が本格化しつつあります。G検定を取得していることや、ディープラーニングへの興味関心があることなどは、自らの人材価値を高めるという意味合いでも、役立つものであると言えるでしょう。マーケティングへの活用や新たなビジネスチャンスの発見につながる急速な発展を遂げているディープラーニングの技術は、今後ますます企業活動や事業戦略に大きく関与するでしょう。、そのため、その存在は看過できないものとなりつつあります。ディープラーニングの基礎を修得することで、マーケティング分野への活用や、ビジネスにおける新たな市場開拓にも役立てることができるはぞ。G検定の取得による基礎学習などは、企業の経営者やマーケティング担当者にとっても重要であると言えるでしょう。まとめAiやディープラーニングに関する資格や検定はほかにもさまざまなものが存在しますが、そのなかでもG検定は最も知名度のある検定のひとつであると言えます。現代社会を生き残るためにも、企業におけるAiツールの活用や導入などは必要不可欠となっていくでしょう。これを機会にぜひ一度、G検定をはじめとするAi資格の取得にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

2020/09/04Aiチョイス編集部
Aiニュース
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

『あの頃のあの映画を見たい！』『わが子の幼いころのビデオを見たい！』そう思って、テレビにビデオを映すと、驚くほど画質も音質も悪く、見ていられなかったという経験をしたことがある方も少なくないのではないでしょうか。今や4K、8Kの高解像度に対応したテレビなども普及してきている中、昔の映像の画質の低さを見るとそのギャップに驚いてしまうものです。と、『この映像の画質が良くなればなあ』そう思っていた方に朗報です。現在、Ai技術を活用して、昔の映像を高解像度化できる技術の開発が進んでいます。そこで今回は、Aiベンチャー『RADIUS5』がリリースした、Aiを活用した高解像度に変換できる『AnimeRefiner』についてのご説明と合わせて、誰もが簡単に画質アップできるアプリまでをご紹介していきたいと思います。Aiが昔のアニメを高解像度に変換従来の低解像度の映像を、4Kや8Kに変換しようとすると、それらの変換に対する費用や、時間的コストは多大なものになるとされ、再放送などにおいても低解像度のまま放送されるのが普通でした。また、再放送における高解像度への変換に限らず、そもそもの4Kコンテンツの作成には、撮影、制作機器などを4K対応するために膨大な投資が必要です。そのため、動画配信サービスではまだまだ4Kコンテンツが不足していると言われています。そんな中RADIUS5(ラディウス・ファイブ)は、Aiやディープラーニングの技術を活用し、昔のアニメを高解像度に変換できるサービス『AnimeRefiner』を2月19日から提供をはじめたことで、話題になっています。RADIUS5がリリースした『AnimeRefiner』とは先日RADIUS5がリリースした『AnimeRefiner』とは、Aiによって低解像度の映像を高解像度に変換できるサービスです。どのようなアニメでも縦4倍、横4倍に高解像度化することができ、まるで最初からそのサイズで制作されたかのような美しい映像に変換することが可能です。HDサイズ(1280×720px)の映像なら4Kサイズ以上に、フルHDサイズ(1920×1080px)の映像であれば8Kサイズに変換できます。開発の背景前述のように、4Kコンテンツのニーズが高まってきている中、4K対応には膨大な投資が必要となるため未だ4Kの普及は今一つといった現状です。特に、アニメに至っては4K制作を行うためには現状の主流であるフルHD(1920×1080px)の4倍のサイズでの制作が必要となってきます。おのずと描くサイズが4倍となるため、更に制作コストや工数を圧迫することになりかねません。それと同様に、過去のアニメタイトルや映像に関しても本来の4K品質に対応するには、膨大な予算と時間を必要としてしまいます。しかし、そこでAiを活用した『AnimeRefiner』を利用することで、4K・8Kサイズへの変換が簡単に行うことができるようになりますので、コンテンツ制作にかかる制作現場の負担を低減させることができたり、制作コストを抑えたりすることができます。Aiを活用した『AnimeRefiner』の特徴Aiによるディープラーニング(深層学習)技術を活用することで、従来の画像を引き伸ばして、中間を補完する変換(アップコンバート)技術では不可能だった、高品質な状態での高解像度化が可能です。アップコンバート技術では、高品質な状態での高解像度化が出来なかったかというと、画像を引き伸ばす際に、ノイズがそのまま引き伸ばされたり、ぼやけが発生したりという課題があったからです。一方、AnimeRefinerはディープラーニングによって、低解像度な動画と高解像度な動画の特徴を大量に学習することで、これまでの技術とは比較にならないほど美しくアニメを高解像化することが可能になりました。Aiによる高解像度化で画像、映像の活用の幅が広がるこのように、Ai技術を用いて昔のアニメや映像、画像等を高解像度化できるようになることで、ますますそれらのコンテンツの活用の幅がひろがることが予想されます。画質問題と、現状の課題例えば印刷業界では、クライアントから提出される画像の30%が印刷に耐えない低画質であることにより、多くの失注につながっているといいます。また、人材業界・アニメ業界・ゲーム業界・不動産業界・広告業界・テレビ業界など様々な業界でも低画質な画像による課題が発生していました。いわゆる4K8K対応のテレビや電子公告などが普及してきている中、今後はそれらに対応するコンテンツでなければ需要がないということです。RADIUS5が開発したその他のAiしかし、これらの課題をAiを活用した高解像度化の技術を利用することで、課題を解決する可能性があるとされています。というのも、先ほどご紹介したRADIUS5はアニメの高解像度化の技術だけではなく、現在すでに、画像を高解像度化する『PhotoRefiner』のリリースもしています。さらに今後は動画高解像度化Aiとして『MoviRefiner』、画像の輝度をあげて、白飛びや、黒つぶれをしている箇所を補完する『ColorBooster』、Aiによってモノクロの画像に色をつける『MonoPainter』などの提供を予定です。特に、ブラウザに画像をアップロードするだけで簡単にAiを活用することができる点や、人の手では数時間かかっていた高解像度化の作業を、Aiを利用すればわずか数十秒から数分で費用も数百円程度になる点から、今後、このようなサービスの活用が増えていくことが予想できます。Aiの活用でコンテンツの活躍の場がひろがるそしてAiを活用した高解像度化のサービスが普及していくとともに、これまで膨大な時間、費用がかかっていたところを、Aiであれば現状の課題を解決できることから、コンテンツの活躍の場が広がっていくことが期待できます。例えば、年齢層の高いお客をターゲットにした番組や電子広告等へのコンテンツにおいては、昔の映画やアニメをAiで高解像度化して放映したり、結婚式のムービーで昔の映像を流すとき、Aiで高解像度化した映像を流せば、更に感動を呼ぶことができるかもしれません。4Kや8K対応のテレビが普及している中、様々な場所で映像や画像が活躍するためにも、これらのコンテンツが高解像度に対応することは今後必須事項であるともいえるでしょう。動画の解像度を上げるその他サービスAnimeRefinerを開発したRADIUS5は、動画、アニメ、写真等多くのコンテンツをAiによって高解像度化するサービスを展開しています。ここからは、RADIUS5が提供するサービス以外に、フリーで利用できる動画の高画質化ソフトはどういったものがあるのかというところについて解説していきましょう。動画の高画質化フリーソフトVideoProcVideoProcは、Digiarty Software社によって開発された初心者向け動画編集ソフトです。Aiによる高解像度化サービスではないので、手動で、インターレス解除や、明るさ、再度、色調、ビットレート等を細かく変更することで動画の画質を向上させることができます。また、VideoProcのツールボックスにはビデオ安定化、ノイズ除去、レンズ補正など機能が内蔵されているので、動画の画質を良くしたい方にお勧めです。YouTube等にアップする動画を撮ったときに、もう少し解像度を上げたい、、と感じる場合に利用する等、活用の幅は広く考えられます。動画の高解像度化フリーソフトmacXvideoMacXvideoとは、初心者向けに開発された、完全無料の動画アンド音声の変換ソフトになります。高画質動画編集機能も無料で利用できますので、明るさやコントラスト、パラメーターを調節し、動画の画質を上げることができます。ただし、日本語に対応していないので、英語が読める方、使い方を覚えられる方しか利用できないのが難点です。動画の高解像度化フリーソフトvRevealvRevealとは、アメリカのMotionDSP社によって開発された動画用の画質向上ソフトです。自動コントラスト、イメージのノイズリダクション、ライトなどを調整することで、動画の高解像度化を行うことができます。また、vRevealで編集した動画をAVI、WMVフォーマットで保存できます。そしてFacebook やYoutubeでシェアすることも可能です。vRevealの無料版が使えますが、利用出来る改善機能が少ないため、プレミアム版を利用して高度な編集をするという方が多いようです。動画の高解像度化フリーソフトVideo EnhancerVideo Enhancer（ビデオエンハンサー）とは、Infognition社によって開発された動画高画質化ソフトです。低解像度の動画映像を高解像度で滑らかな映像に変換することができます。ブロックノイズ除去、ノイズ除去、カラー補正、手ぶれ補正、鮮鋭化など様々なフィルターを使用し、高解像度化に加えて画質向上が可能です。ただし、日本語に対応していないのと、トリミングなどの動画編集が行えないという点がデメリットであるといえるでしょう。また元の映像によっては高画質効果があまり得られない場合もあります。動画の高解像度化フリーソフトAviUtlAviUtlとは、ＫＥＮくんによって制作された完全無料動画編集です。動画の画質を上げるには、AviUtlを利用してインターレース解除や画質補正、色調補正、ノイズ除去... 等々の処理を行うことができます。その他、動画にテキスト、モザイク、トランジション効果などを追加する編集機能も付いているので、このソフト1つで大半の動画編集が行えると思っていただいて問題ないでしょう。ただし、AviUtlのインストールやプラグインの追加などは面倒であるという面もあるようですが、完全無料で利用できるので、動画の編集の初心者等は無料のアプリから利用して慣れていくのもよいかもしれませんね。と、このように、AnimeRefinerなどのほかにも動画を高解像度化できるソフトは無料でも提供されているようです。しかしAnimeRefinerとこれらの何が違うかといいますと、Aiで自動的に編集ができるかそうでないのかという点です。やはり人間の手で編集を行いますとそれなりに粗が出てしまう可能性もあるので、企業などで利用する場合や、防犯面で利用する場合等は、ヒューマンエラーを防ぐためにもAi技術を搭載したソフトを利用して高解像度化をするほうが良いといえるでしょう。しかし、自宅で利用する場合、動画アプリなどに個人的にアップする場合などは、無料のソフトから実践してみてもよいかもしれませんね。Aiで写真の画質をアップできるアプリもこのように、Aiを活用した高解像度化のサービスが開始されてきていますが、実はすでにAiで手持ちの写真を高解像度化できるアプリがリリースされ、SNS等で話題になっていたのをご存知でしたでしょうか。『Remini』というアプリで、androidでもIOSでも、アカウントを作成することで誰でも簡単にAiを利用して画像を高解像度化することができます。特にIOS版では『Trial』として会員登録をせずに試すこともできますので1枚の写真だけを高解像度化したいという場合には、『Trial』でも良いかもしれませんね。まとめ4K、8K対応のテレビは、10年以内に完全に普及すると言われています。さらに、スマホにおいても、4Kや8K対応のスマホがリリース予定と発表されるなど、期待がたかまるばかりです。しかし、スマホやテレビなどのデバイスが高解像度に対応していても、コンテンツが高解像度でなければ意味がありませんよね。4Kや8K対応にするには膨大な費用がかかると言われていましたが、Ai技術を活用することで、コストを抑えることが実現出来そうです。更に、あの日、あの時の映像を高解像度でよみがえらせることができるのも、遠い未来の話ではないかもしれません。

2020/08/31Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
サイバーセキュリティ対策とは？Aiを利用した防御法

Aiのもつ機械学習や深層学習の機能は、昨今さまざまなシーンへの応用と活用が期待されるようになりました。近ごろではサイバーセキュリティの分野において、悪意のあるプログラムや新種のウイルスなどの自動検知技術へ、その能力が役立てられています。今回は、Aiを搭載したサイバーセキュリティソフトや、そのメリットとデメリットについての解説を進めていきたいと思います。サイバーセキュリティ対策とはサイバーセキュリティ対策とは、ネットワークへの不正アクセスや、ウイルスやマルウェアなどの外部からのサイバー攻撃から大切な情報を保護し、被害を最小限に抑えるための一連の試みのことを指します。昨今では、このサイバーセキュリティ対策の分野にAiの技術が活用されるようになり、これまで不可能とされていた、新種のウイルスへのリアルタイムな対処と検知が実現されるようになっています。Ai技術の発展によるサイバー攻撃のリスクAi技術の発展にともなって、近ごろでは、Aiによるサイバー攻撃をAiによるセキュリティシステムが防御するという、いわゆる「いたちごっこ」のような構図が発生しています。特に、従来までは人間にしかできないとされてきた画像認識によるロボットログイン対策が、今ではAiにより簡単に突破可能となっているため、アカウントのログイン画面における画像認識セキュリティの脆弱性などが指摘されるようになりました。また、あえて人間の挙動に似せたAiプログラムの登場や、Aiの学習機能を活用したパスワードの解除システムの登場など、Aiによるネットワーク上のサイバー攻撃のリスクというものは無視できない存在となりつつあります。これまで突破することができなかったセキュリティシステムや暗号化の仕組みなども、今後はAiの学習機能の強化によって突破されてしまう恐れがあるため、従来のようなセキュリティ対策では大切な情報を守りきれない可能性があると言えるでしょう。サイバーセキュリティ対策におけるAiの活用上記でお伝えした通り、Aiによるサイバー攻撃の能力というものは日々すさまじい進化を遂げていますが、Aiを活用したサイバーセキュリティもまた、強力なものとなっていることを忘れてはなりません。Aiによる自動検知まずは、Aiの学習機能の発達によって、悪意のあるウイルスやマルウェアなどを自動的に検知することが可能になりました。従来のようなアンチウイルスソフトでは、過去に悪意があると定義されたマルウェアを特定できる反面、新しい未知のマルウェアを検知することは難しく、新種のウイルス開発と、そのウイルスへの対策という流れを繰り返す状況が続いていました。Aiのもつ深層学習機能を活用することで、そのような未知のウイルスのケースにおいても効果を発揮することができるため、サイバーセキュリティの分野での活躍が期待されています。人手による対処の効率化Aiをセキュリティソフトに組み込むことによって、人手による対処が必要な作業を効率化させることもできます。今まで新種のウイルスなどが登場した際には、人間がセキュリティソフトに対して検知対象を再指定し、ウイルス定義をアップデートさせる必要がありました。しかしAiの学習機能を活用することでリアルタイムなウイルス検知が可能となるため、より即効性の高いセキュリティシステムを実現させることができます。検知システムをすり抜けたイレギュラーなウイルスなどに対しては、従来通り人間の専門家が対応にあたる必要がありますが、人手による対処を効率化できる点も大きなメリットのひとつと言えるでしょう。ASIによる分析の効率化「ASI」とは、「Automated Security Intelligence」の略で、日本語では「自己学習型システム異常検知技術」と訳します。Aiを搭載したセキュリティソフトなどはこのASIに分類することが可能。人間が検知対象をあらかじめ定義、指定しなくても、セキュリティシステムが自ら学習機能を強化していくことで、新種のウイルスにも対応できるようになることが特徴としてあげられます。従来のウイルス対策ソフトでは、未知のウイルスが発生した場合には十分に対処しきれず、セキュリティ対策が後手に回ってしまうといった課題を抱えていましたが、Aiのテクノロジーを活用することで、新種のウイルスに対しても先んじた対策を講じることができます。サイバーセキュリティ対策でのAi活用の課題とリスクはAiによるサイバーセキュリティは一見万能なようにも見えますが、課題やリスクというものも少なからず存在します。誤検知の量が増えてしまう可能性がある機械学習のウイルス検知の仕組みとしては、膨大なデータのなかから少しでも疑わしいファイルを検出していくというものです。そのため、最適化までには大量のデータを学習させるところから始めなければならず、初めのうちは大量の誤検知をもたらす可能性があることは十分に留意しておきましょう。Aiそのものをターゲットにしたサイバー攻撃には対処できないAiはコンピュータやプログラムへの悪意あるウイルスを検知することができる反面、Ai自身をターゲットとするサイバー攻撃の場合には、十分な対処ができない可能性があります。Aiの誤動作を誘発させるプログラムが実行されてしまうと、検知システムそのものの信頼性も揺らいでしまうため、この点もおいても注意が必要と言えるでしょう。まとめクレジットカードの決済情報や企業の持つ顧客データなどの個人情報が外部へ漏洩してしまうと、取り返しのつかない事態へと発展しかねません。Aiの自動検知技術は必ずしも完璧なものではありませんが、ASIなどの先進技術を活用することで、そうした事態へのリスクを最小限に抑えることができるため、Aiによるさらなるセキュリティ強化を期待していきたいところですね。

2020/08/29Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
『Gmail』のAi機能とは！？入力予測や自動返信も可能

近ごろでは、ショッピングサイトの画像認識機能やスマートフォンの音声認識機能など、さまざまな製品サービスのなかにAiの技術が活用されるようになりました。そのなかでも、Googleの提供サービスであるGmailで、私たちの知らないうちにAiの技術が活用されていることはご存じでしょうか。今回は、Gmailのサービスに活用されているAiの技術に焦点を当てて、その具体的な機能の特徴や使い方などをご紹介していきます。Gmailとはそもそも「Gmail」とは、米Google社が運営、開発を手がける、WEBベースのフリーメールサービスです。サービスの提供が開始されたのは2004年4月1日。Microsoft（マイクロソフト）の提供する「Outlookメール」や、Yahoo!（ヤフー）の提供する「Yahoo!メール」と並んで、今や世界的なメールサービスのひとつとなりました。シンプルな機能性と使い勝手の良いUI（ユーザーが目に触れる操作画面などのこと）から、サービスのリリース以降、現在までに月間のアクティブユーザー数が15億人を達成。WEB上で最も人気の高いメールシステムと言って差し支えないでしょう。GmailのAi機能もはやビジネスの現場においては欠かせない存在となったGmailですが、近ごろでは、Aiの機械学習を活用した便利で先進的な新機能が次々と実装されるようになっています。スマートリプライ「スマートリプライ」は、受信したメールの内容をAiがテキスト分析することによって、受信メールの内容に応じた返信文案を提案してくれるという機能。Aiが生成した返信文案のうちのひとつをタップするだけで返信が済んでしまうため、ユーザーは定型的な返信文章の打ち込み時間を節約することができます。定型的な返信作業が多いユーザーにとっては、積極的に利用していきたい機能と言えるでしょう。Smart Compose「Smart Compose（スマートコンポーズ）」は、Aiがユーザーの入力文章を事前に予測し、次に入力される可能性の高いフレーズを提案してくれるという機能です。今のところは英語のみの対応となっていますが、同じフレーズを繰り返し入力する手間が省くことができるとともに、文法やスペルミスのリスクも減らすことができます。英語を使ったやりとりが多いユーザーにとってはありがたい機能と言えるでしょう。Aiによる自動仕分け毎日の業務ルーティーンのひとつとして、大量のメールの仕分けに時間がかかってしまうという方も多いのではないでしょうか。そんなときに使えるのが「Google Chrome（グーグルクローム）」の拡張機能のひとつである「Notia（ノーティア）」。重要メールの仕分けや対応漏れのお知らせ、日程調整メールの作成などの煩雑なメール整理作業を、Aiが自動的に行ってくれるようになります。GmailのAi機能はセキュリティと操作性を向上Gmailでは、セキュリティと操作性の向上などの観点から、Aiの技術が数多く使用されています。GmailのセキュリティGmailには、Aiの深層学習技術を活用したメールファイルのマルウェアスキャン機能が実装されています。Aiが過去の膨大なメールファイルのデータから、ウイルスファイルやマルウェアメールの特徴を学習することで、悪意のあるファイルを自動的に検知し、迷惑メールに割り振ったり、削除ファイルとしてゴミ箱へ移動させたりすることができます。2019年の機能実装以来、悪意あるスクリプトを含むドキュメントの検出数が10%ほど増加しているとのことなので、今後もメールセキュリティの向上が期待できそうです。Gmailの操作性シンプルな機能と操作性で人気を博しているGmailですが、こうした諸々の機能はAiの学習技術によって支えられています。返信文案をオートで作成してくれるスマートリプライや、重要メールなどを自動で仕分けしてくれる新機能などは、本来であれば人間が手作業で行わなければならないところをAiがヒトに代わってこなしてくれるため、操作性の向上に一役買っていると言えるでしょう。特にGoogleは、Aiの研究開発を世界的に牽引している一大企業としても業界の内外で知られているため、今後も先進的なAiサービスの実装が期待できそうです。GmailのAi機能でテレワーク業務も効率化新型コロナウイルスの影響によりさまざまな業界でテレワークへの業務移行が進められている昨今、GmailのAi機能を活用することによって自宅での業務においても生産性の向上を見込むことができるでしょう。特に、スマートリプライやAiによる自動仕分けの機能を活用することによって、日々のメール返信や宛先ごとの整理にかかる時間を節約することができるため、日常的にGmailでのやりとりを行う場合には積極的に活用していきたいですね。まとめビジネスにおける日々の業務においては、Gmailを始めとするメールサービスは今や必要不可欠な存在となっています。Aiを活用した新機能を有効活用していくことで、業務効率化や事務作業時間の節約に繋げていくことができるでしょう。今回ご紹介した機能以外にも、Google Chromeの拡張機能のなかにはAiを活用した便利な機能が数多くあるため、興味のある方はこれを機会に、メールサービスの見直しや拡張機能の導入などを検討してみてはいかがでしょうか。

2020/08/29Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiエンジニアとは？仕事内容や目指すために必要なこと

Aiを活用したサービスがさまざまな業界分野で展開されるようになりましたが、こうしたAiサービスの普及と同時に、それらの環境を構築する「Aiエンジニア」という存在が重要視されるようになりました。今回は、Ai技術を支えるAiエンジニアという職業について、その具体的な仕事内容やAiエンジニアを目指すうえで必要なスキルなどを中心に解説を進めていきます。AiエンジニアとはAiエンジニアとは、Aiに関するソフトウェア開発全般を担う技術者を指す言葉です。Aiエンジニアとされる職種としては、「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の主に2種類の職種が存在しますが、どちらもAiソフトウェアの開発やデータの解析に関わる点においては共通している部分となります。Aiエンジニアの役割データサイエンティストには、Aiに与えるデータを整理したり、統計モデリングなどのデータ解析を行ったりなど、分析力に特化したスキルが求められます。一方の機械学習エンジニアには、Aiに関連したアプリケーションやサービスの開発やAiの適用に必要なシステム開発など、技術力に特化したスキルが求められます。そのほかにも、製品サービスのなかでAiを適用させる部分を発見したり、小規模なAiモデルを作ってPDCAを回したりなども重要な役割のひとつと言えるでしょう。AiエンジニアとITエンジニアの違いAiエンジニアとITエンジニア(システムエンジニアやプログラマなど)が混同される場合もありますが、プログラミングやコーディングのスキルが必要である点はどちらも共通しています。ITエンジニアはプログラミングなどのシステムを開発することが主な仕事であるのに対し、Aiエンジニアにはそれらの仕事に加えて、Aiの導入にともなうデータの分析作業やシステムへのAi適用作業などがメインの仕事になります。Aiエンジニアの仕事内容Aiエンジニアの主な仕事Aiソフトウェアの開発や環境の構築はもちろんのこと、日々技術革新が起こり続けているAiの分野においては、研究論文などから最新技術をキャッチする研究者としての役割も求められています。単なる技術者としての側面だけではなく、新しい技術のリサーチから製品サービスへの応用手段を考えるといったクリエイティブな発想をすることも重要な仕事のひとつと言えるでしょう。Aiエンジニアを必要としている企業Aiエンジニアを必要としている企業は、主に大学やシンクタンクなどの研究機関、ITやWEB系のベンチャー企業や外資系大手企業など、大手からベンチャーまでさまざま。しかし多くの分野においては、未だ需要に対してのエンジニアの供給が追いついていないというのが現状です。Aiに関する専門的な知識を身につけることで、自身の人材市場における価値の最大化や大幅なキャリアアップを見込むことができるかもしれません。Aiエンジニアを目指すために必要なことここまでを聞いて、Aiエンジニアという職業に興味が湧いた方もいらっしゃるかもしれませんが、Aiエンジニアを目指すためには、一体どのようなスキルが必要になるのでしょうか。理数系科目の素養Aiエンジニアに求められる技術力に関しては、そのほとんどが理数系科目の基礎的な知識が前提となっています。特に、線形代数学や確率論、統計学や微分積分などが得意という方は、Aiエンジニアに向いている可能性が高いでしょう。資格の取得Aiに関する専門的な資格を取得するというのも効果的な一手と言えるでしょう。Aiに関する具体的な資格としては、「日本ディープラーニング協会G検定およびE検定」、「Python3エンジニア認定データ分析試験」、「画像処理エンジニア検定エキスパート」などの資格が存在します。必ず取得しておくべきものではありませんが、これからAiエンジニアを目指そうとしている未経験者にとっては、資格を取得しておくことで、実務経験がなくても学習意欲や向上心などの観点から人材評価が高くなります。また、資格取得という明確な目標が定まるため、学習意欲やモチベーションを高める効果も期待できるでしょう。何から初めていいかわからないという方は、まずは資格の取得に向けた学習から始めてみるのもいいかもしれませんね。新しいことを学ぶ意欲どんなに理数系科目が得意で、Aiに関する技術や経験が豊富であったとしても、新しいことを学ぶ意欲や向上心がなければ、Aiエンジニアには不向きと言えます。最先端の分野であるAiの技術は、日々すさまじいスピードで進化を続けているため、習得した知識や経験が今後も通用するとは限りません。得意不得意はもちろん重要なことですが、新しいことを学ぶ姿勢やAi技術そのものへの好奇心を持っていることが重要になってくるでしょう。Aiエンジニアの将来性は？昨今では、少子高齢化や人手不足などのさまざまな事情から、各社ともAiを活用したビジネスの自動化に注力しています。しかし先ほども述べた通り、Aiエンジニアという職業は需要に対しての供給が追いついていないというのが現状です。自社のサービスやビジネスにAiを導入する企業は今後も世界規模で増え続けていくため、それらの企業活動を支えるAiエンジニアもまた、今後ますます欠かせない存在となるでしょう。まとめAiテクノロジーは、その精度や実用性の面において、日々飛躍的な進化を続けています。各社とも、Aiサービスの開発やそれを下支えするAiエンジニアの獲得に躍起となっているため、今後もAiをめぐる企業間競争の激化は避けられません。Aiチョイスでは、今後もAiに関するさまざまな情報を定期的に発信しています。Aiエンジニアという職業に興味があるという方は、Aiに関する見識を深めるところから始めてみてはいかがでしょうか。

2020/08/29Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Ai活用で変わる美容業界！スマート美容とは一体何？

スマート美容という新しい美容スタイルが注目を集めていることはご存じでしょうか。さまざまな業界分野において目覚ましい活躍を果たしているAiテクノロジーですが、近ごろでは、Aiがユーザーの体重や顔写真などの身体情報から自分にあったトレーニングメニューやヘアスタイルを提案してくれるアプリケーションなど、美容に関する数多くのAiサービスが提供されています。今回は、Aiを活用したスマート美容の具体的な導入事例から、メリットやデメリットなどについてわかりやすくお伝えしていきます。スマート美容とはスマート美容とは、Aiを搭載したアプリケーションやサービスなどを美容の分野に活用することによって、利便性やユーザー体験といった新たな価値向上や、美容現場における労働時間の短縮など、現状の課題を解決するための新たな取り組みを指すものです。スマートフォンやタブレットなどのデジタルデバイスの普及にともなって、近年ではさまざまな美容関連の企業が、自社の製品サービスにAiを活用するようになりました。美容業界におけるAiの活用事例では、企業のスマート美容の導入事例としては、具体的にはどのようなものがあるのでしょうか。ここからはAiを活用した美容サービスの導入事例を3つほどご紹介していきます。スマートフォンがパーソナルAiトレーナーになる「FiNC」FiNC（フィンク）は、体重や身長などの身体情報を登録することで、ユーザーに合ったトレーニングメニューを提供してくれるパーソナルAiトレーナーアプリです。一日の歩いた歩数や睡眠時間などもまとめて記録することができ、運動不足を検知した際には通知を行ってくれるため、総合的なヘルスケアアプリとしても活用することができます。撮った顔写真からシワを分析してくれる「RYNKL」RYNKL（リンクル）は、スマートフォンで撮った顔写真から、その人の顔のどこにどれだけのシワがあるのかを分析してくれる、顔のシワ分析に特化したAiアプリケーションです。ユーザーのシワの量を同年代の平均値と比較することができるため、自分のシワの数が平均よりも多いか少ないかを瞬時に判断することができます。自分に合ったメイクスタイルを提案してくれる「mira」mira（ミラ）は、ユーザーが撮った顔写真の情報から、Aiが顔の骨格やタイプを分析し、その人の顔に合ったメイクスタイルの提案や、なりたい顔のメイクアップ方法をわかりやすく教えてくれるメイクサポートAiアプリケーションです。メイクスタイルに合ったファッションや具体的な化粧品なども教えてくれるため、専門的な知識がなくても、自分に合ったメイクやファッションスタイルを誰でも簡単に探すことができます。美容業界でAiを導入するメリットでは、Aiの技術を活用した美容サービスを提供していくことには、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、主に3つの観点からAiを美容の分野に活用するメリットをご紹介していきます。ユーザーとの接点の増加につながるまず1つ目のメリットとしては、時間や場所を選ばずにユーザーとの接点の増加をはかることができるという点が挙げられるでしょう。実際の店舗から距離が離れている遠隔地の顧客や、生活サイクルの違いから営業時間内に行くことができない顧客などには、店舗スタッフのスキルをAiに学習させることによって、スタイリングやヘアメイクなどのアドバイスを行うことができます。今までターゲットとして想定していなかった顧客とも、Aiの活用によって接点の増加をはかることができるため、新たなビジネスチャンスの発見につながるかもしれません。現場の負担を軽減させることができる2つ目のメリットとしては、美容現場におけるスタッフの業務負荷を軽減させることができるという点が挙げられます。たとえば、Aiを搭載したパーソナルトレーニングアプリの場合であれば、ユーザーの体重の推移や、状況に合わせたトレーニングメニューの提案なども、Aiがすべて自動的に行ってくれるため、現場スタッフの業務負荷の軽減や労働環境の改善を期待することができるでしょう。健康や美容を意識するきっかけになる最後のメリットは、健康や美容に対するユーザーの意識改革にも効果が期待できるという点です。スマートフォンやタブレットなどのデジタルデバイスから誰でも簡単に利用することができるため、美容や健康に対するユーザーの心理的なハードルを下げることができます。Aiを活用したサービスを展開していくことで、ヘルスケアや生活習慣などに興味関心がなかった層にも、意識を向けるきっかけを提供してくれるかもしれません。美容業界でAiを導入するデメリット自社のサービスにAiを活用することで得られるメリットは数多くありますが、やみくもにAiを導入すればいいというわけではありません。特に、ヘアスタイルやメイクスタイルを提案してくれるような、画像認識技術が中心のAiサービスにおいては、画像認識の精度が低かったり、UI（実際のユーザーが目に触れる操作画面などのこと）の作りこみが不十分だったりと、実用性に耐えないような製品が多くあることも事実です。Aiの導入を検討している場合には、まずは自社のサービスの価値をしっかりと再確認し、どの部分にAiを導入すればよりよいサービスになるのかなど、慎重に吟味していく必要があるでしょう。まとめAiの学習機能や画像認識の機能には目を見張るものがありますが、Aiの導入が想定されていない既存サービスなどに活用しようとする場合には、逆に製品サービスの価値を下げてしまう恐れもあります。Aiの導入を検討している場合には、まずは自社のサービスの価値を客観的に把握し、入念な運用計画と導入後のコンバージョンなどを予測することで、Aiの持つ力を最大化させることができるでしょう。

2020/08/29Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
インフルエンサーマーケティングとは？Ai活用の必要性も解説

昨今では、デジタルな領域におけるマーケティング手法が注目を集めるようになりましたが、みなさんはインフルエンサーマーケティングという言葉をご存知でしょうか。インフルエンサーマーケティングとは、一般の消費者に対して影響力のある著名人（インフルエンサー）をプロモーションに起用することで、商品やサービスのPRを行うデジタルマーケティング手法の一種です。近ごろでは、いわゆる「YouTuber（ユーチューバー）」や、「Instagramer（インスタグラマー）」といったインフルエンサーたちによる、企業タイアップを数多く見かけるようになりましたよね。今回は、このインフルエンサーマーケティングにAiを活用する必要性や、その具体的な導入事例などについて、わかりやすく解説を行っていきます。インフルエンサーマーケティングとはそもそも「マーケティング」という言葉は、商品サービスの企画から開発、販売、分析改善などの、商品の販売に関するあらゆる企業活動全般を指すものです。そのなかでも、スマートフォンやSNSの普及にともなって、近ごろではさまざま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「デジタルマーケティング」という手法が主流となっています。インフルエンサーマーケティングも、このデジタルマーケティングの領域のなかのひとつ。インフルエンサー（世間に与える影響力が大きい著名人や有名人）をPR役として起用することで、商品サービスのプロモーションや販売促進を行う現代的なマーケティング手法です。インフルエンサーマーケティングは、従来から続くテレビCMや新聞広告などのアナログマーケティングと比較した場合、商品レビューや口コミなどの「ユーザー体験」が拡散されやすい傾向にあります。消費者と企業間との双方向性が担保できるというメリットが大きいため、近年では最も注目を集めているマーケティング手法と言えるでしょう。インフルエンサーマーケティングでのAiの活用商品の宣伝にYouTuber（ユーチューバー）を起用したり、Instagram（インスタグラム）を活用して自社商材のブランディングを実施したりなど、インフルエンサーマーケティングという手法は広く一般世間に認知されつつあります。こうしたインフルエンサーマーケティングの拡大にともなって、近ごろでは、Aiツールを活用したマーケティングの自動化（マーケティングオートメーション）が、さまざまな業界分野で進められるようにもなりました。ここからは、インフルエンサーマーケティングにおけるAiの必要性と、その活用事例についての解説を進めていきます。Aiの必要性とはAiをインフルエンサーマーケティングに活用することで得られる最大のメリットとしては、マーケティングに関する「複雑」なデータの分析を「正確」かつ「瞬時」に行うことができるという点。商品サービスの販売にあたって市場の分析やフィードバックを行う際には、ヒトが手作業でデータの収集を行うよりも、Aiに収集対象のデータを命令することで、より正確かつ効率的な分析を行うことができます。データの収集や分析にかかる時間ロスを大幅に削減することで、開発からフィードバックまでのPDCAサイクルを好効率で回すことができるため、今後ますます高速化と複雑化が進むマーケティングの分野に対しても、スピード感をもって対応することができるでしょう。Aiの活用事例ここまでは、インフルエンサーマーケティングにおけるAi活用の必要性などについて触れてきましたが、ここからは具体的な活用事例を下記の3点の観点からご紹介していきます。画像認識技術によって投稿コンテンツを自動追跡することできるAiの得意分野のひとつとしては、機械学習や深層学習という技術が挙げられますが、これは膨大なデータのなかから対象となるデータを発見し、それぞれのカテゴリーに区分できる機能のことです。自社の商品が写っている動画や画像をAiに探させて、それらの投稿コンテンツの分析から、ユーザーの反応や商品への印象などの体験データを効率的に収集することができます。インフルエンサーのパフォーマンスを事前に測定することができるタイアップしているインフルエンサーのコンテンツを分析すれば、そのインフルエンサーがブランドにとって適切であるかどうかも自動で分析することができます。インフルエンサーの選定やパフォーマンスを測定するプロセスにAiツールを利用することで、資金と時間の節約につながるだけではなく、人間には難しい、より複雑な分析を瞬時に行うことができるでしょう。ガイドラインに違反した投稿を自動的にピックアップすることができるAiの画像認識技術を用いることで、タイアップしているインフルエンサーの投稿コンテンツが、ガイドラインに違反していないかどうかも、自動的にパトロールすることができます。インフルエンサーはその性質上、いわゆる「ネット炎上」などのネガティブなイメージも伝播されやすいため、自社のブランドイメージを著しく損なう恐れがあるコンテンツなどには迅速に対象する必要があります。こうした点においても、Aiを用いることで、迅速な対応が可能になるというメリットがあるでしょう。Aiによるインフルエンサーマーケティングプラットフォームの選び方インフルエンサーマーケティングにAiを活用したプラットフォームの導入を検討する際には、そのプラットフォームがどれだけAiを効果的に活用しているのかが重要なポイントになります。特に、Aiプラットフォームを冠するサービスのなかには、簡単な画像解析機能しか備わっていない製品も数多く存在するため、検討の際には、ユーザー体験の分析や感情分析機能など、Aiならではの効果測定機能が利用できるものを選びましょう。Aiの利用そのものが目的化してしまわないように、コンバージョンの改善にAiがどのように役立つかを意識した上でプラットフォームを選ぶことが重要です。まとめ昨今、ますます高速化と複雑化の流れを見せているマーケティングの分野ですが、Aiを早期に導入することによって、こうした業界全体の流れに対しても柔軟に対応することに役立つでしょう。Aiプラットフォームを導入する際には、Aiのメリットとデメリットを理解したうえで、コンバージョンアップを成功させるための運用計画を事前にしっかりと練ることが重要です。

2020/08/29Aiチョイス編集部
Aiニュース
Aiが恋愛をナビゲート！？関東で福利厚生サービスとしてスタート！

現代の恋愛コミュニケーションにおいては、チャットやトークアプリを介したコミュニケーションスキルというものが非常に重要な要素となってきます。慣れていない場合には、会話が長続きしなかったり、意中の相手への返信に困ってしまったりといった苦い経験は誰しもが味わうところですが、近ごろでは、Aiが恋愛をナビゲートしてくれるサービスというものがあるそうです。昨今では、さまざまな業界分野に活用されるようになったAiテクノロジーですが、今回は8月3日より関東圏を中心に事前登録が始まった、Ai搭載型の恋愛ナビゲーションアプリについて、その具体的な内容や機能の特徴などをご紹介していきます。Aiが恋愛をアシスト東京都港区に本社を置く「株式会社AILL（エール）」は、Aiを搭載した恋愛ナビゲーションアプリ「Aill（エール）」の企業間トライアルを実施した結果、サービスの安全性と有効性が確認できたため、8月3日より関東圏を中心に事前登録を開始したことを発表しました。出会いから交際にいたるまでの一連のフローをAiが的確にナビゲーションしてくれるアプリケーションで、利用できるユーザー対象者は福利厚生サービスにAillが対象となっている企業の独身社員に限られます。AillについてAillは、一般企業に勤めている社員へ向けて、ワークライフシナジーによる「Employee Happiness（社員の幸福度）」の向上を目指す目的で開発された、次世代型の恋愛サポートサービスです。生涯のパートナーと出会うということは、人生における幸福度を高めるための重要な要素のひとつであり、プライベートの充実によるストレスの軽減や、仕事においてもポジティブにとらえられるようになるなど、好循環なサイクルが期待できます。Aillのトライアル結果から見る需要とは株式会社AILLは、2019年の11月から2020年の3月まで、信頼できる企業11社においてAillのトライアルを実施しました。トライアル調査の結果、「チャットを開始してから1ヶ月以内でのデートへの進展率が、 Aiナビゲーションがない場合と比べて約4倍となった」ことや、「デートに誘った場合の承諾率が、Aiナビゲーションがない場合と比べて約8倍となった」ことなど、福利厚生市場でのAiの有効性の実証に成功したという点が、サービスリリースの背景としてあるようです。3つのナビゲーション方法Aillの行う恋愛ナビゲーションシステムには、「紹介ナビゲーション」、「好感度ナビゲーション」、「会話ナビゲーション」の主に3つのステップが存在します。参照元：https://aill.ai/company/ここからは、それぞれのステップごとに、Aillの特徴や機能面についての解説を進めていきましょう。紹介ナビゲーション恋愛を成功させるためには、まずは相手を探さなければなりません。紹介ナビゲーションのステップでは、搭載されたAiがユーザーの性格診断などの分析結果から、社外で相性のいい異性を毎月30名ほどリストアップしてくれます。Aiの学習機能を活用したデータに基づくマッチング提案を行ってくれるため、ミスマッチなどのリスクを回避できる可能性が高い点は大きなメリットと言えるでしょう。会話ナビゲーションチャットやトークアプリを介した異性とのコミュニケーションに、苦手意識を抱いている方は意外と多いのではないでしょうか。会話ナビゲーションのステップでは、相手の好みや会話の状況に合わせて適切な返信内容やトークテーマを指示してくれます。Aiの会話アシストを利用することで、チャットやトークアプリへの返信に思い悩む必要がなく、円滑なコミュニケーションを進めていくことが可能です。好感度ナビゲーション交流を深めていくうちに気がかりとなることは、相手から見た自分の好感度ですよね。好感度ナビゲーションのステップでは、Aiが過去のトーク履歴や会話の内容から相手の感情を分析することで、客観的な自分への好感度を具体的な数値として可視化してくれます。当事者からの客観視が難しい好感度というバロメーターも、Aiが具体的なデータに基づいて数値化を行ってくれるため、アプローチや告白のタイミングなどの判断材料になるでしょう。Aillが福利厚生の1つに前述の通り、このAillというサービスは誰もが使えるような一般的なサービスではなく、企業の福利厚生サービスのひとつとして提供が予定されています。開発側の狙いとしては、社内のデータベースとマッチング機能を結びつけることで、プロフィールの詐称や違反行為の防止につながり、健全かつ安心安全なマッチングを実現させるところにあるようです。アプリを利用できるユーザー対象者は限定されますが、過去のマッチングアプリにはなかった安心かつ安全なマッチングサービスという点においては非常に大きなメリットと言えるでしょう。身近になるAiAiの機械学習や深層学習の技術は、近年ではさまざまなツールやサービスに応用されるようになりました。今回ご紹介したナビゲーションツールも、そのなかのひとつではありますが、あくまでもAiによるナビゲーションを受けるか受けないかは本人の自由意志に委ねられています。Aiツールへの過度な依存は、結果的には大きな弊害をもたらす危険性があるため、Aiが当たり前の世の中になると同時に、Ai利用へのモラル意識の強化やリテラシーの向上という要素も求められているでしょう。まとめ今回は、Ai機能を搭載した恋愛ナビゲーションアプリのAillについて、その特徴や機能面における解説を進めてきました。今のところ対象となっている企業は、NTTグループやみずほグループなどの約20社の企業に限定されているということですが、今後の利用者の状況に応じては対象企業を拡大させていく予定とのことです。興味がある方はご自身の勤めている会社がAillサービスの対象企業かどうか、ぜひ一度調べてみてはいかがでしょうか。

2020/08/29Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
カラオケDAMの最新機種はAiによる採点！『LIVEDAM Ai』のここがすごい

Aiは人間の感情を認識したり、音声認識したりすることができる技術として、様々な業界での活用が期待されています。そんな中、昨年10月、株式会社第一興商はLIVEDAMシリーズの最新機種としてAi技術を搭載した『LIVEDAM Ai』をリリースしました。特にこれは、業界初のAi機能搭載としてリリース当初から絶大なる人気を誇っているわけですが、一体Ai技術を搭載した『LIVEDAM Ai』は具体的にどんなところがすごいのでしょう？今回は、Ai機能を搭載した『LIVEDAM Ai』の魅力に迫まるとともに、高得点を取る方法についても解説してまいります。『LIVEDAM Ai』の採点はAiの技術を活用『LIVEDAM Ai』(ライブダムアイ)は、株式会社第一興商が提供する通信カラオケシステムDAMの、新たなフラッグシップモデルです。Aiと名の付く通り、『LIVEDAM Ai』は業界初のAiによる音声認識機能、Aiの深層学習モデルを採用しています。『精密採点Ai』はAiが感情を検出して得点化DAMの採点ゲームといえば、前回のモデルまでの『精密採点DX‐G』の頃から、難易度の高い採点として有名で、それゆえに好んで遊ぶ人も多かった採点機能です。従来の機能において『音程』『表現力』など、さまざまな項目がありましたが、『LIVEDAM Ai』の採点機能『精密採点Ai』ではそれらの項目に加えて『Ai感性』という項目が追加されています。この『Ai感性』というのが、DAMの膨大な歌唱データを機械学習をすることで生まれた、歌い手の歌唱力や人の感情を揺さぶる歌唱を検出して得点化するものです。これらはAiの深層学習に加えて、音声認識技術、感情認識技術を活用しています。Ai感性メーターが詳細に分析この『Ai感性』ですが、歌唱中に『うまく聴こえる歌唱テクニック』や『感情を揺さぶる歌唱テクニック』をAiが検知すると、音程バーの右下ほどに表示された『Ai感性メーター』のバーがピンク色に伸びていきます。逆に、あまりよくない歌唱をすると、青色のバーが反対側に向かって伸びていくイメージです。また、歌唱後は演奏区間ごとのAi完成メーターの評価結果をグラフで確認することができます。どこが良かったのか(ピンク色)どこが良くなかったのか(青色)が明確になることで、さらなる歌唱力アップにつながります。ただ単に遊ぶだけではなくて、オーディションを受ける方、芸術祭などで大勢の前で歌う予定のある方などは大いに活用することができるでしょう。Ai感性ボーナスで得点アップも『Ai感性』が感情や歌唱力を検出して、どうなるのだろうと思う方もいらっしゃるかもしれませんが、これは実際に総合得点の中にボーナス得点として組み込まれてきます。というのも、これまでの採点機能『精密採点DX‐G』においては、『表現力ボーナス』『音程ボーナス』『ビブラートボーナス』などが加点対象でした。しかし、『LIVEDAM Ai』ではそれらを集約し、Ai感性の得点も加味したボーナスとして『Ai感性ボーナス』が加点対象とされています。従来の何か突出した点に対してのボーナス得点ではなく、総合的な加点として『Ai感性ボーナス』が追加されることになりますので、高い場合で加点だけでも5点から6点程あるときもあります。ですので、加点無しの得点が85点程であったとしても、Ai感性で得点を伸ばし90点に届くといったような得点アップの可能性もあるわけです。音声認識によるAiアシスタントも搭載精密採点におけるAiの活用にとどまらず、『LIVEDAM Ai』では、音声で操作できるAiアシスタントも搭載しています。これはいわゆるグーグルホームなどのスマートスピーカーのようなもので、DAMの機械に向かって『OKDAM』と声をかけ、『○○(歌手)の○○(曲)を入れて』と話すと、指定された楽曲を音声で予約することができます。他にもキーの上げ下げ、演奏中止、早送り等20種類以上の多様な操作に対応することが可能です。特にこの機能は今後、インバウンド向けに数か国語に順次対応していくとのことで、日本語が分からない外国人観光客でも音声で予約できることでスムーズに、そしてストレスなくカラオケを楽しむことが出来るようになるでしょう。Aiがユーザーにピッタリのおすすめを選曲このように、最新技術が盛りだくさんで身近に体験できるAiとして人気な『LIVEDAM Ai』ですが、それゆえにフリータイムで予約して、時間が経ってくると何を歌ったらよいのか分からなくなってくるといった方も少なくないのではないでしょうか。そんな時に活躍するのが、Aiがユーザーの好みを認識し『おすすめ曲』や『おすすめの歌手』を開示してくれるシステムです。このシステムは、Aiが楽曲や歌手をおすすめするレコメンド技術として第一興商と株式会社NTTドコモが共同で開発しました。第一興商がもつ膨大なユーザーの歌唱履歴から多種多様な歌唱パターン、歌詞などを解析し、それをAiが学習することによって、ユーザーそれぞれの歌唱順や周期性をリアルタイムに推測し、適切なレコメンドが可能となったのです。それは、歌い手が1人であっても、複数人のグループであっても変わりません。同技術開発過程で行った実証実験では、これまでカラオケリクエストコマンダーなどで提供してきた類似ユーザーに歌唱されやすい楽曲をおすすめするレコメンドサービスと比較して、2.2倍の精度でユーザーが歌おうと思っていた楽曲をレコメンドすることに成功したと言います。これにより、ユーザー側は『何を歌ったらよいか分からなくなった』などのカラオケに対する飽きを感じることが少なくなると言えます。LIVEDAM Aiで高得点を取る方法はある？このように、LIVEDAM Aiには、歌の採点から選曲操作等、あらゆる面でAiが活用されています。カラオケで楽しみながら、気軽にAiを利用することができるので、最新技術への敷居も低く感じさせてくれるでしょう。遊びとはいえ、カラオケをするからには本気で歌いたい、高得点を取りたいというかたも多いはずです。ここからは、Aiを完全攻略して、LIVEDAM Aiで高得点を取る方法について解説してまいります。Ai採点の攻略①表現力Ai採点を攻略するにあたり、最優先事項とされているのは、『しゃくり・こぶし・ビブラート』になります。先ほど、Ai感性についての解説をした際に、これらの加点が高得点につながってくると解説しました。Aiに『上手い』と感じさせる『表現力』が高得点につながる重要事項であるといえるでしょう。Ai採点の攻略②抑揚また、DAMの採点時に表示される画面を詳しく見たことがある方であればわかるかもしれませんが、歌全体の点数と合わせて、抑揚の点数も表示されています。Ai採点の場合は、抑揚も表現力の一つとして採点されるため、抑揚が50～60点以下の場合、Ai感性点から大きく減点される可能性があります。サビの部分と、AメロBメロの部分との声量の差等を意識すると最終的な点数も上がるかもしれません。Ai採点の攻略③音程音程があいまいですと、当然いい点を取ることはできないと思われがちですが、これまでのDAMの採点とLIVEDAM Aiの違う点は、音程が多少ずれていたとしても、全体的な表現力等が高く、歌としてうまく聞こえていれば高得点につながる可能性があるという点です。もちろん、まったく音程があっていないということであれば話は別になりますが、LIVEDAM Aiの場合は、それほど音程は重視されないと思っていただいて問題ないでしょう。というのも、Aiが『上手く聞こえるかどうか』を判断して採点しているために、歌の表現としてどうなのかを点数付けしているためです。Ai採点の攻略④リズムまた、精密採点では、普段聞いている音源よりも速いテンポで歌ってしまうと、『走り』、逆に遅く歌ってしまうと『タメ』になります。精密採点Aiの場合はどの曲も『走り』に分類されやすくなっているようで、100曲以上精密採点Aiで歌唱した方によると、ほとんどの曲でリズムが『走り』になり、点数が伸びなかったといいます。出展：第一興商 LIVE DAM Ai 精密採点Ai 採点結果画面リズム精密採点Aiで高得点を取るには、『走り』になりやすいことを考慮して、『タメ』気味に歌うとよいでしょう。タメ気味に歌う方法としては、発声をしっかりしたり、1つ1つの言葉を大切に歌ったりするなどです。リズムの点数が低くなると、総合得点が一気に低くなりますので、リズムは特に攻略する必要があります。選曲も大事もちろん、表現力、テクニック等も重要なのですが、高得点がとれるかどうかは選曲に左右される部分もあります。2020年1月5日時点では、店舗160を超えるアップテンポの曲で100点を取った人は未確認であるといいます。また、バラード系のほうが、ビブラートやこぶし等を入れやすいということから、アップテンポな曲よりはバラード系のほうが高い点数が取りやすいといえるでしょう。2020年1月5日の『カラオケバトル』の放送でもテンポ150超えの出場者はいませんでした。まとめAiの感情認識技術を活用した『精密採点Ai』、音声認識によるAiアシスタント、それからAiがユーザーにおすすめの曲をレコメンドするシステム等、『LIVEDAM Ai』には気になる最新技術や魅力が沢山詰まっていました。また、『LIVEDAM Ai』は、業界最多級となる22000曲が本人映像に対応していたり、外国語の楽曲が新たに2000曲以上が追加されたりするなど、幅広いニーズとジャンルに対応しています。身近に体験できるAi機能の1つでもありますので、是非お近くのカラオケ店に『LIVEDAM Ai』が導入されていないか確認してみてはいかがでしょうか。きっとアーティストになったような臨場感のあるカラオケを楽しむことができます。

2020/08/29Aiチョイス編集部
Aiニュース
【建設×Ai】建設業におけるAi活用事例5選！

ヒトや企業の抱えている課題をITの力で解決させる「デジタルトランスフォーメーション（DX）」という考え方が注目を集めています。さまざまな業界分野において、Ai技術を活用した生産性の向上や、業務効率の改善に向けた取り組みが必要不可欠となりつつある昨今。今回は、建設業におけるIT化とIT技術の具体的な導入事例などについて、わかりやすく解説を進めていきます。建設テックとは「建設テック」という言葉をご存知でしょうか。建設テックとは、「建設（Constraction）」と「Technology（技術）」とを掛け合わせた造語のことで、一般的には建設建築分野全体におけるIT化を指すものです。建設業におけるAi活用場面についてAiの得意分野の一つとして「単純作業の効率化」というものが挙げられます。Aiは定型的な動作やパターン化された作業を、高速かつ高精度に処理することができるため、人間よりもより高いパフォーマンスで作業の実行が可能。。建設業におけるAi活用の代表例としては、竹中工務店が開発した「3つのAI」が挙げられます。これは、リサーチAi、構造計画Ai、部材建設Aiという3種類のAiを、設計段階に応じて使い分けることによって、構造設計における単純作業を約7割ほど削減することができます。このようなAi活用の取り組みは、ほかの企業においても積極的に開始され始めているため、Aiを駆使した業務効率化は今後ますます重要なものとなるでしょう。建設業におけるAi活用のメリットでは、Aiの技術を建設業に活用することで、一体どのようなメリットが得られるのでしょうか。人手不足の解消まず1つ目のメリットとしては、「人手不足の解消」という点が挙げられるでしょう。特に、少子高齢化が加速している現代日本においては、生産労働人口の確保は非常に重要な問題であり、機械的な単純作業をAiが担うことで、労働力や人員不足の解消を見込むことができます。業務効率の改善2つ目のメリットとしては、「業務効率の改善」という点。Aiの得意分野の一つに、「深層学習」や「機械学習」といったものが存在しますが、これは対象のデータを隅から隅まで分析することによって、人間が気付かなかったようなデータの特徴などを見つけ出すことができます。作業内容や業務フローをAi学習させることで、より効率的な業務フローの発見や、効率的な運用方法を探し出すことができるかもしれません。ユーザー体験の向上3つ目のメリットは、ユーザー体験の向上という点。たとえば、Aiを搭載した「チャットボットサービス（チャット形式での自動応答システム）」を導入すれば24時間365日の自動対応が可能となり、Aiカメラを活用すれば建物のセキュリティ強化や物件運営の自動化ができるようになります。Ai技術を活用することで、業務そのものの効率化だけではなく、ユーザーにとっての利便性の向上などが期待できるでしょう。建設業におけるAi活用のデメリット便利なAi技術ですが、少なからずデメリットというものもある程度は存在します。以下でデメリットを確認していきましょう。業務効率の悪化を招く恐れがあるAiを導入することで、かえって業務効率の低下や生産性の悪化を招く恐れがあるため、こちらは注意が必要です。万能なようにも思えるAi技術ですが、作業の内容や活用方法に応じては、当然のことながら得手不得手というものが存在します。まずは導入の前に、全体の作業工程をしっかりと把握し、どの部分がネックとなっているのか、どの工程を効率化させたいのかなど、入念な運用計画を練る必要があるでしょう。一定の学習データが必要になるAiは人間が行った作業などの具体的なデータを学習することで、初めてその真価を発揮するものとなるため、対象となる学習データが存在しなければ意味がありません。導入することで必ず効率化が実現できるといったものではないため、まずはAiの仕組みや特徴などの基本的な部分は、しっかりと抑えておきましょう。人間の仕事を奪う可能性がある業務の効率化や人手不足の解消に効果を発揮するAiテクノロジーですが、それは言い換えると、人間の仕事を奪う可能性があるということにほかなりません。これは建設業に限った話ではありませんが、Ai技術の革新が進むことで、人間が行っている作業の大半がAiによって代替可能となった場合、私たちの生活が脅かされる危険性があります。技術的な活用方法だけではなく、運用にあたっての法整備やモラル的な側面での理解など、テクノロジーとヒトが共存していくうえで必要なリテラシーの向上が必要になるでしょう。建設業でのAi活用事例5選！ここからは、建設業におけるAiの活用事例を5つほどご紹介していきます。現場作業の効率化（鹿島建設）鹿島建設では、Aiを搭載したロボットの活用により、単純な繰り返し作業や負担の大きい作業を自動化させることに成功しています。ロボット技術を導入したことで、これまで人間では不可能だった下方からの上向溶接が可能となったため、溶接の品質面における向上と高速化が実現されました。今後はAIを活用した溶接ロボットのオペレーター育成・訓練を実践し、全体的な施工システムの構築を図っていくそうです。建設支援ロボットの運用（清水建設）清水建設では、Aiを搭載した建設支援ロボット「シミズ・スマート・サイト」の運用によって、人間にとって負荷の大きい作業や繰り返し作業などを自動化させることに成功しました。清水建設が長年に渡って培ってきた建設技術をAiに深層学習させることによって、最先端の科学技術に結晶させたは、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。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。建設機械の自動制御（大成建設）大成建設では、建設現場における重機類の自律走行をサポートする制御システムの開発を手掛けています。建設機械に設置された各種センサーから情報を収集し、現場作業員の作業情報と照合させることによって、ヒトや障害物の検知ストップ機能を実現しました。作業員との接触防止や検知システムの導入によって、より安全性の高い作業現場の構築に大きな力を発揮してくれます。リノベーションプランの提案（アイランドスケープ）アイランドスケープでは、Aiを活用した住宅リノベーションプランの見積りプラットフォーム「ORE（オープン・リノベーション・エンジン）」の開発と運用を手掛けています。専用サイトからリフォームの工事内容や外観スタイルなどの希望を入力することで、システムに搭載されたAiが、選択された条件に沿って過去案件を分析します。分析を通してユーザーに最適なリノベーションプランの提案と見積り書の作成を自動で行ってくれるため、顧客満足度やユーザー利便性の向上が期待されています。24時間365日のチャット対応サービス（エスケーホーム）エスケーホームが提供するチャットボットシステムは、マンション管理や住宅運用において大きな効果を発揮するでしょう。チャット形式の専用画面から問い合わせ内容を入力することで、搭載されたAiが速やかに自動回答を行います。これまでは受付スタッフがメールや電話でのリアルタイム回答を行ってきましたが、チャットボットシステムを導入することによって、24時間365日の自動応答体制の構築と人件費などのコストカットを実現することが可能です。まとめ人手不足の問題や労働環境の問題など、多くの課題を抱えている企業にとって、Aiテクノロジーの活用は魅力的な選択肢と言えます。昨今では、Aiの技術革新によって今まで機械だけでは不可能とされてきた複雑な作業の実行などが続々と可能となっています。今回ご紹介した具体的な事例なども含めて、業務全体に課題感を感じている場合にはAiサービスの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

2020/08/28Aiチョイス編集部
Aiニュース
Aiの進化で教育はどう変わるのか？【小学校編】

昨今、Aiテクノロジーの分野は、医療業界や建設業界などのさまざまな業界分野において目覚ましい活躍を果たすようになりました。近ごろでは、学校教育の現場においてもAiの技術が活用されるようになり、プログラミング授業の必修化や、タブレット端末を用いた学習手法の採用など、教育現場におけるIT化の波が押し寄せています。今回は、そんな教育分野におけるAi技術の活用方法や、その果たすべき役割などについて、チェックしていきましょう。Aiが小学校の教育にもたらす影響とは教育現場においても活用されるようになったAiテクノロジーですが、近代技術の結晶であるAiという存在は、学校教育の現場において一体どのような影響をもたらすのでしょうか。ここでは、小学校教育に求められているAiについての要素を主軸に、主に3つのポイントに絞って解説を進めていきます。小学校の教育に求められていること現代の小学校教育に求められている代表的なものの一つとしては「多様性」という要素が挙げられます。従来の教育モデルにおいては、より画一的な人材教育を行うための「再現性」という側面が重要視されてきましたが、昨今の小学校教育においては、学習者の隠れた能力や資質を引き出す「多様性」という側面が求められるようになってきました。たとえば、テストであれば、設問や解法のパターンに一定の法則性があるような「答えのある問題」ばかりが出題される傾向にありました。しかし近ごろでは明確な回答が存在しないような「答えのない問題」が脚光を浴びるようになり、設問に対しての学習者の多様性が重要視されるようになってきています。Aiが教育に及ぼす良い影響小学校教育にAiツールを導入することによって、子どもが学習につまずいた際には、適切なアドバイスを提供することができます。自宅学習に利用する際には、学習時間や学習すべき内容などを提示することができたりと、その時々において効果的なフォローを行ってくれるでしょう。また、教育を提供する教育者の観点から考えると、こうした一連のタスクをAiに任せられるということがメリットになります。教育現場における労働時間やワーク・ライフ・バランスの問題などの諸々の課題を解決させることができるでしょう。Aiが教育に及ぼす悪い影響上記のようなメリットがある一方で、Aiによる学習指導に慣れてしまった結果、学習者自身の「能動的に考える力」が失われてしまうという危険性があることも事実です。特定の内容を効率的に学ぶという限りにおいては、Aiは優秀なツールと言えるでしょうが、学習者の「考える力」や「学ぶ意思」をAiだけで養成するということは難しいでしょう。Aiツールの導入によって、かえって学習者の多様性や主体性を削いでしまわないためにも、ツールの設計段階においては、学習者自身の学びの機会を奪ってしまわないよう、慎重にデザインを施していくことが重要です。『教育×Ai』で求められていることここからは、教育現場のAiツールに求められている要素を、あわせて3つほどご紹介ます。①フィードバックの安定性第一の要素としては「フィードバックの安定性」が挙げられるでしょう。同じ学習内容についての質問を投げかけたときに、昨日と今日とで質問への回答が異なってしまっては困りますよね。学習支援ツールとしてのAi活用という点においては、こうした一定の評価を保ってくれるような「安定性」の側面がまずは重要となってきます。②フィードバックの高速性第二の要素としては「フィードバックの高速性」が挙げられます。みなさんは「エビングハウスの忘却曲線」をご存知でしょうか。これは、ドイツ人の心理学者であるヘルマン・エビングハウスによって提唱された「人間の記憶力」に関する理論になるのですが、この理論によると人間の記憶力は学習後の20分間で約4割程度もの内容が失われていると言います。Aiによる学習ツールにおいても、フィードバックが遅鈍で使いものにならなければ意味がありません。高速なフィードバックでリアルタイムな回答が行えるよう、高速かつ高精度なAiツールが必要となってきます。③学びの機会を与えるようなデザイン性第三の要素としては「学びの機会を与えるようなデザイン性」の側面が重要になってくるという点です。先ほどもお伝えした通り、Aiツールの導入によって学習者自身の「能動的に考える力」が損なわれてしまっては本末転倒です。あくまでもAiとは、特定の学習を支援する高精度なツールであって、人間の教育者の代替として機能するものではないため、そうした特性を理解した上で、慎重なデザイン設計を施すことが重要と言えるでしょう。Aiの活用で小学校の教育はどう変わるのか先生の業務について人間の教師が担っていた煩雑な教育タスクの多くは、今後はAiによって続々と効率化されるようになるでしょう。人間の教育者は、これまでの雑務をAiに任せられる代わりに、「考え方」や「学ぶ意味」の提供といった、より重要なタスクに集中できるようになります。従来よりも創造力（クリエイティビティ）に富んだ教育的な業務が中心となるため、そうした時代の価値変化に対しても柔軟に対応できる能力が今後の教師には求められるようになります。教育方針について教育方針に関しても、Aiツールの普及にともなって、学習者自身の「多様性の伸長」という側面がますます重要視されるようになります。従来型の画一的な教育モデルが価値を失い、より多様な考え方が価値を高めるようになるため、Aiが担う仕事と人間の教師が担う仕事とをしっかりと分けて考えながら、学習カリキュラムや教育体制の抜本的な改革を実施していくことが肝要です。まとめいかがでしたでしょうか。ほかのビジネス業界と比較した場合、教育の分野というものは単に企業の利潤を追求するようなものではありません。それはAiに関しても同様で、単純に業務の効率化や生産性の改善を追い求めるようなツールではなく、設計段階においても教育的な意図という側面が重要となってきます。教育現場へのAi導入を実施する場合には、教育者への負荷の軽減も念頭に置きながら、学習者の学ぶ機会を奪ってはなりません。教育的意図を考慮した緻密な運用計画を練ることが大切と言えるでしょう。

2020/08/28Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
DX（デジタルトランスフォーメーション）におけるAiの役割とは

「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉をご存知でしょうか。近ごろ、ニュースや新聞などでよく耳にするようになったこの「DX」という言葉ですが、その内容や具体的な活用方法などについては、知られていない部分も多いもの。今回は、DXとAiにおける関係性や具体的な導入事例などに焦点を当てて、わかりやすく解説を行っていきます。DX（デジタルトランスフォーメーション）とは？そもそもDXとは、2004年にウメオ大学（スウェーデン）のエリック・ストルターマン教授によって提唱された概念。「テクノロジーの浸透によってもたらされる人々の生活様式の変化や利便性の向上」などを表す言葉です。組織や企業によってその捉え方はさまざまですが、一般的には、「ヒトや企業が抱えている課題を、ITやAiなどのテクノロジーの力を用いて解決させる」という考え方全般と捉えて良いでしょう。DX(デジタルトランスフォーメーション)についてたとえば、昨今の新型コロナウイルスの感染拡大にともない、多くの企業ではテレワーク（在宅勤務）への移行が推奨されるようになりました。業種や職種によっても異なりますが、オンライン会議やビジネスチャットなどのデジタルツールの活用によって、満員電車に乗らなくても仕事を進めることができる場合もあるのです。。DX(デジタルトランスフォーメーション)が注目されている理由近年、さまざまな業界分野では、DXへの取り組みが急速に進められていますが、その要因の一つとしては「Ai技術の発達」によるところが大きいと言えるでしょう。これまでの精度の低いAi技術においては、業務利用を行う際にも局所的な機械作業にしか活用が期待できませんでしたが、昨今では、Aiの高精度化と「ディープラーニング（深層学習）」の活用によって、よりさまざまな可能性が模索されるようになりました。ディープラーニングの技術を応用することで、膨大な顧客情報などのビッグデータの分析から新たなサービス開発を行うことができたり、カメラに搭載することで、画像認識や人間の表情分析なども行うことができます。DX(デジタルトランスフォーメーション)の事例について「OYO LIFE」の事例インド発のホテルベンチャー「OYO（オヨ）」が提供する「OYO LIFE（オヨライフ）」は、「ホテルのように部屋を選ぶだけ」というコンセプトのもと、開発が進められた次世代の賃貸不動産サービスです。通常の賃貸契約においては、入居にかかる初期費用（敷金・礼金・仲介手数料など）の発生や、各種ライフライン（電気・水道・ガス・Wi-Fiなど）の手続き、大型家具や家電の搬送など、煩雑な作業が多く、引っ越しそのものへのハードル上昇の主要因となっていました。オヨライフでは、入居にかかる初期費用は清掃費（おおむね1万円前後）のみで、敷金や礼金などの高額な初期費用は一切ありません。また、電気や水道などのライフラインに加えて、家具や家電などの生活必需品も入居当日から備わっているため、まさにホテルを選ぶような感覚で手軽に物件を契約することができます。契約自体もスマホ一つで完結するため、たとえば、半年間や1年間など、あらかじめ具体的な滞在期間が決まっているホームステイや単身赴任などの場合には、より柔軟で幅広い賃貸契約が可能になります。「Amazon GO」の事例アメリカの大手通販サイト「Amazon（アマゾン）」が運営する「Amazon Go（アマゾン・ゴー）」も、近年のDXによる成功事例の一つと言えるでしょう。アマゾン・ゴーでは、店内に設置された無数のAiカメラが、カゴに入れられた商品情報の自動分析を行います。顧客は退店ゲートを通るだけで決済を完結させることができるため、買い物におけるレジの待ち時間を解消させることに成功しました。「ZOZOSUIT」の事例日本企業の事例として、ファッション通販サイト「ZOZOTOWN（ゾゾタウン）」の「ZOZOSUIT（ゾゾスーツ）」をご紹介しましょう。自らの身長や胴回りなどの計測を行わなくても、ゾゾスーツを着用するだけで自分の身体的な特徴が自動的に計測されます。商品の購入時には、スーツで計測した情報をもとに、身体のサイズに合った洋服を自動的にソートしてくれるため、サイズやイメージの違いから商品を返品するといった失敗も減らすことができるでしょう。DX(デジタルトランスフォーメーション)とAiの関係とはDXへの注目が高まると同時に、企業が保有している「データの価値」というものが再認識されるようになりましたが、DXにおけるデジタルマーケティングを考えるうえで重要なことは、これらのビッグデータをどのようにビジネス活用していくかということです。顧客の情報や購入までにいたる行動経過などの情報を収集できたとしても、それをビジネスの場面で活用できなければ意味がありません。Aiはこうしたビッグデータを瞬時に分析・学習することを得意分野としているため、人間だけでは知り得なかったデータの特徴やユーザーの消費傾向などの有益な情報を入手することができます。また、それらビッグデータの情報分析を通して、新しいサービスの開発を行ったり、より効果的なアプローチが可能になったりと、DXにおけるAi活用の効果は非常に大きいものであると言えるでしょう。Aiの導入につながるDX(デジタルトランスフォーメーション)お伝えしてきた通り、Aiを活用したビッグデータの分析は、今後ますます重要なものとなっていくでしょう。Aiを活用することによって、たとえば、企画段階においては、外部の市場分析とともに内部の状況をリアルタイムに把握することで、ユーザの課題を把握し、新たな機能やサービスの開発につなげることができます。営業であれば、クライアントに合ったデータを瞬時に提示できることで商談の成約率も大きく向上するでしょう。近年、スマートフォンやデジタルデバイスの普及にともない、商品やサービス全体がデジタル化の傾向を見せ始めるなか、Aiを活用したマーケティングフローの「複雑化」と「高速化」に対応していくことが重要です。まとめ企業やデジタルマーケティングにおけるデータの存在は、ときには「石油」とも換言されるほど重要なものである一方、「データの活用＝Ai」という認識だけが先行している傾向もあり、「データを活用しない」か「Aiを活用する」かの二極的な考えが多いこともまた事実です。大切なのは「Aiを活用する」ことそのものではなく、顧客に関するデータをより効率的に取得できるような「サービスの設計」と、取得したデータをリアルタイムに分析し、ビジネスに反映できる「開発サイクル」です。Aiの活用そのものが目的化してしまわないよう、まずは現状の課題をしっかりと把握し、その課題の解決には本当にAiの導入が必要なのか、必要であればどの工程にAiを活用するかなど、現状を客観的に判断することが効果的なDX施策への近道となるでしょう。

2020/08/28Aiチョイス編集部
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。

2020/08/28Aiチョイス編集部
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。

2020/08/25Aiチョイス編集部
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。

2020/08/20Aiチョイス編集部
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。

2020/08/18Aiチョイス編集部
未分類
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。

2020/08/11Aiチョイス編集部
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。

2020/08/03Aiチョイス編集部
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。

2020/07/31Aiチョイス編集部
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。

2020/07/31Aiチョイス編集部
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。

2020/07/29Aiチョイス編集部
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。

2020/07/29Aiチョイス編集部
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。

2020/07/22Aiチョイス編集部
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。

2020/07/21Aiチョイス編集部
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。

2020/07/17Aiチョイス編集部
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。

2020/07/14Aiチョイス編集部
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。

2020/07/14Aiチョイス編集部
未分類
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。

2020/07/13Aiチョイス編集部
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。

2020/07/09Aiチョイス編集部
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。

2020/07/08Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
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。

2020/07/08Aiチョイス編集部
未分類
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。

2020/07/08Aiチョイス編集部
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。

2020/07/06Aiチョイス編集部
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。

2020/07/02Aiチョイス編集部
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。

2020/07/02Aiチョイス編集部
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。

2020/06/30Aiチョイス編集部
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。

2020/06/25Aiチョイス編集部
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
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
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
Aiトレンド・特集
Aiは新型コロナウイルスの感染拡大阻止に貢献することができるのか

新型コロナウイルスの感染拡大により、政府から外出自粛要請が出たことで多くの業界で経済活動がストップすることとなりました。一刻も早いワクチンの開発や、感染拡大を阻止するための方法等が明らかになる必要があります。と、そうした中近年更に注目されているAi技術は、ワクチンの開発等にも利用され始めてきているようです。このコロナウイルス対策として、Aiはどのように活躍できるのでしょうか。そこで本記事では新型コロナウイルスの感染拡大防止対策やその他の経済対策等においてAiはどのように貢献できるのかという点について言及してまいります。コロナウイルス対策に利用できるAi技術そもそも、Aiにできることは何かといいますと、主に下記の3点があげられます。①画像認識②音声認識③言語処理2010年代に入って、Aiなどの機械分野が著しく成長を遂げてきました。また、昨年度末に携帯モバイル3社がサービスの利用を開始した5Gという新しい通信技術もAi技術の向上に大きく貢献するといわれています。実は、AI技術は現在3回目のブームを迎えており、過去には2回のブームを経験し、それぞれのブームの後に冬の時代を迎えておりましたが、今後は5Gなどの通信技術の発展も影響し、さらに大きなブームとなることが予想されているわけです。画像認識や音声認識、言語処理などの技術もそれぞれ従来の技術よりもさらに向上していくことでしょう。実際、コロナウイルスの対策としての利用の仕方は下記のようなケースが予想できます。①の画像認識では肺の疾患やウイルスの画像を読み取って、コロナウイルスに感染しているかどうかの認識を瞬時に行うことができるようになります。また、ワクチン開発でも画像認識を利用することで足りない遺伝子等を処理しながら開発を進めていくことができるといいます。②の音声認識では、肺の音や心音等をAiが認識することでわずかな違いでも認識することができるようになるでしょう。③の言語処理では、チャットボット等で地域住民の健康状態を管理したり、SNSに投稿された内容から投稿場所の人口密度等を割り出したりすることが可能です。現時点でAiにできること、できないことについては下記の記事にも詳しくまとめていますのでご覧ください。国内Ai企業が利用したAi技術と分野では、実際に国内のAi分野を扱っている企業では、Ai技術はどのようにコロナウイルス対策に利用されているのでしょうか。主に下記3種類に分けることができますのでそれぞれ解説してまいります。①発生場所、広がり、有権者の発言等をSNS解析②チャットボットコンテンツの利用③FRONTEOがAI活用で約450種の候補化合物を探索①発生場所、広がり、有権者の発言等をSNS解析Aiを活用したSNS解析サービスなどを運営する株式会社Spectee（スペクティ）は、 AIを活用し、 TwitterやFacebookなどのSNS情報をもとに新型コロナウイルスによる肺炎の広がりを解析するシステムを開発し、関係機関に納入したと発表しました。TwitterなどのSNS上にユーザーがアップする情報は膨大且つ、真偽が問われる内容もあるため、投稿された内容を人間が分析して判断するには多くの時間を要することになってしまいます。同社は、テキスト解析（自然言語処理）だけでなく、投稿された画像の解析技術や、多言語対応技術などを有しています。このシステムは、Twitterだけでなく、複数のSNSサービスから情報をリアルタイムに収集・解析し、感染の発生場所を特定、また中国語など複数の外国語の投稿も日本語に自動翻訳し、関係機関に情報提供しています。他にも、報道ベンチャーの株式会社JX通信社は、SNS上の膨大の投稿から、全国のどこで、何が起きているかをAIが自動で分析して配信する緊急情報サービス『FASTALERT』を提供しています。同社が配信するAiを活用した収集・配信する特設ページでは、リアルタイムな感染者数推移グラフ・マップ（地図）、企業の新型コロナウイルス感染症対策の最新情報、は海外のコロナウイルス関連の速報、行政や有識者などの正確な情報などを見ることができます。また、SNSの投稿を解析して街中でどれほど人通りが減少したかなどを分析するAiシステム等もあり、SNSに情報がAiにとって膨大な学習材料であることが見て取れるでしょう。②チャットボットコンテンツの利用地域ごとの特設LINEを利用したことがあるという方もいらっしゃるかもしれませんが、Aiによって症状の有無などから今後、とるべき行動等を示してくれる『チャットボットコンテンツ』の活用が広がってきています。とくに、チャットボット・プラットフォーム『バーチャルエージェント（R）』を提供するりらいあデジタル株式会社が発表した調査結果では、新型コロナウイルス感染拡大に伴う外出自粛や在宅勤務が本格的となった3月度においては、同社のプラットフォーム全体の利用数は前月比+38％、また一部企業（全体の25%）では+50％以上の増加を示したといいます。県民や地域の人々の健康や、安心を守るためのコンテンツや、在宅での勤務を快適にするコンテンツとしての利用が広がってきているということでしょう。LINEでも地域ごとに特設チャットが出ているようですので、まだ利用したことがないという方はぜひ利用してみてください。手洗いの仕方、コロナウイルスに感染したかもしれないときの対処法などを教示してくれます。③FRONTEOがAi活用で約450種の候補化合物を探索株式会社FRONTEOは、同社のAiシステム『Cascade Eye』を利用した新型コロナウイルスの研究で、約450種の候補化合物をリストアップしたと2020年5月1日に発表しました。「Cascade Eye」は、FRONTEOの自然言語解析Aiエンジン『Concept Encoder』を利用して論文や医療情報を解析し、病気にかかわる重要な遺伝子や分子をパスウェイマップ（関連性を表す経路図）に表し可視化するAiシステムです。このパスウェイマップを利用することで、その中に含まれる分子や遺伝子に関する論文を解析した結果、約450種の既存薬の転用候補が見つかりました。今後はこうした遺伝子研究などから明らかになったことをもとに、ワクチンの開発や感染拡大阻止対策として新たな方法が生まれていく可能性も大いにあるでしょう。出典：https://lifescience.fronteo.com/covid-19Aiは今後のコロナウイルス対策に貢献このように、現段階でも多くの企業がコロナウイルス感染拡大防止対策や、ワクチン開発、遺伝子研究などにおいてAi技術の活用を行っています。実際NECでもコロナウイルスのワクチン開発においてAiを利用していると発表されておりますので、今後も多くの企業でAiを利用した対策がなされていくことでしょう。更に、今後は5Gなどの通信システムを利用して遠隔医療なども活発になってくることが予想されます。遠隔医療を実施する際も、Aiによる受付やチャットボットの活用等が必須になってくるといえるでしょう。いずれにせよ、今後はコロナウイルス対策として多くの場所でAiが活用されていきそうです。コロナウイルスの一刻も早い収束を願いながら、Ai技術を利用した様々な対策にも期待しておきましょう。

2020/05/25Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiによる動画の高解像度化技術で、無人店舗の開店促進へ

少子高齢化が進む日本にとって、飲食店や小売店での人手不足が悩みの種となっています。そんな中で問題を解決する手段として注目されているのが、AIを利用した無人店舗です。国内外を問わず無人店舗の実証実験が行われているのをご存知でしょうか。今回は既に存在する無人店舗も事例を紹介していきます。また無人店舗には、防犯カメラや防犯システムの存在が欠かせません。無人店舗を実現する上で必要なカメラやシステムも一緒に紹介させていただきます。AIやカメラをどうやって無人店舗に活用していくのか見ていきましょう。無人店舗とは無人店舗とはAIやキャッシュレス決済などのノウハウを活用し、レジスタッフがいなくても買い物が行える店舗を指します。とくにコンビニなどの小売店を中心に実証実験が行われ、普及が広がると予測されているのをご存知でしょうか。無人化された店舗では、主に入店時の認証システムと退店時の決済システムで管理されます。無人店舗が実現されれば人件費をかなりカットできるでしょう。さらに顧客の購入データを正確に集められるので、マーケティングにも活用できます。既に国内外を問わず実証実験が行われている無人店舗。有名な事例について見ていきましょう。Amazon Goの例2018年1月、アメリカのシアトル1号店で無人コンビニ「Amazon Go（アマゾンゴー）」が一般向けにオープンしました。日本では無人コンビニと呼ばれるAmazon Goですが、実際の店舗では従業員が働いています。従来のような支払いを行わずにお買い物が完了するので、レジレスと考えるのがより正確と言えます。Amazon Goでは、以下のようなステップでお買い物をすることになります。・スマホにAmazon Goのアプリをダウンロードする。・入店時、QRコードをスマホに表示させゲートで読み取らせる。・棚から商品を取り、バックに入れる。・退店時、ゲートでQRコードを読み込ませる。これでお買い物が完了します。店舗を出るとスマホにレシートが届き、クレジットカード決済が行われます。普通のコンビニとは異なり、ショッピングカートやレジがありません。Amazon Goの店舗では、無数のカメラとセンサーが設置されており、AIが商品購入状況をチェックしています。またシアトルに続いてオープンしたサンフランシスコの店舗では、圧力センサー、重力センサー、マイクが商品棚に設置されているようですね。圧力センサーにより、顧客が商品を触ったかどうかが確認されます。さらに棚から商品が動いたかどうかは、重力センサーがチェックします。そしてマイクが音を検知して商品が動いたかをチェック。カメラの画像解析を組み合わせれば、顧客の購買状況をより正しく判定できるようになるでしょう。日本の無人コンビニの例日本でも無人コンビニの実験が始まっています。まだ実験段階のところも多いですが、今後は無人店舗が普及していくと予測されています。たとえば以下のような事例をご存知でしょうか。どの店舗もまだ実験段階ですが、実証実験は着実に進められています。ローソン氷取沢町店2019年8月23日から半年間に渡り、横浜市のローソン氷取沢町店では午前0時～午前5時の深夜時間帯に店舗を無人する実験を行ないました。実験中は顔撮影か、アプリのQRコードまたは入店カードのQRコードをドア付近にある機器にかざすことで入店できる仕組みとなっていました。好きな商品を選んだらスマホレジまたはセルフレジでスキャンすれば支払いが行えます。実験期間中は店内に設置されているカメラがユーザーの行動が記録し、サービス改善に活用されました。JR赤羽駅のキヨスク2018年10月17日から約2ヶ月に渡り、JR赤羽駅のキヨスクも無人化されました。こちらは入口のスキャナにSuicaをかざすとドアが開いて入店できるようになる仕組みです。商品を選んだ後は、出口で再びSuicaをかざせばお買い物が完了し、退店できるようになっていました。商品は鞄に入れても認識されるので、防犯面でも優秀と言えますね。同時入店は3人までに制限されましたが、おかげで商品や顧客の認識の精度が向上しました。ただし来店人数が多くなると認識率が低下するという問題もあり、今後の課題と言えるでしょう。ROBOT MART 日本橋店ロボットマートは日本初の無人路面店舗です。日本橋に1号店があり、主に菓子類や飲料商品が販売されています。店内には店員はおらず、ロボットが接客を担当しています。店内には監視カメラが設置されており、万引きなどの犯罪が起きないよう監視されています。お買い物方法はとても簡単で、購入したい商品を読み取りカメラが設置されている台に置くとモニターに金額が表示されます。QRコード決済で支払いを完了させてください。現在は「PayPay」または仮想通貨イーサリアムに対応している「ロボットマートチャレット」で支払いが行えます。無人店舗にはAI搭載の防犯カメラが必須無人店舗には万引きなどの防犯対策が課題として残されています。現在ではAIを活用することで防犯システムの精度を高め、問題を解決しようという動きが高まっているのをご存知でしょうか。昨今の主流は防犯カメラとAIを組み合わせて展開する試みが見られています。実現するには十分な数のカメラと防犯システムが必須となり、AI技術の利用も欠かせません。たとえば監視カメラなら歩行認証、バイオメトリクス用カメラなら虹彩や指紋などに対する生体認証など。カメラで撮影した画像や映像に対して、AIを使ってさまざまな認識処理を実行する必要があります。上記で紹介した通り、現在主流の無人店舗ではQRコードや専用アプリなどを使って買い物が行われます。入店者にカメラで撮影され、画像解析AIを利用した顔認証技術で会員情報と紐付けられ、お買い物が進んでいくでしょう。また店内に設置されたカメラが顔と商品情報とを紐付け、会員の購入予定リストに商品の種類と数が追加されていきます。退店した瞬間に商品が購入したと見なされ、会員情報に登録されているクレジットカードにて自動決済が行われます。この仕組みを実現し、トラブルや万引きなどを未然に防ぐためには、高精度のカメラの存在が欠かせません。撮影した動画の高解像度化無人店舗で顧客がスムーズに買い物をして、トラブルを防止するには鮮明で解像度の高い映像・画像が必要となります。被写体に大きな個体差があると、それぞれのカメラ・モジュールで撮影した画像の色味や明るさなどが異なってしまうでしょう。同じ被写体を撮影した場合でも、機器ごとに得られる画像に違いが生じれば、AIによる画像認識の結果が変化してしまうかもしれません。そんな事態を防ぐためにも、撮影した動画を高解像度化するシステムが必要となります。高解像度化できるシステム日本のベンチャー半導体メーカーであるザインエレクトロニクスでは、カメラ開発キット（CDK）と CAO（Camera Application Option）を組み合わせたソリューションが用意されています。CDKを用いれば、プログラミング作業をほぼ実行することなくファームウエアを開発できるようになります。個体差情報の補正に向けたISPファームウエアについて、その大部分を開発できるようになるでしょう。一方CAOは、CDKと組み合わせて使用する「アドイン・ツール」の位置付けです。さまざまなアプリケーションに合わせた個体差情報の補正や、微妙な画質の味付けを実現できるようになります。ただしアプリケーションごとにCDK＋CAOに対する要求が異なります。CDKはすべてのユーザーが共通して使えるツールですが、CAOはユーザーごとに求められる仕様が異なるでしょう。ザインエレクトロニクスは、カメラ・モジュール搭載のカメラ・システムを開発するメーカーや、開発作業を請け負う独立系設計企業に対してISPと共に提供しています。さらになる高セキュリティで無人店舗促進に4Kや8K映像で撮られた映像も、引き延ばすと画質が落ちてしまう場合がありますよね。そんな時も高解像度化できるシステムを導入しておけば、万が一犯罪が起こった時に犯人の早期特定に繋がります。たとえばAIベンチャーのラディウス・ファイブは、2020年2月19日よりディープラーニングを活用した高解像度に変換できるサービス「AnimeRefiner」（アニメリファイナー）の提供を開始しました。こちらは低解像度と高解像度の動画を学習したAIが高解像の状態を予測して、動画のノイズなどを取り除いてくれるシステムです。狙いとしては4K・8Kのコンテンツ制作にかかる時間、費用、工程数など制作現場の負担軽減が掲げられています。これまでの技術とは、引き延ばした動画を中間で補完するものでした。そのためノイズもそのまま引き延ばされ、ぼやけが発生してしまいました。しかしAnimeRefinerならノイズを除去してぼやけを鮮明化してくれます。これまでの課題だった事柄が解決されていくでしょう。AnimeRefinerはアニメーション向けのサービスですが、今後の進化が他業界からも期待されています。既に静止画ではAIによる補正・高画質化ツールも多く登場しています。4K・8K映像といった領域でも、今後の期待度は高いと言えるでしょう。まとめ慢性的な人手不足が悩みの種である昨今、世の中は店舗の省人化・無人化へと進んでいます。実験も既に何件か行われており、今後はますますこの流れが加速していくでしょう。無人店舗を実現する上で外せないのが、AI技術と防犯カメラ・防犯システムの存在です。無人店舗には万引きなどの防犯対策や、認証システムの正確性といった課題もまだまだ残されています。しかしAIを利用した動画の高解像度化技術により、無人店舗開店へのハードルは下がっていくでしょう。

2020/05/19Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Ai活用で再配達問題もゼロに！？宅配業界で活躍できるAi

近年、人間の仕事の効率化を図ることができるとして、様々な業界で注目されているAi技術ですが、宅配業界にAiを導入することで、再配達を激減させることができるようになるようです。また、再配達問題を解消するとして注目されている『宅配ボックス』も非対面での受け取りが可能になるとして、コロナウイルス感染対策としても利用が広がっています。そんな宅配においてAiを導入すると、さらに再配達問題を削減することができるのでしょうか。本記事では、宅配業界で活用できるAiについて解説してまいります。再配達問題の現状国土交通省のサンプル調査によると、2019年4月の大手宅配業者3社の宅配便に占める再配達の割合は、前年同月比1ポイント増の16.0％となり、特に都市部では18.0％（前年同月は16.4％）となり、12.4％（同12.6％）だった地方と比べて高いという現状が明らかになりました。2019年4月2018年4月総数再配達数再配達率（%）総数再配達数再配達率（%）都市部84439615160318.081298413297916.4都市近郊137826220959015.2134605919279614.3地方1297311607712.41165761472112.6総計235238937727016.0227561934049615.0近年では宅配ボックスの設置された分譲マンションも多く、賃貸物件などでも後付けする自宅が多い中、非常に高い確率で再配達となっています。中には、一度の再配達で終わらないという受取人もいるわけで、1人の人が1つの荷物で何度も再配達を行ってしまうということもあります。そうして、宅配業者の業務を圧迫してしまうことから、この『再配達問題』はもはや社会問題として扱われるようになってきているのです。特に、Amazonでは2018年から再配達問題を解決するため、宅配ボックス等がなくても玄関などの指定した場所への配達をお願いできる『置き配』というサービスを開始しており、それを利用している方も多いようです。しかしこの『置き配』は宅配ボックスなどがなくても利用できることから、当然生身の状態で荷物を置きっぱなしにしてしまうわけで、中には盗難に巻き込まれるケースもあります。そのようなことから、宅配業界は宅配における様々な問題を抱えているといえるのです。IoT宅配ボックスへのAi搭載について宅配業者の諸問題を解決するものとして注目されているのが『IoT宅配ボックス』です。IoT宅配ボックスというのはその名の通り、インターネットとつながった宅配ボックスのことで、受取人はスマホなどと連動させて外出先からでも宅配状況を確認することができます。そして、このIoT宅配ボックスにAiが搭載されると、例えば、下記のようなことが可能になります。①顔認証ロックができる②不審な人物を見かけたらアラートを流すことができる③Aiで荷物の中身等を把握することができる基本的にIoT宅配ボックスへ利用できるAi技術は『画像認識技術』が主で、顔認証ロックが可能になったり、宅配ボックスを開けようとする不審な人物を検知したら、スマホにアラートを流したりすることができるようになります。また、届いた荷物の中身を伝票などの文字情報から読み取り、スマホに通知させることも可能になるでしょう。そうすることで、宅配業者としては、宅配ボックス設置による再配達問題解消はもとより、不在時の荷物受け取りによる盗難などのトラブルを防ぐことができるようになります。Aiドローンについてこちらは以前のコラムでも掲載いたしましたが、Aiドローンを活用することで無人での宅配ができるようになります。Aiを搭載することで、Aiセンサーによって安全性を考慮すると同時に、着陸前に着陸場所付近に人や動物などの障害物がないかどうかも判断することができます。将来的にはスマホと連動させながら自宅にいるかいないかなどの判断や、希望時間等をドローン自身が受け、宅配業者のように働くことができるようになるかもしれません。希望時間等をドローンが受け、勝手に配達を行うことができるようになれば、宅配業界の再配達問題も解消することが可能になります。ただ、現状は法律の規制などにより完全自動での配送が行える場所は限られていますが、Aiドローンが普及し、将来的に規制緩和が行われればドローンによる自動配送が可能になり、物流における人手不足の解消が期待できるでしょう。Aiによる宅配業者への最短ルート開示更に、宅配のためのトラックにあらかじめAiを搭載したナビなどを入れておくことで、どの場所から配達すれば効率的に宅配が行えるというのを自動計算してくれることができるようになります。・人材不足問題も解決また、Aiが最短ルート、効率的なルートを開示してくれることで、1人のドライバーが多くの荷物を届けることができるようになれば、人材不足問題も解決することができるようになるかもしれません。宅配業界は、『再配達問題』はもとより『労働時間が長い』というイメージから、若者に避けられがちな業種でもあります。しかし、Aiによる業務効率化により、時間外労働や、再配達などの諸問題を解決することができれば、徐々に『働きたい』と思える若者が増えてくる可能性ももちろんあります。タクシー業界はAiのルート算出で効率化これは実際にタクシー業界で活用されているAi技術でもあります。どのようなルートを通れば混雑を回避できて回転率があげられるのかということを瞬時に計算できるAiを搭載することで、新人とベテランドライバーの売り上げの差がほぼなくなり、タクシー業界の売り上げ増加に貢献しました。まとめ本記事では、宅配業界で活用できるAiについて、将来展望についても少し触れながら解説いたしました。Ai[を搭載したドローンについては、海外では少しずつ利用が始まってきています。日本では個人情報などの観点から許可をとるのに時間がかかりそうな模様ですが、今後それらが許可されたり、Aiによる最適なルート算出などが行えるようになれば、少しずつ宅配業界の諸問題も解決に近づくことでしょう。もっとも、宅配業界に限らず多くの産業でAiを導入するときに言えることは、Aiと人間が協力して人間がAiをうまく活用していくことが大切であるということです。もし、今後ドローンでの宅配が許可されたとしても、当然ドローンで宅配することができる荷物の重量は決まっているので、そこは一定の重量を超えた荷物については今後も宅配業者による配達が必要になります。Aiと人間がうまく協力することで、宅配業界における再配達問題などの諸問題も徐々に解決していくことでしょう。

2020/05/14Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiの高画質化技術で広がるビジネスの幅

携帯電話やデジカメの普及に伴い、お手軽に写真撮影ができるようになりました。しかし撮った写真をアップにすると、画像がザラついたりノイズが出たり、画質が低下してしまうこともありますよね。ビジネスシーンでも拡大してぼやけた画像では訴求力が低くなってしまいます。そんな中近年ではAIを活用して、拡大しても写真を補正してくれる高画質化ツールが登場しているのをご存知でしょうか。写真のザラつきやノイズを除去した上に、AIがぼやけた画質を補正してくれます。今回はAIを使ったおすすめの高画質化ツールを紹介し、ビジネスシーンでの活用方法をご案内いたします。 AIの高画質化ツールAIの普及と発達により、低画質の写真を高画質に変換・補正してくれるツールが登場し、注目を集めています。携帯電話の登場によって素人でも簡単に写真撮影が行えるようになりました。しかし同時に画質が荒く、人の顔や表情がはっきり確認できないケースがあったかと思われます。時代はガラケーからスマホへと移り変わり、画素数は飛躍的に進化しています。その反面、昔のスマホで撮影した画像を最新機種に移行すると、画質が低下しているケースもありますよね。そんな場合にもAIの高画質化ツールが補正してくれます。簡単に綺麗な写真を再現してくれるAI高画質化ツール。その中でも、とくにおすすめのツールを紹介します。Photo Refiner「Photo Refiner」は、写真やイラストといった画像を高画質化してくれるAIツールです。従来の画像を引き伸ばし、中間を補間する技術とは異なります。最先端のAI技術（Deep Learning）を用いて、低解像度画像から推測される高解像度画像をAIが学習。今までの高画質ツールでは不可能だった品質で、高解像度化を行ってくれます。これは世界最先端・最高精度の技術であり、特許の申請も行われているようですね。特大サイズの画像・写真も高速で高画質化でき、ピクセル数は縦・横を4倍に拡大して、16倍に画質を上げることが可能です。今まで難しいとされていた10,000pixelサイズ以上の特大画像も、高速かつスムーズに生成できるでしょう。印刷時のdpi不足、ウェブ素材の解像度不足などを解消し、広告素材としても演出の幅が広がります。ビジネスから日常まで、さまざまなシーンで利用できるでしょう。利用方法は以下の簡単なステップで完了します。①ファイルをアップロードする高画質化したい画像をファイル選択領域にアップロードする。②画像の種類とノイズを選択する画像の種類とノイズの量を選択する。③10秒ほど待つ10秒ほどで高画質化された画像が生成される。問題なければダウンロードして、高画質化された画像を手に入れる。waifu2x「waifu2x」とは、無料で使える画像の高画質化ツールです。もともとはイラスト向けの高画質化ツールでしたが、現在は写真もサポートしています。フリーソフトなので利用は無料で、AI技術により画像のノイズやジャギーを最小限に抑え、画質を綺麗に補正してくれるでしょう。スマホでお手軽に高品質化を行える「アプリ版waifu2」もリリースされています。さらに画像の一括処理や、一括ダウンロードも行える最新の「waifu2-multi」も登場しています。こちらはUIも現代風に整えられているので使いやすく、細かい設定も行えますよ。waifu2-multiも無料で使えますが、waifu2xに比べると処理時間が長めになっています。有料版は待機時間などの制限が開放されていますが、まずはフリーソフトのwaifu2xで感覚を試してみるといいでしょう。waifu2xの使い方は簡単で、以下のステップで完了します。①拡大したい画像を選択する。②画像の種類、スタイルを選択する。（イラスト、写真など）③ノイズ除去レベルを選択し、拡大の倍率を選択する。Remini「Remini」はAI技術により、ぼやけた画像も綺麗に補正してくれるアプリです。基本的に無料で使用でき、iOS・Androidでそれぞれリリースされています。トライアルとして1日3枚まで画像加工できますが、トライアル版ではそれ以上の加工はできないので注意してください。Reminiの画像補正精度は高く、ぼやけた文字も綺麗にくっきり補正してくれます。複数の人物が写っている画像も補正可能で、集合写真など低解像度で粗く感じる場合でも、Reminiならあっと言う間に綺麗な写真へと復元してくれるでしょう。AIが画像の粗さを補正してくれるので、ある程度のぼかしが入った画像も綺麗に除去されます。ただし完全に元通りの人物を復元できるわけではなく、実際の元画像と比べると顔の印象が変わってくるので注意が必要です。また人物以外の写真でも、景色や建物のグラデーションがなめらかに補正されますよ。Reminiの使い方は以下の通りです。①アプリをダウンロードして起動する。②アプリのホーム画面にある「Enhance」をタップする。③スマホに保存してある画像の中から、高画質化したい写真を洗濯する。④加工を開始する。処理時間は2～3時間程度かかる。AIによる高画質化でできることAIを用いた高画質化はビジネスシーンでも活用でき、さまざまな効果が期待できます。どのように活用できるのか、一つずつ見ていきましょう。宣伝広告のコンテンツの幅が広がるAI高画質化ツールを活用すれば、広告素材として演出の幅が広がります。たとえば駅の構内や街中に貼り出す広告では、特大サイズの画像が必要になることもありますよね。しかし従来の方法で画像を拡大印刷する場合、どうしても元の画像に比べると画質が低下しがちでした。粗い画像では広告としての訴求力も下がってしまい、演出の幅が狭まってしまいます。しかしAI高画質化ツールなら画像を拡大しても綺麗に補正されるので、従来よりも遥かに高い訴求力を持つ広告の制作が可能となるでしょう。AIのディープラーニングへ活用近年では「ディープラーニング」というワードをよく耳にするようになりました。これは人間が自然に行っているタスクをコンピューターに学習させる手法の一つです。視覚、聴覚、触覚といった人間の知覚システムに関連しており、「知覚AI」とも呼ばれています。しかしディープラーニングを製品に応用するとなると、適用した製品の使用状況に応じて結果が異なるのをご存知でしょうか。同じ顔認証でも、スマホの画像を的確な角度で移せば認識してくれます。しかし公共スペースの監視カメラでは、顔が部分的に隠れているので、大勢を判別するには精度が十分とは言えません。ディープラーニングの改善には、高品質なデータが必要だというのが一般的な見解です。そこで役に立つのがAI高画質化ツールです。過去の画像を学習させる際にも高画質化させておけば精度が上がり、より確実で高品質なサービスが提供できるようになるでしょう。防犯、セキュリティに応用高画質化AIを組み込んだ商品開発を行うことによって、防犯・セキュリティにも応用が可能となります。たとえば車載カメラ、監視カメラなどに高画質化エンジンを搭載すれば、カメラ画像の画質改善に繋がります。防犯カメラは検知能力が向上し、車載カメラなら他の車両や歩行者を認識する精度が上がるでしょう。万が一犯罪などのトラブルが発生した時にも、カメラに映った証拠映像を高画質化することで犯人特定の可能性が高まります。さらにインフラ設備の点検や異常検知といった分野でも、高画質化ツール応用による活用範囲拡大が期待されています。まとめ今回はおすすめのAI高画質化ツールと、ビジネスシーンでの活用方法についてお伝えしました。AI技術はあらゆる分野で発達しており、撮影した写真の高画質化といった領域にも及んでいます。ビジネスシーンでも広告制作や防犯・セキュリティ対策など、活用できる範囲は多数に渡り想定されています。ディープラーニングと組み合わせれば、今まで以上に高品質な製品・サービス提供も実現できるでしょう。

2020/05/13Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
コロナ対策抜群！ソーシャルディスタンスを死守するAiシステム

現在、コロナウイルスの感染拡大防止対策のため、人と人との社会的距離をたもつ『ソーシャルディスタンス』や『密集』『密接』『密閉』の”3密”を回避した行動をすることなどが求められています。スーパーなどに買いものに行った際も、レジの並ぶ場所にとまれマークのような『足のマーク』がテープで貼られていたりする場面に出会ったことがある方もいらっしゃるのではないでしょうか。ワクチンなどがまだ開発されていない現時点では、ソーシャルディスタンスや3密を守ることが新型コロナウイルスの直接的な感染防止対策につながるとされています。そうした中、密接度や密集度、群衆人数をリアルタイムに計測を行う映像解析Aiシステムが開発され、販売され始めました。同Aiシステムはどのようにコロナウイルス対策に貢献できるのでしょうか。人流統計を行うAiシステム株式会社Ridge-i（リッジアイ）は5月1日、人と人との距離、密集度合、群衆の人流統計を行う映像解析Aiシステムの開発を発表し、法人や自治体などを対象に、同ソリューションの申し込み受け付けを開始しました。リッジアイが開発した同Aiシステムは、ネットワークカメラの映像を解析し、密接度や密集度、群衆人数をリアルタイムに計測できるのが特徴です。ソーシャルディスタンスや3密の回避に役立てる前述のように、コロナウイルスの感染拡大防止対策として、ソーシャルディスタンスや3密の回避などが求められており、これらを守ることである程度の感染防止を見込むことができるとされています。同Aiシステムは、コロナウイルスの感染拡大抑止に有効とされるソーシャルディスタンスや3密における密集・密接の度合いをネットワークカメラの映像とAiを活用して解析することができ、かつこの解析データをもとに、回避をうながすツールとして利用することができます。というのも、プレスリリースによると同Aiシステムはソーシャルディスタンスや3密を回避すべき場所に設置したネットワークカメラを利用するため、屋内外問わず制度の高い解析ができるとのことで、密接アラートや、密度推定機能を活用してソーシャルディスタンスなどを守るよう促すことが出るようになります。通行人の解析で外出自粛要請の効果を統計更に、コロナウイルス感染防止対策により外出自粛の要請が出ているわけですが、こうした外出自粛の要請がしっかりと守られているかどうかを統計するAiシステムもあります。それが、Intelligence Design株式会社が開発した『IDEA counter』です。Intelligence Design株式会社の調査結果によれば、小池百合子知事による外出自粛要請後の原宿における週末1日あたりの通行者数は、2月の通行者と比較して10％台まで減少したということが同Aiシステムで明らかになったといいます。このようなAiシステムを活用して、ソーシャルディスタンスや3密の回避を推進したり、外出自粛の呼びかけを効果的に行ったりすることができるようになります。人流統計Aiシステムのアフターコロナでの活用方法とはいえ、こうしたAiシステムは一見コロナウイルス感染防止対策としてしか利用できないと思われがちです。しかし、人の流れや混雑状況などをリアルタイムで把握できるAiシステムは、コロナウイルスの収束後もマーケティングに活用することができます。混雑状況の把握これからはワクチンが開発されるまで、外出自粛や緩和などを繰り返すというような施策を段階的に行っていくことが予想されています。混雑している場所や、これから混雑するであろうばしょなどをAiが分析し、アラートを流すことで、管理者は混雑しないよう施策を打つことができます。また、アフターコロナでは混雑状況などをリアルタイムに把握することで、日々の統計を可視化し、マーケティング戦略に活用することができるようになります。時系列通行者測定機能の活用また、時系列ごとに通行者の測定を行うことで、時間帯ごとの来客者の年齢層も知ることができます。そうすると、時間帯ごとにお勧めの商品のポスターを張り替えたり、例えばファッション専門店であればマネキンの服を着せ変えたりすることができるようになるわけです。年齢によって求めているものや、興味をひくものはもちろん違いますから、ターゲットを絞った戦略を打つことができるようになり、より訴求力を高めることができるようになります。Aiを導入したいときに利用できる補助金ただ、こうしたコロナウイルスの感染拡大は数か月で収束するわけではなく、長期戦であるという見方が多いようです。そうした時に、より安全に営業、経営を行うにはソーシャルディスタンスや3密の回避を推進するAiシステムを導入するのも一つの手です。さらにそれらのAiシステムはコロナウイルス対策だけでなく、アフターコロナでもマーケティング戦略として活用することができますので、一時的なモノでもありません。そこで、Aiを導入したいときに利用できる補助金についてご紹介します。IT導入補助金IT導入補助金とは、AiなどのITサービスを導入するときに利用できる補助金制度です。対象事業者中小企業・小規模事業者等（飲食、宿泊、卸・小売、運輸、医療、介護、保育等のサービス業の他、製造業や建設業等も対象）補助対象経費ソフトウエア費、導入関連費等補助金の上限額・下限額・補助率 30万～450万円補助率 1/2以下受付期間は5月11日からとなっており、おそらく予算到達次第申請受付終了という形になるかと思いますので注意してください。詳しくはこちらまとめ本記事ではコロナウイルス感染防止対策でソーシャルディスタンスや3密の回避の推進において利用できるAiシステムについて、また、Aiシステムを導入するときに利用できる補助金制度について解説いたしました。人々の健康を守るには、一人一人の注意はもちろん大切ですが、Aiなどで精密に分析して確実にウイルス感染を防止していくことで安全に過ごすことができるようになる場合ももちろんあります。また、コロナウイルス対策にとどまらず、アフターコロナでも混雑状況の把握やターゲット層の解析などにも役立てることができますので、ぜひ補助金などを有効活用してAiシステムを導入してみてはいかがでしょうか。

2020/05/11Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
話題沸騰中のAi女子高生『りんなちゃん』にできることとは？

Aiによるチャットボット機能などは、いまやいろいろな企業やビジネスにおいて活用が広がってきています。そんなチャットボット機能の先駆け的存在として知られている、Ai女子高生『りんなちゃん』をご存知でしょうか？この『りんなちゃん』は、Windowsをはじめ、ExcelやPowerpointといったビジネスライクなソフトウェアを多く手がけるマイクロソフトがAi女子高生を開発したという意外性と、その性能の高さから人気を呼んでいます。今回は、遊びからビジネスまで様々なニーズに応え続けるAi女子高生『りんなちゃん』についてご説明していきたいと思います。LINEから活躍し続けるAi女子高生『りんなちゃん』とはAi女子高生『りんな』は2015年にLINEに登場し、約1ヵ月で友達登録数130万人を記録するなど女子高生チャットボットとして大きな注目を集めました。Ai女子高生りんなはLINE上で話しかけると、『まじ～？』『うける～』と女子高生ならではの口調で会話を楽しむことができます。単なる会話ではすぐにあきられてしまう為、しりとりなどの簡単なゲームをしたり、日記を書いてくれたりといった機能も搭載されています。それから2019年にはLINE登録者数を約763万人まで伸ばし、Microsoftofficeの日本語入力システムにおける変換候補にも抜擢されました。この場合も利便性だけでなく、『Ai女子高生』ならではのユーモアも追及しており、変換候補には最近の若者言葉なども予測変換に表示されるようになっています。・りんなはチャットボットの一種前述にもありますが、Ai女子高生りんなは『チャットボット』の一種です。チャットとは『チャット』と『ボット』をかけ合わせた言葉で、Aiを搭載することにより、人間がこれまで行っていた作業を自動的に実行することができるプログラムになります。Aiの開発や導入には時間的、経済的コストを要することが少なくありませんので、導入を懸念している企業もあるかと思います。しかしチャットボットはマーケティングやカスタマーサービス等に必要な機能がパッケージ化されているサービスも多いので、導入のハードルは決して高くはありませんので、Ai導入の一歩としてチャットボットを導入している企業もおおいです。・りんなは共感を重視したAiただ、Ai女子高生りんなが通常のチャットボットと違うところはユーザーに対して『共感』できる点です。『まじ～？』や『うける～』もそうですが、相手の発言を肯定したり、積極的に聞き手に回ったりなどといった、人間同士の会話で生まれる対話スキルをもとに受け答えが作成されているのです。具体的な例としては、『明日5時に起こして』と頼むと、通常は『5時にアラームをセットしました』となるものですよね。しかしりんなの場合、『え～自分でおきなよ』などと会話が続くように答えてくれます。そしてもう一度頼むと『気が向いたらね』と返信がきたりするといった具合です。このように、ユーモアあふれるやり取りができるAiとして日々アップデートが行われており、今後も様々なバリエーションが期待できます。ちなみに、MicrosoftによるAiアシスタントや、チャットボットは世界中で開発されていますが、この共感モデルを搭載しているのは現在Ai女子高生りんなのみであるといいます。Ai女子高生『りんな』をビジネスへ活用このように、Ai女子高生りんなは『共感タイプ』のAiとして、生産性や作業の効率化をあげる目的で開発されたAiとは一線を画すものです。りんなはAiの進化や機械学習により、リリース当初よりもさらに人間に近い会話が出来るようになってきました。チャットボットに対して、『機械的な応答が多い』という先入観を持たれていた方も少なくないでしょう。しかし、りんなは対応の柔軟性から、セールスをはじめとしたビジネス領域での普及も期待されています。・Ai女子高生りんながWEGOで働くAiなどの最新IT技術といえば、特に若年層には『難しい』や『複雑』といった先入観を与えてしまいがちなのではないでしょうか。しかし、若年層ユーザーの多く集まる古着屋大手のWEGOは2017年2月、ネットショッピングサイト内でAi女子高生りんなによるファッションアドバイスやコメントを楽しめるサービスを開始しました。Aiの体験をりんなを通してカジュアルな形で活用することで、Aiなどの技術に対する懸念や先入観の壁をなくすことが期待できるとされています。そんな、Aiりんなのファッションチェックでは、ユーザーが自分や、友人のファッションコーディネート画像を投稿すると、ファッションスタイルやアイテム、年齢等を推定しコメントします。例えば画像からAiが『20代』『キレイめ』『花柄』と推定すると、Ai女子高生りんなは『ハットやベレー帽を合わせてみたら？かわいいはず！』とアドバイスするような形です。このサービスについてWEGOは、膨大な服飾画像データや、衣装政策などのファッション関係のノウハウをAi女子高生りんなに学習させることで、若年層の女の子が持つファッションに関する感性や興味をキャラクター性に取り込む狙いがあると説明しています。更にその中で画像認識できるアイテム数を大幅に拡大し、アドバイスの精度を高めたといい、ユーザーの中には『意外と鋭くて深い』との声もありました。そんなAi女子高生りんなの会話技術をもとに、インターネットショップ上でユーザーとの対話を展開することで、新たなファンの獲得も期待出来そうです。・nanamusic『りんな歌うまプロジェクト』更には、Ai女子高生りんなを音楽SNSアプリに活用した『nanamusic』という音楽SNSアプリも存在します。nanamusicはスマホで、アプリ上の世界中のユーザーとカラオケや合唱、バンドセッションなどができるとして、現在すでに800万人以上のユーザーが利用、累計楽曲再生回数も16億回以上に上る人気を誇っています。と、このアプリのどこにAi女子高生りんなが活用されているかというと、りんなの音楽活動をサポートする『りんな歌うまプロジェクト』というプロジェクトです。りんなの『紅白歌合戦に出たい』という夢を応援するためにnanaユーザーに歌を教えてもらって歌の上達を目指したり、ユーザーとコミュニケーションを取りながら音楽やセリフ(朗読や声劇など)をたのしめるイベントを年に数回開催しています。その際のユーザーからりんなへの歌のフィードバックを収集し、Aiによる機械学習を行うことで、りんなの歌声を少しずつ向上させていくことができるわけです。実際に、このプロジェクトの第一弾として2018年に行われた『りんなはもっとうまくなる！nanaのみんなで教える卒業ソング』というイベントでは、nanaユーザーから3000を超える多くの卒業ソングのお手本が投稿されました。それらの音源を参考にしてりんなが歌声を投稿して、更にアドバイスを重ねていくことで、約2か月という短期間でのスキルアップに成功したと言います。更に歌のスキルアップ成功後、Ai女子高生りんなはエイベックス・エンタテインメント株式会社と2019年4月1日付で正式にレコード契約もしています。Ai女子高生りんなの『紅白歌合戦出場』も遠い未来の話ではないかもしれませんね。Ai女子高生『りんな』のテクノロジーを活用した例こうした活躍から、りんなのテクノロジーを活用したAiチャットボットも増えてきています。その一つとしてあげられるのが2016年に登場したローソンの『ローソンクルー♪あきこちゃん』です。Ai女子高生りんなは、女子高生ならではの『まじ～？』や『うける～！』といった口調でおなじみですが、あきこちゃんはローソンでバイトするまじめな女子高生という設定ですので、Ai女子高生りんなよりは少し控えめな受け答えをします。あきこちゃんはLINE上で質問にこたえてくれたり、近くのローソンを探してくれるほか、ローソンに関連した用語だけを使った『ローソンしりとり』や、占い、ゲームなどで遊ぶこともできます。会話の中でお得なクーポンを発券してくれることもあるそうです。まとめAiの技術が日に日に進化している昨今、Ai女子高生りんななどのユニークでカジュアルな形で活用できるAiも増えてきています。特に、Aiを利用するには、膨大な機械学習を必要とする場合が多くあるわけですが、nanamusicの例のようにユーザーを直接巻き込んだ形で機械学習を行わせるなどのあり方も、新しいマーケティング手法として有効であるといえるでしょう。Ai女子高生りんなは、一般ユーザーの遊びとしての利用や、ビジネスとしての利用にも有効的として、今後さらなる活躍が期待されます。

2020/05/09Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
NECがAiの活用でコロナワクチンの設計情報を解析！？Ai活用による医療業界の変化

現在コロナウイルスの影響で外出自粛を余儀なくされています。コロナウイルスの感染拡大をどうにか食い止めるには有効的なワクチンが開発されるか、集団免疫を獲得するかのどちらかであるといわれているわけですが、こうして現在外出制限をしている以上、集団免疫はつきにくいと考えてよいでしょう。そうすると、有効的なワクチンが開発されるまで、現在のような生活を断続的に続けていかなければ流行を最小限に抑えることはできません。そうした中、先日NECがコロナウイルスのワクチンの設計に向けて、Aiを活用した遺伝子解析の結果を公開したことを発表しました。本記事ではNECによる、コロナウイルスワクチン設計ではAiがどのように活用されたのか、またAiを活用することで医療分野はどのように変化することが予想されるのか、という点について言及していきたいと思います。NECが行ったAiによる解析NECは4月23日にオンライン記者説明会を開き、Ai解析を用いたコロナウイルスのワクチン開発を進めていることを明らかにしました。今回のAiによるコロナウイルスワクチン開発はNECがかねてより進めていた『がんワクチン』の開発技術やノウハウを応用したもので、一刻も早いコロナウイルスの診断や治療、予防手段が求められる中、医療品開発の動きが通信分野へも広がってきています。Ai解析で抗原の特定に成功同ワクチン開発研究については、NEC OncoImmunity ASがNEC欧州研究所と協力して研究チームを立ち上げ、実施されました。NECのAi予測技術でコロナウイルスのゲノム配列、いわゆる遺伝子の配列を解析し、世界中の人々にもっともよくみられる100個の免疫の型に対する攻撃の標的である抗原の特定に成功したといいます。薬の有効性と有毒性をAiで解析コロナウイルスのワクチン開発研究については、世界中の多くの企業が着手しており、中には実際に治験を進めている企業もあります。Beyond Healthレポートによるインタビューによりますと、そのワクチン開発において、たんぱく質を抗原として利用しているものが多いのだそうですが、有効性や有毒性については懸念材料もあるといいます。つまり、タンパク質のみをターゲットにしたワクチン開発では、失敗してしまう可能性もあるということです。そこでNECは、たんぱく質に固執して研究を進めるのではなく、Aiを用いた解析にシフトし、ワクチンとして応用可能な抗原候補をウイルスの持つたんぱく質全体に広げるという新しいアプローチを進めています。Aiによる創薬が進んでいくNECは今後、ワクチンの研究開発を手掛ける製薬企業と協業し、新型コロナウイルスワクチンの抗原の選定に、今回のAiによる予測技術を活用したい考えを示しています。このように、今後はAiシステムを開発する企業と、製薬企業などこれまで通信システムとの縁が少なかった企業についてもますますタイアップしていくことが予想されます。Aiはこれまでのコラムでもご紹介してきたように画像解析や分析、大量の情報をデータ化し、それらのデータから予測したりする技術を持ち合わせています。そうすると、NECが今回行っているコロナウイルスのワクチンのように、Aiを活用して情報収集をし創薬を行っていくという取り組みは今後増えていくはずです。人間がこれまで数十年も時間をかけて行ってきた創薬がわずか数年で行うことができる未来もそう遠くないかもしれません。今後は治療法の選定などにもAiが利用されるかもそして、このコロナウイルスが現在蔓延してしまっている理由の一つとしてあげられるのは、有効的なワクチンがない他、有効的な治療法が見つかっていないという点です。しかし、創薬にAiを利用することで早期にワクチンを開発することに成功することができたとすれば、治療法の選定にもAiが利用されることになる可能性もあります。実際に、米バイオテクノロジー企業のアトムワイズは、特許を取得したAiシステムを使って、どの癌治療薬がより効果的で安全かを予測する手法を確立しようとしています。効果的で安全な治療薬がどれかを選定するAiシステムが開発されれば、いずれ効果的な治療法を選定するAiシステムも利用され始めてくるでしょう。あくまで可能性の話ではありますが、医療にもAiが活用されることで、Aiの予測技術、画像選定技術などを用いれば、これまで人間が多くの時間をかけて行ってきたことが少ない時間で解決されるようになるかもしれません。まとめ今回は、NECが行っているAi解析を活用したコロナウイルスワクチン開発について解説するとともに、Ai活用による今後の医療分野の発展について言及してまいりました。現状ではコロナウイルスに有効的なワクチンは発表されておりません。実際、現状の技術では新薬ができるまでに約15年ほどかかるともいわれております。今回、このようにAiを活用することでどのくらいこの期間が短縮できるのか、期待したいところです。今後医療分野においては、確実で効果的な治療法の選定や、それこそ創薬においてもAiの活用がますますひろがっていくのではないでしょうか。もっとも、Aiが得意とするものは、大量のデータ分析や、それらのデータを基にした未来予測です。これらが効果的に活用されれば、『Aの治療を行った場合の1年後』『Bの治療を行った場合の1年後』などを比較して可視化することもできるようになるかもしれません。ともあれ、現在は新型コロナウイルスの一刻も早い収束と、効果的な治療法が発見されることを願うばかりです。

2020/04/30Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
おうち時間を楽しくするAiスマートスピーカー5選！

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

2020/04/23Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
次のトレンドはAiが決める！ECサイトとリアル店舗の双方で活躍するアパレル業界のAi

近年では洋服を含め、たくさんのモノであふれている時代です。人々は十分すぎるほどの服を持っているため、帝国バンクによると中小企業を含む国内のアパレル企業の半数は売り上げが前年を下回り、20％が赤字に陥っているとされています。しかし、たくさん服を持っているからと言って、もう必要ないと思っている人が多いとか、ファッションに興味がなくなってきているとか、そういうわけではもちろんないのです。アパレル業界の業績不振の原因は、服の流行を捕まえられなくなり、流行をつくれなくなったからに他なりません。そんな中、アパレル業界は今、Aiの活用に注目しています。Aiを活用して、次のトレンドを捕らえに行こうというのです。一体それはどのような方法なのでしょうか。そして、アパレル業界にAiを導入することにはどのような利点があるのでしょう。今回はそんな疑問について解説していきます。アパレル業界でAiはどのように活用されるのかアパレル業界でのAi活用は、リアル店舗での活用とECサイトでの活用の2パターンが考えられます。それぞれの活用法を別々に見ていきましょう。リアル店舗でのAi活用earth music&ecologyなどの若い世代の女性向けファッションブランドを展開しているストライプインターナショナルでは、2019年度の事業計画の目玉にAiのデータ分析強化による仕入高の大幅削減を掲げました。2018年に、同社主力ブランドのearth music&ecologyでAiによる在庫最適化の検証を実施したところ、値引き率が大幅に改善され、利益が2倍に跳ね上がったといいます。この結果を受けて、2019年度では全ブランドでAiによる需要予測や発注の最適化、値引きの最適化を実施し、仕入高のさらなる削減を目指しているということです。これにより、無駄な在庫を持たなくなることで、値引き率を抑制し、粗利の向上を見込むことができるようになります。更には、在庫管理にAiを活用することで、『何が売れている』『何が売れていない』というのがはっきりデータとして可視化されるようになりますので、お客の購買傾向などを分析しながらトレンドをつかむことも可能になるでしょう。ECサイトでのAi活用ECサイト内では、WEB接客やAiチャットボットの機能を搭載することで、顧客のサイト閲覧履歴や購入履歴をもと需要予測や顧客対応に生かすことができるようになります。それに加えて、衣料品の試着サービスやパーソナルスタイリングサービスなどの特色あるサービス群も取り揃えることで、顧客の利便性の向上や満足度の向上につながることも期待できるとされています。このように、リアル店舗で活用されるAiが蓄積したデータとECサイトで蓄積したデータをもとに、更に効果的な発注を行うことができたり、精密な需要予測を行うことができるようになるということです。Aiで利益率が10％上がる？続いては実際、Aiをアパレル業界に活用したところでどのような結果が得られるのかというところについて解説していきます。先ほどご紹介したAi活用方法においてもそうですが、Aiが分析とは、具体的にどんな分析をしているのかというと、主に下記の2点です。①時系列分析②画像認識分析①時系列分析まず、時系列分析とは、過去から現在に至るまでの流行の動きの法則を統計的に導き出すということです。その法則をAiが発見することで現状の分析とかけ合わせながら次に何が売れるかの分析ができます。というのも、感性には『法則性』があるからです。『この色の服を着たい』といったことや、『こんな形の服を着たい』という要望はいずれも感性から生まれます。しかし、こうした感性はきわめて複雑で、人間にはその感性の法則を理解することができません。しかし、Aiは、与えた情報を片っ端から処理して分析をしていきますので、Aiに与える情報が多ければ多いほど、プロのスタイリストやアパレル会社んおバイヤーでも見落としがちな法則を見つけることができます。例えば、『2年前に〇が流行り、昨年は◇が流行ったので、今年は△が流行る』と予測できるようになるということです。②画像認識分析もう一つ、画像認識についてです。画像認識とは今までの記事でも何度か触れたことがありましたが、いわゆるAiに意味のある画像を見せるとAiがその画像の意味を理解することができる能力のことをさします。これがどのようにアパレル業界で役立つかというところですが、例えば過去に流行したジャケットの写真と売れ残ったジャケットの写真を大量にAiに読み込ませることでAiはジャケット写真の時系列分析を行い、次流行るジャケットのデザインを予想することができます。そのうえで、デザイナーがAiの予想を参考にジャケットをデザインすれば流行を先取したジャケットを作ることができるといったプロセスが完成されます。これらの方法をアパレルの需要予測に用い、それが示すとおりに販売を行ったところ、驚くべきことに、あるアパレル企業では実際に的中率５％、利益率が10％も改善されたのです。今後のトレンド作りはAiが従来『人の力』で行う需要予測では過去に『ジャケットがよく売れた』という事実まではわかりましたが、それが『なぜ売れたのか』という理由は曖昧でした。デザイナーやクリエイターと呼ばれる人々が長年の経験と勧で次のトレンドを定義付けていたわけですが、それは人の感覚や予想の域を出ませんし、能力によってばらつきもあります。『当たる年』『当たらない年』も当然出てくるでしょう。ところがAiは『商品が売れている客観的な因果関係』を照明することができるのです。ここまでにご説明してきたリアル店舗でのデータ分析、ECサイトでのデータ分析、画像認識、時系列分析など、Aiを駆使することで今後はファッションの流行をAiが捕らえることができるようになるのではないでしょうか。すると、アパレル業界が今後大きく変化していくことは間違いありません。まとめこのようなアパレル業界におけるAiの活用は５年後10年後の話ではと思っている方も少なくないかもしれませんが、すでに『売れ筋』商品を先読みするための取り組みにAiを駆使したベンチャー企業が参入してきています。こうしたアパレルベンチャー企業をはじめ、アパレル業界が挑戦し始めているAi化は大量のデータを集めて顧客の感性を分析することにほかなりません。これまで感性は一個人特有のモノであってコンピューターでの分析は難しいものであると考えられてきましたが、ビッグデータとAiがあればコンピューターは感性に急接近することができるようになります。要するに、Aiが人間の感性をつかんでしまえばほぼ確実に流行を捕らえた売れる服を作ることができるということです。今後はAiを活用することでアパレル業界は大きく変化し、人々のファッションセンスもますます磨かれることにつながるのではないでしょうか。

2020/04/17Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Ai×IoTでさらに生産性UP？Ai×IoTが企業にもたらすメリット・デメリット

近年、インターネット通信環境が整ってきたこともあり、モノがインターネットにつながるIoT製品が様々な場所で利用されるようになってきました。それは企業や飲食店などに限らず、一般家庭で利用できる家電製品などでも利用されるなど、IoT製品は多くの場面で活躍している注目の製品です。と、さらに近年ではこうしたIoTに加えて、Aiを活用した、利便性や生産性をさらにアップさせるシステムを導入する企業が増えています。Ai×IoTを企業に取り入れることで、企業はいったいどのようなメリットがあるのでしょうか。そもそもIoTとはAi×IoTについてご説明する前に、まずIoTとは何かという点について解説します。IoTとは簡単に言うと『モノのインターネット化』、つまりはこれまでインターネットに接続されていなかった、もしくはインターネットとは無縁と思われていたモノがインターネットとつながることで、インターネット上でモノを管理したり、情報を整理したりすることができるわけです。極端な話、ベッドがIoT化されると、寝ている人の心拍数や呼吸の状況など、健康状態を常に把握したり、データ化された睡眠時の状況を見て自ら睡眠の質が改善できたりします。わかりやすい例として、これまでインターネットとつながることをなかなか予想しえなかった『ベッド』をご紹介しましたが、実際にこうしたIoTベッドは医療現場や介護施設などでも取り入れられているのだそうです。要するに、IoTはモノがインターネットに接続されること、そしてインターネット上で外界やモノに係る情報をセンサーで収集することができる便利なモノということです。AiとIoTを組み合わせるとはIoTはモノのインターネット化、一方Aiは大量のデータを学習することができ、人間同等、もしくは人間以上の知的判断が可能になる人工知能技術です。これらを組み合わせるというのは、簡単にいうとIoTが生み出したデータや収集した大量のデータ群を、Aiが学習するというような、お互いの足りない部分を補うといった形です。Aiの中には、Ai自らが学習用のデータを生みだせるものもありますが、人間が時間をかけて教えたり、人間が長年の間蓄積してきたデータを学習させたりする方式が一般的なAiの学習方法になります。ですので、人間以上の知的判断を可能にするには、当然ながら十分な学習データが必要になってくるというわけです。一方IoTにおいては、クラウドコンピューターで情報の収集や処理、管理を行います。ハードウェアは年々進化するものの、多くのデータを処理するソフトウェアがなければネットワークにつながっただけで、製品によってはあまり利便性がないものもあります。このように、AiとIoTが組み合わさることにより、Aiが処理すべきビッグデータはIoTから収集し、IoTにおける高度な処理のためにAiが活用され、お互いに足りない部分を補完しあうことができるというわけです。Ai×IoTを企業が取り入れるメリットここからは、実際にAi×IoTを取り入れた企業の例をご紹介しながら、企業がAi×IoTを取り入れるメリットについてご紹介してまいります。正確に情報を管理することができるまずは、企業の情報管理などにおいてAi×IoTを取り入れることで、インターネット上のクラウドを用いて情報を管理したり、Aiが処理を行ったりしますので、ヒューマンエラーを防ぐことができます。結果的に、正確な情報を管理し、それを続けることができるというわけです。実際に東芝は活動量計を作業員の動きをとらえるためにAi×IoTを活用し、作業の効率化を図ろうとしています活動量計は腕に巻きつけるタイプで、台車移動や歩行、手作業、静止といった4種類の作業内容を推定することができます。これらの情報はたった1日で分析され、標準作業工数とのギャップを把握し、改善が行なわれ、作業エリアを分類し作業状態を計測すれば、どこにギャップが存在するかが詳細にチェックすることが可能です。作業効率の最適化も可能更に、IoTが収集したデータをもとにAiが最適な作業方法を提示することで、作業効率の向上や生産性アップなどを図ることができます。特に、このシステムの導入が革命であるとされている業種は宅配業です。近年宅配業界で問題視されているのが受取人の不在による再配達問題です。再配達では再びドライバーが不在であった受取人の自宅まで荷物を配送する必要があるためその分コストもかさみます。これらの対策として分譲マンションなどからすでにIoT宅配ボックスなども導入され始めていますが、配送業者にも配送ルートを最適化するサービスの導入が始まっています。このシステムは、アプリやパソコンから受取人が配達希望の時間などを入力し、それらの情報をもとにAiが最短ルートをドライバーに提示するというものです。荷物の受け取り時間、配送業者の到着の時間が近づいてきたら、受取人にメールで知らせることもできます。マーケティングでは欠かせない需要予測も可能人がモノを買いたくなる時期、購買欲をそそられる商品などは、変化することがあります。そこへ過去の売れた商品、売れなかった商品などの大量のデータを収集し、それらをAiに読み込ませることで、次にヒットする商品を考え出すことができるようになります。earth music&ecologyなどの若い世代の女性向けファッションブランドを展開しているストライプインターナショナルでは、2019年度の事業計画の目玉にAiのデータ分析強化による仕入高の大幅削減を掲げました。2018年に、同社主力ブランドのearth music&ecologyでAiによる在庫最適化の検証を実施したところ、値引き率が大幅に改善され、利益が2倍に跳ね上がったといいます。また、在庫管理にAiを活用することで、『何が売れている』『何が売れていない』というのがはっきりデータとして可視化されるようになりますので、お客の購買傾向などを分析しながらトレンドをつかむことも可能になりました。Ai×IoTカメラの導入で防犯もばっちり更に近年ではIoTカメラにAiを搭載した防犯カメラもあります。怪しい人物を大量の怪しい動きをする人物データを学習したAiが、店頭で怪しい人物を見つけるとその人物の動向を追うことができるという高セキュリティなシステムです。実際にこれは、アメリカの無人コンビニ『AmazonGO』にも導入されており、防犯の他にも在庫管理や客層の把握などにも利用されています。まとめ今回は、Ai×IoTを導入した企業や店舗の事例を交えながら、企業がAi×IoTを導入するメリットについて解説いたしました。Ai単独ではできないこと、IoT単独ではできないことそれぞれをお互いに補い合ったAi×IoTのシステムを導入することで、企業は今まで以上に生産性の向上や作業効率の向上を図ることができるでしょう。こうした技術の活用は社員や出資額の多い大企業に限らず、中小企業や飲食店などの個人店舗への導入ももちろんできます。逆に言いますと、中小企業や個人店舗には店舗やオフィスに常駐するスタッフが少ない可能性もあります。そうした企業や店舗こそ、人間の目の行き届かない場所や、人間が作業をしなくてもよいような単純な作業などをAiやIoTに任せることで、人材コストを削減することも可能です。是非、Ai×IoTを導入して、より良い企業作り、店舗作りを実現しませんか

2020/04/16Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
SNSでAiはどのように活躍しているのか？意外な活躍の場をご紹介

SNSには、大量の情報があふれています。SNSは個人で利用している人から企業で利用している人など様々で、マスコミがまだ知らないリアルな情報を持っているとされています。マスコミは情報源に対して情報を集めることしかできませんが、情報源であるSNS上の個人は、自分自身が情報です。要するに、個人がもつ自分自身の身の回りに関する情報は常に正確かつ最新であるということです。この、SNS上に集まった情報はビッグデータと呼ばれ、行政も企業も『宝の山』とみなしています。情報の価値を知っている企業の多くは、Aiを使ってSNS上の情報を集め、近未来を予測しようとしています。今回は、経営者は必見のSNSに関するAiの活躍の場をご紹介していきたいと思います。SNSとAiの関係性とはSNSにAiを利用するとはどういうことだというところですが、SNS上の情報源に対してAiを巡回させることで、必要かつ有益なデータを掘り起こすことができる、いわゆる双方は相性の良い関係であるということです。情報の山からどうやって宝を掘り出すのか前述のとおり、SNSは情報の『宝の山』であるといわれています。こうした宝の山から誰もが宝を見つけ出したいと思うのが普通でしょうが、人間の手でそれを掘り起こそうとすれば、膨大なコストと時間がかかってしまいます。つまり、SNSから情報の宝を掘り出すには不要な情報を捨てる作業が欠かせないということです。『おはよう』は不要、『○○食べたい』は必要SNSの情報の中には、『おはよう』などのあいさつや、それらに伴う会話なども含まれています。ところが、単なる挨拶は不要な情報にすぎませんから、こうした情報に関しては捨てる作業を行わなければなりません。ただ、Aさんが『朝はグラノーラというものを食べみたい』と投稿していたのに対して、Bさんが『そんなのがあるんだね、私も試してみようかな』と投稿していたらどうでしょう。それらにはマーケティングに重要な下記のような情報が含まれています。・グラノーラを食べたことがない人がいる・AさんとBさんの所在地でグラノーラの口コミが始まった・○歳（AさんとBさんの年齢）の人はグラノーラに興味を持ち始めているグラノーラメーカーなどの朝食ビジネスに商機を見出そうとしている企業なら、この3情報は貴重なマーケティング情報になるということです。これはグラノーラや食べ物に限ったことではなく、アパレルメーカーなど、トレンドをつかまなければならない業界においても同じ事が言えます。SNS上に散乱している人々の口コミには意外にも有益な情報が隠れているのです。Aiを使って情報分析Aiは、ビッグデータを構成する一つ一つの情報を読み込み、整理し、分析して法則性を見つけることで、近未来を予測します。大量の情報の中から、人間が一つ一つ確認し、有益な情報と、無価値な情報を仕分けしていくのは大変な作業ですから、SNS上の情報の分析にはつまり『Ai』を利用するしかないのです。また、『グラノーラというものを食べてみたい』という言葉と『グラノーラ食べた』という言葉に、微妙な意味の違いがあるのも非Aiコンピューターには見抜くことができません。前者はまだ未経験、後者は毎日のルーティーンかもしれないという点に違いがあるのにお気づきでしたか？こうした微妙なニュアンスの違いにもAiであればしっかりと情報を分析し、把握することができるのです。各企業のAi活用例SNSの需要は年々拡大しています。もはや企業が今後SNSとAiを活用するのはマーケティングにおいて必須であるともいえるでしょう。ここからはすでにSNSとAiを活用している企業の例についてご紹介していきます。キリン株式会社でのAi活用例キリン株式会社では＜一番搾り＞のマーケティング調査のため、2015年からTwitterおよびInstagram等のSNSを対象にしたソーシャルメディア調査を行なっています。消費者がSNSで一番搾りについて語った内容を分析すれば、街頭アンケートよりも効果的に消費者の心理をつかむことができます。CMの評判がわかれば改善策を検討することができますし、一番搾りの支持層がわかればその層に向けたプロモーション、そして新たな層へのマーケティング法を試行錯誤していくことができます。ただ、キリンはこれらの手法を取り入れた当初、『一番搾り』のワード探ししかしておりませんでした。そうすると、『一番搾り』と投稿せずに『ビール』と投稿していたとすれば、その投稿ははじかれてしまうことになってしまうのです。そこでキリンはそののち、Aiによる文章解析に加え、投稿写真も解析することにしました。Aiの画像認識技術を利用すると、一番搾りのラベルが少し映っているだけでも写真から文字を検知することができます。こうした取り組みによって、一番搾りが最も消費されている生活シーンを割り出しまし、『一番搾りはスナック菓子などの軽食と一緒に飲まれることが多い』という事実が明らかになったのです。これまでは、『一番搾りは食事の場で飲まれることが多い』と予想されていた分、キリンはAiによるSNS解析結果を新たなマーケティング戦略に利用することができるようになりました。NewsdeckでのAi活用例Newsdeckは、一般の人がSNSにアップした事故や災害などの動画や静止画を収集し、投稿者と連絡を取って動画・静止画の使用許諾を得て報道機関に提供するサービスです。主にNHK、フジテレビ、テレビ朝日などが利用しています。Aiは交通事故や家事、爆発、煙、やじ馬などの動画や静止画を学習し、それらと類似性のある動画や静止画を次々に拾い上げていくことで、報道機関にいち早くリアルタイムの情報を提供します。実際に、東日本大震災の際は、SNS上に投稿されたリアルタイムの映像や情報を活用してメディアが現地の様子を全国に報じたり、支援や援助をおこなった例がありました。SNS上の情報は特にリアルタイム性があることがわかります。野村証券でのAi活用例野村証券では、景況感指数と、鉱工業生産予測指数に関するSNS上の情報をAiによって抽出し、センチメント評価を行うことで、双方の指数を算出しています。日次の景況感を効率的に推測することができる上に、SNS上に投稿される日々の仕事や景気に関する書き込みを抽出することで、株価や為替などのオープンデータと組み合わせ今後の動向をいち早くとらえることが可能になりました。まとめ今回は、SNSにAiを活用するということはどういうことかという点と、企業が行っているSNS×Aiの活用事例をもとに、SNSにおけるAiの活躍の場をご紹介いたしました。SNSには、膨大な情報が眠っていますが、それらを有効的な資源であると認識し、活用している企業はまだ少ないのではないでしょうか。しかし、今後は今よりもますますSNS社会となっていく可能性が非常に高く、それに伴い、SNS上の情報はさらに膨大な量となっていくことでしょう。それらの中に含まれる『情報の宝』も当然増えていきます。また、SNSは近年、TikTokやインスタライブ、YouTubeなど文字から動画に行こうしつつあります。Aiは音声認識技術も持ち合わせていますので、今後動画SNSについてもAiで分析ができるようになるかもしれません。いずれにせよ、SNSやAiをうまく活用してマーケティングに大いに生かしていくことが大切です。

2020/04/14Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
建築業界でもAiが活躍している！その活用例をご紹介

近年ではAiが人に代わってできることが増えてきたことから、様々な業界においてAiが注目されています。その業界の一つでもあるのが建築業界です。建築業界でAiを活用するって、どこにどうやって？と思われる方もいらっしゃるでしょう。今回は、建設業界が現状で抱える問題点と、それをAiであれば解決できる可能性があるとされているもの、そして、建設業界においてAiを活用するメリットデメリットをご紹介していきます。建築業界における人材不足問題とは近年、建設業界は2020年にオリンピックが開催される予定であったことにより、競技に使われる会場を建設したり、修復したり、橋や道路などの大型インフラの補修工事などもあいまって、非常に好景気が続いているといわれています。しかし、多くの仕事があるということは、当然ながらそれらを引き受ける人材がいなくてはなりません。工事案件の増加とともに、建設業界でも人材不足が問題となっているのです。それと同時に、若者が入ってこないことが原因で高齢化も進んでいます。建設業界では、週休二日制や、『月45時間・年間360時間』の36協定がまだ徹底されていない部分もありますので、若者が建設業界で働くのを渋っているという面もあるかもしれません。こうした、人材不足や、高齢化は技術者不足にも直結しており、工事自体を受注できないことにもなり、仕事はあるのに人材不足で事業縮小を余儀なくされる会社も出ている現状なのです。この、人材不足問題や高齢化、技術者不足が加速すれば、2045年には建設人材は４７万～９３万人が不足するとも言われています。そこで、近年様々な企業で人材不足問題などの諸問題に好影響を与えるとされているAiが建設業界にも導入が広がりつつあるということです。建設業界においてAiを活用するとは？建設業界の人材不足などの諸問題を重く見た政府はIT技術やAi技術を推進するよう掲げています。正確なデータと正確な作業が求められる建設業は特に、Aiとの相性が良いのです。建設業界にAiを活用することで下記のようなことが実現されるとされています。・Aiやロボットが設計、管理を行う・Aiドローンで３D測量や３D設計ができる政府は建設業界にIT技術やAi技術を導入することで2025年までに生産性を現状の2割引き上げることを目標としています。建築業界においてAiを活用するメリット建設業界にAiを導入すると、人間がやらなくてもいい仕事をAIが代わりにやってくれる人間がやると時間がかかる作業をAIが短時間で行ってくれるというメリットがあります。ここからは、上記を踏まえたうえで、具体的にどのようなメリットがあげられるのかという点について解説していきます。人材不足の解消まずは、当然ながら本来であれば人間が行っていた仕事をAiが行うことになりますので、人材不足の解消につながるという点があげられます。とはいえ、すべてがすべてをAiに任せるのではなく、人間がやらなくてもよい仕事をAiに任せるなど、Aiと人間で役割分担をすることが大切です。以外にも、人間がやらなくてもよい作業というのは作業が単純であるにも関わらず時間がかかったり、難しくはないものの面倒である作業が多いのではないでしょうか。こうした作業に分類されるものをAiに任せることで、本来までその作業に当たっていた時間や人材をほかの重要な部分に回すことができるようになるわけです。生産性の向上上記の人材不足の解消につながる部分があるかもしれませんが、これまで人間が行っていた単純な作業などをAiに任せることで、人間は当然その時間をほかの重要な作業を行う時間に費やすことができます。工場などがわかりやすい例かもしれませんが、例えば、パンの上にゴマを乗せる作業をずっと人間が行っていたものを、機械が行うことによって、より早く正確に乗せることができるようになりますよね。この例と同じように、Aiが得意とする分野を見極め、それを的確な場所で導入することにより生産性の向上を図ることができるようになります。建設業界の働き方改革を推進できる生産性が向上すると、建設業界はこれまで多くの労働時間を費やしていたものを、短時間で終わらせることができるようになり、働き方改革を推進することができるようになる可能性があります。AiやITを利用した作業では、もしかするとオフィスワークにとどまらず、リモートワークも可能になるかもしれません。いろいろな年齢層の人が参入しやすくなる建設業界においてもAiを導入することによりリモートワークや、在宅ワークが可能になれば、これまで建設業界に対して、『重労働』や『大変』というイメージを持っていた女性や若者なども参入がしやすくなるかもしれません。建築業界においてAiを活用するデメリットとはいえ、建設業界においてAiを活用するというのは当然メリットだけではありません。高齢者が多い分、IT技術やAi技術になかなか親しみを持てない方や、難しいと懸念している方なども多いでしょう。あるいは、設計や、測量などにおいて機械の力を借りることをよく思わない技術者もいらっしゃるかもしれません。いくら人材不足などの諸問題の解消が可能であれ、時代の流れであれ、技術職である建設業では、ITやAiが懸念されるというのは大きな壁であるのかもしれないですね。もし、今後建設業界にAiを導入するのであれば、現在の代表者と後継者とがしっかりと意識や認識のすり合わせをしておく必要があります。まとめいかがでしたでしょうか。今回は、建設業界においてAiを活用するメリットやデメリットなどをご紹介しました。近年様々な業界で注目されているAiですが、やはり高齢者やモノづくりの技術者にとっては懸念点にもなりかねません。便利技術の登場は人々の生活を楽にしていく反面、人々の創造性などを奪っていくという見方もありますので、建設業界などにおいては、特にその懸念が顕著化する可能性もあります。とはいえ、Aiは上手に利用や導入をすれば、人々の創造性を奪うどころか、便利システムとして多いに活躍してくれるはずです。導入の前にはしっかり『どの場所に』『どのように』使うのか、しっかりとミーティングしておきましょう。

2020/04/10Aiチョイス編集部
未分類
国内唯一のRPA関連資格『RPA技能者検定』はビジネスに有益？難易度や取得するメリットなどを解説！

RPAとは、人間が行うルーティーンワークなどを自動でおこなってくれる業務効率化ツールです。このツールは人手不足の解消や働き方改革が叫ばれている日本で、Ai技術と並んで必要とされている仕組みであり、RPA増加するにつれてスキルを持った人材の需要も増えています。そうした中、2018年からはRPAツールを使用した技術や知識レベルを評価する『RPA技術者検定』が開始されました。この検定は、NTTが提供する国産RPAツールシェア首位の『WinActor』に準拠した資格です。せっかく資格を取得するのであれば、何かメリットがなければ意味がありませんが、この『RPA技能者検定』はどのような試験で、ビジネスにおいてどのような　メリットがあるのでしょうか。RPA資格の概要RPAとAiは混同されがちなのですが、RPAとAiの違いについては別途下記の記事にて詳しく解説しておりますので、そちらをご覧ください。そもそも、このRPA技能者検定で準拠している『WinActor』とは、NTTデータが開発しているRPAツールです。NTTグループで開発・利用されてきた実績と信頼性から、2018年12月末時点で1900社以上が導入しており、国内シェアナンバーワンとなっています。というわけで、『RPA技能者検定』は、WinActorを利用して業務の自動化に取り組むユーザーや、WinActorの導入に関わる技術者を対象とした技術検定ということになります。3段階のレベルがあるRPA技術者検定は、下記の3段階のレベルに分かれています。①アソシエイト(基本を学びたい人向け)②エキスパート(実際の業務でWinActorを利用する人向け)③プロフェッショナル(最高レベル)①アソシエイト(基本を学びたい人向け)問題数：50問形式：択一式試験時間：60分合格ライン：正答率70％以上受験料：6500円②エキスパート(実際の業務でWinActorを利用する人向け)問題数：4問形式：実技試験時間：120分合格ライン：正答率60％以上受験料：15,000円③プロフェッショナル(最高レベル)最もレベルの高いプロフェッショナル試験は今後実施が検討されていますが、現状はまだ実施されていません。実技と面談が120分実施される予定で、受験資格はエキスパート検定の合格者に与えられる予定となっているようです。RPA資格を取得するメリットこのように、資格試験を受けるとなれば当然勉強もするでしょうし、お金もかかります。合格することで、どのようなメリットがあるのか気になるところです。ここからは、RPA資格を取得することでビジネスにおいてどのようなメリットがあるのかというところについて見ていきたいと思います。RPA技術の客観的な基準となるRPA技術検定を取得することで、RPAに関する知識や技術を保有しているという評価を客観的な立場から得ることができます。国内トップシェアであるWinActorを仕事で使う人が、昇給や昇格を目指す、RPA技術を活かして転職や独立をするなどの場合に役に立つといえるでしょう。NTTの『WinActor』を使いこなせるようになるRPA資格を取得するために勉強をすることで、WinActorを使いこなせるようになります。RPAソリューションの中では国内トップシェアですので、RPAを利用する仕事であればどこに行っても役に立つはずです。アピールポイントになる資格を持っているということは、自身をアピールできるポイントにもなります。現時点で日本におけるRPA関連の資格はこの資格だけですので、WinActorを使う仕事をしている人であれば取得しておいて損はありません。RPA技能者検定は、就職・転職に有利？とはいえ、RPA技能者検定はが全ての人にとって役に立つかといえば決してそうではありません。RPAの資格が特に役に立たない職業も多く存在するからです。というのも、RPA技術者検定は、あくまでも「WinActor」を使用する人のために作られた資格ですから、『WinActor』を使用する機会がない人にとっては、特に重要な資格ではないのです。しかし、銀行・保険・証券などの金融機関をはじめ、通信やメーカー企業など、RPAを導入するj企業が増えてきています。これからRPAやAiを活用した働き方改革が進むにつれて、RPA技術者の需要は高まっていくことが予想されます。そのような発展状況でありながら、RPA経験者はそれほど多くないのが現状です。このように、急速にIT化が進む世の中において、RPA技術者検定のようなIT関連の資格を取得していることは、就職や転職に非常に有利であるといえるでしょう。まとめこの、RPA資格『RPA技術者検定』は、検定開始から日が浅く、現在は世間的な認知も低い状態です。しかしながら、今後は確実に業種や業界を問わず、様々な企業でRPAやAiの導入が進んでいきます。当然、それにおける取り扱いスキルや知識を持っている人材への需要は高まっていくわけです。今後のビジネスにおいて、RPA資格を取得するメリットは大いにあります。可能性の話ではありますが、世の中のIT化に伴い、こうした検定を受験することが、漢字検定や英語検定のように学校教育においても推奨される日が来るかもしれません。

2020/03/24Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
企業がAi面接を導入するメリットとデメリット

作業効率化や、人の手に代わって作業にあたることができることから、人手不足解消の面でも注目が集まっているAi。実はそのAiが近年、企業の面接にも注目され始めているということを御存知でしたでしょうか？採用を機械任せなんてと思われる方もいらっしゃると思いますが、実際にアマゾンなどのグローバル企業ではすでに活用が始まっているのです。一体Aiに面接を任せてしまうことにどのようなメリットがありどのようなデメリットがあるのでしょう。今回は、Ai面接について深く掘り下げて解説していきたいと思います。Ai面接とはそもそも企業において面接とは企業の理念に合致した人材を選りすぐるためのふるいにかける手段と言えます。ところが企業が採用に心血を注いでも短期間で離職されてしまうケースも少なくありません。また、グローバル化などもあり就職の選択肢も広がってきていることから、企業側からするとどのような採用をすべきかの判断が難しくなってきている面もあります。一方Ai面接とは、スマートフォンやPCといった電子機器を介し、企業の面接官に代わってAIが応募者の資質を判断するサービスのことです。とはいえ、一次面接から採用までのすべての行程をAiが担当するわけではなく、Ai面接は採用に至るまでの面接の1つに過ぎません。就職希望者はスマートフォンなどの電子機器を介してAiに出される質問に対して受け答えをし、その質問中の表情などもデータとして収集されていきます。これらのデータをもとに、柔軟性があるか、理解力があるかなどの複数の項目で評価が与えられることになるわけです。このように、映像認識や言語認識、ディープラーニングなどの技術を利用することで、人間よりも高いパフォーマンスを遂行できるようになりました。つまり、Aiは人間の先入観に囚われない意思決定ができることから、面接においても潜在的な能力や資質を見出すことができると期待されているということです。Ai面接のメリットでは、企業においてAi面接を導入するということはどのようなメリットがあるのでしょうか。1次面接の代替で人材不足解消も現在多くの企業において人材不足が叫ばれていますが、これまで採用担当によって行われてきた一次面接に代替されるというイメージが近い為、最も対応人数の多い一次面接をAiが担当することによって、採用担当は他の仕事に集中することができるようになります。更にはグローバル化により海外からエントリーする応募者も増えてきている中、Ai面接であればスマートフォンやPCなどのデバイスを通して遠隔で面接を受けることが可能で、一次面接の時点でわざわざ日本に来てもらう必要がありません。また、日本在住者にとっても同じです。企業によっては面接のための交通費を負担しているところもあるかもしれませんが、地方から企業まで足を運ばせる必要がなくなるので交通費の削減にもつながります。このように、場所を選ばないAi面接が人材不足を補う上に、採用の幅を広げることができることによって、最終的に多くの人材を採用することができるようになると期待されています。公平性の維持面接のばらつきが抑えられ、公平性が保たれる点もAi面接のメリットとしてあげられます。特に一次面接の段階では受験者も多いうえに採用側のスタッフの数も多くなりますので、スタッフによって判断基準が生じる場合があります。しかし、Ai面接はエントリーした人を皆同じ条件下で合否を決めることができますので公平性を維持することが可能です。Ai面接のデメリットとはいえAi面接にはもちろんメリットだけではありません。ここからはAi面接のデメリットんについても解説して行きたいと思います。Aiの判断をうのみにできないAi面接はビッグデータをもとにすべてのエントリー者を公平にジャッジできるというメリットはありますが、一次面接に相当する段階とはいえAiの判断が採用不採用に直結するためすべての判断を鵜呑みにしてよいのかという疑問は生まれてきます。ですので、Ai面接の判断を人が再確認する必要も出てくるでしょう、ただ、その場合、Ai面接がどのくらい作業効率化につながっているのかは検討する必要があるといえるかもしれません。すべての資質を計算することは難しいまた、Aiのジャッジにも得意分野不得意分野があります。不得意分野としては組織力やリーダーシップといった資質を見抜くことです。こうした資質はAi面接よりもグループ討議を用いた面接のほうがエントリー側も実力を発揮しやすい上に、採用側も判断の漏れを防ぐことができるでしょう。企業によってはAi面接の活用がエントリー等ごく初期の面接に限られてくるといった場合もあるかもしれません。Ai面接『SHaiN』とはどんなもの？Ai面接は作業効率化、人材不足の解消などのメリットがあげられる半面、すべての判断を鵜呑みにできないなどのデメリットが存在することがわかりました。とはいえ様々なビジネスシーンで活用が始まってきているAiですから、採用面のAiも今後進化を続けていくのではないでしょうか。ここからは代表的なAi面接サービス『SHaiN』の事例を用いてより詳しくAi面接について解説していくこととします。SHaiNとはStrategic(戦略) Hiring(採用) Ai(人工知能) Navigator(装置)の頭文字を取ったもので、スマートフォンが面接官の代わりになりエントリー者の様々な資質を数値化しレポートにまとめる機能が搭載されたサービスです。SHaiNによる面接時間は約60分程で、60分間の間にバイタリティ、イニシアティブ、対人影響力、柔軟性、感受性、自主独立性、計画力という7つの項目について質問が行われます。さらに受検者の回答した内容がすべて文字起こしされ、受検者が話した言葉がデータとして残されます。エントリー者側の操作法としては、スマホなどの画面上に表示されたアプリの指示にしたがって本人認証を行い、『面接開始』のボタンをクリックすればスタートができますので簡単です。エントリー者の回答に与えられる時間は1分間、その間に質問に答えなければなりません。回答中はスマホのカメラが起動して答えている様子が動画で撮影されます。また、受け答えが不十分な場合は質問に何度も詳しく繰り返し質問される場合もあるといいます。質問が終わると、5営業日以内でSHaiNが独自に開発したメゾットを用いて専門スタッフがその候補者の資質を評価レポートとしてまとめ、企業側に提出をします。このように、SHaiNはあくまでも一次面接などの初期段階の『資質』を判断するものであって、採用の合否を決定するものではないといいます。ですから、レポートにまとめられた資質をもとに、企業側は二次面接、三次面接を重ねていくというわけです。まとめ『Ai面接』ときくと、Aiが採用の決定までを行うものとイメージされがちですが、現段階では人間の採用をコンピュータにすべて任せてしまうリスクは少なくなく、すべての判断を鵜呑みにできるわけではありませんので、あくまでも『一次面接』などの初期段階の代替のイメージと思っていただくと良いでしょう。とはいえ、人間の資質を判断するのは採用において企業の色と合うかどうかを判断する部分でもありますから重要な事項であると言えます。しかし、この重要な部分が人間の判断ですと、どうしても気分や好みに左右されてしまうことが少なくありません。その点Ai面接であればそれぞれの価値観や経験などについて平等に評価されるという面もあります。また、SHaiN導入企業では、大人数の書類選考を行う大企業の新卒採用選考ではAi面接の導入で選考期間を短縮して効率化することにも成功したといい、地方企業ではAi面接導入によって遠方まで面接を受けに行くハードルが下がったことから応募者数が増大し、採用人数をふやすことにつながったケースもあるといいます。人間には判断ができない潜在的な部分も瞬時に公平な判断をくだすことができるAiは、採用面でも活躍の場が増えていきそうですね。

2020/03/16Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Ai先生の登場で、教師がいなくなる！？教育現場においてAiを活用するメリットデメリットとは

近年様々な場所でAiが活用されていますが、教育現場においても支援の一助となると期待されています。ただ、そのような未来が近づくにつれて、『Aiが子供に勉強を教えるの？』『教師の仕事はなくなるのでは？』と不安に思われる方も増えてくるでしょう。一体、Aiは教育現場においてどのような形で活用され、それにはどのようなメリットがあるのでしょうか。それから、教育現場はAiによって今後どのように変化していくでしょうか。今回は、そんな疑問について解説していきたいと思います。 Aiが教育現場に与える影響とは教育現場では教師のすべての仕事をAiが担うわけではなく、教師がこれまで役割のうちのいくつかをAiが担当するようになります。従来の場合ですと、子供が勉強する科目や、問題を選択するのは子供自身、あるいは学校教師や塾講師でした。また、教師はたいていの場合、何十人もの子供に対して1人で授業をします。ですので、こどもそれぞれのペースや、理解度に合わせて授業を進めて行くなど当然無理な話でありました。更に、子ども自身が自宅で学習をする際には子ども自身に選択がゆだねられる為、場合によっては科目によって理解度に大きな偏りが生まれたり、はたまた将来的な学力に変化が出てきたりする可能性もあります。と、このようなロスを避けるために教育現場でAiが活用されてきているのです。具体的には、Aiのシステムに子どもが学習してきた内容や時間、テストの結果などをインプットさせる事で、『どの科目を重点的に勉強していくべきか』など、子ども一人ひとりの性格に合わせて学習計画を建てていくことができるようになります。当然ながら、勉強する科目に偏りが生まれることも少なくなるため、従来よりも効率的に学習していくことができるというわけです。Aiが完全に子どもたちの教師となるというよりは、Aiが子どもと教師の間に入り、効率的な学習を推進していく形になるといえるでしょう。 Aiの活用で教育教材にも変化がAiの活用で子どもそれぞれに合わせた勉強法が推進されることによって、当然授業で利用する教材にも変化が出てきます。『ICT教育』という言葉を耳にしたことはありますでしょうか？ICTとは、『インターネット・コミュニケーション・テクノロジー』の頭文字をとった言葉で、ICT教育はタブレットやPCなどのインターネットを利用した教材、教育方法をさします。これまでは、教科書などのテキストを参考にして教師が黒板に重要なポイントなどを書き、それを子どもがノートにメモをしていく流れが一般的でした。しかし、近年では教育専用のスマホやタブレットのアプリなどを活用した教育も多くなってきています。こうした教育のデジタル化に伴い、Aiを活かした教材のリリースを急いでいるソフトウェア会社は少なくありません。 Aiが教育現場にもたらすメリットとはこのように、教育のデジタル化としてICT、Aiが積極的に活用されてきているわけですが、そもそも教育現場にAiを導入するのはどのようなメリットがあるのでしょう。主にあげられるメリットを紹介、解説していきます。・個々にあわせた教育ができるそれぞれの子どもによって、学習の理解度や知識を吸収するスピードは異なります。現状多くの教育現場で、大人数に対して教師が1人で授業を行っているわけですが、どのくらいの教師がそれぞれの理解度の差を認識しているでしょうか。決められた時間内でカリキュラムに沿って授業を進めていかなければならない教師にとって、『1人の子が理解できていないから、その子に合わせて授業を遅らせる』ということは到底無理な話です。そうした状況から、大人数の授業では、各自の理解度に差が生まれてしまうことも少なくありません。その点、Aiを導入すれば、個々の理解度や知識の吸収スピードを可視化することができるので、子ども個人に合わせた最適な学習の道筋を示すことができるようになります。これにより、家での学習方法や宿題の出し方なども個人に合わせて行うことが可能になるわけです。・リアルタイムでのアドバイスで理解度を深められるそれぞれの『課題』が可視化されることによって、『今学習するべき内容』をリアルタイムでアドバイスをすることが可能になります。たとえば、授業をうけていて『分からないことを質問できない』という経験をしたことがある方も少なくないでしょう。それが積み重なることで、子どもは授業についていけなくなってしまうのです。しかし、そこへAiを導入すると子どもがどのくらい理解しているのか、はたまたその子はどこが理解出来ていないのかを教師がリアルタイムで確認をすることができるようになります。『分からないことがわからない』といった状況や、『分からないことを質問できない』といった状況をなくし、その場でアドバイスを行うことができるため、子どもの理解度を深めることができます。・テスト等の採点が自動化できる教師の仕事において、テスト期間中などの採点は大変時間をとられているのではないでしょうか。子どもの学習の理解度を図る材料として、テストは重要なものでありますが、その採点をミスしてしまうと、元も子もありません。特に、答えが1つの問題なら、回答案と照らし合わせて正解か不正解かを判断すれば良いのですが、記述式の答案等は、答案の内容を理解し判断しなければならないわけです。こうした作業は思った以上に大変で、教師にとって大きな負担となっています。そんな中、昨今のAiの文字認識技術は目まぐるしい進化でその制度が上がっており、手書きの答案を採点してくれるオンライン教育サービスも登場しています。教育業界では、2020年に学習指導要領の改定が予定されており、記述式の答案がますます増えることが予想されます。そこでAiを取り入れ、採点を自動化することで採点業務の効率化や教師の負担軽減などへの効果が期待されています。・データ分析で授業改善、最適化普段の授業や、テストの採点データ等から、どのくらいの子どもがどれくらい授業を理解しているのかというのをAiによってデータ分析することができます。更には、Aiの画像認識技術の進化で、子どもの表情等から集中度や理解度が測定できるようになってきています。教室にあるカメラで生徒の様子をモニタリングして、『理解出来ていない子どもが多いようだ』ですとか『居眠りをしている』と教師にAiがお知らせをすることで、教師はリアルタイムで指導方法を変更したり、休憩を促すなど授業改善に役立てることができるようになります。従来、授業や教材の満足度は、教師の感触や生徒へのアンケートでしか測ることができませんでした。今後はAiの分析データを活用することで、それらを可視化し、客観的事実に基づく授業改善や教材評価が可能になります。このように教育現場においてAiを活用するメリットは総称して今まで感情やカンなどで見えなかったものが『可視化』できる点であるといえるでしょう。 Aiが教育現場にもたらすデメリットとはしかし、Aiの導入が必ずしもメリットばかりであるいうわけではありません。というのも、Aiは常に『どのくらい理解しているか』『最適な勉強法はこれだ』とアドバイスをしてくれるのですが、逆に道筋をすべてAiが提供する教育に慣れてしまうと、子ども自身が能動的に考えて学習する力が失われてしまうという考え方もできるからです。Aiは、特定の内容を効率的に学習するツールとしては優れていますが、『子ども自身が能動的に考える力』や『学ぼうとする姿勢』を養うことにおいては、Aiの活用はあまり適していないといえるでしょう。 Aiと教師の役割分担が重要にこのように、教育分野へのAiの導入は、メリットもありデメリットもあります。デメリットとして紹介した部分のように『子どもが能動的に考える力』を奪ってしまう可能性もあるため、Aiの導入は人間の教師と役割分担をして上手に活用していくことが大切になってくるわけです。子どものモチベーションを引き出したり、創造性を養っていくことに関しては、現状Aiの得意とする分野ではありません。業務効率化や可視化などはもちろん大切なのですが、世の中のグローバル化やクリエイティビティな考え方を養うといった違う観点から見たときに、人間の教師と直にコミュニケーションをとり、『個性』を引き出しながら子どもに寄り添った教育が大切になってきます。ただ、Aiをうまく活用することで教師の負担が軽減されればその分、子どもの創造性や道徳性を養っていく為の時間を確保することにもつながるかもしれません。この、『Aiをうまく活用する』というのは、すべてをAiに任せて業務効率化に注力するという意味ではなく、教育現場においては『Aiにまかせる部分』と、『人間の教師が担当する部分』の棲み分けをしていくことが最も重要であるということです。まとめ2020年度からの大学入試改革では、従来問われていた『知識・技能』に加えて、『思考力・判断力・表現力』『主体性・多様性・協働性』もまた評価の対象となります。大学入試においてこのような評価材料が追加されたのも、今後社会を担う人材としてこれらが最も重要であると示唆されている状況であるといえるのではないでしょうか。小学校から高校、また学習塾等においてAiテクノロジーなどを活用して、知識のインプットを効率化できれば、その分、個々の自然な興味関心から生まれる探求や、他者とコミュニケーションを測りながら協働して課題を解決する取り組み等へ注力できるようになります。更にその中で創造性を養うことにもつながるでしょう。『Ai先生』はむしろ教育現場において、人間の教師と協力しながら多様な人材を教育するためのテクノロジーとも言えるかもしれません。

2020/03/12Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiによる需要予測でタクシー業界が売り上げ増加！Aiでタクシー業界もスマート化

様々な産業においてAiを活用することによる『働き方改革』や『スマート化』が行われておりますが、それはタクシー業界も例外ではありません。というのも、Aiを『タクシーの需要予測』に利用するというもので、予測する場所ごとの乗客数に応じてタクシーが移動することでタクシーに関する需給バランスが改善される見通しです。これにより、タクシーの業務効率が改善され、少子高齢化によるドライバー不足を補うという効果も期待されています。今回は、タクシーの業務にAiを用いた場合の効果や、今後タクシー業界にAiの活用が広がっていくと、お客側、運営側にそれぞれどのようなメリットがあるのかというところについてご説明していきたいと思います。Aiの需要予測でタクシーの売り上げ20.4％増トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの４社は、2018年3月9日、Aiを活用して予測したタクシー需要をドライバーに配信する『配車システム』を開発し、同年2月から東京都内で試験導入を開始したと発表しました。ほかにも2018年7月にはNTTドコモが東京無線協同組合や富士通などと共同で『乗車台数予測システム』を開発するなど、タクシーへのAi導入が盛り上がってきているところです。特に前者の『配車システム』の試験導入では、JapanTaxiの関係会社である日本交通のタクシー数台に導入し、実環境での有効性を検証すると、同システムを利用したドライバーの1か月の売り上げは1日当たり前月比20.4％＋となったといいます。ここでは上記のようにAiシステムを導入したタクシー、『Aiタクシー』の効果などについて詳しく触れていきたいと思います。AiタクシーにできることAiタクシーは前述のように、エリアや気象状況、曜日、時間帯、イベントの有無などによって今後30分間のタクシー需要をリアルタイムで予測するという機能を持つタクシーです。主には、運転手に専用のタブレット端末を配布し、予測に応じたスムーズな配車を行います。また営業成績のよいドライバーの知見に基づいた『乗客を見つけやすい走行ルート』のデータを同タブレットに配信することで、利用者の待ち時間を短縮することができるだけではなく、配車の最適化に夜乗車率の向上も見込めるとされています。Aiタクシーの効果このように、タクシーにAiによる需要予測システムを導入することで売り上げ増を期待できたり、ベテランドライバーと新人ドライバーのスキルの差を縮めることが期待できるでしょう。実際の実証試験のアンケート結果から効果を定量的に見ると、1日あたり1台2,000円程度の売り上げ向上が見込めるということであり、年換算にすると約28万円の売り上げ向上となることがわかります。更に、Aiタクシーのメリットはドライバーのみにとどまらず、なかなかタクシーを捕まえることができずにあきらめていたり、不満を持っていた乗客に対する不満解消のきっかけになるともいえるでしょう。実際の実証実験で従来よりも20.4％の売り上げ増を記録していることから、タクシーへのAiシステム導入は、タクシー業界の大きな改革ともなるといえるかもしれません。Aiがビッグデータを処理。スマホから配車手配もこのような『Aiタクシー』を実現するに必要なAiの技術の一つとしてディープラーニングという深層学習技術があげられます。Aiタクシーの学習には、時間と場所の組み合わせで更に大量のデータが必要になりますが、それらを網羅するデータをタクシー会社が準備できないという場合も考えられます。そこで、Aiタクシーの開発ではデータを誇張したり、ノイズを除去しデータの特徴をニューラルネットワークで取り出す方法で学習させることで、実質的にデータの増量を行うことができるわけです。それらのビッグデータを利活用することで、より高精度な乗車予測、配車支援を行うことができるようになります。特に、タクシーアプリ『JapanTaxi』を展開するジャパンタクシーでは、タクシーから取得できるビッグデータを用いて移動の未来を創る部署と説明される『モビリティ研究開発部』が設立されました。同社のタクシー車載タブレットでは、通学中の子供を見守る活動や、Aiパイロットによる路面状況のリアルタイム確認、配車支援システムによる利用者の需要予測、ドライブレコーダー解析による道沿い情報の収集といった取り組みを行っています。今後は、アプリと車載の需要予測システムが連動して、より効率的な配車をおこなうことができるようになるのではないでしょうか。Ai活用によるタクシー業界の今後の可能性現在、様々な企業や産業において『少子高齢化』による慢性的な人手不足が危惧されていますが、タクシー業界も同様に、就業平均年齢の高齢化と人手不足が進んでいるといわれています。特に、平成30年の時点でタクシードライバーの平均年齢は60.1歳であり、タクシー業界のベテランドライバーも高齢化していっていることから、スキルや経験が不足する若手をサポートし教育するチャンスはAiにかかっていると言っても過言ではないでしょう。特に、労働時間の長いイメージのあるタクシー業界は体力のある方でないと続かないのではという不安から、転職や新社会人の就職先としての選択肢から外れてしまう場合も少なくありません。しかし、その改善策としてAiシステムを導入することにより、新人ドライバーでも、短時間でベテランドライバー並みの乗車回数を達成することができれば、労働時間の短縮も可能になります。これにより、タクシー業界が他業種からの転職や就職先としての選択肢となり、人手不足の解消も期待できるというわけです。更に今後は世の中の高齢化に伴い、移動手段としてのタクシーの需要はますます高まることが予想されます。特にこのご時世、高齢者の自動車事故が多発していることから、免許返納も推奨されていますよね。このような需要に対して供給が追いつくようにするためにもAiタクシーは重要となってくるでしょう。現在、東京無線ではAiタクシーの導入の割合としては全3774台の3割とされていますが将来的には全車への導入が予定されています。また、JapanTaxiのようにアプリでタクシーを呼ぶことができる配車アプリと、Aiタクシーを組み合わせることで、一層需給バランスの改善がされることでしょう。すでにこれらの提携の取り組みは東京無線とJapanTaxi間で行われておりますので、今後はますます配車アプリのプロモーションを含めた乗客へのサービスが展開されていくのではないでしょうか。まとめこのように、タクシー業界にもAiが導入され、働き方改革、スマート化が図られています。Aiなどの最新テクノロジーは、これまでインターネットとあまり関係がなかった業界にも様々な恩恵を与えていくこととなりそうです。従来、ベテランドライバーだけが持っていた土地勘や、経験に頼るしかなかったタクシー待ちの乗客予測をAi技術により、データのみから取り出した予測モデルを活用することで、経験に関係なく高精度なサービスが実現可能となってきています。このサービスが広まっていくと、人手不足や高齢化などの諸問題の解決が期待できるだけでなく、配車アプリとの組み合わせで、リアルタイムでのマッチングが可能になり、タクシーに対する潜在的ニーズを掘り起こすこともできるかもしれません。雨の日も、イベント時も、乗客はスマホから予約するだけですぐに空車のタクシーが迎えに来てくれる、更にドライバーも需要のある場所への道案内もシステムが行ってくれることで効率的に配車を行える、Aiはそんなタクシー業界の未来を作り上げてくれそうです。

2020/03/09Aiチョイス編集部
Aiニュース
交通業界でのAi活用は自動運転だけじゃない！？乗客の『便利』はチャットボットが確保！

交通、鉄道業界などにおけるAiの活用ときくと、現在何かといろいろなところで取り上げられている『自動運転技術』を思い浮かべる方も多いのではないでしょうか。確かに、自動運転技術が発展していくためにはAi技術が必須ではあるのですが、実は、交通業界におけるAiの活用は自動運転だけではありません。毎日多くの乗客が利用する交通業界は、常に安全であることはもちろんのこと、多くの人にとって使いやすく、親しみやすい移動手段である必要があります。そんな中、現在はJRなどにおいて、自動でお問い合わせに応答ができるAiチャットボットの活用が広がりを見せています。今回は、交通業界でのAiやチャットボットの活用事例について見ていきましょう。Aiチャットボットとは？そもそもチャットボットとは、チャット（会話）するロボットで、テキストや音声での会話を自動に行うプログラムのことを指します。Aiチャットボットは基本的に24時間365日対応が可能ですので、受付や担当がいない時間にも常時利用客の問い合わせに対応することができます。また、友人対応の際は、一度に対応できる人数も限りがありますが、Aiチャットボットであれば一度に複数の利用客の対応をすることが可能です。特に、交通業界では落とし物の対応や、乗り場の案内など、よくある質問を自動化することで人権コストの削減や業務効率化、また、利用客側も利便性が増し顧客満足度の向上にもつながるとされています。JRでのAiチャットボット活用事例この、チャットボットの活用は鉄道会社での活用が主に広がってきています。というのも、近場の移動には徒歩以外に自転車やバスなどが多用されますが、近年では遠出をする、特に同じ場所を何度も行き来する場合、公共交通機関の代表格として鉄道が使われることが多く、利用者が年々増加している為です。2018年度ではJRが95億5600万人、私鉄各社が157億1400万人、合計で252億6900万人が鉄道を利用しています。更に、2020年のオリンピックに向けて外国人観光客も増えることもあり、ますます利用者が増加することを見越して、こうしたカスタマーサービスの自動化が図られているということになります。ここからは、実際にJRで導入が開始されたAiチャットボットについて詳しく見ていきたいと思います。『えきねっと』にAi搭載で問い合わせも手続きも楽々JR東日本のインターネット予約サイト『えきねっと』は2019年2月、Q&Aサイトの『OKWAVE』を運営するオウケイウェイヴと連携し、えきねっとのサイト上にAiチャットボットを導入しました。チャットボットでは、文章等で利用客の質問を受け付け、回答データベースからAiが自動検索して質問内容に対応する回答文を表示します。例えば、チャットボット上で利用客が『割引チケットを教えて』と入力すると、『えきねっとトクだ値』へ促すリンクや、『往復割引乗車券』のリンクなどが表示されます。利用客はそこからチケット購入したり、料金を確認したりすることができるというわけです。これまで、窓口を探して駅員さんに聞いてからチケットを購入したり、ネットで買おうと思っても購入の仕方が分からず結局駅に出向いたという方もいらっしゃったのではないでしょうか。しかし、今後はネット上で質問から購入までを行うことができるようになっていますので、非常に便利です。『LINE』にAi搭載でいつでも運行状況を把握できるまた、LINEとJR東日本は2019年3月から、LINEを介して利用客に運行状況や、コインロッカーの空き状況などの情報を提供するサービスを開始しました。このサービスは、『JR東日本Chat Bot』のLINEアカウントを試験的に公開し、このアカウントを利用者が友達追加をすることで、JR東日本の路線の運行情報やコインロッカーの空き状況などを手軽かつタイムリーに見ることができるようになります。特にお子様連れのお母さん等は、運行状況がスマホで片手で確認することが出来たり、コインロッカーを探す手間がなくなったりするのはありがたいですよね。また、個人での情報把握だけではなく、グループトーク内で複数人と情報共有することも可能だということです。忘れ物の捜索や問い合わせもAiチャットボットで更に、JR西日本では『仕事が忙しくて電話が出来ないのでインターネット上から問い合わせたい』という利用者の声に応え、2018年の5月から、『お忘れ物チャットサービス』を展開しています。子供連れの方や、ついつい急いで降車した方など、一度や二度は車内に忘れ物をしたことがあるという方も少なくないのではないでしょうか。この『お忘れ物チャットサービス』は、JRお出かけネット内の『お忘れ物をしたら』のページから忘れ物の情報を入力することで、気軽に忘れ物の捜索を依頼することができます。ただし、このサービスはチャットボットで受付した内容をオペレーターに情報連携するため、捜索結果の回答や駅への連絡などは午前8時から午後10時の受付時間内のみとなるようです。Aiチャットボット活用で外国人観光客へのおもてなしJRだけでなく、私有鉄道においてもAiを活用したチャットボットのサービスが広がってきています。上記にご紹介したJRの事例は、主に日本人の利用者に対するサービスであるという印象でしたが、2020年の夏に開催予定の東京オリンピックに向けたインバウンド観光客に対するおもてなしに目を向けたのが『西武鉄道』です。それは、外国人観光客がパンフレットに記載されているQRコードを読み取り、スマートフォンから、チャット形式で問いかけると、AIが問い合わせに受け答えをしてくれるというサービスになります。チャットボットでは、無料で英語、韓国語に加えて中国語の繫体字・簡体字にも対応しており、周辺の施設や観光案内、飲食店の検索も可能です。また、簡単な質問にはAi、難しい質問は人間のオペレーターが回答するハイブリット型の運用となっています。ただ、本サービスは昨年1月から今年1月まで実証実験として西武新宿駅のみでの利用でしたが、西武鉄道は結果を踏まえて他の駅でもサービス導入を順次検討しているとのことです。まとめ今後利用者が更に増加していくのに対して、現状においても労働人口不足が叫ばれている中、Aiサービスの活用は決して利用客の利便性向上だけではありません。労働者の負担を軽減させるためにも、このようなサービスが活躍してきているのです。現段階で実証実験が行われている鉄道会社でも、将来的には様々な駅でAiやチャットボットによる問い合わせの自動化が進むことが予想されます。また、『観光立国』を目指す日本にとっては、外国人観光客へのおもてなしも急務です。こうした、Aiやチャットボットの活用により、さらに効率的かつシームレスなサービスが提供できるようになるでしょう。

2020/03/03Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiの文字認識で古文書の崩し字も一瞬で活字化！？古文書から生まれる新たな未来

平安時代から、明治時代ごろまで広く使われていたのが草書体や変体仮名などの、いわゆる『崩し字』とよばれるものです。それから120年以上も経過した現代において、この『崩し字』を解読できる人がどれだけいるでしょうか。専門家の間では、崩し字で書かれた古文書をすべて解読できるのは日本人の約0.1％であるとも言われています。一方近年では、官公庁や地方自治体、大学や金融機関などの事務作業が多いオフィスを中心にOCRやAiによる文字認識ソフトウェアなどが次々に導入されていっています。これまで紙ベースで扱ってきた書類をOCRやAiの文字認識技術によって自動的にデータ変換することで、より扱いやすくすることが可能になりました。これらのAi技術は、オフィスワークなどへの利用にとどまらず、古文書の解読などの歴史的資料を未来に伝える為の目的として活用され始めてきています。Aiで古文書を解読？それをしたところでどうなるの？と思われる方もいらっしゃるでしょう。実は、この古文書の解読、意外なところへ利用されているのです。文字認識技術『OCR』と『AiOCR』『古文書の解読』という本題に入る前に、文字認識技術である『OCR』のご説明から始めていきます。この『OCR』とは、『光学文字認識』といい『Optical Character Recognition』の頭文字をとった言葉です。いわゆる特定の画像から文字を見つけ出して文字データに変換する技術であり、画像の中にあるテキスト部分を数字や文字として読み込むことが可能なものです。また、読み込まれたテキストはパソコンに入力した文字と同じようにコピー＆ペーストしたり、検索をかけたりすることもできます。とはいえ、このような従来のOCR技術はあらかじめ文書の項目を指定して読み込まければならなかったため、項目の位置がバラバラな非定型文書や手書き文字のようなクセの強い文字、斜めになった文字などのデータ読み取りをすることは不可能でした。しかし、そのOCR技術にAi技術を搭載した『AiOCR』では、これまで読み取りが困難だった文書の読み取りも可能になっています。Ai技術をOCRに活用することで、文字認識の対象が『活字』から『手書き文字』まで広がったのです。これは、Aiのディープラーニングという深層学習機能を活用しており、一文字につき様々な字形やパターンを学習することで、より高度な文字認識を行うことができるようになりました。 AiOCR技術で古文書の崩し字を判別した事例この、『AiOCR』による文字認識技術を学術分野に転用する取り組みの一つが、古文書に書かれた『崩し字』を判別するソフトウェアの開発です。博物館や歴史資料館などで目にする古文書は、日本語で書かれているはずなのに英語の筆記体を見えているようで全く読めないので、キャプションを頼りにしてしまうといった経験をしたことがある方も多いでしょう。このように、多くの現代日本人は崩し字を読むことができませんので、いわゆる『現代仮名遣い』への変換は誰にでもできるわけではありません。その、現代仮名遣いへの変換において活躍するのが、AiOCR等を活用した『崩し字判別システム』になります。・立命館大学が開発した『崩し字判別システム』2019年、立命館大学は凸版印刷と共同でAiによる崩し字の解読支援、指導システムを開発しました。同システムは、古文書上の読めない文字を選択すると、Aiの支援を受けながら崩し字を判別し、翻訳作業を行うことができるもので、Aiの導入により、高精度のシステムの構築に成功したのは全国初であるといいます。この開発研究においては、立命館大学に保管されている歴史的資料の原本や、複製画像を使用して、江戸時代を中心に室町時代から明治時代までの約15万7000件の書物と浮世絵の文字を解読することができるようになりました。今後は同システム、Aiによる文字認識技術を活用することで歴史的資料を解読するのが容易になり、日本文化研究の加速や、教育支援の向上などが期待されています。・日経新聞がAiで100年前の新聞をテキストデータ化日経新聞がAiやOCRを用いて取り組んでいるのは、古い新聞のデータ化です。約140年前の1876年前に創刊された『中外物価新報』(日経新聞の前身)など、約100年間の新聞をデータ化しています。日経新聞では、すでに1970年代から約40年間分の新聞に掲載された記事のテキストデータ化は済んでいますが、それ以前の100年分の新聞についてはテキストデータはなく、原本をスキャンしたイメージデータのみを保存していました。これらの記事もAiやOCRの技術を活用してテキストデータ化し、記事ごとにタグ情報を加えることで検索がしやすくなります。かつての日本の経済状況を把握したり分析したりすることに活用されるようになるわけです。ただ、当時の新聞は紙が薄く裏のページの文字が透けており、現代のように印刷が鮮明でないため、従来のOCRによる読み取り精度は75％程度にとどまっていました。しかし近年ではAi技術の進歩やOCR技術をAiと組み合わせるなど改良を重ねたことで、現在の読み取り精度は95％程度まで向上しているのだといいます。 Aiによる崩し字解読で何ができるかこうしたAiやOCRによる文字認識は1ページわずか数秒で読み取ることが可能です。崩し字の解読を行っている研究者からもAiを活用することで歴史資料の解読が進むことへの期待が寄せられています。Aiで古文書を読み取ることは、博物館でのキャプション作成や教育支援以外にどのようなところに好影響を与えるのでしょうか。・価値がわからず破棄される古文書を救える崩し字で書かれた歴史的資料の中でも、現在表立って出ている資料は全体の資料の約数パーセント程で、数億点規模でどこかしらに残されているとされています。中には、古い民家において片付けの際などにそのような資料が発掘されても、内容が読めないため、価値がわからず破棄されたり、知られていない地域の歴史の記録などが解読されないまま残されたりしていることもあります。それらの中には貴重な情報がまだ沢山あるはずですが、解読してみなければ内容が分かりません。しかし、Aiによって簡単に解読ができるようになることで、Aiがその中に記された情報を見つけ出す手助けになり、破棄される古文書を救うきっかけになるといえます。・地域の歴史や災害の記録が解読できる内容が分からず破棄されてしまう古文書の中には、地域の歴史や災害の記録が記されていることがあります。これまで知られていなかった災害や復興の記録の中には、現代にも活かせる減災や復興のヒントが多く詰まっているという見方もあるほどです。先ほどの日経新聞の活用例もそうですが、これらの古文書をAiなどを活用して読み解くことは、現代の経済と照らし合わせたり、現代の生活に知恵を活かすことにもつながります。まとめ日本には、古い書物や文書等、歴史的な価値があるにも関わらず、解読困難であるために活用不十分な文化的資料が多く残されています。Aiの技術は必ずしも、オフィスワークや金融機関などの業務効率化のみに利用されるわけではありません。こうした文化的資料の価値を再認識したり、それらに記された重要な事項を未来に役立てていくためにもAiの文字認識技術が活用されていっています。もしかすると、古い歴史的資料に埋もれた新たな情報をAiが発見し、歴史が動くということもあるかもしれませんね。

2020/02/27Aiチョイス編集部
Aiの基礎知識
RPAとAiの違いは一体何？違いや双方の連携について解説！

仕事の効率化において、近年更にAiが注目されてきている中で『RPA』という言葉を聞いたことがある方も少なくないと思います。このRPAというのは、業務効率化ツールとして広がってきているものです。一方Aiも人間の仕事をロボットに代替させることのできるツールとして、これまでの記事でも様々な活用事例をご紹介してきました。と、これだけ聞くと、AiとRPAはどちらも同じようなモノだと思ってしまいがちですが、実は違います。では、RPAとAIの違いは一体何なのでしょうか？また、RPAとAIを組み合わせることで何ができるのでしょうか？RPAとAiについてまず初めに、Aiの定義とRPAの定義をそれぞれ簡単にご説明し、それからRPAとAiの違いを解説したいと思います。RPAの定義RPAとは『Robotic Process Automation(ロボティック・プロセス・オートメーション)』の略称で、業務効率化に特化したツールとして定義されます。RPA自体は、技術的な概念であり、業務における判断基準やルールつくりは人間が定める必要がありますので、RPAが能動的に判断することはありません。ですので、実際の作業を行うソフトウェアを『RPAツール』と呼んで区分するのが一般的です。業務の中で大部分を占めてきた定型業務ルーティーンワークを覚えさせることで、正確かつ高速に自動化できるため、次世代の労働力として注目を集めています。Aiの定義一方Aiとは『Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）』の略称であり、人工知能の名称としておなじみです。Aiは『人工知能』という名の通り、人間の頭脳のように判断や決定をすることができますので、膨大なデータから機械自らが学習・分析し、最適な判断ルールを構築していくことができるという特徴があります。これにより、行われた処理内容を人間側で判断したり、業務を支持する必要がなくなるため、AIシステムが主体となって業務を行うことが可能になります。RPAとAiの違いAiとRPAの違いは、自律性の有無にあります。Aiは、自己学習機能がありますので、自らデータを学習し、抽出することによって、自律的に考えて行動することができます。一方RPAは自律的な動きは出来ず、人間があらかじめ決めたルールに従った動きをすることしか出来ません。そのため、やり方が明確に決まったルーティーンワークなどにおける業務の効率化、自動化に向いていると言われているわけです。小難しく説明されると分かりにくいですが、RPAは手作業の自動化、Aiは人間の頭脳の代替ツールと考えれば分かりやすいかもしれません。その機械自体に『考える能力があるかどうか』というのが双方の違いです。RPAとAiを連携させるメリットRPAの高度化にはAiが必須であるといわれており、RPAはAIと組み合わせることで、非定型業務もサポートできるようになることが期待されています。ここからは、RPAをAiと連携させることで得られるメリットについてご紹介していきます。業務効率化RPAは業務効率化のツールですが、RPAが対象とするのは単純な反復作業のみとなります。そこへ、Aiによる判断をもとにRPAがデータを処理するなど双方を組み合わせることで高度な自動化が可能になります。RPA×Aiツールだけで業務の簡潔が可能また、人間が行う通常の業務においてはほとんどの場合に『判断』や『決断』が必要になってくるため、RPAだけで業務を簡潔させることは出来ません。しかし、RPAにAiを組み合わせ、人間の判断、思考、予測を再現するところまで自動化が出来れば、RPA×Aiツールだけで業務を簡潔することができるようになります。Aiの導入を促進させる更に、RPAとAiを組み合わせることでAiを導入しやすくなるというメリットもあります。というのも、RPAのような簡単なシステムから導入して、業務を徐々に効率化させていくことで、現場にシステム導入に対する土壌ができるからです。例えば、現場にITリテラシーにかける労働者が多い現場であると、なかなか突然Ai導入というのはハードルが高い場合があります。そのような際に、まずは導入や操作の簡単なRPAを導入し、その後システム構築等を行わずに既存のRPAにAiを組み合わせることで、簡単に業務効率化ツールを導入することができるようになります。RPAとAiを連携させた活用事例先ほど、AiはRPAの高度化に最も必要な技術であるとご説明しましたが、Aiもまた、RPAと連携をすることで高度化していっている分野があります。ここからは、AiとRPAが深い関わりをもつ人口知能の分野について解説していきます。Aiによる画像認識・解析紙媒体の文書から、情報を認識し読み取ることは、RPAでは苦手とされてきた分野でした。そこへAiの画像認識技術を取り入れることで、文書をデジタル化し、必要な情報をしていたされたフォーマットに抽出することができるようになります。また、画像だけではなく、音声の認識も可能なAiとRPAを連携させることで、コールセンター業務の自動化や音声入力等が可能です。プロセスマイニング『プロセスマイニング』とは、企業で行われている様々な業務を記録、分析し、業務改善に活用することです。典型的な単純反復作業は、RPAを活用して自動化に置き換え、作業時間の削減につながります。例えばメールのコンプライアンスチェックなどにおいて、全体の業務のうち、内容のチェックには等にはAI技術を使い、抽出や印刷、報告書の作成、送付といった処理はRPAの機能で自動化することができます。自然言語処理・会話変換・テキスト解析画像認識と同様に、日本語の文章を読んで、その内容について理解することはRPAの苦手分野です。自然言語処理や機械学習といったAI技術と組み合わせることで文章を理解できるようになります。それにより、長い文章の要約や文章のレビューなどを行うことが可能です。まとめRPAとAiは全く違うものというよりは、お互いに連携することで相乗効果を発揮できるものであるといえるかもしれません。今後RPAはさらに発展していき、同時にAIも企業レベルで使うことができるようになるでしょう。どのようにRPAやAiを活用していくのか検討したうえで、導入に踏み込むとより効果的に扱うことができます。特に、RPAに関しては『RPA技術者検定』という検定試験もありますので、Aiチョイスではそのような情報も随時更新していきます。

2020/02/26Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiが人間の感情を読み取る時代に。婚活もAiがマッチングサポート！？

視覚認識や行動認識など、AI技術の性能はどんどん人類に近づいています。近年では、人間が持つ感情をAiによって読み取ろうとする感情認識技術の研究が進められており、様々な分野において活用が広がってきています。特にこの技術は、婚活業界など人と人の出会いをマッチングする場において、現状の課題解決につながる手段であると期待が高まっている現状です。Aiで婚活？それは一体どういう事なのでしょうか。 Aiが人間の感情を読み取るとは？感情の認識は人間でも難しいものです。しかし、Aiによる感情認識は、認知のズレがほぼなく、うまく活用することでこれまで以上にきめ細やかな対人サービスが広がる可能性があります。Aiの感情認識は、まず表情や顔面の血色の変化といった分析から始まり、声の大小、高低に加えて周波数の変化といった音声での認識、さらには脈拍などの変化といった生体情報での認識から、より正確な情報をデータ化していきます。Aiが表情筋から感情を推定凸版印刷がシステム開発のシーエーシー、米ベンチャーのアフェクティバと組んで実用化を進めているAiでは、75カ国約600万人分の教師データを使い、一般のヒトが見落としがちな微表情も捉えられるようになりました。ここでは顔の筋肉を40以上の種類にユニット分けし、それぞれの動きの大きさで表情を定義していくことで、感情と表情筋の連動性を解析していきます。同社が開発中のこの感情認識Aiは、感情を推定することが苦手な自閉症患者が表情を読むための訓練にも利用されています。患者がAiと連動させた眼鏡をかけると、対話相手の表情が何を意味しているのか、イラストや文字でレンズ上に表示される仕組みです。これらは、脳波などの生体情報を計測して、感情を数量的に把握することも可能であるといいます。カメラで脈拍を把握パナソニックが開発した感情認識Aiは、カメラとサーもカメラを利用して血流に合わせてごくわずかに変化する肌の色から脈拍を推計する技術を活用しています。非接触で自然にセンシングし、そこから得られる生体情報を用いて人の感情、体調を推定することができるのが特徴です。表情だけでは認識しづらい感情も、脈拍等を交えて推定するため非常に高精度に推定できるといいます。婚活業界で普及しつつあるAiこのように、Aiの感情認識における技術は年々進化していっていますが、近年では婚活業界においてもAi搭載を謳った婚活アプリなどが登場してきています。ここからは、これらのAiによる感情認識技術を婚活に活用することでどのような課題解決が期待できるのか、実際の活用事例を交えてご紹介していきます。婚活業界における現状の課題そもそも、婚活業界における現状の課題としては、下記のような課題があげられています。婚活スタイルの多様化年齢を問わずスマートフォンやネットを使うことが一般的になっている今、婚活のスタイルもネットを利用したものに様変わりしてきています。それも、結婚相談所や親戚・友人を通じての婚活は勿論ですが、地域の特性を生かした合コンイベントである『街コン』や『婚活パーティー』、ネット婚活と言われる『婚活サイト』『婚活アプリ』など、男女の出会いを提供する婚活サービスは増え、様々なスタイルへと多様化してきているのです。更に、婚活ビジネスの市場規模は、直近約10年間で3倍以上と急速な角度で拡大していっていますので、今後婚活企業が提供する婚活サービスには、更なる多様性とより成果を求めた効率的なサービスへの変革が求められてきます。潜在顧客の獲得が難しい明治安田生命福祉研究所によると、「恋人がいる」未婚20代男性は5人に1人にすぎず、「交際経験なし」の未婚20代男性は4割に達するといいます。一方で、未婚20代男性の7割は『結婚したい』と考えており、未婚20代女性にいたっては、8割が『結婚したい』と考えているそうです。ところが、男女とも未婚30代の3人に1人は、『いずれ結婚したい』と答えており、婚活に対して消極的でもなく積極的でもない潜在層の顧客が存在します。しかし、婚活業界では年々婚活ビジネスの市場規模は拡大していっているにも関わらず、このような婚活への気持ちがあやふやな潜在層の顧客へのアプローチが難しいのが課題です。婚活者の『高望み』婚活における最大級の課題として挙げられるのが『婚活者の高望み』です。特に、経済力で言えば20代未婚の女性57％、30代女性の66％が『結婚相手の年収の理想は400万円以上』と答えていますが、未婚男性で年収400万円以上に達しているのは、20代で12％、30代で27％に過ぎないといいます。更に、同調査で未婚30代男性の3人に1人が「女性と話すのが苦手」と答えています。現代の婚活ビジネスでは、女性が苦手な男性と、男性に求めすぎている女性をマッチングしなければ、成立は難しいのが現状です。婚活大手のAiマッチングは『人柄』『相性』を重視上記のような課題解決においてAiの活用が広がってきているのは、AIは莫大なデータのなかから一定の法則をみつけることが得意だからです。それはつまりどういうことかというと、全登録者の詳細な個人情報が入っているデータベースのなかから、特定の顧客の『好みという法則』を見つけ出す事で、マッチングにつなげるということです。大手婚活企業、パートナーエージェントでは『KIBIT』という婚活Aiを導入しています。KIBITは、過去に成婚したカップルのデータを学習し、データと類似性の高いカップルをリストアップするという仕組みです。具体的には、会員の紹介文から人柄や価値観･好みといった定性情報やプロフィールデータの特徴を学び、過去の成婚実績データも踏まえて、可能性の高い候補者をスコアリング化することで一人ひとりに合わせた最適な提案が可能になるといいます。これまでの婚活において、先ほどの婚活業界の課題としても挙げたように、年収や身長、学歴などが大前提としてあげられる条件でした。これらが婚活者にとって、重要な判断基準であることには変わりはないのですが、KIBITが割り出すのは、条件ではなく『人柄』や『価値観』による相性であるといいます。従来の成婚コンシェルジュが目で判断するしかなかったその人の調書やお相手との相性の良さをAiが発見し、マッチングしてくれるのです。この、Aiを活用したコンシェルジュは導入から5か月で10組が見事に成婚しているといいます。婚活スタイルも多様化してくる中で、このような新しい取り組みを導入することは、もしかするとこれまで婚活に対してあやふやな気持ちでいた潜在層の顧客の獲得につなげることができるかもしれません。Aiの活用で面談時間の削減に30代になると未婚の男女の3人に1人が『いずれ結婚したい』というように、半ばどちらでも良いという意見が目立ってくるのは、いわゆる婚活にかける時間的問題もあるかもしれません。30代の男女における婚活から結婚までの期間は、約2～3年であるといいます。働く女性も多い中で、結婚したいと思いつつ、婚活にかけられる時間がそれほどないと感じている方もいるでしょう。しかし、Aiを活用した婚活であればマッチングまでの時間を約半分ほどに削減することができるといいます。実際に、人と仕事のマッチングである人材派遣業界で導入したAiでは、候補者とAIがチャット形式で対話し、候補者の業務経験とスキル、募集案件や企業とのマッチング度合いを示すことで、商談時間が半分に短縮されるといった効果が実証されました。 Aiマッチングにおける今後の可能性これまで、婚活や出会いの分野では、婚活者の条件に縛られ、コンシェルジュの経験や判断力といったスキルに依存しがちな面がありました。しかし、今後、Aiが膨大なデータから客観的に判断することで、人間によるマッチングではおもいもよらなかった組み合わせが生まれ、出会いの幅が広がる可能性が考えられます。また、Aiによるマッチングが広がることで今後は『学歴』『身長』『収入』といった条件よりも、相性や人柄から人生のパートナーを選択するといった傾向になると良いですね。まとめ日本の生涯未婚率は年々増加傾向にあります。一方で、いずれ結婚したいと考えている未婚者（18～34歳）の割合は男性86.3％、女性89.4％と高くなっているのも事実です。婚活業界、婚活ビジネスにおいても、Aiの感情認識技術等を活用することで、このような問題に効果的にアプローチしていくことが可能になるかもしません。人の感情を読み取ることは、人間には難しい事ですが、Aiにはそれが可能です。人と人とのつなぎ目をAiが担うことになる未来は、もうすぐそこまで来ています。

2020/02/20Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiを活用すると1日で家が建てられる！？3DプリンターとAiの意外な関係性とは

Aiが様々な産業に革命を起こしていくといったことは、これまでに公開している記事でもご紹介しておりますが、昨今、Ai技術を取り入れた3Dプリンターが登場してきていることをご存知でしたでしょうか？Ai、3D産業共に時代の最先端を行く技術であり、双方がタッグを組んで作られたシステムは、今後3Dプリンターにも大きな革新をもたらす技術として成長していく事が予想されます。そこで今回は建築業界に焦点をあて、3Dプリンター業界とAiの関係性、そして今後の可能性について言及してまいります。3Dプリンターとはそもそも、3Dプリンターとは、一般的なプリンターとは異なりその名の通り立体的なモノを作る(印刷する)ことができるプリンターの事です。これまでにも、簡単な模型を作る、不足部品を補うなどの際に3Dプリンターは活用されてきました。3Dプリンターでモノを作る工程としては、①3Dデータを入手、造形サイズの設定など②3Dプリンターでプリンティング③仕上げ加工となり、溶かした樹脂材等を一層ずつ積層していくことで高さを作り、最終的な完成形ではきちんとした立体物として仕上げる事ができます。3DプリンターにおけるAiの活用Aiは、人間の知的活動である学習、認識・理解、予測・推論、計画・最適化など、従来であれば人間が時間を割いて行っていた作業をPCで実現するという事を意味します。昨今、建築業界においても、従来人手が必要であった、設計、建築の分野では、Aiや3Dプリンターは便利なツールとして期待が高まっているところです。3DプリンターにAiを搭載するとはどういうことか3Dプリンターがモノをつくる工程として、先ほどご紹介した工程が上げられます。従来の3Dプリンターの技術としては、①3Dデータを入手、造形サイズの設定などの工程と、③仕上げ加工の工程は、いわゆる人間が行う工程であり、機械にお任せできるのは②3Dプリンターでプリンティングの工程のみでした。しかし、今後3DプリンターにAiが搭載されていくことで、効果的な設計や構築、あらゆるリスクを予想してモノを制作することができるようになるわけです。そうすることで、これまで、小物の複製や、何かの模型までにとどまっていた3Dプリンターの使い道が、建築物などの造形にも利活用の幅を広げていく可能性が出てきます。Aiを搭載した3Dプリンターが建築業界に与えるメリットとはAiを3Dプリンターに活用することで得られるメリットは下記3点があげられます。①労働力不足の解消②人件費削減③生産性効率の大幅UP①労働力不足の解消現在日本では、深刻な労働力不足が社会問題となっており、2065年になる頃には、労働人口は約4000万人弱まで減少すると予測されています。特に、技術職である建築業界における建築、設計の分野では、さらなる労働力不足や跡継ぎ問題が予想されます。しかし、今まで人間の手によって行われてきた定形作業を、AIによって自動実行する事が実用化されており、人間が行ってきた業務の半分近くはAiに置き換えられる時代になっているのです。このことから、建築業界においても、設計、建築の工程をAiに任せ、そのデータを3Dプリンターでプリンティングすることができるようになることで、労働力不足の解消を期待することができます。②人件費削減AIの実用化が進歩していくと人を雇用する概念が薄くなっていきます。ですので、建築業界やAIシステムの搭載によって大幅な人件費削減に繋がり、雇用による人材リスクを低減する事ができます。③生産性効率の大幅UP建築業界ではすでに3DプリンターやAiの活用が広がってきています。設計ではAiを使って自動設計、機材調達・建設工事ではプラントを小型モジュール化するほか、3Dプリンターによる施工などで大幅に生産性が上がることが期待されています。Aiで設計、3Dプリンターで施工された建築物とは日本ではまだあまりなじみのない3Dプリンターで施工された3Dプリンター住宅ですが、世界各地では、3Dプリンター住宅の建築開発が進んでいます。中国ではすでに実用化されている3Dプリンター住宅特に、人口の多い中国ではWinsunという3Dプリンター住宅専用の会社があるほどです。Winsunは、3Dプリンター住宅で最大5階建てのマンションを作成したことがあり、組み立てを5日から6日、内装に一か月を要して完成させました。また、一戸建ての住宅であれば、専用施設の中で3Dプリンタ印刷された住宅パーツを組み合わせて、1日に10棟の住宅を建てることにも成功しています。費用は平均しておよそ42万円から、住宅の『印刷』はだいたい24時間ほどで完成するのだそうで、驚くほど早く、格安なため、ホームレス問題や、貧困問題などの社会問題の解決にも一役買うとして注目されているといいます。曲線や大きさも自由な建築用3Dプリンタが、どこへでも運搬できるのであれば、建設困難な地域にも住宅を作ることが可能です。日本における3Dプリンター住宅の構想世界でこのような3Dプリンター住宅が次々と建っている中、日本が遅れをとっている理由の1つとして、『地震大国』であるという点が上げられます。日本は地震大国故に建築基準法が世界ＮＯ1と言われているほど厳しく、3Dプリンター住宅を建築することにものすごく否定的です。しかし、ここにAiによる綿密な設計や地震や自然災害などあらゆるリスクを想定した構築を行うことで、それらの問題を解決することができるかもしれません。実際にプラント建設の大手、日揮は、AIやロボットなどを活用した日揮グループの新たなIT戦略『ITグランドプラン2030』を2018年12月に発表しました。内容としては設計ではAIを使って自動設計、機材調達・建設工事ではプラントを小型モジュール化するほか、ロボットによる工場化や無人化を目指すというもので、これにより、大幅な生産性向上が期待されています。https://www.jgc.com/jp/news/2018/20181218.htmlまとめこのように、AI技術が発達することは、これまで別々の分野だったもの同士が手を組むことで、生活がより便利になるといっても過言ではありません。例えば、今後こうした3Dプリンターなどの技術が日本でも積極的に取り入れられるようになった際は、自然災害時に避難場所をいち早く用意したり、はたまた住宅の一部が破損したといった場合に素早く修繕したりすることができるようになるかもしれません。現に世界各国では貧困地域に3Dプリンターで住宅を建築し、住宅を提供するなどの施策も行っているそうです。Aiと3Dプリンターの双方のテクノロジーは、今後建築の分野にも大きな影響を与えるといっても過言ではないでしょう。

2020/02/19Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Ai先進国中国でAiアナウンサーがデビュー！ますます身近になる世の中のAi化

Ai先進国ともいわれる中国ですが、過去20年間で排出されたAiに関する研究論文はなんと約13万4000本にのぼるといいます。そんな中国が、中国のニュース番組において2018年、Aiアナウンサーをデビューさせました。それに続いて、日本でも実際にAiアナウンサーの採用が各テレビ局で始まってきています。このように普段の私たちの生活の中にもAiが浸透してくることで、ますます世の中のAi化を身近に感じられるようになってきました。特に情報化が進む現代において、世の中の現状を伝えるテレビやラジオなどのニュースは生活の中で重要な存在といえるでしょう。それがAiによってアナウンスされることは、生活にどのようなメリットをもたらすのでしょうか？そして、Ai技術はアナウンサーをどのように進化させていくのでしょうか。中国メディアで登場したAiアナウンサーとはhttps://www.youtube.com/watch?v=8DqSzQcjWtE2018年11月、中国国営放送の新華社がIT企業と共同で開発したという、男性AIアナウンサーを公開して話題となりました。この男性Aiアナウンサーは2018年11月のリリース以降、すでに3400件の報道、時間に換算すると合計1万分のニュースを報じる実績を積んでいるといいます。2019年3月には同社がさらに、実在するジャーナリストをもでるにした女性Aiアナウンサーを公開し、中国メディアではすでにAiアナウンサーが活躍をしています。これらのAiアナウンサーは、実際のアナウンサーの映像から声、唇の形、表情などを抽出し、ディープラーニング(深層学習)技術を用いて再現されました。人間がテキスト記事を入力すると、AIアナウンサーは人の声や口の形を真似てニュースを伝えるという仕組みで、その姿はほぼ生身の人間と見分けがつかないほどと評価されています。日本のAiアナウンサー事情一方、日本においてもAiアナウンサーの採用が各局で広がってきています。ディープラーニングを活用した『荒木ゆい』荒木ゆいはソニービジネスソリューションが2018年12月に提供を発表したAIアナウンサーです。このAiアナウンサーは約10万件の実際にアナウンサーが読んでいるニュース音声を、ディープラーニングの技術を活用して様々なニュースのシーンにおけるより人に近い自然な発音、アクセントやイントネーションを習得し、自動で原稿を読み上げることができるようになりました。ズームインをはじめとした各テレビ番組や、YouTubeのホリエモンチャンネルなど活躍の幅を広げていて、私たちの身近なところで活用が進んでいます。NHKのAiアナウンサー『ニュースのヨミ子さん』ニュースのヨミ子さんは、NHKが開発しているSDCGアナウンサーです。平昌オリンピックでも実際に活用された『ロボット実況』の技術、ニュースの読み上げ向けに改良して開発したものです。このAiアナウンサーは実際のNHKの番組『ニュースシブ5時』のコーナーや『気になるニュースランキング』に出演しています。更にGoogle アシスタントやAmazonのEcho端末に呼びかけるとヨミ子に繋げることができ、聞きたいジャンルを選んでヨミ子さんにニュースを選んで貰うことができます。 Aiがアナウンサーをどう変えるのかこのように、Aiアナウンサーが様々なところで活躍を見せているわけですが、そもそもこのAiアナウンサーを活用することにはどのようなメリットがあるのか気になるところです。ここからは、Aiアナウンサーのメリットと、Aiアナウンサーが今後どのように進化していくのかというところに触れていきたいと思います。AiアナウンサーのメリットAI アナウンサーには、人間にアナウンサーに比べて様々なメリットがあります。例えば、実際の人間が働くことのできる時間が8時間ほどであるとすれば、Aiアナウンサーは24時間疲れ知らずでアナウンサーの仕事をこなすことができます。そうすることで、突発的な自然災害時の報道、イベント時の繰り返し放送される場内アナウンスなどもAiアナウンサーを活用することで、人間の労働時間を削減することが可能です。更に、日本語だけでなくAiアナウンサーは外国語を学習することで、日本語のアナウンスのみならず多言語に対応したアナウンスで情報を発信することができるようになります。これにより、外国人が日本に観光などで訪れている際でも、各地の情報を迅速に得ることができるようになるわけです。また、Aiは淡々とした繰り返しの作業を得意とします。ですので、同じ情報を繰り返し放送したい場合や、一定の時間に同じニュースを毎日流したいという場合にもAiアナウンサーは活躍するでしょう。 AiアナウンサーのこれからAIアナウンサーの読み上げの精度は、かなり実用に耐えうる精度になりました。ただ、現在日本で活躍しているAiアナウンサーのほとんどは、中国のAiアナウンサーよりもまだバーチャル感が強いイメージです。今後は中国のAiアナウンサーのように生身の人間のような身振り手振りで情緒を交えたAiアナウンサーが増えてくることでしょう。また、画像生成によってアナウンサーのデザイン自体から作りだしたり、自然言語処理と組み合わせたリアルタイムでのコミュニケ―ションを可能にしたりなど、他のAI技術と組み合わせた進化にも期待です。まとめ常にリアルタイムで情報が更新されていく現代、それに人間が追いついていくのはもう、もはや難しい時代であるのかもしれません。そんな時にAiアナウンサーが24時間365日、新しい情報を絶え間なく届けてくれるとすれば、私たちの生活において情報不足で困るということが少なくなる可能性もあります。また、特に深夜帯のニュース番組においては24時間出演が可能なAIアナウンサーがいれば深夜に労働をしなければならない人員の代わりができ、さらに視聴者は24時間のニュースの視聴が可能になります。いずれはAiアナウンサーだけでなく、AIが番組の進行など全ての工程を担当してくれる時代が来るかもしれません。

2020/02/14Aiチョイス編集部
Aiの基礎知識
誰でも身近に体感できるAiを活用したサービス

『Ai』と聞くと、なんだか非常に業務的で、一般家庭にはあまり関係のない技術であると懸念している方はいらっしゃいませんか？実は、そんなあなたも身近なところですでにAiを活用しているかもしれません。今回は、現在もとっても身近なAiの活用事例と、今後Aiの活用で身の回りの生活環境がどのように変化していくのかという点についてご紹介していきたいと思います。Aiを身近なところに発見！生活に浸透したAiの事例未来のテクノロジーというイメージが強いAiですが、実は、もうすでに私たちの身近なところで活躍しはじめています。それは、毎日のように触れるスマートフォンから、旅行や出張でお世話になるシステムまで様々です。ここでは、今すでに身の回りに浸透しているAiの活用事例をお伝えいたします。Ai搭載のお掃除ロボットAi搭載のお掃除ロボットは、普段のお掃除から間取りや、障害物の場所を学習し、機能を随時アップデートしながらお掃除をしていくことができるものです。お掃除ロボットと聞くと、ルンバを思い浮かべる方も多いのではないでしょうか。このように、掃除機本体に搭載されているカメラが自動で汚れやホコリを認知し、お部屋をきれいにしていきます。Aiを活用したスマホアシスタントiPhoneユーザーにはおなじみの『Hey siri』や、『OK!Google』などは、誰もが一度は利用したことがあるのではないでしょうか。実はこの、スマートフォンのアシスタント機能等もAi技術を活用した事例の1つです。このような音声アシスタントは、スマホだけではなく、グーグルホームなどにも活用されています。Aiで人間の動きを感知するエアコン自宅内やオフィス内のIoT化、スマート化により、多くの家電製品がインターネットとつながるようになってきました。エアコンもその一例であり、人の動きによる体温や室温の変化を検知して、快適な温度調整を自動でしてくれるものがあります。人間がリモコンで操作をしなくてもよいのは、AIが働いて、自動化してくれているからです。Aiがおすすめの場所を提案する電子公告スーパーマーケットを歩いていると、テレビくらいのモニターに広告が打ち出されているディスプレイを目にしたことはありませんか？実はこれにAiが搭載されている場合があるのです。ディスプレイの前に立つと、前に立った人の年齢や性別を認知し、おすすめのカフェを提案したり、おすすめの商品を提案したりすることができます。Aiでクレジットカードの不正を検知！クレジットカード業界では、クレジットカードの使用状況をモニタリングしたり、個々のユーザーの利用パターンを把握したりする際にAiが使われるようになってきています。いつもの利用パターンから大きくずれた行動や、膨大なデータから抽出された不正使用時のパターンと一致するような行動があれば、カード会社からユーザーに連絡がいくようになっています。そうすることで将来的には、クレジットカードの不正利用を大幅に減少できると期待されています。Aiと対戦できるオンラインゲームオンラインゲームにおいては、Ai技術を活用して様々な対戦履歴のデータから勝率やパターンなどを分析することで、実際の対戦相手が居なくとも、ユーザーはオンライン上でAiと対戦することができます。例えばスマホアプリでも展開されているオセロなどが身近な例としてあげられますが、Aiによって膨大なデータから算出した勝率をもとにアプリ内でレベル分けされています。ユーザーはレベルに合わせて、Aiと対戦ができるという仕組みです。■Aiが身近なところで活用されるメリットとはこのように、Aiは普段の生活においても身近なところで浸透していっているわけですが、実際Aiを活用することにどのようなメリットがあるのでしょうか。Aiの活用で生活が便利になる普段の生活だけでなく、企業においてもそうですが、Aiが活用されるのは、『人の暮らしや業務を便利にすることができるから』です。Aiは膨大なデータを取り込んで人間の知能を学習することで、人間のように何かをこなすことができます。これによって、何かの電源を入れる、切るなどであったり、淡々とした業務であったり、パターン化されたものはAiにお任せをすることで、人間は別のことに取り組むことができます。人間の役割とAiの役割を分けることで生活がより便利になるということです。Aiで子供の教育も楽ちんに実際に、Ai機能を搭載した学習システム『Qubena』を導入した学習塾では17倍の学習効率を達成したという結果も出ています。Qubenaは、子供個人個人の得意不得意をAiで分析し、レベルやスピードに合わせて教育ができるAi教育タブレットです。共働きの多い現代、忙しいお母さんにとって、子供の宿題を教える時間はほぼ取れないに近いですよね。このように、お家での子供の教育においても役立てることができるのがAiのメリットでもあります。Aiでお家の防犯もばっちりAiの、画像分析、映像分析を利用した、Ai防犯カメラが実用化されてきています。これまで、防犯カメラは録画して見返すだけであったものが、Aiを搭載することで怪しい人物を徹底して追いかけたりすることができるようになり、事故や事件を未然に防ぐことができるようになります。Aiは今後、身の回りでどのように変化していくのか便利製品だけではなく、防犯面など、人間の生活の様々な面において多大なるメリットをもたらすAi技術ですが、今後どのような部分にその活躍の場を広げていくのでしょうか。Ai×ドローン日本ではここ数年、自然災害などが頻繁に発生しています。そこへAiを搭載したドローンを活用することで災害時には人間では困難とされる災害時に山間部での救助活動や道路が遮断されてしまった場合の物資援助が可能とすることができると期待されています。また、空からの撮影が可能なため自然災害時の状況把握などのパイプ役としても活躍することでしょう。Ai×介護ロボット少子高齢化という社会課題が、近年更に問題視されている現状です。中には高齢者が高齢者を介護する『老老介護』という問題も新たに出てきています。そこで、Aiを活用した介護ロボットを利用して、被介護者とコミュニケーションをとったり、健康状態を24時間管理したりすることが求められています。また、介護者の手助けだけではなく、介護現場の人手不足解消などへも期待が寄せられているところです。まとめAiは、一見すごく未来テクノロジーのようなイメージを持ってしまいがちですが、意外にも私たちの生活の身近なところで活躍しているものです。上手に活用することで、便利になったり、安全に生活をしたりすることができるようになります。今後は、Ai技術のさらなる発展で、これまで解決が困難だった自然災害における問題や、介護問題などへのアプローチが期待出来そうですね。身近なところへの最新技術の活用、Aiの活用などへ目を向けながら、是非、普段の生活をより便利に過ごしやすくしていきたいところです。

2020/02/12Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiの活用で無人店舗が実現する？

近年では急速なグローバル化や生活のスマート化などの影響もあり、多くの店舗でキャッシュレス決済の導入が進んできました。また、現在日本は高齢化社会に向かっていて、慢性的な人手不足に陥っている業界が出てきており、特に飲食業界や小売業界は顕著です。そんな中、近年では、Aiやキャッシュレス決済のノウハウを利用した無人店舗がコンビニ等を中心に普及していく流れが広がってきています。このように、ますます便利になっていく世の中を支える基盤ともなっているのがAiなわけですが、一体Aiは無人店舗の実現においてどのような役割を担っているのでしょうか。無人店舗とはそもそも無人店舗とは、Aiやセルフレジ等を利用してレジやその他の業務を担う従業員をなくした店舗のことをさします。この無人店舗は、Aiを利用して消費者の購買データを集めることが出来たり、人件費を抑えることができたりするとして期待されており、現在徐々に活用が広がってきているところです。実際に、2019年8月23日から半年間、横浜市にあるローソン氷取沢町店が深夜帯（午前0時〜午前5時）に無人店舗化し、スマート店舗の営業実験を行なっています。また、JR赤羽駅のキオスクでも、入口のスキャナにSuica(交通IC)をかざすとドアが開いて入店できるようになり、店内で商品を選んで取りながら進み、出口で再度Suicaをかざせば購入完了、退店できる仕組みの無人店舗を2か月間実験的に導入しました。完全なる無人化ではなく、セルフレジなどを導入したり、短期間で実験的に実施したりしながら徐々に無人店舗化を進めている店舗が多いようです。データ管理も防犯対策もAiカメラで可能に無人店舗を実現するにあたって、防犯対策の面や、データ管理の面から切っても切れない関係にあるのがAiカメラです。AiカメラにできることAiカメラとは、その名の通りAi技術を搭載したカメラのことです。身近なところで言えば、iPhoneの顔認証や一眼レフカメラのスマイルシャッターなどでしょうか。このように、Aiカメラは画像や映像からデータを分析したり、予測したりすることが可能です。更にAiの画像解析技術は近年劇的に進化しており、多数の対象物が映し出された画像・映像の中から高精度で事故や犯罪行動パターンをリアルタイムで自動検出できるようになっています。また、人の動線をトラッキングしたり、顧客行動データの取得・分析して来店客の年代・性別、立ち寄り率、リピート率といった顧客データを可視化したりすることも可能です。従来は記録のためだけに利用されていた防犯カメラを消費者のデータ管理や、在庫の管理としても活用できるようになったことから、無人店舗の実現においては、このAiカメラが必須となってきているといえます。Aiカメラは1つの店舗に何台くらい必要？例えば、九州を地盤に全国244店舗を展開しているトライアルグループは、トライアル新宮店において、店舗分析等のためにAiカメラ1500台を導入しています。同店では約3600坪の店舗面積に対して、1500台のAIカメラを導入していることから、平均的に1坪あたり2.4台ほどのAiカメラが設置されていることがわかります。コンビニの面積は大体50～60坪ほどですので、コンビニを例に例えると、だいたい1店舗につき100～150台ほどのAiカメラが必要ということになります。Aiを活用したスマートレジカートAiを搭載したレジカートは商品のスキャンから支払いまですべて一台でできる優れモノです。このようなAiを搭載したレジカートは現在アメリカを中心に開発が行われています。このスマートカートは、商品を入れるカゴとタブレットが一体化しており、商品をカゴに追加するごとにAiが商品を認識して、金額がタブレットに表示されるという仕組みになっています。従来のカートと違う点は、『かごに入れる際に商品がスキャンされる』というところです。生産もカートに取り付けられているタブレットでそのまま行うことができますので、レジに並ばずにそのまま店を出ることができます。AIによる店舗案内スーパーマーケットやコンビニ等は、生活をするにあたって多くの人が日常的に利用する施設の1つです。増え続ける利用者に対して、人手不足が課題となっている昨今、今後活用が広がると予想されているのが『Aiによる店舗案内』です。例えば、スーパーで働いたことのある方はご経験があるかもしれませんが、商品を並べている途中にお客から『マヨネーズはどこにありますか？』などと質問を受けたり『トイレはどこですか？』と聞かれることがあります。その際、従業員はそれまでしていた作業の手を止めて接客、案内をしなければなりません。このように、発生頻度が高く、煩雑な内容も多い一次対応を自動化できれば、従業員も本来の業務に集中しやすくなり、労働生産性の向上も見込めるようになります。また、このAiによる案内サービスは2020年に開催予定の東京オリンピックにおける外国人観光客の施設案内などでの利用も検討されています。インバウンド客も年々増えてきている中、スーパーなどにおいても多言語に対応したAiを活用することで、来店客との柔軟なコミュニケーションが期待できるとともに、業務効率化にもつながるといえるでしょう。無人店舗Amazon GOに学ぶ今後の可能性『AmazonGO』は2018年1月にシアトルに1号店をオープンし、その後シカゴ、ニューヨーク、サンフランシスコなど15店舗で展開をしている無人コンビニです。AmazonGOは店内に入る前に専用のアプリのダウンロードと登録が必要です。これはクレジットカードなどの情報と請求先住所などを登録しておくもので、これを利用することによりレジに並ばずに決済を済ませることができるシステムとなっています。もし、来店して商品をそのままバッグに入れて持ち去っても、アプリでしっかり請求されるため、間引きになることはありません。例えば、駅で電車に乗るときのことを思い浮かべてみて下さい。一昔前までは券売機に並んで切符を購入して、それを機械へ差込み、出てきた切符をとって電車に乗り込むというのが普通でした。それが今では、SuicaやICOCAなどのICカードを利用することで、券売機に並ぶストレスなどが大幅に解消されました。これと同じように、AmazonGOはかごに入れられた商品をAiが認識することによって退店ゲートを徹だけで決済が完了し、行列を防ぐことに成功したのです。こうした無人会計は、天井に設置された数えきれないほどのAiカメラがそれの一端を実現させています。また、Ai技術による商品棚から通路までの監視はもちろんのこと、商品棚の重さや音を観測するセンサーやマイクを配置することで、『誰がどの商品を持っているか』を把握することができるようになっています。これは在庫管理などにも活用され、どこの棚の何がなくなっている、減ってきているということをAiが感知し、スタッフに報告することで、商品ロスを防いだり、在庫不足を防いだりすることが可能です。現在AmazonGOはアメリカの4都市での展開のみですが、今後はキャッシュレス決済の普及や、人材不足などの課題解決に向けても、このような無人店舗は広がっていくことが予想されます。まとめまだ日本の無人店舗は実験段階であり、AmazonGOのように本格的な稼働には至っていませんが、各社がAiを活用した実験を着実に進めていっています。万引きなどの防犯関連事項や、責任の所在などが課題として残っている中、今後は通信技術の発達も関与し、Aiの技術は飛躍的に向上することが予想されています。無人化における課題もAiで解決することは意外にも容易な事かもしれません。今後は、AIなど最新技術を駆使した無人店舗展開の主導権を、どの企業が握っていくかが見どころとなりそうです。

2020/02/10Aiチョイス編集部
Aiニュース
Aiで変わる調理と栄養管理の考え方

突然ですが、自炊をしている一人暮らしの方、主婦のお母さん、献立を考えるのがとても面倒でたまらないとか、誰かが作ってくれたら楽なのにと思ったことはありませんか？健康管理や、栄養バランスを考えながら毎日料理をするのは大変です。しかし、近年ではAiを活用したサービスで栄養バランスの整った食事を提案してくれるアプリがあったり、調理器具、家具があるのをご存知でしたでしょうか？更には、自動で料理をしてくれるAiシェフも開発されてきています。今回は、Aiが調理を提案するということはどういうことなのか、そして、このことにより私たちの生活はどのように変化する可能性があるのかということについて言及していきたいと思います。身近な献立Aiについて共働きのご家庭も多い中、毎日献立を立てたり、それに合わせた食材を買ったりするのは大変な事です。そんな方の救世主ともなるアプリとして、下記のようなAi献立アプリがあります。ミーニューこれは、ユーザーの好みをAiで分析して一週間分の献立を立ててくれるアプリです。ユーザーの好みに加えて、アプリが提案したメニューを却下されたものも、次回以降の献立提案に役立てるため使えば使うほど、アプリ上にそのユーザーだけのデータがたまっていくため、献立が洗練されていくという仕組みになっています。また、献立をたてると同時に、調理に必要な食材の提案もしてくれるため、買い物も断然楽になります。AJINOMOTO PARKAJINOMOTO PARKは、味の素が提供するAiを活用した献立アプリです。上記のミーニューと同様のサービス内容に加えて、作業効率や、彩りも同時に考慮した献立を提案します。AJINOMOTO PARKは、献立提案だけでなく、メタボや血圧、減塩などの気になる健康テーマの基本知識や、さまざまな食情報を届けるマガジンなど、その他のコンテンツも充実しています。AIによるこれからの栄養管理では、そもそも食事について困っていることといえばどのようなことがあるでしょうか。主には『食材の栄養がわからない』『栄養がわかっても調理方法が思い浮かばない』『食生活のコントロールが難しい』というような問題点が挙げられます。しかし、その食事の中で一日の栄養バランスを意識して食事をするとなると、途端に難しく感じてしまうのが現状です。献立を立てる際のAiの活用法献立を立てる際、彩りを良くすると、緑黄色野菜がバランスよく取れて、栄養バランスも整うといわれています。しかし、どのように調理に組み込んだら良いのか分からなくなりませんか？そこで、先ほどのアプリをはじめとしたAIによる栄養管理で、栄養バランスの整った献立を立てることができるようになります。また、現在では実際に、冷蔵庫などがIoT化されてきていることもあり、冷蔵庫の中身からAiが献立を立てることが可能です。その中から栄養バランスの整った献立を提案してくれる調理器具なども今後出てくるでしょう。また、一般家庭だけではなく、飲食店などにおいても食材の在庫の管理にAiを活用することで、発注しなければならない食材の把握をしたり、食べ物のロスをなくしたりすることにもつながります。食事の場面でのAi活用法外出先で栄養のことを考えて食べようと思っても食材がわからなければ選ぶことができません。そんな時に不足しがちな栄養素の食材を把握しておくことで、それを補える食材が使われている料理を選ぶことができます。また、Aiの画像認識技術を活用して、外食の際の料理をカメラでとるだけで瞬時にカロリーの計算をしてくれるといったことも可能です。Aiロボットによる自動調理上記にご紹介したものは、Aiが献立を提案し、調理はあくまでも人間であることが前提でした。しかし、近年では、料理を提案、調理、そして片付けまでを行ってくれるAiロボットの開発が進んでいます。それがイギリスのモーリー・ロボティクス社が2015年に動画を公開した世界初のAI料理ロボットです。動画の内容は家庭のキッチンに2本のアームが取り付けられ、そのアームがスパゲッティを茹で、ソースをつくり、盛り付け、最後は調理台を清掃するといったものです。これにより、人間が料理から解放されるだけでなく、Ai料理ロボットが提供する一流料理を楽しむことができます。なぜならAI料理ロボットはレシピをいくらでも暗記できるし、画像認識技術で一流シェフの動きを真似ることもできるからです。これは2015年に家庭用のAiロボットとして開発されたものの、高価であることから5年たったいまでも一般家庭への導入の例はありませんが、今後業務用としては活躍する未来が来るかもしれません。調理におけるAiの今後の可能性このように、調理においてもAiが活用されるようになることで、ますます人々の生活は便利になってきています。便利な中でもやはり、食事に関しては健康に気を付けたかったり栄養を気にしてしまったりするのが現状です。そこへ、家庭内においてもアプリの利用やAiを搭載した家具などを活用することで調理がより便利になってきます。また、Aiは一般家庭だけでなく、シェフなど飲食業界にも恩恵を与えるといわれています。今後、後継者問題などが起こってきた際、レシピをAi調理ロボットにおぼえこませて、Aiが調理から配膳、支払いから片付けまでをさせるということも可能になってくるのです。実際に中国の有名火鍋チェーン・HaiDiLao（海底撈）では、キッチンやホールにロボットが導入されています。そこでは、Aiシステムがキッチン、フロント、倉庫など店舗全体の効率化の役割を果たしているといい、人口の多い中国にとって、業務効率化の鍵を握るのはAiだという見方もあります。今後ますますAiが発達していく中で飲食業界や一般家庭の調理現場において、どのようなユースケースが増えてくるのか、楽しみです。まとめAi技術が発達してくることで、栄養管理が目に見えて出来るようになったり、それに合わせた調理が出来るようになったりします。これまで、忙しい毎日の中で料理は家にあるもので適当に作っていたという方や、コンビニに走っていたという方も、Aiを活用することで栄養管理への考え方が変わり、健康的な生活を送ることができるようになるかもしれません。Aiを活用することは、人間の生活が便利になるだけではなく、健康的に生きる手段ともいえます。

2020/02/07Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
製造業のものづくりにおける課題をAiで解決

日本の製造業、ものづくりの現場では、近年AiやIoT技術の導入が広がりつつあります。また、それらを導入したことによる様々な成功事例も見られるようになってきました。しかし、実際製造業においてAiがどのように活用されているのか、結果としてどのような効果をもたらしているのかイマイチ分からないという方も多いのでないでしょうか。そこで今回は現在の製造業が抱えている課題から、Aiを利活用した解決策までをご紹介していきたいと思います。製造業における現状の課題日本の製造業、ものづくりの現場では、人材不足や国際競争力の低下など様々な問題を抱えています。具体的な例としては、下記のような課題が挙げられます。人材不足品質の維持や向上製品の付加価値が低い国際競争力の低下人材不足の問題については年々深刻化してきており、経済産業省が製造業にむけて2018年12月に行った調査によれば、人手不足は、94％以上の大企業・中小企業において顕在化しているといいます。また、人材確保に課題のある人材として、特に『技能人材』が突出している現状です。この、技能人材が不足することにより、これまで品質など商品の評価を得てきたものが、その状態を保つことが困難になってきています。更には、単純にスキルを持った人材が他の人材と代替が困難であることだけではなく、新しい人材の教育や熟練スキルの保有ができないため、このような状況に陥っているのです。人材不足こそが品質の低下を引き起こすことから、国際競争力の低下などその他の課題にもそれぞれ影響しているといえます。製造業におけるAiの活用製造業の課題として、主に上記の4点が挙げられました。その解決策の手段として活躍するのがAiです。特に中小企業では技能のデジタル化のニーズが強く、職人の匠の技そのものや、品質・技術力を裏打ちする良質なデータが現場に存在するうちに、将来を見据えた対策を行うことが急務であるといわれています。更に近年は、従来のAiよりも技術が確実に向上してきており、画像認識技術や分類エラーなどが劇的に改善されました。これを製造業に適用すれば、予測や画像認識が可能になり、不足していた人材をAiで補うことができるようになります。このことから、データの活用やAi技術を活用しようという経営者は増加傾向にあるといい、広がりつつあるのです。製造業へのAiの活用Aiを活用している製造業の中でも特にAiの導入割合の多かった分野は製造工程の21.7％です。一口に製造工程といっても多くの工程が存在しますが、三菱UFJリサーチ＆コンサルティングが発表した調査では製造業におけるAiの活用の可能性を次のようにまとめています。作業の自動化製造業における自動化は、現在Aiを搭載したロボットの開発も進められています。Aiロボットに作業工程を学習させることで、人材を配置せずとも一定の生産量を保つことができ、ひいては生産量を2倍3倍と増やすことも可能です。仕分けやトッピング、在庫管理など、ものづくりに関わる様々な作業が自動化されてきています。検査、検品Aiは画像認識という技術を持ち合わせています。これを活用することで、検査や検品の精度向上や業務の効率化を図ることができます。この、検査や検品という工程は、ものづくりにおいて欠かせない工程ですが、わずかな傷や不具合も短時間で発見しなければなりません。また、万が一見落としてしまった場合は、企業自体の信用に関わる大きな自体にもなりかねないため、熟練の技が要求されてきます。しかし、いくら熟練のスタッフがいたとしても、人間のが行うことのできる作業にはやはり限界があるのが事実です。この工程を、高速カメラで物体を撮影し、それをAiによって解析することで、検品作業や検査をすることができるようになります。実際に、東京大学とNECが共同でこの技術を開発ました。NECは同技術の精度について、『カメラの前を0.03秒で通過・移動する物体について、刻印された5ミリ程度の微細な文字の違いを、リアルタイムで95％以上の精度で判別できること』を確認したとしており、今後製造業への導入の広がりが期待されます。Ai研究員また、製造業では研究開発の分野でもAi活用を進めています。例えば、Aiに何百何千という建築アイデアを学習させ、あらゆる可能性を網羅しながら新たなアイデアを作り出させるというものです。もちろん建築物に限っての活用だけではありません。特に活用が進んでいるのが薬品製造業界です。薬品製造業界において新しい薬を作るには、莫大なコストと長期的な開発期間を要します。ところが、実際に、アメリカの企業では従来は開発に10年ほど掛かっていた抗HIV薬について、より効果が高いものをわずか半年で開発しました。Ai研究員によって研究、開発を行わせることで、技能人材の確保や時間的コストを大幅に削減することができるようになるのです。このように、研究の分野においてもAiは人間の研究者にとって欠かせない協働者となりつつあります。これは製造業だけではなく、『Ai研究員』や『Aiデザイナー』等はあらゆる分野で見られることになるかもしれません。製造業におけるAiの利活用のポイント製造業において、様々な面で課題解決や業務の効率化を行うことができるとされているAiの技術ですが、ただ単に導入をすれば良いという訳ではもちろんありません。現場での適用をリサーチするのはあくまでも人間の仕事です。Aiは課題解決の手段であり、現在の課題はどの部分であるのか導入の目的を明確にすることが、Ai導入のヒントとポイントになります。また、Ai研究員を設置する場合には、前提として『大量の良いデータ』があることも重要です。当然ながら良いデータがないとそれ以上のアイデアを作り出すことは困難です。これは研究の分野だけではなく、検品や検査においても同じことが言え、自動判断を行うための良いデータが大量になければ、AIによる学習が困難になる可能性が高いといえるでしょう。まとめ今後、多くの産業においてAiやIoT技術を活用して自動化が進んでいくことが予想されています。特に、Aiは人材不足やヒューマンエラーの防止など、様々なテーマに対して効果的な解決策をもたらしてくれます。しかし、それを乱用するのではなく、自社の課題を抽出してそこにアプローチできるような最適なAi技術を導入することが大切です。様々な導入事例を参考にしたり、社内で問題提起を行ったりしながら、それぞれにあった方法を模索していきましょう。

2020/02/06Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
AIで飲食店や喫茶店、ヘアサロンなどの店舗にお客様を安くで集める方法とは

飲食店や喫茶店、ヘアサロンなど店舗経営をされている店舗では、特に新規店舗や少しメイン通りから離れている店舗にとってはどのようにお客を集めてくるかというものが重要になってきます。お店を持つときに応援してくれる昔からのお客様がいればいいのですが、新天地で一から始める店舗にとって集客はかなり重要になってきます。そのため、新規店舗はマーケティングのために広告費をかけていきます。飲食店であればグルナビなどのグルメサイトへの有料登録、さらにヘアサロンであればホットペッパービューティーなどへの登録し費用をかけて集客を試みます。しかし、すでに既存店で潤沢な資金がある店舗も同様のサイトにて集客をしている状況です。結果、お客が少ない→広告費を投下→少し増えても広告費分が稼げない→広告費を投下という負のスパイラルに陥るケースも少なくありません。今回はAiという最先端の技術を紹介しつつもコストを抑えて店舗へ集客できる方法についてご紹介したいと思います。集客のためにまずはGoogleマイビジネスに登録しようGoogle検索やマップ検索を利用して、今店舗などの情報を収集する人が増えてきています。事実下記の日本におけるスマートフォンの月間の利用者数を調べたものになります。みてわかる通り圧倒的に多い利用率がGoogleとGoogle Mapになっています。アプリ部門では日常的にコミュニケーションツールとして利用されるLINEが多いのですが、基本はGoogleが利用されていることがこのデータでおわかりいただけるのではないでしょうか。そこで店舗をもつ方が耳にするのがGoogleマイビジネスではないでしょうか。では一体Googleマイビジネスとは何なのでしょうか。映像でまずは確認してみましょう。こちらの映像からもわかるように、Googleマイビジネスは、お店の情報を直接Googleに登録できるサービスのことで、登録した店舗の営業時間や場所などをお客さんが検索しやすいようにしてくれるものになります。このGoogleマイビジネスに登録するメリットとしては、一番にGoogleマップを利用しているお客様にアプローチすることができるという点です。言い換えると、今まさに店舗の近くにいる人に対してアピールできるのがGoogleマイビジネスだといえます。Googleマップで「Googleマイビジネスのページの表示を上位表示させますよ」というのがMEO（Map engine optimaization）対策といわれているものです。このMEOについても今回少しだけテクニックをご紹介したいと思います。集客のためにホームページも一緒に作成しておくことが大切今ローカルビジネスの集客方法として注目を集めているMEOというマップ検索で上位表示させる方法ですが、これにはいくつかのテクニックがありますが今回特別にAiチョイスをご覧の方にご紹介したいと思います。結局MEOもSEOと同様に、ユーザーつまりお客様の目線になってコンテンツができていれば自然と上位表示されるというものなのですが、今回はその自然・当たり前についてご紹介したいと思います。マイビジネスページの滞在時間が必要MEOで大事になってくるのはあなたのマイビジネスページにお客様がどれだけの時間滞在していたか、どれだけページを見ていたのかというのが重要になってきます。もしあなたのマイビジネスのページが1枚の写真しかないものであればどうでしょうか？口コミが1件もなければどうでしょうか？お客様は自然とあなたのページを見ずに他の店舗を見に行ってしまいます。結果、お客様があなたのページを見ていた時間はわずか数秒というデータだけがGoogleに蓄積されていくわけです。そしてこの蓄積された滞在時間をもとに検索結果の順位は変動していきますのでコンテンツといわれるページ内の情報が少ないと、マップ検索での順位は落ちていってしまいます。逆に順位をあげるための方法としては、この逆つまりあなたのマイビジネスページの情報量を増やすことで滞在時間を伸ばし検索結果の順位をあげることが可能になってきます。なのでよくMEO対策で写真をアップしましょうとか口コミを増やしましょうといわれるのはそこにあります。マイビジネスに関連付けているホームページのドメインパワーMEO対策のもう一つの施策としてあげられるのが、マイビジネスページに紐づけているホームページ情報のドメインパワーも重要といわれています。ドメインパワーとは、ざっくり説明すると店舗が保有しているWebサイト・ホームページがどれだけの人に見られているかどうかということです。MEOといっても結局はGoogleですので、Googleに登録されているサイトのドメインパワーの情報をGoogle内部で比較し、店舗のホームページが人によくみられているページを基本的に上位にあげるといわれています。ですのでGoogleマイビジネスにはホームページのリンクも張ることをお勧めします。ドメインパワーをつけるために必要なSNSコンテンツでは実際にドメインパワーをつけるための方法ですが、一番良い方法としてはSNSなどを利用して集客かけることが一番手軽にできる方法の一つです。SNSといえば、今やFacebookをはじめTwitter、Instagrtamなど最近ではTickTokなどもあります。これらのSNSツールを使い店舗の情報を定期的に更新することで自社ホームページのドメインに訪問者を増やすことが可能です。他にもホームページ自体にブログ機能を持たせて更新していくという方法がありますが、店舗運営しながらの更新性を考えると、間違いなくSNSのほうが簡単に更新できます。SNSを更新することでホームページのアクセスを増やすことができ、結果として直接来店につながるMEOで上位に表示させることが可能になってくるというわけです。SNSを利用した店舗にお客を集める方法ではここから実際にどのようなSNSの使い方をしていけばいいのかについて簡単に紹介したいと思います。Instagram（インスタ）が視覚的に訴えることができるInstagramは、視覚的に情報を発信したいときに利用できるSNSツールになります。飲食店であれば、料理の写真や店舗内の写真。お土産やであれば商品の写真。美容室であればカットした方の写真など写真で視覚的にアプローチすることができます。今は昔とことなり、スマートフォンのカメラも高画質になってきていますので簡単に一眼レフのような写真を撮影することができます。人気のメニューやヘアスタイルなどを投稿し続けることでフォロワーを増やし、店舗のファンを増やしていくことができます。お客様のコミュニケーションツールとしてのTwitterTwitterは写真の投稿も可能ですが、どちらかというと文字などの情報のやり取りをすることができるコミュニケーションツールになります。比較的フォロワーも増やしやすく、直接的な集客にもつながりやすいと店舗運営者で利用しているかたは増えてきています。お得なクーポン情報を配信するLINE＠LIEN＠はコミュニケーションツールというよりもリピート施策を行えるSNSツールという認識を持ったほうが良いかと思います。こちらは今ほとんどの飲食店が利用していますが、LINEではクーポンやポイントを付けることができるのではじめて来店されたお客様に対してクーポン情報を発信しリピート来店を促していくことが可能です。お得意様だけのイベント告知に最適なFacebookFacebookは、写真やテキスト情報などがありますがFunページなどにおいて店舗に来店してくれるコアなお客様、つまり常連さんなどにむけた特別な情報発信やクローズドのグループを作成し、お客様との距離感を近づけるためのツールとして使えるSNSではないでしょうか。マーケティングをする時間がない人におススメの集客のためのAIツールとサービスとはいっても正直、店舗運営者のみなさんにとって、このような作業をすること自体が難しく、日々の業務に追われてしまうことのほうが多いのではないでしょうか。ノウハウとして知っていても実践できないと意味がありません。そこで今回はAiをつかったツールでのSNS更新ツールとSNSコンシェルジュサービスについてご紹介いたします。Ai搭載でターゲットにリーチするインスタタウン写真は自身のスマホ等でアップロードしていただく必要がありますが、このツールを利用することで、最適なハッシュタグの付け方や店舗のお客様の見込みになるようなキーワードでハッシュタグをつけているユーザーを自動でフォローし、フォローを獲得していきます。写真は投稿するだけで、あとは自動でAiがインスタグラムのフォロワーを増やしてくれる作業をしてくれますので、毎回毎回スマホをみながらフォロワーを増やす手間を省くことができます。Aiで自動フォローとリムをしてくれるTwieet タウン続いては、Twieetタウン。こちらもインスタタウン同様に、Ai搭載で設定したキーワードでTwieetしているユーザーを自動いいねやフォローをしてくれます。それによって自動的にフォロワーが増えてきます。あとは定期的にTwieetをするだけで勝手にフォロワーが増え、インフルエンサーのようなに発信力をつけていくことが可能になります。SNSコンシェルジュサービス以上がAiを搭載したSNSツールでしたが、今回プラスアルファでご紹介したいのが、SNSコンシェルジュサービスです。このサービスでは、インスタタウンやTweetタウンでもいずれも自動でいいねやフォローをしてくれたとしても投稿までは自分でしなくてはなりません。そこで今回投稿のコツを伝えてくれるSNSコンシェルジュサービスも併せてご紹介できればと思います。SNSを始めたいけどやり方がわからないという方はこのコンシェルジュサービスもパッケージでお試ししてみてはいかがでしょうか。SNSコンシェルジュはこちら

2019/08/30Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
無料ではじめられるAiサービスのチャットボットと電話自動応答サービスとは

人手が足りなくて電話対応やメール対応に困っているチャットボットや電話自動応答システムを導入して電話対応の時間を減らしたいこう思っている会社はすくなくないのではないでしょうか。これらを改善するAiのサービスであるチャットボットや電話自動応答システムとなるとどうしても費用面で難しいことがほとんどです。まだ新技術ということもあるため、Ai関連サービスは導入費だけでなくランニングコストも高いという印象です。今回は、そんな費用が高くて手が届かなかったチャットボットや電話自動応答サービスを無料で導入できるサービスについて紹介したいと思います。成果報酬型のコンバージョンあがるくんコンバージョンとは、Webサイトなどにおいて成果のことをさします。会社はWebサイトなどからの問い合わせをコンバージョンとしているところがほとんどですが、このコンバージョン上がるくんはWebサイトからなどからのコンバージョン＝問い合わせを増やしてくれるサービスです。まずは、コンバージョン上がるくんのシステムを動画でみていただきましたがイメージはつきましたでしょうか？この登場人物であるWebサイト担当者くんのように、会社からコンバージョンをもっと上げるようにということを言われている方はもちろん、すでに問い合わせがあるけれども対応に時間がかかっている場合には、このコンバージョン上がるくんは成果をあげるだけでなく業務改善も見込めることができそうです。それではなぜ、このようなコンバージョン上がるくんが業務に必要なのかについて考えたいと思います。電話にかかるとられる時間とはどれくらいかそもそも電話や問い合わせ対応にかかる時間とはどれくらいなのでしょうか。実際に電話の受付に取られる時間というのは1分から長くて3分かと思います。しかし、そこから担当者につなげたり要件を確認する場合にはプラスで時間がかかります。例えば外出している担当者に対して連絡をとる場合であれば、担当者に電話をかけて繋がって要件を伝えるまでにかかる時間が3分程度です。もし繋がらなかった場合には折り返し連絡をした場合にはプラス30秒程度かかります。電話の内容に対して調べて回答する場合には、調べる時間がプラスでかかります。内容によっては数時間かかる場合があります。このように１件の問い合わせだけでも、かかる時間というのは1分と考えるよりは１時間も取られると思っておいた方が良いかもしれません。特にお客様からの質問などの場合であれば、質問の意図や内容を理解するために時間もかかりますので電話対応にはそれなりの業務経験者でなければなりません。クレーム対応は１件でも数時間はかかってしまうことがあるクレームの電話というのは、１件でも数時間かかってしまうケースがほとんどです。クレーム対応をしたことのある人であればわかるかと思いますが、早くすんだとしても30分はかかります。もちろんクレームを起こさない業務を心がける必要はあるのですが、それでもクレームは起きてしまいます。お客様のことは大切にしなくてはいけませんが、人手不足の現代においてクレーム対応で人が一人以上とられてしまうのはコストでもあります。問い合わせや電話対応の人材を育成するにも時間がかかる問い合わせ対応するためににはそれなりの人材でなければなりません。具体的には、業務や働いている組織について最低限の知識がなければ対応することができません。中には会社の業務や組織の必要性を学ぶために電話対応が新人の役割というところもあるようです。このような電話対応ができる人材を育てるにもコストがかかります。一人前になるまでにおおよそ1年半年かかるというデータがリクルートにでていますが、電話対応を安心して任せられるには1年はかかるということになります。ちなみに一人の新人に対応できる電話量は限られてはいますが、一人の年間費用マイナビの情報では250万円ほどです。問い合わせしたいときが最大のチャンスお客様が問い合わせるというタイミングが一番、お客様にとってあなたの会社のサービスや商品に興味を示しているタイミングです。インターネットが普及し24時間いつでもホームページが見れる時代になったからこそ時間外の問い合わせの要望が増えてきているも事実です。17や18時で電話業務が終わる会社がほとんどなのに対して上記のネット利用時間をみてみると、18時をピークに減少はしていますが、それでもそれでもかなり多い問い合わせ数であると言えます。このような問い合わせが多くなる可能性の高い利用者のピーク時間に問い合わせを受けれないというのは会社にとっては機会損失でもあります。問い合わせフォームは極力簡単がコンバージョンがあがる問い合わせフォームにきた約7割のユーザーが離脱しているというデータを海外の会社が出していますが、その離脱の理由はフォームの不具合や設問数の多さからです。問い合わせフォームを設置していても電話が多い場合というのは大抵そのような離脱したお客様がからの問い合わせです。つまり、離脱率を下げることができればコンバージョンをあげることができます。コンバージョン上がるくんはこれらの問題を全て解決コンバージョン上がるくんについては、これらの問題を全て解決してくれるAiツールです。24時間体制で問い合わせ内容のデータや、回答のデータを事前に入力しておくことでベテランの従業員のように問い合わせ対応することが可能です。人で不足でもこのコンバージョン上がるくん一つで対応可能です。さらに問い合わせされた方の質問に対して的確に答えることのできるC-botや、問い合わせ内容をメールにて配信してくれるIVR機能のI-botの二つがあります。さらにこれらの機能がすべて導入費用０円かつ、成果報酬というので導入費用やランニングコストなどを無駄にすることがありません。ぜひ試してみてはいかがでしょうか？

2019/08/10Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
Aiの特徴からどのようなAiサービスを導入したほうが良いかを検討する

なんとなくAiをつかったらすごそうまわりもつかいだしてるから時代に乗り遅れないようにと調べたAiサービスを聞いて、『なんとなくいいから導入してみよう』とサービスを導入して結果使わないケースは、昔のPCが普及した時代の話と同じです。まずはAiの特徴を知り、それをもとに今のAiにできる技術はどういったサービスを安定的に提供することができ、どのようなケースにはAi導入はまだ見送ったほうがいいのかについて紹介していきたいと思います。Aiで処理できるもの、領域をまずは理解する前回の記事で機械学習やディープラーニングのことについて触れていますが、基本的に今のAi技術において、ほとんどがこの機械学習・ディープラーニングをつかっている技術であるということです。現在の機械学習の領域として言語認識音声認識画像認識と以上大きくわけてこの3つになります。そしてこれらの一つ一つの認識を理解するのではなく、組み合わせて利用することで、Aiは開発者や利用者が導き出して欲しい答えを計算してくれます。例えば、音声認識が理解できたとしても言語に変換するための変換するためのものがついてなければ何もを伝えることができません。一方で言語と音が一致しなければ言語認識したとしても音を発生させることができません。つまり、現在のAi技術やサービスはこのような機械学習の特徴を組み合わせて求める結果や作業、業務というものをこなしているという理解をまずは簡単に頭の片隅にでも置いておいてください。単純作業や処理はものの数秒で終わらせてしまうことが可能Aiのもっとも得意とする領域というのが、決められたフレームの中だけで作業をするというものです。Aiはまだまだ現在の段階ではAiエンジニアが設定したプログラムの中で想定した動きをするものがほとんどです。枠が狭ければ狭いほど、エンジニアのプログラムはシンプルになっていきより精度の高いプログラムにすることができます。フレームというのは、この場合「判断する」という分岐点が１〜２ほどしかないものでかつ単純なものであることが条件となります。よくAiロボットがチェスの世界ナンバーワンに勝ったなどという話があえいますが、まさにチェスという世界はルールというフレームがあるからこそイレギュラー対応などのプログラミングをせずに単純にルールに合わせた動きを過去のデータを元に導きだし最善策というものをとることが可能となってきております。仕訳処理など見本となるデータがあれば対応可能工場や農家などで商品の仕分け作業などもこのAiデータによりって簡単に処理できるAi技術というのを導入することが検討できます。Googleのこちらの動画をまずはごらんください。野菜の等級しわけ作業ということも人の手を介してしなければならないとされてきた作業ですが、そこにAiの画像認識を利用して、等級のわずかな傾向や特徴を見出して仕分けすることができます。つまり画像で処理して一瞬で例えばA品、B品、C品といった具合に判断して仕分けする作業が可能となります。この場合にもお気づきかもしれませんが、等級と呼ばれる仕分けの基本データがあってはじめて実現する処理なのです。もし、この判断する基準となるデータが少ない場合であれば、今のAiではまだ処理することは難しいのが現状です。逆説てきではありますが、大量の見本となる仕分け後のデータさえあれば、あとは仕分け作業などの業務はAiで作業をさせることが可能になってくるということです。問い合わせ受付業務もフレームワークができる問い合わせなどの業務フローもある意味、トークマニュアル通りの対応であれば、先ほどの仕分け作業の前提にあった。見本となるデータがありますので、その内容を入力するだけで対応が可能となります。しかし、電話などの問い合わせであればイレギュラーでの対応ということもあるため、まだまだAiでの対応を実現することは、難しいのですが、ある特定の例えば飲食店の予約に特化した電話対応であればLINEのDUETというサービスが今後期待できます。また最近ではGateboxという商品も販売されており、こちらは音声認識と言語理解にて所有者の声を理解し対応するものですので今後はこのような技術からの発展で電話対応も汎用的になる可能性は高いといえます。そのほかの業務に関してはまだまだ電話でAi受付をすることは難しいとされています。一方でWebからの問い合わせに対しては今チャットボットをAiで対応することが可能となっています。理由としては、ある程度問い合わせの内容を文字で語弊なく誘導することができるからでもあります。今すぐにでも受け付け業務改善という意味であればAi搭載型のチャットボットの導入をおすすめします。マーケティングデータなどの分析用資料を取りまとめてくれるつづいてAiが注目を集めているもう一つの処理がマーケティングに関するAiデータです。こちらの場合も、判断基準となるデータが大量にあって初めて成立するものですが、どのような結果を導き出したいのかということが明確であれば、マーケティング関連のAiサービスというものは信用度を高めることができるのではないでしょうか。マーケティングとしてどのようなことをすれば良いのか？といったものを導き出すAiよりかは、マーケティング分析に必要なデータを取得してかつ分類するというものの方がより性格に分類をし、マーケティングの成果をあげられるのかと思います。しかし、投資に関連するAiの結果が散々であるという記事ありますがこの場合は、投資先や金額をどのようにするのかといったデータ、つまり投資をするための行う判断材料が常に状況が変わるために今までのAiのデータでは判断できない状況になってしまった結果と言えるのではないでしょうか。Aiは万能という意識が最近強まっている印象ではありますが、第一次Aiブームや第二次ブームの下火の原因ともなったトイプロブレムにあるように、Aiはイレギュラーに強くないという部分がまだまだあります。より結果を安定的なものとしてAiサービスを利用したいということであれば、Aiの利用は汎用的な部分ではなく限定的な部分の方が好ましいのが現状です。まとめAiの基本はフレームワークにつよく、汎用的な作業にまだ弱いということを理解していただければ今後のどのようなAiサービスを導入していくのが良いかというのが見えてくるかと思います。もちろん日々、技術が進化してきている中で汎用性の高い、いわゆる強いAiというものが生まれるかもしれません。ただ、現状としてはまだまだAi技術においては不安定な部分が多いのが現状です。会社の利益に直結する部分でかつ、汎用性をもとめられる可能性のある業務にはまだAiを導入せずに、まずは単純作業もしくはフレームのきまった部分をAi化していくことをおすすめします。

2019/08/08Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
AI担当もしくは人材を中小企業が持つことのリスクとは？

これからの時代はAiを使って生産性アップや人材不足の解消を図る時代だ。と言っていきなりAi担当者を社内で任命したり人材を募集しようとしている中小企業の方たちも多いのではないでしょうか。会社にAiを導入するにしても、社内にて専属でリソース・人材を確保することは多くのリスクを伴います。どのようなリスクがあるのでしょうか。そしてこのようなリスクを回避する方法についてご紹介したいと思います。Ai人材の素質を活かしきれないAiリテラシーが低い会社において、専属の人間を雇うことは会社にとっても雇われた側にもメリットは生まれません。まず第一に共通言語が無いからといえます。例えば、日本人で方言が飛び交う地方の複数店舗を構える小売店中小企業の中に、優れた海外から来たインドのWebエンジニアを雇うことを想像してみてください。優秀なエンジニアだったとしても日本語は一切使えず英語のみの会話、そして企業側には英語を片言で使えるマネージャーでネットショップ経験を多少持っているとします。そもそもこのような状況自体起こることが稀ですが、無いとは言い切れません。事業継承などで「これからはWebだ！！！インドがIT技術優れているらしい！！！よし採用してこい！」という経営者がいるかもしれません。結局、このような会社において専属の人を雇ってしまった場合想像できるのが、経営陣：「彼はいったい何をしているんだ？」インド人エンジニア：「この会社には、このWebサービス必要なのにどうやって伝えればいいのか？」経営陣：「このWebサービスの使い方よくわからないが・・・」インド人エンジニア：「言葉も伝わらない・・・ITのことも伝わらない・・・」・・・・このような状況は、ITリテラシーに加えて語学そのものという状況ですが、Ai技術においてリテラシーの違いは言語の違い程大きいものになります。なんとなくAiがいいらしい！という状況での専属雇用やとりあえず担当を置いてみよう・・・はおススメしません。社内体制・文化を壊してしまうリスクインターネット販売などが、昔ながらの小売店販売の社内体制において混乱を引き起こしているところは少なくありません。Aiサービスや技術というものは、このようなインターネット販売よりもはるかに業務効率化をすることが可能となります。そのため、今までの社内体制や業務形態を大きく変えてしまうことも予測されます。もしもAi技術をもった人間を数人採用して実行した場合に、これらの社内体制や社内文化を大きく崩してしまう危険性があります。それらは変化に伴う痛みと理解できればいいのですが、中小企業にとって劇的な変化というものは時として会社そのものを崩してしまう危険性があります。外部のリソースを利用してみるAi技術を社内にて活用するためのはじめの一歩としては、外部リソースやAiサービスのパッケージを利用することをおすすめします。いきなり中小企業においてAiを自社開発するのは長期的にコストが安いからと言って実施してしまうと上記のようなことが起こりえます。しかし、外部リソースやパッケージを利用することでお試しのような感覚でAiを利用することができます。さらにお試しで実際に利用することで、Aiに対するリテラシーを高めることができるようになってきます。さらに、もっと具体的に会社の業務にあった必要なAiサービスの形をイメージしやすくなります。パッケージプランを利用を検討してみるいきなり人材を投入して、オリジナルの自社サービスなどを展開するということはあまりにもリスクです。そこでもっとも身近でできる方法として、前項でも上げましたAiサービスのパッケージをまずは利用してみるということからはじめてみてはいかがでしょうか。さまざまな業種業態があるなかから、パッケージを見つけることは難しいことかもしれません。ですのでまず自社業務においいてAiでどのようなことを解決していきたいのかをリストアップもしくはブレインストーミングをしてみることをおすすめします。会社で解決したいことを無理やりAiでする必要性はありませんが、こんなことができたらいいのにな？あんなことできたらいいのにな？といったまるで水色のタヌキのようなロボットアニメの歌にあったようなところからはじめてみると気軽にスタートできるかと思います。社内にて解決したい課題をブレストでリストアップリストアップした課題の中で優先順位をつける最優先の問題からまずどのようなことで解決できるかをリストアップ解決案がある程度出てきた段階で「課題キーワード」＋「解決キーワード」＋「Ai」と検索それでも問題解決ができない場合にはAiチョイスの記事内検索をしてみてくださいまとめこれからの時代はAiだ！という社会の流れがありますが、この流れに無理に乗る必要はありません。経営には時にはチャレンジが必要な時もあるかもしれませんが、歴史のある企業を受け継いだ事業継承者はこのような安全策で一つずつまずはAiサービスをためしてみてはいかがでしょうか。お試しでできるサービスをこのAiチョイスでは今後も紹介してまいりますので、是非参考にしてみてください。

2019/07/11Aiチョイス編集部
Aiトレンド・特集
接客できないWebサイトはもういらない！既存の会社や店舗のWebサイトにチャットボットを導入する5つのメリット

会社や店舗のホームページ、作るだけで問合せが増えるとWeb制作会社などから言われるがまま作りっぱなしになっていませんか。もちろんインターネットがまだ普及していないころは会社のWebサイトがあるだけで集客効果はありました。それは競合が少なかったからです。しかし、現代においてほとんどの企業や店舗はWebサイトを持つようになりました。その結果、Webサイトをただ作るだけでは問合せなどは来なくなりました。来るのは迷惑メールだけ。今回はこのような問合せが少なく集客効果が見込めないHPを劇的に変化させるAiサービスのチャットボットについてご紹介したいと思います。チャットボットとは？チャットボットとは、チャットをするロボットのことです。LINEやFacebookのメッセンジャー、スカイプなどのアプリケーションを利用し、インターネッ上で相手とテキストでコミュニケーションする方法をチャットといいます。チャットボットとは、そのチャットにおける受け答えをするロボットとイメージするとよいかもしれません。最近では、多くのサイトや楽天などにおいてもチャット機能が追加され常時顧客対応ができるツールができております。しかし、一方で人手不足という点でチャットの受け答えができず顧客満足度を上げるどころか下げるほうに働いているサイトも少なくありません。 24時間対応が可能になるチャットボットを導入することで、企業や店舗がもつWebサイトへの問合せや質問などに関して24時間受け付けることが可能になるという点です。今まで人で対応していた部分がチャットボットが行うことで、営業時間を設定することなくいつでもサイトに訪れた見込みユーザーに対して受け答えをすることが可能となります。例えばレストランの予約をチャットボットが受け答え可能であれば、店舗が反映している時間や営業していない時間にも人を雇うことなく予約を受け付けることが可能です。埋もれたコンテンツに有効に利用できるWebサイトを長く運用していると、優良なコンテンツだったとしても他の最新コンテンツや情報によってサイト内に情報が埋もれてしまうケースも少なくありません。そんな時にチャットボットは大きく役立ちます。チャットボットの回答次第ではありますが、ユーザーに対して有益な情報をダイレクトにご紹介することが可能になります。例えば、リノベーション関係のWebメディアにて古い記事コンテンツである古民家喫茶の記事にユーザーを誘導したい場合などには、このチャットボットの質問の回答にチャットボット「あなたはどのようなタイプのリノベーションに興味がありますか？」回答：①マンション　②古民家　③学校といった具合にすることで②の回答に興味のあるユーザーを古い昔の記事に誘導することが可能になります。ユーザーの回遊率を上げサイト品質向上につながるサイトにとってSEO対策というのはWeb集客において重要なポイントですが、そのためにサイト内におけるコンテンツを量産してしまうのが最近のWebサイトの傾向ですがこれによってユーザーデメリットが生じています。それは目的の記事やコンテンツにサイトに訪れてもたどり着くことができないという点です。お店にたくさんモノがありすぎて、自分の欲しいものがあるかどうかわからないので結局お店を見て回らないお客がいます。同様にWebサイトにおいても最近のWebサイトにおけるコンテンツ量の多さによって同様のことが起こっています。その結果、サイトの回遊率といわれる1訪問者がどれくらいのページを見て回ったのか？という比率が低くなっています。実はこの回遊率が低いと質の悪いサイトと評価され今のSEOでは評価されない傾向にあります。チャットボットを導入することで、間接的ではありますがユーザが探している情報にすぐにたどり着くため回遊率があがりSEO効果によるアクセス数も向上するという好循環につながります。電話での拘束時間を短縮し生産性を高めるチャットボットを導入するメリットの一つとして、電話での拘束時間を短くすることが可能であるという点です。電話は働いている人の作業を止めてしまいますので、結果として作業効率が落ちてしまいます。チャットボットを導入することで会社や店舗にかかってくる問合せ電話の数を事前に減らしてくれます。その結果、電話で拘束される時間を業務に充てることができるので生産性を高めることができます。ここでも飲食店の例がわかりやすいですが、繁忙時間の電話対応をなくしてしまいチャットボットで対応することで人手を割かずに予約を受けることが可能になります。教育コストの削減ができる最後のメリットとして教育コストの削減もできるという点です。電話対応でのお客様対応などをしているところであれば、取り扱い商品やサービスに関して知識を新人に対しては教育をする必用があります。チャットボットであれば導入する時点で、情報をインプットするだけで簡単に商品説明であったりサービスに対して回答することが可能です。しかも導入しているWebサイトやアプリケーションが壊れない限り、会社が続く限り同じことし続けてくれます。人とは違いチャットボットはやめることはしませんので、安心して情報を入力し必要に応じてアップデートすることができます。まとめWebサイトを持っているだけではな、ユーザーの満足度を上げることはできませんし問合せを獲得することもできません。しかし、チャットボットを導入することでSEO効果としても期待でき、さらには顧客満足度を高めることができるのでリピート率を上げることができます。たった一つのシステム・ロボットかもしれませんが教育コストから機会損失のカバーなども同時に行ってくれる、まさに人手不足の日本企業店舗には欠かせないAiシステムなのではないでしょうか。

2019/07/09Aiチョイス編集部

目的・課題から記事を探す

目的・課題一覧

ChatGPT4とは？人工知能による自然な対話が可能な新しいシステム

テキストマイニングとは？基礎知識から応用事例まで解説！

自然言語処理の仕組みと活用方法について

機械学習入門！基礎から応用までわかりやすく解説

ニューラルネットワークとは？基本原理と応用分野を解説

【Ai最新情報】DeepMindが常識を覆す！教師なしAi「MuZero」とは

Aiで介護送迎車が変わる！第3の交通網「福祉Mover」とは

STEM教育ですでに差が？！中国と日本のAi教育の違いを探ってみた

【コロナ近接者追跡システム】Aiが安心を提供・ニューノーマルでの働き方とは

Aiが認知症診断を支援！日本で特許査定を取得した自然言語解析とは

【Ai×家電】ヘルシオと3つ星ビストロを徹底検証！選ぶポイントとは

【Ai×人命救助】ドローンが被災現場で活躍！その有効性とは

【卒業式×Ai】コロナで様変わりした卒業式のあり方とは！

緊急事態宣言で在宅ワークが加速！Ai活用でどこまで生産性を向上できるのか

Aiで人間並みのロボットハンドを実現！ウォーリック大が開発したアルゴリズムとは

Aiが花粉の飛散情報を可視化！？ビックデータを活用したアプリとは

「美容業界×DX」Aiで実現する美容業界の変革はオルビスが先駆け？

LINEがAiを活用した巨大言語モデルを開発！その真相に迫ってみた

【Ai教習システム】高齢者の自主返納検討に新たな選択肢広がる

学校にAi！？コロナ禍で注目されるGIGAスクール構想について詳しく解説

Aiがまぐろの品質を判定！くら寿司が開始した新しい仕入れ様式とは

【Ai×面接】コロナ禍で加速する企業内のニューノーマル。Ai面接のたった5つの攻略法について解説

【Ai×医療】ビッグデータによる診断とは？医療現場におけるAiの秘めた可能性！

【Ai疑問集】子供にも教えたい、人工知能の知識丸ごと解説

『Aiロボット』はGoToキャンペーンで有効的？各地が行っておきたい集客対策をご紹介

動物の感情をAiが分析！未来は動物とのコミュニケーションが可能？

絵画におけるAiの活用に注目が集まる！？その真相に迫ってみた！

Aiで実現するバーチャルバス停！ダイナミックルーティングとは

勤怠管理はAiサービスで効率化！

将来の農業はAiで業務効率化されている？未来をのぞいてみた【農林水産業編】

Ai先生はオンライン授業でどのように活躍するか

スマートホーム化に欠かせないAi関連グッズとは

飲食店におけるAi活用術！本当に今後必要！？

Googleに活用されているAiとは？

Aiを搭載したデジタルサイネージって何ができるの？

Aiによるメリットとデメリットはいったい何？Ai超入門編！

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

AIでマスク着用を判定【新型コロナ対策】

世界初！教師データなしのAi技術『DeepTwin』とは

グラスフィアが独自開発の『サーマルカメラ』はAi搭載で非接触検温が可能！

今注目のAi家電で暮らしはどう変化する？

PS5が正式発表！価格や発売日は？Aiアシスタント搭載の可能性も

AiとIoTの関係性や違いとは

Aiを利用した『MEO対策』による集客術が侮れない！

スマートスピーカーとは？仕組みやおすすめモデルなどについて解説

シンギュラリティ提唱者レイ・カーツワイルの研究内容とは

【医療分野×Ai】がんの早期発見にも活躍するAi

自動運転におけるAi技術を競う『自動運転Aiチャレンジ』から見るAiのメリット

中国のAi技術は何故進んでいるのか？その理由とは

ニューラルネットワークとは？機械学習の違いや活用例について解説

Aiは人類を超えるのか？人工知能の危険性やリスクについて解説

ディープラーニングの知識試し！G検定は難しい？

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

サイバーセキュリティ対策とは？Aiを利用した防御法

『Gmail』のAi機能とは！？入力予測や自動返信も可能

Aiエンジニアとは？仕事内容や目指すために必要なこと

Ai活用で変わる美容業界！スマート美容とは一体何？

インフルエンサーマーケティングとは？Ai活用の必要性も解説

Aiが恋愛をナビゲート！？関東で福利厚生サービスとしてスタート！

カラオケDAMの最新機種はAiによる採点！『LIVEDAM Ai』のここがすごい

【建設×Ai】建設業におけるAi活用事例5選！

Aiの進化で教育はどう変わるのか？【小学校編】

DX（デジタルトランスフォーメーション）におけるAiの役割とは

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

【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

Aiカメラによる検温、顔認証でコロナリスク対策

Ai人材育成策『AI Quest』とは？

ビッグデータとは？ビジネスへの活用例をご紹介

Aiは自動運転の実現においてどのように活躍する？

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？

『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？

【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！

Amazonが開発したAiツール『CodeGuru』とは？

今すぐ使える！Ai搭載家電５選

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？

【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

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