目的・課題「分析・アナリティクス」の記事一覧
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。