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