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
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！
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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【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。
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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。
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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。