目的・課題「分析・アナリティクス」の記事一覧
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Aiニュース
『災害大国』の日本にとってAiを活用することは防災、減災につながるのか？
日本は世界の中でも地震や津波、台風などの自然災害が起こりやすい『災害大国』と言われています。こうした自然災害と向き合っていく中で防災を含めた自然災害対策は重要な課題となっているわけですが、近年Aiの発達によって、従来は困難だった精密な被害予測や、効果的な救助活動が可能になりつつあります。Aiの活用で、自然災害による被害を減らすことができるとすれば、どのような活用方法があるのでしょうか。今回は、実際の活用事例と共に、今後の動向について言及していきます。自然災害におけるAiの活用方法と事例自然災害対策や防災分野におけるAiの活用方法としては、大きく下記の3つに分けられます。①【防災】自然災害の事前予測、または災害発生時の被害想定②【被災状況把握】災害発生時の情報収集、救助の計画などを支援③【多言語コミュニケーション】災害発生時のインバウンド観光客に向けた避難誘導などここからはそれぞれの分類別のAiの活用方法と事例を紹介していきます。・防災分野でのAiの活用国立研究開発産業技術総合研究所(産総研)では、日本電気株式会社(NEC)と共同で、Aiを活用した技術の開発や、様々な産業へのAiの活用における研究が進められています。中でも、現場において足りない情報をシミュレーションで補いつつ、Aiの能力を最大限に引き出す『シミュレーションとAiの融合技術』は、自然災害に有効的であるとされています。従来では、大規模な災害など過去のデータが多くないものの場合、ビッグデータを処理することは難しいとされていました。つまり、大規模な災害等は過去のデータが不十分なためにAiによる予測が難しかったということです。しかし、同研究では、観測したい現象だけを集中観測する技術の開発に成功したことで、Aiはより効果的な機械学習ができるようになりました。更に、シミュレーションとAiを融合させることにより、災害発生の時期や、規模が予測できるようになるため、事前の避難や効率的な避難準備作業が可能になります。特に、昨年2019年発生の台風19号では、水害や災害報道にとどまらず、北陸新幹線車両基地の水没による交通への影響や、文化財の水没など、社会への影響は多方面に拡大しました。このようなスーパー台風の発生は、地球温暖化の影響により、今後増えていくことが予想されています。しかしそのような際もAiやシミュレーションを活用し具体的な発生しうる大きさ、勢力の強さなどが予測できれば、洪水やインフラ対策などの防災対策も一層効率化されることが考えられます。・被災状況把握へのAiの活用防災の次に大切になるのは、実際に自然災害が起こってしまった際その状況を多くの人が正確に把握するための『被災状況把握のツール』です。特に従来でもテレビやスマホなどは、情報発信ツールとして活用されています。また、東日本大震災の際にはSNSが広く活用され、広域の被災状況の情報収集や共有に対してSNSの活用は有効的であることが認められました。しかし、これらは人手に依存しておりその情報の整備や統合において改善が求められている状況です。その点を解決するために、Aiの活用が始まっています。特に、ユニバーサルコミュニケーション研究所では、Aiを用いてTwitter上に投稿された災害関連情報をリアルタイムに分析し、都道府県、市町村単位でエリアを指定すると、指定エリア内の被災報告を瞬時に要約することができるシステムを試験公開しました。これにより、従来は人間がSNSを確認して情報確認や場所の特定をしていたものが、Aiによる分析が可能になることで各種支援や避難指示等を効果的に行うことができるようになります。更には、今後の災害時、救助ヘリ等の活動を妨げない範囲でAiカメラを搭載した小型のドローンを活用して被災地域の状況を、Ai画像解析によって判断することができるようになります。そうすることで、土砂崩れの危険性や、火災延焼の可能性の認識など、専門家でなければ判断がつかなかった判定も可能になり、より高度な被災状況の発信や分析が可能になるわけです。また、LINE株式会社では、多くの日本人が利用しているコミュニケーションアプリ「LINE」が災害発生時に有効活用できるよう、災害時に役立つ機能の充実に取り組んでいるそうです。テキストや音声などでコミュニケーションを図る『AIチャットボット』を自治体の問い合わせ窓口として導入し、よりスムーズな情報共有を実現するといいます。このようにSNS上に投稿された情報を把握したり、SNSでリアルタイムのやり取りを行うことで被災地のリアルな状況をAiが把握し、効果的な避難誘導や救助活動に役立てることが期待できます。・災害時の多言語コミュニケーションにおけるAiの活用このような自然災害時において、自治体が策定している避難計画はその地域の住民が対象であり、企業の従業員については企業が避難計画を策定しています。ですので、近年増えつつある外国人観光客の避難については現状策定がなされていないわけです。実際に、訪日数の多い、中国、韓国、台湾の訪日経験者へのNTTレゾナントのアンケートによると、『日本で被災した場合に最も困ること』として『日本語への通訳』という回答が多く見られました。更に、約9割の回答者が自国語に対応した防災アプリをインストールしておきたいと回答があったといいます。今夏には東京オリンピックを控えている日本ですが、その際に自然災害が起きる可能性が0であるとはもちろん言い切れません。観光地やスポーツの観戦施設などでAi技術を搭載した翻訳サービスや翻訳機器の導入が始まってきているようですが、これらは、突発的な災害時にもインバウンド観光客への円滑な避難指示や意思疎通を可能にするともいえるでしょう。Aiを活用した自然災害対策が日本の防災、減災を実現上記の事例は一部ではありますが、近年多くの企業がAiを活用した自然災害対策を行っています。また、先ほども例に出した『台風19号』が接近した際は、神戸市内に設置された災害対策本部において、Aiアナウンサーが最新の状況を配信しました。神戸市は、昨年4月から災害発生情報の配信サービスを試験的に導入しており、実際に三ノ宮駅で看板が落下した情報を発生直後にキャッチし、関係先へ連絡、人的被害がないことなどを迅速に確認ができたといいます。このような、Aiを活用したSNSに投稿された火災や事故、自然災害などの写真や動画を自動収集し、分析、解析したうえで配信する仕組みは現在、観光庁や自治体、マスコミ等に広がってきています。更に、投稿に含まれるデマや誤情報に関しても、過去の写真などと照合して真偽を判別する機能なども充実してきているのだそうです。今後、Aiによる事前の自然災害の予測がより精密化されれば、事前に必要なものをそろえたり、安全な場所へ移動したりすることができるようになることで、二次災害などを防ぐことにもつながるかもしれません。特に、高齢者の中には、災害発生時に若年層の人々と同じスピードで避難をしたり、はたまた1人で動くことが困難な方もいらっしゃるでしょう。そのような方にとっても、事前にどのような規模の災害がどの場所で起こるのかということが把握できれば、それに備えて準備をしておくことができるようになります。現状で、Aiを活用したことで大幅な減災が実現出来た事例はまだありませんが、今後はこれらのサービスが更に発達、進化していくことで、防災や減災が実現できる未来も近いといえるでしょう。まとめ今回ご紹介した事例は一部ではありますが、自然災害の多い日本にとってAiを活用した防災対策や減災対策などのサービスは増えていくことが予想されます。自然災害はいつどこで、どのように起こるのか、人間には到底予測が出来ません。だからこそ、常日頃から防災グッズを所持しておくなどの対策を行うことに越したことはないのですが、その対策を行うには、Aiによる予測が必要不可欠です。こうしたAiの活用は二次対策を防いだり、被災状況をいち早く把握することは、結果的に防災、減災につながっていく事でしょう。
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Aiトレンド・特集
【新型コロナ対策】Aiサーモグラフィーで異常体温を瞬時に検知！
現在世界中で猛威を振るっている新型コロナウイルスの感染拡大の影響で、多くの人が集まる店舗や施設、公共交通機関などにおいては、検温を実施しているところも多いでしょう。実際にUNIQLOやGUなどのアパレルショップへ入店する際は検温が実施され、37.5℃以上の発熱がある場合は入店を断られるという仕組みになっていました。また、美術館や大型しょっぴんモールなどでは、Aiカメラの前を通る人々の体温を瞬時に検知し、電子ディスプレイ上に映し出しているという施設もあり、検温の動きが広がってきています。新型コロナウイルスへ感染した時の症状の一つとして発熱があることから検温がクラスター化させないための一つの指標となっているわけです。本記事では、新型コロナ対策において瞬時に多くの人々の検温ができるシステム『Aiサーモグラフィー』や、新しい生活様式においてAiがどのように活躍するのかという話題に視点を置き、言及してまいります。新型コロナ対策で実施されたもの会社員・公務員を対象としたLINEリサーチの調査によりますと、職場における新型コロナ対策の現状は下記のようになっています。【引用元】http://research-platform.line.me/archives/34978692.html3月、2月の調査に比べると、すべての項目において対策が強化されていることがわかり、上位は『マスクの着用の推奨／義務付け』が最も高く6割となっています。次に、『手指のアルコール消毒用品の常備』が約6割弱となりました。さらに、今回3割以上かつ、前回に比べて2倍以上の増加率だったのは、『出社前の検温の推奨／義務付け』（前回16%→今回42％)です。37.5℃以上の発熱が新型コロナウイルスの主な症状の一つであり、感染を食い止めるための指標であることから施設等へ入館する際に限らずオフィスへの出勤時にも実施されるようになってきていることがわかります。Aiサーモグラフィーとは検温といいますと、現在UNIQLOやGUなどに入店する際、高速バスに乗り込む前などに実施されるのはスタッフがお客の額に体温計を当てて一人一人検温を実施するものを思い浮かべる方も多いでしょう。しかし、店舗に人がたくさん入る場合や、バスなどのように時間が迫っている場合には急ぐあまりに正しく検温ができなかったり、業務効率を悪くしてしまう可能性もあります。ひいては、お客の額に体温計を一人一人近づける作業をしているスタッフはお客との距離が一瞬ではあるものの、近くなってしまうため、あまり望ましくありません。そこで利用されるのがAiによる検温です。Aiサーモグラフィーによる検温の特徴人が人に近づいて手動で検温をするとなりますと、感染のリスクをたかめることにもなりかねません。しかし、気温や体温を測るときに利用される『サーモグラフィー』というものがあるのをご存知ですか。Aiサーモグラフィーはオフィスや商業施設など、人の集まる場所の入口に設置することで、自動的に体温を検知することが可能です。また、顔認証AI機能も搭載されているため、予め登録した社員や来訪者の入退室管理や、発熱チェックを行うことで、検温漏れを防ぐこともできます。実際に福岡市立美術館や山口県の下関市にある海響館ではAiによる検温が行われており、福岡市立美術館に関しては電子ディスプレイ上に、個々の体温が映し出されておりました。このように、Aiサーモグラフィーによる検温では、非対面非接触かつ一度に大人数の検温をできるのが特徴です。・Aiサーモグラフィーによる検温のメリットではAiサーモグラフィーによる検温のメリットとは具体的にどのようなことがあげられるのかといいますと、一つは従業員が対面で検温を行う必要がなくなるので業務効率化につながるということや非対面での検温が可能になるという点です。二つ目は、管理者は発熱者のアラートを受け取れることで、効果的な検温活動が実施できるという点になります。学校や大型施設、公共交通機関などに設置することで、スムーズに検温を行うことができます。・Aiサーモグラフィーによる検温のデメリットしかし、Aiサーモグラフィーによる検温は、Aiを搭載したカメラを利用して行うものになりますのでカメラにキチンと映っていなかったり、後ろを向いていたりする場合は正しく検温ができないという可能性もあるのがデメリットとしてあげられるでしょう。また、クリニックや病院などにおける検温は一人一人しっかりと行う必要があるので不向きです。Aiで広がる非接触システムと新しい生活様式コロナウイルスの感染拡大が大々的にニュースなどでも取り上げられる中で、よく耳にするようになった言葉の一つに『新しい生活様式』があります。感染拡大やクラスター化などを防ぐために、リモートワークが推奨されたり、非対面・非接触を推奨されたりなど、これまでの私たちの生活と比べて、テクノロジーの利用シーンが増えてきました。Aiもそれらの技術の一つです。Aiサーモグラフィーをはじめ、人間が行っていた作業をAiシステムに任せることで人間同士が接触して感染拡大の機会を減らすことができるのです。感染症対策の一環ではありませんが、無人店舗なども同様に、Aiなどのテクノロジーを利用した非対面、非接触の買い物であり、新しい生活様式の一つとも言えます。今後はECサイトなどの活用がますます増え、Aiやその他テクノロジーを利用して非対面、非接触が推奨されていくことになるでしょう。まとめ『新しい生活様式』という言葉を至る所で耳にするようになった今、非対面・非接触でのコミュニケーションはもちろんのこと、感染拡大を阻止する検温やソーシャルディスタンスの維持の徹底においてもテクノロジーが広く利用されるようになってきています。今後はAiサーモグラフィーが設置される店舗も多くなってくるでしょうから、見つけた際には試してみてはいかがでしょうか。変わりゆく生活の中で、新しいものに関心を持ち、Aiなどの最新テクノロジーにも気軽に触れていくことが今後の『新しい生活様式』において大切なことであるとも言えます。
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Aiトレンド・特集
Amazonが開発したAiツール『CodeGuru』とは？
自動でコードレビューをしてくれるサービス「CodeGuru」が話題になっています。機械学習を利用したAIツールで、アプリケーションの最適化、負荷の原因になっているコード行の特定、ソースコードの品質向上、CPU使用率削減などを行ってくれます。Amazon Web Services（以下AWS）から一般提供が開始されたことで、アプリケーション開発者の間で注目を集めています。コストも時間もかかりがちなコードレビューが自動化できれば、アプリケーション開発がかなり楽になるでしょう。そこで今回は、AWSのAIツール『CodeGuru』について、解説していきたいと思います。コードレビューやコストパフォーマンス向上にお悩みの方は、ぜひ目を通してみてください！ AmazonのAIツール『CodeGuru』とは？米国時間の6月29日、Amazon Web Services（以下AWS）は「CodeGuru」の一般提供を開始しました。CodeGuruとは、コード品質の改善や、バグや問題防止のためのレコメンデーションAIを搭載した開発者向けツールです。機械学習による最適なパフォーマンスや、コストの最適化、コードレビューの自動化サービスを提供してくれるサービスです。コードの問題を検出して修正方法を示す「Amazon CodeGuru Reviewer」と、アプリケーションの性能最適化を支援してくれる「Amazon CodeGuru Profiler」という二つの機能があります。2019年12月、ラスベガスで開催された「AWS re:Invent 2019」において、すでにサービス自体は発表されていました。Amazonにおける数十万の内部プロジェクト、GitHub上の1万以上のオープンソースプロジェクトのコードをベースにして、機械学習を行ったモデルを用いてコード分析が行われます。開発したアプリケーションを、サーバー上で利用するための一連の作業は「デプロイ」と呼ばれています。一般的にデプロイ後のアプリケーション監視に十分な開発者を見つけるのは、非常に困難だとされています。またバグやパフォーマンスの問題が発生しない保証もありません。しかしCodeGuruなら、既存の統合開発環境（IDE）と統合して、人気の高いオープンソースプロジェクト1万以上ののAIアルゴリズムを利用することが可能です。書かれているコードを評価するコンポーネントで、これまで困難でコストがかかるとされていた問題を解決してくれます。CodeGuruの登場により、今後のアプリケーション開発は、かなり楽に行えるようになるでしょう。 AIツール『CodeGuru』にできることCodeGuruには、以下の二つの機能があります。 CodeGuru Reviewer「CodeGuru Reviewer」は、コードレビューの自動化や、コードの問題検出を行ってくれる機能です。コードレビューの自動化においては、AWSが今まで培ってきた技術力や機械学習を用いて、コードレビューを行ってくれます。主に以下のような、本番での問題につながる可能性が高い問題点にフラグを立ててくれるでしょう。・ベストプラクティスからの逸脱を検出・ページネーションの欠落を検出・バッチ処理でのエラー処理 などソースコードのプルリクエストを自動的に分析することで、重要な問題を発見。コードの欠陥を解決する推奨事項も提示してくれます。たとえば以下のような事柄の発見や、解決方法を提案してくれるでしょう。・スレッドセーフの問題・サニタイズされていない入力・資格情報など機密データの不適切な処理・リソースリークのチェック などまたコード内のAWS APIとSDKの使用状況についてコードレビューし、最新のAWSの機能を利用しているかも判断してくれます。これにより、ベストプラクティスを常に最新の状態に保つことが可能となるでしょう。CodeGuru Reviewerがサポートする言語は、2020年7月時点でJavaのみとなっています。CodeGuru Profiler「CodeGuru Profiler」では、オブジェクトの過剰な再現、非効率なライブラリの使用、過剰なロギングといった問題における推奨事項を提供してくれる機能です。本番環境で実行しているアプリケーションの、さまざまな節約可能な部分を発見できるようになります。アプリケーションのCPU使用率と遅延特性を分析して、もっとも実行コストがかかっているコードの行を検出してくれます。またアプリケーションのパフォーマンス問題も自動的に識別。CPU仕様率、計算コスト削減、性能改善の方法なども提示してくれるでしょう。 これらの分析結果はグラフとして可視化されるので、ユーザーはどの点を改善すべきか簡単に把握できます。推奨事項の中には、非効率なコードを実行し続けることによるコストの見積もりも含まれています。2020年7月時点でのサポートは、Javaおよびその他のJVM言語となっています。 『CodeGuru』のメリット「CodeGuru」を使用するメリットについて見ていきましょう。コストがかかりすぎている部分を発見できるコードとアプリケーションが効率的であればあるほど、実行コストは減少していきます。CodeGuruを使用すれば、アプリケーションの節約可能な部分が簡単に発見できるようになります。パフォーマンスの問題、修正方法、推奨事項、非効率なコード実行にかかるコストの見積もりを提供してくれます。また修正に優先順位をつけることも可能なので、非常に便利だと言えるでしょう。パフォーマンスの最適化が可能AWS Lambda、Amazon EC2、Amazon ECS、AWS Fargate、AWS Elastic Beanstalk、オンプレミスで実行するあらゆるアプリケーションプロファイラーエージェントをJVMに添付EC2、コンテナ、オンプレミスアプリケーションLambdaをインスタンス化する場合には、1行の変更でLambdaコード内にエージェントが添付されます。コードの問題を本番稼働前に発見できるCodeGuruは、AWSが何十年に渡り蓄積した知識と技術に基づいたトレーニングが実行されています。コードレビューの場合、GitHub、GitHub Enterprise、Bitbucket Cloud、AWS CodeCommitなどにコードをコミット。Amazon CodeGuru Reviewerが既存のコードベースを分析して発見しにくいバグ、重大なコードの問題などを高い精度で識別してくれるでしょう。それらの問題を修正する方法も提供し、連続するコードレビューのベースラインを作成してくれます。異常の早期検出と通知が可能Amazon CodeGuru Profilerは、パフォーマンスの異常を自動的に検出してくれます。異常が検出された場合、10分以内に指定先へと通知が送信されます。早期検出と通知により、本番環境で問題が深刻化する前に防止できるでしょう。ユーザーへ影響を与える前に、修正するための十分な時間が得られます。 『CodeGuru』のデメリット「CodeGuru」を使用する上での問題点についても紹介させていただきます。プロファイルできるアプリケーションの種類が限られている2020年7月現在、プロファイルできるアプリケーションの種類は限定されています。Amazon CodeGuru Profilerは以下のアプリケーションで動作するので、留意しておいてください。・Amazon EC2、Amazon ECS、Amazon EKSで実行されるコンテナー化されたアプリケーション・AWS Fargateで実行されるサーバーレスアプリケーションでホストされるアプリケーション対応リージョンが限定されている2020年7月現在、AWS コンソールで表示が確認できたのは以下のリージョンです。・アジアパシフィック (シドニー)・欧州 (アイルランド)・米国西部 (オレゴン)・米国東部 (バージニア北部)・米国東部 (オハイオ)このように現時点では国外リージョンとなっていますが、AWSコンソールからは利用できるようになっています。 まとめ今回はAWSが提供開始したAIツール「CodeGuru」について解説しました。CodeGuruはコードレビューの自動化や、コードの問題検出、実行コストの削減などを行ってくれます。今まで困難とされていたことがお手軽に行えるようになるので、今回の一般提供開始は非常に注目を集めています。Amazonによると社内では8万件のアプリケーションの最適化に利用され、数千万ドルの節約につながったとされています。現在は国外リージョンとなっていますが、今後の動向からは目が離せません。新たな情報が発信され次第、本サイトでも情報を提供していきたいと思います。
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Aiの基礎知識
【Aiとディープランニングの関係性】深層学習について知っておくべき3つのこと
Ai（人工知能）による機械学習機能の一つとして広く知られるようになった「ディープラーニング（深層学習）」ですが、近ごろではニュースやバラエティ番組など、さまざまな場面で耳にする機会が増えました。しかし、ディープラーニングはどうして必要なのか、ディープラーニングによってどのようなことが可能になるのかなど、その仕組みや実態を正確に把握しているのは、ごく一部の愛好家や研究者だけです。今回は、ディープラーニングがこれほどまでに注目を集めている理由と、ディープラーニングについて知っておくべきポイントについて、3つの観点からわかりやすく解説していきます。ディープラーニングが注目されている理由ディープラーニングとは、コンピュータが自動的に大量のデータを読み込み、それらのデータ群の中から一定の規則性や特徴を発見する技術のことです。このディープラーニングの発達により、従来からヒトの手以外では実現不可能とされてきたさまざまな業務の「Ai代行」が実現できるようになり、近年注目を集めているというわけです。ディープラーニングが必要な理由では、今後の私たちの生活の中で、Aiによるディープラーニングが必要不可欠なものとされている理由は一体どのようなところにあるのでしょうか。それを語る上で欠かせないキーワードが、Aiそのものの「高速化」と「高精度化」です。近年、ディープラーニングは、コンピュータ技術の進歩とネットワーク通信技術の発達により、かつてないほど大規模かつ高速な処理能力を有するようになりました。また、画像や音声の認識においては、もはや人間の能力を超えるレベルにまで到達しており、日々その進化を遂げています。技術革新による「高速化」と「高精度化」が実現したことで、従来までは不可能とされていたあらゆるタスクの処理が可能となり、医療や農業、製造業や接客業など、さまざま分野において、その活躍が期待されるようになりました。Aiとディープラーニングの関係Aiとは「Artificial intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の略で、日本語では「人工知能」と訳します。あらかじめ何らかのプログラムを施さなくても、コンピュータに大量のデータを学習・分析させることで、自動的に法則性やルールを発見して、ある課題に対する予測や判断を下すことができる技術のことを指します。こうしたAiによる一連の動作は、一般に「機械学習」と呼ばれ、その中でも特に、より深く複雑な情報処理を得意とする領域が「ディープラーニング」と呼ばれ、日本語では「深層学習」の名前で知られています。ここからは、ディープラーニングについて知っておくべき3つのポイントについて、わかりやすく解説していきます。ディープラーニングについて知っておきたい3つのことディープラーニングの仕組みそもそもディープラーニングとは、「ニューラルネットワーク」と呼ばれるヒトの脳神経（ニューロン）の構造を模した思考プロセスをベースに設計された技術です。ニューラルネットワークとは、入力層、隠れ層、出力層の順番で、入力された情報に対しての回答を行うシステムになります。しかし、シンプルなニューラルネットワーク構造では単純な情報しか処理できないため、より複雑な情報処理を行うために層の数を増設したもの（＝多層化したもの）を「ディープニューラルネットワーク」と呼びます。ディープラーニングは、こうしたディープニューラルネットワークの技術を採用することで、今までの機械学習よりも分析精度を飛躍的に向上させることに成功しました。ディープラーニングの活用の仕方ディープラーニングが得意とするタスクはさまざまですが、代表的な例としては下記の4つが挙げられます。【画像の認識】膨大な画像データを学習させることで、その画像が何の画像であるのかを判断することができます。【音声の認識】対象の音声データを学習させることで、その音声が誰のものであるのかを認識することができます。【文章や言語の理解】文章や言語を大量に学習させることで、文脈から文法などの規則性を発見し、中身の内容を理解することができます。【未来の予測】過去にある膨大な事例を参照することで周囲の環境や状況を分析し、ある事柄における未来の予測を打ち立てることができます。ディープラーニングでできること例えば、ディープラーニングを自動運転の分野に応用することで、各種標識や歩行者の検知を高速かつ正確に行うことができるため、事故の減少に繋げることができます。医療研究の分野においては、がん細胞の発見にディープラーニングを用いることで、より高速かつ確実にがん細胞を検出することが可能になりました。これまで、人間の医師では気が付かなかったような微妙な細胞の変化を検出できるようになったため、がん細胞の早期発見と早期治療へ役立てることができるのです。ディープラーニングの活用事例Googleの活用事例Aiによるディープラーニングの技術はすでに幅広い分野で実用化され、私たちの生活を支えています。例えば、Google（グーグル）が提供している「TensorFlow（テンソルフロー）」は、深層学習のために設計されたニューラルネットワークソフトウェアで、オープンソースとなっているため誰でも無償で利用することができます。https://www.youtube.com/watch?v=XkKxSAb4EAw上記の動画では、膨大な画像データをディープラーニングさせることで、農作物の仕分けの自動化と農場における業務負荷の軽減に成功しています。Amazonの活用事例また、Amazon（アマゾン）が手がけるショッピングストア「Amazon Go（アマゾン・ゴー）」では、機械学習されたAiカメラを店舗内に設置することによって、レジを利用した従来の決済システムを廃し、完全無人化の実現に成功しました。https://www.youtube.com/watch?v=NrmMk1MyrxcAi技術を駆使することで、わずらわしいレジでの待ち時間をなくすとともに、店舗における従業員不足の解消や人件費などのコスト削減に繋がるとして注目を集めています。まとめ生活に広く浸透するようになったAiテクノロジー。昨今では、Aiが人間のもつ知能レベルを大幅に超える「シンギュラリティ問題」や「2045年問題」などが指摘されるようにもなりました。便利な技術である反面、運用を間違えてしまうと人類にとって未知の危険を及ぼす可能性があるとも言えるでしょう私たち一人一人がAiに関する知識と理解を深めることで、社会全体におけるITリテラシーの向上が必要になっているのかもしれません。
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Aiトレンド・特集
【Ai活用法】ビジネスにおいてAiはどのように活躍している！？Aiの活用事例9選
近年、Ai技術の参入によって、ますます複雑化と高速化の波が押し寄せるマーケティングの分野ですが、Aiのビジネス活用がこれほどまでに重要視されている理由は、一体どのようなところにあるのでしょうか。本記事では、ビジネスにおけるAiの具体的な活用事例をご紹介していくとともに、今後のデジタルマーケティングの動向についてもわかりやすく解説していきたいと思います。Ai活用がビジネスで重要化している理由少子高齢化が加速する現代の日本においては、企業の人材不足にともなう長時間労働などの、いわゆる「ブラック企業問題」が社会的なテーマとして大きく取り上げられるようになりました。こうした諸々の経営課題を一挙に解決させる手段として、近年注目を浴びるようになったのがAiという存在です。実際にAiを導入した企業の中でも、業務の効率化や労働環境の改善に成功したという事例は数多く報告されていますが、例えばウェブサイトの運営にAiを活用した場合は、アクセス解析機能でサイトの改善点を瞬時に提案してくれたり、ユーザー行動の分析を通して顧客のニーズを把握してくれたりと、ビジネスにおける諸問題を解決していく上でもAiという存在は今後ますます必要不可欠なものになっていきます。ここからはより具体的に、ビジネスにおけるAiの活用事例をシーン別に分けて9つほどご紹介していきたいと思います。ビジネスにおけるAi活用事例ユーザー体験の向上ネット通販やオンラインショッピングなどで洋服や靴を購入しようと思ったとき、なかなか自分のイメージする商品が見つからずに苦労したという経験がある方も多いのではないでしょうか。アパレルブランドの各社ECサイト（＝商品の販売を目的とするウェブサイト）で導入されている画像検索システム「Syte（サイト）」は、株式会社ギャプライズが提供するAi搭載型の画像検索エンジンです。使い方はシンプルで、ユーザーが自分好みの洋服の画像をアップロードすると、色や形などの外観情報からその洋服の系統を瞬時に分析し、類似商品を提案してくれる画期的なAiサービスになります。テキストによる検索ではなく、画像を用いた検索手法のため、ユーザーにとってより直感的で的確な検索結果の表示が可能となりました。スペインを代表する大手ファッションブランド「Venca（ヴェンカ）」では、このビジュアル検索Aiの導入後、コンバージョン率が3.8倍も向上したという報告も上がっているほど、信頼性の高いAiツールです。Aiで市場データを分析商品に対するユーザーレビューやSNSにアップされた口コミなどにAiの感情分析機能を活用することで、顧客ニーズの把握などの市場データの分析に役立てることができます。Aiの感情分析機能とは、入力されたテキストからユーザーの快不快の感情を分析し、スコアリング（＝数値化）する機能のことです。数百から数千件にもおよぶ膨大なユーザー投稿を人間が手作業で分析するというのは、あまり現実的ではありませんよね。こうした作業にAiを用いることで分析時間を短縮することできますし、最近ではテキストだけではなく、音声や表情の認識技術を利用してユーザーの感情を分析できるサービスも登場しています。Aiによるテキスト要約インタビューの文字起こしや長時間にわたる会議の議事録作成など、手間のかかる単純作業にはAiによるテキスト要約機能を活用しましょう。音声データのテープ起こしはもちろんのこと、重要な部分を簡潔にまとめてくれるテキスト要約サービスも登場しているため、こうした作業を頻繁にされている方であれば、積極的に利用していきたいですね。Aiによる営業社外での商談における具体的な会話の内容など、ブラックボックス化しやすい営業活動を可視化させ、コンバージョンアップに繋げることができるAiツールが注目を集めています。こうしたサービスは一般に「SFA（Sales Force Automation）」と呼ばれる営業支援Aiシステムで、営業活動の自動化を目的として顧客データの管理や営業担当者のマネジメントなど、私たちに代わって幅広い業務を自動的に行ってくれます。Aiが自動的に確度の高い見込み客をリストアップしてくれたり、担当者ごとの営業活動を可視化して改善点の提案や商談へのアドバイスをしてくれたりと、生産性の向上が期待できるでしょう。Aiによる株価予測株式投資によって資産を運用されている方は多いなか、近ごろではAiによる株価予測システムが登場し、大きな話題を呼んでいます。株価予測システム「Phantom株価予報AIエンジン」は、Aiを搭載した株価予測システムで、その的中率は80%を超えるとも言われています。将棋や囲碁のAi棋士と同様に、株式投資における膨大な勝利データの深層学習（＝ディープラーニング）を通して、特定銘柄の将来株価を予想したり、空売りや押し目買いのタイミングまで的確に提案してくれたりと、熟練のトレーダーと比べても勝るとも劣らない優秀なAiツールです。Aiを搭載した会計ソフトの活用毎月の経費計算や決算の報告など、企業にとって必要不可欠な会計ソフトという存在ですが、最近ではAi搭載型の会計ソフトの登場によって業務の効率化と省人化によるコスト削減が進められています。会計ソフトはAiとの相性が良く、領収書やレシートなどの書類の読み取り機能や自動仕訳機能、さらには機械による決算チェックのため、人為的なミスが発生しにくく正確性が高いというメリットがあります。製造業での不良品検知食品工場の生産ラインや農業仕分けの分野においては、良品と不良品それぞれの大量の画像をAiカメラに読み込ませることで品質管理の自動化に成功しています。Google（グーグル）の開発する「TensorFlow（テンソルフロー）」は、機械学習のために設計されたオープンソースソフトウェアで、法人個人を問わず無償で利用することができます。https://www.youtube.com/watch?v=XkKxSAb4EAw製品の良し悪しを人間が正確に見分けられるようになるためには、長年にわたる業務経験と専門的な知識が必要になってきますよね。しかし、こうした仕分け作業にAiの画像分析技術を用いることで、製品の判別を迅速かつ的確にこなしてくれるため、生産現場における人員不足の解消とスタッフの業務負荷の軽減に繋げることができます。無人店舗でのAiカメラAmazon（アマゾン）が運営する無人小売店舗の「Amazon Go（アマゾン・ゴー）」は、店舗内にAiカメラを設置することによって、決済システムの簡略化を始めとする完全無人化を実現しました。Aiカメラを導入することで、商品在庫が少なくなった場合には商品の補充を促したり、不審人物を検知した際には自動的に通報したりなど、店舗運営における業務効率化を見込むことができます。また、購買層の年齢や性別、滞在時間やリピート率などの顧客データの収集も得意としているため、マーケティング戦略を立てる上でも力強い見方となってくれるでしょう。サイバーセキュリティ―を強固にするAi新型コロナウイルスの定額給付金をめぐる詐欺サイトの多発が大きな社会問題となりましたが、近ごろではこうした詐欺サイトへの対抗策としても、Aiテクノロジーが活用されていることをご存知でしょうか。詐欺サイトや違法サイトはその性質上、サイトアドレス（＝URL）が頻繁に変更されてしまうため、犯人の追跡や特定に時間がかかる傾向にあります。そこで、Aiツールが常時インターネット上の詐欺サイトを監視することで、アドレス変更があった際には自動追尾してくれるため、サイバーセキュリティの分野においても活躍が期待されています。Aiでビジネスチャンスがつかめる可能性もこのように、Aiを活用することで、顧客データの収集から消費者行動の分析まで、実に様々なデータ群の解析が可能となりました。とりわけ、これまでヒトの手だけでは管理しきれなかった「ビッグデータ（＝膨大な数の顧客データや蓄積したユーザー行動）」が、Aiの普及によって瞬時に解析できるようになったため、これまで取り扱いに困っていた様々なデータ群から新たなビジネスモデルを発掘したり、私たちが見落としていた消費者ニーズの発見に役立てることができるかもしれません。まとめ現代経営学の父と呼ばれるピーター・ドラッカー氏は、マーケティングのゴールを「販売を不要にすること」と述べています。この発言の骨子は、従来からある一連のマーケティングフロー（＝企画・営業・販売・CSなど）を徹底的に分析し、いわゆる「モノが売れる仕組み」を確立させることで、販売の自動化を目指すというところにあるのですが、Aiの台頭によってこうした構想がますます現実味を帯びるようになりました。マーケティング戦略の見直しやコンバージョンアップを検討されている方などは、今回ご紹介したAiの活用事例を参考に、商品サービスへのAi導入も是非一度、検討してみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
Aiロボットがすでに活躍している分野はどんな分野！？Aiロボット活用の10選
昨今、新型コロナウイルスの感染拡大にともなって、さまざまな業界分野で非接触型のAiロボットを活用した業務効率化が注目を集めています。今回は、実際にAiロボットが活躍している業界10種を、その具体的な導入事例とともにわかりやすくご紹介していきます。AiロボットとはAiロボットとはその名が示す通り、Ai（＝人工知能）を搭載したロボットのことを指します。あらかじめロボットに対して何らかのプログラムを入力しなくても、目的（＝ゴール）を人間が設定してあげるだけで、Aiがその目的に向けてトライ&エラーを繰り返し、自動で最適な回答を探し出してくれる機械学習（＝ディープラーニング）を得意としています。そんなAiテクノロジーですが、実は私たちが日々こなしている多くの業務との相性が良く、近ごろではさまざまな分野で応用されるようになってきました。Aiロボットが活躍している分野ここからは、各業界で活躍しているAiロボット10選を、導入事例などとともにわかりやすく解説していきます。農業農業の課題をITの力で解決する「AGRIST株式会社」日本の農業全体における就業人口は、昭和60年と比較するとおよそ4割程度の335万人ほどとなっており、年々減少傾向にあります。また、農業従事者の平均年齢は67歳とも言われており、後継者不足や生産ノウハウの消失など、人材の確保と高齢化への対策が急務となっている分野になります。そんな逆境の中で、Aiテクノロジーを駆使して日本の農業課題を解決しようと取り組んでいる企業が、宮崎県児湯郡（こゆぐん）に拠点を構える「AGRIST株式会社（以下、アグリスト）」です。アグリストは、Ai搭載型の自動収穫ロボットを活用し、収穫にかかるコストや労働負荷の低減を目指すとともに、農業の担い手不足の解決に向けて積極的なチャレンジを行っています。また、クライアントの農家の意見を取り入れながらハードとソフトの両方を農場で設計するため、より実用的でユーザーファーストな製品づくりを可能にさせています。製造業片手だけでルービックキューブを解く「dactyl」OpenAIが開発している「dactyl（以下、ダクティル）」は、ヒトと同じ5本の指を備え持つAiロボットハンドです。ルービックキューブを片手で解くことができるほど、手先が器用なロボットハンドであるため、半導体や基盤回路の製造などの繊細な作業が要求される製造業において注目を集めています。飲食業おかずの盛り付けだってAiロボットにおまかせ「Foodly」人型協働ロボット「Foodly（以下、フードリー）」は、株式会社アールティが設計するお弁当のおかず盛り付けロボットです。フードリーは、従来より自動化が難しいとされてきた、Aiによるお弁当のおかず盛り付け作業を、ヒトと隣り合わせで行うことができる協働型のAiロボットになります。業界初の「不特定物のばら積み取り出し機能」の実現によって、工場ライン全体の従業員コストの削減、人材教育、品質管理、業務の効率化などの面において幅広く貢献しています。医療Aiを搭載した介護支援ロボット「Aeolus Robotics」サンフランシスコで生まれた「Aeolus Robotics（以下、アイオロスロボ）」は、Aiを搭載した人型介護支援ロボットです。このアイオロスロボは、頭部のメインカメラからヒトやモノを検知したり、左右2本のアームで指示されたモノを持ち運ぶことが可能な汎用型のロボットです。介護の現場におけるさまざまな指示に対応できるよう、柔軟で臨機応変な設計が施されている点が魅力でしょう。物流ニトリも導入した自動搬送ロボット「Butler」オンラインショッピングの需要の拡大にともない、物流倉庫の現場では業務フローの自動化や業務効率の向上が急がれています。家具メーカーであるニトリの倉庫内で運用されている「Butler（以下、バトラー）」は、株式会社ホームロジスティクスが設計したAi搭載型の自動ピッキングロボットです。https://www.youtube.com/watch?v=l446cwpqADsサーバーから受信した顧客の注文内容に沿って倉庫内の商品を自動的に運搬してくれる画期的な運搬ロボットで、作業効率が4.2倍に上昇したという報告も上がっています。バトラー内部には赤外線センサーが搭載されているため、ヒトやモノを走行中に検知することができ、倉庫内の間取りを自動的にマッピングして自律的に動きまわることが可能です。ホテルハウステンボスのロボット接客ホテル「変なホテル」長崎県のハウステンボス内に位置する「変なホテル」は、「ワクワクと心地よさ」をコンセプトに、先端技術をふんだんに導入して建てられた世界初のロボットホテルです。大手旅行代理店エイチ・アイ・エスの子会社が手がける「変なホテル」の最大の特徴は、ホテル内のメインスタッフが全てAiロボットであるという点です。ロビーでのチェックインから、室内のルームサービスまで、Aiロボットが全自動でサポートしてくれる名前の通りの「ちょっと変わった」面白いホテルです。警備可愛い見た目と高度なセキュリティ「ugo」ミラ・ロボティクスが開発する「ugo（以下、ユーゴー）」は、オフィスビル警備などのビルメンテナンス業界で注目されている次世代型の警備アバターロボットです。アバターロボットとは人間が遠隔で操縦できるロボットのことで、本体に内蔵されたカメラからビルの中を確認することができます。本体に搭載された2本のアームでエレベーターを呼び出し、各階の警備をしたり、Aiによる学習機能で頻繁に利用する定型動作を自動化することができます。建設清水建設の次世代建築生産システム「シミズ・スマート・サイト」清水建設が長年に渡って培ってきた建設技術ノウハウを最先端の科学技術に結晶させた「シミズ・スマート・サイト」は、建物の3Dモデリング技術（＝BIM）とAiテクノロジーとを融合させた自律型の建設支援ロボットです。かなり大規模な「3Dプリンターのような機械」と説明した方がイメージが湧きやすいかもしれません。人間にとって負荷の大きい重労働や繰り返し作業などを、Aiが自分で判断し、自分で作業を行ってくれるという自律型の建設支援ロボットになります。接客もはや説明不要のAiロボットの代名詞「Pepper」ソフトバンクが提供する人型Aiロボット「Pepper（以下、ペッパー）」ですが、最近では病院の待合室やファミレスの受付など、多くの場所で目にする機会が増えたのではないでしょうか。ヒトへの接客が得意なペッパーですが、近ごろでは教育、医療、福祉など、ベースシステムの優秀さから、さまざまな分野での活躍が期待されています。観光多言語でのコミュニケーションに対応したAi接客システム「AIさくらさん」ティファナドットコムが開発した「AIさくらさん」は、音声やテキストを用いて、社内ヘルプデスク、コールセンター業務、インバウンド接客など、さまざまな業務をヒトに変わって行ってくれる多言語対応Aiアシスタントサービスになります。最近ではサーモグラフィーカメラを搭載することで非接触での検温機能を搭載するなど、病院や施設エントランスでの活用が注目されています。Aiロボットは今後必須になるのか非常に便利なAiロボットですが、導入によって全ての工程をいきなり自動化してしまうと、かえってフォローが必要になる場合があり、作業効率を悪化させてしまうという危険性があります。導入の前に、まずは全体の業務フローをしっかりと理解し、どの部分がボトルネックになっているのかを把握することで、ヒトが行った方が良い作業なのか、それともAiで自動化した方が良い作業なのかを判断しましょう。適材適所という言葉の通り、ヒトが得意とするところとAiが得意とするところはそれぞれ異なるため、Aiの導入によって現状の抱えている課題が本当に解決できるのか、まずは適切に吟味することが重要です。まとめ私たちの生活に広く溶け込むようになった人工知能の技術。Aiを導入することで得られるメリットは、作業の効率化、人件費の削減、業務フローの単純化など、その恩恵は計り知れません。しかし、十分な検討なしに導入してしまうと、かえって業務効率の悪化を引き起こしてしまったり、工数を増加させてしまったりという懸念点があることも事実です。ヒトとAi、それぞれの得手不得手をしっかりと理解し、互いに共生できる社会の実現を目指していくことが大切になってくるでしょう。
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人気アプリSNOWの『年齢診断』、実はAiが診断していた！？
人気写真アプリ、SNOWは若者の間で非常に人気で、類似のアプリも多数存在しています。SNOWなどの写真アプリは、主に写真を撮る際に自動的に化粧をしてくれたり、ウサギのような耳を付けたりなど数百種類のフィルター機能があります。季節に合わせたフィルターや、『顔交換』などのフィルターが流行した時期もありました。そうした中、最近SNOWのフィルターに新しく『年齢診断』のフィルターが追加されました。実はこの年齢診断、SNOWが適当にしているのでは？と思いがちですが『Ai』の顔認証技術が診断していたのです。SNOWの『年齢診断』とは『年齢診断』のフィルターはSNOWのアプリから無料で利用できるものの一つです。この年齢診断フィルターを利用すれば、カメラに映った人物をAiが認識し、年齢を診断することができます。Aiが顔の見た目で年齢を予測しているので、見た目によっては実年齢と誤差がある場合もあれば、合っている場合もあります。実際の年齢よりも若い診断結果が表示されれば、見た目が若く、一方年上の結果が出れば年齢よりも更けて見られているということです。診断結果はAiが顔を認識して分析するため、顔の角度や表情によって変動します。例えば目を開けるか閉じているか、眼鏡をかけているかかけていないか、はたまた光の具合でも測定される年齢は違う結果が出ることが多いです。・年齢診断フィルターの使い方まず、SNOWアプリを持っていない方は、SNOWアプリをダウンロードしてください。操作手順さえわかれば簡単に利用することができますので参考にフィルターの使い方を解説しておきます。①SNOWアプリを開く⇩②SNOWのカメラが起動したら、シャッターボタンの左側にある【スタンプ】をタップ⇩③スタンプの中に【年齢診断】があるのでタップ⇩④顔の回りに白い枠が表示し、その上に「いくつに見える？」の文字が表示したら、顔がAiに認識されている状態です。⇩⑤シャッターボタンをタップ、または長押し(動画を撮る際)して年齢診断・若い結果を出すためには？SNOWアプリは、かわいく、楽しく写真を撮るためのアプリですので、アプリの年齢診断とはいえ若い結果がでるとうれしいですよね。若い結果を出すためには年齢診断フィルターを選択した後に、画像の明るさを明るくしたり、輪郭をシャープにしたり、肌をきれいにするなど、メーターで調節することで診断結果が若くなることがあります。逆に、明るさを暗くしたり、輪郭や肌の加工を無しにしたりすることで老いた結果を出すことができるなど、いろいろな方法で遊ぶことができます。SNOWの年齢診断後の遊び方診断結果を表示された後、写真や動画を保存しておしまいだと思っている方はいませんか？実は、結果表示だけではなく、様々な機能が盛り込まれています。・判定画像をGIFで保存できる年齢の数値が表示される部分は、実際には数値のパラパラと変動し、最終的に表示の数値になる、というアニメーションが行われますが、その一連のアニメーションをGIFとして保存することができます。結果表示の画面右上に表示されているGIFというアイコンがありますので、アイコンをタップすると、年齢診断のメーターが動いたGIF画像を自動的に生成し、端末に保存することができます。・年齢診断中の動画に音楽を入れることも！年齢診断後、音楽、編集と表示されている画面で、出来上がった動画に対して、音楽を加えたり、動画編集を行ったりすることができます。音楽をタップすると、このように追加可能な音楽のリストがまるでTikTokの編集画面のように表示され、膨大な楽曲リストの中から合う音楽を選択することができます。ただ、主に洋楽の選択肢が大半になりますのでご注意ください。SNOWの顔認証を生かしたシステムもそもそもSNOWのアプリを手掛けているのは中国のAiベンチャー『SenseTime Group』の日本法人『SenseTimeJapan』です。同社が開発したSNOWの年齢診断は、一般の人々も日々の娯楽の中で利用することができ、Aiが瞬時に画像や映像を認識することで『あなたは何歳』『あなたは実年齢より若い、若くない』など顔の魅力を数値化することができます。そして、このSenseTimeJapanの技術を応用して、『イケメン』や『美女』などの見た目の数値を100点満点で採点ができるシステム『HumanAction』を中国本社が開発しました。『HumanAction』の開発に当たり、主に中国で数百万人の男女の写真を撮影し、数百人のスタッフを起用して顔の造作を採点させることで、年齢と共に画像データにひもづけて機械学習させたのだといいます。その上で、入力された顔データに対し、機械学習済みのデータを基に正確な採点結果と年齢を導き出す関数を構築。カメラが顔を認証した後、顔のパーツのバランス、肌の状態、輪郭などの情報を基に、瞬時に数値を算出する仕組みを整えました。この技術は2018年4月に開催された『第2回 AI・人工知能 EXPO』で披露され、あくまでも展示会のみでの披露という形にとどまるということでしたが、同社の勞社長は『近年急成長を遂げている“婚活アプリ”と連携できれば面白い』と展望を話しています。増えていく身近なAiAiは特に一般人にとっては『工場や企業などで使われる技術』という認識を持っている方も少なくないはずです。しかし、SNOWなど若者世代が日常的に利用する写真アプリなどの中にもひっそりAiが潜んでいました。娯楽の中でAiを身近に利用する機会が増えることで、若者にもっとAiを知ってもらう機会が増えるはずです。また、SNOWの技術を応用したシステムとして披露された『HumanAction』なども、今後Aiが更に身近になってきた際には婚活市場などで当たり前のように利用されているかもしれません。もはや、身近なアプリから私たちの生活に少しずつAiが侵食している現状を見ると、今後Aiは急速に利活用が広がっていくのではないかということも予想されます。まとめSNOWの『年齢診断』、誰が年齢を診断しているのだろうと不思議に思った方もいらっしゃるかもしれませんが、実はその正体はAiでした。他にもSNOWのAi技術、顔認証技術は様々なところで利活用されているのですよ。逆に言うと、Aiは多くのデータを学習して年齢を診断していますので、意外にも正確である可能性もあります。実年齢より若い診断結果が出てほしいという方は、SNOWならではの『加工』でAiを惑わせてみてくださいね！今後はAiを活用した顔診断や顔認証など、様々な分野で活用されることが予想されます。それは前述の婚活アプリなどはもちろん、美容機器の肌診断なども同様です。自分の肌年齢がどのくらいなど、写真を撮るだけでAiが判断してくれれば、毎日のお手入れ方法もお肌の調子によって変更することができます。今後もSNOWだけでなく私たちの身近なところからAiを活用したサービスが続々と出てくるはずですので期待しておきましょう。
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Aiトレンド・特集
Aiを搭載したペット見守りシステムが日本初登場！留守番中も安全を確保
ペットを飼われている方であれば、急な仕事や外出などで、どうしても大切なペットを家に置いて出かけなければならない場面は意外と多いものですよね。近くに住んでいる友人やペットシッターにお世話を頼むのも一つの方法ですが、最近ではペットの見守り機能を備えたAi機器が登場していることをご存知でしょうか。今回は、日本初のAiペットシッター「Furboドッグシッター」の概要とメリットをご紹介するとともに、ヒトとペットとAiが共存する暮らしについて取り上げていきます。Aiを活用した『Furboドッグシッター』とはTomofun株式会社の提供する「Furboドッグシッター（以下、ファーボ）」は、Aiカメラによってペットの健康や安全を見守る、日本初のサブスクリプション型（＝定額課金制）Aiドッグシッターサービスになります。参照元：Tomofun株式会社ファーボは、ペットの見守りに特化したAiカメラを本体に内蔵しており、外出先からでも愛犬の様子をリアルタイムで確認したり、話しかけたり、さらにはおやつをあげることまで可能な、優れたペットシッターサービスです。https://www.youtube.com/watch?v=wci4BnOiOdIアメリカでは500匹の命を救ったファーボは、「心配な愛犬のお留守番を、もっと安全に、もっと安心に。」のコンセプトのもと、世界各地の愛犬家たちの声を参考にしながら2014年に開発がスタートしました。2018年には、ペット関連の事故が多いアメリカにおいて先行リリースされ、すでに500匹以上のペットを救うなど、その実績は折り紙つきです。Aiドッグシッター「Furbo（ファーボ）」の主な機能ファーボは一般的なAiカメラとは異なり、犬に関連した動きや音を検知するように設計されているため、遠隔からでも的確にペットの状況を把握することができます。ここからは、Aiドッグシッターファーボの特徴的な機能について、5点ほどご紹介していきたいと思います。①スマート通知本体に内蔵された各種センサー（＝カメラ、マイク、スピーカーなど）から、ペットの動きや鳴き声をAiが分析します。分析した情報から、愛犬の空腹やストレスなどの目に見えない情報を数値化し、異常があった際には飼い主のスマホに通知を送ってくれるので、外出先でも安心してペットを見守ることができます。②クラウドレコーディングAiカメラが犬に関連した動画を自動的に撮影し、クラウド（＝オンラインストレージ）に保存してくれるため、留守中で見逃してしまった愛犬の様子も確認することができます。ペットシッターとしての役割だけではなく、レコーディング機能つきの防犯カメラとしても運用できるので、自宅のセキュリティ強化にも役立つでしょう。③ドギーダイヤリー可愛らしい愛犬の一日をタイムラプス（＝コマ送りの動画）で撮影し、「今日のワンコ」のような動画を作成してくれるため、その日の様子をダイジェストで振り返ることができます。撮影したタイムラプス動画は、InstagramやTwitter、Facebookなどの各種SNSに連携させることができるため、可愛い愛犬の動画を簡単にシェアできるようになりました。https://www.youtube.com/watch?time_continue=3&v=D7adhNDboso&feature=emb_title④進化版わんわん通知ペットが1分以上続けて吠えているときや、泣いているとき、遠吠えをしているときなどの微かな音の違いを認識し、飼い主のスマホに通知を送る機能があるため、異常の予感があった際にはすぐにカメラで様子をチェックすることができます。⑤ON/OFFスケジュール機能専用のスマホ用アプリを利用すれば、ファーボ本体の電源のオンとオフを遠隔操作で切り替えることが可能です。また、決まった時間や曜日になると自動的に電源のオンとオフを切り替えるスケジュール予約もできるので、それぞれのライフスタイルに合わせて効率的に利用することができます。Aiドッグシッター「Furbo（ファーボ）」のメリットここからは、Aiドッグシッターファーボのメリットを3点ほどご紹介していきます。外出中でもペットの面倒を見ることができる場所や時間を選ばず、いつでもどこでもペットの健康状態を確認できることに加え、カメラやマイクを通して愛犬とのコミュニケーションを深めたり、おやつをあげることができます。アクティブカメラでペットの姿を追うことができるファーボの本体には犬の認識に特化したAiカメラが搭載されているため、使えば使うほど愛犬の様々な行動パターンを学習し、より的確で精度の高いシーン通知が可能になります。アプリから通知が届くので便利リアルタイムでペットの様子を確認できない場合でも、愛犬や周辺環境に変化があった際にはアプリから通知を送ってくれるため、留守中でも安心してペットを見守ることができます。Aiドッグシッターの今後の可能性では、ペットシッターにAi技術を活用することで、ヒトとペットの暮らしは今後どのように変化していくのでしょうか。ご紹介してきたように、ファーボにはまだ行動シーンの通知機能しかありませんが、Aiの学習機能が進化すれば、それぞれのペットの癖や細かな動作までも分析し、病気の早期発見やカゼの予防に繋げることができるかもしれません。また、現行最新モデルにはAmazonの提供するAiスマートスピーカー「Amazon Echo」との連携機能が備わったため、アレクサ経由での音声コントロールでおやつをあげることが可能になりました。今後、エアコンやヒーターなどのAi搭載機器と連動させることができれば、不在のときでもペットにとって最適な温度環境を保ってくれるような新機能の追加も期待できるかもしれません。まとめヒトや企業の抱えている課題をITの力で解決するデジタルトランスフォーメーション（＝DX）という考え方がますます盛んになってきました。Aiカメラの他にも、近ごろでは冷蔵庫や洗濯機、テレビやエアコンなど、様々な家電製品にAiの技術が応用され、商品サービスの付加価値を高めています。ペットを飼っている方や自宅のセキュリティを強化したい方などは、今回ご紹介したファーボを始めとするAiスマートカメラの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
トライアルが関東初のスマートストアを開店！Aiカメラは約700台設置予定か？
昨今、ドラッグストアやコンビニの無人化などでAiの分野は更に注目を集めるようになりました。デジタルテクノロジーによって店舗をスマート化するメリットは、一体どのようなところにあるのでしょうか。今回は、スマートストアにおけるAi機器の導入事例と、実際の店舗をスマート化するうえでのメリットや、Aiカメラの活用方法についてご紹介していきます。千葉県にオープンしたトライアルのスマートストアとは2020年7月3日、株式会社トライアルカンパニー（以下、トライアル）は、千葉市稲毛区にある「スーパーセンタートライアル・長沼店（以下、トライアル長沼店）」を、Aiカメラなどの設備導入によって関東初のスマートストアとしてリニューアルオープンしたことを発表しました。そもそもスマートストアとは、セルフレジや電子タグ、Aiカメラによる在庫管理など、IT技術を駆使して店舗業務の効率化や顧客データの収集をはかる店舗のことを指します。具体的な事例としては、2018年1月に米Amazon社がシアトルにオープンした「レジのないスーパーマーケット」である「Amazon Go」などが挙げられます。https://www.youtube.com/watch?v=NrmMk1Myrxcセルフレジによる無人化ではなく、レジそのものを廃止するという大胆な発想で、商品購入の際の決済の手間を極限まで抑えた画期的な次世代型店舗です。こうしたIT技術の活用によって人や企業の課題を解決する考え方を「デジタルトランスフォーメーション（DX）」と表現します。今回、トライアルが実施した既存店舗のスマート化の背景には、同社の掲げるリテールAi（＝小売業界におけるAi活用）促進プロジェクト「リアイル」が深く関係しています。リテールAIプラットフォームプロジェクト「リアイル」とは「リアイル」プロジェクトとは、情報流通革命を目的としてトライアルグループを中心に複数の企業によって結成された、メーカー・店舗・卸・物流の垣根を超えた業界初のハイブリットプロジェクトです。トライアル長沼店は本プロジェクトの旗艦店としての役割を担っており、業界全体に広くリテールAiを普及させるべく、他にも様々な取り組みに力を入れています。参照：Project REAILトライアルスマートストアではAiカメラが導入スマートストアとしてリニューアルオープンしたトライアル長沼店では、トライアルグループが独自開発した688台ものAiカメラが店内のいたるところに設置されています。では具体的に、Aiカメラを設置することで、一体どのようなことができるようになるのでしょうか。AiカメラとはAiカメラとはその名の通り、カメラ本体にAiを搭載したIT機器になります。例えば、Aiカメラの顔認証システムを利用すれば表情分析機能でユーザーのサービスに対する満足度を数値化することができますし、防犯カメラにAiを搭載すれば不審者を発見した際に自動的に通報するシステムを構築することが可能になります。Aiを活用することでカメラ単体では成し遂げられなかった副次的な機能を利用することができるため、利用者の要望に合わせて様々なビジネスシーンへ応用することができます。トライアルのAiカメラを手掛けているのは『Retail AI』店内に設置されているAiカメラの開発から運用までを手がけるのは、トライアル傘下のRetail AIという企業になります。Retail AIは、先ほどご紹介した「リアイル」プロジェクトの理念遂行を目的として、2018年11月に設立されたリーディングカンパニーです。スマートストアにおけるAiカメラの役割トライアル長沼店に設置されているAiカメラには「欠品情報の検知機能」と「人流情報の取得機能」の2つの機能が搭載されており、Aiを利用して商品在庫の管理と店内の人流分析をが行っています。Aiカメラによって人間が従来より行ってきた煩雑な作業を、今後はAiが代わって行うことができるようになるため、業務効率化などの効果が期待されています。他社製のAiカメラでは、防犯システムとして怪しい人物をAiが検知し、カメラで追うことができる機能などもあります。そのようなAiカメラと比較すると、トライアルのAiカメラはいささか機能が不足しているようにも思われますが、Retail AI代表の永田洋幸氏によると「シンプルな機能性と実用性の面を考慮すると多機能化の必要はない」とのことです。つまり、スマートストアの実現においては十分な機能を持っており、最大限に効率化できるAiカメラであるということです。無人店舗に近づくスマートカートトライアルでは2018年2月に福岡県にオープンさせた「スーパーセンタートライアル・アイランドシティ店」の開業以来、スマートショッピングカート（＝セルフレジ機能を搭載した買い物カート）を積極的に実店舗へと導入してきました。このスマートショッピングカートは、カートに設置されたタブレット端末を操作することで、紐づけられた専用プリペイドカードから電子決済を行う仕組みになっています。参照：TRIAL長沼店が導入したモデルでは、利用者がスキャンした商品に合わせて自動でレシピを提案する新機能を追加するなど、ユーザー体験の向上をはかる狙いがあります。炊事をする方であれば経験があるかもしれませんが、『買い物に行ってから作る料理を決める』ということはよくあるのではないでしょうか。実際に、消費者の39.9％がスーパーで献立を決め、19.9％は買った食材をもとに自宅で献立を決めるという実態が明らかになっています。その点、トライアルが導入したスマートカートは食材をカゴに追加するだけでオススメのレシピを見ることができるので、消費者の購入を後押しし、売り上げアップにつながる可能性があるということです。店舗のスマート化におけるAiの役割とはスマートストアにおけるAiの果たすべき役割は実に様々ですが、まず第一に「業務の効率化」が挙げられるでしょう。Aiカメラが陳列棚の商品の数を把握し、残りの商品数が少なくなったときには従業員へ自動的にアラートを通知してくれるなど、業務効率化と従業員負荷の軽減が期待できます。そして第二に「消費者のストレス軽減」も大きな役割の一つとなります。スマートカートでは買い物カゴに入れた商品が退店時に自動的に清算されるため、消費者はレジ待ちのわずらわしい時間を過ごす必要がなくなり、同時に人件費などのコスト削減にもつなげることができます。まとめ日本においても無人店舗の試験的な運用やセルフレジの導入など、店舗のスマート化に向けた取り組みが徐々に盛んになってきました。私たちの生活を豊かにしてくれるAiテクノロジーは、日々すさまじい勢いで技術的な進化を遂げています。今回ご紹介したスマートストアのように、みなさんの近所にあるスーパーやコンビニから従業員がいなくなる日も、案外近い将来のことになるのかもしれませんね。
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Aiトレンド・特集
Aiシステムを搭載したデジタルサイネージのメリットと活用のポイント
みなさんはデジタルサイネージというものをご存知でしょうか。駅や空港のコンコースなど、街中のあちこちで見かけるようになったデジタルサイネージですが、最近ではこのサイネージの分野にもAiの技術が応用されるようになりました。今回は、Ai搭載型のデジタルサイネージの概要や、導入するにあたってのメリットなどをわかりやすくご紹介していきます。デジタルサイネージとは？「電子看板」や「デジタル看板」とも呼ばれるデジタルサイネージ。これは液晶ディスプレイなどの電子的な表示機器を使って、広告の表示やユーザーサポートなどを行う情報発信システムの総称になります。高輪ゲートウェイ駅に設置された駅案内Aiサイネージ紙媒体の看板と比較した場合、デジタルサイネージのメリットは、液晶ディスプレイに静止画や動画などのコンテンツを表示させるため、貼り替えや交換の手間もなく視認性も高いことから商品サービスの販促手段の一つとして近年注目を集めています。デジタルサイネージ3つの種類デジタルサイネージには、主に3つの種類があるため、そのひとつひとつを簡単に解説していきます。スタンドアロン型あらかじめ決まったコンテンツを、USBメモリやSDカードなどのフラッシュメモリに保存して表示させるスタンドアロン型。オンライン経由で情報の更新ができないため、販促したい商材や案内の内容が一定かつ長期間で限られている場合に有効です。ネットワーク型複数のサイネージ端末がオンラインで接続しており、管理用のパソコンから一元的に管理できるネットーワーク型。端末に表示させるコンテンツの更新頻度が高かったり、別々の場所に複数台設置して運用したい場合にオススメです。インタラクティブ型ネットワーク型のサイネージの中でも、タッチ操作や動的センサーに対応しているインタラクティブ型。単なる広告看板や電子案内板としての使い道だけではなく、ユーザー分析やターゲットへの効果的なアプローチなど、よりマーケティングに特化させたい場合に役立ちます。Aiを搭載したデジタルサイネージとはオンライン接続されたインタラクティブ型のサイネージの中でも、最近ではAiを搭載したモデルが注目を集めています。NETDOOR株式会社が設計する「AiSIGNAGE」は、サイネージ端末本体に人工知能と各種センサー類（＝カメラ、マイク、スピーカーなど）を搭載した最先端のデジタルサイネージサービスです。参照：NETDOORカメラやマイクといった各種センサーを経由して取得したユーザー情報（＝年齢、性別、体格、表情など）をデータベースに蓄積し、瞬時にカテゴライズすることで、あらゆる環境や状況において最適な提案が可能になるという画期的なデジタルサイネージです。Aiを搭載したデジタルサイネージの活用事例今年に入ってからJR山手線の新駅「高輪ゲートウェイ駅」が新たに開業し、周辺地域を中心に大きな賑わいを見せましたが、実はこちらの駅構内にもAiを搭載したデジタルサイネージが導入されていることをご存知でしょうか。https://www.youtube.com/watch?v=6NBLOh-PoGg凸版印刷株式会社が提供する多言語Ai案内サイネージ「BotFriends® Vision（ぼっとふれんず ビジョン）」は、「Aiチャットボット」と「多言語による音声対話技術」を組み合わせたサイネージ型のデジタルAiアシスタントです。オリジナルAiキャラクターの「小石川彩（こいしかわあや）」が、ユーザーの発言した音声や入力した文字に対して自動的に応答し、駅構内の案内をしてくれます。参照：凸版印刷「Aiチャットボット」について解説している記事はこちら！Aiを搭載したデジタルサイネージのメリットでは、Aiサイネージを利用することで、一体どのようなメリットがあるのでしょうか。インタラクティブなやり取りができるまず一つは、インタラクティブ（＝相互的）なやり取りが可能になるという点です。一方向的な情報発信ではなく、質問した内容に対して最適な回答を行うため、各々のニーズに沿った課題解決が可能で、サービスを提供する企業側とユーザー側での良好な関係値の構築に効果を発揮します。ターゲット層に合わせた訴求ができる二つ目に、ターゲット層に合わせた提案ができるという点です。テレビCMなどの画一的な宣伝手法とは異なり、ユーザーのアクションに応じて表示されるコンテンツが変化するため、それぞれのターゲットに応じてより効果的な広告運用が可能になります。データからニーズを分析することができるそして三つ目は、蓄積されたデータから消費者のニーズを分析できるという点です。Aiが自動的に収集したデータから、ターゲットの抱えている課題や興味関心などのニーズを具体的に把握し、類型化することができるため、その後の新商品の開発やサービスの改善などに役立てることができます。Aiを搭載したデジタルサイネージの効果を存分に発揮させるためのポイント非常に便利なデジタルサイネージのシステムですが、設置すればすぐに効果を実感きるようなものではありません。いつ、どこで、誰に向けて、どんな情報を発信したいのかなど、設置する場所や販促したい商材に応じて適切な端末タイプも異なってきますので、導入の前に運用設計を行うことが重要です。まとめ今回はAiを搭載したデジタルサイネージについてご紹介してきました。せっかく有益なビッグデータを所持していても、的確な分析ができていなかったり、ビジネスの現場で活用できなければ意味がありません。もっと効率的に広告を運用したい、効果的にユーザーへアプローチしたい場合は、今回ご紹介したAi搭載サイネージの導入も検討してみてはいかがでしょうか。