目的・課題「分析・アナリティクス」の記事一覧
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アニメの絵をAiが描くシステムが登場！アニメーターの仕事はどうなるのか
長年、アニメ制作におけるイラストは、アニメクリエイターの手によって描かれてきました。それが近年ではアニメ制作においてCG等だけではなく描画においてもAiが利用されるようになってきています。しかし、Aiといっても機械です。機械が何かを創造するというのは予想がつきにくいと思いませんか。そこで今回は、アニメの絵を描画するAiアニメクリエイターについて詳しく解説していきたいと思います。Aiアニメクリエイターの仕組みとはそもそも、Aiとはこれまでのコラムでも何度かご説明してきたように、学習材料となる画像や動画などのデータがあれば、すべてを瞬時に読み込み、それらを学習することで新たなモノを作り出すことができます。Aiによるアニメクリエイターも同様に、人の手書きの描画をもとにAiがアニメとして着色したり、動きを加えたりなどして仕上げていくのです。特に、シンガポールで開発されたアニメーション制作ソフト『CACANi』は、原画となる絵を人間が描くだけで、アニメの中で連続する『間の動き』の部分おｗ自動的に生成することができます。アニメ業界では中割と呼ばれる動きの連続性の部分を埋めていくことができるというわけです。この『CACANi』は日本のアニメ界でも2010年ころから導入されており、活躍しています。『炎炎ノ消防隊』や『あんさんぶるスターズ！』といった人気作品にCACANiの名前がクレジットされることに気付いていた人もいらっしゃるのではないでしょうか。これらの作品の一部にCACANiの技術が活用されています。更には、日本の企業でもAiを活用したアニメ制作が行われており、大部分は『CACANi』と同じで中割の部分と彩色の部分を担当することになっているようです。アニメーション作成にAiを活用するメリット現在、多くの業界で人手不足という問題がささやかれていますが、もちろんアニメーション業界も例外ではありません。特にアニメ制作においては一つのアニメを制作するのに多大なコストが必要であるとされています。それは他の映像作品と比べて絵を描く部分で人員と時間的コストがどうしても多くかかってしまうからです。アニメ制作の予算は『人×時間』で大きく左右され、『人件費の塊』と揶揄されることもあります。そこで、アニメーション制作においてAiを活用し、自動化できる部分と人の手を加える部分と分けてうまく利用することで、人件費や製作時間を大幅に削減することができるようになると期待されています。Aiにできるのは『名アニメーター』のトレースのみ？しかし、このようなアニメ制作におけるAiの活用で問題になってくるのはそもそもの、アニメの中で連続する動きを生成する際の『最初』と『最後』の部分を描くアニメーターがいなければならないという点です。さらに、Aiにより良いアニメーションを自動で作成できるようにするためには、技術を持った名アニメーターの画像等を大量に学習させる必要があります。言ってしまえば、素人の絵をいくらAiに学習させても、Aiが自動で仕上げるアニメは素人でしかありません。というのも、AIは与えられたデータから最適解を見つけ出すことはできるが、AI自体が創造性を生み出せるわけでないからです。・大量の名アニメーターの画が必要そうすると、Aiにより創造性のあるアニメ―ションを自動で作成することができるように『教育』するには名アニメーターの作画データが大量に必要になってきます。そしてそれらの大量のデータをAiがディープラーニングすることによって、特徴的な動きなどをとらえることができるようになっていくのです。しかし、そもそもこの『大量の作画データ』はどこにあるのか、どのようにして収集するのか、というのが問題になってくるでしょう。そしてそれをAiに読み込ませる時間的コスト等もかかってくるとなると、Aiを導入した後、費用的コストの採算が合うかどうかはしっかりと検討しなければなりません。Ai導入でアニメクリエイターの仕事はどう変わるのか近年では多くの産業の生産性向上としてAi導入が盛んになってきていますが、効率化を目指すあまり、既存の労働者の仕事を奪ってしまうといったことにもなりかねないというリスクが叫ばれています。ただ、アニメ制作においてAiが人間の仕事を奪うかそうでないかといえば、そうではありません。というのも、『CACANi』のように、現段階ではもととなる絵や、複雑なキャラの動きは人間が描くしかないからです。つまりAiができることといえば、着色や、単純な動きやルーティン的な動きの描写のみであるというわけです。簡単な作業をAiシステムに置き換えることができれば、時間と手間のかかる難しい作画の描写や、創造性が必要な仕事にアニメーターが打ち込むことができるようになるといったメリットもあるでしょう。・現段階でAiに独創性や創造性はない更に、従来から絵作りはアニメ―ターのクリエイティビティや技能に依存していることから、デジタル化やシステムに置き換えるといったことは難しいとされてきました。クリエイティブ自体はAiのような自動化のシステムだけでは生み出すことができません。そしてアニメーションは、そもそも創造性を基盤とした表現ですので、単に絵を動かすだけでなく、現実には存在しないキャラクターやメカニック、美術、アニメーションの動き、演出、世界観が観る人々を感動させます。全てゼロから生み出す創造性こそが作品の基盤にあるというわけです。ただ、近年では1から音楽を作ることができるAiが出てきているなど、多くのデータを学習したことによって高度な技術を持ち合わせているAiも登場し始めています。現段階ではアニメーション作成においてAiに独創性や創造性はないとされていますが、今後はAiが1からアニメを制作し、人間が手直しをするといったアニメも登場してくるかもしれません。まとめ今回は、Aiとアニメクリエイターの今後について解説いたしました。従来から芸術などのクリエイティブな能力が必要な仕事についてはデジタル化することはできないとされてきましたが、少しずつこうした業界にもITが侵食してき始めています。現段階では、Ai自体に独創性や創造性がないとされているため、単純な作業をAi、重要な作業を人間という風な割り振りを行っていますが、今後Aiの技術が進歩した際はこれ限りではなくなる場合ももちろんあります。そうなったときに、人間は、どの部分をAiに任せて、どの部分を人間が行えばより効率的でより良いものが作成でき、どちらもにも悪影響を及ぼさないかなどを考えていかねばなりません。Ai技術が発達して人間の生活や仕事が効率化されるのは結構なことですが、アニメーションもしかり、人間とAiがうまく共存していくには役割分担が重要な分岐点となるでしょう。
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Aiトレンド・特集
働き方改革を促進するAiシステム『コンバージョンあがるくん』とは？
昨今、日本においてはライフスタイルの変化にともなう「就業ニーズの多様化」の問題や、少子高齢化にともなう「生産年齢人口の減少」の問題など、労働環境を取り巻く数多くの課題が山積みになっています。こうした背景のもと、日本政府は2019年4月1日に、働き方改革関連法案の一部を施行し、一億総活躍社会の理念の遂行と、より自由で多様な就業形態の実現を推進してきました。しかし、現状の生産性を維持しながら労働時間の短縮や業務効率の向上をはかっていくということは、なかなか並大抵のことではありません。本記事では、この「働き方改革」の内容を解説するとともに、労働環境の改善を促進させる便利なAiツール「コンバージョンあがるくん」をわかりやすくご紹介していきます。働き方改革とはさて、近ごろよく耳にするこの働き方改革ですが、そもそもどのような改革なのでしょうか。厚生労働省の発表した内容によると、「働く方々がそれぞれの事情に応じた多様な働き方を選択できる社会を実現する働き方改革を総合的に推進するため、長時間労働の是正、多様で柔軟な働き方の実現、雇用形態にかかわらない公正な待遇の確保等のための措置を講じます。」参照：厚生労働省とあります。つまり、「常態化した長時間労働を解消し、多様な働き方を推進することで労働人口の確保と労働環境の改善を目指していく」というのが、本改革の骨子となっているわけです。では、具体的にどのようにすれば、現状の生産性を維持しながら長時間労働を改善させることができるのでしょうか。ここからは、企業の働き方改革を後押ししてくれる便利なAiツールについてご紹介していきたいと思います。コンバージョンあがるくんとは？「コンバージョンあがるくん」とは、「低コストとシンプルな機能性」をコンセプトに開発された、「完全成果報酬型のチャットボットIVR（自動電話受付）システム」で、中小規模のサイト運用者でも手軽に導入できるコンバージョン向上ツールになります。C-bot（チャットボット）：チャット形式のクラウド型ウェブ接客ツール参照：Wiz cloudI-bot（IVR/自動電話受付）：24時間365日の自動音声応答サービス参照：Wiz cloud・コンバージョンあがるくんのポイントチャットボットサービスの「C-bot」は、ウェブサイトからの資料請求やよくある問い合わせなどのウェブ接客を、Aiがチャット形式で自動応答してくれるサービスになります。対して、IVR（自動電話受付）サービスの「I-bot」は、電話での注文や予約などを、人間に代わって自動で行ってくれるAiツールになります。チャットと電話の両方をAiが全自動で対応してくれるため、ホームページからの問い合わせや予約に対して、24時間365日、いつでもどこでも柔軟なお客様対応が可能になります。参照：コンバージョンあがるくん・コンバージョンあがるくんの使い方ブラウザから直感的に閲覧・編集ができるよう、わかりやすいUI（＝ユーザーが目に触れる部分のデザイン）で、シンプルかつ機能的にデザインされているため、専門的な知識がない方でも業者に依頼する必要がなく、運用コストの面でも大幅な経費削減につながります。また、IVR機能のなかのひとつである「あふれ呼IVR」を利用することで、電話が集中して繋がらなかったお客様に対して、折り返しの予約を自動で受け付けてくれるため、ビジネスチャンスを逃すことなく効率的に運用することができます。・コンバージョンあがるくんでCVRがあがる理由チャットボットサービスの「C-bot」は、使い慣れたチャット形式による入力方式のため、従来のメールフォームなどと比較した場合、資料請求や問い合わせへの心理的ハードルが大きく下がり、サイト全体の離脱率の改善に大きく貢献します。特に、チャットに慣れ親しんだ若年層がメインターゲットのウェブサイトであれば、電話やメールフォームだけでは途中離脱のリスクが高まってしまいますので、積極的に導入していきたい機能ですね。IVR（自動電話応受付）の「I-bot」は、24時間365日の自動音声対応が可能になるため、例えば、営業時間外やピーク時間帯などの電話対応が難しい場面において、機会損失のリスクを最小限に抑えることができます。人員不足や長時間労働に課題を感じている現場であれば、環境改善とコンバージョンアップの両方に効果があるでしょう。コンバージョンあがるくんのメリット①「人員不足の解消」注文予約からよくある問い合わせまで、今までは人間が担当していた大部分を、今後はAiが自動で応対してくれるため、個々の業務負担が緩和され効率的に運用することができます。②「労働時間の短縮」機会損失のリスクから長めに設定していた営業時間も、チャットボットやIVRの導入により24時間365日の自動対応が可能になるため、ワーク・ライフ・バランスを意識した働き方改革が実現できます。③「手軽に導入できる」成約件数に応じた完全成果型のシステムに加えて導入時の初期費用も無料のため、初めてのチャットボットで費用対効果が心配という方でも手軽に導入することができます。コンバージョンあがるくんについてはAiチョイスへ昨今では、Apple社の提供する「Siri」や、Amazonが手がける「Alexa」など、音声アシスタントやAiコンシェルジュといった存在は、広く人々の生活に浸透する時代となりました。民間にも広く普及するようになったAiサービスですが、せっかくならビジネスの現場においても、もっと上手に活用したいものですよね。働き方改革はしたいけれど日々の業務で手がまわらない、サイト全体のコンバージョンを向上させたい、何から始めればいいかわからない、そんな方は、今回ご紹介した「コンバージョンあがるくん」などを始めとしたチャットボットの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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Aiの基礎知識
いまさら聞けないデータサイエンスの基礎知識
データサイエンスとはAi開発において重要な役割を果たすといわれておりますが、実際に『データサイエンス』とは何なのか、どうしてAi開発に重要なのか、詳しくはよく知らないという方も多いのではないでしょうか。更に、データサイエンティストという職業もありますが、今後非常に重要な役割を担っていく職業でありながらこちらに関してもどのようなことをする職業なのか知らないという方が多いはずです。そこで本記事ではAi開発に欠かせない『データサイエンス』および『データサイエンティスト』の基礎知識について解説してまいります。データサイエンスとはそもそもデータサイエンスとはデータを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことです。インターネットの普及やIT・科学技術の発達、Aiの発展によりビッグデータという膨大なデータも効率よく扱うことができるようになりました。そして近年その注目度や関心度がますます高まってきている中で、ビジネスのみならず医療や教育現場など様々な場面でデータサイエンスが多くの価値を生み出しています。データサイエンティストとはまた、データサイエンティストとはビッグデータを分析・解析し、それをビジネスに活用するための知見や情報を引き出す職業を指します。要は、データサイエンスの研究者と思っていただければわかりやすいでしょう。データサイエンティストにはデータ分析をはじめ、数学や統計学など様々なスキルが求められますが、近年特に注目されているのはAiによるビッグデータ分析が盛んにおこなわれているということが1つ要因としてあげられます。機械学習やディープラーニングなど、データサイエンティストにはAiに関するスキルも必要不可欠です。データサイエンティストが注目される理由データサイエンティストの主な業務内容はデータを活かすことで、その内容は多岐にわたります。データサイエンティストの業務の例としては、以下のような業務があげられます。・業務システム、SNSなどからのデータ収集・整理・データベース環境の構築・データ分析業務・課題の抽出、解決策の提示・データ分析結果に基づく施策、企画の立案では、なぜ近年データサイエンス、およびデータサイエンティストという職業が注目されているのでしょうか。マーケティングのデジタル化近年では特に、WebサイトやECサイトの利用が増えてきました。また、インスタグラムやTwitterなどのSNSの利用も年々増加しており、それらのサイトに多くのマーケティングに重要な情報が集まっているのです。その情報をビッグデータとして収集し、マーケティングに生かす『マーケティングのデジタル化』が1つデータサイエンティストが注目される要因としてあげられます。正確な情報分析が求められるまた、ビッグデータの情報分析においては、当然正確な分析が求められます。というのも、たとえば、アプリ内での課金を目的としたソーシャルゲームを運営するIT企業にとっても、データ分析は戦略の要となるからです。ソーシャルゲームは、データ分析と施策の立案に失敗すると収益が満足に見込めなくなり、運用を続けられず、その結果、サービスを終了せざるをえなくなります。ユーザーのリアルな動向がビジネスを左右するようなサービスを提供している企業では、特に、データサイエンティストによる正しいデータ分析と、データの活かし方で売り上げアップにつながる戦略を館会える必要がありますので、データサイエンティストの需要は高まっているといえるでしょう。Aiの発展ここまでに注目する理由について述べた中でわかるように、今後はビッグデータを活用してデータ分析を行ったり、分析データを活用して施策の立案を行ったりすることが重要になってきます。Ai・人工知能の活用にも、膨大なデータ管理が必要です。このことを念頭に置いても、データサイエンティストは今後も注目される可能性が高い職種の1つだといえるでしょう。データサイエンスとAiについて先ほどにも述べたように、近年では様々な分野でAiの活用が広がってきています。もはや、今後Aiを導入しない企業のうち、77％の企業は業績が低下するという研究結果が発表されているほどです。それほどまでに今後はAiによるデータ分析や業務効率化が重要になってくるということでしょう。しかし、こうしたAiの活用においてただAiを導入すればよいというものではありません。要は、Aiを導入してどのように活用するか、その活用のプロセスや施策を検討することが大切だというわけです。それはある業種に限ったことではなく、Aiを導入しようと検討している企業、今後Aiの導入が必要である企業すべての企業に同じことが言え、単にAiを導入しても活用の方法が明確になっていなければ宝の持ち腐れとなってしまいます。そしてスマートフォンやPCなどのデバイスの数が増加している今、Web上に展開するサービスや、アプリケーションが絡む領域では特にデータサイエンティストが活躍しています。蓄積されたデータがたまってきている業種も同様です。 Web広告領域 Webサービス領域 ソーシャルゲーム領域 銀行や証券会社、保険会社などの金融領域 ヘルスケア領域 電力領域 アパレル領域 小売領域 製造領域 自動車領域今後は主に上記の業種からAiの活用がますます広がっていき、ひいてはデータサイエンティストの需要も更に高まっていくことでしょう。まとめ本記事ではデータサイエンスの基礎知識について主に解説いたしました。Aiの活用が広がってくる中で今後はさらにデータサイエンス、およびデータサイエンティストの需要が高まっていくことに間違いありません。ビジネスのみならず、医療分野や教育現場など、過去のデータをもとに有益かつ新たな知見を生み出すことができれば、各業界の在り方を変えるきっかけとなる可能性もあるでしょう。今後は上記にご紹介した業種に限らず、多くの業種でAiの導入がされていくといわれています。AiチョイスではAiにまつわる様々な基礎知識について解説しておりますので、Aiについてお困り事項、疑問点などがございましたら、ぜひコラムをご覧ください。
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Aiの基礎知識
Aiの機械学習っていったい何？Aiの機械学習の基礎知識について解説
今、多方面で話題に上がる”Ai”というキーワードですが、みなさんはAiがどんな構造を持って動いているかをご存知でしょうか？Ai＝人工知能のことですが、その基本的な構造から応用されるまでのプロセスを知ると、もっと深くAiについて知りたくなるはずです。今回は、Aiの機械学習がどういったものなのか、そしてその基本的な部分を知りみなさんに基礎知識をご説明していこうと思います。Aiにおける機械学習とは実は古くから存在していた人工知能ですが、Aiという言葉としてよく耳にするようになったのはここ数年のことです。そもそもAiとは、人工知能つまり人間がコンピュータなどに人間の学習機能や行動を覚えさせること、プログラミングしたことからできたとても未来的な存在です。Aiは基本的に物事を学習してそれを繰り返すことにより覚え、自発的に行動していくものですがこれには2つの種類があります。ひとつは『機械学習』もうひとつは『ディープラーニング』と呼ばれるものです。機械学習とは簡単にいうと、コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術を指します。人工知能において、この機械学習の技術が中核技術といっても過言ではないでしょう。近年特に機械学習に注目が集まっている要因としては、その高い計算能力やデータの分析能力、そして正確な情報が存在するということで、多方面から機械学習へのアプローチがあるからです。今やネットでほぼ全ての情報がわかってしまう時代です。だからこそ、人工知能をうまく活用することによりスムーズな検索が可能となるわけです。機械学習とは”入力”をした後の正しい”出力”が求められます。ここで言う入力とは、人間がコンピュータに物事を覚えさせることです。今回はここから、機械学習の深いところまでを知っていってもらえたらと思います。ディープラーニングは人間の脳の働き方と似せた学習機能を持ったシステムのことで、詳しくは下記の記事で解説しておりますのでご覧ください。機械学習の基本 前項では簡単に機械学習について触れましたが、ここからは少し掘り下げていきましょう。コンピュータは様々なデータそれも莫大な量を抱えています。人工知能が発達するまではこの多大なデータを人間の手で全て処理していましたが、技術が進歩し人工知能の発達も早いスピードで進んできたことより、このデータの処理を任すことまでが可能になりました。機械学習は、データの学習からモデルを作り上げることを基本としています。学習とは、データの中に存在するパターンを繰り返すことにより覚えさせることです。そこからある一定のパターンとルールを作り出し、人間が指示を出さなくても学習した内容を行動できるようにすることが、機械学習の目的とも言えます。機械学習の方法とは 大きく分けて3つの学習方法が存在します。ここではそれぞれの学習方法を細かくお話していきます。・教師あり学習 みなさんは学校の授業風景を覚えていますか？初めて覚える勉強の際には、その授業の担当教師が基本から公式、そして答えの出し方を教えてくれますよね。実はこの教師あり学習も似ているのです。プロセスは2つに分類されますが、ひとつは単純な学習です。コンピュータにも教師が存在すると考えてください。その教師が正しいデータを覚えさせ、間違った情報や出元が不明なデータに対しては指摘してくれるということが”学習”です。もうひとつは、認識と予測を活用するものです。まだデータとして正しい情報が確立されていない物を、新たに覚えさせ（インプット）さらにその情報をパターン化からルールとして作り出すことが”認識と予測”なのです。・教師なし学習 教師あり学習とは違い、すでに存在する答えからは学びません。ではどこから学ぶのかというと、そのデータ自体が持つ特徴や基本構造から学習します。データそのもから分析をして学習することにより、正確なグループに分けたりデータを簡略化することも可能となるからです。教師なし学習には様々な方法がありますが、中でも代表的な方法として『次元削減』と『クラスタリング』というものがあります。この2つについては、また別の場所でご説明することにします。・強化学習 上記した学習方法2種類は、何かしらの”元の正解”がある上での学習でしたが、強化学習はさらにその上をいきます。簡単に言ってしまえば「戦略するために強化する」ということです。どんな内容かというと、コンピュータがとった行動に対してそれぞれの結果に報酬が設定されます。その報酬のデータからどうしたら最大限の結果を残せるかを考える、つまりこれが戦略にあたります。このような行動を繰り返すことによって、コンピュータは学習・パターン化・ルール作りを自ら行いその精度を強化していきます。このことを強化学習と呼びます。機械学習はどんな場面で使われるの？ 実際に機械学習とはどのような場面で使われているのでしょうか？その答えは前項で解説した『教師あり学習』『教師なし学習』『強化学習』のそれぞれの特徴から適したものが用途別に使われます。データの分析として、クリックしたものをおすすめとして表示することはみなさんがよく使うネットのサイト閲覧などにも反映されています。また、認識という場面ではスマートフォンの顔認識機能はもちろんのこと手書きしたものを認識する（OCR）などにも適用されます。その他、現在は研究中とのことですが自動車の自動運転制御システムなど、この機械学習の勢いは止まることを知りません。人工知能と機械学習の接点 人工知能＝機械学習というのは少し違います。人工知能とは、古くから存在する手法があったり現代で活躍するAiの得意とする分野があったりと、一言では表せないのが人工知能です。それでは、人工知能の中の機械学習とは一体どんなところを意味するのでしょうか。人工知能をレベル分けすると機械学習はレベル3に相当します。レベルが高ければ良いというわけではなく、レベルによってその人工知能ができる範囲を示していると考えてください。機械学習の得意分野として、自動的に判断する力と検索エンジンに内蔵されることにより、私たちのネットライフを快適にしてくれます。まとめ本記事では、Aiにおける機械学習の基礎知識について解説いたしました。機械学習とは、コンピューターが学習データをもとに分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術です。Aiが人工知能として機能するのは、この機械学習の機能があるからであると考えていただいて問題ないでしょう。今後、企業等においてAiを導入する際は、どのようなAi自体がどのような技術を持っているのか、Aiの学習の仕方はどのような方法なのかという点をしっかり見極めて導入していく必要があるかもしれません。今回の機械学習についての説明は、本当に基本的な一部分です。ここからみなさんが独自に機械学習を学ぶとすれば、今後もっと発展していく重要なキーワードになるのではないかと思います。これを機に、皆さんも機械学習に触れてみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
Aiの顔認証は身近なところで楽しく利用できる！Ai顔認証を利用したおすすめアプリとは
顔認証技術といえば、iPhoneなどの顔認証ロック解除などで、顔認証=セキュリティ強化システムというイメージをお持ちの方も少なくないのではないでしょうか。確かに顔認証は防犯セキュリティ面で有効で、様々な業界で注目されているAi技術の一つでもあります。しかし、そんな顔認証はセキュリティシステムだけではなく、日常的な遊びで利用できるものもあるのです。Aiを身近に活用できるので、日常生活の中で気軽に楽しむことができるでしょう。本記事で、Ai顔認証を利用したおすすめアプリをご紹介していきますので、隙間時間やお家時間にぜひ試してみて下さい。Aiの顔認証はセキュリティだけじゃない！前述にもあるように、Aiの顔認証はスマホやスマートロックなどのセキュリティシステムの印象が強い方も多く、Aiの顔認証をセキュリティシステム以外で知らないという方も少なくないのではないでしょうか。しかし近年では、Aiの顔認証はSNSから美容まで様々な場面で利用されてきています。これから例に挙げるアプリについては後程詳しく解説しますが、例えば、SNSでのエンターテイメント分野では、顔認証で年齢診断をすることができたり、芸能人とのそっくりさんを診断できたりするアプリなどです。また、美容業界においては、Aiの顔認証で個々にピッタリのメイクを提案したり、肌年齢を診断することができたりします。あくまでもこれらは一例ですが、他にもECサイトや医学分野などでも幅広い分野で活用されているのがこのAi顔認証なのです。Aiの顔認証をつかったおすすめアプリそれでは、ここからは誰でも簡単に利用できるAiの顔認証を使ったおすすめアプリについて解説していきます。『SNOW』のAi年齢診断若者であれば一度は利用したことがあるであろう、画像加工アプリSNOWです。上記の記事でも詳しく解説しておりますが、SNOWの年齢診断は実はAiが行っています。自撮りをするようにカメラに向かい、シャッターを切ると、Aiが診断した見た目年齢が表示されるというものです。若者の間では自撮りアプリとして、SNOWをはじめ、B612なども利用されているかと思いますが、B612にも同様に年齢診断ができるものがあります。それも、SNOWのシステムと同様のものです。ただ、SNOWなどの年齢診断は画面に映った顔を診断しますので、肌加工やしわ加工がいずれも加工力が大きくなっていれば、実年齢よりもずっと若く診断されることもあります。若く診断されたいという方はぜひ試してみてください。Aiが似ている有名人を診断する『そっくりさん』つづいて、Aiが似ている芸能人を診断するアプリ『そっくりさん』です。『芸能人の〇〇さんに似ているよ』といわれても、いまいちピンとこなかったり、本当に似ているのかなと思ったりした経験がある方もいらっしゃるでしょう。そっくりさんではAiの顔認証を利用してカメラに撮影した人物の顔が有名人や芸能人にどのくらい似ているのかというのを％で診断することができます。しかし、これもSNOWと同様で映った写真から診断しますので、表情などによっても診断される人物が異なるようになっているようです。そのため、撮影時の角度を変えたり、変な顔を作って撮影すると診断結果が変わるため何度も楽しめる顔認証を使ったアプリといえます。友達と試してみて、SNS等にアップしても楽しいのではないでしょうか。Aiが紫外線予防をしてくれる『QSun』つづいて、診断だけでなく実用的に利用できるのが『Qsun』です。Qsunは紫外線予防を目的としたAi顔認証を使ったアプリで、15分ごとの紫外線を予測したり、紫外線対策のアドバイスなどをもらうことができます。顔認証は『Qsunスキンアナライザー』で利用されており、紫外線を受けたことで現在のお肌がどうなっているかなどを分析してくれるものです。肌の状態を把握したうえで、効果的な紫外線対策に取り組むことができるようになります。・スマホでスキンケア『FACE LOG』また、先ほどの紫外線対策アプリ同様、スマホのカメラで簡単に肌解析ができる『FACE LOG』というアプリもあります。しわやシミ、くま、毛穴などから、肌年齢を分析し、スコア化してくれるので、日々のスキンケアに役立てることができるでしょう。特に、学生さんなどあまりエステに行く時間やお金がないという方はスマホで簡単にAi診断ができるので非常に便利です。Aiの顔認証が身近なところで利用されているその他の例他にもエンタメの分野では、ライブ会場での本人確認に関しても顔認証技術が取り入れられることが増えてきました。これはチケット購入時に自身の写真を登録しておき、会場入口のカメラで本人確認する仕組みです。ライブ会場では、数万人規模の観客入場を短時間でスムーズに行うという課題もありますが、本人確認を厳格化することで、チケットの高額転売を防ぐことに期待がもたれているのです。すでに実施も本格化しており、たとえば宇多田ヒカルさんのライブでの導入が話題になりましたし、そのほかB’zやMr.Children、ももいろクローバーZ、EXILEグループなどがライブで顔認証を導入するなど、活用が広がってきています。他にも、自宅などのスマートロックに顔認証システムが導入されているなど、こうしてみると、意外にも身近なところでAiの顔認証が使われているということがわかるのではないでしょうか。まとめ本記事では、身近な場面で利用されているAiの顔認証について解説いたしました。アプリで簡単に試すことができるものの中には、日常生活を充実させるものや、楽しくさせるもの等が満載です。実際に、FACE LOGを利用してみましたが、日々の肌の手入れの助言やこれまでの履歴なども確認できたりするので、スキンケアが楽しくなりそうです。特に現在は新型コロナウイルスの影響で外出ができないという方も多いかと思いますので、Aiの顔認証システムを使った様々なアプリで、お家時間を有効的に過ごしてみてはいかがでしょうか。
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Aiの基礎知識
『人工知能』とはいったい何なのか？Aiにまつわる基礎知識を解説
近年ニュースでもよく話題になる『Ai』や『人工知能』という言葉ですが、それらの言葉の意味等を具体的に理解しているという方はあまり多くないのではないでしょうか。確かに『人工知能』ときけば、『人工的に作り出された知能をもつシステムでは』と予想はつくものの、それが言ったいどういった種類があり、どのような役目を果たすのかといったような基礎知識は、意外にも知らないといった方が多いのです。そこで本記事では『人工知能』とはいったい何なのかという観点からAiにまつわる基礎知識について解説してまいります。人工知能とはそもそも、人工知能とは辞書的な定義では『学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム』と記されています。要は人工的に作られた知的なふるまいをするコンピューターシステムと思っていただいて問題ありません。また、人工知能とは、『Artificial Intelligence(Ai)』とも呼ばれることがあるものですので、基本的にAiと人工知能はイコールで結ばれるとお考えいただければと思います。まとめると、Aiイコール人工知能であり、人工知能は人工的に作られた知能を持つシステムであるということです。人工知能の歴史人工知能は実はここ最近特に話題になっていることで、最新のシステムや技術なのではと思われがちですが、じつはそうではありません。人工知能自体は1960年代から開発されており、第一次ブーム、1980年代の第二次ブームを経て、現在が第三次ブームとなっているのです。第一次ブームでは『推論』や『探索』ができるシステムとしてパズルや簡単なゲームなど、明確なルールが存在する問題に対して高い性能を発揮しました。そこで人工知能に大きな期待がされていたのですが、現実は複雑な問題は解けないという性能の限界が見え、ブームは一時下火となります。その後1980年代に迎えた第二次ブームでは人工知能に専門家のように知識をルールとして教え込み、問題解決させようとするエキスパートシステムの研究が進展しました。この研究が進むことで、多くの業界に人工知能の導入がされるかのように見えましたが、第二次ブームでも人間がAiに膨大な知識を教え込まなければならないことや臨機応変に対応できない部分があるなど、再び冬の時代を迎えました。そして、2000年代に入ってから再び熱しだした人工知能ブームが第三次ブームです。第一次、第二次ブームでは人間が情報を教え込み、それを学習させて予測や推論の制度を上げていました。ところが、第一次ブームでも第二次ブームでも結局は人間が膨大な時間を費やして教え込まなければならないことや、規格外のことには対応できないなど、様々な問題点がありどちらもブームが去ってきたのです。第三次ブームではこれらの問題点を解決する『ディープラーニング技術』が注目されており、再熱の火付け役となっています。ディープラーニングを活用することで学習データから自動的に学習項目を抽出し、人工知能自らが制度を向上させることが可能になりました。ディープラーニングについての詳しい解説は下記の記事をご覧ください。人工知能の種類人工知能は主に下記の２種類に分類することができます。①弱いAi②強いAi弱いAiとは弱いAiとは基本的に定められた領域の課題に特化して自動的に学習や処理を行う人工知能のことです。例えば画像認識や音声認識、自然言語処理などの技術を持っています。一つの分野に特化することができることから、ビジネス領域での活用が期待されている人口知能のほとんどは特化型のAi、弱いAiにあたります。強いAiとは続いて強いAiとは、特定の課題にのみ対応するのではなく、人間と同じようにさまざまな課題を処理可能な人工知能を指します。このように汎用型のAiを強いAi、逆に汎用性が低く特化型といわれるものを弱いAiと言います。この考え方・用語をつくったのがアメリカの哲学者ジョン・ロジャーズ・サールです。彼は以下のように言及しています。「…強いAIによれば、コンピューターは単なる道具ではなく、正しくプログラムされたコンピューターには精神が宿るとされる」具体的に汎用性が高いとされる『強いAi』とは、イメージでいうとアニメにでてくるドラえもんや鉄腕アトムといった人間と同じように考え行動しうる人工知性をもったものになります。ドラえもんや鉄腕アトムのようなロボット、つまり現実社会においていわゆる汎用型といわれる強いAiはまだ生まれておりません。強いAi、弱いAiは人間のように自ら考えて行動することができる人工知能なのか、人間の知性の一部分のみを代替し、特定のタスクだけを処理する人工知能なのかの違いであると考えていただければわかりやすいでしょう。人工知能のもつ技術現時点で人工知能が持つ技術は下記の７点です。①画像認識②音声認識③自然言語処理④機械学習⑤ディープラーニング⑥ニューラルネットワーク⑦予測画像認識や音声認識は読んで字のごとく、示された画像や聞こえる音声を認識し、処理することができる技術になります。ちなみに、③の自然言語処理は音声認識と少し似ていますが、人間がしゃべる自然な言葉を機械で処理する技術です。続いて機械学習とは、コンピューターが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術を指します。人工知能において、この機械学習の技術が中核技術といっても過言ではないでしょう。ディープラーニングは『深層学習』ともいい、一つの問題に対して多くの視点から学習を進めていく技術になります。ディープラーニング技術を活用することで、想定外の問題にも少しずつ対応ができるようになってきているといいます。ディープラーニングについての詳しい解説は下記の記事をご覧ください。また、ニューラルネットワークとは人間の脳の構造を模した技術になります。ニューラルネットワークについての詳しい解説も下記の記事で行っております。そして、上記までにご紹介したこれらの技術を駆使して人工知能自体が未来を予測する『予測技術』もあります。この予測技術を活用することで、地震の予測や株価の予測、売り上げの予測などを行うことができるようになるとされています。まとめ本記事では『人工知能』における基礎知識について解説いたしました。人工知能とは基本的にAiと同様の意味を示すもので、人工知能の中にも弱いAi、強いAiなどのランクを示すものがあるということが分かったと思います。人間が人工知能に仕事をとられるのでは、と危惧している番組などもありますが、一つ言えるのは『強いAi』いわゆる汎用型の人工知能が実現しなければそれはまずありえないという点です。しかしながら、今後はこの強いAiの実現に向けて開発者は開発を進めていくと思われますので、人々は弱いAiを活用している時点で、人工知能に頼る分野、頼らない分野の棲み分けを行っていくことが重要になるでしょう。
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Aiトレンド・特集
Aiが日本の株価を予想！？株式投資へのAi活用とはどのようなものか
現在、新型コロナウイルスの影響で株価は暴落しているとアナウンスされております。日ごろから株式投資をして儲けたいと思っている方は多いかもしれませんが、なかなか株価の上がり下がりを予測するのは難しいものです。しかし、近年では株価の予測を行うAiサービスが登場してきています。本記事ではAiが予測する株価と、株式投資へAiを活用することについて解説してまいります。ディープラーニングで未来の株価を予想囲碁・将棋などのゲームでAiが人間に勝利することができるのをご存知でしたでしょうか。このメカニズムは何を隠そう『Ai』による勝利のデータのディープラーニングによって得た、未来予想です。人間が次にここに打ったら、この場所に打てば勝てるというような法則を引き出しているからなのです。株式市場でも最先端テクノロジーを駆使して将来の株価を予測し売買するAi投資家が誕生し、凄腕トレーダーより好成績を叩き出すようになってきています。そんなAi株価予測サービスが続々と出てくるなかにあって、いま最も注目を集めているのが『phantom株価予報Aiエンジン』と呼ばれるものです。なんと、的中率は80％以上であるといいます。この『phantom株価予報Aiエンジン』も、囲碁や将棋などと同様に、ディープラーニングを活用して勝利の法則を算出し、株価の上がり下がりを予測するものです。phantom株価予報Aiエンジンとは『phantom株価予報Aiエンジン』は、開発・運営する財産ネットが独自開発したAiが過去の株価チャートなどのビッグデータを機械学習して、将来の株価レンジを予測するものです。Aiエンジンがトレンド分析をしたうえで未来の株価を計算するわけですが、過去１年間に日経２２５銘柄でテスト検証した結果、80％以上の確率で株価レンジを予測できたといいます。phantom株価予報Aiエンジンが画期的は、単に未来の株価を予想できるだけではありません。ここまで株価が上がったら空売りすべき、ここまで株価が下がったら押し目買いすべきということまで詳細に教えてくれることができるのです。これも、ディープラーニング技術で得た法則を利用して瞬時に未来を予想することができるためで、買いを押したら次にこうなるといったその次の未来まで予想することができています。実際に現在でも機関投資家では株式のトレード業務システムを導入して、業務を自動化するアルゴリズム取引が主流になっているため、株価などの指標に応じてシステムが自動で取引のタイミングや数量を指定して取引を行っています。人手に比べて圧倒的に高速かつ正確に取引できるようになったことで、競合他社や個人投資家よりも有利に利益を出せるようになりました。今後はこうした機関投資家の間でもAiによる株価予想のシステムは導入が盛んになってくるのではないでしょうかAi株価予想システムは個人向けサービスもまた、最近では金融機関からは離れて、ネット上での個人向け投資支援サービスが誕生しつつあり、個人の投資家も増えてきているように感じられます。それに伴い、Aiの株価予想システムも個人向けのものも登場しており、Aiを生かして株価の予測情報を取得したり、最適なポートフォリオをユーザーのリスク許容度やニーズに合わせて自動で構成するなどサービスの幅は広がっています。月間での利用のうち最初の10日間は利用料金が無料になるサービスや、月々比較的安価に利用できるAiサービスや、投資すべき銘柄がわかりやすく記載されていることから高評価を得ているサービスもあります。Aiによる株式投資に初めて挑戦するという方は、初めての方でもわかりやすいサービスを選択し、利用してみてはいかがでしょうか。Aiによる株式投資の問題点しかし、Aiを株式投資に利用するにはそれなりにいくつかの問題点も挙げられます。ここからは現状Aiによる株式投資においてあげられる問題点について解説いたします。経済現象の予測は高難易度経済の予測は一般的に地震や火山の噴火などの自然現象の予測よりも高難易度であるといわれています。というのも、例えば、現実のデータから将来の地震を予測したとします。この場合、私たちは将来の地震に備えて準備しておくことはできても、それが地震の発生有無に影響を与えることはありませんし地震の兆候が消えるわけではないからです。その点経済現象では、Aiが株価に対してある予想をして人間が株式を購入するなどの行動をとると、行動を起さなかったときと比べて株価の変動が変わったりと現実が変わる可能性がありますよね。例えば、将来のある時点でのA社の株価上昇を予測したとします。その予測を知った投資家はその時点に備えてA社の株式を購入しておくのではないでしょうか。そうすると、その予測をAi株価予想システムで知った何人もの投資家が次々と購入するでしょう。さらには、Aiを活用していない投資家たちも、Aiシステムを利用した投資家たちの動きを察知して株式を購入します。結果的に、A社の株価上昇を予測したある時点よりもはるか前に株価が上昇してしまうことになるのです。上がりきった株価はその後低下していき、最終的にはある時点でA社の株価が上昇するという予測はもはや何の役にも立たないことになります。つまり、経済現象を予測しようとすると、その予測が現実を動かし予測に影響を与えるようになるので正確な予測は高難易度であるということです。まとめ本記事では株式投資におけるAiシステムの活用について解説してまいりました。人間が株式を正確に予想することは困難ですが、Aiシステムのディープラーニング技術等を利用すれば80％以上もの的中率を実現することも可能であるといわれています。これらは実際に金融機関等の株式のトレード業務システムでは順次利用が始まっていくことでしょう。しかし、一方で予測の内容が広まりすぎてしまうと結果的に予測の意味がなくなってしまうなどのAi利用による問題点も挙げられます。これらは、今後Aiシステムを利用していく中で人間がブラッシュアップしていくべき問題点であるといえるでしょう。個人で利用できるAiサービスもあるようですので、株式投資等を始めたという方やAiシステムを利用して株式投資を行いたいという方はぜひ利用してみてはいかがでしょうか。
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Aiの基礎知識
ディープラーニングとは一体何？ディープラーニングの基礎知識を解説！
近年ニュースやバラエティ番組などの話題として取り上げられる機会が多くなった『Ai（人工知能）』ですが、それとともに『ディープラーニング』という言葉も耳にすることが増えたという方も多いのではないでしょうか。Aiは人間のように動くことができるシステムだとぼんやりわかっていても、実際にAiが人間のように動くにはどのような技術が必要で、そしてそもそもディープラーニングは何なのかという点についてはよくわからないという方がほとんどであると思います。そこで本記事では『ディープラーニング』について詳しく基礎知識を解説いたしますのでディープラーニングという用語を理解すると同時にAiについての理解も同時に深めていってみてください。ディープラーニングとはディープラーニングとは直訳すると『深層学習』を示すもので、人間が手を加えなくてもコンピュータが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術のことです。例えば、耳の長いウサギのデータをAiに学習させ、Aiに『耳の長い動物はウサギだ』と覚えこませてしまうと、いざ耳が短いウサギや、耳が垂れているウサギなどを認識させた場合、Aiは『これはウサギではない』と思ってしまうのです。耳が短くても垂れていてもウサギであることには変わりませんので、これまでのAiでは通常の学習方法ですとこうしたエラーが発生しており、あまり普及してこなかったのが現実でした。しかし、近年になって、ディープラーニングの技術が登場したことで、いわゆるたくさんの情報をAiが自動的に学習し、数百種類のパターンを学習することで、どのような場合でも正確に『ウサギ』であると答えられるようになったということです。ディープラーニング技術がAiの再熱のきっかけになったといっても過言ではありません。ディープラーニングとAiは違う？では、Aiとディープラーニングが分けられている理由、そしてAiとディープラーニングは何が違うのかという点んについてです。AiとはArtificial Intelligenceの略で人工知能という意味を持ち、定義については確定したものがないですが多くのばあい人の知的な振る舞いを模倣したコンピューターと認識されています。一方ディープラーニングとはAiの学習方法の中の１技術であるといえ、Aiが人工知能全体を表すものであるとすれば、ディープラーニングはAiがより正確な情報を導き出すための技術であると説明すればわかりやすいでしょう。ディープラーニングの仕組みではディープラーニングはどういった仕組みなのかという点ですが、ディープラーニングは、人間の脳神経の構造を模倣した『ニューラルネットワーク』をベースにしています。ニューラルネットワークについての詳しい解説は上記の記事にて行っておりますのでここでは割愛いたします。ディープラーニングは長い間解決されていなかった単純な情報しか処理、表現できないという問題を解決するため、多層（ディープ）化するといった工夫がなされたものです。仕組みとしては、一つの問題に対して多角的な層からアプローチし、学習をするといったイメージで、ディープラーニングは学習の層を増やし複雑さに対応したおかげで分析精度が飛躍的に上がったのが特徴になります。ディープラーニングを利用したAiの例としては、『画像認識』や『音声認識』、『自然言語処理』等でディープラーニングでビッグデータを処理することでよりAiシステムに信頼性や正確性が出るとされています。これら3つの技術については下記の記事でも詳しく解説しておりますのでご覧ください。ディープラーニングの4つの手法そんなディープラーニングは4種類の手法に分けることができます。①ディープニューラルネットワーク②畳み込みネットワーク③再起型ニューラルネットワーク④オートエンコーダ①ディープニューラルネットワークディープニューラルネットワークとは、ニューラルネットワーク内の層が多層（ディープ）化されている仕組みになっています。ディープラーニング・ネットワークでは、各ノード層は、前の層から受けた出力を基にして新しく別の特徴一式でトレーニングします。ニューラルネットワーク内を進めば進むほど、ノードはさらに複雑な特徴を認識できるようになります。②畳み込みネットワークまた、畳み込みニューラルネットワークとは順伝播型人工ディープニューラルネットワークの一種です。尤も、この畳み込みという名前の由来二項演算という計算の一方法の名前から来ています。畳み込みニューラルネットワークは、従来のニューラルネットワークに新しい種類の層を導入し、異なる位置や大きさ、視点に対応する能力を向上させるように拡張されています。さらにネットワークは、数十から数百のより深い層を持つようになり、画像や音声、ゲームの盤面やその他の空間的なデータ構造の階層的なモデルを作ることができるようになりました。③再起型ニューラルネットワーク再起型ニューラルネットワークとは、時系列の情報に適した手法です。Aiにおいて学習データを蓄積するには過去のデータももちろん侮れません。再起型ニューラルネットワークでは過去と将来のデータの重要度をバランスよく保てるような仕組みを兼ね備えており、今の時点では関係はないが、将来のある時点では関係があるような情報までしっかりと把握できるというのが特徴です。④オートエンコーダ最後、オートエンコーダとはニューラルネットワークのうちの一つの手法で、入力されたデータに次元削減の処理をして、特徴抽出するるものです。つまりオートエンコーダは情報量を小さくした特徴表現を獲得するためにあり、小さくなっていた情報のなかにも特徴をつかむための重要な要素があるかもしれないわけで、その情報を圧縮していく過程をエンコーダと呼び、復元する過程をデコーダと呼びます。エンコーダは入力を低次元に表現することができ、デコーダは低次元から復元する能力を持ちます。まとめ本記事ではディープラーニングの基礎知識として、仕組みや手法などについて解説いたしました。Ai自体は1980年代から登場していた技術ですが、いまいち大量に学習することができなかったり学習データを処理する能力が弱かったりと正確な情報や思ったような情報が得られず、話題に上ったのも一瞬のうちで何度も忘れられてきました。Aiが登場したのはつい最近だと勘違いしてしまっている方も多いでしょう。しかし今回Aiが再度ブームとして注目されているのは『ディープラーニング』技術でもって、Ai本来の力がさらに発揮されると期待されているからです。Aiチョイスのコラムではディープラーニングを活用したAiシステムの事例等を多数ご紹介しておりますので他コラムもぜひご覧ください。
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Aiニュース
Ai搭載のセキュリティシステムでコロナ給付金を巡った詐欺を撲滅
世界中で猛威を振るっている新型コロナウイルスの感染拡大の影響を受けて、政府は2020年5月1日から国民一人当たり10万円の特別給付金を配布を始めました。ただ、最近メールや電話などでこの給付金を巡った詐欺が多発しています。また、給付金の詐欺だけでなく、オレオレ詐欺なども近年非常に巧妙化してきており、いくらニュースや番組、その他ラジオなどで呼びかけられていても詐欺は後を絶ちません。このように、次々と新たな手法を駆使して行わる詐欺に対して身を守るには、どのような手法があるのかを把握し、どのような対策が取れるのかを考える必要があります。そこで本記事ではコロナ給付金を巡った詐欺、そしてネットを介した詐欺への対応策などをご紹介しながら、今後の詐欺撲滅に役立つAiセキュリティシステムまでをご紹介していきます。コロナ給付金を巡った詐欺についてコロナ給付金の支給が決定した時から注意喚起されていた事項ではありますが、やはりコロナ給付金を巡った詐欺が急増しています。まずはコロナ給付金にかかわる詐欺がどのような手法で行われているかというところから解説いたします。・本物のサイトそっくりの詐欺サイトそもそも、給付金の申請を行うにはオンライン上でマイナンバーなどを入力して申請するか、郵送で送られてくる書類を記入して返送するかの2択です。この、オンライン上での手続きを行うときのサイトとそっくりの詐欺サイトが存在しているといいます。それも、市区町村の公式サイトを模倣した偽サイトが確認されており、驚くのはリンク先まですべてが本物のサイトと同じ作りをしているのでぱっと見わかりにくいです。見た目での見極めは困難で、サイトのURLだけが唯一違うというものでした。この偽サイトで実害は報告されておりませんが、もし仮に本物だと思い込んでクレジットカード情報や口座情報などを入力してしまえば簡単に情報を抜き取られ、最悪の場合口座のお金をすべて使い込まれてしまうでしょう。給付金申請を装ったメールまた、携帯キャリアや公的機関を装って、『給付金の申請を窓口で行うと早く支給される』や『携帯キャリアの窓口で申請すると、携帯料金が免除される』などといったメールが届いている例があります。このメールに記載されているURLをクリックしてしまうと、いわゆるワンクリック詐欺として情報を抜き取られてしまったり、その先でクレジット情報などを入力してしまえばクレジットカードを悪用されてしまう可能性もありますので十分注意してください。公的機関を名乗る電話での詐欺オレオレ詐欺なども高齢者を狙った電話や訪問などで行われるというのは有名な話ですが、コロナの給付金を巡っても、電話などで個人情報を抜き取ろうとする詐欺が行われているようです。基本的にこうした給付金の申請を電話や訪問で行うことはありません。ネットを介した詐欺への対策とは実際、クレジットカードや口座の情報を抜き取る詐欺が巧妙化してきているのは、何を隠そう『ネットの発達』が魂胆にあると考えます。というのも、ネットであれば不特定多数の人に仕掛けられるのと、偽サイトを見る限り本物とほとんど変わらなければ訪問や電話よりも信憑性が高いと感じさせてしまうからです。では年々巧妙化しているネットを介した詐欺への防止対策はどのようなことがあげられるでしょうか。詐欺が起こるであろう場合は最初から注意喚起を今回のコロナ給付金もそうですが、給付金の配布が決まったその瞬間から詐欺の懸念がされておりました。にゅーすなどでも、『電話で確認をすることはない』や『偽サイトに注意してください』などの注意喚起が行われていたと思います。こうした情報に自分事と思って耳を傾け、頭に入れておくことが大切です。セミナーを開くまた、オレオレ詐欺なども同様ですが、『こうした事例がある』『詐欺に引っかかってしまうとこうなる』といった事例をもとにした公的機関によるセミナーを行うことも大切になってくるでしょう。特に、1人暮らしの高齢者にとっては、情報の入手量が若者よりも断然少ないということも考えられます。そうした時に高齢者などが情報弱者として詐欺の的として狙われやすくなってしまうのです。公民館や地域の集まりなど、高齢者が良く集まる場所などでセミナーを開くのも一つの防止対策となります。自己防衛能力を高める後は、自己防衛能力を高めることです。ニュースで見たから、自分の身にも起こりうるかもしれない、まずは知らない番号から電話がかかってきた、見知らぬアドレスからメールが来たとなれば詐欺を疑うようにするのもよいでしょう。コロナ給付金やその他詐欺はAiセキュリティシステムを導入とはいえ、ここまでに挙げたような事項を実際に行っていたり、気を付けていたりしていたとしても、実際に自分が当事者となったとき、わからない可能性ももちろんあります。特にネットを介した詐欺では『クレジットカードの不正利用がありました』や『コロナ給付金の申請期限が間近です。至急ご確認ください』といった不安をあおるような内容のメールが届いたとすれば、不安になり、記載されている電話番号やURLをすぐにクリックしてしまいたくなります。普段から気を付けていたとしてもいざとなると引っかかってしまうのが怖いところであり、巧妙化しているといわれている理由なのです。そこで様々な詐欺に引っかからないためにできる対策がAiによるセキュリティシステムの導入です。・Aiによる詐欺サイト検知とは詐欺サイトのURLは短期間で切り替わるようになっています。ですので引っかかった当時のURLを記録していたとしても後々そのURLにアクセスしても見ることができないといったことがおこってしまいます。その点、Aiによる機械学習で解析・検知を自動化できるシステムであれば、スピーディーに最新の詐欺サイトへの対応を可能にするのです。実際に、@nifty 詐欺ウォールでは『フィッシング対策協議会』提供の未知のフィッシング詐欺サイト検知状況を5日間、計測した数値は93.2％という高い検知結果を記録しています。まとめ本記事ではコロナ給付金をめぐった詐欺、そして普段から起こりうる詐欺をどのように回避すればよいかという視点から、Aiブロックシステムのご紹介を行いました。普段から気を付けていたとしても、やはりいつ自分の身に詐欺の危険が迫るかはわかりません。また、近親の高齢者が一人で住んでいるとなるとこうした詐欺の心配も倍増するでしょう。Aiシステムの導入は安価なモノもありますので、ぜひ導入し、詐欺の危険性や不安を解消してみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
テレビの視聴率をAiが予測！今後のテレビ業界はAiでどう変化するのか
近年、YouTubeやネットフィリックスなどの動画視聴アプリがますます充実してきており、スマホなどで見たい時に見たい番組を見ることができるため、若者は『テレビ離れをしている』とも言われているようです。見たいものを見たいときにいつでも見れる時代で、テレビを見る視聴者は『気まぐれ』で見ている場合も多いでしょう。視聴率とはあくまでも『結果』なわけですが、こうした気まぐれや結果をAiはどのように予測しているのでしょうか。そして予測された視聴率はテレビの制作にどのように生かされていくのでしょうか。本記事では、Aiによる視聴率の予測と、そのメリット、そして今後Aiが視聴率の予測をできることによってテレビの視聴方法はどのように変化していくのかという点について解説していきます。視聴率とはAiによる視聴率の予測について詳しく解説する前に、そもそも『視聴率の定義』とは何なのかという点について解説してから、本題に入っていくこととします。視聴率の3つの種類視聴率と一言で言っても、視聴率には下記の3つの種類が存在します。①リアルタイムで番組を視聴した人の割合②録画して7日以内に視聴した番組の視聴率③リアルタイム、もしくはタイムシフトいずれかの方法で視聴した番組の視聴率1つは、通常通り番組が放送されている時間に視聴した人の割合を示す『視聴率』、2つ目は、録画して7日以内に番組を視聴した人の割合を示す『タイムシフト視聴率』、3つ目は、1つ目、2つ目いずれかの方法で視聴した人の割合を示す『総合視聴率』です。視聴率の計算方法は単純で、特定の世帯のテレビに視聴率測定器を設置し、その測定器がテレビが映している番組と時間のデータを記録することで集計できます。集計は午前5時から翌朝の5時までの24時間ごとに行われ、全国約27地区で測定が実施されているといいます。例えば関東地区で90世帯がある番組を見ていれば、視聴率は10％（＝（90／900）×100）となるわけで、視聴率20％といえば、テレビ局ではかなりの高視聴率と評価されますが、該当する地域の世帯数によっては視聴率が低くなる場合もあります。ですが、基本的に番組の視聴率測定に関しては、上記の計算方法で統一して行われており、特に計算方法に問題はないとされています。視聴率は重要なのかただ、こうした視聴率は実際テレビ業界にとって重要なのかという点が気になる方もいらっしゃるでしょう。実は視聴率は、番組そのものというよりはテレビ広告、いわゆるCMを放映するのに重要なものになります。というのも、これまでテレビCMを流すことは企業にとって株式上場を果たすのと同じくらい大きな目標でした。テレビCMのコストは、放映料もさることながら、制作費もかなり高く業績が好調な企業しかテレビCMをつくることができなかったのです。そうしたことから、テレビCMを放映することで、視聴者からの信頼度が増すようになります。またCMの依頼が来る際も、番組を視聴するであろう年齢層がわかっていれば、その番組を放映する時間は該当する年齢層に合わせたテレビCMを放映することができるわけです。番組そのものというよりは一つの物差しとして視聴率は重要であるといえます。Aiが視聴率を予測する仕組みとは視聴率がテレビ業界にとって重要であるということが分かったところで、続いてはAiが視聴率を予測する仕組みについて詳しく解説していきたいと思います。Aiによる視聴率予測システム電通が開発したSHAREST（シェアレスト）は、Aiによってテレビ視聴率を予測するコンピュータシステムで、テレビ業界で番組視聴者の分析と予測が急務になっていることから開発されました。仕組みとしては・過去の視聴率データ・番組のジャンル・出演者・ネット・コンテンツの閲覧傾向・前後の番組の内容・他局の番組（裏番組）などを計測し、これらのビッグデータをもとに予測される視聴率を算出するものです。実際に、2019年1月時点で、シェアレストでは約5,000の要素をAiに分析させており、140種類のターゲットの視聴率予測を行っています。該当するターゲットの年齢層や、趣味嗜好、性別などをAiが把握しておくことで、テレビCMの放映基準等にも役立てることができるということになります。・Aiで視聴率が予測できるメリットこのように、Aiで視聴率を予測することによって、下記のようなメリットがあげられます。・テレビCMの質の向上・需要から次の企画に活かすことができる・年齢層を把握することで適切なターゲットを絞ることができる人間にはAiのように、過去のビッグデータをすべて処理して次の企画に活かすといったことはたくさんの時間をかけなければできません。その点、Aiによって視聴率を予測することで、CMの質の向上はもちろんのこと、次の企画に活かすことができたり、適切なターゲット選定をすることができたりするでしょう。仮に視聴率が悪くなるという予想が出たら、その理由を分析して改善すればよいのです。そうすることで、視聴者も見たい番組を見ている中で、視聴者の年齢層にあったCMが流れるようになったり、ほしい情報が得られるようになったりすることも可能になるはずです。Aiでテレビの視聴方法も変わるかも実はテレビ業界でAiが活用されるのは実は制作側だけではありません。今後はAi搭載のテレビが出るようになるなど、視聴者側もテレビの視聴の仕方が変わってくるようになるでしょう。例えば、Aiがテレビの前に映っている人の人数がどれくらいでどのくらいの年齢層が集まっているのか、もしくは家族なのかを認識し、テレビの前の人に最適なCMを流すことで、視聴者はほしい情報を欲しいタイミングで得ることができるようになるでしょう。実際、『ココロビジョン』では、視聴者が帰宅すると自動的にテレビの電源がつき、Aiが視聴者の好みを分析しておすすめの番組を勝手に放映してくれます。このように、今後は自宅でテレビを見る際もAiを利用することで欲しい情報や見たい番組を選定してくれ、手軽に情報収集をすることが可能になります。まとめ本記事では、テレビ業界におけるAiシステムでの視聴率予測から、今後のテレビ業界のAiの活用の可能性について解説してまいりました。冒頭でも申し上げたように、近年ではスマホのアプリから簡単に番組を見たい時に見ることができるようになったことで、若者がテレビを見る機会も減少傾向にあるといいます。しかしながら、今後Aiによる視聴率の予測や、ターゲットに合わせた番組選定などで、テレビでの情報収集等も便利になっていけば、今後は視聴者も右肩上がりで増えていくのではないでしょうか。今後、テレビ業界ではAiを導入することで、視聴率の予測や、ターゲット選定、ターゲットに合わせた番組・CMの放映ができるようになり、視聴者はスマホでの情報収集と合わせて、テレビの視聴も増えてくるようになるはずです。そういった意味では今後テレビ業界へのAi導入は必須であるといえるでしょう。