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  Aiが人間を管理する未来も近い？スーパーシティ法案で日本は今後どう変わるのか

  Aiは防犯システムの強化はもちろんのこと、自動運転技術の向上をさらに加速させたり、人間にかわって働くことができたりするとして、その技術は今や様々な業界が注目しています。また、企業だけでなくAiの活用は、グーグルホームなどをはじめとし、一般家庭にも徐々に浸透してきました。こうしたAiによってスマート化された生活環境を『スマートシティ』と呼ばれることもあり、一度は耳にしたことがある方も多いでしょう。そんな中、先日参院本会議において『スーパーシティ法』なるものが成立されました。Aiなどの最先端技術をもってして物流、医療、教育などあらゆる分野で相乗効果を生み出すことが目的とされるのが同法案です。SNS上などでは『スーパーシティ法案に抗議します』などといったハッシュタグも盛んに利用され賛否両論があるようですが、わざわざ『スマートシティ』ではなく『スーパーシティ』と名乗ったこの法案の可決・成立によって日本は今後どのように変化していくのでしょうか。スーパーシティ法とはAiやビッグデータなどの先端技術を活用し、地域課題の解決を図る都市『スーパーシティ』構想を実現するための国家戦略特別区域法の改正案が2020年5月27日、参院本会議で可決し、成立しました。このスーパーシティ法案については、車の自動運転や遠隔医療などを取り入れたまちづくりを通じ高齢化社会や人手不足の解決につなげていくとされています。また、2019年９月には自治体などからアイデアの募集を始め、既に55団体がアイデアを提出しました。様々な業界から集まったアイデアを実現すべく、今後は各省庁の検討が同時に進むように支援していくということです。では、ここからはスーパーシティ法案の目的、各地域の自治体の動きについて解説していきます。スーパーシティ法の目的スーパーシティ法の主な目的は、Aiおよびビッグデータを活用することで、暮らしに直結する複数の分野にまたがってデジタル化を推進し『2030年の暮らし』を先取りすることです。要は、2030年頃の予定であった近未来の実現を、一刻も早い社会問題の解決のため早めようではないかということであると説明すればわかりやすいでしょうか。これにより、社会の在り方を根本から変えるような都市設計の動きがなされていくでしょう。具体的には、①移動、②物流、③支払い、④行政、⑤医療・介護、⑥教育、⑦エネルギー・水、⑧環境・ゴミ、⑨防犯、⑩防災・安全　など生活にかかわるすべての事項においてカバーするとし、2030年頃に実現される未来社会での生活を加速実現するとされています。スーパーシティ法の可決によるそれぞれの分野の変化点については後述いたします。スーパーシティ法における自治体の支援ただ、スーパーシティ法案の内容を実現するには複数の省庁にまたがる規制緩和が必要です。例えばボランティアドライバーの活用は国土交通省、遠隔医療や遠隔からの服薬指導は厚生労働省といった具合に各省庁との調整により様々な修正が生じた結果、当初計画案を断念したり、大幅な変更を迫られたりするケースが少なくありません。また、Ai導入やビッグデータの活用については、それらを推進するために補助金が必要であったり個人情報の取り扱いについてのマニュアルが別途必要であったりするでしょう。スーパーシティ化を推進するにあたっては今後ブラッシュアップされ、各省庁や各自治体への支援の呼びかけが行われていくはずです。スーパーシティ法で何が変化するのかまた、スーパーシティ法が成立したことで、Aiを活用する企業や団体が乱立し、人間の活動領域を狭めていくのではないか、またAiに人間が管理されるようになってしまうのではないかと不安に思われている方もいらっしゃるでしょう。ここからは、スーパーシティ法が可決したことで、日本は今後どのような未来に向かっていっているのかという点について解説していきます。自動運転化の加速まずは自動運転技術がますます加速するであろうということです。実は自動運転には5Gなどの通信システムによる遠隔操作と合わせてAi技術が必要不可欠であるといわれています。実際に、5Gを利用して身の回りの様々なモノがインターネットに接続されるようになることで、セキュリティ面などの理由から、防犯カメラも更に高性能になっていくと言われています。当初では2030年ごろに完全なる自動運転車が実現するとされておりましたが、スーパーシティ法の可決により、完全なる自動運転車の実現は2030年よりも早くなるかもしれません。遠隔医療、遠隔教育現在もコロナウイルスの感染症対策としてZOOMなどのビデオ会議を利用した遠隔医療や遠隔教育が推進されておりますが、Aiやビッグデータなどの最先端技術を利活用することでさらに『遠隔技術』が向上していくことが予想できます。また、過疎地における遠隔技術の浸透においても自治体の支援や住民の参画が必要になりますが、法案が成立していることで住民等の同意を得やすくなるなどのメリットもあげられるでしょう。無人店舗の実現近年ではペイペイが大規模なキャンペーンを実施したことから、急速に『QR決済』などのキャッシュレス決済が浸透しました。こうしたキャッシュレス決済は無人店舗の実現にも応用できるとされ、お客側は無人店舗で買い物をし、スマホにキャッシュを登録しておくだけでいわばお店を通り抜けるだけで買い物が完了するようになります。ドローン配送そして、高齢化などと並んで問題と化しているものの一つに『再配達問題』があげられます。こうした配達業者が抱える問題についてもAiを搭載したドローンで無人配送ができるようになれば、再配達問題も解決に導くことができるようになるとされています。しかし、現時点での日本の法律では自由にドローン等を飛ばすことができないようになっているので、今回のスーパーシティ法の可決により、規制緩和がされていくことでしょう。介護等のスマート化先ほど高齢化が社会問題の一つであると述べましたが、それと合わせて高齢者の認知症、および介護なども社会問題の一つです。近年では老々介護なども珍しい話題ではなくなってきました。こうした問題にアプロ―チできるのがスーパーシティ法です。というのも、Aiが被介護者の体調を管理したり、データを収集することができるようになれば、介護者は一日中付きっ切りで介護にあたる必要がなくなるのです。https://5-g.jp/social_issue_5g/スーパーシティ法の問題点このように、2030年頃になるであろうとされていた近未来を少し早めようという法案が『スーパーシティ法』です。Ai技術によって『いつかこうなるであろう』と予想されていた未来がすぐそこまで来ているといっても過言ではないでしょう。しかし、この『スーパーシティ法』にはいくつかの問題点があります。それは国や自治体、警察、病院などが別々に持っている個人情報など、情報の垣根が壊され、一元化されてしまう可能性があるということが1つ、中には内容があいまいで議論十分であるという意見もありました。著名人による問題提起にとどまらず、SNS上などでも様々な議論が繰り広げられ、一部では『スーパーシティ法に抗議します』などといったハッシュタグまで生まれました。こうした問題があげられた理由として予測できるのは、『Aiが人間をすべて管理する世の中になってしまうのでは』という不安点です。というのも、Aiが人間のスコアを表示し、そのスコアに応じてお金を借りたり買い物をしたりすることができるシステムが始まってきているという話題について以前のコラムで触れたことがありました。実際にこの『スコア化』というのは人口の多い中国ではスマート化の一環として始まっております。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/score_ai/ただ、個々の情報を一元管理ともなる『スコア化』では、いらぬ場所でいらぬ情報を漏らしてしまうことになりかねないということが問題提起されているわけです。これまでの日本では個人情報の観点から様々な場面で個人情報のやり取りをすることは認められておらず、中国のように一元管理することはできませんでした。しかし、今後このスーパーシティ法によって、一元管理できないことによる障害が起きった場合、Aiが人間を管理する世の中を認めてしまうことにつながりかねないと懸念されているわけです。更に、スマートシティ化ではなく『スーパーシティ化』であることによってあらゆる事柄においてAiに頼ってしまえば、いずれAiとの共存がうまくいかなくなる可能性もあるかもしれません。ですから、あくまでも『スーパーシティ法』は人間の暮らしを住みやすくするための法律であり、人間に任せること、Aiに任せることなどの棲み分けをうまくしていく必要があるといえるでしょう。まとめ本記事では先日29日に可決した『スーパーシティ法案』について解説いたしました。要点をまとめると、スーパーシティ法とは、2030年頃に実現される予定であった『未来構想』を、Aiおよびビッグデータを活用して加速させるものであり、各社会問題を解決させるために可決されたものであるということです。様々な意見があるかもしれませんが、決してAiの街づくりをするための法案ではありません。人間が暮らしやすい街を作るため、Aiと人間がうまく共存するための法案です。今後、各省庁や自治体等の支援策がブラッシュアップされれば、Aiを導入したいと考えている企業等も非常に導入のハードルが下がっていくことでしょう。Aiに任せるところ、人間が行うべきところ、それぞれ最適な棲み分けをしていくことが大切です。

  2020/05/29Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  Aiは新型コロナウイルスの感染拡大阻止に貢献することができるのか

  新型コロナウイルスの感染拡大により、政府から外出自粛要請が出たことで多くの業界で経済活動がストップすることとなりました。一刻も早いワクチンの開発や、感染拡大を阻止するための方法等が明らかになる必要があります。と、そうした中近年更に注目されているAi技術は、ワクチンの開発等にも利用され始めてきているようです。このコロナウイルス対策として、Aiはどのように活躍できるのでしょうか。そこで本記事では新型コロナウイルスの感染拡大防止対策やその他の経済対策等においてAiはどのように貢献できるのかという点について言及してまいります。コロナウイルス対策に利用できるAi技術そもそも、Aiにできることは何かといいますと、主に下記の3点があげられます。①画像認識②音声認識③言語処理2010年代に入って、Aiなどの機械分野が著しく成長を遂げてきました。また、昨年度末に携帯モバイル3社がサービスの利用を開始した5Gという新しい通信技術もAi技術の向上に大きく貢献するといわれています。実は、AI技術は現在3回目のブームを迎えており、過去には2回のブームを経験し、それぞれのブームの後に冬の時代を迎えておりましたが、今後は5Gなどの通信技術の発展も影響し、さらに大きなブームとなることが予想されているわけです。画像認識や音声認識、言語処理などの技術もそれぞれ従来の技術よりもさらに向上していくことでしょう。実際、コロナウイルスの対策としての利用の仕方は下記のようなケースが予想できます。①の画像認識では肺の疾患やウイルスの画像を読み取って、コロナウイルスに感染しているかどうかの認識を瞬時に行うことができるようになります。また、ワクチン開発でも画像認識を利用することで足りない遺伝子等を処理しながら開発を進めていくことができるといいます。②の音声認識では、肺の音や心音等をAiが認識することでわずかな違いでも認識することができるようになるでしょう。③の言語処理では、チャットボット等で地域住民の健康状態を管理したり、SNSに投稿された内容から投稿場所の人口密度等を割り出したりすることが可能です。現時点でAiにできること、できないことについては下記の記事にも詳しくまとめていますのでご覧ください。国内Ai企業が利用したAi技術と分野では、実際に国内のAi分野を扱っている企業では、Ai技術はどのようにコロナウイルス対策に利用されているのでしょうか。主に下記3種類に分けることができますのでそれぞれ解説してまいります。①発生場所、広がり、有権者の発言等をSNS解析②チャットボットコンテンツの利用③FRONTEOがAI活用で約450種の候補化合物を探索①発生場所、広がり、有権者の発言等をSNS解析Aiを活用したSNS解析サービスなどを運営する株式会社Spectee（スペクティ）は、 AIを活用し、 TwitterやFacebookなどのSNS情報をもとに新型コロナウイルスによる肺炎の広がりを解析するシステムを開発し、関係機関に納入したと発表しました。TwitterなどのSNS上にユーザーがアップする情報は膨大且つ、真偽が問われる内容もあるため、投稿された内容を人間が分析して判断するには多くの時間を要することになってしまいます。同社は、テキスト解析（自然言語処理）だけでなく、投稿された画像の解析技術や、多言語対応技術などを有しています。このシステムは、Twitterだけでなく、複数のSNSサービスから情報をリアルタイムに収集・解析し、 感染の発生場所を特定、 また中国語など複数の外国語の投稿も日本語に自動翻訳し、 関係機関に情報提供しています。他にも、報道ベンチャーの株式会社JX通信社は、SNS上の膨大の投稿から、全国のどこで、何が起きているかをAIが自動で分析して配信する緊急情報サービス『FASTALERT』を提供しています。同社が配信するAiを活用した収集・配信する特設ページでは、リアルタイムな感染者数推移グラフ・マップ（地図）、企業の新型コロナウイルス感染症対策の最新情報、は海外のコロナウイルス関連の速報、行政や有識者などの正確な情報などを見ることができます。また、SNSの投稿を解析して街中でどれほど人通りが減少したかなどを分析するAiシステム等もあり、SNSに情報がAiにとって膨大な学習材料であることが見て取れるでしょう。②チャットボットコンテンツの利用地域ごとの特設LINEを利用したことがあるという方もいらっしゃるかもしれませんが、Aiによって症状の有無などから今後、とるべき行動等を示してくれる『チャットボットコンテンツ』の活用が広がってきています。とくに、チャットボット・プラットフォーム『バーチャルエージェント（R）』を提供するりらいあデジタル株式会社が発表した調査結果では、新型コロナウイルス感染拡大に伴う外出自粛や在宅勤務が本格的となった3月度においては、同社のプラットフォーム全体の利用数は前月比+38％、また一部企業（全体の25%）では+50％以上の増加を示したといいます。県民や地域の人々の健康や、安心を守るためのコンテンツや、在宅での勤務を快適にするコンテンツとしての利用が広がってきているということでしょう。LINEでも地域ごとに特設チャットが出ているようですので、まだ利用したことがないという方はぜひ利用してみてください。手洗いの仕方、コロナウイルスに感染したかもしれないときの対処法などを教示してくれます。③FRONTEOがAi活用で約450種の候補化合物を探索株式会社FRONTEOは、 同社のAiシステム『Cascade Eye』を利用した新型コロナウイルスの研究で、 約450種の候補化合物をリストアップしたと2020年5月1日に発表しました。「Cascade Eye」は、FRONTEOの自然言語解析Aiエンジン『Concept Encoder』を利用して論文や医療情報を解析し、病気にかかわる重要な遺伝子や分子をパスウェイマップ（関連性を表す経路図）に表し可視化するAiシステムです。このパスウェイマップを利用することで、その中に含まれる分子や遺伝子に関する論文を解析した結果、 約450種の既存薬の転用候補が見つかりました。今後はこうした遺伝子研究などから明らかになったことをもとに、ワクチンの開発や感染拡大阻止対策として新たな方法が生まれていく可能性も大いにあるでしょう。出典：https://lifescience.fronteo.com/covid-19Aiは今後のコロナウイルス対策に貢献このように、現段階でも多くの企業がコロナウイルス感染拡大防止対策や、ワクチン開発、遺伝子研究などにおいてAi技術の活用を行っています。実際NECでもコロナウイルスのワクチン開発においてAiを利用していると発表されておりますので、今後も多くの企業でAiを利用した対策がなされていくことでしょう。更に、今後は5Gなどの通信システムを利用して遠隔医療なども活発になってくることが予想されます。遠隔医療を実施する際も、Aiによる受付やチャットボットの活用等が必須になってくるといえるでしょう。いずれにせよ、今後はコロナウイルス対策として多くの場所でAiが活用されていきそうです。コロナウイルスの一刻も早い収束を願いながら、Ai技術を利用した様々な対策にも期待しておきましょう。

  2020/05/25Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  Aiによる動画の高解像度化技術で、無人店舗の開店促進へ

  少子高齢化が進む日本にとって、飲食店や小売店での人手不足が悩みの種となっています。そんな中で問題を解決する手段として注目されているのが、AIを利用した無人店舗です。国内外を問わず無人店舗の実証実験が行われているのをご存知でしょうか。今回は既に存在する無人店舗も事例を紹介していきます。また無人店舗には、防犯カメラや防犯システムの存在が欠かせません。無人店舗を実現する上で必要なカメラやシステムも一緒に紹介させていただきます。AIやカメラをどうやって無人店舗に活用していくのか見ていきましょう。無人店舗とは無人店舗とはAIやキャッシュレス決済などのノウハウを活用し、レジスタッフがいなくても買い物が行える店舗を指します。とくにコンビニなどの小売店を中心に実証実験が行われ、普及が広がると予測されているのをご存知でしょうか。無人化された店舗では、主に入店時の認証システムと退店時の決済システムで管理されます。無人店舗が実現されれば人件費をかなりカットできるでしょう。さらに顧客の購入データを正確に集められるので、マーケティングにも活用できます。既に国内外を問わず実証実験が行われている無人店舗。有名な事例について見ていきましょう。Amazon Goの例2018年1月、アメリカのシアトル1号店で無人コンビニ「Amazon Go（アマゾンゴー）」が一般向けにオープンしました。日本では無人コンビニと呼ばれるAmazon Goですが、実際の店舗では従業員が働いています。従来のような支払いを行わずにお買い物が完了するので、レジレスと考えるのがより正確と言えます。Amazon Goでは、以下のようなステップでお買い物をすることになります。・スマホにAmazon Goのアプリをダウンロードする。・入店時、QRコードをスマホに表示させゲートで読み取らせる。・棚から商品を取り、バックに入れる。・退店時、ゲートでQRコードを読み込ませる。これでお買い物が完了します。店舗を出るとスマホにレシートが届き、クレジットカード決済が行われます。普通のコンビニとは異なり、ショッピングカートやレジがありません。Amazon Goの店舗では、無数のカメラとセンサーが設置されており、AIが商品購入状況をチェックしています。またシアトルに続いてオープンしたサンフランシスコの店舗では、圧力センサー、重力センサー、マイクが商品棚に設置されているようですね。圧力センサーにより、顧客が商品を触ったかどうかが確認されます。さらに棚から商品が動いたかどうかは、重力センサーがチェックします。そしてマイクが音を検知して商品が動いたかをチェック。カメラの画像解析を組み合わせれば、顧客の購買状況をより正しく判定できるようになるでしょう。日本の無人コンビニの例日本でも無人コンビニの実験が始まっています。まだ実験段階のところも多いですが、今後は無人店舗が普及していくと予測されています。たとえば以下のような事例をご存知でしょうか。どの店舗もまだ実験段階ですが、実証実験は着実に進められています。ローソン氷取沢町店2019年8月23日から半年間に渡り、横浜市のローソン氷取沢町店では午前0時～午前5時の深夜時間帯に店舗を無人する実験を行ないました。実験中は顔撮影か、アプリのQRコードまたは入店カードのQRコードをドア付近にある機器にかざすことで入店できる仕組みとなっていました。好きな商品を選んだらスマホレジまたはセルフレジでスキャンすれば支払いが行えます。実験期間中は店内に設置されているカメラがユーザーの行動が記録し、サービス改善に活用されました。JR赤羽駅のキヨスク2018年10月17日から約2ヶ月に渡り、JR赤羽駅のキヨスクも無人化されました。こちらは入口のスキャナにSuicaをかざすとドアが開いて入店できるようになる仕組みです。商品を選んだ後は、出口で再びSuicaをかざせばお買い物が完了し、退店できるようになっていました。商品は鞄に入れても認識されるので、防犯面でも優秀と言えますね。同時入店は3人までに制限されましたが、おかげで商品や顧客の認識の精度が向上しました。ただし来店人数が多くなると認識率が低下するという問題もあり、今後の課題と言えるでしょう。ROBOT MART 日本橋店ロボットマートは日本初の無人路面店舗です。日本橋に1号店があり、主に菓子類や飲料商品が販売されています。店内には店員はおらず、ロボットが接客を担当しています。店内には監視カメラが設置されており、万引きなどの犯罪が起きないよう監視されています。お買い物方法はとても簡単で、購入したい商品を読み取りカメラが設置されている台に置くとモニターに金額が表示されます。QRコード決済で支払いを完了させてください。現在は「PayPay」または仮想通貨イーサリアムに対応している「ロボットマートチャレット」で支払いが行えます。無人店舗にはAI搭載の防犯カメラが必須無人店舗には万引きなどの防犯対策が課題として残されています。現在ではAIを活用することで防犯システムの精度を高め、問題を解決しようという動きが高まっているのをご存知でしょうか。昨今の主流は防犯カメラとAIを組み合わせて展開する試みが見られています。実現するには十分な数のカメラと防犯システムが必須となり、AI技術の利用も欠かせません。たとえば監視カメラなら歩行認証、バイオメトリクス用カメラなら虹彩や指紋などに対する生体認証など。カメラで撮影した画像や映像に対して、AIを使ってさまざまな認識処理を実行する必要があります。上記で紹介した通り、現在主流の無人店舗ではQRコードや専用アプリなどを使って買い物が行われます。入店者にカメラで撮影され、画像解析AIを利用した顔認証技術で会員情報と紐付けられ、お買い物が進んでいくでしょう。また店内に設置されたカメラが顔と商品情報とを紐付け、会員の購入予定リストに商品の種類と数が追加されていきます。退店した瞬間に商品が購入したと見なされ、会員情報に登録されているクレジットカードにて自動決済が行われます。この仕組みを実現し、トラブルや万引きなどを未然に防ぐためには、高精度のカメラの存在が欠かせません。撮影した動画の高解像度化無人店舗で顧客がスムーズに買い物をして、トラブルを防止するには鮮明で解像度の高い映像・画像が必要となります。被写体に大きな個体差があると、それぞれのカメラ・モジュールで撮影した画像の色味や明るさなどが異なってしまうでしょう。同じ被写体を撮影した場合でも、機器ごとに得られる画像に違いが生じれば、AIによる画像認識の結果が変化してしまうかもしれません。そんな事態を防ぐためにも、撮影した動画を高解像度化するシステムが必要となります。高解像度化できるシステム日本のベンチャー半導体メーカーであるザインエレクトロニクスでは、カメラ開発キット（CDK）と CAO（Camera Application Option）を組み合わせたソリューションが用意されています。CDKを用いれば、プログラミング作業をほぼ実行することなくファームウエアを開発できるようになります。個体差情報の補正に向けたISPファームウエアについて、その大部分を開発できるようになるでしょう。一方CAOは、CDKと組み合わせて使用する「アドイン・ツール」の位置付けです。さまざまなアプリケーションに合わせた個体差情報の補正や、微妙な画質の味付けを実現できるようになります。ただしアプリケーションごとにCDK＋CAOに対する要求が異なります。CDKはすべてのユーザーが共通して使えるツールですが、CAOはユーザーごとに求められる仕様が異なるでしょう。ザインエレクトロニクスは、カメラ・モジュール搭載のカメラ・システムを開発するメーカーや、開発作業を請け負う独立系設計企業に対してISPと共に提供しています。 さらになる高セキュリティで無人店舗促進に4Kや8K映像で撮られた映像も、引き延ばすと画質が落ちてしまう場合がありますよね。そんな時も高解像度化できるシステムを導入しておけば、万が一犯罪が起こった時に犯人の早期特定に繋がります。たとえばAIベンチャーのラディウス・ファイブは、2020年2月19日よりディープラーニングを活用した高解像度に変換できるサービス「AnimeRefiner」（アニメリファイナー）の提供を開始しました。こちらは低解像度と高解像度の動画を学習したAIが高解像の状態を予測して、動画のノイズなどを取り除いてくれるシステムです。狙いとしては4K・8Kのコンテンツ制作にかかる時間、費用、工程数など制作現場の負担軽減が掲げられています。これまでの技術とは、引き延ばした動画を中間で補完するものでした。そのためノイズもそのまま引き延ばされ、ぼやけが発生してしまいました。しかしAnimeRefinerならノイズを除去してぼやけを鮮明化してくれます。これまでの課題だった事柄が解決されていくでしょう。AnimeRefinerはアニメーション向けのサービスですが、今後の進化が他業界からも期待されています。既に静止画ではAIによる補正・高画質化ツールも多く登場しています。4K・8K映像といった領域でも、今後の期待度は高いと言えるでしょう。 まとめ慢性的な人手不足が悩みの種である昨今、世の中は店舗の省人化・無人化へと進んでいます。実験も既に何件か行われており、今後はますますこの流れが加速していくでしょう。無人店舗を実現する上で外せないのが、AI技術と防犯カメラ・防犯システムの存在です。無人店舗には万引きなどの防犯対策や、認証システムの正確性といった課題もまだまだ残されています。しかしAIを利用した動画の高解像度化技術により、無人店舗開店へのハードルは下がっていくでしょう。

  2020/05/19Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  Aiの高画質化技術で広がるビジネスの幅

  携帯電話やデジカメの普及に伴い、お手軽に写真撮影ができるようになりました。しかし撮った写真をアップにすると、画像がザラついたりノイズが出たり、画質が低下してしまうこともありますよね。ビジネスシーンでも拡大してぼやけた画像では訴求力が低くなってしまいます。そんな中近年ではAIを活用して、拡大しても写真を補正してくれる高画質化ツールが登場しているのをご存知でしょうか。写真のザラつきやノイズを除去した上に、AIがぼやけた画質を補正してくれます。今回はAIを使ったおすすめの高画質化ツールを紹介し、ビジネスシーンでの活用方法をご案内いたします。 AIの高画質化ツールAIの普及と発達により、低画質の写真を高画質に変換・補正してくれるツールが登場し、注目を集めています。携帯電話の登場によって素人でも簡単に写真撮影が行えるようになりました。しかし同時に画質が荒く、人の顔や表情がはっきり確認できないケースがあったかと思われます。時代はガラケーからスマホへと移り変わり、画素数は飛躍的に進化しています。その反面、昔のスマホで撮影した画像を最新機種に移行すると、画質が低下しているケースもありますよね。そんな場合にもAIの高画質化ツールが補正してくれます。簡単に綺麗な写真を再現してくれるAI高画質化ツール。その中でも、とくにおすすめのツールを紹介します。Photo Refiner「Photo Refiner」は、写真やイラストといった画像を高画質化してくれるAIツールです。従来の画像を引き伸ばし、中間を補間する技術とは異なります。最先端のAI技術（Deep Learning）を用いて、低解像度画像から推測される高解像度画像をAIが学習。今までの高画質ツールでは不可能だった品質で、高解像度化を行ってくれます。これは世界最先端・最高精度の技術であり、特許の申請も行われているようですね。特大サイズの画像・写真も高速で高画質化でき、ピクセル数は縦・横を4倍に拡大して、16倍に画質を上げることが可能です。今まで難しいとされていた10,000pixelサイズ以上の特大画像も、高速かつスムーズに生成できるでしょう。印刷時のdpi不足、ウェブ素材の解像度不足などを解消し、広告素材としても演出の幅が広がります。ビジネスから日常まで、さまざまなシーンで利用できるでしょう。利用方法は以下の簡単なステップで完了します。①ファイルをアップロードする高画質化したい画像をファイル選択領域にアップロードする。②画像の種類とノイズを選択する画像の種類とノイズの量を選択する。③10秒ほど待つ10秒ほどで高画質化された画像が生成される。問題なければダウンロードして、高画質化された画像を手に入れる。waifu2x「waifu2x」とは、無料で使える画像の高画質化ツールです。もともとはイラスト向けの高画質化ツールでしたが、現在は写真もサポートしています。フリーソフトなので利用は無料で、AI技術により画像のノイズやジャギーを最小限に抑え、画質を綺麗に補正してくれるでしょう。 スマホでお手軽に高品質化を行える「アプリ版waifu2」もリリースされています。さらに画像の一括処理や、一括ダウンロードも行える最新の「waifu2-multi」も登場しています。こちらはUIも現代風に整えられているので使いやすく、細かい設定も行えますよ。waifu2-multiも無料で使えますが、waifu2xに比べると処理時間が長めになっています。有料版は待機時間などの制限が開放されていますが、まずはフリーソフトのwaifu2xで感覚を試してみるといいでしょう。waifu2xの使い方は簡単で、以下のステップで完了します。①拡大したい画像を選択する。②画像の種類、スタイルを選択する。（イラスト、写真など）③ノイズ除去レベルを選択し、拡大の倍率を選択する。Remini「Remini」はAI技術により、ぼやけた画像も綺麗に補正してくれるアプリです。基本的に無料で使用でき、iOS・Androidでそれぞれリリースされています。トライアルとして1日3枚まで画像加工できますが、トライアル版ではそれ以上の加工はできないので注意してください。Reminiの画像補正精度は高く、ぼやけた文字も綺麗にくっきり補正してくれます。複数の人物が写っている画像も補正可能で、集合写真など低解像度で粗く感じる場合でも、Reminiならあっと言う間に綺麗な写真へと復元してくれるでしょう。AIが画像の粗さを補正してくれるので、ある程度のぼかしが入った画像も綺麗に除去されます。ただし完全に元通りの人物を復元できるわけではなく、実際の元画像と比べると顔の印象が変わってくるので注意が必要です。また人物以外の写真でも、景色や建物のグラデーションがなめらかに補正されますよ。Reminiの使い方は以下の通りです。①アプリをダウンロードして起動する。②アプリのホーム画面にある「Enhance」をタップする。③スマホに保存してある画像の中から、高画質化したい写真を洗濯する。④加工を開始する。処理時間は2～3時間程度かかる。AIによる高画質化でできることAIを用いた高画質化はビジネスシーンでも活用でき、さまざまな効果が期待できます。どのように活用できるのか、一つずつ見ていきましょう。宣伝広告のコンテンツの幅が広がるAI高画質化ツールを活用すれば、広告素材として演出の幅が広がります。たとえば駅の構内や街中に貼り出す広告では、特大サイズの画像が必要になることもありますよね。しかし従来の方法で画像を拡大印刷する場合、どうしても元の画像に比べると画質が低下しがちでした。粗い画像では広告としての訴求力も下がってしまい、演出の幅が狭まってしまいます。しかしAI高画質化ツールなら画像を拡大しても綺麗に補正されるので、従来よりも遥かに高い訴求力を持つ広告の制作が可能となるでしょう。AIのディープラーニングへ活用近年では「ディープラーニング」というワードをよく耳にするようになりました。これは人間が自然に行っているタスクをコンピューターに学習させる手法の一つです。視覚、聴覚、触覚といった人間の知覚システムに関連しており、「知覚AI」とも呼ばれています。しかしディープラーニングを製品に応用するとなると、適用した製品の使用状況に応じて結果が異なるのをご存知でしょうか。同じ顔認証でも、スマホの画像を的確な角度で移せば認識してくれます。しかし公共スペースの監視カメラでは、顔が部分的に隠れているので、大勢を判別するには精度が十分とは言えません。ディープラーニングの改善には、高品質なデータが必要だというのが一般的な見解です。そこで役に立つのがAI高画質化ツールです。過去の画像を学習させる際にも高画質化させておけば精度が上がり、より確実で高品質なサービスが提供できるようになるでしょう。防犯、セキュリティに応用高画質化AIを組み込んだ商品開発を行うことによって、防犯・セキュリティにも応用が可能となります。たとえば車載カメラ、監視カメラなどに高画質化エンジンを搭載すれば、カメラ画像の画質改善に繋がります。防犯カメラは検知能力が向上し、車載カメラなら他の車両や歩行者を認識する精度が上がるでしょう。万が一犯罪などのトラブルが発生した時にも、カメラに映った証拠映像を高画質化することで犯人特定の可能性が高まります。さらにインフラ設備の点検や異常検知といった分野でも、高画質化ツール応用による活用範囲拡大が期待されています。まとめ今回はおすすめのAI高画質化ツールと、ビジネスシーンでの活用方法についてお伝えしました。AI技術はあらゆる分野で発達しており、撮影した写真の高画質化といった領域にも及んでいます。ビジネスシーンでも広告制作や防犯・セキュリティ対策など、活用できる範囲は多数に渡り想定されています。ディープラーニングと組み合わせれば、今まで以上に高品質な製品・サービス提供も実現できるでしょう。

  2020/05/13Aiチョイス編集部

• Aiトレンド・特集

  コロナ対策抜群！ソーシャルディスタンスを死守するAiシステム

  現在、コロナウイルスの感染拡大防止対策のため、人と人との社会的距離をたもつ『ソーシャルディスタンス』や『密集』『密接』『密閉』の”3密”を回避した行動をすることなどが求められています。スーパーなどに買いものに行った際も、レジの並ぶ場所にとまれマークのような『足のマーク』がテープで貼られていたりする場面に出会ったことがある方もいらっしゃるのではないでしょうか。ワクチンなどがまだ開発されていない現時点では、ソーシャルディスタンスや3密を守ることが新型コロナウイルスの直接的な感染防止対策につながるとされています。そうした中、密接度や密集度、群衆人数をリアルタイムに計測を行う映像解析Aiシステムが開発され、販売され始めました。同Aiシステムはどのようにコロナウイルス対策に貢献できるのでしょうか。人流統計を行うAiシステム株式会社Ridge-i（リッジアイ）は5月1日、人と人との距離、密集度合、群衆の人流統計を行う映像解析Aiシステムの開発を発表し、法人や自治体などを対象に、同ソリューションの申し込み受け付けを開始しました。リッジアイが開発した同Aiシステムは、ネットワークカメラの映像を解析し、密接度や密集度、群衆人数をリアルタイムに計測できるのが特徴です。ソーシャルディスタンスや3密の回避に役立てる前述のように、コロナウイルスの感染拡大防止対策として、ソーシャルディスタンスや3密の回避などが求められており、これらを守ることである程度の感染防止を見込むことができるとされています。同Aiシステムは、コロナウイルスの感染拡大抑止に有効とされるソーシャルディスタンスや3密における密集・密接の度合いをネットワークカメラの映像とAiを活用して解析することができ、かつこの解析データをもとに、回避をうながすツールとして利用することができます。というのも、プレスリリースによると同Aiシステムはソーシャルディスタンスや3密を回避すべき場所に設置したネットワークカメラを利用するため、屋内外問わず制度の高い解析ができるとのことで、密接アラートや、密度推定機能を活用してソーシャルディスタンスなどを守るよう促すことが出るようになります。通行人の解析で外出自粛要請の効果を統計更に、コロナウイルス感染防止対策により外出自粛の要請が出ているわけですが、こうした外出自粛の要請がしっかりと守られているかどうかを統計するAiシステムもあります。それが、Intelligence Design株式会社が開発した『IDEA counter』です。Intelligence Design株式会社の調査結果によれば、小池百合子知事による外出自粛要請後の原宿における週末1日あたりの通行者数は、2月の通行者と比較して10％台まで減少したということが同Aiシステムで明らかになったといいます。このようなAiシステムを活用して、ソーシャルディスタンスや3密の回避を推進したり、外出自粛の呼びかけを効果的に行ったりすることができるようになります。人流統計Aiシステムのアフターコロナでの活用方法とはいえ、こうしたAiシステムは一見コロナウイルス感染防止対策としてしか利用できないと思われがちです。しかし、人の流れや混雑状況などをリアルタイムで把握できるAiシステムは、コロナウイルスの収束後もマーケティングに活用することができます。混雑状況の把握これからはワクチンが開発されるまで、外出自粛や緩和などを繰り返すというような施策を段階的に行っていくことが予想されています。混雑している場所や、これから混雑するであろうばしょなどをAiが分析し、アラートを流すことで、管理者は混雑しないよう施策を打つことができます。また、アフターコロナでは混雑状況などをリアルタイムに把握することで、日々の統計を可視化し、マーケティング戦略に活用することができるようになります。時系列通行者測定機能の活用また、時系列ごとに通行者の測定を行うことで、時間帯ごとの来客者の年齢層も知ることができます。そうすると、時間帯ごとにお勧めの商品のポスターを張り替えたり、例えばファッション専門店であればマネキンの服を着せ変えたりすることができるようになるわけです。年齢によって求めているものや、興味をひくものはもちろん違いますから、ターゲットを絞った戦略を打つことができるようになり、より訴求力を高めることができるようになります。Aiを導入したいときに利用できる補助金ただ、こうしたコロナウイルスの感染拡大は数か月で収束するわけではなく、長期戦であるという見方が多いようです。そうした時に、より安全に営業、経営を行うにはソーシャルディスタンスや3密の回避を推進するAiシステムを導入するのも一つの手です。さらにそれらのAiシステムはコロナウイルス対策だけでなく、アフターコロナでもマーケティング戦略として活用することができますので、一時的なモノでもありません。そこで、Aiを導入したいときに利用できる補助金についてご紹介します。IT導入補助金IT導入補助金とは、AiなどのITサービスを導入するときに利用できる補助金制度です。対象事業者中小企業・小規模事業者等（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）補助対象経費ソフトウエア費、導入関連費等補助金の上限額・下限額・補助率 30万～450万円 補助率 1/2以下受付期間は5月11日からとなっており、おそらく予算到達次第申請受付終了という形になるかと思いますので注意してください。詳しくはこちらまとめ本記事ではコロナウイルス感染防止対策でソーシャルディスタンスや3密の回避の推進において利用できるAiシステムについて、また、Aiシステムを導入するときに利用できる補助金制度について解説いたしました。人々の健康を守るには、一人一人の注意はもちろん大切ですが、Aiなどで精密に分析して確実にウイルス感染を防止していくことで安全に過ごすことができるようになる場合ももちろんあります。また、コロナウイルス対策にとどまらず、アフターコロナでも混雑状況の把握やターゲット層の解析などにも役立てることができますので、ぜひ補助金などを有効活用してAiシステムを導入してみてはいかがでしょうか。

  2020/05/11Aiチョイス編集部

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  NECがAiの活用でコロナワクチンの設計情報を解析！？Ai活用による医療業界の変化

  現在コロナウイルスの影響で外出自粛を余儀なくされています。コロナウイルスの感染拡大をどうにか食い止めるには有効的なワクチンが開発されるか、集団免疫を獲得するかのどちらかであるといわれているわけですが、こうして現在外出制限をしている以上、集団免疫はつきにくいと考えてよいでしょう。そうすると、有効的なワクチンが開発されるまで、現在のような生活を断続的に続けていかなければ流行を最小限に抑えることはできません。そうした中、先日NECがコロナウイルスのワクチンの設計に向けて、Aiを活用した遺伝子解析の結果を公開したことを発表しました。本記事ではNECによる、コロナウイルスワクチン設計ではAiがどのように活用されたのか、またAiを活用することで医療分野はどのように変化することが予想されるのか、という点について言及していきたいと思います。NECが行ったAiによる解析NECは4月23日にオンライン記者説明会を開き、Ai解析を用いたコロナウイルスのワクチン開発を進めていることを明らかにしました。今回のAiによるコロナウイルスワクチン開発はNECがかねてより進めていた『がんワクチン』の開発技術やノウハウを応用したもので、一刻も早いコロナウイルスの診断や治療、予防手段が求められる中、医療品開発の動きが通信分野へも広がってきています。Ai解析で抗原の特定に成功同ワクチン開発研究については、NEC OncoImmunity ASがNEC欧州研究所と協力して研究チームを立ち上げ、実施されました。NECのAi予測技術でコロナウイルスのゲノム配列、いわゆる遺伝子の配列を解析し、世界中の人々にもっともよくみられる100個の免疫の型に対する攻撃の標的である抗原の特定に成功したといいます。薬の有効性と有毒性をAiで解析コロナウイルスのワクチン開発研究については、世界中の多くの企業が着手しており、中には実際に治験を進めている企業もあります。Beyond Healthレポートによるインタビューによりますと、そのワクチン開発において、たんぱく質を抗原として利用しているものが多いのだそうですが、有効性や有毒性については懸念材料もあるといいます。つまり、タンパク質のみをターゲットにしたワクチン開発では、失敗してしまう可能性もあるということです。そこでNECは、たんぱく質に固執して研究を進めるのではなく、Aiを用いた解析にシフトし、ワクチンとして応用可能な抗原候補をウイルスの持つたんぱく質全体に広げるという新しいアプローチを進めています。Aiによる創薬が進んでいくNECは今後、ワクチンの研究開発を手掛ける製薬企業と協業し、新型コロナウイルスワクチンの抗原の選定に、今回のAiによる予測技術を活用したい考えを示しています。このように、今後はAiシステムを開発する企業と、製薬企業などこれまで通信システムとの縁が少なかった企業についてもますますタイアップしていくことが予想されます。Aiはこれまでのコラムでもご紹介してきたように画像解析や分析、大量の情報をデータ化し、それらのデータから予測したりする技術を持ち合わせています。そうすると、NECが今回行っているコロナウイルスのワクチンのように、Aiを活用して情報収集をし創薬を行っていくという取り組みは今後増えていくはずです。人間がこれまで数十年も時間をかけて行ってきた創薬がわずか数年で行うことができる未来もそう遠くないかもしれません。今後は治療法の選定などにもAiが利用されるかもそして、このコロナウイルスが現在蔓延してしまっている理由の一つとしてあげられるのは、有効的なワクチンがない他、有効的な治療法が見つかっていないという点です。しかし、創薬にAiを利用することで早期にワクチンを開発することに成功することができたとすれば、治療法の選定にもAiが利用されることになる可能性もあります。実際に、米バイオテクノロジー企業のアトムワイズは、特許を取得したAiシステムを使って、どの癌治療薬がより効果的で安全かを予測する手法を確立しようとしています。効果的で安全な治療薬がどれかを選定するAiシステムが開発されれば、いずれ効果的な治療法を選定するAiシステムも利用され始めてくるでしょう。あくまで可能性の話ではありますが、医療にもAiが活用されることで、Aiの予測技術、画像選定技術などを用いれば、これまで人間が多くの時間をかけて行ってきたことが少ない時間で解決されるようになるかもしれません。まとめ今回は、NECが行っているAi解析を活用したコロナウイルスワクチン開発について解説するとともに、Ai活用による今後の医療分野の発展について言及してまいりました。現状ではコロナウイルスに有効的なワクチンは発表されておりません。実際、現状の技術では新薬ができるまでに約15年ほどかかるともいわれております。今回、このようにAiを活用することでどのくらいこの期間が短縮できるのか、期待したいところです。今後医療分野においては、確実で効果的な治療法の選定や、それこそ創薬においてもAiの活用がますますひろがっていくのではないでしょうか。もっとも、Aiが得意とするものは、大量のデータ分析や、それらのデータを基にした未来予測です。これらが効果的に活用されれば、『Aの治療を行った場合の1年後』『Bの治療を行った場合の1年後』などを比較して可視化することもできるようになるかもしれません。ともあれ、現在は新型コロナウイルスの一刻も早い収束と、効果的な治療法が発見されることを願うばかりです。

  2020/04/30Aiチョイス編集部

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  SNSでAiはどのように活躍しているのか？意外な活躍の場をご紹介

  SNSには、大量の情報があふれています。SNSは個人で利用している人から企業で利用している人など様々で、マスコミがまだ知らないリアルな情報を持っているとされています。マスコミは情報源に対して情報を集めることしかできませんが、情報源であるSNS上の個人は、自分自身が情報です。要するに、個人がもつ自分自身の身の回りに関する情報は常に正確かつ最新であるということです。この、SNS上に集まった情報はビッグデータと呼ばれ、行政も企業も『宝の山』とみなしています。情報の価値を知っている企業の多くは、Aiを使ってSNS上の情報を集め、近未来を予測しようとしています。今回は、経営者は必見のSNSに関するAiの活躍の場をご紹介していきたいと思います。SNSとAiの関係性とはSNSにAiを利用するとはどういうことだというところですが、SNS上の情報源に対してAiを巡回させることで、必要かつ有益なデータを掘り起こすことができる、いわゆる双方は相性の良い関係であるということです。情報の山からどうやって宝を掘り出すのか前述のとおり、SNSは情報の『宝の山』であるといわれています。こうした宝の山から誰もが宝を見つけ出したいと思うのが普通でしょうが、人間の手でそれを掘り起こそうとすれば、膨大なコストと時間がかかってしまいます。つまり、SNSから情報の宝を掘り出すには不要な情報を捨てる作業が欠かせないということです。『おはよう』は不要、『○○食べたい』は必要SNSの情報の中には、『おはよう』などのあいさつや、それらに伴う会話なども含まれています。ところが、単なる挨拶は不要な情報にすぎませんから、こうした情報に関しては捨てる作業を行わなければなりません。ただ、Aさんが『朝はグラノーラというものを食べみたい』と投稿していたのに対して、Bさんが『そんなのがあるんだね、私も試してみようかな』と投稿していたらどうでしょう。それらにはマーケティングに重要な下記のような情報が含まれています。・グラノーラを食べたことがない人がいる・AさんとBさんの所在地でグラノーラの口コミが始まった・○歳（AさんとBさんの年齢）の人はグラノーラに興味を持ち始めているグラノーラメーカーなどの朝食ビジネスに商機を見出そうとしている企業なら、この3情報は貴重なマーケティング情報になるということです。これはグラノーラや食べ物に限ったことではなく、アパレルメーカーなど、トレンドをつかまなければならない業界においても同じ事が言えます。SNS上に散乱している人々の口コミには意外にも有益な情報が隠れているのです。Aiを使って情報分析Aiは、ビッグデータを構成する一つ一つの情報を読み込み、整理し、分析して法則性を見つけることで、近未来を予測します。大量の情報の中から、人間が一つ一つ確認し、有益な情報と、無価値な情報を仕分けしていくのは大変な作業ですから、SNS上の情報の分析にはつまり『Ai』を利用するしかないのです。また、『グラノーラというものを食べてみたい』という言葉と『グラノーラ食べた』という言葉に、微妙な意味の違いがあるのも非Aiコンピューターには見抜くことができません。前者はまだ未経験、後者は毎日のルーティーンかもしれないという点に違いがあるのにお気づきでしたか？こうした微妙なニュアンスの違いにもAiであればしっかりと情報を分析し、把握することができるのです。各企業のAi活用例SNSの需要は年々拡大しています。もはや企業が今後SNSとAiを活用するのはマーケティングにおいて必須であるともいえるでしょう。ここからはすでにSNSとAiを活用している企業の例についてご紹介していきます。キリン株式会社でのAi活用例キリン株式会社では＜一番搾り＞のマーケティング調査のため、2015年からTwitterおよびInstagram等のSNSを対象にしたソーシャルメディア調査を行なっています。消費者がSNSで一番搾りについて語った内容を分析すれば、街頭アンケートよりも効果的に消費者の心理をつかむことができます。CMの評判がわかれば改善策を検討することができますし、一番搾りの支持層がわかればその層に向けたプロモーション、そして新たな層へのマーケティング法を試行錯誤していくことができます。ただ、キリンはこれらの手法を取り入れた当初、『一番搾り』のワード探ししかしておりませんでした。そうすると、『一番搾り』と投稿せずに『ビール』と投稿していたとすれば、その投稿ははじかれてしまうことになってしまうのです。そこでキリンはそののち、Aiによる文章解析に加え、投稿写真も解析することにしました。Aiの画像認識技術を利用すると、一番搾りのラベルが少し映っているだけでも写真から文字を検知することができます。こうした取り組みによって、一番搾りが最も消費されている生活シーンを割り出しまし、『一番搾りはスナック菓子などの軽食と一緒に飲まれることが多い』という事実が明らかになったのです。これまでは、『一番搾りは食事の場で飲まれることが多い』と予想されていた分、キリンはAiによるSNS解析結果を新たなマーケティング戦略に利用することができるようになりました。NewsdeckでのAi活用例Newsdeckは、一般の人がSNSにアップした事故や災害などの動画や静止画を収集し、投稿者と連絡を取って動画・静止画の使用許諾を得て報道機関に提供するサービスです。主にNHK、フジテレビ、テレビ朝日などが利用しています。Aiは交通事故や家事、爆発、煙、やじ馬などの動画や静止画を学習し、それらと類似性のある動画や静止画を次々に拾い上げていくことで、報道機関にいち早くリアルタイムの情報を提供します。実際に、東日本大震災の際は、SNS上に投稿されたリアルタイムの映像や情報を活用してメディアが現地の様子を全国に報じたり、支援や援助をおこなった例がありました。SNS上の情報は特にリアルタイム性があることがわかります。野村証券でのAi活用例野村証券では、景況感指数と、鉱工業生産予測指数に関するSNS上の情報をAiによって抽出し、センチメント評価を行うことで、双方の指数を算出しています。日次の景況感を効率的に推測することができる上に、SNS上に投稿される日々の仕事や景気に関する書き込みを抽出することで、株価や為替などのオープンデータと組み合わせ今後の動向をいち早くとらえることが可能になりました。まとめ今回は、SNSにAiを活用するということはどういうことかという点と、企業が行っているSNS×Aiの活用事例をもとに、SNSにおけるAiの活躍の場をご紹介いたしました。SNSには、膨大な情報が眠っていますが、それらを有効的な資源であると認識し、活用している企業はまだ少ないのではないでしょうか。しかし、今後は今よりもますますSNS社会となっていく可能性が非常に高く、それに伴い、SNS上の情報はさらに膨大な量となっていくことでしょう。それらの中に含まれる『情報の宝』も当然増えていきます。また、SNSは近年、TikTokやインスタライブ、YouTubeなど文字から動画に行こうしつつあります。Aiは音声認識技術も持ち合わせていますので、今後動画SNSについてもAiで分析ができるようになるかもしれません。いずれにせよ、SNSやAiをうまく活用してマーケティングに大いに生かしていくことが大切です。

  2020/04/14Aiチョイス編集部

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  Aiの特徴からどのようなAiサービスを導入したほうが良いかを検討する

  なんとなくAiをつかったらすごそうまわりもつかいだしてるから時代に乗り遅れないようにと調べたAiサービスを聞いて、『なんとなくいいから導入してみよう』とサービスを導入して結果使わないケースは、昔のPCが普及した時代の話と同じです。まずはAiの特徴を知り、それをもとに今のAiにできる技術はどういったサービスを安定的に提供することができ、どのようなケースにはAi導入はまだ見送ったほうがいいのかについて紹介していきたいと思います。Aiで処理できるもの、領域をまずは理解する前回の記事で機械学習やディープラーニングのことについて触れていますが、基本的に今のAi技術において、ほとんどがこの機械学習・ディープラーニングをつかっている技術であるということです。現在の機械学習の領域として 言語認識 音声認識 画像認識と以上大きくわけてこの3つになります。そしてこれらの一つ一つの認識を理解するのではなく、組み合わせて利用することで、Aiは開発者や利用者が導き出して欲しい答えを計算してくれます。例えば、音声認識が理解できたとしても言語に変換するための変換するためのものがついてなければ何もを伝えることができません。一方で言語と音が一致しなければ言語認識したとしても音を発生させることができません。つまり、現在のAi技術やサービスはこのような機械学習の特徴を組み合わせて求める結果や作業、業務というものをこなしているという理解をまずは簡単に頭の片隅にでも置いておいてください。単純作業や処理はものの数秒で終わらせてしまうことが可能Aiのもっとも得意とする領域というのが、決められたフレームの中だけで作業をするというものです。Aiはまだまだ現在の段階ではAiエンジニアが設定したプログラムの中で想定した動きをするものがほとんどです。枠が狭ければ狭いほど、エンジニアのプログラムはシンプルになっていきより精度の高いプログラムにすることができます。フレームというのは、この場合「判断する」という分岐点が１〜２ほどしかないものでかつ単純なものであることが条件となります。よくAiロボットがチェスの世界ナンバーワンに勝ったなどという話があえいますが、まさにチェスという世界はルールというフレームがあるからこそイレギュラー対応などのプログラミングをせずに単純にルールに合わせた動きを過去のデータを元に導きだし最善策というものをとることが可能となってきております。仕訳処理など見本となるデータがあれば対応可能工場や農家などで商品の仕分け作業などもこのAiデータによりって簡単に処理できるAi技術というのを導入することが検討できます。Googleのこちらの動画をまずはごらんください。野菜の等級しわけ作業ということも人の手を介してしなければならないとされてきた作業ですが、そこにAiの画像認識を利用して、等級のわずかな傾向や特徴を見出して仕分けすることができます。つまり画像で処理して一瞬で例えばA品、B品、C品といった具合に判断して仕分けする作業が可能となります。この場合にもお気づきかもしれませんが、等級と呼ばれる仕分けの基本データがあってはじめて実現する処理なのです。もし、この判断する基準となるデータが少ない場合であれば、今のAiではまだ処理することは難しいのが現状です。逆説てきではありますが、大量の見本となる仕分け後のデータさえあれば、あとは仕分け作業などの業務はAiで作業をさせることが可能になってくるということです。問い合わせ受付業務もフレームワークができる問い合わせなどの業務フローもある意味、トークマニュアル通りの対応であれば、先ほどの仕分け作業の前提にあった。見本となるデータがありますので、その内容を入力するだけで対応が可能となります。しかし、電話などの問い合わせであればイレギュラーでの対応ということもあるため、まだまだAiでの対応を実現することは、難しいのですが、ある特定の例えば飲食店の予約に特化した電話対応であればLINEのDUETというサービスが今後期待できます。また最近ではGateboxという商品も販売されており、こちらは音声認識と言語理解にて所有者の声を理解し対応するものですので今後はこのような技術からの発展で電話対応も汎用的になる可能性は高いといえます。そのほかの業務に関してはまだまだ電話でAi受付をすることは難しいとされています。一方でWebからの問い合わせに対しては今チャットボットをAiで対応することが可能となっています。理由としては、ある程度問い合わせの内容を文字で語弊なく誘導することができるからでもあります。今すぐにでも受け付け業務改善という意味であればAi搭載型のチャットボットの導入をおすすめします。マーケティングデータなどの分析用資料を取りまとめてくれるつづいてAiが注目を集めているもう一つの処理がマーケティングに関するAiデータです。こちらの場合も、判断基準となるデータが大量にあって初めて成立するものですが、どのような結果を導き出したいのかということが明確であれば、マーケティング関連のAiサービスというものは信用度を高めることができるのではないでしょうか。マーケティングとしてどのようなことをすれば良いのか？といったものを導き出すAiよりかは、マーケティング分析に必要なデータを取得してかつ分類するというものの方がより性格に分類をし、マーケティングの成果をあげられるのかと思います。しかし、投資に関連するAiの結果が散々であるという記事ありますがこの場合は、投資先や金額をどのようにするのかといったデータ、つまり投資をするための行う判断材料が常に状況が変わるために今までのAiのデータでは判断できない状況になってしまった結果と言えるのではないでしょうか。Aiは万能という意識が最近強まっている印象ではありますが、第一次Aiブームや第二次ブームの下火の原因ともなったトイプロブレムにあるように、Aiはイレギュラーに強くないという部分がまだまだあります。より結果を安定的なものとしてAiサービスを利用したいということであれば、Aiの利用は汎用的な部分ではなく限定的な部分の方が好ましいのが現状です。まとめAiの基本はフレームワークにつよく、汎用的な作業にまだ弱いということを理解していただければ今後のどのようなAiサービスを導入していくのが良いかというのが見えてくるかと思います。もちろん日々、技術が進化してきている中で汎用性の高い、いわゆる強いAiというものが生まれるかもしれません。ただ、現状としてはまだまだAi技術においては不安定な部分が多いのが現状です。会社の利益に直結する部分でかつ、汎用性をもとめられる可能性のある業務にはまだAiを導入せずに、まずは単純作業もしくはフレームのきまった部分をAi化していくことをおすすめします。

  2019/08/08Aiチョイス編集部

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