目的・課題「業務効率化」の記事一覧
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Aiトレンド・特集
ChatGPT4とは？人工知能による自然な対話が可能な新しいシステム
ChatGPT4は、OpenAIが開発した人工知能の言語モデルで、自然な対話が可能になるように設計されています。このモデルは、GPT-3.5から進化したものであり、自然言語処理において高いパフォーマンスを発揮します。ChatGPTの機能を理解するため、本記事は、ChatGPT(3.5)を活用して執筆してみました。ChatGPT4の特徴高いパフォーマンス 大量のトレーニングデータ 高速処理 低いエラー率ChatGPT4は、大量のトレーニングデータを利用して学習されており、高速で処理を行うことができます。また、エラー率も低いため、高い精度で自然な対話を行うことができます。多様性 言語に依存しないモデル 言語や文化の違いを考慮したトレーニング 様々なトピックに対応可能ChatGPT4は、言語に依存しないモデルであるため、様々な言語や文化に対応することができます。また、言語や文化の違いを考慮したトレーニングを行っているため、より多様なトピックに対応することが可能です。3. 意味理解の向上 意味理解をより高度に実現 対話における文脈の理解能力の向上ChatGPT4は、意味理解をより高度に実現することができます。また、対話における文脈の理解能力も向上しており、より自然な対話を行うことができます。ChatGPT4の応用1. カスタマーサポート 自然な対話によるカスタマーサポートの自動化 繰り返し業務の削減ChatGPT4は、自然な対話によるカスタマーサポートの自動化に利用されることがあります。これにより、繰り返し業務を削減することができ、効率的なカスタマーサポートを実現することができます。2. コンテンツ作成 ライティングの効率化 記事の自動生成ChatGPT4は、ライティングの効率化や記事の自動生成にも利用されます。多大な時間や労力を要するライティング作業を自動化することにより、より多くのコンテンツをより短時間で作成することができます。3. 教育 オンライン学習の充実 学習支援の強化ChatGPT4は、オンライン学習の充実や学習支援の強化にも利用されます。より自然な対話を通じて、より効果的な学習支援を実現することができます。まとめChatGPT4は、GPT-3.5から進化した言語モデルであり、自然な対話が可能になるように設計されています。高いパフォーマンス、多様性、意味理解の向上などの特徴を持ち、カスタマーサポートの自動化やコンテンツ作成、教育分野などで応用されています。FAQChatGPT4はどのように学習されていますか？大量のトレーニングデータを利用して学習されています。どのような業種で利用されていますか？ChatGPT4は、カスタマーサポートやコンテンツ作成、教育分野などで利用されています。ChatGPT4はどの程度の精度で自然な対話を行うことができますか？低いエラー率により高い精度で自然な対話を行うことができます。どのようにオンライン学習の充実に貢献していますか？ChatGPT4は、より自然な対話を教育分野において、学習者が自分の疑問や質問を気軽に投稿できる環境を提供することで、より深い学習を促進することができます。ChatGPT4を利用するにはどのようなスキルが必要ですか？プログラミングや機械学習のスキルが必要です。ChatGPT4を利用することで、どのようなメリットがありますか？ChatGPT4を利用することで、繰り返し業務の削減や効率的なカスタマーサポート、多くのコンテンツをより短時間で作成することができます。また、自然な対話を通じて、より効果的な学習支援が可能になります。ChatGPT4は将来的にどのように進化する予定ですか？ChatGPT4は、今後もより高いパフォーマンスや多様性、意味理解の向上などの機能を追加し、より高度な自然な対話を実現することが予想されます。
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Aiの基礎知識
自然言語処理の仕組みと活用方法について
自然言語処理（NLP）は、人工知能の一分野で、人間が使う自然言語を機械的に解析し、理解することを目的としています。自然言語処理は、言語モデル、テキスト解析、音声認識、機械翻訳、対話システムなどの技術を使用しています。この記事では、自然言語処理について、その歴史、技術、応用分野などを解説していきます。自然言語処理の歴史自然言語処理は、1950年代から始まった人工知能研究の一分野として誕生しました。当初は、英語の文法規則をプログラムに組み込んで、翻訳などの処理を行う方法が主流でした。しかし、言語の多様性や曖昧さなどに対応することが困難であり、長い間、実用化されませんでした。1990年代以降、統計的手法を用いた自然言語処理技術が発展し、様々な応用が可能になってきました。例えば、機械翻訳、音声認識、質問応答システム、情報抽出などがあります。自然言語処理の技術自然言語処理には、多くの技術が使われています。以下に、代表的な技術について解説します。言語モデル言語モデルは、自然言語の文法や意味を表現するモデルです。言語モデルを用いることで、文章の生成や言語理解が可能になります。テキスト解析テキスト解析は、自然言語の文章を解析し、情報を抽出する技術です。例えば、単語や品詞の解析、意味解析、感情分析などがあります。音声認識音声認識は、音声を文字に変換する技術です。音声認識を用いることで、音声入力や音声翻訳が可能になります。機械翻訳機械翻訳は自然言語を自動的に翻訳する技術で、精度の向上によりビジネスや国際交流などで活用されています。対話システム対話システムは、自然言語での会話を実現する技術です。例えば、自動応答システムやチャットボットがあります。自然言語処理の応用分野自然言語処理は、多くの応用分野があります。以下に、代表的な分野について解説します。情報検索自然言語処理を用いることで、Web上の文書やデータベースからの情報検索が可能になります。例えば、キーワード検索や自然言語によるクエリー検索などがあります。情報抽出自然言語処理を用いることで、文章から情報を自動的に抽出することができます。例えば、ニュース記事からの情報抽出や、書籍からのキーワード抽出などがあります。質問応答システム自然言語処理を用いることで、質問応答システムを実現することができます。例えば、FAQサイトやAIアシスタントなどがあります。自然言語処理の今後自然言語処理の技術は、今後もますます進歩していくことが予想されます。特に、深層学習を用いた自然言語処理の研究が進んでおり、より高度な自然言語処理が可能になっています。しかし、自然言語処理にはまだ課題が残されています。例えば、多言語間の自動翻訳や、言語モデルの偏りなどがあります。まとめ自然言語処理は、人工知能の一分野で、人間が使う自然言語を機械的に解析し、理解することを目的としています。自然言語処理は、言語モデル、テキスト解析、音声認識、機械翻訳、対話システムなどの技術を使用しています。自然言語処理は、情報検索や情報抽出、質問応答システムなどの応用分野があります。今後、深層学習などの技術の進歩により、より高度な自然言語処理が実現されることが期待されます。FAQ Q1. 自然言語処理は、どのような技術を使っているのですか？自然言語処理は、言語モデル、テキスト解析、音声認識、機械翻訳、対話システムなどの技術を使用しています。Q2. 自然言語処理は、どのような分野で活用されていますか？自然言語処理は、情報検索、情報抽出、質問応答システム、機械翻訳などの分野で活用されています。Q3. 自然言語処理には、どのような課題があるのですか？自然言語処理には、多言語間の自動翻訳や、言語モデルの偏りなどの課題があります。Q4. 自然言語処理は、今後どのような進展が期待されていますか？深層学習などの技術の進歩により、より高度な自然言語処理が実現されることが期待されます。特に、大規模なデータセットを使用することで、より精度の高い自然言語処理が可能になります。Q5. 自然言語処理を活用することで、どのようなメリットがあるのですか？自然言語処理を活用することで、人的ミスの軽減や効率化、コスト削減などのメリットがあります。また、情報の抽出や分析を自動化することで、ビジネス上の意思決定の精度向上につながることが期待されます。
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Aiの基礎知識
機械学習入門！基礎から応用までわかりやすく解説
「機械学習ってどんな技術？」「どうやって使うの？」そう思う方もいるのではないでしょうか。実は、機械学習は日々の生活やビジネスで幅広い分野に応用されている技術で、その理解と活用がますます重要になっています。本記事では、機械学習の基本概念や手法、さまざまな応用例、開発環境やツールについてわかりやすくご紹介していきます。機械学習の基本概念機械学習は、コンピュータがデータから学習し、未知のデータに対して予測や分類を行う技術です。人間のように経験や知識を蓄積し、問題解決能力を向上させることができます。この記事では、機械学習の基本概念を解説します。機械学習の定義機械学習は、データをもとにコンピュータが自動で学習し、改善する技術です。アルゴリズムを使用してデータからパターンを抽出し、新しいデータに対して適切な予測や判断を行うことができます。機械学習の目的とプロセス機械学習の目的は、データから有用な知識を獲得し、未知のデータに対して予測や分類を行うことです。プロセスは、データの収集・前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの学習・評価、そしてモデルの適用と改善の繰り返しです。これにより、機械学習モデルは新しいデータに対応し、より高い精度で予測を行えるようになります。データの前処理と特徴量エンジニアリングデータの前処理は、機械学習モデルの学習に適した形式にデータを整形するプロセスです。欠損値の補完や外れ値の処理などが含まれます。特徴量エンジニアリングは、データから重要な特徴を抽出し、学習に使用する変数を作成するプロセスです。機械学習の種類とアプローチ機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの種類があります。それぞれのアプローチによって、異なる問題を解決することができます。教師あり学習教師あり学習は、入力データと正解ラベルが与えられたデータを使って学習を行う方法です。分類問題分類問題は、入力データを予め定められたカテゴリに分類する問題です。例えば、スパムメールの検出や病気の診断などが該当します。回帰問題回帰問題は、入力データに対して連続値を予測する問題です。例えば、不動産の価格予測や株価の予測などが該当します。教師なし学習教師なし学習は、正解ラベルが与えられていないデータを用いて学習を行う方法です。クラスタリングクラスタリングは、データを類似性に基づいてグループに分ける方法です。例えば、顧客セグメンテーションや異常検知などが該当します。次元削減次元削減は、データの特徴量を縮約し、情報の損失を最小限に抑える方法です。例えば、主成分分析（PCA）やt-SNEなどが該当します強化学習強化学習は、エージェントが環境と相互作用し、報酬を最大化する行動を学習する方法です。適切な行動を取ることで報酬が得られるため、エージェントは最適な行動戦略を獲得します。例えば、自動運転車やロボット制御などが該当します。機械学習の応用事例と展望機械学習は、さまざまな分野で応用されており、今後の発展が期待されています。このセクションでは、機械学習の応用事例と今後の展望について解説します。自然言語処理自然言語処理は、人間が使用する言語をコンピュータに理解させ、処理する技術です。機械学習を用いた自然言語処理の例として、機械翻訳、文章の自動要約、感情分析などがあります。画像認識・音声認識画像認識は、デジタル画像の中から特定の対象を検出・認識する技術です。音声認識は、音声データをテキストデータに変換する技術です。どちらも機械学習を用いた応用事例として、顔認識や音声アシスタントなどがあります。産業界への応用機械学習は、製造業や医療、金融、マーケティングなど、さまざまな産業界で応用されています。例えば、製品の不良検出や病気の診断、クレジットスコアの予測、顧客の購買行動の分析などが該当します。未来の機械学習技術機械学習の技術は日々進化しており、今後の展望として、より高度な自然言語理解や画像生成、ロボットの自律的な行動学習などが期待されています。また、エッジデバイスでの軽量な機械学習モデルの開発や、プライバシー保護を重視した学習手法の研究も進められています。さらに、機械学習と他の技術との融合によるイノベーションが期待されており、例えば、量子コンピュータを用いた機械学習やブロックチェーン技術と組み合わせた分散型機械学習などが今後の研究対象となっています。これらの技術の発展により、機械学習はさらに広範な分野での応用が可能となり、人々の生活や産業の発展に貢献することが期待されています。最後に、機械学習の技術や応用が今後どのように発展するかについて、引き続き注目していくことが重要です。機械学習の開発環境とツール機械学習の開発環境やツールは、モデルの構築や評価を効率的に行うために重要です。このセクションでは、主要な機械学習フレームワークやライブラリ、そして開発環境について解説します。機械学習フレームワークとライブラリ機械学習フレームワークやライブラリは、機械学習モデルの開発や学習を効率化するためのソフトウェアです。例えば、TensorFlowやPyTorch、scikit-learnなどが該当します。開発環境とプラットフォーム機械学習の開発環境は、コーディングやデバッグ、実行を行うためのツールやプラットフォームです。例えば、Jupyter NotebookやGoogle Colaboratory、Microsoft Azure Machine Learningなどが該当します。機械学習の倫理と社会への影響機械学習技術の普及に伴い、倫理的な問題や社会への影響が取り沙汰されることが増えています。このセクションでは、機械学習に関連する倫理問題や社会への影響について考察します。データのプライバシーとセキュリティ機械学習の学習には大量のデータが必要ですが、そのデータが個人情報や機密情報を含んでいる場合、プライバシーやセキュリティの問題が発生します。例えば、データの収集や利用に関する法規制や技術的な対策が必要です。バイアスと公平性機械学習モデルは、学習データに含まれるバイアスを学習することがあります。これにより、予測や判断が公平でない結果をもたらすことがあります。バイアスのないデータの収集やアルゴリズムの改善が求められます。AIと雇用機械学習をはじめとするAI技術の発展により、一部の職種や業務が自動化されることが予想されています。このため、雇用構造の変化やスキルの再編が求められることがあります。企業や政府は、労働者の再教育や雇用対策を検討する必要があります。機械学習に関する法規制機械学習技術の普及に伴い、関連する法規制も整備されています。例えば、データの収集や利用に関する規制や、AI技術の適用範囲に関する法律が制定されています。機械学習の開発者や利用者は、法規制に遵守することが求められます。これらの検討事項を踏まえて、機械学習技術の発展と普及には、倫理的な問題や社会的影響に対する配慮が重要です。適切な法規制や技術的な対策を講じることで、機械学習の持つ可能性を最大限に活用しながら、社会全体の利益に繋げることができるでしょう。機械学習の学習リソースとキャリアパス機械学習を学び、キャリアを築くためのリソースやキャリアパスについて解説します。このセクションでは、機械学習を学ぶための教材やコース、キャリアについて考察します。機械学習を学ぶための教材とコース機械学習を学ぶための教材やコースは多数存在します。オンラインコース、書籍、チュートリアルなど、自分の学習スタイルや目的に合ったリソースを選ぶことが重要です。例えば、CourseraやUdacity、edXなどのオンラインプラットフォームが提供する機械学習コースがあります。機械学習のキャリアパス機械学習に関連する職種には、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、AIリサーチャーなどがあります。それぞれの職種には異なるスキルや知識が求められるため、自分の興味や適性に合わせてキャリアを選択することが大切です。また、専門性を高めるために、ディープラーニングや自然言語処理などの分野に特化したキャリアを追求することも可能です。これらの観点から、機械学習を学び、キャリアを築くためのリソースやキャリアパスを検討することが重要です。自分の興味や適性に合った学習リソースを活用し、機械学習の専門家としてのキャリアを築くことができるでしょう。まとめ本記事では、機械学習の基本概念や多様な応用事例を紹介し、開発に必要な環境やツールを解説しました。また、倫理的・社会的な問題や学習リソース、キャリアパスにも触れました。機械学習は今後もさらなる発展が期待される技術であり、適切な学習リソースを活用してキャリアを築くことが重要です。また、個人や組織は、技術の発展に伴う倫理的・社会的な問題に配慮しながら、機械学習の可能性を最大限に活用し、持続可能な社会を目指すべきです。この記事を通じて、機械学習の基本から応用、そしてキャリア形成に至るまでの情報が役立つことを願っています。
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Aiの基礎知識
ニューラルネットワークとは？基本原理と応用分野を解説
ニューラルネットワークは、現在のコンピューター科学において最も注目されているトピックの1つです。 このテクノロジーは、人間の脳をモデルにしたアルゴリズムを使用し、高度な問題解決や認識タスクを実現することができます。 この記事では、ニューラルネットワークの基礎から応用までを詳しく解説します。ニューラルネットワークとは何か？ニューラルネットワークは、人間の脳をモデルにしたアルゴリズムで、機械学習の一種です。 ニューラルネットワークは、脳の神経細胞であるニューロンの仕組みを再現し、データを入力として受け取り、それを処理して出力を生成します。ニューラルネットワークの仕組みニューラルネットワークは、複数のニューロンから構成され、それらが層状に積み重なっています。 最初の層は入力層であり、最後の層は出力層です。 中間には、複数の隠れ層があります。 それぞれのニューロンは、他のニューロンからの信号を受け取り、それらを処理して次のニューロンに伝達します。 これらの信号は、ニューロン同士の結合で表されます。ニューラルネットワークは、学習のために訓練データを使用しますニューラルネットワークの応用画像認識ニューラルネットワークは、画像認識に非常に有効です。 ニューラルネットワークを使用すると、コンピューターは複数の画像を自動的に分類することができます。 これにより、自動運転車、セキュリティシステム、健康管理システムなどに活用されます。自然言語処理ニューラルネットワークは、自然言語処理にも適用されます。 これにより、機械翻訳、音声認識、テキスト解析などに利用されます。 たとえば、機械翻訳では、ニューラルネットワークが翻訳する前のテキストを解析し、翻訳結果を生成するために必要な単語や表現を自動的に抽出します。ゲームAIニューラルネットワークは、ゲームAIの開発にも使われています。 人間と同じように、ニューラルネットワークは学習することができ、自分自身の過去の失敗から学び、ゲームでより良い結果を生み出すことができます。 これにより、チェス、囲碁、将棋などのゲームAIの開発に使用されます。金融分析ニューラルネットワークは、金融分析にも適用されます。 銀行や証券会社は、ニューラルネットワークを使用して、株価予測、投資アドバイス、不正検知などのタスクを実行しています。 これにより、より正確な結果を得ることができ、投資家や企業はより良い意思決定を下すことができます。医療診断ニューラルネットワークは、医療診断にも利用されています。 医師が行う検査結果をもとに、患者の病気の診断や治療法の決定を支援することができます。 これにより、より正確で効率的な医療が提供され、患者はより良い医療を受けることができます。ニューラルネットワークの将来性ニューラルネットワークは、その高い予測能力と柔軟性から、ますます注目を集めています。 将来的には、より多くの分野でニューラルネットワークが利用されるようになるでしょう。 たとえば、自律的なロボット、人工知能アシスタント、自己運転車、スマートファクトリーなどが挙げられます。結論ニューラルネットワークは、その高度な能力から、多くの分野で活用されています。 今後も、その応用範囲はますます広がり、私たちの生活に大きな影響を与えることでしょう。よくある質問Q1. ニューラルネットワークは、どのように学習するのですか？ニューラルネットワークは、データを学習することで、その能力を向上させます。 一般的に、多数のデータセットを使用して、ニューラルネットワークをトレーニングします。 これにより、ニューラルネットワークは、より正確で信頼性の高い予測を行うことができるようになります。Q2. ニューラルネットワークを使用するために必要なスキルは何ですか？ニューラルネットワークを使用するためには、プログラミングスキル、数学的知識、およびデータ分析スキルが必要です。 これらのスキルを持つことで、データセットを解析し、適切なモデルを作成し、最適な結果を得ることができます。Q3. ニューラルネットワークの欠点は何ですか？ニューラルネットワークは、データ量が大きくなると学習時間が非常に長くなることがあります。 また、ニューラルネットワークの解釈性が低いため、その結果を説明することが困難であることがあります。Q4. ニューラルネットワークは、どのように実際に使用されていますか？ニューラルネットワークは、さまざまな分野で使用されています。 たとえば、画像認識、音声認識、自然言語処理、金融予測、医療診断などが挙げられます。 特に、医療分野では、ニューラルネットワークを用いてがんの診断や予測が行われています。Q5. ニューラルネットワークとディープラーニングの違いは何ですか？ニューラルネットワークとディープラーニングは、密接に関連していますが、異なる概念です。 ニューラルネットワークは、脳の神経細胞を模倣して構築された機械学習アルゴリズムの一種です。 一方、ディープラーニングは、ニューラルネットワークを多層化し、より複雑な構造を持たせたものです。 ディープラーニングは、ニューラルネットワークの応用として、より高度なタスクを解決することができます。Q6. ニューラルネットワークの研究は、今後どのように進展していくと予想されますか？ニューラルネットワークの研究は、現在も盛んに行われており、今後もその応用範囲は拡大すると予想されます。 特に、自律的なロボットや人工知能アシスタントなどの分野で、ニューラルネットワークの応用が期待されています。 また、より高度な深層学習アルゴリズムの開発も進んでおり、その応用範囲はますます広がることでしょう。Q7. ニューラルネットワークの活用によって、どのようなメリットがあるのでしょうか？ニューラルネットワークの活用によって、以下のようなメリットがあります。 高度な予測能力による精度の向上 大量のデータの高速処理による効率化Q8. ニューラルネットワークを学ぶために必要なスキルは何ですか？ニューラルネットワークを学ぶためには、数学、統計学、プログラミングのスキルが必要です。 特に、微積分、線形代数、確率論、統計学などの数学的な知識が必要となります。 また、プログラミング言語としては、Pythonがよく使われています。Q9. ニューラルネットワークを使った開発において、注目すべき課題は何ですか？ニューラルネットワークを使った開発においては、以下のような課題があります。 データの収集と前処理の重要性 過学習やアンダーフィッティングの問題 計算リソースの問題（特にディープラーニングの場合） モデルの解釈性の問題Q10. ニューラルネットワークを使った開発を始めるには、どのような手順が必要ですか？ニューラルネットワークを使った開発を始めるには、以下のような手順が必要です。 問題の定義とデータの収集 データの前処理と正規化 モデルの構築と学習 モデルの評価とチューニング モデルのデプロイメントと運用結論ニューラルネットワークは、人工知能の分野で最も重要な技術の一つであり、様々な分野で応用されています。この技術を使うことで、画像認識、音声認識、自然言語処理などの問題に対して、高い精度で解決することができます。また、ニューラルネットワークは、データ量が大量に必要であるという制限がありますが、データ量が豊富であれば、非常に高い精度で予測や分類が可能です。今後も、ニューラルネットワークの技術は進化し続け、様々な分野で応用されることが期待されています。この技術を使いこなすことで、人間の認知能力に近い、高度な問題解決能力を持つ人工知能の実現が可能となるかもしれません。
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Aiトレンド・特集
Aiで介護送迎車が変わる！第3の交通網「福祉Mover」とは
日本では「少子高齢化」や「人口減少」に伴い、高齢者による交通弱者が増えています。その原因の一つに車の免許返納が行われることで、これまで生活の足となっていた車に乗ることができなくなり、生活事態に影響が出てくる方も少なくありません。そうした中、高齢者による交通弱者を支援しようと通所介護施設の送迎車やAiによる配車システムを使った、相乗りサービス「福祉Mover」の有効性を調べる実証実験が群馬県外の5市2町で行われています。このサービスは公共交通機関に代わる第3の交通網となるのか注目されているわけですが、「福祉Mover」とは一体どのようなものなのでしょうか。介護送迎時における現状の課題まずは、介護スタッフ側の視点から介護送迎時における現状の課題を把握しておきます。概要でも触れたように、人口減少に伴い介護の現場においても人手不足が深刻化しており、中でも、介護施設を利用する利用者の送迎においては様々な問題が発生しているようです。送迎計画の非効率問題デイサービスに通所されている方の送迎や、急な体調不良によって通常は送迎が必要のない方でも場合によってはその日だけ必要になるなど、予定変更は日常茶飯事です。そのため、予定していたルートを大幅にずれたり、人数や介護者に伴った大きさの車を用意できなかったり、と一度で送迎できずにその後の業務に支障が出ることもしばしば起きています。一方では、介護職員の人手不足がさらに輪をかけ日々の業務においても非効率な部分が生じ、ストレスへと変わってきている介護者も多く存在しているのが現状です。・時間が限定された送迎業務のストレス前述の送迎計画の非効率問題と重複しますが、介護業界で働く方にとって最もストレスとなるのが、送迎業務とも言われています。それは、「時間通りに利用者を迎えに行かなければならない」「道を覚えなければならない」「長く車を停めておけないような状況で、利用者の介助に時間をとられてしまう」などといった焦りから事故を招くケースが出てきているからです。以上の2つの課題は介護スタッフにとっては切実な問題でもあります。ここへAiを導入することで介護送迎車はどのように変わるのでしょう。次項からは、本題の「福祉Mover」の紹介や利用者・事業者側両者におけるメリットも併せて言及致します。Aiで法人の垣根を超える・第3の交通網出現では、早速Aiを導入した「福祉Mover」をご紹介していきます。・「福祉Mover」とは「福祉Mover」とは、Aiによる配車システムを利用した交通弱者を支援する相乗りサービスです。施設への送迎の他、ちょっとした買い物にも利用できるので活動の幅も広がりますし、スマホが苦手な方や利用されていない方は、コールセンターでの受付も可能です。引用元：第３の交通網 SAVS×福祉Mover (spu.ac.jp)・サービス対象者事業対象者・要支援・要介護を受けている交通弱者のみ＊2021年2月までは実験段階のため、無料で運行しており対象者の幅にも違いがあります。・サービスの利用方法や仕組みスマホアプリをインストールし、利用者のよく行く場所や自宅を事前に登録（5カ所まで可能）します。その中から目的地を選択すると、Aiが相乗り後の経路や所要時間を考慮し最適な車両に配車を指示、迎えが来る仕組みです。万が一指定した時間（10分以上）に間に合わない場合でも再度時間をおいて申し込むことが可能であり、体が不自由な方でも乗降の介助はサービスに含まれていますので安心して利用することができます。引用元：第３の交通網 SAVS×福祉Mover (spu.ac.jp)・Aiによる最適ルート検索で効率的例えば、利用者側が買い物先から次の目的地に移動したい場合、スマホアプリやコールセンターを通して予約を入れると、付近を走行している車両に連絡が入り、連絡を受けた車両が待ち合わせ場所まで迎えに行きます。付近を走行している車両についでに相乗りさせるシステムを取り入れるだけで、わざわざ他の車両が迎えに行くこともなく、事業者側・利用者側どちらにとっても効率的です。・コロナ禍でもAiの管理システムで安心移動の際に心配になるのが、コロナによる感染です。しかし、Aiによる乗車状況管理システムによってどこで誰が何時に乗車したのか一目で確認できるため、すぐに感染経路を追うことができるので、万が一の際にも役立ちます。Aiによる「福祉Morver」で期待されるメリット「福祉Mover」によって期待されるメリットとはどのようなものがあるのか、利用者側・事業者側それぞれのメリットをみてみましょう。・利用者側・活動の幅が広がる・外出することで認知症・廃用症候群の予防に繋がる・孤立を防ぐことができる・スマホお助け隊によるアプリ操作の指導交通弱者となると活動の幅が狭まり、社会との孤立を感じそのまま鬱状態や認知症あるいは、廃用症候群になるリスクも十分に考えられます。お年寄りが手軽に活用できる交通サービスがあることで、お年寄り自ら活動の幅を広げることにも繋がり、最終的には地域活性化にも貢献するでしょう。さらに、このサービスを利用するにあたって、「スマホで予約をしてみたいけど使い方が分からない。」といった方には、アプリの使い方などを教えてくれるサービスもあり、アプリ内容も項目が最小限に設定されているので初めての方でも安心して取り入れることができます。・事業者側・Aiによるルート検索で目的地に迷うことがなく最短ルートで走行・Aiで送迎計画表をいつでも可視化・Aiによる管理画面で全送迎車の位置情報が分かる・Aiによる個人管理でヒューマンエラーを防ぐ事業者側にとっては、事故を起こすことなく安全に送り届けることが一番の業務にあたりますが、それに加え、介護送迎時における現状の課題でも述べたように時間内に送り届けるということはなかなか難しい業務です。しかし、Aiによる最適ルート表示によって、バラバラな待ち合わせ場所・時間に対しても常に最適なルート、最適な時間を設定してくれるので迷うことなく落ち着いて運転をすることが可能です。また、初めての利用者宅でもあらかじめデータ設定がされているので、Aiによる細かい指示が出され誰でも目的地に到着できるよう設定されています。このように、Aiを導入した「福祉Mover」を利用することで、利用者側・事業者側どちらにもメリットが多く、今後本格的に導入が開始されることで更なるメリットが生まれることが期待されます。過疎地域高齢者にも有効的、Aiで交通手段確保過疎化地域では車がない生活がままならないため、車を持っている割合も多く、そうした場合高齢者になっても運転を継続している方も多くいる中、一方で運転免許を返納した方にとっては交通手段確保が大きな問題となってきます。・過疎化地域の現況総務省の「過疎対策と現状と課題」によると、平成29年4月1日時点での過疎関係市町村の数は817にのぼり、これは全国の市町村数1718あるうちの47.6％にあたります。過疎化が進むことによって「商店やスーパーの閉鎖」「公共交通の利便性の低下」などの加速が起こり、地域住民の生活水準の維持ができなくなる地域も少なくない状況です。・Aiの導入は過疎化のインフラにも有効的こうした中、高齢者の暮らしに必要な移動手段をどう確保するかが課題となっています。特に過疎化が進んだ地域では、人口の減少に伴いバスや電車などの公共機関利用者が減り廃止や縮小が行われています。自治体が運行費を補助したり、公共交通の空白地でマインドバスを走らせたりと、交通弱者の移動手段を確保するも財政負担が年々増えてきている状況です。しかし、こうした過疎地域にもデイサービスや福祉車両は存在し、本来は、介護送迎者のみに使用されてた車両を地域のインフラとして活用する、第3の交通網「福祉Mover」を活用することで、多くの高齢者の心身機能低下防止や商店街の活性化としても役立つことが期待されます。まとめ第3の交通網「福祉Mover」のご紹介と、その他高齢者による交通弱者問題について言及して参りました。「少子高齢化」や「人口減少」に伴い高齢者による交通弱者が増えている中、Aiによる新しいシステムが生活の足となり、高齢者の活動の幅を広げています。現在は実証実験段階ですが、2020年10月の段階で20以上の介護施設（車両は約220台）が参加し、約400人の高齢者がライフラインとしての活用が広がってきました。免許を返納したあとも、安心して生活が送れる安心は大きいでしょうし、Aiを導入したことで、これまでに見えてこなかった部分においても更なる改善に今後も役立てられることでしょう。Aiチョイスでは、Aiのトレンド情報や普段の生活においてAiの疑問等も掲載しております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。
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Aiが認知症診断を支援！日本で特許査定を取得した自然言語解析とは
認知症は、誰もがその可能性を持っている身近な病気です。また、高齢者だけがかかるものではなく、65才歳未満でも「若年性認知症」と診断される場合もあり、決して他人事の病気ではありません。そのため早期発見・早期治療が重要とされていますが、初診から診断までに1か月以上かかる事例も出ており、診断の迅速化が望まれています。そうした中、Aiによる認知症診断「自然言語解析」が診断の迅速化に繋がるとして話題になっています。そこで今回は、認知症の原因や特徴、Aiによる自然言語解析でどのように認知症診断をしていくのか、併せてAiによる認知症の診断事例をご紹介していきます。認知症の発症の原因・特徴まずは概要でも触れたように、身近な病気である認知症の発症の原因や特徴について調べてみました。認知症とは認知症とは人間が成人に達し、正常に発達した精神機能などが何らかの原因によって慢性的に減退・消失することをいい、日常生活や社会生活を営めない状態のことです。中でも分かりやすい症状として記憶や判断力低下が見られてきますが、よく似ていることから間違いやすいのが「加齢によるもの忘れ」の症状があります。この2つの違いについてみていきましょう。引用元：https://www.gov-online.go.jp/useful/article/201308/1.html#section1同じもの忘れでも自覚があるかないか、日常への支障をきたすかどうかを見ると判断しやすいです。そして、認知症の中でも4大認知症と呼ばれているのが「アルツハイマー型」「レビー小体型」「脳血管性型」「前頭側頭型」であり、この4大認知症は症状や治療法もそれぞれです。認知症の発症の原因・特徴認知症が進行する最大の原因は加齢によるものですが、脳の細胞が死んでしまったり、働きが悪くなったり、とさまざまです。ここでは、4大認知症のそれぞれの特徴を調べてみました。引用元：http://www.tougouiryou-fukudaclinic.com/dementia.htmlこのように、症状や特徴が全く異なることが分かります。身近な家族などが認知症の疑いがある場合は、早めに受診しそのうえで今後病気とどう向き合って行くべきなのか、医師や地域包括センターなど家族内で抱え込まず相談することをおすすめします。ここまでは、認知症の症状や特徴についてあげてきました。次項からは、こうした認知症をAiが診断支援を行う「自然言語解析」についてご紹介していきます。Aiによる認知症診断支援・自然言語解析とは（株）FRONTEOが、日本で初めて認知症診断支援Aiシステムに関する特許査定通知を日本特許庁より受領しました。では、早速どういったものなのかみていきます。自然言語解析Ai「Concept Encoder」とは（株）FRONTEO独自のライフサイエンス分野特化型自然言語解析Ai「Concept Encoder」とは、これまで専門医でなければ難しいとされていた認知症の診断を、Aiが5～10分の自然な日常会話から短時間でスクリーニングができる、日本初のシステムです。通常の認知症検査の流れは、①医師との面談にて現在の状況確認や概要歴の聞き取り②一般身体検査として、血液検査・心電図検査・感染症検査・X線撮影③認知検査として、神経心理学検査・脳画像検査（CT/MRI）です。③の神経心理学検査においては専門の医師が必要なため、場合によっては検査を断念する、あるいは遠方に出向く必要もあったでしょう。こうした部分が、医師に代わりAiが診断することで患者やご家族、そして医療機関においても効率化やメリットは大きいです。引用元：https://lifescience.fronteo.com/aidevice/dementia/Aiを活用することで図れる効率化やメリット前述したように、Aiを認知症の検査に活用することで大幅な時間を省き高齢者に負担をかけないばかりか、以下のような効率化やメリットを得ることができます。・遠隔医療医療を始めとするデジタル医療の進展・効率化・標準化・患者と医療従事者双方の身体的・心理的の軽減診察を受ける側にとっては、「どんなことを聞かれるのだろう、何をするのだろう」など精神的な負担を誰しもが感じるものです。そうした不安からも少し解消されますし、何より専門医がいない地域や高齢化社会の日本にとって、遠隔地で診断ができるのは交通費等の負担を減らすことにも繋がります。その他のAiによる認知症診断事例も、次項で併せて取りあげていきます。【Ai教習システム】高齢者の自主返納検討に新たな選択肢広がる | Aiチョイス (ai-choice.jp)Aiによる認知症診断事例では、早速認知症診断事例を2つご紹介していきます。Aiによる顔写真判定で正解率は90％以上東京大学医学部付属病院が、Aiを活用し人間の正面・無表情写真を解析、認知症診断に90％以上の正解率を出しています。これは、老年病科を受診しもの忘れを訴える患者および同大学高齢社会総合研究機構が実施している大規模高齢者コホート調査の参加者の中から同意を得た、認知機能低下を示す群（121名）と正常群（117名）の弁別ができるかを、Aiワークステーションで解析したものです。軽度の認知症は判断が難しい場合もありますが、症状によっては脳脊髄液の摂取など患者の身体的・経済的不安が大きいこともあり、写真判定だけによる方法は安心で安全な方法として今後も期待されている診断方法です。Aiが人の日常的な行動から認知症を解析筑波大学とMBIが、AiやIOTを活用し認知症の前段階である早期認知障害（MCI）を判別する研究を共同で行い、日常の行動から認知症を解析した一部を発表しました。これまでの認知症の対象はMCIという、認知症の前段階によるもの忘れはあるが日常生活に支障のない人たちです。しかし、その軽度の認知障害のさらに前の段階である「プレクリニカル期」の段階で治療をすることで効果があるのでは、という観点から始まった研究です。認知症検査で行う脳脊髄液やPETではなく「日常の行動」であれば365日、日々のデータを分析することが可能であり、Aiによる情報解析によって認知症と関係の深い行動特微量を抽出し、早期発見することを目指しています。引用元：IoTとAIで認知症の早期発見に挑む - 日経ビジネス電子版Special (nikkeibp.co.jp)高齢化の日本におけるAiによる今後の活躍内閣府の「令和元年版高齢社会白書（全体版）によると、我が国の総人口は平成30（2018）年10月1日現在では、1億1,644万人であり、その中で65歳以上の人口は3,558万人、総人口の28.1％と日本が高齢化であることは明らかです。そして、厚生労働省老健局「認知症施策推進総合戦略」によると、高齢者の約4人に1人が 認知症あるいはその予備軍であり、令和7年には約700万人・約5人に1人が該当すると予測しています。今後、認知症患者が増えるとされる日本においては、専門医に代わるAiによる診断支援が短時間で検査可能・なおかつ痛みを伴わない方法としても、今後はますます普及していくでしょう。まとめ本記事では、認知症に関する症状や特徴、Aiを活用した診断支援や診断事例をご紹介致しました。現在の医学では、残念ながら「こうすれば認知症にならない」という方法はありませんが、早期発見・早期治療、運動、何らかの達成感を感じること、他人との交流、趣味など無理なく続ける、などがあります。こうした5つのポイントを、健康な体を保つためにも改めて見直してみるのも良いですね。そして、最後にご紹介したAiによる認知症診断支援は、前述したメリットや効率性が高いことからも、今後は普及していくことが予想されます。身近な病気であるからこそ、もっと簡単に早期発見・早期治療に繋がるシステムが求められますし、そのためにもAiの支援が必要不可欠となってくるでしょう。Aiチョイスでは、いま話題のニュースや身近な問題などを取りあげお届けしております。気になる記事がございましたら、参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
【Ai×家電】ヘルシオと3つ星ビストロを徹底検証！選ぶポイントとは
オーブンレンジの中でもAiが活用されているとして人気商品であるビストロとヘルシオですが、実際のところ一体どっちがいいの？と迷う方も多いのではないでしょうか。そんな疑問を解消するため、今回はヘルシオ（AX-XW500）とビストロ（NE-BS2700）を徹底検証致しました。それぞれの特徴や、最終的に選ぶポイントをご紹介していますので参考にご覧ください。Ai搭載のオーブンレンジのメリット最近の家電には、Aiが搭載されているのものが多くあります。Aiが搭載されることで調理の時短を叶えたり、コミュニケーションが可能になったり、自分の使い方によって好みをAiが学習し提案してくれるなど、オーブンレンジの使い勝手をさらにグレードアップさせてくれます。中でもシャープ・ヘルシオ（AX-XW500）は、音声認識によってAiが生活時間に合わせ料理を提案、パナソニック・スチームオーブンレンジビストロ（NE-BS2700）においては、スマホとの連動によって外出先から食べたいメニューを専用アプリ・キッチンポケットから選ぶことで、帰宅後にはビストロにメニューが新しく加わり料理初心者の方でも分かりやすく食事作りの支援を行ってくれます。今回は、各メーカーとも比較しやいよう2020年発売のシャープ・ヘルシオ（AX-XW500）とパナソニック・スチームオーブンレンジビストロ（NE-BS2700）に絞り紹介していきます。Ai搭載のヘルシオとビストロの違いでは、早速ヘルシオ（AX-XW500）とビストロ（NE-BS2700）の違いを分かりやすく解説していきます。基本性能比較 商品名シャープ・ウォーターオーブンヘルシオ（AX-XA10）パナソニック・スチームオーブンレンジ3つ星ビストロ（NE-BS2700）倉庫容量30L（2段調理）30L（2段調理）加熱方式過熱水蒸気熱風コンベクションサイクロンウェーブ加熱大火力極め焼きヒーター（グリル）オーブン温度調節範囲100～250・300℃スチーム発酵・発酵（30・35・40・45℃）70～300℃レンジ出力1000W・600W・500W・200W相当～1000W省エネ設計省エネ基準達成・待機時消費電力ゼロ・電源オートオフ機構ECONIVI自動電源オフ機能取説掲載メニュー数（自動メニュー数）338（382）333（292）スマホと連動することで、新メニューを追加でき料理の幅が広がる庫内有効寸法（mm）幅395×奥行305×高さ240幅394×奥行309×高さ235外形寸法（mm）幅490×奥行430×高さ420幅494×奥行435×高さ370質量約25kg19.6kg定格消費電力レンジ1460W オーブン・グリル1410Wレンジ1400Wオーブン・グリル1400W電源AC 100V(50Hz-60Hz共用）100V・50Hz/60Hz解凍機能スチーム解凍（全解凍・さっくり解凍）芯までほぐせる解棟（全解凍・半解凍）基本性能を比較する限りでは、どちらも似ているようですがビストロが新メニューをあとから追加可能といった部分や、ビストロの質量が19.6㎏に対してヘルシオが25㎏と約5㎏の差があること、そして、実際に設置する場合ヘルシオは水蒸気を利用するため上面を10㎝は開け排気する必要がありますので、この幅も考えて選ぶ必要があります。しかし、これだけでは検討材料としてはまだ不十分なため徹底的な違いを調査していきます。ヘルシオの特徴ヘルシオ（AX-XA10）の特徴は以下の通りです。①ヘルシオには、「水で焼く」という水蒸気を利用したヘルシオにしかない独自の加熱調理方法があり、この水が庫内でさらに100℃以上に達することで食品に大量の熱を加え食材を過熱していくのですが、この調理法によって抗酸化・脱油・減塩の効果がみられています。②「まかせて調理」というキーを利用することで冷凍・冷蔵・常温とばらばらな状態でも、Aiが自動でちょうど良い加減にそれぞれの調理を行ってくれる自動調理も備わっています。引用元：https://jp.sharp/range/products/axxa10/feature/auto/この調理法の具体的な仕組みは、過熱された水蒸気が温度の低い食材に多くの熱を与える特性を活かした、水だからこそ可能にした調理法です。引用元：https://jp.sharp/range/products/axxa10/feature/auto/③水蒸気に「赤外線ムーブセンサー」と「温度センサー」の2つのセンサーを組み合わせることで、ムラを抑えてほどよく焼き上げることが可能になりました。④「まかせて調理」では、網焼き・揚げる、焼く、炒める、蒸す・茹でるの4つの機能が搭載され、料理のバリエーションも広がります。⑤Aiの音声機能搭載機能では、「オートメニューをどれにしたら良いか分からない」「何を作ったら良いのか分からない」といったお困りの際に、Aiが内容によって応えてくれます。ビストロの特徴ビストロ（NE-BS2700）の特徴は以下の通りです。①凍ったままの食材を、そのまま調理してくれる便利機能があります。下ごしらえさえできていれば、解凍→揚げるといった工程を省き忙しい時間帯の調理を支援します。引用元：https://panasonic.jp/range/feature/grill.html#freezer②「大火力極め焼きヒーター」と「高精度・64眼スピードセンサー」で温度の異なる2品を同時に効率よく温めることが可能です。この調理法の仕組みは、独自の高温フェライトがマイクロ波を吸収してフライパンのようにアツアツに、そして、食品の温度が冷凍か常温かを判別することでそれぞれの調理を1度で行えることが可能になりました。引用元：グリル機能 | スチームオーブンレンジ・電子レンジ | Panasonic | Panasonic③耐熱ボールに材料を入れスタートするだけで簡単に調理ができるのでお子さんでも安心して調理を行うことができます。吹きこぼれにはセンサーが働くので庫内を汚すこともありません。④買い物などに行った際、食材をみてメニューを決めたい場合は、食べたいメニューを専用アプリ・キッチンポケットから選ぶことで、ビストロ自体にメニューを追加することもできるので備え付けのメニューに飽きることもありません。アプリ内では、作り方やユーザーからのアドバイスなどを見ることができます。どちらもAiやセンサーが搭載され、異なる食材が一度に調理できる機能が搭載されていますがそれぞれ全く違う調理法です。そして、どちらも節電に繋がるよう工夫されており、ヘルシオに至っては調理の度に電気代をいくらかかったのかAiが表示してくれるので安心ですし分かりやすいです。ヘルシオと3つ星ビストロの口コミ徹底検証続いて、ヘルシオ（AX-XA10）とビストロ（NE-BS2700）それぞれの口コミを徹底検証していきます。口コミ内容は、アマゾンのカスタマーレビュー・価格ドットコムから抜粋してご紹介致しました。ヘルシオ・口コミhttps://jp.sharp/range/difference/・「使ってみたらもう戻れません。購入してからはフライパンやコンロも一度も使うことなく旅行をキャンセルしてでも買うべきと言う勝間和代さんの言っていることが、痛いほど分かりました。」・「上段で魚焼いて、下段で茶碗蒸し、これが同時にできる感動をぜひ体感してほしいです。」・「素材の味がそのままうまみになりとっても美味しく頂けますが、大きくて重いです。見た目はスマートに見えますが・・・。」・「調理中にAiが話しかけてくれるのは楽しいです。特に、『栄養士のワンポイントアドバイス』は家族に好評です。」・水蒸気でビショビショになるのかと思うと意外と、そうならないです。ご飯を温めた時は、濡れてましたがそのタイミングで中をサッと拭くと綺麗になります。引用元：Amazon.co.jp：カスタマーレビュー: シャープ ヘルシオ 30L 2段調理タイプ ブラック AX-XA10-B価格.com - シャープ ヘルシオ AX-XA10 レビュー評価・評判 (kakaku.com)ビストロ・口コミhttps://panasonic.jp/range/・「一番すごいと思ったのが、2品同時調理です。届いた日にラザニアを上で焼き下でチーズリゾットを解凍温めしましたが、どういう仕組みだろうとつい中をのぞき込んでしまいました。2品同時に熱々の状態で仕上がるので本当に嬉しいです。」・「基本的な操作はトリセツは必要ないほど簡単で迷うことがないくらい。唐揚げもつきっきりで調理することもなくその分他の作業ができるし、出来上がった唐揚げはジューシーで柔らかく揚げてないなんて嘘みたい。」・「ボールに材料を入れたらあとはお任せ！という『ワンボールメニュー』は時短、手間抜きをサポートしてくれ、バリエーションも豊富。ペンネ、カレー、親子丼、八宝菜などは迷わずレンジで作れます。材料を切っておくだけで良いし、毎日の献立に試行錯誤しなくなりました。」・「なんといっても『温めボタン』一つで設定した温度に温めてくれるのがありがたい。」・「機能面では芯までほぐせる解凍は重宝しています。またオートクリーン加工も庫内の手入れがしやすく効果があると感じています。」引用元：価格.com - パナソニック 3つ星 ビストロ NE-BS2700 レビュー評価・評判 (kakaku.com)Amazon.co.jp：カスタマーレビュー: パナソニック ビストロ スチームオーブンレンジ 最高峰モデル 30L 2段 64眼スピードセンサー 時短料理 スマホ連携 ブラック NE-BS2700-Kヘルシオ・ビストロの違いここまでの検証によると、両者どちらも異なった料理が同時に行え、食材を切って材料を入れほったらかしでも簡単に美味しい料理ができる、という部分は共通しています。また、口コミでは紹介していなかったオーブン機能も満足との口コミがどちらもみられました。しかし、前述したように質量が若干ヘルシオの方が大きい分設置が難しい点がありましたが、Aiの自動音声によって好みや減塩メニューなどの提案をしてくれ、全てを頼りたい方や健康に気を付けたい方にはおすすめです。一方ビストロは、なんといってもデザイン性が高く人気の商品です。使い方もシンプルで分かりやすく、ワンボールで作れる料理も豊富なので共働きの家族にも好評です。 最終的に選ぶポイントとはでは、最後に最終的にどちらかを選ぶ際のポイントをお伝えしていきます。1.質量・サイズ確認2.使い勝手・お手入れのしやすさ3.自分のスタイルに合ったものどちらも高額商品ですし、機能性もよく似ています。そして、実際に購入した方の感想では両者奮発した分、放っておいてもしっかり調理ができることで激的に時間の余裕が生まれたほか、フライパンを使用しなくなったことで洗い物が少なくなるなど、価格以上にこうしたメリットが上回ったことが分かりましたので、選ぶ最後の決め手として、質量・サイズ・デザインの好み・健康志向によって選ぶと良いでしょう。まとめ本記事では、シャープ「ヘルシオ」（AX-XA10）とパナソニック3つ星「ビストロ」（NE-BS2700）の両者徹底検証を行いました。口コミでもご紹介したように、Aiが搭載されることでこれまでになかった便利さを感じたり、仕上がりに満足するなど、どちらの機能も価格に見合った商品である事は間違いないようです。ご自分やご家族の生活スタイルに合わせ、これまで以上によりよい生活を送られるようご検討されてみてください。Aiチョイスでは、いま気になるニュースやAiに関する情報をお届けしております。気になる記事がありましたら参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
【卒業式×Ai】コロナで様変わりした卒業式のあり方とは！
コロナ感染拡大によって、学校の卒業式のあり方も様変わりしています。というのも、ソーシャルディスタンスやマスク・消毒などを基本としながら学校生活を送ってきたわけですが、これが想像以上にさまざまな場面で影響をもたらし、特に1年の最後のしめくくりでもある卒業式や卒業アルバム作成に大きな影響を与えました。そこで今回は、コロナで様変わりした卒業式をテーマに取りあげ、併せてAiを活用したアルバム作成もご紹介していきたいと思います。https://ai-choice.ne-ne.co.jp/ai_animerefiner/コロナ禍による卒業式の多様化毎年この卒業シーズンともなると残り少ない学校生活を有意義に過ごそうと、生徒ばかりではなく先生や保護者もなんとなく力が入るものです。一方で、昨年のコロナ禍の卒業シーズンはどのようなものだったのか、そして今年度はどのような形式が予想されるのかみていきます。令和2年（2020年度）の卒業式令和2年（昨年）の卒業式は、密をさけながら喚起やマスク・消毒の徹底・入場制限を行い先生・生徒のみでの開催や、各教室で式典の様子を中継しながら行う学校、中にはやむを得えず中止を決定した学校もあり、それぞれに全く異なった形式となりました。令和3年（2021年度）の卒業式は？令和3年（今年）の卒業式は、すでに開催が決定されている学校が多くあります。その理由として、今年は緊急事態宣言が年明けにも発動されたものの一斉休校の措置はされず通常通り学校生活が送られたため、卒業式も予定通り開催されるものと考えれます。しかし、学校によっては入場制限や時間の短縮、さらには校歌斉唱を省くなど何らかの感染対策が行われながらの決行となるでしょう。今年の卒業式もこのように従来とは全く異なった形式となりそうですが、コロナ感染拡大によって翻弄されたのは行事ばかりではなく、生徒や親御さんも楽しみにしている卒業アルバムにまで影響を及ぼしました。コロナ禍での卒業アルバム作成が困難な理由卒業アルバム作成が困難な理由として、主に以下の2つがあげられています。相次ぐ行事の中止卒業アルバムの大半は運動会や修学旅行といった大きな行事をメインに掲載してきたのが一般的ですが、新型コロナ感染拡大によって学校行事の中止が相次ぎ、アルバム作成の難航が昨年から見られるようになっています。ある学校の昨年の事例では、掲載予定だった枠をどう工面してよいか考えた結果、生徒ら自身で撮影した写真を掲載するなど、工夫をしながらの作成となり思い出作りに腐心した学校もありました。マスク姿で生徒の表情が読み取りにくいマスク姿の場合生徒の顔がはっきり区別できない、といった写真も多くそのため生徒をまんべんなく選定ことが困難な状況です。このように、これまでとは違う状況が重なりアルバム作成の遅れをとっていましたが、Aiを活用することで作業効率をあげることが可能です。では、どのようなものなのか早速みていきましょう。Ai活用で効率的にアルバム作成実際に、Aiを活用してアルバム作成を行った先生方の感想の一部には、「今まで2日缶詰して作業をしてきたが1～2時間で終わった！」「時短でできた！7割近くの印刷コストや時間が削除できた。」「セレクトに時間がかからない分デザインやレイアウトに割ける時間が増えた」など、Aiの有効性を感じており、中でも以下の2つの作業が簡単に行えることで効率化に繋がっています。Aiで生徒の登場回数カウントを自動化事前に生徒の顔を登録することによって、Aiが自動で登場回数のカウントを行い全生徒をまんべんなくセレクトすることができ、マスク姿でも目の周辺で識別することが可能なため似たような生徒との区別に役立ちます。Aiによる顔認証技術で写真の選定・確認作業が時短卒業アルバム作成の中で最も時間を要するのが、写真の選定や確認です。クラスの数や人数が多くなればなるほど手間や時間もかかりますが、Aiの顔認証技術を活用することで大幅に負担を減らすことができ、その分デザインなどの時間に充てることも可能です。引用元：アルバムスクラム 卒業アルバム 働き方改革システム Album Scrum | 株式会社エグゼック EXEC CO.,LTD (phst.jp)では最後に、Aiを活用することで多様化する卒業アルバムについて触れていきます。Ai導入で卒業アルバムも多様化が進む卒業式同様、卒業アルバムもそれぞれの状況に合わせAiを活用しながら新しいスタイルへとシフトさせています。写真が動き出す？スマホでかざすアルバムスマホアプリ「Pimory viewer」で写真をかざすと、まるでその場面に戻ったような臨場感を味わえる卒業写真も登場しています。この「Pimory viewer」は、AR総研株式会社で開発された動画の埋め込みシステムが活用されており、写真にスマホをかざすと写真が動き出すのですが、その仕組みは、写真の画像をAiの画像認識で読み取り、その後ARの拡張技術で情報を付け足したものと思われます。動画を再生する時間は90秒までと決められていますが、実際に再生してみると十分な時間で思い出を振り返ることができ、時が経つにつれて良い思い出となるでしょう。引用元：https://www.sotugyou-kinenhin.com/その他にも、オンライン授業風景を卒業アルバムにするなど、コロナ禍を逆手にとり従来とは違う形式で作成する学校も増えています。まとめコロナで様変わりした卒業式や、卒業アルバム作成についてご紹介致しました。多くの学校がコロナ感染拡大によって試行錯誤を繰り返しながら、コロナ禍ならではの思い出作りに力を入れています。今年度はアルバム作成が終わっている学校も、来年の参考にAiを活用しながら手軽に作成してみてはいかがでしょうか。AiチョイスではAi情報をお届けしております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
緊急事態宣言で在宅ワークが加速！Ai活用でどこまで生産性を向上できるのか
新型コロナウイルスの猛威は留まることなく2021年に入り、新年早々緊急事態宣言が1月8日～3月7日まで発出されることになりました。緊急事態宣言の「基本的対処方針」によると、外出自粛要請や飲食店の時短要請・更には会社や企業においては、出勤者の7割削減の在宅ワーク推進などがあげられています。そこで、本記事では緊急事態宣言の「基本的対処方針」や加速する在宅ワークにおける注意点、その他Aiを活用することで在宅ワークにおいても生産性を向上させる方法をご紹介致します。緊急事態宣言「基本的対処方針」とは緊急事態宣言「基本的対処方針」とは、新型コロナウィルス感染拡大を受け2021年1月8日から発出された緊急事態宣言に伴う内容を、政府が基本的対処として出したものです。詳しい内容は以下の通りです。 緊急事態宣言「基本方針」 対象地域 東京都・神奈川・千葉県・埼玉県 期間1月8日（金）～2月7日（日） 外出不要不急の外出・移動自粛の要請・特に20時以降の外出自粛を徹底 飲食店20時までの営業時間の短縮（酒類の提供は11時～19時まで）の要請1月12日からは対象を飲食店全般に拡大 会社・企業「出勤者数の7割削減」を目指す・在宅勤務を強力に推進 学校感染防止対策の徹底・一斉休校は要請しない 大学入試共通テスト感染予防対策に万全を期した上で、予定通り実施在宅ワーク導入の注意点概要でも触れたように、緊急事態宣言「基本的対処方針」が発動され強い在宅ワークが推進されたわけですが、在宅ワーク導入に伴い注意点も出てきます。・インターネット環境の整備不慮在宅ワークを導入するにあたり、まず、インターネットなどの環境整備が必須になってくるわけですが、特に自宅にパソコン等がない方は、早急に準備する必要がありますし、インターネット通信の契約も必要となってきます。地域によっては、通信状態がよくない場合もありますので事前にしっかり情報収集を行いましょう。・在宅ワークでのモチベーション維持個人差もにも寄りますがマイペースで仕事が行えるといったメリットがある一方で、プライベートとの境がなくなりやすい在宅ワークの場合は次のようなことに気を付けるとよいでしょう。・始業・休憩時間・就業時間の設定などの通常の生活サイクルを意識する・状況に応じて目標設定する・コミュニケーションの円滑に努めるを意識するだけでもメリハリが生まれ、モチベーション維持に繋がります。3つ目のコミュニケーションの円滑に努める、は在宅ワークになると意識しなければコミュニケーションを取ることが難しく、孤立感を抱えてしまう場合もあり業務に影響が出てくることも考えられます。・作業効率の低下 先述したように、メリハリやモチベーションの維持がなくなると心配されるのが作業の効率化です。会社内では、スタッフ同士切磋琢磨しながら作業を進めていたことが、自宅という環境ではついくつろぎモードになってしまい、作業効率の低下に繋がる恐れがあります。では注意点をあげた上で、続いて本題の在宅ワークでの生産性を向上させる方法をご紹介していきます。Ai活用で在宅ワークを支援・生産性向上を目指す方法在宅ワークにおいては、Aiを活用することで作業効率やモチベーション維持に繋げることが可能です。・Aiによる自動化で事務効率を高める事務効率をあげるには以下のAiを導入した方法を活用すると良いでしょう。・Aiによる出退管理システムの導入・Ai活用で電話やチャットでの問い合わせを自動化・紙ベースの入力情報を元にした業務をAiで自動化・選考作業をAi活用で軽減・Ai活用でウェブアクセス集計・レポート作成を自動化1つ目の出退勤管理は、業無効率化の他に、先述したメリハリをつけることにも繋がります。そして、4つ目の選考作業においては、Aiで履歴者やエントリーシートを自動チェックし、採用活動の更なる迅速化と正当化を実現、更には応募者に対して不備を通知することも可能です。その他、自動化システムにおいては下記の記事も併せてご覧ください。・Aiを導入したコミュニケーションツールの活用先述にもあるように、モチベーション維持のためにはコミュニケーションの円滑化は重要であると述べました。主に、LINE for BusinessやSlack・ChatWork・Microsoft Teamsなどの法人サービスの活用は安全面も確保されているのでおすすめですが、中には、3次元の仮想オフィスサービス「RISA」を提供し活用している企業もあります。4.在宅ワークにAiを導入するメリット続いて、在宅ワークにAiを導入するメリットとはどのようなものがあるかみていきます。・Ai活用で時間のロスやコスト削減に繋がる担当者が作業に要した時間を削減し、他の業務にあてることができます。作業効率も上がってくることで、コンバージョンアップが見込め自ずとコスト削減にも貢献できます。・Ai活用で人手不足の解消人手不足の際にも、Aiを活用することで煩雑な業務を遂行することが可能です。・Ai活用で働き方改革の積極的推進「働き方改革」とは、働らく人々が個々の事情に応じ多様で柔軟な働き方を自分で選択できるための政策です。近年、在宅ワーク化が加速する中、今回の緊急事態宣言を受け更に加速の一途を辿ることになりそうですが、そうした場合、Ai導入で従業員の働きやすい環境を整えることで、積極的な働き方改革が行われることも予想されます。企業に合ったツールの選別や、事前のチェックは入念に行いスムーズでかつ円滑に業務を始められるようにしたいものです。5.緊急事態宣言解除後の働き方の見直し緊急事態宣言後は、これを機に在宅ワークにシフトする会社やオフィスに戻ってくる会社、それぞれあるでしょう。しかし、以前のようなオフィス形態は難しく今後もソーシャルディスタンスを保つことが、ニューノーマル時代においては必須になってきます。例えば、従業員が一ヶ所に集まらないフリーアドレス制度やAiやデータ・ITツールを活用し従業員を可視化など、ソーシャルディスタンスを図る中で業務を効率化させるためには、これまで以上にAiやデータ・ITツールを理解し活用できる人材が求められます。また、従業員個人のスキル向上の他、企業全体の文化も変革していく必要があるでしょう。6.まとめ緊急事態宣言が発動され在宅ワークが加速する中、どのように生産性を向上することができるのかその方法と、在宅ワークを導入する注意点などを解説して参りました。Aiやデータ・ITツールが今後さらに必須になっていく中で、従業員や会社全体の柔軟な対応や働き方の見直しが求められてきます。また、本記事内でも述べたように、今後も続々と県によっては緊急事態が発出される可能性は高いとされ、いざとなったときに慌てることのないよう長期戦に及ぶとされる在宅ワークに備えておく必要もありそうです。Aiチョイスでは、Aiのトレンド情報や普段の生活においてAiの疑問等も掲載しております。気になる情報がございましたらぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
Aiで人間並みのロボットハンドを実現！ウォーリック大が開発したアルゴリズムとは
昨今、Ai（人工知能）の技術が飛躍的に進み、関連したニュースも豊富に出てくるようになりました。人間並みの言語能力を持つAiや、文章が人間並みに飛躍したAi、などといった話題も出てくるようになりました。中でも、ウォーリック大学が発表したロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」もまた、人間並みの器用さを持つと話題になっています。そこで本記事では、ロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」がどのようなものなのか、そして、今後の活用の場について言及して参りたいと思います。Aiによるアルゴリズムとはアルゴリズムとは、問題解決に用いる手順や計算方法のことを指します。その手順に沿うことで誰でも同じ答えが得られるというものです。強化学習については、こちらの関連記事内でご紹介していますので参考にご覧ください。ウォーリック大の取り組み「Shadow Robot Dexterous Hand」まず、こちらのロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」の動画をご覧ください。まるで人間の手のような動きに注目です。Shadow Robot Hand Algorithms Simulation by WMG, University of Warwick - YouTube「Shadow Robot Dexterous Hand」は、・人間の手のサイズ・人間の手の形状および移動機能を備えた、極めて忠実に人間の手を再現したロボットハンドです。以前話題となったロボットハンドの中には、2019年に発表したOpenAIのキュービックルーブを片手で解くロボットがありました。この時のロボットも人間の手のような器用さを持ち話題となりましたが、ロボットやAiの研究者たちからは異論が出ており、人間並みの器用さを手に入れるにはほど遠いとされていました。しかし、今回ウォーリック大学の研究者らが発表した「Shadow Robot Dexterous Hand」は強化学習アルゴリズムによって、特定のタスクをこなすためのオブジェクト操作方法を生成し、Aiロボット自らの手の動きを調整しながらボールを投げたりペンを回したりと優れたパフォーマンスを発揮することに成功しました。現状は、シュミュレーション環境はすでに公開されているため、世界中の研究者はこれを利用して研究を加速することが可能であり、次の段階として研究者らはシュミレーション環境ではなく実際のロボットハンドを使ったテストを計画していています。Aiの強化学習でオブジェクトを自動生成前述の関連記事の中で、強化学習とは「コンピュータがとる行動の方針を最適化する仕組み」を学ぶという、トライ&エラー型の学習法と説明致しました。単に即時報酬が多くもらえる近視眼的な行動ではなく、より未来を考えた価値を最適化する行動をAi自身がとることで、可能となる範囲が広がっていきます。Aiの強化学習を重ねていくことで今回のペンを回す・ボールを投げるの2種類の動作だけではなく、任意のタスクも学習できるようになり、人間にしかできない精度の作業であるマイクロチップの製造や、作業員のリスクを伴う廃炉などの作業が任せられるようになる可能性も広がっていくというわけです。まだ、実用化は先のようですが、ロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」が実際活用されるようになると、どのような活躍が見られるようになるのでしょう。Aiによるロボットハンドで広がる活用の場人間に代わるロボットハンドには、硬いものから柔らかいものまで正しくつかむ技術が必要とされます。「Shadow Robot Dexterous Hand」が実用化されると今後広がると予想される活用の場を見てみましょう。・細かい動きが求められる工場内作業用いられるシーンによっても用途は異なりますが、工場といった場所の産業用ロボットに活用されているロボットハンドは、2本指のものが主流です。これが5本に増えたとき、可能になってくる作業は大きく変わってくるでしょう。例えば食品工場などの場合、ライン上に人が立ちお弁当などを詰める作業を行います。これは、柔らかいものがあったり、軽量をして詰めたりといった作業が加わるのでどうしても人の手によっての作業が必要な場合があります。しかし、人手不足であったりスピードを求めるといった場合は、Aiロボットの方が断然早く作業も効率的に行われますし、軽量に時間をとることもなく、夜間など人手が足りない時間帯や密になることもないのでコロナ対策にも有効です。・倉庫内のピッキング作業倉庫内のピッキング作業は、時には重いものを運んだりと体に負担がかかるものも中には含まれます。人間が行う作業と、Aiロボットが行う作業に分けることで稼働率も上がりますし、体への負担がないだけに健康状態も保たれます。一方、実際にピッキングの作業を行った経験者の声には、「品名を覚えずらい」といったものがあります。最終的にはチェックを行うので仮に間違っていても問題はありませんが、多忙時期にはこのやり取りに時間を要することで大きなロスに繋がる場合もあります。JANコードを読み取るだけで、必要なものを必要な分だけ瞬時に判断することができるAiロボットを活用することで業務の短縮化にも繋がり、その分人ができる作業も増えてくるのではないでしょうか。・介護の現場介護用ロボットの中には、アシストロボット・自立支援ロボット・多乗ロボット・移動支援ロボットなどさまざまなロボットが活用されています。中でも、排泄の介助はできるだけ人の手をかけずに行いたい、といった方もいることと思います。そうした場合も人間と同じ手の動きを行う介助ロボットがいることで、介護される側の精神的な負担や介護する側にも負担がかからずお互いにメリットが出てくるかと思います。人間にしかできなかった精度の作業がAiロボットでも可能になってくることで、この他にも災害時や医療・家庭内など、あらゆるシーンで活用の場が広がってくるのではないかと思われます。まとめウォーリック大が開発した人間並みのロボットハンド「Shadow Robot Dexterous Hand」のご紹介と、ロボットハンドで広がる活用の場について言及して参りました。人間の手が再現されたロボットハンドは、まるで神経が通っているかのようにとても滑らかで驚きでしたね。今後もさらに試験的なテストを重ねていく中で、より精度の高いロボットハンドに進化していき、私たちの日常生活においても様々な場面で見られるようになるかもしれません。一方、技術面ではAiの強化学習を活用していましたが、AiチョイスではこうしたAiについて技術面でも参考にできるメディアです。気になる話題がありましたらぜひ参考にご覧ください。