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
Ai活用で再配達問題もゼロに！？宅配業界で活躍できるAi
近年、人間の仕事の効率化を図ることができるとして、様々な業界で注目されているAi技術ですが、宅配業界にAiを導入することで、再配達を激減させることができるようになるようです。また、再配達問題を解消するとして注目されている『宅配ボックス』も非対面での受け取りが可能になるとして、コロナウイルス感染対策としても利用が広がっています。そんな宅配においてAiを導入すると、さらに再配達問題を削減することができるのでしょうか。本記事では、宅配業界で活用できるAiについて解説してまいります。再配達問題の現状国土交通省のサンプル調査によると、2019年4月の大手宅配業者3社の宅配便に占める再配達の割合は、前年同月比1ポイント増の16.0％となり、特に都市部では18.0％（前年同月は16.4％）となり、12.4％（同12.6％）だった地方と比べて高いという現状が明らかになりました。2019年4月2018年4月総数再配達数再配達率（%）総数再配達数再配達率（%）都市部84439615160318.081298413297916.4都市近郊137826220959015.2134605919279614.3地方1297311607712.41165761472112.6総計235238937727016.0227561934049615.0近年では宅配ボックスの設置された分譲マンションも多く、賃貸物件などでも後付けする自宅が多い中、非常に高い確率で再配達となっています。中には、一度の再配達で終わらないという受取人もいるわけで、1人の人が1つの荷物で何度も再配達を行ってしまうということもあります。そうして、宅配業者の業務を圧迫してしまうことから、この『再配達問題』はもはや社会問題として扱われるようになってきているのです。特に、Amazonでは2018年から再配達問題を解決するため、宅配ボックス等がなくても玄関などの指定した場所への配達をお願いできる『置き配』というサービスを開始しており、それを利用している方も多いようです。しかしこの『置き配』は宅配ボックスなどがなくても利用できることから、当然生身の状態で荷物を置きっぱなしにしてしまうわけで、中には盗難に巻き込まれるケースもあります。そのようなことから、宅配業界は宅配における様々な問題を抱えているといえるのです。IoT宅配ボックスへのAi搭載について宅配業者の諸問題を解決するものとして注目されているのが『IoT宅配ボックス』です。IoT宅配ボックスというのはその名の通り、インターネットとつながった宅配ボックスのことで、受取人はスマホなどと連動させて外出先からでも宅配状況を確認することができます。そして、このIoT宅配ボックスにAiが搭載されると、例えば、下記のようなことが可能になります。①顔認証ロックができる②不審な人物を見かけたらアラートを流すことができる③Aiで荷物の中身等を把握することができる基本的にIoT宅配ボックスへ利用できるAi技術は『画像認識技術』が主で、顔認証ロックが可能になったり、宅配ボックスを開けようとする不審な人物を検知したら、スマホにアラートを流したりすることができるようになります。また、届いた荷物の中身を伝票などの文字情報から読み取り、スマホに通知させることも可能になるでしょう。そうすることで、宅配業者としては、宅配ボックス設置による再配達問題解消はもとより、不在時の荷物受け取りによる盗難などのトラブルを防ぐことができるようになります。Aiドローンについてこちらは以前のコラムでも掲載いたしましたが、Aiドローンを活用することで無人での宅配ができるようになります。Aiを搭載することで、Aiセンサーによって安全性を考慮すると同時に、着陸前に着陸場所付近に人や動物などの障害物がないかどうかも判断することができます。将来的にはスマホと連動させながら自宅にいるかいないかなどの判断や、希望時間等をドローン自身が受け、宅配業者のように働くことができるようになるかもしれません。希望時間等をドローンが受け、勝手に配達を行うことができるようになれば、宅配業界の再配達問題も解消することが可能になります。ただ、現状は法律の規制などにより完全自動での配送が行える場所は限られていますが、Aiドローンが普及し、将来的に規制緩和が行われればドローンによる自動配送が可能になり、物流における人手不足の解消が期待できるでしょう。Aiによる宅配業者への最短ルート開示更に、宅配のためのトラックにあらかじめAiを搭載したナビなどを入れておくことで、どの場所から配達すれば効率的に宅配が行えるというのを自動計算してくれることができるようになります。・人材不足問題も解決また、Aiが最短ルート、効率的なルートを開示してくれることで、1人のドライバーが多くの荷物を届けることができるようになれば、人材不足問題も解決することができるようになるかもしれません。宅配業界は、『再配達問題』はもとより『労働時間が長い』というイメージから、若者に避けられがちな業種でもあります。しかし、Aiによる業務効率化により、時間外労働や、再配達などの諸問題を解決することができれば、徐々に『働きたい』と思える若者が増えてくる可能性ももちろんあります。タクシー業界はAiのルート算出で効率化これは実際にタクシー業界で活用されているAi技術でもあります。どのようなルートを通れば混雑を回避できて回転率があげられるのかということを瞬時に計算できるAiを搭載することで、新人とベテランドライバーの売り上げの差がほぼなくなり、タクシー業界の売り上げ増加に貢献しました。まとめ本記事では、宅配業界で活用できるAiについて、将来展望についても少し触れながら解説いたしました。Ai[を搭載したドローンについては、海外では少しずつ利用が始まってきています。日本では個人情報などの観点から許可をとるのに時間がかかりそうな模様ですが、今後それらが許可されたり、Aiによる最適なルート算出などが行えるようになれば、少しずつ宅配業界の諸問題も解決に近づくことでしょう。もっとも、宅配業界に限らず多くの産業でAiを導入するときに言えることは、Aiと人間が協力して人間がAiをうまく活用していくことが大切であるということです。もし、今後ドローンでの宅配が許可されたとしても、当然ドローンで宅配することができる荷物の重量は決まっているので、そこは一定の重量を超えた荷物については今後も宅配業者による配達が必要になります。Aiと人間がうまく協力することで、宅配業界における再配達問題などの諸問題も徐々に解決していくことでしょう。
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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。
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Aiトレンド・特集
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。
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Aiトレンド・特集
次のトレンドはAiが決める！ECサイトとリアル店舗の双方で活躍するアパレル業界のAi
近年では洋服を含め、たくさんのモノであふれている時代です。人々は十分すぎるほどの服を持っているため、帝国バンクによると中小企業を含む国内のアパレル企業の半数は売り上げが前年を下回り、20％が赤字に陥っているとされています。しかし、たくさん服を持っているからと言って、もう必要ないと思っている人が多いとか、ファッションに興味がなくなってきているとか、そういうわけではもちろんないのです。アパレル業界の業績不振の原因は、服の流行を捕まえられなくなり、流行をつくれなくなったからに他なりません。そんな中、アパレル業界は今、Aiの活用に注目しています。Aiを活用して、次のトレンドを捕らえに行こうというのです。一体それはどのような方法なのでしょうか。そして、アパレル業界にAiを導入することにはどのような利点があるのでしょう。今回はそんな疑問について解説していきます。アパレル業界でAiはどのように活用されるのかアパレル業界でのAi活用は、リアル店舗での活用とECサイトでの活用の2パターンが考えられます。それぞれの活用法を別々に見ていきましょう。リアル店舗でのAi活用earth music&ecologyなどの若い世代の女性向けファッションブランドを展開しているストライプインターナショナルでは、2019年度の事業計画の目玉にAiのデータ分析強化による仕入高の大幅削減を掲げました。2018年に、同社主力ブランドのearth music&ecologyでAiによる在庫最適化の検証を実施したところ、値引き率が大幅に改善され、利益が2倍に跳ね上がったといいます。この結果を受けて、2019年度では全ブランドでAiによる需要予測や発注の最適化、値引きの最適化を実施し、仕入高のさらなる削減を目指しているということです。これにより、無駄な在庫を持たなくなることで、値引き率を抑制し、粗利の向上を見込むことができるようになります。更には、在庫管理にAiを活用することで、『何が売れている』『何が売れていない』というのがはっきりデータとして可視化されるようになりますので、お客の購買傾向などを分析しながらトレンドをつかむことも可能になるでしょう。ECサイトでのAi活用ECサイト内では、WEB接客やAiチャットボットの機能を搭載することで、顧客のサイト閲覧履歴や購入履歴をもと需要予測や顧客対応に生かすことができるようになります。それに加えて、衣料品の試着サービスやパーソナルスタイリングサービスなどの特色あるサービス群も取り揃えることで、顧客の利便性の向上や満足度の向上につながることも期待できるとされています。このように、リアル店舗で活用されるAiが蓄積したデータとECサイトで蓄積したデータをもとに、更に効果的な発注を行うことができたり、精密な需要予測を行うことができるようになるということです。Aiで利益率が10％上がる？続いては実際、Aiをアパレル業界に活用したところでどのような結果が得られるのかというところについて解説していきます。先ほどご紹介したAi活用方法においてもそうですが、Aiが分析とは、具体的にどんな分析をしているのかというと、主に下記の2点です。①時系列分析②画像認識分析①時系列分析まず、時系列分析とは、過去から現在に至るまでの流行の動きの法則を統計的に導き出すということです。その法則をAiが発見することで現状の分析とかけ合わせながら次に何が売れるかの分析ができます。というのも、感性には『法則性』があるからです。『この色の服を着たい』といったことや、『こんな形の服を着たい』という要望はいずれも感性から生まれます。しかし、こうした感性はきわめて複雑で、人間にはその感性の法則を理解することができません。しかし、Aiは、与えた情報を片っ端から処理して分析をしていきますので、Aiに与える情報が多ければ多いほど、プロのスタイリストやアパレル会社んおバイヤーでも見落としがちな法則を見つけることができます。例えば、『2年前に〇が流行り、昨年は◇が流行ったので、今年は△が流行る』と予測できるようになるということです。②画像認識分析もう一つ、画像認識についてです。画像認識とは今までの記事でも何度か触れたことがありましたが、いわゆるAiに意味のある画像を見せるとAiがその画像の意味を理解することができる能力のことをさします。これがどのようにアパレル業界で役立つかというところですが、例えば過去に流行したジャケットの写真と売れ残ったジャケットの写真を大量にAiに読み込ませることでAiはジャケット写真の時系列分析を行い、次流行るジャケットのデザインを予想することができます。そのうえで、デザイナーがAiの予想を参考にジャケットをデザインすれば流行を先取したジャケットを作ることができるといったプロセスが完成されます。これらの方法をアパレルの需要予測に用い、それが示すとおりに販売を行ったところ、驚くべきことに、あるアパレル企業では実際に的中率５％、利益率が10％も改善されたのです。今後のトレンド作りはAiが従来『人の力』で行う需要予測では過去に『ジャケットがよく売れた』という事実まではわかりましたが、それが『なぜ売れたのか』という理由は曖昧でした。デザイナーやクリエイターと呼ばれる人々が長年の経験と勧で次のトレンドを定義付けていたわけですが、それは人の感覚や予想の域を出ませんし、能力によってばらつきもあります。『当たる年』『当たらない年』も当然出てくるでしょう。ところがAiは『商品が売れている客観的な因果関係』を照明することができるのです。ここまでにご説明してきたリアル店舗でのデータ分析、ECサイトでのデータ分析、画像認識、時系列分析など、Aiを駆使することで今後はファッションの流行をAiが捕らえることができるようになるのではないでしょうか。すると、アパレル業界が今後大きく変化していくことは間違いありません。まとめこのようなアパレル業界におけるAiの活用は５年後10年後の話ではと思っている方も少なくないかもしれませんが、すでに『売れ筋』商品を先読みするための取り組みにAiを駆使したベンチャー企業が参入してきています。こうしたアパレルベンチャー企業をはじめ、アパレル業界が挑戦し始めているAi化は大量のデータを集めて顧客の感性を分析することにほかなりません。これまで感性は一個人特有のモノであってコンピューターでの分析は難しいものであると考えられてきましたが、ビッグデータとAiがあればコンピューターは感性に急接近することができるようになります。要するに、Aiが人間の感性をつかんでしまえばほぼ確実に流行を捕らえた売れる服を作ることができるということです。今後はAiを活用することでアパレル業界は大きく変化し、人々のファッションセンスもますます磨かれることにつながるのではないでしょうか。
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Aiトレンド・特集
Ai×IoTでさらに生産性UP？Ai×IoTが企業にもたらすメリット・デメリット
近年、インターネット通信環境が整ってきたこともあり、モノがインターネットにつながるIoT製品が様々な場所で利用されるようになってきました。それは企業や飲食店などに限らず、一般家庭で利用できる家電製品などでも利用されるなど、IoT製品は多くの場面で活躍している注目の製品です。と、さらに近年ではこうしたIoTに加えて、Aiを活用した、利便性や生産性をさらにアップさせるシステムを導入する企業が増えています。Ai×IoTを企業に取り入れることで、企業はいったいどのようなメリットがあるのでしょうか。そもそもIoTとはAi×IoTについてご説明する前に、まずIoTとは何かという点について解説します。IoTとは簡単に言うと『モノのインターネット化』、つまりはこれまでインターネットに接続されていなかった、もしくはインターネットとは無縁と思われていたモノがインターネットとつながることで、インターネット上でモノを管理したり、情報を整理したりすることができるわけです。極端な話、ベッドがIoT化されると、寝ている人の心拍数や呼吸の状況など、健康状態を常に把握したり、データ化された睡眠時の状況を見て自ら睡眠の質が改善できたりします。わかりやすい例として、これまでインターネットとつながることをなかなか予想しえなかった『ベッド』をご紹介しましたが、実際にこうしたIoTベッドは医療現場や介護施設などでも取り入れられているのだそうです。要するに、IoTはモノがインターネットに接続されること、そしてインターネット上で外界やモノに係る情報をセンサーで収集することができる便利なモノということです。AiとIoTを組み合わせるとはIoTはモノのインターネット化、一方Aiは大量のデータを学習することができ、人間同等、もしくは人間以上の知的判断が可能になる人工知能技術です。これらを組み合わせるというのは、簡単にいうとIoTが生み出したデータや収集した大量のデータ群を、Aiが学習するというような、お互いの足りない部分を補うといった形です。Aiの中には、Ai自らが学習用のデータを生みだせるものもありますが、人間が時間をかけて教えたり、人間が長年の間蓄積してきたデータを学習させたりする方式が一般的なAiの学習方法になります。ですので、人間以上の知的判断を可能にするには、当然ながら十分な学習データが必要になってくるというわけです。一方IoTにおいては、クラウドコンピューターで情報の収集や処理、管理を行います。ハードウェアは年々進化するものの、多くのデータを処理するソフトウェアがなければネットワークにつながっただけで、製品によってはあまり利便性がないものもあります。このように、AiとIoTが組み合わさることにより、Aiが処理すべきビッグデータはIoTから収集し、IoTにおける高度な処理のためにAiが活用され、お互いに足りない部分を補完しあうことができるというわけです。Ai×IoTを企業が取り入れるメリットここからは、実際にAi×IoTを取り入れた企業の例をご紹介しながら、企業がAi×IoTを取り入れるメリットについてご紹介してまいります。正確に情報を管理することができるまずは、企業の情報管理などにおいてAi×IoTを取り入れることで、インターネット上のクラウドを用いて情報を管理したり、Aiが処理を行ったりしますので、ヒューマンエラーを防ぐことができます。結果的に、正確な情報を管理し、それを続けることができるというわけです。実際に東芝は活動量計を作業員の動きをとらえるためにAi×IoTを活用し、作業の効率化を図ろうとしています活動量計は腕に巻きつけるタイプで、台車移動や歩行、手作業、静止といった4種類の作業内容を推定することができます。これらの情報はたった1日で分析され、標準作業工数とのギャップを把握し、改善が行なわれ、作業エリアを分類し作業状態を計測すれば、どこにギャップが存在するかが詳細にチェックすることが可能です。作業効率の最適化も可能更に、IoTが収集したデータをもとにAiが最適な作業方法を提示することで、作業効率の向上や生産性アップなどを図ることができます。特に、このシステムの導入が革命であるとされている業種は宅配業です。近年宅配業界で問題視されているのが受取人の不在による再配達問題です。再配達では再びドライバーが不在であった受取人の自宅まで荷物を配送する必要があるためその分コストもかさみます。これらの対策として分譲マンションなどからすでにIoT宅配ボックスなども導入され始めていますが、配送業者にも配送ルートを最適化するサービスの導入が始まっています。このシステムは、アプリやパソコンから受取人が配達希望の時間などを入力し、それらの情報をもとにAiが最短ルートをドライバーに提示するというものです。荷物の受け取り時間、配送業者の到着の時間が近づいてきたら、受取人にメールで知らせることもできます。マーケティングでは欠かせない需要予測も可能人がモノを買いたくなる時期、購買欲をそそられる商品などは、変化することがあります。そこへ過去の売れた商品、売れなかった商品などの大量のデータを収集し、それらをAiに読み込ませることで、次にヒットする商品を考え出すことができるようになります。earth music&ecologyなどの若い世代の女性向けファッションブランドを展開しているストライプインターナショナルでは、2019年度の事業計画の目玉にAiのデータ分析強化による仕入高の大幅削減を掲げました。2018年に、同社主力ブランドのearth music&ecologyでAiによる在庫最適化の検証を実施したところ、値引き率が大幅に改善され、利益が2倍に跳ね上がったといいます。また、在庫管理にAiを活用することで、『何が売れている』『何が売れていない』というのがはっきりデータとして可視化されるようになりますので、お客の購買傾向などを分析しながらトレンドをつかむことも可能になりました。Ai×IoTカメラの導入で防犯もばっちり更に近年ではIoTカメラにAiを搭載した防犯カメラもあります。怪しい人物を大量の怪しい動きをする人物データを学習したAiが、店頭で怪しい人物を見つけるとその人物の動向を追うことができるという高セキュリティなシステムです。実際にこれは、アメリカの無人コンビニ『AmazonGO』にも導入されており、防犯の他にも在庫管理や客層の把握などにも利用されています。まとめ今回は、Ai×IoTを導入した企業や店舗の事例を交えながら、企業がAi×IoTを導入するメリットについて解説いたしました。Ai単独ではできないこと、IoT単独ではできないことそれぞれをお互いに補い合ったAi×IoTのシステムを導入することで、企業は今まで以上に生産性の向上や作業効率の向上を図ることができるでしょう。こうした技術の活用は社員や出資額の多い大企業に限らず、中小企業や飲食店などの個人店舗への導入ももちろんできます。逆に言いますと、中小企業や個人店舗には店舗やオフィスに常駐するスタッフが少ない可能性もあります。そうした企業や店舗こそ、人間の目の行き届かない場所や、人間が作業をしなくてもよいような単純な作業などをAiやIoTに任せることで、人材コストを削減することも可能です。是非、Ai×IoTを導入して、より良い企業作り、店舗作りを実現しませんか
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Aiトレンド・特集
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。
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Aiトレンド・特集
建築業界でもAiが活躍している！その活用例をご紹介
近年ではAiが人に代わってできることが増えてきたことから、様々な業界においてAiが注目されています。その業界の一つでもあるのが建築業界です。建築業界でAiを活用するって、どこにどうやって？と思われる方もいらっしゃるでしょう。今回は、建設業界が現状で抱える問題点と、それをAiであれば解決できる可能性があるとされているもの、そして、建設業界においてAiを活用するメリットデメリットをご紹介していきます。建築業界における人材不足問題とは近年、建設業界は2020年にオリンピックが開催される予定であったことにより、競技に使われる会場を建設したり、修復したり、橋や道路などの大型インフラの補修工事などもあいまって、非常に好景気が続いているといわれています。しかし、多くの仕事があるということは、当然ながらそれらを引き受ける人材がいなくてはなりません。工事案件の増加とともに、建設業界でも人材不足が問題となっているのです。それと同時に、若者が入ってこないことが原因で高齢化も進んでいます。建設業界では、週休二日制や、『月45時間・年間360時間』の36協定がまだ徹底されていない部分もありますので、若者が建設業界で働くのを渋っているという面もあるかもしれません。こうした、人材不足や、高齢化は技術者不足にも直結しており、工事自体を受注できないことにもなり、仕事はあるのに人材不足で事業縮小を余儀なくされる会社も出ている現状なのです。この、人材不足問題や高齢化、技術者不足が加速すれば、2045年には建設人材は４７万～９３万人が不足するとも言われています。そこで、近年様々な企業で人材不足問題などの諸問題に好影響を与えるとされているAiが建設業界にも導入が広がりつつあるということです。建設業界においてAiを活用するとは？建設業界の人材不足などの諸問題を重く見た政府はIT技術やAi技術を推進するよう掲げています。正確なデータと正確な作業が求められる建設業は特に、Aiとの相性が良いのです。建設業界にAiを活用することで下記のようなことが実現されるとされています。・Aiやロボットが設計、管理を行う・Aiドローンで３D測量や３D設計ができる政府は建設業界にIT技術やAi技術を導入することで2025年までに生産性を現状の2割引き上げることを目標としています。建築業界においてAiを活用するメリット建設業界にAiを導入すると、 人間がやらなくてもいい仕事をAIが代わりにやってくれる 人間がやると時間がかかる作業をAIが短時間で行ってくれるというメリットがあります。ここからは、上記を踏まえたうえで、具体的にどのようなメリットがあげられるのかという点について解説していきます。人材不足の解消まずは、当然ながら本来であれば人間が行っていた仕事をAiが行うことになりますので、人材不足の解消につながるという点があげられます。とはいえ、すべてがすべてをAiに任せるのではなく、人間がやらなくてもよい仕事をAiに任せるなど、Aiと人間で役割分担をすることが大切です。以外にも、人間がやらなくてもよい作業というのは作業が単純であるにも関わらず時間がかかったり、難しくはないものの面倒である作業が多いのではないでしょうか。こうした作業に分類されるものをAiに任せることで、本来までその作業に当たっていた時間や人材をほかの重要な部分に回すことができるようになるわけです。生産性の向上上記の人材不足の解消につながる部分があるかもしれませんが、これまで人間が行っていた単純な作業などをAiに任せることで、人間は当然その時間をほかの重要な作業を行う時間に費やすことができます。工場などがわかりやすい例かもしれませんが、例えば、パンの上にゴマを乗せる作業をずっと人間が行っていたものを、機械が行うことによって、より早く正確に乗せることができるようになりますよね。この例と同じように、Aiが得意とする分野を見極め、それを的確な場所で導入することにより生産性の向上を図ることができるようになります。建設業界の働き方改革を推進できる生産性が向上すると、建設業界はこれまで多くの労働時間を費やしていたものを、短時間で終わらせることができるようになり、働き方改革を推進することができるようになる可能性があります。AiやITを利用した作業では、もしかするとオフィスワークにとどまらず、リモートワークも可能になるかもしれません。いろいろな年齢層の人が参入しやすくなる建設業界においてもAiを導入することによりリモートワークや、在宅ワークが可能になれば、これまで建設業界に対して、『重労働』や『大変』というイメージを持っていた女性や若者なども参入がしやすくなるかもしれません。建築業界においてAiを活用するデメリットとはいえ、建設業界においてAiを活用するというのは当然メリットだけではありません。高齢者が多い分、IT技術やAi技術になかなか親しみを持てない方や、難しいと懸念している方なども多いでしょう。あるいは、設計や、測量などにおいて機械の力を借りることをよく思わない技術者もいらっしゃるかもしれません。いくら人材不足などの諸問題の解消が可能であれ、時代の流れであれ、技術職である建設業では、ITやAiが懸念されるというのは大きな壁であるのかもしれないですね。もし、今後建設業界にAiを導入するのであれば、現在の代表者と後継者とがしっかりと意識や認識のすり合わせをしておく必要があります。まとめいかがでしたでしょうか。今回は、建設業界においてAiを活用するメリットやデメリットなどをご紹介しました。近年様々な業界で注目されているAiですが、やはり高齢者やモノづくりの技術者にとっては懸念点にもなりかねません。便利技術の登場は人々の生活を楽にしていく反面、人々の創造性などを奪っていくという見方もありますので、建設業界などにおいては、特にその懸念が顕著化する可能性もあります。とはいえ、Aiは上手に利用や導入をすれば、人々の創造性を奪うどころか、便利システムとして多いに活躍してくれるはずです。導入の前にはしっかり『どの場所に』『どのように』使うのか、しっかりとミーティングしておきましょう。
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国内唯一のRPA関連資格『RPA技能者検定』はビジネスに有益？難易度や取得するメリットなどを解説！
RPAとは、人間が行うルーティーンワークなどを自動でおこなってくれる業務効率化ツールです。このツールは人手不足の解消や働き方改革が叫ばれている日本で、Ai技術と並んで必要とされている仕組みであり、RPA増加するにつれてスキルを持った人材の需要も増えています。そうした中、2018年からはRPAツールを使用した技術や知識レベルを評価する『RPA技術者検定』が開始されました。この検定は、NTTが提供する国産RPAツールシェア首位の『WinActor』に準拠した資格です。せっかく資格を取得するのであれば、何かメリットがなければ意味がありませんが、この『RPA技能者検定』はどのような試験で、ビジネスにおいてどのような メリットがあるのでしょうか。RPA資格の概要RPAとAiは混同されがちなのですが、RPAとAiの違いについては別途下記の記事にて詳しく解説しておりますので、そちらをご覧ください。そもそも、このRPA技能者検定で準拠している『WinActor』とは、NTTデータが開発しているRPAツールです。NTTグループで開発・利用されてきた実績と信頼性から、2018年12月末時点で1900社以上が導入しており、国内シェアナンバーワンとなっています。というわけで、『RPA技能者検定』は、WinActorを利用して業務の自動化に取り組むユーザーや、WinActorの導入に関わる技術者を対象とした技術検定ということになります。3段階のレベルがあるRPA技術者検定は、下記の3段階のレベルに分かれています。①アソシエイト(基本を学びたい人向け)②エキスパート(実際の業務でWinActorを利用する人向け)③プロフェッショナル(最高レベル)①アソシエイト(基本を学びたい人向け)問題数：50問形式：択一式試験時間：60分合格ライン：正答率70％以上受験料：6500円②エキスパート(実際の業務でWinActorを利用する人向け)問題数：4問形式：実技試験時間：120分合格ライン：正答率60％以上受験料：15,000円③プロフェッショナル(最高レベル)最もレベルの高いプロフェッショナル試験は今後実施が検討されていますが、現状はまだ実施されていません。実技と面談が120分実施される予定で、受験資格はエキスパート検定の合格者に与えられる予定となっているようです。RPA資格を取得するメリットこのように、資格試験を受けるとなれば当然勉強もするでしょうし、お金もかかります。合格することで、どのようなメリットがあるのか気になるところです。ここからは、RPA資格を取得することでビジネスにおいてどのようなメリットがあるのかというところについて見ていきたいと思います。RPA技術の客観的な基準となるRPA技術検定を取得することで、RPAに関する知識や技術を保有しているという評価を客観的な立場から得ることができます。国内トップシェアであるWinActorを仕事で使う人が、昇給や昇格を目指す、RPA技術を活かして転職や独立をするなどの場合に役に立つといえるでしょう。NTTの『WinActor』を使いこなせるようになるRPA資格を取得するために勉強をすることで、WinActorを使いこなせるようになります。RPAソリューションの中では国内トップシェアですので、RPAを利用する仕事であればどこに行っても役に立つはずです。アピールポイントになる資格を持っているということは、自身をアピールできるポイントにもなります。現時点で日本におけるRPA関連の資格はこの資格だけですので、WinActorを使う仕事をしている人であれば取得しておいて損はありません。RPA技能者検定は、就職・転職に有利？とはいえ、RPA技能者検定はが全ての人にとって役に立つかといえば決してそうではありません。RPAの資格が特に役に立たない職業も多く存在するからです。というのも、RPA技術者検定は、あくまでも「WinActor」を使用する人のために作られた資格ですから、『WinActor』を使用する機会がない人にとっては、特に重要な資格ではないのです。しかし、銀行・保険・証券などの金融機関をはじめ、通信やメーカー企業など、RPAを導入するj企業が増えてきています。これからRPAやAiを活用した働き方改革が進むにつれて、RPA技術者の需要は高まっていくことが予想されます。そのような発展状況でありながら、RPA経験者はそれほど多くないのが現状です。このように、急速にIT化が進む世の中において、RPA技術者検定のようなIT関連の資格を取得していることは、就職や転職に非常に有利であるといえるでしょう。まとめこの、RPA資格『RPA技術者検定』は、検定開始から日が浅く、現在は世間的な認知も低い状態です。しかしながら、今後は確実に業種や業界を問わず、様々な企業でRPAやAiの導入が進んでいきます。当然、それにおける取り扱いスキルや知識を持っている人材への需要は高まっていくわけです。今後のビジネスにおいて、RPA資格を取得するメリットは大いにあります。可能性の話ではありますが、世の中のIT化に伴い、こうした検定を受験することが、漢字検定や英語検定のように学校教育においても推奨される日が来るかもしれません。
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Aiトレンド・特集
企業がAi面接を導入するメリットとデメリット
作業効率化や、人の手に代わって作業にあたることができることから、人手不足解消の面でも注目が集まっているAi。実はそのAiが近年、企業の面接にも注目され始めているということを御存知でしたでしょうか？採用を機械任せなんてと思われる方もいらっしゃると思いますが、実際にアマゾンなどのグローバル企業ではすでに活用が始まっているのです。一体Aiに面接を任せてしまうことにどのようなメリットがありどのようなデメリットがあるのでしょう。今回は、Ai面接について深く掘り下げて解説していきたいと思います。Ai面接とはそもそも企業において面接とは企業の理念に合致した人材を選りすぐるためのふるいにかける手段と言えます。ところが企業が採用に心血を注いでも短期間で離職されてしまうケースも少なくありません。また、グローバル化などもあり就職の選択肢も広がってきていることから、企業側からするとどのような採用をすべきかの判断が難しくなってきている面もあります。 一方Ai面接とは、スマートフォンやPCといった電子機器を介し、企業の面接官に代わってAIが応募者の資質を判断するサービスのことです。とはいえ、一次面接から採用までのすべての行程をAiが担当するわけではなく、Ai面接は採用に至るまでの面接の1つに過ぎません。就職希望者はスマートフォンなどの電子機器を介してAiに出される質問に対して受け答えをし、その質問中の表情などもデータとして収集されていきます。これらのデータをもとに、柔軟性があるか、理解力があるかなどの複数の項目で評価が与えられることになるわけです。このように、映像認識や言語認識、ディープラーニングなどの技術を利用することで、人間よりも高いパフォーマンスを遂行できるようになりました。つまり、Aiは人間の先入観に囚われない意思決定ができることから、面接においても潜在的な能力や資質を見出すことができると期待されているということです。Ai面接のメリットでは、企業においてAi面接を導入するということはどのようなメリットがあるのでしょうか。1次面接の代替で人材不足解消も現在多くの企業において人材不足が叫ばれていますが、これまで採用担当によって行われてきた一次面接に代替されるというイメージが近い為、最も対応人数の多い一次面接をAiが担当することによって、採用担当は他の仕事に集中することができるようになります。更にはグローバル化により海外からエントリーする応募者も増えてきている中、Ai面接であればスマートフォンやPCなどのデバイスを通して遠隔で面接を受けることが可能で、一次面接の時点でわざわざ日本に来てもらう必要がありません。また、日本在住者にとっても同じです。企業によっては面接のための交通費を負担しているところもあるかもしれませんが、地方から企業まで足を運ばせる必要がなくなるので交通費の削減にもつながります。このように、場所を選ばないAi面接が人材不足を補う上に、採用の幅を広げることができることによって、最終的に多くの人材を採用することができるようになると期待されています。公平性の維持面接のばらつきが抑えられ、公平性が保たれる点もAi面接のメリットとしてあげられます。特に一次面接の段階では受験者も多いうえに採用側のスタッフの数も多くなりますので、スタッフによって判断基準が生じる場合があります。しかし、Ai面接はエントリーした人を皆同じ条件下で合否を決めることができますので公平性を維持することが可能です。Ai面接のデメリットとはいえAi面接にはもちろんメリットだけではありません。ここからはAi面接のデメリットんについても解説して行きたいと思います。Aiの判断をうのみにできないAi面接はビッグデータをもとにすべてのエントリー者を公平にジャッジできるというメリットはありますが、一次面接に相当する段階とはいえAiの判断が採用不採用に直結するためすべての判断を鵜呑みにしてよいのかという疑問は生まれてきます。ですので、Ai面接の判断を人が再確認する必要も出てくるでしょう、ただ、その場合、Ai面接がどのくらい作業効率化につながっているのかは検討する必要があるといえるかもしれません。すべての資質を計算することは難しいまた、Aiのジャッジにも得意分野不得意分野があります。不得意分野としては組織力やリーダーシップといった資質を見抜くことです。こうした資質はAi面接よりもグループ討議を用いた面接のほうがエントリー側も実力を発揮しやすい上に、採用側も判断の漏れを防ぐことができるでしょう。企業によってはAi面接の活用がエントリー等ごく初期の面接に限られてくるといった場合もあるかもしれません。Ai面接『SHaiN』とはどんなもの？Ai面接は作業効率化、人材不足の解消などのメリットがあげられる半面、すべての判断を鵜呑みにできないなどのデメリットが存在することがわかりました。とはいえ様々なビジネスシーンで活用が始まってきているAiですから、採用面のAiも今後進化を続けていくのではないでしょうか。ここからは代表的なAi面接サービス『SHaiN』の事例を用いてより詳しくAi面接について解説していくこととします。SHaiNとはStrategic(戦略) Hiring(採用) Ai(人工知能) Navigator(装置)の頭文字を取ったもので、スマートフォンが面接官の代わりになりエントリー者の様々な資質を数値化しレポートにまとめる機能が搭載されたサービスです。SHaiNによる面接時間は約60分程で、60分間の間にバイタリティ、イニシアティブ、対人影響力、柔軟性、感受性、自主独立性、計画力という7つの項目について質問が行われます。さらに受検者の回答した内容がすべて文字起こしされ、受検者が話した言葉がデータとして残されます。エントリー者側の操作法としては、スマホなどの画面上に表示されたアプリの指示にしたがって本人認証を行い、『面接開始』のボタンをクリックすればスタートができますので簡単です。エントリー者の回答に与えられる時間は1分間、その間に質問に答えなければなりません。回答中はスマホのカメラが起動して答えている様子が動画で撮影されます。また、受け答えが不十分な場合は質問に何度も詳しく繰り返し質問される場合もあるといいます。質問が終わると、5営業日以内でSHaiNが独自に開発したメゾットを用いて専門スタッフがその候補者の資質を評価レポートとしてまとめ、企業側に提出をします。このように、SHaiNはあくまでも一次面接などの初期段階の『資質』を判断するものであって、採用の合否を決定するものではないといいます。ですから、レポートにまとめられた資質をもとに、企業側は二次面接、三次面接を重ねていくというわけです。まとめ『Ai面接』ときくと、Aiが採用の決定までを行うものとイメージされがちですが、現段階では人間の採用をコンピュータにすべて任せてしまうリスクは少なくなく、すべての判断を鵜呑みにできるわけではありませんので、あくまでも『一次面接』などの初期段階の代替のイメージと思っていただくと良いでしょう。とはいえ、人間の資質を判断するのは採用において企業の色と合うかどうかを判断する部分でもありますから重要な事項であると言えます。しかし、この重要な部分が人間の判断ですと、どうしても気分や好みに左右されてしまうことが少なくありません。その点Ai面接であればそれぞれの価値観や経験などについて平等に評価されるという面もあります。また、SHaiN導入企業では、大人数の書類選考を行う大企業の新卒採用選考ではAi面接の導入で選考期間を短縮して効率化することにも成功したといい、地方企業ではAi面接導入によって遠方まで面接を受けに行くハードルが下がったことから応募者数が増大し、採用人数をふやすことにつながったケースもあるといいます。人間には判断ができない潜在的な部分も瞬時に公平な判断をくだすことができるAiは、採用面でも活躍の場が増えていきそうですね。
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Aiトレンド・特集
Ai先生の登場で、教師がいなくなる！？教育現場においてAiを活用するメリットデメリットとは
近年様々な場所でAiが活用されていますが、教育現場においても支援の一助となると期待されています。ただ、そのような未来が近づくにつれて、『Aiが子供に勉強を教えるの？』『教師の仕事はなくなるのでは？』と不安に思われる方も増えてくるでしょう。一体、Aiは教育現場においてどのような形で活用され、それにはどのようなメリットがあるのでしょうか。それから、教育現場はAiによって今後どのように変化していくでしょうか。今回は、そんな疑問について解説していきたいと思います。 Aiが教育現場に与える影響とは教育現場では教師のすべての仕事をAiが担うわけではなく、教師がこれまで役割のうちのいくつかをAiが担当するようになります。従来の場合ですと、子供が勉強する科目や、問題を選択するのは子供自身、あるいは学校教師や塾講師でした。また、教師はたいていの場合、何十人もの子供に対して1人で授業をします。ですので、こどもそれぞれのペースや、理解度に合わせて授業を進めて行くなど当然無理な話でありました。更に、子ども自身が自宅で学習をする際には子ども自身に選択がゆだねられる為、場合によっては科目によって理解度に大きな偏りが生まれたり、はたまた将来的な学力に変化が出てきたりする可能性もあります。と、このようなロスを避けるために教育現場でAiが活用されてきているのです。具体的には、Aiのシステムに子どもが学習してきた内容や時間、テストの結果などをインプットさせる事で、『どの科目を重点的に勉強していくべきか』など、子ども一人ひとりの性格に合わせて学習計画を建てていくことができるようになります。当然ながら、勉強する科目に偏りが生まれることも少なくなるため、従来よりも効率的に学習していくことができるというわけです。Aiが完全に子どもたちの教師となるというよりは、Aiが子どもと教師の間に入り、効率的な学習を推進していく形になるといえるでしょう。 Aiの活用で教育教材にも変化がAiの活用で子どもそれぞれに合わせた勉強法が推進されることによって、当然授業で利用する教材にも変化が出てきます。『ICT教育』という言葉を耳にしたことはありますでしょうか？ICTとは、『インターネット・コミュニケーション・テクノロジー』の頭文字をとった言葉で、ICT教育はタブレットやPCなどのインターネットを利用した教材、教育方法をさします。これまでは、教科書などのテキストを参考にして教師が黒板に重要なポイントなどを書き、それを子どもがノートにメモをしていく流れが一般的でした。しかし、近年では教育専用のスマホやタブレットのアプリなどを活用した教育も多くなってきています。こうした教育のデジタル化に伴い、Aiを活かした教材のリリースを急いでいるソフトウェア会社は少なくありません。 Aiが教育現場にもたらすメリットとはこのように、教育のデジタル化としてICT、Aiが積極的に活用されてきているわけですが、そもそも教育現場にAiを導入するのはどのようなメリットがあるのでしょう。主にあげられるメリットを紹介、解説していきます。・個々にあわせた教育ができるそれぞれの子どもによって、学習の理解度や知識を吸収するスピードは異なります。現状多くの教育現場で、大人数に対して教師が1人で授業を行っているわけですが、どのくらいの教師がそれぞれの理解度の差を認識しているでしょうか。決められた時間内でカリキュラムに沿って授業を進めていかなければならない教師にとって、『1人の子が理解できていないから、その子に合わせて授業を遅らせる』ということは到底無理な話です。そうした状況から、大人数の授業では、各自の理解度に差が生まれてしまうことも少なくありません。その点、Aiを導入すれば、個々の理解度や知識の吸収スピードを可視化することができるので、子ども個人に合わせた最適な学習の道筋を示すことができるようになります。これにより、家での学習方法や宿題の出し方なども個人に合わせて行うことが可能になるわけです。・リアルタイムでのアドバイスで理解度を深められるそれぞれの『課題』が可視化されることによって、『今学習するべき内容』をリアルタイムでアドバイスをすることが可能になります。たとえば、授業をうけていて『分からないことを質問できない』という経験をしたことがある方も少なくないでしょう。それが積み重なることで、子どもは授業についていけなくなってしまうのです。しかし、そこへAiを導入すると子どもがどのくらい理解しているのか、はたまたその子はどこが理解出来ていないのかを教師がリアルタイムで確認をすることができるようになります。『分からないことがわからない』といった状況や、『分からないことを質問できない』といった状況をなくし、その場でアドバイスを行うことができるため、子どもの理解度を深めることができます。・テスト等の採点が自動化できる教師の仕事において、テスト期間中などの採点は大変時間をとられているのではないでしょうか。子どもの学習の理解度を図る材料として、テストは重要なものでありますが、その採点をミスしてしまうと、元も子もありません。特に、答えが1つの問題なら、回答案と照らし合わせて正解か不正解かを判断すれば良いのですが、記述式の答案等は、答案の内容を理解し判断しなければならないわけです。こうした作業は思った以上に大変で、教師にとって大きな負担となっています。そんな中、昨今のAiの文字認識技術は目まぐるしい進化でその制度が上がっており、手書きの答案を採点してくれるオンライン教育サービスも登場しています。教育業界では、2020年に学習指導要領の改定が予定されており、記述式の答案がますます増えることが予想されます。そこでAiを取り入れ、採点を自動化することで採点業務の効率化や教師の負担軽減などへの効果が期待されています。・データ分析で授業改善、最適化普段の授業や、テストの採点データ等から、どのくらいの子どもがどれくらい授業を理解しているのかというのをAiによってデータ分析することができます。更には、Aiの画像認識技術の進化で、子どもの表情等から集中度や理解度が測定できるようになってきています。教室にあるカメラで生徒の様子をモニタリングして、『理解出来ていない子どもが多いようだ』ですとか『居眠りをしている』と教師にAiがお知らせをすることで、教師はリアルタイムで指導方法を変更したり、休憩を促すなど授業改善に役立てることができるようになります。従来、授業や教材の満足度は、教師の感触や生徒へのアンケートでしか測ることができませんでした。今後はAiの分析データを活用することで、それらを可視化し、客観的事実に基づく授業改善や教材評価が可能になります。このように教育現場においてAiを活用するメリットは総称して今まで感情やカンなどで見えなかったものが『可視化』できる点であるといえるでしょう。 Aiが教育現場にもたらすデメリットとはしかし、Aiの導入が必ずしもメリットばかりであるいうわけではありません。というのも、Aiは常に『どのくらい理解しているか』『最適な勉強法はこれだ』とアドバイスをしてくれるのですが、逆に道筋をすべてAiが提供する教育に慣れてしまうと、子ども自身が能動的に考えて学習する力が失われてしまうという考え方もできるからです。Aiは、特定の内容を効率的に学習するツールとしては優れていますが、『子ども自身が能動的に考える力』や『学ぼうとする姿勢』を養うことにおいては、Aiの活用はあまり適していないといえるでしょう。 Aiと教師の役割分担が重要にこのように、教育分野へのAiの導入は、メリットもありデメリットもあります。デメリットとして紹介した部分のように『子どもが能動的に考える力』を奪ってしまう可能性もあるため、Aiの導入は人間の教師と役割分担をして上手に活用していくことが大切になってくるわけです。子どものモチベーションを引き出したり、創造性を養っていくことに関しては、現状Aiの得意とする分野ではありません。業務効率化や可視化などはもちろん大切なのですが、世の中のグローバル化やクリエイティビティな考え方を養うといった違う観点から見たときに、人間の教師と直にコミュニケーションをとり、『個性』を引き出しながら子どもに寄り添った教育が大切になってきます。ただ、Aiをうまく活用することで教師の負担が軽減されればその分、子どもの創造性や道徳性を養っていく為の時間を確保することにもつながるかもしれません。この、『Aiをうまく活用する』というのは、すべてをAiに任せて業務効率化に注力するという意味ではなく、教育現場においては『Aiにまかせる部分』と、『人間の教師が担当する部分』の棲み分けをしていくことが最も重要であるということです。 まとめ2020年度からの大学入試改革では、従来問われていた『知識・技能』に加えて、『思考力・判断力・表現力』『主体性・多様性・協働性』もまた評価の対象となります。大学入試においてこのような評価材料が追加されたのも、今後社会を担う人材としてこれらが最も重要であると示唆されている状況であるといえるのではないでしょうか。小学校から高校、また学習塾等においてAiテクノロジーなどを活用して、知識のインプットを効率化できれば、その分、個々の自然な興味関心から生まれる探求や、他者とコミュニケーションを測りながら協働して課題を解決する取り組み等へ注力できるようになります。更にその中で創造性を養うことにもつながるでしょう。『Ai先生』はむしろ教育現場において、人間の教師と協力しながら多様な人材を教育するためのテクノロジーとも言えるかもしれません。