タグ「ディープラーニング」の記事一覧
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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
LINEがAiを活用した巨大言語モデルを開発！その真相に迫ってみた
Ai（人工知能）は、元々人間の脳をモデルにして作られたものであり、それゆえ人間には近い存在ではありますが、コミュニケーションに関しては機械的な印象が強くいまいちぎこちなさを感じるといった課題も残されています。しかし、今回LINE株式会社が発表した『日本語に特化した超巨大言語モデル』を利用することによって、人間並みに話せるAiが登場すると言われています。そのAiとは、いったいどのようなものなのか、そして、どこまで人間の言語に近づけるのか期待も高まります。そこで本記事では、LINE株式会社が2020年11月25日に発表した親会社の韓NEVERと共同開発する『日本語に特化した超巨大言語モデル』についてその真相に迫ってみたいと思います。Aiの超巨大言語モデル・LINEの取り組みとはLINEが取り組む超巨大言語モデルとは、膨大なデータから生成されたものをAiによってこれまでより自然な言語処理・言語表現を可能にしたものです。日本語に特化した超巨大言語モデル開発は、これが世界で始めての試みとなります。Aiの日本語水準が向上この取り組みが成功することで、将来的にはAiの日本語水準が向上するようになります。では、早速『日本語に特化した超巨大言語モデル』とはどのようなものなのか見ていきます。・高度な言語処理、言語表現従来の言語処理・言語表現は、プログラミング言語と違い曖昧さを含むため、コンピューターにとっては扱いにくい特性がありました。しかし、高度な言語処理・言語表現になると日常会話に近い自然な言語表現で、これまでに感じていたぎこちなさを解消します。具体的には、人間が表現する文章や会話のデータそのものを分析し、否定や肯定・関連情報の提示にとどまらず文脈にあったやり取りを成立させるものです。・膨大な言語データを学習日本語に特化した超巨大言語モデルを構築させることで、対話・翻訳・入力補完・文章生成・プログラミングなどを行うことが可能となります。膨大な言語は数にして、1750億以上のパラメータ（変数）と100億ページ以上にも上ります。これまでの言語モデル「特化型言語モデル」は、各ユースケース（Q&A等）に対して自然言語処理エンジニアが個別に学習する必要がありましたが、一方の「汎用言語モデル」は、OpeAiが開発した「GPT」やGoogleの「T5」が代表されます。これらは、新聞記事や百科事典・小説・コーティングなどの膨大な言語データを学習させたモデルを構築させ、そのうえでコンテスト設定をするために、ブロブの書き出しやプログラミングコードの一部である「Few-Shot learnin」などをAiに与えることで、それをもとに最もふさわしい言葉を選ぶようになり、より人間に近い言語が可能となるわけです。例えば、与えた言葉が「おはよう」に対してAiが膨大な言語データの中から「おはようございます」が最も適していると判断し返答します。現在、この超巨大言語モデルは世界でも英語のみが存在・商品化されています。今回のLINEの取り組みによって、日本語におけるAiの水準が格段に向上し日本語Aiの可能性も大きく広がると予想されています。では、次項ではAiのコミュニケーションの自動化で広がる活用法と、今後の可能性について言及して参ります。Aiのコミュニケーションの自動化で広がる活用法と今後の可能性日本語に特化した超巨大言語モデルが実用化されると、どのような活用法と今後の可能性が広がっていくのでしょう。LINEが現在展開しているサービスにあてながら見ていきます。・人間並みの言語能力でAiが省人化に繋げるLINEは、現在多くの方が利用しているメッセンジャーアプリ「LINE」で認知度を広げ、近年ではビジネス向けのサービスも多く提供しています。中でも、Aiテクロノジー「LINE CLOVE」のチャットボットは、金融やホテル・宿泊施設・小売業・飲食業といった幅広い分野で活用されており、主に窓口業務や各種手続き・少人数での業務遂行・人対人の対面業務の省人化に役立てられています。特に、このコロナ禍や以前から社会問題として上げられている「少子高齢化」の中では人手が足りない分、業務を効率化する手法の一つとして省人化を図る企業も多くあります。こうしたビジネス向けのサービスに日本語の超巨大言語モデルが加わることによって、さまざな企業においてもこれまで以上にビジネスチャンスが広がってくるのではと考えられます。・Ai日本語の今後の可能性今回発表した超巨大言語モデルは、新しい対話Aiの開発や検索サービスの品質向上その他「LINE CLOVE」をはじめとしたLINEのサービスへの活用を予定しており、外部企業への提供や共同開発も検討するようです。また、LINEは今後会議の議事録などを書き起こせる「CLOVE Note」や、飲食店などにおいてのAiによる電話対応などに、超巨大言語モデルによって進化したAiを活用していくのではと予想されます。これまでのAiは、機械的な部分がどうしても取り去ることができませんでしたが、人間のように話すAiが誕生することによって、これまで感じてきた言語のぎこちなさが解消されるとともに、今後Aiと人間の隔たりさえなくなってくる日がくるのかもしれませんね。まとめ本記事では、「LINEがAiを活用した巨大言語モデルを開発！その真相に迫ってみた」について言及して参りました。現段階では、開発に着手したとのことでこれからの展開が気になるところではありますが、土台となる超巨大言語モデルのインフラの整備を年内に実現としていること、さらには、「英語にて実現している精度に匹敵する、またはそれ以上の超巨大言語モデルを創出していく」と意気込みもあり、ますます期待が高まるところです。また、SNS上でも『日本の人工知能が米国・中国に追いつけるのか注目していきたい』など、LINEユーザーの期待も伺えますし、近いうちにAiとのコミュニケーションがまるで人と会話しているような自然な体験ができるのでは、と楽しみでもあります。Aiチョイスでは、Aiに関する様々な話題の記事を展開しております。気になる記事などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
Aiがまぐろの品質を判定！くら寿司が開始した新しい仕入れ様式とは
近年、Aiは様々な場面で利活用がされており、これまで全く最新テクノロジーと縁のなかった場所までもAi技術が浸透してきています。今回の話題である魚の仕入れ、目利きもその一つです。これまで、くら寿司をはじめとする回転寿司店では仕入れ担当者が、仲買人や水産会社などと国内外の産地や加工場に足を運び、品質を確認して仕入れを行うのが通常のやり方でした。ところが、昨今ではコロナウイルスの影響や、人手不足などが原因で現地に行くことが難しくなったのです。そうした問題を解決するためにくら寿司が他すし店より先駆けて導入をしたのが、熟練のまぐろ職人の「目利き」を学習したAiアプリ『TUNA SCOPE』です。本記事では、Aiを活用した目利きシステム『TUNA SCOPE』とはいったい何なのか、その活用法や背景について解説してまいります。Aiがマグロの品質を判定するシステム『TUNA SCOPE』回転寿司チェーン『無添くら寿司』は、2020年7月7日、海外渡航などが難しいコロナ禍における『新しい仕入れ様式』として、ベテラン仲買人の目利きを学習したAi技術により、まぐろの品質を判定できるアプリ『TUNA SCOPE(ツナスコープ)』を導入したと発表しました。『TUNA SCOPE』のとベテラン目利き職人の一致率とは『TUNA SCOPE』は、株式会社電通・株式会社電通国際情報サービスが開発したアプリ形式のAiシステムです。Ai技術を用いてまぐろの尾の断面から瞬時に品質を3段階で判定します。ベテランの仲買人の目利きを学習したとされるAiですが、その精度が気になるところです。しかし、その精度に関しては、35年のキャリアを持つベテラン仲買人の判断と約90%の一致率を達成したといい、非常に高い確率でよいマグロ、そうでないものを見極めることができます。『TUNA SCOPE』を使って判別した『Aiまぐろ』を7月から販売くら寿司では『TUNA SCOPE』を使って判別したAランクのマグロ、『極み熟成AIまぐろ』を、7月10日から期間限定で発売します(7月10日（金）～16日（木）、7月22日（水）～28日（火）)。Aiで特上と判定されたマグロであるため、価格は2カンで税込220円とプレミアム価格となりますが、当然通常のMランクマグロと比べておいしさは格別である上に、くら寿司がウリにしている48時間熟成による効果も相まって、非常においしいマグロがいただけるのではないでしょうか。Aiシステム『TUNA SCOPE』導入の背景このように、Aiが目利きをし、ランクを判定するシステムを他寿司チェーン店よりも一足早く導入することとなったわけですが、その理由としてどのような背景があったのでしょうか。遠隔で目利きができる1つは遠隔で目利きができるという点です。くら寿司によりますと、『遠隔で目利き職人と同等レベルでマグロの品質を判定できること』が『TUNA SCOPE』の最大のメリットであり、導入の決め手となったといいます。特に、同社では仕入先とともに、魚の仕入れ品質の基準合わせなどを行っているのですが、現在新型コロナウイルスの影響で、現場への移動が困難な状況です。特に東京に至っては最近になってさらに感染者が急増していることから、外出自粛要請が再度発令される可能性もあるかもしれません。そうした中、同Aiシステムを利用することで遠隔で目利きをすることができるようになります。目利き職人の後継者不足近年Aiを導入し始めている企業の多くは、『業務効率化』や『後継者不足問題への解決策』、『人材不足への解決策』の一つとしてAiなどのテクノロジーの導入を行っています。魚の目利き職人として一人前になるには最低でも10年はかかるそうです。しかし、目利き職人の高齢化が進み、後を継ぐ人がいなければ、たちまち今後の魚の仕入れにおいては質が落ちていってしまう可能性もあるでしょう。そのようなリスクを見越して、目利きにAiを活用することで、Aiが一人前の目利き職人として確立できると同時に、後継者不足問題、技術の低下などを防ぐことができるようになります。Aiシステム『TUNA SCOPE』の活用方法このように、Aiシステムは魚の目利きの分野にまで浸透してきており、活用も始まってきています。そこで疑問になるのが、どのように使うのかというところです。TUNA SCOPEでは、スマホやタブレットなど、アプリをダウンロードしたデバイスのカメラを尾の断面にかざすだけで、脂の量、身の締まり具合、鮮度、変色（やけ）などの品質情報を読み取ることができます。この情報からマグロの品質が『A（特上）』『「B（上）』『M（並）』の3段階で評価される仕組みです。この時の『M』が通常くら寿司で販売されている通常のマグロで、今回期間限定で販売される『極み熟成AIマグロ』は最高ランクの『A』になります。本当においしいのか気になる、食べ物の目利きにAiを使うって？？と疑問になった方はぜひくら寿司に足を運んで、実際に体験してきてみてください。まとめ現在、日本では少子高齢化や労働人口の減少など諸問題が社会問題として取り扱われるようになってきました。Ai技術をいろいろなところに利用するのにはもちろん賛否両論あるものの、今後はAiをうまく利用しながら、いかに諸問題の解決に取り組むかというところが重要になってくることが予想されます。今回ご紹介したTUNA SCOPEは日本でもポピュラーな魚の一つ、まぐろの目利きに特化したAiシステムではありましたが、今後はまぐろ以外の魚の目利きもAiでできるようになるのではないでしょうか。もちろん現時点で明確な発表などはありませんので断言することはできませんが、今回くら寿司が導入したAiシステムは飲食業界の仕入れに新しい風を吹き入れたことに他なりません。コロナ禍で非対面や県外への移動自粛が叫ばれている中、最新テクノロジーの利活用の推進は今後さらに活発化していくことでしょう。
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Aiトレンド・特集
【Ai×面接】コロナ禍で加速する企業内のニューノーマル。Ai面接のたった5つの攻略法について解説
ビジネスにおいて多くの企業がAi（人工知能）を導入する中、近年では面接の際においてもAiを活用しているのはご存じでしたでしょうか？実際に、2019年の段階ではすでに100社ほどが導入しており、ニューノーマル時代の中で面接の在り方も変わり始めているようです。更には新型コロナウイルスの感染拡大の影響で、ますますAiなどを利用した非対面の面接が注目されていることでしょう。そこで今回は、加速する企業内のAi面接について5つの攻略法をご紹介致します。気になる企業面接の攻略にお役立てください。コロナ禍における面接のニューノーマル形式ニューノーマルとは、これまでの常識や概念にとらわれずビジネスや日常の変化に順応することです。面接といえば人間の面接官が対応する形式が一般的でしたが、人間の代わりにAiが面接を行うことでこれまでに見えてこなかった新しい可能性も広がりつつあります。というのもこのコロナ禍においては、非接触の中でいかにこれまでと同様に人材を確保できるかが問われており、近年増加傾向にあるリモートワークに続き、Ai面接もまたニューノーマル形式と言えるのではないでしょうか。面接方法は、スマホアプリ（SHain）を通しAiが質問することに解答していく形式です。大きなメリットとしては、場所や時間に制限されることなく自分の好きな時に面接を行える他、遠方の企業面接でも自宅から行えることで交通費も必要なく、コスト面においてもメリットは大きいようです。コロナ禍でも安心のAi面接とは「3密対策」や「ソーシャルディスタンス」が常識化していく中、企業面接においても感染対策上人と人との接触はなるべく避けたいものです。前項でも触れたようにリモートワークが状態化する中、面接においてもスマホのアプリなどを利用し安全対策を取るのは望ましい方法と言えます。受験者も自宅から行えますし人事担当者との接触がない為、感染のリスクは全くなくなるのです。とは言え、実際のAi面接においては人間が対応するようにスムーズに進行しない、など実例も出ています。まずは、Aiをしっかり理解することがAi面接に望む前準備となりますので、次項ではおさえておきたい攻略法を5つご紹介致します。企業がAi面接を行うときに役立つ攻略法Ai面接を行うにあたり、必ず身だしなみを整えておくと良いです。面接している間も動画にて記録されていますので、人間の面接官同様、緊張感を持ってスーツで望みましょう。では、以下の5つをご紹介致します。・環境作りに配慮する・発音や言葉選びに注意する・スマホをしっかり固定する・質問事項の回答を事前準備する・Aiによる評価方法は「質問」と「観察」・環境作りに配慮するAi面接の場合、場所は自分で選ぶことができます。自宅が落ち着いて対応できる場合は自宅で行い、できるだけ静かな環境の中で実力を発揮しやすい環境作りに努めると良いです。そして、背景はモノが置かれていない場所を選びましょう。・発音や言葉選びに注意する人間の面接官においては、言葉が少し間違っている場合でもなんとなく理解してくれ先に進む場合もありますが、Aiの場合は発音が不明瞭だと何度も同じ質問を繰り返すことも多くあります。なるべく簡潔にAiが理解できるよう気を付ける必要があります。 例えば、「ゴミを分類」→「ゴミを分別」「月曜日と火曜日なら...」→「月曜日の午前と火曜日の午後なら...」のように、ふさわしい語選びや副詞を付けると正しく伝わります。・スマホをしっかり固定するスマホ画面での受験になりますので、あとで人事担当者が見た際に自分と目線が合うよう高さを段ボールなどで調節することをおすすめします。また、受験中にぐらついたままの状態では見苦しく感じられますので、平らな場所にスマホを固定しましょう。・質問事項の回答を事前準備するAiはビックデータを参考に分析する為、質問事項は過去に自分が取り組んできたことに対するものがほとんどです。その際、一つの質問に対して深く掘り下げる傾向があります。例えば、「学生時代一番力を入れてきたことは何ですか？」の問いに対して「なぜそれを？」「誰と？」「どうやって？」など具体的な質問パターンが用意されていますので、当時の状況を思い出し事前に準備をしておきましょう。・Aiによる評価方法は「質問」と「観察」Aiの評価方法は主にこの2つです。準備した内容と以下の評価とを照らし合わせながらあらかじめ深堀していくと良いです。 質問による評価 観察による評価バイタリティー（粘り強さ・責任感・エネルギッシュ・打たれ強さ）インパクト（好感度・明るさ・清潔感）イニシアチブ（上昇志向・前向き・好奇心・自発性・創意工夫）理解力（頭の回転・正確性・迅速性）対人影響力（ビジョン・動機づけ・巻き込み・主体的指揮）表現力（伝達力・明瞭性・正確性・簡潔性・柔軟性（状況理解・フレキシブル・自在性・適応性）ストレス耐性（落ち着き・平常心・克服力）感受性（気持ちへの敏捷性・共感性・気配り・気遣い・チームワーク）自主独立性（信念的・度胸・自己主張・自律的）計画力（段取り・タイムマネジメント・PDCA・明確な目標・優先順位）質問はだいたい100問前後、所要時間は1時間前後です。以上5つの攻略方法をご紹介致しました。Ai面接では短い質問が続くものの、1つの回答から様々なことを分析されます。しかし現状のAi面接は、応募人数が多い大企業による導入や1次選考に利用される場合が多く、適正検査やマークシートの代わりといった補助的なツールとして活用が広がっています。ですが、準備を入念に行うことで自分の自信にも繋がりますので、できる限り対策を行っていく必要はあります。Ai面接が今後も続く理由「コロナ禍でも安心のAi面接とは」でも解説したように、今後も収束の目途がたたないコロナ禍において、非接触を可能としたAi面接は今後も続く傾向にあります。そもそもこのシステムを開発した理由には、『時間や場所に制限を受けず優秀な人材に出会いたい』と願う企業の声により開発されたものです。当初はまだコロナ禍ではありませんでしたが、遠方に面接に行く場合、時間調整・コスト面など就職活動に影響を与え兼ねませんし、このコロナ禍においては尚のことです。受験者側にとっても、交通費の削減や時間を省けることで大きなメリットに繋がります。コストや時間が掛からないとなると受験件数を増やすこともできますし、どちらにとってもメリットはあるのではないでしょうか？一方で、Aiの判断全てを鵜呑みにできないことなどデメリットも出ており、最終的には人間のジャッジが必要とされますが、受験者側・企業側どちらにとってもメリットがある場合、今後Aiによる面接は普及していくものと予想されます。まとめ本記事では、「【Ai×面接】コロナ禍で加速する企業内のニューノーマル。Ai面接のたった5つの攻略法について解説」について言及して参りました。このコロナ禍において、Ai面接を利用している企業が増加傾向にあるのは確かです。リモートワークが普及したのも、これまでと変わらないビジネスを展開していける、あるいはこれまで以上に業績が伸びた実績があったからでしょう。ニューノーマル時代は、こうした遠隔においていかに行動やビジネスを広げられるかがポイントになってきます。その他Ai面接の攻略法についてもご紹介致しました。受験者も初めての試みで不安も大きいかと思います。人間の面接官でもAiでもいかに自分を伝えられるかが大切です。当日は万全な態勢で迎えられるよう、攻略法を参考に準備されてみてはいかがでしょうか。Aiチョイスでは、Aiに関する様々な話題の記事を展開しております。気になる記事などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
動物の感情をAiが分析！未来は動物とのコミュニケーションが可能？
Ai（人工知能）は分析能力に長け、さまざまな分野で活用されています。この分析能力を用いて、動物とコミュニケーションが可能になる未来が来るかも？という話題が注目されていることはご存じでしょうか？夢のような話でもあり、実際には動物の言葉をどのように理解していくのだろう、と疑問に感じる部分でもあります。そこで、今回は動物の感情をどのようにAiが分析するのかを探っていこうと思います。Aiによる感情認識とは？Aiによる感情認識は、人間と同様に感覚器によって「言語によるコミュニケーション」を取得するものと考えられています。ただ、あくまでこれまでのデータに基づいた平均的な感情化になります。①画像による感情認識性別・表情・年齢などを分析・認識後に、顔の表情や顔面の血色の変化によって感情を認識します。②音声による感情認識声の大小・高低・周波数の変化によって感情を認識します。③生体情報による感情認識見た目では見えないわずかな脈拍の動きなどの変化によって、感情を認識します。Aiによっては、人間の感情を読み取る際に、700万人の顔や40億通りの顔をデータとして持ち、そこから21種類の表情に分類し感情を読み取るAiも存在します。データがより多く蓄積された分、分析能力も上がるというわけです。Aiの感情認識が活用されている場Aiの感情認識技術は、さまざまな分野で活用されています。その中でも、以下の3つをご紹介します。①無人店舗における犯罪防止対策Aiは無人店舗などではすでに活用されており、犯罪防止にも役立てられています。前項で述べたように画像認識による表情・行動分析、音声認識による声のトーンなどから、微妙な動きも見逃すことなく検知・分析します。また一方では、体調が悪い人も表情や行動などから検知・分析することができ、万が一の場合も早い段階で発見することが可能です。②安全運転のための対策Aiは運転中のドライバーによる事故を感情分析し、未然に防ぐことが可能です。近年、自動車による事故の原因は、1位：安全不確認 2位：わき見運転 3位：動静不注視による、いづれもドライバー側に原因が多いようです。このような状況を作らないよう感情認識を用い、ドライバーが眠そうにしている場合は、気分転換になるドライブコースなどを案内するなど、事故を未然に防いでいます。③教育現場において学習環境を整えるAiは教育現場においても生徒の表情から学習に対する理解度や集中力などを分析し、その後の的確なアドバイスが行えるよう、遠隔で離れた教師にアラートで知らせます。リモート学習など一人で学習する場合は、遅れをとったり集中ができなかったり、とスムーズにいかない場合もあります。常にAiが生徒の表情を読み取ることで、早めの対策をとり環境を整え生徒の学習意欲向上に繋がげています。このように、知らず知らずのうちに表情に現れる筋肉の微妙な動きや声などを分析することで感情を読み取り、さまざまな場面で役立てられています。データに基づく感情を可視化できるのはAiの強みでもあります。ここまでは、Aiの感情認識について・活用されている場をご紹介して参りましたが、続いて、動物の感情をAiが読み取る仕組みに入っていきたいと思います。Aiが動物の感情を読み取る仕組みとはでは早速、Aiが動物の感情を読み取る仕組みに迫っていきたいと思います。人間が動物とコミュニケーションを図ることは可能なのでしょうか？音声認識で動物の言葉を解読動物の警戒の鳴き声の中に、人間と同じ母音や子音に当たるものを探すことで、鳴き声の識別が可能だといいます。それは、北アリゾナ大学のジョン・プレイサー教授による研究結果で明らかとなったものです。人の音声認識の場合は、音響モデルや言語モデルを解析し認識をします。これと同じようにAiの音声認識技術を利用することで、プレーリードッグの20種類のうち3種類の鳴き声が、90％以上の確率で識別できるようになりました。しかし、まだまだAiの判断材料に必要なデータが不足しており、もうしばらく先の実現になりそうですが、今後は動物の行動や生態などの分析も加わり動物と言語を通してコミュニケーションを図れる日が来るのでは？と期待が高まります。Aiでの動物研究事例では、最後にAiによる動物研究事例を以下3つ上げ、どのように研究に活用しているのかご紹介していきます。①Aiが動物の健康管理を担うAiの「顔認識」「音声認識」技術を用し、動物の健康状態を把握することが可能です。把握することによって、動物の日常での生態や鳴き声をAiに分析させ、病気の早期発見などに役立てられています。この取り組みが行われている北海道の円山動物園では、80％の確率で個体識別が可能なAiによって少ない従業員でも、多くの動物の管理を実現させています。②Aiで野生動物の保護野生生物の本来の生息地や、個体数のカウントなどにもAiは役立てられています。そもそも、自然保護観点では、まず野生生物を把握することから始まるため、本来の生息地や個体数のカウントが必要とされています。以前までは、動くものに反応するカメラを設置し手作業で個体数をカウントしていたのですが、膨大な時間が掛かっていました。特に物陰に隠れて見えにくい動物を探すことは容易ではありませんでしたが、Aiの自動解析によって効果的に個体数の調査が可能になり、迅速な保護活動に繋がっています。③Aiで動物の生態分析Aiは、動物の隠れた生態を発見することにも活用されています。ある共同研究グループは、Aiを活用することで6種の動物の新たな生態を発見しています。動物の行動を分析することで、伝染病を媒介する動物の生態解明や人間活動に害獣をもたらす害獣の行動抑制、さらには人間や動物に共通する病気の理解や幅広い応用など、野生動物との共存等への貢献にも期待されています。この他にも、夜間の管理体制が難しい時間においても、Aiで分析・可視化することで気付きにくかった部分が見え、密猟予測やパトロールの最適化を図ったりと、Aiはさまざまなシーンで役立てられています。まとめ「動物の感情をAiが分析！未来は動物とのコミュニケーションが可能？」を言及して参りました。Ai独自のアルゴリズムを利用することで、およそ10年間の間に動物と人間とがコミュニケーションを図れるようになる、と言われています。確かに、Aiは人間の感情まで読み取れる時代に入っていますので、不可能なことではないのかもしれません。そう考えると、自宅で飼っているペットと話ができるとしたら、どのようなことを話そう！とウキウキしてきますし、今後のAiの活躍にもますます目が離せません。Aiチョイスでは、Aiに関するさまざまな情報をさまざまな視点からお届けしております。ぜひ、日常のヒントにお役立てください。
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Aiトレンド・特集
絵画におけるAiの活用に注目が集まる！？その真相に迫ってみた！
Ai（人工知能）も歴史を重ね、ディープラーニングの時代に突入しています。このディープラーニング（深層学習）こそが、Aiの可能性を大きく広げさまざまな場面で活躍されているものです。中でも、アートの世界においてAiが活用されていることは、ご存じでしたでしょうか？Aiの進歩を垣間見れると同時にAiにますます注目が集まってきています。そこで今回は、Aiがどのような絵画を描くのか、そして、どのような技術が使われているのか、その気になる真相を探っていきたいと思います。ディープラーニングとは？ディープラーニング（深層学習）とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに繰り返し学習させる手法の一つです。具体的には、人間の神経回路を模した「音声認識」「自然言語手法」「画像認識」「判断」などをモデルとし、近年では自動運転などにも役立てられています。Aiが描いた絵画とはAiは、基となるデータがあれば、それに基づいた作品を自動的に生成することが可能です。前述した自動運転も、Ai自らネットワークなどの情報を取得し学習することで判断の精度を高めていきます。絵画も同じように、学習を重ねることで細かい凹凸までも表現することが可能になるのです。全く同じ、という認識ではなくAiがこれまでのデータを基に描いた作品、とお考えいただければ分かりやすいでしょう。では、早速どのような絵画があるのか見ていきます。・「Edmond de Belamy,from La Familly de Belamy」少しぼやったした印象の絵画ですが、2018年フランスのパリを拠点に活動しているアーティスト集団「Obvious」がAiで作成した絵画です。ニューヨークのオークションにてなんと43万2500ドル（約4900万円）で落札され、大きく注目されました。これは、さまざまな時代の肖像画を参照するアリゴリズム（計算方法）によって作成されており、その参照した枚数は1,5000枚にも及びます。この絵画は、人間が描いたものではありませんが、Aiが描いたことに興味を持ち、このような高値がついたものと思われます。・「レンブラント風」の絵画「レンブラント風」の絵画を作成したのは、Microsaoftとオランダの金融機関・INGグループ・レンブランド博物館・デルフト工科大学などが協力して施行されたプロジェクト「The Next Rembrandt」です。これは、346作品あるレンブラントの作品のタッチや色使い、レイアウトの特徴などをディーププラーニングアリゴリズムを用いAiに学習させ、トータル500時間をかけて完成させたものです。先にご紹介した絵画と比較すると、より鮮明に描かれておりAiによるものとは思えない程です。いかがでしたでしょうか？Ai独自のアリゴリズムを活用することで絵画まで描いてしまうのには驚きです。ただ、Aiはこれまでの作品から学習するため、オリジナリティーを求めることとは少しかけ離れてしまいますので、用途に注意を払うことも必要になってきます。では、次項では、誰でもAiで絵画やイラストを描くことができるサイトがありますのでご紹介致します。絵画・イラストの知識がなくてもAiで描けるでは、早速4つのサイトをご紹介致します。・2枚を1枚の絵に合成「Ostagram」「Ostagram」は、2枚の異なるイラストを1枚に合成することができるものです。例えば、猫と人間を合わせた作品を描くことができます。イラストだけではなく絵画にも対応し、その完成度は高く、あたかも最初からこの作品だったかのような仕上がりです。・Aiが描いた作品集「Art42」「Art42」は、作成するというよりはAiが描いた作品を見れる、というものです。サイトを開くと、沢山のイラストが出てきます。イラストの印象はどれも抽象的ですが、お気に入りのものは♡マークをつけ、まとめおくことができます。・プロ級の絵に仕上がる「Fotogenerator」「Fotogenerator」は、自分が描いた絵にあとから少しずつ付け足ることで、まるでAiがプロの描いたような絵に仕上げてくれます。絵が苦手な人でも簡単に取り組むことができます。・Aiで色付け「PaintsChaiher」「PaintsChaiher」は、自分が描いたイラストにAiが色付けしてくれます。Aiは多くの作品を学習している分、まるで熟練者のような色付けを再現することができ、配色の勉強にも良いです。以上のようなサイトを通し、ぜひAiを体験されてみてください。配色の勉強や、人間が描くよりも数倍早いのでイラストを使った作業をする際にもおすすめです。ここまでは、Aiによる絵画やイラストをご紹介してきましたが、最後に、この絵画やイラストからAiが音楽まで作曲する、という技術をご紹介致します。いったいどのような音楽ができるのか、注目です。Aiは絵画・イラストから音楽まで作詞Aiは、絵画やイラストのみではなく、音楽も生成することが可能です。では、早速見ていきましょう。実例では、地下アイドル「仮面女子」と電気通信大学がコラボし、Aiが作詞を行った作品があります。これは、「仮面女子」のメンバーがイメージするイラストを各パートに分かれて描き、それをAiが関連するワードを拾いながら歌詞を生成していく、という企画です。実際のイラストがこちらです。https://www.youtube.com/watch?v=UpfzVJgSD8U&feature=youtu.be引用元：https://www.alice-project.biz/report?id=790確かに、イラストから歌詞が連想され作詞されているのが分かります。この企画に使われた技術は、・Aiがオノマトペを数値化し分析したのち、そこから色を連想する技術・単語から色を連想させる技術です。二つ目の「単語から色を連想させる技術」は、一単語の色を想起確率として算出しています。Aiが作詞を作成する場合は、これらの逆を利用しイラスト内の色からオノマトペや連想される単語を定期的に導き出し、歌詞にしていきます。近年では、このようにAiとコラボした作品が作り出され、世に出されているものも数多く存在します。まとめ本記事では、「絵画におけるAiの活用に注目が集まる！？その真相に迫ってみた！」を言及して参りました。Aiが生成した絵画や音楽に、どのような印象を受けたでしょうか？近年、Aiの発達によってアートの世界にも可能性が広がっています。一方で、芸術家の仕事がなくなるのでは？と懸念を抱く方もいるかもしれません。ですが、その他の分野でも人間がAiにサポートしてもらうことで、作業の効率化などが図れており、Aiはなくてはならない存在であることは事実です。そのため、Aiを「いかにどう使うか」が今後は問われる時代になってきているのかもしれませんね。Aiチョイスでは、Aiに関するさまざまな情報をさまざまな視点からお届けしております。ぜひ、日常のヒントにお役立てください！
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Aiトレンド・特集
Ai先生はオンライン授業でどのように活躍するか
Ai（人工知能）はスマホや家電、医療や自動運転とさまざまな分野で活躍しています。中でも、近年では教育現場においても活用されているのはご存じでしたでしょうか？というのも、新型コロナ感染拡大によって授業が短縮された課題の山積み問題や、一方で、2020年4月からは働き方改革で大きな変化が起きており、このような状況の中これまでのやり方では難しい場合も多いようです。そこで、今回は教育現場においてAiが解決の糸口として活用されている、Ai先生の存在についてご紹介していきたいと思います。Ai先生とはAi先生とは、Ai（人工知能）を活用したラーニングシステムです。日本では、全国の塾や予備校に導入されている「atama +」が話題となっています。この「atama +」は、基礎学力を「コーチング（学習指導）」と「ティーチング（教材習得）」に分け、人間とAiで教育を分担するというアイデアを展開したもので、オンライン授業や家庭学習などのほぼ非対面での学習環境下においても、生徒が気軽に質問して学習を進めやすくなる、といった新しい取り組みです。オンライン授業におけるAi先生の活躍の場Ai先生は、Aiならではの特徴を活かしながら、オンライン授業においても細かい指導を実現させています。では、どのような活躍を見せてくれているのか、早速見ていきましょう。・Ai先生によるオーダーメイド学習一人一人の課題に合わせた、自分専用のオーダーメイド学習を行っています。Aiは、「分析」や「予測」を得意とするため、生徒の苦手や得意・伸び・つまずき・集中状態・忘却度などの膨大なデータを分析しながら、生徒にあった最適化した教材を作成し、『マンツーマン指導』体制を実現させています。・Ai先生がつまずきをアラート報告前述にもあるように生徒がつまずいた箇所に対して、遠隔で離れた教師にアラートでアドバイスをするタイミングを知らせます。こうすることで、Aiばかりの教育ではできない、教師からのアドバイスを電話やオンライン上で行い、生徒の学習意欲向上に繋げます。・Ai先生で効率的な学習Aiは、個人の分析がしっかり行えるため効率的な学習の進め方を行っています。従来の授業では、習得せずとも履修していれば授業は先に進む場合が多くありましたが、Ai先生の授業では習得できていない部分では繰り返し演習をし、十分に理解できている部分に対しては先へ進む、といった個人の理解度に合わせた効率的な学習を行います。カリキュラムは、生徒が進捗する度にアップデートされ続けていきます。このように、Aiならではの特徴を活かすことで、一人一人に寄り添える『マンツーマン指導形式』が整います。これまでの事例によると、ある塾では、センター試験2週間前にAi先生による学習を受け、学習前の模試の得点と比較したところ、なんと1.5倍まで結果を上げた実績もあり、生徒の個性を把握する指導がいかに大切か、この結果からも伺えます。ここまでは、Ai先生の特徴を踏まえオンラインでどのように活躍するのかをお伝えして参りましたが、最後に、オンライン授業でAi先生を起用するメリット・デメリットを見ていきましょう。オンライン授業でAi先生を起用するメリットでは、前述と重複する部分もありますが、Ai先生を起用するメリットを6つ上げていきます。・Aiの分析によって、一人ひとりに最適化された教育を実現できる・指導の自動化で誰もが高度な教育を享受できる・採点の自動化でサービスの質の向上や先生の負担軽減が見込める・人間にしかできない教育に力を注ぐことができる・Aiのデータに基づく授業改善・教材の評価が可能になる・教育の低コスト化以上6つのメリットからも分かるように、Aiだからこそ可能となるメリットが多くあります。中でも、「大量の暗記」「法則性の発見」「解決法の発見」を指導する中で十分に発揮し、子供たちの言動や行動・傾向といったデータから、その子供のいま抱えている問題に焦点をあて解決策を探ることができるため、リアルタイムでの指導を行うことに成功しています。さらに、6つ目のメリットの「教育の低コスト化」は、Aiはコンピューターが自動で処理を行うため、指導する数や量に限界がなく、いつでもサービスを提供することができます。ほとんどの場合、人間が稼働するより低コストで提供することができるかと思います。オンライン授業でAi先生を起用するデメリット一方で、デメリットはどうでしょう。Ai先生を導入することで、「教師は一体何をしているの？」「結局、教師の仕事を奪うのでは？」といった意見も出ています。しかし、メリットでも述べたように、「人間にしかできない教育に力を注ぐことができる」のは、このシステムならではでもあるのです。つまり、Ai先生は学習を教えるものであり、人間の教師はAiでは成し得ない価値を創出し、実践することが求められています。その一部として、「学習が円滑に進むよう支援すること」「励ましや勇気づけ」「生徒自らの自発的行動を促進し、適切なゴール設定を行う」などといった、教育という作業を分担することで、生徒のモチベーション維持に最も大切な環境作りに力を注げるようになったのです。まとめ本記事では、「Ai先生はオンライン授業でどのように活躍するか」についてご紹介致しました。人間の教育だけでは叶わなかった、新しい教育の形がAi先生を導入することですでに始まっており、良い結果ももたらしています。これも、Aiと人間の棲み分けがバランスよく行われている結果ではないでしょうか。生徒側もこの取り組みにより、オリジナルの教材を元に学習できるとあって効率的に学ぶことができたり、メンタル面においては教師にアドバイスをもらえたり、とこれまでになかった価値を創出してるようです。今後も、新型コロナウイルス感染拡大や、働き方改革・さらにはDX（デジタルトランスフォーメーションというデジタル化の動きを推薦する中、Ai先生による教育にますます注目が集まることでしょう。Aiチョイスでは、Aiのさまざまな情報をご紹介しております。気になる内容がございましたら、ぜひ参考にご覧くさい。
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Aiの基礎知識
Aiによるメリットとデメリットはいったい何？Ai超入門編！
最近はよくAI（人工知能）技術の進歩に伴い、ニュースなどでAIに関するニュースを聞く機会が増えました。ビジネスやエンターテイメント分野にAIを導入するケースが増えています。日本は少子高齢化に伴う労働人口不足の減少により、2030年には約900万人の労働者が不足すると言われています。AIは労働人口不足を補い、業務効率化や生産性向上にも貢献できる技術として、注目を集めています。その一方で、AIに仕事を奪われるのではないかというような不安も指摘されているようですね。そこで今回は、AIに関する基本的な情報や、メリットやデメリットをお伝えしたいと思います。 AIとは？AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本では「人工知能」とも訳されています。一言でAI（人工知能）といっても、その定義や捉え方は人によって異なります。専門家の間でもAIの定義は曖昧で、明確には定められていません。あえて言うのであれば、AIとは人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、または人間が知的と感じる情報処理・技術といった広い概念で理解されています。現在AIは以下のようなタイプに分類されています。特化型AI一つのことに特化したAIで、限定された課題に特化して自動的に学習・処理を行います。現在のAI関連の研究の大半は、この特化型AIの研究となっています。多くの人がAIと聞いて思い浮かべるのが、この特化型AIではないでしょうか。ビジネス領域で広く活用されており、主に以下のような事柄が行えます。・画像認識・音声認識・自動運転技術・自然言語処理・囲碁・将棋AI汎用型AI汎用型AIはあらゆる多くの課題に対して処理可能なAIで、「AGI（Artificial General Intelligence）」と略されることもあります。特化型AIは一つのタスクに特化する代わりに、それ以外のタスクを行えません。しかし汎用型AIは、まるで人間と同じように複数の課題に対して取り組むことが可能です。与えられた情報を元に水から思考し、応用できるAIです。現時点では汎用型AIの実現方法は明らかになっていませんが、完成した時にはシンギュラリティが起きるとも言われています。またアメリカの哲学者ジョン・サールは、強いAIと弱いAIという分類も提唱しました。強いAI人間のような自意識と思考力を備え、認知能力を必要とする作業も実行できるAI。正しい入力と出力機能を持ち、適切なプログラムにより、あらゆる問題を本当の意味で理解することが可能です。弱いAI意識・思考を持たないAI。特化型AIと同様に、人間の知性の一部のみを代替して特定のタスクのみを処理します。特定のタスクに適したAIで、現在開発されているAI技術はこちらの弱いAIに分類されます。AIのメリットAIは実際にどのような活躍をしていて、どんな期待やメリットがあるのか見ていきましょう。業務効率化一つ目のメリットは、業務効率化です。AIはビジネスにおける、あらゆる単純作業を人間の代わりに実行できます。日常的に発生するルーティーン作業をAIに任せることで、業務効率化が実現できるでしょう。たとえば医療現場では、CT・MRI画像などからAIが病状を診断することも期待されています。また教育現場では、テストの採点の自動化などにAIが役立つと言われています。細かい手間のかかる作業が減ることで業務効率化が図れると同時に、働き方改革も期待できるでしょう。労働不足の解消二つ目のメリットは、労働人口不足の解消です。少子高齢化が進む日本では、年々労働人口が減少しています。外国人労働者の受け入れなどで対応していますが、AIの活躍による課題解決も期待されているのをご存じでしょうか。一部のコンビニでは店舗の無人化が進められており、今後はさらに増えていくと予想されています。また過酷な労働環境にある工事現場などにおいても、危険な業務をAIに任せることで人間へのリスクを軽減できるでしょう。データの収集・分析・予測三つ目のメリットは膨大なデータの収集・分析・予測にあります。AIはデータ収集や分析に長けています。遥かに人間を上回るAIの能力により、経営やマーケティングに活用できるでしょう。市場調査や顧客のニーズを正確に把握したい時に、有効活用できます。顧客満足度をアップさせやすいので、ブランド力向上にも繋がるでしょう。生産性の向上四つ目のメリットは、生産性の向上です。人間が作業を行う場合、質を一定に保つことは簡単ではありません。個人ごとの経験やスキルにより、作業内容に差が開いてしまうことも多いからです。またその日の体調に業務内容が影響されるケースもあるでしょう。AIなら日々の体調やモチベーションに業務内容が影響されることがありません。常に100％に近い正確性を持ち、一定の業務を遂行できます。ミスによるタイムロスも大幅にカットできるでしょう。生活の質向上五つ目のメリットは、生活の利便性が向上するという点です。現在AIは、iPhoneのSiriや変換予測などに使用されており、私たちも日常的に触れています。またamazonやYouTubeといったサービスにおいても活用が進み、おすすめ商品やおすすめ動画の提示などに役立てられています。AIを有効活用することによって、今まで以上に利便性が高まり、生活の質が向上していくでしょう。AIのデメリットAIには多くのメリットがありますが、以下のようなデメリットも懸念されています。 責任の所在が不明一つ目のデメリットは、責任の所在が分かりにくいという点です。たとえばAIの自動運転による自動車事故が発生した場合、責任はどこにあるのでしょうか。車に乗っていた人なのか、あるいは車を製造した会社や工場なのか、責任の所在が現時点の法律では正式に定められていません。今後明確な線引きが行われない限りは、AIを導入するリスクとして考えておきましょう。思考プロセスが不明確二つ目のデメリットは、AIの思考プロセスが見えにくいといった「ブラックボックス問題」です。人間が業務を遂行したりアイディアを出したりする場合には、同時に思考プロセスを確認することが可能です。しかしAIの場合は、どんな思考で最終的な行動・結論に至ったかというプロセスが明確ではありません。たとえば2016年には、AIが囲碁のプロ棋士に勝利したというニュースが有名になりましたが、AIの思考プロセスは分からないままでした。思考がブラックボックス化しやすいというのは、AIのデメリットと言えるでしょう。情報漏洩リスク三つ目のデメリットは情報漏洩のリスクです。AIを活用する場合には、ネットワークを利用して機密情報を取り扱うことになるでしょう。非常に便利な反面、外部からのハッキングや情報漏洩リスクを伴っています。情報漏洩を防ぐ為にもセキュリティの強化や、専門知識を持ったAI人材の常在といった対応が求められます。リスクマネジメントの問題四つ目のデメリットは、リスクマネジメントの問題です。万が一AIの管理にトラブルが発生した場合には、AIが関わっていたすべての業務が停止するリスクを伴っています。AIに多くの業務を担わせていた場合には、最悪会社そのものが昨日しなくなる可能性も考えられるでしょう。このような事態を防ぐ為にも、万が一AIにトラブルが発生した場合の対処法について、導入前から明確にしておいてください。AIを利用するために必要なことビジネスにおいてAIを利用する為に必要なプロセスは、主に以下の通りです。①課題を把握してAIプロジェクトを企画する②プロジェクトの要件を決定する③データ収集、精査④モデルを構築、検証、実証実験を行う⑤本格的な開発をスタートする⑥完成したAIをシステムに組み込む2019年8月には、東京丸の内で日本経済新聞社が主催するイベント「Data Science Fes 2019」が開催されました。このイベントで行われた調査結果によると、47%のAIプロジェクトが「④段階」に当たる実証実験に進んでいないと判明しました。また約四割の企業では、AI導入において課題が不明であり、それが失敗の原因になっているとも明らかになっています。AI導入を成功させる為には、企画の段階から課題を明確にして検討を行い、次のフェースに移行していく必要があります。「今はAIが流行しているから」「なんとなくメリットがありそうだから」というような曖昧な理由でAI導入を進めると、結果的に失敗するリスクが高いと言えるでしょう。AI人材不足の懸念AIの需要が高まる反面で、AI人材不足が懸念されています。経済産業省の発表によると、2020年で4.4万人、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足すると予測されています。優れたAI人材は外部からの採用も大切ですが、社内におけるAI人材育成の重要性も今後はさらに高まっていくでしょう。主だったAI人材は、以下のようなカテゴリに分類されます。AIを進歩させる人材こちらはAI研究者などが該当します。最先端のAI技術を研究して開発することが主な役割です。AIを具現化する人材こちらはAIエンジニアやデータサイエンティストが該当します。数理学と統計学に長け、AIモデルを開発することがデータサイエンティストの役割です。一方AIエンジニアは、開発したAIを現場環境に合わせて実装する役割を担います。AIを活用する人材こちらはAIコンサルタントやプランナーが該当します。AIの知見を持ち、課題整理や現場と開発側を繋ぐのがAIコンサルタントの役割です。プランナーはAIエンジニアやプロジェクトメンバーと打ち合わせをして、課題に対するAIによる解決策を導き出します。まとめ今回はAIの基礎知識や、メリット・デメリットについてお伝えしました。すでにAIはさまざまな業界、分野で活躍しています。今後はさらに研究が進むと予想され、IoT技術の普及に伴って幅広く利用されていくでしょう。AIを導入することで業務効率化、生産性向上、労働人口不足の解消、生活の質向上といったメリットが期待されています。一方でリスクマネジメントの問題や、明確な線引きがないだけにトラブル発生時の対応などが懸念されています。またAIをビジネス現場に導入する際には、課題を明確にした上で対応できる人材を育成する必要もあります。まだまだ課題もありますが、AIが発達していくことで、世の中はどんどん便利になっていくでしょう。今回紹介したポイントを踏まえて、AIの導入・利用を進めてみてはいかがでしょうか。
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Aiトレンド・特集
自動運転におけるAi技術を競う『自動運転Aiチャレンジ』から見るAiのメリット
Aiは自動車の自動運転化を可能にするのに最も重要な技術といっても過言ではありません。むしろAiがなければ自動運転の実現は難しいともいわれているほどです。そうした中、近年急速な成長を遂げているAiを利用して、自動運転の技術を競う『自動運転Aiチャレンジ』が東京大学等主催で開催されました。同チャレンジは、9月23日から決勝が行われる予定ですが、Aiが自動運転にどのように利用されて、今後どのように生かされていくのか気になるところです。本記事では自動運転とAiについて解説してまいります。自動運転Aiチャレンジとは『自動運転Aiチャレンジ』とは、自動運転車でAiを利用しながら複数の課題をクリアし、注文品を損なうことなく迅速に届けるというタスクをオンライン上のシミュレーターで競うものです。これまでの予選から勝ち残った参加者が9月23日から11月6日で開催される決勝に参加します。(後援は経済産業省（予定）、東京大学生産技術研究所、一般社団法人日本自動車工業会、一般社団法人日本ディープラーニング協会。)同大会は当初、2020年6月14日に東京大学生産技術研究所附属千葉実験所（柏キャンパス内）で実車を使用し『認識部門』と『制御部門』の競技を行う予定だったものでした。しかし新型コロナウイルス感染防止の観点から実車競技を中止し両部門をまとめ、オンラインシミュレーションによる決勝実施とし、参加者はプログラムを提出しシミュレーションの結果で優劣を競うことになりました。また現在『認識部門』から6チーム、『制御部門』から9チームが参加候補としています。自動運転で利用するAi前項でも、『認識』『制御』という用語が出てきましたが、自動運転で利用するAi技術はまさに①認識技術と②制御システムです。人間が車を運転するときも同様に、まず危険等を認識し、その認識に基づいて動作を行うと思います。その人間が自然に行う運転技術をAiにさせるということであるとお考えいただければわかりやすいでしょう。・認識技術まず、認識技術とは自動運転においてAiが危険や効果的な通行方向等を検知するものです。自動運転では完全にAiなどの技術がシステムとして運転をし、人間を目的地まで運ぶことになります。人間が運転をするときもそうですがそもそもこの認識の部分が欠けていたり注意力が散漫していたりすると、安全な走行はできないものですよね。そのため、自動運転車ではAiの認識技術を利用して危険等を察知し安全に走行を実現することが、非常に重要になります。・制御システム続いて、制御システムです。前述に解説したAiによる認識技術で危険等を察知したら、その後この制御システムを利用して自動運転車を走行させます。これが人間の操作におけるアクセルやブレーキなどの操作にあたるでしょう。・教師なしAiが必要になる上記のようなAi技術で自動車を自動で走行させようと思うと、教師なしAiといって学習データを必要としないAi技術が必要になります。教師ありAiとは、Ai自体にデータを付与しあらかじめ正解となるデータを教え込んで学ばせ、特徴等をしっかりと認識させてからそれらに関するデータを分析する手法です。例えるなら、幼児にさまざまな自動車が網羅された自動車図鑑を与えると、外へ散歩に出かけたときに道路を走行する自動車を『自動車』として認識し、図鑑に載っていないタイプの自動車もそのうち『自動車』と認識するようになるイメージと同様でしょう。一方、教師なしAiは、Aiに正解となる判断基準を与えずにデータのみを付与する手法で、Aiは各データの特徴などを自ら判断し、類似するデータをグループ化＝クラスタリングしていくことになります。同様に例えるならば、幼児にさまざまな種類の自動車や自転車、オートバイなどが描かれたカードを渡し、思いのままに分類してもらうことと同じです。自動運転では、当然初めて行く道、予測不能な危険などがある可能性があるので、学習データ以外でもAiが自分で考えて制御を行う必要があるため、『教師なしAi』を利用しなければなりません。自動運転にAiを利用するメリットAi技術の進歩によって今後の自動運転技術の向上も期待されているわけですが、実際、自動運転にAiを利用し、人間が制御する必要がなくなるのにはどのようなメリットがあるのでしょうか。・危険を正確に判断することができるAiによる高度な認識技術を利用することで、他の自動車や人、自転車、信号等を正確に判別し次の行動に活かすことができます。危険が迫ったとき、人間はその判断が遅れた場合命に関わる事故を起こしかねませんが、Aiは眠たくなることもなく判断を見誤ることもほぼありませんので命に関わる事故を無くすことにも役立てられるかもしれません。・人間が制御する必要がなくなるそもそも現在は人間が制御する必要があり、疲れていても、面倒でも自動車でどこかに出かける場合はおのずと制御を行わなければなりません。しかし、Ai技術で自動運転が可能になれば人間が運転の操作を行う必要がなくなるのでタクシー感覚で利用することができるようになります。・いずれ運転免許証がいらなくなる現状自動車の運転をするには、運転免許証の取得が必要であり、運転をする際も必ず所持していなければ罰則の対象となります。いずれAi技術での自動運転化が実現すれば、当然運転を行うのはAiなどのシステムになりますので人間が運転をするための免許証が必要なくなるということです。東芝が自動運転に利用できるAiを開発中現在Aiの技術は日々進歩しているとはいえ、現状では未だ教師なしAiの実現には至っておらず、自動運転技術が世の中に浸透するのも2030年ごろになるのではないかといわれています。そうした中、東芝では自動運転に利用できるAiを開発中です。・東芝が開発中のAiの内容東芝は2020年6月3日、自動車やドローンなどの安全性向上や認識技術・制御システムに用いる2つのAi技術で世界最高精度を達成したと発表しました。1つは、カメラと慣性センサーの組み合わせだけで自車両の動きを高精度に推定する『自車両の動き推定Ai』で、もう1つはさまざまな交通シーンで周辺車両の将来の動きを予測する『他車両の動き予測Ai』です。公開データを用いた実験により、推定結果と実距離の差の絶対値の平均である推定誤差について、従来技術と比較してそれぞれ40％削減したといいます。今後は、公道など実際の環境での評価を行い、2023年度の実用化を目指すと発表しています。・東芝がAi開発に至った背景自動運転車の実現には先ほども申し上げた通り、認識技術と制御システム、およびそれらの正確性が求められてきます。そのためにGPSやセンサーを用いた技術が開発されているのですが、効果であったり周辺の建物によっては衛星からの電波が届かず計測ができないといった課題が指摘されていました。また、将来の動きを高精度に予測するためには周辺道路の車線数や曲率なども予測したうえで危険を察知する必要があり、1分1秒で状況が変わる道路では対応が難しかったのです。そこで東芝はこれらの課題を解決するために、安価に手に入る電波などに依存しないカメラを利用した『寺社領の動き推定Ai』と道路形状ごとに予測Aiモデルを作る必要のない『他車両の動き予測Ai』の開発に乗り出しました。今後は、自動車メーカーとタッグを組み、これらの技術を搭載した自動運転車が予定よりも早く実現されることになるかもしれません。まとめ本記事では、自動運転車の実現におけるAi技術について関連するニュースなどを交えながら解説してまいりました。自動運転Aiチャレンジなどの取り組みを行っていく上で、今後ますます自動運転への認識や需要が高まっていくでしょうし、企業もそれに向けて動き出すことで様々な関連企業同士の協力で近いうちに自動運転車が実現することになるかもしれません。いずれにしても、自動運転車の実現がされるには高度なAi技術が必要です。Ai技術のさらなる進歩と、自動運転車実現に期待しましょう。ご興味のある方は、『自動運転Aiチャレンジ』の決勝がオンラインで配信される可能性もありますので、最新情報をチェックしてみてくださいね！
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Aiトレンド・特集
YouTubeの有害コンテンツ排除はAIが活躍？現状の問題点と活用における課題とは
世界最大の動画共有サービスであるYouTube。毎日さまざまな動画や生放送が配信され、国内外を問わず人気を博しています。同時に有害コンテンツも日夜アップロードされており、削除やアカウント停止が行われています。しかしYouTubeはあまりに規模が大きくなり、有害コンテンツの排除が難しくなっているのをご存じでしょうか。近年では不適切動画を仕分けするために、AI（人工知能）が用いられています。AIによる有害コンテンツ認定、排除は便利である反面、問題も浮上しています。たとえば違反に該当していない動画でも、削除やアカウント停止の対象になるケースが増加しています。今回はAIの有害コンテンツ認定と、問題点や活用の課題についてご紹介していきたいと思います。 YouTubeにおける問題点YouTubeは、 Google LLCが提供する世界最大のムービー共有プラットフォームです。日本では芸人、俳優、アーティストなどによるYouTubeチャンネルの開設も増加しており、注目度は年々高まっています。一方でYouTubeには、嫌がらせやヘイトスピーチなど、規約に違反した有害コンテンツがアップロードされることもあります。もちろんこうした有害コンテンツは、YouTube側も排除に向けて取り組んでいます。しかし、なかなか排除しきれていないというのが現状のようですね。YouTubeは、 Google LLCが提供する世界最大のムービー共有プラットフォームです。日本では芸人、俳優、アーティストなどによるYouTubeチャンネルの開設も増加しており、注目度は年々高まっています。2020年3月の時点でYouTubeの月間アクティブユーザーは、20億人を超えました。YouTubeへのトラフィックの内、アメリカが14.8％、インドが8.1%、日本が4.6％と続いています。YouTubeには毎日多くのクリエイターや企業が動画をアップロードしており、統計によると毎分500時間を超える動画がアップロードされている計算になります。さらに再生時間を計算すると、1日に10億時間分以上の動画が再生されています。一方でYouTubeには、嫌がらせやヘイトスピーチなど、規約に違反した有害コンテンツがアップロードされることもあります。2020年1月～2020年6月の間に報告された不適切なコンテンツは、ユーザーから267,185件、報告機関から121,639件も寄せられています。報告された項目数は「悪意のある表現や政治的な過激主義」が102,812件ともっとも多く、続いて「名誉毀損または侮辱」が76,749件、「有害または危険な行為」が62,873件となっています。※参考：Network Enforcement Law に基づく削除https://transparencyreport.google.com/netzdg/youtube?hl=ja&items_by_submitter=period:Y2020H1&lu=items_by_submitterもちろんこうした有害コンテンツは、YouTube側も排除に向けて取り組んでいます。しかし、なかなか排除しきれていないというのが現状のようです。世界最大規模の動画共有サービスに成長したYouTubeは、大きくなりすぎた弊害として、有害コンテンツを100％排除するのが難しくなっています。GoogleのCEOは、「これまでコンテンツが正しく認識されなかった」と認識し、いくつかの見落としに気づいたので優先順位を変えたと発表しました。また、AIを活用してコンテンツフィルターの精度を上げることも発表しています。2019年12月には「嫌がらせやネットいじめに関するポリシー」が更新され、動画やチャンネルの取り締まりが強化されました。※YouTube のポリシー嫌がらせやネットいじめに関するポリシーhttps://support.google.com/youtube/answer/2802268?hl=ja具体的には、以下のような事柄に関する取り締まりが強化されています。・潜在的、暗示的な脅しの削除・複数の動画、コメントにまたがって行われる嫌がらせに厳しく対処・人種、性別、性的指向などの属性に基づいて、悪意を持って侮辱するようなコンテンツへの厳しい対処などコンテンツ排除にAIを活用することには、メリットとデメリットがあります。特に2020年は新型コロナウイルスの感染拡大もあり、リモートワークが推奨されています。これまでAIと人間が行っていたガイドライン審査や有害コンテンツ排除に関して、AIが占める作業量が増加するようになりました。同時にAIの誤判定により、有害コンテンツに該当しない動画やチャンネルが削除されるといったトラブルも発生しています。そのため、YouTubeのオフィシャルブログでは、誤判定が発生した場合は申請による解除を呼びかけています。※YouTube Official Blog（英語）https://blog.youtube/news-and-events/protecting-our-extended-workforce-and?m=1 YouTubeの有害コンテンツ削除におけるAIの活躍有害コンテンツ削除のAI活用にはメリットとデメリットがあります。まずはAIによる活躍を見ていきましょう。従来までの有害コンテンツに対する対応YouTubeでは、AIによる機械学習と社員の判定を組み合わせることにより、有害コンテンツの検出・削除を行ってきました。有害である可能性の高いコンテンツをAIが特定し、その後に社員が目視でチェックするという体制で、有害コンテンツ排除に向けて取り組んでいます。AIによる有害コンテンツ排除膨大なコンテンツを管理するYouTubeは、人の力だけではすべての有害コンテンツを特定できません。AIだけでも誤判定発生のリスクが高く、人とAIシステムを組み合わせて対応していました。そのおかげで99％の確率で、不適切コンテンツを削除できるようになったと、GoogleのCEOサンダー・ピチャイ氏は発表しています。潜在的な脅し動画等も削除対象にこれまでYouTubeでは、直接的な脅しや嫌がらせが削除対象でした。しかしポリシーの改正により、潜在的だったり暗示的だったりする脅しも削除対象となりました。たとえば特定の対象を話題に出しながら武器を振り回す、暴力的なシーンに誰かの顔を張り付けて投稿するといった内容も削除対象となります。これら有害コンテンツの発見・削除にも、AIの力が活用されています。 AIによる有害コンテンツ排除の問題点現在はコロナウイルスの影響もあり、今まで人間とAIが行ってきた動画の審査関係業務において、AIに任される作業量が増加しています。しかしAIによる有害コンテンツ排除には、さまざまな問題点が指摘されています。どのような問題があるのか見ていきましょう。行き過ぎた検閲による排除YouTubeは12月11日に「嫌がらせやネットいじめに関するポリシー」を更新しました。YouTubeパートナープログラム（YPP）のポリシーも強化され、嫌がらせを繰り返すチャンネルはYPPから除外されるようになりました。これにより悪質なユーザーがYouTubeで収益を上げられなくなり、最終的にはチャンネルごと消されることになります。たとえば人間ならユーモアと判断できる内容も、嫌がらせと認定されるというケースも発生しています。この流れを受けて、行き過ぎた検閲を危惧する声も少なくありません。画像の誤判定による削除AIの判定により、適切な内容であるにも関わらず、動画やライブ配信が停止される状況も発生しています。たとえば人間の目では岩や砂漠であると分かる画像も、色加減や輪郭によってAIに裸体であると判断され、センシティブな動画であるとご認定されるケースです。この誤判定により、健全な内容を配信している配信者がアカウント停止の被害を受けるといった報告も寄せられています2019年には、ロボット同士を戦わせる動画が動物虐待と誤判定され、数百本の動画が削除される事態に発展しました。こうした誤判定による削除は、ユーザーから再審査の申し入れが行えるようになっています。この時に消された動画も、現在は復活していますコロナウイルスの影響によるAI作業量の増加2020年、新型コロナウイルスの感染拡大が続く中で、YouTubeはこれまで以上に自動コンテンツキュレーションを活用すると発表しています。一部オフィスでは通常通りの仕事を行うことが難しくなり、人員を減らしていることが報告されました。それに伴ってAIの稼働量が増加し、ガイドラインに違反していない動画でも誤判定を受け、通常よりも多くの動画が削除される可能性が高くなっています。AIによる有害コンテンツ削除における課題本来は問題のない動画が有害と判定され、配信停止されたり一部機能が利用できなくなったりするという事例は、実際に発生しています。日頃からコンテンツを配信しているユーザー、特に収益化を行っているユーチューバーにとっては深刻な問題です。多くのユーザーからは早期解決が求められ、問題が恒常化・長期化すれば深刻なユーザー離れを招いてしまうかもしれません。YouTubeがこのような状態になった原因の一つには、AI検出に対する高い依存が指摘されています。YouTubeに配信されているコンテンツの膨大な量を考えると、すべてのチェックを人の手で行うのは不可能です。そのためAIを活用すること自体は問題ではありません。問題となっているのは、AIの判定結果が適切かどうかといった判断が、正確と言える領域に達していないことにあります。この点はYouTube側も踏まえており、今まではAIの判定後、人間の視点によるチェックが挟まれていました。膨大な動画のチェックをAIが行い、処理できるだけの量を人間がチェックするという仕組みは非常に効率的です。現状、YouTubeのAIシステムだけでは、自動化の準備が完全に整っていません。人間とAI、両方が揃って初めて正確な判断が行える状況です。もちろんAIには学習能力があるので、長い目で見ればAIだけで正確な判断が行える可能性もあります。しかし当面は、AIだけに有害コンテンツ排除を行わせるには、まだまだ課題が山積みであると言えるでしょう。まとめ今回はYouTubeの有害コンテンツ排除にAIが活躍できる領域と、問題点や課題についてお伝えしました。現状、AIだけの判定では誤判定が発生する可能性が高いことを、YouTube側も踏まえています。正確な有害コンテンツ排除には、当面AIと人間の力を組み合わせて対応していく必要があるでしょう。コミュニティガイドラインに違反しておらず、誤って違反警告や削除が行われた場合には、再審査請求を行うことが可能です。誤判定による削除が長く続けば、YouTubeは深刻な人離れを起こす危険性があります。コロナウイルス収束の目途が立たない中で、果たしてYouTubeがどのような対応を取っていくのか、今後も目が離せません。