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AIが利用されている具体的事例を紹介します

最近のAI(人工知能)の進化には目を見張るものがあります。ビジネスの場でもAIを導入するといった話をよく耳にするようになってきました。

この記事では、画像分析、音声認識、自然言語処理、ビッグデータといったキーワードから、ビジネスへの応用まで、具体的事例を挙げてAIがどのように活用されているかを解説します。

1. AIとはなにか

AI(artificial intelligence)の略で、「人工知能」とも言われます。

人工知能とは、学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステムのことです。応用として、自然言語の理解、機械翻訳、エキスパートシステムなどがあります。
大辞林 第三版

AIは大きく分けて二つに分かれます。

汎用型:人間のように何でもできるAI ex.ドラえもん 特化型:一つのターゲットの処理ができるAI ex.AlphaGo (AlphaGo:グーグルが開発した囲碁AIである。AIが世界トップ棋士を倒したことは人工知能の有用性を世に知らしめるきっかけとなった。)

基本的に現在実用化されているAIは特化型です。ですので、簡単に言えば「データを読み込ませて、法則性や有益な結果を出力するためのプログラム」といった認識で問題ありません。

以下では実際に社会の中で利用されている事例を紹介していきます。

2. 画像認識

有名なAI技術のひとつに画像認識があります。すでに実用化されて様々なところで活用されています。

(1)事例:顔認証

登録された顔とカメラで読み取った顔が一致するかを判別して本人を認証する機能です。 目や鼻、口などの特徴をAIがデータベース化することで判断を行っています。物理キーなどが不要で素早く認証することができる点や、なりすましが難しいことなどがメリットとして挙げられます。
人間の受付では顔を見間違えるかもしれませんし、変装が見破れない可能性もあります。
実際、ユニバーサルスタジオジャパンの入場ゲートではNECの顔認証技術が導入されています。
年間パスポートには本人の顔のデータが紐付けされており、入場ゲートのカメラで認証を行います。これによってスムーズな入場対応が可能になりました。

▼顔認証で待ち時間を大幅短縮!ユニバーサル・スタジオ・ジャパンのゲートシステム
https://jpn.nec.com/ad/onlinetv/usj.html

他にも、顔認証技術を取り入れたデジタルサイネージ(電子広告)も誕生しています。 今まではサイネージでは最初に設定した一つの広告しか流すことができませんでしたが、顔認証技術を用いることで性別や年齢層を判断し最適な広告を表示することができます。
さらには、どんな人がどれだけ広告を見たのかといったデータを収集し今後の広告戦略につなげることもできるのです。

▼顔認証システム×デジタルサイネージ連携ソリューション
https://jpn.nec.com/pibc/partner/solution/adwindow.html

(2)事例:自動運転

現在、世界中で各社が競って自動運転技術の開発を進めています。ここに画像認識の技術は欠かせません。
例えば、人間のドライバーは走行中に目から得た様々な情報を処理して、危険があればブレーキをかけることができます。

  • 信号は青か赤か
  • 歩行者はいるか
  • 前方車両との車間距離は十分か
  • 車線をはみ出ていないか
  • 障害物はないか

人間は無意識のうちに車両の状態や歩行者の動きを認識していますが、人間なしに車を走行させるにはこれらを並行的にかつリアルタイムに認識できるAIが必要です。
例えば東芝が開発した画像認識プロセッサ「Visconti™」では同時に最大8つの画像認識アプリケーションを実行できます。

▼自動運転を支えるAI ~画像認識プロセッサ「Visconti™」~
https://www.toshiba-clip.com/detail/2675

完全自動運転ではありませんが、Visconti™を利用した衝突被害軽減ブレーキなどの運転支援システムはすでに実装されています。

▼画像認識プロセッサー「Visconti™4」を搭載したトヨタ自動車株式会社製の車両が 2018年度JNCAP予防安全性能評価で大賞を獲得
https://toshiba.semicon-storage.com/jp/company/news/news-topics/2019/06/automotive-20190611-1.html

3. 音声認識・自然言語処理

音声認識とはコンピューターが人間の声を文章として認識し、文字起こしを行ったり、誰の発言かを判別したりする技術です。
多くの場合で他の文章の内容を理解するための自然言語処理といった他のAI技術と連動させて、発言内容に応じた対応を行います。

(1)事例:音声アシスタント

音声アシスタントはAppleのSiri, GoogleのGoogleアシスタント, AmazonのAlexaなどが有名ですね。 最も身近なAIと言えるかもしれません。
例えばあなたのiPhoneに「Hey, Siri! 明日7時に起こして!」と声をかけると、自動でアラームをセットしてくれます。
みなさんも一度は使ったことがあるのではないでしょうか?
さらには、最近はスマホに搭載されるだけでなく、スマートスピーカーやスマート家電が発売され、音声で家電を操作できるようになりつつあります。 例えばAmazonのAlexaを使えば、エアコンやテレビ、照明、さらにはレンジも音声で操作をすることができます。
部屋の鍵からあらゆる家電まで、全て音声で操作できる時代はすぐそこにまで来ているのです。

(2)事例:文字起こし

「キーボードで打たなくても、音声をそのまま文字にできればいいのに・・・」と思ったことは誰しもあるでしょう。
Googleドキュメントを使えば簡単に実現することができます。今までのあまり役に立たないといったイメージと違って、驚くべき精度で音声入力できます。
その背景にはGoogleの莫大な検索ワードやウェブサイトのデータを用いた、AIによるビッグデータ分析があります。これらよって発言の文脈を理解し音声を適切に文字に変換できるようになりました。
例えば同じ「かき」というワードを音声入力したときでも「広島の牡蠣」と「和歌山の柿」ように文脈に従って同一ワードでも別々に変換されるのです。
ちなみに、上の文章はGoogleドキュメントで音声入力し、かぎかっこや句読点を手直ししたものです。思ったより精度が良いと思いませんか?

4. ビッグデータの分析

スマホを代表とするデジタルデバイスの普及に伴って、ネット上でやりとりされるデータは爆発的に増加しました。
たとえば検索エンジンを例にとれば、ユーザーの性別、年齢、場所、趣味嗜好などありとあらゆる情報が収集され、最適な広告を提示するために使われています。
企業は今まで以上に膨大なデータを取得できるようになった一方で、既存の処理方法では対応できなくなってきました。最近のAIの進歩、特にディープラーニングの進歩により、テキスト、画像、音声をも含む分析が可能になっています。
このようなデータの中に有用性を見つけ出すのがAIによるビッグデータの分析です。
(ディープラーニング:AI技術の中のうちの一つ。非構造データと呼ばれる規則性のないデータから、人間の手を借りずに学習して分類や予測を行う機械学習手法のこと。)

(1)事例:観光ビッグデータの分析

地方創生・観光客の増加を目指して自治体や企業はより効果的な施策を打とうと努力しています。その為にはイメージや思い込みで決めるのではなく、データによって観光客の情報やニーズを適切に把握する必要があります。

  • 人気の観光スポット
  • 年齢、性別、国籍などの観光客の属性
  • 交通手段

これらの分析には主に以下のデータが使われます。

  • スマホの位置情報データ
  • SNSの投稿内容
  • 交通系ICカードの記録

スマホの位置情報データを例にとって解説します。
ドコモでは「モバイル空間統計」をビジネス・研究向けに販売しています。これはドコモの基地局に接続している端末の属性(契約者の年齢層や性別)と位置情報の人口統計データです。24時間365日1時間ごとでのデータで、人口の分布だけでなく時間ごとの推移や人々の移動も把握できます。

▼モバイル空間統計
https://mobaku.jp/

こちらの例では需要が高まっている訪日外国人への施策として利用されました。
訪日外国人の来訪者数を把握することで訪日外国人に人気の観光エリアを可視化できます。
これは訪日外国人向けの商品ラインナップの見直しや免税対応の優先エリアの検討材料になるでしょう。
また、国・地域ごとの来訪者数を分析すれば、来訪者の多い国の言語を話せるスタッフを配置するといったより細やかな対応が可能になります。

▼訪日外国人の集中エリア選出や属性分析による言語対応
https://mobaku.jp/cases/tp003/

(2)事例:ダイナミックプライシング

ダイナミックプライシングとは、商品の価格を予測される需要に応じてリアルタイムに変化させる手法です。
有名な事例は野球の楽天イーグルスのチケットです。前の方の眺めの良い席は価格が高く、後ろの方の席は安く販売することがあります。これだけでは通常の売り方と変わりませんが、それに加えて試合日程や出場選手、当日の天気などを含む過去のデータを元に、総合的にAIが判断して価格を決定します。
人気のない試合では固定価格であれば売れ残っている席のチケットが安く設定されることで空席が減り、人気の試合では価格を上げても空席は生じないのでより多くの収益が得られるようになります。

▼ダイナミックプライシングの現在と未来
https://www.hitachi-solutions.co.jp/column/tashinami3/dynamic_pricing/index05.html

5. 最後に

今回はAIが活用されている事例をいくつか紹介してきました。AIの発展は凄まじく、これからも新たな事例が生まれていくことでしょう。日々進化し続けるIT領域で走り続けるためにはITの幅広い知識と最新の情報が必要です。
パラダイムシフトはIT領域において国内最大規模のM&A実績を達成しています。IT領域におけるM&Aアドバイザリーのトップランナーであり続けるために、常にITの最新情報を取り入れています。
パラダイムシフトが担当したM&Aの事例について以下にまとめていますので、ぜひご覧ください。

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