認証速度0.3秒、精度99%の、AI顔認証入退室管理ソリューション
国内で5G実用化が本格化される2020年は、人工知能、IoT技術等の最新のIT技術によるスマートシティ、スマートオフィスなどの商用化が加速し、私たちの生活に大きな変革をもたらす年になるとされている。
その中でも顔認証市場の拡大は大きなトレンドになる見通しだ。
このような状況下で、ソフトバンク株式会社が100%資本出資し、2019年に設立したのが日本コンピュータビジョン株式会社(以下JCV)だ。世界トップレベルの顔認証技術を保有している香港のセンスタイム社の技術を用いた顔認証ソリューションを開発、提供を行う企業である。
イスラエルテック22社まとめ、「スタートアップ国家」が誇るAI、IoTの最新技術
Allegro.ai：機械学習のプラットフォーム
Allegro.aiは機械学習のオープンソースツールを提供している企業です。
同社のプラットフォームを使えば、機械学習によるコンピュータビジョンを、自立走行車やドローン、医療、セキュリティなどの分野に活用できます。さらに、データ管理からモデリング、デプロイ、設置、持続的な学習まで一元的に管理可能です。パートナー企業にはボッシュ、IBM、サムスン、インテル、マイクロソフトなどの企業が存在します。
ASKA Drive & Fly, by NFT：飛行する電気自動車
垂直離着陸で飛行もできる電気自動車「ASKA」を開発している企業。ハイブリッドエンジンを搭載したダクト付きファンが14個あり、一部のダクトは方向が変わり垂直離陸、水平飛行が可能となります。
飛行する際に使用する翼は折り畳んで収納でき、通常の自動車サイズに収まるように設計されています。自動車として道路を走行することも可能です。周囲の障害物を360度探知するセンサーも搭載しています。
AI駆動で自動飛行が可能でパイロットは不要。車両は最大3人まで収容することができバッテリーは充電式で最高時速150マイル（時速240キロ）です。
今後、まずはサブスクリプション型のサービスの形式で提供されることが想定されています。また、都市部を対象とするモビリティサービス企業向けへの販売も検討されている段階です。
AIで大腸内視鏡画像を解析する、内視鏡画像診断支援ソフトウェアを発売
オリンパスは2020年3月2日、ディープラーニングによるAI（人工知能）で大腸内視鏡画像を解析する、内視鏡画像診断支援ソフトウェア「EndoBRAIN-EYE（エンドブレインアイ）」を同年5月下旬に国内で発売すると発表した。内視鏡検査中に、リアルタイムでポリープなどの病変が映っているかを推測し、医師の診断を支援する。
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本技術のイメージ図（クリックで拡大） 出典：オリンパス
同社の汎用大腸内視鏡「EVIS LUCERA ELITE」シリーズと組み合わせて使用し、ハイビジョン画質以上の画像をAIで解析する。画像からポリープやがんなどの病変候補を検出すると、音と画面上の色で医師に警告する。発見した病変候補の位置まではあえて特定せず、最終的な診断は医師に任せる。
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搭載イメージ 出典：オリンパス
ソフトウェアの研究開発は、昭和大学横浜市北部病院、名古屋大学大学院、サイバネットシステムによって行われ、同年1月24日にサイバネットシステムが医薬品医療機器等法の承認を得ている。オリンパスは、サイバネットシステムより国内での独占販売権を取得し、今回の発売に至った。
テキストAIの学習データ不足 ―アメリカに遅れを取る日本が講ずべき対策
アメリカの動向
GAFA（Google, Amazon, Facebook, Apple ）と呼ばれるアメリカ発の世界的IT企業群は大量のテキスト情報を保持しています。デジタル化されている昨今では、いったんデータが集中して集まると、他企業が参入しても追いつけません。GAFAが世界を席巻しているのは、この圧倒的なデータ量によるものです。
そしてデータを活用して価値を生み出すのが機械学習などのAI技術です。大量のテキストデータがあるからこそ自然言語処理の精度が上がります。アメリカはプラットフォームに集まる大量データを武器に、AIの開発で世界を牽引してきました。主要なAI会議で論文を発表したAIの研究者数を地域別に見ると、アメリカは全体の46％を占めています（日本は3.6％）。
また、データ以外にも日本とアメリカのAI開発の差を開いているのが、投資の差です。サービスを成長させ、得た資金を活用して技術に積極的に投資するからこそ、ベンチャー企業は資金を調達でき、研究が続けられます。
文部科学省の資料によると、AIに対するアメリカの政府予算は5000億円（日本は770億円）、民間投資は7兆円以上（日本は6000億円以上）となっています。
民間投資に開きがあるのは、GAFAをはじめとしたアメリカのIT企業がAI開発に巨額の投資をしていることが反映されていると言えます。
日本の動向
日本では2019年に政府が「AI戦略 2019」を発表し、高校生・大学生に対するリテラシー教育、研究開発体制の再構築、AIの社会実装促進などを打ち出しました。合わせて人材育成の取り組みも進み、経済産業省を中心に実務で活躍できる人材育成を目指した「AI Quest」プロジェクトが進むなどの取り組みも進んでいます。
確かに、日本はAI先進国と比較して後れを取ってはいるものの、AIのデータの活用という面ではまだ黎明期であり、日本も挽回可能であるとする意見もあり、今後も人材育成だけでなく積極的なスタートアップへの投資を行うなど、AIに対する取り組みを強化していく必要があります。
また、日本にはAIで解決するべき深刻な問題があります。それは、人口減少による労働力の低下です。生産年齢人口（15歳以上65歳未満の労働力になり得る人口）は1995年をピークに、総人口は2008年をピークに減少に転じています。少子高齢化に歯止めがかからないことはもはや明確である現在においては、AIなどの最先端技術を活用して労働力を補っていく必要があります。
しかし、日本ではAI活用は十分ではありません。日本オラクルが発表した世界10カ国・地域の企業の人工知能（AI）の利用状況調査によると、日本の職場におけるAIの利用率は29%で10カ国最下位となっています。
とはいうものの、日本でもAI開発が徐々に活発になりつつあります。2018年に199億5000万円だった国内のAI市場、2023年度には640億円とおよそ3.2倍に成長する見通しになっています。
特に製造業の企業はAIに意欲的に投資しています。画像認識を活用して、不良品の検知や作業員の安全対策を行うことで、品質を高め、生産性の向上を図っています。もともと製造業では自動化への取り組みを早くから行われており、その延長線上としてAIが導入されているため、事例も増えています。
日本のテキストAI開発の課題はデータ不足
多くのビジネスは文章や言葉を通じて行われています。AIがメールの内容を人間同等に理解できるようになったり、会議の内容を認識して議事録を作成したり、社内に蓄積されたデータから必要な情報を抜き出すなど自然言語処理が不可欠なものとなるでしょう。
また、グローバル化が進むなか、AIを活用した翻訳の精度向上も重要です。
少なくとも、ディープラーニングでソフトウェアを構築することは難しくない。
それほど遠くない過去においては、データサイエンスチームはディープラーニングを効果的に使うために、以下のようないくつかの条件を必要としていた。
おそらくは社内向けに設計された新しいモデルアーキテクチャ
大規模でおそらくは独占的なデータセットへのアクセス
大規模モデルの訓練のためのハードウェアまたは資金
以上はディープラーニングのボトルネックとして影響を及ぼし、ディープラーニングを開発できるのは以上の条件を満たす少数のプロジェクトのみに制限していた。
しかし、ここ数年で状況は変わった。
（機械学習ウェブアプリ開発環境である）Cortexにおいて、この環境のユーザがディープラーニングによって構築された新世代の製品をローンチするのをわたしたちは見てきた。そして以前とは違って、こうした製品はオリジナルなアーキテクチャモデルを使って構築されてはいないのだ。
以上のような新世代の製品の成長を影で推進したものこそ、転移学習だ。
「入学式は延期？」応答、AIで マインドシフト 学校に無償提供
「入学式は延期になるんですか」「現時点では実施の予定です」――。人工知能（AI）自動応答システム開発のマインドシフト（東京・中央）は学校法人向けに保護者の質問にインターネットで自動応答するAIを無償提供する。新型コロナウイルスの感染拡大で対応が日々変化するなか、保護者に説明する教職員の負担を軽減できるようにする。
大量の電力を消費するAIは、どこまで「地球に優しく」なれるのか
人工知能（AI）を研究する非営利団体「OpenAI」は2019年12月、ルービックキューブを完成させるアルゴリズムを発表した。このアルゴリズムはロボットハンドを操作しながら、試行錯誤してルービックキューブを解く方法を学習するという。
素晴らしい研究成果だ。しかし、このプロジェクトには1,000台を超えるデスクトップコンピューターに加え、数カ月にわたって大量の計算を処理する専用グラフィックチップを稼働させるマシンが1ダースほど必要だった。
関連記事：ルービックキューブを片手で解くロボットハンドが登場。それでも「人間並みに器用」になる道のりは遠い
高度なAIには、大量の電力がいる
このプロジェクトのために約2.8GWhの電力が消費された可能性があると、AIプロジェクト管理用のソフトウェアを提供するDetermined AIの最高経営責任者（CEO）エヴァン・スパークスは指摘する。約2.8GWhといえば、原発3基が1時間に出力する電力とほとんど同じだ。
OpenAIの広報担当者は計算結果に疑問を呈したうえで、計算にいくつかの仮定が含まれていると指摘している。一方でOpenAIは、プロジェクトの詳細の公表や、消費電力の概算の提供を拒否している。
増えるばかりのAIのエネルギー消費
いまAIは、画像認識や会話、高度なゲームでの勝ち方、クルマの運転方法などを学習しており、目覚ましい成果を日々上げている。だが、こうしたあらゆる進歩には、アルゴリズムを開発、訓練するための膨大な計算能力と電力が必要だ。気候変動の影響がいっそう顕著になるにつれ、AIの専門家たちはこうしたエネルギー需要にますます頭を悩ませるようになっている。
「心配なのは、機械学習アルゴリズム全般においてデータ使用量が増加し、訓練期間が長くなり、エネルギー消費量が増えていることです」と、カナダに拠点を置くモントリオール学習アルゴリズム研究所（MILA）の博士研究員サーシャ・ルチョーニは指摘する。
これは学術界だけの懸念ではない。より多くの業界のより多くの企業がAIを使い始めるにつれ、AI技術が気候危機を悪化させるのではないかという懸念が広がっているのだ。
Determined AIのスパークスによると、同社はすでに巨大なAIモデルを利用する製薬会社と提携しているという。「ひとつの業界として、この問題とどう闘うのか検討することには意味があります」
デジタル分野の知的財産を保護する仕組みが広がる。特許庁は人工知能（AI）や3Dプリンターに投入するデータ群で従来にない独自性の高いものについて、権利侵害があれば差し止められるようにする方針だ。特許法は「モノ」の保護が中心だったが、意味あるデータのまとまりを守る制度を整える。企業がデータ分析の質を高めて事業改革をめざす動きに一段と弾みがつきそうだ。
スポーツとデータ分析の親和性
先日、ノムさんこと野村克也氏が亡くなった。テレビ各局で追悼番組が放送されていたが、その中でも盛んに取り上げられていたのが、彼の「ID野球」という考え方だ。IDは「Important Data」を意味する造語で、要はデータを重視してさまざまな戦略を考えることを指す。客観的な事実に基づいて指導や試合を行うスタイルは具体的な成果を生み、ノムさんは監督として平成時代の最多勝記録（1053勝）を持つなど、多くの実績を残している。
同様にデータ重視で野球チームを運営した人物として、現在米MLBオークランド・アスレチックスの上級副社長を務めるビリー・ビーン氏がいる。ブラッド・ピット氏の主演で映画化された、マイケル・ルイス氏のベストセラー本「マネー・ボール」でビーン氏の存在を知った方も多いだろう。
彼は野球に関するさまざまなデータを統計学的に分析し、チームの経営や戦略に役立てる手法「セイバーメトリクス」を参考に、弱小球団だったアスレチックスを立て直すことに成功した。
彼らのように「データに基づいて考える」という姿勢は、現在では野球以外のさまざまなスポーツにも浸透しているが、その理由の一つは、スポーツはデータと親和性が高いという点にある。
「データを分析することでさまざまなことが分かる」のは決して間違いではないが、現実の世界ではうまく機能しないことが多い。原因と結果に関わる変数が無数に存在するため、その関係性を正しく把握するどころか、変数を計測することすら満足にできないことが普通だからだ。
しかしスポーツの場合、状況をある程度は単純化できる。「試合に勝利する」あるいは「シーズン優勝を勝ち取る」などのように目標がシンプルで、その目標が達成されたかどうか、なぜ達成できたか、できなかったかも比較的分かりやすいからだ。行動する空間が限定されているため、データ収集も容易だ。こうした理由から、他の分野と比べるとデータ分析がしやすく、それに基づいて結果を出すことに成功するケースも多い。
これはAIにとっても理想的な環境だ。既に整っているデータ分析環境にAIを組み込むことで、分析結果の精度向上やこれまで実現されていなかった分析・予測を実現できるからだ。そのため多くの企業や関係者が、AIによる「マネー・ボール」の進化に取り組んでいる。
AIで量産、200サイトが“地元メディア”偽装「ニュースのディープフェイクス」
ニュースをAIで量産する即席サイトが、450を超すペースで急増。その半数近くは“地元メディア”を装い増殖中――。
2020年の米大統領選を控え、フェイクニュース拡散への懸念が広がる中で、こんな新たな動きが注目を集めている。
ネットの広がりに押され、新聞が次々と廃刊。地域ニュースを報じる地元メディアがない「ニュースの砂漠」が拡大を続けている。一方で、市民の地元メディアへの信頼度は依然として高い。
その空白を、AIがニュースを量産する偽“地元メディア”が侵食している。
いずれもパターン化した同じレイアウトと、ほぼ同じ自動生成のニュース。そして、民主党の知事らに対する攻撃と、保守派シンクタンクの発表データなど、右派の政治色が色濃いという。
AIによる自動生成の右派サイトに“地元メディアの顔”をかぶせた「ニュースのディープフェイクス」だ。
IPアドレスやトラフィック分析用IDから、これらの運営には同一の組織がかかわっていることが明らかになったという。
メディアの地盤沈下とAIの普及は、米大統領選を前に、新たな局面を示している。