米フェイスブックの研究者は、AI（人工知能）によって動画を加工し、顔認識を騙す技術を開発したとして発表しています。
このシステムでは撮影済みの動画だけでなくライブ動画でも、AI学習による対立的自動エンコーダーで人の顔をわずかに歪ませます。これにより、自然な見た目を保ちながら顔認証システムを騙すことができるのです。
実際の変換済みの動画をみても、ほとんど違和感のない変更がおこなわれていることがわかります。
なおFacebookの担当者が海外メディアのVentureBeatに語ったところによると、同社はこの技術を製品やサービスに展開する予定はないそうです。ただし原理的には、顔認証による行動追跡を妨害したり、あるいはSNSにアップロードした動画からのデータ収集を防ぐことができるはずです。
フェイスブックといえば顔認識によるタグ付けを中止するなど、プライバシーに関する姿勢の転換を迫られていますが、そんな同社が顔認識を騙す技術を開発しているのは、実に興味深いといえるでしょう。
AIの次なる挑戦は「サッカー」、グーグルがシミュレーターを公開
グーグルは、マシン・インテリジェンスの研究分野で世界をリードしている。特に、子会社のディープマインド（DeepMind）は次々と優れた業績を上げている。ディープマインドのニューラル・ネットワークは、「ポン（Pong）」、「ブレイクアウト」、「スペースインベーダー」といったアタリのビデオゲームや、より複雑なオンライン・マルチプレイヤー・ゲームの「スタークラフト（StarCraft）」などのさまざまなゲームで人間を超えるパフォーマンスを達成してきた。
ディープマインドは、伝統的なゲームでも大きな成功を収めてきた。ディープマインドが開発した囲碁プログラムの「アルファ碁（AlphaGo）」は2016年、世界最高峰のプロ囲碁棋士を打ち負かした史上初の機械として名を馳せた。この対戦過程でアルファ碁は画期的な攻め方を見い出し、囲碁に対する人間の考え方に革命をもたらした。
過去の栄誉に甘んじることなく、グーグルは現在、予測不可能性が重要な役割を果たすオープンエンド型ゲームに目を向けている。次のターゲットはサッカー・ビデオゲームだ。
グーグル・ブレインのカロル・クラッチたちの研究チームは、「グーグル・リサーチ・フットボール・エンバイロメント」と呼ばれるサッカー・ビデオゲームを開発した。このサッカーゲームを利用すれば、研究者はカスタマイズ可能で使いやすく、無限に再現可能な物理学ベースの世界で、自身が開発したアルゴリズムをテストできる。同環境はオープンソース・ライセンスで公開されており、世界中の研究者がより良いサッカープレイのアルゴリズムの開発に利用できる。
韓国ブランドのSJYPがAIを使った服を販売。人とAIの役割分担とは
韓国ブランドSJYP（エスジェイワイピー）は、AI関連企業Designovelとコラボレーションし、AIがデザインしたパーカーを2018年11月に販売した。
パーカーにはAIが考えたデザイン、ブランドのロゴとおもちゃのブロック、恐竜がプリントされている。
韓国のファッション企業がAIを使って衣類をデザインするのは初めてであり、注目を集めた。
Image Credit : SJYP
Designovelは、AIファッション技術に特化したスタートアップ企業だ。
世界中のデータを収集、AIを利用してファッション企業のデザイン制作をサポート、またファッショントレンドのレポートを提供している。
AIは次のステージへ 解決力を問う世界的コンテストでドコモのチームが優勝
第3次AIブームが続いている。人手を介さず過去のパターンや行動履歴、画像などのビッグデータをもとに機械的に判別する仕組みを「AI」と定義すると、AIは随分前から導入されていたが、精度向上や処理の高速化が進み、AIの効果が目に見えるようになってきたことから、マーケティング用語として独り歩きし始めた。
国内のAI企業というと、企業カンファレンスや決算発表会で、大々的にAIへの注力をアピールしているソフトバンクやLINE、メルカリなどが真っ先に思い浮かぶ人が多いはず。同じ通信や生活密着サービスを提供するNTTドコモも、やはりAIに取り組み、キャラクターがガイドするAIエージェントサービス「my daiz」などの個人向けから、人工知能を活用したタクシー乗車需要予測サービス「AIタクシー」といった法人向けまで、すでに多くAIを活用したサービスを提供している。
10月11日には、簡単な質問への回答とドコモの契約情報などをもとに、AIがおすすめの保険（損害保険）を提案する「AIほけん」、my daizの新機能として、ルートを音声で細かく案内する「音声ナビゲーション機能」を発表。また、横浜MaaSとして、街の新しい移動手段「AI運行バス」の実証実験を行うなど、「協創」を掲げ、複数のパートナー企業・自治体とコラボレーションするドコモは、むしろ他社よりも先行している印象だ。
尿の解析からスーパーレゾリューションまで ネイバーのAI投資の今
LINEの親会社ネイバーは、他のグローバルIT企業同様にスタートアップへの投資に余念がない。10月18日に行われたアクセラレータプログラム「D2スタートアップファクトリー」（通称D2SF）の記者会見では、かねてから注力してきた人工知能（AI）、デジタルヘルスケア、モビリティー分野へのコミットを改めて強調。新たに資本を投下したスタートアップ3社を発表した。
まず投資先として紹介されたのは、デジタルヘルスケア企業・サウンダブルヘルス（Soundable Health）だ。同社のサービス「PRIVY」は、AI技術をベースにスマートフォンで尿の音を収集・分析。そのデータから、健康を管理する上で必要なさまざまな情報を可視化し、ユーザーに明示するというコンセプトになっている。
より具体的には、尿が水面に排出される際の音からスピードや量を推定。排尿に障害がないかをAIが診断する。
多くの人が患っているとされる排尿障害は、症状を客観的に判断することが難しく、病気か否かを見極めるのも困難だ。サウンダブルヘルスは、そのニッチだがとても解決が難しい課題に目を向け、サービスを開発した。PRIVYは、韓国の政府省庁である食品医薬品安全処に個人用のウェルネス機器としても認証されており、韓国および米国市場を狙いに定めていくとしている。
次に紹介されたのは、エスプレッソ・メディア（Espreso media）だ。
同社はディープラーニングで低解像度の動画を高解像度に変換する「スーパーレゾリューション技術」を保有している。いわゆる映像復元技術のひとつとなるが、エスプレッソ・メディアは主に放送事業に注力している点が特徴だ。
UHDに対応したテレビが普及するなか、まだまだコンテンツの量は多くない。そこで、同社は既存のHDコンテンツをUHDに変換する事業を主なビジネスの柱に据えている。その他にも、監視カメラや医療用映像、航空・衛星映像の高解像度化などにも応用が期待されている。
イベントでは、電気自動車に充電を行う移動型ロボットの開発企業EVAR（ロボットも同名）も投資対象として紹介された。EVARには、自律走行型とカート型があり、前者は予約を行った電気自動車がある場所まで自動で移動し、充電を行う仕様になっている。後者は、搭乗者が自分で運び充電するタイプだ。
現実世界とデジタル世界が交差する「ミラーワールド」。ウェブ、SNSに続く、第三の巨大デジタルプラットフォームの登場を前に、AIはどのように発展し、どうミラーワールドに実装されるのだろうか。その可能性を巡って、クーガー最高経営責任者（CEO）の石井敦、スクウェア・エニックスのリードAIリサーチャーの三宅陽一郎、全脳アーキテクチャ・イニシアティブ代表の山川宏が鼎談を繰り広げた。前編である本稿では、3人が日本におけるAIやニューラルネットワーク研究のルーツをたどる。
ロボットは「仲間」。Vチューバーという「見立て遊び」。日本独特の生命観が、日本のAI研究に与えた影響とは？
石井敦：ぼくは海外に行く機会が多いのですが、日本はAIに対するアイデアや応用方法が独特だと感じることが多々あります。
日本では昔からAIを描いたアニメがあったり、『攻殻機動隊』のような作品が生まれたりしていますよね。アニメやゲーム、漫画に加え、ニューラルネットワークの原点的存在である福島邦彦さん［編註：元・大阪大学教授。現在はファジィシステム研究所特別研究員］の「ネオコグニトロン」というアイデアが出てきたのもこの国です。それはなぜなのか、おふたりはどう思われますか？
三宅陽一郎：やはり日本で独特なのは生命観だと思うんですよね。「八百万神」のような場所に、AIも一員として加わるような。
石井：確かに、AIは最初から寄り添うものという前提になっていますよね。
石井 敦｜ATSUSHI ISHII
クーガー最高経営責任者（CEO）。電気通信大学客員研究員、ブロックチェーン技術コミュニティ「Blockchain EXE」代表。IBMを経て、楽天やインフォシークの大規模検索エンジン開発、日米韓を横断したオンラインゲーム開発プロジェクトの統括、Amazon Robotics Challenge参加チームへの技術支援や共同開発、ホンダへのAIラーニングシミュレーター提供、「NEDO次世代AIプロジェクト」でのクラウドロボティクス開発統括などを務める。現在は「AI×AR×ブロックチェーン」によるテクノロジー「Connectome」の開発を進めている。
三宅：海外の演出では、ロボットはあくまでサーヴァント（召使い）であるという考え方をされます。例えば『スター・ウォーズ』に登場する「R2-D2」も「C-3PO」も、基本的にはサーヴァントであると。でも日本人はロボットを仲間として考えるんですよね。「鉄腕アトム」も、日本人にとっては友達だしクラスメートです。でも、海外からしたらアトムは人類のために戦って当然の存在だという見方になる。
海外では人間とロボットには上下関係がありますが、日本人では横並びがデフォルトとなっているんですよね。だから日本で登場した「AIBO」も、ペットや友達、家族といった親しい存在として、感情をもった生命として側にいてくれることに居心地のよさを感じるんです。スマートスピーカーにしても、「とりあえず顔を描いておいてよ」という話になる。筒だけ置かれても困ってしまうんですよね。一方海外では、人の姿をしていいのは人間だけで、それ以外になんで顔を書くんだという議論になるんです。
石井：「人間様」というような感覚ですかね。
三宅： そうです。人間と下々は分ける。だからスピーカーは筒でいいんだ、ということです。
日本のゲーム産業やアニメ産業が恵まれているのは、キャラクターを本物として扱ってもらえるところなんです。架空のものだとわかってても、あたかも実在するかのように見立てる能力が非常に高い。アニメだろうがゲームだろうが、キャラクターには「さん」づけしろ、とかですね。これは日本が突出していますが、アジア諸国もそういう傾向があるんですよね。一方そのほかの国では「生命と非生命はくっきり分けないといけない」という考え方が強い。
石井：そうですよね。海外の映画だとだいたい戦争してますもんね、AIと人間。
三宅：そう。日本には特有のキャラクター文化があるんです。その延長で、キャラクターと人工知能を結びつけるエージェントの技術も、日本のセンスは非常にいいと思っています。キャラクターをインターフェイスとして上手に使い、さまざまなサーヴィスをつくっていくのは日本のほうが圧倒的にうまい。海外は、それをやる土壌が弱いんです。
その一方で、海外には最初から社会にサーヴァント型AIの居場所が用意されています。しかも、こちらのほうが技術的難易度が比較的低いんです。命令すればいいだけなので。
しかし、日本が求めるような友達型AIは難しい。「言わなくてもわかってよ、アトム」「そんなこと言われても、そんなAI技術まだありません」みたいな（笑）。だから、日本はAIに親しみがあるわりに、求められる技術は非常に高度なんですよね。
オンラインに負けない実店舗へ、防犯カメラが小売店を変える。
人の手や顔の動き、さらには視線の動きに合わせて、自在に動く画面上の線や枠。
テーブル上のペットボトルや、手に持ったスマートフォンなども、正確に認識している。
この映像の正体は…。
監視カメラのAI(人工知能)システムでは、消費者の手の動きや、視線の細かい分析をすることができる。
AI搭載カメラの開発を手掛けるベンチャー企業が17日に発表した、「AI Search」というシステム。
小売店の防犯カメラの映像から、来店客の行動や年齢、性別などの属性。
さらには、購入した商品などの情報を、AIが高速で検索、分析することができるという。
いわば、防犯と顧客情報の分析を兼ね備えた、一挙両得なAIシステム。
アースアイズ・山内三郎代表取締役は、「売れ筋とかPOSデータってどこまで行っても過去のデータなので、1週間後に何が売れたのかわかっても、あまり意味がない。でも、これは、今のことが次の日にわかって、人の出入りと何が売れてるのかというのをデータで把握することができるので、非常に有意義だと考えている」と述べた。
この「AI Search」、11月から提供が開始される予定。
AIが電話でお問い合わせ対応！コールセンターで活躍するAIまとめ
コールセンターは他の業界に比べて、人手不足問題が深刻です。
実際、2019年3月のコールセンターの求人倍率は1.6倍と高い水準が続いています。
それ加えて、コールセンターはコールセンター・ジャパンが実施している調査によると、2018年では6割近くの企業で離職率が3割を超えており、ほとんどを派遣社員で補っているのが現場です。
そういったことから、コールセンターは非常にスタッフの業務負担が大きい職場と言えます。
コールセンターの人手不足問題、AIの活用で解決することができます。
コールセンターに寄せられる電話は、予約やお問い合わせなど、ある程度決まった目的の場合が多いです。
そのため、マニュアルや予約システムを予めAIと対応させておき、顧客からの要望に合わせた対応をすることでコールセンター業務をAIで自動化することができます。
コールセンターAIに使用される技術は音声認識です。
音声認識とは人の声や音などの音声データをAIが学習・分析する技術のことをいいます。
電話対応をメインにしたコールセンターでは、顧客からの電話をAIが聞き取り適切に返答しなければなりません。
そのため、コールセンターにAIを導入するには音声認識は１つの大きな鍵となります。
引用:https://www.fujitsu.com/jp/
オペレーターと顧客の会話をリアルタイムに音声認識しテキスト化し、その文章をクリックするだけでFAQ検索を簡単に実行することができます。
特によくある質問はAIに任せることで、業務の効率化や利用者の利便性・顧客満足度の向上に貢献します。
また、貴重な人員をより高度な業務にシフトすることもできます。
引用:https://unext-marketing.jp/
AIによる音声認識技術で電話でのお問い合わせに自動で返答します。
人の発する言葉をAIが認識し、辞書やデータベースに基づいた適切な回答を抽出して、音声合成で回答します。
応対履歴はそのまま音声とテキストで保存できます。
引用:https://www.bell24.co.jp/ja/index.html
幅広い業界のコールセンターに対して、お問い合わせ業務自動化ソリューションを提供しています。
高精度なAIの検索アルゴリズムによって、コミュニケーションの一部を自動化し顧客の課題解決をサポートします。
ＡＩ＝人工知能がみずから学習するディープラーニングと呼ばれる技術を使って、脳の画像から病気を見つけるシステムを東京のベンチャー企業が開発し、医療機器として承認されました。ディープラーニングを活用したＡＩのシステムが国の承認を受けたのは国内で初めてです。
新たなシステムは、ＡＩを使った画像解析のソフト開発を行っている東京大学発のベンチャー企業「ＬＰＩＸＥＬ」が開発しました。
システムではＡＩに、くも膜下出血にもつながる脳動脈りゅうの患者と健康な人の脳のＭＲＩ画像を読み込ませることで、ＡＩがディープラーニングの技術でみずから学習し、病気の画像で見られる特徴を把握します。
そして、脳のＭＲＩ画像から脳動脈りゅうの疑いがあるかどうか判定し、医師の診断を支援します。
画像から脳動脈りゅうを見つけられたのは、専門の医師だけだとおよそ68％でしたが、システムでは77％ほどに精度が上がったということで、先月、医療機器として承認されたということです。
厚生労働省によりますと、ディープラーニングを活用したＡＩのシステムが医療機器として国の承認を受けたのは初めてだということです。
ＬＰＩＸＥＬの島原佑基社長は「ＡＩを生かすことで、より正確に診断でき、医療現場が変わっていくと考えている。今後、ほかの病気でも診断支援ができるようにしたい」と話しています。
プロクターアンドギャンブル（Ｐ＆Ｇ）は、充電式電動歯ブラシ「ブラウン オーラルＢ」シリーズに、人工知能（ＡＩ）を搭載した「ジーニアスＸ」を追加、今月下旬に発売する。ＡＩに数千人のブラッシングデータを学習させ、ユーザーのパターンと照合する。またスマートフォンのアプリでどこを磨いているかを表示し、磨き残しを可視化する。市場想定価格は３万４８００円（消費税抜き）。虫歯や歯周病の予防につなげる。
モーションセンサーがブラシの持ち方、動かし方、スピードなどを検知し、ＡＩが学習したデータと照合する。ブラッシング傾向を分析し、アドバイスすることで、オーラルケアの質を向上させる。
アドバイスは、スマートフォンアプリを通じて表示する。また、同アプリでは現在どこを磨いているかをリアルタイムに表示できる。磨き残しも表示し、しっかりと歯こうを除去できる。手軽に正しく歯を磨けるようサポートする。