NTTグループは、AI(人工知能)が特殊詐欺を見抜いて、注意を呼び掛ける実証実験を始める。
30日から東京都内120戸で始まる実験では、録音した通話内容をAIがリアルタイムで解析し、詐欺の疑いがあると判断すれば、家族や本人に、電話とメールで通知する。
AIは、「銀行口座」や「振り込み」といった特殊詐欺で使われる言葉をもとに、文脈などもふまえ判断するという。
NTTグループは、2020年秋までに、サービスの実用化を目指す。
【no.414】AIを活用した一棟投資用不動産の投資プランシミュレーションサービス『VALUE AI＜バリューアイ＞』
AIを活用した一棟投資用不動産の投資プランシミュレーションサービス『VALUE AI＜バリューアイ＞』ホームページを8月30日から刷新（ニュースリリース）
大和ハウスグループの株式会社コスモスイニシア（本社：東京都港区 社長：高木 嘉幸、HP：https://www.cigr.co.jp/）は、昨年末に投資用不動産に関する調査を行い、その調査結果をもとに人工知能（AI）による不動産価値の将来予測と投資プランシミュレーションが行えるサービス『VALUE AI〈バリューアイ〉』の使い勝手の向上を目的とした改修を行いましたので、お知らせします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/2296/1219/resize/d2296-1219-406900-0.jpg]
『VALUE AI』（https://www.cigr.co.jp/biz/value-ai/）は、一棟投資用不動産を保有している不動産オーナーさま、または購入を検討しているお客さまに向けて、無料で不動産価値の将来予測と投資プランシミュレーションを提供するサービスです。当社では昨年末に全国20代～60代の投資家・賃貸経営者・不動産投資検討者を対象に「投資用不動産」に関する調査を実施しました。調査結果をうけ、8月30日にサイトリニューアルを行いました。調査結果については、不動産投資サイト「コスモスイニシア ソリューションサイト」で、詳しくご覧いただけます。
https://go.cigr.co.jp/SurveyReport_20190830
【no.413】AIの得意技を使って業務を効率化する方法
人工知能（AI）は、「何か」を問うのではなく「どう使うか」を考える時代になってきた。視点を変えると身近な業務の効率化に活用できる」。BRAIN SIGNAL代表取締役社長兼CEOの米川孝宏氏はこう訴える。「日経 xTECHラーニング」で「業務効率化を成功させるためのAI技術活用術」の講師を務める同氏に、AIの活用方法を聞いた。（聞き手は高市清治）
人工知能（AI）に関するコンサルタントを手掛けている中で、AIについて企業からどのような相談が多いでしょうか。
米川孝宏 氏
BRAIN SIGNAL代表取締役社長兼CEO
米川氏：大手企業から、「膨大な顧客の購買データを持っている。AIでなければできない分析をして活用したい」といった相談が多数寄せられます。
AIは一般紙が取り上げるほどメジャーな存在にはなりました。その一方でAIの用途、何ができるのかを具体的にはイメージできていない企業がほとんどです。
得てしてAIはマーケティングや品質検査といったスケールの大きな用途をイメージしがちですが、実は人事や総務、日報作成といった身近な業務でも威力を発揮します。この機会に視点を変えて、AIによる業務効率化を考えてみてほしいと思います。
AIだからこそできることとは、どのようなものでしょうか。
米川氏：AIが得意とする作業は一般に大きく4つに分けられます。「分類」と「回帰（予測）」、「異常検知」、そして「クラスタリング」です。
例えば、撮影した映像データの被写体が犬なのか猫なのかを仕分けるのが「分類」です。天気の変化のデータを読み取って、その日に何が売れそうかを予測するのが「回帰」。防犯カメラに写った映像データから挙動不審な人を見つけたり、大量の製品の映像データから正常な状態ではないものを見つけたりしてシグナルを出す「異常検知」。そして、膨大なデータから類似性を見出して自動的に分類する「クラスタリング」。AIの機能は、だいたいこれらの4つです。
【no.411】AIを用いた低負荷、高精度のナンバープレート認識ソフトウェアを提供開始
AIを用いた低負荷、高精度のナンバープレート認識ソフトウェアを提供開始
ディジタルメディアプロフェッショナルは2019年7月30日、AI（人工知能）、ディープラーニング技術を用いた、車両ナンバープレートの認識ソフトウェア「ZIA Plate」のライセンス提供を開始した。
ZIA Plateは、同社のAIソフトウェアプラットフォーム「ZIA Analyze」の第1弾製品となる。AI、ディープラーニング技術を活用してナンバープレートの地名、分類番号、平仮名、車両番号を95％の精度、116msの速度で認識する。
OCR（光学文字認識）技術と比べて負荷が100分の1と低いことから、CPUやGPU、同社のAIプロセッサ「DV720」などのエッジ側デバイスに実装できる。また、ソースコードで提供されるため、特定のターゲットデバイスへの実装や、画面レイアウトの設計変更にも対応する。
ZIA Plateは、一般道路のカメラのみならず、工場や病院、ホテル、公共施設、金融機関など、多様な分野での活用が見込まれる。
【no.410】幽霊じゃないよ。AI操縦でひとりでに走る自転車
超自然現象ではありません。科学です。
中国にある清華大学が｢AGI（汎用人工知能）｣を目指して｢Tianjic｣というAIがチップを開発し、これを自転車に搭載したところ、リアルタイムの物体検出、追跡、音声認識、障害物回避、およびバランス制御の力を発揮しました。
その結果、声で操る無人運転自転車が誕生することとなりました。
ちょっとしたデコボコがあってもガタンと乗り越え、邪魔なものを避けつつとなりを走る人間に追従します。
Fresh Gadgetsいわく、人間はすぐ自転車を乗りこなすようになる反面、コンピューターには複雑すぎて難しい、と書いています。ですがAIのおかげで、機械は学習することを得意とするようになったのです。
【no.409】ZOZOTOWNで「似ている商品」を画像検索 AI使った新機能
ZOZOTOWNで「似ている商品」を画像検索 AI使った新機能
ZOZOは8月26日、ファッション通販サイト「ZOZOTOWN」で、AI技術を活用してユーザーが閲覧している画像と似た商品を検索できる機能を導入した。スマートフォンアプリ（iOS／Android）とスマホのWebブラウザで利用できる。
各商品の画面上にある「画像検索アイコン」をタップすると、閲覧中の商品の形、質感、色、柄などを基にAIが似ている商品を検出して一覧で表示する。ユーザーは自ら商品を再検索する必要がなく、類似商品を見比べられるメリットがある。
数万人のユーザーを対象にした先行テストでは、新機能の利用者は、利用していないユーザーと比べるとサービスの滞在時間が4倍以上長いという結果が出たという。
現在はジャケット、トップス、パンツ、シューズなど全25カテゴリー中の8カテゴリーに対応し、330万点以上の商品から検索が可能。今後はカテゴリーや商品数を拡大する予定だ。
【no.408】AI（人工知能）は、通販の売上アップに貢献するのか？
結局AIとは何なんなのだろう。AI基礎知識を解説
AI（artificial intelligence）は、人工知能と訳されます。人工知能の定義として統一したものはないようですが、東京大学の松尾教授が「人工的につくられた人間のような知能、ないしそれをつくる技術」と定義しています。
人間のような多様な振る舞いができるAIは、いまだ誕生していないと言えます。現在、活躍しているAIは、領域を区切った状態で人間では処理できない量の処理に対処し、「推論」をすることが可能です。
ポイントは2つあります。
・領域を区切られた状態であること
・情報量が多いもので処理を必要とすること
こういった領域では、すでにAI化が非常に効果を発揮しています。逆に言えば、産業での展開となればこのポイントの範囲に留まっているのが現実なのです。しかし、AI技術/研究は日進月歩なので、新しい成果が日々産業に展開されており、AIの可能性は現在のレベルではないでしょう。
AIを知る上で、覚えておきたい単語が２つあります。
■シンギュラリティー
シンギュラリティーとは、技術的特異点の意味です。技術の進化が指数関数的に進んでいくと、人工知能が十分に賢くなり、自分自身よりも賢い人工知能を作るようになる瞬間のことをシンギュラリティーと呼んでいます。
未来学者のレイ・カーツワイルは、シンギュラリティーは2045年に起こると主張しています。彼は、人間よりも人工知能が賢くなる年を2029年ごろだと主張しています。
こうなってくると本当に近い未来のことになりますね。その一端として、すでに人間では理解ができないような回答を出す人工知能も出てきているのです。産業革命やインターネット革命が起こったように、本当のAI革命が近い未来に起こることが推測されます。
■ディープラーニング
ディープラーニングとは、深層学習と言われます。たくさんのデータを与えて人工知能が自ら学習をすることを機械学習と言いますが、この機械学習の手法のひとつがディープラーニングと言われるものです。
ディープラーニングは、その名の通り、データを深く幾重にも重ね、さまざまな加工を繰り返して学習した結果を出力します。コンピューターの性能が向上したことにより、多くの処理を必要とするディープラーニングが活躍でき、AIブームをここまで牽引してきました。
いろいろと説明しましたが、今、ディープラーニングという単語が出てくる場合には学習手法だと覚えておけばよいかなと思います。
【no.407】日本と中国、AIで明暗分かれる理由は メルカリ×マスクド・アナライズ対談 (1/4)
日本と中国、AIで明暗分かれる理由は メルカリ×マスクド・アナライズ対談 (1/4)
「日本はAI後進国になってしまった」「AIを中途半端にかじった評論家、学者が『AIに何ができる』と低く評価するのは、時代錯誤も甚だしい」――7月18日に開催されたイベント「SoftBank World 2019」に登壇した孫正義社長が飛ばした“げき”が、起業家や研究者の間で話題になりました。
店の前でうなだれて微動だにしないPepper君を引き合いに出して「お前が言うな」と憤る人もいれば、インドのOYO Hotels and Homesなどへの投資実績を前に「おっしゃる通り」と頷く人もいます。しかし、世界中で業界を変革するようなAIサービスが次々と生まれていることは間違いないでしょう。
日本はこのままAI後進国の地位に甘んじるのでしょうか。それとも、世界に向けて反撃を始めるのでしょうか。そんな日本企業のAIをめぐる現状について、ITmedia NEWSでAI開発の現状を伝える「マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！」を連載しているマスクド・アナライズさんと、自社サービスで積極的にAIを活用しているメルカリ取締役CPO（Chief Product Officer）の濱田優貴さんに議論してもらいました。
連載：これからのAIの話をしよう
いま話題のAI（人工知能）には何ができて、私たちの生活に一体どのような影響をもたらすのか。AI研究からビジネス活用まで、さまざまな分野の専門家たちにAIを取り巻く現状を聞いていく。
（編集：ITmedia村上）
日本と中国、ここまで差が開いた理由は？
――（聞き手、松本） ビジネスにAIを取り入れている人は、孫さんの「日本はAI後進国」という言葉を聞いて、いろいろ思うところがあったと思います。マスクドさん、濱田さんはどのように思われましたか？
マスクド：孫さんはNVIDIAやUber、OYOなどさまざまなAI企業に出資しているので、事業内容だけでなく技術、財務も全部含めて見ているでしょう。そこで得られた見識は、当然ながら他の経営者と比べても大きく違います。そこで日本が遅れていると見られるのは仕方がないですよね。
【no.406】安心・快適な移動を。バス運行を変えるAIが世界各地で登場
予定通りにバスが目的地に到着せず、ヤキモキ、ヒヤヒヤする経験をしたことがある人は決して少なくないだろう。
交通渋滞の影響を直接受けるバスを使った移動は、電車や地下鉄などよりも予定が読みにくい。おそらく、世界の人々が共通した悩みを抱えているはずである。そんななか、人工知能（AI）を使ってユーザーのバス移動を効率化しようという動きが始まっている。
カナダ・バンクーバー都市圏の交通行政を管轄する団体「TransLink」は、利用客がより正確に目的までの時間を推測できるよう独自のAIツールを公開した。すでに13のバス路線に試験的に採用されており、出発時間の予測という側面で大きな成果を収めているという。
開発されたAIは、バスの位置データや、出発時間に影響をおよぼすであろう天気や時間などのデータを組み合わせたものとなる。同社のKevin Desmond CEOによれば、「予想された時間と実際のバスの出発時間が74％も改善（誤差が縮まった）された」という。
「居眠り運転」防止も
一方、インドではバスの課題のひとつである「居眠り運転」をAIで予防しようという動きがある。ウッタル・プラデーシュ州とカルナータカ州では、眠気に苛まれたドライバーに警告を発するフロントバンパーを搭載したバスが稼働を予定している。
ウッタル・プラデーシュ州では1万2500台に、カルナータカ州では長距離移動、また夜間運行する500台に設置される。
両州の道路交通公社であるUttar Pradesh State Road Transport Corporation（UPSRTC）とKarnataka State Road Transport Corporation（KSRTC）はいずれも、ムンバイに拠点を構えるスタートアップ「Sixth Sensor Technology」が提供するシステムを採用している。
まずバスのフロントバンパーに取り付けられたセンサーは、最大約54ｍ以内の物体を継続的に監視し、衝突の危険性がある場合にビープ音でバスドライバーに警告する。また別のセンサーは、ドライバーが居眠りしていると判断すると注意を促す。なお、ドライバーは定期的にセンサーに手を振る必要があるのだが、カスタマイズも可能とのこと。
何かしらのアクションを実行しない場合、システムが居眠りや不注意だと判断しアクセルをストップさせる。仮にそうなってしまった場合、改めてセンサーに向かってアクションを行うとアクセル機能が回復する。UPSRTCでは6台のバスに6か月間にわたり同システムを試験導入しているが、その間に大きな事故が発生しなかったと報告している。
現在、完全自動走行のバスの登場などに注目が集まっているが、安全・快適なバスの旅を実現するAIが一足先に活躍していきそうだ。
【no.405】AI活用を成功に導く方法をサービス商品化した米AIベンチャーの狙い
AI活用を成功に導く方法をサービス商品化した米AIベンチャーの狙い
機械学習の自動化プラットフォームを展開する米DataRobotの日本法人が8月、人工知能（AI）の活用を成功に導く方法を体系化し、サービスとして提供を開始した。サービス作りに力を入れる主な理由は、ユーザー数の拡大と新たな収益源の確保にある。実現に向けた課題もある。提供するサービスの内容と料金をどこまで明確にするかだ。DataRobotの対応策を見てみよう。
5割の企業がAI導入に失敗する実態
DataRobot日本法人でカントリー・マネージャーを務める原沢滋氏は7月23日の記者会見で、「これまでの実績をベースに、サービスを体系立てて提供する」とした上で、AIの導入から実ビジネスへの運用・定着化までを支援するAI特化型のサービス商品「AIサクセスプログラム」を説明した。これまでのプロダクト販売からサービス提供へと踏み出すのは、AI活用の広がりにある。設立から約3年になった日本法人のユーザー数は150社を超え、ユーザー層をさらに拡大させていく時期にもある。
そこに欠かせないのが、成功に導くユーザーへの支援になる。日本法人でチーフ・データサイエンティストを務めるシバタ・アキラ氏は「AIで解決できる問題が増える一方で、うまくいかないケースが増えている」と明かす。ある調査によると、そんな失敗例が約5割にもなるという。目的も目標も不明確なままに経営層からAI活用を指示されたIT部門らが導入に取り組んでしまうからだろう。「経営から言われたので、とりあえずPoC（実証実験）をやってみた」というIT部門らは、ビジネス変革への適用に踏み込まない。経営もPoCに満足する。「機械学習を使ってビジネスを変えることに、ユーザーは慣れていない」（シバタ氏）こともある。
そこで、AI活用の国内外の成功事例から成功パターンを導き出し、その方法をサービス商品として体系立てた。それがAIサクセスプログラムだ。
シバタ氏は電力会社向けを例にAIサクセスプログラムを説明する。第1段階はテーマの創出になる。関係する社員らを集めてワークシップを開催し、例えば電力需給に関する課題を見つけ出し、AI適用による効果を議論する。目指すことを決めたら、プログラムの中から投資額に見合うサービスを選択する。
次の段階は、電力の需要予測モデルを作る「モデルの構築・検証」に入る。過去の関連するデータを機械学習に取り込み、実際の発電量と使用量を比べて、明日の需要予測精度を検証する。そして、より精度を高めた第3段階で、そのモデルを実際のビジネスへ適用する。例えば、数時間後の需要を予測し、発電量を変える。そのために発電システムへ予測機能を組み込むとともに、実際の現場に適用できるよう、データ分析や運用などを支援する。ユーザーにデータサイエンティストがいなければ、その役割をサービスとして提供する。ユーザーが求めるなら、データサイエンティストの育成トレーニングを実施する。