【no.579】NEC オンラインでAI講座開設 基礎から実践まで

NEC オンラインでAI講座開設 基礎から実践まで

NECは16日、人工知能(AI)に関する基礎知識から社会での活用に向けた手法を学べるオンライン講座を29日から始めると発表した。AIを活用したデータ分析やビジネスへの生かし方などを独自の教材を使って教える。3年間で20講座の開設を目指す。個人、法人の双方の利用を想定。社会人や学生が隙間時間に学べるようにする。

同社は2019年4月から同社施設などでAI人材の育成講座を開催し、年間約6500人の社会人や大学生が受講している。29日から提供するオンライン版のAI講座は学習段階で数分の動画に分けて受講する。1講座あたりの標準学習時間は6~14時間程度で、それぞれ3カ月程度で学ぶことを想定する。受講費用は税別2万~3万円程度を見込む。時間や費用は通学して学ぶ講座よりも大幅に抑えた。

講座名は「NECアカデミー Online for AI」。29日にAIを活用したデータ分析やシステム開発に関する講座を開き、11月までに3つの講座を開設する。AI、データを適切に扱うための知識など、通学講座と比べて基礎的な講座を増やし、社会人や学生が学びやすくする。

国内でAIを扱う人材は不足しており、政府は19年6月に、年100万人の社会人に課題解決に役立つAI知識を習得させる機会の提供を目標として掲げた。NECはAI人材を育成する需要が大きいとみて、ウェブにサービスを広げる。

【no.578】AI外観検査を簡単に可能にするパッケージ製品、検品作業を1台で実現

AI外観検査を簡単に可能にするパッケージ製品、検品作業を1台で実現

スカイディスクは2020年4月24日、AI(人工知能)による検品作業を1台で可能にする「AI外観検査機ローコストパッケージ」の提供を開始すると発表した。検品作業の効率化に適した学習データの取得から検品、検査まで、AIによる検品ソリューションを短期間で提供できるようにした。

同製品は、シナプスギヤが開発した外観検査機に、同機上で動作するAIアプリケーションをパッケージ化。小型の金属パーツやプラスチックパーツなどの検品業務を半自動化する。具体的には、従来目視で行っていた検品作業をAIで自動化し、検品対象のセットと判定結果を人が確認する。

キャプション
「AI外観検査機ローコストパッケージ」(クリックで拡大) 出典:スカイディスク
また、画像撮影の仕組みとAIプラットフォームとの接続を利用し、簡単にPoC(概念実証)を実施できる。学習用データは、正常(OK)品300個、異常(NG)品100個を取得するため、短期間で評価を開始できる。

【no.577】学校でも使えるAI検温ソリューション マスクしたまま体温測定

学校でも使えるAI検温ソリューション マスクしたまま体温測定

LM TOKYOが提供するのは、非接触でマスクをしたまま体温測定・顔認証を実施し、感染リスクを抑えられるAI検温モニタだ。日本政府は5月25日、5都道県(北海道、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県)での緊急事態宣言を解除した。しかし、第2波を防ぐなど、新型コロナウイルスの予防や対策は引き続き全国的に重要視されている。

AI検温モニタは、体温を測定できる範囲は10〜42度で、異常温度を検知した場合、即時に音声またはブザーで警告し、入室・入場を制御できる。

またAI検温モニタでは、データを自動的に記録するため、新型コロナウイルス感染者がいた場合、施設の利用日時や接触した人数が確認でき、2次感染防止に役立てられる。

【no.576】AI 人材とは | その需要と注目されている背景、目指すために必要なスキルを紹介

AI 人材とは | その需要と注目されている背景、目指すために必要なスキルを紹介

経済産業省の調査によると、日本のAI人材の需要と供給の差(需給ギャップ)は約4.4万人不足していると言われている現在から、2030年度までには約12.4万人の不足に上ると予測されています。特に、AI(人工知能)等を用いた新ビジネスを創造する「AI人材」の不足が懸念されています。そんな中、これからAIに関わる仕事に携わりたいという人も少なくはないと思います。

本稿では、拡大傾向にあるAI人材の需要を統計的なデータを用いて紐解きながら、AI人材にはどのような業種があるのか、どのようなスキルを習得すれば良いのか解説していきます。

目次

AI人材とは?
AI人材とは、一般的に機械学習、ディープラーニング(深層学習)、データサイエンスなどの技術を用いてAIシステムを構築し運用する人のことを指します。

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現在このAI人材の育成・獲得を巡った国家間の競争は日本に限らず、世界中で繰り広げられており、AI技術の可能性に早くから目をつけている海外の先進国ではすでにAI人材の育成が実施されています。

先進的な事例として、米国では2020年までに初等中等教育段階のSTEM(Science、Technology、Engineering、Mathematics)分野の教員を10万人養成する計画を2013年に発表しました。中国でも、イノベーション人材を育成する改革試行プロジェクト(実験学校の設置や指定など)を2010年から実施しています。

こうした中、日本は世界の先進国と比べてもAI人材の育成に遅れを取っているというのが現状です。

【no.575】AIがホワイトカラーの仕事も奪う? その時代は、すでに単純な事務作業から始まっている

AIがホワイトカラーの仕事も奪う? その時代は、すでに単純な事務作業から始まっている

児童福祉や養子縁組、メンタルヘルスなどに関するサーヴィスを提供している慈善団体のニューヨーク・ファウンドリングは2018年、“カット&ペースト地獄”に陥っていた。

さまざまな法的要件を満たすためには、異なる文書やデータベース間でテキストを移動させる必要がある。その作業に臨床医や管理スタッフたちが何時間もかけていたのだ。同団体の最高情報責任者(CIO)のアリック・ヒルは、当時のスタッフの年間転職率が42パーセントに達したのは、こうした単調なデータ入力が原因だったと考えている。

「わたしたちは華やかで活気のある事業を展開しているわけはありません」と、ヒルは言う。「単に紙の臨床記録から脱却しようとしているだけなのです」

ニューヨーク・ファウンドリングではそれ以来、退屈な作業を実行するために独自に作成した「ソフトウェアロボット」と呼ばれる単純なプログラムを使って、不満の多かったこれらの作業の大部分を自動化してきた。

プログラムの多くは、例えばテキストが入力されている欄をひとつのデータベースからコピーして別のデータベースに貼り付けるなど、ユーザーのキー操作を記録して模倣することによって構築されている。こうして何時間も続く反復的でストレスを誘発する作業を不要にしたのだ。

この結果、ニューヨーク・ファウンドリングの転職率は17パーセントに減少したという。「非常に驚きました」と、ヒルは言う。

【no.574】駅の案内で大活躍「AIさくらさん」の別の顔

駅の案内で大活躍「AIさくらさん」の別の顔

「あなたの名前と年齢を教えてください」「渋谷さくらです。さくらさんって呼んでください。今年で21歳になります」

3月14日に開業したJR高輪ゲートウェイ駅で大きな話題を集めたのが、試行導入されたAI接客システム「AIさくらさん」。アニメ風の女性駅員キャラクターが人に代わって乗り換え情報や駅周辺の飲食店情報などを音声や文字で案内する。AIに親しみを感じてもらえるよう、AIを擬人化し、名前、年齢などのプロフィールがインプットされている。

そのため、AIの“個人情報”について質問すると、あたかも人間と会話しているような錯覚に陥る。開業当初、本来の役割とは無関係の会話を試みる利用者が続出したことから、現在は一部の質問に対しては、「お仕事に関する質問をお願いします」という答えを返すように改修されたほどだ。

乗り換えから駅周辺案内まで
むろん、会話を楽しんでもらうことが本来の目的ではない。JR路線に限った乗り換え案内の精度は高い。首都圏はもとより、東北、北海道への乗り換え案内もテキパキとこなす。「コーヒーを飲みたい」と問いかけると、周辺の喫茶店の位置を教えてくれる。逆に、試しに郊外にある私鉄の駅への経路を尋ねると認識できなかった。「会話を重ねることで改善されていく」と、JR東日本の担当者は説明する。

AIさくらさんを開発したのは、Web制作などを手がけるティファナ・ドットコムだ。設立は2000年。もともとAIとは無縁の会社だった。顧客とのやり取りを通じて人手不足に対する悩みを聞く機会が多くなってきたことが、AIの開発につながったという。当初は社内にAIの知識はほとんどなく、培ってきたWeb制作の知識を生かして、AIをゼロから勉強しながらのスタートだった。

【no.573】自宅でのフィットネスを効率化 AIがトレーニングをサポート

自宅でのフィットネスを効率化 AIがトレーニングをサポート

マイクロエンタテインメント株式会社は5月13日から、イスラエル発のAIパーソナルフィットネス「kemtai(ケムタイ)」を日本で展開すると発表した。

kemtaiは、最新の画像認識技術とAIを活用することで、ワークアウトにその場でフィードバックし、点数をリアルタイムに表示できる。

kemtaiのベータ版は、下記のサイトから無料で利用できる(https://get.kemtai.com/jp/)。なお、kemutaiを利用するには、インターネットに接続したウェブカメラ搭載のパソコンが必要だ。

【no.572】未踏、非エンジニア向け「アフターコロナのAI人材」特別枠を開設…6月11日締切

未踏、非エンジニア向け「アフターコロナのAI人材」特別枠を開設…6月11日締切

一般社団法人「未踏」は5月20日、AI人材育成プログラム「第2期AIフロンティアプログラム」の募集に合わせて、新型コロナウイルス対策のAI活用を狙った追加募集「After/With COVID-19対策AI活用特別枠」を公開した。

同プログラムは2020年2月に第1期の成果発表が実施され、続く第2期の追加募集(特別枠)となる。

After/With COVID-19対策AI活用特別枠

出典:未踏

募集対象は、「医療、教育、飲食など、COVID-19の流行によって大きな課題が発生した職業に従事しており、その課題についての深い知見を有したプロフェッショナル人材(例えば医師、教員、介護士などの専門職、飲食、物流、建設、交通といった非デジタル産業の従事者など)」 といった、日ごろはAI開発と関わりの薄い、各領域に精通した人材を想定。

第1期の成果発表では、現役の救急医が診断AIを手掛けた実績を残している。関係者によると、この事例をモデルケースとしている。

【no.571】コロナ騒動のウラで急速に拡がる「AI面接」そのメリットと問題点

コロナ騒動のウラで急速に拡がる「AI面接」そのメリットと問題点

新型コロナ禍で対人面接が困難になる中、企業が採用活動にAI(人工知能)を導入する動きが進んでいる。いわゆる「エントリー・シート(ES)」と呼ばれる応募書類のスクリーニングや、ビデオ面接などにAIを使う方式だ。

新卒の就活生や中途採用の応募者らは、パソコンやスマホからインターネットを介してビデオ面接に臨む。その相手となる面接官が、人間ではなくAIになるのだ。

このAI面接官は「あなたの長所、短所は何ですか?」など、様々な質問を入社志願者に投げかける。これに対して返された答えを、AIは「パターン認識技術」などを使って事細かに分析する。この入社志願者がどんな言葉を好んで使うか、あるいは声の抑揚、さらには表情や仕草までも分析する。

iStock
特に米国のAI面接官は「仕事中、上司と意見が食い違った場合、貴方は上司を説得しようとしますか、それとも素直に従いますか?」といった難しい質問も投げかけてくる。それに対する答えが不十分だと「もう少し詳しく説明してください」と突っ込んでくる。

このようにして、特定の職務に対する適性や能力面から、感情の起伏や精神的な強さに至るまで総合的に判定するわけだ。

かなり手強いAI面接官
もちろん日本企業の間にも、こうした動きは広がっているが、未だ主流とはなっていないようだ。また、たとえAIを導入したとしても、人事担当者がそれを完全に信用するまでには至っていない。つまりAIから得られた情報を参考にしつつも、基本的には人事担当者(人間)が改めて応募書類に目を通し、面接を行うなどして採否判定を下している模様だ。

ただ、こうした一種の試行段階を経て、いずれはAIに選考プロセスの一部を任せることも検討中と見られる。

このように慎重な姿勢の日本に対し、お隣の韓国はもっと積極的でシビアだ。

【no.570】製造現場で活躍広がる「画像×AI」、どういう場で生きるのか (1/2)

製造現場で活躍広がる「画像×AI」、どういう場で生きるのか (1/2)

グルーヴノーツは、「製造×画像AI」をテーマに2020年4月14日、オンラインセミナーを開催。グルーヴノーツ アカウントエグゼクティブ 岩野敦氏が製造業向けのインフラ設備・機械の保全・安全管理業務における画像AI(人工知能)の活用事例などを紹介した。

AIと量子コンピューティング技術を活用した「マゼランブロックス」
グルーヴノーツは福岡市に本社を置くソフトウェア会社で、社員数は約50人。AIや量子コンピュータを利用した組み合わせ最適化ソリューションなどを提供している。それを実現するツールの1つが「MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)」である。

「マゼランブロックス」は、AIと量子コンピュータ技術を搭載したクラウドプラットフォームで、同ツールを用いた「最適化」「予測」「データ分析」の3つの領域で事業展開を行っている。「例えば、製造業で製品の需要予測ができれば、適切な生産計画が分かる。それを実現する工場の生産ラインや従業員のシフトなどをどうすればよいかを、組み合わせ最適化することで、顧客のビジネスを支援していくことを考えている」(岩野氏)。

同社では現在、製造業から画像AIに関する引き合いが拡大しているという。背景には日本の生産人口減に関する人手不足、高齢化に伴うベテラン技能者のリタイアにより技能伝承の課題がある。「ベテランの技能を補いつつ、少ない人手で事業を維持・拡大するための道具として画像AIが必要とされている」と岩野氏は語る。

「マゼランブロックス」の画像AIには主に以下のような活用モデルがある。

画像分類モデル:ユースケースとして検品工程における不良品の分類
物体認識/検出モデル:1つの画像にさまざまな被写体がありそこから特定のもの検出する。混在物の検出、特定部の検出・数量アカウントなどのユースケースがある
マルチモーダル数値回帰モデル/マルチモーダル数値分離モデル:センサー値などの数値と画像を組み合わせる。設備の異常検知、将来の数値予測などに可能になる
画像に関する顔識別ソリューション:工場内立ち入り、IDチェック
製造業における画像AIの適用範囲は、製造業のバリューチェーンの中で多様な課題に対応してきた。

例えば、調達の部分では需要予測により発注数を適正化し、在庫ロスや欠品ロスの低減を図ることができる。製造段階では、検査品質、生産性向上に加えて工場の人員シフト、作業手順の組み合わせ最適化に貢献する。流通面では荷積み量の最適化、配送要員のシフト最適化、配送先や配送ルートの最適化を図る。

アフターサービスの面では完成品の異常検知、サービスエンジニアの最適化などを行う。このほか、バリューチェーンの中の支援業務として、生産設備の異常検知とメンテナンス・技能伝承に用いることが可能だ。安全管理面では工場での禁止行為のアラート、一人作業での予測できない事態のアラートなどに利用できる。