ゼロから始めるAI経営

ＡＩアプリが生保営業の“殺し文句”を伝授

日本生命保険は、営業職員の能力底上げを目指し、「セールストーク」を人工知能（ＡＩ）が評価するスマートフォンアプリを導入する。希望する営業職員にスマートフォンを有償貸与する。研修にかかるコスト削減も狙いで、先輩職員から脈々と受け継がれてきた営業の“殺し文句”も、今後はＡＩが伝授することになる可能性がある。

導入されるスマホアプリは、営業職員がスマホに向かって保険商品などの提案を行うと、職員の表情や話す速度、明瞭さなどをスマホ搭載のカメラで認識。ＡＩが営業成績の優秀な職員と照らして評価する。評価は研修担当の職員にも送信され、営業職員へ助言を行うことも可能という。

保険業界では営業能力の向上に向け、社員が営業役と顧客役に分かれて「ロールプレー」を行うといった研修方法が一般的だが、全国の支社や営業所などに約５万人の営業職員を抱える日本生命では、同様の研修を行うには多大な労力と時間がかかる。アプリならば職員１人でも空き時間を使えばできるため、こうしたコストも省ける。

スマホ貸与は年末までに行われる予定で、スマホには営業に使える税制や商品について学べるアプリのほか、顧客が職員と気軽にやりとりができるよう無料通話アプリ「ＬＩＮＥ（ライン）」も搭載される。

AIシステム開発　二者択一の手法

AI（人工知能）の活用が一般企業にも広まってきた。普及を後押しするのが、クラウドが提供する「学習済みAI」の充実。これまでAIは一から「自社開発」するのが一般的だったが、新たな選択肢として注目を集める。これまで通り自社開発するのか、学習済みAIを活用するのか。AIシステムの開発に当たり、二者択一で手法を選ぶ必要がある。

上海市、新たなAIイノベーション試験エリアを発表

AIは絵師を救えるのか？　イラストの買いたたきを防ぐシステムが爆誕 (1/3)

人工知能（AI）が、今まで人間がしていた業務の代わりや判断の手助けなど、ビジネスで使用される機会が増えつつある。しかしAIを使ったシステムは、開発が難しかったり、学習させるデータがそろっていなかったりとハードルが高いと感じる人も少なくないだろう。

今回は、AIシステムをほぼ一人で作成し、「イラスト」の価格算出に取り組んだ企業に話を聞いた。

イラストの評価、見積もりをAIで自動化する「アートディレクターAI」

近年におけるAI技術の進化は目覚ましく、ビジネスのさまざまな領域への応用が進んでいるが、このほどコンテンツ制作会社のジーアングルが開発した「アートディレクターAI」は、中でも特徴的なものだといえる

アートディレクターAIはその名の通り、人間のアートディレクターがする業務の一部をAIによって自動化しようというもの。ジーアングルはイラスト、楽曲、映像といったコンテンツ制作、各種Webシステムやアプリケーションの開発など幅広い業務を扱っている。中でも近年需要が多いのがソーシャルゲーム向けのイラスト制作案件だという。

ジーアングル　森 宏晃氏（執行役員　事業開発本部長）

同社は社内にイラストレーターを抱える他、フリーランスで活動する社外のイラストレーターとも広く提携し、年間1200件ほどのイラスト制作を請け負っている。しかし、お客さま側との間で制作価格や工数見積もりの認識が合わず、そのことがトラブルの原因になることも少なくないという。こうした課題について、ジーアングル　森 宏晃氏（執行役員　事業開発本部長）は次のように説明する。

「イラストの評価は経験や感覚に頼りがちで、制作費用の見積もり根拠をお客さまに論理立てて説明するのは簡単ではありません。お客さま側としても、一見同じように見えるイラストの価格に大きな隔たりがあると、『なぜこんなに価格が違うのか？』と疑問を持たざるを得ません。そこで、客観的にイラストの商業的価値を評価し、自動的に価格を算出するような仕組みがあれば便利だと考えていました」

一方、森氏はちょうど同じ頃、個人的な興味からAIの勉強を始めていたという。

「ネットの情報などを調べてみると、ここ数年の間で画像分野でAI技術のブレークスルーがあり、専門家でなくとも手軽に扱えるようになってきたことを知りました。もともと当社は画像関係のコンテンツを広く扱っていますから、これはぜひおさえておいた方がいいと考え、個人的に勉強を始めていました」

ネットで最新の技術情報を調べるとともに、社外の勉強会やセミナーなどにも積極的に参加して、機械学習を使った最新の画像認識技術の学習に取り組んだ。もともとAIに関する予備知識は皆無だった同氏だが、かつてPythonを使ったソフトウェア開発に従事していたこともあってか、着実にスキルを身に付けていった。

ある程度手応えをつかんだ段階で、「これはひょっとしたら、自社の業務にも役立てられるのではないか？」との考えに至り、社内でAIが適用できそうな業務を幾つかピックアップしていった。判断基準の1つに据えたのが、「人間でないとできないと誰もが思い込んでいる」ということだったという。

「機械学習やディープラーニングが本当に役立つ領域は、これまで『人間にしかできない』と思われてきた分野にこそあるのではないかと考えていました。そうした基準で社内の業務をピックアップしていった結果、『イラストの評価や見積もり』が浮かび上がったのです」

等身大のAIキャラクターがご案内　「インフォロイド」正式サービス開始

Web開発事業などを手掛けるイージェーワークス（神奈川県横浜市）は8月5日、AI（人工知能）を活用したアニメ風のキャラクターが商業施設などを案内する情報サービス「インフォロイド」の提供を開始した。初期導入費用は300万円から。

「インフォロイド」。オリジナルキャラクターの「出逢蒔奈」（であいまきな）は17歳の高校生。先祖代々神社の家柄で育ち、巫女さんもやっているという設定だ。ラテン語の「DEA EX MACHINA」（時計仕掛けの女神）から命名した

インフォロイドは、大型の透過型液晶ディスプレイに映し出された立体的なキャラクターが、来客と会話しながら施設案内やレコメンドを行う一種のデジタルサイネージだ。音声合成エンジンに名古屋工業大学発のベンチャー企業、テクノスピーチの技術を採用し、カメラで人を認識すると「こんにちは！」などと声を掛ける。トイレや売店の場所は地図を表示しながら説明し、「踊って」といわれればダンスも披露する。「単なる情報端末ではなく、アトラクションにもなるプラットフォームを目指した」（イージェーワークス）

お客を見つけて声を掛ける

アンケートや広告にも活用できる。インフォロイドは、「今日は何を楽しみに来たのかな？」などと質問して来場目的などを聞き、そのデータを蓄積。施設のマーケティングなどに活用できるという。また今後は、交通広告やデジタルサイネージ開発を手掛ける広告代理店のエヌケービーと協力。広告用動画素材をあらかじめ設定した形式に自動変換して入稿できる「NKBクラウド」と連携し、広告の配信やイベントへの誘導などが容易に行えるようにする。

2018年5月に横浜アリーナで実施した実証実験では、横浜デジタルアーツの学生がデザインしたオリジナルキャラクター「蟻十（ありとう）あんず」が施設情報や終電の時間などを案内した。アニメ風のデザインにしたのは、いわゆる「不気味の谷」問題を回避するためで、新キャラクターの「出逢蒔奈」（であいまきな）も同様にアニメ風にした。

「わざと負けようとしても無理」と話題　プロも挑戦する“世界最弱のオセロAI”、生みの親に聞く開発の裏話 (1/2)

「負けられるなら負けてみてくれ！」――。AIの開発やAI人材の育成を手掛けるベンチャー「AVILEN」（東京都千代田区）は7月25日に、強化学習を使ってAIを極限まで弱くしたブラウザゲーム「最弱オセロ」をリリースした。AIが対局中に「あえて角を取らない」「石を少なく取る」といった行動を取り続けるため、人間は負けることが難しいのが特徴だ。このゲームを開発した、AVILENの吉田拓真CTO（最高技術責任者）は、Twitter上で「世界最弱」とその弱さをアピールする。

どう頑張っても、角を取るよう誘導される

人気YouTuberのはじめしゃちょーさんが動画で紹介したこともあり、リリースから2週間で約100万回プレイされたが、AIの勝ちはわずか約3000回。オセロのプロではない一般人はどんな工夫をしても負けられず、ネット上では「あまりにも弱い」「わざと負けようとしても無理」と話題になっている。筆者も挑戦してみたが、何度やっても角を取るよう誘導され、圧勝させられてしまった。

吉田CTOは、このゲームを開発した背景について「大学生だった2年半前に、趣味と勉強を兼ねて約半年間で作りました。使用言語は『C＋＋』のみです。その後はしばらく放置していましたが、ふと『Web上で公開して遊んでもらおう』と考え、少し調整してリリースしました。ユーザー数は100人くらいを想定していたので、反響には驚いています」と話す。

AlphaGoのオセロ版を目指していた

AVILENは20代の若手を中心としたベンチャーで、吉田CTOも東京大学大学院を休学して参加している。化学を専攻していたものの、プログラミングにはまったという吉田CTOは2017年ごろ、世界最強クラスの棋士を続々と打ち破っていた囲碁AI「AlphaGo」に興味を持ち、好きなオセロで再現したいと考えた。

「AlphaGoは、人間の脳を模した『ニューラルネットワーク』というアルゴリズムや、自分自身と対局を繰り返すことで強くなる強化学習の手法を採り入れています。これらの技術に興味を持ち、AlphaGoのオセロ版を作ろうと決め、勉強を始めました。最初は人間よりも強いAIを目指していました」（吉田CTO、以下同）

自分ならもっと弱くできる

そんな吉田CTOが「弱いAIをつくりたい」と思い立ったきっかけは、YouTubeやニコニコ動画でとある動画を目にしたことだった。その動画は、投稿者が「わざと負けようとするオセロ用AI」を構築し、人間と戦わせてみるという内容だった。

吉田CTOはそのコンセプトに引かれたものの、動画ではAIが勝つケースがやや多かったため、「自分ならもっと弱くできる」と開発を決意。ニューラルネットワークや強化学習を使って、自分の手でとことん弱いAIを作ることにした。

「コードの内容を言葉で説明すると、私が参考にした動画の投稿者は、オセロを『石を多く取った方が勝ち』と定義した上で、最も悪い手を打つようにAIを設計していました。一方私は発想を変え、『石を少なく取った方が勝ち』というルールの中で、最も良い手を打つAIを作りました」

設計の工夫もあり、吉田CTOが開発したAIは、自分自身との対局を繰り返す中でどんどん弱くなっていった。「最弱オセロ」は現在、角の1～2つ隣のマスに積極的に石を置いたり、「石が密集しているが、1マスだけ空いている」といった状況をつくったり――といった戦法をよく使うが、これらは他のAIにはみられない動きだという。

AIベンチャーは「ヤフー知恵袋」じゃない　タダ働きからの卒業宣言 (1/5)

AIベンチャーに寄せられる問い合わせは多々ありますが、中でもデータ分析ツールへの関心は高いものがあります。

データ分析ツールが大手数社の寡占だったのははるか昔で、いまや国内外のベンチャーを含めてさまざまな製品を選べます。ツールベンダーは、依頼に応じてユーザー企業を訪問しては製品説明を行い、機能要望や質問がまとめられたExcelシートを埋めて、個別に作ったデモを披露します。

こうして分析ツールベンダー各社はお客さまのために支援して、自社製品の採用につなげていきます。

データ分析ツールのおける一般的な検討の流れ（筆者作成、いらすとや）

連載：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！

自称“AI（人工知能）ベンチャーで働きながら、情報発信するマスクマン”こと、マスクド・アナライズさんが、AIをめぐる現状について、たっぷりの愛情とちょっぴり刺激的な毒を織り交ぜてお伝えします。お問い合わせのメールは　info@maskedanl.com　まで。Twitter：@maskedanl

（編集：ITmedia村上）

ツールベンダーの「タダ働き問題」

しかし、本当にこれで良いのでしょうか。筆者は大企業をはじめとするユーザー企業に呼ばれる立場として、ふに落ちない点がありました。

そもそもユーザー企業は自分で調べたり、手を動かしたりはしません。電話一本でベンダーの担当者を呼んで説明やデモをさせたり、分からないことは全部調べさせたりしますが、この時点でベンダー側は「提案」という名のタダ働きになっています。

そのようなユーザー企業は業務改善のために何をすべきか自分で判断できないので、取引先は振り回されてしまいます。

人材不足の今がチャンス！ AI社会における文系ビジネスパーソンの選択肢

「シーマン」がAI会話エンジンとして再始動、BOCCOの次世代モデルに「ロボット言語」搭載へ

人工知能の次世代を担う「エッジAI」テクノロジーの威力

大手テック企業らは近年、「マシンラーニング（機械学習）とAI（人工知能）を民主化する」と盛んに述べている。しかし、機械学習とAIは、コンピュータサイエンスと同じくらい領域が広く、複雑でもある。

こうした課題を解決してくれるのが、シアトルに本拠を置くスタートアップ「Xnor.ai」だ。同社は、クラウドではなくエッジデバイス（現場に近い機器）上で簡単にAIモデルを動かすことを試みている。Xnor.aiは、2016年12月にAli FarhadiとMohammad Rastegariによって設立され、2017年のシードラウンドではMadrona Venturesから250万ドルを、2018年のシリーズAでは、同じくMadrona Venturesなどから総額1200万ドル（約13億円）を調達している。

Ali Farhadiは、2016年に物体検出アルゴリズム「YOLO」に関する共著論文を発表している。YOLO（You Look Only Once）は、画像やフレームの中から複数の物体を検出する手法で、リアルタイム物体検出で最も多く用いられている技術の1つだ。現在、Aliはコンピュータビジョンモデルをエッジデバイス上で実行するためのプラットフォームとしてXnor.aiを普及させようとしている。

ソフトウェアやハードウェアのベンダーは、Xnor.aiを用いることでプロダクトにコンピュータビジョンを簡単に搭載することが可能だ。Xnor.aiは、対象のプラットフォームに実装するSDKを提供しており、SDKをインストールすれば画像分類や物体検出、顔認識、画像分割などの機能をアプリケーションに瞬時に搭載することができる。

この技術により、アップルのFace IDのような機能を簡単に実装することができるのだ。

スマートホーム機器を手掛ける「Wzye」は、Xnor.aiを用いて製品のインテリジェンスを向上した。Xnor.ai のアルゴリズムはデバイス上で実行されるため、Wzyeのスマートカメラはインターネットに接続していなくても人物認識を行うことができ、クラウド費用を抑えられる。

SDKでAI機能を簡単に実現

Xnor.aiは最近、デスクトップやエッジデバイスの上で実行するアプリケーションにAI機能を実装するための新SDK「AI2GO」をリリースした。AI2GOプラットフォームは、Linux、Microsoft Windows、macOS、Raspberry Pi、Ambrellaに対応している。

開発者はSDKをインストール後、数行のコードを書くだけでAI機能を実装することができる。SDKの対応言語は、CとPythonとなっている。Xnor.aiは、AIモデルと推論エンジンを含むシングルモジュール「Bundle」も提供しており、開発者は数行のコードを書けばデバイス上でモデルを実行することができる。個々のBundleはスマートホームやリテール、自動車など特定の業界を対象としており、その業界向けにトレーニングし、最適化されたモデルが含まれる。