【no.180】子供の「つまずき」解析、個別指導にAI活用

子供の「つまずき」解析、個別指導にAI活用

文部科学省は来年度から、人工知能(AI)などの最先端技術を教育に生かす「EdTech(エドテック)」の実証実験に乗り出す。子供たちがどんな問題でつまずくかといったデータをAIで解析し、一人ひとりに合った指導法につなげる狙いがある。

来年度予算の概算要求に関連費用を盛り込む。全国の小中高校でそれぞれ複数のモデル校を指定し、4年間かけて実験を行う。

実験では、パソコンやタブレットなどの情報端末を使い、子供たちの解答やテスト結果などの情報を集めてビッグデータ化する。これらをAIで解析し、個々人の得意や不得意、分からなくなった所や分からない理由などを割り出し、それぞれにふさわしい指導法を探る。

解析結果は教員による授業や個別指導に生かす。AIを活用し、子供の習熟度に応じて異なる宿題を出すことも検討している。

これまで、子供の学習面でのつまずきは教員の目配りで発見してきた。文科省は「AIを導入すれば、経験の浅い若手教員でも一人ひとりにきめ細かな指導をしやすくなる」と期待する。

実験全体では、タブレットなどを使った「一人ひとりの学びの最適化」以外のテーマにも取り組む。

すべてがAIに置き換えられるわけではないと思いますが、
こういった技術のおかげで教員の負担が減るのはいいですね。
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【no.179】的中連発のAI地震予測 警戒レベル上昇のエリアはどこか

的中連発のAI地震予測 警戒レベル上昇のエリアはどこか

測量学の世界的権威である東大名誉教授の村井俊治氏が会長を務める民間会社JESEA(地震科学探査機構)が今年3月から実用化した、AI(人工知能)による地震予測は大反響を呼んでいる。

国土地理院が全国1300か所に配備する電子基準点の過去12年分のデータをAIにインプット。最新の電子基準点の動きから地表の異常変動(上下、水平など)を察知し、全国30エリアにおいて「震度4以上の地震が3か月以内に発生するリスク」を6段階評価で割り出す。

「レベル3以上は要注意。特にレベル4以上は震度5以上の大地震になる可能性がある。今回は『三宅』がレベル5になった。過去の事例では、伊豆諸島で地震が起こった場合、地盤の緩い首都圏が最も揺れている。警戒が必要です」(村井氏)

他にも、AIは東北の太平洋岸をレベル4~5と予測した。九州南部から奄美群島にかけても地表の異常変動は大きく、それが今回の予測に反映された。「日高」、「秋田」、「長野」、「和歌山」の各地区も、本誌・週刊ポスト2018年4月23日発売号に掲載した前回予測より危険度がアップ。「福岡」、「長崎」両地区も依然、警戒が必要だ。

「今年3月以降に発生した震度4以上の全ての地震と、直前のAI地震予測(レベル3以上)を比較すると、的中率は約7割となっている。これを10割に近づけるべく、AIに成功例、失敗例を学習させて予測の精度を高めていきたい」(村井氏)

◆JESEAでは、毎週水曜日にスマホ用アプリ「MEGA地震予測」(月額380円)で情報提供している。

精度の向上を期待したいソリューションのひとつですね。今後が楽しみです。
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【no.178】健康のためのウェアラブル向けAIアシスタント「Google Coach」開発か

健康のためのウェアラブル向けAIアシスタント「Google Coach」開発か

Googleがウェアラブル機器向けに健康とフィットネス情報を伝えるアシスタント「Google Coach」の開発を進めていると、Android Policeが伝えた。この記事によれば、Google Coachは単なるエクササイズのトラッキングだけでなく、人工知能(AI)とユーザーから得たデータを使って、健康な生活を送るための方法を提案してくれるという。

この報道によると、Google Coachはお勧めのトレーニングのメニューを伝えたり、エクササイズの経過をトラッキングしたり、計画していたトレーニングができなかった場合に代案を勧めたりといったことができるようだ。

Google Coachはまた、健康的な食事のアイデアや外食先の提案など、栄養面でも力になってくれるという。さらに水分の摂取、薬の服用、ウォーキングを勧めてくれたりもするようだ。報道によると、Google Coachはこうしたアドバイスを大量に送りつけてユーザーを困らせることはなく、複数の通知をまとめて知らせ、会話のようなやり取りに近づけているという。

ユーザーデータのトラッキングにはウェアラブル端末が必要になるため、Google Coachは当初「Wear OS」搭載機器を対象とするが、一部の機能はAndroid搭載のスマートフォンや「Google Home」など、その他のデバイスにも登場する見込みだとAndroid Policeでは伝えている。

食事のアイデア、代案の提案などしてくれるとは助かりますね。。

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【no.177】従業員の休職リスクをAIで予測します

従業員の休職リスクをAIで予測します

NTTデータは東京海上ホールディングス(HD)やマイシン(東京都千代田区)と連携し、企業の従業員の休職リスクを予測する技術を開発した。人工知能(AI)を活用して、従業員が健康で働き続けられる環境の整備を支援する。同技術は2018年度内に複数の企業で健康経営に関する企画などに利用されるほか、今後は予測結果に基づいた対応策を含めサービスの提供も検討する。

休職リスク予想技術は、東京海上HDの健康経営支援実績やマイシンの医療領域におけるAIの開発・解析技術、NTTデータの産業保険に関する健康診断結果などのデータを活用して開発した。同技術により一定の予測精度が実現でき、健康リスクを定量的に把握できるという。

今後3社では、東京海上グループの持つ保険やメンタルヘルス対策のノウハウ、マイシンのオンライン上での健康支援技術を生かしサービスの高度化を進める。

NTTデータは技術システムのサービス化を目指す。

 

健康診断のデータを活かすというのは面白いですね。
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【no.176】AIで配送最適化、日本郵便と目指す名古屋大発ベンチャー

AIで配送最適化、日本郵便と目指す名古屋大発ベンチャー

名古屋大学発ベンチャーのオプティマインド(名古屋市中村区、松下健社長)が、人工知能(AI)を用いたクラウド型の物流最適化サービスを開発している。車両の移動ルートなどを独自のアルゴリズムで割り出し、配送を効率化するサービスだ。まずは協業先の日本郵便と共同で実証を進めており、企業物流や乗り合い車両、移動販売車両向けなどに広く提案する。

オプティマインドは2015年の設立で、松下社長は現役の大学院生。学部生の時から専攻してきた組み合わせ最適化技術や機械学習のノウハウを使い、配送を最適化する独自のアルゴリズムを開発している。具体的には「どの車両にどの荷物を割り当て、どの順に配送するのが最も効率的か」を、さまざまな条件から割り出すというものだ。

事業が進展するきっかけとなったのが、18年2月に開かれた日本郵便のオープンイノベーションプログラムで最優秀賞を獲得したことだ。一部の郵便局で配送最適化の実証実験を行った結果、従来はベテラン社員の場合で14分、新人社員の場合は44分かかっていた配送経路の作成時間が、AIによって6分に縮まったという。

5月には自動運転関連技術を開発する名大発ベンチャーのティアフォー(名古屋市中村区)、倉庫業の寺田倉庫(東京都品川区)からの出資も受けた。今後は物流分野でのサービス導入を拡大するほか、将来は自動運転車や飛行ロボット(ドローン)による移動の最適化にも取り組む。5年後の2023年度をめどに売上高40億円を目指している。

物流業界の配送最適化をすすめるサービスになっていくのか、今後が楽しみですね。
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【no.175】車整備の伝票確認 AI処理で生産性大幅向上へ

車整備の伝票確認 AI処理で生産性大幅向上へ

自動車リースを手掛ける日本カーソリューションズとNTTコムウェアは2018年8月8日、整備費などの請求伝票の確認作業を人工知能(AI)で自動化する技術の検証に成功したと発表した。請求漏れや請求内容に誤りがないかAIが瞬時に判断する。従来の目視による確認作業と比べて、2~4倍の生産性向上を見込む。2018年度内の実用化を目指す。

日本カーソリューションズと全国の提携整備工場の間で発生する請求伝票のやり取りは年間百数十万件に及ぶ。自動車のリース契約を結んだ顧客の車検や車両の整備などで発生する。

過去の膨大な伝票と確認結果をAIに学習させて、請求内容が妥当か判断する仕組みを開発した。内容に不備があれば自動で整備工場に修正依頼を送る。

現状では毎月10万件ほどの伝票を人手により処理している。メンテナンスの作業項目、作業にかかる時間、部品などは車種ごとに違うため、車両の多様化に伴い伝票の確認作業は複雑化していたという。

紙伝票の確認などは、人がやるよりもAIなどが確認したほうが素早く大量のデータを認識できますね。。次回の更新も楽しみにして頂けますと幸いです!

【no.174】その質問なら、AIがお答えします。KDDIが企業向けにAIチャットボットサービスを提供

その質問なら、AIがお答えします。KDDIが企業向けにAIチャットボットサービスを提供

AIのおかげで仕事に集中できる。
そんなサービスがスタートしています。KDDIは、法人むけに人工知能 (AI)を活用して社内の問い合わせ業務を効率化するチャットボット 「Proactive AI with KDDI」の提供を開始しました。このAIチャットボットを利用することで、部署間の疑問や質問への対応を効率化できるとしています。
企業の規模が大きくなると、どうしても自分の部署だけではわからない「これどうなってんの?」という疑問・質問が増えてきます。こういった時にいちいち電話やメールを用いると、電話に出るのもメールを返すのも手間になりますし、お互いの時間が無駄に消費されていきますよね…。

いっぽう、AIを利用したチャットボットを導入すれば、よくある問い合わせに関してチャットボットが24時間自動応答を行なってくれるとのこと(この図では担当者が24時間働かされているような構図になっていますけど…)。質問する側もすばやく返答がもらえて、質問された側も対応時間を割かれなくていい。うん、ナイスなカイゼン。
また、「Proactive AI with KDDI」は、ビジネス版LINE「LINE WORKS with KDDI」に対応しているため、外出先からの問い合わせにも対応してくれます。社内の問い合わせ業務だけでなく、ウェブサイトでの顧客対応などにも応用できるようですよ。個人的には「賢くて役立つりんな」をイメージしました。
こうしてテクノロジーを活用して、無駄業務をどんどん削減できる試みが生まれ育っていくってのは期待感がありますね〜。
…まぁ、その前のレイヤーとして、社内の問い合わせにわざわざメールや電話を使うっていう文化自体をなんとかしたほうがいい!っていう意見も聞こえてきそうだけどね。
小規模〜中規模だと「Slack」なり「Chatwork」を活用しているって話も聞きます。でも企業規模が大きくなると、それら外部サービスを導入するのも、また難しいのかもしれません。
何が最適な答えなのか?はまだわからないけど、こうしたAIの活用によって、僕らの仕事が楽になる未来は見え始めています。

 

初期導入時とメンテナンスが大変かもしれませんが、うまくハマれば大きな成果になりそうですね。

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【no.173】絶滅の危機に瀕する虎をAIで救え! WWFとインテルが協力

絶滅の危機に瀕する虎をAIで救え! WWFとインテルが協力

 

絶滅の危機に瀕している東北虎(別名アムールトラ、白頭山虎)の保護のために、人工知能(AI)が活用される見通しだ。

中国・チャイナデイリーなど海外メディア各社が報じたところによると、世界自然保護基金(WWF)と半導体メーカーのインテルが、吉林省・長春で「東北虎の監視・保護のための人工知能協約式」を行ったという。その席上では、東北虎を追跡する困難さが語られた一方、人工知能を使った効率的な監視・保護の可能性が示唆された。

なお最大のネコ科動物である東北虎は中国・東北地方でたびたび目撃されてきたが、人間の活動領域が拡大するにつれ生息地が破壊され個体数が減少している。

WWF中国東北地方プログラム主任のLiu Peiqi氏は、東北虎の生息エリアを特定するために、生息の可能性が高い吉林省や黒龍江省一帯に約1200台のカメラを設置していると紹介。WWFの研究者たちが、2013〜2017年の間に野生状態にある東北虎47匹を発見したと報告した。それらのなかには、妊娠中の母虎9匹および子虎16頭も含まれていたという。

しかしながら、Liu主任は従来の追跡方法に技術的な限界があり、生存しているとされている東北虎の数は“推算値”に過ぎないと説明している。というのも、東北虎は中国吉林省東部の山地に20匹、世界的に500匹未満など、個体数が大まかにしか把握されていない。

これまでWWFは、虎の足跡を分析しつつ、その体にある柄と模様で種類を区別してきたが、同プロセスは無数の画像をひとつずつ人力で比較する必要があり、非常に非効率的だったという。また虎は非常に早いスピードで成長するため、研究チームが所有している写真資料に写った虎と発見された虎が同じ個体なのか、そうでないのかなどを判断できなかった。

Liu氏は今後、人工知能で写真資料や現場のビッグデータを分析することで、政策決定およびタスク遂行が効率的になると期待を寄せた。

インテル・グローバルマーケティング担当副社長のAlyson Griffin氏は、東北虎の情報を収集するプロセスが自社の技術で改善されるだろうと自信をのぞかせる。

同社はまず、Intel Movidiusが開発した赤外線カメラで東北虎のデータを収集。信頼性の高いデータおよび資料を生み出すことで、調査・監視業務を効率化するとした。Movidiusは、ディープラーニングやコンピュータビジョン向けのSoC(システム・オン・ア・チップ)を開発する企業で、2016年9月にインテルに買収されている。インテルはまた、将来的に数百台のカメラから収集した画像を分析する際に人工知能を使うことで、東北虎の足取りや生態をさまざまな形で追跡する計画だとしている。

画像認識ができる人工知能カメラ1200台の設置は凄いですね。たしかに推測値ではなく正しい個体数や足取りが掴めそうです。

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【no.172】診断から治療まで、最先端「医療AI」の潜在力 膨大なデータを活かし最適な治療をサポート

診断から治療まで、最先端「医療AI」の潜在力

AI(人工知能)を医療に活用しようという動きが加速している。

今年6月に政府がまとめた成長戦略には、AIを活用した病気の早期発見・治療や高齢者への生活支援を目指すプロジェクトが盛り込まれた。8月1日には産業技術総合研究所(産総研)が開発した省電力クラウド基盤が稼働。いわばAIの橋渡しをするクラウド基盤で、AIを活用したい企業や研究者などが活用できるようになる。国の側面支援もあり、AI活用の基盤がそろいつつあるわけだ。

医療分野でもっとも注目を集めているのはAIを使ったがん医療だろう。AIによるゲノム解析も、まずがんがターゲットだ。

産総研AIデータセンターの主役、スーパーコンピュータ「ABCI」の中身(記者撮影)
理化学研究所(理研)の革新知能統合研究センターの山本陽一朗・病理情報学ユニットリーダーも、AIを使ったがん医療研究に携わる。日本医療開発機構(AMED)の助成を受けて、2016年から日本発の医療AIの開発を進める。がん組織・細胞の切片の写真(病理画像)、臨床情報や遺伝子などのデータを複数のAIに学習させ、それらを組み合わせて解析する 。目指すのはがんの悪性度を測り、患者ひとりひとりに最適な治療の選択を行うシステムだ。

画像解析はAIとの親和性が高い。乳がんのリンパ節転移の検出については、病理医と同等のレベルで達成した研究もある。こうした病理画像解析でのAI活用は一般にも理解しやすい。

今の医療は乳がん、大腸がんといった臓器別にそれぞれ高い専門性がある。山本氏が目指すのはこの医療の伝統をベースとした医療AIだ。 AIで解析するデータは量も必要だがその質も重要。データに含まれていない情報については正しい学習ができない。

がん細胞の病理診断では3マイクロメートルの薄さに切った細胞を染色して見るが、日本の技術は世界的にも高い評価を得ている。また、ゲノムデータだけでなく、タンパク質や代謝物質、がん細胞の周囲にいる細胞などについての高い解析技術とデータを持っている。 「こういった強みを生かせば、医療AIで日本の存在を十分にアピールできる」と山本氏は言う。

画像認識の精度があがり、データベース量が増えた時、飛躍的な進歩を遂げそうですね。

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【no.171】AIダンプで土砂自動運搬 宮城・加美の業者、東北大などと開発開始 人手不足緩和狙う

AIダンプで土砂自動運搬 宮城・加美の業者、東北大などと開発開始 人手不足緩和狙う

宮城県加美町の建設業佐藤工務店は、大型ダンプカーにロボットと人工知能(AI)を搭載し、自動で土砂を運搬する技術の開発に乗り出す。土木工事の人手不足を補い、生産性を高めるのが狙い。9月に町内で実験を始める予定で、佐藤敦社長(40)は「比較的小規模な地方の現場に合って、中小企業も導入しやすい技術を追い求めたい」と力を込める。
東北大未来科学技術共同研究センター、早稲田大との共同事業。ハンドルやアクセルを操縦するロボットとAIを既存の30トン車に載せ、人が運転するバックホーと連携して土砂を積み込んで指定場所まで運び、荷降ろしまでの作業を自動化することを目指す。
2017年度はダンプの自動走行を試験した。衛星測位システム(GPS)による位置情報を基に、長円状の経路を走らせることに成功した。本年度以降、ぬかるみや凹凸のある悪路でも走れるようにロボットを改良したり、工事の進み具合に合わせて経路を自動的に再検討するAI技術を開発したりする。
6月、AIの早期実用化を目指す新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の事業に採択された。22年度まで年間約9000万円の補助を受ける。9月から町内の実験地約3ヘクタールで熟練作業員がどのように土砂を運搬しているかといったデータを集め、AIの学習に役立てる。
実用化できれば、地方の建設業界が抱える労働力不足を緩和する効果が期待できる。共同事業のチームの試算によると、熟練者をより高度な作業に割り振るなどして生産性を5%向上させた場合、全国で年間2100億円相当の経済効果を生むという。
大手メーカーやゼネコンは建設機械の自動化に積極的に取り組むが、中小企業では初期投資や維持管理費の負担が大きく、普及が進んでいないのが現状だ。
佐藤社長は「既存の建設機械を生かして操縦ロボットを後付けする方が安価で機動性にも優れる」と述べ、チームの開発の方向性に自信を見せる。

実現されて市場に流通すると考えると効果が凄そうですね。災害などの突発的な対応にも大きな力になりそうです。

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