【no.193】AI予測で「混まないレジ」――大手スーパー、ベイシアの店舗革命

AI予測で「混まないレジ」――大手スーパー、ベイシアの店舗革命

スーパーの買物客が最もストレスを感じるレジ前の混雑。それを、AIの映像解析によって解消するシステムを導入したのがベイシア三好店だ。顧客満足度の向上に加え、業務効率化にも貢献している。

週末には1日平均6000人もの買い物客で賑わう総合スーパー「ベイシアスーパーセンター三好店」(愛知県みよし市)。店内に20台ほど並ぶレジの近くには、レジ精算の様子を見守る1人のスタッフがいる。

彼女の役割は、レジの開局台数を調整して混雑を未然に防ぐことだ。混みそうなら、レジ前の行列が伸びる前に応援スタッフを呼び、混雑が解消すれば閉局して元に戻す。いわば“司令塔”だ。

無駄な開局をなくして人の手配を適正化しながらも、お客さまは待たせない――。その判断には高い経験値とノウハウが必要だ。

ベイシアは“スーパーセンター”と呼ぶ大型店を中心にこうした司令塔役を配置しているが、三好店には1つ、他の店舗と違う点がある。この判断を助ける心強い“アシスト役”がいるのだ。レジ混雑を予測してくれるAIである。15分後、30分後に必要となるであろう適正レジ台数の予測が、彼女の持つスマートフォンに届く。「現在7台、15分後の推奨は9台、30分後8台」といった具合だ。

一般的なスーパーマーケットでは、レジ前に行列ができてから慌てて応援を呼ぶが、三好店では司令塔役と予測AIの活躍によって、混雑前に応援レジを開けて混雑を未然に防いでいる。

このレジ混雑予測を実現しているのが、OKIの店舗業務改善支援ソリューション「VisIoT(ビショット)」だ。カメラ映像内の人物を検知して、人数カウントや属性(性別・年齢)判定等ができる同社の映像IoTシステム「AISION(アイシオン)」をベースにしたもので、レジ混雑予測の開発にはベイシアも知見やノウハウを提供している。

三好店ではこれを使い、店舗入口に1台ずつ設置したカメラの映像から入店客数をカウント。さらに、レジにも各1台ずつカメラを設置して客の並び状況を補足している。

こうして入店客数とレジ前の混雑状況をリアルタイムに把握。さらに、入店客がレジに到達するまでの買い周り時間も測定し、平均買い周り時間に基づいて15分後と30分後のレジ混雑を予測している。

なお、映像データの分析は店舗内に設置したIoTゲートウェイ内で行っており、入店客数とレジ前の並びを示す数値データだけをOKIのクラウド「EXaaS」に送信している。映像を店舗の外に出さないことで、来店客のプライバシーを保護しているのだ。混雑予測はクラウド上で行い、司令塔役のスマートフォンにその結果が届く仕組みだ。

 

人数の把握ぐらいであれば、顔の認識まで細かくやる必要がなく実際に稼働しやすそうですね。次回の更新も楽しみにしていただけますと幸いです!

【no.192】「ウイルスを検出しました」などの“偽サポート”もAIでブロック トレンドマイクロ、AI技術で防御力向上した「ウイルスバスター」最新版を発表

「ウイルスを検出しました」などの“偽サポート”もAIでブロック トレンドマイクロ、AI技術で防御力向上した「ウイルスバスター」最新版を発表

トレンドマイクロは9月6日、総合セキュリティソフト「ウイルスバスター」シリーズの最新版を発表しました。公式サイトでは同日より販売開始しており、価格は「ウイルスバスター クラウド 1年版」が5380円、スマートフォン向けの「ウイルスバスター モバイル」1年版が3065円(いずれも税込)。

主な強化点としては、AI技術を採用し、不正なファイルやプログラムの内容やふるまいを機械的に学習。従来のようにパターンで検知するだけでなく、AIが事前に危険を予測し、より迅速かつ正確に対応できるようになったとしています。

AI活用のイメージ。ファイルそのものの特徴だけでなく、実行後の「ふるまい」からも危険性を察知する「ハイブリッド式」が特徴

また近年、「ウイルスを検出しました」といった偽の警告メッセージを表示させ、偽のサポートサービスに加入させる「サポート詐欺/偽警告」が増えていることも受け、こうしたサイトをブロックする機能も。ここでも日々変化するサイト内容に対応するため、AIにより危険なサイトの特徴を学習する機能が生かされているとのこと。その他、ネットバンキングやネットショッピングなどのサイトを装い、個人情報を盗み取ろうとするサイバー攻撃を防ぐ「決済保護ブラウザ」(Windowsのみ)も新たに搭載しています。

 

セキュリティソフトがどんどん進化してくれるのは頼もしいですね。

次回の更新して楽しみにしていただけますと幸いです!

【no.191】アイテムの詳細を動画で訴求!GAUSS、AIを活用した自動動画編集システム「Zooom」をリリース

アイテムの詳細を動画で訴求!GAUSS、AIを活用した自動動画編集システム「Zooom」をリリース

 

GAUSSは8月31日、AIの画像認識技術を活用した動画編集システム「Zooom」をリリースした。

「Zooom」は、撮影から編集、納品に至るまでの動画制作の工程を自動化するシステム。主にECサイト向けに、動画コンテンツの作成を支援する。

同システムでは、動画素材をアップロードすると、「トップス」「スカート」など事前に指定したアイテム名から、AIが自動で動画内の該当箇所を認識。アイテムを拡大する編集を自動で行う。拡大箇所や拡大時間は修正・変更が可能だ。

編集は10秒程度で完了し、即座にダウンロードまたはURLの発行ができる。同システムの導入により企業は、写真だけでは伝えづらかった洋服の着用時の動きや質感が伝えやすくなり、コストや工数の削減にも期待ができる。

パターンは限られているのかも知れませんが、大量のデータを素早く処理出来るのが素晴らしいですね。

次回の更新も楽しみにしていただけますと幸いです!

【no.190】AIと「バイアス」:顔認識に高まる批判

AIと「バイアス」:顔認識に高まる批判

AIによる顔認識に、改めて批判の声が強まっている。

直近のきっかけは、アマゾンの顔認識AI「レコグニション」が上下両院28人の議員の顔を犯罪者と誤認識し、しかも黒人議員らの誤認識の割合が高かったという問題だ。

これ以前から、顔認識AIの誤認識、特に有色人種や女性の誤認識率が高いという「バイアス(偏見・差別)」の存在は指摘されてきた。
AIに潜む「バイアス」は、それによって就職やローン審査など実生活の場面で不利益を被る可能性がある一方、その判断の根拠がブラックボックス化してしまうという課題を抱える。

欧州連合(EU)で5月に施行された新たなプライバシー保護法制「一般データ保護規則(GDPR)」では、こういったAIなどによる「自動判定」を受けない権利を規定するなど、対処の取り組みも出ている。

顔認識AIに対しては、米マイクロソフトから米国内法での規制を求める声明が発表されており、急速にマイナスイメージが拡大することへの危機感もあるようだ。

●「不平等を悪化させる危険性」
相次いで明らかになっている証拠によれば、これらのテクノロジーは、すでにある警察活動における人種の違いをめぐる不平等をさらに悪化させ、固定化してしまう危険性がある。
人種問題について強い影響力を持つ連邦議会黒人幹部会(CBC)の元議長で下院議員のエマニュエル・クリーバー氏(民主)は、8月15日、司法次官補代理のジョン・ゴア氏に宛てた公開書簡で、そう指摘した。

その上でクリーバー氏は、司法省公民権局に対し、捜査機関における顔認識AIの利用が、公民権侵害、特に捜査における差別的な扱いを引き起こしていないか、調査するよう求めている。

グリーバー氏が指摘する「相次いで明らかになっている証拠」の一つが、アマゾンが提供している顔認識AI「レコグニション」をめぐる騒動だ。

●連邦議会議員28人を犯罪者と誤認識
アマゾンの顔認識AI「レコグニション」が、28人の連邦議会議員を逮捕歴のある人物として誤認識した――。

米自由人権協会(ACLU)は7月26日、公式ブログでそんな実験結果を明らかにしている。

実験に使ったのは、ネットから入手した2万5000人分の逮捕写真。これを「レコグニション」に入力して「犯罪者データベース」を構築。

このデータベースに、535人の上下両院の連邦議会議員の顔写真を判定させたところ、28人が「犯罪者」と認識されたという。

この中には、公民権運動で知られる有力下院議員、ジョン・ルイス氏(民主)ら連邦議会黒人幹部会のメンバー6人も含まれており、有色人種の割合は39%。

議会における有色人種の割合20%の倍の割合だった、としている。

この結果を受けて、誤認識された28人のうち、いずれも民主党の上院議員のエドワード・マーキー氏と、下院議員のルイス・グティアレス氏、マーク・デソールニアー氏の3氏は連名で、アマゾンCEOのジェフ・ベゾス氏宛の公開書簡を送り、「レコグニション」の精度と、「バイアス」の検証について問い質している。

マーキー氏とやはり民主党上院のロン・ワイデン氏、クリス・クーンズ氏、さらに民主党下院で司法委員会のメンバーでもあるコーリー・ブッカー氏とジェロルド・ナドラー氏の5人は7月31日、連名で議会の補佐機関である会計検査院(GAO)に対し、政府機関における顔認識テクノロジーの使用状況と問題点について、調査を要求。

また、マーキー氏ら上院の3人は、39の法執行機関に対しても、顔認識の使用状況について問い合わせている。

米自由人権協会の指摘に対して、アマゾン側は反論の声明を出している。

それによると、捜査機関での「レコグニション」の利用は、あくまで補助的なものであり、AIのみによる人物特定は行われていない、と説明。

さらに、米自由人権協会は顔識別の精度をデフォルトの80%で行っているが、このような用途では精度設定を95%に上げた上で使うことを推奨している、としている。

ただ、「レコグニション」の説明サイトでは、従業員の顔とIDカードとの照合に使うケースで「80%」という精度レベルを例示していた(現在は「99%」という例示に修正してある)。

精度にまだまだ改善の余地がありそうですね、あくまで補助的な使用をする程度に
とどまり、決定権を与えるのには早いのかもしれませんね。
次回の更新も楽しみにしていただけますと幸いです!

【no.189】なるほど! AIの使い方――在住外国人向け多言語チャットボット、サクラマスの陸上養殖

なるほど! AIの使い方――在住外国人向け多言語チャットボット、サクラマスの陸上養殖

7月27日に開かれた日本オラクル主催のイベント「Innovation Summit Tokyo 2018」。全19セッションのうちの1つ「生活の中のAI – 東京都港区Chatbot、北海道漁業IoTに見るオラクルのAI活用」では、オラクルのAIが私たちの日々の生活や仕事をどのようにサポートしてくれるのかがわかる、興味深い事例が紹介された。

東京・港区役所における外国人向けAIチャットボット
約25万人(平成30年1月1日現在)の人口のうち、約2万人を外国人住民が占める東京都港区。駐日大使館の約半分が港区に所在し、多くの外資系企業も港区に本社を構えていることが、大きな要因となっている。

そのため港区では、外国人住民に向けた情報発信に、非常に力を入れているようだ。8月初旬の猛暑日に港区役所のホームページを訪れると、日本語・英語・中国語・韓国語の4か国で書かれた熱中症の注意を呼びかける緊急情報が、まず目に飛び込んできた。スクロールしながら右に並ぶ広報・報道欄を見てみると、「多言語によるFM放送」というリンクが見つかる。リンク先は、FMラジオの広報番組「MINATO VOICE(ミナトヴォイス)」の案内で、曜日によって異なる言語で放送中とある。また、在住外国人向けのFacebookページ「Minato Information Board」では英語とともに、外国人にもわかりやすい“やさしい日本語”で記事が投稿されている。

こうした努力の結果、3年に1度行っているアンケートでは、80%の在住外国人が「港区からの情報提供に満足している」と答えた。しかし、それでも区の職員は「なお不十分だ」と感じていたという。

行政機関である区役所の窓口は、開庁時間が基本的に平日の日中に限られている。窓口に来られない場合、区からの情報提供はホームページに頼ることになるが、そのコミュニケーションは一方通行だ。たとえ情報を豊富に用意していたとしても、欲しい情報にたどり着けていない懸念もあった。

そこで港区役所ではAIチャットボットに着目。在住外国人のスマートフォンでよく使われているFacebookメッセンジャーのアプリを活用して、時間を気にせず気軽に質疑応答が行える方法を探ることにした。

Facebookメッセンジャー上で港区のAIチャットボット「グル〜にゃ」に質問すると、回答の選択肢をいくつか提示してくれる。利用前にはFacebookアカウント「グル〜にゃ」と友達になっておく。現在対応している言語は「英語」と「やさしい日本語」の2つだが、このAIチャットボットを構成するサービスの一つ「Oracle Service Cloud」は多言語に対応しているため、同じ仕組みのまま対応言語を増やすことも可能だという。

最終的にはユーザーに対し、役に立ったか立たなかったかのフィードバックをしてもらうことで、AIチャットボットが自動的に学習を重ねていく仕組み。多くの教師データを用意しなくても、様々なパターンの質問に柔軟に対応してくれるほか、データサイエンティストがいなくても現場の担当者が管理画面からすぐに回答を修正することができる利点もある。

港区役所がOracle Cloudを採用した理由は、こうした「多言語対応できるプラットフォームであること」「教師データは不要で自動的に学習すること」「区職員がセルフメンテナンスできる登録の利便性」に加え、行政サービスであるからこそ強く求められる「高セキュリティ」が評価されたことにあると七尾氏は語る。

「実証実験の段階で、家族や病気、税金に関する質問など、人には言えない相談が多く寄せられることがわかりました。そうした質問データとメッセンジャーのIDが紐づけられれば、外部の業者などに個人情報が漏れてしまう。だからこそ、Oracleの高いセキュリティが必要なのです」(七尾氏)

「Oracle Database Cloud」には、上記の高セキュリティ機能に加えて、機械学習のアルゴリズムが内包されている。質問の内容や時間などのデータを分析することで、将来的にはさらなるサービスの改善に向けた提案ができるよう、さらなる貢献をしていきたいという。

チャットボットに対して、個人的なデータをやり取りすることに対する障害は、
利便性のほうが勝りそうですね。
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【no.188】え、1秒で書けちゃうの? AI記者が野球で見せた実力

え、1秒で書けちゃうの? AI記者が野球で見せた実力

今夏の全国高校野球選手権記念西兵庫大会決勝。神戸新聞社はツイッターで、記事を発信した。

「明石商は同点の7回、二死二塁から3番田渕翔のセンターヒット、なおも二死二塁から4番右田治信のレフト二塁打などで計3点を挙げ、逆転した」

AIを活用して記事をつくる「ロボットくん」が書いたものだ。地方大会のデータや、過去に記者が書いた同種の記事などを「学習」。試合データを読み込ませると1秒あまりで「執筆」する。

準々決勝から実験的に配信を始めた。デジタル事業局メディアプロモート室の川上隆宏さん(44)によると、社内では「そつなくまとまっていた」という評価の一方、「試合の熱量や雰囲気が伝わらない」という声も。今後の活用方法は検討中だが、開発の現場では「記者が行けない試合のデータをもらい、AIで記事化してはどうか」という意見もあがっているという。

NHKは、野球の解説で「ZUNO(ズノ)さん」を電通と開発した。過去のプロ野球の300万球以上の打席データから、配球、勝敗、順位などを予測。選手の傾向なども解析できるという。

今年、米・大リーグの大谷翔平投手の登板試合では、ホームぺージにZUNOさんの1球ごとの投球予測を掲載。昨年のプロ野球日本シリーズでも、インターネットで視聴者と予測対決する企画を実施した。50球以上を予測した4484人中、球種、コース共にZUNOさんを上回ったのは4人だけだった。

人間の解説者に取って代わるのは「当面は難しい」とNHK。だが、「ホームページにAIならではのデータ分析を提示するような、放送を補完して一緒に楽しむ活用方法に可能性を感じている」という。

日本経済新聞社は昨年1月、国内の上場企業(約3600社)の大半の決算について、発表直後にAIを用いたシステムで要点をまとめた記事を作り、電子版などで配信するサービスを始めた。

同社は3年前ごろからAI活用を研究。「うまく使うことで記者はより付加価値のある仕事に専念し、読者の皆様により優れたコンテンツを提供することを目指している」という。

信濃毎日新聞社は、記者が書いた記事を自動で要約できるシステムを富士通と共同開発。4月から本格的に運用している。記事をケーブルテレビなどに配信する際は文章を要約しなければならないが、1本あたり最大で約5分かかっていた作業が、数秒でできるようになった。担当者は「他のことに人を振り向けられるようになった」と話す。

朝日新聞社は今夏の第100回全国高校野球選手権記念大会で、AI(人工知能)を使い、試合のポイントを短い行数で読み解く「戦評」と呼ばれる記事を作成。3回戦から朝日新聞デジタルに掲載した。

確かに熱量はあまり伝わるような文章ではないかもしれませんが、
数秒でも早く事実をお伝えできるというところに価値がありますよね。
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【no.187】TSUTAYA、ツイート×AIが導き出すおすすめ映画20本–「TSUTAYA AI」を提供開始

TSUTAYA、ツイート×AIが導き出すおすすめ映画20本–「TSUTAYA AI」を提供開始

https://tsutaya.ai/

SUTAYAが、ツイートをAIで分析しておすすめのエンタメ作品をピックアップするサービス「TSUTAYA AI」の映画版の提供を開始した。タイトルや俳優名など映画に関連するキーワードが入っていなくても、ツイート内容から見たいと思われる映画を類推し、20作品をレコメンドする。

開発したのは、コミュニケーションデザイナーの阿部望氏とデータサイエンティストの内田尚氏。現在、TSUTAYA UX・MDカンパニー サービス基盤推進ユニットAI研究開発チームに所属しているが、以前はカルチュア・コンビニエンス・クラブ(CCC)が主催するベンチャープログラム「T-VENTURE PROGRAM 2016(TVP 2016)」にベンチャー企業として参加。最終審査まで残った8社のうちの1つだった。

「TVP 2016当時は、まだ会社としても立ち上がっていないような状態。AIで映画をレコメンドするエンジンを『#AGENT_TRAVIS』というサービスとして応募した。入賞には至らなかったが、当時から親身に相談に乗ってくれ、その後TSUTAYAに入社する形で、今回のサービスにこぎつけた」と阿部氏は開発までの経緯を振り返る。

TVP 2016で2人のメンターを務めた大畠崇央氏(TSUTAYA UX・MDカンパニー サービス基盤推進ユニット ユニット長兼AI研究開発チームリーダー)がチームリーダーとして参加。TSUTAYA AIを取りまとめた。

TSUTAYA AIは、直近のツイート100件を分析して、おすすめ映画をレコメンドする。ウェブサイトにアカウント名を打ち込むことで使用ができ、解析にかかる時間は8秒程度。解析が終わると20本の映画作品を紹介する。

Tカードの履歴とは連携しておらず、純粋にツイート内容から映画作品を導き出す。ツイート内容を自然言語処理することで、趣味嗜好や興味関心、どんな生活を送っているのかなどを読み取り、映画をピックアップする。認識できる言語数は72万語で、これは広辞苑の24万語を大きく上回る数字だ。

「TSUTAYAというと、データベースという強みがあり、レンタル、購入履歴によるレコメンドを行ってきているが、今回はあえてTカードデータを使わなかった。より多くの人に使ってもらうためにデータ連携をせず、ツイート内容のみという形をとった」(阿部氏)という。

直近100件のツイート内容を分析するが「それ以下の件数でもおすすめ映画をピックアップすることは可能。100件と限定したのは『今のあなたに合った作品をおすすめする』ため」(内田氏)だという。

2月に期間限定でプロトタイプを公開し、約15万人が利用した実績も持つ。20〜30代を中心に利用され、おすすめされた映画タイトルをTwitter上で公開することで広まり、300万インプレッションを稼いだ。

ピックアップする映画の本数はTVP 2016の時は10本としていたが、視聴済みの作品が含まれることもあり、20本へと増やした。「30本まで増やすと、自分だけのおすすめ感が薄くなってしまう。20本は利用者にとって新しい発見があり、おすすめ感が得られる本数」(阿部氏)と、設定理由を話す。

自分のツイート内容で何がおすすめされるのか、つい気になりますね。
ロジックはともかく、使ってみて面白いサービスです。
次回の更新も楽しみにして頂けますと幸いです!

【no.186】 マルチ商法などの犯罪に対応 ソウル市が「AI捜査官」を導入へ

マルチ商法などの犯罪に対応 ソウル市が「AI捜査官」を導入へ

中国では、顔認識や行動検知技術など人工知能(AI)を使った犯罪捜査が一般化して久しい。当局との協力関係を築くことで、知名度や収益を爆発的に伸ばす企業も登場している。

「Face ++(旷视科技)」はその代表格だ。2011年に唐文斌氏らが設立した同企業は、いまや中国を代表するAI企業に成長。「Face ++」の顔認識技術は、これまで約5000人の指名手配犯を逮捕することに貢献したとされている。

中国の犯罪捜査でAIが威力を発揮するなか、韓国・ソウル市も人工知能をつかった犯罪捜査に乗り出すと発表した。ソウル市当局が摘発対象とするのは、違法な貸付けやマルチ商法、不動産の違法取引、商標権侵害行為など、韓国で「民生犯罪」(日本の消費者契約法違反に近いニュアンス)と呼ばれているカテゴリーである。

ソウル市は今後、SNSやブログなどから、違法、また違法性が疑われるオンラインコンテンツをリアルタイムで収集・保存し、それらのパターンを人工知能に学習させていく計画だ。AIを活用し通常投稿と違法行為を勧誘するコンテンツを分類することで、捜査官が特定のサイトを一つひとつ訪問する手間を省きつつ、膨大な量のコンテンツから捜査の手がかりを迅速かつ正確に発見するのが目的である。

日本でも同様だが、違法性のある韓国語のオンラインコンテンツは、ネットスラングや独自の表記、記号などが多用されており、従来の検索方法では発見が難しい。仮に発見できたとしてもネットは削除が容易なため、警察側が証拠を収集するのが困難で捜査が遅々として進まないという現状がある。

そこで今回、それら犯罪に使われる”隠語”とも言うべき独特な表現を探し出すアルゴリズムも開発される計画である。加えて、捜査を免れがちである「画像に組み込まれたテキスト」を抽出する技術も導入される。ソウル市は、今年の年末までに関連システムを構築し「人工知能捜査官」を本格的に導入するとし、目標とする違法コンテンツの分類精度を90%以上と説明している。

現在、米シカゴ警察や日本の神奈川県警、英ダラム市警などでも、犯罪捜査に人工知能が使用され始めていると報じられている。2017年8月には、その米・シカゴ市警察がサウスサイド地区で犯罪予測システムを導入し、「凶悪事件が激減した」という成果を発表した。ロイター通信によると、同年1~7月において、シカゴ全域で殺人事件が前年同期より3%増えるなか、この地域では発砲事件が39%、殺人事件が33%減ったというのだ。

AIによる犯罪の摘発は、人種や犯罪歴などの偏見に基づくリスクがあるという批判がある一方で、客観的な分析なため、人間の捜査官が判断するより公正という主張もある。今後、世界の警察当局にどう活用されていくのか。メリットとデメリットの双方に注目していく必要がありそうだ。

判断を見誤るのか、人間よりも公正な判断をくだせるのか、なかなか答えは出なさそうですが、犯罪率自体は減っているという成果は出ているようです。ネット上での行動も今後は取り締まりが厳しくなっていく流れでしょうか。
次回の更新も楽しみにして頂けますと幸いです!

【no.185】AIが電話で「借金を取り立てる」ロボット、中国で実用化

AIが電話で「借金を取り立てる」ロボット、中国で実用化

中国では様々な分野で人工知能(AI)の活用が進んでいるが、またもや興味深い活用事例が登場した。今年4月に中国の政府系ファンド「China Reform Fund」らから1億5900万ドル(約177億円)を調達したフィンテック企業「100Credit(百融金服)」が、AIがボイスで借金の取り立てを行なうロボットを開発した。

Little 100Creditと呼ばれるこのロボットは、借金を返さない人々に電話をかけ、人間とほぼ同じ成功率で取り立てを行なうという。Little 100Creditは個人の声を認識し、会話のコンテキストを理解しつつ、合成音声を用いて会話を行なう。これは言わば、グーグルアシスタントやアレクサの、借金取り立てに特化したバージョンと考えることもできる。

Little 100Creditに採用されたテクノロジーは、他のAI機器と同様のディープラーニングや強化学習、ナレッジグラフを活用したものだ。

借金の支払いに応じない人は、そもそも電話に出ないのではと思う人も多いだろう。しかし、このロボットは想像以上の回収率をあげている。Little 100Creditは個人の反応を学習し、支払いに応じるよう説得する会話パターンを磨き上げている。Little 100Creditは感情認識技術を持ち、タイムリーなフィードバックを行なうことで人間よりも低コストで回収が行なえるという。

100Creditは今後、金融サービス企業向けにこのロボットの導入を進め、回収業務の効率化を行なっていくという。

2014年創立の100Credit は、ビッグデータ企業「Baifeidian Group」の創業者のZhang Shaofengが立ち上げた企業。同社の出資元にはセコイア・キャピタルやIDGキャピタルなどの有力VCも名を連ねており、これまで累計で2億7000万ドルを調達している。

人が話す会話に応じてどのような返しができるのか、そもそも相手がロボットだと
言い訳しても無駄なので払おうという心理になるのか、いずれにせよ、これからが非常に楽しみですね。

次回の更新も楽しみにしていただけますと幸いです!

【no.184】もうレッスンは不要?! AI技術で誰でもプロそのままのダンスが可能に(ただし映像の中だけ)

もうレッスンは不要?! AI技術で誰でもプロそのままのダンスが可能に(ただし映像の中だけ)

「ボン・ジョヴィで盆踊り」は踊れても、いわゆる「”ダンス”はとても自分には無理」とお思いの方は、おそらくたくさんいるはずです。しかしAIを駆使すれば、いまや誰でもマイケル・ジャクソンにも負けないスーパーダンサーになれる時代がやってきました。ただしそれは”映像の中では”の話です。
UC Berkleyの研究チームは、プロダンサーの動画からその動きを深層学習させ、ずぶの素人レベルのダンサーの映像をプロレベルのダンスに描きかえるAIシステムを開発しました。

このシステムではダンスの動画からその人の仮想骨格を作り出すアルゴリズムと、人物の見えない面を推測し、ターンをした場合に見えるかもしれない背面側までを描けるようにするもう一つのアルゴリズムを組み合わせているとのこと。顔に関してはより現実的というか最低限、違和感のない描画のために別途写真を使用しているものの、それらを組み合わせて描いた素人ダンサーのモデルに、学習したプロダンサーの動きを与えることで、かなり上手に踊っているように見える映像を生み出せるようになりました。

ただし、まだこの技術は映画などにそのまま使えるレベルにはありません。できあがった動画をよく見れば、人の輪郭がぼやけていたり、欠けていたりする部分が見つかります。フレームレートが低かったり足の位置が動きによって微妙にずれたりするのも相まって、デジタイズ画像のキャラクターが動いているようにも見えたりします。さらにAIがうまくキャラクターの動きを作り出せない場合は、元になるプロの動きの方を別のものに変えたりする必要もあったとのこと。とくにブレイクダンスのように激しい回転などの動きを伴うものはまだまだ完成度に難があるようです。

これらの不具合を潰していけば、いつかはプロダンサーとともに一糸乱れぬ動きで踊る自分のダンス映像を見られるようになるはずです。さらに映画やドラマなどにおいても、この世を去った名俳優たちが、ストック映像ではなく、新たな演技で新作に出演するといったことも可能になるかもしれません。

映像技術でこんな事までできるようになっているんですね。。
どんどん真実の映像と作られた映像の境目が無くなっていくのかもしれないですね。
次回の更新も楽しみにして頂けますと幸いです!