【no.160】ソフトバンクもタクシー配車事業に参入。中国の巨大交通プラットフォームと提携し、AI利用

  1. ソフトバンクもタクシー配車事業に参入。中国の巨大交通プラットフォームと提携し、AI利用

ソフトバンクは世界最大級の交通プラットフォームを手掛ける中国の大手ライドシェア企業、滴滴出行(Didi Chuxing、以後「DiDi」)とタッグを組み、次世代のタクシー配車サービスを目的とした、「DiDiモビリティジャパン株式会社」の設立を発表しました。

主に中国で活躍するDiDiの持つ人工知能(AI)とデータ分析技術をスマート配車システムの需要予測に活用。すべてのタクシー事業者が利用できるオープンなタクシープラットフォームとして、2018年の秋から順次、大阪、京都、福岡、沖縄、東京やその他の主要都市でトライアルとしてタクシー事業者へ無償で提供開始するとのこと。

利用者側のメリットは?
利用者側としてのメリットは、やはり需要予測が利いているため、タクシー手配がさらにクイックになるといった恩恵がありそうです。また、アプリからの配車となるので、スマホ世代なら気軽にタクシーを呼べるのもメリットでしょう。

なにより、タクシー事業者へオープンなプラットフォームとして提供されるっていうなら、ゆくゆくは交通の便が悪い地方でも使えるように?といった期待感もあります。現在もアプリで配車できるサービスってありますけど、どっちかと言うと首都圏中心。地方でも手軽に呼べる移動手段として、タクシーっていう選択肢が増えるといいですね!

ちなみに、中国などで合計5.5億人が登録するDiDiの乗客用アプリが、日本でもそのまま利用できるとのことなので、中国からの観光客にもメリット大ですよ。ドライバー向けのアプリでは、日本語と中国語の自動翻訳機能もあるんだとか。翻訳こんにゃく!

続々と交通サービスに進出するAI技術
タクシー配車と言うと、先日もソニーがAIを使ったタクシー配車サービス事業を立ち上げたり、Uberもまた配車サービスの実証実験を行っているといったのも記憶に新しい話題です。しかし、まさかソフトバンクまで加わるとは…三つ巴感も否めませんが、それだけ交通の利便性向上への期待感が高まっているということでしょう。

そして、やはり今後の車業界はAIが深く関係してくるようですね。どのサービスが主流になるのか? それとも、それぞれが選べて併用されるのかは、未来にならないとわからないけど、現時点で僕がひとつ言えることは…

こんな暑い日にゃ、タクシー呼んで涼しい車内で快適に移動したい。

です。AIやビッグデータを上手く活用して、タクシー拾いたい時にすぐ拾えて、呼びたい場所にすぐ呼べるようになるといいですね。
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【no.159】AIで生損保の不正請求を検知するShift Technologyの「Force」

AIで生損保の不正請求を検知するShift Technologyの「Force」

AI(人工知能)で我々の生活は劇変する。そう感じさせるのが、2014年にフランス・パリで設立されたスタートアップのShift Technologyである。同社は損害保険・生命保険などの保険金詐欺検出にAIを利用したソリューション「Force(フォース)」を中心にグローバルで展開してきた。2016年9月にはシンガポール、2017年1月には香港に進出し、2018年2月には日本で法人登録をしている。2017年11月には約2800万ドル(約30億円)の資金を調達し、現在の株主資本は約4000万ドル(約44億円)。

グローバルで50社以上の保険会社と契約し、東京都が2017年11月に開催したアクセラレータープログラム「フィンテックビジネスキャンプ東京」では、Shift Technologyが最終的に選ばれた8社のうちの1社となり、都内進出第1号となったことも記憶に新しい。2018年4月には、MS&ADインシュアランスグループの三井住友海上火災保険と、あいおいニッセイ同和損害保険との提携を発表し、両社はForceを用いた保険金業務高度化を図ることを表明した。

スタートアップが数年で高額な資金調達や、国内大手保険会社との提携を実現したのは、アクセラレータープログラムの受賞が大きいとShift Technology Japanは語る。「先のプログラムには各保険会社が助言者として名を連ね、ファイナリストになったことで一定の信頼を得た。もう1つは日本法人を設立し、国内でのビジネスを可能にしたことが信頼を勝ち取ったと考える」(Shift Technology COO APAC, Peter Haslebacher氏)。

では、Forceとはどのような仕組みだろうか。Shift Technology Japanの説明によれば、損害保険会社・生命保険会社から受け取った過去3~5年分の保険金請求データを分析し、学習モデルのマッピングを最初に行う。もちろん受け取ったデータは誤記や欠落のあるケースも少なくないため、クリーニング処理が必要だ。その上で保険金請求内容の不正判断理由を契約企業ごとに作成する“シナリオ”作成プロセスに移るが、ここまでの手順で4カ月を要する。その結果、不正な請求を発見すると、不正率を示すスコアとその理由を文章で提示するアラートを対応部署に送信する仕組みだ。「本格運用後はデータを日々受け取るため、そこに機械学習を活用して、さらなる正確性の向上を実現する」(Haslebacher氏)。保険会社側から見れば、Force導入における初期投資の回収がポイントとなるが、同社は「弊社の顧客は12カ月以内に初期投資を回収し、導入メリットをすぐに得られる」(Haslebacher氏)とアピールした。

例えば10件の保険金支払い案件があるとしよう。単独ではそれぞれ正常な保険金請求に見えるが、個々の情報をつなげていくとそれまで見えなかった図が見えてくるという。実際に起きたケースでは、被害を受けた運転手と整備工場の電話番号が同じで、調査したところ被害者と整備工場が家族関係にあったそうだ。身内や関係者に事故を起こさせ、整備工場は自身の収益増を謀ったという。これがわかったため、保険会社は無駄な保険金支払いを免れることができた。「異なる請求者なのに同じ携帯電話番号、同じ住所といったケースが重なると、そこに不正請求の可能性が出てくる」(Haslebacher氏)という。

だが、不正が同じ損害保険会社に対してであれば不正検知は可能であっても、詐欺を働こうとする輩が複数の保険会社を利用した場合は対応不可能だ。そこでShift Technologyは業界団体との契約を積極的に進めており、フランスやイギリス、シンガポール、香港といった市場では各業界団体と契約している。残念ながら日本での取り組みは始まっておらず、規制当局との交渉はこれからとなるが、犯罪抑止の観点からも関係各者の尽力を期待したい。

分析に利用するデータは損害保険会社・生命保険会社の保険金請求データ以外にも、ウェブのデータや過去に不正請求を行ったブラックリスト情報、企業情報など多岐にわたる。「弊社は合法的に入手可能なデータは広く扱う。先のケースで言えば整備工場が本当に存在するのか判断するために企業情報を用いる」(Haslebacher氏)そうだ。その1例として示したのがフランスで実際にあったケースだ。「BMWが中古市場で半年も売れずにウェブに掲載されていたが、そのデータがウェブから消えた2日後には火災発生による支払い請求が発生した。調査した結果、中古車販売業者は『売れなかったので燃やした』と説明」(Haslebacher氏)し、詐欺被害を免れることができたという。これまでベテランのスタッフが対応していた部分をForceに置き換えることで、更なる調査への注力やリソースを他の業務に振り分けるなど、保険会社にとっては社内資源の有効活用が可能になるだろう。

ForceはMicrosoft Azure上のSaaSとして稼働し、クラウドサービスとして顧客企業に提供される。数あるクラウドサービスプロバイダーの中からMicrosoftを選んだ理由についてShift Technologyは、「我々は業界最強レベルのセキュリティを必要としているが、Azureは条件を満たしている。また、グローバル展開を可能にしている点も大きい」(Haslebacher氏)と語る。保険業務では顧客データを国外に持ち出せないケースが多いものの、世界140カ国から利用できる52リージョン(2018年6月現在)が決め手だという。なお、インドネシアのようにリージョンがない国では、Microsoft Azure Stackを設置し、プライベートクラウドサービスを実現している。

最後に日本市場について尋ねたところ、「グローバルに見た不正な保険金請求の割合は5%から10%といわれているが、日本は1%以下のレベルと考えられている。だが、日本の保険市場は大きい。各保険会社もここ1年で意識が変わり、『正しく精査できていないのでは』と考えるようになったところもある。他方で各保険会社もデジタルトランスフォーメーションを推進しており、保険金支払いの短縮化・効率化が求められている。そのためには正しく検知することが不可欠だ。日本は世界第2位の保険市場だが、顧客反応や契約状況を鑑みると、弊社にとっては第1位になる可能性もある。もしかしたら(本社がある)フランスよりもだ」(Shift Technology Japan, Business Development Director, 木須靖昭氏)と述べた。

大量のデータを扱える点から、検知という分野での人工知能の活用が盛んですね。

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【no.158】AIが物流を救う。GROUNDがAI物流ソフトウェアの実証実験に

AIが物流を救う。GROUNDがAI物流ソフトウェアの実証実験に

GROUND株式会社(本社:東京都江東区/代表:宮田 啓友)とトラスコ中山株式会社(本社:東京都港区/代表:中山 哲也)は、AI物流ソフトウェア『Dynamic Allocation System(ダイナミック アロケーション システム)』通称『DyAS®(ディアス)』による実証実験をおこなう。
GROUND株式会社は、物流分野において最先端のテクノロジーの知見やネットワークを有する企業である。物流オペレーションをより簡略化することに長けた同社の、AIを用いた物流ソフトウェアの実態とは一体どのようなものなのだろうか。

DyAS®は、在庫・人材の配置を最適化するための4つのモジュールと、それらを可視化するツールの2本柱で構成されており、各地の物流施設のデータをDyAS®が吸い上げ、一元管理を可能とするシステムだ。

これにより、必要な在庫・人材の配置を知ることができ、適切な配置を迅速におこなうことで、消費者への即日配達を可能とするのである。

パートナーとなるトラスコ中山とは

工場用副資材プロツールの卸売業と自社ブランドの企画開発をメインとしている企業だ。モノづくりの現場への丁寧かつ迅速な配達を心掛けており、全国22か所の物流施設に約34万種類もの在庫を保管している。

GROUNDと共同実証するDyAS®は、トラスコ中山の持つ膨大な物流施設のデータを吸い上げるようになっている。

ECと物流の切っても切れない関係

EC取引が活発になるにつれ、物流業界もシステムの見直しを余儀なくされている。

自宅でワンクリックで購入できるのがECの仕組み。購入の時間がそれだけ削減できるようになったのだから、実際に現物が届くスピードにもこだわりたい。しかし現状の物流システムでは限界がある。それ故に宅配クライシスといった言葉などが散見されるようになっている。

今回の実験は物流業界の現状を救う結果になるのだろうか。市場への参入が待ち遠しいサービスだ。

ピッキングや入荷作業、適正在庫などを分析してくれるようですね。具体的にどんなサービスなのか気になるところです。
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【no.157】人間より公平?法曹界で進む人工知能活用 「AI裁判官」は生まれるか

人間より公平?法曹界で進む人工知能活用 「AI裁判官」は生まれるか

弁護士の業務や裁判所の審理での人工知能(AI)の活用が加速している。捜査資料の分類作業や公判調書の作成を効率的にこなすAIを開発する米英などが実用化に前向きだ。人間より公平な判断ができるとされるAIに裁判官を任せる「未来」も遠くないと予測する専門家も。機械が人を裁く倫理面の問題なども指摘される中、「AI司法」に実現性はあるのか。

「AIは弁護士業務の大半ができてしまう…」

2017年。英紙フィナンシャル・タイムズ(電子版)などが、世界の法曹界を驚愕させるニュースを流した。汚職などを捜査する英政府機関「重大不正捜査局」(SFO)が、贈収賄事件に関する捜査関連書類の分類などの作業をAIに任せたのだ。通常は弁護士に依頼する作業だが「より迅速な作業が必要だった」(SFO関係者)。弁護士に依頼する場合、1日に分類できる資料は約3千件といわれるが、SFOが採用したAIはその200倍近い約60万件を処理。ミスも人間の弁護士より少なかったという。

AIが弁護士業務の一部を担う取り組みは米国でも広がりつつある。

ニューヨーク州弁護士の資格を持つスティーブン・ギブンズ氏によると、米国では裁判資料などの電子化が進み、AIが精査や分類の作業を行う取り組みが本格化しているという。

全てをaiに任せるのは現段階では厳しいのかもしれませんが、書類の処理など、限られたものをうまく任せていくのが良い使い方なようですね。

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【no.156】AIが魚種を見分けるアプリ「フィッシュ」 約300万点の写真を人力でタグ付けて学習

AIが魚種を見分けるアプリ「フィッシュ」 約300万点の写真を人力でタグ付けて学習

AIが魚の種類を判別するスマートフォンアプリ「フィッシュ」が登場。魚の画像を読み込ませると、名称や科目などを表示してくれる。

釣り船予約サイトなどを運営するB.Creation(兵庫県芦屋市)は7月11日、AI(人工知能)を活用して写真に写った魚の種類を判別するスマートフォンアプリ「フィッシュ」(iOS/Android、無料)を公開した。11日時点で80種の魚を判別できるという。

スマートフォンで撮影した写真か、端末内に保存した写真から、AIが魚の種類を判別。魚の名称や科目、特徴、どのような料理に向くかといった情報が見られる。危険な魚種の場合は、判定ページでドクロマークなどを表示して注意を促す。

釣り船予約サイト「釣割」(ちょうわり)を通じて釣り人から集めた約300万点の魚画像をデータベース化し、各画像の魚の種類を人力でタグ付け。そこから得られたデータや図鑑などの情報を活用した。

同社は、1つの魚種に対し、明るさや角度、対象物以外の写り込みといった条件の異なるさまざまな画像を学習させることで、判定の精度を高めたとしている。今後も判別できる魚を増やすという。

画像判定をいい感じに使ったサービスですね。使うのが楽しそうです。

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【no.155】AIがメディアの速報性の鍵に? 新概念「拡張ニュースルーム」とは

AIがメディアの速報性の鍵に? 新概念「拡張ニュースルーム」とは

 

ニュースメディアと人工知能(AI)の融合が着々と進んでいるようだ。

今年6月、ポルトガル・エストリルで開催された世界編集者フォーラム(World Editors Forum、WEF)では、「拡張ニュースルーム(Augmented Newsroom)」という、日本ではあまり聞き慣れないコンセプトが注目された。

拡張ニュースルームが目指すのは、記事の企画、取材、作成、編集、発行、記事ページのコメント管理など、メディア編集関係各所で行われるすべての業務に、人工知能を積極的に取り入れ、作業の効率性を高めることだ。さしずめ、メディア版「インダストリー4.0」といったところだろうか。

ノルウェーに本部を構えるメディア大手シブステッドメディアグループは最近、記者たちが利用する記事作成ソフトウェアに「自動タグ推薦」という人工知能技術を採用した。これは、記事に登場する主要キーワードをAIが抽出し、関連記事のハイパーリンクを自動的に見つけてくれたり、また記事の草稿段階で検索対策に活用すべきキーワードを自動的に選んでくれるというものだ。それら人間のスタッフが行ってきた作業を自動化することで、記事作成のスピードや効率性を大幅に高めることができる。

一方、米・ワシントンポストは、記事の文章そのものを最初から推薦してくれたり、記事の一部を書いてくれる人工知能を開発中だという。選挙の開票記事やスポーツ実況記事の作成において競合他社に競り勝つためには「速報性」が何より重要になるが、人工知能が勝敗を分ける重要なテクノロジーになると同社関係者らは強く意識している。

WEFでは、人工知能が読者の特性に合わせてカスタマイズニュースページを編集する「フロント・ページ・パーソナライズ(Front Page Personalization)」という技術も紹介された。

これは、読者がどの記事を読み、どのような反応を示したかというビッグデータをベースに、AIが各読者に最適化された「ニュースページ編集モデル」を作成。読者がニュースサイトにアクセスした際、読まれそうな記事ページ、動画コンテンツなどをトップページに優先表示するというものだ。編集長らメディアの方針を決める決裁者がヘッドラインなどを決定してきた作業を、人工知能を使って自動化する技術と言い換えることができるだろう。

なおロイター研究所が調査した結果によると、世界200以上の主要メディアのうち59%のメディアが、読者への記事推薦システムにすでにAIを採用しているという。ワークフローを自動化、もしくは広告配信の最適化のためにAIを利用しているメディアは39%、記者が記事を書く作業を直接、もしくは間接的に支援するAIシステムを導入しているメディアは35%に達している。

人工知能の普及は、メディアやニュースの質、そして読者と情報の関係をどう変えていくのでしょうか。今後の動向を見守りたいですね。

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【no.154】AI自動運転車、「強化学習」で運転方法を20分で習得–英Wayve

AI自動運転車、「強化学習」で運転方法を20分で習得–英Wayve

英国の研究チームが、わずか20分の訓練で自動運転車に車線内を走行することを学習させる取り組みに成功した。一生かかってもそれができるようにならない人間もいることを考えれば、これは素晴らしい成果だ。

運転中のイライラの話はさておき、ケンブリッジ大学工学部の研究者たちが創設した企業Wayveは、現地時間6月28日付けのブログ記事で、この「強化学習」アルゴリズムについて説明している。チームはこのアルゴリズムと人間の補助ドライバーを使って、自動運転車に車線内を走行することを「15〜20分間」で習得させたという。

人工知能(AI)に対する強化学習が高い効果を発揮することは、以前から証明されている。過去にはDeepMind Technologiesが、囲碁やチェスなどのゲームをAIに習得させることに成功した。また、OpenAIは、AIにビデオゲームの「Dota 2」を1日に180年分プレイさせていることを明らかにしている。

AIが囲碁やDota 2のようなきわめて複雑なゲームで人間のプレーヤーに勝ったことは素晴らしい成果だが、車に運転方法を学習させるというのは、それとは種類の異なる取り組みだ。

研究チームは自社のYouTubeチャンネルに動画を投稿し、実際の学習のプロセスを公開している。チームはこの実験を、「自動運転車に強化学習を行った初めての事例」だと述べている。

この自動運転車は当初、歩きはじめの赤ん坊のようにフラフラと走行していたが、道路からはみ出しかけると、補助ドライバーが介入して車を進路に戻した。車に搭載されたアルゴリズムは、進路を直されるたびに自分がミスを犯したことを学習し、また、ドライバーの介入なしに走行できた距離に応じて「報酬が与えられた」という。

動画を見るところ割と単純な運転しかしていないものの、たった20分でそこまで
出来るようになるとは凄いですね。。
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【no.153】 独自AIで文字を99.1%認識する手書き帳票処理ソリューション

独自AIで文字を99.1%認識する手書き帳票処理ソリューション

富士ゼロックスは7月5日、価値提供戦略「Smart Work Innovation(スマートワーク・イノベーション)」に基づいて開発した、企業の働き方改革を支援する「Smart Data Entry(スマートデータエントリー)」の提供を開始した。

Smart Data Entryは、手書き帳票のデータ入力から情報抽出、確認・訂正、データ出力までシームレスな流れを実現するクラウド対応型ソリューション。

人の視覚情報処理の仕組みを利用した独自AI技術の活用によって、氏名、住所など読み取り項目ごとのデータをベースに構築した学習済みモデルを搭載。単文字としても、つながりのある文字列としても99.1%の認識率で読み取るという。

基幹システムへの入力作業や帳票データの仕分け作業の時間を低減するほか、人的ミスを防止することができるため、申請・届出受付、調査・アンケートなどの業務でもオフィスにおける創造的な働き方を支援できるとしている。クラウド環境での利用も可能であり、導入時の初期投資や運用時の管理コストを低減できる点も特長とのこと。

また、同社の複合機や、ドキュメントハンドリング・ソフトウェア「DocuWorks(ドキュワークス)」と連携することで、読み取った帳票情報の確認・訂正、データベースなどに出力するまでの効率的な帳票処理を実現するという。

用途に合わせ業務システムに引き渡すために必要なCSVフォーマットにも対応し、後段の業務自動化を実現する各種RPA(ロボットによる業務自動化)ソリューションなどと組み合わせ、シームレスな業務プロセスを実現できるとしている。

認識率が非常に高いですね、、コスト感が非常に気になります。紙帳票の取り扱いが多いとメリットがかなりありそうです。

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【no.152】AIの「ワードプレス化」目指す、スウェーデン企業の野望

AIの「ワードプレス化」目指す、スウェーデン企業の野望

スウェーデン発のAIスタートアップ「Peltarion」には、人気ゲーム「キャンディークラッシュ」の開発に携わったエンジニアをはじめ、スポティファイやKlarna、Truecallerなどスウェーデンを代表するテック系ユニコーン出身の上級エンジニアが多く参画している。

ストックホルム本拠のPeltarionは、これまでに投資家から1600万ドル(約18億円)を調達している。顧客にはBMWやNASA、Ocadoといった大手企業が顔をそろえ、今後の利用を希望する企業数は800を超えるという。

CEOのCrnkovic-Friisによると、多くの企業がグーグルの「TensorFlow」やアマゾンの「Sage Maker」、マイクロソフトの「Azure Machine Learning」などのフレームワークを使って画像認識や自然言語処理のシステム開発を試みているが、ツールが非常に複雑でAIの専門家がいないと運用は難しいという。

そこでCrnkovic-Friisが考えたのは、HTMLが使えなくてもウェブサイトを構築できるワードプレスのようなAIツールだった。Peltarionでは、グラフィックを用いたインターフェースで独自のニューラルネットワークが構築でき、専門知識を持たないソフトウェア開発者でもAI開発が可能だ。

Crnkovic-Friisは筆者にノートPCを使って操作方法を見せてくれたが、真っ白なページにダイアグラムやバブルとそれらを結ぶ線が表示されていた。バブルはニューラルネットワークの「レイヤー」を意味するという。

個々のバブルにはパラメータが含まれ、ソフトウェアがニューラルネットワークを構築するためのステップとして機能する。データはそれぞれのステップを経由して送られ、ネットワークが答えを間違えた場合には、鎖状につながったバブルを逆流して修正が行われる。

ニューラルネットワークには、未知のデータからも正しい答えを導き出す「汎化能力」がある点が、フレームワークに基づくソフトウェアと大きく異なる。Peltarionでは、データの複雑さに応じて汎化に数分から数時間を要する。

AIがワードプレスのように、特別な知識がなくてもアイデアを具現化できるようになったらとてもいいですね、、「AIの民主化」と題されていました。
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【no.151】1秒で2万行を生成する「AIコピーライター」、中国アリババが発表

1秒で2万行を生成する「AIコピーライター」、中国アリババが発表

中国のEコマース大手、阿里巴巴(アリババ)は現地時間7月3日、1秒で2万行のキャッチコピーを作成できるという人工知能(AI)を発表した。小売業者が人間の作業を必要とせずに販売サイトで商品情報を生成するのに役立つものだ。

このAIコピーライターは、傘下のデジタルマーケティング企業アリママを通じて発表された。アリババによると、ディープラーニング(深層学習)モデルと自然言語処理の技術を活用して同社のオンラインプラットフォーム「天猫(Tmall)」および「淘宝(Taobao)」上の「数百万の既存サンプル」を学習し、コンテンツを生成するという。

アリママのゼネラルマネージャーであるChristina Lu氏はこのAIについて、人間の創造力を置き換えることはできず、「極めて創造的な作業」に人間がさらに集中できるようにするものだと説明している。例えば、コピーライティングに関わる反復的で低価値な作業を代行することができるという。

アリママによると、このツールはチューリングテストに合格しているという。

ツールにアクセスするには、商品のページにリンクを挿入して「Produce Smart Copy」ボタンをクリックすると、複数のキャッチコピー候補が表示される。

服飾チェーンのEspritや衣料ブランドのDickiesなどがこの新ツールを利用しており、キャッチコピーの長さや口調を調整することもできるという。

このツールはまた、アリババが保有するTaobaoやTmall、Mei.com、1688.comなどのウェブサイトを利用する小売企業やマーケターによって、1日に平均100万回近く使われているという。

文章の精度についてはどうなんだろうと思いますが、1秒で2万行というのは、本当に
人ではかなわない速度ですね。何かの部分を任せられるようになるといいなと感じました。
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