【no.266】判別AIも出てきた米国・フェイクニュース研究最前線 —— ただ「フェイク」と呼ぶ時代は終わる

判別AIも出てきた米国・フェイクニュース研究最前線 —— ただ「フェイク」と呼ぶ時代は終わる

パロアルトインサイトCEO・AIビジネスデザイナーの石角友愛です。今回紹介するのは、「アメリカのトップIT企業がどのようにフェイクニュース規制に取り組んでいるか」です。

2018年の沖縄県知事選挙で、フェイクニュースを見た学生がアンケート回答者全体の1割ほどいたというニュースが日本でも先日流れ、今年はより一層、日本でも「フェイクニュースとはなんなのか?どう私たちは向き合えばよいのか?」が問われる年になるのではないでしょうか。

フェイクニュースに関して話すときに一番難しいのが、何をもって「フェイク」とみなすのかの定義づけです。First Draft Newsという非営利プロジェクトの代表のクレア・ワードル博士によると、自分にとって都合の悪い情報を全て「フェイクニュース」と一括りにしてしまっている使用例も背景にあり、「フェイクニュース」という言葉は使わずに、以下の3つに分類されるべきだと言います。

  1. Mis-information(ミスインフォメーション。悪い意図がなく拡散する偽りの情報)
  2. Dis-Information (ディスインフォメーション。悪い意図があり意図的に拡散される偽りの情報)
  3. Mal-Information(マルインフォメーション。悪い意図があり意図的に拡散される真の情報)

例えば、フェイクニュースの拡散で批判の対象になっているFacebookでは「フェイクニュース」ではなく「フォルスニュース(False News、偽りのニュース)」という言葉を使い、あらゆるシグナルからフォルスニュースと判断されるニュースを拡散するサイトの広告を止めています。その検知にかなりの人的資源と機械学習の労力を投じているとのことです(担当チームを2倍に拡大したとのこと)。

Facebookでは以下のようなマトリックスを作り、それぞれの線引きが難しいものの、赤い箇所(False News)の摘出にまずは全力を注ぐ、と言っています。

False News

月間アクティブユーザー数が20億人を超えるため、全ての情報1つずつをカテゴライズするのは不可能です。そのため機械学習アルゴリズムを開発し、パターン検知をしています。そして、何をもって偽りと判断するかの基準には、第三者専門機関のチェック、ユーザーからのフィードバックなども使い、複合的な判断をしています。それでもなお、次から次に出てくる「偽り」の検知にはなかなか追いつかない、いたちごっこのような状態になってしまうことも考えられます。

そこでFacebookとは違うアプローチを採っているのがウーバーです。ウーバーの最先端技術研究チームの研究員の一人であるマイク・タミアー博士はバークレー大学でデータサイエンスを教えている講師でもありますが、マイク氏は面白い視点でフェイクニュースを定義付けています。

マイク氏によると、「何が偽りかどうか」より、「感情を無駄に引き起こす言葉が入っているかどうか」で、ジャーナリズムとセンセーショナリズム(扇動主義)の線引きをした、ということです。心理学の研究で、「感情的になればなるほど、人は認知力が反比例して下がってしまう」というものがあり、そこから、無駄に読者の感情を駆り立てる記事は、ジャーナリズムではなくセンセーショナリズムだと定義づけをした、とあるセミナーでマイク氏が語っていました。

【no.265】AI専門メディア『AINOW』がAIを導入したらすごかった!記事作成時間8割削減を実現

AI専門メディア『AINOW』がAIを導入したらすごかった!記事作成時間8割削減を実現

大幅な業務効率化を実現

「AINOW」は、現在3万件以上のAIに関するニュースを掲載するキュレーションメディアで、AIが収集したニュースに加え、各企業から送付されたプレスリリースの掲載も行っている。また、ディップでは2018年11月に「dip Robotics」を設立し、業務効率化や事業の生産性向上に向けたRPA(※1)導入を積極的に推進してきた。

今回、ディップの推進するRPA導入の取り組みの一環として、「AINOW」のプレスリリース掲載プロセスにおいて、RPAの導入を行った。RPAを用いることで、これまで属人的に行われていたプレスリリースの掲載を自動化し、記事作成にかかる時間の8割削減を可能にした。さらに社内業務の構造化にも取り組み、不透明だった業務の見える化にもつながっているとしている。

(※1)人がパソコンで行う単純作業をロボットに記憶させ全自動で代行することを目指すテクノロジー

自動的に記事を作成

「AINOW」では、「AINOW」のサイト上に設置したプレスリリース配信専用フォームに、プレスリリースの概要を入力するだけで、自動的に記事を作成するRPAロボットを開発した。なお、記事に関しては編集部による最終チェック(※2)を行って記事を掲載する。

(※2) 編集部の最終チェックにより適正を欠く記事については掲載されない可能性がある

【RPAロボットの概要】

1.広報担当者様によるプレスリリース配信フォームへの記入
2.編集部が構築したロボットによる記事の下書き作成
3.編集部の最終確認
4.公開

AI専門メディアらしい施策

「AINOW」は、日本初のAI(人工知能)専門メディアだ。またAINOWは編集部によるAI関連の独自記事を多くリリースしている。企業へのインタビューや、まとめコンテンツ、イベントのレポートなどを通してAIについて多くの方に知ってもらえるように発信を行う。情報掲載数は3万件以上で、日本国内のAIに関する最新ニュースを毎日収集している。

そのAIの専門メディアが、自身の編集プロセスにAIを導入したことになる。大幅な業務の効率化にも実現しており、専門メディアらしい肝をとらえた施策とも言えそうだ。

EC市場のみならず、日本社会では少子高齢化に伴って生産労働人口が減少することは必至で、こうした深刻な人手不足がすでに各方面で問題化している中、AIの導入は今後も進むことが見込まれる。

【no.263】日本の旅先、AIが提案…利用増えれば高精度に

日本の旅先、AIが提案…利用増えれば高精度に

富士通は、人工知能(AI)を活用して訪日外国人に旅行先を提案するサービスを開発した。年代や訪日回数などの情報を基にAIが利用者の潜在的な好みを推測するシステムだ。AIの学習機能により、利用者データの蓄積が進むほど精度が高まるという。1月中にも実証実験を始め、2019年度の実用化を目指す。

実証実験は、訪日客にガイドを紹介する英語サイト「WOW U(ワオ ユー)」を運営する「EXest(エグゼスト)」(東京都渋谷区)と共同で行う。サイト上で、利用者が年代や旅の目的など七つの項目に答えると、北海道から沖縄まで全国280か所の観光スポットの中から複数箇所を提案する。

AIは、事前のアンケートで集めた約1000人の外国人のデータや、同サイトに登録している全国各地のガイドらの意見も参考に分析する。一般的な検索型サイトと違い、観光スポットを知らなくても、「歴史的な文化に触れたい」「地域特有の食に興味がある」といった漠然とした要望に対し、AIが具体的な場所を提示するのが特徴。都市部に集中しがちな訪日客の旅行先を広げ、全国の歴史や文化の魅力発信につながりそうだ。

【no.262】今年もAIだらけ「家電見本市」の目玉は何だ

今年もAIだらけ「家電見本市」の目玉は何だ

完全に1人になることがない未来を想像してみよう。妻や夫が出張に出かけても、子どもたちがキャンプに行ってしまっても、つねに誰か(あるいは何か)話し相手がいるのだ。朝には、電子レンジに向かって、オートミールを温めてと頼む。車の中ではカーステレオに向かって、1990年代の曲をかけてと言う。そしてオフィスに入ったら、「今日の予定は何?」とスマートフォンに尋ねる――。

テクノロジー業界は、音声に反応するさまざまな機器を開発し、こんな未来を築こうとしている。2019年には、これらの機器の売り込みはさらに激しくなるだろう。

CESで目立つトレンドは?

最新の技術トレンドが見られる家電・技術見本市「コンシューマー・エレクトロニクス・ショー(CES)」が、1月8日にアメリカ・ラスベガスで開幕したが、ここでもそうした未来の姿が見えてくる。CESでは、人口知能(AI)を使ったバーチャル・アシスタントが重要な技術トレンドとして注目を集め、大手からベンチャーまでさまざまな企業が、ロボット掃除機や目覚まし時計、冷蔵庫、カーアクセサリーなど、音声認識技術を使った製品を展示している。

業界関係者によると、こうした製品のほとんどが、2大AIアシスタントであるアマゾンの「アレクサ」か、グーグルの「グーグルアシスタント」を活用しているという。

CESを主催する全米民生技術協会(CTA)のCEOであるゲイリー・シャピロは開幕前に「今年のショーはAIだらけになるだろう」と話した。

しかし、去年も同じだったと感じる人がいるかもしれない。実は、2018年もAIが最新トレンドだった。つまり、いまテクノロジー業界はまったく新しい技術で飛躍しているというより、ループを描いているような状態だ。

ほかのトレンドには、5Gとして知られる次世代高速通信規格があり、これによってモバイルのインターネットの速度が格段に上がることが予想されている。また、消費者がインターネットにつながる製品をいくつも所有するようになっていることから、家庭用のサイバーセキュリティー製品も多数出展されている。

一方で、例年と同じように、しばらくは様子を見守りたい技術もある。大々的に喧伝されていながら、たとえば自動運転車など、実用化には程遠く、すぐには販売店に並びそうにない製品がある。

以下で、今年注目すべき技術を紹介しよう。合わせて、まだ様子見となりそうな技術も紹介する。

2015年、アマゾンはバーチャル・アシスタントのアレクサを搭載したAIスピーカー「エコー」を発売した。翌年、グーグルはグーグルアシスタントを搭載した「ホーム」で対抗した。

それ以来、両社は競ってサーモスタットやドアベル、電球、カーアクセサリーなど、さまざまな製品のメーカーと組み、自社のバーチャル・アシスタントをこれらの製品と連携させてきた。

グーグルは出展規模を昨年の3倍に

グーグルは今年、グーグルアシスタントでさらに攻勢に出ようとしている。同社はCESでの出展規模を昨年の3倍にし、グーグルアシスタントを活用した機器を多数展示した。

一方のアマゾンも、同社が「どこでもアレクサ(Alexa Everywhere)」と呼ぶビジョンの一環として、アレクサと連携している製品を多数出展している。アマゾンの目標は、このバーチャル・アシスタントを人々の生活のあらゆる部分、たとえばキッチン、リビング、オフィス、自動車などに広げていくことだ。

ただ、注意しておきたいのは、バーチャル・アシスタントはまだ初期段階の技術であり、不十分な点も多いということだ。たとえば、バーチャル・アシスタントを使って照明をつけるなど、機器を作動させるには、トリガーとなる特定のフレーズを言う必要がある。こうしたフレーズを言うのに慣れていない人は、アプリのボタンを押して作動させるほうが簡単だと思うかもしれない。

【no.261】がん診断でAI活用が本格化、2020年に医師を支援

がん診断でAI活用が本格化、2020年に医師を支援

監視カメラとAI、東京五輪をテロから守る

2020年9月6日、1カ月半にわたって開催された東京オリンピック・パラリンピックの全日程を終えた時、人々は感動の余韻に浸る。その時、テロや犯罪の暗い思い出は一切ない。監視カメラ映像とAI(人工知能)を組み合わせた監視システムが人知れず犯罪を未然に防いでいたからだ――。

監視カメラは近年、都心部の繁華街を中心に普及が進む。東京五輪では多数の観客が会場周辺に押し寄せ、選手や国内外の要人なども狭いエリアに集まる。警備強化に向けてIT企業はAIで監視力を一段と高める。

例えばNECは大会関係者約30万人を対象に、競技エリアや選手村などの入場ゲートでIDカードと顔認証を組み合わせた認証システムを設置・運用する予定だ。ゲートのICカードリーダーでIDカード内のICチップを読み取って入場しようとする人物を特定する。同時に、あらかじめ登録してある顔写真とゲート前に立つ本人の映像とを照合し、IDカードの貸し借りや盗難によるなりすましを防ぐ。

五輪準備で映像解析に磨き
NECが試作した東京オリンピック・パラリンピックの選手・関係者認証ゲート(写真提供:NEC)
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顔認証技術に使った犯罪防止技術は五輪会場以外にも広がる。NTT東日本はAIベンチャーのアースアイズと共同で、商業施設向けの万引き防止AIシステムを2018年5月から提供中だ。来店客が店内の同じ場所を行き来する、辺りをうかがうなどの不審な行動をカメラが捉えると、警備員のスマートフォンに通知を送る。

量子コンピューターの悪用を防ぐ暗号技術が進化

従来型コンピューターを大きくしのぐ演算速度を持ち、物流や創薬など様々な分野の問題を解決すると期待を集める量子コンピューター。2020年にも本格利用が始まり、人手不足や医療費高騰に歯止めがかかる。

従来型コンピューターを超える
米IBMのゲート型量子コンピューター「IBM Q」の素子部分(写真提供:米IBM)
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ただその前に越えなければいけない壁がある。量子コンピューターの乱用を防ぐための倫理基準や規則の整備だ。2019年はその議論が始まる。

量子コンピューターが脅威となる代表例は公開鍵暗号の解読だ。公開鍵暗号は従来型コンピューターが大きな数の因数分解に時間がかかる点を利用して解読を困難にしているが、量子コンピューターだと簡単に解けてしまう。実際、因数分解を高速に解くアルゴリズムが既に開発されている。

【no.260】AI・ロボットに仕事を奪われないためのスキルとは?

AI・ロボットに仕事を奪われないためのスキルとは?

0年後、あなたの仕事は人工知能(AI)に奪われると思うか? 通信教育サービスのユーキャンが20~40代のビジネスパーソン約300人を対象にした意識調査を行った。

「世の中の業務(仕事)がAIやロボットなどのテクノロジーにどれくらい代替されるか」という質問に対し、平均で33.2%が代替されると回答。10年後の自分自身の仕事に関しては、回答者の40%が「代替されない」、36.8%が「代替される」と拮抗した結果になった。

10年後、AI・ロボットによる世の中の業務(仕事)の代替率10年後、AI・ロボットによる世の中の業務(仕事)の代替率
自身の仕事は代替されるかどうか自身の仕事は代替されるかどうか

そうしたAI・ロボット時代の到来に備えて、身に付けておきたいスキルについては、「専門資格(専門知識・技術)」がトップで28.1%。続いて、「実行力」(24.2%)、「論理的思考力」(23.9%)、「課題を見つける洞察力」(23.2%)となった。

AI・ロボットに奪われない資格に関しては、「保育士」(28.4%)が1位だった。以下、「介護福祉士」(20.6%)、「メンタルヘルス・マネジメント(R)」(18.7%)となり、気配りや心のケアなど人間ならではの仕事が挙がった。

身に付けておきたいスキル身に付けておきたいスキル

ロボット研究の第一人者である大阪大学の石黒浩教授は、10年後もロボットに奪われない仕事は、カウンセリングのように人の心をくみ取りながら、人との関わりを持つものだとする。一方で、データ処理や検品作業などの単純作業はロボットのほうが向いているとコメントする。

AI・ロボットによる仕事の代替への期待については、「とても期待している」が11.3%、「期待している」が39.7%だった。人間がすべき仕事に集中できる、仕事の量が減ったり、残業が減る、ヒューマンエラーを減らすことができる、などが理由に挙がった。

期待する理由期待する理由

一方、代替に不安を感じるとした回答者は約30%。その理由は、人間の仕事が奪われ失業者が増える、自身の仕事がなくなる恐れがある、必ずしも商品・サービスの品質が保証されるものではない、などだった。

【no.259】AI活用家電が続々 世界最大級の見本市

AI活用家電が続々 世界最大級の見本市

世界最大級の家電の見本市「CES」が、アメリカ・ラスベガスで8日から始まる。

世界各国のメーカーがしのぎを削っているのが、AI(人工知能)。

CESでは、世界中の家電メーカーなど、4,500社が最新の技術を披露。

中でも、韓国のサムスンは、参加企業では最大規模となる、3,368平方メートルのブースを構える。

この日は、声で操作でき、音声でレシピを提案する冷蔵庫がお披露目された。

実演者「最初のレシピを読んで」

冷蔵庫「ローストチキンは、まずオーブンの予熱を350度にしましょう」

一方、パナソニックの発表会に登場したのは、“静かな”ハーレーダビッドソン。

これは、ハーレーの電動バイクで、パナソニックの通信技術を使った位置情報や、バッテリーの残量などを表示するシステムが搭載されている。

また、韓国のLGは「丸められる」テレビを発表。

65インチのディスプレーが大画面のテレビになったり、音楽プレーヤーにもなる。

CESは4日間開催され、およそ18万人が訪れる予定。

【no.258】AI、データ、アナリティクスの2019年はどうなる?–各社トップの予想から読み解く

AI、データ、アナリティクスの2019年はどうなる?–各社トップの予想から読み解く

新たな年がやってきた。筆者は今年も、データやアナリティクス分野の企業トップや著名人が発表した新年に向けての予想を集めて、その共通点を探ってみた。

各社の予想を見渡してみると、2019年のキーワードは人工知能(AI)、データ保護規制、データのガバナンス、Hadoop市場の状況、オープンソース、そして「エッジ」であることが分かってきた。

人工知能に関する予想
人工知能(AI)に関する予想にはばらつきがあり、楽観的で夢見がちなものから、どちらかと言えば懐疑的でうんざりした調子のものまで、幅広い意見が見られた。例えば、SAPの「Leonardo」、機械学習、インテリジェントプロセスオートメーション担当バイスプレジデントDavid Judge氏は、次のような希望に満ちた未来を思い描いている。「2019年には、引き続きAIが人間の仕事をさらに楽なものにし、人間は多くの成果を挙げられるようになる。(中略)労働者は作業を自分で行うか、プロジェクトを機械に任せるかを優先順位に応じて選択するようになる」

一方、Talendの最高技術責任者(CTO)Laurent Bride氏は、もう少し冷静に「データの倫理に関する問題で、AIや機械学習のイノベーションは減速する」と述べている。同氏の主張は、われわれは今、AIに対する盲目的な信仰から抜け出し、実際に有用なものにしようとする過程にあり、以前よりも道徳や倫理のジレンマを深く理解できるようになっているというものだ。同氏は、機械による意思決定に対する公正でバランスの取れたアプローチについて、研究者が議論を尽くそうとする間、短期的にはイノベーションが滞る(消えるわけではない)と考えている。

イノベーションが減速する可能性がある一方で、多くの予想では、AIに関する既存のイノベーションが企業に幅広く導入され、奥行きも深まるとしている。Splice Machineの最高経営責任者(CEO)Monte Zweben氏は、「機械学習は実験の段階から運用の段階に入り、リアルタイムのミッションクリティカルなエンタープライズアプリケーションに組み込まれる」と述べている。Salesforceのアナリティクス担当シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーKetan Karkhanis氏は、「2019年には、AIを利用したアナリティクス(データの自動発見)が主流になる」と考えている。また、NutanixのゼネラルマネージャーVijay Rayapati氏は、「AIは主流の技術になり、開発者が利用できる新しいAPIとして提供される。これは、インテリジェンスが次世代のビジネスソフトウェアサービスを自律的なものにするための原動力になるためだ」と説明している。

【no.257】金正恩氏の最終目標、韓国の研究者が人工知能で分析

金正恩氏の最終目標、韓国の研究者が人工知能で分析

北朝鮮の金正恩(キム・ジョンウン)朝鮮労働党委員長の発言や周辺の状況などを人工知能(AI)を使って分析したところ、北朝鮮は「核・経済並進路線」を放棄しておらず、2020年に核保有国になることを目指しているとの結果が出た。

壇国大学政策科学研究所と社団法人サンド研究所、世宗経営諮問研究チームが先日「テキストマイニング技法」と「システムダイナミクス理論」によって金正恩氏の「核戦略」を共同で分析した。テキストマイニングとはAIを使ってビッグデータからキーワードとなる言葉の頻度や意味などを分析する技法で、2016年に米国の大統領選挙でトランプ大統領の当選を予測したことでも知られる。システムダイナミクスは複数の事象間の動態的な関係を把握し、それを視覚化する理論だ。

金正恩氏による2013年3月の「核・経済並進路線」の演説文、16年5月の「朝鮮労働党第7次大会報告書」、そして昨年4月の朝鮮労働党全体会議で発表された新たな「経済発展路線」などを研究チームが分析したところ「金正恩氏は非核化の意志が非常に弱い」との結果が出た。たとえば核関連の発言で「核開発の意志」を示す「核武力」「核兵器」などの言葉はその使用頻度が「非核化関連の用語」よりも非常に多かったという。

さらに「戦略的地位」「核軍縮」など「核保有」と関連した重要キーワードの文脈とその意味を分析したところ、金正恩氏が昨年4月の朝鮮労働党全体会議で宣布した「核・経済並進路線勝利」と「経済建設総路線戦略」は「核保有国の地位で経済強国という目標を達成すること」がその意図であるとされた。金正恩氏は「核を放棄しそれを経済と引き替えにする考えは持っていない」ということだ。研究チームは「北朝鮮は核・経済並進路線を放棄しておらず、この並進路線の最終目標は2020年に核保有国として経済強国になる『戦略国家の地位』を得ること」と分析している。

テキストマイニングの専門家として知られる世宗経営諮問のキム・ギュイル氏は「金正恩氏の発言を分析すると核保有国で使われる表現が多いが、それは核の放棄ではなく核軍縮が目標のようだ」との見方を示した。サンド研究所のチェ・ギョンヒ氏は「時間が過ぎるほど北朝鮮は内部の結束と体制維持の手段として核をさらに利用するだろう」「核開発は金正恩氏の地位を支えると同時に、権威体制の強化にも大きく寄与してきた」とコメントした。

【no.256】衣類を畳むロボット、実用化へ一歩 布の形をAIが予測 信大准教授が基礎技術

衣類を畳むロボット、実用化へ一歩 布の形をAIが予測 信大准教授が基礎技術

信州大工学部(長野市)の山崎公俊准教授(知能ロボット学)は、衣類を畳むといった生活支援につながるロボットの実用化に向け、布を動かした時の形の変化をAI(人工知能)で予測する基礎技術を開発した。持ち上げると形状が変わる布などの柔軟物をロボットが扱うのは難しいとされるが、実用化の道が開ければ、家事や産業分野などで活躍の幅が大きく広がると期待される。AIの性能をさらに高め、技術の確立を目指す。

AIを搭載し、最適な動きを自ら判断して搬送や組み立てを行うロボットは、既に製造現場などで使われている。カメラで対象物の位置や形、大きさを認識し、つかむ位置や持ち方、作業手順を考えて実行する。形が変わらない金属や樹脂は持ち運びのシミュレーションが比較的容易で、AIでも段取りを考えやすい。だが、布やひもなどは持ち方によって形が複雑に変わるため、作業動作のシミュレーションが困難という。

山崎准教授は「ここを持つと布はこう動くはずだとAIが予測できれば、畳み方を考えることができる」と説明。AIが自ら学習し判断能力を高める「ディープラーニング(深層学習)」という手法を使い、無造作に置いた状態の布の画像データと、ロボットのアームが布のどこを持ってアームがどう動いたかという作業データ、その結果として畳まれた布の画像データを大量に覚え込ませた。

AIは、アームの動きから布の形の変化を予測できるようになり、畳む前の形と目標の形を照らし合わせて、作業手順を導き出すことが可能になった。

ロボットは現在、タオルやTシャツを畳むことができる。この技術を応用し、幅広い柔軟物の動きを予測できるようになれば、洗濯物の折り畳みに加え、葉物野菜の調理、ケーブルの配線、荷物を袋に詰めるといった作業をロボットで行うことが可能になるという。

現在の技術では、ボタン付きのシャツなどデータを覚えさせていない衣類はまだ扱えない。山崎准教授は「初めて見た物も扱えるようにするため、AIの性能をさらに高める必要がある」としている。