ゼロから始めるAI経営

現場や地域の特性に適したAIを構築できる「HAMPANAI AI」- データを集めてもAIを活用できない課題を解決

AIを活用できないと企業の成長は止まる？

総合コンサルティングファームのアクセンチュアは、「今後ビジネス全体でAIを活用しなければ、2025年までに77%の国内企業が業績低下に陥る」と発表しました。

現在の事業運営において、AIの活用を見越して、データ基盤を作っていくことなどが重要になっています。

一方で、AI（人工知能）を導入することが目的になってしまい、AIをビジネスでどのように活用するかという視点が欠けているケースが散見されます。

▼参考記事

 AI専門ニュースメディア AINOW

AIを活用しないと77%の国内企業が業績低下？ 成功企業の3つの特長とAI導入に必要な…

https://ainow.ai/2020/06/12/224025/

みなさんこんにちは。AINOWライターのゆーどーです。2010年代から大きく注目を集め続けるAI技術は、どのように活用するかが企業の業績に影響するようになっています。2019年、世界を代表する総合コンサルティングファームであるアクセンチュアは、「AIを活用しないと…

企業でAIを構築できても、ビジネス的な結果を導くことができなければ、事業は大きく成長しないでしょう。

これからは、AI導入ではなく、AIを導入した後の結果を慎重に考え、適材適所で事業への活用を進めていくことが重要です。

適材適所でAIを活用していくには、AI開発自体はプラットフォームやツールを活用して効率化することも重要です。

AI開発を手軽にするプラットフォーム『HAMPANAI AI』を提供するソホビービーの葛氏へのインタビューしました。

【無料・600名】課題解決を通してAIの社会実装スキルを学ぶ無料のプログラム「AI Quest」が募集開始

データサイエンスコンペのプラットフォーム展開などを行う株式会社SIGNATEは、参加者同士が学び合い、AI活用を通した企業の課題解決方法を身につけるプログラム「AI Quest」の募集受付を開始しました。

近年、急速に高まるAI活用ニーズを背景に、経済産業省はAIやデータを用いて企業の課題を解決できる人材の育成のために、2019年6月に決定したAI戦略2019に基づいて、2019年度から「AI Quest」を実施しています。

LINEが化粧品サイト　AIが商品提案、その場で購入可能

LINEは人工知能（AI）を活用し、利用者ごとに適した化粧品や美容情報などを提案する美容ポータル（玄関）サイトを開設した。利用者が入力した肌質などの情報と、サイトの行動履歴から提案する。気に入った商品は電子商取引（EC）でその場で購入できる。情報収集から専門家へのオンライン相談、購入まで全て完結するサービスを目指す。

LINEが開設したサイト「lacore（ラコレ）」

サイト名は「lacore（ラコレ）」。対話アプリ「LINE」のアカウントを使い利用することができる。化粧品やヘアケアの「ジョンマスターオーガニック」などスタート時点で計14ブランドの商品を取りそろえた。肌の色をベースにした「パーソナルカラー」、肌質、年齢などの属性や、サイト内の行動履歴をもとに利用者に合った商品を提案する。

美容情報はおすすめの化粧品のコラムなどを配信する。個人に合わせ表示する情報などを変える。今後は購入前にサンプルを送る機能なども加える予定だ。

アプリの通話機能を使い、美容エキスパートとオンラインで相談ができるサービスなども追加する。自宅でも店舗と同じような体験をできるようにする。

同社が17年から運営しているネット通販サービス「LINEショッピング」では、20～30代女性の化粧品などの購入が多く、同分野に特化したサービスを展開することにした。新型コロナウイルスの感染対策で、化粧品を店頭で試すことが難しくなっており、自分に適した商品をオンライン上で探せるサービスの需要を見込んでいる。

AIがマスク着用を判定するWebサービス、ユーザーローカルが無料公開

ユーザーローカルは8月11日、ディープラーニングの技術を活用し、人の顔画像からマスクを着用しているかを判定するWebサービス「マスク着用判定AI」を無料で公開した。オフィスや店舗の入口などに設置したPCやWebカメラで来訪者の顔を撮影し、マスクを着用していないと判定した場合は音声でマスク着用を促す。

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顔画像からマスクを着用しているか判定し、音声でマスク着用を促す
利用にはカメラ機能を内蔵したPCやWebカメラが必要。インターネット環境があれば、Webブラウザ上から操作できる。

AIがマスクを着けていると判定した場合は「MASKED」とPC画面上に表示。着けていない場合は「NO-MASK」と表示し、「マスクの装着をお願いいたします」という音声を流す。

店舗、オフィス、学校などでの活用を見込む。これまでマスク着用を義務付ける施設では監視スタッフを配置する必要があったが、マスク着用判定AIを無料公開することで新型コロナウイルス感染症対策を支援したいとしている。

店舗をデジタル管理、AI活用で「3密」も回避

ニューリテール（新小売）が近年の中国で注目され続けている。オンラインの順番受け付けやスマートフォンによるフード注文、非接触受け取りサービスなどが徐々に生まれる中、既存型小売店もデジタル・トランスフォーメーション（DX）を迫られている。新型コロナ禍によってオンライン消費の浸透率も上がった。

店舗運営や従業員管理など経営・マネジメントに必要な主要機能がそろっている（KABOB提供）
店舗運営や従業員管理など経営・マネジメントに必要な主要機能がそろっている（KABOB提供）

リテールクラウドを手がけるベンチャー企業「KABOB」は、チェーン展開する小売企業や飲食企業に向けSaaS形式でワンストップソリューションを提供している。複数店舗に設置するデジタルサイネージや店舗BGMの一括管理、人材研修における評価、顔認識・人体認識など多くのシーンで活用できる機能がそろう。すでにマクドナルドやバーガーキング、アリババ傘下生鮮食品EC「盒馬鮮生（Hema Fresh）」などに導入されているという。

KABOBの強みは総合的なソリューションにある。提携企業はKABOBの提供するリテールクラウドのプラットフォームから必要なアプリをダウンロードしてサービスを利用する。現在18のアプリが提供されており、マーケティングの自動化やクリエイティブ制作の自動化、店舗運営や従業員管理など、店舗の経営・マネジメントに必要な主要機能がそろっている。

KABOBの蔡宗沛CEOは「デジタルサイネージを提供する企業はすでに多く存在するが、小売り全般をカバーするソリューションは少ない。我々のソリューションはワンストップ型で、なおかつAndroidやWindows、LinuxなどのOSに対応しており、複数のシーンをバックヤードで同時管理できるため、運営・管理が楽になる」と説明する。

また、KABOBのリテールクラウドプラットフォームはPOS（販売時点情報管理システム）、CRM（顧客関係管理システム）、ビジネスコラボレーションツールの「Ding Talk（釘釘）」、「WeChat Work（企業微信）」、SNSアプリ「WeChat（微信）」などとデータを共有できる。蔡CEOによると、同社の提供するSaaSを利用すれば導入各所にソフトウェアのインストールをせずに済み、メンテナンス費やサーバー購入費も不要で、コスト節約になるという。

教師データなしで異常値を検出できるAI技術を開発

富士通研究所は2020年7月13日、教師データなしで高次元データの特徴を正確に獲得するAI（人工知能）技術「DeepTwin（ディープツイン）」を開発したと発表した。情報圧縮技術と深層学習を融合させたことで、ネットワークにおける不正アクセスや、医療データにおける異常値をAIで検知できるようになる。

近年、コスト効率の良いAI学習のために、正解ラベルを付けない教師なし学習に注目が集まっている。一方、AIによる解析の対象となる数十次元の通信データ、数百万次元の画像データといった高次元データについては、計算が指数関数的に増加する「次元の呪い」を回避するため、次元を減らしつつ、誤判定の少ない技術が求められている。

DeepTwinは、高次元のデータの削減すべき次元数と次元削減後のデータの分布を深層学習で最適化することで、教師データなしでデータの特徴を正確に捉える技術だ。

同社の情報圧縮技術を基に、分布と確率が未知の高次元データに対してニューラルネットワークに基づくオートエンコーダーで次元を削減しても、元の高次元データの特徴を正確に捉え、次元を最小限に削減できていることを数学的に証明した。

AIプロジェクトは外注すればするほど失敗する

立ち上がっては消える企業のAIプロジェクト

企業のAI（人工知能）にかける期待は大きく、「AIベンチャー」という呼び方もよく見るようになった。トヨタやファナックなど、大手企業との提携を次々に発表してきたプリファード・ネットワークスは、新聞記事でもお馴染みだろう。

企業がAIベンチャーと組む事例は多い。企業同士をマッチングさせる「Creww」や「AUBA」といったサービスでも、多くのAIベンチャーと事業会社が組んだ事例を報告している。ディープラーニング（深層学習）をはじめとしたAIが今日のように注目されるとは、長年研究や開発に携わってきた筆者も予想していなかった。

しかし、こうしたAIベンチャーに飛び込んでくる開発プロジェクトはほとんどが失敗する。注目が集まるほど、誤った認識を持ったままAI開発に乗り出す人も多いようだ。華々しい事例が報告されている一方で、その何倍もの失敗が表沙汰になることなく立ち上がっては消えている。ITの開発依頼に慣れた人でも、AIのプロジェクトで成果を出すのは簡単ではない。結論から言えば、AI開発は外注が向いていないのだ。

■　AI開発をIT開発と同様に考えてはいけない

分かりやすい失敗パターンは「AIを魔法のように誤解している」というものだ。

例えば、AIを導入すれば業務が無人化できるという誤解だ。原理上、精度が100％のAIは存在しない。業務で使うAIを作るには、「AIが間違えた時にどうするか」の設計が欠かせないのだ。業界では、AIが間違えた場合などを人間が補完するように業務サイクルを設計する「Human in the Loop（HITL）」という考え方も登場している。実際、名刺管理サービスの「Sansan」ではAIの文字認識を人間が修正しているし、フリマアプリの「メルカリ」では規約違反の出品を人間とAIが協力してチェックしている。

AIと人間が補完するように設計できれば、人力だけでは実現できない効率や精度のビジネスが作れるかもしれない。しかし、AIをよく知らない企業の中には「とにかく精度を上げて間違いを無くせ」と注文するケースが多い。HITLを提案しても、期待している成果が業務の無人化では受け入れてもらえない。こういうプロジェクトは必ず失敗する。

もう一つ失敗しやすいのが、「ITの発注に慣れている企業のプロジェクト」だ。AIもITの一種なのだから、ITに慣れている企業の方がプロジェクトが成功しやすいと思う読者もいるのではないだろうか。しかし、ITの外注と同じようにAIの開発を依頼すると、ほとんどの場合は上手くいかないと言っていい。

ITの開発依頼では、「どんな機能を作るか」「どれぐらいの性能か」といった要件を細部まで準備する。何を作るかが明確でなければ開発会社は見積もれないし、発注した企業も納品されたシステムが適切に作られているか検収できないからだ。

ほしい情報AIが回答　宮田村HP

宮田村は、村のホームページ（ＨＰ）と移住・定住促進サイトに人工知能（ＡＩ）を活用した自動会話プログラム「ＡＩチャットボット」を試験的に導入した。ＨＰなどに表示されるチャットボットのページに観光や子育て支援、移住支援といった村に関する質問を入力すると、ＡＩが自動的に回答する仕組み。移住希望者らが気軽に問い合わせできるようにと取り入れた。質問内容などを分析し、移住希望者らの関心の把握に取り組む。

ＡＩチャットボットは、事前に複数の回答をプログラムに入力すると、ＡＩが質問内容を判断して、あらかじめ入力された回答の中から適した回答を選ぶ。村は、利用者がいつでも質問でき、即時に返答されるという利点があるため、ＡＩチャットボット製作を手掛けるキャメル（本社・兵庫県）に依頼。５月中旬から準備を進め、村職員は３１１項目の回答を入力した。

ＨＰや同サイトの右側に、「ボクが自動でご質問にお答えするワン！」と書かれた村イメージキャラクター「みやさん」のイラストのバナーを押すと、質問を書き込むページが表示される。「移住の相談は？」などの選択肢を選ぶほか、メッセージ欄に質問を入力すると、みやさんが応える形で返答する。

村みらい創造課は「最近はインターネットで情報を検索する人が多い。電話やメールがしにくいという人も、いつでも質問でき、ほしい情報をすぐに知ることができる」と利点を話す。質問のあった件数や内容、時間帯などを把握でき、「移住希望者の興味関心がどこにあるか分かる。利用状況を見て本格的な導入を検討し、回答内容も充実させていきたい」とした。

革命かパンドラの箱か、新AIツールGPT-3の波紋 (1/5)

米シリコンバレーのテクノロジー好きな人々の間で、ひとつの新技術が大きな反響を呼び起こしている。米サンフランシスコに本拠を置くAI（人工知能）開発の非営利組織OpenAIが開発した最新AIツール「GPT-3」だ。

OpenAIが2020年6月にGPT-3をインターネット経由で利用できるインタフェース（API）を限定公開したところ、試した人々は想像を越える応用範囲の広さに驚いた。そこからソーシャルメディア経由で話題が広がり、より大勢の人々に刺激を与える形となった。

GPT-3を開発したOpenAIは「安全な人工知能への道を発見し、実行する」ことをミッションに掲げている（同社Webページ）
GPT-3は、英単語や短い文章をインプットすると、関連する「それらしい」テキストを自動生成するツールだ。文章だけでなく、プログラムコードや楽譜を自動的に生成するデモンストレーションも登場した。

プログラムを自動生成できることに驚いたテクノロジー好きな起業家らは「パラダイムシフトだ」「背筋が寒くなった」と口々に語る。テクノロジー好きな人々が、最新技術にこのような興奮を示したことは要注目だ。そこから何かが生まれてくる可能性があるからだ。その一方で、GPT-3を開発したOpenAIの側は「GPT-3には限界があり、深刻な弱点もある」といたって冷静である。

GPT-3が、AI研究の最先端の1つであることは間違いない。GPT-3の最大の特徴は「規模が巨大である」ということであり、巨大な規模の「言語モデル」に何ができるかを教えてくれる。

一方で、GPT-3には大きな限界がある。GPT-3は言葉を理解はしておらず、この現実世界に関する知識体系（常識）を備えているわけでもない。GPT-3には危険性もある。ほとんどの人には本物の新聞記事に見えるフェイクニュースを自動生成でき、差別発言もする。質問に対して深刻な間違いを返す場合もある。

ダム運用にAI、囲碁チャンピオン破った深層学習で水害防ぐ

AI（人工知能）や人工衛星、センサーなど、産業分野で使われる先端技術が豪雨災害への対策として注目されている。昨今の豪雨は広域化・激甚化しており、防災の現場は人手不足に頭を悩ませてきた。自治体に所属する防災のベテランも人数が限られている。そこで期待されるのが民間の力だ。水害のダメージを少しでも軽減するため、企業が知恵を絞って新しい技術を続々と開発している。

豪雨による災害防止に大きな役割を果たすダム。そのダムにAIを使うことで、より治水の効果を上げられないか――。建設コンサルタント大手の日本工営（東京・千代田）は、そんな研究を進めている。

一般にダムは厳格な操作規則に基づいて操作される。近年の異常な豪雨によって下流域に急激な増水が予見される場合は、洪水の発生リスクを低減するため、柔軟なダム運用が不可欠となる。ただ、刻一刻と状況が変わる中で、管理者がダム操作を最適化するのは至難の業だ。ダムは一定のルールに沿って管理者が運用しているが、その“支援者”としてAI活用に期待が高まっている。日本工営・中央研究所先端研究センターの一言正之課長は、「米グーグルの囲碁用AI『アルファ碁』で脚光を浴びた深層ニューラルネットワークというものを用いたダム操作のAIを研究している」と話す。広域化・激甚化する豪雨に対応するダム管理者の判断をAIで支援するのが狙いだ。