ＮＴＴドコモは、スマートフォン利用者の行動や趣味を人工知能（ＡＩ）で学習し、お役立ち情報を届ける新サービスを３０日に始める。朝は晴れていても帰宅時に雨が予想される場合は傘の持ち歩きを促すなど、「先読み情報」も提供する。
専用のアプリをスマホやタブレットに導入してもらい、その位置情報をもとに利用者が普段使う電車や職場の場所などを学習。雨の日は通勤に時間がかかることを見越して目覚ましを普段の設定より早めに鳴らしたり、夜遅くまで外食している時は終電の時間が近づいていることを知らせたりする。
料金は税抜きで月１００円。ドコモ以外の端末でも利用できる。吉沢和弘社長は発表会で「一番身近なスマホだからこそ、誰よりもお客様を理解できる」とアピールした。（徳島慎也）
位置情報を学習していけばユーザの生活が全てわかるということですね。
学習してどんなアウトプットが出せるのかが気になるサービスですね。
次回の更新も楽しみにして頂けますと幸いです！
JR西日本、L is Bの「お忘れ物チャットサービス」を正式採用
株式会社L is B は、西日本旅客鉄道株式会社に、遺失物をチャットボットで自動受付する「お忘れ物チャットサービス」が正式に採用され 5月24日（木）よりサービス提供が開始されることを発表いたします。
お忘れ物チャットサービスは2017年8月1日から2018年1月31日まで3期に分けてJR西日本様のポータルサイト「JRおでかけネット」上で実証実験をおこなってまいりました。
期間中にサービスをご利用されたお客様から、「通話する必要がなく、電車内から問い合わせが出来た」、「チャット形式なので受付時間が短くなった」等、高いご支持をいただき正式サービスとして採用いただきました。
従来のお電話による窓口に加え、スマートフォンやタブレット、PCから問い合わせが出来、短時間で受付が完了する新しい窓口として、お客様満足度の向上やオペレーターの負荷軽減などを実現してまいります。
今後は他の公共交通機関や自治体、企業等へチャットボットによる一次受付窓口の自動化、負荷軽減等、問い合わせ受付業務の生産性向上の実現を推進いたします。
またL is Bは事業拡大に伴いまして2018年5月16日（水）に関西支社を新規開設いたします。
企画、開発、営業の中核拠点として関西地区のお客様に更なる付加価値をご提案してまいります。
忘れ物が多い電車、大事なものに関しては少しでも早く受け付けられてくれると安心ですね。次回の更新も楽しみにして頂けますと幸いです！
人間に近づいた「Googleアシスタント」–グーグル幹部に聞くAIの未来
筆者は、カリフォルニア州マウンテンビューにあるGoogleの広大なキャンパス内の「Partnerplex」という建物に招待され、誰かが電話でディナーの予約をする51秒の会話を聞かされた。内容は以下のとおり。
人物1：こんばんは。
人物2：もしもし。
人物1：はい。
人物2：もしもし。えーと、3日の金曜日にテーブルを予約したいのですが。
人物1：かしこまりました。少しお待ちいただけますか。
人物2：はい。
人物1：少々お待ちください。
人物2：はいはい。
人物1：11月3日の金曜日ですね。何名様ですか。
人物2：2人です。
人物1：2名様ですね。
人物2：はい。
男性と女性の会話のように聞こえる音声を筆者が聞いている間、Googleのデジタルアシスタント「Googleアシスタント」を担当する幹部たちはその様子を注視して、筆者の反応を推し量っていた。年次開発者会議「Google I/O」が開幕（米国時間5月8日）する数日前に、同社はGoogleアシスタントのいくつかの新機能を披露してくれた。
どうやらその新機能は、かなり並外れたもののようである。
というのも、上記の会話で男性のように聞こえた人物2は人間ではないからだ。人物2の正体はGoogleアシスタントだった。「Google Home」スマートスピーカが最新の天気予報や職場までの通勤に要する時間を伝えるときは通常、半分ロボットのような、リアルさを欠く声がスピーカから流れてくるが、その声とは全く違う。動画でその会話を聞くことができる。
この機能は、Googleアシスタントの次なる進化になるかもしれない。GoogleアシスタントはAmazonの「Alexa」、Appleの「Siri」、Microsoftの「Cortana」と競合するGoogleの音声アシスタントだ。その音声は見事なほど（気味が悪いほど、と言ってもいいかもしれない）人間のように聞こえる。質問に答える前に間をとり、「えーと」「あのー」といった意味のないつなぎ言葉も使う。あたかも同意を表してうなずいているかのように、「はいはい」などと言う。返答はアルゴリズムによって瞬時にプログラムされるにもかかわらず、答えを考える時間を稼ぐかのように、特定の言葉を引き伸ばして発音したりする。
「Google Duplex」と呼ばれる技術を利用して作られ、イスラエルのテルアビブ、米国のニューヨークとマウンテンビューのエンジニアおよびプロダクトデザイナーによって開発されたこの人工知能（AI）は、まるで音声アシスタントの未来がやってきたかのように聞こえる。
正確に言えば、その未来はすぐそこまで来ている。
今回のデモは、Googleが「実験」と呼ぶ取り組みの一環である。同社はそれを2018年夏に公開する計画だ。「少数」の人々がDuplexを使って、通常は電話で行うレストランや美容院の予約、営業時間の確認などができるようになる。そのやりとりは全てバックエンド、つまりGoogleアシスタントと例えばレストランの間で行われる。ユーザーは進行中の会話を耳にすることさえない。この電話は、ユーザー自身の電話番号ではなく、別の不特定の電話番号から発信される。
Googleはロールアウトの規模を明かしていないが、限定的なものになると述べている。同社が明かしたのは、現在Googleアシスタントを利用している全てのユーザーに提供されるわけではない、ということだけだ。Googleアシスタントと検索の製品およびデザイン担当バイスプレジデントを務めるNick Fox氏と、Googleのエンジニアリング担当バイスプレジデントのYossi Matias氏によると、これは非常に新しい技術であるため、Googleは「慎重に事を進めたい」と考えているという。
答えを返すたった数秒にも「えーと」等の相槌が入っていると会話している感じがありますね。今後の進化に期待大です！
次回の更新も楽しみにして頂けますと幸いです！
AI技術群「NEC the WISE」でできること、異常データのいらない機械学習の仕組み
「NEC Advanced Analytics – RAPID機械学習」（以下、RAPID機械学習）は、ディープラーニングを搭載した機械学習用のソフトウェアだ。それぞれの用途に特化した、次の3つの製品ラインナップがある。
画像解析版～ヒトの判断を支援する画像分類、用途：製品の外観検査、映像監視など
マッチング版～業務を効率化する人材マッチング版、用途：人材仲介業、企業の採用・人事業務など
時系列数値解析版～時系列数値のデータ分類/回帰機能、用途：機器の予防保守
NECはこのほど、「画像解析版」の機能を強化。2018年6月4日より、「RAPID機械学習V2.2画像解析版」として販売を開始する（価格は税別375万円から）。
※1種類の画像データのみを学習させることで、2種類の画像データの分類を行う機能。良品データのみで学習し、異常箇所を検出するモデルを生成する。（NECによる説明）
ヒトの脳を模倣したAIの仕組みであるディープラーニングでは、膨大なデータを学習させることで、その効果を発揮する。しかし、工場の現場などでは、不良品（異常）のサンプルは正常より少ないため、良品（正常）のデータだけで予測モデルがつくれる技術が求められている。
実際に、「RAPID機械学習V2.2画像解析版」をWeb上で操作しながら、担当員の方に説明していただいた（上の写真）。なお、WebGUIは6月4日に発売となるV2.2から新たに利用できるようになる。
「ファイル」、「ラベル」、「前処理」、「学習」、「評価」と、機械学習に必要なプロセスが表示されている。
「ワンクラス」のアルゴリズムで解析を行う場合は、不良品のデータを学習させる必要がないため、手間のかかる「前処理」のプロセスが要らないことがポイントだ。ただし、作成した学習モデルを「評価」する際には、不良品のデータも読み込ませ、精度を確かめるという。
ディープラーニングは、AIが自らそのデータの特徴量を抽出する。たとえば「イチゴ」であれば、「赤い」や「つぶつぶがある」などの情報を教えなくても、それが「イチゴ」であるということだけ教えれば（ラベリングすれば）、こまかなイチゴの特徴を自ら見つけ出してくるのだ。
しかし、AIが見つけてきたその特徴をヒトが理解できないことが、ディープラーニングでは問題となる。
今回のように製品の不良品をチェックするような場合では、AIが不良品とした画像を現場の担当者が見て、どこに不良があるのかわからなければ、判断ができない。
しかし、「RAPID械学習V2.2画像解析版」には、それがわかる仕組みもあるという。AIが認識した不良品の箇所を可視化してくれるのだ（AIが赤く示した部分は、ヒトが見ても傷だとわかる）。
「RAPID機械学習画像解析版」は、このような製品の品質チェックだけでなく、道路の舗装状態の診断にも応用が可能。福田道路株式会社が導入し、路面の維持管理に活かしているという（「ワンクラス」導入前の事例）。
クルマに乗り、ハンディのカメラで道路の画像を撮影（上の写真）。その静止画像をディープラーニングで学習することで、「わだち掘れ」や「ひび割れ」などの状態を検出するのだ。さらにGPS信号と連動することで、その状態を地図上に可視化する。
なお、「RAPID機械学習マッチング版」も「V2.2」としてバージョンアップし、2018年5月21日から発売予定だ（税別375万円から）。
異常データは確かに集めにくいもの。どんな異常がどんなパターンで発生するかなんてわからないからこそ異常ですし、正常データを沢山集めるほうが構築はしやすいですよね。
次回の更新も楽しみにして頂けますと幸いです！
中国では、政府、大学、企業がサポートする形で、高校生たちへの人工知能（AI）教育が本格化していく気配だ。
中国国内および海外各メディアによれば、上海にある華東師範大学が中国初となる高校生用AI教材を発表したという。教材はまず、中国国内にある40の高校で採用されるが、該当校は「モデルケース」の役割を果たしていくとされている。つまり今後、中国全土の高校生を対象としたAI教育カリキュラムのベースになるのが、今回開発された教材および導入校の経験＆ノウハウというわけだ。
なお教材は、中国が誇るユニコーンAI企業「センスタイム」（商湯科技）と華東師範大学が共同で開発したもの。センスタイムは、顔認識AIおよび関連サービスの分野で頭角を現している企業で、日本の自動車メーカー・ホンダなどとも共同研究を行っている。
現在、世界的にAIへの関心が高まる一方、研究・開発をリードする人材が不足しているという実情が世界各国で伝えられている。そんななか、米国を追い抜きAI産業で覇権を握りたい中国が、基礎教育段階に一策を投じてきたということになりそうだ。
中国では、「BAT（バイドゥ、アリババ、テンセント）」の一角、バイドゥが、3年以内に中国国内で10万人のAI人材を育成するとも宣言している。最近では、李彦宏会長夫婦が北京大学に6.6億元（約110億円）を寄付した。同資金は「北京大学百度基金」としてAI研究に活用される。ちなみに、リー会長自身は、1991年に北京大学情報管理学科を卒業したOBだ。
シャオミも武漢大学と提携しAIラボを設立。共同で理論および技術研究を進めながら、人材も育成する。シャオミは、同プロジェクトのために1000万元を投じる予定だ。
このように、スピード感や圧倒的な物量で攻勢をしかける中国が、いずれ政界のAI産業をリードしていくのではないかとの憶測が流れるなか、欧米からは否定的な意見も出てきている。
英オックスフォード大学は今年3月、レポート「Deciphering Chinas AI-Dream」（中国のAIの夢を読み解く）を公開。米国と中国の「AI潜在指数」（以下、AIPI）を比較し、中国の人工知能の力量は、米国の半分だと評価した。なお、AIPIは、「ハードウェア」「データ」「アルゴリズム」「商業化」の4側面から、国家のAI能力を総合的に測定した指標だ。
レポートでは、AI研究人材の数で中国（3.9万人）は米国（7.8万人）のおよび半分に過ぎず、論文の引用数や特許活用数でも米国が大きく上回っていると分析している。
レポートが唯一中国の優位を認めたのは「データ量」だった。今後、AI教育を高校から取り入れることで、豊富なデータを活かせるAI人材を効率的に生み出していくことができるのだろうか。人材不足という課題解決に向かう中国の動きに注目したい。
中国でのＡＩ開発は、豊富に集まるデータ量を強みに伸びていくものが出てきそうですね。各国企業の動きに注目が高まります。
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これまで人手に頼っていた住宅ローンの審査をAI（人工知能）が行います。
ソニー銀行は、10日から住宅ローンの審査にAIを導入しました。AIには約8万件の顧客データを学習させ、データを送るとわずか数秒で「可決」や「否決」などの結果が表示されます。これにより、今までは2日から6日かかっていた住宅ローンの審査を最短で1時間まで縮めることができます。
ソニー銀行ローン業務部・重田浩治シニアマネージャー：「おそらく業務量としては半分ぐらいになるのではないか。（AIの判断で）金利をもっと優遇するとか、そういったことにも今後、使えるのでは」
最長6日かかっていた判断が数秒で出来る事によるインパクトは大きそうですね。
工数の大幅削減が魅力的です。
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Google I/O 2018で発表された10個のコト：AIがもう、凄すぎる
Googleが毎年開いている開発者向けの発表会、Google I/O。
2018年は前年にも増してAIに続くAIの発表が。
1. Googleアシスタントがより強力に
Google アシスタントの新機能が、この｢Google Duplex｣というモノ。
ユーザーの代わりにAIがお店に電話しくれる機能なんです。
｢OK Google、10時から12時の間に理容室の予約を入れておいて｣と言えば、
あとは勝手に、全部にやってくれちゃう。
しかも通話内容が信じられないくらい人間らしくて、とにかくGoogleのAIの凄さを思い知らされました。
そのほかにも3つの新機能が追加されます。6つの新たな｢声｣、一旦呼び出したら｢OK Google｣を言わなくても聞き取ってくれる｢Continued Conversation｣、そして子供にていねいな言葉遣いを促す｢Pretty Please｣です。どれもユーザーの使い勝手に寄り添った、素晴らしい機能だと思います。
他にも、これらの内容が発表されました。
2. Android Pのβ版：ジェスチャー操作＆ユーザーを思いやる機能たち
3. ディスプレイ付きGoogle Homeが7月に登場
4. Google Lensがより便利に
5. Google マップにAR機能が追加
6. Gmail、文面を予測してくれるように
7. Google フォトがAIでパワーアップ
8. Google ニュースが一新
9. 自動運転がAIでさらに進化：Waymo
10. これらのAIを支えるプロセッサが去年の8倍パワフルに：TPU 3.0
早速色々と使ってみたい機能が盛りだくさんですね。まずは自分で使ってみることが大事だと思います。
次回の更新も楽しみにしていただけますと幸いです！
ドライバーの声で感情を認識 雑音環境でも使えるAI ドコモらが開発
NTTドコモとEmpath（東京都渋谷区）は5月8日、雑音環境でも音声で感情認識できる技術を共同開発したと発表。
クルマの走行中、ドライバーの声から感情を認識する実験に共同で取り組んでおり、2018年中にドコモが提供する自動車向けの音声エージェントサービスへの導入を目指すという。居眠り運転の防止などに役立てる狙い。
ドコモの音声感情認識技術とEmpathの音声感情解析AI（人工知能）技術を基に開発。走行雑音がある環境でも、ドライバーの音声を検知し、感情を認識できるという。ドライバーの声から声の高さや音色などの音響的特徴を分析。事前に機械学習で生成しておいた感情認識モデルを使い、「怒り」「喜び」「悲しみ」のどの感情に当てはまるかを推定する。
認識モデルには、走行時の自動車のエンジン音などの特徴も取り入れており、雑音の小さい停車時と、雑音の大きい高速道路走行時の条件で実証実験をしたところ、感情の平均正答率は75％に達したという。
ドライバーの感情を認識したAIが発話する実証実験も実施。実験では、ドライバーの眠気やだるさなどの倦怠（けんたい）感を表す指標値が50％減少し、被験者の93％が「AIが自分の気持ちに寄り添ってくれている」と感じたという。
感情の動きが重大な事故になってしまったりするという背景から、
声から感情を分析し、事故防止につなげるというのは良さそうなアプローチですね。
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米ITスタートアップのサウンドハウンドが、中国や韓国などの大手企業5社から1億ドルを調達した。
同社は2005年の創業以来、音声認識や対話型人工知能（AI）の技術を磨いてきた。
対話型AIは米グーグルや米アマゾン・ドット・コムなどによる競争が激しいが、プラットフォーム（基盤）として手軽に利用できる点が大手の企業顧客を引き付けている。
「日本は重要な市場のひとつ」と話すモハジャーCEO
資金の調達先は中国ネットサービス大手の騰訊控股（テンセント）、中国家電大手の美的集団、韓国の現代自動車、独ダイムラー、フランスの通信大手オレンジ。
来日した最高経営責任者（CEO）のケイバン・モハジャー氏によると、「過去の提携企業と合わせると世界で20億人以上のユーザーベース（接触できる可能性がある利用者）を得られる」という。
主力サービス「ハウンディファイ」はインターネット経由で登録するだけでAIを使った対話システムが導入でき、世界で6万社以上が使っている。利用規模などで料金プランが分かれ、試用版は無料だ。18年1月にラスベガスで開催された家電見本市「CES」ではがハウンディファイを使った自動応答の車載機器を、オンキヨーがAIスピーカーを公開した。
同社は創業から約3年で鼻歌でも楽曲を検索できるアプリを発表。世界で3億件以上のダウンロードがあった。より高度な意味の理解や前後の文脈から反応できる主力サービスは15年12月に発表した。モハジャー氏はスタンフォード大で研究していたころから「人の脳のように音を認識できるAIは必ず生める」と技術を磨いてきた。資金調達で英語のほかの言語にも応えられるように開発を加速する。
進化系音声アシスタントといわれるハウンディファイ。今後の動向が気になります。
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村井俊治・東大名誉教授が会長を務める民間会社JESEA（地震科学探査機構）が、
この3月から実用化したAIによる地震予測。
AIに2005年～現在までの電子基準点データをすべてインプット、最新の電子基準点の動きと照合して、村井氏の理論をもとに異常変動を察知。地震発生リスクを割り出す。
「レベル5（極めて高い）」となったのは、東北地方太平洋沿岸の3つのゾーンと九州北部ゾーンだ。各エリアの代表的な電子基準点は岩手、仙台、日光、熊本となっている。
首都圏にほど近い伊豆諸島、九州全域から中国地方西部が次に危険度の高い「レベル4」となっている。各エリアの代表的な電子基準点は三宅、萩（山口）、福岡、鹿児島だ。
「過去のデータから伊豆諸島で大地震が起こった場合に都心にも大きな揺れをもたらすことがわかっています。首都圏でもレベル5、レベル4と同様の警戒が必要です。4月9日に震度5強の地震が起こった島根県西部も、萩ゾーンの中に含まれている。引き続き余震に注意すべきでしょう」（同前）
このほか、釧路、三石（日高）、青森、秋田、長野、横須賀、伊良部が「レベル3」となっている。
村井氏は「AI予測はいまだ発展途上だが、今後もトライ＆エラーを繰り返し精度を高めていく。来年には自信をもって『完成版』といえるものを世に送り出したい」と語っている。
今後、予測の精度がどんどん高くなっていくことに期待ですね。
次回の更新も楽しみにして頂けますと幸いです！