ゼロから始めるAI経営

AIの力を借りた新人タクシードライバー、売り上げはいくら増えた？

AIタクシーは、先行導入して実証実験などを行っていた東京無線タクシーと、愛知県名古屋市のつばめタクシーグループが利用している。彼らは2016年末から2017年3月ごろにかけて、新人ドライバーに同サービスを利用してもらう実験を行ったという。果たして、AIタクシーはどれだけドライバーの売り上げに貢献したのだろうか？

東京無線タクシーでの実証実験に参加した新人ドライバー16人は、他のドライバーと比べて、1人1日あたり3115円の売り上げが増えたという。
東京都心における1日タクシーの平均売り上げ（1日）が約5万円弱といわれていることを考えると、大体6％ほど売り上げが増えたことになる。

ちなみに名古屋のつばめタクシーで行った実験については、
売り上げの上がり幅が平均1200円程度だったとのこと。
東京と比べて少ないが、タクシー需要が非常に高い東京と状況が異なることは留意しておきたい。

タクシードライバーの高齢化や人材不足が叫ばれる昨今、「新人でもすぐに結果が出しやすくなれば、新たなドライバーを確保しやすくなるのではないか」というのがNTTドコモの考え。その背景には、ほとんどのタクシー会社が歩合制を採用しており、売り上げが自らの収入に直結するという業界構造がある。

売り上げ増加と同時にルートが効率的になった事でガソリン代が節約できるようになったというメリットも挙がっているそうです。
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世界初？多摩市長選に出馬するAI市長とは？

2018年4月15日に投開票が行われる多摩市長選挙で、
「人工知能（AI）が多摩市を変える」と謳（うた）う、松田道人さん（44）。
AI市長とは何者なのか。

松田さんが今回の多摩市長選への出馬を決めたのは、4月8日の告示4日前の4月4日。「無投票当選は防ぎたい」という理由からだった。結果的には3人出馬したが、松田さんが出馬を表明するまで、立候補を予定していたのは現職の阿部裕行市長のみだった。

 

AIと政治の相性が良い理由について、松田さんのブレインとして選挙を手伝っている、経済データの分析をする会社経営者の鈴木光晴さんは、「人間が介入しなければ、公正無私で効率的な予算配分ができるのではないか」とAIへの期待を語る。

「金融や経済の分野では、既に日銀（日本銀行）や財務省が効用を最大化する最適制御理論などを応用したモデルを使って適切な予算配分をやっている。だが、その後に政治家が介入して予算配分が変わってくる。あとは、議会を見ていても、質問や答弁が*チャットボットでできるようなものも多い。そういうのを全部ボットに置き換えれば、人件費も削減できる」

「今回選挙に出るのも書類を準備するのが大変で、何回もハンコを押したりしました。でも、こういう手続きも本来ウェブで全部できます。無駄なことが役人の仕事を増やしている。業務の効率化ができない最大の理由は人間のしがらみ。自動化とかテクノロジーはあるのに、今までの業務に対して『これは違うだろ』と言えない」

AIを導入することで、より業務が効率化でき、人件費などが削減できるだけでなく、予算を無駄なく適正に配分できると考えている。さらには、

「人間が予算編成をするときは、後で足りないとならないように少し多めに予算を用意する。その結果、少し余った予算で3月に無駄な道路工事をしたり、予算の無駄遣いにつながっている。AIで予算を正確に出せれば、余計な予算を削れるので減税ができる」

 

結果、松田さんのAI市長は出馬が出遅れた事もありあまり票を集められず、
現職の阿部裕行市長が三選を果たした。しかしながら、投票率は３６・３８％で、過去最低だった前回の３４・４７％を上回ったようです。
今回は残念な結果でしたが、いずれは浸透していきそうですね、、今後が楽しみです。

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コピペを見抜く新卒採用AI、サッポロHDが書類選考時間を4割減

新卒社員の選考業務にAI（人工知能）を活用し、エントリーシート（ES）の判定にかける時間を4割減らした。「コピペ」のシートを見破ることもできるという。

サッポロホールディングス（HD）傘下のサッポロビールは2019年度に入社する新卒社員の採用にAI（人工知能）を導入した。2018年2月から、採用の初期段階でエントリーシート（ES）を使い合否を判定させた。以前は人事部が10～20人で1週間かけていた。全員分を足し合わせると約600時間の業務だった。AIが業務を肩代わりすることで、この時間を4割削減できた。

マイナビと三菱総合研究所（MRI）が共同開発したESの診断サービス「HaRi（ ハリ）」を導入した。前年度にサッポロビールを受けた学生のESを学習データに使う。採用した学生と不採用の学生のESの特徴を分析して推論モデルを構築。マイナビを通じて応募してきた学生の合否を判定した。コピー・アンド・ペーストで書かれたかどうかを診断する機能もある。

人事部はAIが不合格と判定したESだけを読む。担当者が合格と判定すれば敗者復活、学生は次の選考へ進める。例年、同社にESを提出する学生は約6000人。2019年度は7000人を超える見込みだ。同社人事部の萬谷浩之マネージャーは「業務を平準化する方法を探していた」と話す。春は採用だけでなく社内異動に伴う業務も増える。人事部の負担を減らす必要があった。

内定辞退の予測も視野に
サッポロビールがHaRiを選んだのはデータ連携の容易さからだ。これまでは新卒の採用管理に特化したマイナビのASPサービス「アクセスオンライン（AOL）」を使ってきた。HaRiとAOLはAP（I アプリケーション・プログラミング・インタフェース）でつながる。AOLのWeb画面から診断項目を選択してHaRiの分析結果を確認できる。

AIによる合否の基準は「AIハイブリッド診断」機能で設定できる。「専門性と志望動機のつながり」「コミュニケーション能力」といった基準について、どれをどれだけ重視するか企業が重みを設定し、合否基準を明確にできる。

現在、サッポロビールは自由記述欄だけをAIの学習に使う。今後は様々なデータの利用を検討していく。例えば、業績の良い社員の入社前のESを分析して活躍が見込めそうな学生を予測したり、内定を辞退する恐れのある学生を見分けたりする。

MRIによるとサッポロビールを含めて15社がHaRiを導入している。業種は製造業、広告代理店、食品と幅広い。ソフトバンクやリクルートといった大手企業も採用活動にAIを利用し始めた。「AI採用」の導入はさらに進みそうだ。

AIによりエントリーシートでそこまでのことがわかるようになってくるのでしょうか。完全に合否をゆだねるのではなく、最初の審査として使うのは良いですね。

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ＦＭ局 ＡＩアナウンサーがニュース番組　神戸

アナウンサーに代わって人工知能（ＡＩ）が原稿を読み上げるニュース番組が、兵庫県内を放送エリアとするＦＭ局「Ｋｉｓｓ　ＦＭ　ＫＯＢＥ」でスタートした。働き方改革への対応や人手不足解消などが期待できるとあって、同様の試みは全国の放送局で広がっている。

「おはようございます。けさのおめざめはいかがでしょうか」

４月上旬、男性が２人しかいないはずの神戸市中央区のスタジオに、突然、女性の声が響いた。初めて聞くＡＩアナウンサーの声だった。

番組は、毎週土曜の午前７時から放送される１５分番組「神戸経済ニュースウィークリー」。この日は７日の初回放送分の収録が行われていた。地元の経済ニュースを紹介した後、ニュースサイト「神戸経済ニュース」編集長の山本学さん（４１）が解説するという内容だった。

「ひょうごけんはよっか、ほてるやこうつうきかんの（兵庫県は４日、ホテルや交通機関の）……」。ＡＩは番組冒頭のニュース部分で、約８００字の原稿を２分３０秒かけて読み上げた。

声には抑揚がなく、妙にたどたどしい。人間のアナウンサーのしゃべりに比べると、滑らかさがない。現状では、ＡＩは人間のアナウンサーの足元にも及ばないと言ってよい。

だが、ＡＩには学習能力がある。番組ディレクターの片平さんは「今後、学習を重ねていけば、改善が期待できる」と語る。ＡＩ自体も改良が進むため、近い将来、人間のアナウンサーに見劣りしないＡＩアナウンサーが登場するかもしれない。

ＡＩシステムには、インターネット通販大手「アマゾン」の子会社が提供するテキスト読み上げサービス「アマゾンポリー」を採用した。ニュース原稿をパソコンで入力すれば音声に変換してくれる。

なぜ導入を決めたのか。片平さんは「目新しさだった」と笑う。だが、実際に番組を作ってみると、別のメリットがあった。「予想以上に労力が減ったんです」。人間のアナウンサーの場合、収録前の打ち合わせは不可欠だ。収録後にニュースを差し替えたい時は、改めて録音しなければならない。ＡＩでは、それらの業務が必要なくなった。パソコンさえあれば、時間と場所を問わず音声が作れるため、仕事の効率が非常に高まったという。

導入してみる事で予想外のメリットがあったというのは、実践してみないとわからない部分ですね。今後の進化が楽しみです。
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韓国で進む自然災害のAI予測、政府も開発に6億円投じる

暖かく湿った空気が冷たい海面に冷やされることで、海上から津波と見間違うような大規模な濃霧が発生することがある。その現象は「海霧」、もしくは「移流霧」（ここでは海霧で統一）と呼ばれている。

海霧が発生すると、船舶の乗組員たちは視界を確保できずとても危険な状況にさらされる。また、港湾や周辺の交通網にも悪影響がもたらされ、近隣農家に冷害がもたらされるケースもあるとされている。

今回、そんな海霧の被害に悩まされている韓国で、人工知能を使った「海霧予測システム」が開発された。開発を牽引したのは、海洋水産部・国立海洋調査院だ。

海洋調査院は、2016年から釜山港、蔚山港など全国主要11港に海霧の観測所を設置し、関連機関とともに海霧予測システムの開発を進めてきた。
その後2年間の研究を経て、気温・水温・風向・風速など気象観測資料と、視程距離の相関関係を分析し、海霧が発生する可能性を予測する技術を開発した。

今後「海霧予測サービス」は、通航する船舶が多い仁川港と海雲台沖海域で試験的に提供されることになった。海洋調査院のホームページでは、同区域の現時点から3時間後、6時間後、12時間後の海霧発生確率がそれぞれ確認できようになっている。

 

自然現象を人工知能によって予測できるようになるのは、精度が非常に気になりますね。100%人工知能だけに頼らず、あくまでサポートとして使っていくのが良いのでしょうか。

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LINE、AIアシスタント「Clova」と連携したホームIoTサービスを開始

LINEは4月9日、AIアシスタント「Clova」によるホームIoTサービス「Clova Home」の提供を開始したと発表した。

同社では、2017年10月にスマートスピーカの第1弾となる「Clova WAVE」、同年12月にスマートスピーカとして初めてキャラクター性を持たせた「Clova Friends」を発売。また、3月22日にはIFTTT対応し、外部サービスとの連携も可能となっていた。

そして今回、ホームIoT化の第1弾として、スマート照明の「Philips Hue」と連携。インターネットサーバを経由して照明を操作できるようになった。照明のON/OFF操作だけでなく、明るさ・色などの細かな調整も音声で操作できる。さらに、事前にロケーションを設定することで「リビングの照明をつけて」など、場所を指定した操作も可能になるという。

声による照明の操作も、今後はより一般的になっていくのでしょうか。
スイッチが多すぎる、スイッチが遠い、などの条件があると確かに魅力的ですね。

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警備も案内もロボにお任せ　新丸ビル・丸ビルで次々導入

三菱地所は、東京・丸の内地区にオフィスビルの警備や施設の案内などを担う複数のロボットを今月から順次導入している。

新丸ビル地下１階の入り口を入ると、高さ約１４０センチの丸みを帯びた警備ロボットが出迎える。カメラが画像を常に記録。深夜は障害物を避けながら自走し、センサーで不審者を検知すると警報を鳴らす。タッチパネルの操作でビル内の店や施設を案内する機能も備える。

新丸ビル、丸ビルでは、人工知能を搭載したフクロウ型のロボット４台を今月末から設置。カメラで客の性別や年齢を判断し、おすすめの店を提案する。地下の通りには清掃ロボットを来月中旬以降に導入する。

 

警備や案内の技術はどんどん実際に運用され始めていますね。徐々に私たちの生活の当たり前になっていきそうです。

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「翻訳」「交通」「テロ対策」… 東京五輪で活躍しそうなAIテクノロジー

騒がしい場所でも機能する翻訳アプリ＆デバイス
訪日外国人を案内・誘導するとなれば、やはり翻訳ツールが必要となる。すでに市場には様々なデバイスおよびサービスが出まわっているが、アドバンスト・メディアのスマートフォン向け多言語音声翻訳アプリ「AmiVoice TransGuide」（iOS / Androidに対応）は、ちょっとユニークな機能により競合との差別化を図ろうとしていた。

その特徴のひとつが、約90dBの騒音環境下でも音声認識できる小型デバイス「AmiVoice Front WT01」と連携できる点。高指向性2マイクアレイを搭載した同製品を使えば、人混雑の中でも正確な音声を取得できる。実際に、騒然とした展示会場で試してもらった。担当者が「今日はとてもいい天気ですね」と喋ると、スマホアプリのAmiVoice TransGuideが中国語に翻訳、AmiVoice Front WT01からは中国語の音声が再生され、スマートフォンには日本語文と中国語文が表示された。ちなみに、ここで使われている音声認識技術AmiVoiceは、AIにより認識精度が向上しているという。

AmiVoice TransGuideは現在のところ、4ヵ国語（日本語、英語、中国語、韓国語）の双方向音声翻訳に対応している。なおバックヤードを明かすと、音声を認識してテキスト化するところまではアドバンスト・メディアのエンジンを、翻訳はGoogleのサービスを利用している。

本製品は、外部スピーカーと接続して使うこともできる。喋った日本語をその場で任意の言語に翻訳し、大音量のスピーカーで流せるため、たとえば混雑したオリンピック会場や鉄道の駅などで、運営スタッフが外国人を誘導するケースで便利に利用できる。

こうした翻訳機の弱点として、しばしば「固有名詞」「専門用語」「地名」などに弱いことが挙げられるが、AmiVoice TransGuideでは単語登録により、あらかじめよく使う言葉を1,000行ほど学習させておくことが可能。現場のニーズに沿った使い方ができるようだ。

また、NTTドコモでは未来シェアと共同で「AI運行バス」の開発を進めている。これはルートを特定せず、乗客のニーズに応じてAIがリアルタイムに運行経路を決めて走るサービス。乗客のスマホアプリからの要求に応じて、最適な車両を配車する。東京臨海副都心エリアや兵庫県神戸市、鳥取県境港市などですでに実証実験を済ませており、2018年度には商用化したい考えだという。

「東京オリンピックのようなイベント時には、急増した訪日外国人の足となる」と担当者。このほか、地方の観光地や自治体運営のコミュニティバスにつきものの”ドライバー不足”の解決にもつながると解説する。

AI運行バスとは、、今までルートに合わせて人が動いていたのに、人に合わせてルートが変わるというのは革新的ですね。
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機械学習に深層学習、AIの仕組みはどうなっている?

導入の拡大と技術の進化のスピードの早さから、暮らしが楽になる反面、仕事が奪われるのではないかと不安を持つビジネス・パーソンもいる。AIは「Artificial Intelligence」の略であり、人工知能と訳されるが、今までのコンピュータとどこが違うのか、その仕組みはどうなっているのだろうか? これらの疑問に対し、正確に答えられる人は少ないのではないだろうか。

人工知能というからには、人間の脳を模範としていることは間違いない。
では現在のAIは人間の脳と同じレベルなのか、それはNOだ。冒頭のAIはすべて特定の問題に特化した「問題特化型AI」。
一方、「汎用型AI」はあらゆる問題に対して人間に匹敵する能力を発揮するものだが、現状では実現されていない。

AIの歴史として、今までもエキスパートシステムなどが話題になったことはあるが、今日注目されている第4次AIとどこが違うのだろうか。エキスパートシステムは別名「専門家システム」とも呼ばれ、プログラマーが特定の分野に関する情報を入力し、それを解析するアルゴリズム(推論エンジン)を組み込んでおかなければならず、コンピュータ自らがデータを解析・学習して判断することはできなかった。

現在のAIは、コンピュータ自らがデータを解析・学習して物事を認識・判断できる点に新しさがある。そのベースには、プログラマーがあらかじめすべての動作をプログラミングするのではなく、データをAI自身が解析し、法則性やルールを見つけ出すことができる「機械学習」がある。

さらに、機械学習を「ニューラルネットワーク」(脳のニューロンの信号伝達を数式的なモデルで表した)によって実行する「ディープラーニング」(深層学習)が登場することによって、今までのコンピュータのように、人間がデータを入力しアルゴリズム(やり方)をすべて決めなければならないという制約を超えたのだ。

ニューラルネットワークを活用したディープラーニングによって、AI自らがデータを解析し法則性やルールを見つけ出して、タスクを実行できるようになったことが今日のAIブームを牽引している。ディープラーニングは、プログラマーの指示と履歴を全て記憶・学習し、それを繰り返す度に精度が上がり適切な判断を下せるようになるので、AIのシンギュラリティ(技術的特異点)が話題になっているのだ。シンギュラリティを超えると、AIは人の手を借りることなく自ら進化できるようになり、人類の脅威になると予想する人もいる。

AI、AIと、言葉だけが先行して中身を理解していないと実際に導入の場面で詰まるという話を聞きます。基礎の部分だけでもしっかり理解していく事が大切ですね。

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SCSK、多言語AIチャットボットチャットボットと有人チャットソリューションでオンライン接客を支援

SCSK株式会社は3日、フォー・フュージョン株式会社と共同で、多言語AIチャットボット「Desse（デッセ）」とチャットソリューション「Zendesk Chat」を組み合わせた、多言語対応チャットボット連携サービスを開発したと発表した。4月4日から提供開始する。

Zendesk Chatは、Zendeskが提供するチャットサービスで、全世界2万社以上、日本国内でも2700社での利用実績を持つ。一方のDesseはSCSK自社開発のAI型チャットボットで、日本語、英語、中国語（繁体/簡体）、韓国語、タイ語に対応しており、検証により多言語にも対応できる。また、Excelでナレッジの作成やメンテナンスができるため技術者を必要とせず、既存のQAデータの活用、頻繁なQA追加・修正が容易に行える点が特徴という。

今回、両社が提供するソリューションでは、Zendesk ChatとのDesseを組み合わせ、コールセンターなどにおいて、無人と有人の組み合わせにより、顧客からの質問に24時間365日対応できるようにするとした。

価格（税別）は、日本語環境の場合、導入費用が600万円から、月額利用料が75万円から。多言語利用の場合は、別途費用が必要となる。
なお、この連携サービスはすでに、SCSKサービスウェアとの共同プロジェクトによりPeach Aviationへ先行導入されており、これらのノウハウを踏まえ、サービス化に至ったとのこと。

いつでも・だれでもチャットで応答できる人工知能、これからのスタンダードになっていきそうですね。
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