ゼロから始めるAI経営

マイクロソフトのAI、中国語から英語への翻訳で「人間と同じ」正確性

Microsoftの研究者らは、中国語のニュース記事の文章を人間と同じ正確さで
英語に翻訳する世界初の機械翻訳システムを開発したと発表。

AＩシステムをトレーニングするための手法であるディープニューラルネットワークを活用して、より現実的で正確な翻訳を可能にしているという。
人間の学習方法を模倣するために、「デュアルラーニング」
「デリバレーションネットワーク」「ジョイントトレーニング」など、複数の異なるAIトレーニング手法も採用している。

この技術が商用提供できるようになるのはいつ頃かと筆者が問い合わせたところ、「できるだけ早い製品化を目指して取り組みを進めているが、現時点では何も発表することはない」と同社の広報担当者は述べた。

さらに、「将来的には、こうしたシステムが『Microsoft Translator』など、Microsoftの市販の翻訳ツールに適用される可能性がある。Microsoft Translatorは、アプリやAPIのほか、『Office』や『Bing』などを含む多数のMicrosoft製品の翻訳エンジンとしても提供されている」とした。

マイクロソフトトランスレーター

翻訳の精度、言語の種類、早さ、どんどん向上されていきそうですね。
まったく言語が通じない外国人ともこういったツールを使ってコミュニケーションが取れる時代が楽しみです。

マイクロソフト、“感情”と“創作力“をAIに学習させる「Emotion Computing Framework」の取り組み

これまで、人間の“感情”や“創作”する能力は、人工知能の研究と製品開発にとって非常に難しい課題だった。しかし、近年のアルゴリズムの進化、情報処理能力の向上およびビッグデータは、人間の“感情”と“創作力“をＡＩがある程度模倣することを可能にしたという。

マイクロソフトは、こうした手法を「Emotional Computing Framework」として、日本の「りんな」をはじめとするソーシャルＡＩに採用して各国で展開している（アメリカの”Zo（ゾー）”、中国の”Xiaoice（シャオアイス）”、インドネシアの”Rinna（リンナ）”、インドの”Ruuh（ルー）”）。

これらのソーシャルAIは、マイクロソフトの自然言語処理、画像認識、音声認識と音声合成など、複数のテクノロジを活用して、感情表現と創作力を得るために学習を続けている。

感情のつながりを重視するAI「りんな」とユーザーが続けた会話は、最も長いもので17時間にも及ぶ。こうしてユーザーとつながる「りんな」の技術は各方面で高く評価され、ローソンの”あきこ”、渋谷区の”みらい”、テレビ朝日の”杏寿”などに採用され、ユーザーとの感情のつながりを重視したやりとりを実現している。

 

 

ディープラーニングのレベルがどんどん上がっているという事でしょうか。
人工知能に出来る事がますます増えてきていますね。

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ピザハット、AIを使ったマーケティングデータ解析で待ち時間の削減へ

日本ピザハットの保有するマーケティングデータ解析による売上拡大および、宅配効率最適化による顧客の待ち時間削減を目指し、3月より共同開発を開始したと発表した。

ピザハットの売上は堅調で以前より需要拡大している一方で、
一部の店舗では、顧客の宅配待ち時間増加に伴う、機会損失が発生していることが課題となっているという。

そこで、AI（時系列、データ分類、ベイズ推定、強化学習など）を用いたデータ解析による予測により、ピザハットが蓄積している全国約370店舗（直営＋フランチャイズ）の各店舗の販売・稼働状況のデータを活用し、機会損失の可視化および、翌日以降の需要予測を用いてリソース配分の最適化。
さらなる売上拡大と顧客の待ち時間削減を目指す。

また今後は、飲食業や小売業の需要予測に特化したAI技術をパッケージ化（API公開）し、リソース配分（人員配置、在庫の適正化など）の課題を抱える企業へ展開するという。

最適化、というのはどんな分野でも言われることですね。AIによって様々な切り口で分析が可能になるようです。
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古典の翻訳作業を20年以上短縮、「文化保存」でもAIが活躍

歴史や文化を保存・伝達するプロジェクトにも、人工知能が導入され始めている。

韓国ではAIが「古典翻訳」に用いられている動きがあり、韓国古典翻訳院が、
AIを使った「古典文献自動翻訳システム」を構築している。
政府の正式な産業振興策のひとつとして国の予算も割り当てられているそう。

韓国には朝鮮王朝時代最大の機密記録「承政院日記」という古典があるが、今後、同システムによってその全巻が翻訳される見通し。
実はこの「承政院日記全巻翻訳プロジェクト」は、いまからさかのぼること約20年前、1994年に開始されているのだが、完了は2062年と予想されていた。
なにしろその文献の量が膨大で、全体で3200冊以上にものぼるからだ。
ただ自動翻訳システムが構築されれば、完了が2035年にまで短縮されると予想されている。年数にして約27年の削減である。

大量のデータ処理によって大幅な時間削減が出来るようになるかもしれないようですね。
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ユーザーに合わせて育つ「メイドカーナビAI」開発開始　2018年内に登場

ナビアプリなどの開発・運営を行うエディアと、AI関連サービスを提供するSPJから、「メイドカーナビAI」の共同研究開発を開始するとの発表。
ユーザーの行動や会話を学習し、個々のユーザーに合ったキャラクターに育つという。

SPJの持つ機械学習やディープラーニング、自然言語処理、
ビッグデータ解析などの技術を活用し、「ユーザーに最適化した世界観やキャラクターを形成するサービスの提供を目指す」とのこと。
さらにユーザーの行動や会話を学習し、その趣味や趣向に合わせた性格へ進化するメイドカーナビAIを同じく18年内に搭載する。

加えてこれ以外のサービスへのAI適用や、
ユーザーの行動履歴などを学習・解析してサービスやゲーム内アイテムをレコメンドするエンジンの開発なども順次行うとしている。

ユーザの行動履歴を学習し、自分用に最適化されたキャラクターからサービスのレコメンドがバンバン来るのでしょうか・・

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歩きながらスマホを操作している人を
監視カメラの映像から検出する技術を早稲田大学が開発。

人工知能を使い、スマホを手に歩く姿勢を学習して、普通に歩いている人との違いを85％の確率で見分けるそう。
駅のホームのカメラに組み合わせ、線路への転落防止などに応用を目指す。

カメラが撮った歩行者の頭や首、両肩、両肘など14カ所の位置関係と、手に持っているものが何であるかを深層学習によって判別。

監視カメラと人工知能を組み合わせて、何を監視するかというところで色んなジャンルが生まれてきていますね。

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サムスン、文章を漫画に変換するAIなどのプロジェクトを披露へ

サムスンから、Toonsquareという、文章を漫画に自動変換するAIアプリが発表。
テキストを解析し、その文で表現されている感情や動きを読み取り、キャラクターの表情やジェスチャーをユーザーに提案する。あとは、ユーザーが背景、フォント、吹き出しをカスタマイズすれば、漫画が出来上がる。

自分の写真を元にキャラクターを作ることができたり、ジェスチャーや表情を色々作りこめるようです。

こういったコミュニケーションは今後日本でも流行ったりするのでしょうか？
テキストから感情を読み取るように出来るというのは、深層学習ならではですね。

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AIで視覚的に情報検索「Google Lens」が全Android端末に対応。iOS版も間もなく

カメラで写したものをAIが認識し、関連する情報を検索して表示したり、
文字を認識してテキストとして取り込むことができるGoogle Lens。

もともと発表時には、カメラで写したものをリアルタイムに認識するとアピールされていましたが、現状では撮影したものをGoogleフォトで開いてから認識する必要があります。
ただ、Google Lensはまだプレビュー版とのことで、現在も機能追加や改良がおこなわれている最中で、動物や植物の種類の違いを認識できるようにもなり、今後さらに使いやすくなっていくと考えられます。

そのGoogle Lensが、Googleフォトアプリの最新版でPixel以外のAndroid端末でも利用可能になるとのこと。なお、iOS版への対応も近々に実施されるとのことです。

日進月歩を遂げているGoogle Lens、日本でも今後まだまだ普及していく見込みありでしょうか。

 

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ＡＩで通販物流を効率化、最適な梱包箱を予測

物流センターから商品を出荷する際に使用する梱包箱のサイズをAIで予測する
システムの開発に、NTTロジスコが着手。

同社の物流センターでは、保管している数千種類の商品の形状やサイズに応じて、企業によっては100種類近くの梱包箱を使い分けているそう。
最適な梱包箱のサイズを予測するには、全商品の寸法データを用いて計算する方法があるものの、当然新商品が出るたびに商品の寸法を測定する手間がかかる。

そこで今回開発するシステムでは、人手による出荷実績をAIに学習させて、
注文情報から最適な梱包箱のサイズを予測できるようにし、作業時間の短縮を見込むとのこと。

また、現在は配送先の住所情報から適した宅配サービスをルールに基づいて選択しているが、今後はサイズ情報も含めて最適な宅配サービスを選択する機能を追加する予定。

箱も配送先の運賃も、単純なルールでは最適化が出来なくなりつつあり、
そういったところに人間が悩まされていますが、そこをAIが担ってくれるとありがたいですね。。

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あなたのスコアはいくつ？ AIで「自分のポテンシャル」を数値化

みずほ銀行とソフトバンクがタッグを組んだフィンテックサービス「J.Score」では、AIを使って「自分のポテンシャル」を数値化してくれるそうです。

チャットボットの質問に２分ほどで答えるほどで完了し、更に生活に関する質問に回答する事で精度が向上。ビッグデータを活用し、「現在の状況」よりも「将来の可能性」や「信頼性」を含めた情報を数値化してくれるそう。

そして、結局これが何に使われるかというと、個人向けレンディングサービス。

「信用力」や「将来の可能性」がスコア化され、その「AIスコア」の水準に基づいて、金利や限度額が決まるという仕組み。こうしたAIを活用したレンディングサービスは日本初だそうですよ。

将来的にはこういった情報もオープンになっていくのでしょうか。
良い面・悪い面いろいろありそうですが、面白いですね。

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