ＡＩが解析、混雑状況を３段階で表示 ＮＴＴ東など、成田空港飲食店で実験
商業施設内でのお店選び、いろいろ迷っていった挙句満席で入れなかった、、なんて事ありますよね。。
飲食店などの空席状況をＡＩが分析し、電子看板やスマートフォンで確認できる実験が、2/19(月)、成田空港内で始まるそうです。
店内に設置したカメラが撮影した画像を人工知能（ＡＩ）が解析し、
混雑具合を「空」「残席わずか」「満」の３段階で表示するとのこと。
店舗によっては徒歩15分ほど離れている店舗もあり、これにより
効率的にお店を探せるようになる見込み。
リアルタイムな混雑状況が分かるのは良いですね～。
行って見たら満席だった、、というのが無くなってくれると嬉しいです。
日本マイクロソフトから、
女子高生AI「りんな」に関する新機能として、りんなと音声で会話する機能がアップデートされました。
音声認識と音声生成が別のAPIで動き、これらの応答を別サーバーが制御する形だそう。これにより、よりリアルタイムに近い状態で音声交換が実現できているそうです。
ついに会話まで徐々に出来てしまいつつあるとは、、スマートスピーカーなどもどんどん進化していきそうですね。
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ドコモ、30分後のタクシー需要を予測する「AIタクシー」を提供開始–東京と名古屋から
NTTドコモから、2月15日より法人企業向けに「AIタクシー」を提供すると発表。
東京23区、武蔵野市、三鷹市、名古屋市のタクシー車両で、順次運行を開始する。
AIタクシーは、タクシーの運行データ、気象データ、周辺施設データ、人の移動傾向データなどを人工知能で分析することにより、乗車需要を10分ごとに予測できるそうです。
なにか電車が遅延していたり、イベントなどで急に需要が増えた事をタクシーが察知してくれる、という感じですね。流しのタクシーがなかなかつかまらない、、なんてことが解消されると嬉しいですね…！
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2/26、NHKで面白そうな番組があるみたいです。
2/26 22:25〜、NHK総合テレビの番組「超絶凄ワザ」で、AIと人間が特定のテーマで対決する「AI vs. 人類 3番勝負」が行われるそうです。
テーマは
ファッションコーディネート
タクシーの運転
俳句
の3つ。タクシーに関しては、経験豊富なタクシードライバー vs aiを用いた若いタクシードライバーの売り上げ対決 で、両者がどのような判断をもとに動いていくのが見どころなのかなと思います。
囲碁はaiが最強になったと言われていますが、徐々にその領域は広がっていくのでしょうか。。
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三井住友海上が、事故車両の見積りに人工知能を導入するそうで、
保険金支払額の確定まで30日ほどかかっていたのが、３日ほどに短縮できるそうです。
事前に学習した事故画像のデータをもとに、事故車両の画像を読み込み、どの部品がどの程度損傷しているかを導き出してくれるとのこと。
（今年夏ごろ導入予定）
画像を読み込ませるだけで中の損傷具合までわかるとは凄いですね、
たとえ100％正確じゃなくても、損傷（しているかもしれない）箇所を教えてくれるだけでも整備のスピードが全然変わってきそうですよね。
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人工知能によるディープラーニングを用いて、
連続発生した事件の容疑者が同一かどうかを分析したり、容疑者の次の行動を予測したりするほか、
事件事故が起きやすい時間帯と場所を確率で示すシステムの構築を目指すそう。
約5000万円の予算が組まれており、全国の警察で初の試みのようです。
すでに捜査にＡＩを活用しているアメリカでは、予測取り締まりが人権侵害につながる恐れがあるとの
指摘も出ているそうですが、犯罪抑止になるのは素晴らしいですね。
（確かに、ＡＩが予測してるから～とか言われて警察に声かけられるのは嫌ですが(^^;)）
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「b→dash」が大型アップデート AIでデータ活用にかかる工数を大幅削減
マーケティングオートメーション、WEB接客、売上分析、アクセス解析などが「より早く」、「より簡単に」
できるようなツールになったということなのかな？と思いました。問い合わせいれてみようと思います。
ＡＩが入った事で工数が減り、それによって低価格・早い導入が出来るようになったというのは素晴らしいですね！
・Data Preparation Engine（データ プリパレーション エンジン）
データ設計の自動最適化を支援するデータ予測整形エンジン。これにより、これまでエンジニアが150時間以上の工数をかけて実施していた、
データクレンジングやデータモデリングなどの前処理工程を、AIによって自動最適化することで、作業工数を80％以上削減することに成功した。
・Data Reactor（データリアクター）
過去累計3TBのデータ統合処理プロセスをAIが学習し、
データ統合業務を自動最適化する技術。これまで要していた工数から94％以上の削減を実現した。
・Data Pallet（データパレット）
データの変換時に必要だった「SQL業務」を不要にする、高速クエリ生成技術。
これにより、誰でも1時間程度でデータマートを簡単に作ることができる。
・Data Learning Drive（データ ラーニング ドライブ）
プロモーションの自動最適化を提案する技術。
13億件のユーザーデータと5.4兆円の購買データの学習により、施策のPDCAサイクルを自動最適化する。
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2018年に出てくるAIは!? 今年リリースのAIサービスからトレンドをチェック
Facebook VR端末、コミュニケーションロボ、自動衣類畳み機、不正発見に自動運転、
工場の自動化、データサイエンス教育の強化、オリンピックに向けての取り組みなど、2018年の今のトレンドがざっとわかります。
個人的には2020年のオリンピックの競技サポート・運営サポートにＡＩがどのように使われていくのか、今から待ち遠しいです。
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AIと友だち感覚で話せる？ NTTが京都市動物園で実験中だって！
未来においてあるクローバもそうですが、AIとの会話といえば、人間が発した言葉に対して一問一答形式ですが、
ＮＴＴが開発中のAI関連技術「corevo」では、複数のロボット連携による雑談制御技術を応用し、雑談と質問応答を連続的に行き来して自然な対話を実現できるようです。
その実験をただいま京都市動物園で検証中のようです。2/28(水)までなので、立ち寄る事が合ったらぜひ試してみはいかがでしょうか。
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新しいGoogleフライトは出発遅延を予測――AIで航空会社より早く教えてくれる
フライト検索エンジン、Googleフライトがアップデートされたそうです。
蓄積された過去のデータと機械学習アルゴリズムを利用して、航空会社が警告する前にGoogleフライトが遅延を察知するそうです。
「確信度」が80%以上になるとアラートを飛ばしてくれるそうで、可能性があることだけでも事前に教えてくれると便利ですよね。
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