メールマガジン Vol.85

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AI(人工知能)のビジネス活用を考える

AI(人工知能)

「 AI(人工知能) をビジネスで活用したら、すごいことが起きるのではないか?あるいはAI が人間の職業・仕事の多くを奪い、失業者が多数出るのではないか?」 2016 年に Google の AI である “AlphaGo” が[囲碁]のトッププレイヤーを破ってしまったとき、そう思った人が多いかもしれません。「世界で最もルールが複雑なゲームといわれる[囲碁]において、人間には思いつかない一手を次々と繰り出すのだから、これをビジネスに応用しない手はない。しかし、人間のやることが無くなる可能性もあるかもしれないな?でも、とにかくやってみるべきだ。」というところでしょうか。かくして始まった AI ブームは、ビジネスの世界にも到来しています。しかし、ビジネスへの適用は一筋縄では行きません。
“AlphaGo”の開発チームでさえ、”AlphaGo”がどのように”石の配置”を評価し次の手を選択しているかを指摘することはできないそうです。[囲碁]・[将棋]は、”人間”対”人間”の戦いではなく、”盤面最善の一手”を探索するゲームであるとすると、いずれAIに負けるときがくるのは避けられなかったと考えられます。しかし、なぜ“AlphaGo”が”盤面最善の一手”を探索できるのか理由が説明できないとしたら、なにか恐ろしい気がするのも確かなことです。
今後、ビジネスへの適用を見据えたとき、 AI は誤解されやすい技術です。鉄腕アトム、ドラえもんといったアニメに登場するような”人格”や”感情”を持ったロボットの知能がイメージされやすいからでしょうか。そこには「 AI があればなんでもできる!」という肯定的な過大評価も、否定的な意見もあります。[囲碁]の強い AI と企業のビジネス変革を実現する AI は別物の技術であるにもかかわらず、どれも一様に AIと表現されてしまうのですから、誤解が多いのは当然かもしれません。
ここ数年、第3次AIブームということで、各所でその研究が深化し、概念も進化しました。深層学習(ディープラーニング)技術により、それはさらに加速しています。AIを取り巻く技術の相関と集約した図を下図に表しました。

バラバラに見えた技術は、実はハードとソフトの集合体としてドローンや自動運転などを含むロボットを産み出しつつあります。ロボットは、人を助け、パートナーとなり互いに協働する存在であってほしいものです。確かにこれらの技術で失われる職業があるかもしれませんが、逆に生まれる職業もあるでしょう。クリエイティブなことはいまだ人間特有の能力なので、ロボットとの新たな、しかも楽しい”協働作業”が産み出されることが期待できます。また、人間という”感情”を持った相手に対して、心のこもったサービスを提供する職業では、人間の活躍の場はますます見直され、豊富な”雇用創出”が見込まれます。
さらにAI をIoTとセットで使うと、 IoT 単体ではできなかったことができるようになります。センサーなどの IoT 単体であればセンサーから発せられたデータを集計するだけに終わっていました。IoT と AI をセットで使うと、新たなデータの集計ができるようになります。例えば、小売店舗内に”デジタルサイネージ”などとセットで監視カメラを設置しておいて、通行する人々の画像を AI で解析することで、どのような人々が店舗を訪れていたのかを定量的に分析できるようになります。これも「人の判断/認知の一部分を置き換える」 AI の用途です。IoTの活用はAIと密接に関連しています。IoTなくしてAIの実現は困難であり、逆にAIなくしてはIoTの導入効果は無いと言っても過言ではありません。


日本では、ITベンダはAIとIoTを別サービスとして提供することが現時点では多いようです。その結果、例えば、工場の生産性を高めるという目的は同じであるにもかかわらず、同じユーザ企業の中で製造部門がIoTの導入を検討する一方で、経営企画・商品企画部門がAIの導入を検討しているというチグハグな事例が散見されます。 ITベンダもユーザ企業も、AIやIoTといった技術を起点にして何かよい使い方はないかと考える”単体ソリューション”に捉われていないでしょうか。「工場の生産性を高める最善の方法は何か」という本来あるべきはずの全体最適の発想が置き去りにされがちです。このためAIとIoTを別々に検討するなど重複が発生するとか、お互いに効果を相殺し合ってしまう事象すら生じてしまいかねません。
AI は従来のビジネスやIT利活用の”前提”を覆す技術です。どこまで業務プロセスを効率化しても何かの判断をするのは人間であることが従来の IT の”前提”でした。それが昨今の AI によって、人間の判断の一部分を肩代わりできるようになってきました。 AI 導入と同時にビジネスのあり方や情報システムのあり方も見直すことで、企業業績を発展させられる可能性があります。
今後、AIを活用したサービスはあらゆる業種・分野に急速に普及していくでしょう。スマホでの音声認識やECサイトでのレコメンド機能は以前から実現してましたが、マーケティングの自動化、Webメディアにおける記事の自動生成、AIによりパーソナライズされた教育サービスなど、構想段階のものまで含めると数えきれないほど多くのサービスが登場するに違いありません。
そこで、今後も人間に残される仕事・役割は何か、人間らしさとはどういうことなのか、コンピュータはビジネス変革の道具に過ぎないと考えていたように、AIも決して万能ではなく、人との”協働”と”共創”を再考すべきときではないかということです。また、AIのような新技術が”悪用”されないようにすることも、私たちの世代に課せられた重要な”責務”と考えます。


ARアプリケーションを開発する技術について


スマートフォンデバイスにこれからARの本格的な波が来ることが予想されるニュースで、AR技術に興味がある技術者にとってはうれしいニュースになったと思います。
今回は「ARKit」と「ARCore」について紹介したいと思います。

ARKit

2017年6月、アメリカで開催された「WWDC2017」で発表されたApple純正のARフレームワークで、同年9月にリリースされたiOS11に対応しています。

トラッキングは、デバイスのモーションセンサーのデータと、カメラの映像分析結果を組み合わせて行われ、接触判定も可能となります。
映像を解析して空間と、空間にある物体の位置を認識できるので、AR専用のマーカーが不要であることが大きな利点だといわれています。
逆に、映像が暗かったり、ぼやけていたり、デバイスを速く動かしたりすると、認識精度が悪くなりARの品質が落ちるという弱点もあります。

ARCore

Googleが2017年8月29日に発表した、Android向けのARフレームワークです。 トラッキングはスマートフォン端末のカメラとモーションセンサーのみで、カメラから得た映像を解析した上で、モーションセンサーによって傾きや動きを検知し、CGを表示しています。 オブジェクトを配置することができる水平面のサイズと位置を把握できます。
ARCoreでは光を認識することができます。 これにより反射や影をリアルタイムにレンダリングすることが可能となったり、光をトリガーとしたアクションを行うことも可能となりました。 開発環境としては、「Android Studio」「Unity」「Unreal」の3種類があります。

以上がARKitとARCoreのまとめとなります。

ポケモンGOにより日本で認知度が高くなったAR技術はゲームだけでなく、ショッピング、医療などの多種多様な業種で活用が進んでいます。
先ほど紹介したARフレームワークの登場により、技術者がARアプリケーションを作成しやすい環境が整います。 そのことによりARの活用の幅が広がり、今まで活用していなかった業種にもAR技術が使われ、日本国内だけでなく世界的にも活躍できるイノベーションが生まれることが予想されます。
ARアプリケーション開発に興味がある方はぜひ一度、これらのフレームワークを使用してみてはいかがでしょうか。


ビジョンマガジンを最後までお読みいただきありがとうございました。これからも、皆様に有益な情報を発信していきますので、今後とも宜しくお願いいたします!


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