【no.237】AI「交通違反しませんでしたか?」――産業用AIサービスに必要な3つのこと

AI「交通違反しませんでしたか?」――産業用AIサービスに必要な3つのこと

昨今、中国をはじめ米国や日本など世界各国で激しい人工知能(AI)開発が繰り広げられている。ディープラーニングによるブレークスルーに伴い、第三次AIブームと騒がれるようになり、多くのサービスにAIが搭載されるようになった。

【画像】産業用AIサービスに必要な3つのこと

「ITの発達により年々計算処理能力が高まり、急速にAIの商用化が進んでいる」と語るのは、Huawei 法人向けICTソリューション事業グループ グローバルマーケティング担当プレジデントの邱恒(キュウ・コウ)氏だ。

「多くの産業でAIが求められている。AIへの投資額について、Citibankの2018年3月の調査によると、政府機関では2016年は5億ドルだったが2019年には10億ドルに、製造では2016年は9億ドルだったが2019年に40億ドルになると予想。その他の業界でも、AIに対する投資額は軒並み増えると予想されている」

AIの発達により、翻訳や顧客プロファイリング、画像認識などさまざまな機能が実現し、多くのサービスに搭載されつつある。しかし、このような既存のAIサービスでは、産業用ニーズには対応できないという。

「昨今、さまざまなAIサービスが登場している。しかし一つのAIサービスに一つのAIモデルしか搭載されておらず、サービスとしては『断片的』で、産業用としては不十分だ。複数のAIモデルを統合した、企業のニーズを満たすAIサービスはまだ登場していない」

産業用AIサービスに必要な3つの要素とは
産業用AIサービスを開発するに当たり、足りないものとは何なのだろうか。

「一般的なAIサービスには、教育用の『データ』、モデルを構築するための『コンピューティングリソース』、AIを構成する『アルゴリズム』が重要だ。一方、複数のAIモデルを統合した産業用AIサービスには、それら要素に加え、産業ごとに異なる要件を把握する『産業理解』、複雑に絡み合う複数のAIモデルを管理する『共通プラットフォーム』、AIサービスを実際に使う『活用(Huaweiでは実践という言い方)』の3要素が必要になる」

ではHuaweiは、どのように産業用AIサービスを開発しているのだろうか。

そもそも日本では、スマートフォンで名が知られるHuaweiだが、自社でAI対応IPコアのチップセットを開発し、サーバやストレージ、ネットワークといったハードウェアやクラウドサービスなどを提供している。また、これらのリソースを生かし、デジタル世界と現実世界を結び付け企業のデジタル変革を進めるAI用「デジタルプラットフォーム」を構築している。さらにHuaweiは、グローバル企業として製品の輸送といった「物流」や、部品調達などに伴う「支払い」など幅広い業務を世界各地で行う。

Huaweiは、これらの幅広い業務から得た「ノウハウ」とAI用デジタルプラットフォームを生かし、パートナーと一緒に産業用AIサービスを開発。それを自社で活用しながら、改善を繰り返すことで、最終的にはビジネスで通用するAIサービスの開発を目指している。

自社で活用する2つのAI活用事例
AIサービスとしてHuaweiが活用する業務の一つに、物流における「トラックの荷積みの効率化、コスト削減」がある。従来、トラックの荷積みでは「熟練従業員の経験」と「ソフトウェア」による予測が行われていた。そのため、従業員によって荷積みの精度にばらつきがあったという。さらに荷積みには、国や地域によってルールに違いがあったり、車種ごとの寸法によって入る荷積み量が異なったりと、考慮すべき点も多かった。

そこでHuaweiは、パートナーと協力し、現地の法規制や、コンテナのタイプ、車両種別、パレットデータなどを基に最適な荷積み方法を算出するAIサービスを開発した。

「Huaweiでは、このAIサービスを活用することで、荷積み量の予測精度が、導入前の30%から80%に上がり、1年当たりの物流コストを1000万ドル以上削減した」

またHuaweiは、請求書のリスクコントロールにAIサービスを活用する。リスクコントロールとは、請求書の不備や不正取引を判断し、「高リスクの請求書」「中~低リスクの請求書」など、リスクごとに請求書を分類することだ。

今まで人が請求書のリスクコントロールを行っていたが、時間もコストもかかる上に、誤分類が発生する可能性があった。そこで、「請求書とその請求書提出の特徴を認識するモデル」「リアルタイムで請求書違反を検出するモデル」「請求書の検査不要のリスクを特定するモデル」などの複数のAIモデルを活用し、自動でリスクコントロールを行う請求書分類AIサービスを開発した。

「このAIサービスを活用し始めてから、分類の手間が大きく減少し、作業時間を短縮できた。また検出率の改善により、高リスクと判断される請求書が増え、リスクを正確に顕在化できるようなった」

地方自治体と進めるAIサービスの活用
Huaweiでは、自社だけではなく都市の政府機関と協力して、スマートシティーの実現のために、街でもAIサービスを活用する。

例えば、AIによるリアルタイムビデオ認識を使い、交差点における交通システムを開発した。この交通システムは、中国で問題となっている「交差点で車両が歩行者に道を譲らない」という交通違反を行った車両の運転手の顔を、AIで認識し、交差点に設置されているディスプレイに掲示するものだ。またビデオに表示された、事故になる可能性の高い運転を行っている運転手をAIで識別。その結果を警察官の端末に通知するという。

「深センの46カ所にこのシステムを設置したところ、2日で1032ケースもの違反があった。またディスプレイに違反者の顔を載せる効果と、違反者への注意喚起や罰金などによって、交通違反がシステム設置前と比べて15%減った」

産業の分野に応用されると、インパクトが大きいですね。要件への深い理解は欠かせなさそうです。
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【no.236】キューサイ、AI活用した通販番組 電話件数27.6%増

キューサイ、AI活用した通販番組 電話件数27.6%増

健康食品を手掛けるキューサイ(福岡市)は2018年11月13日、人工知能(AI)を活用することでテレビショッピング番組放送後の問い合わせ電話件数を27.6%増加させることに成功したと発表した。AIの活用については、NTTデータとNTTデータ経営研究所の協力を得た。

キューサイとNTTデータグループが進めた取り組みはこうだ。まずキューサイが12~18年に放送した番組の映像と、それらに対する顧客の問い合わせ件数を基に、機械学習によって予測モデルを構築した。この予測モデルは、番組の映像を入力するとその番組を放映した際の問い合わせ件数を予測するものだ。

次に商品の説明順序などを変えた数千通りの番組構成案を機械的に生成。これらの構成案を予測モデルに入力し、最も問い合わせ件数が高くなると思われる番組構成案を導き出した。構成案通りに番組を制作して放送したところ、問い合わせ件数が通常時に比べて高まったという。

AIを活用して制作した番組と比較したのは、同時期に同じ放送局から放送したキューサイの2つのテレビショッピング番組。この2番組と比べ、AIを活用した番組は問い合わせ件数が平均で27.6%多かった。

今回の結果に基づき、キューサイは今後も番組や広告の制作にAIを活用するという。

過去のモデルと、数千の掛け合わせから導きだしたモデル、どんな内容だったのか気になりますね。。
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【no.235】「AIプロジェクトを担当してくれ」突然の上司のむちゃぶり あなたが最初にやるべきことは?

「AIプロジェクトを担当してくれ」突然の上司のむちゃぶり あなたが最初にやるべきことは?

「ライバル企業がAI(人工知能)を使ったサービスを発表したそうだ。それで、ウチはどうするんだ?」

読者の皆さんの中には、突然上司から「これからはAIの時代だ。うちでも何かやろう」とむちゃぶりされた経験がある方がいるのではないだろうか。いまは「第3次AIブーム」が起きているといわれ、企業のAI活用に関するニュースを目にしない日はないと言っても過言ではないほど、日々AIのニュースが飛び交っている。

上司から突然「ウチでもAIをやるぞ」とむちゃぶりされたものの、どうやって自社でAI(人工知能)を使えばいいか分からない。そんなAI初心者のビジネスパーソン向けに、企業のAI活用や導入のイロハについて分かりやすく解説する連載です(全4回予定)。

AIブームに沸く日本。他国に後れを取りながらも、企業のAI導入は少しずつ進んでいる。総務省が2018年に発表した調査では、自社内の業務(プロセス)にAIを導入済みの日本企業は全体の22%で、20年までに44%に達するという。

同じく自社の製品やサービス(プロダクト)にAIを導入済みの日本企業は20%で、20年には38%に達するそうだ。米国やドイツに比べて後れを取っているものの、今後もAI導入に踏み切る日本企業はますます増えていくだろう。

しかし、「自分たちはAIを使って何を目指すのか」を決めないまま、個別の事例を検討していってしまうと、議論は迷走してしまう恐れがある。

AI

AIの主な活用事例(図は筆者作成)

例えば、Microsoftはクラウドサービス「Office 365」において、AI技術を活用した分析機能「MyAnalytics」を提供している。これは、日々の業務における会議やメール、集中的に業務を行った時間などを可視化し、AIがその問題点や改善点を提案するというもの。

追加料金は発生するが、Office 365の対応バージョンを契約していれば簡単に利用開始できる。つまり、単に「AIを活用しろ」という要望に応えるだけなら、こういった便利なツールを使うことで明日にでも実現できてしまうわけだ。

そもそも、ビジネスの世界において「AIとは何か」という定義は非常に曖昧だ。先ほど本連載におけるAIの定義を述べたが、これはあくまで議論を先に進めるために仮置きしたもので、学術的にこのような定義があるわけではない。

とはいえAIに関する技術は日進月歩で、特定のAI技術や概念のみを「本当のAIである」と定義することは、AIの活用や発展をむしろ阻害する恐れがある。研究ではなくビジネスとしてAIを扱う立場であれば、幅広くAI活用を検討すべきだろう。

繰り返しになるが、既に多数のアプリケーションが存在する状況で個別の事例から検討を始めてしまうと、収拾が付かなくなるだろう。

一定の土台に基づいて検討を進めるためには、通常のシステム導入と同様に「AIを使って目指すこと」を決めることが重要だ。

上記の主な活用事例、をヒントに自社での導入の目的を決めていくと良さそうです。
ぜひご活用ください。
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【no.234】メルカリ、AIチャットボット「Karakuri」を導入 自動返信機能でユーザーの疑問を即時に解決

メルカリ、AIチャットボット「Karakuri」を導入 自動返信機能でユーザーの疑問を即時に解決

メルカリは11月12日、フリマアプリ「メルカリ」において、カラクリが提供するカスタマーサポート特化型AIチャットボット「Karakuri」を一部導入した。

これまで「メルカリ」のユーザーは、疑問や質問が発生した場合、同アプリ内の「メルカリガイド」から該当する項目を自らで確認するか、カスタマーサービスに問い合わせフォームを送信する必要があった。

同アプリの利用者数は現在月間1,000万人(※2018年11月12日時点)を超え、ユーザーからの問い合わせ件数も増加している。こうした背景のもと同社は、AIチャットボットによる自動返信機能を一部導入するに至った。

同アプリの簡単な操作方法や梱包・配送に関する疑問などについて、AIチャットボットが自動で回答することで、ユーザーを待たせることなく、疑問を即時に解決できるようになった。なお、有人のカスタマーサービスでは、より複雑な問い合わせの解決に引き続き注力していく。

iOS/Android版「メルカリ」の場合、同アプリのサイドメニューから「ガイド」を選択することで、画面右下にAIチャットボットが表示される。ユーザーは、そこから簡単に質問を送ることができる。同チャットボットは、ガイドやこれまでのユーザーからの問い合わせ内容をもとに、即時回答を行う。

Web版においては、「メルカリガイド」から同チャットボットの利用が可能だ。たとえば、「梱包方法がわからない」と送信すると、同チャットボットは、商品カテゴリー別に梱包のステップを写真つきで回答。「メルカリ便で送りたい」と送信した場合は、発送手順を案内する。

同社は今後、ユーザーの質問内容や回答へのフィードバックをもとに、同チャットボットにおける精度の向上を図っていく。対応カテゴリーの拡充や回答パターンの増加も予定している。

チャットボットだけでなく、有人対応もある程度残して、徐々にできることを増やして運用しているのがポイントでしょうか。

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【no.233】「わずか数秒」AIが保育所入所選考 富士通、自治体のIT化に手応え

「わずか数秒」AIが保育所入所選考 富士通、自治体のIT化に手応え

保育所の入所選考にAI(人工知能)技術を使い、わずか数秒で数千人規模の児童を各施設に割り当てる――富士通は11月12日、市町区村の役所など向けに保育所の入所選考業務を支援するソフトウェアの提供を始めた。自治体が定める入所選考基準と保護者の希望を基に、AIが保護者の優先順位に沿って児童を各保育所に割り当てる。これまで30以上の自治体で実証実験を行っており、2018年中に滋賀県大津市が導入する予定。

保育所に入所するには、(1)保護者が自治体に入所希望申請書(紙)を提出する、(2)自治体の職員が受け取った申請情報をシステムに入力する、(3)職員が申請情報を基に、優先順位や入所条件を考慮しながら入所選考を行う、(3)選考結果をシステムに入力し、結果を保護者に通知する――というプロセスを経る必要がある。

(3)の入所選考業務を同社のAI技術「Zinrai」を用いたソフトに代替させる。児童の割り当てには「ゲーム理論」を応用したアルゴリズムを活用。申請者の希望条件を基に、入所先に応じて利得(好ましさ)を点数化し、なるべく多くの人が高得点になるような割り当てを実現するという。公平性を保つため、保育所の空き状況や希望順位などに基づいて選考結果を説明する機能も搭載。申請者にどこまで説明するかは各保育所に委ねられる。

富士通 公共・地域営業グループの河野大輔さん(行政ビジネス推進統括部 行政第三ビジネス推進部 シニアマネージャー)は「保育所入所選考は年々複雑化しており、保護者にも自治体にも悩みの種になっている。自治体によっては、入所選考に10日以上掛かる場合もある。これがAIによって数秒で済むようになる」と話す。

保護者は「兄弟は同じ保育所がいい」「家に近い場所がいい」といった希望を伝えるが、自治体側は全ての要望に応えることが難しく、公平性を保とうとすると入所選考作業は複雑になりがちだった。17年に富士通がさいたま市と共同で行った実証実験では、約8000人の匿名化データを用いて数秒で保育所の割り当てを行ったという。

河野さんは「膨大な手間と時間が掛かっていた入所選考を自動化することで、職員は他の業務に時間を割ける。紙で届いた申請者情報をシステムに入力する業務も自動化してほしいという声が上がっており、自治体業務にはまだまだIT化の余地がある」と今後の期待を語った。

1,2,3のプロセスが全て機械学習にゆだねられるようになるためには、1,2,3とプロセスが明確になっていればいるほど実現しやすくなりそうですね。
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【no.232】動画ニュース伝える「AIキャスター」登場 中国新華社通信

動画ニュース伝える「AIキャスター」登場 中国新華社通信

香港(CNN Business) 中国の国営新華社通信がこのほど、人工知能(AI)技術を生かした、世界で初めてとするバーチャルの「ニュースキャスター」を披露した。

中国東部の烏鎮市で開いたインターネットの会議で紹介した。異なるキャスターが中国語と英語で対応するもので、1日24時間、ニュース原稿を読み上げることが可能としている。

新華社は、人間のプロのキャスターのような状態で原稿を読み上げることが可能と誇示している。英語版のキャスターはスーツにネクタイ姿で登場。冒頭部分では、「こんにちは。英語ニュースです。私は北京のAIキャスターです」とロボットを思わせる声で自己紹介した。

容姿は新華社に実在するキャスターに似せている。「最新ニュースを届けるため疲れ知らずで働くことが出来る。原稿は途切れることなく私のシステムに送り込まれる」などとも述べた。

同じく新華社に実在するキャスターを想定した中国版担当の別のAIキャスターも披露された。

AIキャスターは新華社と中国のインターネット検索大手「Sogou(捜狗)」が開発。人間に似た声、顔の表情やしぐさを表現出来るとしている。

AIキャスターによる動画ニュースは、新華社の公式サイトやソーシャルメディア上で視聴が可能。ニュース報道に要する経費削減や効率性の向上につながると期待している。

ただ、中国の国営テレビ局が将来的な利用に備えAIキャスターの導入に関心を抱いているのかどうかには触れなかった。

中国のツイッター「微博(ウェイボー)」での反応を見た限り、AIキャスターの能力を評価するものばかりではない。「声が非常に堅苦しいし、間合いに難点がある」などの書き込みがあった。

いきなり評価が高いわけではなさそうですが、インパクトがすごいですね。
これからの活躍に期待です。
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【no.231】「使いたい時にない」改善へ ドコモ、シェア自転車再配置にAI活用 都内で実験

「使いたい時にない」改善へ ドコモ、シェア自転車再配置にAI活用 都内で実験

NTTドコモと子会社のドコモ・バイクシェアは11月8日、ディープラーニング(深層学習)など人工知能(AI)技術を活用した需要予測データを基に、バイクシェアで提供する自転車の最適な再配置を行う実証実験を、26日から都内(千代田区・港区・新宿区)で行うと発表した。自転車の利用実績データや気象データなどを解析した上で需要予測に基づいた再配置を行い、「ユーザーが自転車を利用したいときにサイクルポートに自転車がない」といった状況の改善を目指す。

ドコモの携帯電話ネットワークを活用して作られた人口統計情報や、利用実績データ、気象データ、周辺施設データなどを組み合わせ、深層学習などのAI技術を適用することで、自転車の貸出・返却需要を予測する「シェアリング交通需要予測モデル」を作成。各サイクルポートで利用可能な自転車の台数を、12時間後までの1時間ごとに予測する。

その上で、自転車が必要以上に残っているサイクルポートと、自転車が足りないサイクルポートの数を最小限に抑えるための再配置計画を生成。再配置の作業を行う人にタブレット端末などで伝える。

同技術を実用化することにより、使いたい時にサイクルポートに自転車がないという状況の改善を目指す。また将来は、他の地域での実績データを追加することで、さまざまなエリアでのサービス提供を目指すとしている。

ドコモ・バイクシェアのサービスの利用回数は、2011年度の開始時点では年間4万回程度だったが、17年度には470万回と急増している。都内のサイクルポートは18年10月末で約580カ所、自転車台数は約5900台にまで増えており、自転車の配置数を適正な状態に維持するためのノウハウを持った再配置作業者の不足が課題になっているという。

急増したニーズに応えるため、適切な配置が実現されるとユーザも企業側もありがたいですね。
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【no.230】だいこう証券ビジネス、AIで「見せ玉」検知

だいこう証券ビジネス、AIで「見せ玉」検知

だいこう証券ビジネスは人工知能(AI)を活用した株式の売買審査について、東京大学と特許出願した。売買を成約させるつもりがないのに大量の注文を出す「見せ玉」を効率的に検出できるという。新たなサービスとして将来的に証券会社への納入を目指す。

現在のAIを使った株式の売買審査では、東証などが定める数値基準で絞り込まれた案件について、AIが不正かどうかを判断する。

同社がAI活用のノウハウを持つ東大の松尾豊研究室と共同研究してきたAI技術は、市場の取引データそのものから不正を自動で検知する。このため「不正の疑いのある取引の検出漏れ」や「疑いのない取引の混入」を防ぎ、全体として審査の効率化につながるという。

検知系のサービスは教師データが大量に用意できる背景からか
新しいものがどんどん出てきますね。あらゆる業界で浸透していきそうです。
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【no.229】偽の盗難届を80%以上の精度で見破るAIシステム「VeriPol」–スペインの警察が導入

偽の盗難届を80%以上の精度で見破るAIシステム「VeriPol」–スペインの警察が導入

スペイン全土の法執行機関に、偽の被害届や盗難届を見つけることができる人工知能(AI)システムが導入された。

イギリスのカーディフ大学とスペインのマドリード・カルロス3世大学の研究者が共同開発したAIシステムは「VeriPol」という名称で、自動テキスト解析と機械学習を用いて、虚偽の申告を判別する。
コンピュータ科学者によると、VeriPolは虚偽の盗難届を「80%以上の精度で」判別できるという。

虚偽の申告を行うこと自体が刑事犯罪になる場合があるが、盗難などの問題に関して言えば、盗難保険業者から保険契約に則って不正に利益を得るために届け出が出されることがある。

法執行機関は予算と人員に限りがある場合が多く、疑わしい申告を虚偽だと証明するのは困難だ。その作業にかかる時間とリソースを見つけることも同様に難しい。

VeriPolは書面による申告書を解析し、偽の申告と最も多く関連しているパターンを見極めるという。例えば、盗まれたと申告されている物の種類、攻撃者と思われる人物に関する記述、事件の「細かな点」などのパターンを見極めると、研究者チームは述べている。

虚偽の申告を示す根拠になり得るものとして、事件そのものよりも盗まれた物に焦点が当てられていること、詳細が不足しているため本当の記憶に基づいた申告ではないと示唆されること、犯人に関する詳細が限られていること、目撃者がいないこと、申告者が警察や医療機関にすぐに出向かないことなどが挙げられる。

「iPhone」やサムスン電子のスマートフォンなどのハイエンドテクノロジ製品は虚偽の被害届に関連する場合が多い一方で、宝飾品類や自転車は本当の盗難事件と関連がある場合が多いという。

VeriPolには、自然言語処理と呼ばれる、人工システムが人間の言語の自然な使い方を理解し解釈する機械学習テクノロジの要素が用いられている。 VeriPolは自然言語処理のアルゴリズムを用いて人間の言語を解読し、システムに供給された警察の過去の調書に基づいて事象を判別する。

このツールは、警察補助員がリソースを割くのに最も良い場所やさらなる捜査を行う時期を決断するうえで役立つ可能性があると、研究者は考えている。同様に、VeriPolは一般市民が偽の申告をするのをはなから思いとどまらせ、警察が時間と資金を節約できるようになる可能性もある。

VeriPolはスペインの法執行機関で展開されている。スペイン国家警察がVeriPolの試用を行った際、1000を超える調書が精査され、虚偽の届け出を10件中8件の割合で見つけることができたという。

「この研究は、どのように人々が警察に嘘をつくかということに対する興味深い洞察を提供してくれた。さらに今後そういったことをする人たちを思いとどまらせるのに使用できるツールを開発することができた」と、この研究の共著者であるCamacho-Collados博士は述べた。「結局のところ、われわれは自動判別が可能だと示すことによって、人々が警察にうそをつくのをはなから思いとどまるようになることを望んでいる」(同博士)。

予算と人員リソースの確保に活躍してくれそうですね。文章の判断については色んな業界で活用できそうです。
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【no.228】AI作の絵画、4800万円で落札

AI作の絵画、4800万円で落札

米競売大手クリスティーズは、人工知能(AI)技術で描かれた絵画が43万2500ドル(約4800万円)で落札されたと発表した。同社によると、「アルゴリズム」(計算手法)と呼ばれるAIの関連技術で制作された芸術作品の競売は世界初。競売は9月25日に実施され、予想価格の約45倍の高額落札という。

黒いコートを着た男性像で、表情はぼやけている。絵の右下には、署名の代わりに数式が記してある。

手掛けたのはパリ拠点の芸術集団「オブビアス」。コンピューターに14~20世紀に描かれた1万5000枚の肖像画を取り込み分析したところ、自動的に絵を描くことができるようになったという。(共同)

人工知能が描いた絵画がこうして高額で取引される時代がきたんですね。。
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