【no.77】歩きスマホ、AIで検出 早大

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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【no.76】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、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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【no.75】「Google Lens」が全Android端末に対応。iOS版も間もなく

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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【no.74】AIで通販物流を効率化、最適な梱包箱を予測

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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【no.73】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

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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【no.72】NEC新技術、商品をAIが判別

画像認識技術を活用した新技術がNECから発表されました。

レジ台に商品をただ雑然におくだけで、商品をカメラが判別し、
ICタグやバーコードを読み取る必要なくレジの完全無人化を実現できるというもの。
似た包装の多い菓子類やカップ麺、外観が似ていても中身が微妙に違うお弁当などでも、概観の特徴を深層学習し判別していくそう。

amazon goの方が凄そうに感じますが、amazon goでは大量のカメラとセンサーが必要。既にあるスーパーマーケットなどが無人レジを実現しようとすると、こちらの方が導入しやすそうですね。


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【no.71】就活面接、AIロボットが質問攻め

就活面接、AIロボットが質問攻め

「ロボット面接官」登場のニュースです。
ペッパーと組み合わせたAIシステム「SHaiN(シャイン)」は、
約1時間~2時間、100~200問の質問で「バイタリティー」「柔軟性」「表現力」などの項目を評価できるそう。

質問数がぶれるのは、満足できる回答が得られなかった場合に重ねて質問が発生する場合。3000人分の実際の就職活動の面接データが入っており、それらをもとに
スコアリングを行う模様です。

ペッパーに200問一方的に質問攻めにされるのはちょっと辛そうですが、精度が上がればもっと短時間で評価できるようになるのでしょうか。実際の面接現場に登場する日も近そうです。

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【no.70】強すぎて「会場がシーンと……」 クイズ王を圧倒した“早押しAI”の衝撃

強すぎて「会場がシーンと……」 クイズ王を圧倒した“早押しAI”の衝撃

カリフォルニアで開かれた国際会議「NIPS 2017」で、
“早押しクイズAI”が、人間のクイズ王のチーム6人に勝利。スコアは465対200、AIの圧勝。

単なるクイズならまだしも、”早押しクイズ”は意外と処理の難易度が高く、
AIロボットを製作して参加した50チームのうち、正常に作動するレベルまで“完成”にたどり着いたのは数チームだったという。

この優勝したAIには文脈を理解するディープラーニングモデルと情報検索モデルが用意されており、
解答の候補となっているWikipediaのエントリや文章と、実際の質問文を比べてどれほど一致しているか「マッチ率」を数値化。単語1つずつではなく2つ単位でマッチさせると、特徴的なフレーズが出ている場合は、特にマッチ率の値が高くなる。
こうしてディープラーニングモデルや情報検索モデルから出力した特徴を融合(アンサンブル学習)させることで高精度化を実現したという。

早押しクイズという、できるだけ早く、限られた文脈の中で正解を出すという処理が出来るのは凄いですね。

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【no.69】大学生が駐車違反にAIで対抗 弁護士ボットで無罪を勝ち取る

大学生が駐車違反にAIで対抗 弁護士ボットで無罪を勝ち取る

 

イギリスでは駐車違反の取締りが厳しく、違反切符を切られても不服の申し立てができるものの、申し立てに必要な嘆願書の作成には法律的な知識が必要で素人には難しく、申請しても却下されてしまうことが多かったそうです。

しかし、そんな中「DoNotPay」というチャットボットが登場。
簡単な質問に答えるだけでボットが過去の判例を検索したり、Google Mapで違反キップを切られた場所を探してくれるなど、嘆願書作成を支援してくれるボットだそう。

実際、DoNotPayはすでに25万件利用され、何と16万件もの違反切符の撤回に成功したそうです。開発には、IBMコグニティブ技術であるWatsonが活用されており、Watson APIの組み込みによって情報解析の精度は30%もアップしたそうです。

チャットに聞くだけでいくつもある判例データを探してくれるのはありがたいですね。今後も色んな分野で応用されそうです。

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【no.68】グーグル、AI「アシスタント」で30言語超に対応

グーグル、AI「アシスタント」で30言語超に対応

現在、英語や日本語など8カ国語に対応して音声認識ができるグーグルの対応言語が、2018年中にヒンディー語やタイ語などを加え30超に広がっていくそうです。

ユーザーの「グローバル化」にも対応予定。
ひとつのアシスタントが英仏独の3言語に応答できるようにした。
ひとつのAIスピーカーに夫が英語で話しかけ、妻がドイツ語で操作するといったことが可能になるそうです。

音声認識で認識できる言語が増えると、取れるデータ量がまた一気に増えることになるという事でしょうか。日進月歩で進化していきますね。

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