農業は従事する人の数が減少していくという問題が深刻化しています。そのような状況の中で、農業の生産性が向上するように、人工知能の活用が必要不可欠な存在となっていますそこで、です。今回の記事で、 農業自動化におけるAI活用事例 を紹介します。ぜひご覧ください。

事例1：ビッグデータの活用で生産管理を効率化

アメリカでは、農業分野でのビッグデータの活用が広がっています。ミシガン州に拠点を置くFarm Logs社は、人工衛星によって撮影された画像や気象データ、IoTデバイスなどのデータを組み合わせることで、人工知能による分析を行うサービスを提供しています。具体的には、作物の成長の具合、土壌の栄養状態などを管理し、収穫量や時期の予測などを行うことが可能です。

さらに、ビッグデータを農業に活用するサービスを提供しているベンチャー企業としては、Farmers Business Network社があります。農業従事者は、より品質のよい作物を作るために、さまざまな種子や肥料を使用しています。しかし、それぞれの種子や肥料がどれほどの効果をもっているのか定かではないという問題があります。

同社は、こういった従来の不安を解消するため、農家が実際に使用している種子や肥料などの情報を収集してデータベース化しました。そして、それぞれの農家の情報を比較したり、分析したりすることによって、農家の生産を向上させるための情報を提供することを可能にした。具体的には、収穫量を向上させるための方法や肥料を削減するためのヒントを提供したりしています。このことにより、農業従事者は、実際の農業についてよりリアルな情報を手にすることができるようになっりました。

事例2：細かな農作業に対するロボット活用

農業への人工知能の活用としては、ロボットの利用にも注目が集まっています。最近は、人工知能によりロボット自身が作物の特徴をとらえ、その状況に合わせた作業ができるようになっています。

たとえば、カルフォルニア州のベンチャー企業であるBlue river technology社は、画像認証や機械学習を利用して、レタスの間引きを行う農業用ロボット「LettuceBot」を開発しました。

「LettuceBot」は1分あたり5000個ずつ、花つぼみの写真を撮影。コンピュータ・ビジョン技術を用いて、生育し始めたレタスのかたちや間隔を認識し、6mm以内の誤差範囲で雑草を確認して除草剤を散布します。また、混み合い過ぎた箇所のレタスにも、成長が好ましくないと判断し、除草剤を散布します。これが、すぐ隣の残された芽に適度な濃度の肥料となって、生長を助けるというしくみだ。いまだ開発途中ではあるが、農作物の識別は人工知能に学習させることで、十分に可能だと言われています。

また、同社は、LettuceBotの技術をさらに発展させた「Zea」も開発しています。Zeaは、3次元画像認識によって作物をより正確に測定することができます。ZeaもLettuceBotと同じように、トラクターの後方に取り付けて使用します。3次元画像認識を利用すれば、トウモロコシのように高さがある作物でも、正確に分析を行うことができます。また、より詳しく植物の状態を観察し、それぞれの作物に適した対応をとることができるようになります。

農業は人工知能によって進化していく

農業従事者の減少が問題となっている中、人工知能の応用により、農業は大きな進化を遂げています。人工知能を活用することで、より効率的に食料を作ることができるようになれば、世界的な食料不足の問題を解決することにもつながると期待されています。この動きは、今後ますます盛り上がりをみせるはずです。
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SNSで24億人のユーザを抱えるFacebook は途方もないビッグデータを保持しているので、その膨大なデータを処理するには、AI（人工知能）の力が必要となります。そこで、今回の記事はSNSのユーザー数を最も抱える Facebookが実施するAIの取り組み を確認していきたいと思います。

SNSとAIの相性について

Web上でユーザー同士のつながりを生むSNS

SNSはSocial Networking Service（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）の略で、社会的な繋がりを提供するサービスです。インターネット黎明期にはE-mailのような手段でしか個人同士がつながりをもてなかったのです。ですが、SNSの登場によりユーザー同士が簡単にやりとり可能になり、Web上のソーシャルコミュニティの形成に寄与しました。現在では、FacebookやTwitter、InstagramなどのSNSが普及し、私たちの生活に不可欠な存在となります。

とりわけマーク・ザッカーバーグ同士が開発したFacebookは、大学在学中に学生が交流を図るためのサービスとして利用されていました。その後Facebookは世界最大のSNSへと発展し、現在約24億人のユーザーを抱えている最大規模のサービスになります。

SNSの特徴は、言語や音声、画像などの情報の受信や発信が主です。このようなビッグデータを処理するポテンシャルをもつのが、AI（人工知能）です

AIをふんだんに活用するFacebook

Facebookに限らず、SNSはAIがなくては発展できません。SNSに表示される投稿には、不適切なものやスパムが含まれます。それをフィルタリングするためにはAIによる機械的な処理が不可欠です

AIの研究機関として設立した「Facebook AI Research（FAIR）」、AIの最先端技術を研究し、社会全体のAI技術の底上げを図ることだというのです。FAIRの研究成果はオープンソースで公開されるなど、利益を追い求めず視野の広い取り組みをFacebookは行なっています。

人工知能をInstagramの投稿とハッシュタグで使って訓練

FacebookのAIへの取り組みの歴史

Facebookはかなり以前から、AIを駆使したデータマイニングに力を入れました。たとえば、あるユーザーの投稿に載っている友人の顔写真を画像解析し、それを氏名とひも付けして、次回新しい写真が公開されると、自動で誰が映っているかが表示できます。。

Instagramを使った画像解析の実験

Facebookは2018年に、画像解析の実験を実施しました。Facebookが実験に用いた手法は、「転移学習」と呼ばれる機械学習の一種です。転移学習とは、すでに学習したモデルを別の領域に適応させる技術のこと。 広くデータが取得できる領域で学習したモデルを、データの収集が困難な別の領域に適応させる、などの使い方が可能です。 Facebookが実施した実験では、Instagramの画像で訓練したモデルを別のタスクに適応し、微調整が可能になるというのです。

この実験では、Instagramに載っていた35億枚の写真と、ユーザーが付けた17,000件のタグを使って、そして画像分類アルゴリズムを訓練したというのです。「猫」や「車のタイヤ」といった1,000のカテゴリーに画像を分類させたところ、85.4パーセントという高い正答率が得られた。Googleが2018年初頭に実施した同様の実験での正答率の83.1パーセントを下回るちう結果が出ました。

不適切な写真をAIが監視

Facebookでは、コミュニティの安全性を確保するために、AIを活用しています。その代表的なのが、コンテンツ・フィルタリングです。

たとえば、コンテンツ・フィルタリングに類した試みとして、自殺をほのめかす投稿やフェイクニュースの検出も行なっています。自殺の意思を示す可能性が高い投稿やライブストリームだけでなく、「大丈夫？」などいった投稿へのコメントも自殺の兆候としてFacebookは把握します。

ルーモス（Lumos）

Facebookはさらに、検索機能にAIの画像認識技術を追加し、検索機能を大幅にアップしたシステムを開発しました。それが「Lumos（ルーモス）」です。

これまで、写真を検索するために、投稿の際に付けるタグで、キーワード検索を行いました。しかし、Lumosでは、タグのない場合でも、自由なキーワードで目当ての写真や動画が検索可能です。

Lumosでは、Facebookに投稿される写真にどのような物体が映っているかが、ディープラーニングによって自動的にカテゴリー別に分けられます。写真内にどのような対象が映っているかだけでなく、どのような内容が込められているかまで、Lumosは把握できます。

まとめ

Facebookの売り上げの7割は欧米ですが、利用者の7割はアジアです。そのため、利用者が多いが収益に結び付いていないアジアや新興国のマネタイズが、Facebookの課題です。Facebookのもつ情報は宝の山であり、それをAIによって有効活用されることで、マネタイズの手段の模索とAIとのリンクが期待されるでしょう。
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AIが子供向けのおもちゃにも利用されるようになってきた。これまでもペットロボットなどにも活用されつつあったが、価格が3万円を切るようなものが出て来たことで、クリスマスプレゼントとしても注目されている。また、情操教育にも役立つとされている。今回は AI搭載おもちゃの最前線 を紹介します。

COZMOではどのようにAIが使われているのか

アメリカで2016年にAnki社が製造・販売している「COZMO」を紹介します。

COZMOは全長約7cm、重さ151.5gというコンパクトな、手のひらに載るサイズのロボットです。車輪を使って自走式で動く事ができるのが特徴ですが、何と言ってもその動きにはAIが活用されています。AIはカメラに映っている人物の顔認証を行い、人物の顔を見分けることができます。また、空気を読んで、表情を変えます。

COZMOは何ができるのか

まず、COZMOの特徴は、AIが環境を自動で認識し、人間が関わらなくても勝手に行動して学習する点です。そのため、COZMOはおもちゃやロボットというよりはペットの小動物という方が感覚的には近いです。基本的にはやんちゃな性格をしているが、ハイタッチを要求してきたときに相手をすると、気を許してくれるような性格になります。

さらには、COZMOの視点で周囲を見ることもできます。これはタブレットやスマートフォンの専用アプリを通してということになりますが、自分とは異なる視点で周囲を見られるというのは面白い体験でしょう。

そしてもう一つ。COZMOはアメリカでは2000年頃から、日本でもようやく最近意識され始めたSTEM教育に対応し、動きをプログラミングができるようになっています。ヴィジュアルプログラミングの「Scratch」を利用できるようにした専用アプリの「Coding　Lab」上で、命令文を置き換えた「ブロック」を組み立てることにより動作をプログラムできます。最近ではSONYのaiboもScratchでプログラムができるようになっているが、価格が1桁異なるため、COZMOの方がより手を出しやすいです。

子供にどのような影響を与えるのか

アメリカでも日本でもAI搭載のおもちゃとして人気を博しているCOZMOは、クリスマスに子供に贈りたいプレゼントのトップに挙げられている。では実際にCOZMOを子供にプレゼントすると、一体どのような影響があるのでしょうか。

まずすぐに考えられるのは、情操教育に役立つという点です。COZMOに搭載されたAIは持ち主の言うことを聞くだけではなく、自分の感情があるかのように振る舞い、笑ったり怒ったりもするし、時々想定外の動作を見せます。子供もCOZMOのそのような振る舞いに合わせるような対応を取ります。

次に視点の切り替えを学べるところも大きいメリットです。子供にとって第三者の視点からモノを見るのはハードルが高いです。成長に伴って自分以外の視点からの風景や見え方というのが想像できるようになっていくわけですが、それをCOZMOのカメラを使うことで、実際の見え方を知ることができるというのは、幼児期における他者視点の構築のみならず、さらには自分を客観視するのにも役に立ちます。

まとめ

アレルギーなどが原因でペットが飼えない家庭もでしょうが、COZMOやMy LoopyといったAIを搭載したおもちゃは、ペットの代わりとなって小さな子供達の情操教育を担うことができるようになるかも知れません。さらには年齢が上がれば、センサーや動作をプログラミングできるが故にSTEM教材としても最適です。今後は2020年に小学校においてプログラミング的思考を活用する教育も始まるため、学校現場やプログラミング教室での需要も高まるだろうと考えられます。
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チャットボットは、ここ数年で急激に利用社数が増えていると言われています。ネット上のニュースだけではなく、テレビでも、ある男性の若者がチャットボットの女性キャラクターを本当の恋人のようにして、四六時中会話をしている様子を流していたりします。今面白い チャットボットが世間の中に急速に進化 しています。

そもそも「チャットボット」とは何?なぜ今になってブームが起きているの?

「チャットボット」という言葉は「チャット」と「ボット」が掛け合わされてできた言葉です。ちなみに英語ではチャットボットのことを「chatbot」や「chatterbot」と呼んでいます。ボットは「ロボット」の略称であり、人がコンピューターを用いて行っていた作業を自動化するプログラムのことです。チャットボットとは、テキストや音声を通じて会話を自動的に行うプログラムのことです。

それまでのチャットボットの会話の流れを完全に無視していたり、同じことを何度も繰り返したりする話をよく耳にする方が少なくありませんが、近年のディープラーニングでの精度向上のブレイクスルーもあり、その手法の改良されたものとして「LSTM」などの文章生成技術も非常に進歩してきました。

不自然な会話をしてきて、あまり使えなかった過去のチャットボットとは全く違い、近年のチャットボットはかなり自然な会話をできるようになってきています。
このブームの流れに乗り遅れないようにと、各企業もチャットボットの導入を我先にと進めているのです。

古いチャットボットから、新しいチャットボットへ切り替え

コールセンターの運営などで知られる株式会社ベルシステム24でも、チャットボットの導入を進めています。その目的は、「サイレントカスタマー」というユーザー層が離れていくのをつなぎとめるためということです。

サイレントカスタマーとは、商品やサービスに対する不平や不具合を言うことなく、次回より利用しなくなる顧客のこと。そこで、チャットボットであれば離れていくサイレントカスタマーをつなぎとめられるのではないかと、期待を寄せているのです。

チャットボットの種類の一つに、「FAQ型(一問一答型)」チャットボットというのもあります。

そこで、より高度で柔軟な「対話型」のチャットボットは、対話型であれば、問題の把握がしにくい場合には聞き返したり、長文でユーザーをうんざりさせることも少なくなります。

このより高度になった対話型のチャットボットの導入は、電話での問い合わせにも好影響を与えていると言えます。

女子高生BOTとの会話を楽しもう

独自に日本マイクロソフト株式会社が開発している「りんな」というチャットボットも、とても面白いBOTです。「りんな」の性格は、「おしゃべり好きな女子高生」という設定で、会話についても、単に問題解決のようなビジネス的な意図ではなく、会話が弾んでいくような応答をしてくれます。

「りんな」のような人間らしい情感をチャットボットはユーザーをほっこりさせてくれて、心を和ませる効果も期待できます。このようなタイプのチャットボットの登場は、ちょっと前までは夢でしかなかったのです。

まとめ

チャットボット界は今後もさらに活況が続くと思われるし、どんな楽しい個性的なチャットボットが出てきてくれるか、楽しみです。もし今までチャットボットに触れる機会がなかったという人にも、あなたの相性に最適なボットが待っているのかも知れません。
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AIはいま、人々に気づかれないようにオフィスに入り込み、業務を淡々とこなしています。ビジネス界がAI（人工知能）に期待するのは、業務の効率化でしょう。退屈な仕事をAIがやってくれば、人は創造的な仕事に専念できます。これから AIを導入している企業は業務改善に成功する ことを説明していきます。

AIができる仕事は1つだけ

人間には「得意な仕事」と「苦手な仕事」があります。例えば、営業パーソンは総務の事務仕事を苦手とします。しかし、やってやれないことはありません。

ところが、現代のAIはまだ、「できる仕事」と「できない仕事」に明確に分かれます。例えば、囲碁の世界チャンピオンを破ったAIはチェスをまったくできません。顔認証を行うAIとチャットボットをするAIと社内システムに組み込まれるAIは、それぞれ独立しています。つまり、1つのAIができる仕事は1つであると考えておいたほうがよさそうだ。

これが現代AIの限界である。
ビジネスシーンでの具体的なAI事例をみていきましょう。

ビジネスシーンにおけるチャットボット

株式会社ティファナイ・ドットコムが開発した「AIさくらさん」です。「AIさくらさん」は人工知能（AI）接客システム です。社内ヘルプデスク・コールセンター業務・インバウンド接客などさまざまな業務を人に代わってAIさくらさんが行います。また、バンダイナムコのアミューズメント施設や、イオンモール、渋谷109、みなとみらい線、セブンイレブンなどですでに客の案内係を務めています

例えば渋谷109の「ゆう」は、縦1メートル、横70センチほどの専用モニターに映し出される、アニメ絵の若い女性キャラクターだ。来店客が専用モニターの会話ボタンを押しながら質問をすると「ゆう」が答えてくれます。その応答はほぼ人対人で、利用者を驚かせています。

例えば次のような会話が可能だ。

客「ゆうちゃんはまだ見習いなの？」

ゆう「そうなんです。まだ緊張しています」

客「お腹が空いているんだけど」

ゆう「え、お腹が空いているんですか。店内の左側にクレープやタピオカの店がありますよ」

客「おすすめのクレープは？」

ゆう「私はブルーベリーホイップが好きですが、お腹が空いているなら、厚切りベーコン・チャーハン・クレープにチャレンジしてくださいね」

反応の速さも自然な「ゆう」を活用すれば案内係だけでなく、営業もできそうです。

ビジネスシーンにおけるAI経営

2007年に設立した株式会社ココペリ（東京都千代田区）はAIで経営アドバイスをする「シェアーズAI（SHARES AI）」というサービスを販売している。

シェアーズAIの特徴は、AIと人でソリューションを提供することです。会計データを元に経営分析を行う機能です。会計データを登録していただくと、売上、営業利益、営業利益率などがグラフで表示されます。また、未来に発生する経理処理などのイベント(AIイベント)が表示されます。

例えば、企業が雇用人数を増やしたタイミングで助成金が得られる可能性があることをSHARES AIが認識し、雇用助成金の申請に必要な書類作りの依頼を提案します。企業はその提案を受け、助成金申請のための具体的な手続きをSHARESの専門家へ依頼できます。

ビジネスシーンにおけるAIメール対応

ソフトバンクは「テクノマーククラウドプラス（technomark Cloud +）」というブランド名で、「AIメール」サービスを提供している。テクノマーク クラウド+は、大量の問い合わせを確実・迅速に処理するために必要な機能をクラウドで提供します。顧客からの問い合わせに対するルールベースによるルーティング機能や回答レビュー/承認などのワークフロー定義のきめ細かいメール対応支援が特長であるテクノマークメールと自然言語分類機能を有する「IBM Watson日本語版」を連携させることにより、オペレーターの回答作成時に問い合わせに応じた最適なナレッジを提示し、オペレーターの回答作成の生産性を向上させます。

現在のAIメールは、人のオペレーターの回答を学んでいき次第に「賢く」なっていきます。客から「車がパンクした」といった文章を受信しただけで、正しく「自動車のタイヤがパンクをしてユーザーが困っている」と認識できるようになる。そして「ロードサービスを手配します
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AIを使った無人レジ を聞いたことがありますか。現在、日本は高齢化社会に向かっており、慢性的な人手不足に陥っている業界がたくさんあります。特に、飲食業界や小売業界は顕著です。その問題を解決するために、多くのコンビ二などは営業時間短縮の実験を行っていますが、利用者に対して、利便性が低くおそれがあります。そんな中、多くの店舗でAIを使った無人レジの実証実験が行われる動きは始めています。

無人レジの仕組みについて

仕組みは非常に単純です。まず、入店時にプリのQRコードもしくは入店カードのQRコードをドア付近にあるカメラにかざすか。この際、入店者の顔もカメラで撮影され、画像解析AIを利用した顔認証技術で、会員情報と「顔」が紐付けられます。そして、この会員情報にはクレジットカード情報が登録されているというのが、重要なポイントです。

入店時の手続きが終わると、実際に買い物を行います。店内に配置されたカメラが、「顔」と「商品」とを紐付け、その会員の購入予定リストに商品の種類と数が追加されか、購入予定リストからも削除されるかを把握します。これはログインした後に買い物カゴに商品を追加したり、削除したりするオンラインでのネットショッピングと同じ意味合いを持ちます。

最後に店から出た瞬間、購入予定リストに入れた商品は「購入した」とみなされ、会員情報に登録されているクレジットカードで自動決済が行われます。レジ待ちが不要になります。

この仕組みがうまく動くようになれば、少ない人手で店舗が24時間営業きるようになるでしょう。

無人レジの導入事例

2016年に発表され、世界的にも話題になったアメリカAmazonの運営する無人店舗「Amazon GO」。
アメリカでは前出のAmazon GOがあるが、Start Cognition社は2017年より実証店舗での、精度向上実験を続けている段階だ。それでも、デモ動画を見る限り、誰が何を手に取ったのかはしっかりと把握できているし、カメラとAIをだますために途中で友人に商品を手渡すなどしてみたりもしているが、それでもしっかりと誰がその商品を持っているのかを把握できていることがわかる。そして、日本人開発者を募集していることから、日本国内のどこかの店舗に導入される可能も出て来ている。

日本国内では、2019年8月23日から半年間、横浜市にあるローソン氷取沢町店が深夜帯（午前0時〜午前5時）に無人店舗化し、スマート店舗の営業実験を行なっています。こちらは商品に電子タグを付けることで、出口のゲートを通ると自動決済が行われる仕組みです。決済はLINE Payなどを想定しているらしいです。

2018年4月2日には、モノタロウ初となる実店舗「モノタロウAIストア」を佐賀大学キャンパス内に、オプティム社と共同でオープンしました。この無人店舗では、毎日の店舗開店・閉店作業と商品の補充作業は人間が行い、残りの店舗運営作業はAIとテクノロジーで補っています。

入退店、商品認識、決済は専用スマホアプリで対応。アプリの登録には氏名・住所などの個人情報が入力必須となっているため、一定の犯罪抑制効果もあります。また、入退店ゲートの制御やカメラの画像解析はAIが行い、集客分析を可能にしたり、防犯を強化します。

一方、JR東日本が大宮駅で行った無人店舗の実証実験では、サインポスト社のAI搭載無人レジ「スーパーワンダーレジ」が利用された。このシステムでは顔認証とSuicaなどのICカードを連動させる。来店客は出口でSuicaをかざして決済を行う事になる。この仕組みの優れている点は、会員登録が必要ないところである。SuicaなどのICカードさえあれば、誰でも利用することができるため、利用者の間口を広げることができる。

ただし、ここまでのものは全て実証実験中だということに注意する必要があります。まだ日本国内で本格的な無人レジは導入されていないのが現実です。

無人レジが今後世の中に浸透していくのか？

では、これらの無人レジ、そして無人コンビニはどれくらい今後世の中に浸透していくのでしょうか。

まず何と言っても、精度の向上が重要となります。顔認証技術の精度が悪いままだと、入店時の登録で会員情報との紐付けを行ったとしても、誰が商品を取ったのかが把握できません。また、異なる商品を手に取ったことになっていたり、個数が間違えていたりすると、決済時の代金が正しくなくなってしまう。それは大問題となります。

ただし、初期導入費用は十分な数のカメラとシステムだけであるので、Amazon GOのようなセンサーだらけの店舗と比較すると、初期導入コストやランニングコストは抑えることができると考えて良い。

だが、どの開発会社も感じているのは、利用者の購買行動を変えられるかどうかのようです。これまで我々はレジでは必ず財布を出し、現金なりクレジットカードなりで支払うという決済体に染みついています。しかし無人レジの場合は無人コンビニの利用者は、店内で商品を自分の持ってきたカバンに入れて、店を出るだけです。まるで商品を勝手に持ち出しているかのような感覚に襲われることになります。

これに慣れることができなければ、無人レジは普及せず、この形態の店舗が増えていくときには大変大きな壁となります。

まとめ

慢性的な人手不足が叫ばれる中、無人レジの存在は人間の負担を削減できると期待されています。ただ無人店舗は独自に着実に進んでおらず、実証実験に留まっています。今後、無人レジは実際に完全に導入されるために、精度の向上とショッピング方法の変化が重要になるではないかと思います。… Read more