食事に行ったときに、とくに洋食屋だったら、メニューで料理がなにかよくわからないときあるじゃないですか。そのときにこうやってパッとかざして料理が見えたらめっちゃいいじゃないですか。カロリーとかも出たらめっちゃいいみたいな。ここも基本的にはテキスト解析と画像認識をすれば実現できるんですけど、これもAI自体は「パッと料理屋さん行ってメニューを見た瞬間にこのメニューがなにかがよくわからねぇ。気づくといつも同じものしか俺は注文してない」という不満を持たないじゃないですか。「ここってやっぱり不満だし、ここって問題だから、こういうのをどうやったら解決できるんだろう?」というのが重要。エモーショナルなところに刺さるサービスで、AIとかをうまく使って作ると、次の一手としてはおもしろそうだってことですね。エモーショナルな分野もAI適用の領域に國光:そうです。そこまで言ったらあれだけど、ちょうど先ほどの顔認識でこうやって見てて、サジェスチョンとか出てくるのって例えば......今AIでわりと名前が売れてきている、ユビキタスのUEIの清水亮。彼は相席屋が好きなんですけど。國光:相席屋に行って女の子と話していると、女の子が喜んでるのか怒っているのかどうなのかというのがわからないって言ってて、「ここではなんの話をしていいのか」「喜んでると思ったら帰っちゃった」みたいなね。いうのってとくにエンジニア界隈でよくあると思うんですけど。だいたいその女の子の気持ちがわからないみたいな。そこを自分の目に頼るんじゃなくてAIに頼って、女の子の表情が喜んでいるのかムカついているのかなんなのかってところを......。小島:それって今でもテキストを使って実際やったりしますよ。「こんなこと言われたんだけど、これってけっこう厳しいんだろうかどうだろうか」みたいな、サーチしたり、みんなに聞いたり。このワンクッションをやらずにパッと出てくるというのが新しいモデル。國光:ただ、そこって表情とか見ないと、結局「この言葉を言った」といって同じ言葉だけ見てもどういう意図で言っているかってわからないじゃないですか。相手の表情とかを見てって感じで。モテる男の人というのは、自分の中でディープラーニングして「この子は喜んでる」とかどうとかっていうのを言って、適切な対話をしていってゴールまで持っていくじゃないですか。ない多くのエンジニアとかネット界隈の人でいくと、相手がどういう表情しているかわからないと。そこが女の子のすべての表情を画像データ・動画データに取り込んでディープラーニングして回してくれれば、この子は今どういうことをしているとかがわかるじゃないですか。この時にどんなことを言えばいいのか。言っていくと得点がトントントンと上がっていって、その日にゴールに持ち込めるのかどうか......なんの話をしているのか(笑)。小島:どんどんちょっと下品になりそうなので、このあたりで止めておきますけれども(笑)。(会場笑)小島:でも、エモーショナルなほうはチャンスがあるってことですよね?國光:そう。重要なのって世の中の問題。「なんで俺がこんなことに困っている?」「これはどうしたらいいんだろう?」「なんだろう?」みたいな感じの問題を見つけ出すのは人間にしかできないので、では、これをどうやって解決しようという。小島:解決するところにAIを使うのがいいでしょうということですよね。子どもの音声認識率はなぜ低いのか?小島:ありがとうございます。いただいた時間だいたい使ってしまったんですけど、前で僕らがしゃべっているだけだと非常にもったいないので、もし会場の方から國光さんに聞いてみたいというのがあれば、ご質問を受けたいなと思います。