先日ポップソングを作曲できる人工知能(AI)が話題になりました。CSL)が開発したこのシステム。約1万3,000曲ものジャズやポップスを学習することで、AI自ら作曲できる能力を獲得。出来上がった楽曲は、人間が作曲したものにかなり近い出来栄えでした。karaoke」を開発しました。Urtasun准教授は、「SpotifyやPandraで、AI専門のチャンネルができる日が来るかもしれない。人物写真を読み込ませることでその人に関する曲を作るといったことも可能になるだろう」と話しています。今回はクリスマスの写真をもとに、クリスマスソングを作詞作曲しました。出来上がった動画がこちら。確かにクリスマスらしい雰囲気であるものの、音に敏感な人だと耐えられないかも?と思わせるくらい不協和音がすごいことになっています。CSLのAIによるポップソングの出来栄えとは比べるべくもありません。画像という非構造化データをもとに曲と歌詞を自ら育成できる、という点は非常にユニーク。CSLの楽曲も歌詞付きですが、人間による作詞です)。ディープラーニング(深層学習)で出来ることの可能性の広さを見せてもらった気がします。リリースによると、ネット上にアップされている100時間分の楽曲を読み込ませることで、ニューラルネットワークの学習を実施したといいます。CSLが開発したシステムの約1万3,000曲と比べると少ないですね。K40」GPU、ディープラーニング用のネットワークライブラリ「CuDNN」を活用したといいます。その結果、120ビート/分のシンプルなメロディーを生成し、そこにコードを加えたりドラム音を挿入したりして完成させました。様々な画像とそのキャプションを使ってニューラルネットワークを学習させることで、特定の事象がどのようなビジュアルパターンや物と紐づくかを認識させたみたいです。作詞の能力ですが、ネット上にある歌詞50時間分を学習させたことで可能になったといいます。学習元のデータの中で、4回以上出現したワードを活用しています。そのボキャブラリーは約3,390ワードに上るそう。karaokeの能力は作詞作曲だけではありません。自身が作曲した音楽に合わせてダンスする棒人間のような映像を育成することもできようです。音楽に合わせて画面のお手本と同じように踊るというゲームです。Dance」の映像を1時間ほど読み込ませることで、人間によるポージングや音楽との合わせ方を学習させたといいます。karaoke」を発展させていく考えです。使える楽器を増やして複雑な楽曲を作曲できるようにしたり、画像に対して最適な楽器を選択できるようにする、といった計画を立てているようです。何か商品を買う時に、自分に一番合った物をカタログ情報だけで選ぶのって結構難しかったりします。いった情報から、最適な品番を選ぶのは至難の技。結局自分だけでは選びきれず、家電量販店の店員などに相談してオススメされた商品を買うっていうパターンは多いと思います。Faceは、そうした商品選択に悩む消費者の課題をAI技術によって解消しようとしています。適切なアウトドア製品を選ぶのも、また難しい作業だったりします。さ、通気性など、商品特徴となる項目がたくさんある中で、着るシチュエーションや現地の気温などを考慮しながら、選ばないといけません。商品に詳しくてアウトドアの経験も豊富な人なら大丈夫かもしれませんが、初心者だとまずムリそうです。Faceが2016年4月にリリースしたのが、商品リコメンドサービス。着用する時期や場所、男性用か女性用かといったいくつかの質問に答えるだけで、最適な商品群を表示してくれるというもの。今回のサービスを実現している技術が、IBMによるコグニティブ・テクノロジー「Watson」です。Watsonとは、テキストや画像のような非構造化データを分析することで、推論や予測による答えを導き出すためのテクノロジー・プラットフォーム。分析対象となるデータが増えるほど、機械学習によって学習して賢くなっていく点が特長です。Faceは、約12ヶ月かけてWatsonを活用したこのサービスを開発したといいます。ショッピングアシスタントとしてのWatson。専用サイトにアクセス。一つ目の質問は「ジャケットはいつどこで着るの?」というもの。Tokyo」(東京での通勤時に)と入れてみました。Tokyo」みたいな文章で入力しても理解してくれました。次の質問は「どの時期に着るの?」。2016年11月26日たとえば雑誌やネットのファッション写真を目にして、掲載されている服が欲しくなったとする。値段が高い、もしくは手に入りにくい。なった場合、次に思うことはこのような感じだろう。「これと似たようなスタイルの服をもっと探したい」。「これと似たようなスタイルの」という定性的かつ抽象的な目的を達成するには、今のところ自分の目と判断に頼るしかない場合が多いだろう。時間と手間がかかる作業になりそうだ。結局お目当ての商品を見つけられず終わる可能性もある。したファッション好きの悩みが、AI技術によって解決される日が来るかもしれない。planetは、ファッションAIシステムを年内にリリースする予定だという。ユーザーが欲しいと思うファッションの参考画像を数枚入力するだけで、同様のスタイルの商品情報を表示してくれるというのだ。planetが運営する韓国最大のECサイト「11Street」にて公開する。同システムの仕組みはこうだ。人間による「見る」という行為をコンピューターで実現するための技術であるマシンビジョンによって、入力されたファッション画像を識別。大量のファッション画像を読み込ませることで訓練したAIシステムによって、適切な商品情報を表示するのだという。memory(LSTM)というニューラルネットワークアーキテクチャが採用されている。サービスとして実用化に耐えうる精度を実現するためには、実際のユーザーニーズに即して学習させることが重要になる。服の色や丈の長さといった単純な属性を学習させるだけでは、ファッション好きが求める細かなニュアンスを識別できるようにならない。そこで同システムでは、学習の元となる写真を、実際のファッションデザイナーたちが考案した属性に沿って分類した。その数は90以上に上るという。このプロジェクトに携わる開発者のほとんどが、ファッションについては専門外。Na氏は「こうした分類があること自体知りませんでした」と驚く。彼らは、約1年をかけてこうした精緻な分類作業を行った上で、「11Street」上にある数百万枚に上るファッション画像をシステムに読み込ませた。一般的にマシンビジョンによって画像を識別するには、ある程度鮮明で高解像度の画像が必要になる。そのため例えばプロが撮影したハリウッド女優の写真をもとに、服を検索するような場合であれば問題ないが、前の晩のクラブにてスマホで撮った友人の写真をもとに探そうとすると、精度がとたんに下がってしまう恐れがある。Na氏によると、同システムはこうしたケースにも対応できるという。「(今回読み込ませた)11Streetにアップされているファッション画像のほとんどは、屋外で撮影されたものです。ファッジョン雑誌の写真とは違います」。典型的なファッション雑誌の画像は、プロのカメラマンがスタジオで撮影した鮮明かつノイズの少ない画像だが、11Streetにある画像は屋外のものが多いため、道路や公園といったあらゆるものが写り込んでいる。したノイズの多い画像を学習させているため、スマートフォンによる比較的画質の荒い画像でも識別できるのだという。ファッション画像を正確に認識することができれば、近い将来AIによるスタイリングといったクリエイティブなステップも視野に入ってくるかもしれない。人工知能(AI)はもはやSFの世界の出来事ではない。AI自らが自律的に学習するディープラーニング(深層学習)の発展をきっかけとして、大企業からベンチャーまで様々な企業がAI技術を使ったビジネス活用に取り組み始めている。急激に拡大するAI産業をけん引しているのが、ITジャイアントと呼ばれるGoogleやApple、Facebook、Amazon等だ。開発に取り組んでいる。今回は世界のAI産業を俯瞰する上で不可欠な彼らによる取り組みを中心に、主なAIプロジェクトを紹介していく。企業によるAIプロジェクトというと、IBMが開発した「Watson」を思い浮かべる人も多いだろう。2011年2月にアメリカの人気クイズ番組「ジョパディ!」に出演し、当時史上最強といわれたチャンピオン解答者に勝利したことで、世間での知名度を一気に上げた。コンピューターでありながら人と同じように理解・学習し、人間の意思決定を支援するコグニティブ(認知型)・システムと位置づけられるWatson。IBMは「Watson」ブランドの下で様々な製品やサービスを展開しているが、大きくは開発者向けツールと既成アプリケーションの2つに分類できる。Interface)。APIの活用によって、外部の開発者が自身のアプリケーションにWatsonの技術を取り込むことができる。Speech」など19種類(2016年6月時点)に上る。Marketplace」にて、Watsonを利用した既成アプリケーションも提供している。Media」など多岐にわたる。「SystemML」はIBMが開発した機械学習システムで、企業データの分析を目的とした業界特化型の機械学習アルゴリズムを作成するために活用される。SystemMLを取り入れたアプリケーションによるエコシステム構築を狙うIBMは、2015年に同システムのオープンソース化に踏み切っている。検索エンジンで馴染みのGoogleも、AI研究に多大なリソースを投入している。Team」と呼ばれるAIプロジェクトの社内専門チームを設立。Now」をはじめとする自社製品に応用している。研究成果をオープンソースとして公開しているほか、AIに関する研究論文も複数出版している。Flowは機械学習に必要な数値計算を行うライブラリ。海に住む絶滅危惧種を保護する研究者たちの活動には、様々な困難がつきまとう。個体の数を正確に把握することが不可欠になるが、これが難しい。これまでは小型飛行機で海上を旋回しながら、目視で個体の数を数えていた。そのため莫大なコストがかかる上に、事故にあう危険もあった。今ではドローンを遠隔から操作して、航空写真を撮影できるようになったため、こうした問題は解消しつつある。ドローンからは海上の航空写真が数万枚もあがってくる。これらを人が目視で確認して個体を数える必要があるのだ。ちなみに以下の海上写真には絶滅危惧種である海牛が1頭いる。正解は以下の画像で丸をつけたところ。確かによく見ると小さな黒いかたまりがわずかに見える。素人が正確に判別することは非常に難しそうだ。した気の遠くなるような作業を数万枚の写真に対して行う必要があるため、なかなか調査の範囲を広げることが難しい。海牛の保護に取り組む豪マードック大学のアマンダ・ホグソン博士は、こうした課題を機械学習技術によって解決しようとしている。豪クイーンズランド大学と共同で開発した画像認識システムによって、航空写真の中から海牛の位置を自動で検知しようというのだ。このシステムを開発するために、彼らはGoogleの画像検索や音声認識で使われている技術を活用している。Googleはこれらの技術を機械学習ライブラリ「TensorFlow」としてオープンソースで公開しているのだ。今のところ同システムによる海牛の検知率は、人による目視の80%ほどだといい、今後さらに改善できる見込みだという。海牛だけでなく、ザトウクジラや特定種のイルカといった他の海洋哺乳類での応用も期待されている。米配車サービス大手ウーバー・テクノロジーズが、配車アプリのデザイン改修を進めていると発表した。複雑化していたUIの簡素化に加え、機械学習技術を活用した各種予測機能の追加を含む大規模な改修となる。同アプリのデザイン改修は2012年以来4年ぶり。従来のトップ画面には、ハイヤーの配車サービス「UberBLACK」や低価格配車サービスの「uberX」、相乗りサービス「uberPOOL」、SUV(スポーツ用多目的車)を配車する「UberSUV」といった複数のサービスが乱立していた。Seats」の3カテゴリーに集約することで、UIの簡素化を図っている。ユーザーによる過去の利用データと機械学習技術を組み合わせることで、使い勝手をより向上させているという。新機能「shortcuts」では、ユーザーの過去の走行パターンを解析することで、最適な目的地を自動で表示してくれる。仕事終わりの18時にアプリを開いたユーザーであれば、自宅や子供の学校、よく行くバーなどが表示され、ワンタップで目的地を選択できるといった具合だ。ユーザー周辺の交通量や工事状況などのデータを活用し、最適なピックアップポイントを表示することもできる。参照元となる過去の交通データの数は、約20億件にも上るという。Hilhorst氏は、「ユーザーにとって時間は貴重だ。彼らの時間を尊重したい」と話している。ウーバーはこれまでにも機械学習を活用したサービスを提供してきた。フードデリバリーサービスの「UberEats」では、注文時の交通量や過去の注文記録を参考に、最適な注文先を表示するなどしている。Lange氏によると、同技術の導入によって配達にかかる時間の予測精度が飛躍的に向上したという。「当初のUberEatsでは、配達先までの距離や自動車の速度、調理時間を考慮した上で、配達時間を正確に予測することが難しかった。配達件数が1万件に達したころから、データをもとにした予測モデルを構築できるようになった。それからたったの数週間で、予測精度を従来より26%も引き上げることができた」(Lange氏)。2016」にて、次のように述べている。「(機械学習技術によって)ニュートン力学から量子力学への移行に匹敵するほどの大きな革新が起きようとしている。”予測”や”可能性”といったことがより重要になる」。ウーバーは、自動運転技術にも注力しており、今年8月には自動運転トラックの新興企業オットー社を6億8,000万米ドル(約700億円)で買収している。人工知能関連技術を活用することで、人の手を介さない自動化の方向性を推し進めている同社。今回のデザイン改修に含まれる機械学習関連機能の追加も、その一環と言えそうだ。最近の株式市場もAIブーム。その中で最も注目されている銘柄が米半導体メーカーNVIDIA(エヌビディア)。同社の株価もすごいことになっているが、最近では同社と提携する企業の株価も高騰する傾向にある(関連記事:AI相場“中核”、NVIDIA関連の「神通力」)。NVIDIAは、このままAI時代の覇者として逃げ切ることになるのだろうか。Learning部長の井崎武士さんにお話を聞いた。そもそもNVIDIAって、いつAI企業になったのだろう。ゲーム用半導体のメーカーと認識していたのは僕だけじゃないはず。Unit)に注目したのは2012年といわれる。Ng(アンドリュー・エン)氏が、わずか12個のNVIDIA製GPUで再現した。大量のコンピューターを持たなくてもAIを作ることができることに気づいた世界中の研究者たちが、NVIDIAのGPUに飛びつき、AI研究が一気に加速したと言われている。それまでのAI研究って、冬の時代だったと言われている。長年に渡ってどうしても超えられない山があったわけだが、急に冬の時代から抜け出せたのには3つの要因があるといわれている。Learningという新しい手法が登場したこと。2つ目は、大量のデータがネット上に溢れ出したこと。最後の要因は、NVIDIA製GPU。NVIDIAのGPUのおかげで、AI研究・開発の低コスト化が進んだからだと言われている。新しい手法と、それに必要な大量のデータ。低コスト半導体で研究の裾野が一気に広がったことで、新たな技術、手法が次々と登場している。その勢いは、今日でもまだ一向に減速しそうにない。いう意味で、NVIDIA製GPUの果たした功績は大きい。取材先の研究者に聞いても、半導体ハードウェアはNVIDIA一択だというような話が多い。いうものの一方で、競合他社によるAIチップ開発のニュースが次々と出始めている。した動きを、NVIDIAはどう見ているのだろうか。Phi(ジーオン・ファイ)」の新バージョンをディープラーニングに最適だとして発表するなど、この半年ほどで猛烈な追撃を始めている。日本のAIベンチャーに話を聞いても、インテルからの営業が精力的になってきているという。Intelと言えばパソコン全盛時代に、Microsoftとともに時代の覇権を握った半導体メーカー。技術力は半端ないはず。Phiの発表文の中で「128のノードのインフラを使って学習させたところGPUの50倍速かった」と、NVIDIAのGPUより優れていると書いている。NVIDIAは、早くも追いつかれてしまったのだろうか。これに対してNVIDIA日本法人の井崎武士氏は「正式に説明文を出したのですが、インテルさんの発表の中で使われていたのはNVIDIAの2世代前のGPU。最新GPUではNVIDIAのほうが断然速いんです。インテルさんのハードウェア開発能力を持ってしても、まだわれわれには追いついていない状態なんです」と胸を張る。言っても巨人Intelが本気を出し始めたわけだ。NVIDIAがいつまでも安泰というわけにはいかないだろう。「そうかもしれませんが、ただ勝負は半導体というハードウェアだけの話ではないと思うんです。われわれはハードウェアとしてはGPUを持っていますが、そのGPUの性能を最大限利用できる開発環境としてCUDA(クーダ)というものを独自に用意しています。それが他社とは異なるところです」。言ってもGPUの上に乗る言語として、OpenCLなどオープンソースの言語がある。「業界標準フレームワークのOpenCLで実装するアプローチも当然あります。それは特に一般に流通するソフトウェアの互換性を保つためには有効に働きます。研究で利用されるときには動く環境が決まっていることが多いため、より性能を出しやすい、そして使いやすい(開発サポートが手厚い)ものが選ばれます。われわれはOpenCLを一応はサポートしているのですが、それとは別に最大限性能を引き出してもらうためにCUDAを用意しています」。CUDAはそんなに使いやすいのだろうか。Learningを簡単に作れるかというと、CUDAを使いこなすのにもそれなりの能力が必要になってきます。「それでも開発は簡単ではありません。オープンソースのフレームワークが幾つか登場しています。Networksが作った『Chainer』などがそうです。した主だったフレームワークの開発者とNVIDIAは緊密な関係にあり、われわれは積極的にフレームワーク開発のお手伝いをしています。どのフレームワークでもCPUと同じようにコードを書いて、『GPUを使う』という設定にするだけで、GPUを簡単に使うことができるようになっています」。「こうしたところまで競合他社が環境を整えられているかというと、まだどこもできていません。われわれはこの数年、こういった開発環境の整備に注力してきました。今から他社が参入してきても、すぐに追いつけるわけではありません。ハードウェアでNVIDIAと同様もしくは超える製品を作れたとしても、そうした開発環境まですぐに用意できるわけではないのです。当面は他社がそれほど脅威になるとは思っていません」と言う。インテルだけではない。GoogleやMicrosoftなども、NVIDIAに追いつき、追い越そうとしているという話が聞こえてくる。Googleは新しくTPUと呼ばれる半導体を開発した。Array)といったディープラーニングの処理に使用する他の技術と比較して「消費電力当たりの性能は10倍」とGoogleのCEOが主張しているらしい。これに対し井崎氏はこう解説する。「Googleさんが新しく開発したハードウェアTPUは、特化型の半導体なんです。Learningが成熟してきて、『この問題はこのアルゴリズムで解ける』というようなフェーズに入ってくれば、特化型の半導体でもいいと思うんです。現状では、毎日2、3本のペースで新しい論文が出ています。新しい最適化の方法、新しいニューラルネットワークの形が、日々登場しています。した新しい知見に応じて、ハードウェアを常に更新していくというのは、大変なコストになります。すべてのAIを特化型半導体をベースに作るというのは、リスクが大き過ぎると思うんです」。その証拠にGoogleは、いまだにNVIDIAのGPUを購入し続けているようだ。用途が決まっているところには特化型を、まだまだ進化の最中のところにはNVIDIAのGPUを、ということなのだろう。Microsoftも動き出している。Microsoftが力を入れているのはFPGAと呼ばれるタイプの半導体だ。今日(こんにち)のGPUは、実行するソフトウェアによって機能を自由に定義・変更できるプロセッサーというタイプの半導体。反対にGoogleのTPUなどのASICは、すべての機能が回路としてハードウェア上に焼かれていて、変更できないタイプの半導体。FPGAはちょうどASICとGPUの中間のような存在。ハード上の一部回路を書き換えることで機能変更が可能なタイプの半導体だ。Echo(エコー)」の国内販売に向けて日本法人が動き始めた、という情報がいろいろな方面から入ってきた。Echoは、スマホ全盛時代に終止符を打ち、ボイスの時代の幕を開けるデバイスと言われている。スマホ時代の幕開けの時期にアプリ開発競争が繰り広げられたように、今年から日本でもボイス搭載デバイスやサービスが次々と登場するかもしれない。ボイス機能で、どのようなデバイス、サービスを開発できるのだろうか。Echoと連携する7000以上のデバイス、サービスのすべてを見て回ることはできないので、Amazon自体が出資しているものや、開発者コミュニティで話題になっているものを中心に調べ、その中で日本でも使えそうなものを7つ厳選して紹介したい。その前に重要な用語を整理しておきたい。Echoは、スピーカー型ハードウェアの名称。tap」の3種類がある。「Alexa」はEchoに搭載されている音声認識AIの名称。Echoはハード、Alexaはソフトということになる。メディアではEchoのほうが取り上げられることが多いが、7000以上のデバイス、サービスが連携された今、AIであるAlexaのほうが重要性を増している。前者は、クラウド上に音声認識機能が乗っていて、そこに音声データを送信するだけで、返答が返ってくるサービス。マイクとスピーカーさえあれば、Echoと同様の機能を持つデバイスを作れることになる。後者は、Echoからコントロールできるデバイスやアプリを開発するための開発キット。前者は、コントロールする側のためのもの。後者は、コントロールされる側のためのもの、ということになる。Amazonは、連携するサードパーティのデバイスやサービスを「スキル」と呼んでいる。サードパーティとの連携が増えることで、Echoができること、つまりスキルが増える、という意味だ。まな板のようなスケールに食材を載せて、スマホやタブレットのアプリに食材名を入力すれば、カロリーや栄養成分を瞬時に計算してくれるというもの。調理しながら、1つ1つの食材の重さを図っていくことで、完成した料理のカロリーと栄養価の計算ができるようになっている。このままでも結構人気のデバイスのようだが、Alexaと連携することで、食材名を音声で入力できるようになる。料理しながらの濡れた手で、タッチスクリーンを操作するのは面倒。ボイス入力を可能にすることで、操作性が格段に向上するわけだ。【ポイント】手を使えない状況。した状況にボイス機能は、最も力を発揮する。Tribyは、フランスのベンチャー企業inovoxiaが開発したコミュニケーションデバイス。wi-fiを通じて、電話をかけたり、メッセージを表示したりできる。音楽をかけることもできる。アイデア自体はEchoに似ているが、冷蔵庫に貼り付けることを想定した形状になっている。Serviceにアクセスできるようにすることで、Echo並みに多くのスキルを簡単に実装できるわけだ。【ポイント】Echoとは異なる場所での利用に特化した形状にすることで、Echoとのバッティングを避けることができる。電源につないで壁にかけるだけで、簡単に設置できるIntercom。wi-fi接続なので、工事いらず。各部屋に設置できるし、遠くに住む親戚でさえ、まるで同じ家に住んでいるかのように簡単にテレビ電話ができる。1台約2万円なので、iPadよりも安い。Serviceにアクセスすることで、IntercomがEchoの全機能を持つことになる。【ポイント】デバイス自体は、1つの機能の使い勝手に徹底的にこだわったシンプルなデザインにし、Alexa連携で無数の機能を追加する、という形がいいのかもしれない。M.A.R.Aは、基本的にボイスでコントロールするランニング・アシスタント・アプリ。ジョギングの時間や距離、ペースを記録したり、雨が振りそうになれば警告してくれる。ジョギングの最中に音楽も再生してくれる。Alexaと連携することで、ジョギングが終わって、リビングでリラックスしているときにリビングのEchoに対して「Alexa、今週は全部で何キロ走った?」とか「Alexa、今週のランニングのペースの平均値は?」などと聞くことができる。【ポイント】スマホをポケットから出すのさえ面倒に思われる瞬間というものがある。その瞬間こそがボイスの出番になる。した使い勝手の差は、過小評価されることが多い。ヒットするかしないかは、ちょっとした使い勝手の差によるところが大きい。Mojioは、コネクテッド・カー・ソリューションのリーディングプロバイダー。Mojioデバイスを自動車のOBD-IIポートに接続することで、車の走行距離や診断データを入手できる。Alexaと連携することで、Echoデバイスから「Alexa、会社へ行く前にガソリンを入れたほうがいい?」「Alexa、今、娘が運転している車は、どの辺りにいるの?」などと質問することができる。【ポイント】スマホアプリは、基本的にはすべてボイスベースにすることが可能。どの用途がタッチスクリーンに向いて、どの用途がボイスに向くのかを、しっかり考える必要がある。ボイスにできるからといって、すべてボイスに変える必要はない。出勤前のバタバタしているときに、ガソリンの量をボイスで確認できるのは確かに便利。したキラー用途を見つけ出せるかどうかがポイント。Talkiesは、マイクとスピーカーと通信機器が内蔵された子供向けのぬいぐるみ。親のスマホとの間で音声メッセージの送受信ができる。Serviceにアクセスすることで、Amazonのオーディオブックでの読み聞かせが可能になる。Lex」の一般提供を始めた。従量課金で、1000スピーチリクエストが4ドル。競合他社よりも利用しやすい。Amazonの音声技術を使ったコミュニケーションロボットが多数、開発されるかもしれない。これは製品ではなく、開発コンテストの入賞作品。Echoに対して、音声でルームサービスを注文すると、スマホのAlexaアプリに画像や動画が表示される。Alexaとの対話の中で画像も表示できるので、宿泊客に対してより親切な対応ができる。ルームサービスだけではなく、チェックアウトなども簡略化できるはず。【ポイント1】B向けへの利用が期待できる。【ポイント2】高齢者などスマホを使いこなせない層も、ボイスで対話しながらなら、インターネットを使えるようになるかもしれない。家電メーカーは一斉にAmazonに対応してくるだろう。米国の状況を見ていると、対応しないと売れない時代になるような気がする。今までの家電をAmazonに連携させるだけでは差別化にならない。米国の先行事例のほとんどはスマートホーム関連。プールの水質管理や、ガレージドアの開閉、ガーデンの水やりなどを、リビングルームのEchoからコントロールできる、というようなものが多い。米国に比べて狭い家が多い日本で、スマートホーム関連で大きなヒット製品が生まれるのかどうか。それより日本ならB向けや、高齢者向けのデバイスやサービスに可能性があるように思った。2017年9月18日ランディングページ制作ツールとして、日本のデジタルマーケターにもお馴染みのカナダ企業Unbounce。彼らが機械学習モデルによって、ランディングページのコンバージョン率を予測するという試みを実施しました。Schmidt氏が率いるデータサイエンティストやコンバージョン最適化チームは、過去12か月間にわたってプロジェクトを進行。Unbounceによって作られた数十万件ものランディングページ(LP)を対象に、機械学習モデルによってそれぞれのLPによるコンバージョン率の高低を予測しました。特定のLPが業界平均より高いか低いかという予測において、同モデルの的中率は平均80%に上ったといいます。高い的中率のようですが、ここまで出来ると次に知りたくなることは、人間による精度と比べてどうなのかという点です。そこでUnbounceは、今年5月にカナダのバンクーバーで開かれた同社主催のカンファレンスにて、参加者と機械学習モデルによる予測対決を実施しました。結果はこの記事のタイトルにもある通り、AIの勝利でした。AIによる正答率が79.7%に上った一方で、参加者による正答率は平均で50%。正答率が高かった参加者でも56.9%にとどまったといいます。したイベントに登壇するような著名なマーケターですら、予測精度でAIに遠く及ばなかったのです。Klettke氏は、その難しさについて次のように振り返っています。ちなみに同氏は、今回の参加者の中で最も高い正答率をたたき出した人物。「自分が持つバイアスを克服しなければいけない点が難しかった。LPの内容やデザインに嫌悪感を抱いてしまうこともあり、そうなるとユーザーの視点で判断することが難しくなってしまう」。今回の判断要素はテキストコピーだけ、というルールだったものの、デザインが優れていると、二流なコピーでもある程度マシに見えてしまう、というジレンマもあったようです。過去の事例や自らの直観に従って判断しがちな人間による限界が浮き彫りになった形でしょう。コンテンツ制作におけるAIの役割について、Klettke氏はこう語りました。「従来のコンテンツ制作をすべてAIが担うようになる、ということではない。人間の判断がどこまで正しいかをアルゴリズムの視点で検証できることは良い」。CTOは、マーケターのタスクを補助するのが現状のAIによる役割だとしつつも、「それもすぐに変わる」としています。「(AIによって)コピーの作成や編集が可能になる時期もそう遠くはない。コンテンツを一から作ることができるようになる日も来るだろう。なるまでにはあと数年はかかるはずだ」。いずれにしても、テクノロジーの発展具合に合わせて、自らの業務を最適化させていく努力が一層重要になりそうです。スマートフォンアプリの次の主戦場として注目を集めるチャットボット。米国では熾烈な開発競争が始まっているが、日本ではまだまだ注目度は低い。AIの進化に伴って、日本でもチャットボットが企業と消費者とを結ぶ主要チャンネルになることは間違いない。チャットボット事業で、日本で先行する3社のうち、サイバーエージェントの戦略について詳しく調べてみた。その前に、残りの2社はどこかと言うと、1社目はリクルート。チャットボットの成功事例の先駆けである「パン田一郎」を手がけたことで、チャットボットに関心を持つ業界関係者の間では一目置かれる存在。そのリクルートが米シリコンバレーに開設したAI研究所では、さらなる高性能のチャットボットの開発を進めている。(関連記事:シリコンバレーのリクルートAI研究所はチャットボットを開発していた)世界的に見ても、リクルートが最先端を走り続ける可能性は大きい。2社目は、コールセンター業務大手のトランスコスモスだ。チャットボットが普及すれば、コールセンター業務は大打撃を受ける可能性がある。技術革新の津波を前に主要事業を守ろうとしてジリ貧に陥る企業が多い中で、トランスコスモスは先陣を切ってチャットボット事業に乗り出した。座して死を待つより、自ら新しい領域に打って出ることで、変化の時代を乗り越えようとしているわけだ。国内メッセンジャー最大手のLINEと合弁会社を設立するなど、次々と大胆な手を打っており、チャットボットビジネスの本命と言ってもいいだろう。チャットボットに詳しい業界関係者に聞くと、この2社が最有力。「もはや他社は入り込めない」という声さえ聞こえてくる。そんな中で、ネットビジネスの雄サイバーエージェントが怒涛の勢いで動き出した。AIメッセンジャーを設立した。よると、事業を思いついたのは同年3月。「構想から実質3カ月でサービスを作り上げました」と笑う。きっかけはユーザー行動の変化だった。石川氏はサイバーエージェントに入社以来、デジタル広告畑で実績を積んできた。ユーザー行動の変化は、広告関連のデータで読み取れた。「何か調べ物をするときに今までだと検索エンジンを使うケースが多かったのですが、最近ではSNSで友人たちに質問することで問題を解決するケースが増えていることに気づいたんです」。サイバーエージェントのデジタル広告の部署は、これまでユーザーを細かな層に分け、それぞれの層に合った広告を配信する支援をしてきたのだが、そうしたユーザー層の細分化や広告の最適化といった業務自体を、Facebookなどのプラットフォーム自身が手がけ始めたということも、大きな変化だった。新しいフェーズに合った広告の形を模索していかなければならない。考えていたときに、チャットボットのアイデアを思いついたのだという。データを使って、チャットボットがユーザー一人ひとりに合った対応をするようになれば、新たな広告、マーケティングのチャンネルになるかもしれない。考えた同氏は、サイバーエージェントによるAIラボの自然言語処理の専門家を巻き込んで、あっという間にチャットボットを開発。9月からサービスインし、デジタル広告のクライアント企業を中心に営業をかけ、既に十数社がチャットボットの導入を進めているという。某クライアント企業に対しては、有人対応とボット対応のハイブリッド型を導入。すべての消費者に対してチャットボットが対応。ボットの対応を通じて見込み客を見極めて、人のチャットオペレーターがボットに代わって対応する形にした。しつこく電話攻勢しなくてもよくなった上、オペレーターによる成約率が100%になったという。した成功事例が出始めたため、多くの企業からの引き合いが続いているという。これに対応するため、同社では沖縄で週7日24時間体制で稼働するチャットセンターの人員を急ピッチで増強し始めている。トランスコスモスとサイバーエージェントの両方を取材してみておもしろかったのが、両社の戦略の違いだ。トランスコスモスはこのほど、有力チャットボットメーカーの米Reply社と提携。Reply社によるボット構築、運用管理プラットフォームReply.aiについて、日本での独占販売権とアジアでの優先販売権を取得した。米国のチャットボット事情を調べていると、Reply.aiに関する言及をよく目にする。この領域でのトップ企業なのだろう。同社と提携することで、トランスコスモスは最先端のボットツールを日本で独占的に取り扱えるようになったわけだ。トランスコスモスは、ボット関連技術をすべて自社開発するのではなく、世界中から最も優れた技術を探し出し、それを統合することで1つのサービスとして提供する戦略のようだ。自分は得意な領域に特化し、そのほかの領域はそこを得意な他社に任せる。いわゆる水平分業と呼ばれる戦略だ。一方のサイバーエージェントは、バックエンドのAIから、フロントエンドのチャットボットのデザインまで、すべて自社開発するという。いわゆる垂直統合と呼ばれる戦略だ。パソコン全盛時代は、MicrosoftとIntel陣営の水平分業が勝利した。MicrosoftがWindows、Intelが半導体、パソコンメーカーが残りの部品を組み立てるという分業体制。それぞれが得意な領域に特化したため、優れた製品を低価格で提供できたため、パソコンは世界中のオフィスに普及するまでになった。一方で、ハードもソフトも1社で手がけるAppleのパソコンは、Windowsパソコンと比べると割高感が出て、シェアを伸ばすことができなかった。垂直統合戦略の敗北だった。その後のスマートフォン時代でもAppleは垂直統合戦略を踏襲。iPhoneのハードも基本ソフトも自社で手がけた。スマホ時代のもう片方の雄、Googleは、基本ソフトAndroidの開発、改良に専念。無料でAndroidを提供したため、世界中の家電メーカーがAndroidを搭載したスマホを開発した。この水平分業のおかげでAndroid端末はiPhoneより低価格で販売でき、思惑通りシェアを伸ばすことに成功した。シェアが伸びたのは主に途上国だった。先進国では低価格よりも、完成度の高さが評価され、iPhoneは圧倒的な強さを誇った。利益率もiPhoneのほうが高いので、Appleは世界トップクラスの超優良企業となった。Googleも途中から水平分業戦略に見切りをつけ、自社でもスマホのハードウエアを手がけ、先進国でのiPhoneのシェアになんとか食い込もうと躍起になっている。Appleの垂直統合戦略の勝利だ。サイバーエージェントは、垂直統合にこだわるのだろうか。石川氏は「自分たちのビジョンを貫こうとすれば、すべてのツールを自社で開発するしかないと思うからです」と言う。石川氏はどのようなビジョンを持っているのだろう。「デジタル広告に使うユーザーの購買履歴のデータと紐付けることで、『先日はお買上げいただきありがとうございました』というやりとりが可能になります。GPSデータと紐付けることで、最寄りの店舗まで道案内が可能になります。クーポン発行ツールと紐付けることで『今、このクーポンを使うとお得ですよ』と店内での購買を促進することも可能になります。いろいろなデータを集めてきてAIが解析、最も適した情報やサービスをチャットボットが提供する。いう時代になると思うんです」と石川氏は言う。いろいろなデータやツールを統合する際に、異なるメーカーのツールを組み合わせて使うには限界がある、と石川氏は指摘する。ツールメーカーの間で、チャットボットの使い方に対するビジョンが異なるかもしれない。それぞれのツールのバージョンアップの速度や頻度も異なってくるだろう。「僕も異なるツールの組み合わせでデジタル広告事業を手掛けたことがあるんですが、大変でした。絶対にうまく行かないと思います」と石川氏は断言する。「ツールごとの価格や性能では、海外のツールに勝てないかもしれない。各種ツールを統合したサービスの総合点では、自社開発にこだわったほうが良いサービスになるのではないかと思うのです」と力説する。チャットボットは、検索連動型広告など、これまで主流の広告マーケティング手法と大きく異なることが一つある。ユーザーは、チャットボットに人間味を求める、ということだ。すべてのユーザーに対して同じ受け答えをするより、ユーザーの購買履歴を見て『先日は商品をご購入いただきありがとうございました。その後、いかがですか?」と語りかけるほうが、ユーザーの心に響くことだろう。した人間味のある理想的な受け答えは、国や文化によって異なってくるはず。米国製の味気ないチャットボットより、日本語と日本文化に特化したチャットボットのほうが、日本のユーザーに受け入れられるのではないだろうか。考えた石川氏は、心理面での専門家をアドバイザーに迎え、日本語での日本人らしい対話のあり方を研究しているのだと言う。「『わたしに何でも聞いてください』とチャットボットに問いかけられても、ユーザーは何を聞いていいのか分からない。『こちらの商品が新しく発売になりました。青と赤ではどちらの色がお好みですか?』と聞かれれば、より答えやすい。してユーザーの選択を支援してあげれば、ユーザーはより買いやすくなるみたいなんです」。リアル店舗の店員の接客術のようだ。「まだ業界内で『チャットボットの正しい使い方』という共通認識はない。僕達は、1つの『正しい使い方』のビジョンをどこよりも早く提案していきたい。期待通りの効果が出れば、僕達は先行企業として、圧倒的に有利なポジションに立てるのではないかと思うんです」。Appleは、電話もできる音楽プレーヤーという独自のビジョンでiPhoneを開発した。このビジョンが、音楽好きのアーリーアダプターに受け、続いてアプリが充実するようになり、ユーザー層が広がった。Appleのビジョンが、業界を先導したわけだ。誰も打ち立てていないビジョンを実現するには、すべてをコントロールできる垂直統合戦略しかない。「われわれのビジョンを共有してくださるクライアント企業と一緒に、新しい広告マーケティングの形を目指していきたいと考えています」。サイバーエージェントは、独自ビジョンを早急に実現し、効果を上げることで、業界を先導できるようになるのだろうか。引き続きウォッチしたいと思う。詳しい情報を知りたい方は、著者が主催する勉強会やオンラインサロンにご参加ください。何か商品を買う時に、自分に一番合った物をカタログ情報だけで選ぶのって結構難しかったりします。いった情報から、最適な品番を選ぶのは至難の技。結局自分だけでは選びきれず、家電量販店の店員などに相談してオススメされた商品を買うっていうパターンは多いと思います。Faceは、そうした商品選択に悩む消費者の課題をAI技術によって解消しようとしています。適切なアウトドア製品を選ぶのも、また難しい作業だったりします。さ、通気性など、商品特徴となる項目がたくさんある中で、着るシチュエーションや現地の気温などを考慮しながら、選ばないといけません。商品に詳しくてアウトドアの経験も豊富な人なら大丈夫かもしれませんが、初心者だとまずムリそうです。Faceが2016年4月にリリースしたのが、商品リコメンドサービス。着用する時期や場所、男性用か女性用かといったいくつかの質問に答えるだけで、最適な商品群を表示してくれるというもの。今回のサービスを実現している技術が、IBMによるコグニティブ・テクノロジー「Watson」です。Watsonとは、テキストや画像のような非構造化データを分析することで、推論や予測による答えを導き出すためのテクノロジー・プラットフォーム。分析対象となるデータが増えるほど、機械学習によって学習して賢くなっていく点が特長です。Faceは、約12ヶ月かけてWatsonを活用したこのサービスを開発したといいます。ショッピングアシスタントとしてのWatson。専用サイトにアクセス。一つ目の質問は「ジャケットはいつどこで着るの?」というもの。Tokyo」(東京での通勤時に)と入れてみました。Tokyo」みたいな文章で入力しても理解してくれました。次の質問は「どの時期に着るの?」。自前の超小型人工衛星によって撮影した人工衛星写真を販売している会社です。顧客としてグーグルやアップル、マイクロソフト、アメリカの政府機関といったメジャーどころを抱えているものの、誰もが知っている企業というわけではないかもしれません。知らぬ間に同社のサービスに触れていることは多いはず。誰もが使っているGoogleマップ。ここに載っている衛星写真の一部は、デジタルグローブが保有する衛星によって撮影されたものです。彼らは、今回のお題でもある人工知能関連のサービスも提供しています。それがディープラーニング(深層学習)を活用した衛星写真の解析プラットフォーム「GBDX」。GBDXには、デジタルグローブがこれまでに撮りためた膨大な衛星写真(90ペタバイト!)がアーカイブされています。これらを解析することで、「何が映っているのか?」「いくつ映っているのか?」「それらが時系列でどう変化したのか?」といったことが分かります。それが自動で分かるとどうなるの?と聞かれそうですが、後で紹介するように、応用範囲はとても幅広いです。仮に人間が衛星写真を目視で分析しようとすると、とてつもなく大変なわけです。ナイジェリアの衛星写真で、地図にもなっていない奥地です。この画像には、集落がいくつも映っています。ワクチンなどの必要物資をこうした未開の地の人たちに届けたい、という機関があった場合、これまでであれば衛星画像に映る彼らの居場所を目視で調べていたわけです。気の遠くなるような作業ですね。GBDXであれば、こんな風に自動で検知できてしまいます。場合によっては1秒間に何十件というペースで。Uberのサービスにも採用されています。機械学習による衛星写真の解析というのは、これからどんどん身近になっていくのだろうなと感じさせますね。事例の内容も結構面白いものばかり。「こうやって使うものなんだ」というのを知っていて損はないと思います。いくつかピックアップして紹介しましょう。保険会社にとって、都市にある無数の建物の中から、プールがある住宅を見分けるということは、保険の査定などのために非常に重要です。衛星写真をもとに、人間が目視で見分けるというのはとても困難。プールによって色や形、サイズは様々ですし、場合によってはブルーカバーやトランポリン、小さな建築物などをプールと見間違えることも。あまりに膨大な時間と手間がかかるので、人間では事実上不可能です。いって全て機械学習に置き換えれば済む話でもありません。確かに機械学習であれば人間による作業よりも圧倒的に速いですが、正確性は劣ってしまうからです。人間よりも速く、かつ正確に。これを実現するための対策が、人間による目視の作業結果をもとに、ディープラーニングによってシステムを学習させる方法です。デジタルグローブは、Tomnodというクラウドソーシングサイトを運営しています。ここで住宅地の衛星写真を公開し、一般ユーザーにプールを見分けてもらうというキャンペーンを実施しました。ここでの結果をもとに、プールを含む住宅の画像ピクセルの特徴を学習することで、機械学習の精度を高めていったといいます。その結果、88%の精度で1秒間に60件以上のプール付き住宅を自動で見分けることができるようになったそうです。配車サービスのUberは昨年7月、デジタルグローブによる衛星写真の活用を始めました。タクシーの乗客をピックアップする最適な地点を見極めるためだそうです。そのためには日々の街並みの変化、つまり新しくできた道路や工事中の場所、標識の変更などを迅速に把握する必要があります。公式の地図に追加されてからでは遅いのです。デジタルグローブであれば、最も精度の高い衛星だと30センチメートルほどの物体でも識別できます。標識や郵便受けサイズの変化でも検知できるということです。Uberが目指す自動運転による配車サービスの実現にも、こうした情報が活用されるとみられています。最後の事例は、石油やガスのパイプライン輸送業者。アメリカでは、石油やガスをパイプラインで遠方に輸送する事業に、数百社に上る企業がたずさわっています。アメリカ全土に敷かれたパイプラインの全長は、石油で350万キロメートル、ガスで48万キロメートルに及ぶそう。したパイプラインは人里離れた地域だけでなく、人口が密集したエリアも通ることから、災害や設備の不備によって人に危険をおよぼす可能性があります。そのため連邦政府はとても厳しい安全基準を設定。定期的かつ詳細な検査やメンテナンス、改良を求めています。した基準の厳しさは、パイプラインから市街地までの距離など、周辺環境によって変わってきます。周辺環境、つまり建物や道路、土地の活用などは時と共に変化します。そのためオペレーターたちは、こうした変化を常に把握して、必要に応じて設備を対応させなくてはなりません。周辺環境の変化を把握するために、人力でモニタリングする方法もあります。オープンソースで作られる世界地図であるOpenStreetMapをウォッチしたり、Twitterに投稿されたツイートを分析して、関連しそうな内容を抽出するといったやり方です。効率と精度を上げるために、活用が始まっているのがデジタルグローブのGBDX。機械学習とクラウドソーシングの組み合わせによって、パイプライン周辺の変化をより的確かつ迅速に知ることができるとのこと。ビジネスから人道支援まで、幅広い分野で実用化が進むGBDX。ちなみに分析できる地域は限られるものの、無料で使えるプランもあるようですね。人工知能(AI)はもはやSFの世界の出来事ではない。AI自らが自律的に学習するディープラーニング(深層学習)の発展をきっかけとして、大企業からベンチャーまで様々な企業がAI技術を使ったビジネス活用に取り組み始めている。急激に拡大するAI産業をけん引しているのが、ITジャイアントと呼ばれるGoogleやApple、Facebook、Amazon等だ。開発に取り組んでいる。今回は世界のAI産業を俯瞰する上で不可欠な彼らによる取り組みを中心に、主なAIプロジェクトを紹介していく。企業によるAIプロジェクトというと、IBMが開発した「Watson」を思い浮かべる人も多いだろう。2011年2月にアメリカの人気クイズ番組「ジョパディ!」に出演し、当時史上最強といわれたチャンピオン解答者に勝利したことで、世間での知名度を一気に上げた。コンピューターでありながら人と同じように理解・学習し、人間の意思決定を支援するコグニティブ(認知型)・システムと位置づけられるWatson。IBMは「Watson」ブランドの下で様々な製品やサービスを展開しているが、大きくは開発者向けツールと既成アプリケーションの2つに分類できる。Interface)。APIの活用によって、外部の開発者が自身のアプリケーションにWatsonの技術を取り込むことができる。Speech」など19種類(2016年6月時点)に上る。Marketplace」にて、Watsonを利用した既成アプリケーションも提供している。Media」など多岐にわたる。「SystemML」はIBMが開発した機械学習システムで、企業データの分析を目的とした業界特化型の機械学習アルゴリズムを作成するために活用される。SystemMLを取り入れたアプリケーションによるエコシステム構築を狙うIBMは、2015年に同システムのオープンソース化に踏み切っている。検索エンジンで馴染みのGoogleも、AI研究に多大なリソースを投入している。Team」と呼ばれるAIプロジェクトの社内専門チームを設立。Now」をはじめとする自社製品に応用している。研究成果をオープンソースとして公開しているほか、AIに関する研究論文も複数出版している。Flowは機械学習に必要な数値計算を行うライブラリ。海に住む絶滅危惧種を保護する研究者たちの活動には、様々な困難がつきまとう。個体の数を正確に把握することが不可欠になるが、これが難しい。これまでは小型飛行機で海上を旋回しながら、目視で個体の数を数えていた。そのため莫大なコストがかかる上に、事故にあう危険もあった。今ではドローンを遠隔から操作して、航空写真を撮影できるようになったため、こうした問題は解消しつつある。ドローンからは海上の航空写真が数万枚もあがってくる。これらを人が目視で確認して個体を数える必要があるのだ。ちなみに以下の海上写真には絶滅危惧種である海牛が1頭いる。正解は以下の画像で丸をつけたところ。確かによく見ると小さな黒いかたまりがわずかに見える。素人が正確に判別することは非常に難しそうだ。した気の遠くなるような作業を数万枚の写真に対して行う必要があるため、なかなか調査の範囲を広げることが難しい。海牛の保護に取り組む豪マードック大学のアマンダ・ホグソン博士は、こうした課題を機械学習技術によって解決しようとしている。豪クイーンズランド大学と共同で開発した画像認識システムによって、航空写真の中から海牛の位置を自動で検知しようというのだ。このシステムを開発するために、彼らはGoogleの画像検索や音声認識で使われている技術を活用している。Googleはこれらの技術を機械学習ライブラリ「TensorFlow」としてオープンソースで公開しているのだ。今のところ同システムによる海牛の検知率は、人による目視の80%ほどだといい、今後さらに改善できる見込みだという。海牛だけでなく、ザトウクジラや特定種のイルカといった他の海洋哺乳類での応用も期待されている。2016年11月27日AI(人工知能)関連市場がますます盛り上がっています。調査会社のIDCによると、AI関連市場の規模は、2016年の80億ドル(約9,000億円)から2020年に470億ドルに拡大するそう。Schubmehl氏(コグニティブシステム・コンテンツアナリティクス担当ディレクター)は話しています。「AI関連市場が盛り上がっている!」とだけいわれても、範囲が広すぎていまいちピンとこないですよね。そこで今回は2017年以降にかけて、重要になり得るトレンド10項目をご紹介します。流行っている項目も多いですが、これからさらに重要性が増すという意味で、改めて触れておきます。今後AI導入を自社で検討する上で、今回の記事を見取り図として使っていただければ。AIビジネスについてこれから知りたい、という方向けの内容です。AI関連の調査会社TechEmergenceが、AI関連企業の幹部らを対象に実施した調査によると、今後5年間で最も発展するAI関連技術として、最も多く挙げられた項目が「チャットボット」(37%)でした。自然言語を理解した上で、メッセージングサービスやメールを通して人とコミュニケーションできるチャットボット。IBMやFacebookといった複数の企業が、チャットボットの開発プラットフォームを公開しており、数多くの企業が参画しています。Facebookによると、2015年夏の時点で、11,000件以上のボットがメッセンジャー上で稼働中だとのこと。IBMによると、2000年以降に成人になるミレニアル世代の中で、人間のスタッフよりもチャットボットとのコミュニケーションを好むと答えた割合は、65%に上ります。AIを活用したアプリケーションは、もちろんチャットボットだけではありません。ウェブやモバイル、企業内システムといった広い範囲でAI技術が活用されています。レコメンデーション機能やスケジューリング機能、ビッグデータをもとにした洞察の抽出といった具合です。今後この傾向はますます強まるでしょう。Gartnerは自社レポートの中で、2018年までにグローバルの大企業上位200社のほどんどの中で、AIを使ったアプリケーションやビッグデータの活用、アナリティクスツールによるサービス・顧客エクスペリエンスの改善が主流になると予測しています。モノとモノをインターネットでつないで相互に制御できるIoT。GartnerはIoTとAIの関係についてこう説明しています。「IoT端末を含む既存の機器は、AIによってインテリジェントな能力を獲得することになる。いった技術は住宅やオフィス、工場、医療施設などあらゆる場所で活用される」。次世代のフィットネストラッカー機器であれば、単にデータをモニタリングするだけではありません。機械学習やアナリティクス機能によって、これまでの健康情報をもとにしたレコメンデーションも可能になります。AI活用による効果が最も期待されている分野の一つがヘルスケア。IDCによると、2016年に最もAI関連の投資を集めた分野の一つが病気の診断システムです。今後5年間の投資額は、年間69.3%のペースで増えていくとみられています。似たような話でいうと、CBInsightsもAIスタートアップが最も活発な分野(2016年)としてヘルスケアを挙げていますね。AIとヘルスサイエンスの関係は、単なる診断システムにとどまりません。コンピューターサイエンスの研究者たちは、生体モデルをAIソフトウエアの開発に応用することで、人間のような複雑な処理を実施しようとしています。脳の神経回路の仕組みを模したニューラルネットワークもその一つ。一例としては、マサチューセッツ工科大学(MIT)とGoogleが2016年2月に発表した研究があります。彼らが開発したのは、道端の画像を読み込ませると、その地名を正確に返すシステム。約1億枚に上る位置画像をニューラルネットワークに学習させたそうです。今後も発展していくと思われるこの分野。レイ・カーツワイル氏のように、2030年までにはヒトの脳とコンピューターネットワークが融合したハイブリッド型のAIが誕生すると予測している研究者もいます。AIビジネスというとソフトウエアになりがちですが、ハードウエアももちろん重要です。自動運転車や産業用ロボット、AI搭載ドローンなどがその一例。今後5年間でAIハードウエア市場規模は、年率60%以上で成長するとIDCはみています。AI産業の成長に伴い、スタートアップも増えています。Scannerによると、AIスタートアップの数は73か国で1,500社に上るそう。GoogleやIntel、Apple、Facebook、MicrosoftといったIT大手によるスタートアップの買収も活発化。今後もこのトレンドは続くでしょう。AIとビジネスの話で最も注目されがちなトピックの一つが、労働への影響です。2016年6月には調査会社Forresterが、「現在のアメリカの労働人口の7%が、2025年までにロボットや機械学習といったAI技術によって置き換えられる」という具体的な調査結果を発表して話題になりました。AIによって置き換えられるかどうかは、仕事の内容によります。サポートセンターのスタッフのように今後劇的に少なくなる職業がある一方で、データサイエンティストやオートメーションスペシャリストのようにさらに需要が増す仕事に分かれてきます。AI産業が盛り上がりをみせている一方で、その反動が今後押し寄せる可能性もあります。AIによって職を追われた人々がこうした技術に反感を抱き、その動きが政治に影響を及ぼすことも考えられます。いったAI関連の技術には「過度な期待」が集まっている、とGartnerは指摘します。これは先進テクノロジーの発展段階を示した「ハイプ・サイクル」に基づいた予測です。このモデルによると、「過度な期待」が集まっている時期を過ぎると、「幻滅期」と呼ばれる時期がやってきます。実際にテクノロジーを導入しても成果につながらない事例も多く出てくることで、興味が失われていく段階です。関連企業の淘汰が進むのもこの時期です。AIが大きな影響を及ぼしている箇所といえば、予測精度の改善です。これは予測のもとなるビッグデータがあってこそのもの。これまでビッグデータの活用に取り組んできた企業からすれば、機械学習をベースとした予測精度の改善に取り組むことは自然な流れといえるでしょう。分かりやすい例としては、2016年のアメリカ大統領選でのAI活用があります。インドのスタートアップが開発したAIシステムは、選挙の前日の段階でドナルド・トランプの勝利を予測していたといいます。他の事前調査のほとんどがヒラリー・クリントンの優勢を伝えていたにもかかわらずです。2017年6月25日Facebookが2016年4月にリリースしたチャットボットのプラットフォーム。これによって、Facebookメッセンジャー上で動くチャットボットを外部の開発者が制作できるようになりました。今では同プラットフォーム上で提供されているチャットボット関連のサービスは、10万件以上に上るそう。このFacebookによるチャットボットプラットフォームについて、海外メディアのMashableが「特に社会貢献関連のサービスが盛り上がっている」と報じています。いったことのようです。詳しくみていきましょう。「Facebook上でチャットボットを出す利点は、すでに多くのユーザーが集まり長い時間を過ごしているプラットフォームだということ。ユーザーにとっても、Facebook上のほうが使いやすいでしょう」。Javed氏は、こう語ります。同社は、中東などからの難民や移民向けにチャットボットを提供しています。移民先の言語に不自由する彼らに対して、翻訳者を紹介することで現地での生活を支援するというもの。サービスなどにアクセスさせることが目的だといいます。当然ながら難民という立場に置かれる人々の多くが、経済的に困窮しています。それでも彼らの多くはスマートフォンを持っており、日常的にFacebookメッセンジャーやWhatsAppを使ったテキストメッセージに親しんでいるよう。慣れ親しんだFacebook上で提供されるサービスであれば、活用に向けたハードルも非常に低いというわけです。アプリではなく、Facebookメッセンジャー上での提供を選んだ理由について、Javed氏はこうも話しています。「今から独自のアプリを作って、無数にある他のアプリと競争するだけの価値はない」。エンジニアでなくとも、Facebook向けチャットボットを作ることができる環境が整ってきているという利点もあります。社会貢献に関わろうという人々は、必ずしもエンジニアリソースを豊富に持っているというわけではありません。「チャットボットを作るなんて、想像したこともなかった」。Carter氏はこう語ります。Raise」というFacebook向けチャットボットの開発・運営を主導しています。同サービスの目的は、男性より給与水準が低い傾向にある女性を支援すること。昇給に必要な説得材料をチャットボットによって提供しています。実際アメリカにおいて男女間の賃金差は問題視されている状況。昨年実施の調査によると、アメリカの企業で女性が昇給を達成できる確率は、男性より25%も低いといいます。彼女はチャットボットを開発するにあたって、チャットボット開発支援ツール「Reply.ai」を活用。同ツールによって、コードを書くことなくGUIベースでチャットボットを制作しました(ちなみに日本ではトランスコスモスが販売)。この手のツールは、他にもRapidProやChatfuel、Meyaなど数多くそろっており、従来テクノロジーから遠かった分野によるチャットボット制作を後押ししているようです。Zuckerberg氏の考えとも共通しています。Community」と題した、6000語に及ぶマニフェストを2017年2月に発表しました。この中でZuckerberg氏は、ソーシャルインフラとしてのFacebookをより進化させていく考えを示しています。友人や家族同士をつなげるにとどまっていた従来の役割から、貧困などの社会問題の解消に向けたコミュニティ作りに貢献するインフラを目指すというのです。チャットボットの開発や集客を低コストで行いたいという企業側のニーズと、慣れ親しんだプラットフォームで手軽にサービスを使いたいというユーザーニーズ、社会貢献を重視するプラットフォーム側の思想。この3つが合わさっていることが、社会貢献チャットボットの増加を後押ししているといえそうです。最高のテクノロジーとデザインで、想像力を影響力に。AI4UAI4UはAIビジネスの一歩を踏み出すWEBメディアです。MAGAZINE最新情報をメールでフォローしましょう。