AIでできることとは？
AIには、人間よりもはるかに優れた理解力や学習能力を持つアルゴリズムを分析・作成できるなど、より高い機能を発揮する可能性があります。
これは、AIが高度なタスクだけでなく、さまざまな低レベルのタスクもこなせることを意味しており、重要なポイントです。
この記事ではAIでできることを説明していきます。
複雑な問題を解き、データから予測、機械を制御できる
自動車用途でのAIや機械学習の利用は、さまざまな業界で拡大している傾向にあります。
多くの自動車メーカーは、より優れた効率的な製品やサービスを提供できるシステムを構築するために、AIや機械学習に多額の投資を行っています。
米国では、メーカーがこれらの技術を製造プロセスに取り入れることで、AIと機械学習の利用が大幅に増加すると予想されています。
これにより、労働者が現在の仕事での生産性を向上させる新たな機会が生まれます。
また、製品やサービスの品質や安全性も向上するでしょう。
音声で対話して、アクションができる
今後数年で、音声認識は主流の技術となるでしょう。
レストランでのランチの注文からコンサートのチケット予約まで、さまざまなタスクをこなすのに使われるようになるでしょう。
また、標準的な音声認識アプリケーションに加え、新しいアプリケーションも数多く登場しています。
いくつか例を挙げましょう。
音声認識は、ビジネスプロセスに不可欠なものになりつつあります。
また、音声認識技術の利用はよりインテリジェントになり、顧客の音声パターンや関心事、場所などの特徴に基づいて顧客を認識できるようになるでしょう。
画像認識の市場が先行拡大
昨今、ビジネスアプリケーションにおけるAIの活用が徐々に浸透してきており、その結果、企業はビジネスデータの処理やデジタル化、分析などの新しい手法を模索しています。
特に、ビジネスアプリケーションはオンラインの世界との関わりが深くなっており、企業は消費者とのやり取りをFacebookなどのオンラインコミュニケーションプラットフォームに依存するようになっています。
これは、伝統的な小売業では、マーケティングや販売など、消費者とのやりとりのほとんどを小売業者が依然としてコントロールしているのとは対照的です。
このように、オンラインの世界では、多くの企業がビジネス情報の新しい取り扱い方法を模索しています。
自然言語処理の分野は、チャットボットの分野にとどまる傾向にある
現在、人工知能の研究者たちは、人間の言葉の文脈を理解し、コミュニケーションをとることに取り組んでいます。
人工知能の研究者たちは、ユーザーの言語の文脈を理解し、それとコミュニケーションをとることができるAIシステムの開発に取り組んでいます。
この研究の目的は、ユーザーの言語の文脈をよりよく理解し、ユーザーの要求や希望に応えることができるシステムを作ることです。
声認識の分野は、議事録の生成や同時通訳などの用途に限定される
自動識別・認識を目的とした様々な音声認識技術が開発されてきました。
その多くは、人間らしい声を認識することを目的としています。
これらは主に音声認識技術と呼ばれているが、様々な種類の認識が可能となります。
最もよく知られているシステムの一つに、自動音声認識（ASR）と呼ばれるものがあります。
ASRは、人間の声を認識することをコンセプトとしています。
ASRは、人、物、言葉、文章などの自動識別・認識に広く利用されています。
手動作業の自動化に加えて、AIは製品の品質を向上させることもできます。
例えば、AIが破損したパッケージを識別した場合、破損したパッケージを類似した代替品と交換するために使用することができます。
これにより、人件費を削減し、より高品質な商品を追加コストなしで生産することができます。
在庫数の最適化
私たちが小売店で買い物をする方法は、棚を見て回る方法から、商品に接する方法まで、同時にはるかに効率的かつ効果的なものになっています。
インターネットの普及により、私たちはより簡単な手段で買い物をし、より効率的な手段で買い物をすることができます。
しかし、小売業界はテクノロジーによる効率化を利用して、より多くの収益を上げています。
Eコマースの台頭により、数秒で購入を実行できるようになったことで、小売業界もテクノロジーを利用して利益率を高め、その結果、利益を上げているのです。
農林業
農林業においても、さまざまな分野でAIが利用されています。
きゅうり選別
静岡できゅうり農家を営む小池さんは、自作できゅうりの大きさやツヤから自動できゅうりを等級に分ける機械を作成しました。
きゅうりの等級を判断するには熟練が必要で、機械を作る以前は、繁忙期は小池さんの母親が8時間ほどかけて行っていました。
しかし、選別機作成後は簡単に選別できるようになり、出荷作業が1.4倍ほどスピードアップしたそうです。
ドローンで農薬を散布
耕うん爪や農業機械を地元の農家に販売している酒井農機商会は、2018年3月ごろからドローンを活用した農薬散布を事業化し「アグリドローンサービス」として提供しています。
導入したドローンはXAIRCRAFT JAPANが提供する「P20」で、ドローンには画像認識を行うAIが搭載されており、害虫を特定すると舞い降りて農薬を吹きかけることが可能です。
必要なところに必要な分だけ農薬を使用するため、農作業の負担軽減や、品質の向上、コスト削減などにつながります。
人工衛星を使って状況を把握
アメリカでは人工衛星を使って、酸素と二酸化炭素との影響など研究しています。
Landsat（ランドサット）はアメリカ航空宇宙局の人工衛星です。
上空から撮影した画像を受信することで、地球表面の環境データを観測して提供します。
Landsatの環境データは特に発展途上国での圃場整備をする際に役立つと期待されています。
というのも、例えばインドで干ばつが起こって緊急支援や融資をする必要があった場合、同じ地域内でも農家が受けた被害は異なってきます。
発展途上国では融資をする際の判断材料が乏しいため、解決につながると期待されています。
同じくアメリカ航空宇宙局が人工衛星を活用したものに、PACEと呼ばれるプログラムもあります。
衛星写真から微生物とプランクトン、酸素と二酸化炭素の濃度がどのような影響を及ぼしているのか収集するプロジェクトです。
ここには人工知能とクラウドコンピューティングによって衛星写真を分析する技術、マクロスコープが使われています。
海水温度が6℃上昇することで、酸素の70％を生産していると言われている植物プランクトンが絶滅してしまう可能性があるというデータがあり、その問題の対策を立てるために活用されることが期待されています。
AI病虫害画像診断システム
農業を経営する人たちにとって、農作物の病気や害虫によって農作物が収穫できなくなってしまうのは大問題です。
しかし毎日チェックするのは人出がかかってしまい容易ではありません。
そこで以下のようにAIを使って、病気や害虫の予防などのチェックを行っているケースがあります。
農作物の病気や害虫の予防は、農作業の中でも重要な対策ポイントですが、高齢化による熟練者の減少や高度な専門性を必要とする側面があり、知識や技術の継承が難しいとされていました。
農研機構・法政大学・ノーザンシステムサービスが共同して開発した「AI病虫害画像判別WAGRI-API」は、農業関係のデータが蓄積されたプラットフォーム「WAGRI」を基盤としており、ユーザーが送った現場の病害画像を、大量の病害画像を学習させた画像AIが自動診断するというシステムです。
経験の浅い新規就農者の育成はもちろん、これまで病害が発生していなかった地域でありながら、温暖化などの環境変化によって初めて病害虫が発生した際の対策を迅速にできるようにすることが期待されています。
引用：laboro
漁業
漁業においても以下のようにAI技術が利用されています。
給餌の自動化
養殖業に特化したテクノロジーベンチャー「ウミトロン」は、スマホやパソコンから餌やりができる餌やり装置「UMITRON CELL」開発しました。
さらに同社は、UMITRON FAIと名付けられた魚群行動解析システムも開発しました。
UMITRON FAIは、機械学習で魚が餌を食べる状況をリアルタイムで評価するAIで、画像解析によって魚の食欲を自動で判定することができるシステムです。
魚の食欲は、水温・塩分濃度・気象条件・風向・二酸化炭素量などさまざまな環境要素によって変化します。
通常は漁師の勘で給餌をする場合がほとんどですが、どうしても食べ残しや餌不足が発生してしまいます。
ですが、UMITRON CELLとUMITRON FAIを使うと、魚の食欲をデータ分析してくれるため、適切な分量の給餌を誰でも手軽に行えるようになります。
現在、食品・機器メーカーを中心に、さまざまな企業の工場で、良品・不良品を見分ける画像処理技術が活用されています。
また、ロボットアームと連動させることで、自動で不良品を取り除くことも可能です。
これにより、人件費のコスト削減でき、負担の大きい検品作業を24時間行うことができます。
例えば、マヨネーズなどの調味料で有名なキユーピー株式会社では、ベビーフードの原料になるダイスポテトの原料検査装置にAIが活用されており、変色などの｢不良品｣を見つけ、選り分けるシステムが構築されています。
製造メーカー
製造メーカーにおいても、在庫数の確認などAIを適用しています。
在庫数の最適化
北米の大手製造メーカーでは、AIソフトウエア・プロバイダーC3.ai, Inc.のAIを導入し、在庫数を最適化することで在庫の抱え込みコストを28~52%削減しました。
複雑な工業用製品を生産している同メーカーでは、製造オーダー、製品構成、部品表、再注文パラメーターの履歴などのデータを学習させることで、在庫数を自動的に最適化できるアルゴリズムを構築しました。
結果として、年間で1~2億ドルのコスト削減につながりました。
銀行
AIは、銀行の領域でも活躍しています。
日本では、銀行がAI技術を使ってプロセスを改善し、エラーの数を減らす実験を行っています。
また、AI技術は文書の分析にも使われており、ローンや投資を管理する新しい方法を生み出すことで、コスト削減につながっています。
AI技術が向上すれば、銀行は顧客により良いサービスを提供できるようになり、より高い利益率を達成できるようになります。
また、企業が提供する製品やサービスの質を向上させるためにもAIが採用されています。
日本の政府機関である日本銀行は、IBMと提携して、金融商品やサービスの精度を高めるために、金融データを分析するAI技術を開発しています。
日本の銀行である三井住友銀行は、AI技術を使って顧客のクレジットカードデータを分析し、顧客向けの金融商品の質を向上させています。
まとめ
AIの大きな特徴として、人間の代わりに仕事をしてくれることです。
例えば、自動運転が実現すれば、タクシーの運転手は不要になります。
音声認識技術が向上すれば、電話のオペレーターも必要なくなるでしょう。
特に日本社会は、人口減少に伴う労働力の不足が懸念されています。
この問題を解決する手段として期待されているのがAIです。今のAIでももう少しできることがあります。
業務にAIを導入できれば、コスト削減にもつながります。
このためAIの需要は今後も高くなっていくでしょう。
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