作成者別アーカイブ: 浅野 侑

GANによるAIの深層学習プロセスの加速

人工知能(AI)の学習用データを量産する、「GAN」と呼ばれる技術が台頭している。AIの「深層学習」プロセスを加速でき、自動運転や医療などへの応用も期待される。手がけたのは京大発スタートアップのデータグリッド。「敵対」する2つのAIを利用した。片方のAIが目や鼻の形や位置を微妙に変えた画像を作ると、もう一方のAIがニセ物かどうか判別する。見破られた場合はAIがその原因を分析し、新たな画像を生成して再挑戦する。2つのAIが競い合ううちに、実物とみまがう顔画像を作れるようになる。NTTコミュニケーション科学基礎研究所の田中宏研究員は「コールセンターでの応答音声の合成」を視野に入れる。 (2019年11月20日 日本経済新聞12頁)

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ローソンのAIを活用したレジ無し店舗

ローソンの竹増貞信社長は12日、コンビニエンスストアの課題を検証する経済産業省によるフランチャイズチェーン(FC)本部へのヒアリングに出席し、省人化の取り組みとしてレジのない店舗を出す考えを明かした。「レジ無し店舗」は顔、静脈などの生体認証やスマートフォンアプリなどで入退店でき、レジを通さずに支払いが済む仕組みを想定している。人工知能(AI)の画像認識技術を活用し、商品を識別する。無人にはせず、従業員を配置して接客や店舗作業には当たる。竹増社長は「加盟店は無人店舗は望んでいない。スムーズに買い物ができる店舗にしたい」と話した。コンビニではFC加盟店の人手不足が深刻化し、店舗作業の省力化が課題になっている。 (2019年11月13日 日本経済新聞12頁)

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駿台予備校、先生にAI導入

名門予備校が大学受験指導に人工知能(AI)を本格導入する。駿河台学園(駿台、東京・千代田)はスタートアップと提携し、難関校の入試対策にも使えるAI教材を開発。河合塾(名古屋市)はAIを用いた個別指導を12月に始める。生徒が「三角関数」などの問題でつまずくと、過去の学習項目のどこが理解できていないかを人間の先生に代わってAIが特定し、遡って学習を促す。センター試験レベルの基礎学力を固めるのに向くという。 新サービスの利用者が増えれば増えるほど、AIは様々な生徒の成長過程を学習し、指導能力を高めていく。河合塾Oneでは将来的に、志望大学別のコースなども開発していく方針だ。 (2019年11月6日 日本経済新聞14頁)

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VR、AIによる職業適正診断

NTTデータグループでシステム開発を手掛けるJSOL(東京・中央)は、仮想現実(VR)装置と人工知能(AI)を組み合わせて、職業や職種への適性を診断するシステムを開発した。VR空間での行動や視線の動きなどから性格や職種への適性を数値化する。新システム「VRタレントオペレーション」では受験者がVR空間内でパズルを解いたり、工場内で作業したり、ドラマ仕立ての会議に出席するなどして、それぞれの場面での行動などから性格や職種への適性を分析する。VRのヘッドマウントディスプレーで目線の動きも分析する。企業が人事評価に活用する場合は、チームにどういう特性の社員が集まっているかを解析し、異動してくる社員の性格が合うかを診断することもできる。 (2019年10月30日 日本経済新聞17頁)

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AIでマグロの品質を見極め

捕った魚の身の色合いや脂ののり方、身の縮み方など複雑な形状の判別には独特の見方があるが、そこに人工知能(AI)により実現する「TUNASCOPE(ツナスコープ)」というマグロ品質AI鑑定システムプロジェクトが始まっている。電通国際情報サービスと電通、双日によるプロジェクトで、4千枚の画像データをAIに学習させることにより、35年のベテラン職人と85%の一致度まで精度を高めた。貴重な水産資源でもある魚を持続可能性のある資源として守りつつ、ビジネスとして拡大するにはテクノロジーの活用がますます重要になる。 (2019年11月1日 日本経済新聞6頁)

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飲食ロボによる人手不足の解消

セブン&アイ・フードシステムズは17日、イトーヨーカドー幕張店(千葉市)の飲食店にたこ焼きロボット「オクトシェフ」を導入した。コネクテッドロボティクス(東京都小金井市)が開発したこのロボットは、焼き加減を画像センサーで認識し、ひっくり返す必要のあるたこ焼きを見つける。人の仕事を7時間減らすという。スマイルロボティクス(東京・目黒)は食べた後の食器を下げる「下げ膳ロボット」を開発中だ。飲食業は人手を確保しやすく人件費のかからない時代が続き、機械化が進まなかった。現在は人手不足が深刻化し、生産性向上が喫緊の課題だ。 (2019年10月28日日本経済新聞7頁)

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富士通によるAIの劣化を防ぐ技術

富士通研究所は人工知能(AI)の精度の劣化を防ぐ新技術を開発したと都内で25日に開いた研究戦略説明会で発表した。AIは社会情勢など環境の変化によって最初に作った学習モデルの精度が下がる場合がある。例えば、企業の信用リスク評価では、主に財務諸表のデータをAIに学ばせる。しかし為替や物価などの変化に伴って、リスク判定の基準が変わる可能性がある。富士通は同日、AIの演算スピードを高める技術も発表した。データに合わせて低ビット化し、演算結果の劣化を抑えつつ高速化する。AIを使ったサービスの実行基盤として活用したい考えだ。 (2019年10月28日日本経済新聞2頁)

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米、AIを使った軍事利用を急ぐ

米国防総省が人工知能(AI)の軍事利用を急いでいる。関連予算を積み増し、戦闘能力への活用を最優先課題に掲げた。JAICのシャナハン氏は開発を急ぐ理由として中国やロシアの急速なAI開発を挙げ、特に「中国は自律型兵器から指揮統制への活用まであらゆる軍事利用を目指している」と語った。新米国安全保障研究所(CNAS)のケイニア研究員は米国は抑止力を維持・強化するため「中国に対抗し、指導的地位を競う必要がある」と強調する。米国はAI開発への投資を強化するとともに「同盟国やハイテク業界と連携することが重要だ」と話している。 (2019年10月3日日本経済新聞7頁)

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KDDI総研、偽レビューをAIで排除

KDDI総合研究所は、電子商取引(EC)サイトでお薦め商品を示すレコメンド(推薦)機能から、不正な評価の影響を排除する人工知能(AI)を開発した。KDDI総研のAIは、攻撃者による不正データのパターンといった事前情報がなくても、偽レビューを除去しながら一般利用者の嗜好を学習できる。独自のアルゴリズムでデータを効率的に選択して、より多くの利用者の評価データと近い学習結果を検出するという。今後はページの閲覧履歴などより複雑なレコメンド機能を使うネット通販のサイトなどでも使えるように開発を進める。学習に時間を要するディープラーニング(深層学習)を組み合わせて、より複雑な方式に応用する考えだ。 (2019年10月8日日本経済新聞5頁)

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IBMによる第二の人生の適職診断

日本IBMは人工知能(AI)「ワトソン」を使ってシニア世代の適職を診断するシステムを開発した。シニア活用を推進するイベントなどに展示して、社会貢献活動に活用する。新システム「適職診断アプリケーション」では、利用者が趣味やスキル、性格などの質問に口頭で答えると、AIが定年退職後の「第二の人生」に向く職業を診断する。AIが利用者の話し方や言葉遣いなどから性格を分析し、事前に用意された「学習モデル」と照合して適性の高い職業を選ぶ。今後は、活用促進に向けてAIが適性と判断した根拠を示す機能などを追加することを検討している。 (2019年10月2日 日本経済新聞 15頁)

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