2017年03月21日

人工知能(AI)と情報共有

こんにちは。

ナレッジリング開発・マーケティング担当の鈴木です。

3月も後半に入り寒さもやわらぎ暖かい日も増えてきました。

気温の上昇にともない花粉が多く飛散する時期になりました。

春に多く飛散する花粉症のアレルギーの原因物質はスギやヒノキの花粉ですが、

これらの花粉は前年夏の日照時間や降水量、

くわえて前年春の花粉の飛散量の影響を受けやすいそうです。

2016年春は関東から東北にかけて花粉の飛散量が多かったので

2017年春の花粉飛散量は前年に比べ少なく、

逆に2016年春の飛散量が少なかった西日本では

今年花粉の飛散量が多くなる予想のようです。

2017年春花粉飛散予測(第4報)

花粉は昼前後と夕方に比較的多く飛散するようなので花粉症の人は、

これらの時間帯には外出を控えるか、どうしても外出が必要な時には

必ずマスクをするなど対策を講じた方が良さそうです。

かくいう私も花粉症なので花粉対策には十分に気をつけたいと思います。


さて、タイトルにもありますように最近話題の人工知能(AI)ですが

新聞や雑誌、テレビのニュースなどでも連日のように取り上げられ、

目や耳にしない日はないと言っても良いのではないでしょうか。

当ブログでもここ最近人工知能関係の投稿が増えています。


連日さまざまな製品サービスが

人工知能コグニティブというキーワードで紹介されているので、

人工知能という一つの製品が開発されて

その人工知能が人間に代わって何でもできるように錯覚してしまいそうです。

しかし、実際は各製品、サービスごとで使っている人工知能は別々で

それぞれに専門分野がわかれているようです。


代表的な分野と製品・サービス名(メーカー)をあげると下表のようになります。


分野

製品・サービス名(メーカー)

音声認識

Siri(Apple)OK!Goole(Google)Alexa(Amazon)IBM Watson Speech to text(IBM)、・・・

画像認識

Deep Mask(Facebook)Google Cloud Version API(Google)IBM Watson Recognition(IBM)、

機械学習

Alpha Go(Google Deepmind)Watson Explorer(IBM)

テキスト解析、チャットボット

Deep Text(Facebook)Allo(Google)、りんな(Microsoft)IBM Watson NLC(IBM)

Google、Facebook、Amazon、IBM、Microsoftなどは複数の分野に製品・サービスがあるものもありますが、

それぞれの製品・サービスごとに専門分野は違うようです。


これだけいろいろなメーカーがそれぞれ人工知能の研究をしているわけですが、

共同研究や情報共有は行われていないのかと心配になってしまいますね。

調べてみると

Amazon、 Google、IBM、Facebook、Microsoft等は

2016年9月28日に業務提携【Partnership on AI】を発表し

人工知能に関する研究とベスト・プラクティスの普及を目指しているそうです。

このようなビッグプレーヤーが共有できる部分は

情報共有をして研究を進めてもえらえると

研究がより促進されそうなのでぜひ期待したいところです。


さて、先回の投稿で少し触れましたが

弊社でも人工知能を製品・サービスに導入できないか

といったところで取組みを進めております。

いろいろと試行錯誤している最中ですが

何か進展がありましたらご報告させていただければと存じます。


それでは今回はこのへんで!


posted by CBIT鈴木 at 08:00 | Comment(0) | マーケティング | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2017年02月20日

間違いだらけのAI(人工知能)の知識

こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。

その単語を目にしない日はないほど盛り上がりを見せているAI人工知能)」
勢いはまだまだ留まるところを知らないようにも思えますが、
しかし「AI」について本当に理解できているかと言えば、
果たしてどのくらいの人がきちんと理解していると言えるのでしょうか?
今回は、現時点で世間ではAIがどのように認知されているか、少し掘り下げてみたいと思います。

まず、皆さんは「AI」と聞いて何をイメージしますか?
ビッグローブ社が行った「AI(人工知能)に関する意識調査」では、こんな結果が出ています。

AI」と聞いて思いつくもの?との質問に「Pepper」と回答した人が66%

2位の「アルファ碁」が23%なので、圧倒的な差をつけての結果と言えそうですが、
Pepperは人型をしたロボットだということを踏まえれば、
人間に近い存在としてAIをイメージする人が多いということでしょうか。
だからこそAIに対して、親しみを感じたりすれば、「機械なのにすごい!」という驚きを覚えたりもするし、
驚きを通り越して、将来は「AIに仕事を奪われる」だの「AIが人間を支配する」だの脅威を感じたりと、
複雑な感情を抱くのかもしれませんね。
この点については、こんな結果が出ています。

「AI」に期待する人は54%、「AI」に脅威を感じる人は28%

どちらかと言えば好意的に捉えている人が多いようですね。

しかし、実際には期待だけが空回りしているようです。

ガートナー、人工知能 (AI) に関する10の「よくある誤解」を発表

ここに、その10の誤解を列挙してみましょう。

1. すごく賢いAIが既に存在する。
2. IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を導入すれば、誰でもすぐに「すごいこと」ができる。
3. AIと呼ばれる単一のテクノロジが存在する。
4. AIを導入するとすぐに効果が出る。
5. 「教師なし学習」は教えなくてよいため「教師あり学習」よりも優れている。
6. ディープ・ラーニングが最強である。
7. アルゴリズムをコンピュータ言語のように選べる。
8. 誰でもがすぐに使えるAIがある。
9. AIとはソフトウェア技術である。
10. 結局、AIは使い物にならないため意味がない。

これを見ると目に付くのが すごい” と すぐに” というワードです。

1. すごく賢いAIが既に存在する。
2. IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を導入すれば、誰でもすぐに「すごいこと」ができる。

AIとにかく “すごい” もので「AIにかかれば問題は簡単に解決できる!」という感覚でしょうか。

4. AIを導入するとすぐに効果が出る。
2. IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を導入すれば、誰でもすぐに「すごいこと」ができる。
8. 誰でもがすぐに使えるAIがある。

そして、効果は “すぐに” 現れると思っている・・・と。
ところが、過大な期待を寄せた結果・・・

10. 結局、AIは使い物にならないため意味がない。

と、失望させられる
そんなストーリーでしょうか(笑)

確かに、私も当初はそんなイメージを持っていましたよ(苦笑)
でも、残念ながら、実際はそうではないようですね。

先日、AIに関するプロジェクトに携わった人の話を聞く機会があったのですが、
実体験から分かったAIへの向き合い方について、以下の通りお話しされていました。

ポイント1: 効果を期待しすぎないこと
ポイント2: 実現するまでには時間とコストがかかることを覚悟すること

このブログでも小出しにお知らせしていますが(笑)、
弊社でもAIに関する取り組みが既にスタートしています。
まだ始まったばかりですが、私たちも前述の経験者と同じようなことを実感し始めています。
これからAI事業に参入しようとか、AIを導入してみようと考えている方にとっては
知りたくない情報だったでしょうか?(笑)
でも、この事実を知ってもらうことは必要なことで、
経験を通してメリットもデメリットも提示していくのが私たちの役割ではないかと考えています。
このブログには「失敗しない情報共有を考える」というタイトルが付いており、
ナレッジマネジメントに関する失敗事例もいくつか紹介してきましたが、
AIについても同じようなスタンスで臨んでいくつもりです。
これからもよろしくお願いします!
posted by CBIT池田 at 09:04 | Comment(0) | マーケティング | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2017年01月20日

AI製品導入する・しない?

皆様、こんにちは。
ナレッジリング、営業・開発補佐担当の松永です。

経済新聞を見ていると必ず1つは「AI」に関する記事を目にします。
それだけ世の中が「AI」に注目していることが伺えますね。
最近弊社ブログでも「AI」についての記事が多く書かれているようですので
今回は私も「AI」についてのブログを執筆してみたいと思います。

「AI」いわゆる「人工知能」ですが、皆様はどのように捉えていますか?
私も最近までは万能でなんでも出来てしまうのでは…というイメージがありましたが
皆さんもそうではないでしょうか?
実際には、「与えられた情報の中では万能」なのです。
「AI」は最初は「空っぽの箱」です。そこに情報を与えれば与えるだけ賢くなりますが
与えられた情報の範囲でしか認識・予測・行動が出来ないのです。
予め決められたパターン通りにしか動かない…そう思ってもらえればよいかと思います。

ですが、ある特定の情報だけでも、それに特化したお仕事はしてくれるのです。
つまりは私たちの普段の業務を教えてあげれば、きっとお手伝いもしてくれます。
人間と違って忘れたり間違える(場合によってはありそうですが)ことがないので
確実に仕事をこなしてくれそうですね!
しかし、そんな「AI」が突然現れたら私たちの仕事はどうなるのでしょうか?
雇用が減ったりしないだろうか?そんなことも考えてしまいますよね。

私たちの職場で「AI」がどの程度利用され、どのように考えられているのか?
今後の雇用状況はどうなるのか?
そんな疑問が解決出来そうな「平成28年版 情報通信白書」という資料が総務省から出ておりました。
この資料を紐解きながら、まずは「AI」の職場での利用状況を見てみたいと思います。

下の図は日本国内と米国内の「AI」の導入状況を表していますが、
日本に関しては「今後導入予定がある」を含めても約8%程度しかありません。
「導入予定がない」と回答している企業に至っては、63.2%です。
まだまだ、日本の職場には浸透しそうにはありませんね。
米国と比較しても日本は少し遅れを取っているようです。


20170120_01.png


次に人工知能が果たす役割について見てみます。
日本では「既存の労働力を省力化する役割・機能」が41%と高く、
次いで「不足している労働力を補完する」と
「既存の業務効率・生産性を高める」が35%となっています。
日本では「不足している労働力の手助けになる」として理解をしているようです
米国では「既存の業務効率・生産性を高める」が48.6%と最も高く
「業務改善の担い手」として理解されているようです。

20170120_02.png


次にAIの導入に対する意識を見てみます(下の図を参照)。
日本では「AIの導入が好ましい」との回答が29.5%と比較多いようですが
「どちらにも当てはまらない」が47%とみると
まだまだAIの導入は現実味を帯びていないように思います。
米国では、「AIの導入が好ましい」と「どちらにも当てはまらない」が
それぞれ同じぐらいの割合で、肯定派と否定派とで二分されており
日本よりはAI導入に関して受容性が高く、抵抗感も感じているようです。

20170120_03.png


最後に「AI」導入による雇用への影響は?というのを見てみます。
米国にある701業種について、人口知能や機械が代替となることが出来る可能性を研究したところ
就労者の47%が「AI」により代替できる可能性がある職種に従事しているそうです。
ちなみに日本では49%だそうです。この結果からみると雇用に多大な影響が出そうですよね(汗
しかし、「AI」を導入することで業務効率や生産性が向上するとともに
新規事業や事業創出などの効果も得られます
つまり「AI」を導入することでタスク量は軽減しますが、
「AI」導入・普及のために必要な仕事が増えることが予想されます。
必ずしも全てが代替となり雇用が減るとは考えられないように思います。
この割合の均衡がとれるような社会が理想かもしれませんね。

弊社では、ナレッジリングをベースにAIに関する取り組みを始めております。
これについてはいずれこのブログからも紹介ができると思いますのでお楽しみに!

posted by CBIT松永 at 17:19 | Comment(0) | マーケティング | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする