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第4次産業革命の潮流の中で-AI編-

2018.10.24

目次

  1. はじめに
  2. 日本企業で活躍するAI
  3. さいごに

 

 

 

 

1.はじめに

前回第4次産業革命について、IoTをはじめとするICT領域のアップデートについて述べましたが、

今回はAIについて最近の動向を交えてお伝えいたします。

 

 

 

【前回記事はこちらから】

Industry 4.0(第4次産業革命)とは?海外事例から考える今後の日本

 

 

 

AIは、近年で最も技術革新がめざましい領域で、多くの研究・開発が進められています。

 

将棋やチェスのボードゲームなどでプロを相手に対戦したり、自動車の自動運転技術に用いられたり、

或いは、人と会話ができるロボットが登場したりと、

数十年前に映画やアニメで描写されていた「人類の夢」が、現実の世界に登場しつつあります。

 

 

華やか且つ先進性がありアトラクティブなイメージのある一方で、そういったAIの技術が今日の、

特に日本の経済活動の中でどのように活用されているか、イメージが湧かない側面があるのも事実です。

 

 

言い換えるなら、「話題性があるが、その実誰も利用方法が分からない。」そんな領域かもしれません。 

 

 

 

 

2.日本企業で活躍するAI

こと国内のビジネスシーンにおいて活用されているAIとしては、以下のようなものが挙げられます。

 

【販売予測・需要予測】

 

  • ホームセンター

 

とあるホームセンターでは、AIを用いた売上予測システムを導入しました。

 

ある季節商品の過去3年分の販売実績と気象情報をAIツールに学習させ1日単位で売れ行きを予測させた結果、

売上予測と実販売量の誤差が僅か2個という精度での予測を達成し、

従来人力で行っていた発注業務時間を大幅に短縮するだけでなく、余分な在庫を抱えることもなくなりました。

 

 

続けて同社では、生花の仕入れにもAIを活用しています。

 

生花はつぼみの状態で仕入れれば、長時間店頭に置いて置ける反面、お客さんには魅力的には映らず売上が伸びません。

 

逆に花が開いた状態で仕入れれば、当然枯れるのも早く売り物になりません。

 

 

こうしたジレンマを解消するために、上記の販売予測に組み合わせて用いられたのが「画像認識」でした。

 

予め従来の仕入れ担当者が販売する花の選別をし、AIに画像を取り込み学習させます。

AIは花の開き方や葉の大きさから4段階に評価して仕入れる花を決定します。

 

最初は思い通りの精度ではなかったものの、

その都度AIに修正をかけて、制度を高め最適な状態で仕入れすることに成功しています。

 

また、店頭での在庫管理にも用いられ、花の状態に応じて廃棄・値下げ販売を実施することで、

ベテランの生花担当者だけでなく、園芸に精通していない従業員でも正しく管理を実施でき、

一定の品質を保つことに成功しています。

 

 

 

  • タクシー

 

従来、長年の経験とそこから導き出される勘が頼りだったのが客探しです。

新人や経験の浅いドライバーが売上を上げるのは容易ではありませんでした。

 

 

そこで導入したのが、需要予測サービスでした。

過去の運航実績データだけでなく、走行する各エリアごとにリアルタイムで人数を把握します。

 

最も需要がありそうなエリアを探索し、社内のタブレット端末に通知、進行方向まで指示してくれるシステムです。

 

このエリア内の人数は、携帯電話の基地局を通じスマートフォンの位置情報をデータとして取り込んであります。

当然ながら、雨の日はそれだけ需要も高まるので、気象状況を加味した予測を立ててくれるというものです。

 

 

 

AIを使った需要予測として以下のソリューションが各社で展開されています。

 

富士通:需要予測API

店舗などで販売する商品の需要と売上を予測します。

売上予測モデル作成には、

POSデータに加えて天気やカレンダーなどの外部データを学習させ役立てることが可能になります。

 

NEC:流通・小売り向けAI群

売上最大化を目的とした特売価格のシュミレーションや、

顧客一人ひとりの趣味・嗜好を踏まえたマーケティングの実施や発注ロジックの構築に特化しています。

欠品防止や廃棄ロス削減、在庫適正化をより精度高く実現する多彩なソリューションが魅力です。

 

docomo:AIタクシー

人の流れがリアルタイムにわかる携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成される人口統計データと、

タクシーの運行データなどを用い、AI技術を利用してタクシーの需要を予測しています。

効率的なタクシー運行の実現により、ドライバーの生産性向上に貢献し、

また、タクシーを利用者が短い待ち時間で乗車できるので、満足度の向上も見込めます。

 

 

 

 

【ディープラーニング】

 

  • 自動車メーカー

 

従来目視で行っていた特定製品の外観検査は、熟練工の高齢化やノウハウの継承が進まないばかりか、

作業者によって精度のバラツキがあり、品質の均一化に苦慮していました。

 

同時に、スキャンデータを用いた画像診断を用いていましたが、検査パラメータの設定が高度且つ複雑であり、

その上判定精度もまちまちで不良品の発見率が芳しくありませんでした。

 

そこで、ディープラーニング技術を用いた画像診断ソリューションを導入しました。

 

画像を取り込ませることで製品の特徴や判定に必要なパラメータをAIに学習させ、

精度の向上と検査判定の均質化を実現しました。

 

結果、不良品の検出率を95%以上にまで向上させることに成功し、実用に耐えうるツールとして認識されました。

 

 

 

  • インフラ

 

従来作業員が直接現場に出向きインフラシステムの点検、劣化診断を行っていましたが、

その点検対象は高所や高速道路の橋梁など、常にリスクが付きまとう危険なエリアでの作業が大半でした。

 

加えて人手不足も深刻化しており、一人あたりの業務負荷量も多くなっていました。

 

 

そこで、監視システムやドローンを使って撮影させた画像・映像データを基に、

画像診断による保守点検作業に切り換え、効率的な劣化診断のシステムを構築。

 

 

これにより、作業員がわざわざ出向き危険な場所での作業を最低限に留め、

より効率的な保守点検業務を遂行することができました。

 

当然、慢性的な人手不足も、AIソリューションによって負担軽減が図られました。

 

 

 

  • 新聞

 

各社共、紙媒体としての新聞のみならず、WebニュースやSNSに情報を配信することは、もはや当たり前になってきました。

 

通常、記事のオンライン版作成の際は、

「配信記事の選定」「メディア編集システムへの送信」「記事要約」「見出し作成」「校閲」

というプロセスを経る必要がありますが、中でも最も時間を要するのが「記事要約」だといわれています。

 

 

従来、記事の重要部分を人間の目で判断しながら、

メディアごとに異なる文字数制限に合わせて要約文を作成していましたが、

手間がかかる上に、リリースの多さから大幅な時間をとられていました。

 

従来から自動要約ツールを用いてはいたものの、

先頭分から指定の文字列を抜き出すために、記事の構成によってはうまく機能しませんでした。

 

 

そこで、ディープラーニングを用いた自動要約ツールを新たに設計、導入しました。

「重要な単語を含む文」、「文頭・文末に近い文」「多くの分と類似する文」を重要とみなし、

 

接続語についても、「すなわち」、「つまり」で始まる文は加点、

「たとえば」で始まる分は減点というように重要項目中質の指標を設定し、重要項目を抽出しています。

 

これにより記事の構成上、重要文が記事の中程、文末にあっても要素を抽出することが可能にしました。

 

 

さらに従来135分かかっていた要約の時間も、瞬時に終了し、精度向上にも貢献させることができました。

 

 

 

ディープラーニングを用いたソリューションは以下のようなものがリリースされています。

 

IBM:IBM Power AI

ディープラーニングの人気のツール(TensorFlowCaffeChainerなど)

IBM POWER環境向けにコンパイル・最適化したソフトウェアパッケージで、

ツールの組み合わせの調整やビルドの煩わしさがなく比較的スムーズに導入を検討できる

 

日立:画像認識ソリューションサービス

ディープラーニングソリューション適用のポイントとなる、

データのクレンジングやフレームワークの選定まで一括で手掛けています。

 

導入事例も豊富で多彩な分野に納入実績があります。

 

 

 

 3.さいごに

今回は最新の事例を元に、具体的なAIソリューションをご紹介してまいりました。

 

AIはまだまだ途上の技術であり、今後ますます活躍が期待されています。

 

AIには前段階、より単純な概念としてRPAがあります。

 

まずは、こちらを単純作業に導入して効果の程を実感し、AI導入の足掛かりとしてみてはいかがでしょうか。

 

 

 

 

 

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