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ヒトのデータ化により広がるAIの可能性 ── 人工知能、期待される「3つのビジネス分野」 / フューチャーChief AI Officerの貞光さん(リレーインタビュー)

本稿は、AI:人工知能特化型メディア「Ledge.ai」編集部による寄稿。リレーインタビューの参加者は2月13日開催、レッジ社主催のカンファレンス「THE AI 3rd」にも登壇予定 前回からの続き。本稿では、3回に渡って人工知能・AIが社会に実装される事例をみなさんと共有する予定です。電通でAI MIRAI統括・AIビジネスプランナーを務める児玉拓也氏さんから最後のバトンを受け取るのは、フューチ…

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本稿は、AI:人工知能特化型メディア「Ledge.ai」編集部による寄稿。リレーインタビューの参加者は2月13日開催、レッジ社主催のカンファレンス「THE AI 3rd」にも登壇予定

前回からの続き。本稿では、3回に渡って人工知能・AIが社会に実装される事例をみなさんと共有する予定です。電通でAI MIRAI統括・AIビジネスプランナーを務める児玉拓也氏さんから最後のバトンを受け取るのは、フューチャーのStrategic AI GroupでChief AI Officerを務める貞光九月氏。(太字の質問は全て筆者。回答は貞光さん/取材執筆:平野武士)

リレーインタビューでは識者の方に人工知能・AIの事例を共有いただいています

貞光:今回はデジタル化された「ヒト」のデータに着目してAIの事例をお話できればと思います。私が最近注目しているのは、顔認証技術の実用化とAIの医療分野、そしてスポーツ分野への適用です。

顔認証は使う機会が増えていますね

貞光:去年、海外から羽田や成田に帰国した際、空港の顔認証システムを体験された方も多いと思います。中国では、既に決済や銀行ATMでも顔認証が導入され始めています。リアル空間の自分自身が、デジタル空間に写像された世界でも観測可能となることで生まれる、新しい体験のひとつと捉えています。一方、プライバシー情報をいかにセキュアに扱っていくかについても、議論していく必要があります。

医療分野へのAI活用事例も範囲が広そうです

貞光:そうですね。2018年7月、理研と国立がん研究センターが、医師の診断精度を超える胃がん検出AIについて発表しました。また、ひとつ数百億円という莫大な開発費がかかる創薬の世界でも、『Graph Convolutional Networks』と呼ばれる新しいAI技術を導入することで、学術領域における成果が出始めています。

世界で最も早く超高齢化が進み、その高齢化率が27.7%に至る日本において、医療分野へのAIの適用は、課題先進国としてのチャンスと捉えています。弊社でも大阪大学医学部と一緒に、医療分野に関する先進的な研究を進めています。

スポーツの分野ではどのような事例がありますか?

貞光:スポーツほど、ヒトの一挙手一投足の動きが大事な分野はありません。

例えば、ライブリッツ株式会社の「Fastmotion」は、試合中の野球選手をトラッキングし、投球や打撃、守備、走塁といった動きを全てデジタル空間に写像することができます。その結果「フライを捕る際、最短距離よりどう遠回りしたか」「守備のうまいショートは投球の瞬間どう反応しているか」というデジタルな分析が可能になります。

ちなみに、導入いただいている福岡ソフトバンクホークスは見事、2年連続日本一となりました。私も福岡出身なので個人的にも嬉しいニュースでしたね。

事例のご紹介、ありがとうございました。

 

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人工知能がテレビ視聴率を未来予想ーー人工知能、期待される「3つのビジネス分野」 / 電通・AI MIRAI 統括、児玉さん(リレーインタビュー)

本稿はAI:人工知能特化型メディア「Ledge.ai」編集部による寄稿。リレーインタビューの参加者は2月13日開催、レッジ社主催のカンファレンス「THE AI 3rd」にも登壇予定 前回からの続き。本稿では3回に渡って人工知能・AIが社会に実装される事例をみなさんと共有する予定です。NTTドコモ イノベーション統括部、事業創出・投資担当の河村祐輝さんからバトンを受け取るのは、電通でAI MIRAI…

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本稿はAI:人工知能特化型メディア「Ledge.ai」編集部による寄稿。リレーインタビューの参加者は2月13日開催、レッジ社主催のカンファレンス「THE AI 3rd」にも登壇予定

前回からの続き。本稿では3回に渡って人工知能・AIが社会に実装される事例をみなさんと共有する予定です。NTTドコモ イノベーション統括部、事業創出・投資担当の河村祐輝さんからバトンを受け取るのは、電通でAI MIRAI統括・AIビジネスプランナーを務める児玉拓也氏。(太字の質問は全て筆者。回答は児玉さん/取材執筆:平野武士)

特定課題に絞って人工知能を活用すれば、解決策は見出せる

このリレーインタビューでは人工知能・AIをより具体的にビジネス化している事例、特に今年から来年あたりに話題になりそうな案件をお聞きしています

児玉:色々あるのですが、中国の杭州市で人工知能を活用した交通渋滞緩和の話題が「AIのある未来」を分かりやすく感じさせてくれます。

人工知能による信号制御の事例ですね。ライドシェアや配車サービスも、ビッグデータと機械学習によるマッチングが重要なキーになっています。交通関連はやはり相性がいいです

児玉:もちろん中国の制度やスケールありきの話でもあるのですけどね。ソリューションの質だけでなく、それをフル活用するための高いレベルでの意思決定があったんだろうなと感じさせる事例ですね。見習いたいです。

交通以外に注目している分野はありますか

児玉:たまたま豚のニュースが続いたので記憶に残っているのかもしれませんが(笑)こちらのニュースは気になりました。

Ledge.aiさんの取材記事ですね。(参考記事:養豚業の「儲からない、しんどい」を変える。AI搭載デバイスをかざしてブタの体重を推定)豚にデバイスをかざすとAIが体重を「推定」してくれるというものでした。「1頭あたり3分かかっていた作業を1分に短縮」とだけ聞くと効果に疑問も残りますが、これが収益アップにつながる

児玉:扱うデータに非定型のものが多く、課題も技術から人手まで多種多様な第一次産業はAIによる変化の余地が大きいので、注目しています。またこういった場合には「豚の体重を測る」など、特定の課題に思い切って絞り込むことで、より意味のあるソリューションが生まれやすくなるのではと考えてます。

そういう意味でスマート養豚は好例かと。(参考記事:日本ハムなどが「スマート養豚」、AIで健康状態を判定・2018年12月20日/日本経済新聞社)

あと、最後は手前味噌で恐縮ですが、電通にも事例があります。

広告やマーケティング、PRの分野はビッグデータの宝庫ですよね

児玉:そうなんです。視聴率予測への取り組みは既に3年ほど進めているのですが、予測精度、項目の広さともにやはり人間を大きく上回っています。提供している「SHAREST」は放送前1週間の『未来の』テレビ視聴率を予測できる、というものなのですが、その予測の元となる変数は5000項目にもおよびます。

このタレントさんはなんとなく若い世代に人気ありそう、ぐらいは人間の経験や勘でなんとかなりそうですが、5000項目をリアルタイムに調べて予測してと言われても確かに無理ですね

児玉:過去の視聴率データをはじめ、番組ジャンルから出演者情報、ネット情報など学習対象になるデータは多岐に渡っています。さらに今後はこれらに気象データを加えて、天候による予測変動なんていうものにも対応を検討していたりするんです。

もちろんこれは広告効果の最適化という意味もあるのですが、今はこのシステムを使った、電通としての新しいビジネスも模索しています。今まで見えなかったものが見えることで、大きなチャンスが開ける例になるといいな、と。

ありがとうございました。ではバトンを次にお渡しします。

 

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AIビジネス事例まるごとチェック「THE AI 3rd」2月13日開催、タイムテーブル公開

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イベントサマリ:2月13日、虎ノ門ヒルズにてAI(人工知能)専門メディア「Ledge.ai」(運営:レッジ)主催のカンファレンス「THE AI 3rd」が開催される。AIのビジネス活用を検討する事業者を対象に、AI・ディープラーニングの活用事例が共有される予定。定員は1200名で前売りチケットは1万5000円(追記:前売りは販売終了、通常価格は2万円)。メディアアーティストの落合陽一氏やシンギュラ…

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イベントサマリ:2月13日、虎ノ門ヒルズにてAI(人工知能)専門メディア「Ledge.ai」(運営:レッジ)主催のカンファレンス「THE AI 3rd」が開催される。AIのビジネス活用を検討する事業者を対象に、AI・ディープラーニングの活用事例が共有される予定。定員は1200名で前売りチケットは1万5000円(追記:前売りは販売終了、通常価格は2万円)。メディアアーティストの落合陽一氏やシンギュラリティ・ソサエティ代表理事の中島聡氏らが登壇。タイムテーブルはこちらからチェックできる。

イベントのポイント:本誌もメディアパートナーとして協力している人工知能関連のビジネスカンファレンス「THE AI 3rd」の開催が来週に迫りました。Ledge.aiさんと連動したリレーインタビューも掲載中です。

こちらにも言及ある通り、ガートナーのハイプで2018のピークがディープラーニングなんですね。個人的な取材先でも「差別化に人工知能を使ってます」という説明を受けることがあるのですが、その実は単なるどこかのAPI叩いてるだけ、みたいな事例もあったりします。

ハイプに惑わされず、実際に自社のビジネスにどう活用するのか、そのあたりの事例をまとめて情報摂取するのにはよい機会になるのではないでしょうか。

 

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「AIは無関係」という思い込みが機会損失を生む──人工知能、期待される「3つのビジネス分野」/NTTドコモ・イノベーション統括部、河村さん(リレーインタビュー)

本稿はAI:人工知能特化型メディア「Ledge.ai」編集部による寄稿。リレーインタビューの参加者は2月13日開催、レッジ社主催のカンファレンス「THE AI 3rd」にも登壇予定 2018年はまさにAI(人工知能)の年でした。 ガートナーが定期的に公開し、テクノロジートレンドを伝える「ハイプ・サイクル」。2018年のサイクルには「ディープ・ラーニング」というワードが、このまさしくピークにポジショ…

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本稿はAI:人工知能特化型メディア「Ledge.ai」編集部による寄稿。リレーインタビューの参加者は2月13日開催、レッジ社主催のカンファレンス「THE AI 3rd」にも登壇予定

2018年はまさにAI(人工知能)の年でした。

ガートナーが定期的に公開し、テクノロジートレンドを伝える「ハイプ・サイクル」。2018年のサイクルには「ディープ・ラーニング」というワードが、このまさしくピークにポジションしました。数回にわたるトレンドの波を乗り越え、今やビジネスの世界でAIという言葉を聞かない日はありません。

一方で、このバズワードに翻弄される人も多いでしょう。AIは一体、自分の人生にどのようなメリットをもたらしてくれるのでしょうか?

2月13日に開催する「THE AI 3rd」では、今のAIを捉えて自分の仕事に活かし、AI時代の今すべきことをみなさんと共有する予定です。

今回の記事では、「THE AI 3rd」に登壇する3名のスピーカーに登場いただき、イベントに先立ってアイデアをリレー形式でお届けします。初回はNTTドコモのイノベーション統括部にて、事業創出・投資担当を務める河村祐輝さんから。(太字の質問は全て筆者。回答は河村さん)

あらゆるビジネス機会に潜む「AI」活用ーー3つの注目市場

ガートナーのハイプサイクルにも見られる通り、「AI」はバズワード化しつつあります。「魔法の杖」ではない、より具体的なAIの姿をお聞きしたいと考えています

河村:まず、前提として考え方をリセットする必要がありますよね。AIは手段であって目的ではありません。当たり前のように思えて、この『目的』の部分をより強く意識することでチャンスは広がります。これにAIは無関係だろう、という思い込みが機会損失に繋がっているのではないでしょうか。

具体的に、特に今年から2020年にかけてビジネス面で躍進が進みそうな分野をどのように見ていますか

河村:海外から日本にやってくるものとしては、AIによる信用スコアリングサービスがありますね。逆に日本発であればバーチャルYoutuber(VTuber)は注目しています。また、今のAIの最先端の技術を活用できている、配送ルート最適化のサービス群を挙げさせてください。

米国、中国からの波で日本でもキャッシュレス化が進む?

信用スコアリングは、特に中国が国家レベルで取り組んでいますし、国内ではソフトバンクとみずほ銀行が「J.Score」を立ち上げてます。いわゆる個人情報の争奪戦も国内で始まっていて、スマホQR決済の文脈では、昨年末に実施されたPayPayの「100億円還元キャンペーン」が話題になりました。

河村:キャッシュレス化が進んでいる米国や中国では電子決済サービスと連携し、決済情報や利用者の属性情報などを元にした個人の与信管理が広がっています。国内でも、スマホ決済サービスの知名度が急上昇しています。弊社も昨年10月に「ドコモレンディングプラットフォーム」の提供を発表させていただいておりますが、日本においてもようやくキャッシュレス化が現実味を帯びてきたのではないでしょうか。

普及への期待を背景に、国内では米国や中国同様、信用スコアリングサービスへの注目度が高まっています。国内のインターネットサービス企業や銀行、大手通信企業が参入を表明しているんです。

二つ目のバーチャルYouTuber(VTuber)ですが、仮想キャラクターを生み出すモーションキャプチャーなどの技術を実現するには機械学習の恩恵がなければ実現できないですね

河村:当初はクリエイター発のUGCに近いデジタルコンテンツでしたが、昨年には「仮想キャラクターが地上波に出演」という出来事もあって社会的な知名度を獲得しました。VTuber専門ライブ配信プラットフォームができたり、マネジメント会社設立など企業参入が相次いでますよね。

注目しているのはビジネス規模の大きさです。国内のみならず「日本発のライブエンターテイメント」として海外展開を視野に入れた広がりを見せているんです。また、企業プロモーションなどにおいて、ビジネス面での採用が容易というのもメリットです。普及が進んでいる動画コンテンツとの親和性も高く、今後より社会に浸透していくのではと考えています。

UberやDiDi(滴滴)、あらゆるサービスの裏にAIがある

最後に挙げられた配送ルートの最適化について、詳しく教えてもらってもいいですか

河村:問題の解法を自動生成する「自動定式化」領域が、今の技術を最も活かせる領域だと考えています。そこで、まさに自動定式化を実現している「配送計画の自動化」、「配送ルートの最適化」は注目です。最適化によって、配送コストの削減や新人採用のハードルを下げる効果が期待されています。一般消費者向けサービスとして、どのように展開するか?というビジネスモデルはまだ課題ですが、ニーズは大きいと見てますね。

宅配の不在者票問題は、一時大きな社会問題にも発展しました。マッチング精度を上げるという観点で言えばUberやDiDi(滴滴)などの配車サービスでも大いに人工知能が活用されていると聞きます

河村:やはり事業者にとって、避けては通れない課題は人材不足なんですよね。企業のEC化や消費者のネットショッピング利用が普及する一方、人手不足が深刻化していて、配送業務の効率化が喫緊の課題なのはご存知の通りです。0から1を生み出すのではなく、現状の課題を、テクノロジーを用いて改善していくというアプローチが第四世代と言われるAIとしての能力を存分に発揮できる領域なのではないでしょうか。

ありがとうございました。リレーバトンを次の方にお渡しします。

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