一般社団法人 人工知能応用センター(AIAPセンター)
Artificial Intelligence Application Center

人工知能応用事例

AIで似合うメイド提案スタットアップがアプライ

日本経済新聞電子版2018/10/31
 
AIで似合うメーク提案
仮想メイクアプリ各種
 

感性勝負と見られがちな化粧品事業に人工知能(AI)や拡張現実(AR)が入り込んできた。化粧品アプリのスタートアップ企業、パーフェクト(東京・港)はAIを活用した仮想メークサービスを開発する。顧客がタブレットなどのカメラで顔を撮影するとAIが肌の色を認識して合う化粧の色を提案する。複数のブランドが導入を検討しているという。

サービス名は「AIスマートシェードファインダー」。パーフェクトは化粧品ブランドやEコマース(電子商取引)サイトのウェブページ、アプリ、店頭の電子媒体などに搭載したARで化粧が楽しめるシステムを開発している。顧客は媒体に顔を写し、試したいアイシャドーや口紅などを選べば、画面上に化粧を試したイメージが映る。顧客は店舗に行かなくても商品をイメージしやすい。店舗でも、何度も試さずに済む。

パーフェクトは台湾のソフト会社サイバーリンクから2015年に分社した。社長は外資系スタートアップの日本代表などを務めていた磯崎順信氏。ARを活用した仮想メークアプリ「YouCam」などを国内で30超、国外で約200の化粧品ブランドや小売店に提供している。

化粧品業界では顧客データ収集とデジタル広告の目的で仮想メークを導入する動きが始まっている。仏ロレアルはフェイスブックと連携して仮想メークを本格化させた。日本ロレアルも口コミサイトのアットコスメやLINEと協力する見通しだ。




英ディープマインド、AIで目の病気発見熟練医学

日本経済新聞電子版2018/8/14
英ディープマインド社 眼球検査

米グーグルの持ち株会社アルファベット傘下の英ディープマインドは13日、目の疾患を熟練の専門医師と同程度のレベルで検出できる人工知能(AI)システムを開発したと発表した。同社は2016年に世界トップ棋士を破った囲碁AI「アルファ碁」を開発したことで知られるが、医療の分野でもAIが存在感を発揮し始めた。


目の疾患は治療が遅れると失明につながる場合がある。専門医による画像分析を経ての診断は、作業が煩雑で間に合わない場合があった。ディープマインドのAIにより「早期治療が必要な患者を発見しやすくなる」としている。
 研究は英国民保険サービス(NHS)などと16年に開始。過去に撮影され匿名処理を施した数千の目のスキャン画像を学習することでAI診断の精度を高めた。光干渉断層検査(OCT)スキャンの画像データから10種類の目の疾患の特徴を見分けるだけの能力を持つ。
 「判断の妥当性」にも配慮し、AIがどういった経緯で診断を下したかも説明できるようにしている。ディープマインドなどは今後、臨床試験の実施を進め実際の医療現場での活用に向けた認可の取得を目指す。実現すればディープマインドとして初の医療向けAIシステムとなる。
 大量の画像やデータから短期間に法則性や誤差を見つけるのはAIが得意とする作業だ。今回のAIはこれまで医師の経験と勘に頼ってきた作業を大幅に軽減する可能性を秘めている。囲碁打ちから高度な医療行為まで、人間の専門分野と思われてきた作業をAIが手掛ける時代が始まっている。




医薬品の需要、AIで予測 物流効率化しムダ省く

日本経済新聞 電子版 2018/7/27

 ITスタートアップのアサイクル(石川県小松市)は薬局や卸会社の医薬品流通を人工知能(AI)で効率化するシステムを開発する。薬局の患者特性や地域性をAIが分析し、膨大な種類の薬の需要を予測。薬局の在庫管理を改善することで欠品の発生を半分に抑え、薬の緊急配送に伴う流通コストを10%減らす。2020年に薬局と卸向けにサービスを始める。

 医師の処方箋に基づいて医薬品を調合する調剤薬局は全国に約6万店舗あり、多くの薬局は約1000種類に及ぶ薬を備える。近年は低価格の後発医薬品の普及が進み、取り扱う薬の種類がさらに増加。患者に渡す薬が在庫にない欠品が頻発し、卸会社が緊急配送で対応するなど流通の負担が増している。

 アサイクルが新たに開発するのは、AIを使って薬の需要を予測する在庫管理システム。薬局を訪れる患者の属性や季節、地域性など様々な要因に基づき、どの薬の注文がどのタイミングで増えるかといったデータを積み上げる。需要予測データと在庫データを卸と共有し、薬局が適時適量の薬を調達できるようにする。




AIで需要予測や出店判断 小売りで導入広がる

日本経済新聞 電子版 2018/7/01
 
レジ風景

イトーヨーカ堂はAIが需要を予測して自動で発注する仕組みを取り入れる(東京都大田区の「イトーヨーカドー大森店」)

ファミマはAIで出店を判断する
 

 小売り大手が人工知能(AI)を活用して競争力を高める。イトーヨーカ堂は2019年度にも全店でAIの需要予測にもとづく発注を始める。ファミリーマートは6月末からコンビニエンスストアの新規出店の可否を判断するためにAIを導入した。人手不足が続き、ネット通販などとの競合も激しくなるなか、AIを導入して生産性の向上につなげる。


 日本の小売業は労働集約型産業で人の経験や勘に頼るところが製造業に比べて大きかった。AI技術の進化で、人の判断と同等以上の精度を確保できるようになったのをにらみ、AIに置き換えられる部分は委ねて生産性を高める動きが出てきた。


 ヨーカ堂はスーパーの全約160店でAIによる需要予測と自動発注を導入する。生鮮品を除く食品と肌着などの衣料品、日用雑貨など5万点以上を対象にAIが個別商品の売れ行きを予測し、最適な発注数量を提案する


イトーヨーカドー大森店(東京・大田)でこのほどAIによる需要予測の実験を始めた。対象は加工食品や日配品、日用雑貨の一部で、NECや野村総合研究所など4社のAIを使い、精度の比較検証を進めている。


 ファミマはコンビニの新規出店の可否判断にAIを導入した。グーグルと組み、データ分析のスタートアップ企業、グルーヴノーツ(福岡市)のAIサービスを使う。出店候補地の商圏内の年代別の世帯数や人口、競合する小売りの出店状況などを踏まえて、出店した場合の売上高を予測する。


イオンは米EC(電子商取引)関連スタートアップ企業に出資する計画だ。AIを活用したデータ分析や物流効率化の技術を生かし、ネット通販事業を強化する狙いだ。ローソンも17年末から生鮮品などを扱う「ローソンストア100」の出店候補地の売り上げをAIで予測する実験を始めた。



Amazonの音声認識「Alexa」を家電で活用、アプリックスがIoTソリューシ ョン  wirelesswire news 2017.6.6

 Amazon.comが提供する「Amazon Echo」や「Echo Dot」といった音声アシスタント端末で利用されているAmazon.comの音声認識機能「Alexa」。そのAlexaを使って音声で操作できる家電を開発するためのIoTソリューションをアプリックスが提供するとアナウンスした。
 Alexaは音声アシスタント端末に話しかけた音声を受け取り、認識した音声の内容に対応する処理を呼び出して音声アシスタント端末に返す。その際、Alexa Skillと呼ぶアドオンプログラムを使うことで他の機器やサービスとの連携が可能になる。アプリックスでは、2017年2月時点で登録された Alexa Skillが1万種類を超えているという。
 アプリックスは、家電などのIoT機器とAlexaを連携させるIoTソリューションの1つの提供形態として、下記のような構成を示す。Alexa対応の音声アシスタント端末から受け取った音声を処理する独自のAlexa Skill、そのAlexa Skillによって認識した音声を解析した結果を受け取ってIoT機器にコマ ンドとして送信するAplix Cloud、IoT対応機器に埋め込むIoTモジュール--の組み合わせである。 これらを組み合わせることで、Alexa対応の音声アシスタント端末からの音声指示で、家電などの IoT機器を制御できるようになる。
 アプリックスでは、2017年2月に米ガーディアンテクノロジーズ製の空気清浄機を音声で操作するためのAlexa Skill「Guardian Technologies」を提供しており、Amazon Echoなどから空気清浄機 を音声で操作できるようになっている。アプリックスによると、Alexaは発表時点で英語とドイツ語 に対応しているが、アプリックスが提供するソリューションでは現時点で英語だけに対応するという。




東芝のAI、ラグビーで鍛える 将来は製造現場へ展開

日本経済新聞 電子版 2017/4/24
 
東芝ラグビーチーム

トップリーグに所属する「東芝ブレイブルーパス」(赤いユニフォーム)の試合の様子(写真:東芝)

ラグビーにAIを導入

開発したプレー分析システムの概要。画像認識、音声認識、ディープラーニングを使う(図:東芝)

 

 1チーム15人、計30人もの選手がフィールドを激しく動き回り、体をぶつけ合う。しかも、すぐに密 集ができて選手の姿勢もさまざま――。画像認識の対象として難易度が高いラグビーをあえて題材 にし、自社技術を鍛えている企業がある。ラグビーのトップリーグに加盟するチームを抱える東芝だ。


 同社はこれまで培ってきた画像認識および音声認識に、人工知能(AI)の技術の1つであるディー プラーニング(深層学習)を組み合わせた、ラグビーのプレー分析システムを開発。2016年秋から、 自社のラグビーチーム「東芝ブレイブルーパス」で実証実験を行っている。
 2017年8月に始まる今シーズンからチームに試験導入し、2018年シーズンに本格導入する考えだ [注]。2019年9月~11月に日本で開催されるラグビーワールドカップでの採用を目指す。さらに、ラ グビーで鍛えたこの技術を製造業など他産業へ展開する将来構想を描いている。
 開発した分析システムは、ラグビーチームのアナリストが試合などの映像を解析する際、手作業 で行っている「タグ付け」などを自動化して負荷を軽減するもの。戦略分析のためのシステムではな く、その“前段”の自動化だ。開発は、スポーツの映像解析で多くの実績を持つ、慶応義塾大学理工 学部の青木研究室と共同で行っている。現在、特許出願中という。


 ラグビーに限らず、トップレベルのスポーツチームでは昨 今、映像分析が必須となっている。練習や試合の映像を分 析し、チームの戦略構築や個々の選手のパフォーマンス強 化などに活用している。

 その分析を担うのがアナリストだが、現実には分析の前 段階である、「手作業での『タグ付け』に相当な時間を費や している」(東芝インダストリアルICTソリューション社商品統 括部プロダクト&サービスマーケティング部参事の籾井啓 輔氏)。開発したシステムを導入することによって、アナリス トは分析という、より付加価値が高い仕事に専念できるようになる。




人の知性超えるカメラ 車載や監視、FAがけん引

日経エレクトニクス 2017/5/24

 成長分野として期待を集める非民生分野において、イメージセンサーや画像処理技術、画像認識技術といったカメラ技術に求められるのは、人が見たままの画像を撮影したり、見た目にきれいな画像を表現したりする視覚的な機能ではない。撮影したシーンの状況やその意味まで見通すことができる、いわば「知性」を備えたカメラ技術である。

 知性を備えたカメラを実現するために、例えばイメージセンサーでは、2次元のカラー画像に加え て、距離や波長、偏光、高速フレームといったさまざま情報を取得するための技術開発が活発化している。認識の手掛かりになる情報を増やすことで、画像認識を高度化できるからだ。

人の知性を超えるカメラ


イメージセンサーや画像処理技術、画像認識技術といったカメラ技術は、これまで人間の知覚を超えることを目標に開発が進められてきた。技術開発のけん引役となる主要なアプリケーションは、スマホやデジタルカメラだった。これからは、自動車やドローン、監視カメラ、FA機器といった産業機器がけん引役となる。そのため、人の知性を超えることが開発目標になる。

主な車載センサーの特徴

デンソーは、センサーごとに得手・不得手があるので、安全性の向上や自動運転にはセンサーフュージョンが必要とみる

信号・道路を含む運転シーン全体を認識

 自動車分野では、自動運転に向けたセンシング技術の開発が盛んである。ただし、センサーごとに得手・不得手が存在するために、1種類のセンサーだけでなく、複数種類のセンサーを組み合わせる、いわゆる「センサーフュージョン」により完全自動運転を目指す方向が主流になっている。車載センサーとしてカメラが得意とするのは、車両や歩行者などの対象物の識別である。そこで、その識別をより人間の認識に近づける研究が進んでいる。

 例えばは、深層学習を適用したニューラルネットワーク(DNN:Deep Neural Network )による画像認識に力を入れている。DNNの適用により、人や自動車のみならず、信号や道路などを含む運転シーン全体を認識できる。画像の画素ごとに、どのクラスのオブジェクトに属しているのかをラベリングする「セマンティックセグメンテーション」が可能になる。

カメラを利用した画像認識の比較

カメラの場合、車両や歩行者などを識別しやすい特徴がある。加えて、画像認識技術の改善も図っている。その方策として開発に力を入れているのが、ディープラーニングを適用したニューラルネットワーク(DNN)である。DNNにより、運転シーン全体を認識できるようになり、自動運転時に求められる「走行するためのフリースペースの認識」や「歩行者や自動車の動き予測」などを実現しやすくなる

現行の市販車に搭載されている車載カメラシステムでは、個々の自動車や人、白線などを認識している。こうした個別の認識に比べて、運転シーン全体を認識することで、その結果から「事故を予測して未然に防ぐなど、人に近い振る舞いが可能になり、安全性が高まる」(デンソー)とみている。




AIで電話保留時間1割減、顧客の感情も推定へ

日経情報ストラテジー 2017/3/18


 
損保ジャパンコールセンターにAI導入

オペレーターが応対時に参照している「自動知識支援システム」の画面

コールセンターにAI導入

コールセンターの応対業務でAIを活用し、保留時間を10%削減した

 

 顧客接点として、コールセンターの重要性が高まっている。契約後の問い合わせやクレームにきめ細かく対応してこそ、顧客のロイヤルティが高まる。だが人手不足が厳しい折、熟練のオペレータ ーを十分に確保するのは難しい。そこで損保ジャパン日本興亜は、コールセンターに人工知能(AI) を導入。顧客の「聞きたいこと」を素早く調べ、電話の保留時間を1割減らした。

 「保険について聞きたいことがあるんですが」――。損保ジャパン日本興亜のコールセンターに は、年間100万本を超える電話が寄せられる。その多くは顧客からの問い合わせだ。自分の契約内 容に関わるものもあれば、「海外旅行保険を空港で申し込めるのか」といった商品、サービスに関す る質問まで、内容は多岐に渡る。
 問い合わせに対応するオペレーターは、FAQ(よくある質問と回答)のデータベースを検索し、顧客の求める答えを探す。顧客との通話をいったん保留にし、キーワードを入力するが、その効率は オペレーターによって様々。経験の浅いオペレーターは最適なキーワードが指定できず、検索を何 度も繰り返してしまう。

 2016年2月に導入した「自動知識支援システム」は、音声認識技術と深層学習(ディープラーニン グ)機能を備える。オペレーターが電話を受けると、音声認識技術を使って会話の内容をテキスト 化。ほぼリアルタイムで、オペレーターのパソコンの画面に映し出す。認識精度は90%を超える。
 オペレーターの画面の左半分には今交わしたばかりの会話がテキスト表示される。同時に、右半 分には「ロードアシスタンス」に関するいくつかのFAQが表示される。自動知識支援システムが会話 の内容からキーワードを抽出し、FAQのデータベースを検索するのだ。
 ただし、検索結果をそのままパソコンの画面に表示するわけではない。システムにはAIが組み込 んであり、AIが会話の内容を踏まえて最適だと判断したFAQを厳選し、関連性の高い順に並べて表 示する。




不動産でAI活用 穴吹ハウジング、条件合う物件紹介

日本経済新聞 電子版 2017/3/18

 マンション管理の穴吹ハウジングサービス(高松市)はベンチャー企業(VB)と組み、先進技術を 活用して業務を効率化する。人工知能(AI)を使い賃貸物件を紹介するほか、顧客からの通話内容 を自動でデータ化する技術を取り入れる。人手が足りない繁忙期でも対応できるようにし、労働時 間の短縮など働き方改革にもつなげる。

 VBのコンシェルジュ(東京・中央)と連携し、AIが顧客の問い合わせに対応するサービス「チャット ボット」を4月にも導入する。チャットボットはLINEなどの対話アプリを通じ、受けた質問を即座に回 答。顧客は電話や電子メールに比べてサイトで手軽にやりとりができ、24時間いつでも質問できる。
 穴吹ハウジングが持つ物件情報などをコンシェルジュに提供。データ加工しチャットボットで運用 する。穴吹ハウジングの専用サイトから対話アプリにつなぐ。
 サービス開始当初は賃貸物件の紹介に機能を絞る。家賃や立地場所などの条件を伝えると数件 を提示。従業員による現地案内の予約もできる。導入費用は200万~300万円。維持管理は月20万 円ほどを想定する。
 同社は繁忙期には人手不足で電話に出られず、顧客がほかの紹介所を選ぶこともあるという。チ ャットボットを使えば多くの顧客に対応できるうえ、従業員も物件案内などに集中できる。




日本初!AIとロボットを活用した顔パスサービス開始 鶏ポタラーメン THANK 日本マイクロソフトが提供するクラウド型“顧客おもてなしサービス”を導入  PRTIMES 2017/02/17

新感覚のポタージュスープが特長の鶏ポタラーメン THANK(サンク)(以下、THANK)は、ご来店されたお客様、全員の顔を覚えることを目指し、 AIとロボットを活用したクラウド型“顧客おもてなしサービス”の導入を開始いたします。

 
顔パス
 

THANKは、お客様が「大将、いつもの!」とのれんをくぐって入ってくるような、濃密な人間関係があるラーメン屋を目指しています。しかし、人件費にかかるコストや店舗オペレーションの効率を考えると、全てのお客様と密なコミュニケーションをすることは難しいのが現状です。

そこで今回、日本マイクロソフト株式会社と株式会社ヘッドウォータースが提供するクラウド型“顧客おもてなしサービス”を導入し、ロボットがスタッフの代わりにお客様の顔を覚えるシステムを導入することを決定いたしました。


専用のモバイルアプリに顔登録してもらい、店頭で食券を購入する前に、コミュニケーションロボット「Sota(ソータ)」に顔を見せていただくことで、顔認証により来店回数に応じたトッピングをプレゼントいたします。