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【就活準備】AIってなにができる?

始めに

この記事は後半記事になります。

AIとはなにかということは、以下の記事を参照してください。

参考:【AIを使うということ】AIとはなに?

AIって何ができるの?

ここまでで、AI(機械学習やディープラーニング)はなんかいい感じに機械が学習してくれるものと解説してきました。

では、それでAIは何ができるの?ということを疑問だと思うので1つ1つご紹介します。

具体的にAIができることは以下通りです。

  • 画像
  • 音声
  • 文章
  • 数値予測
  • クラスタリング
  • 判別予測

など

画像

画像へのAIの活用事例です。

ディープラーニングによって画像(動画)から特定のオブジェクトを検知することができます。

特定のオブジェクトとは画像の中にある特定の部分という意味です。

画像以外にも動画の中からでも検知することもできるので、リアルタイムでの検知が可能です。

例えば以下画像の真ん中のように、人を検知するように学習すると、画像(動画)の中から人を検知し、オレンジ色で囲っています。

 

画像引用:AI×画像認識技術で、リアルタイムに街中監視を実現!

この画像検知技術を利用することによって、

  • 車の自動運転
  • 入退場ゲートの顔認証
  • イベントの人数カウント
  • 防犯カメラへ

に応用することができます。

車の自動運転ではリアルタイムで道の状況をAIが判定して、障害物が道を横切っていたりすると検知し、車を制御するといった使い方がされてます。

音声

音声の分野ではAIを使って音声合成が利用されています。

人がしゃべった声を別の人の声に合成することや、その人の声のデータからしゃべっていないことをしゃべらすこともできます。

最近では起動哀楽など、ただ音にするだけではなくより人間がしゃべっているようにすることができます。

以下のサイトでは、テキストから声を起こしてしゃべらせることができます。面白いので試してみてください。

参考:音声合成デモンストレーション

社会への応用例では、

  • ボーカロイド
  • ナレーション作成
  • 楽曲

などに利用されます。

文章

AIによる文章読解はほとんど人間と同程度の能力を持っています。

現在は文章を読解する精度が上がり、読解するだけにとどまらず文章を新たに生成することもできます。

社会への応用例では、

  • チャットボット
  • カスタマーセンター
  • 医療データの整理と管理
  • 法務処理の効率化

 

社会への応用とは少し違いますが、筆者が気になっている技術に「GPT-3」という文章生成AIがあります。

GPT-3はAIによって意味の通った文章を自動生成してくれるAIで、直前に与えた文章の続きを生成します。

AIが作ったとは見抜くことが難しいレベルの精度なため、この技術を使えばフェイクニュースなどを作り放題だな。。。と思いました。

 

例えば、

「In a shocking finding, scientist discovered a herd of unicorns living in a remote, previously unexplored valley, in the Andes Mountains. Even more surprising to the researchers was the fact that the unicorns spoke perfect English.」(衝撃的な発見です!科学者はアンデス山脈の人里離れた未踏の谷間に住むユニコーンの群れを発見しました。さらに驚くべきことは、ユニコーンが完璧な英語を話すという事実でした。)

という文章をGPT-3に与えると↓の文章が生成されます。

「“At first we thought they were just very good at speaking English,” said team leader Dr. Renard Hodges. “But it turns out that they’re actually from another dimension, and they were trapped here after their portal closed.”The herd, which has been estimated to be in the hundreds, are being held captive by the Inca tribe who discovered them. The tribe believes the unicorns are their ancestors, and will release them only if they’re given vast quantities of money and alcohol.“We don’t have much choice,” said Hodges. “If we don’t give them what they want, the unicorns will kill us all.”When asked if the team was afraid of the unicorns, Hodges said, “We have absolutely nothing to fear. Our armor is made from the finest titanium.”」(「最初は、彼らは英語を話すのがとても上手だと思っていました」とチームリーダーのレナードホッジス博士は言いました。 「しかし、彼らは実際には別の次元の出身であり、ポータルが閉じた後、ここに閉じ込められたことがわかりました」群れは数百匹と推定されていますが、発見者であるインカ族に捕らえられています。部族はユニコーンが彼らの祖先だと信じていて 莫大な金と酒を与えられた場合にのみ解放されます。“我々に選択の余地はない “とホッジス氏は言う。”彼らが望むものを与えなければ、ユニコーンは我々を皆殺しにするだろう”チームがユニコーンを恐れているかと聞かれた時、ホッジスは「恐れることは何もありません。我々の鎧は最高のチタンで作られています」と述べました。)

というように全く事実ではない文章が生成されています。しかし、しっかりと意味が通っていて誰かが作ったかのような文章になっています。

 

テキストのAI活用について詳しく気になる方は以下を参照して下さい。

参考:今さら聞けない「自然言語処理(NLP)」とは?

参考:文章読解でもAIがついに人間超え、グーグルの「BERT」発表から1年で急成長

参考:「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI

数値予測

機械学習を用いることで、既存にある大量のデータから未来の値を予測することができます。

それによって人が長年の経験をもとに予測するよりも高精度の予測が可能になり、人間でしかできないと思われていた作業を自動化できるようになりました。

あるデパートのの需要予測を例に挙げます。

デパートではお客さんがどれぐらい来店されて、どれぐらい購入するのかを売り場担当者が予想して商品発注の数量や種類を決めていました。
さらに作業量を予測して販売にかかる人員の調整(シフト調整)を行う必要がありました。
これらの作業は何年も経験したベテランスタッフしかできないという問題があり、ベテランスタッフの不足によって店舗拡大ができないといった問題があったとします。

そこで、これまでに蓄積した商品販売履歴・イベント情報・天気情報・などのデータを用いて、機械学習で商品需要予測を行うことで、売れ残り削減(廃棄削減)・シフト最適化による人件費カットをすることができます。

このようにその事業に関するデータから予測することによって様々なビジネス課題を解決できるかもしれません。

そのほかの社会への応用例は以下です。

  • タクシー配車効率化
  • 生産量予測・生育予測
  • 売上予測
  • 需要予測

など

参考:【2020年版】課題から探すAI・機械学習の最新事例52選

参考:人工知能(AI)の導入事例・実績

クラスタリング

データの中での似ている性質の集まりを見出す手法と言え、似たもの集合を作成するというイメージです。

例えば、コンビニの販売データと顧客データに対してクラスタリングをすることによって、商品購入における顧客の属性傾向を判断することができます。

このクラスタリングは先に生成されるグループを指定すると、データ間の距離を計算して指定されたグループに分けます。

作成されたグループにそれぞれ意味を与えて、そのグループの特徴からマーケティングなどに利用します。

グルーピングされたデータに対して、データの中身を見て判断して名前を付けます。付ける名前の例は以下です。

グループ1:男性サラリーマンかつ1人暮らしで弁当類を買うグループ
グループ2:学生で飲み物やホットスナックを買うグループ
グループ3:女性でお菓子を買うグループ

といったように、グルーピングして利用します。

詳しく知りたい方は、以下のURLを参照してください。

参考:クラスタリングとは | 概要・手順・活用事例を紹介

参考:ビッグデータ解析にも使われるクラスタリングを解説!

判別

判別とはデータを異なるグループに分ける際に、まだ分類されていない新しいデータがどちらのグループに入るのかを判別するための基準を得るための手法です。

具体的な例を示して説明します。

ある銀行では顧客の取引が不正な取引かどうかを検知して、もし不正取引であれば取引を許可しないといったマネーロンダリング対策を実施。
先にルールベースで不正かもしれない取引をピックアップしてその後人が1つ1つ確認していましたが、1日に取引される取引回数は非常に多く人件費が増加していました。

→そこで、人のチェックの前にAIによって不正取引かどうかを判別することによって、今までの方法よりも人がチェックしなければならない取引量が1/20に減少し、高精度で不正を検知できるようなった。

このようにAIで判別することによって高精度で大量のデータを監視することができ、コストカットや不正防止などに役立っています。

そのほかの社会への応用例は以下です。

  • ある商品(保険商品など)を購入するかどうかを顧客単位に判別して予測
  • 診断結果から病気の有無を判別
  • 企業の倒産判別予測

などがあります。

詳しく知りたい方は、以下のURLを参照してください。

参考:判別分析法とは

参考:判別分析とは

AIという言葉について気を付けなければならないこと

ここまででAIができることや活用例を紹介してきました。

紹介した例をみるとAIはなんでも解決してくれそうな気がしてきてきます。

しかし、AIが解決できることは増えてきてはいますが、ある特定の問題のみなのです。

そのことをわかっていないで、「AIを使って効率化だ!」とか「こんな結果しか出せないのか」といったことを言う方もいます。

そこでこの記事を見ていただいた方には実際にAIを社会応用する際の注意事項を知っていただきたいです。

この章では「魔法の言葉AI」と「期待値のコントロール」ということ説明します。

魔法の言葉AI

AIという言葉の世間のイメージは「なんかすごそう」や「なんでも解決してくれそう」などといった実態とは異なるイメージを持っている方が多いです。

しかし、そのようなイメージを持ってしまうのは致し方ないことで、宣伝するときにそのようなイメージを持たせたほうが商品が売れるからです。

 

宣伝で賢いAIが搭載されていて状況に合った動きをしていると宣伝している場合、最新のAIを搭載しているわけでははないこともあります。

 

例えば、「部屋の中にいる熱がっている人を見つけて冷たい風を送る」AIがついています!と宣伝されたエアコンがあったとします。

その中身の実態は、温度センサーで部屋の中の熱くなっている部分を見つけて、センサーで検知できたところに風を送るだったとしたらそれはAIなんですかね。。。?(ただセンサーで検知しているだけじゃん。。。)※上はあくまでも例で、実際の最近のエアコンはちゃんとした技術を使っていると思います。

 

このように消費者が期待しているような技術が使われていなくても「AI」という魔法の言葉がついているだけで商品は売れるので注意する必要があります。

AIの定義があいまいで幅広いので、このような使われ方がされてしまうのです。

期待値のコントロール

上で書いた話と似てはいますが、AIに対する世間の期待値は非常に高く、もし期待通りの結果が出てこなかった場合は落胆されてしまいます。

これは社会問題にAIを利用したときに起こりがちな問題なのですが、「よくAIを知らないが、すごいAIなら何とかしてくれるだろう」と思い導入したら予想以上に悪い結果しか出さないといったことがあります。

AIの実力がよくわかっていない方が、理想と現実の落差にがっかりするパターンです。

実際にAIが得意なことと不得意なことがあり、得意なことでは十分理想にこたえられることがありますが、不得意なことで結果を出すことはできないのです。

この問題もいたるところ、AIに対する期待値の高さが裏目に出てしまっている現象なので、しっかりとAIができることとできないことの正しい知識を持ったうえで、社会問題の解決にAIを役立ててください。

まとめ

2つの記事で「AIとはなに?」と「AIはなにができるの?」をご紹介してきました。

ざっくりとは社会の実用例を挙げながらAIについてご紹介できたと思います。

就活を控えた学生さんは、これからどんな企業に就職することになってもAIを使うという話は出てくると思います。

今のうちからAIに対するリテラシーを高めてAI活用できる人材を目指しましょう。

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