浸透する人工知能
AIがどのように社会に浸透していくのか、今回はAI活用事例を紹介していきます。各事例から得られるヒントも多いかと思います。
ディープラーニングの活用事例
トマトの収穫作業を自動化
画像認識技術を強みとしている株式会社インキュビットは、ディープラーニングを使って、トマトの収穫作業を自動化する技術を開発しました。
教師データとなる作物の画像を収集し、実、枝、蔕などの部分をアノテーションし、モデルを学習させました。正確に実を認識できるようになった上で、実から何cm上の部分を切り取って収穫する、などといった作業がディープラーニングによって可能となりました。
ごみ焼却工場でのごみ種別分類ディープラーニング
Ridge-i はAIを活用してごみの質を認識する仕組みを荏原環境プラントと共同開発しました。ごみの質をピクセル単位で認識することに成功し、その結果、熟練オペレータのノウハウを再現し、投入するごみ質の安定化が可能となりました。
機械学習の活用事例
Traveloka（トラベロカ）
大手オンライン旅行会社Travelokaは機械学習を用いて、検索エンジンの関連性を向上させました。当社は20万件の検索クエリを分類し、Travelokaはそのデータを利用し、複数の商品カテゴリーで結果を返すことができる検索エンジンを学習させました。
SENSY
感性学習を中心とした人工知能を開発しているSENSY社は、商品の需要予測を行い、追加発注、仕入れ、マークダウンなどの最適化を行い、マーケティング活動を支援してくれる SENSY Marketing Brainを提供しています。
DeNA
株式会社ディー・エヌ・エーは非常に幅広くAI事業に手がけていますが、その一つはタクシー配車アプリMOVにおける「お客様探索ナビ」です。エリアごとにタクシーの需要供給予測を行い、乗務員に対して経路をナビゲーションする機能です。
AIサービスの事例
Lionbridge: AI向け教師データの作成やアノテーションのサービスを提供し、研究開発を支援しています。世界の各タイムゾーンを渡る、100万人のコントリビューターが登録されているので、大規模なAIプロジェクトも素早く仕上げることができます。
HottoLink: ソーシャルビッグデータの収集や蓄積のサービス「クチコミ＠係長」を提供しています。 Twitterや楽天、2ちゃんねるなど、様々なデータに対応しており、利用者は膨大な口コミの中から多角的な分析を行うことで、 自社のビジネスに活用することができます。
富士通クラウドテクノロジーズ: クラウドコンピューティング技術を中核に、企業のインフラ環境・製造業やサービス業へのIoT導入・アプリ開発環境・IT活用への取り組みを支援しています。
画像認識の活用事例
LIFULL HOME’S
不動産・住宅情報ポータルサイト「LIFULL HOME’S」は賃貸物件の画像認識のために機械学習を使っています。画像をキッチン、寝室、玄関、物件の外観などと部屋ごとに分類するタスクをAIに任せているようです。機械学習モデルは分類する画像ごとに共通する特徴を抽出して、学習していきます。
例えば、キッチンの画像は大体コンロがありますし、バスルームの画像は大体お風呂場があります。共通する特徴を学習するため、明るさや向き、撮影角度などが異なっても認識することができます。
金融業界での事例
株価予測
AIは語彙や語調などに感情分析をかけ、収支報告など企業の公示情報を評価することができます。そしてこれを歴史的データと比較して、株価予測することが可能です。
AI TRUSTでは暗号通貨市場の過去の価格変動のアルゴリズムをディープ・ラーニングさせることで、60％を超える勝率まで精度を高めていますが、エントリーポイントから3時間以内に0.5％以上の価格上昇に関しては、90％の確率で達成できており、エントリーポイントの正確性の精度は軍を抜いています。
現在のシステムを応用することで、株式市場や為替市場、商品先物市場でもAIを使った効率的な自動売買システムが出来上がると考えています。
不正検出
金融業界における従来の不正検出システムは一連の複雑な規則に大きく依存していましたが、機械学習システムを利用することで、異常な活動を検出し、セキュリティチームに警告することができます。
AIが場所や取引の異常を特定し、顧客の事業所を確認し、クロスボーダーの微妙な動きに対して警告を発することができるのです。
保険の引き受け
保険会社では特に、数百万にわたる消費者のデータ例を用いて機械学習アルゴリズムを学習させることができます。
例えば、保険会社は、可能なケアプランや標的を定めた介入、あるいは保険請求に関して問題がある可能性を通知することを目的として、患者の繰り返し入院などの情報を収集するためにAIを利用することができます。
この場合、保険金支払業務担当者が既に全ての包括的な情報を手元に持っていることになります。
AIの進化にアンテナを張る
今回はごく一部の活用事例について書きましたが、これ以外でも様々な業種業態でAIは実装し始めています。AI TRUSTでも定期的に記事としてアップしていきますが、是非個々人でも検索し、最新情報にアンテナを張っていきましょう。
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