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2018年03月07日

カーナビにAIを搭載する

トヨタが音声アシスタント「アレクサ」を一部の車に搭載することを発表しましたが、運転中に音声で様々な情報を知ることができるのは非常に便利です。

似たような取り組みに、カーナビに「自然対話技術」を搭載するものがあります。話しかければ交通状況を教えてくれるなど、カーナビを見ずに情報が提供されるのは便利です。

AIを取り入れることで、カーナビを使うほどドライバーの行動パターンを学習していき、適切なアドバイスをくれるようになるはずです。

今後は場所を検索する際に、より高度な情報を提供してくれるようになるかもしれません。例えば、「近くに空いていて、おいしい飲食店はない?」と聞けば、混雑状況やグルメサイトなどの評判から最適な飲食店を提案し、そこまでのルートを教えてくれるなど。

(本郷理一)



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2018年03月06日

第5回ロボットビジネス勉強会|RPAを学ぼう

第5回ロボットビジネス勉強会&交流会

「ロボットビジネス勉強会」の第5回を開催する運びとなりました。
当日取りあげるのは、市場縮小や景気後退、競争激化など、経営を巡る環境悪化が予想される2020年代へ向けて普及が急速に進む「RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション」です。
人手確保も厳しさを増しており、「デジタルレイバー(仮想知的労働者)」を採用しないと生き残れない時代です。

「RPA大勉強会」は、スーパー初心者にも分かりやすいように、基本編、実践編、活用編の3回に分けて順次開催します。
RPAをビジネス(商材)として取り扱うヒントが得られます。
さらに、RPAを自社(職場)に導入するヒントも得られます。

第5回ロボットビジネス勉強会
効率化・自動化ツールの注目商材

日 程◇2018年3月28日(水)
時 間◇午後6時30分~8時30分
内 容◇ソフトウェアロボットにオフィス業務を代替させよう
    RPA大勉強会《基本編》
    省力化・省人化、大幅な人件費削減が可能
講 師◇日本ロボコム株式会社代表 本郷理一 和田創
会 場◇東京・銀座(後日連絡)
参加費◇3千円(会場費・機材費など実費程度。消費税別途)
備 考◇終了後に有志の交流会あり(近隣飲食店。実費)

本セミナーの詳しいご案内と参加のお申し込みはこちら。
⇒「第5回ロボットビジネス勉強会 ~RPA大勉強会《基本編》」

月刊ロボットビジネスVol.5』2018年3月号

以上。
どうか奮ってご参加ください(先着順受付につき、満席の節はご容赦ください)。

(和田創)



2018年03月05日

イヤホンを用いた生体認証

人の耳の内部形状には個人差があります。これを生体認証として利用する研究がされています。耳の内部での反射音を解析することで耳の形状を把握でき、99%以上の精度で誰の耳かを特定できるそうです。

今までは、耳へ流す音が人の可聴域であるために、雑音として聞こえてしまうという問題がありました。これが改善され、現在では人が聞こえない高周波になっており、認証が煩わしいものではなくなりました。

この生体認証を具体的に行うためには、イヤホンの装着が必要になります。イヤホンを用いた生体認証の利点は、認証を行う場所を選ばないことです。指紋認証や顔認証は、施設内で動き回る人を認証するのに適していません。

イベントスタッフや保守点検の作業員、警備員など、動きながら作業をする人をこまめに認証することが可能です。

(本郷理一)



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2018年03月01日

3Dプリント技術を用いた橋の建設

昨年10月、オランダで3Dプリント技術を用いた橋が誕生しました。橋の全長は約8m
で、自転車を利用する人向けのものだそうです。

橋は約800の層状のコンクリートが積み重なってできています。

普通、コンクリートは型枠の中に流し込まれる形でつくられます。そのため、コンクリートの形は型枠がつくりやすい矩形状に限定され、また内部は密に詰まっています。

一方3Dプリンターによって出力されたコンクリートは、押し出されながら層状につくられます。そのため、より自由な造形が可能となり、型枠を用いる方法よりも使用するコンクリート量が少ないというメリットがあります。構造的に必要な部分にだけ、コンクリートを出力できるということです。

また、材料に鋼鉄を用いた3Dプリント技術の研究も進められています。

今回は工場で生産したものを現場に運び込むやり方ですが、現場で施工する方法もあります。将来的には、3Dプリンターが移動するためのレールも自分で出力するため足場が必要なくなるなど、施工が完全に自動化するかもしれません。



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2018年02月28日

自動翻訳の活用が進む

自動翻訳の精度は年々向上しています。また、IT技術と組み合わさり、より便利なものに変化しています。組み合わされるIT技術には画像や音声の認識技術などがあげられます。

例えば、画像に写る文字を認識して、翻訳することが可能です。音声を吹き込むことで、それを訳して発音までしてくれる場合もあります。最近では、より人間に近い自然な読み上げができるようになっています。

時間をかけて機械翻訳をすれば精度が高まりますが、瞬間的な翻訳でも日常会話レベルであれば問題ありません。音声を認識して翻訳する技術は、ポケットに入るサイズの端末に搭載され、実用化されました。

(本郷理一)




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2018年02月27日

ウェアラブル端末による健康管理

「Apple Watch」などで知られるウェアラブル端末の開発は年々進んでいます。端末が小型・軽量になったことと、他の機器との連動が可能になったことが影響しています。

ウェアラブル端末とは体や衣服に装着する端末のことで、スマホやPCなど携帯する端末と区別されます。端末の種類としては、メガネ、ジャケット、下着、靴、靴下、時計、指輪などがあります。

用途としてあるのが運動管理や健康管理です。端末に搭載されたセンサーから心拍数など身体情報を読み取り、モニタリングすることができます。例えば、心臓の不整脈を機械学習で特定するなど。他にも、心臓発作を検出して救急に連絡する機能が出てくるかもしれません。

実際、このように活用の幅は広がっていますが、まだスマホのように多くの人が買おうとするほどの訴求はできていないようです。

(本郷理一)




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2018年02月26日

IoTのセキュリティ問題

IoTは、あらゆるものがインターネットにつながることを指す言葉です。まず、センサーによって、今まで情報化の対象とされなかった世界をデジタル化し、データとして蓄積します。そして、データを分析して現実世界へとフィードバックするという流れの繰り返しになります。

これらの流れにはインターネットが介在するため、IoTはセキュリティリスクを考える必要があります。IoTのセキュリティの甘さが露呈した例に、スマート家電がマルウェアに感染させられ、所有者が知らない内に他のサーバーを攻撃する事件がありました。

長い間情報端末として使われてきたパソコンは、その利用者のほとんどが危険性について理解をしており、セキュリティソフトを入れるなど対策をしています。

一方、IoT化したものに対しては、危険性への意識が追いついていないと思います。完全に普及した時よりも、広まり始めたくらいの時期が意識の面で一番危険かもしれません。

セキュリティに問題が生じたことが分かりにくい製品が多いため、ネットワーク家電やスマート玩具などもPC同様、ソフトウェアアップデートをするなど基本的な対策が必要です。

(本郷理一)



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2018年02月23日

AIによる偏見と差別

AIに学習させるための教材は人が選びます。そしてその教材はテキストデータや画像データなどがあり、いずれも人間がつくったものです。

学習用の教材が客観的なデータでない場合、そのデータには、偏見や差別を含んでいる場合があります。そしてその教材をAIがそのまま学習するため、AIも人間と同じように偏見と差別を持ってしまう可能性があります。ある特定の人やものを差別するようなAIを意図的に生み出すことも可能だと言うことです。特に、AIが人の評価に使われる場合、これは大きな問題になります。

この問題を解決するために、極端に偏ったデータを使用しないことがまず考えられます。
また現在では、偏見と差別をAIから除く取り組みがされています。

(本郷理一)


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2018年02月22日

AIとセキュリティ

AIによる高精度の演算処理は悪用されることがあります。

AIがパスワードを推測することで、特定がはやくなり、その確率が上がったという実験データがあります。従来のやり方に片っ端から文字を並び替えていくものがありますが、これでは数年の時間がかかります。

実際にはパスワードをつくるとき、完全にランダムな文字列にする人は多くありません。忘れてしまわないように自分の中でパターンをつくる傾向があります。「このパターンをAIが自ら見つけ出す」という領域に足を踏み入れようとしています。自分の名前や誕生日などの個人情報は入れてないから安全というわけではありません。飼っているペットの情報をパスワードに入れることや、英字の後に数字を入れることもパターンになります。

これにより、過去に流出したパスワードからパターンを見つけ、その人がつくりそうなパスワードを生み出すことができます。

このようにAIはセキュリティ面での悪用が懸念されています。AIを活用したセキュリティ対策と、AIを悪用したセキュリティの突破のせめぎあいになっていくと思います。

(本郷理一)





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2018年02月20日

ロボット社会における諸問題(1)

ロボット社会が進む上で問題となってくるのがプライバシーの境界だと思います。

自分に関する情報が、AIの学習に必要なビッグデータとして使われることに全く抵抗を感じない人がどれだけいるでしょうか。もちろん個人が特定されることはないという前提です。例えば、外に出ると、気づかない内に様々な場所で顔認識がされるなどです。社会全体として考えれば、犯罪者の発見など役立ちますが、少し抵抗を感じてしまいます。

この例も含めてIoTは現実世界の情報収集に拍車をかけます。どこで何をしているかはある意味「ロボット」に見られている状態になるということです。仮にすべてのデータを合わせたとしたら、その人の行動だけでなく、趣味・嗜好などまでを把握できると思います。

また、個人単位によってプライバシーが侵害されることも考えられます。例えば、眼鏡型ウェアラブル端末であるスマートグラスがカメラ機能を備えている場合です。眼鏡をかけていれば、カメラを構えるという動作をしなくてもウインクなどで撮影が可能です。撮影しても相手は気づかないため、プライバシーの侵害につながる使い方ができてしまいます。センサーが発達することで、より自然な動作で様々な機器を動かすことができる時代になると、こういった問題も出てくるはずです。

(本郷理一)



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2018年02月19日

機械操作の多様化

日常生活にあふれる機械を操作する方法で最も多いのは、ボタンを押す形式のものだと思います。家電を操作するリモコン、パソコンのキーボードとマウスなど。

ボタン形式の本質は「触る」ことによる操作です。初期は形があるものを押す形式でしたが、画面上でのタッチパネル式になりました。その考え方の延長で、感覚的な操作を促すウェアラブル端末が開発されています。装着することで、自分の体がリモコンのようになります。腕をタッチして画面の操作ができるようになるわけです。

これからは、直接触らない操作も発達するかもしれません。スマートスピーカーと呼ばれるものはその代表例で、声による操作を可能とします。他にも、指輪型のデバイスを装着することで、空中で指を動かして家電を操作することができる例があります。

(本郷理一)



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2018年02月16日

利用される「パーソナルデータ」

インターネットの発達に従い、インターネットユーザーの情報をどこまで利用していいかという問題が指摘されるようになります。個人を特定する「個人情報」もありますが、個人を識別できないが私的な情報である「パーソナルデータ」の存在がインターネットの特徴ともいえます。

私達も知らずうちに、パーソナルデータを使われています。知らずうちにとは言っても、利用規約には同意しているわけですが。

ユーザー情報を多く収集できるのが検索エンジンだと思います。例えばGoogleはユーザー情報をどのように利用しているのか示していますが、その中には位置情報やウェブでの行動、Gmailなどがあります。(もちろんプライバシー設定ができたりします。)施設名をグーグル検索すると、混み具合が出てきます。非常に便利な機能ですが、これもユーザーの位置情報を利用しています。

ユーザー情報を見ているのは人間ではなく機械ですが、解析すればその人の趣味・嗜好ぐらいは簡単に分かるはずです。実際に個人合わせた広告の掲載などに使われたりします。便利な一方で、どこか怖いところもあります。

(本郷理一)





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2018年02月15日

ニュース作成の自動化

ニュース原稿は客観的事実を整然と述べるものなので、機械が作成することが可能だと考えられています。天気予報の原稿に関しては、降水量や気温などのデータを使ってAIが文章におこしてくれます。最終的には人のチェックが入りますが、データを原稿に打ち込む作業がなくなりました。自動原稿生成は新聞などでも活用されていくはずです。

ニュースの読み上げも自動化する例が出てきています。読み上げ機能も改善され、人が話しているような滑らかさがあります。

最近では、事実確認の自動化が考えられています。情報源が増えたことで、事実確認の作業が負担になっているからです。

(本郷理一)



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2018年02月14日

IT技術で混雑状況を把握する

飲食店などの空き状況を利用者に伝える工夫として、店舗名と一緒に混雑具合も表示されているデジタルサイネージの設置があります。直接足を運ばなくても、混み具合を知ることができるわけです。主に飲食店が多く入っている商業施設や空港で設置される例が出てきました。

店内に設置してあるカメラからの画像を分析し、店内の混み具合や待ち時間を判断する仕組みになっています。

他にも混雑するものと言えば電車がありますが、例えば、ナビタイムには数年前から混み具合を教えてくれる機能があります。さらに、この機能では検索した際に混雑回避ルートも表示しています。

このようにどれくらい混んでいるのか前もって教えてくれるのは、ありがたいのではないでしょうか。

(本郷理一)



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2018年02月13日

自動車業界におけるハードからソフトへの転換

自動運転技術が実用化し、ライドシェアが進むと、車というハードが売れる時代からソフトが売れる時代になっていくと考えられます。

先月1月にトヨタ自動車は、ライドシェアを想定した自動運転車を発表しました。「e-Palette」という、全長4-7mほどで内部に広い空間を持つ箱型の自動車です。

朝や夕方の通勤時間帯はライドシェア用として使い、それ以外の時間帯は配送車として、また移動店舗として使うなどが考えられています。

この発表が注目されたのは、次世代の車を開発しただけに留まらず、この自動車を利用したサービスを提供するためのプラットフォームの開発を進めていることを示したからです。

発表では、そのサービスを提供するパートナーも同時に紹介されています。米アマゾンや米ピザハットなどは通販や出前サービスを提供し、ウーバーや滴滴はライドシェアサービスを提供することが想定されます。

トヨタにはこれまで培ってきた自動車の技術がありますが、サービスを提供する点で重要になる、ユーザーとの接点がないという欠点が挙げられます。グーグル、フェイスブック、アップルなどユーザーとの接点が強い企業が自動運転車の開発に乗り出しています。そのような状況の中でトヨタは、彼らが将来の競合になると感じ、危機感を抱いているのではないでしょうか。

(本郷理一)




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2018年02月09日

新たなモビリティ社会の誕生

自動運転技術によって、人やモノの動きが大きく変わろうとしています。
さらにライドシェアも一定の需要があると言われており、モビリティ社会を大きく変えるとされています。

自動運転技術とカーシェアやライドシェア(※)による新たなモビリティ社会は、交通事故の減少と渋滞の緩和、物の輸送効率の向上、CO2排出量の抑制など社会的に見ても大きな恩恵をもたらします。

当然、既存の業界には大きな変化が起こると考えられます。ライドシェアが進めば、自動車メーカーは自家用車が売れなくなります。

また、自動運転技術の実現により、車に求められる形態が大きく変化する可能性があります。
例えば、トラックのように物を大量に積める乗り物が必要かどうかは分かりません。小型の車を大量に用意し、配送した方が効率的に届けられるかもしれません。配送車を大量に使えるのも、自動運転によってドライバーが必要なくなるからです。

また、車の形態が変わるということは、車自体の形が変わるということでもあります。それに伴い、車の部品構成も従来とは異なってくるはずです。いままでは必要であった部品が必要なくなると、下請けにあたる部品メーカーの収益に関わってきます。

自動運転は社会にとって、良い意味でも悪い意味でも大きな変化をもたらす技術だと思います。

(※)
カーシェアは「所有時間の共有」を意味し、個人の所有に属さない車をある時間だけ利用することを指します。当然、個人単位での乗車が可能です。
一方、ライドシェアは「移動空間の共有」を意味し、同じ車に相乗りのような形で他人と利用することを指します。自動運転が実現すれば、ドライバーが必要なくなるので普及が進むと考えられています。

(本郷理一)



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2018年02月08日

無人タクシーの実現を目指す

タクシー会社は自動運転技術の導入を積極的に進めています。というのも、業界の人手不足が原因として大きいそうです。

一方で、タクシードライバーの仕事を奪ってしまうという可能性も大いにあります。
ただ、東京を走るための5万台のタクシーのうち、約1万台は車庫に眠っている状態だそうです。そのため、これら1万台分を無人タクシーへ換える需要があります。

無人タクシーが現在のタクシー料金よりも安く提供できるようになると、タクシーを足として使う人が増えることが予想されます。バスや電車の混雑を避けたいとき、急いでいるとき、荷物が多く移動が大変なときなどにもタクシーを気軽に利用できそうです。

自分の車を持つことをやめて、タクシーを使うようになる人も出てくるかもしれません。駐車場代など、車を所有することでかかる費用はそれなりに大きいです。

国もタクシーの定期運賃制度を導入する方針を固めるなど様々な施策を進めようとしています。無人タクシーが実用化されたとき、都市の交通が大きく変わるかもしれません。

(本郷理一)




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2018年02月07日

無人タクシーの実証実験

自動運転の技術は日々進歩していますが、日本でも2020年に完全無人タクシーの実現を目指し、実証実験が行われています。

実際に運転席に人は乗らず、後部座席に人がいる状態で公道を走らせました。このとき、遠隔地からモニターで監視していました。この実験が行えたのは、運転席に人が乗っていなくても遠隔からの監視で実験が行えるようにガイドラインが定められたからです。

運転席に人が乗っていない状態で実験をする意味としては、ドライバーがいないことで周囲にどのような影響が出るか未知数だからです。例えば、ドライバー同士のアイコンタクトがなくなったとき、ドライバーがいる方の車の動きはどうなるのかなど。

自動運転の精度を高めるために、仮想空間化した街の中を走らせるという方法がありますが、上記の理由からも現実の世界を走らせる実験は必要なわけです。

(本郷理一)




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2018年02月06日

第4回ロボットビジネス勉強会参加者募集

第4回ロボットビジネス勉強会&交流会

「ロボットビジネス勉強会」第4回を開催します。
今月は営業に関わる先端システムをご紹介します。
的確で迅速な「営業管理」が容易に実現し、収益伸長と業績向上に結びつけることができます。
それ以前に、社員の営業行動を科学的に把握し、営業力の強化と営業人材の育成につなげられます。

今回はコストパフォーマンスと使い勝手のよさで注目が集まるメーカーをゲストにお招きしてプレゼンテーションを行っていただくだけでなく、日本ロボコム株式会社の代表・本郷理一が日本の主要なSFA・CRMのそれぞれのメリットとデメリットについて公平・率直な比較を行います。
簡潔で分かりやすい説明に努めます。

近年、こうした受注・販売支援システムはどんどん進化しており、「ここまでできるのか!」と驚かれることでしょう。
今回は営業分野ですので間口を狭めず、ロボットビジネスに関心のない方でもご参加いただけます。

「ロボットビジネス勉強会」第3回は世界で愛されるコミュニケーションロボット「NAO」の実機2体を持ち込み、楽しいプレゼンテーションを行ってくださいました。
参加者との接触あり、ゲームありで親近感を持つことができました。

私・和田創(「面白くないジョークの会」初代会長)が司会進行役を務めていることもあり、驚くほど活発です。
真面目な内容でありながら、ゲストと参加者、司会と参加者、参加者と参加者の距離がきわめて近いことが特色です。

第4回ロボットビジネス勉強会
営業系ソフトウェアの注目商材
日 程◇2018年2月27日(火)
時 間◇午後6時30分~8時30分
内 容◇わずかな費用、抜群の使い勝手で導入続々
    受注・販売支援システム
    自社の営業課題に応じた必須機能のみチョイス
特 色◇営業活動(商談)を再現
    貴社の新事業のイメージが超リアルにつかめます。
    文系でも十分に営業活動が可能な商材に絞っています。
ゲスト◇株式会社エクレアラボ 高山恵一氏
会 場◇東京・銀座(後日連絡)
参加費◇2千円(会場費・機材費など実費程度。消費税別途)
備 考◇終了後に有志の交流会あり(近隣飲食店。実費)

本セミナーの詳しいご案内と参加のお申し込みはこちら。
第4回ロボットビジネス勉強会 ~営業系ソフトウェアの注目商材」

ロボットビジネス勉強会は任意団体であり、株式会社和田創研および日本ロボコム株式会社の営利事業でありません。
皆さまのご判断のもと、希望者は後日メーカーと直接やり取りを行ってください。

以上。
皆さまの新商品や新事業としてただちに取り扱える商材ばかりです。
どうか奮ってご参加ください(先着順受付につき、満席の節はご容赦ください)。

(和田創)



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2018年02月01日

AIチップの開発

普通、AI処理は高速で演算処理を行うため、クラウド上で行われます。動作端末にはAI処理用のプロセッサは搭載していないため、ネットを介して別の場所にあるサーバーとやり取りを行うということです。

しかし、クラウドの場合、データをやり取りするため応答速度がどうしても遅くなってしまうことや、データの送信容量に制限ができてしまうことなどのデメリットがあります。また、セキュリティの観点からも、クラウドでないほうがよいとも言われています。

つまり、動作端末内でAI処理が完結できれば望ましいということです。実際に、昨年あたりからAIチップの開発に成功する記事を見るようになりました。このAIチップの中には、パソコンだけでなく、スマホなどの携帯端末に使えるようなものも含まれています。

これが実際に使われるようになると、スマホでもAIの処理をいかしたアプリが増えるかもしれません。例えば、人の顔写真を取ると健康状態が分かるなど。また、AIの処理はゲームとかにも応用できるかもしれません。プレイの仕方によって内容が変わっていくなど。

AIチップは、使う側からすれば、通信料を抑えてAI処理の恩恵が受けられるというメリットがあります。また、提供する側としては、AI処理が当たり前になったとしても、サーバー数を増やさなくてもよいというメリットがあります。グーグルによれば、全ユーザーが毎日3分間音声検索を利用しただけで、サーバーが倍必要になってしまうそうです。こうした理由もあって、AIチップの開発は急がれるわけです。

(本郷理一)





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管理人プロフィール
日本ロボコム代表
学生起業家
本郷理一(ほんごう・りいち)

大学で建築を学びながら、日本ロボコム株式会社の設立に加わる。
また、「ロボット住宅」に関わる新会社の設立準備を行う。
合わせて、単なるビジネスを超えたソーシャルイノベーターの道を探る。
「ロボットビジネス勉強会」の月例会で「ロボットビジネスセミナー」の講師を務めている。
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