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2017年10月

2017年10月26日

遠隔地とのコミュニケーション技術

遠隔地とのコミュニケーション方法は多く存在します。
相手の顔を見ることができるやり方に絞ると、画面に相手の顔が映し出されるものが一般的です。

最近では、企業の業務改善の一環として「テレビ会議」や「ビデオ面接」というものが出てきていますが、これらも基本的に同じだと思います。
便利な一方で、画面越しに話しているが故の問題があるのも事実です。
例えば、画面越しでは微妙なニュアンスが相手に伝わりにくく、意図を理解してもらうのが難しいなど。

私が最近知ったものに「ホロポーテーション」というものがあります。
実用化はされていませんが技術的に可能になっているもので、相手のいる場所に自分の立体映像を映し出すものです。
もちろん360度どこからでも見ることができます。
自分の動きと映像はリンクしていて、実体を伴わない瞬間移動といった感じです。

さらに、立体の映像は拡大・縮小ができたり、記録として残るので、やり取りを見返すこともできます。
これにはその場にいない人でも後で確認ができるという利点があります。

私が説明するより実際に見た方が分かりやすいので、詳しく知りたい方はYoutubeで「ホロポーテーション」または、「Holoportation」と検索してみてください。

(本郷理一)



robotbusiness at 12:07|Permalink ロボット社会 

2017年10月24日

AIブームに取り残される

AIは人工知能と呼ばれるくらいですから、元は人間の知能を再現しようとする試みでした。
実際には人間の知能の仕組みを完全に紐解くのは難しく、現在に至るまで再現できていない状況です。

AIが人間の知能に近づけない理由に身体を伴っていないことがあると個人的に思っています。
科学的根拠はないので、ただの勘ですが。

しかし、AIがそのレベルまで達していなくても十分に活用できる環境が整い、流行りだしたのがここ数年だと思います。
AIの「すごさ」が多くの人に認識されたきっかけは、よく引き合いに出される「AIがプロ棋士を越えた」というものかもしれません。
その上で、AIをビジネスにしたい企業が、AIの定義の曖昧さを利用してプロモーションを行ってきたことも関係しそうです。

一方、そういった企業の努力によってAIのビジネス活用が以前より具体的になり、普及し始めています。
現時点でAIは何でもできるものではないですが、全く利用しないというのも難しい環境になっていきそうです。

私自身、時代に取り残されているという危機感を覚え、「ロボット」関連の会社設立に加わりました。

(本郷理一)



robotbusiness at 08:20|Permalink ロボット社会 

2017年10月23日

AIの表情解析

AIが得意とする画像認識の事例がニュースとして取り上げられていました。
日銀の黒田総裁の記者会見の映像を解析したところ、表情と金融政策の変更に相関関係があることが確認されたというものでした。

今回使われた技術は、画像から「怒り・軽蔑・不愉快・恐れ・幸福・無関心・悲しみ・驚き」という項目を計測し感情を示すといものです。
今回の技術を応用して、日銀が次の会合で金融政策を変えるか予測できる可能性があるそうです。

余談ですがこのニュースを見たとき、アメリカ大統領選挙の勝敗予測を思い出しました。
討論会でまばたきが多い方が落選するというデータがあるらしいです。
今回の黒田総裁の例は、感情に踏み込んでいるのでより正確に予測ができるのかもしれません。

顔から読み取れる情報は多いとされていて、それらの情報を可視化する試みが盛んになっています。
例えば、性別や年齢などは簡単に認識することができます。
他にも「顔色が悪い」という表現があるように、体調を見抜く、一部の病気を発見するなど。
極端な例では、ゲイかどうか分かるというものもあり、ここまでくると因果関係があるのかかなりあやしいと思います。

AIの利用方法には注意が必要だと思います。
というのもAIに対する人の意識・認識が追いついていないからです。

(本郷理一)



robotbusiness at 11:27|Permalink ロボット社会 

2017年10月19日

ロボット社会におけるプライバシーの問題

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。

インターネットが普及した現在でも、「何が個人情報でどこまでを扱ってよいのか」ということはさかんに議論されてきました。

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。

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「ロボット」に見られている状態になるということです。
意識しづらいだけで現時点でもかなりそうですが。

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)



robotbusiness at 11:04|Permalink ロボット社会 

2017年10月17日

インターネット社会におけるプライバシーの問題

昔からインターネット上でユーザー情報をどこまで利用していいかという問題はありました。
個人を特定する「個人情報」はもちろんのこと、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」の扱いです。
その扱いを示したのが利用規約で、私を含め多くの人がこの「同意します」ボタンを押しています。

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。)

これらの情報を見ているのは人間ではなくAI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。

Googleだけでなく、ユーザー情報を所有しているところはデータとして活用することが多いはずです。

(本郷理一)




robotbusiness at 07:15|Permalink インターネット社会 

2017年10月13日

AIによるテレビの番組制作

AIがテレビ番組の制作に関わる例としては、ニュースの原稿生成があります。
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。
自動原稿生成は天気予報以外でも活用されていくはずです。

また事件や災害があった際、SNSに投稿される内容を信用度や重大度の観点から取材を行うべきか提案してくれるものもあります。

これらはAIが番組制作を裏から支える事例ですが、AIを搭載したロボットが司会を務める番組が登場しています。

AIと芸人が一緒に未来の笑いを作り出すことを目指すバラエティ番組「AI-TV」が放送されるようです。
AIが企画のコンセプトを出し、芸人が実際に企画VTRを作成する。
司会はPepper(ペッパー)が務める。

「ロボット」がどこまでできるか見ものです。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:31|Permalink ロボット社会 

2017年10月12日

AIが偏見と差別を人から学習する可能性

最近では、AIに文書を読み込ませて学習させることがあります。
読み込ませる文書は人間が作ったものです。
よってこの場合、AIは人間から学習するということになります。

ここで問題になるのが、偏見や差別を含んだ文書を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つということです。
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、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)




robotbusiness at 11:53|Permalink ロボット社会 

2017年10月10日

自動翻訳の精度が向上

自動翻訳はAIによって精度が向上しました。

余談ですが、私が始めて翻訳サービスを使ったのは中学生の時です。
英語の宿題で分からないところがあったのですが、文字通りそのまま訳されて、日本語は滅茶苦茶で、文構造を把握できているとは思えませんでした。
この精度だったら自力で分からないなりに頑張った方がいいと感じ、それ以降二度と使いませんでした。

しかし最近では、自動翻訳が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。
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、リアルタイム翻訳もあります。
これによって自分が話せない言語を使う人とでも会話が可能になります。
旅行先とかでは非常に助かるはずです。

他にもチャットボットと組み合わせることで、様々な言語でAIと会話のやり取りができるようになります。
ちなみにチャットボットとは、AI技術の活用によって人間を相手にしているかのようにテキストメッセージのやり取りができるサービスのことをいいます。
これを使えば実践的な英語の学習ができるかもしれません。

私が中学生の時にここまで自動翻訳が便利だったら、そのまま使い続けていた気がします。

(本郷理一)



robotbusiness at 07:57|Permalink ロボット社会 

2017年10月09日

進むウェアラブル端末の開発

「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。

私の周りにはウェアラブル端末を使っている人がいない気がしますが、海外なども含めると普及は進んでいるようです。
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。

スマホなどの機器と連動させて、より感覚的な操作を促すものも出てきています。

例えば、時計型のウェアラブル端末(ウェアラブルウォッチ)はスマホと連携することで、通話やメールなどの連絡や、天気や交通などの情報を見ることができます。
さらに、自分の腕をタッチして操作ができるようになる技術も登場しています。
これによって、画面が小さいことによるタッチ操作の難しさを克服しました。

また、ウェアラブル端末を身につけることで、指を耳に当てるだけで通話をすることも可能になってきています。
他にも、空中で指を動かして家電を操作することを可能にする指輪などもあります。

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)



robotbusiness at 11:39|Permalink ロボット社会 

2017年10月05日

アパレル業界における「ロボット」活用(1)

服は実店舗で購入する場合が多いと思います。
実際にアパレルショップというのは街中にたくさんあるはずです。

オンライン上で服を買わない理由の一つに、「実際に目で見て、生地を触って、試着してみないと判断できない。」というものがあるはずです。
また、店員さんが似合う服を選んでくれたり、ものによっては採寸して仕立ててくれるのも実店舗の魅力の一つです。

これらは今までのオンラインショップではできないことでした。
しかし、最近では実店舗のメリットを吸収し進化しつつあります。
家の中で実店舗と同じ機能を再現できるかもしれません。

例えば、服をVRまたはARで実際に見ることが可能になる。
実現すれば、パソコンの画面上に表示される平面の服よりイメージがわきやすいはずです。

試着については、選んだ服を着たイメージを表示できるようになる。
全身を撮影し、服を着せかえできるようになります。

実際の服を確認したい場合は、気になった数点の服を仮注文する。

届いたら、その中で気に入ったものを購入し、他は返品すればよい。

このシステムのデメリットとしては、服を手に入れるまでの時間が実店舗より長いということがあげられます。
ただ、配達網が発達するなど、時間は短縮されていくと思います。

また、データが蓄積することで、自分に合った服が提案されるようになるかもしれません。

(本郷理一)



robotbusiness at 12:00|Permalink ロボット社会 
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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