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ロボット活用

2018年01月31日

生体認証による本人確認

本人かどうか確認する場面で、生体認証がより使われるようになりました。

パスワードでは忘れてしまった場合に確認が行えず、カード等は偽造の恐れがあるとして、手身近でかつ安全性の高い顔認証が使われています。

空港などでは、パスポートの写真と一致しているかどうか確認されることがあり、日本でも東京オリンピックに向けて始められています。

最近ではコンサートなどのイベント会場に入場するときに必要になることがあります。以前から、イベントのチケットの転売は問題視されていました。イベントに行く気はないが申し込み、必要とする人に高く売り儲けるというものです。こうしたことをなくすために、顔認証を設けて、正規のチケットでしか入場できないようにしているわけです。

iPhoneⅩでも顔認証によるロック解除が導入されたように安全性は高く、今後ますます活用が広がると言われています。

(本郷理一)



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2018年01月29日

AIによる採用選考の補助

企業の採用選考にAIが活用される事例があります。ソフトバンクは、新卒採用のエントリーシートの評価にAIを使うことを発表しています。AIに評価してもらい、AIに落とされたものは人が確認することで、時間の短縮ができ、面接により時間を割くことができます。

最近では、エントリーシートだけでなく、採用面接にもAIが活用されることがあるそうです。受験者の回答内容から、彼らがどのような資質を持っているのか分析するというものです。

この方法に効果があるかどうかは、AIというよりは評価の仕組みにかかっています。効果的な評価方法が体系化されていれば、人がやってもAIがやっても効果がでるはずということです。逆に、評価方法が適切でない場合は、いくらAIを使っても意味がないということでもあります。AIを採用に導入する前に、自社の採用方法を一旦見直す必要がありそうです。

受験者はAIに判定されるのを嫌がるかもしれませんが、メリットもあります。自分の面接の分析結果をフィードバックしてもらえる可能性があるということです。その後も別の企業の面接を受けることを考えれば、役に立つかもしれません。

(本郷理一)





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2018年01月25日

AIによる天気の予測

天気予報は経済活動と密接に関わっているため、的中率の向上は非常に大切なことです。もちろん個人的な活動とも関わっています。今日は傘を持っていくべきか、いつ遊びに行こうかなど。

天気予報は計画を立てる際の目安にもなります。旅客機の航空予定など。また、大きな災害をもたらすような天気の場合は、対策を取るのにも役立つはずです。近年では、大雨などの災害による被害も拡大しています。人命はもちろん、経済的な被害を防ぐためにも精度の高い予測は必要不可欠です。

天気を決める要因は多く、それぞれが相互にかんれん関係しているため、天気の予測はそもそも難しいものです。雲の動きだけを見れば分かるものではないということです。実際に予測用の人工衛星は1000を超えています。これは宇宙だけの話ですが、実際はこれに地上の観測機も加わります。

つまり、膨大な情報が日々収集され続けているわけです。こうした膨大な情報の分析にはAIが適しています。

こうして分析されたデータは、これを必要とする業者などにカスタマイズされ提供されています。

また、今まではあまり使われてこなかったデータを利用した分析も見られます。一般の人から送られてくる報告や雲の写真なども加味してより正確な予報を行うことができるそうです。

(本郷理一)




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2018年01月23日

医療における3Dプリント活用(2)

3Dプリントは、人間の細胞組織を3Dプリントすることを目標に医療分野で活用が進められています。

この技術の成功例としてあるのが、耳の再現です。小耳症などの病気、または事故で、耳が本来の形と違うために、聴力が低下するなどの問題が起きます。そこで、3Dプリンターで耳を出力し移植するという試みがされました。

まず、正常な形の片耳をスキャンし、反転させて型をつくります。その後、組織を耳から採取し、型の中で育てると完成するようです。

実際に患者に移植を行い、長い時間をかけて観察した事例は今回が初めてです。

ただ、移植に際して患者には複数回の手術が行われており、医療費が高額になってしまうなど課題は残されています。

(本郷理一)



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2018年01月19日

医療における3Dプリント活用(1)

3Dプリント技術は医療分野で大きく活躍するといわれています。一つの目標としてあるのが、人工心臓です。

2020年代には、3Dプリントによって本物の心臓に近い人工心臓をつくる計画がされています。現時点では、シリコン製の心臓を出力できる段階にまできました。

現在、実際に使われている人工心臓は本物の心臓よりも大きいのですが、今回作成したものはほぼ同じ大きさになっています。

実験段階ということもあって、使用できる時間は1時間に満たないですが、着実に進歩しています。

最終的な目標は人工的な材料ではなく、患者の細胞を使って出力することですが、どうやって神経につなぐかなど課題は山積みです。比較的小さな臓器や体の部位から始めて、数十年後には心臓をつくることができるのではないかと言われています。

(本郷理一)



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2018年01月15日

巨人AI活用に遅れ、ドラ1位故障持ち

眼力なく3年連続で大失態
読売ジャイアンツはAIスカウトに入れ替れ

⇒2018年1月3日「巨人にAI監督・コーチ・スカウト誕生か」はこちら。

プロ野球の名門球団・読売巨人軍(ジャイアンツ)が凋落の一途を辿っています。

2007年のクライマックスシリーズ(CS)創設以来、12球団唯一となる10年連続出場が今シーズンで途切れています。
原辰徳監督の2015年シーズン、高橋由伸監督の2016年・2017年シーズンと3年連続で優勝を逃しました。

巨人は現役にこだわっていた高橋由伸を辞めさせて原辰徳監督の後釜に据えています。
が、高橋由伸監督は3年契約であり、2018年シーズンに優勝を逃すと実質お払い箱になります。
(「勉強して戻ってこい」みたいな体のいい演出は施されるでしょう。)

採用と育成による強化が最重要課題

巨人は選手の「採用」と「育成」によるチーム力の強化が最重要課題となります。
このうち採用の柱となるのが「ドラフト」と、FA(フリーエージェント)を含めた「スカウト」です。

先にスカウトについて述べれば、FAでは使い物にならない選手に大枚をはたいてはファームで眠らせてきました。
戦力にならないという以前に、不祥事まで引き起こして球団のイメージを悪くし、選手のモチベーションを下げています。
(いわゆる「あっぱれ」です。)

このところはいくらかましになりましたが、つい最近まで「下手な鉄砲も数撃てば当たる」大作戦で海外から多くの選手を入れてファームで腐らせてきました。
日本で戦力になるかどうかを見抜けませんので、実際に呼んでくるという間違いのないやり方です。

かつては無駄金を惜しいとも思わなかったはずですが、読売に限らず新聞の発行部数がどんどん落ちており、いまは巨人にそんな余裕はありません。
時代が変わり、採用に存分に金を使えるのはITなどの先端分野の親会社を持つ球団に限られます。

ドラフトでは2位以下を1位指名

肝心のドラフトについて述べれば、スカウトに眼力がなく故障持ちを入れてきました。
選手の力量を評価するという以前の問題です。
つまり、ドラフト2位か3位で獲れる選手を1位で指名しています。
巨人のくじ運のなさも関わりますので気の毒にも思います。

ドラフト会議の時点で体のどこかに不具合があるからといって、絶対に成功しないとは限りません。
しかし、その見極めをつけられるなら、貴重な1位でわざわざ指名することもありません。

1位鍬原拓也が自主トレ初日に離脱

巨人は新人合同自主トレが川崎市内のジャイアンツ球場で始まりました。
ファンの期待の高まる初日、ドラフト1位の鍬原拓也が上半身のコンディション不良により、一部別メニューで調整を終えました。
ネットスローや短距離でのキャッチボールに留めたことから、肩か肘に異常を感じている模様です。
今後のキャンプは2軍どころか3軍、それもリハビリ組に回ります。

鍬原拓也は昨年夏に右肘を痛め、ドラフト後に一度もボールを投げていないそうです。
即戦力候補として指名した1位の選手がこうした状態では現場を預かる監督、選手のやりくりをするコーチとしてはお手上げです。

1位吉川尚がシーズンを棒に振る

前年ドラフト1位の吉川尚がやはり出遅れました。
上半身のコンディション不良によりシーズンを棒に振りました。
選手を追いつづけたスカウトは何をやっていたのやら。

中日ドラゴンズは前年ドラフト2位の京田陽太が 141試合に出場しています。
セ・リーグの新人選手としては1958年の長嶋茂雄に次ぐ歴代2位の 149安打を放ち、新人王に選ばれました。
吉川尚はおそらく2位で獲れたのでした。

スカウトが故障と承知したうえでリスクを取ったと胸を張る畠畠世周はおそらく3位で獲れました。

1位桜井俊貴が初登板で戦線離脱

前々年ドラフト1位の桜井俊貴が開幕直後の初登板の試合途中で右肘に異常を感じ、戦線を離脱しています。
したがって、巨人は3年連続で故障持ちを1位指名したことになります。

こんなドラフトを続けていてはチーム力の立て直しが進むはずがありません。
選手の採用と育成がしっかりした広島などの他球団はほくそ笑んでいることでしょう。

巨人のドラフトを攪乱するのは簡単であり、「上司指名で行くぞ」というポーズを見せるだけです。

直感頼み、調査を疎かにしたツケ

独自のチームをつくり、ファンを増やすうえで根幹となるのは「ドラフト」です。
ファン離れが起こる球団はかならず衰退していきます。

ここで大失態を繰り返すのはスカウトにまるで眼力がないからです。
直感や主観に頼り、調査を疎かにしたツケが回っているのです。
周辺への粘り強い聞き込み(取材)をろくにやっていないとしか思えません。

スカウトが結果を出すには刑事並みの執念が不可欠になるということが分かっていません。

「上から目線」で選手や監督を見る習慣が抜け切っていないのでしょう。
プロ野球界における地位はとっくに低下しました。

狙い定めた選手をデータ解析せよ

私は業績立て直し専門のコンサルタントですが、近年の巨人には凋落する名門企業に共通する事象が相次いでいます。
また、私は読売新聞社が主催する「読売経営セミナー」で数回、講演を行っています。
「読売中興の祖」「プロ野球」の父とされた正力松太郎は富山県出身であり、同郷の亡父は愛読紙の読売新聞に掲載された私の顔写真入りのセミナー告知の記事を大切に切り抜いていました。
私はとてもお世話になったわけで、いまの低迷が残念でなりません。

巨人は狙い定めた選手を客観的なデータで丸裸にすることを重視すべきです。
スカウトが当てにならない状態ならば、AI(人工知能)など先端技術による解析を利用するほかにありません。
こうした取り組みにおいても巨人はソフトバンクホークスや楽天イーグルスなどに大きな後れを取りました。
(私自身は差が広がっていくと考えています。)

⇒2018年1月3日「巨人にAI監督・コーチ・スカウト誕生か」はこちら。

若い世代は日常生活でAIなどに親しんでいます。
そして、AIがプロ野球のエンタテイメント性まで拡大しようとしています。

巨人を「球界の盟主」と思う人はますます減っていきます。

(和田創)



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2018年01月10日

低解像度の画像を高解像度にする

低解像度の画像を高解像度化する技術は、長い間研究されてきました。しかし、今までの研究では、どうしても画像の中にぼやけてしまう部分ができてしまうそうです。

最近の研究では、テクスチャを作成することで解像度を上げるという手法があります。データを膨大に与えることで、AIが低解像度部分にテクスチャをつくっていくというものです。ある画像を低画質にし、この技術を使ったところ、元の画像に近い状態になったそうです。少なくとも、見比べてもなかなか違いには気づかない程度にはなっています。

小さな画像を引き伸ばしたりする際に使える技術ですが、古い写真の修復にも使えるとされています。または、それが良いことかどうかは置いといて、昔の荒い映画を高画質で見られるかもしれません。

他にも、画像認識の手助けになります。画像の解像度が上がることで、そこに写るものをより認識しやすくなるということです。監視カメラなどに写るものについては、動くものほどぶれてしまうことが多いですが、より正確に検知できるようになります。

小さいカメラなど、写る画像の解像度が低いものでも問題ないのかもしれません。解像度の高いカメラを使うのではなく、写った画像の解像度を上げるということです。

(本郷理一)



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2018年01月03日

巨人はAI監督・コーチに入れ替え

名門球団・読売巨人軍の凋落
AI活用で2018年にV奪還へ


プロ野球セ・リーグの読売巨人軍(ジャイアンツ)は2007年のクライマックスシリーズ(CS)創設以来、12球団唯一となる10年連続出場が今シーズンで途切れています。
言い換えれば、Bクラスは2006年以来となります。
シーズン前半に球団ワーストの13連敗を喫し、後半に巻き返しましたが及びませんでした。

巨人は、人気はもとより強さもかげっており、3年連続、高橋監督は就任から2年連続で優勝を逃しました。
もっと深刻なのは生え抜きの若手がほとんど活躍できないことであり、とくに打者が一軍に定着できません。
平たく言えば、新人選手の採用(ドラフト)と育成のどちらか、もしくはどちらもうまく機能していないのです。
名門球団は凋落の一途を辿っています・・・。

過渡期の巨人は大改革が急務

巨人は過渡期を迎えており、すべての面において大胆かつ早急な変革が求められています。
これに沿った取り組みのインフラに相当するのが今シーズン以降の「IT(情報技術)活用」の本格化です。
「AI(人工知能)」の進化が可能にしたのです。

実は、1990年代に野村克也が「ID野球」を持ち込んで顕著な成果を上げました。
そうしたデータ重視の野球をこれからはAIをコアとしたITが担っていきます。

4年ぶりのV奪還は親会社・読売新聞からの至上命令であり、年明けに専門部署として「データ分析室」を立ち上げます。
が、先端技術の導入についても巨人は遅れを取っています。

ソフトバンクホークスが先行

ソフトバンクホークスはITの活用に熱心であり、選手が能力を強化・発揮できる環境づくりを進めてきました。
これに限らず、この球団の運営には戦略性が感じられます。

選手が感覚的なイメージでとらえていたものをデータという客観的な共通言語でつかみやすくなります。

ソフトバンクは昨シーズンに本拠地や2軍施設に弾道測定器「トラックマン」を導入しました。
投球の回転軸や変化量、打球の飛距離などを計測できます。

さらに、ヤフオクドームに多くのカメラを設置し、試合後1時間ほどでさまざまな角度から撮影した打撃や走塁、投球や守備のプレイの映像を確認できるようにしました。
むろん、こうした解析結果(データ)は監督やコーチ、スタッフにフィードバックします。
これが今シーズンの日本一に結びつきました。

もっと早かったのが楽天イーグルスです。
2012年に「チーム戦略室」を新設し、2014年に日本で初めてトラックマンを導入して今シーズンの快進撃につなげました。

ソフトバンクも楽天も親会社がIT企業です。

選手発掘・育成・査定にも有益

遠からず選手の能力の分析や見極め、それによる発掘や育成、さらに査定にも使われます。
当たり外れの多いドラフトやスカウトの確実性が増します。

また、無理なフォームを矯正し、けがを未然に防ぐようになります。
それ以前に、選手の身体や運動のデータを見ながら、各人の許容量を考慮した練習を課せられるようになります。
新人が張り切りすぎたりベテランが頑張りすぎたりして故障してしまう悲劇も減らせます。

先端技術の活用はチーム力の向上に優れた効用をもたらします。
個人や組織に点在しているナレッジ(ノウハウ)を瞬時に共有できることも見逃せません。

巨人監督・コーチは入れ替え?

AIは発展途上ですが、性能がどんどんよくなっており、実力を侮れません。
「ビッグデータ」を分析して予測するとともに「ディープラーニング」により結果を検証して自ら精度を向上させていきます。
(ここでいう「予測」には、正解(解決策)や結論の推察を含みます。)
いわゆる自己学習を行えるわけです。

AIが監督に代わり投手や打者を交代させたりサインを出したりします。
AIがコーチに代わり投手や打者にアドバイスを送ります。
当日のスタメンを決めるかもしれません。
配球やバントまで見破るかもしれません。

近い将来、巨人の監督・コーチは総入れ替えになるかもしれません。
それは冗談として、AIの解析結果を踏まえて試合運びや作戦を決めることはありえます。

審判も人型ロボットに置き換えられます。
AIが判定し、コールするわけです。
それが味気ないなら、人間審判とロボット審判が役割を分担するようになります。

エンタテイメントの新しい風

AIの活用は球団や選手などの当事者に留まらず、ファンに広がります。
観戦する楽しみ、すなわちエンタテイメント性を高めます。
プロ野球というスポーツの魅力向上にかならず寄与します。

ピッチャーが投げたボールの軌道、バッターが打ったボールの角度などのデータを公開します。
実況中継や各球団のWebサイトは一段とエキサイティングになります。

スポーツのなかでも野球はとくにデータが重要となる競技です。
名将・野村克也が提唱した「ID野球」のIDは「Important Data(重要なデータ)」を略した造語です。
今日を予見しています。

エンタテイメントの新しい風が吹きつつあります。
2020年代へ向け、プロ野球が劇的に変わろうとしています。

(和田創)



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ラグビー桐蔭学園はAIで東福岡に勝て!

高校ラグビー界で不動の地位を!
桐蔭学園は頭脳戦で勝利を収める


第97回全国高校ラグビー大会が東大阪市花園ラグビー場で開催されています。

私が応援する神奈川の桐蔭学園高校は1月1日の3回戦で広島の尾道高校を40- 7で破っています。
が、試合開始早々にトライを奪われたことが気になります。
スクラムサイドのすきをあっさりと突かれました。
決勝を含む残り3試合が心配になります。

12月30日の初戦、2回戦で長野の飯田高校を120-0で破っています。
私は桐蔭学園高校のある横浜市で暮らしていますが、半世紀以上前(1964年~1966年)に長野県伊那市(南に飯田市)で過ごしたこともあり、対戦相手がちょっぴり気の毒になってしまいました。

Aシードですので当然かもしれませんが、優勝候補にふさわしい戦い振りを見せています。

準々決勝で京都成章と激突

1月1日に3回戦が終わりベストエイトがそろったところで再抽選が行われ、準々決勝の組み合わせが決まりました。

第1試合はどちらもAシードの桐蔭学園高校と京都成章高校がぶつかります。
全国高校選抜ラグビーでは桐蔭学園高校が決勝で勝っています。

第2試合は2連覇を狙うAシードの東福岡高校と初の8強入りを果たしたBシードの石川の日本航空高校石川が戦います。

第3試合はノーシードの兵庫の報徳学園とBシードの東海大仰星高校がぶつかります。

第4試合はどちらもBシードの東京の國學院久我山高校と大阪桐蔭高校が当たります。

桐蔭学園高校と京都成章高校にとり厳しい組み合わせです。



育成環境が群を抜く東福岡高校!

ところで、高校ラグビーは「西高東低」に変わっています。
大阪などの関西(近畿)勢に加え、福岡が強くなりました。

なかでも東福岡高校は日本代表選手が多く、実力が突出しています。
選手の育成環境が際立って充実しているようです。
私は詳しくありませんが、練習施設などが素晴らしいのでしょうか。
(指導者が優れているというのは強豪校に共通です。)
ここを倒さないかぎり、桐蔭学園高校も全国高校ラグビーで頂点に立つことができません。

桐蔭学園ラグビー部の練習場は桐蔭学園の広大な敷地のなかにあります。
ややオーバーに表現すると全体はリゾート施設、それが言いすぎなら大学のキャンパスといった印象を受けます。
しかし、練習場そのものは決して広いわけでなく、ここを中学と分けて使っているのでないでしょうか(推察)。
横浜市青葉区という地価の高いエリアでもあり、グラウンドを簡単に拡張できません。
また、難関大学に合格者を大勢送り込む進学校ですので、練習時間に相当な制約が設けられているようです。
こうした部分でとくに地方の強豪校を上回るのは大変でしょう。

桐蔭学園高校は先端技術で先へ!

私は、桐蔭学園高校に東を代表するラグビー部でありつづけてほしいと願っています。
都会の洗練された高校らしく「頭脳戦」でライバルの先を行くのが得策です。
(余談ですが、男女共学に変わるようです。)
具体的に述べれば、AIとITなどの先端技術の活用による選手の育成です。

例えば、ドローンで俯瞰することで練習方法の改善につなげやすくなるとともに試合の戦略や戦術を決めやすくなります。
また、練習場に設置したカメラで多方面から選手の動きやプレイを撮影することで解析結果を監督やコーチなどにフィードバックしやすくなります。
さらに、選手自身もタブレットなどの端末で確認しやすくなります。

効率的かつ効果的に、選手の能力の強化はもとより連携の緊密化を図れます。

近い将来、ライバルチームの攻撃や防御のパターンの抽出、弱点の把握など、戦い振りの解析も可能になるはずです。
相手の出方が読めるため、作戦を立てやすくなります。

AI活用はチームカラーにマッチ

桐蔭学園高校ラグビー部は選手の特徴によりシーズンごとにいくらか違いを持たせるとしても、FWとBKが一体となった連続攻撃を得意とし、総力戦で勝つチームです。
(松島幸太朗のようなスター選手はいらないという意味でありません。)
基本方針として、図抜けた選手に頼らない試合運びを大切にしています。

高校ラグビー界で不動の地位を築くため、積極的にAIの活用を検討すべき時期に差しかかっています。
運動量と機動力を重んじるチームカラーにも合っています。

(和田創)



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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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