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ロボット社会

2018年04月16日

手書き文字の認識技術

紙などに書かれた文字をテキストデータ化する技術として、OCR(光学文字認識)があります。

最近では、ディープラーニングの活用によって、手書き文字の認識精度も高まっています。手書き文字は、おおむね9割程度の認識率です。

そのため、この技術は手書き書類のデータ入力作業に使われるようになりました。入力作業は必要不可欠な業務ですが、時間と手間を要します。外部に委託するのもよくあるぐらいです。

書類を電子化することで、情報が扱いやすくなります。例えば、どこに何の情報があるかすぐに分かる、つまり検索性が増し、また情報の共有もスムーズに行えるわけです。

(本郷理一)



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2018年04月13日

複数から成る音を分離する技術

音声認識技術が多く使われるようになっていますが、周囲の環境によっては正しく機能しない場合があります。周りの音が複数であったり、音量が大きかったりした場合などです。

そのために必要な機能が、複数の音の中から認識したい音のみを取り出す技術です。しかし従来の技術では、精度が実用的ではありませんでした。

また、認識する対象である音声単体を機械にあらかじめ覚えさせる必要がありました。その音声を覚えることで、周囲の他の音と区別ができたわけです。

しかし、この工程が必要なく、かつ精度の高い技術が登場してきています。ディープラーニングを活用する技術で、対象の音声を覚えるのではなく、音声の区別の仕方を学ぶことで認識が可能になります。

音声の区別の仕方を学ぶには、学習用のデータが必要になります。このデータの種類を変えれば、人の声以外の音も取り出すことができます。

例えば、この技術を車のカーナビに搭載することで、会話や走行音、音楽が混在していても、自分の声がしっかりと認識してもらえるわけです。

このように、音声認識が雑音の多い環境下でも正しく機能するには必要不可欠な技術です。

(本郷理一)



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2018年04月12日

コールセンター業務の省力化

コールセンターでは、オペレーターの採用費や人件費が上がっています。
そのため、コールセンター業務に求められているのが、省人化と省力化です。

損保ジャパン日本興亜は、問い合わせへの最適な回答の候補をオペレーターのパソコン画面上に表示させるシステムを導入しています。

顧客とオペレーターとの会話がリアルタイムにテキスト化され、その中から回答につながりそうな言葉が自動で認識される仕組みになっています。

今までは、顧客からの問い合わせについて分からないことがあった場合、マニュアルなどを調べていたため、一人あたりの対応に約15~20分かけていたそうです。しかし、システムを導入したところ、2~3分にまで削減することに成功しました。

悪質なクレーマーなどによる精神的なストレスを感じることが多いオペレーターの手助けになるようなシステムだと思います。そして、いずれは電話の問い合わせに対して、AIによる音声での自動回答ができるようになるかもしれません。

(本郷理一)



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2018年04月11日

電動航空機の開発

電気自動車の普及が本格化していく中、航空機では動力源を電動機とする電動航空機に注目が集まっています。エンジンと燃料を電動機と電源に置き換え、バッテリーに蓄えた電気でモーターを回すことで飛行します。

ここ数年でバッテリーの技術が進歩したことで、実用化を視野に入れた開発が進められるようになりました。

電動航空機は二酸化炭素を排出しないことがメリットによくあげられます。国際航空運送協会によれば、航空機の利用者は2036年までに現在の約2倍になるという推測です。そのため、航空機の飛行が増え、同時に二酸化炭素の排出量も増えると考えられます。

しかし、航空機のエネルギー消費は自動車に比べるとずっと小さく、このメリットはそこまで大きくないとも指摘されています。

むしろ、メリットとして大きいのは、エンジンで動く従来の航空機よりも低騒音であることと、エンジンの構造が比較的単純であるために、メンテナンスが容易になることの2つだといわれています。

特に後者は、運航コストを大きく下げる可能性があり、航空機がより安価で乗れるかもしれないと期待されています。

(本郷理一)



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2018年03月09日

ドローンによる配達

ドローンは、災害の調査やインフラの点検などに活用されるようになってきました。他にも、ドローンは輸送機として期待されています。

ドローンは、人口が密集していない地域への配達で大きな効果を発揮すると考えられます。特に、陸から数km離れた島への配達に便利かもしれません。

一方、問題も多くあります。ドローンの墜落や荷物の落下などの事故が絶対に起きないとは限りません。そのため、大都市圏での利用は難しいと言われており、現に規制は実用化を厳しくさせています。

しかし、配達に人がいらないことから、利用は広がるはずです。ドローン配達に力をいれるAmazonが「空中倉庫」で特許を取得するなど、今後が楽しみです。

(本郷理一)



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2018年03月08日

AIによる交通渋滞の緩和

AIを活用することで、交通渋滞を緩和する取り組みが世界でされています。代表的な活用例は、「AI信号機」です。

先進的なものに、アメリカのベンチャー企業で開発された信号機システムがあります。その特徴は、信号機に取り付けたセンサーとカメラから得られるデータをAIに解析させ、最適な信号の切り替えを実現するものです。今までは信号機の切り替えを見直すのは数年に一度でしたが、交通状況に応じた対応できるようになります。

同システムをピッツバーグ市街に実験的に導入したところ、自動車による移動時間が最大25%短縮し、またアイドリング時間は40%以上減少したそうです。

日本でも同様の研究は行われていますが、実用化にはもう少し時間がかかると言われています。

交通渋滞によって失われた時間が労働時間だと仮定すると、大きな経済損失だと言われています。日本では、交通渋滞による年間の損失は合計約50億時間とされており、AIを活用した交通渋滞緩和への取り組みは、非常に大事なことなのです。

(本郷理一)



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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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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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