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学生企業家

2018年09月11日

AIでモノ・サービスの価格を最適化

AIによって、モノやサービスの価格を最適化する動きがあります。絶えず変化する需要に応じて価格を変えていくことで、企業は売り上げを最大化します。また、消費者はどのタイミングで買うか選択の幅が広がります。例えば、出費を抑えるために、需要が少なくなってから安く買うなどです。

こうした仕組みはダイナミックプライシングと呼ばれ、例としてホテルの価格を最適化するサービスがあります。競合となるホテルの料金や、周辺で開催されるイベントなどで価格が決定されます。他には、野球などのチケット価格です。対戦カード、出場選手、天気、曜日、販売状況などの要素から最適化します。

一方で、ダイナミックプライシングは問題点が指摘されています。AIによるダイナミックプライシングの採用が市場内で進むと、結果として価格をつり上げてしまうというものです。実際に、ある地区のガソリンスタンドが同じシステムを採用した結果、全体として価格が上がる現象が起きたという例があります。これは事業者同士が共謀して意図的に価格を高く設定しているわけではないので、カルテルなどの違法行為には該当しません。しかし、このようなシステムが普及する前に、消費者の立場から一度考え直す必要はあります。

(本郷理一)



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2018年09月06日

写真素材販売企業がAIビジネスに参入

AIを活用したものに、画像認識技術があります。AIの学習には教師データが必要になるため、単純に画像が大量に必要になります。ここで、その画像をどこから大量に手に入れるかということになります。

例えば、人の顔が写った画像は肖像権や著作権の問題などがあり、学習に使える画像データの入手が困難なケースが多いとされています。また、一枚一枚使用が許諾されているか確認するには手間がかかります。

こうした背景から、学習用の画像を大量に一括提供するサービスが生まれました。HPや広告などで使う写真素材を提供する企業が行っています。特に人の顔が写る写真は、画像認識において利用の幅が広く重宝されています。例えば、自動運転では人を避ける対象として認識する必要があります。

今回は、異業種がAIビジネスに参入する事例です。他にも、音声データを提供する企業などがあり、AIが普及したことで新しくビジネスが生まれたということになります。

(本郷理一)



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2018年09月05日

AIの学習用データの作成

AIはデータを学習して精度を高めます。その際に使うデータには、アノテーションと呼ばれる作業が必要になります。アノテーションとは、データにおいて「何が正解なのか」与えるなど、意味づけを行う作業のことを指します。例えば、人の顔が写る画像の中で、どこが目か鼻か口かを示す。犬か猫のどちらかが写る画像の中で、どちらが犬でどちらが猫か記録するなどです。これによって何を学習すればよいか判別できるようになるわけです。

この作業が行われたデータの数が十分でないと、精度が低くなってしまいます。また、先の例からも推測がつくように、アノテーションは大きな手間がかかります。こうした背景から、このアノテーションを代行するサービスがあります。データを渡せば、利用に応じた学習用データを作ってくれるということです。将来的にはAIがアノテーション作業自体を代行することを計画している企業もあります。

今回の紹介したのは、AIが普及したことで新しく生まれたビジネスのほんの一例です。変化が激しい時代ですから、どこにビジネスチャンスがあるかアンテナをはっていることが重要になります。

(本郷理一)



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2018年09月04日

アフリカ諸国で広がるドローン配送

ITは何も先進国と呼ばれる国だけに広がっているわけではありません。アフリカではむしろ、固定電話などインフラよりも携帯電話がなによりも普及している国が多く存在します。東アフリカに位置するルワンダでは、ITを活用した最先端の取り組みがされています。

ドローンを使った医薬品配送サービスです。ドローンによる配送は、世界を代表するIT企業でも実験がされていますが、約2年前から先立って実運用しています。各地の病院から輸血用血液やワクチン、医療器材などの要請があれば、保管センターからドローンが配送し、自動で帰還するようになっています。

ドローンで配達するのには理由があります。道路が整備されていないため、車で素早く届けるのが難しいということです。実際に車で往復2時間かけて調達していたところを、ドローンが8分で届けてくれるそうです。また、血液の場合、保管するためには冷蔵庫が必要ですが、各病院に設備を置くのは難しいということもあります。

薬の処方をネットから行え、配送されるサービスも広がっています。ちなみに、日本では処方薬は対面販売が義務付けられているため、医薬品のネット販売にはハードルがあります。アフリカでは今後もITを使った最先端のサービスが誕生していくはずです。

(本郷理一)



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2018年08月24日

ロボットによる建設現場の負担軽減

建設現場でロボットの活用による効率化、省人化が進んでいます。背景にあるのは、労働環境が厳しく従業員の負担軽減が求められていることや、建設現場で働ける技能を持った労働者の不足が進んでいることなどです。

現場へ導入されているロボットには、人の代わりに作業を行うものと、人の作業の補助をするロボットスーツなどがあります。また、住宅などの小規模な現場にも入れるように、小型のロボットも登場しています。

ロボットに置き換わる作業は、体への負担が大きいものです。十数キロある板を持ち上げる、上を向きながらビスで固定するなどになります。これらの作業をロボット同士が連携することで、作業員の負担を最大で約7割削減できるそうです。

ロボットスーツは、重い部材などを運ぶ際に腰への負担を軽くすることができます。CYBERDINE(サイバーダイン)のスーツでは、20キロの部材を扱った際に12キロ程度に感じるそうです。

今後、大手住宅メーカーを中心にロボットの導入が進んでいくと思います。

(本郷理一)



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2018年08月16日

視線から商品への関心度を自動判別

小売店で客がどの商品に関心を寄せているかリアルタイムに把握できる技術があります。視線の先を特定し、その動きを分析することで関心の有無を判別するというものです。リアルタイムで分かるため、見込み度の高い来店客を店員に通知でき、より効率的な接客営業が行えます。

また、販売戦略を見直す上で新しい切り口の材料が得られます。今までに多いのは、売れた商品とそれを買った顧客を結び付けた「結果の情報」でした。今回の技術によって新しく得られる情報は、商品を買う買わないまでの動きであり、「過程の情報」です。

視線を特定するには、カメラが必要になります。小売店では、このカメラが防犯カメラとしての役割も兼ねることが考えられます。通常とは異なる視線を特定し、万引きなどを警戒することができます。

他にも、カメラを電子掲示板と組み合わせることで、そこに表示されている広告のどの部分がどれだけ見られているか効果測定ができたり、音声が出るようにすれば声かけによるアプローチもできます。

(本郷理一)



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2018年08月10日

AIが人材採用を支援

企業の採用選考にAIが活用される事例があります。エントリーシートを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、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、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、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、AIが行っても効果がでるということです。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08月09日

IoTのセキュリティ

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08月08日

社員の健康状態を分析

健康には体と精神の健康が含まれます。特に精神的な健康は機械で測定しづらく、人が気にかけるしかないものでした。しかし、精神面な問題を抱えていても表に出ず、周囲の人が気づけないことが多くあります。

そのため、機械的に心理的な部分を読み取ろうとする方法が考えられています。心理は体の調子に影響します。そのため、体の状態を測定することで精神的状態を知ることができます。例えば、センサーで汗の量や皮膚の温度を測り分析することで、どれくらいストレスを感じているか分かるなどです。

また、心理は行動に表れるので、何かしらの行動結果を分析することで、精神的状態を知ることができます。例えば、社内SNSでの発言内容の分析でどういった心理なのか分かります。データが蓄積されていけば、人が注目しないような違いから異常であることが判明することもあります。

これらの仕組みは、事態が深刻化する前に、対策が打てるのが大きいわけです。事前に分かれば、休暇を取るよう促すなどもできます。

(本郷理一)



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2018年08月07日

社員の離職を予測する

人手不足に直面する中、社員が辞めていくのは企業にとって避けたいことです。離職を防止するために、AIの力を頼る事例があります。

離職する可能性をデータから分析し、その後人事担当者が面談などのフォローをするという流れです。データには、定期面談での発言内容や勤怠情報などがよく使われます。過去に離職した人のデータを事前に学習させることで、可能性をはじき出すことができるわけです。

こうしたAIの活用とその後の担当者のフォローによって、離職率が半分近くになるという成果を得られた例もあります。

人の基準だけでなくAIの基準も使うことで、より正確に精神的負担を感じている社員を発見することができるはずです。

(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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