AIとは 機械学習のうちの1つの分野・技術として、近年大きな注目を集めているのが、ディープラーニングです。ディープラーニングは、深層学習とも呼ばれ、aiの機械学習におけるデータの分析や学習を強化したものと言えます。 ディープラーニングにはCNNやRNNなど様々な技術があるが、専門家でなければ知らなくてもOKじゃ, 今後、コールセンターは”チャットbot”や”会話ができるAI”に代わるカモしれないね. All rights reserved. ディープラーニングなどのai技術を活用することにより実験数の削減と、未知のパラメータの発見が期待できます。 AIは、考えられるすべてのバリエーションを調べ、いくつかの最適なソリューションを生 … 近年ディープラーニングが話題ですがその技術を身近に感じている人は少ないかもしれません。ですからビジネスなどでのディープラーニングの活用事例が知りたいですよね。それではそんなディープラーニングに関する基本的なことや具体的な活用事例についてお話します。 AIとは ・量

最初に「AI(人工知能)」と「Deep Learning(深層学習)」の基本的な概念をご紹介します。まず押さえておくべきことは、「AI(人工知能)」は総合的な概念と技術であり、「Deep Learning(深層学習)」はAI(人工知能)を支える手法のひとつだということです。 AIとは ・生産性の向上 などの要因において評価/比較したところ、二酸化炭素の流量が歩留まり率に大きな影響を与えることが判明しました。, この結果に基づき生産工程でのパラメータの調整を行ったところ、原材料の無駄が20%削減、エネルギーコストも15%削減され、もちろん歩留まり率を大きく改善することに成功しました。, 大手製薬メーカーは、ビッグデータソリューションによってワクチンの収量を増やす方法を探していました。, 機器に設置したセンサーからデータを収集/解析し、さまざまなパラメータを比較することで、重要な要因を見つけ、それに従い調整を行いました。, その結果、1つの物質から得られるワクチンの収量が50%向上。年間で5〜10億円に登る売上アップを果たしました。, BMWは2014年以降、プロトタイプの欠陥を検出するためにビッグデータを活用しはじめました。, データは、テスト中のプロトタイプと実際に使用されている車体から収集されました。ビッグデータの分析によって、プロトタイプ車の脆弱性やエラーを検出することができるようになりました。, これにより、大量生産前に車の脆弱性を排除することができ、リコールの減少、ブランド価値の向上、保障コストの削減を実現しています。, 予知保全/予防保全は、製造業においてもっとも活用イメージをしやすいユースケースのひとつではないでしょうか。, アメリカの半導体メーカーであるインテルも、予知保全のためにAIとビッグデータを活用しています。, IoTで収集されたデータをAIにてパターン認識、可視化し、障害検出を実現しています。エンジニアはデータの傾向を明確に把握し、深刻な障害が起きる前に、的確なアクションが取れるようになります。, インテルが実施している予知保全対策は、障害に対する反応時間を今まで4時間かかっているところが、30分までに短縮することに成功。それに伴いコスト削減も実現しています。, ショベルカーにセンサー(IoT機器)を取り付け、アーム可動範囲内に人やモノなどがないか識別、危険がある場合は、操縦者にアラートを通知する、ことで事故を未然に防ぐ事ができます。, 重機によってはアームの可動範囲は違うため、アラームをあげる閾値は人間が事前に設定します。, 画像(映像)識別は、AI技術によって人間などを識別、Bluetooth技術によって、センサーから物体への距離や角度を検知、などこういった複数の技術を組み合わせることで事故防止の対策として役立てることができます。, Bluetooth 5.1 の仕様は、Bluetooth シグナルの方向を検知することができる方向探知機能を持つ位置情報サービスを強化します。Bluetooth 方向探知機能があれば、開発者はデバイスの位置を理解し、1メートル以下の精度で位置がわかる製品を市場に投入することができます。(引用元), AIによってもたらされる高度な分析は、製造業/モノづくり産業を高度なスマート産業に変えます。, ・需要に対する調整 第3次AIブームといわれる昨今において、AIは多くの企業に注目され始めています。しかし、ディープラーニングと機械学習の違いまでは詳しくは理解できていないという方…, 近年、さまざまな分野での活用が進んでいるAI・人工知能。対話できるロボットなども登場し、ますます生活の利便性は高まってきています。ただ、やはりAIロボットという…, AIポータルメディアAIsmileyは、9月24日(木)16時から、ニューノーマルで求められるビッグデータや先端AIテクノロジーの活用をテーマにウェビナーを開催…, 近年はさまざまな業界でAIが活用され始めており、AIの導入によって生まれる効果について、テレビやインターネットで特集されることも多くなりました。そのため、これま…, 近年はさまざまな業界でAIが導入され始めており、私たちの日常生活においても非常に身近な存在となりつつあります。第3次AIブームとも呼ばれている現代において、多く…, 近年は多くのメディアでAIが取り上げられるようになり、AIに対する注目度も非常に高くなっています。また、実際にAIを導入する企業も増加傾向にあるため、その流れに…, 近年、AI・人工知能への注目度は非常に高くなっており、さまざまなメディアでも取り上げられています。そのため、あまりAIというものを理解していない人でも「AI=便…, 近年は多くの企業がAIを導入し始めており、それに伴いAIを扱える人材への需要も高まっています。しかし、AI人材として採用されるためには実戦経験が求められることも…, 近年、AI技術の発展に伴ってさまざまな企業がAIを導入し始めており、従業員の働き方にも少しずつ変化が生まれています。特に昨今は働き方改革が進められているため、A…, IT業界だけでなく、農業や漁業、医療といったさまざまな分野でAI・人工知能が活用され始めています。多くの人に認識され始めており、今では非常に身近な存在となりつつ…, 近年はさまざまな業界でAI・人工知能が実用化され始めており、私たちにとって非常に身近な存在になりつつある状況です。そのため、最近はAIスタートアップ・ベンチャー…, 近年、AI・人工知能に対する世間の注目度は非常に高まっており、多くの企業でもAIを活用したサービスを提供したり、AIによる業務効率化を図ったりと、AIとの関わり…, AIの発達により、膨大なデータをもとに「予測」「分析」「認識」「最適化」などがよりスピーディーに行えるようになりました。これはAI・人工知能が大量のデータをもと…, 視覚認識、行動認識など、AIやロボットの性能はどんどん人類に近づいています。昨今では、人間が持つ感情をAIによって読み取ろうとする感情認識技術の研究が進められて…, 昨今、官公庁や地方自治体、大学、金融機関など事務作業が多いオフィスを中心に、光学認識技術(OCR)による文字認識ソフトウェアが導入されています。これまで紙ベース…, 日本企業や金融機関、公的機関で叫ばれる業務効率化。その壁のひとつとなっているのは「ペーパーレス化」であることは間違いありません。昨今は、OCR(光学認識技術)を…, ディープラーニングを活用したAIによる画像認識技術がビジネスの現場でも活躍しています。 スマートファクトリーは、スマートファクトリー4.0とも呼ばれ、予期しないダウンタイムを大幅に削減したり、製品設計の改善、生産性の向上、製品の品質向上、労働者の安全性を向上させることができます。, インダストリー4.0とは、製造業におけるオートメーション化およびデータ化・コンピュータ化を目指す昨今の技術的コンセプトに付けられた名称である。具体的には、サイバーフィジカルシステム(CPS) 、モノのインターネット(IoT) 、クラウドコンピューティング、コグニティブコンピューティングなどが含まれる。インダストリー4.0は一般に第四次産業革命として言及される(引用元:Wikipedia), シーメンス、ジェネラルエレクトリック(GE)、ボッシュ、マイクロソフトなどの業界大手企業は、すでに製造業のあらゆる部分を後押しするための機械学習アプローチによるAIの製造に多額の投資を行っています。, 米国の調査企業のTrendForceによると、スマートマニュファクチャリング(AIとIoTの産業分野での活用)はこれから3年から5年の間に大きく拡大して、2020年までに世界のスマートマニュファクチャリング市場は3,200億ドルを超え、年間成長率は12.5%になると予測されています。, また、IFR(The International Federation of Robotics:国際ロボット連盟)によると、工場で機能する産業用ロボットの数は2015年には160万台でしたが、2020年には倍近くまで増加すると予想されています。, Googleトレンドを見ると、2019年までに検索数が増加してきていることがわかります。. aiのなかでも代表的な手法であるディープラーニング。今回は、海外でのディープラーニングの成功事例を紹介する。 ・商品力/競争力の強化, そのひとつに「出力の理由のブラックボックス化」があります。 ・運用コストの削減 様々なビジネスにおいてAI(人口知能)が活用されている中、大きな注目を集めているのがディープラーニングです。, ディープラーニングとは、コンピューターが大量のデータを元に複雑な現象のパターンや特徴を、コンピュータ自身で抽出でき、更にはその抽出方法までもコンピュータ自身で学習できる技術を指します。ディープラーニングは、よく機械学習と同義で扱われることもありますが、本来は機械学習技術のうちのひとつです。AI(人口知能)の分野である機械学習のうちのひとつがディープラーニングという技術になります。, AI(人口知能)は、今やIT系のニュースや日常的にもよく耳にするようになりました。AIとは、Artificial Intelligenceの略で、人間が行う思考や選択、記憶といった行動をコンピュータが再現したものを指します。身近なAIの活用例として、Google翻訳やSiriが挙げられます。これほどまでに社会へ浸透してきたAIですが、未だにはっきりと定義が定まっていません。, 機械学習とは、AI(人口知能)のうちの1つの技術を指します。AIが自律的に学習を行う為の技術です。示されたデータやルールから、パターンを発見し、そのパターンを利用することで判断や予測ができるのが、機械学習の特徴です。, 機械学習のうちの1つの分野・技術として、近年大きな注目を集めているのが、ディープラーニングです。ディープラーニングは、深層学習とも呼ばれ、AIの機械学習におけるデータの分析や学習を強化したものと言えます。例えば、「空」という言葉に対して、「青い」「広い」といった返答しかできなかったシステムが、ディープラーニングを活用することで「青くて広い」や「雲が増えたので雨が降る可能性がある」などといった返答をすることができるようになります。与えられたキーワードに対して、プログラミングされたデータの中から特定のワードを抽出するだけでなく、コンピュータ自身が学習を行い、より人間に近い判断や行動をとることが可能となります。, ディープラーニングは、大量のデータから複雑なパターンやデータの特徴を人間の力を使わずに発見することができ、汎用性が高いことから、さまざまな業界で活用されてきています。, 次に、実際に活用されている事例と実証段階に進んでいる身近なサービスの事例をご紹介いたします。, まず、株式会社日立製作所と損害保険ジャパン日本興亜株式会社によって実証が開始された『インフルエンザ予報』の事例をご紹介いたします。, 『インフルエンザ予報』は4週間先までのインフルエンザの流行予測情報をwebサイト上に掲載し、誰もが閲覧できるサービスです。全国4000以上の医療機関から集められたインフルエンザを含む感染症のデータや過去の流行地域や時期といった様々な情報を、ディープラーニングを用いてAIに学習させ、インフルエンザの流行の予測を可能としました。この予測情報はコミュニケーションアプリ『LINE』で配信も実施されます。2019年12月から2020年3月まで、さいたま市にて実証が行われ、サービス実証開始の2019年12月時点でLINE登録者は6000人を超え、市民から高い関心が寄せられていることがわかりました。, 東京都台東区上野での大型商業施設である『PARCO_ya』では、来店客の分析にディープラーニングを活用しています。各テナントの区画ごとにカメラを設置し、来店人数を計測と、年齢・性別を画像から認識します。蓄積されたデータはAIによって学習・解析され、解析された結果がグラフや表に見れる化されます。時間別の来店客数の推移などの分析結果が、ビル管理部門やテナントへアプリやwebでフィードバックされるシステムです。テナントはフィードバックされた分析結果を元に、ディスプレイや人員配置の最適化が可能になりました。このシステムによって、人が勘や経験を頼りにせず、ディープラーニングによる分析結果を用いて、最適解を判断できるようになっています。, 最後に、株式会社NTTドコモ(以下NTTドコモ)が提供する需要予測の事例をご紹介いたします。, 現在から30分後までのタクシーの需要を10分ごとに予測し、タクシードライバーへオンラインで配信される『AIタクシー』というサービスが提供されています。このサービスは、日時や乗り降り場所といったタクシーの運行データや、周辺の商業施設のデータ、気象データに加えて、NTTドコモが保有する全国各地の性別や年齢といった人のデータをディープラーニングによって解析を行い、移動する需要の予測が可能となったシステムです。このシステムを利用することで、人の流れをリアルタイムで把握することができ、電車の遅延やイベント等で変動する需要にも速やかな対応できるようになります。また、経験の少ない新人ドライバーであっても、ベテラン並みのパフォーマンスができるようになるでしょう。実際に、この『AIタクシー』を導入した熊本タクシー株式会社では、乗客を見つけるノウハウがない新人ドライバーの売上が上がり、ベテランドライバーよりも多く売り上げる日もあったとの例があります。, 今回は、ディープラーニングの概要とその活用例をご紹介いたしました。AIのディープラーニングによって、人による分析よりも高い精度の分析が可能となり、分析のみならず未来予測まで可能となりました。また、分析できる対象も、文字・音・画像・動画など、さまざまな選択肢から分析ができるのも特徴の1つです。より最適なサービスの提供のために、ディープラーニングはより多くの企業に活用されていくでしょう。.

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