機械学習・人口知能(AI)の発達


ディープラーニンクをはじめとする人工知能(AI)の進化

1950年代に登場した人工知能(AI)は年々その精度を上げ、現在ではビジネス利用も進んでいます。特に、ある事柄について自身で考え、答えを導き出すシステム「コクニティブ・コンピューティング」、その中の一種である「ディープラーニンク(ニューラルネットワークによる機械学習)」は、近年注目を集めています。音声・画像認識や自然言語処理の分野を得意とするこの技術は今後ますます発達し、激しい市場競争に突入することが予想されます。

人口知能の具体的な活用事例

1.倉庫などの仕分けに利用されるロボット

世界最大手のECショツピンクサイトAmazonでは、すでにロボットによる作業の自動化が実用化され、大きな成果をあげています。「Kiva」と名付けられたこのロボットが商品の選択・運搬を担当し、最終的に人が集配を行う-というのが倉庫内でのフロー。このフローの確立によって作業員が倉庫を動き回ることがなくなり、注文処理も速くなっているそうです。また、近年では日立が配送コンテナ内で作業が可能な倉庫用ロボットを発表するなど、大きな盛り上がりを見せています。

AI 倉庫

2.営業支援やオペレータサポート

営業支援ソフトウェアの分野で大きなシェアを誇るSalesfbrceは、クラウドベースでありながら充実の予測的営業支援アナリテイクスが利用可能です。ネットショツピンクをするユーザの利用情報などを複合的に角牢析し、自動でオススメ商品を予測・提示できるので、潜在的消費へのリーチに有効活用されています。また、銀行や保険会社ではすでに音声認識による文字記録・音声角牢析によって顧客の抱える問題を突き止め、その解決に向けた情報をオペレータを表示するなどの技術も実用化されています。

AI オペレータ

3.高い診断精度による医療現場での活用

アメリカのIBM Researchは画像解析による皮膚癌の早期発見技術を発表しており、その精度は95%に達するとのこと。従来、人が診断を行った場合の発見率は75~84%とされていますが、それに比べて非常に高精度であることがわかります。また、この技術には機会学習が用いられており、レントゲン画像を追加で読み込み学習させることで、今後さらに精度の向上が見込めるようです。このように人工知能技術は現在、医療現場でも積極的な活用が進んでいます。

AI 医療