本記事では、世界のITトレンドの1つである人工知能（AI)とは？解説した上で、世界4,498人に調査したAI最新トレンドと、教育やマーケティング、Eコマース、生産ラインのメンテナンスなどの最新開発事例をご紹介します。

今更聞けない、人工知能（AI）とは？

人工知能（AI)とは、ビジネスや生活の現場で行う人間の知的振る舞いの一部をソフトウェアを用いて人工的に再現することができる技術です。GoogleやApple、Amazon、LINEなど世界的企業が乗り出しているだけでなく、中小企業やスタートアップ企業の間でもトレンドとなっている人工知能（AI)という言葉を聞いたことがない人は現代では少なくないのではないでしょうか？

スターウォーズで登場するC3POやターミネーターで登場するサイボーグが兼ね備えていた人工知能（AI）は日本国内だけでなく、世界中の人々の想像力を何十年も形成してきました。しかし、「未来的」に描かれていたAIや機械学習のストーリーは、20年前、さらには10年前には想像できなかった方法で現代のビジネスをすでに推進しています。

40％のビジネス業務はAIに代用される？

2019年までにビジネスの現場だけでなく私達の生活における「デジタル化」を推進する取り組みの40％はAIによって行われると予測されています。実際に、ビジネスの場では採用やデータ分析、製造ラインなどがAIによって自動化されています。米国のUberが自動運転車のテスト走行を行っているだけでなく、豊田通商や日野自動車は2018年10月17日に日本の東名高速道路で自動運転車の試験走行を行い、2021年には後続車両に人が乗った状態での隊列走行システムの商業化を目指していると発表しています。

また、米国IT調査会社のGartnerは同じく2019年にはビジネスコンテンツ（株主報告、法的文書など）の20％が機械によって取って代わることを予測しています。実際に業務関連の書類作成や、データ分析などAIを謳う新興企業は続々と登場しています。

AIが影響を与える産業とは？小売業、旅行業

では、実際にAIが主に影響を与えることが予測される産業とは何でしょうか？米国McKinsey Analysisの調査結果をご紹介いたします。

AI value

 

分析結果によると、今後AIは農業、電話会社、銀行業、ヘルスケア、旅行、小売業などの分野で活用が進むと発表されています。その中でも、小売業は最も経済効果を生み出される産業であり、旅行業はAIの影響を最も受ける産業と言われています。

世界4,498人のCIOに調査「Harvey Nash / KPMG CIO Survey 2018」

次に、NashTech Japan株式会社の親会社である英 Harvey Nashと、KPMGコンサルティングと共同で行った世界の4,498人のCIO(ITエグゼクティブ）を対象とした世界最大のITエグゼクティブ調査（Harvey Nash / KPMG CIO Survey）の結果をご紹介いたします。

世界のCIOたちが抱える事業課題はAIで解決できる？

経営陣が対処しようとしている主な事業課題を調査したところ、調査対象の62％が「ビジネスプロセスの改善」、48％が「ビジネスの形態化と分析」、45％が「自動化によるビジネスの効率化」と回答しています。これらの課題を解決するソリューションとして、投資すべき技術としてAIが注目されていることを本調査では明らかにしました。世界のCIO達は　事業課題の解決策としてAIに注目しています。

最新AI開発事例の紹介｜教育、Eコマース、交通管理など

では、英国に本社を置き日本だけでなく欧米諸国やシンガポールなどのアジア先進国に対してITソリューションを提供しているNashTechの最新AI開発事例の一部をご紹介いたします。

NT Machine learning

パーソナライズされた教育の提供

日本でもAIの教育分野への導入は注目されていますが、NashTechはAIを活用して個人に最適な教育方法を提案するソリューションの開発を行いました。機能は主に3点です。

  1. 生徒のオンラインテストのスコアを予測
  2. 生徒個人に最適な教材を教師に提供
  3. 生徒ごとの興味や進歩、達成状況に基づいた学習ロードマップの作成

個人が尊重される社会に移行する現代において、教育においてもパーソナライズされたソリューションをAIによって提供することを実現しています。

ヒューマンエラーがなく確実性の高いメディア＆マーケティング

扱いきれなかったビックデータの処理・分析もAIを行えば人間以上の速さで実現することができます。弊社がメディアとマーケティング領域で開発した機能は主に以下の３点になります。

  1. ビックデータをもとに、各マーケティングプランに合わせた最適なチャネルの提案
  2. 広告キャンペーンの単価の自動予測
  3. 次年度の日毎人口統計ごとの広告費の予報

メディアとマーケティング領域へのAIの活用は、ヒューマンエラーがなく確実性の高い予測を打ち出すことを可能にしました。

EコーマスのLTVを高めるAIレコメンド

EコマースへのAIの活用はUX（User Experience）の向上に大きな寄与を果たしています。ユーザーの行動に対してソリューションを提供するだけでなく、ユーザーの潜在ニーズに対してアプローチすることを可能にしました。

  1. 顧客の過去の関心事に基づいて製品を分類
  2. 顧客が購買したときに関連する商品のレコメンド
  3. 顧客の購買時の感情を分析

かつては定性的であった感情変数すらもAIはスコア化することを可能にしました。ユーザーの潜在的な購買ニーズにアプローチすることを可能にしたAIはEコマース事業のLTV(Life Time Value)において、大きな改善可能性を提供することを可能にします。

時間とお金を削減する交通管理を実現

交通管理において、AIは人の時間とお金の節約に寄与します。スクリーンを通してリアルタイムの交通情報をドライバーに提供することを可能にしています。交通管理において弊社が開発した機能は２点です。

  1. 市内の特定のエリアの交通状況を予測し、渋滞を回避できる
  2. ドライバーに最適な位置と運転方法をレコメンドに基づき最適な保険を提案
  3. AIの導入は無駄な時間、無駄なお金の削減をドライバーに提供することを可能にしました。

事前検知による犯罪回避

私たちの身近には犯罪、テロ、暴力のリスクが潜んでいます。そして、リスクに対する対策が遅い遅れてしまうと被害はより重くなります。では、どうすればリスクに対してもっと早く反応できるでしょうか？ AIとスマートセンサーは、人や物の行動に追いつくことができる、よりスマートなシステムを作るのに役立ちます。スマートセンサーを通して事象を検知したAIは行動の隠された意味が何であるかを推測することができます。

  1. 音とリアルタイムのビデオから犯罪を検出する
  2. リスクへの迅速な対応のために、リアルタイムで警備員への警告を出す
  3. 限られた情報で関連性のある人と物事を検出する

どのような行動が暴力や犯罪に関連しているのかをセンサーにトレーニングしてもらい、関係する利害関係者に即座に警告を送って時間内に行動を起こすことを実現します。これらのソリューションは、病院内、路上、または家庭でも適用可能です。

生産ラインのメンテナンスのリソースを再配分

予期することが難しい生産ラインのメンテナンスへのAIの導入は、製造業者に対して効率を提供します。製造業における製造工程の効率化は収益最適化に直結するソリューションとなります。

  1. 精算ラインにおける各装置の欠陥を予測する
  2. どの装置にフォー化するべきかレコメンドする
  3. 生産ライン城のデータを収集し、分析し、自動化を実現するパターンを見出す

製造業のAI導入はリソースの再配分を実現し、プロダクトの成長を促進します。

まとめ

日本企業間でもトレンドとなっている人工知能（AI)は、すでに世界で多くの実例がでています。そして、AIはビジネスにおいて「効率化」「時間とお金の削減」「分析」「自動化」「リソースの再配分」などのベネフィットをもたらします。