2019年06月07日

人工知能(AI)で後継者不足が解消?

 こんにちは。ナレッジリング開発担当の鈴木です。
6月ですね。6月と聞いて思い出すものと言えばやはり梅雨ではないでしょうか。
今年も7日に東海、関東甲信、北陸、東北地方南部が梅雨入りしました。
関東甲信地方では平年より1日早く、昨年より1日遅い梅雨入りだそうです。
今年は太平洋高気圧の張り出しが弱く、
そのぶん梅雨明けが平年より遅くなる可能性があるそうです。
これからじめじめとした季節がしばらく続きそうなので
げんなりしてしまいますが、梅雨に負けず頑張って行きたいと思います。

 さて、今回はネットで見つけた人工知能関係の面白そうな取り組みのご紹介です。
5月29日に電通と電通国際情報サービス(ISID)の「オープンイノベーションラボ」が共同で、
人工知能(AI)などの技術を活用して職人の技術継承を目指す「プロジェクト 匠テック」
開始したと発表しました。
日本の伝統産業において職人の技は貴重な知識資源と広く認識されています。
しかし、職人の技は体系化や言語化をすることが難しい暗黙知の占める部分が大きいため
若年層への継承が進まず、職人の高齢化とも相まって技術継承が危ぶまれている分野も
少なくないそうです。

「プロジェクト 匠テック」はこうした技能継承が課題となっている産業分野において
人工知能(AI)をはじめとした技術を活用して継承する取り組みです。
取り組みの一環として後継者不足が深刻なマグロの目利き技能を継承するために、
天然マグロの尾部断面画像からAIが品質判定を行うシステム「TUNA SCOPE」を開発。
今年3月に実証実験(※注1)が実施し満足のいく結果が得られたようです。
また電通グループでは今回の実証実験の結果を踏まえ
さらなる精度向上と実用化に向けた継続的な開発を進めていくという事です。

 人工知能(AI)が人間の仕事を奪う事を心配される向きも少なくありませんが
こうした後継者不足が問題となっている産業分野などでは
心強い労働の担い手になるかも知れませんね。
それでは今回はこのへんで。




※注1
 TUNA SCOPE実証実験は@Aの2段階で実施されたそうです。
@ TUNA SCOPEβ版をマルミフーズ株式会社の尾切り検品業務に適用
マグロの尾部断面写真と、職人の4〜5段階の品質評価の結果を紐づけて
尾切り検品のデータを取得し、
ディープラーニングによる画像解析を行うためのシステムを構築。
さらに収集したデータを基にチューニングと
ディープラーニング・アルゴリズムの選定を行い、
スマートフォンアプリとして実装した「TUNA SCOPE」β版を開発。
これをマルミフーズ焼津工場での検品業務で試験適用した結果、
職人と85%の一致度でマグロの品質判定に成功したという事です。

A 同システムが最高品質と判定したマグロの市場性の検証
マルミフーズでの尾切り検品における「TUNA SCOPE」の適用を経て、
最高ランクとして判定されたマグロを「AIマグロ」とし、
商品ブランドロゴを開発。
『産直グルメ回転ずし 函太郎Tokyo』で5日間にわたって提供し、
約1,000皿を販売しました。
アンケートの結果、
注文客の89%から「AIマグロ」に対する高い満足度を示す回答が
得られたそうです。



posted by CBIT鈴木 at 17:59 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2019年05月24日

働き方改革×ナレッジマネジメント

お久しぶりです。
営業兼採用担当の宮澤です。

さて、突然ですが皆さんの会社で「働き方改革」は進んでいらっしゃいますか?

働き方改革の三本柱は、

1.労働時間の長時間化の是正
2.正規・非正規の不合理格差の解消
3.柔軟な働き方の実現

とされていますが、今年の4月からは

・年次有給休暇の年5日付与
・労働時間の客観的把握

などが義務化されるなど、その取り組みが更に具体的に進んできている印象です。

そこで今回のブログでは、
働き方改革を実現するのに有効なナレッジマネジメント、という観点でお話させていただきます。

ナレッジマネジメントとは皆さんもご存じの通り、
「企業が蓄積した知識や経験を全社的(もしくは部分的)に共有し、
企業が持つ競争力を活性・向上させる経営手法」のことです。

これってまさに働き方改革が掲げる、
「労働時間の長時間化の是正」に有効な手段だと思いませんか?

ナレッジマネジメントで得られる効果は様々ですが、
ひと言でいうならばそれは「業務効率化」です。

例えば、コールセンター部門においてはナレッジマネジメントが非常に効果的で、
1件あたりの対応時間が短縮されることでオペレーター1人あたりの対応率を向上させたり、
エスカレーション件数が低減することで結果的に他業務にあてる時間が増えたりなど、
まさに「業務効率化」の実現が可能となります。

労働時間の短縮が求められる一方でこれまでと同等の成果を出し続けるには、
当たり前の話ですが社員1人あたりの労働生産性を向上させる必要があり、
その為にも業務効率化は必要不可欠なのです。

「短時間で効率的に仕事をして、定時になったら帰る→自分のプライベートの時間が確保できる
→心身共に良い状態を維持できる→仕事の生産性が更に向上する」
例えばこんな好循環スパイラルを皆さんが実現できる世の中にしていきたいですよね?

それであればまずは社内でナレッジマネジメントを推進していくことをオススメします。
弊社でもナレッジマネジメントを後押しするサービスを扱っておりますので、
この機会に導入をご検討してみてはいかがでしょうか?

◆ナレッジリング

延べ200社以上の導入実績があるので、運用面なども含めてサポートさせていただきますよ!
それでは今回はこの辺で。



posted by CBIT宮澤 at 17:38 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2019年05月10日

生成系AIの進化に期待

こんにちは。ナレッジリング開発担当の鈴木です。

5月ですね。新しい天皇陛下が即位されて
今月から元号も令和に改まりました。
とある自治体の水道検針票に
平成31年5月7日(存在しない日付)と印字されるトラブルや
はたまた、ある銀行では2019年5月7日の振込予定日が
1989年5月7日(※1)と表示・印字されるトラブルなどが
ニュースでも取り上げられていました。
このように表示や印字上のトラブルが何件かあっただけで
その他では大きなトラブルもなかったようですので
大変に喜ばしい事だと思います。

※1
平成元年5月7日が1989年5月7日なので
令和元年を平成元年と取り違えて
西暦変換してしまいそのように出力されたそうです。

さて、先日ネットで気になる記事を見つけました。
現在のAIブームを牽引しているのは「画像認識」(写真の分類 etc.)や
「音声認識」(AlexaやCortana etc.)など「認識系AI」(※2)であるが、
最近ではそれとは別にデータやコンテンツを自動で生成するAIが
注目されて来ているというものです。
(生成系AI」が業務の効率性を上げる)

※2
「認識系AI」、「生成系AI」という明確な定義があるわけではないようです。
私が読んだ記事ではデータやコンテンツを自動で生成するAIを
「生成系AI」と呼んでいたので、ここでもそう呼ぶことにします。

具体的な事例としては
「存在しないアイドルの顔を生成
「楽曲の自動生成」
などが記憶に新しいところです。

個人的にこうした「生成系AI」が進化していく傾向は
大変に好ましいものだと捉えています。
と言いますのも弊社ではChatAIdeを提供しています
ChatAIdeは利用者の質問を認識・識別し最適な回答を返すので
「認識系AI」を使っているという事になります。
お客様にチャットボットの説明をしている時に良く言われるのが

「ボットに学習させるのは面倒だから
日報や手順書を放り込んだら
自動でチャットボットが出来上がればいいのに」

という事だったりします。大変ごもっともだと思います。
そのような機能があればとても便利であるし、
できる事ならぜひ実現したいところではあります。
ただ、現在利用しているAIライブラリだと実現が難しいというか
不可能であったりもするんですよね。
そこで、「生成系AI」の進化への期待が高まります。
ここ数年の海外ではThe Washington Postの
リオデジャネイロ五輪での報道の一部に
「Heliograf」と呼ばれるAIが使われたり、
また日本国内では日経新聞社が提供している
完全に自動化された「決算サマリー」など
生成系AI」の実用化の事例も増えてきています。
こうした流れは「生成系AI」が日々着実に進歩してきている事を
うかがわせるものだと思います。

日報やマニュアルを投入するだけでチャットボットが完成する未来。
大変素晴らしい。ただ、そこに到達するにためには「生成系AI」が
あと何段階か進化して来る必要があるように思います。
こうした分野での機械学習の進化に期待したいと思います。

それでは今回はこのへんで。



posted by CBIT鈴木 at 15:15 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする