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近年のAI活用事例とは?具体的な事例を交えながら解説

深層学習(ディープラーニング)の技術が発表されて以来、数々の場面にAIが活用されてきました。近年では画像やゲームなどを中心にさまざまな分野でAIが普及しています。本コラムでは、近年のAI活用事例について、具体的な事例を交えながら解説していきます。

近年のAI活用事例

これまでのAIについては、下記のようなトピックが主な活用事例でした。

画像認識の分野でAIが多く活用されている

画像認識の分野では深層学習(ディープラーニング)が開発されてからAIの活用が劇的に普及しました。深層学習を利用して正常、異常状態の画像を大量に学習することで、目視作業の自動化を実現しています。

特に自動運転や異常検知などの分野で活用が進み、異常検知については、部品製造などに留まらず、道路や橋梁のひび割れの検知、不審者の検知などにも応用されてきています。

AI-OCR(AI-Optical Character Reader)と呼ばれる技術を用いて、申込書の記載内容を迅速にデータ化するなど、手書き文字のデータ変換でも活用されています。

自然言語分野ではチャットボット程度の活用に留まる

自然言語とは人間が発する言語のことです。人間の言葉を認識し、理解するためのAI研究が各社で進められてきました。自然言語分野で活用が特に進んでいるのはチャットボット技術で、定型的な問い合わせ対応など、従来では多くの人を雇って対応していた業務を代替させています。

自然言語分野の研究は各国で着実に進められていて、近年ではアメリカの非営利団体OpenAIが開発した自然言語処理モデル「GPT-3」の精度の高さに注目が集まりました。

しかしながら、まだAIは人間の言葉の文脈を人間のように完全に理解できる段階になっていません。チャットボット領域においても、選択肢を用いて会話の精度を上げているのが現状です。

今後は、自然言語分野の研究が進むことにより、セールスや事務処理などの業務効率化が期待されています。

ゲームの分野でも活用が進む

ゲームへのAI適用も推進されています。特に囲碁の世界チャンピオンを下した最強の囲碁AI・アルファGOが各国で話題になりました。以前から敵キャラの制御やプレイヤーの訓練などにAIを活用してきましたが、最近ではゴルフゲームでキャディがコースの傾向・打ち方のクセを学習することや、ゲーム自体をAIが生成するなどといった事例もあります。パックマンをNVDIAの研究者たちが一部AIで再現できたことも話題になりました。

現在では、上記の分野をはじめとして、さまざまな分野でAIの活用が進んでいます。

主なAIの活用事例

それでは早速、近年の主なAI活用事例をみていきましょう。

工場での不良品検品

食品・機器メーカーを中心に、さまざまな企業の工場で、良品・不良品を見分ける画像処理技術が活用されています。このことにより従業員の負担が大きい検品作業を24時間実施できるため、工場の稼働率を上げられるのです。ロボットアームと連動させることで、不良品を自動で取り除く仕組みを構築した企業もあります。

工場のフォークリフトとの接触防止

従来は工場内に監視員を配置して、交通整理を実施してきました。しかしながら工場は敷地面積が広大であることが多く、監視員を細かく配置することは現実的ではありません。車両と人の稼働エリアを分ける「人車分離」も、結局は車両が人のエリアを横断する必要性や作業エリアへの侵入の必要性が出てきます。車両にセンサーを装着し、タグを持つ作業員が近づくとセンサーが検知し、アラームで警告するシステムを準備することもできますが、設備導入にかかるコストが課題でした。そこで、カメラで撮影した画像からAIに人を認識させ、車両との距離が一定以内に近づくとアラームで警告するような仕組みが取り入れられるようになりました。主な手法としては、定点カメラによる接触防止と、定点カメラでの検知が難しい場合のために車載カメラによる接触防止の2つの方法があります。

大通りの通行人カウント

AIを活用し、大通りの映像から通行人をカウントする仕組みも存在します。カメラの映像から人の頭部を検出することで、人が密集している状況でも人数をカウントできるようになりました。従来、通行者のカウントは交通量調査員が担当していましたが、悪天候の中でも長時間同じ場所に居座ることは、作業員への負荷が高い作業でした。しかし、AIで通行量を自動検知できる仕組みを採用したことにより、負荷の削減とコスト削減を両立しています。近年は新型コロナウイルス感染拡大の影響を受け、街中の通行量を調査する目的で活用されています。

AIが報道記事を生成

メディア業界では、ニュース記事の自動生成に向けた動きが加速しています。中でも気象ニュースの原稿は比較的パターンがシンプルなため、各社で実証実験が進められています。ある企業では、気象庁が公開した過去4年分の気象電文と実際にアナウンサーが読み上げた気象ニュース原稿をセットにし、ディープラーニングによって学習を進めました。そしてAIが生成した気象ニュース原稿を評価したところ、日本語の文法は人が読んでも違和感のないレベルの仕上がりだったことが実証されています。意味の正しさにおいては多少の修正が必要なものの、おおむね気象電文と同じ内容の文書を作成できました。今後は、企業の決算発表やスポーツ記事などでも実証実験が進められようとしています。

ゲームキャラクターの動きにAIを活用

AIに自分のキャラクターの動きを学習させることで、プレイヤーが操作しないキャラクターを動かすような仕組みも存在します。プレイヤーの動きをAIが分析して「どうプレイしたらもっと上手くなるのか」をコーチのように教えるようなシステムも登場しました。

AIの活用により独立した思考を持つ複数のキャラクターを実装し、個性ある動きを実現したゲームも存在します。

ゲームの運営にAIを活用

ソーシャルゲームにおいて、ユーザーは自分に合った体験をサービスに求めています。運営から多数ユーザーへの施策を作る時には、ユーザーの需要を特定できていることや、ユーザー一人ひとりに対してイベント・コンテンツ・商材などの最適なマッチングを実施することが重要です。

そこで、ユーザーの行動ログに基づく特徴量をAIに投入し、ユーザーに最適なメニューを自動で選定していく仕組みを導入している事例が存在します。

ユーザーの行動ログの要素については、ログインの実績やレベル、先月イベントでクリアした最高レベル、先月のイベント報酬獲得数、過去1ヵ月クエストクリア数、ギルド掲示板への書き込み数、フレンド数などが挙げられます。

どのユーザーがゲームから離脱しそうかを予測して、専用のイベント情報配信や無償の報酬付与などの仕組みも登場しました。

また、AIをガチャに実装し、表示コンテンツとコンバージョン結果を学習し、コンバージョン数が最大化するように表示割合をリアルタイムで調整するようなシステムもあります。

※AIコンサルのサービス紹介ページなどがあればご教示ください。ここにリンクを貼りたく考えています。

AIはすでにさまざまな分野で活用されている

AIは主に画像解析の分野で活用されており、チャットボットやゲームなどでも利用が始まっています。特にゲームにおいては古くからAIを取り入れる動きがあり、ディープラーニングの普及により、さらにAIは高度化しているのが現状です。その他の分野でも着々と導入が進んでいます。

AIの近年の活用事例を把握し、時代に乗り遅れないように対応していきましょう。

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