[過去ﾛｸﾞ] (強いAI) 技術的特異点/ｼﾝｷﾞｭﾗﾘﾃｨ 114 (知能増幅) (443ﾚｽ)
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380(1): 2018/08/07(火)07:50 ID:SnO3lBHS(1/6) AAS
イタリア発の災害救助ロボが完全にケンタウロス
https://www.gizmodo.jp/2018/08/centauro-iit.html
イーロン・マスク氏のAI戦略 EV自動運転向け、いやいずれ脳にも？ テスラが自社開発
神経科学技術にも関心示す
https://jidounten-lab.com/w_4713
【読者の声】AI自動運転、ドローン、ICT…長野県伊那市民の新技術への前向きさに、多くの賞賛の声
スマート農業は既に導入
https://jidounten-lab.com/w_4714
米スタートアップのエンバーク、AI自動運転トラック16万キロ走破で実用化目前 ウーバー撤退追い風
ベンチャーキャピタルから33億円調達も
省12
381(1): 2018/08/07(火)08:00 ID:SnO3lBHS(2/6) AAS
日本の生産性向上の切り札になる？注目AIベンダーが明かす自然言語処理の最先端 〜株式会社エーアイスクエア代表取締役 石田正樹氏インタビュー〜
https://www.shigotoba.net/expert_interview_1807_nipponnoseisansei.html
――徳島県で、議事録などに貴社のAI要約技術を導入しているそうですね。
徳島県では、たとえば知事が会見を開くと、音声認識技術で、知事が話したことがリアルタイムでテキスト化されていく。その脇で秘書官が音声認識の間違いをチェックし、会見終了後に修正します。
こうしてできた会見録をAIが読み込み、要約を作成します。どのセンテンスが重要かどうかはAIが自動的に判定します。
このシステムを導入した結果、会見録の作成時間は1/5に短縮され、情報発信までの時間も1/2に短縮されました。
ある著名な日本語処理の学者の方にも「自分が30年以上取り組んで、できなかったことができている」と評価していただきました。
もちろん、そのような人々の研究をベースとして、その上で最新の技術によって可能になったことです。
――音声認識の技術は、方言もカバーできるのですか。
私たちは、方言の中でもとくに難解と言われている「津軽弁」を聞き取ってテキスト化することに成功しています。
省4
382(1): 2018/08/07(火)08:01 ID:SnO3lBHS(3/6) AAS
>>381
――AIは、なぜそうなるかということを説明できないブラックボックスのため、業務に導入することが難しいと言われることもあります。
そんなこだわりはおかしいと私は思っています。言わばプログラマー的な感覚ではないでしょうか。
たとえば人と話している時に、相手がどんな回路を通って話しているのかを気にする人はいません。「その考えは右の小脳中枢を経由していないから、俺は気に入らない」なんて思いませんよね。
もちろん、どの回路をたどったかということを厳密に調べることはできますし、なぜ人工知能がそういう結論を出したかということを調べることだって、やろうと思えばできます。でも、膨大なお金と時間がかかりますから、誰もやらないというだけです。
私自身、コールセンターのコンサルティングをしていた経験があるので知っているのですが、コールセンターというものは、たとえ業務効率が悪くても売上には影響しないような構造になっています。
何十年もそれでやってきたのですが、労働人口も減少している今、そのままではダメだからメスを入れたいと思いました。
そこで、労働力が減少しても、AIを活用して仕事を効率化すれば生産性が上がると考え、問い合わせ業務を自動化できるRPA（Robotic Process Automation）の仕組みを提案したのです。
ところが、「柳の下にはまだドジョウがいっぱいいる」と考えるコールセンターもまだ多いのです。「だったら自分で会社を作ってやろう」と考えて立ち上げたのが今の会社です。
――ルールベースのQAシステムのようなものは、以前からありました。
省3
383(1): 2018/08/07(火)08:03 ID:SnO3lBHS(4/6) AAS
>>382
――どんな事例がありますか。
あるクライアントでは、お問い合わせ業務をコールセンターで受けていました。
そのコールセンターの始業は朝9時からですが、問い合わせはBtoBの運送業の人たちと、一般のお客様がいて、両方をコールセンターで受けていました。
運送業の人たちは朝早く、4時や5時から動いていて、コールセンターが開くのを待っているわけです。
一方、一般のお客様も9時を待って電話してくるので、9〜11時は電話が集中してしまうという問題がありました。
そこで、音声認識技術を使って、コールの内容を全部解析してみたところ、BtoBの電話のほとんどは定型的なパターンとして処理できること、本当に人間が対応しなければならないような一般のお客様からの電話は2割しかないことががわかりました。
そこでBtoBの問い合わせに対応したスマートフォンの業務アプリを提供したところ、8割の電話問い合わせがなくなりました。
クライアントも、なんとなくそういったことは感じてはいたものの、そこまで業務をちゃんと分析したことはなかったのです。お問い合わせの内容を手作業で集計分析するのは大変ですから。
384(1): 2018/08/07(火)08:04 ID:SnO3lBHS(5/6) AAS
>>383
――ところで、日本の生産性が低いと言われるのはなぜだと思われますか。
ひとつには、教育の問題があると私は思っています。高度成長期にはたくさんの物を作らなければならず、そのためには、「自分」を持たない人ばかりの軍隊のような組織のほうが都合がよかった。日本の会社全体がそういう仕組みになってしまっているのです。
高度成長期には、「なぜ」を考える必要がありませんでした。たとえば「なぜうちの会社では朝礼をやるの？」という疑問に思っても、それに対する明快な答えは誰も持っていません。
なぜ朝礼をやらなくてはいけないのか、考えることをしない。みんながやっているからやる。そういう軍隊のような集団になってしまっている。
――今でもそういった企業は少なくありませんね。
これはまったくとんでもないことで、だから日本の生産性は先進諸国の中でも低位にとどまっているのです。
たとえ優秀な学生が入社し、最初は「先輩、これはおかしいのでは？」などと言っていたとしても、3年もたつと、それが得にならないことを学び、角がとれて普通の会社人間になってしまいます。
そうなると、人になびいて、上にいくことしか考えなくなる。イノベーションなんて絶対に生まれません。
385(1): 2018/08/07(火)08:05 ID:SnO3lBHS(6/6) AAS
>>384
――そういったことが、AIの導入でも障壁になりますか。
障壁になるのは、たいてい、企業の中の内部勢力です。経営陣と直接話している企業ではうまく導入が進みますが、現場に話を持っていくと全部潰れてしまいます。
これは仕事の仕組みができあがっているからで、自動化してしまうと自分の居場所がなくなってしまうという心理が働くからです。
現場では現場の内部改善活動を行っていて、「自分たちの仕事はそんなものにとって代わられるような仕事ではない」と思っているわけです。
しかし、業務フローというものは、自分たちではなかなか変えられないものです。そのやり方しか知らず、新たな発想がないのですから。私たちがお役に立てる意味はそこにあります。
――AIの導入にはコンサルタント的な視点が不可欠なのですね。
「この業務を自動化できるのではないか」などという依頼があっても、実際に話を聞いてみると、その業務は人でないとできないことがわかったり、人でないとできないと思われていたような業務のほうが実は自動化できたりします。
私たちは、実際にその業務を知り、分析し、業務フローを変えるお手伝いをしています。
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