【まとめ/2019年】AI活用事例！日常シーンからビジネスシーンまで幅広くご紹介します。

日常生活に活用されるAIとは？

「Siri」はAIの先駆け？

AI（人工知能）の身近な例といえば、「Siri」を思い浮かべる人も多いでしょう。

iPhoneをはじめとする、Apple社製品に搭載されている音声認識アシスタント機能で、ユーザーの音声を識別して任意のアプリを起動したり、おしゃべりに付き合ってくれたりします。難しい問題や、きわどい質問にもウィットに富んだ返しで対応するSiriは、単に音声認識で決まった行動をするのではなく、学習を重ねてユーザーの要望ごとにより適切な対応をしてくれることがロボットとの違いでしょう。

Siriが一般的に受け入れられ成功したということもあり、以降もAI技術を活用したさまざまな製品が各企業から生み出されました。

2019年注目のAI搭載家電

スキルで学習するAlexaの魅力

Amazon社が提供するAlexaは、高性能スピーカーEchoに搭載されている音声認識アシストAIです。このAlexaを、自社製品だけではなくデバイスメーカーに提供するといった新たなソリューションを展開しています。

例えば、東芝の4K TV「REGZA」（※対象外製品有り）や、ソニーの「BRAVIA」などはリモコン操作ではなく、音声によってコントロールが可能です。他にも、オーディオや電話機などにもAlexaが搭載されています。

「アレクサ、○○して」と命令することで行動する点は前述したSiriと同じですが、

Alexaの最大の特徴は、その拡張性にあります。

Alexaには、「スキル」と呼ばれるプラグインのような拡張機能があり、スキルを覚えさせることで

新しい行動ができるようになります。

天気予報や災害時情報を聞いたり、レシピを検索したり、デリバリーサービスを呼んだり、

スキルを覚えさせることで、自分好みのAlexaを作ることができます。

このように拡張性の高いAlexaを搭載した家電は、今後も増えていくでしょう。

喋るのはもう普通？ユーザーの使用時間帯を把握する冷蔵庫

AI搭載で冷蔵庫とも会話できる時代になりました。

シャープのSJ-TF49Cは、冷蔵庫の中の食材から献立を提案したり、ユーザーが定期的に購入している食材について、これまでの購入時期から割り出した周期をもとに、「そろそろ○○がなくなるころではないですか？」などと教えてくれたりもします。

他にも、ユーザーの普段の行動から買い物メモを登録できたりと、かなり生活に密着した行動を学習していくことが可能です。

今年注目のAI搭載冷蔵庫は、“切れちゃう瞬冷凍”が人気の三菱「MXシリーズ」と「MRシリーズ」です。

切った食材をAIが自動冷凍してくれるのがこのシリーズの特徴ですが、すごいところは冷蔵庫や冷凍庫のドアの開閉時間を記録し、ユーザーが冷蔵庫を使う時間帯を学習、その上で、もしユーザーが普段冷蔵庫を使わない時間帯にドアを開けたとしても、瞬冷凍を止めることなく続けてくれるのです。

この他にも、ユーザーの生活習慣を学習してユーザーに合った行動をしてくれるAI搭載家電は多数あり、私たちの生活をスムーズに、快適にしてくれる手助けをしてくれます。

進化するお掃除ロボット

お掃除ロボット業界でもAI搭載の波は加速しています。

お掃除ロボットのパイオニア、アイロボット社の「ルンバ」の最新版「ルンバi7/i7＋」は、ルンバ史上最も賢いルンバというふれこみで注目を集めいています。

AIが活用されている機能としては、スマートマッピングが挙げられます。

これは、部屋の間取りや環境をルンバが学習、記憶することで、より効率的なルートで掃除をすることができるようになったとのことです。

また、どの部屋やエリアをいつ掃除する、といったスケジュールも立ててくれるようで、掃除はルンバに任せっきりでも安心ですね。

ルンバは一例ですが、他にもAIを搭載したお掃除ロボットは各社で開発、販売されています。

今まではお掃除ロボットと従来の掃除機を併用している方も多いと思いますが、どんどん賢くなっていくお掃除ロボットを見ると、手動の掃除は必要なくなるのも時間の問題かもしれません。

完全自動化も夢じゃない？！

AI搭載自動車の今後は

AI搭載の自動車はすでに実用化が進んでいます。

自動車事故を防止するため、危険を予測して運転をサポートしたり、普段走行している地域の情報をAI搭載のナビが学習し、近くのお店や施設情報を教えてくれたりとさまざまです。

AIの高性能化が進むと、人の運転に頼らない完全自動車運転が実現する見込みです。

商品化されるのはまだ先になりそうですが、近い未来、無人の自動車が走行する光景が見られるようになるかもしれません。

自動運転の実証実験

自動運転の実証実験はAI技術で先行する中国を始めとして、国内でも事例があります。特に地方では高齢者の移動手段として、バスなど公共交通の自動運転を導入すべく実証実験が進められています。

現在は一部の自治体が予算をつけてプロジェクトを進めている段階ですが、バスやタクシー業界でも人手不足が進行しており、確実にニーズは高まっています。

自動運転実現へのハードル

各地で実証実験のニュースが出てきている自動運転ですが、完全な形で実現するにはまだまだ数多くのハードルがあります。

その一つは、想定外の事態への対応です。AIはあくまで学習したことをベースに動作しますので、運転中に発生する想定外の事態に対応しきれない可能性があります。

人間が常識の範囲内で判断できることでも、まだまだAIにとっては分析しきれないことが多いのです。

また、万が一AIを利用した自動運転で人身事故が起きた際の責任問題についても明確な答えが出ていません。そのため、自動運転の実証実験は人口の少ない地域の路線に限られているのが実情です。

ビジネスシーンで活躍するAIたち

ICT・AIはすでにビジネスに不可欠なものに

ビジネスシーンにおいてICTやAIの活用は、必要不可欠だと言えます。

その背景には、多くの企業が陥っている慢性的な人手不足、そして政府が進める働き方改革の取り組みによって、従来の仕事の仕方が通用しなくなってきていることがあります。

限られた人員で成果を上げることが求められている中で、AI技術は大きな助けとなることでしょう。

採用活動にもAI

働き方改革関連法案等の影響で、企業の人事・総務担当者の業務負担が増えています。

中でも、採用活動は人事・総務担当社にとっては重要かつ工数のかかる業務です。

人手が足りない→人材を採用したい→採用活動に割く時間がない

という悪循環に陥っている企業も少なくないと思います。

そうした問題を解決するために、採用活動でもAI技術を活用したサービスが多く生まれています。

例えば、書類選考を行うAIや、AIが面接・その評価を行うAI面接といった、AI採用を導入する企業も増えてきています。

精度による不安視やそもそもAIに評価されたくない、といった課題もありますが、

人手不足解消の一助となる可能性を大いに秘めています。

記事作成の自動化

限られたケースではありますが、プロ野球の試合結果や株式市場での市況などある程度パターン化された解説記事はAIを使って自動作成されることがあります。

日経電子版など一部のメディアでは実際に運用されています。スポーツや市況の記事はある程度パターン化されていることから、AIにとっても学習しやすいため、今後も多くのメディアで導入が進んでいくでしょう。

定型的な記事の執筆をAIに任せることによって、記者はよりオリジナリティのある記事作成に注力することができます。

コールセンターでの活用

近年、人手不足が深刻な業界の一つにコールセンターがあります。顧客サービスを提供する企業の多くは問合せ窓口としてコールセンターを持っています。

しかし、業務量の増加や業務の高度化などにより人員の定着率が悪化しています。この問題を解決するために、コールセンターにAI技術を導入し、業務を効率化する動きが加速しています。

多く見られる事例の一つがチャットボットの導入です。チャットボットは想定問答をAIに学習させておくことで、問合せ対応を自動化する仕組みです。

教師データといわれる想定問答は、事前に人間がAIに学習させる機械学習の仕組みが多く採用されています。近年はチャットボットを提供する企業は数多くあり、IBMといった大企業だけでなくスタートアップ企業の製品も次々とリリースされています。

AIは特に人手が足りない業界でも活躍が期待される

病気を未然に防ぐAI技術

医療現場の労働環境は、長年大きな問題となっており、未だ改善の見込みはありません。

一般的な労働者の時間外労働時間は年360時間・月45時間が原則（※労使間の36協定内容により異なる）ですが、医師についてはこれが適応されないということを厚生労働省が発表しています。（参考:厚生労働省「第１６回医師の働き方改革に関する検討会　資料」）

つまり、医療現場の人手不足は死活問題ということです。人ひとりの業務負担をいかにして減らすことができるか、ということをAI導入による改善することが大きな目的と言えます。

データ解析はAIの得意分野といって差し支えないと思いますが、医療の現場において、その得意分野が活かされています。

すでに活用されている中では、画像解析やカルテ解析による疾病診断などが挙げられますが、

今注目されているのが「AIプロテミオス」という技術を使ったサービスです。

AIプロテオミクスとは、タンパク質の変化から、生物の予兆や変化を発見する技術で、タンパク質で構成されているあらゆる生物を対象としています。

これはaiwell社が実用化に向けて開発中のサービスですが、これが実現すると発病には至らない軽い症状で留めることができるようになります。

病気になる前に手が打てるので、医師の負担は格段に下がることが期待されています。

スマート農業にAIは欠かせない

高齢化と従事者減少が著しい農業では、近年政府による「スマート農業」への取り組みが盛んになってきています。

スマート農業とは、

ロボット技術や情報通信技術（ICT）を活用して、省力化・精密化や高品質生産を実現する等を推進している新たな農業（引用:農林水産省）

のことです。

単純かつ重労働である作業をロボットが代替する、という他に、AIによって画像データ解析で作物の育成状況を割り出したり、収穫時期を予測したりするプログラムなどが開発され、実用化もされています。

AI導入の狙いは単に目の前の人手不足解消のためだけではなく、従来の属人的な農業（経験や勘による農業）から、誰でもできる農業にすることで従事者を増やしていこうという、長期的な課題解決をも担っているのです。

今後もさまざまな分野で導入が見込まれるAI

今回は、私たちの暮らしに身近なAIや、ビジネスシーンで活躍するAIの一例を紹介しました。

AIがトレンド化して久しいですが、今後もさまざまな方面での開発・導入が予測されます。

AIは優秀です。しかし、技術を使うのは人間です。

何のためにAI技術を使うのか、どういった課題を解決するのか、を考えることを怠っては、

有効に活用することはできません。

私たちの暮らしや仕事を円滑にするために、上手にAIと付き合っていきましょう。