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第02回 人の目を担うAI ~認知の自動化~

AI活用の「いろは」

株式会社チェンジ 執行役員
株式会社ボイスタート 取締役
高橋 範光 氏

2018年10月17日更新

日頃、講演やコンサルティングをしていますと、「AI活用事例を聞きたい」という声をよくいただきます。他社事例の横展開でももちろん良いのですが、いずれ他社との差別化や競争優位のために導入を進めたいとお考えの場合は、単に事例を網羅するということではなく、導入の視点・枠組みが必要になってきます。この第2回からは、AIが果たす役割という観点で事例を整理して、ご紹介していきます。

認知を代替するAIの役割

人が脳を使って行っていることの一つにさまざまな感覚の処理があります。代表的なものが視覚や聴覚です。人が見たり聞いたりすることをAIで代替するという取り組みは、比較的事例として多く存在します。
たとえば、視覚の代替でいえば、小売店舗における来店客の属性把握があります。これまでは、レジ係の人の感覚で、来店客の属性を把握し、POSレジに入力するということが一般的でしたが、最近では店舗内カメラによって属性把握を自動で行えるようにしている店舗も増えてきています。さらには、米Amazonが取り組んでいる次世代小売店舗Amazon Goにおいては、来店客の購買行動まで店舗内カメラで把握し、自動で決済までおこなえるように仕組み化されています。
また、聴覚の代替でいえば、発話音声のテキスト化があります。会議における発言をテキスト化できれば議事録作成が楽になり、記事取材の音声をテキスト化できれば記事作成が早くできます。

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工数がかかるので諦めていた業務における利用が最適

では、認知の自動化はどのようなときに利用を検討すると良いでしょうか。それは「諦めていた業務」における利用です。例えば、小売店舗における来店者数や来店動向の把握は、典型的な「諦めていた業務」といえます。
一方で、これまで「人がやっていた」業務においてAI利用を検討する場合、「人がやった場合と比べて精度が良いか悪いか」という検証が必ず発生します。音声のテキスト化AIを利用する場合、話した内容が100%正確にテキスト化されることはほとんどなく、その結果、結局修正をせざるを得ないため、稼働が減らないという理由から利用を控えるという結論に至ってしまうことは多くあります。
そこで、「人がやっていた」業務でのAI利用を検討する場合は、「精度が低くても支障がなく、AI導入によって工数を大幅に削減可能な」業務での利用を検討することをおすすめします。

認知の自動化のもう一つの意味「データを溜める」

また、認知の自動化にはもう一つ、「業務データを溜める」という意味があります。これまでの業務では、データ蓄積を諦めていたり、適当な人力での記録にとどめていたものが、自動的にデータが溜まるようになれば、将来の自社業務における効率化や高度化のための分析に利用できたり、新たなAI構築のためのインプットとして利用できたりします。
例えば、コールセンターにおける応対履歴を録音し、AIによって自動的にテキスト化することで、応対内容を分析し、応対業務の高度化を目指しつつ、将来的には、問い合わせ応対自体をAIボットによって自動化する仕組みにつなげることを検討している企業もあります。

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認知の自動化は、人の置き換えではなく、新たな用途を考えて利用する

第2回では、6つの役割の1つめ「認知の自動化」を紹介しました。人間の感覚と同程度のAIを利用する「認知の自動化」は、人間そのものの置き換えと捉えられることが多いですが、その発想で導入されたAIは精度の問題などによって失敗することが多いことがわかってきています。むしろ、業務上の新たな用途を考えて利用することを考えてみることをおすすめします。

著者プロフィール

高橋氏

株式会社チェンジ 執行役員
株式会社ボイスタート 取締役
高橋 範光 氏

株式会社チェンジ執行役員として、ビッグデータやAI(人工知能)に従事

  • 株式会社ボイスタート取締役
  • ビッグデータマガジン編集長
  • 総務省統計局データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習」講師
  • 独立行政法人情報処理推進機構 第4次産業革命に対応したスキル標準検討WG委員
  • (一社)オープンガバメント・コンソーシアム 高度IT人材育成分科会理事
  • (一社)データサイエンティスト協会 スキル委員
  • 大阪府立大学 非常勤講師
  • 著書:道具としてのビッグデータ(日本実業出版)

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