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富士通のAI・IoTがもたらす変革
~デジタル革新を加速する富士通のAI「Zinrai」~セミナーレポート 前編

イメージ AI元年といわれる2017年、各社がAIを活用した新たな社会の実現に向けて競い合っています。富士通では「Human Centric AI Zinrai」を提供し、お客様とのCo-Creation(共創)により、革新的な事例を生み出してきています。 当セッションでは、富士通株式会社AI&データアナリティクス推進部の菅井正より、現在お客様と取り組んでいるAI最新事例をベースに、今後のAI活用について解説しました。

  講師  

菅井 正

富士通株式会社 デジタル革新オファリング統括部
AI&データアナリティクス推進部 シニアマネージャー

※記事中の職制・役職等は取材時点のものです。

菅井 正

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“第3次ブーム”が到来したAIに大きな期待

今、“第3次AIブーム”が訪れています。ビジネスリーダーへのAIに関する調査では、「AIを機会と捉えているか? 脅威と捉えているか?」という設問に対し、77%が「機会である」と回答しています。また、「AIは、将来的に人の能力を拡張すると思うか?」という設問では、82%が「非常にそう思う・そう思う」と回答。さらに「AIは、将来的に人の仕事を代替すると思うか?」の設問では、「非常にそう思う・そう思う」の回答が65%を占めていました(15カ国1,614名の経営層へのオンライン調査/2017年2月実施)。AIの可能性に大きな期待を寄せていることがわかります。

AIには、これまでもブームがありました。第1次は50年代後半から70年代にかけての時期でしたが、トイプロブレムは解けても実用上の問題はほとんど解けないというレベルでした。第2次は80年代から90年代にかけてで、「エキスパートシステム」として流行しました。しかし、これも期待外れに終わり、その後AIは冬の時代を迎えます。その後、一部の技術者が研究開発を続けて2010年代に第3次AIブームが開花しました。この少し前に「ビッグデータ」ブームが起こり、AIに必要な大量のデータが入手しやすくなったことや、マシン性能の向上、ディープラーニングなどのアルゴリズムの進展も奏功し、AIは実用レベルに達したのです。

第2次AIブームと第3次AIブームの違いを将棋ソフトを例にあげると、第2次では将棋に強い人の知見で約500パラメータを設定しアマチュア有段者レベルの棋力を実現しました。これに対し第3次では、コンピューター将棋ソフト「Bonanza」(注1)に、6万局に及ぶプロの棋譜と駒の価値や位置関係を読み込ませ、約1億ものパラメータの中から「局面評価関数」の最適なものを自動学習し、プロレベルの棋力を実現させています。

進化するAI

現在のAIは、以前の「人のふるまいをするコンピュータ」から、「新たな計算科学の手法の活用」に変容しています。すなわち、与えられたデータから、何らかの「判断ルール」や「傾向や相関」を計算式として見つける手法として活用されています。AIは「知能」より「統計」と言えるのではないでしょうか。

しかし、現在はAIの定義は明確にはなっていません。AIの領域は「機械学習」と、画像認識や音声認識、自然言語処理などの「その他AI関連技術」に分かれます。さらに「機械学習」は、「ニューラルネットワーク」と「その他学習の仕組み」に分かれます。「ニューラルネットワーク」の中には、「深層学習(Deep Learning)」が含まれています。深層学習とは、多層のニューラルネットワークによる機械学習手法で、どのような要素が結果の判断にどんな影響を与えるかをしらみつぶしに学習するという技術です。(図1参照)

図1:AI、機械学習、Deep Learningの関係

図1:AI、機械学習、Deep Learningの関係
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例えば、写真を見て「犬」とわかるには、昔は「4本脚」「鼻がシュッとしている」「毛で覆われている」といった特徴を人間が教え込み、コンピュータが判断していました。しかし、それではキツネとの違いがわかりません。中には後脚だけで立つ犬や、毛のないような犬もいます。あらゆる特徴を加味した犬種や状態を全て教え込むことは、質・量ともに困難です。

深層学習は、人が機械に教えなくとも、大量の犬の画像(教師データ)を読み込み、犬である特徴量を自ら見つけ出して「犬」と推論することができるのです。

富士通のAI 「Zinrai」の技術と活用事例

次に、「Zinrai」の技術と活用事例についてご説明します。
「Zinrai」というネーミングは、「疾風迅雷」から取りました。人の判断・行動を「スピーディー」にサポートすることで、企業・社会の変革を「ダイナミック」に実現させるというコンセプトを込めています。

「Zinrai」でできることは、①会話する、②選び出す、③数値を予測する、④判別する:画像から、⑤判別する:データから、に大別できます。これら以外の可能性も無限大にありますが、上記5つの活用事例をご紹介します。

①「会話する」事例

ロボットによる受付対応

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受付対応するコミュニケーションロボット

メーカーと提携してコミュニケーションロボットを受付などに提供し、来訪者への受付や待ち時間の施設案内、商品情報の提供、簡単な質疑応答などを行います。質疑応答する自然対話技術をはじめ、相手の音声から感情を認識し応対する技術、相手を特定するパーソナライズ技術、性別や年齢を推測する技術などを実装しています。

看護・介護現場で会話

看護・介護現場の利用者との会話や見守りにも活用できます。電子カルテと連携した服薬確認や夜間徘徊の記録・報告、ロボットからの問いかけによる健康状態の把握や経過観察といった機能があります。

当該サービスでは、お客様の現場にはロボットやPC、モバイル機器などの様々なデバイスを置き、富士通のセンター側に感情/顔認識エンジンや自然対話基盤などのロボットAIプラットフォームを置いて連携させています。

問合せに対するWeb完結・リアルタイム回答

さらに、「Zinrai」には「CHORD SHIP」(琴線に触れる)という、エンドユーザーへの対応に重点をおいたエンゲージメントソリューションを用意しています。これは、高い正答率のチャットボットと、専門スキル/ナレッジを有する人によるチャットを組み合わせ、導入・運用コンサルティングと稼働支援/BPOをパッケージにしたものです。クレジット会社の24時間・365日のWeb完結・リアルタイム回答等を実現させています。

住民票の写し請求や音声翻訳も

また、自治体における住民票の写しなどの請求をロボットが対応する実証実験を行っています。さらに、訪日外国人が増加する中、ウエアラブルハンズフリーの音声翻訳端末(英語・中国語⇔日本語)を世界で初めて開発し、病院を訪れる外国人患者への対処や観光地での接客などに活用しています。

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菅井 正

富士通株式会社 デジタル革新オファリング統括部
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※記事中の職制・役職等は取材時点のものです。

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