MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

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AI（人工知能）とは？

AI（人工知能）とは、人間の知的活動を再現するために開発された技術のことをいいます。人間の脳が行っている学習、推論、問題解決、意思決定といった活動を、機械でも実現できるようにすることを目指しています。

人間の知能を再現するために行うのが、機械学習です。AIに大量のデータを学習させることで、データの中から統計的な関係性やパターンを見つけ出し、その知見を元に予測や判断を行います。一口に機械学習といっても様々な学習手法があり、ニューラルネットワークやディープラーニング（深層学習）といった種類があります。機械学習の種類や活用方法については、こちらの記事で解説しています。

AIを活用してできること

AIを活用してできることの代表例として、画像認識や音声認識などが挙げられます。

• 画像認識：画像を認識
• 音声認識：音声を認識
• 自然言語処理：文章を認識
• 推測/予測：未来を予測
• 機械制御：機械を制御

画像から人や物を判別することで、顔認証を使った乗車システムやオンラインショップの商品レコメンドに活用されています。また、過去の売上データを元にAIが商品の需要を予測し、未来の来客予想・売上予想を立てるといった使い方も可能です。

これまで人を介さないとできなかったことでも、AIを活用することで人手不足の解消につながります。また、機械であるAIを使って業務を行うことで、ヒューマンエラーの防止や時間短縮による業務効率化も見込めます。AIを導入することで短期的にはコストが増加してしまいますが、長期的に見ると人件費削減・売上増加など収益アップが可能です。

【1】工場の不良検品

製造物のキズや凹み、異物混入などの外観異常を検知するシステムに、AIの「画像認識技術」が活用されています。

食品・機器メーカーなどの製造現場では、目視での検査が欠かせません。しかし、正確な検査をするためには、熟練検査員の技術が必要になります。

そこで、ある工場ではAIに検査技術を学習させ、特定の検査員が対応していた検査業務をAIに置き換えることに成功しました。精度を落とさずAIに置き換えられただけでなく、目視確認で起こりがちな検査漏れ防止にもつながっています。

出典：https://ai.brainpad.co.jp/case-study/194/　より
（目視による検査からディープラーニングの画像認識による不良品検品へ変わるイメージ図）

ロボットアームと連動させれば、AIが画像認識で見分けた不良品を自動で取り除くことも可能です。これにより、負担の大きい検品作業を24時間体制で行えます。このように製造業の現場では、AIの画像認識技術を活かし、不良検品の人員の削減や検査精度の向上にAIを活用しています。

【2】在庫数の最適化

工場内に在庫を抱えることは、管理費用・維持費用といった点で大きなマイナスになります。そのため、製造業での在庫最適化にAIが活用されています。

複雑な工業用製品を生産しているとあるメーカーでは、製造オーダー・製品構成・部品表・再注文パラメーターの履歴などのデータをAIに学習させました。これにより、在庫数を自動で最適化できるアルゴリズムを構築し、在庫管理にかかっていたコストの大幅削減に成功しました。

また、消費者向けのあるメーカーでは、商品の入荷時と出荷時における在庫数の確認や、在庫の補充業務にAIを導入しました。

AIの画像認識の技術を活用し、倉庫内でカメラ付きのドローンを飛ばして在庫確認作業の無人化に成功しています。ドローンは自動操縦で人が操作する必要がないため、深夜や休日でも在庫データの取得が可能です。在庫管理における労働時間を削減できたほか、サプライチェーンが効率化され、顧客満足度の改善にも貢献しています。

【1】需要予測

SDGsで食品ロスの削減が取り上げられていることもあり、近年「食品ロス」は社会課題のひとつとなっています。そのため小売業・卸売業界では、どの商品がどの程度売れるのか、需要予測にAIが活用されています。

大手回転寿司チェーン店では、レーンを流れるすべてのすし皿にICタグをつけ、売上状況や鮮度管理を行っています。各店舗で何のネタがたくさん食べられ、どのネタが廃棄されたのか、データを数億件蓄積しました。そこに店舗の込み具合や利用客の着席時間を加味することで、1分後と15分後の需要をAIが予測しています。

需要予測にAIを導入したことで、年間で1％の食品廃棄が減らせただけでなく、年間数億円のコスト削減にもつながっています。

【2】無人レジ店舗

レジを通らず会計ができる「無人レジ」システムに、AIが活用されています。

店舗には複数のカメラが設置されており、カメラに映し出された映像をAIが認識します。AIカメラは、来店者数をカウントしたり商品を認識することができ、人の流れの改善や欠品の防止、さらには盗難のリスクを防ぐことができます。

決済時はモニターの前に行けば商品を自動でスキャンしてくれるので、顧客はお金を払って店を出るだけです。品出しには人手が必要なため完全な無人店舗ではありませんが、レジを無人にすることで人件費削減を実現しています。

【1】価格を決定

飲食業界やサービス業界では、商品の値段を決めるシステムにAIが活用されています。

寿司ブリトーを扱う飲食店では、価格はすべてAIが時価で設定しています。その日の仕入れ値や購入の時間帯などの条件を元に、AIが価格（780円〜1,300円）を決めるのです。在庫が少なくなってきた場合や逆に余っている場合も、AIが在庫状況を加味して価格を決めます。

また、オンラインで注文・決済をするため、レジ打ちや注文を受ける店員はおらず、スピーディーに注文・受け取りが可能となっています。

【2】画像処理

ピザを自動で製造するロボットに、AIの画像認識技術が活用されています。

ロボットはピザ生地の直径を計測して、AIの画像処理アルゴリズムで具材の最適な配置を確認し、順番に具材を投入していきます。これにより、品質にばらつきのないピザをカスタマイズしながら製造できるようになりました。ソースや野菜がこぼれることによる食品ロスを最小限に抑えつつ、1時間に300枚という大量のピザを無駄なく効率的に製造できます。

【1】クレジットカードの不正検知

クレジットカードの不正利用増加を受け、AIを活用した不正検知が注目を集めています。

AIによる不正検知は、人と比べて発見できる件数が多いだけでなく、自ら学習して精度を上げていけるといったメリットもあります。また、AIを使った不正検知は迅速な対応ができる上、自動化も可能です。

不正検知にAIを導入した結果、金融機関の詐欺被害の抑止効果が年間で推定数兆円以上に達し、より安全な決済システムの実現を可能にしています。

【2】株価予測

AIを活用することで、日経株価の予想が可能です。

過去30年間7,000日以上の日経平均チャート分析をAIが行い、パターン認識した結果から、翌月の日経株価の予想を算出できます。過去約数年で、AIが算出した上昇・下落予想が当たる、もしくは予想株価へ到達は「75%」以上の確率となりました。

その他、国内上場企業の決算データをもとに、株価が上昇する可能性が高い銘柄を選定し、情報提供するサービスなども開発されています。

AIを使って属人化していた配車計画の立案を自動化し、ルート・配車台数を最適化してコスト削減を実現しました。

配車計画を支援するソフトやサービスは世の中に多数ありますが、以下のようなハードルがありました。
・既存のパッケージだと多様で複雑な業務要件を満たせない
・業務の属人化により要件が明文化されておらず、必要業務が十分に把握できていない
・開発からやり直すと膨大なコストと時間がかかってしまい、業務に支障をきたす

AIを活用した配車計画最適化を行い、継続的に利用することにより、下記の効果が得られると試算されています。

• 配車手配の最適化による大幅なコスト削減
• 担当者の業務工数の削減
• 配車手配業務スピードアップ
• ビジネスに精通した人材の時間創出
• 改善施策のシミュレーションによる高精度な効果金額算出

【1】物件のレコメンド

引っ越しで物件を探すとき、部屋探しをどのように行いますか。不動産屋に行き、ひとつひとつの物件を調べ、気になったらとりあえず内見に行ってみる。ダメであれば探しなおして気になる物件をまた内見する。この一連の流れは膨大な時間と労力を要します。このような課題解決にAIが活用されています。

住みたいお部屋の条件から部屋を検索できると同時に、物件の閲覧履歴やお気に入りなどの行動履歴をAIが分析し、その人に合った最適な住まいの提供が可能になりました。築年数やエリア、間取りなどユーザーの好みをAIが学習し、最も好みに近いと思われる物件からレコメンドしてくれるため、部屋探しの手間を大幅に削減できます。

【2】土地・不動産の価格判断

不動産の売却価格や家賃の提案では、担当者の勘と経験をベースにした相場に頼る部分が多いのが現状です。そのため不動産を売却したい人や貸したい人は、複数の業者に見積もりや相談する手間がかかっていました。こうした担当者による金額にばらつきの課題解決に、AIが活用されています。

新築、中古、賃貸のデータから、AIが推定価格を算出することができます。また、周辺の売却事例や地域情報、住戸の向きや階数、角部屋かどうかなどによる価格差を指数で示す、住戸別指数を含めたレポート作成システムも開発されています。

このようにAIを活用することで、俯瞰的で最適な不動産の運用を行えるのではないでしょうか。

【1】画像診断

AIは医療の現場でも活用が進んでいます。
AIの画像診断技術でできることは、画像の自動撮影、医師の診断支援、検査業務や診断業務の効率化、診断の質の向上など多岐に渡ります。

特に早期胃がんは種類が多く、専門家でも認識が難しいという課題がありました。そこで胃がんの診断にAIの画像認識技術を採用したところ、陽性的中率93.4%、陰性的中率83.6%の高精度の検出が可能になりました。今後は、画像を読み込むだけで将来病気を発症するかどうか、病気が悪化するかどうかなど、未来の病気もAIが予測できるようになるとされています。

出典：https://www.ncc.go.jp/jp/information/pr_release/2018/0721/index.html
（早期胃がんの正解画像からランダムに切り出した「がん」と「正常」の学習用画像）

【2】介護施設での入居者の観察

介護業界では、慢性的な人材不足を改善する手段の1つとして、AIによる支援や介護ロボットの導入が進められています。

内蔵カメラとセンサーが連動し、AI搭載ロボットが入居者の動きを察知することで、入居者の観察を行うことができます。入居者の位置情報や体温、心拍数といった情報を、AI搭載の機械が24時間計測します。起床やトイレのタイミング、食事の量、転倒などの危機管理もでき、施設スタッフの負担軽減が期待されています。

【1】点検の自動化

建設業界では、インフラの老朽化、維持管理費の増大が大きな課題となっています。日常を維持・管理し、当たり前の日々を維持するための技術は重要です。そのため、人工知能やAIの活用が最も期待されている分野の一つでもあります。　

インフラの老朽化というと、高速道路や橋梁、トンネルなどが多いと思われますが、河川の護岸の損傷などの点検や維持管理にAIが活用されています。これまでは目視で劣化状況を調査していましたが、点検や改善には熟練の技術が必要となるため、多くの手間とコストがかかっていました。

AIを活用することで現場での対応工数が大幅に削減され、技術者による目視点検と遜色ない精度で点検を行うことが可能です。

【2】道路の空洞検知

道路の下に空洞ができると、最悪の場合陥没します。2016年11月にJR博多駅近くで起きた、大陥没事故が記憶に新しいでしょう。道路陥没は国内で年間3300箇所も発生しており、事故が起きる前にいかに空洞を見つけるかが求められます。

事前に空洞を発見して陥没事故を防ぐため、従来は専門技術者が目視で地中レーダー装置の画像データを確認していましたが、作業負担が大きく調査の正確さに問題がありました。そこで地質会社では、路面陥没を起こす危険性が高い空洞を自動検知するAIを開発しました。

地中レーダー探査装置で収集した画像データをAIで解析し、道路陥没の原因となる地下空洞を、専門技術者より早く的確に発見できます。空洞の判定時間は、目視で行う場合の1/10に短縮することが可能になりました。

【1】きゅうり選別

きゅうり農家を営む小池さんは、キュウリの選別では長さと太さ、色つやや質感、病気の有無といった組み合わせで9つの等級に分けています。キュウリを見た瞬間に等級を判断するには熟練が必要で、農繁期はこの道30年の母親が8時間かけて仕分けていました。

そこで、自動できゅうりの等級を判断できる画像認識AIを作成しました。AI作成後は簡単に選別できるようになり、出荷作業が1.4倍ほどスピードアップしたそうです。

【2】ドローンで農薬を散布

農家において、農薬散布の作業は大きな負担となっています。農薬を入れたタンクを背負い、農場内に入って散布するのが一般的なスタイルです。大量に吸い込むと人体に有害な農薬があるうえに、夏場の炎天下での作業は体へ大きな負担がかかります。そこで急速に普及が進んでいるのが農薬散布ドローンです。

カメラを搭載したドローンを飛行させ、空撮した画像をAIで解析します。葉についた虫食いの痕を検出し、害虫が発生している農場エリアにドローンを使って、ピンポイントで農薬をまくことができます。人手を使わず農薬を散布できるほか、必要なところに必要な分だけ農薬を使用できます。農作業の負担軽減や品質の向上、コスト削減の他、減農薬にすることで市場平均の1.5〜3倍の小売価格で売れるなど、さまざまな利点があります。

【1】お掃除ロボット

ルンバやブラーバといった、家の中を自動で掃除してくれる「お掃除ロボット」には、AIが搭載されています。お掃除ロボットは、壁や家具といった家の中の障害物を認識し、回避しながら効率的にお掃除をしています。

お掃除ロボットの動きとしては当たり前にも思えますが、これらの動きを可能とするにはAIが不可欠です。お掃除ロボットに搭載されているAIは、大まかに3つの役割を担っています。

• 床面・段差・障害物の検知
• 走行ルートの選定
• 音声認識

まず、家の中をスムーズに走行するためには、床や段差、障害物を検知しなければなりません。AIは、お掃除ロボットが集めたセンサーデータやカメラ映像を解析することで、障害物やゴミを認識しています。家の中の構造や障害物を認識したあとは、最適な走行ルートを計算します。お掃除ロボットによっては、部屋の形状や室内にいる人の動きを検知し、リアルタイムの位置関係をルートに反映できるモデルもあるようです。
また、口頭でお掃除してほしい場所を指示したり、お掃除を辞めさせたりといった、音声による命令を認識することもできます。これにも、人の声を認識して意味を理解するAIの「音声認識モデル」が利用されています。

【2】スマートスピーカー

機械に話しかけて命令を実行させる「スマートスピーカー」には、AIの音声認識モデルが活用されています。

スマートスピーカーは、内蔵されたマイクを使ってユーザーの音声を受け取り、その音声をAIがテキストデータに変換します。変換したテキストデータの意味を解析し、ユーザーの意図や要求を理解するのには「自然言語処理（NLP）という技術が利用されています。これにより、スマートスピーカーはユーザーの質問に答えたり、命令を実行できるようになっているのです。

さらに、スマートスピーカーの人間らしい音声にもAIが活用されています。AIが音声合成技術を使い、人間のような自然な音声や抑揚をつけ、スマートスピーカーが再生しているのです。

AIが使われているサービスは？

AIが使われているサービスの代表例は、自動運転やチャットボットなどがあります。
自動運転は、AIが車両前方の映像から障害物や道路標識を認識して運転する技術です。国内ではあまり普及していませんが、海外ではタクシーにも自動運転技術が活用されています。

チャットボット(自動会話プログラム)は、顧客が入力した内容に合わせてAIが返信するサービスです。一から返信内容を生成しているわけではなく、チャットボットの多くは、入力内容に合わせて用意されたテンプレートから回答を出力します。チャットボットはサービスの問い合わせ窓口に活用されており、コールセンターの人手不足解消に役立っています。

AIが使える分野は？

AIは、製造業・小売業・金融業・医療業界など、様々な分野で活用できます。
製造業では品質管理や製品の効率的な生産、医療業界では病気の早期発見や治療計画の最適化が可能です。どの業界においても、AIを活用することで人手不足の解消や業務効率化を実現できます。そのためどのような分野であっても、AIを導入することでコスト削減や売上増加などが見込めます。

AIはどのようなものに使われている？

AIが使われている身近な例としては、検索エンジン、お掃除ロボット、ドローン、音声アシスタントなどが挙げられます。
例えば、私たちが日常的に使う検索エンジンには、AIを使ってテキストデータを分析する「自然言語処理」の技術が使われています。検索エンジンに搭載されているAIは、検索窓に入力された言葉や、Webサイトに掲載されている文章を分析して理解し、最適な検索結果を返すように動いています。

AI（人工知能）でできることや、ビジネスでの活用事例をご紹介しました。

身近な飲食業界や小売業だけでなく、一見AI活用とは関係がなさそうな医療業界、金融業界でもAIの活用が進んでいます。AIを活用することでコスト削減や売上増加が見込める他、食品ロスやクレジットカードの不正検知といった社会課題解決も期待されています。

機械であるAIを使うことで、人よりも速く・正確に作業を行うことができ、人材不足の改善や人的ミスの削減といったメリットもあります。ぜひ、本記事で紹介した事例を参考に、AIの導入を検討していただければ幸いです。