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第 2 回 AI・人工知能 EXPO 参加レポート

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はじめに

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第 2 回 AI・人工知能 EXPO に参加したレポートです。

多分に個人的見解が入っておりますので、認識の齟齬があったらすみません :bow:

ヤフー CSO 安宅さんの講演

  • 私前職ヤフーでして、ヤフー時代から非常にお話が面白いと思ってたのですが、今回もピカイチに話が面白かった!
  • 日本は AI 後進国で、その自覚がないと勝ち残っていけないという考えが非常に刺激になった。
  • AI はデータに目的を与えて始めて活きる。
  • テスラの AI 技術が衝撃的

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ドワンド CTO 川上さんの講演

  • 人間は AI に取って代わる存在
    • そのためベーシックインカムは必須な流れである
    • AI にはモラルが求められる時代が来る
  • 視線をジャック

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お二方の講演を受けて

  • 川上さんと安宅さんの話で決定的に違ったと感じたのは、お互いに AI という技術の可能性を信じていながら、AI が知性を持てるのか、という点だと感じた。
  • 安宅さんは AI は目的に沿ってデータを活用する手段だと論じ、川上さんは人に完全に取って代わるものだという主張が興味深かった

ブース

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チャットボットについて

  • チャットボットのブースが 20 個くらいあり、チャットボット戦国時代感が出ていた。その中で、自社で導入する場合にどの製品が生き残るか判断するのは難しそう。
  • 他との差別化要因として、OKWave のチャットボットは、自社で過去の QA データが溜まっているので面白そう。
  • チャットボットの実装自体は難しくないので、自社開発するのもありかも

HR 系ブース

  • 離職率を下げるための AI を 3 社が製品化していた
    • モチベーションを測定値としており、元データは以下の 3 パターン
      • 自己申告でモチベーションを入力させる
      • 過去の離職者データを利用
      • メールやチャットの中身から計測
    • 流石にメールの中身はプライバシー的に NG ではないかと思ったが、いろんなアプローチをしており、参考になった

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残業時間とモチベーションの相関

画像解析技術を用いたもの

  • Google の Cloud Vision API など、画像解析技術を簡単に利用できるようになったため、画像解析系のブースも多かった
    • 人の性別、年齢をリアルタイムで解析
    • 衛星からの地上写真を解析
    • OCR 技術を使った RPA (Robotic Process Automation)
    • テスラの事故予測
    • 株価・為替予測

センサー系

  • 今回展示は少なかったが(自分の認識では 1 社のみ)、センサー技術は今後の可能性を秘めた技術だと思う
  • Amazon の Alexa や Google の Google Home は、現状は AI スピーカーにとどまるが、今後センサー技術や IoT が進む上で、家庭内のセンサーをコントロールする中核部分になるはず。現状でセンサーに特化したアプローチをしているのは非常に面白い。

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ブースまとめ

  • Python の AI・機械学習系ライブラリ、 OSS の Tensorflow、 AWS や GCP の ML 系 API の普及により、 AI 技術への参入障壁が非常に低くなった印象を受けた。
  • 実際の製品としてのアウトプットが非常に多く、正解が難しい中で様々なアプローチを取っているのが面白かった。
  • その中で何を目的として、どういった価値を提供できるかが鍵になってくる気がする。

全体まとめ

講演もブースも非常に面白く、刺激を受けました。自分でも色々触っていかねばという良い意味での焦燥感を得られました。

tanabee
Vice President, RPG TEC. Google Developers Expert / Licensed Scrum Master
https://tanabee.github.io
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