まったりAI勉強記

AI(人工知能)について、特にゆかりがあるわけでもない社会人が、まったりとAIについて勉強していく勉強日記です。

【G検定】事例集 産業への応用

どうも、カタミチです。

さて、G検定のテキストの勉強も今日で最後です。今日は、Appendixとして「事例集」をざっと見てみたいと思います。

製造業領域における応用事例

まず製造業領域では、検品に使われているみたいです。製造時における不良品の検知ですね。また、検品と似ていますが、廃棄時における産業廃棄物の判別などにも使われているようです。

モビリティ領域における応用事例

続いて、モビリティ領域から。モビリティといえば…そう、自動運転ですね。既に、自動運転のバスなどが実運用に乗っている事例もあるそうです。我々が想像しているより、自動運転のテクノロジーの進歩は早いのかもしれません。自動運転には、自動化の度合いに応じてレベルが定義されています。アメリカのモビリティ専門家団体「SAE International」が2016年に初版を作成したもので、日本政府も各所でこの基準を採用しています。このレベルというのは…

レベル0:運転自動化なし
レベル1:運転支援
レベル2:部分運転自動化
レベル3:条件付運転自動化
レベル4:高度運転自動化
レベル5:完全運転自動化

というものです。レベル3以上になると、システムが運転の主体ということになってきます。

医療領域における応用事例

医療での活用、まずは診断支援です。医師ではなくAIが診断することによる医師への負担軽減もさることながら、医師でも見つけにくい「ごく初期」のガンを検出したりといったこともできる面もあるということです。

ディープラーニングを活用した技術によって脳MRI画像を解析し、脳動脈瘤の疑いがある部分を検出する医用画像解析ソフトウェアが、日本国内で初めて薬事承認を取得した…というような話もあり、今後もどんどん広がっていきそうですね。

次に創薬での利用です。製薬企業では、新薬に関わる開発コストの増大が大きな課題の一つとなっています。ここに、ディープラーニングを中心とした各種技術を活用する取り組みが実施されているようです。

さらにゲノム解析。病気などの個人差の解析・診断に役立つと考えれているゲノミクスデータを解析するために、ディープラーニングを活用する取り組みもなされているようです。まだまだ未知のことが多い領域なので、ディープラーニング技術との融合で研究が飛躍的に進みそうだという期待感がありますね。

介護領域における応用事例

続いて、介護領域です。高齢社会まっしぐらの日本ですが、今後ますます、いかに介護士の負担を軽減できるかが重要になってきます。

熟練の介護者の能力を介護初心者にコーチングする過程において、ディープラーニング技術を応用した介護コミュニケーション支援の取り組みが開始されていたり、生活習慣の乱れが身体機能の低下につながり、ひいては要介護状態になる…という事態を避けるため、予防観点から「栄養・運動・休養」に着目し、人々の予防ヘルスケアを支援する取り組みもあります。

インフラ領域における応用事例

インフラ領域では、全国で老朽化が進んでいることから保守点検業務における人材不足が深刻化してきています。そこに対応するために、ディープラーニングを活用します。ドローンと組み合わせた事例も多いようです。

また、防災の観点では、地形データから土砂災害リスクを予測するなどのシステムも出てきており、期待されています。

サービス・小売・物流領域における応用事例

サービス・小売・物流領域でも、色々と事例が生まれているようです。

中古車査定。はい、かなりディープラーニングが得意そうなところですよね。

また、類似商品画像検索。不動産の分野では、大量の賃貸物件画像を登録するための分類作業などにも使われているようです。

さらに、生活支援ロボット。片付けロボットの事例も出てきているようです。

問い合わせ応答を人間ではなくAIにて実施することは、有効な使い方として思いつくところですね。こちらも色々と事例が出てきつつあるようです。

小売領域では、カメラを使った購買行動のマーケティングの事例が出てきています。以前であれば非常に高額な施策だったと思いますが、今ならコストを非常に下げられるんじゃないですかねー。

物流領域では、多品種少量配送のニーズが高まっていることから、配送センターでのピッキング作業などでの事例が出てきています。

農林水産業領域における応用事例

農業の分野では、ピンポイントでの農薬散布による低農薬農業を実現する事例があったり、畜産業においては、豚の鳴き声という音声データから異常を検知したり…といった事例も出ています。

これからも色々と工夫の余地がありそうな分野ですよね。

その他領域における応用事例

最後に「その他領域」です。

金融領域では、株価予測ですね。まぁ使いますよねー。それ以外にも、不正な取引の監視や金融商品のレコメンドなどを実現するために使う事例もあります。保険業の給付金の支払査定でも用いられる取り組みが行われているようですね。

教育領域では、学力診断にディープラーニングを用いるという事例があるようですね。

インターネット関連サービス領域では、ストリーミング動画の自動翻訳システムが登場したり、オークションの偽物出品対策にディープラーニング技術が使われたりしています。また、ゲームのバランス調整のサポートに使う事例もあるようです。確かにゲームって、簡単すぎても難しすぎても面白くないですから、そのバランスの調整にディープラーニング技術を使うのもアリなんでしょうねー。

自然科学の領域では、数多く存在する「半ば定型的な作業」を自動化したり、研究結果のチェックを行う事例があるようです。

他にも、2019年末に放送されたNHK紅白歌合戦で、ディープラーニングを利用した歌声合成を行った「AI 美空ひばり」といった、意欲的な取り組みも出てきています。

ということで

イデア次第でまだまだ色々なことができる…。そういう可能性を感じさせる事例たちでした。AI・ディープラーニングをもっと勉強するぞー、という意欲が掻き立てられました、はい。

さて、長かった「ディープラーニングG検定公式テキスト 第2版」の読み込みも、今回で終了です。G検定の試験日まで、残すところあと数日ですが、とりあえず問題集をやり倒しますかねー。

ではまた。

勉強に使ってる書籍はこちら↓
深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版