コメ兵、中古ブランドをAIで判定
どうも、かわばっちゃんです。
今回は、中古ブランドの買取・販売事業を行うコメ兵が中古品買取時にAI導入した事例を紹介します。
何にAIを導入したのか
お客さんが売りに来た中古品を買い取る際に、ブランド品の真贋を判断するのに画像解析AIを導入しました。
蓄積したブランド品の本物、偽物の画像データをAIに学習させ、真贋の判断を可能にしています。
また、日々変動するブランド品の相場に応じて、買取価格を自動で決定できるようになりました。
そして、真贋や買取価格の判断時間の短縮にも繋がります。
なぜAIを導入したのか
中古品買取の査定の透明性を高めるためです。
中古品市場は買取価格が「店側の言い値なのではないか」と言う不安があります。
「本物なのに、偽物と言っているのでは」「適当に安い価格をつけているのでは」と不満を抱く利用者も多いです。
これをAIでの判断だとシステムで見せることで、利用者の安心感は高まります。
私の見解
このサービスはめちゃくちゃ良いですね。
正直、ブランド品の買取業者って全く信用できないので。
高いものをできるだけ安く買うのが、彼らの仕事です。
私の知り合いで過去に貴金属買取の仕事をしていた人がいますが、100万円以上も価値があるものを10万円で買い取ったり、価値があるものを価値がないと言ったりすることは日常茶飯事だったと聞きました。
私も中古車買取業に従事していたことがありましたが、価値がある中古車をできるだけ安く買うことができる人が認められて出世する世界でした。
その実情を知っていると、買取業者を信用できるはずがないですよね。
それをコンピュータが値付けしてくれるなら、ある程度、信用して売ることができますよね。
私が思うAIが人よりも優れている点に「信用できる」という項目も増えました。
rinna社、アニメの背景をAIで作成
どうも、かわばっちゃんです。
今回は、rinna株式会社がAIでアニメ「BEASTERS」の背景画を作成した事例を紹介します。
BEASTERSとは
週刊少年チャンピオンで連載されているマンガが原作のアニメです。
人型の動物が人のように学校生活をしたり恋愛をしたりする物語です。
どのようにAIを活用したのか
200人以上の画家の作品を学習させ、オリジナルの絵画を作成することができます。
私の見解
デザインという人の感性で作り上げるものをAIが作るということが驚きです。
様々なデザインに応用されている技術で、アニメに活用されたことで、さらに加速していくでしょう。
今日は短い内容ですが、ここまでです。
ドコモ、AIで基地局の不具合検知
どうも、かわばっちゃんです。
今回は、ドコモが基地局の不具合検知にAI導入した事例を紹介します。
何にAIを導入したのか
基地局のデータを分析するシステムにAIを導入しました。
基地局は故障や、一時的な停止などの不具合が毎日全国で数百間は発生していると言われておりますが、従来の監視システムでは捉えることが難しかった不具合もあります。
これをAIが正常時との違いを発見することで、検査効率の向上や、事故の予防に繋がります。
これまでの不具合の発見は管理している社員の経験や勘から発見につなげていたため、数日かかることもありました。
AIでは1時間置きにチェックできるようです。
私の見解
ドコモの基地局は全国で20万箇所以上あります。
これらを管理するとなると、膨大なデータになり、その中から不具合が生じた基地局を見つけることが大変なことは容易に想像できます。
また、今後5Gの基地局がどんどん増えていく中で、やり方の刷新を図る必要があったんだと思います。
24時間365日働いてくれて、データの分析や発見が得意なのはどう考えても人よりもAIです。
ここにAIを導入すると言う取り組みは基地局を持つ大手キャリアは全て行うべきだと思いますね。
KDDI、通信品質向上にAIを導入
どうも、かわばっちゃんです。
今回は、KDDIが通信品質向上にAI導入した事例を紹介します。
何にAIを導入したのか
基地局からのデータを収集し、特定の周波数帯に負荷がかかっている場合、他の周波数帯へ移して、負荷を均等化するように、AIが提案して自動調整する機能を取り入れたようです。
なぜAIを導入したのか
通信品質を向上させるためです。
例えば、800MHz帯に通信の負荷がかかっていて、2GHz帯には通信の負荷があまりなかった場合、2GHz帯に分散することで、通信を均等化することができます。
特定の周波数帯に負荷がかかっていると何がだめかと言うと、その周波数帯の通信が混雑して、ネットがサクサク使えなくなります。
一方で混雑している道があって、一方で空いている道があったら、空いている道に車を分散したら、渋滞が起きないと言うわけです。
これを人が調整していた所をAIに計算させた所、人だと80時間かかるのが、AIだと10分だったようです。
私の見解
沢山の基地局からデータを収集し、周波数帯を人が調整すると言うのは非常に困難かつ時間がかかる作業だと想像できます。
大量のデータをAIで自動で計算して、自動で調整してくれたら、かなり助かりますね。
人がやるよりも速く、かつ精度も上がるなら、取り入れない手はないです。
素晴らしい取り組みだと感じました。
KDDI、通信品質向上にAIを導入
どうも、かわばっちゃんです。
今回は、KDDIが通信品質向上にAI導入した事例を紹介します。
何にAIを導入したのか
基地局からのデータを収集し、特定の周波数帯に負荷がかかっている場合、他の周波数帯へ移して、負荷を均等化するように、AIが提案して自動調整する機能を取り入れたようです。
なぜAIを導入したのか
通信品質を向上させるためです。
例えば、800MHz帯に通信の負荷がかかっていて、2GHz帯には通信の負荷があまりなかった場合、2GHz帯に分散することで、通信を均等化することができます。
特定の周波数帯に負荷がかかっていると何がだめかと言うと、その周波数帯の通信が混雑して、ネットがサクサク使えなくなります。
一方で混雑している道があって、一方で空いている道があったら、空いている道に車を分散したら、渋滞が起きないと言うわけです。
これを人が調整していた所をAIに計算させた所、人だと80時間かかるのが、AIだと10分だったようです。
私の見解
沢山の基地局からデータを収集し、周波数帯を人が調整すると言うのは非常に困難かつ時間がかかる作業だと想像できます。
大量のデータをAIで自動で計算して、自動で調整してくれたら、かなり助かりますね。
人がやるよりも速く、かつ精度も上がるなら、取り入れない手はないです。
素晴らしい取り組みだと感じました。
ソフトバンクのAI自動翻訳「T-400」
どうも、かわばっちゃんです。
今回は、ソフトバンクが提供しているAI自動翻訳「T-400」について紹介します。
T-400（ティーフォーオーオー）とは
AIを活用した自動翻訳サービスです。
医薬や金融、化学、機械、IT、法務などの専門的な分野のドキュメントをプロの翻訳者が実務レベルで使用できると認めた正確さで翻訳できるようです。
そのレベルは最大精度95%とのこと。
このサービスはクラウドサービスなので、ソフトウェアをインストールせずに使えます。
A4用紙一枚の論文翻訳を1~2分で行え、1単語あたり0.3~0.8円で翻訳してくれます。
対応言語は100種類以上、選べる分野は2000分野以上と幅広く対応できます。
専門分野データベースと企業別データベースを学習させることで、より適切な訳文が導き出せるようです。
専門分野データベースは各分野の公的文書やガイドラインで、企業別データベースは利用者の社内での英語と日本語の翻訳した文書を指します。
つまり、公的な文書によって、より一般的な言い回しを学習し、社内での翻訳履歴から、社内での表現や言い回しを学習するというわけです。
利用するにはアカウント料と年間利用料がかかります
アカウント料はアカウント数に、年間利用料は利用ワード数に応じて、金額が決定します。
私の見解
これは非常に助かる方々が一定数いらっしゃると感じました。
私は大学で化学系を選考し、大学院まで進みましたが、英語で論文を作る必要があることも少なくなかったですし、英語の論文を日本語に翻訳することは非常に多かったです。
この論文を翻訳する際に、グーグル翻訳などの一般的な翻訳機を使うと、化学系の専門用語は上手く翻訳されないんですよね。
それに、自身で作った英訳が、一般的に使われる言い回しと違ったりしないかと、気になるんです。
英語の論文を日本語に翻訳するのに、このサービスを使うと、その筋の人たちはどんどんお金が加算されてキリがないでしょう。
しかし、日本語で作った論文を英語に書き換える回数はある程度限られているので、その時に活用することは利用者にとっては非常に嬉しいことだと思います。
しかも、1~2分でA41枚の論文が英訳できたら、相当な効率化が図れます。
どれだけ英語が得意な人でも、1~2分で書き換えられる人は絶対いないと言い切れます。
通常、数時間はかかると思います。
英語が苦手だった私は1日かけて作っていました。
論文を作っている研究者さん達には非常に便利なサービスですね。
コニカミノルタ、AIでガス漏れ検知
どうも、かわばっちゃんです。
今回は、コニカミノルタ株式会社がAIを利用して、ガス漏れ検知技術
コニカミノルタとは
オフィスのプリンターを主に扱う企業です。
2019年度、連結売上9961億円を誇る大企業です。
ガス漏れ検知技術とは
高圧ガス設備での、ガス漏れをAIの画像認識技術を用いて、検知しようというものです。
コニカミノルタのホームページによると、現状の高圧ガス設備を持つ工場にて、設備の老朽化により、ガス漏れ事故が増加している傾向にあるようです。
このガス漏れをAIの画像認識技術でいち早く発見、把握することで、工場をより安全で安定に操業できるように繋げることを考えているようです。
また、現在ガス漏れの発見だけではなく、漏れたガスの量や、ガスの流れる方向、位置なども把握できるAIも開発しているようです。
これも事故リスクの低減になるということです。
私の見解
ガス漏れ事故は爆発を起こすこともある、大変危険な事故です。
これを防ぐということは大事なことですね。
ガス検知器というものもありますが、天井に検知器をつけていると、天井にガスが届くまでに事故リスクが高まってしまうことが考えられます。
これが、画像認識技術を使うと、漏れた時に分かるため、即座に対応ができるということが良い点ですね。
工場のような大きな施設だと、人間では中々気づけないことも多いと思うので、AIを活用することが今後求められていると感じます。
コニカミノルタはAIやDXを相当意識しているようで、ホームページや会社資料を見ても、沢山AIやDXの言葉の記述が見られますね。
