アップデート製品の発送のお知らせ

stakサポートセンターでございます。

いつもstakをご利用いただき、ありがとうございます。

 

まずは、度重なる交換時期の延期、心よりお詫び申し上げます。

料金形態の変更に伴いシステムも変更を2019年11月1日(金)より開始するため、調整をしてまいりましたが、

大幅なシステムのアップデートを行うための検証期間をいただくため、延期をさせていただきました。

2020年3月16日(月)より、ご連絡いただいている方から順次発送を行います。

 

交換時期について

今回の大幅なアップデートにより、お渡ししておりますstakの各種デバイスに関しては接続ができなくなります。

アップデートを行った商品に関しては、新しいアプリのインストール及びセットアップを再度行っていただく必要がございます。

その移行期間を考慮し、早めに発送致します。

ご利用いただける日程及びセットアップ方法は、別途ご報告致します。

そして、まだご連絡いただけていないユーザさまは、お手数をおかけしますが、

下記のお客さま情報を入力をしていただき、ホームページもしくは、アドレスへご連絡ください。

 

【お客さま情報】

  1. お名前
  2. 郵便番号
  3. 住所
  4. 電話番号
  5. メールアドレス

 

お問い合わせ先
https://stak.tech/contacts

メールアドレス
support@stak.tech

ハッタリと嘘の狭間で 第41話〜第45話

第41話

機内では先日の打合せからの睡眠不足からほぼ爆睡状態で広島に到着して、チームメンバーと別れた。

打合せの課題になっていたクラウドファンディングのプロジェクトを進めなければならない。

深セン・香港の視察が当初の予定より若干後ろ倒しになったことから、11月26日から約1ヶ月半という期間に定めて実施することになった。

プラットフォームはMakuakeを使うことにした。

なぜ、Makuakeにしたのか?ということも、しばしば聞かれるので、この話もしておこう。

そもそも、stakはkickstarterでクラウドファンディングをすることを目標にしていたことは以前に書いた。

その理由は、一気に海外を狙いたいという安易な気持ちからだ。

それが2018年9月ごろだったことも書いたが、結局諦めた。

今の体制で海外へ出るのはハードルが高いということで、まずは国内から攻めようという気持ちを固めた。

もちろん、クラウドファンディングはやることを決めていた。

そして、そのときにMakuakeかCAMPFIREの二者択一だったことも決めていた。

第42話

なぜ、その2つに絞っていたかの理由を述べよう。

単純に日本でメジャーなクラウドファンディングのプラットフォームだからだ。

他にも細かいことを挙げると下記の理由がある。

  1. 過去におカネを多く集めた似たカテゴリのプロジェクトがあること
  2. 過去に多くの支援者を集めた似たカテゴリのプロジェクトがあること
  3. サポート体制
  4. サクセス時の手数料

このあたりを相対的に判断すると、MakuakeかCAMPFIREの2つしかないだろうという結論に至った。

要するに、クラウドファンディングをやる以上は少しでも多くの人に見てもらえなければ意味がないということだ。

そして、両社のいずれかに絞るために、いずれの会社にもアポを取って打合せに行くことにした。

結果、Makuakeを選択した。

その理由は、デバイスやガジェット系であればMakuake、イベント系のクラウドファンディングであればCAMPFIREを使うべきだという判断をしたからだ。

つまり、stakは機能拡張型・モジュール型のIoTデバイスなので、Makuakeを選択した。

また、専任の担当者が数人ついてくれることも心強いと感じた。

では、次回もMakuakeを使うか?という質問もしばしばもらうが、その答えは「?」だ。

第43話

それは、Makuakeの担当者にある。

正直、ノリの部分が大きくこちらのことに対して真剣に取り組んでくれているとは思えなかった。

もちろん、たくさんのプロジェクトを1人の担当者が抱えていることは理解できる。

時間がなかったり、ある程度は流されても仕方がないことはこちらも想定内だ。

では、なぜそう感じたか。

決定的だったのは広告費だ。

Makuakeではプロジェクトをサクセスさせた後に、SNSをはじめとしたいろいろな広告媒体で宣伝ができるようになる。

参考までに他の過去の類似プロジェクト(デバイス、ガジェット系)がどういった形で広告をかけてきたか教えてもらえる範囲内で聞いていた。

注目していたプロジェクトはおカネをたくさん集めたプロジェクト、同時に支援者もたくさん集めたプロジェクトである。

そういったプロジェクトは軒並み広告をかけていたことから、stakもサクセス後には広告費をかけるようにお願いしていた。

その上限はまずは100万円という約束で、それを使い切った後にまた追加するといった内容だ。

それほど、クラウドファンディングにおカネを投じることは決めていた。

第44話

ただ、この広告宣伝費が異常な数値を出していたのだ。

この広告宣伝費でのやり取りが、本当に不毛だった。

クラウドファンディングはまずはプロジェクト初日がとても重要である。

プロジェクト開始後、初日から2〜3日目の集まり方でサクセスか否かが、ほぼ決まるといっても過言ではない。

この時点で50%近くに達していないプロジェクトは、ほどんどアンサクセスになっているはずだ。

例外的に、有名人がやっているとか、高額目標金額に設定しているプロジェクトや、メディアに急に取り上げられたりしたものはサクセスの可能性はある。

ただ、多くのメディアはバズっているプロジェクトに食いつくので、スタートダッシュは本当に大切なのだ。

ただ、プロジェクト発起人は必至なので1円でも多く集めよう、1人でも多くのファンを囲おうということで、広告宣伝費を投じる場合も多い。

stakもまさにその中の1つで、12時間で100万円のプロジェクトをサクセスさせた後に広告宣伝費をかけて少しでもプロジェクトを伸ばそうと試みた。

第45話

ということで、stakもサクセス後に広告宣伝を即座に開始した。

設定等はMakuakeの担当者に任せており、後々知るのだが、1日の予算は75,000円に設定してあった。

正直、広告予算設定の金額はどうでもよかった。

肝心なのはコンバージョンである。

広告宣伝費をかける以上は、広告宣伝費以下で商品を購入させるのが当然だ。

つまり、10,000円の売り切り商品を買ってもらうのに、広告宣伝費が30,000円をかけていては赤字を垂れ流していくだけだ。

stakの場合、まさにその状態になっていた。

獲得件数(CV)に対して、獲得単価(CPA)は32,769円というデータが残っている。

Makuakeは購入型のクラウドファンディングなので、支援者にはリターン品といって、お返しとして商品やサービスの提供がある。

その商品やサービスを通常価格でお返ししていては支援者にメリットは少ない。

なので、商品が完成後やサービスリリース後に定価とする価格よりも20〜30%程度割引したリターン品を準備するのが一般的だ。

stakもそういった設計になっており最大で約30%の割引でリターン品を提供していた。

AIとの未来「シンギュラリティ(技術的特異点)」

広報・PR担当の「あやな」です。

前回、AIのメリットとデメリットについて紹介しました。

ブログ「AIの”メリット”
https://stak.tech/news/6014

ブログ「AIの”デメリット”
https://stak.tech/news/6032

今回は、そんなAIにより起こりうるシンギュラリティについて紹介していきます。

シンギュラリティ(技術的特異点)とは

シンギュラリティとは、日本語では「技術的特異点」と訳されるのが一般的で、
AIなどの技術が、自ら人間より賢い知能を生み出す事が可能になる時点を指す言葉です。

アメリカの数学者”ヴァーナー・ヴィンジ”により最初に広められ、Googleの技術者でAI研究の世界的権威である”レイ・カーツワイル博士”も提唱する概念です。

そして、このシンギュラリティは、今のところ2045年に起こると予想されており、「2045年問題」とも言われています。

 

シンギュラリティはくる?こない?

シンギュラリティは、専門家によってじつは「くる」という説と、「こない」という説に分かれています。

シンギュラリティがくると主張する専門家

スティーブン・ホーキング
シンギュラリティの到来を主張する人の代表格が、イギリスの物理学者、スティーブンホーキングです。
ホーキング氏は生前、「完全な人工知能を開発できたら、それは人類の終焉を意味するかもしれない」と語り、シンギュラリティの到来に危機感を抱いていました。

 

ビル・ゲイツ
マイクロソフト創業者のビルゲイツも、シンギュラリティが来ると主張するひとり。
ロボットが高い知性を持つことに警鐘を鳴らす発言をしています。

 

イーロン・マスク
テスラやスペースX社の共同設立者・CEOとして知られるイーロンマスクも、シンギュラリティについて強い危機感を抱く人物。
AI(人工知能)が独裁者となり、最終的には人間を滅ぼしてしまう可能性すらあるという大胆な仮説を展開しています。

 

孫 正義
ソフトバンクグループの創業者孫 正義。
現在のAI(人工知能)はこれまでの人間が生きてきたなかで一番大きな「革命」であり、シンギュラリティはもうひとつのビッグバン。
人間の知能をAI(人工知能)が超えたときに超知性が生まれ、この超知性によってすべての産業が再定義されると主張しています。

シンギュラリティがこないと主張する専門家

ジェリー・カプラン
人工知能の権威であるジェリー・カプランは、「人工知能は人間ではないので、人間と同じようには考えない」として、シンギュラリティはこないとの見解を示しています。
また、人工知能に対して過剰な危機感を抱く人が多い背景として、映画やドラマなどの作品の影響などを挙げています。

 

マルクス・ガブリエル
ドイツの哲学者、マルクス・ガブリエルも、シンギュラリティの到来を否定しています。
「知性」は人間の非生物的、感覚的な部分であり、「知性」と人工知能は異なるとし、シンギュラリティはナンセンスな理論だと主張しています。

 

兼村 厚範
LeapMindのCROの兼村 厚範。
兼村 厚範も、「シンギュラリティはこない」と主張します。
その理由として、過去のAI(人工知能)ブームでも、人のように考えて動くAI(人工知能)が実現したかのような宣伝がなされたことは多々あったものの、実際には人間の生活への影響は限定的であったことを挙げ、AI(人工知能)という言葉が過剰な「宣伝文句」として使われやすいことを指摘しています。しまう可能性すらあるという大胆な仮説を展開しています。

 

シンギュラリティ到来後、人間はどうするのか

シンギュラリティが、2045年に本当に来るのか定かではありません。
しかし、今後AIの発展により社会が大きく変化する可能性があります
そうすると、これまでと同じよう変わらずには生き残れない時代がくると思います。

そのため、最新技術によって変わり続ける時代を生き抜くためには、私たち自身も変わっていく必要があります。

あやなのひとこと

今回は、シンギュラリティについて紹介していきました。

次回は、今回のブログでも少し出た「2045年問題」について紹介していきます。

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AIの”デメリット”

広報・PR担当の「あやな」です。

前回、AIの”メリット”について紹介しました。

ブログ「AIの”メリット”
https://stak.tech/news/6014

AIを活用することにより、様々なメリットがありました。

しかし、知っておかないといけないAIのデメリットや問題点もあります。

今回は、AIの”デメリット”について今回は紹介していきます。

 

AIの”デメリット”

雇用の減少

メリットとして、「労働負担の解消」「人件費削減」という点を紹介しました。
しかし、労働負担の解消を言い方を変えると、「人間の仕事がなくなる(減る)」ということになります。
人間が今まで行った業務を、AI(人工知能)に置き換わることで時間の短縮や作業を減らすことができるので、
多くの雇用を必要としなくなります。

特に、ドライバー業や工事関連業などの技術職に関しては、AIがメインなってくる可能性が高いと言われています。
そのため、専門性が求められるクリエイティブな仕事の雇用ニーズが高まる見込みです。

 

 

セキュリティリスク

AI(人工知能)は、人間がなんとなく利用しているオンライン上の行動は高確率でAIにデータとして組み込まれ、
行動などをを推察されています。
その推察の範囲は、AIの高度化に伴いかなり制度を高めていくでしょう。

それにより、個人のプライバシーはどこまで保証されるべきなのか問題にもなっています。

 

サイバー攻撃などの危険性

AI(人工知能)は、多くの情報をAIのビジネスツールを利用して、顧客情報などのを管理していくことになります。
その情報を狙い、悪意をもって最新のAI技術を活用し、偽物の動画や画像の作成、なりすまし、ドローンなど自動運転の機械を殺人目的に使うなどの危険性もあります。

外部のみではなく、内部の人間による情報の悪用なども考えられます。
そのため、セキュリティ面でのリスク対策として、専門知識を持った人材を雇用することが必須となってくるでしょう。

 

 

リスクマネジメントが難しい

万が一AI(人工知能)の管理にトラブルが発生した場合は、AIシステムに関わっている全ての工程に影響が出てしまう可能性があります。
つまり、AIにトラブルが発生しただけで会社が機能しなくなってしまうケースも考えられるということです。
そのため、万が一に備えて導入前の段階から、もしAIに問題が生じた場合にはどのような対策を取るか考えておく必要があります。

 

 

AIに詳しい人材の不足

企業にAI(人工知能)を導入するためには、AIに詳しい人材の確保が必要になります。
AIを導入したことにより、、システムの不具合などの管理、顧客に合わせてAIを作り変えたり、
AIが分析しやすいようデータの加工など、専門的な仕事が増えてきます。

またAIに詳しい優秀な人材を採用するには、給与面での優遇も必要となります。
そのため、社内でAI研修などを積極的に行って、人材を育てていくことが大切になってくると言われています。

 

 

過失責任

AI(人工知能)の学習機能によって、もしかしたら思いもよらないような行動をとることがあるかもしれません。
そのAIが、もしなんらかのアクシデントや故障によって人身事故が起きた場合、
ちゃんと説明ができるのか、責任を負うのは開発した企業自体かか、あるいはその所有者かといった責任問題も考えられます。

 

あやなのひとこと

このように、AIには多くのメリットがある一方で、デメリットもあります。
そのため、メリット・デメリットを把握した上で、活用していくことが大切です。

引き続きAIについて紹介していきます。

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ハッタリと嘘の狭間で 第36話〜第40話

第36話

香港には何回か行ったことがあるが、初めて行ったときに圧倒されたことを鮮明に覚えている。

なにに圧倒されたかというと、ビルの威圧感だ。

香港は土地がないことから、建物を上へ上へと延ばすことで居住空間やオフィススペースを確保している。

そのビル群の圧力が地震大国の日本とは全く異なることに怖さすらあった。

そんな香港へstakチームメンバー全員でいることが不思議な感覚だった。

ベタに観光したこともなかったので、せっかくなので色々と回ってみることにした。

まずは、百万ドルの夜景で有名なビクトリアピークへ向かう。

香港で一番高い山にある超有名スポットだ。

本来は夜景を見たいところだが、他にも回りたいところがあるということで、昼間に行ったのだが、ここは確かに一度は行っておいてもいい場所だ。

日本では決して味わえない独特の展望が心を踊らせてくれる。

是非、夜景も見たいと思わせてくれる絶景スポットだ。

そして今の時代を象徴する景色も拝むことができたのも印象的だった。

第37話

ビクトリアピークへタクシーで登っていく坂道、帰りの下り坂で頻繁に出会ったのがTESLA(テスラ)の自動車だ。

はっきりいって広島では数回しか見たことがない。

日本の首都である東京ですらそこまで多く見かけることはないが、香港ではとにかくたくさんのTESLA車が走っている。

ビクトリアピークへ向かう道中に3台連続ですれ違うことも珍しくない。

TESLA車とすれ違う度に「1テスラ、2テスラ、3テスラ」と数えていったが、確か50テスラを超えた記憶がある。

ちなみに、その間に日本ではこれでもかというくらいに走っているトヨタのプリウスは2〜3台すれ違った程度だ。

それほどまでに圧倒したTESLA車の登場に時代の変わり目を感じた。

イーロン・マスクが率いるTESLAに魅了されている香港のファンはかなり多いことは明確だ。

日本にいるとこういうことも知ることはない。

もちろん、TESLAのみをとりわけ称賛しているわけではない。

ただ、魅力にとりつかれた人がいて、それを生み出している人がいることは事実だ。

願わくば、俺も生み出している側の人間になりたい。

改めてそう思った。

第38話

ビクトリアピークを後にして、ペニンシュラ香港へ向かった。

俺は全く知らなかったが、なんでもペニンシュラ香港がXO醤を開発したとされる発祥の地らしい。

とりあえず、東京で飲食店をやっている友人へのお土産にいい感じのXO醤セットを買った。

まあ、結果、帰りの飛行機で手荷物で100mlオーバーということでそのうちの1つは持ち込めないのだが。。

手荷物で機内に持ち込む場合には注意が必要なので、共有しておこう。

しかし、ペニンシュラ香港の優美さというか堂々たる姿はなかなかだった。

外観の記念写真を撮る人が常にいる状態で、真下から最上部まで撮るのはなかなか大変だ。

そして、ホテルの中にいる人たちは全員がおカネ持ちに見えるから不思議だ。

実際にそういう人が圧倒的に多いのだろうが、とにかく優雅に余裕を持った人たちが料理を食べたり、くつろいでいる姿を拝むことができる。

参考までに宿泊価格は、2人1部屋でオフシーズンで50,000円程度からといったところだろうか。

あくまで最下層グレードの部屋の価格で、週末やハイシーズンになると料金は跳ね上がる。

ここもまた同様の疑問が生まれる場所だ。

「カネ余りの世の中」という言葉を耳にする。

一体どこにそんな「カネ」が余っているのだろうか。

第39話

ペニンシュラ香港を背に次に向かったのは、尖沙咀(チムサーチョイ)エリアだ。

香港随一の商業エリアで、ネイザンロードなどのネオンがこのエリアの象徴である。

ここもまた日本のネオン街にはない独特の感性が溢れている。

活気もあるエリアで、観光客も多い。

ちなみに数年前のデータにはなるが、香港の人口は約740万人なので、埼玉県の人口とほぼ同じくらいである。

また、国土は東京都の約2倍、沖縄本島や札幌市と同じくらいである。

そんな香港に訪れる観光客の数は年間約3,000万人で、近年の日本にくる観光客数とほぼ同じというデータが出ている。

隣国の中国人が多く来ているという指摘はあると思うが、国土の大きさや人口を比較すると、とても立派なスコアだと感じる。

そんなネオン街をチームメンバーで歩きながら女人街エリアへと向かう。

この女人街エリアは、下町の雰囲気が残るエリアで、若者のカルチャー発信地ともいわれるところだ。

日本でいうところの原宿みたいなエリアだろうか。

所狭しとお店がこれでもかと立ち並び、場所によっては人とすれ違うのも大変なところもある。

このエリアもまた活気のあるエリアだ。

第40話

とまあ、こんな感じで香港エリアも堪能した後に、ホテルに戻り本題のstak打合せが始まった。

間もなく開始しようと思っているクラウドファンディングについての細かい打合せだ。

ストーリー作り、目標金額、クラウドファンディング期間、誰がなにをやるといった細かい役割分担などなど決めないといけないことは山ほどあったのにまさかの香港最終日に打合せという体たらく。

観光する暇があったら、こっちをしろと指摘されても仕方ないが、まあそこはノリで。

そして、いくつかの課題は持ち越しながら全員が眠い目をこすりながら打合せを続けること約4時間。

翌日は6時にはホテルを出ないといけない中、4時過ぎくらいまで打合せをしていたと記憶している。

仮眠を取る程度で横になり、すぐに目を覚ますと空港へ向かう。

ここでもUberを使ったが本当に便利になった。

念のため数万円を香港ドルに変えておいたが現金を使った場面は数える程度だ。

空港へ到着して、イミグレでペニンシュラ香港で買ったお土産が100ml以上ということで没収されて、広島空港へと向かう。

結構いい値段がしたお土産だっただけに、その場で開封して少しだけでも食べれてから捨てればよかったとイミグレを抜けた直後に思ったことを覚えている。

AIの”メリット”

広報・PR担当の「あやな」です。

前回、「AI 」のレベルについて紹介しました。

ブログ「AIのレベル
https://stak.tech/news/6000

今回は、「AI(人工知能)」のメリットについて紹介しています。

 

AIの”メリット”

AI(人工知能)を活用することによるメリットとデメリットの両面をしっかりと理解しておくことが大切です。
そこで人工知能を導入するメリットについて詳しくご紹介していきます。

労働負担の解消・人件費削減

日本は、各業界では労働力の不足感が年々増し、少子高齢化による人口減少の影響は想像以上に大きなものになっています。
AI(人工知能)は、そんな労働力不足を解消するための方法として注目されています。
AIには、人間より得意とする作業が数多くあり、その作業をAIに置き換えることで労働負担の解消や人件費削減につながるとされています。

特にコンビニや飲食店のスタッフ、配送ドライバー、介護職員など離職率も高く人材不足は深刻になってきています。
そこで、AIのビジネスツールなどを活用することで労働の負担が軽減されるため、さまざまな業界に導入されています。

たとえば、横浜市都筑区のファミリーマート佐江戸店で人工知能(AI)を使った顔認証による決済や、自動で価格を変更できる電子値札などの省力化技術を用いた実験店舗を横浜市にオープンしています。

AIコンビニ「開店」
https://mainichi.jp/articles/20190402/k00/00m/020/320000c

 

 

生産性の向上

AI(人工知能)を活用することで、より少ないコストや時間でより生産効率を向上することが可能になります。

特に単調で同じ動作が繰り返される作業に関しては、人間を超える場合が多くあります。
そのため、生産工場ではすでにAIの活用が進んでいます。

たとえば、画像認識に特化したAIを製造業の外観検査工程に導入
外観検査は製品品質を保証する上で欠かせない工程であり、熟練の作業者による検査が必要とされています。
そのため、検査コストが想像以上に高く、かつ神経も消費するため作業者への負担も大きいです。
この外見検査に人工知能を取り入れると、カメラで撮影した画像から、製品の意匠面における不良を効率よく検知できます。
また、不良に該当する箇所をシステム画面上に映すなどして作業者の確認をサポートしてくれるので、大幅な労働生産性向上することが可能になります。

 

 

顧客満足度の向上

AI(人工知能)が、顧客満足度を向上させるのではありません。
顧客満足度は製品の品質、サービスの品質、対応の品質という3つの要素から成り立っています。
AIを活用することで、対応の品質を向上させ、顧客満足度の向上につながります。

たとえば、サポートセンターに問い合わせをした時に、問い合わせの内容に応じてAIが最適な答え(対処方法)を担当のスタッフに提示します。
そうすることで、短時間で的確な対応が可能になり、顧客満足度が向上につながります。

 

 

顧客ニーズの変化に素早く気付ける

AI(人工知能)は、過去に蓄積された膨大な量のデータから分析したり予測したりすることが得意です。
AIのデータ分析によって、企業経営やマーケティングに役立ち、なおかつ顧客が持っているニーズが掴みやすくなります

 

 

生活が便利になる

仕事の面だけではなく、私生活でもAI(人工知能)は多く活用されています。

たとえば、iPhoneのSiriや予測変換、Amazon EchoやGoogle Homeのスマートスピーカーもそうです。
そして、AmazonやYouTubeなども実はAIが活用されています。

過去に購入したり、再生した情報をパターン分析し、商品や動画をAIが進めてくれています。

 

 

社会安全性の向上

自動運転など人の代わりにAI(人工知能)を活用することで、危険が伴う業務や人間が立ち入ることのできない場所での作業が可能になります。
例えば、老朽化による機械の故障を自動的に検知するAIを活用することによって事故などが事前に防ぐことも可能です。
また、高齢者の転倒などの姿勢・動作を認識する、介護領域向けのトラッキング型AI(人工知能)技術を開発したと発表されています。

高齢者の転倒を検知するトラッキング型AI技術を開発
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1908/02/news034.html

 

あやなひとこと

今回は、「AI」のメリットついていくつか紹介していきました。

ビジネスでAIを活用することで、たくさんのメリットがありました。

深夜のコンビニの営業について最近ニュースになっていますよね。

そういったことも、AIを活用することで解決していました。

今日も、ローソンが川崎市幸区の富士通テクノロジースクエアで「レジなし」店の実証実験を行うと発表がありました。

進化するコンビニも目が話せないですね!!

次回は、メリットだけじゃない「AI」のデメリットや問題点、その解決策について紹介していきます。

ぜひチェックしてください!

 

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AIのレベル

広報・PR担当の「あやな」です。

前回、「AI 」の歴史について紹介しました。

今回は、その「AI 」のレベルついて紹介していきます。

ブログ「AI歴史
https://stak.tech/news/5990

AI(人工知能)のレベル

前回紹介した歴史とは別に、AI(人工知能)は4つのレベルに分類されています。
人によっては将来の可能性も含めて5つのレベルが提唱されている場合もあります。
その、5つのレベルについて説明していきます。

レベル1:制御プログラム

レベル1のAIは最も動きが単純な制御アルゴリズムを持った制御プログラムです。
その多くがAI家電として内臓されています。

例えば、温度が変わることによって機能するものです。

家電の冷蔵庫やエアコンに組み込まれており、温湿度や日射量、天気、時間帯などの外部の環境に合わせ室内温度をコントロールしたり、空調を変化させたりすることができます。

これらは事前に制御アルゴリズムとしてプログラムされています。

レベル1のAIでは特定の動作しかできません。

事前に制御アルゴリズムとしてプログラムされていることから、いわゆる人工知能というイメージは弱いものとなります。

例えば

  • 温湿度、日射量の変化に応じて自動で温度・湿度を調整するエアコン
  • 食材に合わせて最適な温度調節をする冷蔵庫

 

レベル2:弱いAI

レベル2は別名「弱いAI」とも呼ばれています。

レベル2の人工知能は、ただ単純な作業を行うだけでなく、様々な局面に対して対応できるようになります。
人間の持つ知識をできる限り多くプログラムとして入れ込むことで、対応できる領域を拡張していくのがレベル2の人工知能です。
レベル2から人工知能というイメージが強くなります。

レベル2は可能な限り人が持っている知識を事前にプログラムに取り込むことで、対応可能な領域を広げています。

チェスや将棋のプログラムやお掃除ロボットなどが該当します。

しかしながら、学習することは出来ません。あくまで事前にプログラムで入力されたアルゴリズムにより動作が決定されます。これが後程紹介するレベル3やレベル4と違うところです。

例えば

  • 部屋の状況を正確に把握し、清掃するお掃除ロボット(ルンバなど)
  • 数ある打ち手の中から、次の最適な一手を判断するチェスプログラム

 

レベル3:機械学習を取り入れたAI

様々な対応パターンがあるのはレベル2と同様ですが、学習することで対応パターンを増やしていくAI機械をレベル3と呼びます。

レベル3になると、ある程度のサンプル数から自動的にそのパターンとルールを学ぶことができます。判断軸さえあれば、データからルールを設定・学習してより良い判断ができるのです。

レベル4と異なり、それらの材料は人間の手で与える必要があります。

検索エンジンでは、検索したキーワードについて表示していますが、多少間違った文字で検索しても、ある程度予想して検索するキーワードを自動的に変換してくれます。
これは、大量のデータからキーワードのルールやパターンを学習しているためです。

例えば

  • 検索エンジン
  • ビックデータ分析

 

レベル4:ディープラーニングを取り入れたAI

対応パターンを自ら学習できるものをレベル4と呼ばれます。

レベル3と異なり、学習に必要なルールとパターンもデータとして自ら、学習を繰り返していくことでより多くの対応パターンを持つことが出来ます。

パターンとルールさえも、人工知能が自ら学んで知識データとして積み重ねていくのです。なので、判断軸を自分で発見し、自分でルールを設定して、判断を下すことができます。

コンピュータ自らが学習を行うため、急速に成長していくことが特徴で、特別に強い将棋・囲碁のアルゴリズムが相当します。自動車運転のアルゴリズムもレベル4に分類されます。

例えば

  • 特別に強い将棋・囲碁のアルゴリズム
  • 自動車運転のアルゴリズム

レベル5

レベル5は人間と同じように振舞える人工知能の事です。

現状ではそこまでのAIは誕生していません。映画で出てくるようなターミネーターや鉄腕アトムのような人間と大差ない人工知能がレベル5に該当します。

 

あやなのひとこと

今回は、「AI」のレベルについて紹介していきました。

AIといっても、できることが違いレベル1に関してはこれもAIなんだ!と驚きました。

次回も引き続き、「AI」について 紹介していきますので、ぜひチェックしてみてください!

 

 

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ハッタリと嘘の狭間で 第31話〜第35話

第31話

「パスポート忘れないように!」ということで広島空港に集結したのが、2018年11月11日。

11日〜14日までの3泊4日の旅だ。

チームメンバーもいるので、あっという間に香港に到着。

香港から深センへは4人なのでタクシー移動。

国境を挟むので、途中でイミグレがあるのは独特な経験ができる。

そして、ブレイブリッジ社の担当者が準備してくれていたホテルで無事に合流。

個人的な経歴になるが、上海で働いていたことがある。

深センも同じ中国ではあるが、全く街の雰囲気が違うように感じる。

最も感じることが街にいる人たちが若いのだ。

聞くところによると、深センにいる人たちの平均年齢は32歳だそうだ。

そりゃ、若者が溢れているよなと納得させられる理由だ。

そして、街が近年発展したということがよくわかる。

新しい高層ビルが多いのはもちろん、新興企業、特にITで名を馳せた企業の拠点がある。

一方で少し離れたところへ行くと、まだまだ発展途上のような場所もある。

まさに混沌とした場所。

けれども、どこか可能性を感じる街、深セン。

そこでの打合せが始まる。

第32話

翌朝、車で迎えに来てもらい、そこから金型工場へと向かう。

車でおよそ1時間。

深センの郊外に工場はあった。

失礼な言い方になるが、もっと殺伐としたイメージを勝手に持っていただけにキレイな工場にいい意味で裏切られた。

早速、stakの金型のレーンへ向かうと、そこにはテストしているスタッフが数名いた。

ポコポコと生み出されていくstakに感動したことは今でも鮮明に覚えている。

自分たちで設計してきたstakがいよいよ形になっていくことは感慨深い。

そして、細かい修正部分について調整を行っていく。

と同時に赤外線の届く範囲などの検証もする。

海外で仕事をしているという感覚も特になく、ここをクリアすればstakは量産されて世の中が大きく変わる。

その可能性を信じて疑わなかった。

その場で細かい修正依頼を出しては、調整したサンプルができあがっていく。

このスピード感は本当に素晴らしい。

ほぼ1日、打合せと修正と検証のくり返しで過ごして、結局持ち越しということになった。

「T1」での検証は終わり「T2」へ向けてという流れである。

第33話

せっかく深センに来たのでということで、翌日はメンバーで深センの電気街へくり出した。

華強北(ファーチャンペイ)と呼ばれるエリアだ。

日本で電気街というと秋葉原をイメージする人も多いと思うが、はっきりいって規模が違いすぎる。

1日では回りきれないほどのエリアに、様々な家電製品やトレンドの商品が売られている。

我々が訪れたときに目立っていたのはドローンだ。

深センといえば、ドローンといえば右に出る者はいないという地位を確保した「DJI」のお膝元でもある。

そのお膝元で堂々とパチもんを売っているカオスな感じもまたこのエリアの魅力でもある。

とてもチープなドローンを2つ買うからといえば、初っ端に提示された値段の半額以下で買えたりと、このあたりも愛嬌といったところだろうか。

無人コンビニもあったりと、旬が集まったエリアを堪能した。

中国を一括にすることすらナンセンスだが、こういった現状を知らずに否定する人が多い中、とても刺激になったことは間違いない。

そう、世の中は常に変化しているのだ。

それも思っている以上のスピードで。

第34話

強制するつもりは毛頭ないが、なにかを変えたかったり、なにかを成し遂げたいという目標がある人は、まず外に出ることをオススメする。

それも、人が行ったことがないようなところや自分がオピニオンリーダーになれる経験ができるところがいい。

自分の価値を上げていくことが今からの世の中はより求められる。

それを知った人、そのために時間を費やしている人が成功者と呼ばれるレイヤーにいる時代だ。

この時代はしばらく続くどころか拍車をかけるだろう。

なぜそんなことが会社倒産秒読み開始した弱小会社のCEOに言われないといけないのか?

言いたいことはとてもよくわかる。

だからこそというと、また批判を受けそうだが、俺にもっと価値があれば、あらゆる方向でプラスに働くことが身に沁みてわかるからだ。

もっと俺に影響力があったら、もっと俺に魅力があったら、もっと俺に人脈があったら、もっと俺に資本力があったら、もっと俺に・・・

こういった仮定は全て俺に価値がないからの一言で片付けられるということだ。

第35話

もはや上海で生活していた時期があったことを書いたか覚えていないが、そのときに感じたことがある。

今、俺がこの場で連れ去られたとしても、日本では誰も気づかないだろうな。

交通事故で入院したり、あるいは死んだりしたとしたら、日本にいる人たちはいつ気づくだろうか。

超絶ネガティブな思考ではあるが、海外で働くということは少なからずそういうことだと自分に言い聞かせて自制していたことは否定できない。

そんなことをふと思い出させる深セン視察であった。

さて、話を戻そう。

深センでの視察を終えたstakメンバーは最終日は香港で過ごすことになっていた。

香港エクスプレス(HK)の就航で、拠点である広島と香港が安く繋がったことは以前に述べた。

ただ、広島に帰る際の便が朝はやいので、深センからの移動を考えると香港に泊まったほうがいいという判断である。

ということで、深センから香港へと向かうのであるが、これもまた新鮮だった。

歩いて国境を越えるという経験は日本にいてはできない。

まさにそれが現実となり、イミグレーションを抜けるとそこは香港だ。

AIの歴史

広報・PR担当の「あやな」です。

前回、みなさんも一度は聞いたことはある「AI」や「人工知能」について紹介しました。

今回は、その「AI 」の歴史について紹介していきます。

ブログ「「AI」ってなに?」
https://stak.tech/news/5980

 

AIの歴史

AI(人工知能)の歴史は、「ブーム」と「冬の時代」の繰り返しと言われています。

「人工的につくられた知能(人のように考えるもの)」という概念は、神話の時代からありました。
もっとも古いと思われるものは、紀元前8世紀につくられた『イーリアス』というギリシャ神話を題材とした叙事詩にあります。
その中で「人間の少女そっくりにつくられた黄金のロボットが人の気持ちを理解する」という、AIを連想させる描写があると言われています。

それぞれの時代と歴史を紹介していきます。

第1次 AIブーム 「推論・探索の時代」

最初のブームは、1950年〜1960年代です。
「AI」という言葉が生まれ、1956年にはダートマスで開催されたワークショップで、「人工知能」という言葉がはじまりました。

コンピュータに人の機能を補完、拡張させることを目的に、コンピュータに推論と探索をさせる研究が進みました。
そのことにより、コンピュータに対する人々の期待が高まっていきました。

特徴としては、ルールとゴールが決められている中で、与えられた知識を組み合わせて、新しい知識を推論し、
そこからどの行動をとるのが最善なのかを探索するというものです。

この研究によって、コンピュータがパズルを解いたり迷路から脱出したりすることができるようになりました。
また、チェスやオセロなどの対戦ゲームでなるべく自分が有利になるように選択肢を選ことも可能になりました。

交通路案内サービスは、現在地から目的地までのベストなルートを見つけ出すこと活用しました。

 

しかし、実際に現実にある複雑な計算を処理したり、解くことができませんでした。
このことが発覚し、人工知能に対する失望感が増していきました。
そのことにより、1970年代には人工知能技術が停滞する時代(冬の時代)に突入してしまいました。

第2次 AIブーム 「知識を入れると賢くなる」

第1次AIブームでは、高度な計算はできましたが、現実的な問題となると厳しいものがありました。

1980年代に、「エキスパートシステム」の開発・導入がきっかけとなり、第2次AIブームが起こりました。

エキスパートシステムとは

AI(人工知能)を実現するための技術の一つで、ある分野の専門家の持つ知識をデータ化し、専門家のように推論や判断ができるようにするコンピュータシステム。

しかしそんな専門的な知識を集めたシステムに、次のような問題がが見つかりました。

 

  • コストと時間がかかる

エキスパートシステムを構築するためには、専門家の知見を集める必要があります。
それも、1人や2人ではありませんので、大きなコストになります。
また、集めたデータを正しく分類してシステムで使える形にする労力もとても大きなものでした。
そのため、エキスパートシステムを構築するためのコストと時間が膨大になってしまったのです。

  • 常識を理解できない

例えば、問診に対して「体温が37.5℃」という回答であればシステムは判断できます。
しかし、「熱っぽい」や「風邪気味」という答えでは、判断できません。
そのため、こういった「人間が聞けば分かる常識的な表現」を明確に定義してシステムに教えないといけません。
しかし、一般常識的な表現の数は計り知れないほど存在します。
また、文脈や背景による違いもあり、それらも含め膨大な知識を定義しなければいけなくなるでしょう。

 

結果、現実の問題は極めて複雑で例外が多く、期待したほど実務的な状況での成果が上がらなかったことから失望が広がり、AI研究は再び急激にしぼんでしまいました。

第3次 AIブーム 「機械学習とディープラーニング」

第2次AIブームの問題点は、システムへ入力するデータを人間が集め、人間が成否判断することでした。
必要となるデータを事前に準備し、すべて正しく成否判断することなど現実的ではなかったわけです。

そして現在、第3次AIブームが起こっていいます。
この第3次AIブームが起こった大きな要因として、「機械学習」、「ディープラーニング(深層学習)」という技術の発展です。

新たな技術によって、第二次AIブームでボトルネックとなっていた「コストと時間」を大幅に減少させられました。
この技術により、これからの人工知能の発展に大きく関わってくるでしょう。

 

「機械学習」「ディープラーニング(深層学習)」については、ブログで紹介していまのでチェックしてみてください。

ブログ「「AI」ってなに?」
https://stak.tech/news/5980

 

あやなのひとこと

今回は、「AI」の歴史に紹介していきました。

AIも、「ブーム」と「冬の時代」を繰り返して今の技術があります。

なかなか知らないことばかりで、調べながらも楽しく学ぶことができました。

次回も引き続き、「AI」について 紹介していきますので、ぜひチェックしてみてください!

 

 

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AIってなに?

広報・PR担当の「あやな」です。

以前、次世代移動通信システム「5G」について紹介していきました。

今回は、みなさんも一度は聞いたことはある「AI」について紹介していきます。

AIとは?

AIは「Artificial Intelligence」の略で日本語では、「人工知能」訳されるのが一般的です。

実は、時代や、研究者により、とらえ方は様々で「AI(人工知能)」という言葉についてまだ定まっていないのが現状です。
さまざまな専門家がそれぞれの定義をしており、統一的な定義はありません。

AI(人工知能)の分類

AI(人工知能)は、「特化型人工知能」と「汎用人工知能」の2つに分けられます。

特化型人工知能(Narrow AI)

特化型人工知能とは、特定の領域に特化して能力を発揮するAIです。
すでに人間を超える能力が実用化されている分野であり、囲碁やチェス、将棋などでは、AIが人間のプロプレーヤーに勝利して話題となっています。

例えば、コンピュータ将棋(チェス)、Googleカー(自動運転自動車)、医療診断など、既に実用化されているものが多くあるのです。

汎用人工知能(AGI)

汎用人工知能とは、1つの分野だけでなく多岐にわたる領域で多彩な問題を解決するAIです。
人工知能(AI)自身による自己理解、自律的自己制御ができるもので、人間が設計した時の想定をも超える働きを期待することができます。
汎用人工知能のレベルが、最終的にAIが目指すゴールです。

また、他にも「弱い人工知能(AI)」「強い人工知能(AI)」と言う分類の方法もあります。

  • 弱い人工知能(AI)

弱い人工知能(AI)とは、ある枠の範囲で考える人工知能のことで、ある一定の範囲では既にに人間のレベルを超えてきています。

先ほどの「特化型人工知能(Narrow AI)」の別の呼び方とも捉えてみて下さい。
しかし、このAIはあらかじめプログラムされた事以外は何も出来ません。
役割としては、人間の能力の補佐や拡張としての機能を期待されています。

  • 「強い人工知能(AI)」

「弱い人工知能(AI)」とは逆に、ある枠を超えて考える人工知能を「強い人工知能(AI)」と呼びます。
人間のようにものを考え、認識・理解し、人間のような推論・価値判断のもとに実行をすることができるものを指します。

この AIは自律的に学び、意思決定行うことができるものです。
こちらも先ほどのもので言えば、「汎用人工知能(AGI)」のことを言います。

AIに使われる「機械学習」と「ディープラーニング」

AIに関するニュースなどでもよく使われている、「機械学習」「ディープラーニング」ついて詳しく紹介していきます。

では、まずはAIによって重要な概念である「機械学習」について、詳しく見ていきましょう。

機械学習

機械学習とは、大量のデータを学習することで、従来人間が行なっていた物の認識やグループ分け、適切な判断などを再現する技術です。

端的にいうと、人間は経験から学ぶことによって適切な判断ができるようになりますが、それを機械がデータ学習によってできるようになるというものです。

例えば、画像認識機能、将棋AIなども機械学習のシステムを用いて作られたと言うことができます。

一般的なプログラムは、開発者が動作を全て決めておくというものですが、機械学習は、トレーニングによって、機械が膨大なデータから規則性やルールを見出すことができるようになり、特定のタスクを高度なレベルで実行できるようになるというものです。
AIにはこの機械学習という技術が用いられています。

 

  • 機械学習でできること

身近な活用例には、迷惑メールフィルタがあります。
AIにメールの文面を大量に学習させることで、迷惑メールを自動で識別し、所定のフォルダに振り分けます。他にも、人間の顔を大量に学習することで、画像に誰が写っているのかを認識させる用途にも活用されています。

ディープラーニング(深層学習)

ディープラーニングとは、機械学習をさらに発展させた技術であり、「深層学習」とも呼ばれます。
ディープラーニングは、機械学習でも実現できないような認識や認知、判断をコンピューターに持たせることが可能になります。
人間以上の能力を発揮するものでもあり、様々な分野への応用が期待されています。

人間の脳神経回路をモデルにした多層構造アルゴリズム「ディープニューラルネットワーク」を用い、大量のデータを読み込むことで、どこで判断するべきなのかを、自ら学習するのです。
そのため、人間の手を借りずに、どんどん知能を高めていくものであると言われています。

 

  • ディープラーニングでできること

ディープラーニングが人間以上の能力を発揮する事例が、囲碁やチェスなどのボードゲームです。
これらのゲームを何度もプレイさせることで、トッププレイヤーすらも打ち破る手を考え出すことができます。

あやなのひとこと

今回は、「AI」について 紹介していきました。

「AI」や「人工知能」という言葉は、よく耳にするけどどういうことなのかふわっとしか理解していませんでした。

このブログを機会に、勉強しつつ皆さまにたくさんの情報をお伝えしていけたらと思っています!!

次回は、「AI」の 歴史につて紹介していこうと思いますので、

ぜひチェックしてみてください!

 

 

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