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『顔認証』

 ユーザーローカルは、AI(人工知能)技術を活用し、写真から人の顔を自動検出して、年齢と性別を推定する「ユーザーローカル顔認識AI」を公開している。

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 同社サイトのデモ版では、人の顔が写っている写真をアップロードすると、AIが顔の位置を特定し、人数や性別・年代と、その推定精度を表示する。写真1枚当たり最大20人の人物を同時に推定できるという。判定が間違っている場合は、正解データをAIにフィードバックさせる仕組みも用意。

 画像認識で広く使われているCNN(Convolutional Neural Network:畳み込みニューラルネットワーク)という技術を活用。

参考
User Local:顔認証AIを試す
https://face-ai.userlocal.jp/

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 DevOps(デブオプス)とは、ソフトウェア開発の手法のひとつで、開発部門と運用部門が連携してシステム開発を行うというやり方。大きなシステムを一度にリリースするのではなく、小さなシステムのリリースとテストを繰り返す手法。DevOpsは、開発(Development)と運用(Operations)の合成語。実際には開発部門(Dev)、運用部門(Ops)、品質管理部門(QA)の三者の連携と協力で成り立っている。DevOpsにビジネス部門の協力も加えた「BizDevOps」という手法もある。

 開発担当がDevOpsに参加する目的は、「利便性を向上させるためにユーザーの需要を反映してシステムに新しい機能を追加する」ことで、運用担当がDevOpsに参加する目的は、「システムを安定的に稼働させ、信頼性を保つ」こと。開発担当も運用担当も「良いシステムを提供することで価値を生み出す」という大きな目的は同じ。

 DevOpsを行う際は、開発・運用を問わず、会社全体で「関係者がそれぞれの専門性を活かし、互いに連携し、協力し合う」というカルチャーを形成することが大切

【DevOpsのメリット】
●リリースの高速化
 開発担当・運用担当双方の余分な作業がなくなり、開発のプロセス全体が高速化するので、素早くシステムをリリースできる。
●生産性の向上
 修正にかかる時間やムダな開発工数が削減できて、開発が効率化するため、生産性も向上する。
●情報共有の円滑化
 互いに必要な情報を過不足なく共有できるため、本番環境を想定した開発が可能。また、開発から運用までの引き渡し期間を短縮し、円滑なシステム運用を実現する。
●リスクの分散
 開発規模が小さいので、変更箇所も少なく、リスクが分割される。

【DevOpsを行うための開発手法】
●アジャイル開発
 DevOpsの手法として、以前紹介したアジャイル開発が多く使われている。アジャイル開発では開発作業に顧客を巻き込んだ「共同開発チーム」をつくり、システムの全体をいくつかに区切る。1つの区切りを2週間程度で開発してリリースを行い、そのフィードバックによって新たな開発とリリースを繰り返して、全体の完成度を高める。アジャイル開発は、いくつもの手法に分けられ、代表的なものには、チーム一体となって開発を進める「スクラム」、開発サイクルが短くプログラマーが主体となる「エクストリームプログラミング」、システムを一定間隔で繰り返し提供しながら開発する「機能駆動型開発(FDD)」、無駄を排除してシステムを素早く提供し、全体を最適化する「リーンソフトウェア開発」などがある。
●継続的インテグレーション
 継続的インテグレーション(Continuous Integration、CI)は、バグを早期に発見して対処することで、ソフトウェアの品質を高める手法。本番環境でソフトウェアの更新を早期に検証するため、リリースにかかる時間を短縮できる。
継続的インテグレーションの進め方は、開発担当がそれぞれコードを定期的にCIサーバーと呼ばれる専用の場所にアップロード、定期的に結合・ビルドしてテストを行いながら開発を進めていく。
●継続的デリバリー
 継続的デリバリー(Continuous Delivery)は、継続的インテグレーションを拡張したもの。コードを修正する度に自動的にビルドが行われ、テストや本番へのリリース準備が実行される。実際の本番環境でのデプロイやリリースのタイミングは、ユーザー主導で決定するのが特徴。プロセスの多くの部分を自動化しており、DevOpsに似ているため、DevOpsの手法としても継続的デリバリーが使われている。

参考
発注ラウンジ:DevOpsとは?リリースの高速化を実現する新たな開発概念のメリット
https://hnavi.co.jp/knowledge/blog/devops/

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『信用スコア』?!

 「信用スコア」は、簡単にいうと、「各個人の信用度合いを、様々な個人のデータを元に、独自のアルゴリズムを用いて、スコアリングしたもの」。言い換えれば、「あなたはこれくらい信用できますね」という信用のレベルをスコア化(数値化)することによって、信用力を見える化した数字といえる。

 米国では「FICOスコア」、中国では「芝麻信用」という信用スコアがそれぞれ普及。そして、その信用スコアが日本でも広がり始めている。中でも市場のけん引役として、すでに信用スコアサービスを展開している「J.Score(ジェイスコア)」が注目を集めている。

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 「J.Score」は2017年9月にみずほ銀行とソフトバンクが立ち上げたフィンテックベンチャー。同社が提供する信用スコアサービス「AIスコア」はユーザーが入力したさまざまなデータを分析した上で、信用スコアを提示してくれるのだが、その分析にAI技術とビッグデータが活用されている。

 実際には、いくつかの質問に答えるとAIによって自分の可能性が“スコア”として算出される。「AIスコア」の診断は無料かつ個人が特定される情報は不要。名前はニックネームでよく、個人信用情報機関に記録が残ることもない。

 スコアは1000点を上限として、年収や職業などの基本情報から、性格や趣味まで幅広い項目を分析して算出。スコアの算出は、スマホ上で簡単かつ迅速に行うことができる。最初にスコアを算出するためには、年齢、職業などの簡単な18問程度の質問に応えるだけでOK。

 しかし、この時点でJ.Scoreのマイページに表示される情報の入力状況は5%。さらに追加情報を入力することで、「AIスコア」を変化させていくことができる。そして、その追加で入力する内容は、収入や毎月の支出、資産などから、今後やってみたい趣味や習い事、洋服やアクセサリーを買うときに重視するポイントといった、生活習慣、趣味嗜好、語学力など、非常に幅広いものとなっている。

 J.Scoreでは、このスコアをもとに「リワード」と呼ばれる様々な特典を受けることもできる。旅行代理店の割引や百貨店の特別優待、英会話やジムなどの優待など様々なものがある。

 信用スコアは多くのメリットもあり、日本でも拡散していくと思われるが、すでに中国では、中国政府が進める「人々の社会的な信用度をスコアとして数値化するシステム」が、浸透し始めており、スコアが上がればローン金利が下がったり病院で優待されるなどのメリットがある反面、信用度が下がれば公共交通機関の利用が制限されるなどの厳しい“罰則”も待っている。

 クレジットスコア(金融機関が与信審査で参考にする数値)はクレジットカードやローンの申請の判断にしか使われない。しかし中国では、政府がより広範な「社会信用システム」なるものの構築を進めており、人々を日々の行動などさまざまな基準で採点し、14億人いる中国国民の「信用度」を査定することが最終的なゴール。

 中国ではこの社会信用システムのせいで航空券や鉄道のチケットを売ってもらえなかったり、NPOなどの組織の立ち上げが禁止されたり、特定のデートサイトが利用できなくなるといった事態が現実に起きている。

 中国政府は14年にこのプロジェクトに着手。20年までの全国展開を見込んでおり、個人の行動を追跡して採点するだけでなく、民間企業や政府職員の業務なども評価対象とする計画。

 システムが完成すれば、すべての中国国民は公的および私的機関から提供された自分の個人データの統合ファイルをもつことになる。

 中国政府の独裁的な性質から、社会信用システムを、中国共産党への絶対服従を確実にするための社会監視制度だと批判する意見もある。

【アリババの「芝麻信用」が急速に普及】
 社会信用システムは政府主導である一方、民間セクターのシステムに頼っている部分も多くある。アリババグループの金融部門アント・フィナンシャルサービスグループは15年、「芝麻信用(セサミ・クレジット)」というシステムを導入。これは中国初となる実用的なクレジットスコアサービスで、同時に社会的信用の保証システムや、決済サービス「Alipay(支付宝)」のユーザーロイヤリティーを高める仕組みとしても機能する。

 芝麻信用のスコアは最低が350点、最高が950点で、点数が高ければ低金利でローンを組めたり、賃貸物件の契約で敷金が不要になったりといった特典がある。またレンタルサービスを利用する際にデポジットを払わなくてもいいなど、恩恵はさまざまな分野に及ぶ。

 こうした民間企業の提供するクレジットスコアサービスと、中国政府の準備する社会信用システムとの境界は曖昧になっている。例えば、中国の裁判所はアリババと協力していることが明らかになっている。裁判所が科した罰金の滞納者の情報をアリババと共有することで、該当者は芝麻信用でのスコアが下がるという仕組み。

 官民どちらでもクレジットスコアの対象分野が急速に拡大するなか、こうしたシステムが世界でも例を見ない「ITを活用した独裁制」につながるのではないかという懸念が生まれつつある。

【社会組織の立ち上げも監視】
 社会信用システムが国民の監視強化につながるのではないかという懸念を裏付ける証拠のひとつとして、「違法な社会組織」の取り締まりに利用されている点が挙げられる。行政事務などを担当する民政部は5月、組織名に「国際」「中国」といった単語を使うことで政府機関とつながりがあるかのように装う違法組織が増えており、こうした組織にかかわったものは社会信用システムのスコアに影響が出るだけでなく、ブラックリストにも記載されると発表した。

 IoTの進展により、無意識のうちに、個人情報がネットを通して監視、管理されてしまう可能性は高い。恐れる必要はないが、しっかりと見極める必要はあると思われる。


参考
WIRED:中国で浸透する「信用スコア」の活用、その笑えない実態
https://wired.jp/2018/06/26/china-social-credit/

dataway:信用スコアとは?信用スコアの仕組みやメリット、利用データについて
https://www.dappsway.com/entry/all-about-credit-scores

BLOGOS:自分の信用度はいくつ?注目の信用スコアサービス「AIスコア」
https://blogos.com/article/358566/

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 デジタル革命による産業構造の再定義(第4次産業革命)により新たに出現した業界をクロステック(X-Tech)と呼ぶ。

 クロステック企業は新たな社会基盤となる基幹情報システム群(コアシステム)を提供するため、プラットフォーマーと呼ばれる。

 クロステックにより全体最適化された社会が、日本政府が提唱する「Society 5.0」。

Finance(金融)×Technology(技術)→ FinTech(フィンテック)
Agriculture(農業)×Technology(技術)→ AgriTech(アグリテック)
Education(教育)×Technology(技術)→ EdTech(エドテック)
Advertisement(広告)×Technology(技術)→ AdTech(アドテック)など

 そんな○○×Techという名称を総称してX-Tech(クロステック)と呼ぶ。

 FinTech、Agritech、EdTechなど、多くのX-Techキーワードが生み出されているのは、テクノロジーの発展と、インターネットが常時存在する生活が当たり前になっていることが一つのポイントになってくると考えられる。

 また、IoTも合わせてスマートフォンとともにセンサーデバイスが数多く存在。私たちが日々生活するだけで、そうしたスマートフォンやWebブラウザの操作、センサーデバイスから刻々とデータが生成されるようになっていると言える。そうして集まったデータを旧来の市場にぶつけることで新しい付加価値を生み出せるようになってきたと言える。

 AdTechのように元々テクノロジー主体だった分野はもちろん、農業や教育、医療などインターネット技術とは縁遠かった分野においても活かせるデバイス、センサーが登場してきている。

参考
フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』

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 昨今のAI・IoTの発展は、指数関数的な成長を示しており、ITの進展と同様、「ムーアの法則」が論じられることが多い。

【ムーアの法則】
 ムーアの法則とは、コンピューターのCPU等に使われる「半導体のトランジスタ集積率は18ケ月で2倍になる」という経験則に基づいた指標で、インテル創業者のひとり、ゴードン・ムーアが提唱した半導体進化の法則。

 「18ケ月でトランジスタ集積率が2倍になる」を言いかえれば、「1.5年で集積回路上のトランジスタ数が2倍になる」ということ。

 n年後のトランジスタ倍率=pとすると、
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 2年後に2.52倍、5年後に10.08倍、10年後に101.6倍、20年後には10,321.3倍と加速度を増し、指数関数的に倍率が急上昇していく。

 「集積回路上のトランジスタ数が2倍になる」ということは、「処理能力が2倍になる」ことを意味する。また、同じ面積の集積回路上に2倍のトランジスタが実装できるということは、「コストが半分になる」ということ。
 したがって、導体に関わる製品や部品を生産する企業にとっては、無視することのできないものとなっている。

 ムーアの法則は、1965年にゴードン・ムーアが論文で提唱してから、既に50年以上経過しており、その間、半導体の集積率はほぼ法則通りの進化を遂げてきているといえる。

 現在、半導体製造プロセスは10nm(1nm=10億分の1メートル)に移行しつつあり、トランジスタのサイズが原子サイズまで微細化されることを意味し、物理的な限界が近いとも言われる。

 一方、「テクノロジーの進化は技術革新を含めて指数関数的に成長を続ける」という「収穫加速の法則」が提唱され、ムーアの法則を継承するものとして注目を集めている。

【収穫加速の法則】
 収穫加速の法則とは、「進化の速度は本質的に加速度を増していく」という、アメリカの発明家・未来学者、レイ・カーツワイルが提唱している法則。

 「新たな技術が生み出す産物は、次の新たな技術のために使われ、産物に成果を重ねることで、指数関数的に進化する」と捉えられている。言いかえれば「技術革新による新たな技術が、次世代の技術革新をもたらすまでの時間間隔は、時の経過とともに短くなる」ということを意味している。

 人間は直線的な変化は予測できるが、指数関数的(エクスポネンシャルな)変化は予測できないので、劇的な変化に柔軟に対応できる体制造りが重要。AIにおける「シンギュラリティ」が騒がれている所以でもある。


参考
BOXIL:ムーアの法則とは | その現状・限界って?収穫加速の法則も徹底解説
https://boxil.jp/mag/a2994/

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