コラム

湯川鶴章 湯川鶴章のテクノロジーフィクション

AIはどこまで進んだか？──AI関連10の有望技術と市場成熟度予測

2017年03月02日（木）15時20分

世界の最先端を走るMicrosoftの研究者たちであっても「ここまで精度を上げることができるなんて５年前には想像もできなかった」と語っているほど、進化が速いからだ。

Forresterのグラフによると、音声認識技術は今後３年から５年で、市場の拡大期に入る見通しという。

■画像・動画解析

ディープラーニングは今後いろいろな領域で利用されることになると言われているが、中でも最初に大きな成果を上げたのが画像解析の領域。ディープラーニングを使った画像・動画解析サービスが世界中で次々と登場している。

Forresterによると、画像・動画解析は、今後１年から３年で市場拡大期に入る見通しという。

下の動画は、スイスに本社を置くViDi社の動画解析技術の応用例。アパレルの生地の不良品の検出や、医療用機器のネジの欠損検出、スポーツ選手の動きの解析など、いろいろな領域での利用が始まっていることが分かる。


■バイオメトリクス

バイオメトリクスは、顔認証、指紋認証などいろいろなツールがあるが、個人的に注目しているのがマイクロエクスプレッション。顔の筋肉の動きから、感情を読み取る技術だ。口で何を言っても、顔のわずかな筋肉の動きで、その人の本心が分かるという技術。AIによる嘘発見器のような使われ方も可能だ。

米国では、映画館でCMを流し、スクリーンの上に設置されたカメラで客の表情を撮影。それをマイクロエクスプレッションの技術で解析して、CMに対する客の感情を読み取ろうという試みが始まっている。またビデオチャットアプリで同技術を使い、話している相手が楽しんでいるのか、退屈しているのか、などといった感情を解析できるようにもなっている。

Forresterのグラフによると、バイオメトリクスはまだ黎明期だが、あと３年から５年で市場の拡大期に入る見通しだという。

■自然言語生成

データから文章を作成するという技術。

自然言語生成に関しては幾つかのベンチャー企業が生まれているが、その中の代表的な企業であるAutomated Insigts社という米国の企業を、２年前に取材したことがある。

その当時の主な用途は、金融レポートとスポーツ記事の自動生成だった。株価などのデータを入力すると、株価情報のレポートが出力される。スポーツのスコアなどのデータを入力すると、新聞のスポーツ欄の記事が自動生成される。そんなツールだった。

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プロフィール

湯川鶴章

AI新聞編集長。米カリフォルニア州立大学サンフランシスコ校経済学部卒業。サンフランシスコの地元紙記者を経て、時事通信社米国法人に入社。シリコンバレーの黎明期から米国のハイテク産業を中心に取材を続ける。通算２０年間の米国生活を終え２０００年５月に帰国。時事通信編集委員を経て２０１０年独立。2017年12月から現職。主な著書に『人工知能、ロボット、人の心。』（2015年）、『次世代マーケティングプラットフォーム』（2007年）、『ネットは新聞を殺すのか』（2003年）などがある。趣味はヨガと瞑想。妻が美人なのが自慢。

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