AIoT分野AIoT

AIoTとは「AI（Artificial Intelligence：人工知能）」と「IoT※（Internet of Things：モノのインターネット）」を組み合わせた言葉です。

日々の生活の身近な存在である、家の中の様々な家電やIT機器。
当社は、それらをクラウドにつなぎ人工知能化することで、人に寄り添う、優しい存在へと進化させてゆきます。
AIでお客様の行動や好みを学習、それぞれに適したサービスや使い方を提案し、機器が「知性（Intelligence）」によりお客様ひとりひとりに最適化。
そして、おもてなしのココロと感情豊かな音声対話を通じ、「愛着（Emotion）」が生まれる関係を構築します。
便利な道具から、お客様の事を気遣うパートナーへ。
当社はAIoTによって、機器やサービスが人に寄り添う世界をめざします。

当社は、もはや生活インフラとなったインターネットが、いまだに利用にあたりITリテラシーを必要とする現状を変え、インターネットそのものを空気のように、全く意識することなく使いこなせる存在に変えていくことをミッションとして、すべての人々が等しくインターネットのもたらす、創造性・便利さを享受できるようサポートするプロダクトの開発に尽力しております。

AI化経営！へ

2020年代は、人工知能（AI）時代に適応できる経営の具体化を問われる年代になってきた。 インターネット上を大量のデータが行き交い、これを用いた深層学習でAIを磨けるように進化はより速くなっている。
画像や音声の認識、文章の読解の精度がこの数年で「人間以上」の水準に達してきた。見る、聞く、理解するという知的作業の自動化に道を開き、今後は知力でもマシンが伴走者であり、価値の創出に知恵を絞るときである。
先を考え幅広い業種で斬新な製品やサービスを創り出し経営手法を刷新することが企業の課題だ。 北陸・富山は、ものづくりを中心に独自のデータを持つ企業は多く、貴重なAIの教材だ。蓄えた熟練の技・暗黙知もAIを使えばシステム化が視野に入る。挑戦する社風を育むため、異分野との協業、人材のスキル向上の投資も経営者の大事な仕事になる。
従来にも増し、企業に激しい変革を迫る時代が始まっている。

※AIの現在と変わる社会、ビジネス– AIの特徴は機械学習とディープラーニング

今日のAIは過去と異なるのは、経験から学んでパフォーマンスの精度を上げる「機械学習」という技術がけん引している点にある。ビッグデータの活用が進んだことと、計算機の高速化・安価化により、機械学習が性能を出せるようになった。
さらにAIの学習効果を飛躍的に高めたのが「ディープラーニング」である。人間の脳の仕組みを単純化してコンピュータ内に再現しようとした「ニューラルネットワーク」だ。「一般物体認識」を皮切りにブレイクした。

AIの得意分野と不得意を見極め、得意分野で導入を進める

AIには得意、不得意がある。人間とって簡単な作業ほどAIにとっては難しい。反対に人間にとって難しいことは、AIにとって結構簡単な場合が多い。
最も導入が進んでいるのは医療分野だ。AIを導入することで、X線画像、CT画像、内視鏡画像などの見落としがなくなり、24時間稼働できることで大きなコストインパクトがある。

お互いの得意な分野を活かし、人とAIが一緒に働く社会へ

AIの基礎研究は大学や公的機関が担っている。従って、企業には、実務の現場で応用を進めることを期待されている。それもAIが不得意な分野ではなく、使われ始めている画像ベースの診断など、応用できやすいところから取り組むことが望ましい。そして、応用における課題が基礎研究にフィードバックされて循環していくと理想的だ。
「いつ」「どこで」「誰が」「何を」するかという作業考働分類軸5W2Hに、新たに「AIで代替可能か」という分類軸を加える必要がある。
今後は、人間とAI一緒に働く（人間がAIをツールとして使う）社会だ。そこでは、AIを使いこなす能力、AIリテラシーがある。
AIと人間が一緒に頑張れば、人間だけで行うよりパフォーマンスが上がるというのが理想だ。

※AI芸術分野も深層学習

「人工知能（AI）の芸術分野への挑戦」テーマ。AI研究の一分野のディープラーニング（深層学習）は、AI研究の中で、現状、最も効果の出ている分野である。2045年にはAIが人間を超えると言われている。
ディープラーニングとは、ヒトの神経細胞（ニューロン）の仕組みを、多くの階層を作ってプログラム化し、その誤差を修正していくこと。その発展には、誤差を最小限にするためにネットワークの中身を書き直す技術であるバックプロパゲーションが発明されたことが大きい。
脳内の視覚野の動きを模した「畳み込みニューラルネットワーク」で、物体認識ができる仕組みを紹介し、芸術分野へのAIの応用をデモンストレーションを交えて説明した。ディープラーニングで学習させた機材を持ち込み、手書き数字の識別を実演。また、モノトーンで映し出した室内に風船を登場させ、球体のみ反応するプログラムにより、風船だけが色づいて見える実験を体験した。
他、これまでの行動を学習して、未来を予測する「再帰型ニューラルネットワーク」を用いたキーボードの演奏を披露。生徒が弾いた音に続く音をAIが予想して、次の音が自動的に演奏された。また、AIがバッハの曲をもとに作った新曲が紹介された。生徒たちは、AIが生み出す技術に興味津々だった。
「AIに興味があり、とくに球体を認識する実演が面白かった。これからの未来に役立てる研究が大学でできたら楽しそう」と答えた。これらは一例であり、AIの芸術分野への挑戦、展開が期待、楽しみである。