AI(人工知能)の企業活用事例。

 

AI(人工知能)が全盛を迎える時代では、『情報』を見る力が非常に重要になってきます。それは、『情報の価値』と『情報の質』を判断する力とも言えます。

今回は、実際に人工知能を事業に活用している企業の事例から学んでいきたいと思います。

・AIタクシー

既にマスコミでも多く取り上げられているので、ご存知の方も多いと思います。

現在、NTTドコモは、東京23区・武蔵野市・三鷹市・愛知県で人工知能を活用した『タクシーの乗降客予測』実験を行っています。

これは、ドコモが持つGPSを利用した人の『位置情報』とタクシー会社が持つ『乗降データ』を合わせる事により、タクシーのリアルタイムでの需要予測を行うシステムです。

基本的な仕組みは、過去の乗降データを参考にして、その場所にいつも以上に多くの人が居れば、需要が増えると予測します。

そのデータに、天候・日付・イベントなどの情報を加える事で、精度を上げる事が出来るのです。

解析された情報は500m四方に区切られたエリア毎に数字と色で表示されます。ドライバーは、その情報を基に数字の大きい赤い表示のエリアを目指して、クルマを進めます。

そのエリアへの効果的な道順もナビにより案内してくれる為、効率的な営業が可能となります。

このシステム導入により20%の売上拡大が実証されており、今まで『経験と勘』に頼っていた運用が、初心者でも簡単に売り上げが達成できるようになりました。

人工知能活用による証券トレード

現在、東京証券市場で取引される金額の約8割は人工知能が行っている、と言われています。

大手の証券会社においても年金の運用などに人工知能を活用した『株価予測システム』を使用しています。

このシステムでは、500の銘柄に関し、1年間の値動きのデータと、自社の売買データを合わせる事により、『5分後の株価』を予測します。

人工知能は株価の1000/1秒毎の変化を捉え、そこから規則性を割り出す事で、コンピュータ自らが自動売買を行うのです。その取引スピードは人間が追えない程速く、もはや人工知能無しには生き残れない状況となっています。

証券各社は如何に優れたシステムを造り出すのか、という点に凌ぎを削っているのです。

公的機関での人工知能活用例

アメリカ・カルフォルニア州では刑事事件での刑期の決定に人工知能が使われています。

これは、被疑者の個人データ(犯罪歴・仕事・人種・家庭環境)から『再犯率』を割り出し、『高い』と見なした被疑者の刑期を長く設定する、という物です。

『法の下の平等』という概念からは程遠い活用法とは思いますが、実際に『再犯率』は10%以上低下し、受刑者の数を管理する上で役立っているそうです。

人工知能の問題点

人工知能は様々な領域で成果を上げ、その有効性が証明されています。ただ、実際に活用するには問題点も存在します。

AI(人工知能)は、答えは示すが、理由は示さない。

人工知能は、膨大な情報を処理して答えを導き出しますが、その決定に至った経緯が、完全に『ブラックボックス化』されてしまい、人間には理解出来ないのです。

この『結果の検証性』が担保出来ない点が人工知能を恐れる根幹であると言えます。ここをいかに解消して行くか、それこそが課題であると言えます。