【POCKETALK】通訳みたいな双方向音声翻訳機ポケトーク、需要が伸びる！

さて、今回は「POCKETALK」の続報です。

5月9日から11日の3日間、東京ビッグサイトでリード・エグジビジョン・ジャパンが主催する日本最大のIT専門展「Japan IT Week 春」が開催されました。

中でも、第3回目となる店舗ITソリューション展では、ソースネクストの双方向音声翻訳機「POCKETALK（ポケトーク）」が注目を集めていました。

 

 POCKETALKは、英語や中国語、フランス語など63言語を通訳できる音声翻訳機です。

長文の翻訳が可能で、お互いに相手の言葉が話せなくても、まるで通訳がいるかのように対話できることから、海外渡航者に人気が高いです。

クラウド上で言語ごとに最適なエンジンで処理する為、翻訳の精度が高い事が強みです。

Wi-Fiモデル「2万4800円」、専用グローバルSIMモデル「2万9800円」を用意しています。

 

店舗ITソリューション展は、店舗運営・集客ソリューション、オムニチャネル、POSシステム、決済・予約システムなどの製品が一堂に介する専門展です。

小売業、ホテル・レジャー、飲食業、アミューズメント、美容・健康などの経営、システム、マーケティング部門の担当者が来場し、出展企業と商談します。

 

今回、ソースネクストが店舗ITソリューション展に出展したのは、空港やレンタル事業者を通して、POCKETALKを商用・業務向けのレンタル品としても展開しているからです。

レンタルした事業者が旅行や出張で海外に出かける消費者に、Wi-Fiと同時に貸し出したり、接客用に店舗へと貸し出したりと、様々な場面で利用が広がっています。

 

企業への商用・業務利用のレンタルは、税別で月額「3000円」から「4500円」です。

実際に消費者が借りる際は、1日「800円」程度の料金になっています。

Wi-Fiモデルと国内専用SIMモデル、専用グローバルSIMモデルを用意し、ニーズに応じて最適な値段を選択できるように配慮しました。

 

同社は、「現在は販売が主流で、販売目標に向けて順調に推移している。一方、売り上げに占めるレンタルの比率も上がってきている。レンタル事業はさらに拡大する見通しだ」と意気込みを語りました。

また、展示会のブースでは、特別価格でPOCKETALKを販売しました。

売れ行きについては「予想以上」と驚いていました。

※海外旅行などは、こちらをご覧ください⇩

ペットの相手をしてくれる、AIロボ「COCOMI」がスゴイ！

さて、今回は「AIロボットボールCOCOMI」についてです。

GomiLabsが開発した「COCOMI」は、飼い主がいない時や忙しい時でも、自ら動いてペットの相手をしてくれる人工知能搭載ロボットボールです。

ペットが「COCOMI」を口に咥えたりすると、全12種類のアクションから、その時々で違った反応をしてくれます。

ペットの遊びの行動パターンのデータを収集して取得したデータを小型犬や大型犬、猫などに適用しそれぞれの好みを分析します。

好みの動作を走行アルゴリズムに反映する為、一瞬で飽きられるという事も無いようです。

 ・いつ買えるのか？

2018年6月下旬まで、「MaKuake」でクラウドファンディング中です。

一般販売予定価格の45％オフの「1万890円」から購入可能です。

プロジェクトが順調に進めば、2018年9月にはペットと一緒に遊ぶ事が出来るようです。

・アプリで様々な機能を提供

アプリを通じてペットの活動状況を通知するなど、健康管理をサポート出来ます。

「COCOMI」単体でもペット達と充分に遊んでくれますが、飼い主が「COCOMI」を遠隔操作出来るので「COCOMI」で一緒に遊ぶことも可能です。

また、ペットが噛んだりすることもある為、そこから亀裂が生じて崩れるのを防ぐために充電用の穴が無く、無線充電仕様になっています。

たった3時間で充電完了となり、最大14時間も動作可能です。

・ペットの為の安全性もバッチリ

ペットが咥えたり舐めたりするオモチャなので、FDA（アメリカ食品医薬品局）が承認した原材料（ポリカーボネート）や安全性が実証されている食用インクを使用しています。

食害の心配もなく、水洗い出来るように生活防水対応しているので、いつまでも衛生的に管理できる仕組みです。

それに加えて、オオカミの噛む力「184キロ」、圧力（PSI：Pound per Square lnch）に換算すると「2617PSI」にも耐えられるように設計されており、耐衝撃性などにも優れています。

買ったその日にバラバラ・・・なんて事も無さそうです。

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世界で広がる「4Dプリント」の研究！

さて、今回は「4Dプリント」についてです。

2013年頃から、マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究室などで開発が進められてきた4Dプリント技術。

3Dプリンタを用いて製造した印刷物が、何らかの外部からの刺激に反応し、時間経過で最終的な形へと変化する技術だ。

その4Dプリント技術の研究・開発が近年活発になってきている。

オランダ・デルフトのデルフト工科大学や、米国ペンシルバニア州にあるカーネギーメロン大学が昨年から立て続けに発表しているのが、3Dプリンタを使用して印刷されたフラットな印刷物が、熱の力で最終形態に組み立てられるというもの。

しかも、これらの4Dプリント技術には注目すべき共通点がある。

いったいこの二つの研究成果は、何が特別なのだろうか？

・熱で勝手に最終形態へと折れ曲がっていく印刷物

デルフト工科大学のアミール・ザドプル（Amir Zadpoor）教授率いる研究チームが開発したのは、熱に反応してあらかじめ決められた順番でパーツが折れ曲がり、最終形態へと変化する4Dプリント技術だ。

日本の折り紙にヒントを得たという。

研究チームは、素材の印刷と引き延ばしを同時に行う事で、それぞれのパーツが折れ曲がる時間をプログラミングする事に成功したという。

実験で再現されたのは、チューリップの花。

3Dプリンタで印刷されたフラットな素材がお湯に浸されると、内側の花びらから順番に中心に向けて折れていき、最終的には6枚の花びら全てでチューリップの花を形作る。

カーネギーメロン大学のモーフィング・マター研究室でも、同じく熱に反応してフラットな印刷物が自動的に組み立つ4Dプリント技術「Thermorph」が研究されている。

この技術は、FDM（熱溶解）方式3Dプリンタでは通常は欠陥としてみなされる、印刷物の冷却段階で生じる「反り」を上手く活用したもの。

研究室が開発したソフトウェアを用いると、印刷物の設計段階で自動的にプリント速度やパターンを計算し、最終形態をインプット出来るという。

実験で制作されたのは、バラ、ミニボート、ウサギなど。

動画では、フラットな状態で3Dプリンタから出てきたこれらの印刷物が、お湯に浸されると自然に曲がりだし、最終形態へと変化する様子が映し出されている。

Thermorphで印刷された物体は、お湯だけでなく、太陽光やヒートガンの熱でも反応する。

・手が出せないイメージの4Dプリント技術が身近な存在に

冒頭でも触れたように、これら2大学の研究成果である4Dプリント技術は世界初のものではない。

MITは2013年に、水に反応して形状を変えていく物体を3Dプリンタで印刷する事に成功している。

また、ジョージア工科大学やシンガポール工科デザイン大学、中国の西安交通大学出身の研究者チームでも、熱に反応して形作る4Dプリント技術を開発している。

では、なぜデルフト工科大学とカーネギーメロン大学が開発したこれらの4Dプリント技術は注目に値するのか。

それはどちらの研究でも、使用している素材やプリンタが手の届く範囲のものだからだ。

使用しているのは、通常数十万円で購入可能なデスクトップタイプの3Dプリンタ（デルフト工科大学では「Ultimaker 2 + Extended」、カーネギーメロン大学では「Makerbot Replicator 2X」）と市販のフィラメント。

広い範囲での実用化を前提としているのだ。

実際に、カーネギーメロン大学モーフィング・マター研究室のリーニン・ヤオ（Lining Yao）助教授は「We wanted to see how self-assembly could be made more democratic accessible to many users（セルフアセンブリーの技術が、どれほど多くのユーザーに浸透するか見てみたいと思った）」と、Thermorphの開発のきっかけを語っている。

・様々な分野で実用化が期待できる4Dプリント技術

これら2つの4Dプリント技術には、将来実用化を目指すプロダクトがある。

デルフト工科大学では、同研究チームで以前から研究してきた医療用インプラントの更なる改良を目指している。

腫瘍が出来た骨などの代わりに、折り紙スタイルの4Dプリント技術で作った、多孔性のある補綴（ほてつ）具をインプラントする。

その補綴具に細胞の成長を導くナノパターンを含ませる事で、失った骨の再成長を期待出来るという。

もう1つは、自動組み立て式家具の実用化だ。

同研究チームのメンバーは皆、IKEAの説明書の解読に嫌気が差しており、将来IKEAの家具が全てフラットになり、何もしなくても組み立てが完了する事を夢見ているという。

カーネギーメロン大学でも家具への実用化を検討中。

その他、ボート、人工衛星、緊急時のシェルターなどの製造が出来るよう、技術のスケールアップを目指し研究を進めている。

4Dプリント技術は、ただ立体を作り出す3Dプリント技術に比べ、応用できる範囲が広がるだろう。

家具、人工衛星、シェルターにしても、フラットな状態で製造・輸送・保管が出来る事は大きなメリット。

また、何を作るにも時間がかかる3Dプリンタだが、立体よりもフラットなものを印刷する方が時間の節約にもなるのは明らかだ。

その4Dプリント技術が、今回紹介した研究のように手の届く存在になれば、より多くの企業や個人が導入できるようになり、4Dプリント技術な発展も期待出来るだろう。

今後の、さらなる開発に注目したい。

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AI時代に求められる、新たな職業は？

さて、今回は「AI時代に求められる新たな職業」についてです。

人工知能（AI）は、人の仕事を奪うと考えている人も多い。

この問題は盛んに議論されているが、１つ確かな事は、今後AIに関する取り組みを組織し導いていくには、それを支える為にプロフェッショナルによる全く新たなシステムが必要になるという事だ。

Paul Daugherty氏と、H.James Wilson氏は、最新の共著書「Human + Machine」の中で、1500社のAIに対する取り組み方とアプローチを分析し、新たな仕事が生まれつつあることを発見した。

両氏は、「これらの新たな職種は、単純に以前の職種にとって代わるものではない」事に気付いたという。

「これらは全く新たな職種であり、これまで必要とされなかったスキルとトレーニングを必要とする。具体的に言えば、高度なAIシステムがAIの行動をトレーニングや説明をして維持するためのビジネスやテクノロジーに関する新たな仕事の必要性を生み出しつつあるという事だ。これらのAIと共生する新たな職種は、明らかにヒューマンスキルに依存している」

Daugherty氏とWilson氏は、AIの台頭によって生まれつつある新しい３つの大きな職業領域について、次のように説明している。

トレーナー：Daugherty氏とWilson氏は、「これまでは、人間がコンピューターの仕組みに合わせる必要があった。しかし今では逆の事が起こっており、AIシステムが学習して人間に適応している。その為には、広範なトレーニングが必要となる。トレーナーの仕事には、データのクリーニングや発見、ワークデザインの為の人事部との協働、エラーの修正、AIの性格の定義などが含まれる。AIが様々な産業に入り込んでいくにつれて、物理的およびソフトウェア的なシステムをトレーニングするトレーナーを必要とする企業が増えるだろう」としている。

また、「専門性の高い従業員をモデルとして、機械の行動をトレーニングするのを支援」する、「情報モデラー」などの職種が登場するという。

説明者：両氏は、「これらの新しい職種は、技術者とビジネスリーダーの間にあるギャップを橋渡しするものだ。これらの仕事は、AIシステムが分かりにくいものになるに従って、重要性を増すだろう」と説明している。

例えば、「透明性アナリスト」とでも呼ぶべき職種は、「ブラックボックスとして動作する特定のAIアルゴリズムの動作の原因を分類」する役割を果たす。

また、「説明可能性ストラテジスト」などの職種が、「特定の用途について、どのAI技術を導入するのかが最善かに関する重要な判断を下す」責任を負うようになるという。

維持責任者：これらの職種は、AIの適切な利用に責任を負い、「AIシステムが、人間の仕事を助ける、人間に奉仕する為に存在する道具として適切に機能している事を保障する為に、継続的に取り組む」必要がある。

維持責任者は、制約条件を設定したり、収益性や法的・倫理的コンプライアンスに基づいてAIの判断を無効化したりする仕事に従事する。それに加えて、維持責任者はAIのパフォーマンスに対する批判的な検討や、AIによって強化された労働者に対するインターフェースの設計を司る。

この職業分野の職種には、「一般に受容されている人間の価値観や道徳を侵さないように監視するお目付け役やオンブズマンの役割」を果たす、「倫理コンプライアンスマネージャ」などが含まれる可能性がある。

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人間の脳に電気を流したら、覚醒する？

さて、今回は「人間の脳に電気を流す」についてです。

・人間での実証実験に成功

特定の電気信号を脳の海馬に流す事で、人間の記憶力が改善されることが実証された。

既に動物実験により効果は実証されていたが、人間にも大きな効果を発揮する事が多くの研究者に衝撃を与えている。

この技術は、いったいどこまで実用的なものになる可能性を秘めているのか？

スクリーン上に、とある形が現れる。

被験者が記憶する為に与えられた時間は、ほんのわずかだ。

それと同時に電気信号が頭蓋骨周辺をくねくねと進み、灰色の層を抜け、脳の中心近くに埋め込まれた電極に向かっていく。

慎重に調整された振動数を刻みながら、信号は素早く動いていく。

スクリーンから、画像が消える。

1分後に同じ画像が、今度は他の抽象的な画像に混ざって再び現れる。

被験者の女性はちょっとためらった後で、最初の画像を認識し、それを指さす。

これは、素晴らしい結果だ。

彼女が何を記憶していたかが、素晴らしいのではない。

どれだけよく記憶しているかが、重要なのである。

彼女以外にも7人の被験者が、この記憶ゲームを行った。

その結果、脳に刺激を加えると、加えなかった場合と比べて記憶力が平均37％向上した。

そして彼らは、それぞれに適合させた「神経補綴（しんけいほてつ）」による記憶活性化を経験した、地上初の人間となったのだ。

専門用語を知りたい人の為に付け加えると、この脳活性化技術は「閉ループ海馬神経補綴（closed-loop hippocampal neural prosithesis）」と呼ばれるものだ。

「閉ループ」と呼ばれるのは、それぞれの患者の脳と、脳が繋がれたコンピュータとの間を、信号がほぼリアルタイムで行き来するからだ。

「海馬」は記憶が形成されるうえで重要な役割を果たす脳の部位で、タツノオトシゴの形に似ている。

信号は被験者の海馬の内部から送られ、この部分に戻ってくる。

「記憶がコード化され保存されようとするとき、この部位のニューロンから、どのように電流が流れるかを観察しています」。

ウェイク・フォレスト・バプティスト・メディカルセンターの神経科学者であり、この実験をまとめた論文の主著者であるロバート・ハンプトンはそう話す。

この論文は2018年3月に刊行された「ジャーナル・オブ・ニューラル・エンジニアリング」に掲載された。

・80年代から続く研究の成果

正しくエンコードされた記憶と失敗した記憶の差異からパターンを抽出する事で、ハンプソンと同僚たちは、視覚記憶に関する能力を向上させるシステムを開発した。

「正しい記憶を生み出すパターンと間違った記憶を生み出すパターンを特定し、正しいパターンを強化する為の電気刺激をマイクロボルトのレベルで与える事に成功しました。その結果、エピソード記憶の試験における記憶想起の能力が向上しました」とハンプトンは話す。

分かりやすく言うならば、「個別化したパターンの電気刺激を患者の脳に与える事で、短期記憶の能力が向上する」という事だ。

今回彼らが実証した神経補綴を行う装置は、現在は患者の脳の外で駆動しており、電線で脳につなげられている。

ただし、将来的には類似した装置を完全に脳の内部に埋め込み、神経のペースメーカーのように使えるようになる事をハンプトンは期待しているという。

それによって、脳の全ての機能を補う事が出来るはずだ。

脳損傷や認知症の患者だけでなく、健康な人にも効果が見込めるだろう。

こうした神経補綴の未来は、あり得ない可能性に思えるかも知れない。

だが、ハンプトンの研究がどこまで進んでいるかを考えてほしい。

彼は1980年代から、海馬における記憶形成の研究を続けてきた。

そして20年ほど前、南カリフォルニア大学（USC）の神経工学研究者セオドア・バーガーと知り合う。

バーガーは、海馬の活動を数学的にモデル化する方法に取り組んでいた。

それ以来、二人は共同で研究を進めてきた。

2000年代初頭、二人は脳細胞の薄片を使って神経補綴の可能性を示した。

その数年後には、生きたサルでこれを実証した。

そしてついに、人間で実証するところまで達したのである。

「ある意味、この補綴器具は頂点を極めたといえます。しかし別の意味では、ここからが始まりです。人間の記憶とは極めて複雑なプロセスで、分かっていない事がたくさん残されています。私達は、まだ記憶の入り口に来たばかりなのです。」とハンプトンは言う。

・長期記憶も大幅に改善される

彼らのシステムを人間で試す為、研究チームは癲癇（てんかん）患者から被験者を募った。

癲癇患者は、発作に関連した電気的活動を観察する為、既に海馬に電極が埋め込まれている。

この分析用ハードウェアを利用して、ハンプトンとそのチームは電気活動を記録し、さらにその後は、電気刺激を与える事も出来た。

もちろん研究チームは、無闇に被験者の脳に電気刺激を与えていたのではない。

まず、上記の視覚記憶試験で示した、海馬内の活動を被験者ごとに記録する。

これで、作業記憶を測定できる。

作業記憶とは脳内の短期的な収納場所で、いわば2段階認証用コードのようなものを保存する為に使われる。

数秒後に、この認証コードは取り出される。

その間も常に電極が脳の活動を記憶し、患者が正しい推測、間違った推測を下す両方の場合について、海馬内でニューロンから電流が流れだすパターンを追跡している。

バーガーはUSCの生体工学者ドン・ソンと共に、こうしたパターンから各被験者の海馬内のニューロンが正しく記憶を形成する時、どのように発火するのか予測しうる数学モデルを作り出した。

この活動を予測できるなら、脳を刺激する事でその記憶形成を模倣させる事が可能という事になる。

さらには患者の海馬を刺激する事で、より長期の記憶保存にも効果が見られた。

これは例えばスーパーを出る時どこに車を止めたかを思い出すような能力だ。

ハンプトンのチームの次の実験では、画像を見せてから被験者に同じ画像を選ばせるまで30分～60分あけた。

刺激を与えた場合、被験者の結果は平均35％改善された。

この効果に、研究者達も衝撃を受けた。

「改善された事に驚いたのではありません。既に予備的な動物実験で成功していましたから。私達が驚いたのは、改善された度合いです。自分達で実験を行っていたので、患者の成績が良くなるのは分かっていました。しかし実際に結果を分析するまで、これほどの成果が出ているとは思ってもいなかったのです。」とハンプトンは言う。

 ・実用化は、近いのか？

この結果は、他の研究者にも強い衝撃を与えた。

「記憶をなくし、新たな記憶をコード化する能力を失う事は、計り知れないダメージになります。人生を通じて形成された記憶があるからこそ、人はアイデンティティを保てるのですから」と、精神分析と神経学を専門とするスタンフォード大学のロブ・マレンカは述べている（彼自身は、この研究に携わっていない）。

その点から見れば、「これは非常に画期的な神経補綴アプローチ。ほとんどSFのようなものですが、非常に大きな可能性を持っています」と彼は続ける。

マレンカは、これまで神経補綴に楽観的な見方をする事への警告を発してきた。

2015年というごく最近の時点でも、この技術の対象を動物から人間に切り替えるのは「あまりに大きな飛躍」だと警告していたほどだ。

しかし、成功に酔わず冷静でいる事が重要だと彼は言う。

「確かにこの種のアプローチは、精力を注いで研究を続ける価値があります。それでもなお、このようなアプローチを多数の患者に対してごく普通に行うまでには、まだ数十年かかると思います」。

これだけの支持があれば、その時はもっと早く訪れるかも知れない。

既にフェイスブックは、頭脳と直結したインターフェイスの開発に取り組んでいる。

イーロン・マスクも、同様だ。

バーガー自身も、実業家ブライアン・ジョンソン率いる野心的な神経工学のスタートアップであるカーネル（Kernel）で、短期間ながら科学リサーチ部門の最高責任者を務めていた。

「当初はブライアンと仕事をする事に大きな期待を抱いていました。この研究の可能性を考え、お互い興奮していましたし、彼はこの研究が成果を出す為に必要な資金を喜んで提供しようという意欲を持っていましたから。」と現在のバーガーは言う。

しかしこの協力関係は、カーネルで行われた最初の臨床試験の最中に瓦解した。

バーガーは詳細を語ろうとはしないが、「ジョンソンが傲慢さからか無知からか、余りに性急に進めようとした」とだけ語った（ジョンソンは、これについてコメントする事を拒んだ）。

 ・テック業界と連携する可能性も

バーガーがジョンソンの功績として認めているのは、神経補綴の研究を加速させる為に必要な資金を進んで負担しようという姿勢である。

彼とハンプトンが望む研究の為には、より小型でより解像度の高いセンサーや、新しい実験方法、前例のない被験者手続きなどが必要になってくる。

いずれも、手に入れるには時間も金もかかる。

しかし、資金を得るのが難しい場合もある。

国防高等研究計画局（DARPA）などは、彼をはじめこの分野のリーダーたちの研究を長期に渡り支えてきたが、このような機関からも常に資金が得られるわけでは無い。

ちなみに最近、ペンシルベニア大学の心理学科教授マイケル・カハナは、閉ループ神経補綴を使い、より汎用性の高い刺激を加える事によって被験者の語想起を改善する実験を行なった。

彼と同様、バーガーとハンプトンの研究も、DARPAの「リストアリング・アクティブメモリー・プログラム」から大規模な支援を受けている。

では、誰が金を持っているのか？

それは、テクノロジー業界の人間だ。

この先、シリコンバレーの起業家と組む可能性を考えた事があるかどうか、バーガーに訪ねてみた。

すると、バーガーは躊躇なく答えた。

「もちろんです。私は、それを楽しみにしているんですよ。」

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X-MEN⁉ レーザー光線を出すコンタクトレンズが、スゴイ！

さて、今回は「レーザー光線を出すコンタクトレンズ」についてです。

↑こうなったら、すごいですね！

英国セント・アンドリュース大学の研究チームは、レーザー光線の放射が可能なコンタクトレンズの基盤技術を開発した。

開発した技術は、有機半導体で作られた極めて固い膜。

柔らかい薄膜でレーザー出力が可能になる。

レーザー光線を出すといっても、バッテリーなどから電気エネルギーを得て自らレーザー発振するわけでは無く、外部から照射されたレーザー光で励起し、異なる波長のレーザー光を出す薄膜だ。

そして、この性質は数カ月にわたって維持された。

膜の厚みは500ナノメートルに満たず、軽く柔軟性も高い。

その為、コンタクトレンズや紙幣などに組み込めるとした。

用途としては、セキュリティや医療といった分野への応用が考えられるという。

なお、研究チームは「目からレーザービームを出すスーパーマンの能力が、実現に一歩近づいた」としている。

将来は、「Mr.インクレディブル」の「ゲイザービーム」くらい強力なレーザー光線を出せるようになるのだろうか？

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IT人材の深刻な人手不足

さて、今回は「IT人材」についてです。

経済産業省が2016年6月に発表したIT人材に関する調査によると、国内ではIT人材の供給が2019年をピークに減少へと転じ、2020年には約37万人が不足すると予想されている。

特にサイバーセキュリティ人材やデジタル変革をリードする「先端IT人材」への需要は非常に高く、両分野に人材不足は深刻になるという見方だ。

国内IT人材の大半は、ITベンダーやSlerなどITのユーザーにその技術力などのスキルやソリューションを提供する側に所属するといわれる。

一方で、米国などではITのユーザー側に所属しており、その違いはIT人材の活躍モデルにおける対比として、しばしば取り上げられる事が少なくない。

国内のIT人材市場は、長年に渡って欧米とは対極的な構造であったが、近年は上述のサイバーセキュリティ人材やデジタル変革を例に、ユーザー側におけるIT化の必要性は大いに高まり、今後は欧米のようにユーザー側に人材の多くが移っていく状況が予想される。

IT人材の不足は、単に人数を充足すれば良いというものではなく、大きな市場構造の変化に対応して広範なスキルの獲得やキャリアチェンジの必要性も伴う非常に複雑な課題といえる。

社会におけるITの重要性はますます高まるだけに、企業及びIT人材の個人がこれから生き抜くうえで参考になる記事をまとめた。

↑世界的に有名な「IT」人材・・・

※キャリアアップなら、こちらをご覧ください⇩

AIの進化がすごい！AI自動運転レースカーがプロドライバーとタイムアタック！

さて、今回は「AIの自動運転技術」についてです。

AI搭載の自動運転EVレースカーによる無人レース開催を目指すRoboraceは、4月にイタリアで開催されたローマePrixにて開発車両DevBotのデモ走行を実施、人間とのタイムアタック合戦を披露しました。

以前のデモ走行では、コースの直線部分ではそこそこのスピードを出す事が出来たものの、カーブを曲がり切れずに壁にぶつかっていたRoboraceの開発マシンDevBotですが、その後も地道に開発は継続中です。

フォーミュラE　ローマePrixが開催される特設サーキットでのデモ走行では、DevBotのコクピットにドライバーが乗った時と無人走行の時、それぞれのタイムを競うという、ちょっとした催しがありました。

コクピットに収まったのは、プロドリフターのライアン・チュークです。

ライアン・チュークはドリフト競技のドライバーである為、事前にフォーミュラEチャンピオンでRoboraceのCEOも務めるルーカス・ディ・グラッシに、ドライビングの手ほどきを受けました。

とは言え、初めて乗るマシンと不慣れな公道コースのせいもあり、練習走行では何度かカーブを曲がり切れずにオーバーシュートするシーンを見せていました。

しかし、そこはプロドライバーです。

いざタイムアタックに出れば、サラッと1分51秒台のタイムを記録して帰ってきました。

これに対し、DevBotの自動運転によるラップタイムは2分18秒台でしかなく、約26秒という大差でライアンの勝利となりました。

レースカーのドライブは、人間が持つ感覚と反射神経がものを言います。

例えば、カーブでマシンがスライドすれば生身のドライバーは瞬時にカウンターステアを当てつつアクセルをコントロールして危機回避行動をとります。

これをロボットカーで再現しようと思えば、イメージセンサーとLiDARだけでなくGセンサーやアクセル開度などの数値を参照して瞬時に適切なステア舵角などを出力出来る

 必要がありそうです。

ましてや、まともにレースをしようとするならば、タイヤの温度や路面の汚れ具合まで感知できなければ安全には走れません。

もし、接触やクラッシュがあればコース上に落ちるデブリの認識や回避も必要になります。

しかし考えようによっては、今この時点での26秒という差は、もしかするとかなり小さいものなのかも知れません。

Roboraceは、2018年内にはDevBotが人間と同等の速度域に到達できると自信満々です。

もしそうなれば、Roboraceから一般的な自動運転車開発メーカーへの技術供与なんて事も起こりえるのかも知れません。

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GoogleのAI部門TOPに就任した「天才」の発言に注目！

さて、今回は「Google/AI部門Topの天才エンジニア」についてです。

・AIでGoogleが挑む課題

Googleの人工知能（AI）部門のトップに、シリコンバレーでは天才エンジニアの一人として知られる「ジェフ・ディーン」（上の写真の人物）が昇格しました。

彼はいかに、Googleの「AIファースト」戦略を牽引し、世界にイノベーションを起こそうとしているのか。

ディーンが語った「3つのキーワード」からは、Googleが挑戦すべき事と解決すべき課題が見えてきました。

Googleがこれまでに行ってきた人工知能（AI）への巨額の投資のおかげで、作曲したり複雑なボードゲームで人間に勝ったり出来るソフトウェアが誕生しました。

この先、一体どんな事が可能になるのでしょうか。

GoogleのAI部門の新しい責任者であるジェフ・ディーンは、医療などの分野に挑戦したいと話しました。

彼はまた、テクノロジーの活用が進むにつれ、AIの適切な利用を巡って道徳的に難しい問題に直面する事になると警告しています。

50歳になるディーンは痩せ型のコンピュータサイエンティストで、Googleには設立後間もない1999年に入社しました。

同社がデータベースや大規模データ分析への新しいアプローチによって巨大IT企業に成長する上で多大な貢献を果たしており、業界で最も才能あるコーダーの一人として知られています。

同僚達が冗談で「ジェフ・ディーンの真実」と呼ばれるWebサイトを立ち上げた事があります。

それによると、「光の速度を速める事に寄与した」とか、「ディーンは実在の人物では無い」とか、「実際には彼自身によって作られた高度なAIだ」などの面白い説があるそうです。

・Googleの「AIファースト」を牽引

ディーンは2011年にGoogleの次世代技術開発プロジェクト「Google X」に参加しました。

彼はここで多層ニューラルネットワークによる機械学習を研究し、シリコンバレーのAIブームに火をつけています。

Google Xからは、Youtubeで猫の動画を見分けるソフトウェアが生まれました。

Googleはディープラーニングを使って音声認識の精度を大きく向上させ、このテクノロジーをあらゆる分野で自社戦略の中核に据えました。

猫の動画のプロジェクトは「Google Brain」というAIの研究グループへと変貌を遂げ、ディーンは2012年からこのチームを率いています。

今年4月初めには、アップルのAI事業の責任者になる為に退社したジョン・ジャナンドレア（下の写真の人物）の後任として、GoogleのAI部門のトップに昇格しました。

ディーンは、恐らくは世界最先端のAI研究の指揮を執る事になります。

同部門では「より自然な音声合成技術」や「ロボットに物を握る事を教える」など、様々なテーマで研究が進められています。

一方で、ディーンは「Googleの未来」を開発するという困難な課題に取り組んでいかねばならない。

最高経営責任者（CEO）のサンダー・ピチャイ（下の写真の人物）は、Googleの戦略は「AIファースト」で、全事業はAIの上に成り立っていくと明言しています。

・「医療」進出がGoogleのビジネスモデルを変える

ディーンは新しい事業分野の開拓に意欲を示しています。

GoogleのAI研究はこれまで、検索やモバイルOSの「Android」といった既存プロダクトの改良に活用されてきました。

ディーンは「機械学習の能力や研究の成果により、全く新しい分野に進出出来るのではないかと考えています。その方向にある一つの可能性が、医療です」と語りました。

ディーンは詳細を語らなかったが、Googleが進める二つの研究プロジェクトが手掛かりになります。

一つは糖尿病の合併症として起こる失明の兆候を、ディープラーニングを用いて早期発見する為のソフトウェアです。

これは、インドで試験運用が行われます。

もう一つは、この技術を乳がんの検出に応用するシステムです。

既に米食品医薬局（FDA）は、AIを使った診断プログラムなどを承認しています。

医療分野で成功すれば、既存のビジネスモデルを変える事が可能になるかも知れません。

Googleは多様な事業を展開するが、その収益は依然として広告に大きく依存しています。

親会社アルファベットの2017年の収入は9割が、広告からのものでした。

・AI構築の自動化にも関心

また、ディーンはAIの自動化にも大きな関心を抱いています。

機械学習プログラムを作る機械学習のソフトウェアというものです。

「機械学習の恩恵という意味で、素晴らしい可能性を秘めています。ただ現状では、専門家の数が相対的に不足しています」と、ディーンは語りました。

機械学習を利用してAIを構築するGoogleのプラットフォームは、「AutoML」と名付けられました。

アルファベットの自動運転プロジェクトとしてスタートしたウェイモ（Waymo）は、自律走行車のセンサーシステムの改良の為にこの技術を試してきたといいます。

またAutoMLでは、機械学習を利用した独自の画像認識システムを作成する事も可能です。

このサービスは、クラウドで一般に利用されています。

ディーンはAIの力を使ってプログラミングを自動化する事で、ロボットが初めて遭遇する状況にも対処出来るようになるのではないかと考えています。

例えば、「見た事もない種類の瓶のふたを開ける」といった事です。

これまでの研究では、限られた領域に特化したAIは成功を収めたが、機械に複数のタスクをやらせる事では苦戦が続いています。

ディーンは「対処法の分からない未知の問題に取り組めるような、真にインテリジェントで適応力の高いシステム」がAutoMLによって実現する可能性があると説明しました。

・GoogleのAIが抱える倫理面の問題

一方で、より高度なAIシステムは、これまでには存在しなかった道徳的な問題ももたらすという事です。

Googleには、機械学習システムが「公平」であるよう保証する方法を研究するチームがあります。

2015年に「Googleフォト」が黒人の写真に「ゴリラ」とタグ付けしている事が明らかになる事件があったが、このサービスではそれ以降、「ゴリラ」「チンパンジー」「猿」といった単語ではタグの検索が出来なくなっています。

AI利用の倫理面では、他の問題も生じています。

ディーンがAI部門のトップになったのと同じ週に、Googleの従業員達が経営陣に、米国防総省との契約に反対する嘆願書を提出しました。

「ニューヨーク・タイムズ」の報道によれば、ドローン兵器の画像解析に同社のAIシステムが利用される可能性があり、嘆願書には3100人以上が署名したといいます。

ディーンは、このニュースについてはコメントを控えました。

しかし以下のように述べる事で、今すぐ問題になる事ではないが、モラルという観点から将来的な方向性を考える時に来ているのではないかと示唆している。

「実際のプロジェクトはどちらかといえば平凡で、既存のオープンソースのコンポーネントを大量に集めてまとめるといった類のものです。しかし、企業として将来的にどのような役割を担っていく事を望むのかという事を、立ち止まって考えさせる問題ではあるかと思います。AI分野でGoogleが何をすべきかについては、社内にも様々な意見があります」

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2019年に発売！犬型四足歩行ロボット「SpotMini」が、スゴイ！

さて、今回は「SpotMini」についてです。

・年内にも、100体を量産する

元Googleで現ソフトバンク傘下のBoston Dynamicsが、四脚ロボ「SpotMini」を2019年にも発売すると発表しました。

SpotMiniは現在のところプロトタイプが10体存在していますが、年内には100体の量産型SpotMiniを製造するとしています。

Boston Dynamicsファウンダーで社長のマーク・レイバート氏は、量産型SpotMiniの価格については明らかにしなかったものの、量産に向けて製造会社と協力していると語りました。

SpotMiniはソニーのAIBOとは違い、残念ながら一般向けには販売されない見込みです。

その代わりレイバート氏は、例えばビルや施設のセキュリティ・パトロール（番犬）用、建設現場など危険の伴う場所での見回りといった用途を提案しました。

もしかすると、Boston Dynamicsが先日、SpotMiniがどのように空間認識をしているかを示す動画を公開していたのはこの為だったのかも知れません。

なお、軽やかに野山を駆け巡れるようになった人型ロボットAtlasについては、まだ市販のアナウンスはありません。

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道路が電気を供給？ 「ソーラーパネル」内臓道路が凄い！

さて、今回は「ソーラーパネル内臓道路」についてです。

・中国の「ソーラーパネル内臓」高速道路！

中国の山東省済南市に、ソーラーパネルを内蔵した道路がお目見えした。

近隣の数百世帯に電力を供給するというこの道路。

そのコンセプトは確かに期待が持てそうだが、いったいどこまで実用的で、今後どれだけ普及する可能性があるのか？

 中国の山東省済南市に、太陽光発電によって数百世帯に電力を供給する道路がある。

路面にはソーラーパネルとセンサーが埋め込まれ、将来的には走行中の車両と通信したり、充電したりも出来る道路が登場する見通しだ。

試験運用が行われているのは、環状線の済南高速道路の南側1080mに及ぶ区間で、通行量は1日当たり約4万5000台に上る。

ソーラーパネルは5車線のうち2車線に設置されており、昨年12月末に稼働した。

パネルの総面積は5874㎡で、年間発電量は100万kWhを見込む。

現在は周囲の800世帯だけでなく、道路照明や電光掲示板、融雪設備などにも電力を供給している。

ソーラーパネルは、光を透過する特殊なコンクリートとプラスチックで出来た半透明の薄い保護層の下に敷かれている。

他にも埋め込み式のセンサーで温度や湿度、圧力などを測定し交通量を割り出すという。

工事を請け負ったのは地場の建設企業・斉魯交通発展集団でプロジェクトにかかった費用は4100万元（約7億600万円）だった。

現段階では、全国展開するには高すぎるだろう。

 ・メンテナンスなどの費用が課題

ただ、「ソーラーパネル道路」は大きな可能性を秘めており、輸送システムに広く組み込まれて行く事が期待される（少なくとも開発企業にとってはそうだろう）。

電気自動車（EV）の走行中充電の他、例えば無線モジュールで通信機能を持たせれば、渋滞状況や路面情報なども送信出来るようになる。

斉魯交通発展の総経理（社長）である周勇は「ブルームバーグ」の取材に対し、「道路の開発は自律走行車に対応する必要があります」と話している。

また長期に渡って使用した場合、メンテナンスや修理にどの程度の手間と費用がかかるのかといった問題もある。

斉魯交通発展は今後、国内の自動車メーカーとの協力を進める計画だ。

 中国政府は大気汚染の軽減の為にEVの普及を強く推し進めており、多くの都市でガソリン車に対する何らかの規制が導入されている。

自動車メーカーは2019年から販売台数の10％、2020年以降は12％をEVにしなければならない。

プラグインハイブリット車（PHV）とEV、燃料電池車（FCV）を合わせた新エネルギー車（NEV）の国内販売台数は、今年初めて100万台の大台に乗るも見通しだ。

また政府は、2020年に年間のNEV販売を700万台とする目標を掲げている。

※現地に行って実際に見てみたいという方などは、こちらをご覧ください⇩

「人体拡張」の進化が、凄すぎる！

さて、今回は「人体拡張」についてです。

・パラリンピックがオリンピックを上回る？

わずか数年で普及したスマホが、消費者の情報行動や消費行動を変革した事で、新しい企業が続々と登場して急成長する一方、様々な既存の業界がディスラプションに直面している。

環境変化の中でテクノロジーの変化は群を抜いて速く、その進化は医療・労働・教育・都市の在り方を変え、個人・組織・政府の行動に影響を与えている。

伝説的なアニメ映画「GHOST IN THE SHELL/攻殻機動隊」では、身体パーツの人工物への置き換えが「義体化」として描かれているが、テクノロジーはそれが現実となりそうな方向へと向かいつつある。

オスカー・ピストリウスを覚えておいでだろうか？

南アフリカ出身の陸上選手で、先天性障害の為生後11カ月で両足をひざ下で切断したが、2012年のロンドンオリンピックに両足に義足を付けて健常者と共に出場した。

その義足の形から、彼は「ブレード・ランナー」と呼ばれた。

・健常者に対して「アンフェアな優位性」をもたらす

ピストリウスはそれ以前からパラリンピックで活躍しており、健常者の大会に出場しようとしていたが、世界陸上連盟は2008年の北京オリンピックへの参加を拒否している。

理由は、彼の義足が健常者に対して「アンフェアな優位性をもたらす」可能性があるというものだった。

 当時のピストリウスの義足は、シンプルな炭素繊維製であった。

しかし現在の義肢は、素材・センサー・コンピューティング・エンジニアリングといったテクノロジーの急速な進歩によって、当時よりも遥かに高性能になっている。

先進的な例として、ヒュー・ハーを挙げよう。

ハーは米国を代表する若手登山家であったが、登山中の事故でピストリウスと同様にひざ下から両足を失った。

しかしその後彼はMITで機械工学修士を、次いでハーバード大学で生物物理学のPh.Dを取得し、その知識と技術を総動員して義足を開発した。

・登山に特化した義足も開発

 彼の義足は、脳からの信号を受け、義足内のセンサーから得たデータに基づいて動くを予測し、生身の脚と同じように意図して動かす事が出来る。

その能力は、脚を失ったダンサーが踊れるほどだ。

ハーはさらに登山に特化した義足を開発し、その登山能力は事故前の彼自身を凌駕するものになった。

登山仲間の何人かは、「追いつく為に自分も脚を切断するぞ」と毒づいたという。

ハー博士は現在、MITメディアラボのバイオメカトロニクス・グループを率いている。

義肢は障害者の活動レベルを健常者に近づける物から、健常者を超える物へと進化しつつある。

私達は、パラリンピアンの方がオリンピアンよりも優れた記録を出しうる時代にいるのだ。

実は、義肢に対するニーズは大きい。

例えば米国では、イラクやアフガニスタンでの勤務中に地雷で肢体を失った元兵士が数多くいて、彼らの社会復帰が大きな課題となっている。

それに対しては、義肢の開発コストも大幅に低下しつつあるという朗報もある。

2015年には、映画「アイアンマン」トニー・スターク役で知られる俳優のロバート・ダウニー・Jr.が、マイクロソフト社のプロジェクトの参加して片腕を失った7歳の少年にアイアンマン形のロボットアームをプレゼントした。

アームは3Dプリンター製で、制作コストはわずか350ドルだった。

・次世代ARは情報を網膜に投影する？

こうしたハイテクの義肢は、人体拡張に関するテクノロジーの一つに過ぎず他にも、視覚や聴覚などに関する拡張も開発が進んでいる。

例えばAR（拡張現実）だ。

ARはVR（仮想現実）を現実世界の像に重ねて見せるもので、最近では「ポケモンGO」で世界的に有名になった。

現在のARはスマホや、HUD（ヘッドアップ・ディスプレイ）の中で見るものが主流だが、ウェアラブルである眼鏡に映像を投影する物も既に存在している。

さらにその先にはコンタクトレンズ、もっと先に進めば網膜への投影も想定されている。

ある対象に目を向けると、必要な関連情報や映像が視野に重なって視野に現れるというものだ。

もちろん、背後ではAIが暗躍している。

映画「ターミネーター」シリーズで、アーノルド・シュワルツェネッガー演じるターミネーターの視野に映るものが、そのイメージにやや近いだろう。

・健康状態を知る能力の拡張が進んでいる

 センサーの多様化・小型化も進みつつあり、自らの体や健康の状態を知る能力の拡張が進んでいる。

スマホには加速度センサーが装備されていて、日々の活動状態を測定可能だ。

より健康コンシャスな人は、リストバンド型のウェアラブルデバイスを装着しているが、既に衣服型のウェアラブルが登場してスポーツの世界で使われている。

その先にあるのは「インジェスティブル」や「インプラント」、すなわち服用可能や体内留置可能なセンサーである。

センサーは超小型化していずれは血球サイズとなり、それを血管内に循環させて血液の状態をリアルタイムでモニタリングする事が可能になる。

そうなれば、症状が現れる前に体調変化を察知して医者にかかる事が出来るだろう。

寿命が延びるだけでなく、医者の仕事の仕方が変わり保険の概念や料率の考え方も劇的に変わると考えられる。

また、義肢やARは身体機能の拡張といえるが、それ以外に体内つまり遺伝子面からのアプローチもある。

CRISPR/Cas9という技術では、DNAの任意の場所を編集つまり切断や部分置換する事が可能であり、これを使えば遺伝子のエラーを修復すると共に病気・欠乏症・遺伝性疾患を取り除く事が出来るのだ。

ガン・血液疾患・遺伝性疾患・HIVなど、数多くの難病がその対象となりうる。

・「AI vs 人間」ではなく「AIと人間の融合」

 テクノロジーの力は、人間を生身のモノから人工物との複合体へと変えていくのかも知れない。

AIが人間の能力を超えるという「シンギュラリティ」が話題となっているが、私達の将来に待っているものは「AI+ロボットvs人間」なのではなく、人間とメカとAIが融合し協働する姿なのかも知れない。

こうした変化は、巨大な軋轢や抵抗と、数多くの勝者と敗者を生み出すだろう。

テクノロジーの利用には、当然ながらダークサイドも存在する。

しかし変化が避けられ無い道であるなら私達に問われるのは、いかにそれに向き合って前向きに付き合っていくかという事だろう。

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HoloLensの拡張システム「MRTouch」の技術が、凄い！

さて、今回は「MRTouch」についてです。

・机や壁をタッチパネルに？

Microsoftの「HoloLens」は、空中にホログラムのように3Dオブジェクトや画面を浮かべて操作出来るMRヘッドセットです。

そんなHoloLensの機能を拡張し、机や壁などの表面をタッチパネル化するシステム「MRTouch」を、カーネギーメロン大学のRobert Xiao博士が開発しました。

・追加のハードウェアは不要

 HoloLensは空中で操作する性質上、「タップ＝指でピンチ」というふうに、これまでのタッチデバイスとは異なる操作性を持っています。

「MRTouch」はスマホと同様のインターフェイスのタッチパネルを机に反映する為、操作に戸惑う事は無いと思います。

「MRTouch」の最大の特徴は、ハンドコントローラーなどの追加ハードウェアはもちろん、ソフトウェアのキャリブレーションまで不要という事です。

元々HoloLensに内蔵されている赤外線カメラと深度カメラで、手や指の動きを追跡する事で実現しているという事です。

 ・ブラウジングから3Dオブジェクトの操作まで

「MRTouch」はまだ開発段階のシステムだが、既に机や壁にスマホライクなタッチパネルを出しての操作や、3Dオブジェクトの操作を行う動画も公開されています。

インストールするだけでHoloLensの操作性をそのままに拡張出来る為、幅広い使用用途が想定出来るアイデアとなっています。

タッチパネルを投影するわけでは無い為、周りから見ると一心不乱に机をなぞっている人に見えるかも知れません。

実用化すればカフェで何も無い場所を触り続ける人が増えてしまうかも知れません。

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AI人材が不足している！加熱する争奪戦！

さて、今回は「AI関係の人材」についてです。

・AIエンジニアが、不足している！

研究者やデータサイエンティストなど、優秀なAI人材の争奪戦が過熱している。

米Appleや米Googleら大手IT企業が続々とAIベンチャーを買収する中、国内でもAI（人工知能）に造詣の深い人材の獲得で各社が競争を広げている。

中でも、データ分析や機械学習の様々なコンペに参加できる米国発のプラットフォーム「Kaggle（カグル）」で優秀な成績を収めた「Kaggler（カグラー）」と呼ばれるデータサイエンティストたちの需要が高まっている。

エンジニア採用を強化するヤフーは、「エンジニアスペシャリストコース」で必要な経験スキルの一つに「Kaggleの単独参加でコンテストTOP10％の入賞経験」を明記しているほか、名刺管理サービスのSansanのR＆D（研究開発）グループもKagglerの採用に積極的で、複数人のKagglerと、日本では数人しかいない「Grandmaster（Kaggle内の称号）」を二人抱えるという。

そんな中、ディー・エヌ・エーがAI研究・開発部門のデータサイエンティストの強化を図る為、業務時間中にデータ分析のコンペに参加できる「Kaggle社内ランク制度」を4月に導入した。

KaggleにはMicrosoftやGoogle（GoogleはKaggleを買収している）などの大手企業もコンペ主催者となり、多額の賞金を用意した。

参加者は、業務時間後や休日などのプライベートな時間を割いてコンペに参加する事が通例のようだが、ディー・エヌ・エーの制度があれば業務時間内での作業が許される。

「トップ3入賞5回、うち1回は単独入賞」という優秀な成績を収め、同社制度で「ランクSS」と認められれば、業務時間の全てをKaggleに充てられるという。

そこまでしても手に入れたいKagglerの魅力とは？

また、同社は熾烈なAI人材獲得競争をどう勝ち抜こうとしているのか？

・日本でも高まる、Kagglerの重要性

「Kagglerは会社にとって重要な存在だが、日本での知名度はあまり高くない。彼らの価値を日本でしっかり示したい」ディー・エヌ・エーAIシステム部の山田部長（システム本部）は、こう話す。

同社は、自動運転技術を使った宅配サービス「ロボネコヤマト」や、AIを活用したタクシー配車アプリ「タクベル」のほか、モバイルゲーム「逆転オセロニア」の開発・改良、プロ野球チーム「横浜DeNAベイスターズ」のチケット販売予測など、様々な事業でAI活用を検討している。

製品開発だけでなく、ディープラーニングなどの研究にも積極的に取り組んでいる。

山田部長によると、同社のAI系人材は、

（１）ディープラーニング系の研究者。

（２）各事業の課題を発見・改善するデータサイエンティスト。

の二つに大きく分かれる。

AIシステム部は50人ほどの組織で、分析部隊は各事業部にも偏在している。

オートモーティブ、ヘルスケア、スポーツなど多岐にわたる事業を手掛ける中で、「一歩進んだ機械学習の活用が出来、事業への展開も含め、高い精度で予測モデルを構築したりできる人材が必要になってきた」と山田部長は語る。

例えば、天候・対戦相手・日時などの様々な条件を考慮し、横浜DeNAベイスターズのチケット販売予測モデルを機械学習を用いて構築するなどを検討している。

山田部長によると、優秀なKagglerは実際に企業が直面する課題に対して、精度の高い予測モデルを作る事に優れているという。

「アカデミックな知見を持つ人が、必ずしも実用的な事業にマッチするとは限らない。Kagglerは試行錯誤しながら様々なコンペに挑戦してきたので、企業が抱える問題に柔軟に対応できる人が多い」と山田部長は語る。

機械学習への知識だけでなく、実際の事業活用まで落とし込めるのがKaggle人材の強みだ。

山田部長は「機械学習を使う問題に対する圧倒的な安心感があり、どれくらいの期間でどれくらいのレベルのモノがアウトプット出来るのかという見積もりも正確。PDCAを回すのが速く、普通のエンジニアが10時間かかる作業を1時間で終わらせることもある」と魅力を語る。

同社はMobageを始め、モバイルゲーム事業のノウハウを長年蓄積してきたが、ゲーム事業のデータ分析活用の在り方も変わってきたという。

・モバイルゲーム開発にも、AI活用の時代

同社は2010年にデータ分析組織を立ち上げ、今のAIシステム部は約50人の体制。

当時は機械学習を使わないビッグデータの分析などを行ってきた。

2009年に携帯電話向けプラットフォームMobage向けに提供したゲーム「怪盗ロワイヤル」が大ヒットし、プレイヤーの日々の行動ログを分析し、どうすれば長く遊んでもらえるのかを試行錯誤した。

おすすめゲームや友達・ニュース・広告などのレコメンドにデータ分析の手法を用い、一部機械学習も活用したという。

「2015年頃までは機械学習の利用は全体の2割くらいだったが、ここ数年でディープラーニングが世の中に与えた影響が大きく、一気にAI活用が進んだ」と山田部長は語る。

今はスマホ向け盤上ゲーム「逆転オセロニア」の開発にディープラーニングと強化学習を活用している。

AI研究者とKaggle「master（Kaggle内の称号）」のエンジニアが中心となり、AIエージェント同士を対戦させる事で知見を蓄積している。

山田部長は「他社もモバイルゲームのデータ分析などをしているが、より踏み込んで機械学習まで広く取り入れているところは少ないのでは」とし、「オセロニアの場合は、ゲームの中に立ち入って、どのコマをどのタイミングで取ったか、デッキの中身・対戦相手などプレイヤーの細かいログを見ている」と話す。

しかし、優秀な人材の獲得は、どうしても価格競争になりがちだ。

実際、大手IT企業はこぞって高額な報酬を提示して優秀なエンジニアを採用しようとしている。

サイバーエージェントも1月に、新卒入社するエンジニアを対象に初任給制度を廃止し、「能力給」を採用すると発表した。

山田部長は「高額な報酬だけでなく、魅力的な環境作りも大切」と強調する。

・AI人材にとっての、魅力的な環境とは？

「研究だけやりたい人にとって、ディー・エヌ・エーはそんなに魅力的な場所じゃない」と山田部長は笑う。

ゲーム・オートモーティブ・ヘルスケア・漫画アプリ・ライブ配信サービス・スポーツなど、様々な事業の問題に取り組め、実際に消費者が触れるサービスに関われるのが特徴で、「元々ビジネス分野に強い人材がいるので、社内のKaggle的な問題に集中でき、コンピューティングリソースも潤沢だ」と続ける。

ただし、多様なサービスや潤沢なリソースなどは競合他社も同様の環境を用意出来る為、今後は社内に「Kagglerが活躍できる制度を整え、成功事例を増やしていきたい」としている。

同社は2018年12月までに10人のKagglerチームを作る考えだ。

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【ワイヤレス・スピーカー】実売台数ランキング・TOP5！

さて、今回は「ワイヤレススピーカー」のランキングです。

「BCNランキング」日次集計データによると、2018年4月30日、ワイヤレススピーカー（機種別）の実売台数ランキングは以下の通りとなった。

第1位：JBL FLIP4 ブラック  JBLFLIP4BLK（ハーマンインターナショナル）

ハーマン公式通販価格　10800円（税抜）、防水、Bluetooth。

第2位：SOUNDWEAR COMPANION SPEAKER（BOSE）

BOSE公式価格　34560円（税込）、カバー　3780円、防滴、Bluetooth。

第3位：EXTRA BASS ワイヤレスポータブルスピーカー　グレイッシュホワイト　SRS-XB10W（ソニー）

ソニーストア価格　8380円（税抜）、防水、Bluetooth。

第4位：デジタルワイヤレスステレオスピーカーシステム　ホワイト　AT-SP767TV WH（オーディオテクニカ）

アマゾンで　13000円以上。

第5位：SoundLink Mini Bluetooth speaker 2 パール（BOSE）

BOSE公式価格　23760円（税込）

 ※色々な家電などは、こちらからどうぞ⇩