ディープラーニングが最近のAIブームで一段と注目されていますね。今回は、ディープラーニングがつくるビジネスにスポットを当てて調査しました。
ディープラーニングの基本について知りたい方は、以前の記事を参考にしてください。
さて、今回はディープラーニングがつくるビジネスを調べようとしました。きっと未来の技術としてたくさん利用されることになるだろうと思っていました。しかし実際に調べてみると、もう未来でないことがわかりました。
そして、その波に乗るためには、ディープラーニングの得意領域を知っている必要があるそうです。ディープラーニングが得意としている領域は、以下の4つだそうです。
- 画像認識
- 音声処理
- 自然言語処理
- ロボティクス強化学習
参考文献はこちら
今回はこれら得意領域について、実例をあげて紹介していきたいと思います。
画像認識
- 不良品の検知や外観検査
- 農業
- 無人レジ
- 診断
不良品検知というのは、わかりやすいですね。具体例をあまり知らないものですので、今回調べてみました。例えば、トヨタ自動車ではある部品の鍛造工程でCEC社のWiseImadingというAIを導入しています。このシステムでは温度を色のグラデーションで示すカラーマップを用いて、不良品判断をおこなっています。
音声処理
- 異常音検知
- スマートスピーカー
- 手話ロボット
異常音検知による故障予測は有名ですよね。今は多くのメーカーの製造現場に導入されているそうです。
自然言語処理
- 見積作成
- 自動翻訳
- 広告クリック予測
諸経費や工数に基づきつくられる見積書は、何度も書き直したりされる手間のかかる作業です。経験に基づき作成され手間のかかる見積書作成は、まさにディープラーニング適用にうってつけの作業になります。すでに樹脂成型金属メーカーのIBUKIはすでに見積書作成へのAI導入を終えています。
ロボティクス強化学習
- 自動運転
- ロボットタクシー
- 介護ロボット
ロボットタクシーについてみてみましょう。ロボットタクシーとは、無人自動走行による移動サービスのことです。内閣官房長IT総合戦略質では2020年までにロボットタクシー、2022年までに自動走行トラック高速道路隊列走行の実現を目指しています。
Googleから分社したWaymoがロボットタクシーのテストサービスを開始していますね。
2017年から自動運転技術開発会社ZMPと、3D測量のアイサンテクノロジーが遠隔自動運転システムを用いた公道での実証実験を実施しています。DeNAも公道での実証実験を進めています。また、ソフトバンクの合弁会社であるSBドライブも自動運転シャトルバスを利用した配送サービスの実証試験を日本各地で行なっています。
画像認識による危険予知や気候や時間帯などによる交通需要の予測なども組み合わせて、自動運転技術が大きく促進することは間違いないでしょう。
最後に
ディープラーニングはもはや未来かもしれないですね。すでに僕たちの日常にすっかり入り込んでいます。
ディープラーニングは得意な領域を持っていました。そこではすでにディープラーニングが利用されているサービスがあることに気づきました。何か新しい利用法をみつけられましたでしょうか。
大きなビジネスチャンスかもしれませんね。良いアイディア募集です〜
