「AI」の活用の実態と、未来をよむ

Microsoft

マイクロソフトも自然言語にもっとも近い音声合成を目指して技術開発をすすめており、Semantic Machinesというスタートアップを買収した。

この買収に当たって、マイクロソフトはバークリー市でAI対話先端研究センターを設立する予定だ。

2014年に設立されたSemantic MachinesのAI技術は返事や質問を予測するだけでなく、自然に流れる会話を合成できるという。Semantic Machinesはコンシューマー製品を作る予定はなく、法人顧客との提携に集中しているため、マイクロソフトにとって対話製品に統合しやすかったという。現在マイクロソフトの対話製品はマイクロソフトコグニティブサービスやAzure Botサービス、CortanaとXiaolceバーチャルアシスタントからなっている。

マイクロソフトは2018年の年次イベントBuildにて2500万ドルの「AI for Accessibility 」プロジェクトを発表している。このプロジェクトはAIを使って障害者用の技術やソリューション開発を目指しているという。

このプログラムは障害者を支える技術やソリューションへの投資や支援を始め、リアルタイムテキスト音声変換やテキスト予測機能などのアクセサビリティーアプリケーション開発を計画している。

このプロジェクトは、障害者にとって新しい機会を創出し、人間関係、職場や私生活の分野に支援するソリューションにフォーカスするのだという。

NvidiaとArmの提携

Nvidia 社とArm社は提携を発表し、NvidiaのオープンソースDeep Learning Accelerator (NVDLA)をアーキテクチャーをArmのProject Trilliumプラットホームに統合するという。

このプロジェクトによって、Nvidiaは、IoTチップを製造している企業が簡単にAIを製品に導入できることを期待している。エッジデバイスへのAIの導入がIoT市場の拡大を促進できると考えているようだ。

Arm社のProject Trilliumは機械学習やニューラルネットワークに対応できるスケーラブルなプロセッサーである。NVDLA はオープンソースソリューションであるため、Arm社はそれを新しいプラットホームで開発ツールとして採用した。

スケーラブルなチッププラットホームや開発ツールを一つのソリューションとして提供することで両社は様々なIoTデバイスでのディープラーニング技術採用を促進させる目的がある。

Googleの画像認識モデル開発簡易ツール

2018年1月、グーグル社はAutoML Visionα版の提供開始を発表した。

このサービスを使って、機械学習の経験がない開発者でもカスタム画像認識モデルを開発できるという。サービス展開の時点で、同社はコンピュータービージョンモデルのみに対応していた。

AutoML Visionの主なアイディアは、顧客は独自のタグ付けあるいはタグなしの画像をアップロードすると、システムは自動的にその画像に適した機械学習モデルを作成するという。このたび、すべての作業はドラッグ・アンド・ドロップによって実現する。

立ちあがり始めた、AIイニシアティブ

フランスの150億ユーロのAIイニシアティブ発表に続き、欧州連合では新しいAIイニシアティブが発表された。クロアチア、ルーマニア、キプロスとグリシアを除き、欧州連合の24加盟国とノルウェーは共同AI技術やソリューション開発に関する宣言に調印した。

この動きは各国での経済や将来の技術発展においてAIの重要性が重要視されていることを示していると言える。欧州連合は包括的なAI計画に取り組んでおり、AI 分野でアメリカと中国と競争力を持つため、欧州連合は国境を超えるAIイニシアティブを主催した。

小泉 耕二

デジタルソサエティ研究家。

1973年生まれ。IoTNEWS代表。株式会社アールジーン代表取締役。
フジテレビ Live News α コメンテーター。J-WAVE TOKYO MORNING RADIO 記事解説。など。

大阪大学でニューロコンピューティングを学び、アクセンチュアなどのグローバルコンサルティングファームより現職。

著書に、「２時間でわかる図解IoTビジネス入門（あさ出版）」「顧客ともっとつながる(日経BP)」、YouTubeチャンネルに「小泉耕二の未来大学」がある。