日本綜合経営協会スタッフblog

創業44年 日本で初めて講師派遣を専門に起業した日本綜合経営協会(東京)のスタッフblogです。

★AI(人工知能)・IoT・ICT・先端技術

ご無沙汰しております超人ハルクです。
遡ること2月の始め。都内にて、宇宙航空研究開発機構(JAXA)名誉教授でいらっしゃる的川泰宣先生のご講演を聴いてきました。

ご講演テーマは、「小惑星探査機「はやぶさ」の軌跡 ~人はなぜ宇宙をめざすのか~」。
「はやぶさの話だけでも真面目に話せば7年かかるので、ピンチに陥った時のこと、苦労話を中心にお話します」と、ご講演がスタートいたしました!

そもそも“はやぶさ”は、なぜ火星や土星などの太陽系ではなく、小惑星に向かったのか?

当時40万個といわれた小惑星は、45億数千万年前の物質がそのまま閉じ込められており、重力が小さく熱も発生しないため、変質せずに太陽の周りを回り続けていた。

昔のものがそのまま残っているこのサンプルを持ち帰れば、太陽系の昔のことが調べられると考え、アメリカやソ連も行ったことない世界初の計画が日本で始まった。

この計画は、技術的に8つの世界初を成し遂げなければならず、宇宙開発委員会にせせら笑われたが、「若い人たちがこういう無謀な計画にチャレンジすることは大変良いことだ。試験探査機だから、やれるところまでやってみなさい」とスタートを切った。

最初は岩だらけの小惑星(後の“イトカワ”)を目指すことに。
地球から点にしか見えない小惑星に近寄っていくこと(8つの世界初の内の1つ)は技術的に至難の業であった。また、何しろお金がなかった(希望額の1/4しか貰えなかった)。

そこで、「下町ロケット」のような世界、つまり大きなメーカーに頼まず、ダイレクトに町工場に頼むことにした。自分達で歩く苦労はあったが、コストの削減を図った。

小惑星のややこしさの根源は地球から遠いこと。直線距離にして3億km、太陽の2倍。
ぶつかりそうになって衛星で指示を出しても、避けられない(間に合わない)ため、
鉄腕アトムのように自力でなんでもやれる(自律航法)プログラムを作る必要があった。

小惑星に降りていく時、最初に目印を落とし、そこに向かって降りていくのが良い。
どういった目印にすべきか?小惑星は、重力がほとんどなく、弾むと脱出してしまう。
弾まないためにどうすれば良いだろうか?

飲み屋で出会った町工場の職人さんが、お手玉を見本に例えてくれた。
お手玉は落ちるときに小さい粒同士がぶつかり合い、弾む力が残らない。どんな材料で作るかではなく、中に何を詰めるかが大事とし、結局作ってもらえることとなった。
最終的に“ターゲットマーカー”というソフトボール位の大きさの目印を落とした。

このように“はやぶさ”は、みんなで手分けをし、安く軽く性能が良い多数の部品で作られている。最終的には150~160もの町工場の技術が使われており、技術はもちろんのこと、強いネットワークが大変役立った。

では、どうやって欠片(サンプル)を拾おうか。
お金がなく、探査機も大きく出来ない。30人位の若いチームが議論に議論を重ねた。

長い筒の先が接地した瞬間に弾丸を発射し表面を砕き、舞い上がったほこりをカプセルに収納する。これが確実で、しかも軽い、最良の策とされた。

“はやぶさ”を打ち上げた日は、2003年の5月9日。
打ち上げの1~2週間前に投票にて名前を決める。第一候補は“アトム”であったが、原爆を思い起こさせると候補から外され、第二候補の“はやぶさ”となった。
“ハヤブサ”は目が良く、遠くから獲物を狙い、すばやく巣に帰っていく鳥で、この探査機に非常によく似ていたからだ。

一方、小惑星は満場一致で“イトカワ”と名付けられた。日本のロケット開発の第一人者であり、的川先生の大学院のころの指導教官でもあった糸川英夫先生に由来している。

“はやぶさ”が“イトカワ”に到着したのは、2005年9月。
だが、12月には戻らないと地球に帰れないため、短期決戦であった。

11月19日午後9時、重力と複写圧を使い、ゆっくりゆっくり秒速4センチの速さで降下を開始した。途中でターゲットマーカーを落とし、「あとは“はやぶさ”にすべて任せるよ」と指令を送り、見守った。

“はやぶさ”からは高度のみが伝えられる。「5m、4m、、、1m」の後に-1mと記録された。-1mが意味がわからず、「残念ながら着陸できなかったようだ、弾丸も発射されなかった」と発表した。

データを解析してみると“はやぶさ”がバウンドしており、このバウンドにより遠ざかったため、マイナスと記録されていたのだった。

こうして第1回目は失敗に終わるも、11月26日に第2回目の着陸が始まった。
「無事に着陸、成功したから帰ろう」となるも、今度はガスジェットが誤作動、ガスが100%出尽くした。コマが3つ故障しており、代替のガスジェットも使えなくなったため、姿勢制御できず、帰れなくなってしまった。

しかし、皆は諦めなかった。毎日徹夜をしながらアイディアを出しあった。
押す能力しかなかったイオンエンジンを使い、わずかに回転をかけ、起死回生を図った。

さらに、12月8日には、通信が途絶えるという最大のピンチが訪れた。
7か月ほど、1ビット通信で探し続け、ついに地球に戻る軌道にのせることができた。
「この原動力は皆の目標が高いところで共有されていたこと」と的川先生は考えている。

ようやく帰れる・・・!と思いきや、最後まで一筋縄にはいかず!笑
ここだけの“はやぶさ”のお話。動画を交えた最後のエピソードはぜひご講演で💡

とってもチャーミングな的川先生❤帰りの電車の中でも楽しくお話してくださいました❢
最近は“はやぶさ2”のニュースもあり、タイムリーですよね!
皆様からのお問い合わせ、ご依頼、お待ちしております☏

こんにちは、AI担当です。

数年来、人工知能(AI)に関する講演・講師紹介に力を入れてきました当社。
満を持してこのたび、社会人向け講座「人工知能の学校」を開講いたしました。
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「人工知能に関する講演講師ならおまかせ!」と力を入れてきた当社が提供する、人工知能の時代に必須の新教養=“AIリテラシー”のためのスペシャルな講座です。
 その初回として一日限定のプログラム「春の特別講義」を3月28日(木)に東京で実施いたします。

最先端の人工知能はどういう仕組みで動き、成果を出しているのか。そしてどういうインパクトをもたらすのか。人工知能が変える経済の未来から、技術の基本的知識、ビジネスにおける最新実例とその仕掛けまでをたった一日で学べる大変お得な講座となっております。ビジネスパーソンから経営者まで、どなたにもオススメです。
またIT関連職やエンジニアの方にも、手元にある技術と大局的な変化の趨勢を結びつける視点を得ていただくことが出来ます。

本講座の監修者は、15万部を超えたベストセラー『人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊』の著者で、当社の専属講師 井上智洋先生。
ほかにも多岐にわたる専門家から直接アドバイスをいただける当社だからこそ可能な内容です。

また今回は参加者特典もご用意いたしました!
 
この機会にぜひお申込みください。

<概要>
講座名 「人工知能の学校-春の特別講義-」
日時 3月28日(木) 10:00開始~18:30終了(休憩含む)
会場 御茶ノ水トライエッジカンファレンス
定員 30名(最少催行人数 15名 ※参加申込人数が最少催行人数に達しない場合は、開催を中止させていただくことがあります
受講料 50,000円(税込) ※配布資料、昼食付き ※相談会&懇親会は別料金(要 事前申込チケット/3000円を当日支払)
参加者特典 井上智洋著『人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊』(文春文庫)をプレゼント ※受講者アンケートと引き換えにお渡しします
 

♪アンタあの娘のな何んなのさ!
―ホクロです。

早速ですが「AI運行バス」に乗ってきました。

と言っても自動運転車ではありません。「AI運行バス」は、現在 横浜で実証実験が行われているサービスで「AIが導き出した最適効率・最適ルートで移動する乗合型公共交通」(リーフレットより)。スマートモビリティとかMaaS(Mobility as a Service)なんてワードも最近よく目にしますが、要するにAIやIoTといった技術を応用して、各種の公共交通を連携させたり、稼働効率を向上させたりすることで、利便性やコストの問題にアプローチしようというわけです。全国各地で様々な取り組みが始まっているなか、首都圏エリアでの大規模な実証実験ということで注目されています。

当社AI担当としては乗らざるをえません。

で、このサービスは「港町横浜の代表的な観光エリアである臨海地区(みなとみらい21、関内エリア)」(同上)で運行されています(実証実験は今年の12月10日まで)。

はい、ピンと来たそこのアナタ。そう、横浜のこのエリアって「けっこう歩く」んですよね。例えばこの中で【中華街、関内、横浜赤レンガ倉庫、みなとみらい】のうち2つに行きたいと思ったら、ルート(回る順序)は考えないといけないし、一箇所で予定外に時間を使ってしまったら最悪どちらか諦めることにもなりかねません。みなとみらい線は初乗180円と割高だし、駅から目的地が離れていて結局そこそこ歩くパターンが多いので、ちょっと一駅というのも躊躇します。そこへ“渡りに船”とばかり登場したのがこの「AI運行バス」というわけです。

今回はこちら↓の専用アプリを事前にダウンロードしておきました。
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乗車にはアプリだけでなく人数分の乗車券(これが乗車IDになります)が必要です。駅やバスの乗降場所にある「AI運行バス」の端末で配布されているリーフレットに印刷されたQRコードです。
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端末からの予約も出来ますが、端末と乗り場は離れている場合もあるのでアプリが断然便利。

配車予約はかなり簡単です。地図上で乗車地点と降車地点を選ぶだけ。一瞬肩透かしを食う感じですが、本当にそれだけ(タクシーの配車アプリより簡単ではないかと)。他にオススメのスポットから選ぶ方法(飲食店などはクーポンも!)、チャットボットとのやり取りで予約する方法もあります。予約OKをタップして、AIさんがウンウンと計算をして配車が整うと【乗車ID/バスの番号/乗車予定時刻(今から〇分後)/降車予定時刻】が表示されます(登録したメールアドレスにも日英中台の4ヶ国語で通知されます)。車が来るのは7分後。(道が混んでいるのか)少々時間が空くなあ、という感じ。ちなみに運行時間は10:00~21:00で、今回は夕方の利用でした。

乗車地点は元町・中華街駅を出て2分ほどの、1888年創業の老舗パン店「ウチキパン」の“向かい側”(元町プラザの裏手)で、バス停のような目印もなく、少々不安に思う方もいるかもしれませんね。
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↓アプリ上の表示が頼りです。
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来てくれる車の現在位置はアプリの地図上に表示されるので、乗車場所でずっと待機していなくても、付近のお店に入るなど出来ます。これは助かりますね。

とか何とか考えているうちに4~5分で車が到着。名称は「バス」ですが実際の車はタクシーです(写真は降車後に撮影)。
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というわけで無事乗車(運転手さんに乗車IDを伝えます)。
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助手席前の画面に【行き先(降車地点)と乗車券の番号、乗車人数、到着予定時間】などが表示されています。

さて、5分ほど走ったところで画面に別の表示が出てきました。どうやら乗り合いのお客さんが発生(?)した模様。はい、見た目はタクシーですが、このサービスはあくまで“乗合バス”。距離にして四分の一くらい進んでいたのですが、少し引き返して「ホテルメルパルク横浜」で女性二人組をピックアップ(ちなみにこちらは端末から予約された模様)。また5分ほど走って「横浜赤レンガ倉庫」でお二人は降車。
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折から雨が強くなってきていたので助かったと思います。メルパルクのある山下公園付近から赤レンガ倉庫まではそれなりの距離があり、最寄りの馬車道駅からも少々歩きます。お天気なら景色もいいので良い散歩コースですが、雨ザーザー、ましてや夜ですから、ありがたやありがたや。運転手さんに「乗る方、結構多いですか?」と尋ねたところ「多いですよ、1日30組くらい」とのこと。

リスタート。ここからは降車地点の「横浜アンパンマンこどもミュージアム」まで乗り合いはなく5分ちょっとで到着。予定時刻(乗合後に再設定されています)よりは5分以上早かったです。
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今回の乗車は、実証実験のエリアでは1番か2番に距離が長いコースでした。
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試しに調べてみたところ、タクシーだと降車地点までまっすぐスムーズに行けた場合で約10分、大体1,200~1,300円前後でした。時間帯と道路状況にもよりますが、横浜の中心部近くで交通量も多いので実質15分くらいが平均でしょうか。今回は横浜赤レンガ倉庫を経由しているので約25分かかっていますが、今回は実証実験のため無料ですので「けっこう得した」ということになります。単純な比較は出来ないものの、実用化された場合にはこの乗合による時間増と運賃設定のバランスがモノを言いそうです。最適なルートの設定については、AIさんの頭脳を信頼するしかないわけですが・・・(そうなるとやはり擬人化・キャラクター化は不可避で必須ということになりますね?)。

途中で乗り合った二人組は雨の中をスムーズに移動出来ていましたから、長い距離より、近距離で複数回利用するのが効率的と思われます(観光周遊の利便性向上を目的にしているので当たり前ですね・・・)。ゆくゆくは、最適な観光ルートをリアルタイムでサジェスト出来たりするとさらにイイかもしれません。

“感覚的な”利便性ということで言えば、「運賃と乗車時間の積が最適ならヨシ」くらいに単純化できそうですので、例えばタクシー初乗りの半額くらいだったら、多少時間がかかってもお得という気になりそうですし、一方でタイミング良く乗れて近くまで行けるなら普通に市営バスという選択もありますから、相互に連携して最適な方を選べるというのもアリですね。

あるいは乗合で乗車時間が長くなると少し安くなる、道が空いているとか乗合が少ない時間帯は初乗りが若干高くなる、など運賃もリアルタイムで変動させ、需給バランスで利便性を最適化する、なんてことになれば、それこそ人工知能AIの面目躍如という気がしますが、いかがでしょうか。

また、決済の利便性も大事なポイントですから、各種電子マネー、交通系ICカードはもちろん、アプリ内で予約から決済まで完結出来るとか、いろいろと考えていただければ非常に便利な交通手段になりますね。
期待しております!

※実証実験は2018年12月10日まで。週末の横浜観光の足として、お早めのご利用をオススメします。

こんにちは、村野武範さんのおでこにあるアレです。

当社でも各所で好評をいただいている人工知能 AIの専門家 松田雄馬先生。
松田先生は人工知能 AIの研究や執筆だけでなく、NEC中央研究所出身のエンジニアとして、ITビジネスでも活躍されています。その松田先生がそれぞれ分野の異なるエキスパートと三名で起業したのが“合同会社アイキュベータ(IQBETA)”です。
その1.5周年(なぜ笑)記念のパーティーに招かれるという光栄に浴してきました。

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代表のお三方:右から松田雄馬先生、下山輝昌さん、三木孝行さん

下山さん、三木さんもそれぞれエキスパート、しかも皆まだ30代前半とお若い!
下山さんは、松田先生と同じNEC中央研究所の出身で、データ分析(機械学習)、IoTなどのエンジニアとしてのみならず、情報社会の今後を見据えた「情報デザイン」も研究するという幅広い視野の持ち主です。
三木さんは、ITシステム開発のプロジェクトマネージャーとして、要件定義から設計・開発、リリースまで全工程を一貫して手がけるという稀有な方で、“デキる人”感がほとばしっています。

そうしたお三方それぞれの得意分野を駆使して、例えば画像認識を応用した病院来院者の応接システムの開発や、(実は当社でもお世話になっている)某準大手ゼネコンのAIによる重機の制御についてアドバイザーを務めるなど、起業してからわずかのうちに、注目すべき実績を積んでいます。これもひとえに、アイキュベータの技術の確かさポテンシャルが高く評価されてのことです。

パーティーの席上では様々なゲストの挨拶もありましたが、その中に当社でもお世話になっている上杉隆先生がおられました。
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松田先生が某文化放送のラジオ番組に出演されたのがきっかけで、上杉先生が運営されているNOBORDER NEWS TOKYOでサイトの記事を自動生成するプログラムを、AIを応用して作られたのだそうです。ちゃんとした技術があると、何でも出来てしまうものなのですね。

詳しくご紹介出来ないのですが、今後の展開や新しい取り組みについての発表もありました。
アイキュベータの技術力と対応力のフレキシブルさは「どんな課題・アイデアでもドンと来い」という頼もしさが感じられますし、お三方とも人柄は若さに似ず落ち着いた雰囲気で、ベンチャーにありがちな山師っぽさが欠片もなく、とても信頼感のある企業だと思います(当日そのようなスピーチをされたクライアントもおられました)。さらには「人間を中心にした新しい情報社会」の実現を目指すという大きな理念も描いており、今後どのように成長していくのか楽しみでもあります。
ぜひ皆さんにもご注目いただきたいと存じます。

さて、松田雄馬先生の講演は、大変分かりやすい説明と映像や錯覚クイズなど飽きさせない工夫が盛り込まれているだけでなく、主催者(業種・業態)・参加者に合わせた内容の調整も柔軟に応じていただけます。すでに開発実績を積んでいる医療関係、建設関係はもちろん、幅広い主催者・参加者へ向けた内容でご相談に乗りますので、ぜひお問い合わせください。
松田雄馬先生のプロフィールと講演依頼はこちら

こんにちは、落武者(前世)です👹
先日、長年のお得意様ご主催の、月尾嘉男先生のご講演を聴講してきました!
テーマは「ビッグデータ時代のカラクリ」。
「カラクリ」と聞くと怖い話!?と思ってしまうかもしれませんが、良い点・悪い点の両方に触れ、またビッグデータだけに限らず、IoTや人工知能など、最近話題の技術についてもたっぷりお話いただきました。
一部ではございますが、ご紹介します!

冒頭では、監視カメラやグーグル検索などを例に挙げながら、私たちの生きている社会はまさに監視社会である、とご説明。
また近年のロボット、コンピュータ技術などがどのように発展しているか、そこに至るまでの経緯・ポイントについても解説してくださいました。

講演タイトルにもある「ビッグデータ」の身近な活用例として、アメリカのメジャーリーグで使われている「SABR(ソサエティ・フォー・アメリカン・ベースボール・リサーチ)メトリクス」をご紹介。
これは1970年代からのメジャーリーグの試合のデータをコンピュータで分析し、戦略を検討したもの。

たとえば「ヒット」と「フォアボール」で価値が高いのはどちらか?
答えは後者。どちらも一塁に出る結果は同じであるが、ヒットだと相手投手は最低1球しか投げないが、フォアボールだと最低でも4球投げるから、より早く投球制限回数に到達させることができる。
こうした分析を駆使した弱小球団の成績を向上させた。

他の分野の活用例も!
自動車メーカー・ホンダの「インターナビ」は、収集した急ブレーキ多発地点のデータを参考に交差点の改造をし、一気に急ブレーキを減らすことに成功している。
アメリカでは過去の犯罪発生データを活かして犯罪の発生を事前に予測するシステムを導入し、犯罪発生件数を減らしている。

しかし良いことばかりではない。「情報を蓄積する」ことの問題もある。
アマゾン、グーグル、アップル、フェイスブックなどの情報企業は利用者の様々な情報を膨大に蓄積し、それをビジネスに生かして急成長している。
時価評価総額ランキングの上位を占めているのもこの4社になっている。
こうした世の中の流れから個人の情報を守るために、EUではGDPR(EU一般データ保護規則)が施行された。

AIやロボットの目覚ましい発展についても、写真などで実例を示しながら解説。
かつては「ロボット」といえば工場内での活躍が主だったが、これからはサービス業の分野が中心になる。
特に人手不足の介護分野では、日本はロボット利用の先進国を目指している。
キリスト教徒は神様が創った人間を、人間が作ったロボットが介護することには違和感がある。一方日本人を対象にした調査によると、全体の81%の人が「ロボットによる介護もOK」と答えている。
最近は介護現場での物騒な事件も多いので、かえってロボットのほうが安心かもしれないという説明に、会場も大笑い。

最後に、情報科学分野において、世界と比べて日本が遅れている状況について説明。
学術論文引用率、コンピュータ普及率、大学の評価、情報競争力などの様々な順位を見ると、アメリカ・中国が先行しており、日本は後進国である。
世界の時価評価総額順位の上位は情報産業分野のベンチャー企業が占めているのに対し、日本の1位(世界の31位)はトヨタ自動車というモノづくり企業である。これが現在の日本の状況である。
教育は一朝一夕でできるものではない。今日お集まりの方々にも考え、実践していっていただきたいと講演を締められました。


月尾先生のラジオをお聴きの方はおわかりかと思いますが、聞きやすいお声でした!
控室でも気さくにお話してくださり、うれしかったです。
(私の本名の由来をズバリ当てたのは月尾先生が初めてでした)
身近な例を挙げながらのわかりやすいご講演ですので、「スマホの使い方もちょっと疎いなあ…」という方にとっても、すんなり頭に入るお話だったと思います!
本テーマだけでなく、先生が取り組んでいらっしゃる地球環境・食料問題についてのテーマもご相談可能です。

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