アメリカの警察・消防で利活用進むドローン...運用台数は2倍以上に
米警察は「交通事故の写真撮影」「建物火災での消防士の誘導」「失踪者・指名手配犯の捜索」など、犯罪予防・解決にドローンを積極的に活用している。 ニューヨークに拠点を構えるバードカレッジ・ドローン研究センターのデータによれば、公共安全機関（保安官・消防・非常事態機関など）のドローン保有数は2016年末から２倍以上増え約９００台以上にのぼる。特にテキサス、カリフォルニア、ウィスコンシン州が先頭に立っている。なお、ドローン保有機関は、ヘリコプター・飛行機の運営機関より2倍以上も多い。ヘリコプター・飛行機よりドローンを利用する方が、はるかに安く迅速に対応できるという。 価値が急激に高騰しているドローンだが、とはいえドローンを保有する公共安全機関（以下、ドローン保有機関）は全国機関の一部に過ぎず、一機関におけるドローン所有数は約一台ずつと多くはない状況だ。まだテスト段階、もしくはドローンプログラム初期
新しい”説明可能な人工知能”「XAI」に注目…自動化された”不平等”を解決するか
アルゴリズムによる「自動化された不平等」に対し、懸念が高まっている。アルゴリズムが下した判断は、個人を刑務所に送ることも、労働市場の敗者にすることもできるようになりつつある。これと関連したさまざまな兆候があるが、そのうちふたつをまず紹介したい。 ・米国の24の州の裁判所では、判決参考資料として再犯危険性モデルを活用している。犯罪者が再犯する危険性を測定するのに役立つと思われるいくつかのデータや仮定をもとに、アルゴリズムを開発したのだ。受刑者たちは「初めて警察に捕まったのは何歳だったか」「友人や親戚には前科があるか」などの質問に答えなければならない。所得水準が低くスラムに住んでいる黒人の多くは、それらの問いに「はい」と答える確率が高い。結果、黒人の再犯確率は高いと測定されざるを得なくなる。アルゴリズムはその際、人間の偏見を取り除くよりも、技術で覆い隠してしまう。 ・2001〜2002年、シカ
AIの世界的トレンド「感性デザイン」とは？...人工知能と心の繋がりを生む試み
人工知能（AI）サービスに“個性”を与える「感性デザイン（emotional design）」の流れが、世界各地で生まれつつある。 対話型AIは、問い合わせへの対応、各種サービスの案内、商品推薦などを自動化してくれる。ただし、顧客が人間のスタッフと会話する場合には、それら業務処理の結果だけではなく、安心感や共感を同時に与えることができる。感性デザインとは、その“心の繋がり”をAIサービスにおいても再現しようという試みだ。 現在、各企業はAIに名前をつけたり、話すトーンや接客態度を細かく分けることで、感性デザインを差別化しようとしている。そこには、米アマゾンのAI「Alexa」や、アップルのAI「Siri」のように、AIサービス名から特定の企業、またはその逆を連想させ、企業のブランド価値やサービスの認知度を高めていこうという狙いがある。 今年初め、スターバックスは飲料注文専用AIサービス「バ
リクルートテクノロジーズがディープラーニング活用した画像認識技術のAPIを無料公開
リクルートテクノロジーズが、機械学習やディープラーニングを用いたソリューションAPI群「A3RT（アート）」に2つのAPIを新たに追加した。 A3RTは「必要な最新テクノロジーをいつでも手軽に」というコンセプトのもと開発が進められている、機械学習やディープラーニングを用いたソリューションAPI群。3月16日にはその第一弾として、画像解析や文章分類モデル作成など6つのAPIが公開されている。その反響を受け、今回は「DCGAN」の技術を用いた画像生成API、および「マルチモーダルDeep Learning」を用いた画像とテキストの相互検索APIが追加された。 ※脚注 ①DCGAN：Deep Convolutional Generative Adversarial Networksの略。ディープラーニングを活用した画像生成などに用いられる技術 ②マルチモーダルDeep Learning：複数のデ
ロボットビジネスが激変!?「ロボティクス・アズ・ア・サービス（RaaS）」とは何か
クラウド時代に突入し、ロボットの活用方法、また関連企業のビジネスモデルが変化の兆しをみせはじめている。ロボットメーカーとクラウドサービス企業が協力し、必要な時に適切な費用のみを出してロボットを使用できる「ロボティクス・アズ・ア・サービス（Robotics as a Service、RaaS）」が注目され始めている。 現在、ロボットと産業現場で使用される組み込みシステムが、Webとクラウドコンピューティング環境を通じて統合される傾向にある。アマゾンの物流センターでは、ロボットが複数の商品を分類・保管する用途で使われているが、今後、大規模な倉庫や店舗などでもロボットが使用されるシチュエーションは増えていくはずだ。 RaaSにおいては、ロボットが顧客の嗜好、在庫状況などデータを収集し、クラウドに送信する役割を果たす。RaaS事業者は、それらデータをもとに、企業がロボットを使いやすいようにする役割
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