西暦2045年に人工知能が人間を超えるとする予測（2045年問題）に注目が集まるなど、人口知能に対する関心はさらに大きくなってきています。

囲碁や将棋なで人間に勝つ、知性があるかどうかを調べるテストに合格するなど、人工知能に関する大きなニュースのほとんどは、まだビジネスに直結しないものが多いですが、これらのニュースからは「人工知能が人に代わって役割を果たすことが可能となってきている」ことが充分に伝わります。人口知能をビジネスに役立てたい、何かに使えないかと関心を持つ人も、急速に増えてきているのではないでしょうか。

ここでは、人工知能の利用イメージをより具体化することを目的に、日本国内の人口知能活用事例を紹介したいと思います。人口知能がビジネスにどう関わってくるのか、自社でどのような活用ができるかといったイメージをつかむ手助けになれば幸いです。

人工知能「KIBIT（キビット）」
http://www.ubic.co.jp/technology/kibit.html

大量のデータの収集・分析によって、これまで人間が気づくことのなかった情報やアイディアが手に入る可能性があることは、人工知能をビジネス領域で活用したいと考える人が関心を持つ大きなポイントのうちのひとつでしょう。

人間の心の「機微」（KIBI）から命名された人口知能KIBITは、データ分析により、1人ひとりのユーザーに最適な情報をおすすめしたり、専門家やマネージャーの判断に役立つ情報提供をしたりといった優れたレコメンド機能が特徴です。

なお、KIBITを搭載した人工知能ロボット「Kibiro」の紹介ページでは、ユーザーの好みを教え続けることで学習を進め、将来的にはユーザーが知り得なかった情報を知ることができるようになる、という利用イメージが紹介されています。

人口知能搭載ロボット「Kibiro（キビロ）」
http://www.rappa.com/robot.html

コンピューターと人間の対立を描いた映画がいくつもあるように、人工知能が人間を超え、悪影響をもたらすとの懸念が語られることも少なくありません。

しかし、人工知能を搭載したロボットと長く付き合い、多くの情報を与えることで最適な情報を返してくれるという利用イメージが実際に成立すれば、その体験はむしろ人間的な温かみを感じるものとなり得るのではないでしょうか。今後、人工知能がより身近になり触れ合う機会が増えれば、利用者側としては大きく印象が変わるポイントが訪れるかもしれません。

KIBIROは、2016年前半に観光地の案内所や飲食店・図書館などの公共施設、民間施設に、2016年後半に家庭向けコミュニケーションロボットとして販売開始予定とされています。

スマートフォンアプリ「POCKET PARCO」
http://pocket.parco.jp/

ファッションビル「PARCO」が提供するスマートフォンアプリ「POCKET PARCO」は、商品の購入やチェックのほか、実際にお店を訪れることでポイントを貯めることができるアプリです。2016年3月から人口知能が搭載され、リニューアルされました。

アプリに搭載された人口知能は、ユーザーの購買や来店、商品のお気に入り、記事の閲覧など、さまざまな情報の履歴を元に、ユーザーの好みを学習し、個々に合わせたおすすめ情報を提供します。加えてこのアプリには、買い物直後にその他のお店の商品を紹介する買い物促進メッセージを出したり、買い物翌日に商品やサービスへの満足度調査を行うなど、オフライン行動をふまえた情報提供や、アフターフォロー機能を備えています。

人工知能を利用するメリットのひとつとして「きめ細やかな1対1のサービス（情報提供等）を、低コストかつスピーディーに実現可能であること」があげられますが、オフラインとの連動は、このメリットをさらに強化し、ユーザーに寄り添った「接客」を実現します。

また、オフライン行動と連動し、ユーザーニーズにマッチした情報提供をするアプリは、ファッション領域に限ったものではありません。たとえば、2016年3月から吉野家で導入開始されている「Tamecco」です。

吉野家 TAMECCOアプリで来店スタンプ自動ゲット！
https://www.yoshinoya.com/info/tamecco_150401.html

※Tameccoを利用していると、操作不要で吉野家来店時にスタンプがもらえます。Tameccoはスタンプカードやメンバーズカード、クーポンをなくすことを目指すアプリですが、ユーザーの利用頻度や嗜好等のデータを人工知能によって蓄積・分析し、ニーズに合わせてクーポンや情報を配信する機能も搭載しています。

人工知能や技術革新により、オフラインと連動したアプリの利用体験も、さらに高度に、かつ日常になじむものになってきています。オフラインでの行動がウェブ上の行動と同じく収集・分析され、レコメンドされるようになるのも、そう遠いことではないのかもしれません。

人口知能は収集したユーザー情報からだけでなく、専門知識のデータベースから適切な情報を取り出し、提示することも可能です。

たとえば、IBMとソフトバンクが提供する人口知能Watsonのエコシステムパートナープログラムでは、IBMとソフトバンクが連携し、Watsonを利用したサービスを教育・銀行・医療・小売りなど多様な分野に提供しています。

IBM Watson日本語版を提供開始
http://tm.softbank.jp/watson/

コグニティブ・コンピューティング 日本語版「IBM Watson」の活用開発事業を開始!
https://www.k-idea.jp/watson/

上記の木村情報技術株式会社では、製薬企業などのコールセンターの運用にWatsonを活用しています。回答に際して専門知識が必要な顧客対応も、人工知能がQ&Aや多くの文献などのデータから最適な回答を割り出し、オペレーターに提示することで、正確かつスピーディーに業務がこなせるというわけですね。このように人口知能を活用できれば、コスト削減とクオリティ向上を同時に叶えることも不可能ではありません。

期待は高まりますが、この点は専門知識を生かして仕事をしている人たちにとっては、良いことばかりではなさそうです。今までよりもずっと多くの人が「自分に何ができるのか」を考え、転職やスキルアップを迫られるかもしれません。

まるで人間が応対しているかのような自然な受け答えをすることも、注目を集める人工知能の魅力のひとつです。

日本マイクロソフト「りんな」
http://rinna.jp/rinna/

「りんな」は。日本マイクロソフトが提供する女子高生AIです。検索エンジンBingに蓄積された情報（＝Web上の情報）により形成された人工知能で、まるで本物の人間であるかのような自然な「会話」を提供します。

りんなとはLINEやTwitterなどでコミュニケーションが取れるため、ビジネス領域で使われる人口知能という印象は薄いかもしれません。しかし「りんなAPI for Business」として、ビジネス領域でも活用がはじまっています。

トランスコスモス、人工知能「りんなAPI for Business」の運用パートナーに
http://www.trans-cosmos.co.jp/company/news/150807.html

上記ページでは、1対1での接客を行うLINEビジネスコネクトにりんなが活用される仕組みが紹介されています。

LINEビジネスコネクトは「お店はどこですか？」「この商品はいくらですか？」といった個々のユーザーの質問に対し、企業がLINE上で個別に回答するチャットサポートです。しかし、LINE側が請け負うのはLINEユーザーと各社のオペレーターをつなぐところまで。顧客対応は、各企業が自前で行なわなければなりません。「りんなAPI for Business」 は、LINEビジネスコネクトにおけるこの負担を軽減するための役割を担っています。

たとえば、お店や企業に寄せられるお問い合わせの中には「料金表はどこで確認できますか？」というような、ごくごく簡単なものがあります。しかし、このお問い合わせをしてきた人に対して、ただURLのみを送信すればいいかというと、そうではありませんよね。求められている情報を適切に提示するだけでなく、自然な会話によって回答するところまでを人口知能が肩代わりしてくれれば、コストはさらに下がります。

人口知能にどのようなことができるか、どのような影響をもたらすかといった情報は、そのまま「では人間にしかできないことは何か」「今後、どのような技術や知識が必要となるのか」といった人間側の行動への問いにつながります。この問いが非常に面白いものであることも、人工知能に多くの人が関心を持つ要素のひとつなのではないでしょうか。

自社での人口知能活用を考えるなら「では人間側では何をすべきか」も合わせて考えてみると、面白いアイディアが出てくるかもしれません。