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仮想通貨からBotまで、人工知能関連の論文(PDF)まとめ

仮想通貨からBotまで、人工知能関連の論文(PDF)まとめ

人工知能(AI)の勢いが衰えない中、人工知能(AI)はマーケティングや金融市場の領域にまで広がり、どこまで進化するのか興味がわいてきますよね。実際に人工知能(AI)が利活用されている事例論文はインターネット上でも多く発表されており、PDFでも公開されています。

このように人工知能(AI)関連論文(pdf)が増えたのは、「機械学習」や「ディープラーニング」が飛躍的に進化したことで、世界中の企業や研究機構が人工知能(AI)を取り入れ成果を挙げているからでしょう。

そもそも「機械学習」とは、現在の人工知能(AI)を実現するために中心となっている技術の一つで、プログラム自体が学習していく仕組みです。一方、「ディープラーニング」は深層学習とも呼ばれ、脳の神経ネットワークを単純化してコンピュータのプログラム上で再現した技術を指します。従来のコンピュータが苦手としていた「ルールのわからない問題」にも対応できる、非常に大きな可能性を秘めているんです。今まで専門的な知識をもつ人間が分析・判断していたことを、人工知能(AI)自らが肩代わりして短時間でこなしてくれるという技術は画期的ですよね。

こうして企業では、経営の効率化を目指し人工知能(AI)導入を進め始めています。今回は「経営やマーケティング」「証券市場の売買審査業務」「コンタクトセンターのオペレーター」などに人工知能(AI)を導入し、成果を挙げている事例論文(pdf)をご紹介しましょう。

人工知能(AI)論文(pdf)なんて難しくて…と思われる方も多いと思いますが、専門に学ぶ学生やビジネスパーソンだけでなく、どんな方でも理解できるようわかりやすくお伝えしていきます!

論文その1:人工知能(AI)の技術的発展が経営やマーケティングへどう影響を及ぼすかについての覚書

経営のイメージ

現在、IoTや人工知能(AI)の驚異的な普及により「第4次産業革命」とも呼ぶべき技術革新は、従来にないスピードとインパクトで進行しています。この論文(pdf)では「ディープラーニング」とはどういうものか、またそれが経営やマーケティングにどういう影響を及ぼしているかについて言及しています。

冒頭でお伝えした「機械学習」とは、人工知能(AI)のプログラム自体が学習する仕組みでしたよね。わかりやすく言うと、大量のデータをインプットすることで固有のパターンや傾向を見つけ、未知のデータに対して判定や予測を行うことができるようになるのです。

すなわち、人間が過去に培ったノウハウや知識をもとに時間をかけて解明していたことを、「ディープラーニング」を備えた人工知能(AI)は、驚くほど短時間に見つけ出してくれるということになります。

ビジネスのマーケティング分野でも人工知能(AI)は重要視されており、人工知能(AI)による「主成分分析」(散布図に線を引いて相関を分析)「判別分析」(カテゴリーに分かれているデータの解析)、「クラスター分析」(異集団から似たものを集める)などは、見込み客や顧客のランク分けなどの販売戦略に多く活用されています。

たとえば、「セールスマンの業績と活動内容とはどのような関係があるか」「スーパーの来店者が買い物をするのか、見るだけなのか」などを確認するには、「判別分析」の中の「数量化理論第Ⅱ類」による分析が有効とされています。またグローバル企業も「主成分分析」や「クラスター分析」で世界の国々を細分化し比較分析することで、各国のニーズを探り海外進出をスムーズに進めているようです。

こうして人工知能(AI)は現実のマーケティングにおいても広く応用され、世界レベルで浸透しつつありますが、一方で人工知能(AI)の発達が私たちにマイナスの影響を及ぼすと考えられていることもあるんです。

一例をあげると、ロボットや自動運転車が損害を起こした場合などの責任です。人工知能(AI)に法的な「電子人間」の地位を与え、責任を明確にしようと働きかける人もいれば、欧州ではロボット所有者に「ロボット税」を課すべきと主張する人もいて、これから議論が激しくなるかもしれません。

他にも人工知能(AI)が人間の頭脳に追いつき、2030年にはホワイトカラーの9割の人が失業する可能性が指摘されていますよね。しかし経営判断のように人間の今までの経験が重要なものや、医師、保育士、セラピスト、レストランの店員のように「人間に接するインターフェースは人間のほうがいい」という理由で残る仕事もあるとされています。人間が相手をしてくれる方が、「高価なサービス」を受けていると感じるようになるかもしれません。

ここでご紹介した論文(pdf)では、人工知能(AI)の発達によって人間の職が奪われるのではなく、逆に人間にしかできない仕事が見直され、新しい仕事が必ず増えていくと言われています。人工知能(AI)の貴重な能力を職場に生かし、ビジネス上の新しい価値を見出して、自社の製品や事業を変えていく力のある企業が競争力を高めていくでしょう。

次にご紹介するのは、売買審査業務に人工知能(AI)を取り入れた事例論文(pdf)です。

論文その2:人工知能の売買審査業務への適用
~人工知能(AI)による不公正取引の可能性(スコア)算出を実現~

株のイメージ

人工知能(AI)は証券市場の不公正取引の調査を行う売買審査業務など、実態のない株式や仮想通貨系の分析ツールにも応用されています。

金融市場では毎日多くの株が売買されていますよね。日本取引所自主規制法人では、JPX市場(東証現物市場・大阪デリバティブ市場)で、不公正取引(相場操縦やインサイダー取引)が行われていないか日々チェックしていますが、これを「売買審査」といいます。

この「売買審査」業務を怠ると、不公正取引が蔓延し市場への信頼性がなくなり、投資家も離れていくでしょう。そして注文不足により、需要不均等が生じ適切な株価を付けられなくなるという悪循環にはまってしまいますよね。

今までこの売買審査業務は、審査担当者が1件ずつコツコツと調査していました。具体的には次のような手順で行われます。

  1. 審査システムが日々の数千万件の注文をチェックし、株価の異常な動きを抽出
  2. 売買審査担当者が1件ずつ調査(初動調査)
  3. 「シロ」と言い切れる注文だけ選び落とし、「グレー」なものは詳細に調査(本格調査)

しかしArrowhead(アローヘッド)という「売買システム」が新しく稼働したことで、劇的に注文件数が増大しました。このArrowheadは注文同士をマッチングして売買を成立させるシステムで、5ミリ秒の注文応答時間で注文受付が驚くほど高速化され、米大統領選挙などの世界的なイベント時の注文は更に激増しました。こうなると、人間が時間をかけて1件ずつ分析することは困難になるでしょう。

そこで東京証券取引所と日本取引自主規制法人は、売買審査業務への人工知能(AI)適用を決定し、NECと日立の両社をベンダーとして実験を始めました。ただ今の時点では人工知能(AI)にすべてを任せるのではなく、初動調査の一部を人工知能(AI)が代替するというものです。売買審査担当者の知見を人工知能(AI)に学習させることで、初期段階において人工知能(AI)が不公正取引の可能性が高いものを抽出してくれます。

その後、人工知能(AI)が抽出したデータを不公正取引の可能性が高いものから100~0の間で数値化(スコアリング)していきます。人工知能(AI)がこの作業を行うことで、売買審査担当者はスコアリングを参考にして順次詳細を調査することが可能になるでしょう。人の労働時間もかなり短縮されますよね。

しかし、売買審査人工知能(AI)はまだまだ万全ではありません。人工知能(AI)の算出したスコアリング結果が、売買審査担当者の判断に近いものになっているかを分析し、人工知能(AI)が学習しきれていない観点をフィードバックして、精度向上を目指しています。そのためにも、売買審査担当者の熟練されたノウハウはこれからも必要とされるでしょう。

売買審査に人工知能(AI)を導入後も、最終判断は売買審査担当者が行うことに変わりはありませんが、効率化を図りながら公正性や信頼性を守るために、人工知能(AI)を導入する機会はますます増えていくでしょう。

では最後に、ビジネスで成果を上げている人工知能(AI)チャットボットに関する論文(pdf)についてお伝えします。

 論文その3:富士通の「顧客接点の高度化を実現する人工知能(AI)チャットボット」

チャットボットのイメージ

ここからは、コンタクトセンターで「人工知能(AI)チャットボット(対話するロボット)」を導入し、成果を挙げている事例論文(pdf)をご紹介しましょう。

デジタルテクノロジーが進化を続ける現在、企業と顧客との関係には変化が生じています。従来、顧客は商品の機能に大きな価値を見出してきましたが、「マーケティング4.0」といわれる現代、顧客とのエンゲージメント(絆)を強化する「感情的価値」が重要になってきました。すなわち単に良い商品やサービスだけでなく、「ポジティブで、心が満足する!」という体験を顧客に提供することが重視されているのです。「感情的価値」をもつ商品を提供できる企業なら、他の企業に置き換えられることなく、顧客と永続的な関係を築いていけるようになるでしょう。

企業と顧客との間に永続的な関係を築くために重要な役割を果たすのが、企業の顧客接点であるコンタクトセンターです。なぜならコンタクトセンターは顧客の不満などネガティブな体験、感情や、新たなニーズなど顧客の生の声を聴き、素早いフィードバックで顧客に満足感、安心感を与えることができる場だからです。しかしコンタクトセンターの現状は厳しく、恒常的な人手不足とオペレーターの生産性向上といった課題をかかえています。

そこで富士通はコンタクトセンターの課題解消のため、顧客接点高度化ソリューション「CHORDSHIP(コードシップ)」を2017年12月から提供を開始しました。この「CHORDSHIP」は、ディープラーニングによる事前学習型人工知能(AI)に加えて、既存のFAQ(よくある質問とその回答を集めたもの)をそのまま活用することで自動応答を可能とする「対話・機械学習ハイブリッド型人工知能(AI)」を搭載したチャットボットです。

この「対話・機械学習ハイブリッド型人工知能(AI)」の優れた点は、用語の揺らぎにも対応し、また利用者からの問い合わせ表現を学習することで、よくある質問の回答をより上位に入れ替える機能があるということです。熟練オペレーターにも劣らない技術を持っていますよね。

実際に企業に導入されている「人工知能(AI)チャットボット」は、利用者からのチャットでの問い合わせに対して、24時間365日の自動回答が可能になりました。夜中でも相談できるのは人工知能(AI)の強みであり、顧客にとっては嬉しいことですよね。

そして問い合わせ内容を分析することで、サービスの改善も可能になりました。さらに自動回答するアバターの開発も進められています。様々な表情のアバターが実現すると、アバターを通して企業ファンになる顧客も増え、より良い顧客エンゲージメントが構築されるでしょう。

この論文(pdf)では、「人工知能(AI)チャットボット」の技術が、顧客接点の高度化にとっていかに重要であるかについて言及しています。「人工知能(AI)チャットボット」でもすべての問い合わせに回答できるわけではありませんが、人工知能(AI)チャットボットでは返答が難しい苦情などは熟練オペレーターに切り替えて誠実に対応すれば、利用者が感じていたネガティブな感情を和らげ、ポジティブ体験に変えることもできますよね。人間だからこそできることを取り入れ、「人工知能(AI)チャットボット」とシームレスに連携することで、顧客エンゲージメントもさらに強化できるでしょう。

さて、今回は「経営やマーケティング」「証券市場の売買審査業務」「コンタクトセンターのチャットボット」などに、人工知能(AI)を活用している事例論文(pdf)をご紹介しました。それぞれ簡単に要約しましたが、興味がある方はぜひ全文を読んでみてください。

これらの事例論文(pdf)からもわかるように、人工知能(AI)は家電や自動車などに搭載され私たちの生活を便利にしてくれるだけでなく、仮想通貨系からBot系まで今後ますますあらゆる分野に浸透していくでしょう。今や人工知能(AI)は、人間の代わりに物事を理解、分析し判断までしてくれるという驚くべき時代になりました。

その結果、人工知能(AI)という言葉はあらゆる所で目にしますし、書店でも関連本は山積みにされていますよね。人工知能(AI)論文もWeb上で発表されていますので、スマホやパソコンさえあれば、PDFで簡単に全文を読むこともできます。

皆さんも、興味ある人工知能(AI)技術の分野がありましたら、ぜひ論文(pdf)検索してみてください。専門的な切り口で論述されているものもありますが、人工知能(AI)を活用したビジネス戦略の糸口になるかもしれません

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