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2030年までのAIの動向について(②マルチモーダルな認識)

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(引用)総務省「人口知能の未来 -ディープラーニングの先にあるもの」(2016,松尾豊)に基づいて作成

上記のロードマップにおける6つのカテゴリーの中の②マルチモーダルな認識について「技術面の概要」、「産業化の可能性」、「産業化にあたっての考慮点」について考えてみたいと思います。

■技術面:行動予測・異常検知
マルチモーダルとは、Multi(複数)とModal(様式)を合わせたコンピュータ用語で、画像(視覚)だけでなく、音声(聴覚)等も含めたデータをAIが機械学習をしていくことを意味しています。このことにより、動画の分析などが可能となり、行動予測、異常検知、感情認識 等ができるようになるとされています。

■産業化の可能性
・防犯/監視: 防犯カメラ等の動画を分析し、異常者や不審者を識別することによる防犯/監視
・見守り: 表情等の分析も含めた介護、病院、独居老人、子供の見守り技術
・マーケティング: 店舗内行動の分析による店舗設計の最適化
・街づくり支援: 人や自動車の動きの分析
・防災画像処理: 河川、火山、土砂崩れの画像判断(災害状況のリアルタイムの把握)

■産業化にあたっての考慮点
個人的には、少子高齢化がますます進む先進国においては、介護や独居老人の見守り支援について、AIが24時間365日見守っていてくれるというのは、高齢化社会を見据えて介護する側もされる側も負担や不安を軽減できるものとして、産業化が待たれる技術だと思います。

また、防犯やセキュリティーの分野でも、個人のプライバシーの保護の観点で議論するところもあると思いますが、昨今のテロ等の脅威を考えていくと、やはり24時間365日緩みなく監視が行われるというメリットを社会が選ぶように感じます。

[参考資料]
松尾豊. 人口知能の未来 -ディープラーニングの先にあるもの. 総務省. http://www.soumu.go.jp/main_content/000400435.pdf
清水亮. (2016). よくわかる人工知能. KADOKAWA.