このAIの精度はいかなるものか。
今回の話題はパナソニック。
パナソニックのAIについては、私の方でも昨年扱いました。AIはAIでも、AI住宅という、けっこう興味深い話でした。あのIBMと提携してAI住宅を世界展開(共同で新サービスの開発に取り組む)という話。
上記記事にあるように、パナソニックは住宅事業を戦略部門の一つに据えています。だからAI住宅にも関心があるわけです。
さて、今回は、別角度からのAIの話。
「個人の趣味に助言AI」という話題です。
パナソニックが個人の趣味に合わせて助言するAIを開発
19日の日経新聞によると、パナソニックは、料理や観光、ファッションなど個人の興味に合わせて助言する人工知能(AI)を開発したとのこと。
問いかけに対して、要点をつかんで専門知識のデータベースをもとに返答するとのこと。まずは料理の献立を提案するサービスを実現したとのこと。
開発したAIはネットで使うとのこと。スマホなどを通じて音声や文字を入力すると、質問か意見かなどを正しく判別できるとのこと。
パナソニックは、料理や観光、ファッションなど個人の興味に合わせて助言する人工知能(AI)を開発した
問いかけに対して、要点をつかんで専門知識のデータベースをもとに返答する
まずは料理の献立を提案するサービスを実現した
開発したAIはネットで使う
スマホなどを通じて音声や文字を入力すると、質問か意見かなどを正しく判別できる
パナソニックの個人の趣味に助言AI、人工知能なだけあり、検索エンジンとは別次元の期待ができるはず。スピード感はありそう。料理のAIといえば、シェフ・ワトソンを思い出した。ただ、パナソニックの個人の趣味に助言AIは、料理だけでなく、観光、ファッションなど、多岐の目的で使えるか。
趣味に合わせて助言するAIという、これまたなんとも興味深い話です。
ただ、このAIに関しては、現時点でまだちょっと情報量が少ないです。
問いかけに対して、要点をつかんで専門知識のデータベースをもとに返答する、などという点において、
これなら検索エンジンでもよくないか?
と、何も考えないと、一瞬思ってもしまったわけです。
でも、今回の話はAIの話です。
であれば、AIとしての機能を期待するのが我々としては当然でしょう。
どんな感じになるのか。料理の献立を提案するサービスより始めるという今回の話。
料理の献立でAIということを聞くと、やはりシェフ・ワトソンが即思い浮かびます。IBMが開発し、話題になりました。
シェフ・ワトソンの場合はレベルが高く、何千種類以上のレシピから、どのような組み合わせがいいのかなどを考えだし、レシピを提案してくれるツワモノ。しかも、レシピの提案数も半端ないという話です。
今回のパナソニックのAIは、料理専用のAIではないので、ここまで精度が高いものを期待するのは無理があるでしょうが、あくまで参考として、そんな方向性を持ったAIであるかもしれません。
あと、今回のAIの場合、「個人の趣味に助言」とあるように、献立だけでなく、旅行、観光、ファッションなどの助言もしてくれるようです。
ファッションだと、コーディネートまで教えてくれるのでしょうか。
この色の服には、どの組み合わせがいいのか。であれば、この服が売れ行き。こういった情報もぱっぱと教えてくれるかもしれませんね。
いずれにせよ、情報に溢れた時代ですから、要点をぱっぱと言ってくれるのは、時間の節約にもつながる可能性があります。
あと、再度いうと、これは人工知能(AI)。
どんな服が好きなのかなどを学習し、それを次回の提案に生かしてもくれる。当然のことながら、パナソニックにはこのレベルでのAI開発を期待したく思います(そのレベルになって、初めてAIとの相性も分かるというものです)。
パナソニックの個人の趣味に助言するAI、その特徴は
上記日経新聞によると、様々な専門知識を後から追加できるのが特徴とのこと。利用者の文章のくせなどを学習し、話題が変わっても流ちょうに受け答えできるとのこと。これまでのAIは、話題が切り替わると文意を読み取れず、対話が不自然になったとのこと。
あらゆるものがネットにつながる「IoT」が普及する将来は、スマホや調理家電などから、おすすめ情報を入手できるようにするとのこと。
スマートフォン(スマホ)向けに2018年度にも実用化するとのこと。
様々な専門知識を後から追加できるのが特徴
利用者の文章のくせなどを学習し、話題が変わっても流ちょうに受け答えできる
これまでのAIは、話題が切り替わると文意を読み取れず、対話が不自然になった
あらゆるものがネットにつながる「IoT」が普及する将来は、スマホや調理家電などから、おすすめ情報を入手できるようにする
スマートフォン(スマホ)向けに2018年度にも実用化する
利用者の文章のくせを学習というあたり、AIらしいといえます。
専門知識を後から追加できるというあたり、新しい情報でも対処できるとは想像できます。
おすすめ情報入手というあたりは、どこまでカスタマイズされるのか、その精度などに要注目です。