今週のAI関連ニュース：架空の顔をAIで生成し悪用される
AI開発を高速化するデータプラットフォーム「FastLabel」、物体追跡を自動化する動画アノテーションツールを提供開始
本機能により、動画の状態でアノテーションを実施できるだけでなく、動画の始点と終点をアノテーションすれば、自動的にその間のアノテーションを補完することが可能となります。これにより、アノテーション作業の負荷を大幅に減らし、スピーディーなAI開発に繋げることが可能になります。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000065427.html
「人工知能（AI）技術分野における大局的な研究開発のアクションプラン」を公表
ものづくり（生産）の分野では、材料探索だけでなく製品の製造も含めた「製造プロセス全体を最適化するAI」、教育の分野では、学習過程をAIでモデル化することによる「人の学習工程の解明とAIによる学習支援」、生活・都市やモビリティの分野では、多様なセンサー情報を統合できるAI技術の開発を目指す「無人搬送車（AGV）などのための環境認識技術の精度向上」、健康（ウェルビーイング）の分野では、脈拍や体温、血糖値などといった各種のセンサー情報も含めた「多様な情報から医師に選択肢を提示できるAI」、を取り組むべきAI技術開発として抽出しました。
https://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_101439.html
AIで作業員の安全装備未装着や危険行動を検知するソリューション‐日立Sol
作業員のヘルメットやマスク、ハーネスなどの安全装備の未装着、歩きスマホやポケットに手を入れたまま歩く動作などをAIが検知して管理者に通知する。一定時間、危険な状況が続いた場合にメールやパトランプで通知することも可能で、企業特有の装備品や不安全行動を、追加で学習させることも可能。
https://news.mynavi.jp/article/20210614-1904076/
自動運転技術開発のニーズに応えるためScale AIがマッピング分野に進出
全体的に私が大きな問題だと思うのは、この業界は歴史的にマッピングに非常に大きく依存してきたことです。非常に高品質で高精細なマップに大きく依存してきました。厄介なのは、これらの地図が間違っていることがあり、それにどう対処するかということです。【略】地図の信頼性や更新といった課題にどう対処するか。考えてみると、世界で圧倒的に優れた地図インフラであるGoogleマップでさえ、（人間の）ドライバーにとって十分な速さで更新されていないことがわかります
https://jp.techcrunch.com/2021/06/14/2021-06-10-scale-to-launch-a-mapping-product-to-address-the-changing-needs-of-its-autonomous-driving-customers/
AIで「適材適所」人材活用を実現するEightfold AIがソフトバンク主導で約241億円調達、評価額約2298億円に
採用活動は依然として世界的に大きな問題であり、未開拓の機会でもある。ガーグ氏は、この問題を解決するには、膨大なデータを整理する専門知識と適切な人材が必要だという。Eightfoldは、企業の営業、顧客管理、人事などの社内データとともに、特許サイトや出版物などの公開データも含め、さまざまな場所から収集したデータを分析する。
https://jp.techcrunch.com/2021/06/11/2021-06-10-ai-startup-eightfold-valued-at-2-1b-in-softbank-led-220m-funding/
コニカミノルタが自治体に仕掛けるDX 武井一常務が語る「1000自治体に導入」への勝算
職員が改善したい業務内容を文章で入力すると、AIが約5000パターンの業務分類・作業分類を参照し、標準業務フローや他自治体の先行取組事例を表示する。今後自治体DX支援プラットフォームは職員の問い合わせをAIが解析して、過去の事例を提案する自治体専用ビジネスチャットとも連携する予定だ。
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2106/15/news023.html
機械学習を用いたプロセス自動化成功のカギは「前処理」にあり
大規模なシステムの自動化やAI活用のプロジェクトは、部分的な自動化による煩雑化や、ブラックボックス化により改善、拡張しにくくなり、多くは失敗に終わっている。自動化を成功させるには、自動化をエンツーエンドで実現しながら、人が理解し、人と共に拡張していける仕組みが必要だ
https://wirelesswire.jp/2021/06/79941/
トマトの収穫量を平均の約1.3倍 熟練と同等にするAI、環境が異なる状況でも安定した収穫量を実現
実際、NECとカゴメが2019年にポルトガルの圃場で実施した営農実証試験では、窒素肥料は一般平均量の約2割の投入量で、ポルトガル全農家の平均収量の約1.3倍であるヘクタールあたり127トンの収穫量を実現した。熟練栽培者の栽培とほぼ同等の結果とされる。
https://ledge.ai/nec-kagome-cropscope-update/
架空の顔で「お客様の声」「大満足」…ＡＩで生成、９０サイトで宣伝に悪用
ＡＩの悪用を巡っては、政治家の映像などを改変する「ディープフェイク」の広がりが懸念されるが、架空の人物画像は、別の倫理的問題をはらむ。海外では、政治的主張を広める偽のＳＮＳアカウントにも用いられているが、本人が実在しないため発覚しにくいという。日本でも偽情報や詐欺などの犯罪に悪用される恐れがある。
https://www.yomiuri.co.jp/national/20210613-OYT1T50073/
アディッシュ、AI学習アノテーションプラットフォームを展開するAPTOと業務連携
アディッシュのアノテーション業務にAPTOの「harBest」シリーズを活用することで、より効率的に、かつ高品質なサービスを提供することが可能になります。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000095.000029662.html
