各国のAI動向から見る、日本でのAI活用方針について

2020年, 2021年は新型コロナウイルスにより、全世界的に人とモノの移動が制限されることとなりました。
特に日本では、少子高齢化に伴う人手不足と、努力義務として政府による賃上げ要求がなされていることから、一人当たりの生産性がより重要になっていくことが予見されます。
このような状況の中、デジタルトランスフォーメーション(DX)に取り組むことで、既存ビジネスの変革に挑戦する企業が増えています。中でも生産性向上に大きく貢献するAIへの注目は年々増えてはいるものの、いまいち導入が進んでいないのが現状です。

今回は日本を含めた各国のAI動向を比較し、現在日本が置かれている状況の中でどのようにAIを活用していくべきかについて、以下の内容でお話していきます。

日本のAI動向

日本政府はAIに対する戦略目標として、2019年に「AI戦略2019」を発表しました。
これは今後、日本がAI分野で世界をリードしていくための目標を定めるもので、AI人材の育成から技術体系の確立について触れられているものです。

現状では、米国と中国にAIへの投資・研究開発において後塵を拝している状況ですが、世界でもまれにみる少子高齢化社会において、AIの社会実装という観点から「Society 5.0」に注目が集まっています。

(以下、引用)
働き方改革の必要性が叫ばれて久しいが、我が国の全体としての生産性の大幅な向上が求められる中でも、とりわけ、大企業と比して低水準にある、中・小規模事業者の労働生産性の向上は、喫緊の課題である。
AI技術の利活用が進めば、企業の生産性の抜本的改善が期待できるが、そのためには、まずは、中小企業を始めとする各企業のAIリテラシーを高め、これら企業の技術ニーズと、必要となるAI技術シーズとのマッチングを進めていくことが不可欠である。

参考資料:AI戦略2022(内閣府)
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2022_honbun.pdf
(2022年11月30日参照)

海外のAI動向

ここからは、各国のAIに関する動向をそれぞれの特徴から説明していきます。
今後の動向を知っておく上で、それぞれ注力している点や特徴が異なることは認識しておいた方がよいでしょう。

アメリカ

アメリカでは、中国の急速なAI技術の発展を脅威として2019年2月、当時の大統領であったドナルド・トランプ氏がAIに対する国家戦略として「米国AIイニシアチブ(American AI Initiative)」に署名しました。
これは、AI分野において今後のリーダシップを守り、政府の資金をAI開発のために予算組みを行うというものです。

また、政府以外でも「GAFA」と言われる巨大テック企業によるAI投資も積極的に行われています。
特に小売業の分野では、GAFAの一角であるAmazonが保有するAI技術(画像・音声処理など)を集約し、無人型店舗として「Amazon Go」を現実世界へと進出してきました。

このAmazon唯一の対抗馬と言われる小売大手のウォルマートは、2021年に約1兆5000億円を投資する計画を立て、DXを目的とした積極的なデジタル投資を行っています。

(以下、引用)
世界最大の小売業、ウォルマートがデジタル投資を拡大しています。コロナ禍の影響に加え、サービス充実でネット通販部門が伸びており、アマゾン・ドット・コムを追撃する構えです。

参考資料:ウォルマート、DX推進へ今期は1兆5000億円投資
https://retailtech.co.jp/article/walmart-dx/
(2022年3月11日参照)

中国

中国は2017年に「次世代人工知能発展計画」を発表しました。 これは、2030年までにAIに関する理論や技術、応用にて世界一となると述べております。

中国の「監視カメラ網(天網)」や「社会信用システム」に代表されるような個人のプライバシーが重要視されていない状態を背景に、大規模なデータの収集が比較的容易であり、トレーニング用のデータが入手しやすいことが中国の優位性と言えるでしょう。

今後上記の理由から、特に画像認識分野で大きく世界をリードすることになるのは時間の問題だと考えられます。

(以下、引用)
中国は中国製造2025の中で主力分野にあげている次世代情報技術の中でも、特にAI分野に注力しており、17年10月に開催された中国共産党第19回大会後の11月に、AI分野における以下の4つのプロジェクトの基盤分野を「次世代AI発展計画」として始動させている。

  1. 騰訊(Tencent):医療イメージングAI基盤
  2. 阿里雲(Alibaba Cloud):スマートシティAI基盤
  3. 百度(Baidu):自動運転国家AI開放・革新基盤
  4. 科大訊飛※(iFLYTEK):スマート音声AI基盤

次世代AI計画は、中国がAI関連産業で世界をリードする科学技術強国へ至るまでの工程表で、30年にはAI理論、技術及び応用分野で世界のリーダーとなり、経済強国としての基礎を固め、産業規模1兆元、周辺産業の規模を10兆元とするというものである。

参考資料:次世代人工知能発展計画が牽引するデジタル中国(2022年3月7日参照)

欧州連合(EU)

欧州連合(EU)では、先述したアメリカや中国と同じようにAIの活用について議論をされていると同時に、AIを規制するという議論も活発なのが現状です。

特にGDPRに代表されるような「既存の法令義務」や「制裁金」についても言及があるため、欧州のみならず、グローバルなビジネスにおいてAIを利用する際は“特定の地域における法令”という点にも注意しておくことが必要になります。

(以下、引用)
人工知能(AI)技術は、声で家電などを操作できる音声認識アシストやお掃除ロボット、自動補正するカメラなど、人々の生活を便利にする上で欠かせないものになりつつある一方で、その利用の仕方によっては、人権侵害や安心で安全な生活を脅かすなどのリスクをはらんでいる。2021年4月、EUは世界で初めて、AI利用に関する規制枠組みを提案した。

参考資料:信頼できるAI利用を促進 〜世界に先駆けて提案されたEUの規制枠組み〜
https://eumag.jp/issues/c0821/
(2022年3月8日参照)

小売業界向けAIデータ予測プラットフォーム「AIsee」のご紹介

ここからは、需要予測が数ステップで簡単に行えるツール、「AIsee」をご紹介します!
天気、曜日・祝日はもちろん、冠婚葬祭に関連がある「六曜」だけでなく、店舗独自のイベントやチラシを考慮した需要予測が可能です。

AIseeとはお手持ちのデータを投入いただくことで自動的にAIを用いた予測を行い、ビジネスに直結する「答え」を導く”小売業界向けクラウド型データ予測プラットフォーム”です。
まず、AIseeを導入する3つのメリットをご紹介します。

1.発注能力の標準化

発注に必要な情報を加味したうえで予測を行うため、経験の有無にかかわらず適正な発注が可能になります。これにより教育コストを低減し、不測の事態の回避と新人の教育を容易にします。

2.客観性の確保

過去の傾向と今後の天気予報などに基づいた予測を行うことで、主観を排除し、客観性を確保した計画を立てることができます。

3.発注業務の負担軽減

発注業務にかかる時間を減らし、担当者の負担を軽減します。
これにより、担当者はより創造的業務に従事する時間を増やすことができます。

次に、AIseeの主な予測機能についてご紹介いたします。

1.販売予測(金額・個数)

商品のカテゴリ別に販売金額、もしくは販売個数を予測する機能です。
予測結果はグラフから確認するか、CSVファイルをダウンロードして確認することができます。

2.在庫予測

商品のカテゴリ別に在庫数を予測する機能です。
予測結果はCSVファイルをダウンロードして確認することができます。

3.来場者数予測

毎時の来場者数と、必要なスタッフ数を予測する機能です。
予測結果はグラフから確認するか、CSVファイルをダウンロードして確認することができます。

4.イベント・チラシの登録

独自に実施しているイベントやキャンペーン、商品ごとのチラシ情報を登録し、予測に反映することができます。

5.説明変数(曜日・天気・六曜)の選択

予測の精度を上げるために、あらかじめ用意された「天気」「曜日・祝日」「六曜」の説明変数を選択することができます。
ご自身のデータに関連がある説明変数を選択していただくことで、予測の精度が向上する可能性があります。

上記のような豊富な機能を備えたAIseeは、月額5万円~からお使いいただけます!
AIseeの機能詳細については、ぜひ以下の記事もお読みください。

月額5万円~のAI予測ツールで、誰でも簡単に在庫予測や販売予測を!コニカミノルタが提供する小売業界向けAIデータ予測プラットフォーム「AIsee」とは?

また、少しでも多くの人にDXやAIに興味を持ってもらいたい、幅広い層にAIツールを使った予測を試してほしい、、そんな想いからAIseeは1ヶ月間の無料トライアルもご用意しています!
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さいごに

今回は各国のAI動向に関して、AIに関する方針や特徴を交えてご説明しました。

コニカミノルタでは、お手持ちのデータを投入いただくことで自動的にAIを用いた予測を行い、ビジネスに直結する「答え」を導く”小売業界向けクラウド型データ予測プラットフォーム「AIsee(アイシー)」”を提供しています。

「経験則ではなく、誰でも予測ができるようにしたい」「日々の発注業務の時間を短縮したい」「来店するお客さんの数を予測して、シフトの調整をしたい」などといったお悩みを、一緒に解決しませんか?
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