昨日はIBM Watson Summit 2016に行ってきました。
まずは、Watson APIのハンズオントレーニングを受講しました。
そこで、以前ご紹介させていただいたWatson APIを利用した自動応答チャットアプリなどを作りました。
ソフトバンクによるIBM Watsonのプレゼンがありました。
そこでは、具体的な活用例の1つとして、コールセンターでの問い合わせ対応が挙げられていました。
これからはIoTの文脈でWatsonが活用されることになるとは思いますが、今の段階では情報の解析や、先ほどのチャットアプリのようなオペレータとしての用途がメインになっている印象でした。
コールセンターに「よくある質問」がきた時には、わざわざ人が対応するのはお金がかかります。
クレーム対応などにコストをかけることはまだ必要だと思いますが、人工知能が対応するという決断も必要です。
シティアナリティクスのブースでもお話を伺いました。
オープンデータによって人口や所得の情報を取得したり、SNSなどの情報を活用することで、エリア内でビジネスの最適化を行います。
例えば自動販売機をどこに設置すると最適化するかを考える場合に、競合のコンビニと30m以上離れていると良いとされています。
また、あまり近くに自動販売機を置きすぎると、お互いの売上に悪影響が及ぶ場合もあります。
他にもペットボトルなど大型のものはコンビニで購入し、自動販売機では缶がメインで購入されている、など様々な要因があります。
様々なデータから自動的に売上予測が分析され、どの位置に設置すれば最も効率的に売上を上げることができるかがわかります。
このようなソリューションは、現在はビジネスで利用されていますが、今後はIoTと絡めてまちづくりへの応用が見込まれます。
現在も実証実験が行われており、とある都内観光地でGPSのデータを活用して人の流れが分析されています。
感覚も大切ですが、データを活用することでまちづくりも効率的に行うことができます。
シティアナリティクスサービスの導入には数千万円ほどかかるようですが、平均給与700万円の職員が何人か雇うよりも優秀な仕事ができる可能性は十分あります。
—
最近では、地方行政や地方議会不要論も出ていますが、ICTの成長でいよいよ現実味を帯びてきました。
都心部を中心に社会的弱者を救うためのNPOなども増えてきましたが、そうした団体の方が意思決定の遅い行政よりも瞬発力があります。
団体が人工知能を活用することで、さらに効率よく支援を行う未来がやってくるとは思いますが、そうなれば、現役世代から税を徴収することで民間のエネルギーを奪い、さらに子どもにまでツケをまわす政府の仕事の多くは不要なものに変わります。
それでは本日はこの辺で。