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医療や介護、生産現場で存在感を増すAI(人工知能)の凄さ!

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近年のAI(人工知能)の発展は目覚ましく、各分野の現場で実際にその効果が実証されつつあるようです。

記憶に新しいのは、アメリカのUber社の子会社Ottoが自動運転で荷物の配送をトラック輸送で成功させた事例。 

jp.techcrunch.com 

初めて見たのは池上彰さんの番組ですが、一般道路と比べて障害が少ない高速道路という条件付きですが、それでも190キロ分を自動走行したことはすごいと思いました。

しかも「高速道路では自律運転が可能だった。トラックは前車との間隔を十分に取って走行し、システムがやむを得ないと判断したときを除いて、ほとんどレーンチェンジをしなかった」というから、ロボットによるリアルな空間把握能力の進化を見たような気がしますね。

このAI化は物流という生産現場に密着した業界での成功例ですが、もちろんほかにもこうしたAIの進化は、各業界に行き渡りつつあります。

 

介護など様々な分野で進むAI(人工知能)化

 

人手不足といわれる現場では、AIの導入が不可欠となっているようですが、中でも介護の現場など慢性的に人材不足の職場では、すでにAIが実用化されているところもあるとようです。 

techon.nikkeibp.co.jp 

上に挙げた記事では、AIを使って非常勤ヘルパーの人材マッチングを行うとか。

仕事の紹介だけではなく、勤務スケジュールやシフト調整まで行ってくれるサービスのようで、短時間での勤務を希望する非常勤スタッフのニーズに合ったサービスが魅力のようです。

こうしたシステム管理に関するAIの実用化は、介護だけでなく酪農の現場にも採用されています。 

news.mynavi.jp 

管理システム全体を紹介した記事ですが、実際にそれをどう具体的に牛の飼育や管理につなげられるのかという部分は、その方面には素人の自分にはちょっとイメージできないところがありました。

そうしたイメージを払拭するかのように、ウェアラブル端末を牛に取り付けるということで、生産現場における個別の具体例が示されているという記事がこちら。 

 

同社が開発・提供するFarmnoteは、酪農・畜産農家が飼育している牛の個体識別番号、出生日、病歴、搾乳量、種付けなど、牛に関するあらゆるデータをスマートフォンやタブレットといったデバイスから入力し、そのデータをPCなどマルチデバイスで閲覧できるようにするクラウドサービスだ。2014年11月の正式提供開始から2年を待たずに1300の酪農・畜産農家で導入され、12万頭の牛を管理するようになった。

センサーとAIで「Internet of Animals」!牛用ウェアラブルで飼育にイノベーション | ビジネスネットワーク.jp 

 

なるほど、これならAIが実際にどのような形で生産現場に関わっているのかというのが目に見えて分かりますね。

システム的な部分でのAI化は専門家でない一般人には可視化されていないだけに、想像がしずらく、こうしたウェアラブルや自動運転などはまさに身近なAIという感じがします。

さらに介護の現場では、より分かりやすい形でAI化が実現された模様。 

digitalfan.jp 

Tapiaという介護ロボットで、主にコミュニケーション用として使われるよう。

動画で見てみると、確かにロボット自身が動いて介護するというタイプではなく、あくまで話をしたり、日常生活に必要な電気機器の操作を代わりに行ってくれるタイプみたいですね。

 

youtu.be

 

スマホのロボット版みたいな感じですが、見た目が可愛いので(笑)、一人暮らしの高齢者が寂しさを紛らわせるにはうってつけのツールだといえるのかもしれませんね。

Tapia(タピア)

医療現場でもAIは注目されていて、以前にこのブログでも取り上げた「プレシジョン・メディシン」のレビュー記事でも、米国や日本でAIを使った遺伝子解析が進んでいるとあり、これからますますその精度と範囲が広がっていき、いずれはすべての治療にAIが導入される日もそう遠くないなと思います。

juntarouletter.hateblo.jp

 

日米のAI研究にかける比重の違いのワケは?

 

AI研究に関する興味深い記事を拝見しました。 

japan.zdnet.com 

 

AI分野全体の研究テーマ数は、科研費が1459件(2006~2015年)、NSFは2719件(2006~2015年)だった。このうち明確な用途に分類された研究テーマの件数をみると、科研費が522件(AI分野全体の36%)、NSFでは3536件(同133%)となった(複数用途に分類される研究テーマをカウントした上で合計しているため、AI分野全体の研究テーマ数とは一致しない)。このことから、日本では基礎研究の比率が高く、米国ではより用途の明確な実践的研究が活発であることが推測される。 

(上記サイトより) 

 

科研費は日本の文部科学省による科学研究費助成事業で、NSFはアメリカ国立科学財団(National Science Foundation:NSF)を示しています。

記事で示されたデータでは記事タイトルにあるように、日本が基礎研究を、アメリカ実践研究に重きを置いているのが分かります。

日本とアメリカでは産業基盤や教育体制など様々な違いがあるので、これを見てどちらに優劣があるかは一概に断定できないと思います。

これはあくまで聞いた話を元にしての私の推測なのですが、アメリカでは軍による技術研究が先行していて、民間機関(または軍事関連以外の研究機関)はそこから降りてきた研究成果を応用するだけで済むため、その分、実践開発に資金や人材を投入できるということが、データが示す結果の背景にあるように思うのです。

逆に日本ではそういった社会的背景がないために、企業や研究機関が自らの手で基礎研究を行わなければならず、結果的に実践研究の件数でアメリカから大きく水を空けられているのではないかと。

単なる想像の域を出ないので、ひょっとしたらまるで見当違いの意見なのかもしれません。そうなるとせっかく読んで頂いた方には申し訳ないのですが・・・

ただもしそういった傾向がデータに反映されていたとすれば、アメリカに比して伸びが悪い日本の研究テーマ件数は仕方のないことかもしれませんね。(投資金額も桁違いに異なってそうですし)

いずれにしても、その規模や伸びしろに差こそあれ、こういったデータや社会的な要請とともに、日米ともAIへの投資や研究開発数はこれからもうなぎ上りに上昇していくのは確実ですし、社会の多分野に渡って、これからますます人工知能の普及が広まっていくことになるのは間違いないと思います。

 

まとめ

 

AIもおそらくこのまま進めば、あらゆる分野での実用的な普及は時間の問題でしょうし、これからますます進歩していくことで、いずれは人間は労働をしなくてよいような時代がくるのかもしれません。

それが良いのか悪いのかは判断はつきかねますが、少なくとも今までに人類が経験したことのないような新たな時代がくるのは確実だと思います。

個人的な思いでいえば、医療用のAIが発展するのはすごく良いことだと思いますね。

精度と時間的ロスが大幅に減った形での医療が増すことで、多くの人命が救われることになるでしょうし、ケガや病気でもできるだけ苦痛をなくすような治療が可能になるのかもしれませんから。

何よりも自分的には痛いのは大嫌いですから(笑)、そういったAI治療なら大歓迎^^

これはAIとは少し話がずれますが、血液検査とかは注射は辞めて、毛髪とか皮膚の採取による遺伝子検査で体調を測って欲しいともすら思ってます。(注射が下手な看護師さんが担当だと苦痛でたまらない!)

遺伝子検査

ただそうなるとコストの問題が出てくるから、料金にすぐ反映されてしまうんですよね。

AIによる医療も同様で、やはり一般に広く普及しないことには健康保険も適用されないでしょうし。

やはり時間をかけないと進まないのかなと思います。

一日も早くAI診断や治療が一般に普及して、安価で安心できる未来型医療の到来が来ることを願っています。

 

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