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堀江貴文「日本人はムダな仕事をしすぎ」

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政府は人手不足を解消するため、外国人労働者を増やそうとしている。しかしそれは効果のある施策なのか。実業家の堀江貴文氏は「『人がやらなくてもいい仕事』を人がやっている。外国人の労働者をアテにするより、各業界でロボット化を急いだほうがいい」と指摘する――。

※本稿は、堀江貴文『僕たちはもう働かなくていい』(小学館新書)の一部を再編集したものです。


実業家の堀江貴文氏(撮影=小学館写真室)

iPhone Xが証明する画像認識能力の高さ

AIやロボットは着実に、私たちの仕事や生活に採り入れられている。今後、何が起きるのかについて、身近なAIやロボット技術の一端を紹介しながら考えていきたい。

まずは何と言ってもスマホだ。

AIを搭載したアプリがどんどんリリースされているが、スマホ本体で言えば、顔認証システムが、AIによる画像認識の技術によって、画期的に進化した。スマホは個人情報の宝庫であり、認証システムの強化がますます重要になっている。

その進化を最初に感じたのは、2017年にリリースされたiPhone Xだ。新たな搭載機能として、顔認証システムの採用が大きな話題となった。それまでの指紋認証・ホームボタン方式からの大胆な仕様変更だ。私も使ってみたが、認識の精度の高さは、なかなかのものだった。

iPhone7くらいまでの機種では、私の指紋が薄いのか、ときどき認証してくれず、ややイライラしていた。わずかな時間ではあるが、認証の頻度が半端ないだけに、積み重ねれば大きな時間のロスとなっていただろう。

だがX以降は、認証ミスのストレスはほとんどない。AIを駆使した画像認識能力の高さの証明だ。Xの直後に発売されたXSシリーズは、快適性がさらに向上していた。ネット接続同様、この分野では秒単位でのサクサク感の向上が、勝負の分かれ目となるような世界だ。

画像認識技術で無人店舗が広まる

スマホのAI化はどんどん進んでいく。

開いた瞬間に、使い手が何をしたいかを先回りして提示したり、逆に使わない機能やアプリなどを自動的にセーブして省電力化したりするなど、ますます使い勝手が良くなっていくのは間違いない。スマホにも、「手」や「足」という身体性を持たせようという研究だって、どこかで進んでいるはずだ。

現在、最も進化しているAIの「目」、つまり画像認識の技術は、無人店舗の登場を劇的に進めていく可能性を秘めている。

無人コンビニをはじめとする無人店舗は、買い手の買い物スピードの向上や、売り手の人件費の削減という点から、いずれは世界中でどんどん広がっていくだろう。

しかし、いま中国などで急速に広まっている無人コンビニの多くは、最後に客が商品をひとつひとつレジシステムにかざし、瞬時に読み取られた商品情報から決済金額が提示される仕組みだ。

アマゾンが模索する「無人コンビニ」の仕組み

中国ではQRコードが主流だが、現在、多少のコストはかかるが、RFID(ICタグなどから電波を介して情報を読み取る非接触型の自動認識技術)も主流になりつつある。タグなどに埋め込まれたICチップを介して、商品情報が瞬時に読み取れるため、カゴから商品を出す手間も省けるシステムだ。

有人、無人に関わらず、広く導入が進んでおり、ユニクロでも採り入れられている。ユニクロも、無人店舗の形態を探っているのかもしれない。

これに対して、アマゾンは画像認識の技術だけを使い、「Amazon Go(アマゾン・ゴー)」という無人コンビニを実現させようとしている。要するに、店内に設置された複数のカメラやセンサーが客の行動を追跡し続け、どの商品をバッグに入れたか、戻したかなどを解析。客はレジでの決済をすることなく、そのまま店舗から出れば、後にクレジット決済される仕組みだ。

スマホをかざすのは入店時のみ。いずれは顔認証などで、入店時にスマホをかざす手間もなくなるかもしれない。

無人コンビニ実現を阻む「防犯」という課題

もちろん、どちらの方式であれ、AIによるリコメンド機能はより強化されるだろう。ネットショッピング同様、客のデータはどんどん蓄積され、リアル店舗においても、その人に向けて、時々のオススメ商品をスマホなどに提示してくることになるだろう。

2018年秋、日本でも赤羽駅のホームに、無人コンビニが実証実験の一環として期間限定で設置された。こちらもAIによる画像認識技術が駆使され、客は入り口と決済時に電子マネーをかざし、利用する仕組みだ。販売員不足への対応と、採算性が厳しくなっているキオスクの再生が目的というが、利便性は高く、普及していく可能性は高い。

しかし、いずれも防犯という点ではまだクリアできていない課題が多く、利用に際してさまざまな制限がある。

万引きを検知するのは、実はけっこう難しい。というのも、ディープラーニングするための「教師データ」の量が、足りないのだ。

それはそうだろう。万引きの実例を集めるには、うまくいった万引きを大量に再現しなければいけない。でも、どうやって? 人の目をすり抜けるような巧妙な手口を、いかにして再現すればいいのか?

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