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OKI、高速ディープラーニング推論処理をエッジで実現しクラウド連携するAIエッジコンピューター「AE2100」を販売開始
近年、5Gに代表される通信技術とデバイス技術の進化により、より現場に近い場所でのリアルタイムなデータ活用が可能となりつつある。これに伴い、AI機能は、クラウド領域からエッジ領域に移り変わろうとしている。

そのためには、ディープラーニングの学習モデル処理をクラウドで行い、エッジ領域ではその学習モデルを利用した推論処理を素早く実行して、その結果をクラウドにフィードバックすることが必須となり、全てのAI機能をエッジ領域で動作させるのではなく、新たな学習モデルをクラウドから配信するなど、クラウド側との連携が可能なAIエッジ装置も必要となる。

さらに、より多くのAIソリューションの提供では、用途に合った最適なセンサー機器を収容し、さまざまな通信機能をもつAIエッジ装置が求められている。

このような中、沖電気工業株式会社（以下、OKI）は、高速ディープラーニング推論処理をエッジで実現する、過酷な屋外設置にも耐える環境性能を具備したAIエッジコンピューター「AE2100」の販売を開始した。主な特長は以下の通り。
- 汎用的なAI環境の提供
  - インテルが提供するオープンなディープラーニング推論実行環境であるOpenVINOツールキット（※1）を搭載し、さまざまなAIフレームワークで顧客が作成した学習モデルを用いて推論実行が可能。
  - カメラや各種センサーからの多量なデータを高速で処理可能なAIアクセラレーター（※2）「インテル Movidius Myriad X VPU」を2チップ搭載可能で、高速なディープラーニング推論処理を実現。
  - 「AE2100」に搭載したOKIのAIライブラリー（映像解析、波形解析、加速度解析など）を活用したAIソリューションを提供。
- IoT構築に不可欠なインターフェースの提供
  - 用途に最適なセンサー機器を収容するため、多様な物理インターフェースを搭載。また、Webブラウザーから簡単に設定・保守ができるWebUI（※3）を標準搭載。
    
    「AE2100」の対応インターフェース
  - 920MHz帯マルチホップ無線「SmartHop」を搭載し、センサーを繋ぐ自営IoT無線ネットワークの構築が可能。上位ネットワークであるLTE、Wi-Fiも収容し、顧客の環境や設置場所に応じて柔軟に対応。
  - 「AE2100」でAI処理した結果のクラウド上での可視化、学習モデルのクラウドから「AE2100」への配信といったクラウドサービスとの連携に対応するため、Microsoft Azure IoT Edge認定（※4）を取得。
    
    「AE2100」活用イメージ
- セキュリティ対応
  IoT／AIシステムを安全に活用するためのIoTシステム特性を考慮したセキュリティ機能として、セキュアブート対応、TPM（※5）2.0やアクセス制御機能などを搭載。
OKIは「AE2100」により、戦略的パートナーであるインテルおよびマイクロソフトとともに、IoT構築に必要な信頼性と市場ニーズが高いオープンなAI環境を実現する。

販売価格（市場想定価格）は、180,000円から（税別）で、11月30日から提供が開始される。

OKIは、今後、顧客の課題解決とデジタル変革のニーズに応えるべく、パートナー企業とのエコシステムとして、「AIエッジパートナーシップ」を推進する。同パートナーシップでは、パートナー企業と協力し「AE2100」を中核としたAIエッジコンピューティングの活用領域をさらに広げ、さまざまなソリューション創出に向けた活動を進めることで、高度IoT化社会の実現を目指す。

※1 インテルが無料で提供しているコンピューター・ビジョンやディープラーニング向けソフトウェア。学習モデルの変換・最適化を行う「モデル・オプティマイザー」と推論エンジン、コンピューター・ビジョン用のライブラリーが含まれている。
※2 人工知能アプリケーション、特に人工ニューラルネットワーク、マシンビジョン、および機械学習のためのハードウェアアクセラレーションとして設計されたマイクロプロセッサまたはコンピューターシステムの一種。
※3 Webブラウザーから機器の設定を行うためのインターフェース。「AE2100」の設定や管理機能をWebブラウザーから操作可能。
※4 マイクロソフトが提供する、「Microsoft Azure」サービスやAI機能、カスタムの機能をIoTデバイス上で展開・実行できるようにするサービス。
※5 国際的な業界団体であるTCG（Trusted Computing Group）で策定された、ソフトウェアの改ざん検出や、なりすましが困難な端末認証に利用できるセキュリティ機能。
10月 4, 2019
インテル、東京2020オリンピックでのテクノロジー活用について発表

2019年9月11日、インテルは東京2020オリンピックに向けた取り組みについて記者会見を行った。会見ではインテルの共創パートナーも登壇し、提供するソリューションについての説明があった。

映像解析による観戦、VRによる会場管理者トレーニング

インテル・セールス&マーケティング総括本部・副社長兼オリンピック・プログラム・オフィス本部長のリック・エチュバリア氏によれば、インテルは3つの重点分野について、パートナー企業と東京2020オリンピックに向けてテクノロジーを提供していくという。

各分野での取り組みと共創パートナーについて説明するインテルのリック・エチュバリア氏

1つは「CONNECT(ネット接続)」。これについてはシスコのネットワークを新国立競技場を含む42の競技会場や、選手村や放送施設といった競技場以外の施設に用いるという。シスコのネットワークには、インテルの提供するXeonプロセッサー、SoC(System on a chip)、SSD(Solid State Drive)といった技術が使われている。

2つ目にエチュバリア氏が挙げたのは「コンピューティング(演算)」。この分野については2つのソリューションを用意しているという。

まず1つはオリンピック放送機構(OBS)とのパートナーシップによって取り組んでいる「3Dアスリート・トラッキング(3DAT)」。これは4台のモバイル・パンチルトカメラ(レンズが上下左右に動き、望遠・広角機能があるカメラ)を利用して選手のフォームや動きを取り込み、その後、インテルXeonプロセッサーに最適化された姿勢推定アルゴリズムを適用して、選手の動きを分析するというもの。競技中でのほぼリアルタイムでのインサイトの把握など、視聴体験の向上につなげるのが目的だそうだ。

もう1つは「VRトレーニング」。競技会場をデジタル化して仮想会場を作り、VRのコンテンツとして競技会場の管理を担当するマネージャーたちの学習に利用するという。これについてはIOCとの協力で取り組んでいるとのこと。

顔認証による入場管理

重点分野の3つ目は「エクスペリエンス(体験)」。これについてはNECとの共創で提供する顔認証システム「NeoFace」が紹介された。

NECの提供する顔認識システム

これは会場と宿泊施設の入り口に設置された「NeoFace」がカメラで選手、ボランティア、報道関係者、スタッフなどの顔画像を取得し、顔の特徴を識別する。そして識別された情報をクラウドに上げて、予め登録されている個人の顔画像との照合を行い、入場の可否を判定するという。NECの顔認証技術とインテルのAIソリューションを掛け合わせたものが「NeoFace」だそうだ。

登壇したNEC・執行役員CMOの榎本亮氏は「オリンピックに顔認証システムが使われるのは初めてのことだ。今回の東京2020オリンピックでは全ての入退場のコントールに使う予定である」と語った。

「エクスペリエンス」の分野については、平昌オリンピックでも使われたバーチャル・リアリティ観戦のソリューション「インテルTrue VRテクノロジー」や、インテルのAIソリューションを利用してオリンピック・パラリンピックの公式ビートを作曲するプロジェクト「#2020beat」が紹介された。

9月 12, 2019
IoTのデータ利活用を加速する、インテルのFPGAアクセラレーション・ソリューション　―インテル山崎大輔氏インタビュー

近年、IoTやAIの分野において、「FPGA」という言葉を聞くことが増えてきた。「FPGA（Field-Programmable Gate Array）」とは、顧客の元に渡った後でも、ハードウェアの回路設計を自在に書きかえられる集積回路のことだ。

回路設計を書きかえられると、どのようなメリットがあるのだろうか。たとえば、「検索エンジン」を動かす場合。日中は多くのユーザーが利用するためコンピュータはフル稼働になるが、人々が寝静まった夜中には、コンピュータはその能力を持て余すことになる。そうした場合、全く異なる用途にそのリソースを振り分けることができれば効率的だ。しかし、通常のマイコンではハードウェアの回路設計を書きかえられないので、それが難しい。

また、FPGAは演算のスピードがマイコンよりずっと速い。マイコンの場合、単一の命令を出すと、それぞれの小さな機能に分散して処理を行う。そのため、クロック数（サイクル）が多くなり、演算に長い時間がかかる。

たとえば、「2×3＋5という計算をせよ」という命令を出した場合、「2を入力」→「3を入力」→「2と3を加算」というふうに、サイクルに分けて逐次的に演算を行う。しかしFPGAは専用回路なので、1サイクルで「2×3＋5」の計算をいっきょに実行することができる。だから速い。

こうした優れた特徴をもつFPGAは今、IoTやビッグデータ解析に欠かせない技術として注目を集めている。それは、リアルタイムで刻々と集まってくる膨大なデータを処理していくために、高速に計算ができるコンピューティングパワーが必要だからだ。IoT時代の「アクセラレーター」として、FPGAは期待されている。

インテルは2015年、FPGAメーカーのアルテラを買収し、FPGA事業を拡大してきた。これまで、ハードウェアの回路を設計・変更するための専門的な知識が顧客に求められることが、FPGAの欠点の一つだった。そこで、インテルは「インテル^® FPGA プログラマブル・アクセラレーション・カード（PAC）」を製品化した。購入した「インテル^® FPGA PAC」をサーバーに差し込み、「データ分析」や「人工知能」など用途別のソリューションをダウンロードするだけで、コンピュータの高速演算が可能な体制を構築してきたのだ。

本稿では、インテル^® FPGA PACの特徴や各ソリューションの詳細について、インテル株式会社プログラマブル・ソリューションズ営業本部データセンター＆コミュニケーション統括部事業開発マネージャーの山崎大輔氏に話を伺った（聞き手：IoTNEWS代表小泉耕二）。

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データの有効活用には、コンピュータのさらなる演算スピードが必要

IoTNEWS 小泉耕二（以下、小泉）：　御社でFPGA事業に力を入れてきた背景について教えてください。

インテル山崎大輔氏（以下、山崎）：　インテルは2015年に、FPGAメーカーのアルテラを買収しました。その後、組織体制を整え、ソリューションを充実させてきました。それから4年が経った今、「だいぶカタチになってきたな」と手応えを感じているところです。

きっかけは、IoTやビッグデータ解析への期待でした。今、世界では大量にデータが増えています。現在、世界にあるデータの半分以上が、この2年以内につくられたデータであると言われています。

しかし、データの活用はまだまだ進んでいるとは言えません。ある最新の調査によると、世界に存在する大量のデータのうち、2%しか有効に使えていないのです。その理由の一つに、「コンピュータの演算スピードが追いついていない」ということがあります。

そこで、注目されているのが、「アクセラレーター」と呼ばれる、高速演算を特徴とする専用デバイスです。ディープラーニングで力を発揮するGPUも、アクセラレーターの一種です。私たちも、FPGAのアクセラレーターを、「インテル^® FPGA プログラマブル・アクセラレーション・カード（PAC）」として提供しています。この2年間で、3つの製品を発表しました（下の写真）。どれも、サーバーにさしこむだけで使えるタイプです（製品ページはこちら）。

左下：「インテル^® FPGA PAC」（標準版、インテル^® Arria 10 GX FPGA搭載）、上：「インテル^® FPGA PAC D5005」（次世代版、標準版の2～10倍の性能）、右下：「インテル^® FPGA PAC N3000」（ネットワーク向け）

小泉：　FPGAはハードウェアを書きかえられるので、さまざまな用途にリソースを転用できるわけですね。

山崎：　はい。たとえば、弊社のパートナー企業に、「WASAI Technology」という台湾のFPGAソリューションベンダーがあります。同社は、ビッグデータ解析用（「Apache Hadoop」、「Apache Spark」）とゲノム解析用のソリューションをそれぞれ提供しています。

ハードウェアはどちらも同じですが、回路設計がそれぞれの用途に応じて書きかえられているのです。FPGAの特徴を活かしたわかりやすい事例といえます。

次ページ：FPGAのよさを活かした、「インテル FPGA PACソリューション」

8月 5, 2019
TED、検査物の過検出等を低減するAI検査システム「TED AIプラットフォーム」を開発

東京エレクトロンデバイス株式会社（以下、TED）は、AI検査システムを低コスト、短期間で不良品の流出を防ぎ、過検出を低減する「TED AIプラットフォーム」を開発した。

同システムは、AI技術を活用して画像判定を行うディープラーニングの推論機能を実装した産業用PCを、IoT Edgeコンピューティングのアプライアンス（ベースキット）として使用する。学習環境はオンプレミス単体運用のほか、パブリッククラウド（Microsoft Azure）との連携もサポートする。

同システムでは、ディープラーニングを用いた識別技術により検査対象物の特徴から判別が行えるため、個体差がある対象物の判別、位置のバラつきへの対応、官能検査など、さまざまな用途での利用が可能である。複数の検査対象物を個別に推論処理するTED独自の技術により、複数の製品が同時に流れてくるラインでの活用が可能になり、検査効率が向上する。

また、推論処理の高速化を実現するためにインテルのディープラーニングのツールキット「OpenVINO」を用いることで、AI検査システムを低コスト、短期間で実現できるという。

これにより、目視検査からの置き換えや、自動検査装置と併用してダブルチェックするなどの過検知対策としての需要を見込んでいる。

4月 9, 2019
TEDがインテル・日本マイクロソフトと連携して製造業向けビジネスを強化、IoT×AI画像処理技術を用いたソリューションを提供

近年、製造業ではAIやIoTを活用することで製造現場の省人化の促進や品質管理の向上、コストダウンなどの生産性の改善が期待されている。

東京エレクトロンデバイス株式会社（以下、TED）は製造業向けビジネス強化の一環として、製造ラインの自動化・省人化・効率化を実現するIoT×AI画像処理技術製品・サービスに注力し、インテル株式会社、日本マイクロソフト株式会社との連携強化によりIoT×AI活用領域の拡大を推進する。

同プロジェクトは、インテルから提供されるヘテロジニアスなエッジコンピューティング環境をサポートし、ディープラーニングの画像推論を高速に行うOpenVINO Tool Kit&AcceleratorとマイクロソフトのクラウドサービスMicrosoft Azureで提供される豊富なAI・IoTサービスを組み合わせ、TEDの技術力と商社として培ってきたビジネスコーディネート力をもとに、AIを活用した画像検査ソリューションを提供する。

これにより、製造業の課題である導入コストや人的リソースの問題が解決できるという。

今後TEDでは、製造業向けのIoT×AI画像処理技術製品・サービスの導入促進とともに、クラウドサービスとエッジコンピューティングを活用した新しいITシステム環境を構築することで、製造業の自動化・省人化・効率化の推進を目指す。

4月 5, 2019
日立、IoTデバイスのセキュリティ対策や稼働管理を支援する「JP1 for IoT」販売開始
近年、デジタルトランスフォーメーションの進展を背景に、センサーやカメラなどのIoTデバイスをネットワークに接続し、これらのデータを活用した工場の生産性向上やデジタルサービス創出などのニーズが高まっており、データ活用の有効性を検証実験する企業が増えている。

一方、IoTデバイスのネットワーク接続は、サイバー攻撃やウィルス感染などにより、大規模な障害や情報漏えいなどの事故につながるリスクも想定される。そのため、実証実験から本番業務への適用に向けて、IoTデバイスのライフサイクルを通した適切なセキュリティ対策や稼働管理などを容易に実施する仕組みが求められている。

株式会社日立製作所（以下、日立）は、IoT向けに運用管理を最適化する「JP1 for IoT」を販売開始する。「JP1 for IoT」では、IoTデバイスの効率的なセキュリティ対策や稼働管理を支援するサービス「JP1 for IoT – デバイス管理」と、従来から提供してきた、工場設備などにおけるUSBおよび端末の不正接続を監視するアプライアンス製品を、「JP1 for IoT – NX UsbMonitor」と「JP1 for IoT – NX NetMonitor」として販売開始する。

「JP1 for IoT – デバイス管理」は、IoTデバイスの状態を利用者の目的にあわせて、設置場所やネットワークなどの単位でグループ化し可視化できるため、全体をふかん的に捉えることができる。

また、各種IoT向けクラウドサービスなどと連携したID・パスワード設定やソフトウェア更新、廃棄時の設定消去といったセキュリティ対策を一括して実行できるほか、不具合発生時の警告や内蔵電池など消耗部品の残量といった通知を自動的に受け取ることができるなど、IoTシステムの安定稼働を実現する。

同サービスを活用することで、例えば、工場やビルの設備などの状態をリモートから監視することで、継続的にセキュリティ対策状態や稼動状況を把握し、それらの設定を一括更新できる。制御用PCの電源オン・オフなどのリモート操作により、現場の管理・保守業務を効率化することも可能だ。

また、地域の見守りサービスなどに利用することで、地域別や機種別などのグループで全体を把握することや地図上へのマッピングなどが可能となり、リモートでのセキュリティ対策や保守員の配備など効率的なメンテナンス作業を実現する。

日立は、株式会社ソラコムのIoTデバイス向けアプリケーションとの連携をさらに強化するとともに、インテル株式会社のIoTデバイスの設置プロセスを容易化する技術「インテルセキュア・デバイス・オンボード」や、ぷらっとホーム株式会社のIoTゲートウェイと連携したセキュアな運用の自動化などについて技術検証をそれぞれ進めていくとした。

各「JP1 for IoT」の価格（税抜）と提供開始時期は以下の通り。
- 「JP1 for IoT – デバイス管理」16万円/月～（※1）　2019年3月29日
- 「JP1 for IoT – NX UsbMonitor」55万円～（※2）　2019年5月31日
- 「JP1 for IoT – NX NetMonitor」190万円～（※3）　2019年5月31日
※1 IoTデバイス1000台の場合の価格。JP1/Integrated Management 2は別途必要。
※2 USB 4ポートの場合の価格。
※3 管理対象台数100台の場合の価格。
3月 13, 2019
NTTコミュニケーションズ、デジタルトランスフォーメーション実現に向けデータセンターでオープンイノベーションを創出する「Nexcenter Lab」を展開

現在、多くの企業がデジタルトランスフォーメーション（以下、DX）を進めていくなかで、前世代のICT戦略やシステム上の制約、新たな協業先の発掘の難しさを課題に挙げている（※1）。

NTTコミュニケーションズ株式会社（以下、NTT Com）は、ICTを活用して顧客のDXを共に実現する「DX Enabler」として、デジタルデータを活用するために最適なプラットフォームの実現に向けて取り組んでいる。

今回、NTT Comは、デジタルデータの利活用をインフラ面から支えるデータセンターサービス「Nexcenter」において、顧客がNTT Comやインテルコーポレーション、日本電気株式会社などのさまざまなITパートナー事業者（以下、パートナー※2）の最新サービス・次世代技術を活用し、DXを推進するための新たな事業やサービスを開発・検証するPoC（※3）環境の提供と、参加企業によるオープンイノベーションを創出する「Nexcenter Lab」を開始した。

セキュリティが高く、高速大容量のネットワークに接続するデータセンターの一部リソースを提供して、パートナーがさまざまなITリソースを持ち寄り、オープンイノベーションを創出する同様のプログラムをドイツ、マレーシアで実施しており、今回、日本へ拡大し、顧客のDX実現をさらにサポートしていく。

Nexcenter Labでは、東京エリアのデータセンター2拠点で、PoC環境に加え、ミーティングなどが行える専用スペースを24時間365日提供する。また、セミナーやワークショップなどを開催できるプレゼンテーションスペースも併設する。

Nexcenter Labの目的の1つは、顧客が開発した最新技術・サービスをタイムリーにマーケットへ提供することだ。これに向けて、NTT Comやパートナーが提供するハイブリッドクラウド、AI、IoT などの最新サービスに加え、GPUなどの高発熱サーバーを利用できるICT環境を整備し、顧客の開発中の機器とディープラーニングやブロックチェーンなどの最新技術を組み合わせた検証を可能にする。

また同プログラムを通じて、ドイツ、マレーシアと連携したPoCが可能となり、各エリアの参加企業との共同開発などを実現する。

NTT Comは、データセンター内のサーバーラックや企業向けクラウドサービス「Enterprise Cloud」の無償利用やパブリッククラウド接続など、さまざまなサービスを提供する（※4）。

さらに、パートナーや顧客の共創を促進させる取り組みを実施し、同プログラムを起点としたエコシステムを形成することでオープンイノベーションの実現をサポートしていく。例えば、同プログラムにおける各企業の活動を検索できるポータルの提供や有識者によるセミナー、パートナーサミットの開催によって、参加企業間の共創の機会を創出し、PoCの共同実施などの事例共有を通じて、各社の取り組みを支援する。

今後、同プログラムを、日本では大阪エリアに、グローバルではタイに拡大していくとした。

※1 一般社団法人日本情報システム・ユーザ協会「企業IT動向調査2018」参照。
※2 2019年3月12日現在のパートナーは23社
※3 PoCは、Proof of Conceptの略で、「概念実証」という意味。事業化、サービス化に向けた新しい概念や理論、原理、アイデアの実証を目的に行う試作開発の検証やデモンストレーションを指す。
※4 サーバーラックの無料利用には、別途電気料金が必要。また、企業向けクラウドサービス「Enterprise Cloud」の無料トライアル利用には、利用条件の審査がある。

3月 13, 2019
日通、インテル・ハネウェルと協業でIoTを活用した輸送状況可視化サービスを開発

近年、厳格な温度管理が求められる医薬品や、わずかな衝撃も許されない精密機器、高度なセキュリティなどが求められる高価値なコンシューマーデバイスの輸送等、輸送品質の担保を求める声が増えてきている。

日本通運株式会社（以下、日通）は、インテル株式会社と日本ハネウェル株式会社との協力のもと開発した、IoT技術を活用して厳格な品質が要求される輸送の状況を可視化するサービス「Global Cargo Watcher Advance」（以下、GCWA）の販売を開始した。

「Global Cargo Watcher Advance（GCWA）」の概要図

「GCWA」では、貨物に取り付けられたセンサータグ（子機）が、温度・湿度・衝撃・傾斜・照度・位置（※1）などのデータを計測する。そしてトラックや倉庫内に設置されたゲートウェイ（親機）を通し、データをクラウド上にアップロードすることで、顧客と日通の双方で輸送状況をリアルタイム（※2）に把握できるサービスだ。

顧客は、専用のWEBサイトを通じて貨物の所在把握や各項目の計測情報をグラフで見れるため、データの収集や分析にかかる時間などの手間が削減できるという。

※1 位置情報は、センサータグとゲートウェイが通信した際の、ゲートウェイの位置情報。
※2 航空機搭載中や3G通信の不通区間、親機・子機間の通信途絶中は、計測データはアップロードされない。通信の回復後、通信途絶中の計測データがアップロードされ、情報が更新される。

2月 26, 2019
SAS・アクセンチュア・インテル・フォーブス・インサイツ、企業はAIの倫理的かつ責任ある利用に向けた取り組みを強化していると発表
SAS、アクセンチュア、インテル、フォーブス・インサイツの最新調査によると、人工知能（AI）の活用に、先進的な企業はAIの責任ある利用を自社で徹底させるため、さまざまな対策を講じていることが明らかになった。AIを導入している企業（調査対象企業の72%）のうち、70%が技術者向けの倫理研修を実施しており、63%がAIの利用状況を評価する倫理委員会を設置している。

自社のAI導入について「成功している」または「非常に成功している」と回答したAI先進企業は、責任あるAI（Responsible AI）の取り組みにおいても他社に先行している。AI先進企業の92%が「技術者向けの倫理研修を実施している」と回答した一方、AI導入の効果が出ていない企業では48%であった。

同レポートでは、AIが人々の暮らしに大きな影響を与えている中で、AIの利用に関する倫理的なフレームワーク構築の重要性が増していることを明らかにしている。

AI先進企業は、アナリティクスとAI活用の密接な関連性についても認識している。AI先進企業の79%が「アナリティクスがAIの取り組みで主要もしくは中心的な役割を果たしている」と回答したのに対し、AI導入の効果が出ていない企業では14%に留まっている。

AIは人の介在なしに動作すると考えられているにも関わらず、今回の調査で、AI先進企業はAIの監視が不可欠であると考えていることが分かった。

AI先進企業の74%が「AIが生み出した成果を最低でも週に1回評価して、注意深く監視している」と回答した一方、AI導入の効果が出ていない企業では33%だった。また、AI先進企業の43%が「評価時に疑わしいと判断された結果を補完もしくは無効化するプロセスが社内に存在する」と回答した一方、AI導入の効果が出ていない企業では28%だった。

同レポートでは、AI技術が進歩する中で、監視プロセスの構築が大きく遅れをとっていることも明らかにしている。

企業は、AIの判断内容に不備があれば悪影響が出ることを理解しているため、AIの倫理的な利用に向けて対策を講じ、AIを監視している。AIをすでに導入している、もしくは導入を計画している企業の60%が、「AIによる意思決定が顧客との関係性に影響をおよぼす懸念がある」と述べている。例えば、判断内容が思いやりに欠けたり、顧客からの信頼が低下したりするといった懸念が挙がっている。

その他の主な調査結果は以下の通り。
- 調査対象企業の72%が、1つもしくは複数の事業でAIを利用している。
- AIを導入している企業の44%が、「AIの導入は間違いなく成功であった」と回答。主な効果として、予測や意思決定の精度向上、顧客の獲得率向上、生産性向上などが挙がっている。
- AIを導入している企業の46%が、「複数の業務で全面的にAIを導入している」と回答。
- 上級役職者以外の回答者は、AIの影響を前向きに捉える傾向がある。自社のAIの取り組みについて、上級役職者以外の回答者の55%が「成功している」もしくは「大いに成功している」と回答した一方、上級役職者では38%に留まっている。
- 多くの企業は、従業員がより高度な業務に従事できることをAI導入のメリットとして挙げている。企業の62%は、従業員が単純作業ではなく、より戦略的な業務に集中できるようになるという理由から、導入効果が「表れている」または「非常に表れている」と回答した。
- 一方、AI導入の課題として、調査した企業の約20%が「雇用が脅かされるという理由で、従業員の間に反対意見がある」と回答。また、従業員が脅威を感じたり、ストレスを受けたりするなど、従業員との関係に影響が生じる懸念について、57%が「懸念を感じている」または「強く懸念を感じている」と回答した。
この調査は、SAS、アクセンチュア、インテルの3社がフォーブス・インサイツに委託し、米国、ヨーロッパ、日本（22人）を含む世界のビジネスリーダー305人を対象にして2018年7月に行われた。305人のうち、半数以上が最高情報責任者（CIO）、最高技術責任者（CTO）、最高分析責任者（CAO）。調査対象者の所属企業について、1,000人以上の企業が97%を占めている。調査結果は、レポート「AI Momentum, Maturity and Models for Success（英語のみ）」にまとめられている。

【関連リンク】
・フォーブス・インサイツ（Forbes Insights）
10月 23, 2018
Mercury Kinetics、AIでスキーの技術を計測する「Snowcookie」発売
AIスマートスポーツシステムのSnowcookie Sportsを展開するMercury Kinetics AGは、スキーの技術レベルを正確に計測・可視化できる3Dトラッキング技術搭載のAIスマートスキーシステム「Snowcookie」を本日Amazonで発売開始した。カラーバリエーションは、イエロー（生産終了カラー）とブラックの2種展開で、価格は、39,800円（イエロー）と51,800円（ブラック）税込み・送料込み。

「Snowcookie」は、インテル社の協力のもと開発された3Dトラッキング技術を搭載。胸と両スキー板に装着した計3個の重さ40gほどのワイヤレスセンサーデバイスが、身体とスキーの動きをキャプチャーし、その計測されたモーションデータを専用のiPhoneアプリに取り込む。

スキー中の、最高速度、ジャンプ距離、ターン回数、ターンのカービング/ずれ、外スキー/内スキーの荷重、最高傾斜角度など数十個の様々なパフォーマンスデータを継続的に記録・分析しカービングテクニックやボディポジションなど多数のスキーパフォーマンス指標を正確に計測し瞬時にiPhoneアプリ上に表示する。これによりユーザー自身の記録更新にチャレンジしたり、3Dマップ上に表示された各滑走ランの記録データを比較することなどが可能になるという。

製品の特徴は以下の通り。
- 3Dトラッキング：ボディとスキー板に装着した3個の小型センサーデバイスでスキーの滑走分析
- 超軽量：センサーデバイスは40g
- 高耐久性：どんなライドにも耐える高い耐久性
- 高精度計測：先進モーショントラッキング技術が1秒間に50回ものデータポイントを計測
- ワイヤレス充電：誘導充電式リチウムイオンバッテリーは1回の充電で2日以上の動作が可能
https://youtu.be/q_2ZAPPOMA8

【関連リンク】
・Snowcookie
・Snowcookie（Amazon）
10月 19, 2018