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AIを活用した10の身近なもの
人工知能は、私たちの日常生活の構造に静かに織り込まれており、私たちが最も予想しない舞台裏で動作していることがよくあります。 目覚めた瞬間から眠りにつくまで、AIアルゴリズムは、私たちの経験をパーソナライズし、タスクを合理化し、能力を強化するために常に機能しています。 この統合は非常にシームレスに行われているため、多くの人々は、AIが日常のありふれた側面にどれほど普及しているかに気づいていません。 人工知能技術に大きく依存している10の一般的なアイテムとサービスを探ってみましょう。
1. スマートフォンの機能
スマートフォンの機能は、単なる通話やテキストメッセージの送信にとどまりません。 天気を尋ねたり、アラームを設定したり、情報を検索したりすると応答する音声アシスタントは、自然言語処理（NLP）を使用してリクエストを理解し、機械学習を使用して時間の経過とともに応答を改善します。
現在ほとんどのデバイスに標準装備されているポートレートモードの写真は、AIを使用して背景に対して被写体を識別し、プロのような被写界深度効果を生み出します。 デバイスのロックを解除するための顔認識は、数千のデータポイントを処理して、ミリ秒単位で身元を確認します。
キーボードの予測テキスト機能でさえ、AIアルゴリズムを使用して、入力パターンと一般的に使用されるフレーズを分析し、入力時に提案を提供します。 たとえば、GoogleのGboardは、予測機能を改善するために毎日1,000億語以上を処理しています。
2. ナビゲーションアプリ
GoogleマップまたはWazeを開いて新しい目的地に移動すると、洗練されたAIシステムと対話することになります。 これらのアプリは、距離に基づいてルートをプロットするだけでなく、リアルタイムの交通パターン、過去の交通データ、道路状況、さらにはユーザーから報告されたインシデントを分析して、最適なパスを提案します。
2023年、Googleマップは、AIを活用したルート変更システムを通じて、世界中で推定1,700万時間の交通渋滞を防ぎました。 このアプリケーションは、予測精度とルーティング効率を向上させるために、数十億のユーザーの旅から継続的に学習しています。
機械学習アルゴリズムは、時刻、気象条件、季節的な交通パターンなどの変数を考慮して、目的地に到着する時間を非常に正確に予測する、到着予定時刻の計算も強化します。
3. ストリーミングサービスのおすすめ
Netflix、Spotify、またはYouTubeがあなたの好みに合ったコンテンツを推奨する一見魔法のような能力は、偶然ではありません。 これらのプラットフォームは、視聴または聴取したものだけでなく、そのコンテンツとのエンゲージメント方法も分析するAIを活用した複雑なレコメンデーションエンジンを採用しています。
たとえば、Netflixのレコメンデーションシステムは、2億を超えるユーザープロファイルと数十億時間の視聴時間を処理して、パーソナライズされた提案を生成します。 このプラットフォームは、コンテンツを数千のマイクロジャンルに分類し、一時停止、再視聴、番組の中止などの視聴行動を分析して、推奨を改善します。
毎週1億人以上のユーザーにパーソナライズされた音楽の推奨を提供するSpotifyのDiscover Weeklyプレイリストは、コラボレーティブフィルタリングアルゴリズムと自然言語処理を使用して、リスニングパターンだけでなく、歌の歌詞、音楽ブログ、ユーザーが作成したプレイリストも分析します。
4. メールフィルタリング
メールの受信箱が比較的クリーンな状態であるのは、主にAIを活用したスパムフィルターのおかげです。 これらのシステムは、数百万のメッセージを分析して、不要なメールのパターンと特性を識別します。 GoogleのGmailは、99.9％以上のスパム、フィッシング、マルウェアの試みを検出できる深層学習アルゴリズムを使用しています。
スパムフィルタリングに加えて、AIは、メールを[メイン]、[ソーシャル]、[プロモーション]タブに自動的に並べ替える分類機能も強化します。 メールの一番下に表示されるスマートリプライの提案は、数百万のメールの会話でトレーニングされたニューラルネットワークによって生成され、コンテキストに適した応答を提供します。
5. スマートホームデバイス
最新のスマートホームを構成するスマートスピーカー、サーモスタット、セキュリティカメラ、照明システムは、AIテクノロジーに大きく依存しています。 これらのデバイスは、ユーザーの行動から学習して、ニーズと好みを予測します。
Nestなどのスマートサーモスタットは、占有パターン、温度設定、さらには天気予報を分析して、暖房および冷房スケジュールを最適化します。 導入以来、Nestサーモスタットは数百万の家庭で推定500億キロワット時のエネルギーを節約しました。
セキュリティカメラは、コンピュータービジョンアルゴリズムを使用して、人間、動物、車両を区別し、関連するアクティビティに関するアラートのみを送信します。 高度なシステムの中には、見慣れた顔を認識し、それに応じて住宅所有者に通知できるものもあります。
6. 銀行サービス
金融業界は、日常の銀行業務に影響を与えるさまざまなアプリケーションにAIを採用してきました。 クレジットカードをスワイプすると、AI不正検出システムは、トランザクションをミリ秒単位で評価し、典型的な支出パターンと比較して、疑わしいアクティビティにフラグを立てます。
JPMorgan Chaseなどの主要な金融機関は、AIを活用した不正検出システムを通じて年間120億件を超えるトランザクションを処理し、数十億ドルの潜在的な損失を防ぎます。 これらのシステムは、リアルタイムでトランザクションごとに200を超える変数を分析します。
顧客サービスチャットボットは、毎日数百万件のルーチンな銀行業務に関する問い合わせに対応し、バックエンドAIシステムは、ローンの承認、信用力の判断、投資ポートフォリオの管理を行います。 Bank of AmericaのバーチャルアシスタントであるEricaは、開始以来、2,000万人以上の顧客に4億件以上のリクエストを支援してきました。
7. ソーシャルメディアフィード
ソーシャルメディアフィードに表示されるコンテンツは、エンゲージメントを最大化するように設計されたAIアルゴリズムによって慎重にキュレーションされています。 これらのシステムは、過去のインタラクション、特定のコンテンツの表示時間、プラットフォーム全体のより広範なエンゲージメントパターンなど、数千のシグナルを分析します。
Facebookのニュースフィードアルゴリズムは、各ユーザーに表示するコンテンツを決定するために、100,000を超える個々の要素を評価します。 このシステムは、数千の潜在的な投稿、動画、広告をランク付けして、アプリを開いたときに表示される少数の投稿を選択します。
画像認識AIは、毎日アップロードされる数十億枚の写真もスキャンして、タグ付けの提案のために顔を識別したり、潜在的に有害なコンテンツを検出したり、視覚障害のあるユーザーのために画像を説明したりします。
8. 小売店の体験
オンラインと実店舗の両方の小売店の体験は、AIテクノロジーによってますます形作られています。 Eコマースプラットフォームは、ストリーミングサービスと同様のレコメンデーションエンジンを使用して、閲覧履歴、購入パターン、および同様の顧客プロファイルに基づいて製品を提案します。
Amazonの製品レコメンデーションエンジンは、パーソナライズされた提案を通じて、同社の収益の約35％を推進しています。 このシステムは、購入履歴、検索クエリ、ウィッシュリスト、さらには特定のアイテムの表示時間など、数十億のデータポイントを分析します。
実店舗の小売業者は、在庫管理にAIを採用し、コンピュータービジョンを使用して在庫レベルを追跡し、補充の必要性を予測します。 ダイナミックプライシングシステムは、需要、競合他社の価格設定、さらには気象条件に基づいてコストを調整します。 Walmartは、米国にある4,700以上の店舗でAIを活用した在庫管理を使用しており、1日あたり15億を超えるデータポイントを処理して、在庫レベルを最適化しています。
9. 健康およびフィットネスアプリ
スマートフォンまたはウェアラブルデバイス上のヘルスアプリケーションは、AIを活用して生データを実用的な洞察に変換します。 フィットネストラッカーは、機械学習アルゴリズムを使用して、特定の活動（ランニング、サイクリング、または水泳の区別）を識別し、パーソナライズされたメトリックに基づいてカロリー消費量を計算します。
睡眠追跡アプリケーションは、動きのパターン、心拍数の変動、および環境要因を分析して、睡眠の質を評価し、改善のための推奨事項を提供します。 人気のあるアプリSleep Cycleは、10億泊を超える睡眠データを分析してアルゴリズムを改善します。
瞑想アプリでさえ、ユーザーのフィードバック、ストレスレベル、セッションの完了パターンに基づいてガイダンスをパーソナライズするためにAIを使用しています。 大手瞑想アプリであるCalmとHeadspaceは、機械学習を適用して、世界中の1億人以上のユーザーのセッション時間とコンテンツを最適化してきました。
10. 自動車の機能
最新の車両には、安全性と利便性を向上させる多数のAIシステムが組み込まれています。 高度な運転支援システム（ADAS）は、コンピュータービジョンとセンサーフュージョンを使用して、自動緊急ブレーキ、車線維持支援、アダプティブクルーズコントロールなどの機能を有効にします。
TeslaのAutopilotシステムは、最も高度な消費者向けADAS製品の1つであり、700億マイルを超える運転データを処理して、その機能を向上させています。 このシステムは、8台のカメラ、12個の超音波センサー、およびオンボードレーダーからの入力に基づいて、1秒あたり約2,300の意思決定を行います。
運転支援に加えて、AIは車載音声アシスタント、ナビゲーションシステム、およびエンターテインメントの推奨事項を強化します。 一部の新しい車両では、機械学習を使用して、路面状況や運転パターンに基づいてサスペンション設定を調整したり、電気自動車のバッテリー管理を最適化して、航続距離を最大10％延長したりすることもできます。
結論
日常のアイテムやサービスにおけるAIの普及は、このテクノロジーが投機的なサイエンスフィクションから、日常の体験を真に改善する実用的なアプリケーションにどのように進化したかを示しています。 AIの進歩が続くにつれて、一般的なオブジェクトやアクティビティへの統合がさらに深まり、従来の機能とインテリジェントな支援の境界線があいまいになることが予想されます。
この普及を特に注目に値するのは、その微妙な性質です。これらのAIシステムは通常、発表や誇張なしに動作し、機能を静かに強化し、体験をパーソナライズします。 この舞台裏のアプローチにより、人工知能は、より目に見えるアプリケーションが引き起こす可能性のある懸念を引き起こすことなく、不可欠なものになりました。
消費者が日常のアイテムにおけるAIの存在をより意識するようになるにつれて、データのプライバシー、アルゴリズムの透明性、および技術への依存に関する質問がより顕著になる可能性があります。 ただし、これらのシステムが提供する具体的な利点（時間の節約、利便性の向上から、安全性の向上、パーソナライズまで）は、AIを活用した日常のオブジェクトが単なる一過性のトレンドではなく、よりインテリジェントな未来の基礎であることを示唆しています。