本題に入る前に皆さんに質問です。普段どんなSNSを使っていますか?『Twitterをよく使ってます!』『インスタとTikTokです!』『家族との連絡でLINEを使ってます』などなど、使っているアプリやサービスは色々だと思います。
ただ、誰もが1つ以上はSNSを利用していることでしょう。現に「一億総メディア時代」と言われるほど、非常に多くの人がSNSを利用している時代です。そんなSNSにまた新たな時代が到来しようとしています。
それは、SNS×AIの新たなビジネスです。既に、世界各地で利用者が続出しているビジネスで、日本で流行るのももうすぐかもしれません。時代の波に乗り遅れる前に、これからどういう世の中になっていくか体感していただければと思います。
目次
【知らないとちょっと恥ずかしい】AIのメカニズムとは?
SNS×AIの事例を見ていく前に、AIとは何なのか解説していきます。多くの人は、テレビやSNSで「AI」という言葉を目にし、何となくどういうものであるかご存知だと思います。
しかし、細かいメカニズムまでもしっかり把握している人は少ないと思います。「では、説明してください!」と言われても説明できる人はあまりいないでしょう。今回は、分かりやすく解説していきますので、最先端の技術に関して見識を深めていきましょう。
AIとは、人工知能(Artificial Intelligence)の略称で、まるで人間のように学んで、柔軟にタスクを実行することができるコンピューターです。AIと聞くと自動で何もかもこなしてくれるイメージがあるかもしれません。
AIは単にタスクをこなすだけでなく、膨大なデータと実際の経験から学ぶ(機械学習)という特徴を持っています。例えば、過去には将棋の名人とAIが対戦するという試みが行われています。AIに様々な対戦の駒の動きのデータを覚え込ませて対戦していきました。
2000年前半の対戦では、人間が優位に立っていましたが、2000年後半の対戦では、AIが上回るようになり、実際に一流の棋士を破るということも起きています。機械学習の進化によって、より多くの駒の動かし方に対応できるようになったため、AIは一流の棋士を上回るようになっていきました。
年々進化を重ねているAIですが、最近では、機械学習のさらに上を行くディープラーニング(深層学習)を行うことができます。ディープラーニングとは、機械学習の一種で、まるで人間の脳内の神経細胞のようなネットワーク(ニューラルネットワーク)を駆使して判断・予測ができるAIの最新技術です。
機械学習とディープラーニングの決定的な差は、データを処理していく過程が異なります。機械学習は、データの読み込み・分析を行い、判断・予測していきますが一連の過程の中で人間の手を加える必要があります。一方のディープラーニングでは、データの読み込みから最終的な判断・予測まで自動で行ってくれます。
もう一つディープラーニングと聞いてピンと来ない人が多いと思いますので、具体例を挙げます。私たちの手元にあるスマホには、まさにこのAIのディープラーニングという技術が盛り込まれています。
AndroidのGoogleアシスタント、iOSのSiriなどの音声認識がまさにディープラーニングが活用されている代表例です。人間の実際の声のデータを分析して、どういう言葉を発したか認識するという一連の過程にAIのディープラーニングが用いられています。
音声認識以外にも、不審者を探知する監視カメラやクレジットカードの不正利用の探知にもディープラーニングは用いられています。さらには、精度の高い翻訳も可能になりました。
DeepLが出す翻訳ツールには、ディープラーニングと自然言語処理(NLP)が用いられています。自然言語処理とは、AIが人間の言葉を理解して、アウトプット(抽出)できる技術のことです。
この2つの技術によって細かいニュアンスの翻訳も可能です。Google翻訳など、他社が出している翻訳ツールよりも高精度です。実際にそれを示すデータもあります。
※DeepLの出す翻訳ツールに関する衝撃のデータはコチラ!
https://www.deepl.com/quality.html
ここまでAIのメカニズムと関連キーワードを解説してきましたが、皆さんの中でこんがらがっている人もいるかもしれません。簡単に整理すると、AIはまるで人間のようにタスクを実行することができるコンピューターで、その技術は音声認識や翻訳ツールなど私たちの身近で幅広く活用されています。
AIは、世界で注目されている技術であり、統計からもハッキリ多くの国が注目していることが分かります。経済産業省の令和元年版情報通信白書によれば、AIの導入に関して欧米や中国では進んでいます。
中でも、中国では企業の8割以上、アメリカやフランス、ドイツでは、企業の5割前後がAIを導入し、業務の自動化を図っています。一方、私たち日本での導入の割合は、3割強と他国と比べてもう一つ遅れています。
※参照「（2）IoT・AIの導入状況と今後の意向」(経済産業省)
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd112220.html
世界各国で多くの企業が導入されていることからも、将来的にAIがますます広まっていく可能性は高いです。次章では、多くの人が未だ知らないAIを活用した新たなサービスを紹介していきますので、未来のビジネスのヒントを得たい人は、要チェックです。
※今回のAIに限らず、私たちの身近で知らぬ間に様々な変化が起きています。世界で新型コロナウイルスの感染が大流行した2020年の間にもライフスタイルをはじめ、あらゆることが変化してきました。では、実際にどういう変化があったかまとめたレポートがありますので、時代の変化に取り残されたくない人は要チェックです!
【令和のトレンドへ】SNS×AIの新ビジネスとは?
AIに関して解説してきましたが、どういうものであるかイメージを掴めてきたと思います。では、今回のメインであるAIを活用したSNSの海外事例について見ていきます。年々様々なSNSが進化しているため、取り残されている人がいるかもしれません。
ただ、今回紹介するSNS×AIの話は、未だ日本でも多くは知られていない話です。これからの私たちのライフスタイルを大きく変化せていく可能性がありますので、一歩先回りして把握して周りの人たちと差をつけていきましょう。
世界的報道機関も目をつけた!?リアルタイムアラートとは?
アメリカのニューヨークにあるDataminrという会社は、何とリアルタイムアラートというAIを利用した情報発信のサービスを提供しています。
リアルタイムアラートがどういうサービスであるか簡単に言うと、AIがSNS上の投稿で何か事件やイベントなどが起きてないかを探して、最新情報が欲しい人たちに向けて自動的に情報発信してくれるサービスです。
これまでは、大きな事件やイベントの情報が視聴者の手元に届くまでは、タイムラグがありました。例えば、どこかの高速道路で大きな事故があっても、現地まで各報道機関の記者が足を運んで取材を行い、それから発信するのが従来のパターンであるため、ニュースとして伝わるまでは時間を要しました。
しかし、Dataminrのリアルタイムアラートは、記者が足を運ぶ必要はなく、AIがSNSの投稿から事件の有無を判断して、ニュース速報を伝えてくれますので、事件発生からニュースが視聴者の手元に届くまでの時間が大幅な短縮になります。
また単に情報が早く届くだけでなく、正確性も重要になってきますが、先ほど紹介したAIのディープラーニングという全ての処理をAIが自動で行ってくる技術によって、正確性の高い情報提供も可能になりました。
Dataminrのリアルタイムアラートがなぜ早く、正確な情報を発信できるのかそのメカニズムに関してはこの後徹底解説していきますのでお待ちください。
早さと正確性がウリなリアルタイムアラートは、既に多くの世界的報道機関で活用されています。CNN、ワシントンポスト、アルジャジーラなどが導入・運用しています。ニュースの速報を始め、株式市場の動向などをいち早く伝えるのに役立てられています。
※Dataminrの公式サイトはこちら!
【徹底解剖】リアルタイムアラートのメカニズムとは?
Dataminrのリアルタイムアラートが、SNSの投稿を元に情報発信するAIのサービスであることが何となく分かってきたかと思います。ここからは、AIがどのようにしてSNSから情報を可視化して、発信していくのかという一連の仕組みを見ていきます。リアルタイムアラートが早くて、正確である秘密も暴露していきます。
リアルタイムアラートが、最終的に皆さんの手元に情報を届けるまでに次のようなステップを踏んでいます。情報収集⇒情報分析⇒情報の分類⇒情報の評価⇒アラート(発信)という5ステップです。それぞれどういうふうにAIが活用されているのか詳しく見ていきます。
Step1. 情報収集
リアルタイムアラートは、Twitterやアメリカの掲示板型SNSのReddit(レディット)などの15万以上もの情報源から、何十億ものデータを集めてきます。集めてくるデータは文章だけでなく、画像や音声、動画などと多様です。
AIはそれらを全て分析して、最終的にアラートとして多くの人の手元に向けて情報発信していきます。中でも、Twitterからは1日に5億近くものツイートを収集していきます。確かに、ネット上には、色々な情報が転がっていますが、その中でもリアルタイムである可能性の高いTwitterの情報に最も価値を置いています。
Step.2 情報分析
ネット上にある沢山の情報をAIが分析し、アラートを作り上げていきます。例えば、Twitterならツイートの文章、添付されている画像やビデオなどを解析していきます。文章では、どんなことを言及しているのか、画像からは、どの場所で、何が写っているのかを解析していきます。
情報分析の過程では、文章も無論ですが写真や動画といったデータも正確なアラートを届ける上で重要視しています。例えばの話ですが、空港で飛行機のエンジントラブルが起き、火事が発生したとします。
『〇〇空港で火事発生Now!』『〇〇空港の▲▲行きの飛行機のエンジンから火が出ている!』みたいな文章のツイートの分析だけでも、速報として流すことができますが、より正確性を高めるために画像データを徹底分析していきます。
エンジントラブルでしたら、実際に飛行機のエンジンから火が出ている写真や動画といった投稿が無いか分析していきます。文章のデータと画像のデータの両方があることで、情報の正確さを高めていきます。
Step.3 情報の分類
情報を発信している人や発信の内容をジャンルごとに分類していきます。性別や年代、住んでいる国や地域といったプロフィールの部分だけでなく、影響力やその人が信頼できる人かでも分けられていきます。
仮に、スパム行為を繰り返すなどSNS上で不正行為を行っているユーザーの情報は、アラートに組み込まれないように、分類の段階で弾かれるようになっています。
Step.4 情報の評価
AIは分類された情報がリアルタイムの情報であるかか時系列を見たり、信頼性を細かく見たりして情報に対して評価を与えていきます。この過程でリアルタイムな情報で、緊急性の高い情報と評価された場合には、すぐさまアラートとして発信されていきます。
正確な情報であるかを見ていく評価では、誰が発信しているかもポイントです。フォロワーが多ければ、多い人ほど信頼や影響力が大きく感じるかもしれませんが、リアルタイムアラートでは、フォロワーの人数だけでなく、フォロワーの質も考慮されます。
例えば、東京の新宿で何かしら事件が起きたとします。新宿での事件に関するツイートでは、フォロワー1万人持っている人よりも、フォロワーが新宿に住んでいる100人の人の投稿の方が価値の高いと評価されます。
『なぜですか!?』という人が多いかもしれませんが、勘の良い人なら既にお分かりでしょう。そうです、後者の方が実際に新宿に住んでいる、あるいは通勤している可能性が高いからです。新宿と関係のある人からツイートであれば、実際に事件を見ている可能性が高くなるので、情報の信頼性もグーンと上がります。
Step.5 アラート(発信)
段階を踏んで、いよいよアラートを出していきます。AIは発信する前には、ニュース速報であるのか、それとも株式市場の動向を伝えるようなニュースであるのか、ニュースの種類や緊急性を確かめてから発信していきます。
政府、報道機関などへは、ニュース速報、投資家といった市場の動きを随時知りたい人へは、動向を伝えるなど、情報の受け取り手に合ったアラートを出していきます。アラートは、パソコンやスマホといった電子媒体でメールやアプリで受け取ることができます。
アラートが届いたことをスマホの画面でプッシュアップ通知させて、即座に知ることも可能です。
またアラートには、GPSが利用される場合もあります。例えば、ニューヨークで何かトラブルが勃発したら、Dataminrのリアルタイムアラートの利用者でGPSがニューヨーク付近の人に向けてトラブルに関するアラートが届けられます。
現在、リアルタイムアラートは、情報伝達の早さと正確性からCNN・USA Todayといった報道機関、エアバス(航空機メーカー)・シェル(石油会社)といった民間企業、さらには、国連、ニューヨーク市危機管理局など公的機関でも活用されています。
例えばCNNでは、実際にアメリカでの銃撃事件に関する速報を流すための情報源として、アラートを利用しました。
一方で、報道だけでなく救命救急の現場でも活用されています。ニューヨーク市内でガス爆発から大規模な火災が発生したケースでは、爆発から数分以内の内にアラートが出されました。どの報道機関のニュース速報よりも12分早く出されました。
そのおかげもあって、救急救命士はすぐに現場に駆けつけることができました。またカナダでの大規模な山火事の際にも、ニュース速報よりも14時間早く出されたことで、多くの人が無事に非難することができました。
※リアルタイムアラートの様々な事例はこちら!
https://www.dataminr.com/firstalert
ここまでAIを活用したSNSのケースとしてDataminrのリアルタイムアラートを細かく見ていきました。単なるつぶやきもAIの手が加わることで、ニュース速報へと進化したり、誰かの命を救うことに大きく関わっていきます。
※今回は、SNSにAIを活用するメカニズムを細かく見てきましたが、過去の記事ではInstagramのアルゴリズムのメカニズムに焦点を当てた記事もあります。もし、フォロワーやいいねを増やしたいと考えている人はこちらの記事も必読です。
【ライフスタイル激変!?】AIの将来性に迫る
AIとはそもそもどういうものか、SNS×AIの事例を解説してきました。これまでなんとな～くは知っていたAIを深く知り、さらにはAIの可能性に関して感じていただけたことだと思います。ここからは、AIの将来性に関してもっと深掘りしていきます。
AIはこれから10年後、20年後と私たちの生活とより密接になっていく可能性は高いです。なので、AIによって生活がどう変化していくかを事前に把握しておく必要があります。
現在、世界長者番付の上位にランクインしている人は、この先読み能力が優れている人たちです。例えば、Amazonの創業者であるジェフ・ベゾスさんやMicrosoftの創業者ビル・ゲイツさんらは、将来的にパソコンが伸びると判断して、IT業界に参入し成功してきました。
将来大きな恩恵を手に入れるためにも、皆さんと今一度AIの将来性に関して考えていけたらと思います。
【衝撃】日本版リアルタイムアラートが既に存在!?
先程紹介したDataminrのリアルタイムアラートですが、2021年12月時点では日本語バージョンはありませんが、将来的には日本に上陸する可能性はあるかもしれません。やはり日本は、世界の国の中でも地震や台風などの災害の多い国であるため、多くの人が災害に関する情報をいち早く手に入れたいと思っています。
もし、Dataminrのリアルタイムアラートが日本にもやってくることがあれば、いち早く地震や台風の状況を伝えることに役立てられるため、企業でも個人でも導入したい人が続出する可能性があります。Dataminrは、現時点では海外の名だたる報道機関とタッグを組んでいるので、日本の報道機関と手を組むのももうすぐかもしれません。
ただ、中には『待ちきれません!』という人もいるでしょう。実は、日本国内のベンチャー企業で、DataminrのようにAIによるアラートを事業にしている会社があります。それは、JX通信社という会社です。
JX通信社は、TwitterなどSNS上の情報をAIで分析して、発信していくFASTALERT(ファストアラート)というサービスを手がけています。既に、NHKや産経新聞社などの報道機関からソフトバンクなどの企業、埼玉県川口市で導入されています。
FASTALERTもまたDataminrのアラートと同様に、自然災害や事件、事故をいち早く伝えてくれます。未だ日本国内では、馴染みの薄いAIによるアラートですが、世界ではかなり役立てられているので将来的には、浸透していく可能性は高いと推測されます。今後もSNS×AIの動向は必見です。
※JX通信社が手がけるFASTALERTの詳細はこちら!
※お金持ちになるためには、将来どういう世の中になっていくか先を読む力も大切ですが、実はもう1つ大事なものがあります。皆さんは何だと思いますか?答えは、こちらの記事の中にありますので、少しでも豊かになりたい人は要チェックです!
まとめ
ここまでSNS×AIの海外事例について細かく見ていきました。多くの人が未だ気づいていないAIへの将来的な可能性に関して知る良い機会になったことだと思います。AIに関しては、世界では既に多くの企業で導入されていて、日本でもこれからますます増えてくれる可能性が高い技術の1つです。
まだまだ発展の余地があり、今回紹介したAIのアラートを超える技術が今後出てくる可能性大です。皆さんと一緒にAIの動向を見ていけたらと思います。
最後までお読みくださりありがとうございました。
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