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皆さん、こんにちは。ネットビジネスアナリスト、横田秀霖です。
今日は、1ヶ月に1回の人工知能AIに関するニュースを 振り返っていきたいと思います。
では早速ですが、ニュースを紹介していきたいと思いますが、 まずはこちらのニュースから見ていきましょう。
はい、今回はですね、スマートスピーカーの話を中心に ちょっとお話ししたいと思うんですが、
車でアレクサが使えるAmazonエコーオートが日本上陸ということで、 9月30日に税込み4980円ということで発売になりましてですね、
早速僕も車につけてみたんですけど、これがね、なかなかヤバかったですね。
まずですね、車にこのAmazonエコーオートをつけるんですけど、 それにはまず電源ですね。
電源を、いわゆるシガーソケットっていうんですか、 あそこから取りまして、
そして車にですね、このAmazonエコーオートっていうものを 取り付けるわけなんですが、
取り付けたらですね、今度はAmazonエコーオートっていう機械とですね、 自分のスマホっていうものを連動させるわけですけど、
これ多分Bluetoothだと思いましたけど、 Bluetoothで接続をいたします。
そうしましたらですね、もうそれで使えるんですよね。
どうやって音を出すかっていうことなんだけど、 それ自身でも音は出るんだけど、
それをもうちょっと拾おうかなと思ったら、
それをですね、Amazonエコーオートの方から自分の車にですね、 いわゆるオーディオとして入力することができれば、
それで入力することもできるんですけど、 僕の場合はオーディオ入力のですね、
ものがないので、なのでFMのチューナーで電波を飛ばしてですね、 それでやってるんですけど、
これでできました。
そうしましたら入れましたらですね、 Alexa何々っていうふうにですね、
車で声をかけるとですね、これで反応してですね、 いろんなことができるようになったんですけど、
まあもうね、なんかわけわかんないけど 不思議なことになりましたよ。
今までであればですね、車に乗ってですね、 例えば何かものを探すときですね、
OK、GoogleとかHey Siriみたいな形で 検索していたんですけど、
これを使わなくてもですね、そうじゃなくて、 このAlexaの方でもできるようになったわけで、
ただまだですね、実装されていないのが、 いわゆる道案内ですね。
道案内の方はまだ使えない形になっていたので、 これがちょっと残念ですけど、
道案内ができるようになれば、 かなりですね、車が持っている特性でもありますけど、
その移動中にどういうとこ行って、 どういうふうな検索をしているかって履歴が、
Amazon側に溜まるようになると、 以前から僕がお話しているように、
Amazonは地図に本格参入するんじゃないかと思っている、 一番やばいことになると思いますので、
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そこはまだ伏せているのかどうか分かりませんけど、 そこはまだできないようになっていました。
ただ、何か音楽をかけたりとか、 何かものを調べたりするときは、
結構便利になったということで、 相当これでまた情報が溜まるんじゃないかなと思いますし、
この4980円で導入できるっていうのがですね、 やっぱりこのコスパはかなりやばいなって思いましたね。
こちらのニュースが入ってきましたということですね。
あとはですね、何が出てきますかね、 Amazon Echo Flexというものにですね、
スマートロックが誕生みたいなニュースも出てきましたね。
これもですね、もう今から4年ぐらい前かなに、 海外の方のニュースとして知っていてですね、
いわゆるこう、なんていうかな、 ひらけごもなわけですよ。
なのでそのドアノブにアレクサを付けることによって、 そこに向かって何か喋ればですね、
ドアがロックが開くということなんで、 まさに現代のひらけごまだねっていうことを言っていたんですけど、
この機能が今回実装されたということで、 これも試してみたいなというふうに思うんですけど、
ただ僕の車についてですね、家のドアノブもですね、
この最新のですね、最新のっていうかですね、 まだ対応しないですね、もっと古いですね、
ドアノブのものですから、 これはまだ実装できていないんですけど、
こちらもね、やりたいなというふうに思っているんですけど、 こんなものも入ってきています。
あとはですね、スマートスピーカー関係のニュースということは、 一応アレクサ関係をちょっと紹介したんですけど、
今度はですね、画像認識とか顔認識の方なんかで、 ちょっとお話をしたいなと思うんですけど、
あとはですね、自分の顔をディズニーアニメ風に変換できる、 これ何ていうんだろうな、
トゥーニファイユアセルフっていうものかな、 というサービスとかが紹介されているんですけど、
いろんなサービスが出てきていますよね。
例えば、自分の顔をおじいちゃんおばあちゃんに変えるとか、 赤ちゃんに変えるとか、
自分と友達、他人の顔を入れ替えるとか、 こういったサービスがどんどんできていて、
これもね、結構危険で、個人情報というかね、 自分の顔情報というものがどんどん収集されてですね、
そしていく、そしてその一度入手した顔情報というものからですね、 紐づいているいろんな情報というのが一致することによって、
例えば、フェイスブックアカウントにログインすると、 実名が分かって、その人の顔が分かってしまったりとか、
いろんな情報が紐づいていくとですね、 結構やばいかなと思うんですけど、
こういったものがね、どんどん出てきていてですね、
これはAI的にはそんなに賢くなる技術ではないと思うんですけど、
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ただ、将来的にも長い将来、 10年後とか20年後を見た場合に、
やっぱり顔認識と、このいわゆるビッグデータというものが 紐づいたときっていうのはかなりやばいなと思うんですよね。
例えば、今までは個人が特定できない情報として、 いろんなビッグデータとか個人情報、
個人情報というかビッグデータですね、 っていうものがありましたけど、
そこにですね、たくさん蓄積した後に、 それと一致する顔はこの人ですってことがなった瞬間に、
簡単に言ってしまえば、わかりやすければですね、
指名手配のですね、よく貼ってるじゃないですか。
あれって、この顔にピンときたらっていうふうにして 貼ってると思うんですね。
だから、その顔としてピンときたら、 ぜひ声かけてねって言ってるってことは、
顔イコールその人の個人が特定できる状態になる要素としては、 非常に大きいっていうことになるわけですよね。
でも、その指名手配の写真の横のとこには、 名前が書いてあるんだけど、
結局名前で探すっていうことは、 この指名手配ではしないわけですよね。
っていうことは、なんでかって言ったら、 名札をつけて歩いてるだけじゃないから、
なかなかその名前から探していくってことはできない。
現時点で今あるのは、例えばホテルとかにですね、 旅行をするときにチェックインで書きますよね、名前を。
あの情報に、例えばその指名手配犯だったりとか っていう名前が書かれた場合には、
それをですね、報告してるんですけど、 そういうことぐらいでしか足がつかないですよね。
あとはインターネット通販で、 仮にその名前で書いたところで、
足はついてないんじゃないかなと思いますから、 なかなかこれは難しいけど、
でも顔写真の情報が入手できれば、 結構個人が特定しやすいので、
そんなニュースなんかも今後は出てくるんじゃないかなと思うと、 結構怖いなって思いますね。
あとはマイクロソフトさんからですね、 偽造写真や動画を見破る技術っていうのが
ニュースになって出てきてるんですけど、 これも非常に面白いなと思いますけど、
結局マイクロソフトが、この写真は偽物だ、 フェイクニュースだっていう風にしてですね、
フェイク動画だっていう形で判別してるっていうことは、 それを判別してるのはAIが判別してるわけですよ。
だけど偽造写真とか動画を作っているのは誰かっていったら、 これもAIが作ってるわけですよね。
そうするとAI対AIで、見破る方のAIの方が 賢くないと見破れないわけですよ。
だから誰のAI、どのAIを使ってフェイクニュースを作ったのか、
見破る側はそれよりも優秀なAIを使っていけば 見破ることができるわけなんで、
だからもうこの時点でですね、 これもうどっちが先かって話になったら
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もう分かんないですよね。
見破れないようにする、作る側の方のAIの方が賢ければ、 絶対見破れないわけですよね。
それって多分もう人間のレベルを超えてると思うんですよね。
だからこれを言い出したらですね、 もうキリがないなと思ってるんだけど、
だから分かりやすく言って言えば、その偽造紙幣ですよね。
お札の偽札っていうのはでもあるんだけど、 あれは偽札を作る技術ですね。
その印刷をして、例えばスカッシュを入れたりとかする技術よりも、
それを見破る、偽札を作る人の技術っていうのが優れていればですね、
これ見破れないわけですよ。
だって本物よりももっと高品質のものを作ることができれば、 見破れないわけですよね。
だから今は偽札を作る技術よりもレベルが高いから見破れないし、 偽札が出回らないんだけど、
これが逆になってしまったら出回ってしまうわけですよね。
こんなことが起きると思うんですが、ただそこでもポイントになってくるのは、
偽札についている番号ですね。
これはユニークな固定番号が連番で振ってるわけですけど、
この連番で振ってる数字がどっかで仮に使われているとすると、
そうすると、この番号が例えば東京で使われているのに、 同時に札幌使われているってことになれば、
おかしいよね、みたいなことがわかるわけだけど。
でも今まではこれらのものを紐づけることができなかったけど、
このAIによって全部のお金の流れがデジタルデータになれば、
このようなことも見破ることも今後はできるようになってくると思うんですね。
ということになると、さっきの話とまた繋がってきますけど、
顔認識の固有に持っているユニークな番号は何を紐づけのベースにするかってことですよね。
だからこの偽札の話で言えば、それはユニークに持っているものっていうのが番号なわけですよ。
例えば人間であれば、顔っていうのがユニークなわけですよ。
顔写真がユニークなんですね。
だけど名前ではないわけですよ。
このような形でユニークなものっていうのが振られている情報は結構今後情報として精査しやすいけど、
そうではないものっていうのは判別することができないっていうことになってきますよね。
だからこの辺って、例えば偽写真なんかに関しても、
動画を作ったときに、例えばYouTubeにアップするときに、
これはコンテンツIDっていうもので、これでちゃんとユニークなIDが振られているので、
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だから後から同じ動画が別の人からアップロードされたときに、
すでにありますよって言って見抜くのは、
そのコンテンツIDを振っていくという仕組みをYouTubeが持っているからだと思うんですね。
だからそのようなものが見破ることができるんだけど、
だけど今度はそれをYouTubeではなくて、
例えば他のFacebookだったりLINEとかに同じ動画を上げても、
そのコンテンツIDっていうものがYouTube内のシステムでしか動かないので、
だから変な話だけど、YouTubeにある動画をダウンロードして、
他の動画サービスに上げても、これは著作権に違反しますってならないわけですよね。
それを防ぐためには、全部の動画サービスに共通して、
何かユニークなIDを振るっていうことをしていかなきゃいけないと思いますので、
これはかなり包括的なインターネットの仕組みっていうのが必要になってきますから、
そのようなこともAIに関しても同じように言えるんじゃないかなというふうに思いますね。
今回は一部のニュースを特化してお話をしていましたけど、
またぜひPodcastの月1回でありますが、聞いていただけば嬉しいなというふうに思います。
特別アナリスト、横田修林でした。ありがとうございました。
ではまた明日。
