Kansei learning using the artificial intelligence and its applications

1.緒言 現在の AIブームは,第 3次 AIブームと呼ばれ, ディープラーニングと呼ばれる技術がその中心となっ ている.FAMGA(Facebook, Apple, Microsoft, Google, Amazon)をはじめとする企業が,ディープラーニン グ技術をはじめとする AI技術の事業応用の可能性 を示したこと,コンピュータスペックの向上と IoT 技術の発展により,ビッグデータが容易に収集でき るようになったこと,ディープラーニング技術を支 える GPUコンピューティング環境,クラウドコン ピューティング環境の充実,AI技術を実装するため の Frameworkの整備を背景として,いわゆるコモディ ティ化が進んでおり,AI技術を容易に事業に取り込 むことが可能となり,その応用範囲は拡大の一途をた どり続けている. 2018年現在,一般的にビジネス展開ができている 分野を中心に見ると,主として,画像認識,音声認識, 自然言語処理が成功している分野と言える.これらは, いわゆるヒトの知覚に相当し,ヒトが普遍的に,外部 (自然と他者)からの入力をどのように認識している かをコンピュータが代替できるようになり始めた状態 と言える. SENSYでは,ディープラーニング技術を用いて, ヒトの感性を学習し,その嗜好と行動を予測するパー ソナル人工知能の技術開発を進めている.前述したよ うに一般的にビジネス展開ができている AIは,ヒト の知覚を学習することで,いわばヒトの代替を目指す 技術であるが,パーソナル人工知能では,ヒトの知覚 の先にある行動とそのロジック(感性)を理解するこ とが目標であり,ヒトの代替ではなく,その理解を目 指している点が特徴的である.結果として,その応用 先も,前者は,いわゆるファクトリーオートメーショ ンが中心であるが,後者は,たとえば消費者の嗜好や 行動を予測してほしいサービス産業が中心となる. 本稿では,パーソナル人工知能の基盤となるディー プラーニング技術について紹介し,これを感性工学 に応用した AI技術であるパーソナル人工知能 SENSY について紹介する.その応用事例として,アパレル商 品の自動タグ付け,ワインの嗜好予測,小売業向け販 促対象者選択の事例について紹介する.