売り上げ予測はAIに頼れるの？

売り上げ予測はAIに頼れるの？

スーパーにとっての将来は、AIの新用途開拓にかかっているのかもしれません。その理由のひとつは、私たち全員が自分の生活習慣を変えることを余儀なくされている昨今だからです。食料品の買い物は、日常的ではあるが家族の生活の一部として必要なだけでなく、潜在的な健康リスク、在庫の減少につながるサプライチェーンの問題、そして社会の距離を縮めるやりとりなどを含んでいるのです。

買い物の習慣とコンビニエンス・サービスの普及は、私たちの買い物のあり方を変えつつあり、スーパーで見られる多くのイノベーションを支えているのはAI技術です。

今回の記事はAIが食料品の未来にとって頼れるかどうかの革新的議題となっており各企業の商品企画担当者や広報担当者そして経営戦略部の方々、将来を担う企業役員向け内容となっています。是非お楽しみください。

１．適応するスーパー
２．インテリジェントカート
３．.AIは人間を超える？
４．北斗と雑魚ボス 漫画
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適応するスーパー

COVID-19パンデミックは、非接触型決済、オンライン注文・配送、店内ソーシャルディスタンスなどの先進機能を備えています。こうした新しい体験は、消費者のリテール体験への期待を加速させており、フォーブスによると、スーパーの未来は、買い物客にとって良い体験になるかどうかにかかっているといいます。

顧客は、使いやすさや利便性だけでなく、フラストレーションの軽減、パーソナライズされたショッピング体験、対面での閲覧からオンラインでの閲覧や自宅への配送に切り替えられることなどを期待しています。

しかし、人工知能は、非接触で機械だけの孤立した体験の前触れではなく、店内の従業員を解放して買い物客とのより個人的な交流に充てることもできます。イトレックス・グループによると、小売業におけるAI能力のトップは、カスタマーケアとパーソナライズ、品質管理、在庫管理と価格設定、不正検出です。AIを使ってスーパー内で膨大なデータを集め、これを消費者と企業の利益のために活用できる可能性は、今後の方向性です。

スマートグローサリーストア

特に大規模なチェーン店では、AI技術を活用するために店舗全体を設備することは意味があることかもしれません。例えば、アマゾン・ゴーの店舗は、完全にレジなしで運営されています。一連のカメラやその他のセンサーが、買い物客が商品棚から何を取り出すかをモニタリングし、自動チェックアウトを実行するのです。チェックアウトが不要になるということは、レジに並ぶ必要がなくなるということでもあります。このコンセプトは、シアトル・タイムズの記事で「歩いて出てくるだけ」の技術と説明されており、アマゾン・フレッシュの店舗でも展開される可能性があります。

スマート・グロッカーは青果物にも目を光らせており、AI対応のカメラが店内の果物や野菜を監視し、熟度が最適であることを確認し、買い物客が常に高品質の青果物にアクセスできるようにしています。 また、ハンズフリー体験を実現するための音声アシスタントの実現にも貢献できるとしています。

ロボ・グローバル・インサイトは、ウォルマートがAIネットワークと組み合わせた自律型労働力を使って効率化を図っていることを紹介しています。棚上げロボットは、高いところにも低いところにも手が届き、在庫レベルを監視し、棚をスキャンして足りないものを見つけてから入れ替えることができます。スマートシェルビングは在庫の監視にも役立ち、通路を適切なレベルに保つことで消費者の購買意欲を高めます。また、液体がこぼれた場合、スマートセンサーが清掃員に警告を発し、迅速に対応することができます。

インテリジェントカート

サロンは、ケイパーカートを世界初のAI搭載ショッピングカートと説明しています。小売店の実店舗に自動化に必要なセンサーやその他の機器を装備する代わりに、ケーパーカートは完全に整えられた通路上を走行します。

カート内のセンサーが購買状況をモニタリング。カートの四隅に設置されたカメラで、商品の出入りを記録します。すべての種類のバナナの重量を計算し、価格を算出することができる計量器も内蔵されています。買い物をしている間、通路から通路へと進むと、ケイパーカートはお客様の購入傾向をモニターし、お客様が追加したものに基づいてパーソナライズされた提案をすることができます。例えば、ある青果物を追加すると、それに合う食材を提案したり、探しているものにマッチする特売品を表示したりします。

このような「感覚的」なショッピングは、店舗側の在庫管理も容易にします。カナディアン・グローサーによると、小売チェーンのソービーズがケーパーカートを試用しているとのことです。このようなソリューションがあれば、大手企業だけでなく、あらゆる規模の企業が、店舗全体に手を加えることなく、簡単にAI技術を追加することができます。

ロボット支援型AI

AI技術とロボットを組み合わせることで、配送プロセスもスムーズになります。自動化されたロボットは、商品を棚に並べるだけでなく、その中から商品を選ぶこともできます。顧客の注文が入ると、自動化されたシステムは配送のために商品を選択し、梱包する。英国では、Ocado社がロボットを使って在庫をスキャンし、顧客の注文を配送のために準備します。

注文品の梱包が終わると、次は玄関までの配達となり、そこから無人の車両が配達します。フォーチュン誌は、サンフランシスコでは今年、ウェイモによる食料品配達が一部の買い物客に提供されるかもしれないと指摘しています。

世界が急速に変化し、新たな公衆衛生上の懸念に適応しているにもかかわらず、スーパーはほとんどの人々の生活において不変の存在であり続けています。スーパーマーケットに再利用される新しいテクノロジーは、食料品をより身近に、より安全に、そしておそらくより楽しく使えるようにすることができます。

AIもわざと売れない商品と個数を提示するのでしょうか？

AIはたかが機会です。人間の感情や嗜好性など考えません。人間はどんなに美味しいものでもいきあたりばったりな動物性もあるので飽きるのです。そこまでプログラムしないと意味がありません。
しかしそこまで詳細なプログラムをしたらプログラムの設計者は恨まれます。どこの企業もトップ売り上げを目指しているのです。

たとえば米国ではアマゾンはこれ以上仕事の視野を広げると同業者に迷惑がかかります。スターバックスも同じです。
程々がいいんですよね。やはり住みわけの領分をつくってお互いの企業同士生活するのが無難と言えそうです。

AIは人間を超える？

ナノ磁石がAIに使われるエネルギーを大幅に削減する可能性

人工知能は、コンピュータや機械の機能に革命をもたらすと期待され、興奮を呼び起こし続けています。そして、その約束はすでに実現されつつあります。スマートカーの誘導、解決不可能な科学的問題の解決、消費者取引の合理化など、AIは徐々に日常生活の一部となりつつあるのです。

しかし、このような話題の裏には、あまり議論されていない現実があります。AIは大量のエネルギーを消費し、ビッグフットサイズのカーボンフットプリントを残します。そのため、研究者たちはAIのエネルギー消費量を減らすことを検討しています。ロンドンの物理学者たちは、ナノ磁石という解決策を得たと考えています。

物理学者たちは、ミクロン単位の磁石を使うことで、AI処理の背後にある、エネルギーを浪費するソフトウェアを取り除きました。電気系統からのブーストを必要とする機械に頼るのではなく、物理学の基本法則に頼って、ナノ磁石から「質問を投げかけ」、「答えを受け取る」のです。ナノマグネティック・コンピューティングは、AIを駆使した未来のタスクのためのグリーン・ソリューションとなる可能性があります。

パワーを必要とするミドルマンを排除する

簡単に言えば、AIとは自然思考と呼ばれる人間が行う思考を機械が行おうとするものです。しかし、AIの仕組みを説明し、そのさまざまな目的を特定するために、多くのカテゴリーや分類が存在します。

そのようなAIの1つは、人間の脳の働きを模倣するためにニューラルネットワークを使用し、ディープラーニングとも呼ばれるのです。データからの概念を「学習」するように訓練されたニューラルネットワークは、コンピュータの処理ノードが数千から数百万個もあれば、数学的な値を割り当てて重み付けをすることができます。

ロンドンのインペリアル・カレッジに所属する物理学者の研究チームが、AIに使われるエネルギーを削減しようと試みたところ、ニューラルネットワークを動かす数学の多くは、もともと磁石の相互作用を記述するために使われていたものでした。

これをAIに応用するのは素晴らしいアイデアだと思いましたが、1つだけ問題がありました： 磁石を使った数学は複雑すぎることが判明したのです。データの入力や抽出の方法を誰も知らなかったのです。結局、シリコンを使ったコンピューターで、磁石が人間の脳をどのように模倣するかをシミュレートすることになったのです。

電気ではなく物理がAIのモデリングに力を発揮する

ナノ磁石には様々な状態があり、その方向によって異なる振る舞いをするのです。アナリティクス・インサイトの説明によると、ナノ磁石のグループがエネルギーフィールドの中にあるとき、それぞれの磁石は異なるスピンの状態を経験するそうです。それらが互いにどのように作用し合うかでパターンが生まれ、最終的にはスピンが増えてナノパターンのアレイになるのです。

インペリアルカレッジの研究者たちは、実験の中で、AI型の予測をする手法を編み出しました： エネルギー場が通過した後の各状態の磁石の数を数え、答えを導き出すのです。

「磁石同士がどのように作用しているかが、必要な情報をすべて与えてくれます。物理法則そのものがコンピューターになるのです」と研究者の一人であるキリアン・ステニングは述べています。研究チームによると、今回の成果は、この小さな磁石が、糖尿病患者のインスリン濃度を予測・調整するような時系列予測タスクに使用できることを意味するそうです。また、エネルギーを消耗するシリコンベースのコンピューティングに終止符を打つことができるとも考えているそうです。

原子力発電によるルービックキューブ解法の終焉？

数年前、マサチューセッツ大学アマースト校の研究者は、いくつかの大規模なAIモデルのトレーニングのためのエネルギーパターンを評価しました。MIT テクノロジレビューが報じたように、研究者たちは、この過程で626,000ポンド以上の二酸化炭素に相当するものを排出できることを発見しました。これは、製造時に発生するものを含め、平均的な自動車の生涯排出量のほぼ5倍に相当します。

AIモデルの効率が高ければ高いほど、消費されるエネルギーは多くなります。アナリティクス・インサイトは、45テラバイトのデータで学習した自然言語機械学習モデルメガトロン-チューリング（第二次世界大戦の英雄で初期のコンピュータ科学者であるアラン・チューリングにちなんで名付けられた）の消費電力を指摘しました。

このモデルは、512個のV100 GPUを9日間稼働させ、27,648kWhの電力を必要としました。これは、一般家庭が1年間に消費する10,649kWhをはるかに上回る量です。インペリアル・カレッジの研究者たちは、さらに深刻な例を挙げています： AIにルービックキューブを解かせると、原子力発電所2基が1時間稼働したのと同じだけのエネルギーを消費したそうです。

AIコンピューティングを極小規模にする

こうした比較を考えると、インペリアルカレッジの研究チームが、ナノマグネティック・コンピューティングは "エネルギー集約型のシミュレーションを行うコンピューターソフトウェアを取り除く道を開く "と興奮したのもうなずけますね。

研究者たちによると、シリコンチップのコンピューターがAIコンピューティングを行うために使うエネルギーの多くは、処理中やメモリー保存中の電子の非効率な輸送に浪費されているとのこと。

ナノ磁石は、電子のような粒子の物理的な輸送に依存しません。その代わりに、それぞれの磁石が周囲の磁石の状態に影響を与える「マグノン」波の形で情報を処理し、伝達するため、エネルギーの損失が非常に少なくなっています。

従来のコンピューティングでは、情報の処理と保存を別々のプロセスで行う必要がありましたが、ナノマグネティック・コンピューティングはそれらを統合して行います。この効率化により、ナノマグネティック・コンピューティングは、従来のコンピューティングの最大10万倍の効率を実現できると研究者は主張しているのです。

インペリアル・カレッジの研究者たちは、ナノ磁性体に他のデータを処理する方法を教え、最終的には本物のコンピューティングデバイスにしたいと考えているようです。ナノマグネティック・コンピューティングは、エッジでAIモデリングを行うための、より効果的なソリューションであると彼らは考えています。

例えば、データをビッグデータセンターに送り返すのではなく、データを収集した場所で効率的に処理することをコンピュータに可能にします。小さな磁石が複雑なデータを処理することで、あなたの職場はAIを強化し、あなたのスマートフォンはどこにいてもルービックキューブ型の問題を解くことができるようになるかもしれません。

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