対談 CONVERSATION

目指すはAIの民主化。低コストAIで企業を応援したい

小泉恵里

なんとなく理解しているようで、理解していないワード、“AI”。AIをビジネスに導入しようと考えても、莫大な投資だけでなく、何をAI化するか・できるか、導入後の運用などAI導入の障壁は大きいように思われる。そんなAIの壁に一石を投じるのがトルフテクノロジーズ株式会社(以下、トルフ)だ。同社は、様々な企業に実用的なAIプロダクトの提供と、技術を生かしたコンサルティングを手がけている。さらに採用に特化した自社プロダクト「トルフAI」でも注目を集めている。「AIの民主化」を目指すCEO 高橋雄介氏、COO 川原洋佑氏、CTO 細川馨氏にお話を伺った。

プロダクト思考の専門家集団
だからできる、AIの民主化

企業の事業モデルをデジタルで変革する「デジタルトランスフォーメーション(DX)」が、コロナ禍でますます加速している。リモートワークやオンライン診断、B to Bマーケティングの分野でもイノベーションが進み、特にAI(人工知能)の活用が事業発展のために必須になるだろうと予測されている。ところが、AIなどの先端ITを活用したデジタル事業をどう立ち上げるか、推進組織をどのように構築するか、莫大なコストがかかるのではないか、と多くの企業が二の足を踏んでいるのが現実だ。

AIに対する敷居は高まり、特に中小企業や飲食店などスモールビジネスを展開する事業者にとって、AIの導入・活用は難しい状況にある。そこで、誰もが気軽にAIを!と「AIの民主化」を目指すトルフが昨今注目を浴びている。社名のトルフに込めた意味をCEO 高橋氏はこう語る。

「トリュフ(弊社では「トルフ」と呼んでいます)は、美味しいのに高価でなかなか手に届きにくい食材です。AIを含むテクノロジーも同様で、開発・導入・運用のコストや専門的な知識・スキルが要求されるため、その費用を負担できる大企業以外には手の届きにくいものとなっています。弊社では、高度な専門知識やスキルを背景に、手の届きにくかったAIやテクノロジーを、飲食店や小売店、中小企業を含む多くの皆様に活用いただきたいという想いがあり、これを、“美味しいトルフをより多くの皆さんの手元に”という意味を込めて表現しています。これは尊敬する友人が同じ名前でベーカリーを作ったストーリに着想を得てつけた名前です。」

シリコンバレーで起業経験のある高橋氏を中心とした天才頭脳メンバーが集い、AIプロダクトと活用法を提供していることがトルフテクノロジーズの強みだ。

「我々の強みは、高速でAIプロダクト化を可能にするチーム力です。社内にはAIをはじめ、データ工学・データマイニング・プログラミング言語・消費者行動心理学・UXデザイン等の専門家やボットのシナリオライター等、博士号取得者が在籍しています。研究だけにとどまらず、クライアントの課題を明らかにし、解決策を導き出し、社会の中できちんと機能し役立つプロダクトに完成させることに情熱を持っています」

お客様のニーズを製品に落とし込んでプロダクトにする、起業家的なマインドを持ったメンバーだからこそ、実用的なAIプロダクトを生み出せているのだ。

「また、弊社はAIを本筋としたコンサルティングを強みとしており、多様な領域に対してAI導入をサポートできる点も特徴だと言えます。AIチャットボットの基礎技術を多様なニーズに展開することで、企業の成長を目指しています」

誰もがAI技術の中で
快適に暮らす未来のために

AIプロダクト化だけでなく、技術的な観点から経営を支援するレンタルCTO(技術支援)事業も手がける同社。何をAI化するといいか、そのためにはどのようなプロダクトが必要か、などAI専門家の視点から経営効率化のサポートを行っている。さらに「リーンスタートアップ」という開発手法を取り入れることで、本来であれば莫大にかかる初期投資費用を低コストに抑えていることも魅力だ。

リーンスタートアップとは、短期間で初期の製品を作り、実際のお客様に使っていただきながら、修正・改良を高速で行うスタートアップ手法。

クライアントからの課題やニーズを聞き、プロダクトを開発し、使いながら修正していく。二人三脚で実際にAIを活用していくことがトルフのコンサルテーション。AI導入のハードルを下げ、大企業・中小企業問わず、活用を当たり前にしていきたいと高橋氏は語る。

「AIを使って幸せな暮らしを。AIの民主化を目指し、技術先行ではなく、UXの観点で実用的なプロダクト提供を行なっていきます。あらゆる企業の課題に対して、いかに最小限のコストで最大限の価値を出せるか、知見をどれだけ生かせるか、にフォーカスしています。そのため、AIが不要なのでは?というご提案になることも多々あります。」

飲食店採用向けAIプロダクト
「Truffle AI」

「トルフ AI」は月額5,000円~30,000円で提供しており、課金額に応じて使える機能は変わる。お試しプランでは、面設設定1件につき1,000円。多様なニーズに応えている。(※販売代理店ごとにサポート内容・料金は異なる)

企業向けにAIプロダクト開発を手掛けているトルフだが、自社のプロダクト開発・提供も行っている。そのなかで、飲食業界に旋風を巻き起こしているのが、飲食店の採用に特化したAIチャットボット「トルフAI」だ。トルフAIを開発するきっかけは、近所の飲食店の店長から「店の仕事で忙しい中、面接のスケジュール調整をするのが難しい」と聞いたことだったという。飲食店のアルバイト採用フローがいたってシンプルであることもあり、開発を進め、“採用に特化した”AIチャットボットが完成した。「AIとビジネスの間に距離があるから、その距離を縮めたい」という思いがあるからこそ、「トルフAI」とのやり取りは、まるで人間とチャットしているようなスピード感と柔軟性がある。

トルフAIのサンプル画面。応募者(黄色)の内容に対し、チャットボット(グレー)が回答。「インターネットに接続していないタイミングでもbotが機能するから会話速度が早いんです。botを開いているブラウザ側で判断して会話ができるようにしています」と川原氏。

「繰り返し頻繁に発生するシンプルな作業は、人に代わってAIがやるべきだと考えています。AIが提示した選択肢に、人間ははい、いいえを選択するだけでいい。企業側は管理画面を見に行かなくても、メールで面接スケジュールを確認できます。また、応募者側は予約メールの文面に面接日時の変更、辞退など必要なリンクが全て記載されているので、ワンクリックでアクションが起こせるところが大きな特徴です」

特定の分野に特化して開発されたからこそ、管理側にとっても、使う側にとっても、ストレスのないアプリが実現された。現在では、焼肉ライクなどで知られる人気企業ダイニングイノベーション社がトルフAIを使って、寿司業態の新店舗オープニングスタッフの採用を行なっている。

現在トルフAIは、大手グルメ予約サイトを手掛ける企業をパートナーとして、販売拡大するとともに、データ拡充のフェーズにある。今後は、基盤技術であるチャットボットを採用領域以外のニーズに対してカスタマイズし、スポーツジムや医療機関等、多様な業種への展開を目指しているようだ。

「例えば会員制のパーソナルトレーナーのノウハウをAI化できると、AIという脳みそがトレーニング手法を学び取って遠隔でのトレーニング指導が可能になる。そうすれば、会員限定ではなく3億人に届けられる。さらに翻訳することで日本人以外の生徒にもノウハウを提供できます。コスト効率が上がり、ビジネス拡大も狙えるというわけです」

誰もが知らず知らずの内にAI技術の中で快適に暮らしている、そんな世界を目指し、トルフテクノロジーズは挑戦している。

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(text: 小泉恵里)

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対談 CONVERSATION

行動から人の内面状態を読み取るAI!?岡田将吾の気になる研究 前編

長谷川茂雄

人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。同氏の試みは、人間の内面の状態を理解するためのAIの新分野として世界から注目を浴びる。これらの研究は認知症の初期症状などを読み取る手がかりにもなるという。編集長・杉原が、最先端の研究の現状とその先に広がる未来について伺った。

人の行動から内面状態を理解するという試み

杉原:もともと岡田さんは、大学でいわゆるAIに関する研究をされていたんですか?

岡田:そうですね。人工知能を基本に、修士、学士と約5年間研究をしまして、少しずつ人の行動を予測するとか、人の行動からコンテキストを推定するということにフォーカスするようになりました。 例えば、この人のしゃべり方や使う言葉の特徴がこうなら、この人はロボットとのおしゃべりを楽しんでいるとか、いくつかの行動から、人の内面を予測するというような研究です。

杉原:今日は、話していて僕の思惑がバレるかもしれないから、サングラスか何か掛けたい気分です(笑)。

岡田:いや、僕自身は(内面を予測することは)できないですよ(笑)。システムにはできてしまうことがありますけどね。

人の行動から内面を読み取るという研究を続ける岡田氏。「最近は、手の動きと感情の関係性が気になる」という。

杉原:ならよかったです(笑)。岡田さんのそういった研究は、AIなどを通じて出口がたくさん出てきたという段階ですか?

岡田:そうですね。最近は動作を測るセンサーが安くなったりもして、状況が変わってきましたし、企業でも自分たちのような研究をしているところが出てきました。そういうプロジェクトに自分が加わることも増えてきて、出口は広がったと感じています。

杉原:もともと岡田さんがAIに興味を持ったのは、どういった経緯でしょうか?

岡田:最初は大学で物理をやっていたのですが、物理の世界っていろいろと難しくて挫折してしまいました。それで物理の先生にはちょっと失礼なんですが(笑)、もう少し目に見えてわかりやすいことがやりたいと思って、ロボットに顔の認識や画像の認識をさせて動かすという研究をやっている研究室に入ったんです。AIを研究し始めたのは、そこからですね。

杉原:岡田さんのような分野の研究者は、日本にどのくらいいらっしゃるんですか?

岡田:もちろん産官学で人工知能の研究をされているグループは山ほどありますけど、ピンポイントで、人の行動から内面状態を理解するみたいなことに焦点を当てているのは、僕たちと数えるくらいしかないです。

こちらは、2018年にジョージ・アンド・ショーン合同会社(現株式会社)と岡田研究室が共同で開設したG&S Labのイメージビジュアル。IoTデバイスであるbiblle(ビブル)を活用して、行動学習に特化した機械学習プログラムの開発を行っている。

もう多くの企業ではAIが採用面接をしている!?

杉原:表情から何かを読み取るということは、なんとなく僕もイメージできるんですが、そこから購買意欲だったり、そこに出口を見つけていくというのは、なんだか大学でやる研究っぽくないなと思いますね(笑)。

岡田:そう言われれば、そうかもしれないですね。

杉原:僕自身のイメージでは、大学の先生は研究を突き詰めて、あとはアウトプットを第三者に見つけてもらう、そんなスタイルが多いなと常々感じているんですよ。それが出口までしっかりとしていて、岡田さんの研究は面白いなと思います。

岡田:そう言っていただけるとありがたいです(笑)。確かにそれは狙っていて、研究室でコンピューターの前に座って突き詰めるのではなく、実際のインパクトのあるデータに対して、なんらかの回答を出していくほうが、世の中的にも出口がわかりやすいですし、そういうことは意識していますね。

岡田氏の研究に興味津々の杉原。感情という抽象的なものを数値化するという試みには、シンパシーを感じているようだ。

杉原:世界的にはどうなんですか?

岡田:コンピューティング分野の国際会議のような場には、アメリカ、ヨーロッパの有名大学の研究者が集まってきますが、そこでは感情を理解するという研究が一番多いように感じます。コンピューターにいろいろな感情を理解させるということが基本ですけど、話している声や内容、表情からコミュニケーションのスキルを推定するということも盛んになってきてはいます。AIによる企業の採用面接みたいなものもそうですね。

杉原:確かにそういう面接は、実際にあるようですね。

岡田:面接で一言、二言答えたことから推測して、その人(のスキル)を判定するということですよね。あらゆる企業は、もうAIを様々活用しているのですが、採用には特定の人しか受からないとか、雇用差別・公平性の問題が出てきたりもしています。自分も就職面接のように実際に多くの人を呼んで、はじめて会った学生同士でディスカッションをしてもらい、そのビデオを人材派遣の会社に送って、人事の採用担当者に点数をつけてもらうという試みをしたことがあります。同じようにAIにも判断してもらったら、熟練の採用担当者と同じように人を選ぶのかどうかを検証しました。その実験は、学会でも良い評価をもらいましたが、アプリケーションとして見た場合、考慮すべき課題が多いと感じます。ですので、そういうスキル判定の技術を使って、スキルを上達させるための訓練に活かすことを、これからはやっていきたいですね。困っている人が喜ぶようなアプリとして機能できればと思っています。

感情を数値化するには、大きな課題がいくつもある

杉原:なるほど、それは興味深いですね。もうひとつお聞きしたいのが、“感情”っていうのは数値化も可視化もしにくいのではないか、ということです。実際に研究は進んでいるんでしょうか?

岡田:そうですね、難しいところも確かにあります。いま主にやっていることは、心理学者たちがこれまでに作った評価指標に則って、実験後に、いまあなたの感情はいくつでしたか? というように被験者に問いかけたり、第三者に被験者の映像を見せて、被験者の感情状態はどうなっていると考えられますか? というようにアンケートを書いてもったりする手法なんです。それをもとに人工知能が答えを導き出すわけですから、そもそものアンケートの答えが間違っていると、人工知能的にはもう破綻してしまう。そこが弱点でもありますね。

杉原:まず、ちゃんとしたデータを取ることが難しいんですね。

岡田:正解のデータがしっかりと作れなければ、人工知能は動けませんから。正直、感情って自分で数値をつけるのは難しいですよね。

杉原:自分でも自分の感情が一番わからないこともありますよね(笑)。

岡田:そういうものなんですよ(笑)。

杉原:以前の心理学者の研究だったり、研究論文なんかを追っかけながら、感情を紐解く要素を分析していくという手法はもちろんわかりますが、IoTを使ったデータ集めというのは、どうなんでしょう。世界的にはビッグデータは集まってきているんですか?

岡田:それも難しいところではあるんです。GAFAは、画像・音声を含めWeb上でたくさんの情報を集めていますが、普段の人同士の会話や、自然に対面コミュニケーションしているときのデータを膨大に集めるのは、まだまだ実際には難しいですよね。例えば感情データを集めるために、誰かが怒っているところをずっとビデオで撮るわけにもいかないですし、これからデータを取るので怒ってください、っていうのもおかしいですしね(笑)。多くの人が、AI speakerと友達のように頻繁に話す未来が来たら変わるかもしれませんが、AIの対話機能レベルから言って、それはもう少し先になりそうです。

杉原:確かにそうですね。

岡田:だから、自然にそういうデータをどうやったら取れるのか? っていうのは自分たちの研究の大きな課題ですね。

杉原:ライフログ的なところですね。とはいえ、無理やりIoT的な要素をくっつけたものを開発して使ってもらっても、結局使わなくなりますしね。

岡田:そうですよね、スマートウォッチとかもその一例だと思います。

杉原: スマートウォッチが出た当初はすぐに買いましたけど、3日後にはこれまで使っていた普通の時計が恋しくなってしまいました(笑)。でもいまは、Apple Watchなどがセンシングに使われていますよね。睡眠だったり、バイタルだったり。そういう使われ方をしているのは有意義だと思います。

岡田:そうですね、そのような使い方は興味深いです。最近私たちもスマートウォッチのようなセンサを使った研究を始めています。とはいえ自分たちの研究は、いまはデータを採取するのにビデオの前に人を座らせなきゃならないので、常に記録するのが難しい状況です。なので、毎日何かを記録すれば、健康がチェックできるとか、そういう多くの人に受け入れやすいアプリなどを通して、効率よくデータを取る方法を模索して行こうと思っています。

後編へつづく

岡田将吾(おかだ・しょうご)
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学(JAIST)准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 増元幸司)

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