AIはどのような社会貢献を促すのか？

今回の海外ジャーナル

"How AI Can Bring About Social Good"
(AIはどのような社会貢献を促すか？)
https://development.asia/explainer/how-ai-can-bring-about-social-good

内容

AI is disrupting the social sector, enhancing the way basic services are delivered to the public.
AIはソーシャルセクターを変貌させ、公共的サービスを提供する方法を向上させる。

Introduction(導入)

New technology applications are disrupting many sectors by solving problems that were impossible or too time-consuming to handle.
新しい技術は今まで不可能であった問題、あまりに時間をロスしてしまう様々な問題を解決することにより、多くのセクターを変貌させようとしている。

The deployment of artificial intelligence (AI) is typically used in the corporate setting. Tech companies such as Amazon, Facebook and Tesla have adopted machine learning effectively by providing “chatbot” tools that guide their customers to make decisions without the assistance of experts.
AIは通常、企業環境で使用される。Amazon、Facebook、Ｔｅｓｌａといったテック企業はチャットボットの中でマシンラーニングを有効的に採用している。チャットボットとは顧客対応をする人間の代わりをしてくれるマシンだ。

AI is also now used to sort through millions of accounts to match lost pensions with pensioners correctly. It is making inroads in healthcare for diagnostics, analysis of diseases, and records management. In the People’s Republic of China (PRC), AI algorithms review millions of CT scans for signs of cancer, making up for the lack of radiologists to handle the diagnostic load.
AIは現在、年金受給者に正しく年金を払うために何百万ものアカウントを整理することに使われている。それ以外にも診断・病気の分析・記録管理のためにも使われている。中国では、AIアルゴリズムにCTスキャンの何万ものデータを読み込ませ、ガンの兆候を判定している。そうすることで、放射線技師不足を補っているのだ。

AI is also proving disruptive in what we call the social sector: government agencies and non-government organizations for which paramount concerns are not profit and shareholder value but accuracy, integrity, and timeliness.
AIは他にも私たちが俗にソーシャルセクターと呼ぶ政府機関・非政府組織にも入り込んでいる。それら機関は利益や株主価値を追求せず、正確性・完全性・適時性のために用いているのだ。

Three Subsets of AI(AIの3部分)

Applying AI in the social sector involves its three key branches: natural language processing (NLP), computer vision, and speech recognition, where humans used to be far better than machines. With improved and cheaper computing power, along with advances in algorithms, it is now possible for computers to accomplish tasks that human ears, eyes, and brains used to do. It might not be applicable to every task but in many, AI has proven quicker and more accurate. It plays an important role in enhancing transparency and access to public services, especially in terms of quality healthcare for all.
ソーシャルセクターと呼ばれる非営利組織に導入するAIは、大きく３つに大別できる。自然言語処理(NLP)、コンピュータビジョン、音声認識の３つで、いずれも今までは機械より人間のほうが精度の良いとされていた分野だ。より発達した、より安価なコンピュータに最先端のアルゴリズムを搭載することにより、現在、コンピュータが人間の耳・目・脳になり、仕事をしていくことが可能になっている。すべてのタスクに適用できるものではないと思うが、様々な事象において、より速く、より正確にAIが処理をしてくれるようになっている。公共サービスにおいて透明性とアクセスのしやすさを高めることがとても大切なことだ。特にヘルスケア部門においては顕著である。

NLP is the understanding and analysis of human language in voice and text messages by computers.
自然言語処理はコンピュータが声とテキストメッセージの中から言語を理解し分析するものだ。

With social media playing an increasingly critical role in democratic societies, maintaining credibility of information in social media has become vital for governments. Perhaps, due to pressure from good governance promoters as well as independent non-profit organizations, social media such as Facebook has been forced to clean up. The main AI tool employed by Facebook and other social media is NLP. Without NLP and lightning-fast cloud computers, there is no way to stop fake news.
世の中にますます重要な役割を果たすようになっている非営利組織において、情報の信憑性を維持することは政府にとっても重要となってくる。おそらく、ガバナンスの重要性のプレッシャーから、独立した非営利団体だけでなく、Facebookのようなソーシャルメディアも改善を迫られるであろう。Facebookや非営利組織が使用しているAIは自然言語処理だ。自然言語処理と超高速クラウドがなくては、出回るフェイクニュースをつぶすことはできない。

NLP is also increasingly used in helping to catch fraud in insurance systems. Canada, India, and the United States are some of the countries where AI is widely used with impressive results.
自然言語処理は徐々に、保険システムにある詐欺を見抜くことに使われ始めている。カナダ・インド・アメリカではAIが素晴らしい結果を広い分野で納めている国々だ。

Computer vision is the ability of computers to “see” images and videos and identify the contents, just like humans identify objects. This makes possible autonomous vehicles—from cars and buses to lorries and drones. Using AI algorithms, computers can identify a dog, human, traffic light, building, and road sign. Tech leaders such as Uber claim that self-driving cars are much safer.
コンピュータビジョンは画像や動画をコンピュータが見て、人がモノを判断するように物体を認識するものだ。この技術は自動運転分野に使われている。自動車やバスから、トラックやドローンまで様々な乗り物が自動となってくる。このAIを使うことにより、コンピュータは犬・人・信号・建物・道路標識といったものが識別できる。Uberのようなテックリーダーは自動運転車のほうが、人が運転するよりよっぽど安全であると主張している。

Computer vision-based systems are expected to benefit smart cities, especially in crime, traffic, and pollution control.
コンピュータビションはスマートシティ推進に大いに役立ってくる。犯罪や渋滞・汚染問題のコントロールに大いに役立ってくるのだ。

Speech recognition algorithms train computers to understand the sounds that humans make. This has led to a major disruption in elderly care, especially in Japan, which has the world’s highest percentage of people aged 65 and older. Robots that can understand human sound bites help make up for the shortage of nurses. As AI-driven speech recognition develops further, it is going to change how the telemarketing business is done now with call centers located in countries, such as India and the Philippines, where labor costs are low. Eventually, computers and cloud computing will take over their role.
音声認識技術は人がつくる音を理解するコンピュータだ。老人介護は重大な問題を抱えている。日本がこの問題に対し、顕著である。日本は65歳以上の高齢者の割合が世界一高い国だ。人間の音を理解できるロボットは看護師不足を解消させるだろう。音声認識技術の発展が加速すれば、テレマーケティングビジネスも変わるだろう。労働賃金の低いインドやフィリピンのような国々にコールセンターがあるが、それらも大きく変わってくる可能性がある。いずれはコンピュータがそれらの仕事を奪うだろう。

NLP, computer vision, and speech recognition are all systems that provide input to computers. When the computers take these inputs and figure out by themselves what decisions to make, that is called machine learning (ML). Thanks to ML algorithms, computers learn more and more over time as they process more and more data and make more and more decisions.
自然言語処理・コンピュータビジョン・音声認識はいずれもコンピュータにデータを入力して扱うものだ。コンピュータにデータを入力し、コンピュータ自身で意思決定をすることをマシンラーニングと呼ぶ。マシンラーニングのおかげで、コンピュータはよりデータを処理し、より意思決定をしていくに伴い、より時間をかけて賢くなっていくのだ。

Top Innovators(トップイノベーター)

Countries leading the AI revolution are the PRC, US, and Japan. Based on the total number of research articles on AI published by technical experts from 2011 to 2015, the PRC produced 41,000; the US, 25,000; and Japan, 11,700. They were followed by the United Kingdom and Germany. Notably absent from the list is India, which has gained a global reputation as a software powerhouse; perhaps an explanation for this is the migration of many Indian IT specialists to the US.
AI革命の先進国は中国・アメリカ・日本だ。2011年から2015年にかけて技術の専門家によるAI研究のパブリッシュ数は中国が41,000本、アメリカが25,000本そして、日本が11,700本だ。その3国に続き、イギリス・ドイツと続く。またソフトウェア大国のインドも世界的に高い評価を受けている。インドはアメリカに数々のITスペシャリストを輩出しているからだ。

The PRC has applied AI to almost everything. One of its advantages is its large population of internet users. It is therefore accumulating huge amounts of data. Analysis of this information can solve many problems. Applications can diagnose childhood diseases as well as or even better than doctors.
中国は様々な場面でAIを活用している。そのようなことができる理由の一つがインターネットを使う巨大な人口だ。膨大なビックデータが蓄積されるのだ。これらデータの解析により、様々な問題を解決している。例えば、アプリにより、こどもの病気の診断をできてしまう。医者よりも高い精度の場合もあるようだ。

The US is the world’s pioneer in using AI for commercial applications. Companies such as Amazon and Salesforce have constantly been providing and using AI tools for private enterprises available on a cloud platform. Non-profit giants such as United Way, a coalition of charitable organizations, have started using AI-supported techniques to improve their fundraising.
アメリカはAIの人々に向けたアプリを開発するAIの世界的パイオニアだ。Amazon、Salesforceはコンスタントにクラウドプラットフォーム上で各企業にさまざまなAIツールを供給しているし、自身も使っている。United-Wayなどの非営利組織や公益財団は募金活動の向上のために、AI技術を使いはじめた。

Japan has long focused on hardware, integrating AI into disruptive product innovations. Some of the world’s first smart devices, such as rice-cookers and microwave ovens, used an early form of AI known as fuzzy logic. Now, Japanese companies have integrated AI and machine learning into industrial robots, disrupting the manufacturing, delivery, and logistics sectors. Thanks to smart robots, production lines are now organized for mass customization to produce what individual customers ordered at high quality and in any amount.
日本は長い間、ハードウェアに焦点を当て、製品イノベーションにAIを統合した。炊飯器や電子レンジなどといった世界で使われる家電製品のいくつかはファジー理論で知られる初期のAI技術が使われてきた。現在、日系企業は産業用ロボットにAIとマシンラーニングを組み込み、製造・デリバリー・物流を大きく変えようとしている。スマートロボットのおかげで、製造ラインは現在、個々の顧客が注文したものを高品質でさまざまなオーダーに対し、マスカスタマイゼーションができるようになっている。

The Japanese government recently announced that it would build 10 AI hospitals to get around the shortage of doctors and cut costs. Japan could disrupt the global healthcare ecosystem if it were to export this concept to other countries that also lack healthcare facilities and professionals.
日本政府は最近、医者不足やコスト削減ために、10のAI病院を建てようとしている。もし日本が仮にヘルスケアの施設や専門家が足りていない国々に日本の技術が輸出できれば、日本は世界のヘルスケア経済を抜本的に変えてしまうかもしれない。

Japan does not generate nearly as much data as the PRC. It has the lowest percentage of computerized medical records among the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) countries. To get around the data shortage, the Japanese government is promoting tie-ups between hospitals and information technology companies to facilitate big data needed for testing data analytics and AI.
日本は中国のようにたくさんのデータを生み出すことはできない。OECD諸国間で日本は医療情報のデータ化の割合に関しては最低水準である。データ不足の解決のために、日本政府は病院と情報通信企業をタイアップさせ、データ分析・AIのために必要となるビックデータ集めを促進させようとしている。

AI and the SDGs(AＩと持続的開発目標(SDGs))

The adoption of AI and machine learning in the social sector is generally aimed at improving efficiency, consistency, and accuracy in addressing the 17 Sustainable Development Goals (SDGs). Disruptive technologies can empower people who are otherwise limited by their age and abilities.
ソーシャルセクターへのAI導入は一般的に持続的開発目標(SDGs)の17の目標を達成するための効率性・一貫性・正確性を向上させることに期待されている。破壊的テクノロジーは年齢・能力に関係なく様々な人に力を与えるのだ。

Governments will need to work with business and industry to set standards and policies, and in some cases, provide funding as well.
基準・方針を設定するために政府は企業や産業と協業する必要がある。時として、資金を提供する必要もある。

The social sector generates huge amounts of data. The key to successful and sustainable integration of AI and machine learning to benefit the SDGs is ensuring security in handling big data. This is necessary to build trust in the machines that will be helping humans do their good work in a sustainable way as demanded by the SDGs.
ソーシャルセクターは莫大なデータを生むようになる。SDGsを促進するためにAIやマシンラーニングの成功と持続可能なカギはビックデータ取り扱いのセキュリティを確保することだ。SDGsが要求しているように、持続的な方法で人間が良い仕事ができるようにするためのマシンと信頼関係が築けるかどうかという点でセキュリティの確保は必須である。

A recent study identified AI as an enabler in achieving almost 80% of the 169 targets of the SDGs. With two of the three leading AI countries in Asia (the PRC and Japan), it is likely that the region will see many innovations contributing to achieving the SDGs.
最近の研究でSDGsのターゲット169のうちほぼ80%はAIが活用できるようだ。アジアの主要国(中国と日本)ではSDGsを達成するために様々なイノベーションが出てくるだろう。

スイミーのまとめ

① AIは医療などのソーシャルセクターに大きな変化をもたらす可能性がある。
② ソーシャルセクターでの活躍するAIは３つ。自然言語処理・コンピュータビジョン・音声認識。
③ 日本は少子高齢化も相まって看護師不足・医者不足が深刻になるが、AIによりそれらの問題を解決できれば、今後、そのメソッドを他国に輸出して、それが大きなビジネスとなる可能性がある。
④ SDGsを達成するためにもAIの活躍が期待されている。

TOEICに出そうな英単語5選

application：適用
typically：典型的に
critical：批判的な
migration：移住
generate：生成する