はじめに
AIの到来から少しずつですがAI×○○の世の中に変貌を遂げようとしているのを感じます。
企業内でもDXやSDGsなどの発展、生活などの利便性向上の観点からもAIが不可欠になると思います。
しかしAIなどのツールがあってもどう生かせるのか？どう創造し具体的に落とし込んでいけるのか？を
この記事ではAI×コーチ、AI×自転車の視点から発信し、それらの機能、実現への可能性、問題点、構造を考えていきたいと思います。
AI×コーチ、AI×自転車
1.パーソナライズドコーチングプログラム （AI×コーチ)
AIは個々のニーズに合わせてカスタマイズされたトレーニングプログラムを作成できます。英会話のイントネーションをカスタマイズして、異なる国の人々とコミュニケーションを取るスキルを身につけることができる。国によって喋る言語は同じでもイントネーションが違うことがあるのでそれをカスタマイズして英会話レッスンを受けれる。世界全体でのトレーニングプログラムでなく各国のトレーニングプログラムでより範囲を限定した自分なりの選択が可能になる
<実現可能性:>
高い実現可能性: 既存の音声認識技術とAIにより、英会話のイントネーションをカスタマイズするプログラムは実現可能。
<問題点:>
個人データのプライバシー: ユーザーの音声データを収集する際に、プライバシー保護とセキュリティの問題があります。
<構造と仕組み:>
音声データ収集:
ユーザーが英会話を録音し、音声データを収集します。
音声認識:
音声データをテキストに変換する音声認識モデルを使用します。
イントネーション分析:
テキストデータからイントネーションを分析し、国ごとの特徴を抽出します。
カスタマイズ:
ユーザーのニーズに合わせてイントネーションをカスタマイズしたトレーニングプログラムを提供します。
2.生活動作の効率化 （AI×コーチ)
AI搭載カメラは日常の動きを記録し、無駄な動作を特定して改善策を提案します。時間管理やエネルギー効率の向上に役立ちます。日常での非効率的な動作を効率的にコーチングしてもらうことで生活の質を向上させる。AIでは、効率的分析が得意なためより自分自身のやりたいことへの時間捻出が可能になる。
<実現可能性:>
高い実現可能性: スマートホームデバイスやフィットネストラッカーの進歩により、生活動作の効率化は実現可能です。
<問題点:>
プライバシーとセキュリティ: 個人の生活動作を記録することで、プライバシーとセキュリティの問題が発生します。
人間ロボット化する:めんどくさいや最低限やらなければならない事のみで利用しないと効率化マシンロボットへなってしまう懸念あり。
<構造と仕組み:>
カメラデータ収集:
AI搭載カメラが日常の動きを記録します。
データ解析:
AIが無駄な動作を特定し、改善策を提案します。
ユーザーへのフィードバック:
ユーザーに対して、時間の節約やエネルギー効率の向上に役立つアドバイスを提供します。
3.AIレシピアシスタント （AI×コーチ)
家にある材料を入力するだけで、AIがそれに合ったレシピを提案します。栄養バランスや好みに合わせたカスタマイズも可能です。材料からレシピを考える手間を削減してくれる。仕事帰りなどや病気の状態での状態での際、家にあるものを記入するだけでレシピの提案をしてあとは調理のみの段階になる
<実現可能性:>
高い実現可能性: 既存の料理データベースとAIを組み合わせて、材料からレシピを提案するプログラムは実現可能です。
<問題点:>
正確性とカスタマイズ: 材料の正確な認識とユーザーの好みに合わせたカスタマイズが求められます。
材料の汎用性: 認識材料が幅広くないと単調な提案になる。
複数のレシピ提案: 同じようなレシピを何個も提案してくる
<構造と仕組み:>
材料入力:
ユーザーが家にある材料を入力します。
データベース検索:
AIが既存のレシピデータベースを検索し、材料に合ったレシピを抽出します。
カスタマイズ:
ユーザーの好みや制限事項に合わせてレシピをカスタマイズします。
4.自動運転自転車 （AI×自転車)
自動運転技術は、自転車にも適用されています。自動運転自転車は、歩行者や他の自転車を感知して自動的に避ける機能を持ちます。
道路の歪みを感知し、リアルタイムで情報提供するセンサー技術も搭載されています。
タイヤの空気圧や部品の状態を検知するAIによるメンテナンスモニタリングも実現されている。
<実現可能性:>
中程度の実現可能性: 自動運転自転車は技術的には実現可能ですが、いくつかの課題が残っています。
<問題点:>
センサーの制約:
自転車は車両に比べて小さく、制御が難しいため、高精度なセンサーが必要です。しかし、小型の自転車に適したセンサー技術はまだ限られています。
交通環境の複雑さ:
自転車は歩行者や他の自転車と同じ道を共有することが多いため、複雑な交通環境での自動運転は難しいです。
法規制と安全基準:
自動運転自転車を実用化するには、交通法規や安全基準を満たす必要があります。
搭載範囲の限定:
自動車よりも小型な設計になる分よりコンパクトな部品点数、配置が必須になる
<構造と仕組み:>
センサー搭載:
カメラ、レーダー、LiDARなどのセンサーを自転車に搭載します。
データ収集と処理:
センサーから得られたデータをAIが解析し、周囲の状況を把握します。
運転判断:
AIは周囲の車両や障害物を検知し、適切な運転判断を行います。
通信と協調:
車間通信や路車間通信を活用して、他の車両と情報を共有します。
これらの技術は、自動運転自転車が安全に機能するために不可欠です。技術の進歩と法的な課題の克服により、将来的には自動運転自転車が一般的になることを期待しています。
これらをあげてみましたがやはりAIにはプライバシーの問題はありそうですね。しかし実現することで人間の生活での利便性が向上し、必要なことに特化できることのを見込めるのが想像できますね。絶対無理！というより案外やってみると可能性が見えてくるんじゃないかと思うのも現代の技術があるからと感じます。これらの中にはすでに事業として成り立っている事もあってより人間の生活利便性があがる世の中になってほしいなと思います
終わりに
今回はAI×コーチ、AI×自転車の視点で考えてみましたがもっと考えられるとすると可能性がぐんとあがりますね！ほかにもAI×○○やAI×○○×○○とより複数を掛け合わせることで多面的に複雑にAIが発展していくと考えられます。
この可能性を想像して実現してもっとおもしろい世の中にしていきたいですね！
読んでくださりありがとうございました
