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「生きた皮膚」を持つロボットの顔の開発に成功!

  「生きた皮膚」を持つロボットの顔の開発に成功!   東京大学はこのほど、ヒト細胞から作られた「培養皮膚」を使って、生きた皮膚をもつ顔型ロボットの開発に成功しました。 本研究の主目的は、培養皮膚をロボットの素肌に安定して固定する方法が確立されたことです。 これによりロボットと皮膚の動きが連動して、培養皮膚がニヤリと笑う「笑顔」を作り出すこともできました。 一体どうやってロボットと培養皮膚をくっつけたのでしょうか? 研究の詳細は2024年6月25日付で科学雑誌『Cell Reports Physical Science』に掲載されています。   ロボットスキンを「シリコン」から「培養皮膚」へ 本物の人間を模したヒューマノイド型ロボットは、これまでに世界中でたくさん作られてきました。 皆さんも一度は目にしたことがあるように、彼らはすでにリアルな皮膚を備えていますよね。 実際にそれを使って笑ったり、ウィンクをしたりすることもできます。 ただこれらの素材は基本的にすべて「シリコンゴム」で出来ています。 シリコンゴムは柔らかくて伸縮性があることから、ロボット作りには重宝される材料です。 しかし一方で、シリコンゴムはあくまでも無機物であり、細胞由来の生きた皮膚とはまったく違います。 シリコンゴムを使うかぎりは、より本物に近い肌質や皮膚の自己修復機能、センシング、排熱、発汗といった人間らしい能力は備わりません。 研究チームは「ロボットが人間のように人間らしく仕事を進めるようになりつつある今」だからこそ、より本物に近い皮膚をロボットに与える必要があると考えています。   そこでチームが以前から取り組んできたのは、ヒト細胞から作った培養皮膚をロボットスキンにするというアプローチでした。 培養皮膚は、ヒトやその他の動物の皮膚細胞を体外で増殖させ、作製する生きた人工皮膚のことです。 培養皮膚は基本的に、皮膚の研究や創薬試験、重度のやけどや傷への移植素材として使われますが、ロボットスキンとしても最適だと考えられています。 実は培養皮膚の研究はかなり進んでおり、同チームも2022年にはすでに培養皮膚で覆った指型ロボットの開発に成功していました。 [caption

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Generative AIがマーケターと顧客をつなげる3つの方法

ジェネレーティブAIは最近大きな評判を得ていますが、その人気に伴い、マーケティング担当者にどのように役立つかについて多くの誤解や混乱も生じています。 顧客のパーソナライゼーションに対する期待が高まる中で、マーケティング担当者はジェネレーティブAIを活用して顧客の忠誠心を維持し、ポストクッキー時代をよりよく理解することができます。 AIがマーケティング担当者、営業担当者、その他多くの人々が情報に基づいた意思決定を行うのにどのように役立つかを見てきました。 本記事では、ブランドがマーケティングにAIをどのように活用して、より効率的かつ生産的になるかを説明します。 最近、マーケティング担当者にこの技術がどのように役立つかを尋ねたところ、驚くべきことに60%がジェネレーティブAIが自分たちの役割を変えるだろうと答えました。 また、半数以上(51%)がジェネレーティブAIを試したり、職場で使用したりしています。 それに伴い、マーケティング担当者はジェネレーティブAIが週に5時間、年間で1ヶ月以上の時間を節約できると見積もっています。 その時間を取り戻すことで、どれだけ多くのことができるかを想像してみてください。 マーケティング担当者が顧客とより良いつながりを持つためにAIを適用する3つの方法は次のとおりです マーケティングにおけるGenAIの未来はどうなるでしょうか? ジェネレーティブAIは、マーケティング資料の作成や顧客への迅速な回答提供に役立つだけではありません。 この技術を活用することで、企業はさらに多くのことを実現できます。 GenAIをビジュアル顧客データプラットフォームと組み合わせることで、企業はリアルタイムのインサイトに基づいて行動を起こすためのツールを手に入れることができます。 これにより、検索履歴や購入履歴に基づいて、個々の顧客に合わせた製品推奨など、規模に応じたパーソナライゼーションを提供することが可能になります。 消費者はまた、自分たちのデータを利用してより関連性の高いサービスを提供することをブランドに期待しています。 顧客の60%以上が、部門間で情報が移行する際に、企業が最新かつ正確な情報で即座に対応できることを期待しています。 ジェネレーティブAIは、リアルタイムデータに基づいた即時の提案応答を提供することで、この顧客ニーズに応えることができます。 次のステップはトレーニングです。 最新の調査によると、マーケティング担当者の54%が、GenAIのトレーニングプログラムがこの技術をうまく活用するために不可欠であると答えています。 そして、72%が雇用主が人工知能の使用方法を学ぶ機会を提供することを期待しています。 パーソナライゼーションの最終ステップ 今日の顧客は、あらゆるステップでパーソナライズを期待しています。 65%の顧客は、企業がより関連性の高い体験を提供するならば忠誠を誓うと言います。 GenAIの力とCRMデータを組み合わせることで、マーケターは顧客にそのようなデジタル体験を提供する能力を得ることができます。 全体として、これにより、コンテンツ作成、デザイン、ターゲティングを通じて、顧客にとってより効果的で関連性の高いマーケティングの旅が実現します。 サードパーティクッキーの置き換え サードパーティクッキーの廃止と高品質データへのアクセス – 構造化され有用なデータ – は、マーケティング組織にとって増大する課題です。 41%のビジネスリーダーは、データが複雑すぎるか、十分にアクセス可能でないため、データについての知識が不足していると言います。 データの収集、保存、分析がますます難しくなる中、マーケターは今、AIツールを活用して持っているデータを分析し、適切な意思決定を行うことができます。 AIは既存の(時には限られた)ファーストパーティデータを処理し、有用なインサイトを提供するのに役立ちます。 63%のマーケターが、GenAIがうまく機能するためには信頼できるファーストパーティデータが重要であると答えています。 マーケター自身も、ジェネレーティブAIの成功において重要な役割を果たし、66%はブランドの声が本物であり続けるために人間の監督が必要であると言います 顧客重視 この焦点のシフトとジェネレーティブAIアプローチの動きは、必須です。 データ分析の混乱や遅延を排除することで、AIはコンテンツ作成を容易にします。この技術は、正確で魅力的で検索エンジンに最適化された商品説明を作成できます。 GenAIを使用して低レベルのタスクを処理することで、マーケターはキャンペーン、戦略、クリエイティブ実行、そして顧客とのつながりを作ることに集中できます。 ジェネレーティブAIは、マーケティング部門の運営方法を根本的に変える可能性があり、本来の焦点である顧客により多くの注意を向けることができるようになります。

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「毒杯飲む直前どんな気持ちだった?」ソクラテスと対話できるAIを開発!

「毒杯飲む直前どんな気持ちだった?」ソクラテスと対話できるAIを開発! 「ソクラテス先生、失恋して立ち直れないんだけど、どうしたらいいですか?」 と、こんな感じで西洋の哲学者たちに人生相談できるチャットボットが誕生したようです。 名古屋大学、桜美林大学、国立情報学研究所(NII)の研究チームはこのほど、西洋古典学に特化したAI対話システム「ヒューマニテクスト」(Humanitext Antiqua)」を新たに開発したと発表しました。 ヒューマニテクストは、古代ギリシャの哲学者やローマ皇帝の言葉を幅広く網羅(もうら)しており、その原典テクストにもとづいて質問に回答してくれます。 哲学は何となく小難しい印象を持たれがちですが、ヒューマニテクストを使えば、誰でも気軽に偉人たちとの対話を楽しめるようです。 西洋古典学に特化したAI対話システムを開発!   2022年11月にChatGPTが登場してから、ユーザーの要求に応じた文章を生成するAI技術が世界中で注目されています。 その核となる技術は「大規模言語モデル(LLM)」です。 これは大量のテクストデータを用いてAIを訓練することで、私たちの使う言葉をAIが高精度で理解し、自由に生成できるようになるというもの。 米OpenAI社が2023年3月に公開した「GPT-4」は、この技術を使った生成AIで、多くの人がGPT-4を使って対話や画像作成を楽しんでいます。 その一方で、生成AIの導入は、歴史・哲学・文学などを代表とする人文学分野において著しい遅れをとっていました。 その理由は他の学術分野に比べて、AIの使用する学習データの信頼性が懸念されていたり、誤った情報を生成するリスクが大きかったからだといいます。 そこで研究チームは今回、これらの問題を解決した新たなAI対話システム「ヒューマニテクスト(Humanitext Antiqua)」を開発しました。     ヒューマニテクストは、西洋古典分野に特化した生成AIであり、古代ギリシャ・ローマの原典テクストおよび関連資料のデータを幅広く網羅しています。 現時点では、ホメロスやウェルギリウスの詩作、ヘロドトスやトゥキュディデスの歴史書、プラトンやアリストテレスの哲学的著作を含む22人の著者の全作品が利用できます。 (※ 今後の一般公開に向けて、西洋古典の代表的な著者すべての作品との連携を完了する予定) このように信頼できるテクストデータのみを情報源とするので、AIがネットに出回っているような事実と異なる誤情報を用いるのを防ぎながら、学術的水準を保った回答を出力することが可能です。 さらに回答の出典元となる原典テクストの情報も同時に提示してくれるので、ユーザーは出力の正確性をいつでも簡単に確認できます。 ではヒューマニテクストはどんな使い方ができるのか、実際に見てみましょう。 ソクラテスにラップで質問したらラップで返してくれる⁈ ヒューマニテクストではまず「著者および著作」を自由に選択できます。 ユーザーがプラトンから答えを聞きたい場合でも、彼には膨大な著作がありますが、その中から『ソクラテスの弁明』だけを回答のベースにすることができます。 これと別に、同時に複数の著者と著作を選択することも可能です。