位置通報サービスの統合

約4100台のタクシーを動く基地局に--渋谷区でIoT見守りサービスを本格運用開始

https://www.tepcotta.jp/

このサービスは、タグ自体には位置把握機能も長距離通信機能もない代わりに安価小型で電池も長寿命、一方で探す側はスマホに専用ソフトをインストールしておく、というタイプで、落し物タグなどとやっていることは同じだ。

この手のサービスは少々乱立気味で食傷している。そろそろ統合してほしいと思う。タクシーに乗せたこと自体はよいアイデアだとは思うが、クローズドサービスではやはり限界がある。このタグのソフトも乗せて、あれも乗せて、と来たら、パンクしてしまうだろう。

結論からすると、スマホのベースサービスとして搭載しておき、契約情報に基づいて業者に有料でデータを提供する、という仕掛けはどうだろうかと思う。これには二種類あり、一つは検知側だ。このサービスはオプトインでオンにでき、報酬が得られるようにしておく。通信費や余計なバッテリ消費が生じるのだからこれは納得できるだろう。とはいっても数円～数十円/月といったような、微々たるモノになるだろう。これなら、同じサービスに加入していなくてもモノ探しに協力できるから、皆こぞって加入するはずだ。

一方で契約側(探す方)情報の登録も、実物のタグをかざすだけとしておけばよいし、課金もケータイ払いを使えばよいとなると、これはベンチャーではなくキャリアの基本サービスとしてもよいくらいだと思う。ベンチャーはタグの販売で稼げばよい。見入りが一見減りそうに見えるが、検知ポイントが一気に増えるのでタグの実用性が上がり、販売台数の大幅な増加が期待できる。

制度の狭間でのAI枠

一般論として、「総合的な判断」が的確であれば、明確な基準による判断よりも結果は(平均的に)良いはずだ。この「総合的な判断」とはつまり、多数の因子を基にしてその明確な優劣をつけずに、また根拠も示さずに曖昧な判断をする、いわゆる「暗黙知」である。

日本ではよく聞かれるフレーズだが、往々にして恣意の疑いを排除できずに何時も問題になってきた。だがAIがこれを置き換えれば、恣意を排除することは(ある程度)可能になる。

これは本来の「明確な基準」そのものの存在を揺るがす事態になる。つまり、本来は総合的な判断であるべきものを、曖昧さを許すことによる恣意や制度の悪用を嫌って明確な基準にしてきたところを、もう一度揺り戻すことになるからだ。

この「制度」は、今まで人間が作ってきたルール全てに適用される。例えば自動車の制限速度、帰化申請への対応、ゴミ出しのルール、生活保護の判断、喫煙場所制限、建築基準、刑罰の軽重、裁判の証拠採用、まだまだ山とある。

だが、最初は恣意がないことの確認や精度の評価などが確立しないだろう。例えば、マラソンの代表選手の選考において、明確な基準で判断した場合とAIが「総合的に」判断した場合の優劣を知ることはできない。なぜなら、落ちた選手が他で良い成績を出したとしても、その大会では実際には走っていないからだ。

そこで考えられるのが、大部分は従来の通りに運用しておいて、「AI枠」をごく少数設ける、という考え方だ。例えば、複雑な事情で戸籍が作れなかった子供の被教育件や生活保護、控除条件の狭間に落ちて大きく損をしている人への特別控除、などが考えられる。これが一定の支持を得、且つそれが定常的になれば、少々制度に穴があっても問題は少なく、不公平感の低減にも繋がる。

基本的には救済策の狭間の救済、つまり控除漏れの控除のような使い方で始まり、詐欺まがい商法の懲罰化という方向性での使い方には慎重になるべきだろう。もちろんAIの賢さが充分になれば、その限りではない。

ご隠居AIとお局AI

AIの本質は暗黙知であると考える。他にも分類や認識というカテゴリがあるものの、根本は暗黙知であり、これらはその派生であるという認識だ。しかし、従来の技術と異なるところが二つあり、ひとつはそれが形式知化されるのではなく、暗黙知のまま明示される、という点だ。つまり「なぜそうなるのか」は分からない。もう一つはその量が膨大になる可能性があるということ。

これらを合わせると、人が理解(説明)できない、認識できない、管理し切れない量の知識がある、ということになる。そのように設計しない限り、その暗黙知で従来の仕事を自動化するということはもちろんないのだが、そうすることは簡単だ。組織が膨大になって個々の判断が甘くなれば、全体として一体何をやっているのか分からないまま仕事が進む、というようなことも起こり得る。

ここでこんな場面を考えてみる。一人の巨大な、その組織についてのことなら何でも知っているAIが居るとする。これを仮に「ご隠居」と呼ぶことにしよう。ご隠居は何でも知っているが、隠居の身なので経営に口出しをすることはない。だが経営幹部が相談に来れば、その望みをかなえる方法を教えてくれる。

その組織のA部の部長が、ご隠居に相談に来る。自分の部署の業績を最大化したいのだが、どうしたらよいか、と。ご隠居は答える。部長はその通りにすると確かにA部の業績は伸びた。だがB部、C部、D部の業績が落ち、会社全体としての業績は落ちてしまった。

そこで社長は、全体の業績を最大化することをご隠居に相談する。その答は、A部を潰すことだった。さすがにそれはできない、それをしない条件で、と問い直す。するとご隠居は、ではC部とD部の部長をクビにせよ、と言う。いやそれは、いやそれは、と色々条件を積み重ねていくと、結局何も変えないのが最適、という答になってしまった。

実は、どこかの条件を緩めれば業務を改善することは可能なのかもしれないが、それは何なのかはご隠居には分からない。それには二つの理由があり、一つは暗黙知だから、もう一つは条件の組み合わせが無限大だからだ。例えば人を何人雇うか、給料を幾らにするか、事業領域をどの程度拡大するか、どんなシステムを導入するか、などといった、普通の経営者が考えそうなことの組み合わせは、既に充分すぎる複雑さを持っている。問題空間が広すぎるのだ。

そこで、もう一つの「条件設定AI」が必要になってくる。これを「お局様」と呼ぶことにする。こちらは、経営者が妥当と思える条件の組み合わせを考えてくれるものだ。例えばA部を潰すのとC・D部の部長をクビにするは、経営陣にとってどの程度「マズい」ことなのか、といった情報を積み重ねていくものだ。つまり条件を絶対的なものとせず、どの程度その条件が厳しいのかをアナログ的に見極めていくものだ。

これにより、A部を潰すのはダメでも、新事業参入を条件にして2分割するだけならOK、今年は業績が下がっても、5年後までの平均で勝ればOK、といったような、より細かい条件を設定することができる。

こちらも暗黙知ではあるが、問題空間の大きさはずっと減ってくる。この二つを突き合わせることで、望ましい条件下で最適な伸びを出すことができる、というわけだ。

ご隠居AIは、いわゆるBIデータから自動的に構築できるはずだ。だがお局AIは、幹部へのインタビューが基本になるので、新たなデータ積み上げが必要であり、時代によっても変わるので、継続的な入力が必要だ。また、突き合わせも単純結合とは行かず、量子コンピュータのような突き合わせ方が必要になるかも知れない。

この考え方からすると、ご隠居AIの構築は簡単で、お局AIの方がむしろ難しいことになる。もしそうなら、これは業務知識ないしは顧客知識として、ベンダのコンピタンスになるかもしれない。

買い物管理

コンビニで扱う商品には全てバーコードが付いている。これはレジ打ちの速度向上や打ち間違いを防ぐためのものだが、考えてみればこれはユーザにも有用な情報だ。

スマホのカメラでバーコードやQRコードを読むソフトは既に存在する。これで商品のバーコードを読んで、Googleで検索すると、商品が何であるかくらいは分かる。だがこれはあくまで汎用の検索であり、必ずしも分かるとは限らないし、それ以上の情報は検索結果をいちいち当たるしかない。

もしここから、ユーザが欲しいと思う情報を自動で取得できたら、更にそのデータが連携できたら、色々と面白いことができる。どんな情報が欲しいのかと言えば、

1. 商品名称
2. 数量、容量、入り数
3. ベンダ名・販売車・輸入業者、問い合わせ先情報
4. 消費期限、賞味期限(これは今のバーコードにはないので別のコードが必要)
5. 食品表示義務情報(保存方法、原材料名、保存方法など)
6. アレルギー関連情報
7. 栄養価
8. 取扱説明書(PDFのURL)
9. 付属品リスト(個々の付属品毎に同様の情報へのリンク)
10. 電子保証書
11. 電子リサイクル券
12. 輸出入条件
13. 梱包形態、梱包外形、商品サイズ、重量
14. 6面写真(商品、梱包各々)

更に、購入店においてレシートをスキャンすることで、これらをリンクして購入記録として残すことができるはずだ。支払方法、消費税、購入金額、購入日、担当者等。つまり、レシートを一つスキャンすればこれらが全て分かり、既に買ったものについては自分で商品をスキャンすれば商品情報は分かる、というようにする。

これだけの情報を自動で得られれば、次の自動化が色々と見えてくる。

1. 家族のアレルギー情報と付き合わせて、自動警告する。
2. 消費期限情報を合わせて取り込み、アラームをセットする。
   1. 備蓄量と消費量を鑑み、アラームを早めにセットする。
3. 定期メンテナンス(フィルタ掃除、消耗部品交換など)のアラームを出せる。
   1. 消耗品の購入を簡単にできる。機器をスキャンして消耗品一覧から対象を選び、店を選んでボタンを押すとカートに入る、など。
   2. メンテナンス終了をその機器に電子的に知らせる。メンテナンスランプを消す、など。
4. 既に買ったものと突き合わせ、備蓄量が多過ぎるものは警告を出す。
5. 備蓄量の多いものを中心にした献立を提案する。
6. 備蓄量が少な過ぎるものは、買い物前に警告を出す。
7. 防災備蓄の充分性を、家族構成と突き合わせて評価する。(水が足りない、栄養バランスが悪い、など)
8. (大型のものが)部屋に入るかどうか(経路も含めて)、取り回しが大丈夫か、などが分かる。
9. 既存の機器との相性が分かる。例えば浄水器と蛇口形状がマッチするか、200V対応、洗濯機パンに収まるか、など。
10. 自動で家計簿を作り、評価する。家計の見直しの助けとなる。
11. 付属書類の低減。また付属品も、オンデマンドで購入できる前提で付けない、ないしは直ちに確認することで余計な付属品を付けない、ということが可能になる。

他にも色々考え付くだろう。これらのうち、アレルギー関連情報は、ユーザにとって真剣に必要なものだ。商品情報の表示義務に続き、オンラインでの情報提供義務についても徐々に強化し、間違いのない仕掛けにして頂きたい。その他についても、直接的な効果は弱いかもしれないぜ、全体としてみれば「家計の最適化」に繋がっていて、無駄が減る分効率化が進むはずだ。

問合せへの敷居が下がる

今でもチャットによる問い合わせ対応は存在しているが、オペレーターは人間だ。

Amazonのような大手であればともかく、まだ多くの企業は対応していないし、ましてや24時間対応等は無理だ。だが最近、AIがこれらを払拭する可能性が出てきた。

先日、NTT ComがLINE上でのサポートを開始したが、これはAIエンジンを使っているそうだ。学習フェーズがどうなっているかが不明だが、個々の企業に合わせた学習データとエンジンを備えることで、僅かなカネで例えば7割の問合せに24時間対応できるのであれば、AIチャットによるサポートがデフォルトになる可能性は高い。もちろん複雑で対応できない場合は有人対応に切り替えればよい。

これは特に、製品だけは作るがサポートが甘い新興企業や、言語の壁がある外国からの参入組に有利に働くはずだ。つまり、製品が弱くともサポートが厚いことで儲かっていた企業にとっては脅威となる。サポートが均質化することで、商品自体の出来が際立つことになるからだ。

一方で、サポートAIの出来自体を差別化できないわけではない。上のような均質化が必ずしも起こるとは限らないわけだ。例えばAIエンジンの出来や学習の効率、提供する学習データの質などによって、AIチャットであってもサポートに差が出ることは考え得る。

一方で、サポートに対する敷居は下がるため、例えば各社にAI音声で同じ質問をして答えを統計的に処理する、というような、第三者評価も可能になってくる。エンジンがSaaSで提供されるようになれば、学習データによってのみ差別化されるから、これはダイレクトに企業の資産になる。

正直に言って、ソフトウェア関係の問合せで満足したことは一回もない。余りにも回答のレベルが低過ぎるからだ。ウソを教えられたことも多い。それ以前の問題として、電話が繋がらなくてイライラすることも多かった。AI導入によってこれらが少しでも緩和されるなら大いに歓迎だ。

富士山噴火への備え

3.11で原発の危険を甘く見ていたように、次は噴火を甘く見ていたと後悔するかもしれない。今の知識を振り返ってみる。

過去の富士山噴火の規模を見ると、溶岩や噴石などの被害はもちろん近隣で発生するとして、広範囲に火山灰が積もる。予測によれば、関東でも数cmは積もる。この量では電車、車、飛行機は全て動かない。

火山灰は直径0.1μm程度のガラス質の欠片であり、鋭い形状をしている。このため、多くのPM2.5対応マスクでは対応できない(2.5とは2.5μmのことだ)。このため、まず発電所では灰がエアフィルタを通り抜けて中で燃焼してガラスになり、焼きついてしまうため動かせない。また、人間がするマスクも、N95クラスではまだ不足で、N100クラスで何とか、というレベルになる。吸い込むと肺胞に刺さり、病気にかかりやすくなるとされている。火山灰は二週間降り続き、また数ヶ月空中を漂うそうだ。

また、濡れた火山灰は電気を通す。乾いた火山灰は鋭く、被覆を傷つける。送電線に濡れたまま積もると重量で負荷が掛かる。このため、電線がダメージを受け、回復にも長い時間が掛かる可能性がある。またこれに伴い、通信、ガス、放送、上下水も止まる。自家発電が可能な施設であっても、空中に漂う火山灰を吸い込んで焼きついてしまうため、動かせない。ヘタに動かせば火災の危険すらある。バッテリは唯一可能な電源だが、通信設備が動かないからスマホは使えない。照明がせいぜいだ。

つまり、全てのインフラは最低2週間から数ヶ月は回復不能である。支援物資もこない。ここから考えられる基本戦略は二つしかない。第一は初動で逃げ切ること。この「初動」とは、噴火から降灰までの短い時間を意味する。第二は備蓄のみで自宅待機後、やはり脱出することだ。

第一の戦略はスピードが鍵となる。噴火から東京に降灰するまでの時間は、2時間程度と言われている。降り始めから交通手段が動かなくなるまで更に1時間を見込んで3時間、この時間で降灰が1cm以下の地域まで避難する。東京の場合は北東方向、例えば宇都宮や水戸などが候補として考えられる。距離的な視点からすると、100km。

3時間で100kmとなると、徒歩では無理だ。自動車、電車、バイクが候補となる。このうち電車は安全確認ないしは停電で止まる可能性が高く、自動車は渋滞になるとかえって状況が悪化する。従ってバイク一択となる。そうなると、一人か二人ならよいが、家族連れではこの選択肢はない。

残るは持久戦だ。だがここにはもう一つの懸念がある。知っての通り、原発は緊急停止してもその後冷却をし続ける必要がある。これには電力が必要だ。電力会社が電気を止めたら自家発電となるが、これはエンジン発電であり、降灰時には使えない。するとメルトダウンの危険が出てくるのだ。これに要するのはせいぜい2日が限度で、もしそうなれば持久戦などやっていられない。

一番近い浜岡原発は富士山の南西にあり、風向きからしてここへの影響は少ないと思われる。地震が伴う場合もあるだろうが、緊急停止しても、浜岡以西より電力供給を受け続けられれば、火山灰が降っても冷温停止できるだろう。風が流れる北東にある一番近いものは茨城県東海村だが、ここまで来れば降灰は1cm以下と推測され、また更に北東から電力供給を受けることは可能だと思われる。

以上により、もしこれらの原発に火山灰が届き、尚且つ電力供給が遠所より受けられない場合にのみメルトダウンの危険が出る、と考えられる。だがその情報は入ってこない。もしメルトダウンしても遠いために爆発音などは聞こえないだろう。

このため、原発の無事を信じて(祈って？)篭城するか、吸灰の危険を承知の上で徒歩や自転車等で逃げるか、という選択を迫られることになる。

徒歩や自転車で脱出する場合、数cmの火山灰がどれだけ健康被害を生じるかを見積もる必要がある。2cmで健康な人でも被害が出る、1cmだと気管が弱い人に被害がある、という記述があったので、初動では市販の紙マスクでも役に立ちそうだ。ただ3時間程度でN95以上にすることが望ましい。また、半日に1回は交換する必要があるし、寝ているときも着用が必要だ。

また、ゴーグルが必要になる。これは水泳用のもので間に合うが、視界が悪くなるので専用のものがあるとよい。粉塵作業用の密閉ゴーグルは市販されており、千円も出せばAmazonでも買える。ただ子供のものはないので、水泳用のものを流用するしかない。

子供連れなら平均時速4kmなどは無理だから、3kmで計算するとして、100kmの移動には30時間掛かる計算だ。幾ら初動が早くても、灰をしっかり被ることになる。マスク、ゴーグルの他にも、ポンチョは必需品と見てよいだろう。また、100kmまで行かずとも、50km程度でタクシーに乗れるかもしれない。これには15時間掛かる。歩き詰めで、とは行かないから、2、3日の行程となる。

一方の持久戦について考えてみる。通常、人々が備蓄している水の量は、せいぜい二週間だろう。数か月分の水を備蓄している人等はごく少数のはずだ。このタイムスケールで事態が収束する可能性はほぼゼロだ。だから、備蓄が切れたら直ちに行動(脱出)を試みなければ、皆死んでしまう。その時点での脱出方法は、依然として徒歩だ。

ただ、こちらの方は一つだけ望みがある。東京都の年間降水日数は１１１日だそうだ。これを３６５．２５で割ると、約３０％となる。二週間あれば雨が複数回降り、地面や空中の火山灰は大きく減ると予想される。従って、備蓄を二週間として、これが切れた時点で徒歩で脱出することは、初動で徒歩で脱出するより吸灰が少なくて済む可能性がある。

ここで視点の抜けを一つ披露しておくと、噴火時点で職場や外にいた場合だ。会社の備蓄を2週間分も取っているところは皆無だろう。せいぜい1日～3日だ。それ以上会社にいても意味がないが、その時点ではたっぷり灰が積もっているという事態になる。

つまり、ゴーグルやN95マスク、できればポンチョも通勤鞄に入れておかないといけないし、篭城は無意味なので初動で自宅を目指さなければならない、ということだ。初動の方が灰が少ないはずだからだ。ポンチョがなければ傘が有効かもしれない。

なお、降灰に負けない情報機器が一つだけあって、それは衛星電話だ。このためだけに持ち歩くのもどうかと思うが、自治体や国の機関は当然、購入を検討すべきだろう。

家電のリース化

クルマには、2、3年のリースの後に乗り換えるか買い取るかを選ぶ、というサービスが存在する。家電は車よりずっと安いが、同様のことを検討できないだろうか。
これには様々なメリットがある。

1. 所有権の放棄により流通が活性化する。一定額を払っているのなら乗り換える方がトク、という感覚により、買い替えサイクルに近い「乗り換えサイクル」を確立する。
2. メーカーも売りっぱなしでなく一定量の回収を見込んで生産するため、規格化、リサイクル・リユース、メンテナンス性の向上、操作方法の統一などにモチベーションが働く。
3. 極端に古い家電が家の中から徐々に消えていくことになる。古い機器の発火事故の抑止、リコールへの対応も容易になる。
4. 故障時の対応は基本的に交換であるため、保証期間の設定は不要となる。
5. 無用な高機能商品が減る。高機能商品はリース料金も高いので、使わないと分かれば即座に低機能商品にリース換えできるからだ。同じ理由で、ライフステージ(年齢や家族構成の変化)に合わせて家電を容易に交換できる。
6. 不法投棄が減る。返さないと違約金が取られるからだ。
7. 新基準、例えば消費電力やエコ規制などへの対応が短期間で進む。
8. 設置や固定方法の標準化が進む。
9. 引越しが容易になる(古い家電をリース終了し、新しい家で家にあった家電を再度リースすればよい)。家電に限らずガス製品も同じようにリースにすると、引越しにおけるガス対応(LPガス/都市ガス)や周波数問題対応(50/60Hz)も容易になる。
10. 使われずに廃棄される商品は減り、皆製品寿命近くまで活用してから廃棄となるため、資源の使用効率が上がる。

デメリットとしては、家電の安売りやエコ減税のような景気刺激策が摂り難くなる、所有欲が満たされない、程度か。実際、現状のリース業者にも家電はあるが、割高であり機種が選べないなど、魅力が少ない。車にも車種が選べるように、家電にももっと、選択のバラエティと割安感のあるリース業者が出てきて欲しいものだと思う。