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ATカンパニー株式会社

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FCノウハウ

AIビジネスにおける市場規模の拡大と今後の動向について③

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この記事の信頼性

ATカンパニー株式会社
前代表取締役

浅野 忍土

フランチャイズ・ストラテジスト、浅野忍土が監修。
銀行、ITベンチャーを経て、FCコンサルティング会社であったベンチャー・リンクへ入社し、フランチャイズビジネスに携わる。
8年間、チェーン展開支援を主とした業務に従事し、牛角、しゃぶしゃぶ温野菜、土間土間、銀のさら、タリーズ、カーブスなどを多店舗展開。
結果1,500店舗以上のチェーン展開に関与。
その後、独立し、ATカンパニー(株)を創業し、FC展開を支援。
さらには女性専用AIパーソナルトレーニング「ファディー」FC本部を設立し、自らFC本部も経営している。

AIビジネスにおける市場規模の拡大と今後の動向について③

先のレポートでは汎用人工知能について、触れましたが、もう一方でAI(人工知能)は、特化型人工知能と呼ばれる分野が存在します。それは全認知能力を必要としない程度の問題解決や推論を行うソフトウェアを指しています。例えば、以前に大変話題となりましたが、囲碁のプロ棋士に勝利したGoogleのAlphaGoは、それにたあり、機械学習やディープラーニングとも呼ばれています。

AI(人工知能)の中で近年注目されている手法が、「機械学習」です。機械学習とは人間の学習能力を模倣し、それをコンピュータで実現しようとする技術のことです。その名前の通り、機械が自ら学ぶことで、経験値を上げていくことで、賢くなっていきます。今までのソフトウェアは、ルールベースと呼ばれるものでした。
たとえば、メールスパムを発見するソフトでは、「もし○○という単語が入っていたらスパムメールの可能性が高くなり、□□という言葉が入っていたらスパムメールの可能性が低い」といった一定のルールを、事前に人間が考えて、すべて設定していました。

一方で機械学習はそのようなルールは決めずとも、メール本文と、そのメール内容がスパムかどうか?という正解が対になったデータを大量に収集し、学習させることで、機械が自動的に学習し続けます。
人間でも、あるメールがスパムかスパムでないかを判断するためには、膨大な数のメール文面を読み込んで、それらがスパムかどうかをある程度理解しているため、新しいメールが来たときにスパムかどうかを判断できるようになりますが、それと同じ作業を機械がやっているイメージがまさに「機械学習」です。
ルールベースだと、事前に決めたルールから外れるものが出てきた場合、実際には対処できません。しかし、機械学習ではルールを設定せずとも、膨大な経験を積ませることで、過去の傾向から予測をすることができます。

簡単ではありますが、AI(人工知能)の定義に関して、解説いたしましたが、当然、弊社が展開する女性専用セミパーソナルフィットネスのファディー同様に、フィットネスの分野においても、AI(人工知能)の活用の波は確実に訪れることが予測され、AI×フィットネスの市場規模も拡大し、これまでと異なる次元のサービスが次々と誕生することになります。

最新のAI技術とパーソナルトレーニングを掛け合わせた新しいスタイルの女性専用フィットネスジム「ファディー」の事業詳細はこちらからご覧いただけます。

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