固定電話、全国一律に NTT東西がIP化 24年1月に3分8.5円 データ回線移行、対策急ぐ

https://www.nikkei.com/article/DGKKZO22358180X11C17A0TI1000/

IP電話の通話料金は全国一律、3分8.5円とする。これまでは通話先が長距離になるほど料金が高くなっていたため、大幅な値下げとなる。マイラインは廃止される見通し。NTT東西はマイラインの代替サービスを検討する。

NTTが固定電話のIP化を急ぐ背景には、維持コストの増加がある。交換機の販売がすでに終了し、交換部品も少なくなっている。NTT東西は交換機を安価なIP対応機器に切り替えることで、将来のコスト負担軽減を狙う。

NTT東西はIP化と同時にISDNのデータ通信の提供を終了する。ISDNは、幅広い業界で企業間の受発注データをやり取りするEDIの回線に使われている。情報サービス産業協会の藤野EDIタスクフォース座長は「ISDNの終了でEDIが正常に動作しなくなる恐れがある」と指摘する。

固定電話のIP化は世界でも前例がないとのこと。これに乗じて悪質な勧誘や営業が増えそうです。


旭化成が「スマート衣料」参入 18年にも、救命救急などに応用 東レ・東洋紡も実用化狙う

http://www.nikkei.com/article/DGKKZO17392470W7A600C1TJ2000/

旭化成子会社の米ゾールは救急救命機器の世界大手。旭化成が開発した伸縮性のある導電性繊維をライフベストに採用したり、心電図などの生体情報に基づきながらAEDを利用する技術などを開発中。救命救急や病状管理に役立てる。

東レとNTTは電気を通す高分子樹脂を染み込ませたポリエステル繊維で、体の表面の弱い電気信号を読み取ることができるhitoeを開発した。既に心拍数をはかるスポーツ用途や高温環境での負荷を測定する工場作業員向けに展開している。

東洋紡も導電材料と樹脂を組み合わせたフィルム状の製品COCOMIを開発。バスやトラックの運転手の居眠り防止の用途で実証実験を進めている。同分野ではクラボウも参入を表明しており、熱中症予防に向けた製品の実証実験を進めている。

高機能繊維の分野は熱い。スマート衣料は企業用向けの次に一般用向けにもどんどん広がると思われます。


郵便網維持へ背水 切手・はがき、1日に値上げ

https://www.nikkei.com/article/DGKKASDC26H27_W7A520C1EA1000/

ある程度の落ち込みは覚悟する。2017年度の事業計画では、年賀はがきも含めた通常のはがきが80億9700万通になると試算。前年度実績比4.9%減を見込む。値上げの営業利益押し上げ効果は300億円。

値上げと同時に業務効率化も急ぐ。エリア再編による区分け拠点の合理化を進めている。宅配便では大口顧客への値上げを実施し、採算の取れない価格で受け付けないようにしている。不在時の再配達を減らすため、利用客が郵便局やコンビニで荷物を受け取れるようにしたり宅配ポストの設置箇所を増やしたり。

だが、ユニバーサルサービスの維持が義務付けられているのは重荷だ。NTTは月々の電話料金でユニバーサルサービス料を徴収するが日本郵便は自己負担で全国2万4千局でのサービスを提供している。

通数は4.9%減で、営業利益押し上げ効果は300億円の試算。ユニバーサルサービスの重しは確かにあると思います。


通販の品定め AIがお助け TSIとNTT系、閲覧に応じ提案

http://www.nikkei.com/article/DGKKZO14084290U7A310C1TI5000/

サイトを訪れた消費者がどの検索項目を選び、どの商品ページを閲覧したかをAIが学習することでより精度の高い提案ができるようになるという。ナノ・ユニバースの通販売上高の8割をスマホサイトが占めている。AIの導入により、スマホサイトでの販売を伸ばし、ブランド全体の売上高に占める通販サイトの割合を現状の4割から5割に引き上げる。

ネット通販は消費者に幅広い品ぞろえを提供できる一方、対面接客で商品を薦めることはできない。消費者の多様なニーズを踏まえ、商品を提案するAIの活用はファッション関連の企業にも広がっている。

ユニクロは顧客の問い合わせにAIが答える「チャットボット」を米国で導入。ジェイアイエヌは似合う眼鏡をAIが判定するサービスを始めている。

これまでもレコメンドとかすでにあるので、それとAIの違いがいまいち分かりませんが。サプライズ的な提案もできるんでしょうか。


東ロボくん、東大合格届かず AI、応用力に課題 多様な作業、人間が手本

http://www.nikkei.com/article/DGKKZO13282780T20C17A2TJN000/

ベネッセコーポレーションが実施した16年度のセンター試験模試では合計で525点(平均は454.8点)を獲得、偏差値は57.1となった。この成績は、難関私立大学のいくつかの学部・学科で合格可能性80%以上のA判定になる。しかし、偏差値80前後が合格の目安になる東大の壁はなお高い。

文と文のつながりの理解が必要な複数文問題は振るわなかった。人間は過去の経験や実生活で得た常識をもとに会話の状況を想像し、正解を導き出せるが、こうした経験のないAIにはできない。会話文の例が示すようにAIは文脈の理解が苦手だ。つまり読解力に課題がある。

囲碁を打つ、車を運転する、適切な治療法を見つける。特定の用途で強みを発揮する現在のAIは「特化型AI」と呼ばれる。これに対し、汎用AIはより多様な作業をこなす。お手本は人間の脳だ。人間は知識を柔軟に活用して初めて見る問題にも対処できる。単純に言えば、応用力がある。これを可能にしようとするのが汎用AIだ。

昨年より偏差値が落ちているのが痛ましく感じますが、難関私立大学でもA判定になるというだけで凄みがありあます。


ソフトバンクに風穴 日本通信に押し切られ回線「開放」 「乗り換え」増える選択肢、格安スマホ普及加速

http://www.nikkei.com/article/DGKKZO12424760R00C17A2TI1000/

携帯大手3社は回線を開放しているが、ソフトバンクはSIMカードにロックをかけている15年5月より前の機種で、他社に乗り換えられないようにしていた。関係者によるとソフトバンクは「SIMカードは電気通信事業法の適用外で貸し出す設備に当たらない」と指摘。

日本通信は格安スマホ市場を切り開いてきた。まずドコモにもかみついた。07年に回線の接続を求め、総務大臣裁定を勝ち取る。12年には回線利用料が高く、基準が曖昧だとして総務省に申し立てた。総務省はドコモの回線接続料を半額以下とした。これが格安スマホ普及の契機となった。

格安スマホの回線はドコモに偏っている。接続料が最も安いからだ。今回、ソフトバンクが折れたことで、回線の選択肢が増える。日本通信以外でもソフトバンクに接続を求める格安スマホ会社は出てくるだろう。

孫さんのガソリン事件は有名ですが、今度は逆の立場。「大人になりましたから」と語ったそうです。


奔流IoT 近づくサービス業革命 つながりが価値を生む

http://www.nikkei.com/article/DGKKZO11268410S7A100C1TJC000/

JR中野駅近くの駐輪場。電動アシスト付き自転車が10台ほど並ぶ。ハンドルに搭載した読み取り装置にSuicaなどをかざすとカギが外れる。予約や支払いもスマホでできる。導入費用は自転車代に1台3000円を足すだけ。「初期投資を大幅に抑えられた」(シェアリングサービスの松橋社長)ため、利用料を1時間税別100円に設定した。

ネスレ日本が発売した新型コーヒーマシン。スマホとブルートゥースでつながり、家族がいつコーヒーを飲んだかをスマホ画面で確認でき、安否確認にも使える。詰め替え用コーヒーを定期購入する客には無料で提供するキャンペーンを展開。2カ月余りで出荷台数は10万台を超えた。コーヒーと見守りサービスの新結合。

ほぼ満席の高速バスが福井駅から東京駅に向かって出発した。乗務した京福バスの2人の運転手はNTTと東レが共同開発した、着るだけで心拍数を測定できる機能素材「ヒトエ」のシャツを制服の下に着用。携帯通信網を通じて心拍数のデータを集め、NTTの独自技術と欧州IT大手の独SAPが持つ高速処理技術を活用して、疲労の度合いを解析する。

通信・回線まわりのソリューションからIoTのソリューションへもう移って来ていますね。


スマホかざせば商品情報 セブン&アイとNTT 15カ国語で表示 訪日客に安心を

9695999993819688e3e29a9e9a8de3e2e3e3e0e2e3e4869be7e2e2e2-dskkzo0937388010112016ti5000-pb1-1

http://www.nikkei.com/article/DGKKASDZ10HLH_Q6A111C1TI5000/

新システムで訪日客などの取り込みを狙う。インバウンド消費の軸が高額品から日用品へ移るなか、うまく需要を取り込めれば大幅に売り上げを伸ばせる。ただ包材のスペースは限られ多言語での表示は難しいため、スマホを使い、積極的な情報提供を図る。

NTTのAI技術の一つである物体検索技術を活用する。3次元の物体をどのような方向から撮影しても高い精度で認識できる。セブン&アイのロゴに、同技術に対応する透かしを目立たない形で埋め込む。撮影した画像をもとにセブンのデータベースを検索し、対応する関連情報を表示する。

NTTの物体検索のAI技術がキモのようです。どの方向から撮影しても高い精度で認識できるとのこと。


AI日本の戦略 深層学習 現場に応用 物流・工場へ導入めざす

96959999889DE2E7E0E2E4E0E0E2E0E6E2E5E0E2E3E486989FE2E2E2-DSKKZO0520624024072016TJM000-PB1-2

http://www.nikkei.com/article/DGKKZO05206220U6A720C1TJM000/

競技の鍵を握るのが画像認識能力だ。「準備期間3カ月で世界の強豪に肩を並べる結果を出した」というPFNが使ったのが深層学習と呼ぶ技術。脳を模した神経回路網を何層にも重ねたプログラムで大量のデータを学習し、能力を高めた。

ものづくりなどに強みを持つAIベンチャーはほかにもある。東京工業大学発のクロスコンパス・インテリジェンスだ。実績もある。ルネサスエレクトロニクスとは、深層学習を応用することで機械異常の予兆を検知し、不良品や故障を防ぐ技術を開発した。

AIの開発動向に詳しい松尾東京大学特任准教授は「深層学習技術を個々の現場にいかに早く実装できるかが勝負。工場をはじめ現場力が強い日本企業に勝ち目はある」と語る。ただ、製造現場などに深層学習を応用する動きは国内にとどまらない。グーグルは最近、カゴに入った複数の種類の品物をロボットアームが識別して取り出す技術を公開した。

基本、ライブラリの組み合わせだという話も聞きましたが、まだよく分かっていません。どこかで学習せねば。