「AIを身近に使う」を自分の手で簡単に体験できる画期的なツール
今回のZinrai検証プロジェクトでは、AI としての基本的な機能に加えディープラーニングについても一部検証が行われた。また実際に機能を使ってみる中では、「音声テキスト化」「自然文解析」「需要予測」の3つのテーマを設定して検証を行い、見えてきたメリット、デメリットを、手塚氏は以下のように語る。
①音声テキスト化：日本語のテキスト化ではかなり高い認識率をマーク
検証では「短い会話の1フレーズ」「住所」「電話番号」「ID （英数字）」「会議や対話などの複雑な会話」「長文（小説）の朗読」のそれぞれについて、以前から同社が利用してきた海外製のAI プラットフォームとのベンチマーク比較を行った。
「ノイズが少ない場合には、両者にほとんど結果の差はありませんでした。住所のテキスト化など日本独自のものでは、Zinrai はかなり正確なテキスト化を実現しました。イベント会場などノイズの多い音声は認識率が低下しましたが、ディープラーニング（ノイズキャンセリングや話者判定）などとの組み合わせで改善できる可能性はあります」
②自然文解析：需要の高いチャットボットサービスを短期＆簡単に開発
自然文解析のAPIでは自然文を解析し、文章から人名や地名などの固有名詞を抽出する。文章の文脈を解析し、その文章に書かれている内容を分類する。地名座標推定、固有名詞抽出、文書分類（文章の意図を解釈する）という3つの機能が提供されるが、その中の文書分類の機能を使ってチャットボットを作ってみた。
「現在、チャットボットは企業から非常にニーズが高いが、ゼロから開発するとなると相当の工数や期間がかかってしまいます。Zinraiのこの自然文解析機能を使えば、かなり短期にしかも簡単に作れるのではないかと考えています」
③需要予測：データ解析の「第一歩」を踏み出したい企業にオススメ
需要予測はその名の通り、店舗等で販売する商品の需要と売り上げを予測するAPIだ。予測モデル作成ではPOSに加え、天気やイベントなどの外部データの連携学習も可能。従来、需要予測というとビッグデータ解析のような複雑で高度な知識や高価なソフトウェアが必要だったが、Zinraiでは学習用と予測用のそれぞれのCSVデータがあれば簡単に作成できる。
「使い方は非常に簡単で、管理コンソールから店舗情報や商品情報、CSVの学習データを入力して、予測実行ボタンを押すだけです。重厚長大なデータ解析はやはり専門家が必要ですが、現場でデータ解析にチャレンジしてみたい人が自分でデータ解析の感触を体験できるので、データ活用の第一歩を踏み出そうとしている企業には恰好のツールだと思います」
