途上国や未開拓地域の地図作成は人工知能でGAN〜Deep Learning〜

人工知能×途上国課題

発展途上国ビジネスやBOP（ベースオブピラミッド）ビジネスというと、安くて、ローテクで、頑丈なソリューションがマッチすると想像される方が多いかと思います。

確かに、途上国ビジネスにおいて、そうしたソリューションや製品が受け入れられる局面は多くあります。

ただ、人工知能などの最先端のテクノロジーが実は、途上国ビジネスでも活用できるかもしれないという取り組みについて「発展途上国課題×人工知能（AI）の可能性について」で紹介しました。

今回は、その第二弾として、地図制作における人工知能の活用について紹介します。

人工知能の発展と得意分野

まず、人工知能が注目される契機となったクノロジーが「ディープラーニング」と呼ばれるものです。

人間の脳構造を模したニューラルネットワークをより深く設計されたもので、現時点で人工知能（ディープラーニング）が最も得意にする領域は下記の二つと認識しています。

（ここは議論があるかもしれませんが）

・物体認識：人の目が担っていた機能

・完全情報ゲーム：囲碁など

※AlphaGo 囲碁AI Master 〜AlphaGoから何を学ぶのか〜

その中で、昨今、GAN（Generative Adversarial Network）というモデルが注目を集めています。訓練データを学習し、それらのデータと似たような新しいデータを生成するモデルです。DeepLearningにおいて学習データをいかに確保するかはクリティカルな問題で、その課題に対する技術的解決の手段としても注目されています。

人工知能（GAN）を使って何ができるのか？

途上国において、地図や住所情報が整備されていない地域があります、ただ、人の手でそれを整備するとなると、時間と費用がかかります。

GAN（Generative Adversarial Network）モデルを用いると、衛生写真やドローンの写真から自動で地図の生成などが可能となります。

（https://phillipi.github.io/pix2pix/images/teaser_v3.png より引用）

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