「困難を乗り越えた経験」の書き方とは?回答のポイントを例文つきで解説
ESで、「困難を乗り越えた経験」を聞かれた就活生は多いのではないでしょうか?
困難のレベルが分からなかったり、思い当たる経験がなかったりすると、どう答えて良いか困りますよね。
企業側は、質問に対する答えから、就活生の人となりを判断します。単なる苦労話ではマイナスイメージなので、書き方を工夫して好印象を与えましょう。
このコラムでは、質問の意図や回答のポイントを例文つきで解説するので、ご参考ください。
企業側が「困難を乗り越えた経験」を聞く意図
目標に向かって努力できるか知るため
企業側は、「困難を乗り越えた経験」から、目標に向かって努力できる人間か確認しています。
目標を掲げ努力する姿勢は、業種や職種を問わず、多くの職場で求められます。
主体的にチャレンジした経験を伝えれば、採用担当者から高評価を貰えるでしょう。
困難にぶつかったときの対処法を確認するため
企業側は、「困難を乗り越えた経験」から、就活生の人となりや思考プロセスを確認しています。
問題にぶつかったときの対処法は、逃避するか、立ち向かうか人それぞれです。
企業側は、困難の乗り越え方を通して、組織の中でどのように考え動ける人物なのか、チェックしているといえるでしょう。
「困難を乗り越えた経験」は特別な体験でなくても良い
困難はエピソードの珍しさよりも、「どう取り組んだか」が大事なので、特別な経験を書く必要はありません。
すごさや珍しさにこだわるとエピソード自体が見つからないので、先入観を捨てて過去を振り返りましょう。過去に落ち込んだことや、モチベーションが下がったことに注目するのがおすすめ。
落ち込んだときにどういう行動をしたか、結果としてどうなったのか洗い出し、自分ならではのエピソードを見つけてください。
「熱中したこと」を振り返るのもおすすめ
「困難を乗り越えた経験」がない人は、「挫折体験」ではなく「熱中したこと」に注目するのもおすすめ。
そもそも困難とは、達成したい目的があるとき、目標に向かう過程で起きるもの。なにかに熱中した経験や努力した体験を振り返ると、エピソードが見つかりやすくなります。
成功体験の裏にも、失敗や困難はあったはず。 フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは
時系列で振り返り、ひとつ1つのエピソードを丁寧にピックアップしましょう。
「困難を乗り越えた経験」の基本的な書き方
どんなに素敵なエピソードでも、相手に伝わるような構成でなければ、高評価にはつながりません。
順序立てて分かりやすく伝えられることは、ロジカルな思考力や表現力のアピールにもなります。
下記で、基本的な書き方を確認しておきましょう。
1.エピソードの概要
はじめに、どのような体験かを端的に書きます。
「サッカー部で県大会を控えていたが、ケガで出場できなくなったこと」のように書き出すと、
話の要点が分かりやすくなります。
2.状況と起きた問題
3.困難克服のための行動と結果
4.経験から学んだこと
困難を通して何を学び、どう成長したか結果を書きます。
困難を乗り越えた経験は、自分の強みにつながる要素の1つです。学んだことをどう仕事に活かすか意気込みを書き、仕事への熱意を伝えましょう。
単なる不幸話に終わらせず、ポジティブに締めるのがポイントです。
避けたほうが良い「困難を乗り越えた経験」
身内の不幸話
採用担当者が反応に困るので、身内の不幸話を書くのは避けたほうが無難です。
「困難にぶつかった経験」は、「自分の能力不足が招いた事態」を書きましょう。家族の不幸は自分の能力とは無関係で、コントロールできません。
自分が遭った困難をもう一度洗い出し、的確なエピソードを見つけてください。
レベルが低い困難
困難のレベルが低いエピソードは、就活で使うのはおすすめできません。
「アルバイトの仕事が覚えられず店長に怒られた」「朝が苦手で大事なゼミの発表に遅刻した」
といった困難は、そもそもの能力の低さを感じさせます。
かえって印象を下げる恐れがあるので、熱心に取り組んで失敗した経験がないか考えましょう。
体験別!「困難を乗り越えた経験」6つの例文
1.アルバイト編
飲食店のアルバイトで、新人スタッフの教育を任されたことです。
業務を早く覚えてもらいたいと焦るあまり、厳しく指導してしまい、2名のスタッフが早期退職してしまいました。
一方的に説明し、事務的な対応をしていた自分を深く反省しました。
厳しいだけではモチベーションは上がらないと思い、業務の説明だけでなく、楽しさも伝わるよう心がけました。初めての新人教育で緊張していることも正直に伝え、心を開いたコミュニケーションを意識しました。
結果、職場の雰囲気は明るくなり、7人の新人スタッフを一人前になるまで担当できました。
貴社でも、心が通じるコミュニケーションを心がけ、お客様との信頼関係を築いていきたいです。
全国大会出場を目指していた野球部で、スタメンに入れなかったことです。
大会を目指して練習してきましたが、ほかの部員に実力が叶いませんでした。
当時は劣等感に打ちひしがれ、スタメン入りした部員を素直に祝福できませんでした。
しかし、大会に出場できないなら、選手を支える裏方として活躍しようと決意。
調子の悪い部員の話を聞き、原因を考え、新しいメニューを考案してサポートに努めました。
結果、チームは準優勝という成果を出せました。
この経験から、視点を変えて目標を目指し、努力する重要さを学びました。
貴社でも、社員が力を発揮できるようサポートに努め、人事として活躍していきたいです。
3.サークル編
学生生活最大の困難は、ダンスサークルにメンバーが集まらず、廃部の危機にあったことです。
新規のメンバーを集めるには、ダンスサークルの存在を知ってもらう必要があると考えました。
そこで、学内で毎日ダンスを披露したり、地域のイベントに参加したりして、見てもらう機会を増やしました。
結果として、イベントを観た学生が7人入部し、廃部の危機は回避できました。
この経験から、積極的に行動を起こせば壁も乗り越えられると学びました。
貴社に入社した暁には、魅力的なサービスを広く知ってもらえるよう、広報として発信していきたいです。
英語力が足りず、大学1年次の交換留学選考に落選したことです。 フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは
悔しく思いましたが、日本にいながらでも英語力は磨けると思い勉強を決意。
平日の夜間は語学学校に通い、休日は外国人観光客が多い飲食店でアルバイトし、英語漬けの日々を送りました。
学内の留学生との交流イベントに参加し、ネイティブの学生と交流したことも英語力アップにつながりました。
結果として、1年次には600点だったTOEICが890点に達し、日常会話を英語で話せるようになりました。
この経験から、手段に拘らず、柔軟に取り組む大切さを学びました。
貴社でも、王道の旅行プランに捉われず、日本の魅力を伝えるためにフレキシブルな提案をしていきたいです。
社会学のゼミで課題が見つからず、苦労したことです。
ゼミでは、自分で課題を見つけ1年かけて調査し、答えを発表する必要がありました。
ほかの学生が高度な課題を見つけるなか、何も見つからない自分を恥ずかしく思いました。
そんなとき、無理に難しく考えず、純粋に知りたいことを調べようと考えました。
私は「理系学生と文系学生の恋愛の違い」を課題とし、学生を対象にフィールドワークを実施しました。
足を使って聞き取りに回り、500人を越える学生から解答を得られました。
結果として、新規性が高いと評価され、その年のゼミの発表で1位を受賞しました。
貴社でも、既存の枠に捉われず柔軟に発想し、新しいサービスの開発に貢献したいです。
6.大学受験編
大学の推薦入試で不合格だったことです。
自分は受かると慢心していたため、これからどうすれば良いか分からず途方にくれました。
同級生は受験勉強に邁進し、学力の差は開くばかりでした。
努力して追いつくと決め、同級生より遅れて高校3年の11月から受験勉強をスタートしました。
休日は12時間、平日は5時間勉強し、苦手な分野を重点的に解くことに努めました。模試を受けたらその日のうちに解きなおし、間違えた場所の解答プロセスを学ぶことで、苦手分野を克服できました。
結果として、推薦入試で落ちた〇〇大学に、一般入試で合格できました。
貴社でも、他力本願ではなく自分の力を信じ、問題解決のために努力していきたいです。
FX初心者の迷いを解消、投資心理とチャート読解力を鍛えるサイト。
【週ナビ#236】フィボナッチ・リトレースメント「9」の使い方
今週の視点
今週の見通し
状況:
TR上段㊤:5月高値
TR中段:先週高値から安値109.フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは 0
TR下段㊦:5月高値戻り売りN値108.0
売り手目線:安値109更新シナリオ。週明け現在、4時間マイナス1σの外側をバンドウォーク中、このままブレイクするか、3月安値で戻り売りされるか、109を更新すれば、次のサポート候補は日足のサポート108.5。
買い手目線:安値109で2番底形成のシナリオ。
今週の値動き:安値109切上げのフィボ9%で下げとまり底値形成。ここから反転する想定だったが、金曜東京時間、トランプ大統領のツイート砲で状況が一変。メキシコに対して5%の制裁関税賦課を表明し、リスク回避の円買い一辺倒になった。
今週の流れ(状況変化)
May.27 フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは Mon. 米国休場
状況:安値109.0を目指しての戻り売り中。3月安値と109.0をトレーディングレンジとみる。
売り手目線:先週陰線戻り売りの続き。安値109まで20ピプスあるが、安値切上げになるかもしれない。突っ込み売りはリスクが高い。3月安値から売りたい。
買い手目線:109逆張り。下げ止まればショート利確狙いでロングを考える。
月曜日の値動き:米国休場ということもあって、約30ピプス戻しただけだった。矢印のように3月安値に届かず、かといって、青ネックラインも割らず、109.5周辺で波動が弱くなってしまったのでノートレード。
May.28 The.
状況:3月安値から109.5にかけての戻り売り候補に達している。
売り手目線:先週陰線戻り売り。前日終値ネックラインを下抜けば先週安値までショート。3月安値への上値試しスパイクに注意!
買い手目線:3月安値戻り目の崩れから110.0までロング。戻り売りされれば、先週安値から逆張り。
火曜日の値動き:欧州時間、ネックライン下抜けで赤1ショート、先週安値更でアウト、続いて、青1下ヒゲ確認後、戻り目までロング、NY初動、戻り高値緑1でショートを狙うも紫の動きでスルー。
May.29 Wed.
状況:前日終値は先週安値でサポート、109.0(現在5月安値)に対する切上げの2番底を疑う。
売り手目線:先週安値崩れで109.0までショート、下抜けば日足サポ108.5まで保有。
買い手目線:先週安値+1095月安値2番底反発で逆張り。
水曜日の値動き:東京時間、先週安値を15分足がブレイクしたがフォローが入らず高値更新してから、高値更新もできずに、25ピプスの”ツツミ”になる。
May.30 Thu.
状況:先週安値での底堅い値動きに対し3月安値戻り売りの攻防。
売り手目線:先週安値の崩れ狙いだが、先週安値サポートや109.0へのスパイクの可能性もあるので注意。
買い手目線:先週安値2番底からの3月安値上抜け期待ロング。押し目候補は、1時間強者の安値から109.5にかけてのゾーン。
木曜日の値動き:東京時間、109.5で下げ止まって上昇し始めたが、3月安値までの値幅がなくて緑1ロングはスルー。
May.31 Fri.
状況:先週安値での2番底形成から上昇して押し目をつけてる状況。前日コマ足陽線終値は3月安値でレジスタンス。
売り手目線:2番底からの買い転換が崩れれば売りを考える。1時間強者の値を割れた辺りから雲行きが怪しくなるが、109.0へのスパイクもあり得る。
買い手目線:先週安値2番底からの買い転換で押し目買い。候補は前日安値周辺だが、先週安値へのスパイクにも注意!
金曜日の値動き:トランプ大統領のツイート砲で状況が一変。メキシコに対して5%の制裁関税賦課を表明し、リスク回避の円買い一辺倒になった。
ユーロドル
今週の見通し
状況:先週に引き続き、4月4週150ピプスレンジ内、週足サポート反発でレンジ中央まで戻している。
TR上段㊤:4月高値
TR中段:先週安値・週足サポートから5月高値(4月4週陰線高安)
TR下段㊦:1.105
売り手目線:TR中段㊤レンジ上限ショート。TR中段レンジ内は1時間足で対応。
買い手目線:TR中段㊦レンジ下限ロング。TR中段レンジ内は1時間足で対応。
今週の値動き:ハラミのなかは指向性が弱く大きくは狙えない相場。先週高値から売られ始め週足サポートを試したが壁が厚かった。
今週の流れ(状況変化)
May.27 Mon. 米国休場
状況:ブルベアの力関係を、先週金曜曜高安(高値=先週高値、安値=3月安値)基準でみる。
売り手目線:金曜高値+先週高値+4時間切上げラインでレジスタンスされれば、3月安値+金曜安値目安にショート。
買い手目線:3月安値+金曜安値サポートから金曜高値目安にロング、
月曜日の値動き:東京時間、先週高値を試し、青ネックライン下抜きからの赤1ショートは、3月安値まで届かず金曜陽線の押し目が入ってきてしまった。
May.28 The.
状況:レンジ中央なので指向性が弱い。引きつづき、3月安値と先週高値のレンジでみる。先週金曜陽線がはらみ足になった。
売り手目線:先週高値天井部への2回目の試しからショート。
買い手目線:金曜陽線半値から前日高値まで押し目買い、3月安値への下値試しに注意。
火曜日の値動き:東京時間、金曜陽線押し目崩れで赤1ショート、3月安値までスッと下がらずにミニWボトムでアウト。
May.29 Wed.
状況:3月安値押し目が崩れ、先週安値からの上昇波半値押しの位置まで下がった。週足サポートでは、すでに2回反発しているので今のところ底値とみている。
売り手目線:前日陰線戻り売り。先週金曜陽線はらみ足ブレイク。下げの目安は先週安値から5.3安値のゾーン。
買い手目線:週足サポート2番底からの押し目買い。先週安値から5.3安値のゾーンで下げ止まればロング。ここから買われた上昇波は4月4週陰線高値を目指すかもしれない。
水曜日の値動き:欧州初動、3月安値プルバックからの切上げライン下抜けで赤1ショート、キリ番間際でモミ合ったが、NY時間に下抜けて5.3安値に到達。
May.30 Thu.
状況:底値から巻き返しを計る買い手と、先週安値ブレイク期待の売り手との戦い。
売り手目線:先週安値*週足サポート目前の安値圏、ここから突っ込んで売るのはリスク高そう。売るなら前日陰線1.115辺りまで戻してからにする。週安値を割れば50ピプス下までの下げが見込めるが可能性は薄い。
買い手目線:短期足が下げ止まれば、戻り目1.115辺りまでのあや戻しをロング。ただし、そこから、2回目の安値試しがあるので長く持てるポジションじゃない。
木曜日の値動き:戻り目候補1.115にも、先週安値にも届かなかったのでノートレード。
May.31 Fri.
状況:先週安値+週足サポートへの3回目の試しで底値形成中。
売り手目線:先週安値を割れば50ピプス下までショート。
買い手目線:昨日の底値ブロックを使ってロング、今週下降波の戻しを狙う。下値試しからの逆張りか、1.115からのプルバックを待って押し目買い。
金曜日の値動き:東京時間、底値への試し、ダマシ安値青1をサインにネック抜けてけの1波目をロング、1.115でアウト。
今週の見通し
状況:
TR上段㊤:窓埋めレート
TR中段:先週高安
TR下段㊦:121.5
売り手目線:日足サポ122.フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは 5ブレイクを含む先週安値更新シナリオ。
買い手目線:日足サポ122.5を含む先週安値からの買い転換シナリオ。
今週の値動き:木曜まではドル円の先週安値+ユロドルの先週安値で底堅い値動きになったが、一変、金曜の東京時間のトランプ砲で、リスク回避の円買いとなった。
今週の流れ(状況変化)
May.27 Mon.
状況:日足サポ122.5の上にある。
売り手目線:日足サポ122.5ブレイクで先週安値までショート。
買い手目線:日足サポ122.5で底値をつくり試せば金曜高値までロング。
月曜日の値動き:東京時間、日足サポ122.5にできた底値を試した青1下ヒゲでロング、金曜高値アウト、NY時間は、米国休場でノートレード。
May.28 The.
状況:日足サポ122.5上でサポート中。
売り手目線:日足サポ122.フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは 5ブレイクで先週安値までショート。
買い手目線:日足サポ122.5で底値をつくり試せば金曜高値までロング。
火曜日の値動き:東京時間、日足サポ122.5での底値が崩れ下にブレイクしたので赤1で抜けの1波目をショートするも延びずに撤退。
May.29 Wed.
状況:前日終値は日足サポ122.5+先週安値122.0もブレイクした。
売り手目線:前日陰線戻り売り。
買い手目線:122.0で底値形成すれば日足サポート122.5までロング。
水曜日の値動き:東京時間、122.0にツツミ発生、欧州時間、このツツミを割ったが、すでにドル円主要サポート間際で緑1ショート見送り。ドル円・ユロドル共に下げ止まりポイントにあったが、先週安値へのプルバックは深夜になってしまいとれなかった。
May.30 Thu.
状況:ドル円、ユロドルともに安値圏にあるので、両通貨ペア共に買える状況になればユロ円も買っていく。
売り手目線:先週安値戻り売り。
買い手目線:先週安値付近の戻り売り崩れから日足サポート122.5までロング。
木曜日の値動き:先週安値付近前日高値で上げ止まったが122.0を割らずに売れる状況にならなかった。
May.31 Fri.
状況:先週安値から戻り売りが入りかけているが、ドル円、ユロドルは安値圏なので買い選好。
売り手目線:先週安値は戻り売り候補だが他2通貨次第。
買い手目線:先日高値上抜き返しからのロング。
金曜日の値動き:東京時間、トランプ大統領のツイート砲で状況が一変、リスク回避の円買い一辺倒になった。
1,1,2,3,5,8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946, 17711, 28657
S&P500弱気相場入り、市場は反転までに時間との見方
経済全般 11 時間前 (2022年06月14日 フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは 10:10)
© Reuters. 6月13日の米国株式市場でS&P総合500種が1月3日の過去最高値を20%以上下回る水準となり、弱気相場入りが確認された。米連邦準備理事会(FRB)が景気後退(リセッシ
[ニューヨーク 13日 ロイター] - 13日の米国株式市場でS&P総合500種が1月3日の過去最高値を20%以上下回る水準となり、弱気相場入りが確認された。米連邦準備理事会(FRB)が景気後退(リセッション)を起こさずにインフレを抑制できるのかとの懸念が広がっている。
[フランクフルト 14日 ロイター] - 欧州中央銀行(ECB)が14日発表した調査によると、世界での単一通貨ユーロの使用状況は過去1年間横ばいとなっており、ドルに次ぐ地位を維持.
[パリ 14日 ロイター] - 欧州中央銀行(ECB)理事会メンバーのクノット・オランダ中銀総裁は、9月の利上げについて、幅は50ベーシスポイント(bp)に限らないと指摘し、10.
[上海/香港 14日 ロイター] - 中国証券監督管理委員会(証監会)は14日、外資系投資銀行に上級管理職向け報酬の詳細の報告や報酬の抑制を求める会議は開いていないと表明した。 .
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日経平均株価 | 26,629.86 | -357.54 | -1.32% |
日経225先物 (F) | 26,フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは 477.5 | -362.5 | -1.35% |
韓国総合株価指数 | 2,492.97 | -11.54 | -0.46% |
NYダウ | 30,516.74 | -876.05 | -2.79% |
独DAX | 13,404.25 | -22.78 | -0.17% |
S&P/ASX 200 | 6,686.00 | -246.00 | -3.55% |
米ドル指数 | 104.765 | -0.201 | -0.19% |
金 | 1,822.20 | -9.60 | -0.フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは 52% |
原油 WTI | 122.31 | +1.38 | +1.14% |
銀 | 21.フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは 225 | -0.030 | -0.14% |
米国綿花2番 | 145.08 | -0.58 | -0.40% |
排出権 | 83.66 | +2.12 | +2.60% |
米国シカゴコーン | 765.12 | -2.88 | -0.37% |
米国コーヒー | 224.75 | +1.40 | +0.63% |
ドル/円 | 134.38 | -0.01 | -0.01% |
ドル/ウォン | 1,286.96 | -4.92 | -0.38% |
ユーロ/ドル | 1.0467 | +0.0059 | +0.56% |
ユーロ/円 | 140.65 | +0.80 | +0.57% |
トルコリラ/円 | 7.7779 | -0.0013 | -0.02% |
豪ドル/円 | 92.82 | -0.19 | -0.20% |
ポンド/円 | 162.49 | -0.フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは 52 | -0.32% |
大塚ホールディングス | 4,383.0 | -74.0 | -1.66% |
ソフトバンクグループ | 5,033.0 | -132.0 | -2.56% |
トヨタ自動車 | 2,095.0 | -36.5 | -1.71% |
三菱UFJフィナンシャル・グループ | 732.6 | -3.3 | -0.45% |
ブイ・テクノロジー | 2,838.0 | -31.0 | -1.08% |
東芝 | 5,588.0 | -42.0 | -0.75% |
みずほフィナンシャルグループ | 1,505.0 | +4.5 | +0.30% |
リスク開示書: 金融商品や仮想通貨の取引は投資金額を失う高いリスクがあります。仮想通貨の価格は非常にボラティリティーが高く、金融、規制、政治など、外的な要因に影響を受けることがあります。また信用取引はリスクが高いことを十分に理解してください。
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【FX】RCIとは?RSIとの違いは?意味と使い方のすべてを解説するよ!
第 2 位 フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは
第 5 位
【FX】RCIとは?意味は?
RCIの意味について
RCIとは、 R ank C orrelation I ndexの頭文字をつなげたものです。
R ank
C フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは orrelation
I ndex日本語に訳すと…「順位・相関・指数」となります。
RCI(=順位相関指数)は、レートと日付(期間)を順位付けして、それらの相関関係をグラフ化(−100〜+100)したオシレーター系テクニカル指標の一つです
フィボナッチを使った、相場の反転と転換点の求め方とは引用:RCIの計算式を、中学生でもわかるように解説するよ!
RCIの計算式とは?
RCIの計算式|その1
RCIの計算式|その2
【2020年最新版】AI(人工知能)を使った画像認識の活用事例まとめ
AI(人工知能)の画像認識技術に注目が集まっている理由の一つに、ディープラーニングの登場による画像認識の精度の大きな向上があります。ディープラーニングの登場はAI(人工知能)全般に大きな衝撃を与え、画像認識技術も例外なくその影響を受けました。
他の理由として、ディープラーニングが登場したことで非構造化データの処理が可能となった点もあります。非構造化データとはデータ内の特定の場所に何があるのか決まっていない、定型的に扱うことのできないデータの総称で、画像や動画は非構造化データに当たります。以前は非構造化データの活用は難しかったのですが、ディープラーニングの登場により非構造化データも容易に扱うことが可能となり、画像認識の幅が広がりました。
まとめると、精度の向上と画像や動画を容易に扱えるようになったことが、AI(人工知能)の画像認識に注目が集まる要因です。そんなAI(人工知能)の画像認識技術の代表例の一つとしてGoogle Lensがあり、ものすごい機能を持っています。次にGoogle Lensのすごさについてお伝えしましょう。
Googleの画像認識「Google Lens」がすごい
Google Lens は画像認識のスマホのアプリであり、スマホの種類によっては標準で搭載されています。Google Lensの特徴は「目の前にあるもの・身の回りにあるものを調べる」ということです。例えばテキストにカメラを向けたとして、検索にかける、リアルタイムで翻訳、電話をかける、コピペすることなどが可能です。
これだけでもすごいですが、さらにすごいのはGoogle Lensはカメラを向けたものが何であるのか当てるという機能があるところ。カメラを向けると詳細な情報が出てくるので、商品やファッション、観光スポット、食事、動植物などありとあらゆるものの詳細が明らかとなります。
Google Lensは無料で手軽に楽しめるので、現代のAI(人工知能)の画像認識のすごさを体感にはうってつけのアプリでしょう。もちろん、目の前のものを調べたり、リアルタイムで翻訳したり、便利な機能が豊富なので単なるおもしろアプリにとどまりません。
AI(人工知能)を使った画像認識の例・顔認証
顔認証とはAI(人工知能)の画像認識の一つで、主に骨格や顔の目、鼻、口の配置や大きさを元に、AI(人工知能)を用いて人間を判別する認証方法です。なりすましが困難で、場合によっては特別な専用装置も不要で非常に便利です。スマホのロックや空港での出入国、テーマパークの入場で活用されており、AI(人工知能)の画像認識を使った技術の中でも身近なものの一つでしょう。
その他の画像認識の面白い事例
パン屋さんで使われているAI(人工知能)レジ、その名もベーカリースキャン (株式会社ブレイン)はパンの形を画像認識して支払金額をする画像認識システムです。識別されたパンは、店員側だけでなく購買客側に設置されたモニターにも表示される点がユニークで、近未来感が出ています。
ベーカリースキャンは購買客が自分で支払いをし、その間に店員がパンを詰めるというセミセルフレジとなっており、お金を触った手でパンを扱わなくていいという衛生面でのメリットがあります。画像認識精度100%よりも、衛生面や導入のしやすさを優先したこのシステムは今後AI(人工知能)を用いた画像認識を活用していく上で興味深いでしょう。
さて、ここまでAI(人工知能)についてさまざまな事例を紹介してきました。 画像認識ってすごいな、自分でも作ってみたい、けどこれだけの技術なんだから莫大なお金がかかるんだろうな・・・ とあきらめる人もいますよね。実は画像認識AI(人工知能)はフリーソフトで、つまり無料で作ることが可能です。
実は画像認識AI(人工知能)はフリーソフトでも作れる!
画像認識AI(人工知能)を作るフリーソフトというよりもWebサービスででもっとも手軽に使えるものに、AIメーカー があります。AIメーカーは識別させたいラベルを設定し(例えばそばとうどんを判断させたいなら「そば」と「うどん」)、学習データを登録して、学習させるだけで画像認識AI(人工知能)が完成です。しかも学習データは自動でWebから収集させることも可能であり、Twitterのアカウントを用意したり、アプリ連携させたりする必要はありますが、本当に誰でも簡単にAI(人工知能)を作ることができます。
今後のAI(人工知能)による画像認識の進化はどうなるのか
AI(人工知能)による画像認識はこれからますます精度を上げて、発展する可能性が高いです。しかし残念ながらその精度を100%にすることは非常に困難で、ベーカリースキャンのように技術だけにフォーカスを当てずにサービス全体で画像認識をどう使うか考えていく方向に製品やサービスは発展するでしょう。
また画像認識の進化に伴い、浮上してくるのはプライバシーの問題です。画像はときに個人情報になり、例えば顔は最大の個人情報といえるでしょう。法律面でもセキュリティ面でも画像の取り扱いについて慎重に考えなければならない未来がやってくることは間違いありません。
さて、今回はAI(人工知能)を使った画像認識の活用事例などについてお伝えしました。
画像認識はディープラーニングの登場と共に急速に成長し、精度の向上と非構造データである画像や動画を容易に扱えるようになったことから現在もっとも注目を集めている技術の一つとなっています。代表的な事例にGoogle Lensがあり、調べたいものにカメラを向けるだけで、リアルタイムに英文を和文に翻訳したり、食品の情報が表示されたりします。しかもGoogle Lensは無料で使えるので、便利ですよね。
他にもAI(人工知能)を使った画像認識は空港などで使われる顔認証にも使用されており、意外と身近なところに存在していることがわかりました。面白い事例としてベーカリースキャンがあり、技術一辺倒ではなくどのようなサービスを提供するかにこだわった事例もありました。ふと見渡してみれば、色々なところに画像認証の技術は転がっているかもしれません。
画像認識AI(人工知能)はAIメーカーというWebサービスを使えばだれでも簡単に作れます。今後はこのような作る側のサービスも増加、高度化し、AI(人工知能)を使った画像認識の開発に競争力が増すかもしれません。
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