Aiの基礎知識
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Aiの基礎知識
AiとIoTの関係性や違いとは
新聞やニュースなどでも広く取り上げられるようになった「Ai」や「IoT」という言葉の数々ですが、実際のところ、これらの意味を正確に理解している方は意外と少ないのではないでしょうか。Ai技術の発達にともなって、近ごろでは企業のAi導入やワーキングスペースのIoT化などが積極的に行われるようになりましたが、AiやIoTの違いやそれぞれの役割などについては、いま一度しっかりと理解しておきたいところですよね。今回は、AiとIoTの違いやそれぞれの果たすべき役割などについて、わかりやすく解説を進めていきます。AiとIoTの違いとはAi技術の発展とIoTテクノロジーの普及は切っても切り離せない相関関係にあるため、混同して説明される場合も多くあります。しかし、AiとIoTの2つの言葉は全く異なる意味であり、役割も異なるものとされているのをご存知でしょうか。まずはAiとIoTの両者の違いについて、簡単に以下で解説を進めていきましょう。Aiとは「Ai」とは「Artificial intelligence」の略語で、日本語に訳すと「人工的な知能」という意味になります。Aiの定義は研究機関や企業にもよって異なりますが、一般的には「機械学習」や「ディープラーニング（深層学習）」といった先端的な学習機能を保有する、コンピュータやシステムそのものを指す言葉として解釈されています。IoTとは「IoT」とは「Internet of Things」の略語で、日本語に訳すと「モノのインターネット化」という意味になります。先ほどのAiとは異なり、IoTという言葉は、あらゆる物理的なモノがインターネットに接続すること。モノの周囲の状況を把握できたり、遠隔操作が可能になったりなど、そうした近未来的な考え方や概念そのもの、もしくはインターネットに接続されているモノ自体を指す言葉として解釈されています。AiとIoTの相違点Aiという言葉は、学習機能を保有するコンピュータシステムそのものを指す言葉であるのに対し、IoTという言葉は、あらゆるものがインターネットに接続する未来的な世界観や、そうした概念そのものを指す言葉であると言えるでしょう。AiとIoTの関係性AiとIoTは、各々が得意とする領域の違いから、それぞれの役割を組み合わせて活用される場合がほとんどです。まずはAiの強みですが、これは大量のデータを瞬時に分析できるところにあります。Aiは、蓄積された膨大なデータのなかから、そのデータに内在する各々の特徴や規則性を見つけ出したり、データに含まれている内容を瞬時に判別することができたりなど、ビッグデータにおける内容の学習や特徴の分析などを得意としています。次にIoTの強みですが、これはさまざまな情報をリアルタイムに取得できるところにあります。IoTの普及によってあらゆるモノが常時インターネットに接続されるわけですから、そのモノを通じることで、今まででは収集できなかった情報をリアルタイムで収集することができるようになります。たとえば、畜産分野におけるIoTの導入事例などでは、家畜の首輪に温度センサーとGPSを内臓したマイクロチップを埋め込むことで、その家畜を取り巻く周辺環境などをリアルタイムに収集。蓄積されたデータをAiが分析と学習を行うことによって、生産性の向上や人手不足の解消などに役立てられています。このように、AiとIoTのテクノロジーを掛け合わせることで、どちらか一方だけでは実現し得なかった大きな価値を生み出すことができるようになるでしょう。。AiとIoTを活用したサービスAiによる音声対話型スピーカーの「スマートスピーカー」などは、近ごろでは一般家庭にも普及するようになったため、AiとIoTとを掛け合わせた身近なサービスの代表的な事例と言えるでしょう。スマートスピーカーとは、Aiによるアシスタント機能を搭載した音声対話型のスピーカー製品を指すもので、Googleの開発した「Google Home（グーグルホーム）」や、Amazonが販売する「Amazon Echo（アマゾンエコー）」などが有名です。スマートスピーカーの進化と普及スマートスピーカーを利用することで、家中に設置されているスマートロックやスマートライトなどのIoT機器のオンオフを、音声制御機能を用いてコントロールすることができるようになります。従来までのスマートスピーカーにおいては、機械学習における自然言語処理の技術不足から認識精度の甘さなどが指摘されていました。しかし近ごろでは、Aiがユーザーの声質や会話の内容を分析することによって、誰が何を喋っているのかまで的確に認識できるようになりました。このように、AiとIoTとを掛け合わせた製品やサービスなどは、一般家庭への普及にとどまらず、ビジネスシーンにおける商品の開発やマーケティング分野にも応用されるようになっています。まとめAiやIoTの技術が発達したことによって、近ごろではさまざまな製品サービスへのAi導入が実施されるようになりました。AiとIoTとを組み合わせることで、従来までの技術では実現が難しかったさまざまな課題の解決に役立てることができます。日々革新的な技術が誕生している日進月歩なAi分野ですが、企業活動やビジネスの最前線などにおいては、その存在が無視できないものとなりつつあるでしょう。Aiを適切かつ効果的に扱うためにも、Aiのもつメリットやデメリットなどをしっかりと理解することでリテラシーを深めていくことが重要と言えるはずです。
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シンギュラリティ提唱者レイ・カーツワイルの研究内容とは
Aiの発達が日々飛躍的な進歩を遂げている昨今、Aiが人間の知能を超えてしまうという「シンギュラリティ（技術的特異点）」の問題も指摘されるようになりました。今回は、人工知能研究の第一人者でもあるアメリカの哲学者「レイ・カーツワイル」が提唱した「2045年問題」の概要と、シンギュラリティの到来によって引き起こされる危険性やリスクなどについて、わかりやすく解説を進めていきます。シンギュラリティ2045年問題とは2045年問題とは、レイ・カーツワイルによって提唱された、シンギュラリティの到来ポイントについての議論です。Aiにおける「ニューラルネットワーク」や「ディープラーニング（深層学習）」の発達によって、従来までは不可能とされてきたさまざまなAiタスクの実行が可能となったため、こうしたシンギュラリティに関する一連の議論が再び注目を集めるようになりました。彼によると、2045年をめどにAiが人間の知能を超えるシンギュラリティが到来し、私たちの社会生活に大きな影響をもたらすとしています。レイ・カーツワイルの人物像についてここからは、天才レイ・カーツワイルの生い立ちと、彼の提唱した2045年問題の予言の内容について見ていきましょう。レイ・カーツワイルの生い立ち1948年のアメリカはニューヨークで生まれたレイ・カーツワイル。音楽家の父親と画家の母親をもちながら、12歳の頃には当時ではまだ珍しかったコンピュータプログラムに興味を示し、高校生になると統計分析や作曲プログラムを作っていたようで、学生時代からその天才ぶりを発揮していたと言えるでしょう。高校卒業後は、理系大学の世界最高峰とも称されるマサチューセッツ工科大学に進学。在学中には、OCRソフトウェア（画像のテキストをデジタル文字に変換する技術）や文章の読み上げマシンなどを発明し、さまざまな革新的なプロダクトを世に送り出しています。30歳になった頃には、世界的な音楽家でもあるスティーヴィー・ワンダーと合同で会社を設立し、世界初のサンプリング音源を用いた電子鍵盤楽器「Kurzweil K250」を開発。芸術一家に生まれたこともあってか音楽産業への技術転用にも熱心に取り組んでいます。天才発明家としての名を馳せていたレイ・カーツワイルですが、40歳になってからは多くの出版物の執筆に尽力し、テクノロジーがもたらす未来や技術革新に関してのさまざまな予測を展開するようになります。2005年には、彼の執筆した著書『The Singularity Is Near:When Humans Transcend Biology』がヒットし、そのなかで用いられた「シンギュラリティ」という言葉が世間に広く知られるようになりました。現在のレイ・カーツワイルは、自然言語処理のAiシステムをGoogleで開発しており、同社のメールサービス「Gmail」の返信をAiによって自動生成するスマートリプライ機能の開発に携わっています。レイ・カーツワイルの予言内容ここからは、レイ・カーツワイルがその著書のなかで示した、テクノロジーの進化によって引き起こされる事象についての具体的な予言内容を見ていきましょう。①1990年代から2020年までの予想・インターネット社会の到来・検索エンジンの誕生・コンピュータの小型化・インターネットのモバイル化・バーチャルリアリティの誕生そのほかにも、チェスや囲碁で人間を打ち負かすAiが誕生することや、スマートグラスなどの映像が投影される眼鏡の発明、家庭用ロボットの普及など、彼が予測した多くの出来事は、現代のテクノロジーの進歩によって的中していると言えるでしょう。②2020年から2045年までの予想まず、2020年からの10年間は「ナノテクノロジー革命が始まる10年」としており、サイズが100ナノメートル未満のコンピュータの誕生や、医療用ナノマシンの普及など、コンピュータやテクノロジーそのものの極小化を予言しています。次に、2030年からの15年間に関しては、自分の脳をスキャンして意識や記憶をバーチャル空間に転送する「精神転送」の技術が開発されることを予言。それによって他人の感覚をリモートで体験できるようになったり、脳の認知感覚機能を拡張することができるようになったりと、意識や記憶、感覚などもデジタル化することができるようになるとしています。そして2045年には、人工知能が技術的特異点を迎えることで人間の知能を上回り、既存の人類のサイボーグ化や電脳化が進むことによって人間とコンピュータの区別が存在しなくなる「死を超越した世界」が訪れると言います。一見するとSF映画のような信じられない話ばかりが並んでいるようにも思えるでしょう。しかし、ムーアの法則に代表されるような指数関数的な技術革新やブレイクスルーによって、Aiが人間の知能を超えるシンギュラリティの到来は徐々に現実のものとなりつつあるのです。現在のAi技術はどこまで進んでいるのか医療用ナノマシンや精神転送などの技術については、まだまだ絵空事のテクノロジーとも言えるでしょう。しかし家庭用ロボットの普及や囲碁Aiの進化などの2020年までに起こるとされていた出来事は、ほとんど現代では実現可能なものとなっています。シンギュラリティは本当に実現するのかこうしたシンギュラリティが本当に実現するのかどうかについては、まだ具体的な結論が出ているわけではありません。しかし、Aiの運用ルールや法整備などについての議論を積極的に交わし、近い将来起こり得る事象に対して、あらかじめ対処できるようにしていくことが重要であると言えるでしょう。まとめAiが人間の知能を上回ってしまうというシンギュラリティに関する議論は、そのキャッチーさから、私たちの恐怖心や不安感といった負の感情を煽ってしまいがちです。大切なことは、テクノロジーの進歩によるリスクだけに目を奪われることではなく、そうしたテクノロジーを今後どう制御し、どう取り扱っていくのかという有意義で建設的な議論が交わされなければなりません。私たち一人ひとりが、Aiや人工知能に関する技術を正しく理解するなど、人間とAiそれぞれの役割を見失わないための、人類全体におけるリテラシーの向上が求められているのではないでしょうか。
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ニューラルネットワークとは？機械学習の違いや活用例について解説
みなさんは「ニューラルネットワーク」という言葉をご存知でしょうか。Aiの普及にともなって、「機械学習」や「ディープラーニング」といったAi関連の用語が、世間一般にも広く認知されるようになりました。そうした言葉の違いは、一体どのようなところにあるのでしょうか。今回は、近年のAi技術の核とも言えるニューラルネットワークについて、その意味や構造などに触れて、具体的な活用事例とともにご紹介いたします。ニューラルネットワークとはそもそも「ニューラルネットワーク」とは、Aiにおけるコンピュータアルゴリズムのなかのひとつで、コンピュータがヒトと同じような思考を行うために開発された思考システムのことを指します。ニューラルネットワークは、ヒトの脳神経（ニューロン）の構造を模した思考プロセスをベースに設計。入力層、隠れ層、出力層の順番で、入力された情報に対しての回答を行うシステムとなっています。従来のニューラルネットワークシステムにおいては、単純な構造からコンピュータの思考の量や幅に限界が生じてしまうため、近ごろでは、より複雑な情報処理を行うための「ディープニューラルネットワーク」や「ディープラーニング（深層学習）」といった先端技術が注目を集めるようになりました。ニューラルネットワークの仕組みと構造ニューラルネットワークとは、コンピュータがより柔軟に思考できるように開発されたシステムであるため、内部構造や思考プロセスなどについては、基本的には人間の脳神経と同様の仕組みとなっています。そうした構造面での特徴から「人工ニューロン」と呼ばれる場合もあります。ニューラルネットワークと機械学習の違いここからは、機械学習やニューラルネットワーク、ディープラーニングなどのAi用語について、それぞれの違いを見ていきましょう。機械学習（ディープラーニング）とは機械学習とは、コンピューターが大量のデータの学習を通して、データの分類や予測などを自動的に行うことを指すもの。一般的にはコンピュータによる学習技術の総称を指すものと言えます。ニューラルネットワークとは次にニューラルネットワークですが、これは上記の機械学習のなかのアルゴリズムのひとつで、前述した通り、人間の脳神経の構造を模した機械学習アルゴリズムを指すものです。ディープラーニングとは最後はディープラーニングですが、これもまたニューラルネットワークのなかのアルゴリズムのひとつで、より複雑な情報処理を行うために強化された、ニューラルネットワークの派生系とも言えるシステムのことを指します。ニューラルネットワークは機械学習の方法の1つ機械学習は、コンピュータの思考プロセスの表面的な概念を表すものであるのに対して、ニューラルネットワークは、その具体的なアルゴリズムを指します。そしてディープラーニングは、ニューラルネットワークに用いられる技術をより発展させた、実用的なシステムであると言えるでしょう。ニューラルネットワークが注目されている理由ニューラルネットワークの研究が進んだことにより、これまでのAiテクノロジーの範囲では実現不可能とされてきた、さまざまなタスクの実行が可能になっています。特に、従来までは不得意とされてきた、状況に応じた柔軟な思考や、イレギュラーの処理などのタスクにおいては、より人間らしい挙動を実現できるようになっています。ニューラルネットワークの活用で成功した事例そうしたニューラルネットワークの技術ですが、ここからは具体的な活用事例とともに技術の進化を辿っていきましょう。翻訳機能Googleの提供する「Google翻訳」は、100種類以上もの言語翻訳機能とシンプルな操作性を特徴とする、ディープラーニングを活用した人気翻訳サービスです。これまでの翻訳機器にあるような不自然で違和感のある機械翻訳に関しても、ディープラーニングの技術を活用することで、より自然でネイティブな翻訳を行うことができるようになりました。株取引システムAlpacaが提供する「Capitalico」は、プログラミングができないユーザーでも、自動で株取引のアルゴリズムを作成できる自動株取引システムです。ディープラーニングを活用した株取引システムは、そのほかにもいくつか存在しますが、ディープラーニングの活用によって未来の株価を予想することも実現できるようになりました。＞Aiが日本の株価を予想！？株式投資へのAi活用とはどのようなものか不動産イタンジが提供する「Value」は、ディープラーニングの技術によって物件の価格を瞬時に査定することができる不動産の価格査定システムです。統計的手法にもとづいたプロによる従来の査定方法よりも、ディープラーニングの採用によって、査定の精度が約10%ほど向上したということで、近ごろ話題を集めている不動産査定サービスです。PepperSoftbankが提供する「Pepper」は、Aiや人工知能の代名詞的な存在として、さまざまなショップや病院の待合室などでも見かけるようになりました。内分泌型多層ニューラルネットワークと呼ばれる特殊なアルゴリズムを用いることで、より人間らしい豊かな感情表現が実現できるようになったため、接客分野への活用が期待されています。まとめより人間らしく柔軟な思考を可能とするAiの存在は、なかばSF映画にあるようなフィクションとして一蹴されてしまいがちですが、そうした最先端の未来は日々着々と現実のものとなりつつあるでしょう。ニューラルネットワークやディープラーニングの技術は、日々急激なスピードで進化を続けています。Ai技術の開発だけにこだわるのではなく、私たちヒトが暮らす社会全体においても、Aiの利用に関する法規制や、運用モラルの向上などが求められているのではないでしょうか。
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Aiニュース
Aiは人類を超えるのか？人工知能の危険性やリスクについて解説
スマートフォンの音声アシスタントや家庭用お掃除ロボットにはじまり、最近では、自動車の自動運転や医療機器への導入など、私たちの生活に利便性と安全性をもたらしてくれる革新的なAiテクノロジー。今回は、Aiが人間の知性を超えてしまうシンギュラリティの可能性や、それによって生じるリスク、Aiの暴走を止めるための具体的な対策方法などに焦点を当てて、Aiに対するリテラシーや理解を深めていきましょう。Aiが人類の知能を超えることはあるのかAi技術の発達により、近ごろでは、Aiが人間の知能を超える「シンギュラリティ（＝技術的特異点）」の可能性が、さまざまな研究者によって示唆されるようになりました。Aiが人間を超える事例Aiが人間の知能を超えた事例で言えば、囲碁の世界チャンピオンを倒した「AlphaGO（アルファゴー）」が有名なところでしょう。2010年に行われた囲碁のプロ棋士との対局にて、コンピュータ史上初の勝利を収めてからは人間相手には全戦全勝という快挙を成し遂げ、Aiやディープラーニングへの興味関心を集めました。過去の膨大なデータを分析することによって、よりベストな解決方法を導き出すAiは、特定の分野においては、すでに人間の知能を凌駕するまでに成長を遂げているということをまずは理解しなくてはいけません。『強いAi』についてそもそも「強いAi」とは、特定の課題にのみ対応するものではなく、人間と同じようにさまざまな課題に対しての柔軟な処理を行うことができる汎用型のAiを指すものです。逆に汎用性が低く、特定の課題にのみ対応できるAiは「弱いAi」と呼ばれ、近ごろでは、Ai技術やディープラーニングの発達によって、より汎用型のAiの開発が進められるようになりました。汎用性の向上による柔軟な問題処理の実現などは、一見するとメリットのようにも聞こえますが、Aiが自ら思考できるようになるということは、人間では想定し得なかったようなさまざまな弊害を起こす危険性があるということです。シンギュラリティについてさまざまな業界分野へのAi導入が当たり前となりつつある昨今ですが、近ごろでは、Ai技術の発達による「シンギュラリティ」の訪れが、多くの研究者から示唆されるようにもなりました。シンギュラリティとは、端的に言ってしまえば、Aiがまるで人間のように考えて動くようになることで、人間の生活を脅かすようになり始める地点を指すもので、Ai研究の第一人者であるレイ・カーツワイルによって提唱された「2045年問題」などが有名です。Aiの発達やディープラーニングの進歩によって、こうしたシンギュラリティの問題などは、もはやSF映画だけの話ではなく、現実に起こり得るであろう深刻な問題として捉えなければならないと言えるでしょう。Aiの危険性やリスクについてでは、Aiが自ら思考を行えるようになることで、私たちの社会生活は一体どのように脅かされるのでしょうか。知能の向上Aiの普及が進むことによって、今後はAiが人間に取って代わるようになり、最終的には深刻な雇用の喪失や、国家や市民の間での貧富の格差を助長してしまう恐れがあります。特定の国家や企業におけるAi技術の独占などが発生することで、Aiを所有している側とそうでない側で、貧富の格差を招いてしまう恐れがあることは否定できません。Ai技術を牽引する立場にあるものは、積極的な技術公開やAiツールのオープンソース化などを通して、Aiによる格差拡大を生まないための努力が必要と言えるでしょう。良心の欠如Aiには、道徳や良心などといった、人間であれば誰しもが生まれながらに備えているような、倫理に関する概念というものが存在しません。Aiはその特性から、設定されたゴール（目標）に対しては、常に効率よく、合理的で最適な計算処理を行います。こうした善悪の判断ができないAiが、自ら考え行動できるようになることで、恐ろしい事態を招いてしまう可能性があるのです。イチゴ摘みAiの例たとえば、イチゴの収穫量を増やす目的でAiを活用しようとしたとき、通常の人間であれば、畑の面積を拡張したり、イチゴそのものに対する品種改良を検討したりなど、ごく一般的で常識的な解決策が思いつくことでしょう。ところが、Aiの導き出した解決策は違います。Aiの計算した結果によると、この一帯で最も効率的にイチゴを収穫するためには、まずは周辺の集落を滅ぼし、その土地をイチゴ畑に変えたうえで、集落の人間を収穫の労働力として活用することこそが、最も合理的でベストな解決策であると言うのです。Aiの暴走を止める対策とは上記はAiの危険性の警鐘に用いられる極端な例え話ですが、Aiに与える目標設定の方法や教師データの選定を誤ってしまうと、最悪の場合には、無差別な破壊行為や大量虐殺を肯定するような恐ろしいAiが誕生してしまうということを、私たちは忘れてはいけません。そうした事態を防ぐためにも、Aiにおける運用ルールの整備や法規制によるヒューマンコントロール、緊急停止装置の設置などは非常に重要な課題となります。そして何よりも、使う立場である私たち一人ひとりが、Aiに対する理解を深め、過信や依存を招かないように日々考えながら利用していくことが重要であると言えるでしょう。まとめAiの発達によって享受することのできるメリットには非常に大きなものがありますが、Aiという存在が貧富格差の拡大、、戦争や争いの火種となるきっかけになってしまっては本末転倒です。あらゆる可能性を秘めたAiですが、あくまでもそのAiを利用するのは私たち人間であり、使う側のモラルやリテラシーが欠如している場合には、最悪の事態を引き起こしかねません。Aiそのものの技術研究だけでなく、Aiを制御可能にするためのルールの整備や、個人レベルでのAiリテラシーの向上などが求められているのではないでしょうか。
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Aiの基礎知識
【機会学習とは】3種類の学習方法や使い分け、5つのアルゴリズムにも注目！
Apple製品の代名詞と言えば、やはり「iPhone(アイフォン)」ですよね。このiPhoneですが、「Siri(シリ)」による音声コントロールに始まり、顔認証技術の「Face ID(フェイスアイディー)」や、指紋認証システムの「Touch ID(タッチアイディー)」など、実はAiの技術を結晶した製品だということをご存知でしょうか。今回は、Aiにおける基礎知識として「機械学習」にスポットをあてて、その種類やそれぞれの学習アルゴリズムなどについてをわかりやすく解説し、Siriが私たちの顔や声を正確に認識できる謎に迫っていきましょう。機械学習とはAiは、入力された膨大なデータを瞬時に学習・分析することで、それらのデータ群に内在する共通項や規則性を発見し、最適な回答を見つけ出したり、カテゴリ別に分けることなどを得意としています。こうしたAiによる一連の学習活動を「機械学習」と呼び、この機械学習には、入力するデータのタイプや環境状況に応じて、主に3つの種類が存在します。機械学習の3つの種類①教師あり学習教師と言うと学校の先生などをイメージするかもしれませんが、Aiの分野における教師とは「正しいデータ(＝以下、正解データ)」を意味する言葉となります。コンピュータに対して大量のデータと一緒に正解データを入力することで、コンピュータは入力データと正解データそれぞれのデータの特徴を読み取ります。この学習を繰り返すことで、コンピュータは入力されたデータのうち「どのデータが誤りで、どのデータが正しいか」を正確に判断できるようになるのです。②教師なし学習教師なし学習とは、先ほどの教師あり学習とは異なり、膨大な正解データの分析を必要としない入力データのみの学習パターンになります。正解データを学習しない代わりに、膨大な入力データそれぞれが持つ構造や特徴を分析し、カテゴリ別にグループ分けを行ったり、要素の簡略化を行ったりします。入力されたデータに対してコンピュータ自身がそれぞれのデータの共通項や規則性を見つけ出し、カテゴリ別に分けていく学習パターンです。③強化学習強化学習とは、簡単に言うと「コンピュータがとる行動の方針を最適化する仕組み」を学ぶという、トライ&エラー型の学習手法になります。コンピュータが良い行動をとると高い報酬を、逆に悪い行動をとると低い報酬を与えるよう行動の結果ごとに報酬の値を設定し、その報酬を「最大化」するように機械は試行錯誤を行ってくれるため、コンピュータ自身が自分の学習を強化していくことで精度を上げていくという仕組みになります。さらに現在では、この強化学習と「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法を組み合わせた「深層強化学習(DQN)」が、強化学習の中でも主流となっています。囲碁の世界チャンピオンを倒した囲碁Ai「AlphaGO(アルファゴー)」にも、この深層強化学習が活用されています。機械学習における『教師あり学習』と『教師なし学習』の使い分け教師あり学習は、入力データと正解データをセットで読み込ませるため、ある特定の画像やテキストなどを判別する際に役立ちます。例えば、がん患者の大小さまざまな細胞画像を正解データとすることで、受診者の細胞を正確に判別することが可能になるため、がんの早期発見や早期治療に役立ちます。対して教師なし学習は、正解となるデータが存在しないため、膨大な数のデータをそれぞれの共通項に分類したり、規則性に沿ってカテゴライズする際に重宝します。これは、企業の保持している顧客データなどのビッグデータに応用することで、顧客のニーズやユーザー行動の分析が可能になるため生産性の向上に繋げることができます。このように、教師あり学習と教師なし学習それぞれにメリットとデメリットが存在するため、導入の際にはAiの利用用途を吟味した上で検討しましょう。機械学習で利用されるアルゴリズム上述した3種類の機械学習手法ですが、その中でもさらに細かいアルゴリズムによる分類が存在します。ここからは、機械学習の際に用いられる、主なアルゴリズム5つを確認していきましょう。分類(＝教師あり学習)教師あり学習の一つで、「分析したい入力データが属するカテゴリーやクラスが何なのか」を判定する手法。回帰(＝教師あり学習)教師あり学習の一つで、「売り上げや成長率といった数量を扱う場合の学習方法」で、過去の顧客データから新規顧客が今後どのくらい訪れるのかなどを予測することができます。クラスタリング(＝教師なし学習)教師なし学習の一つで、「類似するデータ同士を機能やカテゴリごとに分けて集める」という、回帰の教師なしバージョンのような学習手法です。次元削減(＝教師なし学習)教師なし学習の一つで、機械学習でも特徴量が不必要に多すぎると、いわゆる「次元の呪い」という現象が起こり、精度が悪くなることがあることから、データの次元(特徴量の数)を減らす手法になります。異常検知機械の故障やデータ分析の外れ値などのコンピュータ数値における異常を検知・推測する際に利用する手法です。■まとめ一口に機械学習とは言っても、Aiの利用目的や導入先の環境などによって適切な学習方法や採用すべきアルゴリズムは異なります。Aiの導入を検討されている場合、まずは導入の前に、自身のAi活用の目的をしっかりと確認することが重要です。そもそもAiには「何ができて何ができないのか」を深く理解することで、導入による無駄な工数の発生やリスクを回避することにも繋がるでしょう。
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【Aiとディープランニングの関係性】深層学習について知っておくべき3つのこと
Ai（人工知能）による機械学習機能の一つとして広く知られるようになった「ディープラーニング（深層学習）」ですが、近ごろではニュースやバラエティ番組など、さまざまな場面で耳にする機会が増えました。しかし、ディープラーニングはどうして必要なのか、ディープラーニングによってどのようなことが可能になるのかなど、その仕組みや実態を正確に把握しているのは、ごく一部の愛好家や研究者だけです。今回は、ディープラーニングがこれほどまでに注目を集めている理由と、ディープラーニングについて知っておくべきポイントについて、3つの観点からわかりやすく解説していきます。ディープラーニングが注目されている理由ディープラーニングとは、コンピュータが自動的に大量のデータを読み込み、それらのデータ群の中から一定の規則性や特徴を発見する技術のことです。このディープラーニングの発達により、従来からヒトの手以外では実現不可能とされてきたさまざまな業務の「Ai代行」が実現できるようになり、近年注目を集めているというわけです。ディープラーニングが必要な理由では、今後の私たちの生活の中で、Aiによるディープラーニングが必要不可欠なものとされている理由は一体どのようなところにあるのでしょうか。それを語る上で欠かせないキーワードが、Aiそのものの「高速化」と「高精度化」です。近年、ディープラーニングは、コンピュータ技術の進歩とネットワーク通信技術の発達により、かつてないほど大規模かつ高速な処理能力を有するようになりました。また、画像や音声の認識においては、もはや人間の能力を超えるレベルにまで到達しており、日々その進化を遂げています。技術革新による「高速化」と「高精度化」が実現したことで、従来までは不可能とされていたあらゆるタスクの処理が可能となり、医療や農業、製造業や接客業など、さまざま分野において、その活躍が期待されるようになりました。Aiとディープラーニングの関係Aiとは「Artificial intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の略で、日本語では「人工知能」と訳します。あらかじめ何らかのプログラムを施さなくても、コンピュータに大量のデータを学習・分析させることで、自動的に法則性やルールを発見して、ある課題に対する予測や判断を下すことができる技術のことを指します。こうしたAiによる一連の動作は、一般に「機械学習」と呼ばれ、その中でも特に、より深く複雑な情報処理を得意とする領域が「ディープラーニング」と呼ばれ、日本語では「深層学習」の名前で知られています。ここからは、ディープラーニングについて知っておくべき3つのポイントについて、わかりやすく解説していきます。ディープラーニングについて知っておきたい3つのことディープラーニングの仕組みそもそもディープラーニングとは、「ニューラルネットワーク」と呼ばれるヒトの脳神経（ニューロン）の構造を模した思考プロセスをベースに設計された技術です。ニューラルネットワークとは、入力層、隠れ層、出力層の順番で、入力された情報に対しての回答を行うシステムになります。しかし、シンプルなニューラルネットワーク構造では単純な情報しか処理できないため、より複雑な情報処理を行うために層の数を増設したもの（＝多層化したもの）を「ディープニューラルネットワーク」と呼びます。ディープラーニングは、こうしたディープニューラルネットワークの技術を採用することで、今までの機械学習よりも分析精度を飛躍的に向上させることに成功しました。ディープラーニングの活用の仕方ディープラーニングが得意とするタスクはさまざまですが、代表的な例としては下記の4つが挙げられます。【画像の認識】膨大な画像データを学習させることで、その画像が何の画像であるのかを判断することができます。【音声の認識】対象の音声データを学習させることで、その音声が誰のものであるのかを認識することができます。【文章や言語の理解】文章や言語を大量に学習させることで、文脈から文法などの規則性を発見し、中身の内容を理解することができます。【未来の予測】過去にある膨大な事例を参照することで周囲の環境や状況を分析し、ある事柄における未来の予測を打ち立てることができます。ディープラーニングでできること例えば、ディープラーニングを自動運転の分野に応用することで、各種標識や歩行者の検知を高速かつ正確に行うことができるため、事故の減少に繋げることができます。医療研究の分野においては、がん細胞の発見にディープラーニングを用いることで、より高速かつ確実にがん細胞を検出することが可能になりました。これまで、人間の医師では気が付かなかったような微妙な細胞の変化を検出できるようになったため、がん細胞の早期発見と早期治療へ役立てることができるのです。ディープラーニングの活用事例Googleの活用事例Aiによるディープラーニングの技術はすでに幅広い分野で実用化され、私たちの生活を支えています。例えば、Google（グーグル）が提供している「TensorFlow（テンソルフロー）」は、深層学習のために設計されたニューラルネットワークソフトウェアで、オープンソースとなっているため誰でも無償で利用することができます。https://www.youtube.com/watch?v=XkKxSAb4EAw上記の動画では、膨大な画像データをディープラーニングさせることで、農作物の仕分けの自動化と農場における業務負荷の軽減に成功しています。Amazonの活用事例また、Amazon（アマゾン）が手がけるショッピングストア「Amazon Go（アマゾン・ゴー）」では、機械学習されたAiカメラを店舗内に設置することによって、レジを利用した従来の決済システムを廃し、完全無人化の実現に成功しました。https://www.youtube.com/watch?v=NrmMk1MyrxcAi技術を駆使することで、わずらわしいレジでの待ち時間をなくすとともに、店舗における従業員不足の解消や人件費などのコスト削減に繋がるとして注目を集めています。まとめ生活に広く浸透するようになったAiテクノロジー。昨今では、Aiが人間のもつ知能レベルを大幅に超える「シンギュラリティ問題」や「2045年問題」などが指摘されるようにもなりました。便利な技術である反面、運用を間違えてしまうと人類にとって未知の危険を及ぼす可能性があるとも言えるでしょう私たち一人一人がAiに関する知識と理解を深めることで、社会全体におけるITリテラシーの向上が必要になっているのかもしれません。
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Aiの基礎知識
いまさら聞けないデータサイエンスの基礎知識
データサイエンスとはAi開発において重要な役割を果たすといわれておりますが、実際に『データサイエンス』とは何なのか、どうしてAi開発に重要なのか、詳しくはよく知らないという方も多いのではないでしょうか。更に、データサイエンティストという職業もありますが、今後非常に重要な役割を担っていく職業でありながらこちらに関してもどのようなことをする職業なのか知らないという方が多いはずです。そこで本記事ではAi開発に欠かせない『データサイエンス』および『データサイエンティスト』の基礎知識について解説してまいります。データサイエンスとはそもそもデータサイエンスとはデータを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことです。インターネットの普及やIT・科学技術の発達、Aiの発展によりビッグデータという膨大なデータも効率よく扱うことができるようになりました。そして近年その注目度や関心度がますます高まってきている中で、ビジネスのみならず医療や教育現場など様々な場面でデータサイエンスが多くの価値を生み出しています。データサイエンティストとはまた、データサイエンティストとはビッグデータを分析・解析し、それをビジネスに活用するための知見や情報を引き出す職業を指します。要は、データサイエンスの研究者と思っていただければわかりやすいでしょう。データサイエンティストにはデータ分析をはじめ、数学や統計学など様々なスキルが求められますが、近年特に注目されているのはAiによるビッグデータ分析が盛んにおこなわれているということが1つ要因としてあげられます。機械学習やディープラーニングなど、データサイエンティストにはAiに関するスキルも必要不可欠です。データサイエンティストが注目される理由データサイエンティストの主な業務内容はデータを活かすことで、その内容は多岐にわたります。データサイエンティストの業務の例としては、以下のような業務があげられます。・業務システム、SNSなどからのデータ収集・整理・データベース環境の構築・データ分析業務・課題の抽出、解決策の提示・データ分析結果に基づく施策、企画の立案では、なぜ近年データサイエンス、およびデータサイエンティストという職業が注目されているのでしょうか。マーケティングのデジタル化近年では特に、WebサイトやECサイトの利用が増えてきました。また、インスタグラムやTwitterなどのSNSの利用も年々増加しており、それらのサイトに多くのマーケティングに重要な情報が集まっているのです。その情報をビッグデータとして収集し、マーケティングに生かす『マーケティングのデジタル化』が1つデータサイエンティストが注目される要因としてあげられます。正確な情報分析が求められるまた、ビッグデータの情報分析においては、当然正確な分析が求められます。というのも、たとえば、アプリ内での課金を目的としたソーシャルゲームを運営するIT企業にとっても、データ分析は戦略の要となるからです。ソーシャルゲームは、データ分析と施策の立案に失敗すると収益が満足に見込めなくなり、運用を続けられず、その結果、サービスを終了せざるをえなくなります。ユーザーのリアルな動向がビジネスを左右するようなサービスを提供している企業では、特に、データサイエンティストによる正しいデータ分析と、データの活かし方で売り上げアップにつながる戦略を館会える必要がありますので、データサイエンティストの需要は高まっているといえるでしょう。Aiの発展ここまでに注目する理由について述べた中でわかるように、今後はビッグデータを活用してデータ分析を行ったり、分析データを活用して施策の立案を行ったりすることが重要になってきます。Ai・人工知能の活用にも、膨大なデータ管理が必要です。このことを念頭に置いても、データサイエンティストは今後も注目される可能性が高い職種の1つだといえるでしょう。データサイエンスとAiについて先ほどにも述べたように、近年では様々な分野でAiの活用が広がってきています。もはや、今後Aiを導入しない企業のうち、77％の企業は業績が低下するという研究結果が発表されているほどです。それほどまでに今後はAiによるデータ分析や業務効率化が重要になってくるということでしょう。しかし、こうしたAiの活用においてただAiを導入すればよいというものではありません。要は、Aiを導入してどのように活用するか、その活用のプロセスや施策を検討することが大切だというわけです。それはある業種に限ったことではなく、Aiを導入しようと検討している企業、今後Aiの導入が必要である企業すべての企業に同じことが言え、単にAiを導入しても活用の方法が明確になっていなければ宝の持ち腐れとなってしまいます。そしてスマートフォンやPCなどのデバイスの数が増加している今、Web上に展開するサービスや、アプリケーションが絡む領域では特にデータサイエンティストが活躍しています。蓄積されたデータがたまってきている業種も同様です。 Web広告領域 Webサービス領域 ソーシャルゲーム領域 銀行や証券会社、保険会社などの金融領域 ヘルスケア領域 電力領域 アパレル領域 小売領域 製造領域 自動車領域今後は主に上記の業種からAiの活用がますます広がっていき、ひいてはデータサイエンティストの需要も更に高まっていくことでしょう。まとめ本記事ではデータサイエンスの基礎知識について主に解説いたしました。Aiの活用が広がってくる中で今後はさらにデータサイエンス、およびデータサイエンティストの需要が高まっていくことに間違いありません。ビジネスのみならず、医療分野や教育現場など、過去のデータをもとに有益かつ新たな知見を生み出すことができれば、各業界の在り方を変えるきっかけとなる可能性もあるでしょう。今後は上記にご紹介した業種に限らず、多くの業種でAiの導入がされていくといわれています。AiチョイスではAiにまつわる様々な基礎知識について解説しておりますので、Aiについてお困り事項、疑問点などがございましたら、ぜひコラムをご覧ください。
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Aiの基礎知識
Aiの機械学習っていったい何？Aiの機械学習の基礎知識について解説
今、多方面で話題に上がる”Ai”というキーワードですが、みなさんはAiがどんな構造を持って動いているかをご存知でしょうか？Ai＝人工知能のことですが、その基本的な構造から応用されるまでのプロセスを知ると、もっと深くAiについて知りたくなるはずです。今回は、Aiの機械学習がどういったものなのか、そしてその基本的な部分を知りみなさんに基礎知識をご説明していこうと思います。Aiにおける機械学習とは実は古くから存在していた人工知能ですが、Aiという言葉としてよく耳にするようになったのはここ数年のことです。そもそもAiとは、人工知能つまり人間がコンピュータなどに人間の学習機能や行動を覚えさせること、プログラミングしたことからできたとても未来的な存在です。Aiは基本的に物事を学習してそれを繰り返すことにより覚え、自発的に行動していくものですがこれには2つの種類があります。ひとつは『機械学習』もうひとつは『ディープラーニング』と呼ばれるものです。機械学習とは簡単にいうと、コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術を指します。人工知能において、この機械学習の技術が中核技術といっても過言ではないでしょう。近年特に機械学習に注目が集まっている要因としては、その高い計算能力やデータの分析能力、そして正確な情報が存在するということで、多方面から機械学習へのアプローチがあるからです。今やネットでほぼ全ての情報がわかってしまう時代です。だからこそ、人工知能をうまく活用することによりスムーズな検索が可能となるわけです。機械学習とは”入力”をした後の正しい”出力”が求められます。ここで言う入力とは、人間がコンピュータに物事を覚えさせることです。今回はここから、機械学習の深いところまでを知っていってもらえたらと思います。ディープラーニングは人間の脳の働き方と似せた学習機能を持ったシステムのことで、詳しくは下記の記事で解説しておりますのでご覧ください。機械学習の基本 前項では簡単に機械学習について触れましたが、ここからは少し掘り下げていきましょう。コンピュータは様々なデータそれも莫大な量を抱えています。人工知能が発達するまではこの多大なデータを人間の手で全て処理していましたが、技術が進歩し人工知能の発達も早いスピードで進んできたことより、このデータの処理を任すことまでが可能になりました。機械学習は、データの学習からモデルを作り上げることを基本としています。学習とは、データの中に存在するパターンを繰り返すことにより覚えさせることです。そこからある一定のパターンとルールを作り出し、人間が指示を出さなくても学習した内容を行動できるようにすることが、機械学習の目的とも言えます。機械学習の方法とは 大きく分けて3つの学習方法が存在します。ここではそれぞれの学習方法を細かくお話していきます。・教師あり学習 みなさんは学校の授業風景を覚えていますか？初めて覚える勉強の際には、その授業の担当教師が基本から公式、そして答えの出し方を教えてくれますよね。実はこの教師あり学習も似ているのです。プロセスは2つに分類されますが、ひとつは単純な学習です。コンピュータにも教師が存在すると考えてください。その教師が正しいデータを覚えさせ、間違った情報や出元が不明なデータに対しては指摘してくれるということが”学習”です。もうひとつは、認識と予測を活用するものです。まだデータとして正しい情報が確立されていない物を、新たに覚えさせ（インプット）さらにその情報をパターン化からルールとして作り出すことが”認識と予測”なのです。・教師なし学習 教師あり学習とは違い、すでに存在する答えからは学びません。ではどこから学ぶのかというと、そのデータ自体が持つ特徴や基本構造から学習します。データそのもから分析をして学習することにより、正確なグループに分けたりデータを簡略化することも可能となるからです。教師なし学習には様々な方法がありますが、中でも代表的な方法として『次元削減』と『クラスタリング』というものがあります。この2つについては、また別の場所でご説明することにします。・強化学習 上記した学習方法2種類は、何かしらの”元の正解”がある上での学習でしたが、強化学習はさらにその上をいきます。簡単に言ってしまえば「戦略するために強化する」ということです。どんな内容かというと、コンピュータがとった行動に対してそれぞれの結果に報酬が設定されます。その報酬のデータからどうしたら最大限の結果を残せるかを考える、つまりこれが戦略にあたります。このような行動を繰り返すことによって、コンピュータは学習・パターン化・ルール作りを自ら行いその精度を強化していきます。このことを強化学習と呼びます。機械学習はどんな場面で使われるの？ 実際に機械学習とはどのような場面で使われているのでしょうか？その答えは前項で解説した『教師あり学習』『教師なし学習』『強化学習』のそれぞれの特徴から適したものが用途別に使われます。データの分析として、クリックしたものをおすすめとして表示することはみなさんがよく使うネットのサイト閲覧などにも反映されています。また、認識という場面ではスマートフォンの顔認識機能はもちろんのこと手書きしたものを認識する（OCR）などにも適用されます。その他、現在は研究中とのことですが自動車の自動運転制御システムなど、この機械学習の勢いは止まることを知りません。人工知能と機械学習の接点 人工知能＝機械学習というのは少し違います。人工知能とは、古くから存在する手法があったり現代で活躍するAiの得意とする分野があったりと、一言では表せないのが人工知能です。それでは、人工知能の中の機械学習とは一体どんなところを意味するのでしょうか。人工知能をレベル分けすると機械学習はレベル3に相当します。レベルが高ければ良いというわけではなく、レベルによってその人工知能ができる範囲を示していると考えてください。機械学習の得意分野として、自動的に判断する力と検索エンジンに内蔵されることにより、私たちのネットライフを快適にしてくれます。まとめ本記事では、Aiにおける機械学習の基礎知識について解説いたしました。機械学習とは、コンピューターが学習データをもとに分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術です。Aiが人工知能として機能するのは、この機械学習の機能があるからであると考えていただいて問題ないでしょう。今後、企業等においてAiを導入する際は、どのようなAi自体がどのような技術を持っているのか、Aiの学習の仕方はどのような方法なのかという点をしっかり見極めて導入していく必要があるかもしれません。今回の機械学習についての説明は、本当に基本的な一部分です。ここからみなさんが独自に機械学習を学ぶとすれば、今後もっと発展していく重要なキーワードになるのではないかと思います。これを機に、皆さんも機械学習に触れてみてはいかがでしょうか。
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Aiの基礎知識
『人工知能』とはいったい何なのか？Aiにまつわる基礎知識を解説
近年ニュースでもよく話題になる『Ai』や『人工知能』という言葉ですが、それらの言葉の意味等を具体的に理解しているという方はあまり多くないのではないでしょうか。確かに『人工知能』ときけば、『人工的に作り出された知能をもつシステムでは』と予想はつくものの、それが言ったいどういった種類があり、どのような役目を果たすのかといったような基礎知識は、意外にも知らないといった方が多いのです。そこで本記事では『人工知能』とはいったい何なのかという観点からAiにまつわる基礎知識について解説してまいります。人工知能とはそもそも、人工知能とは辞書的な定義では『学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム』と記されています。要は人工的に作られた知的なふるまいをするコンピューターシステムと思っていただいて問題ありません。また、人工知能とは、『Artificial Intelligence(Ai)』とも呼ばれることがあるものですので、基本的にAiと人工知能はイコールで結ばれるとお考えいただければと思います。まとめると、Aiイコール人工知能であり、人工知能は人工的に作られた知能を持つシステムであるということです。人工知能の歴史人工知能は実はここ最近特に話題になっていることで、最新のシステムや技術なのではと思われがちですが、じつはそうではありません。人工知能自体は1960年代から開発されており、第一次ブーム、1980年代の第二次ブームを経て、現在が第三次ブームとなっているのです。第一次ブームでは『推論』や『探索』ができるシステムとしてパズルや簡単なゲームなど、明確なルールが存在する問題に対して高い性能を発揮しました。そこで人工知能に大きな期待がされていたのですが、現実は複雑な問題は解けないという性能の限界が見え、ブームは一時下火となります。その後1980年代に迎えた第二次ブームでは人工知能に専門家のように知識をルールとして教え込み、問題解決させようとするエキスパートシステムの研究が進展しました。この研究が進むことで、多くの業界に人工知能の導入がされるかのように見えましたが、第二次ブームでも人間がAiに膨大な知識を教え込まなければならないことや臨機応変に対応できない部分があるなど、再び冬の時代を迎えました。そして、2000年代に入ってから再び熱しだした人工知能ブームが第三次ブームです。第一次、第二次ブームでは人間が情報を教え込み、それを学習させて予測や推論の制度を上げていました。ところが、第一次ブームでも第二次ブームでも結局は人間が膨大な時間を費やして教え込まなければならないことや、規格外のことには対応できないなど、様々な問題点がありどちらもブームが去ってきたのです。第三次ブームではこれらの問題点を解決する『ディープラーニング技術』が注目されており、再熱の火付け役となっています。ディープラーニングを活用することで学習データから自動的に学習項目を抽出し、人工知能自らが制度を向上させることが可能になりました。ディープラーニングについての詳しい解説は下記の記事をご覧ください。人工知能の種類人工知能は主に下記の２種類に分類することができます。①弱いAi②強いAi弱いAiとは弱いAiとは基本的に定められた領域の課題に特化して自動的に学習や処理を行う人工知能のことです。例えば画像認識や音声認識、自然言語処理などの技術を持っています。一つの分野に特化することができることから、ビジネス領域での活用が期待されている人口知能のほとんどは特化型のAi、弱いAiにあたります。強いAiとは続いて強いAiとは、特定の課題にのみ対応するのではなく、人間と同じようにさまざまな課題を処理可能な人工知能を指します。このように汎用型のAiを強いAi、逆に汎用性が低く特化型といわれるものを弱いAiと言います。この考え方・用語をつくったのがアメリカの哲学者ジョン・ロジャーズ・サールです。彼は以下のように言及しています。「…強いAIによれば、コンピューターは単なる道具ではなく、正しくプログラムされたコンピューターには精神が宿るとされる」具体的に汎用性が高いとされる『強いAi』とは、イメージでいうとアニメにでてくるドラえもんや鉄腕アトムといった人間と同じように考え行動しうる人工知性をもったものになります。ドラえもんや鉄腕アトムのようなロボット、つまり現実社会においていわゆる汎用型といわれる強いAiはまだ生まれておりません。強いAi、弱いAiは人間のように自ら考えて行動することができる人工知能なのか、人間の知性の一部分のみを代替し、特定のタスクだけを処理する人工知能なのかの違いであると考えていただければわかりやすいでしょう。人工知能のもつ技術現時点で人工知能が持つ技術は下記の７点です。①画像認識②音声認識③自然言語処理④機械学習⑤ディープラーニング⑥ニューラルネットワーク⑦予測画像認識や音声認識は読んで字のごとく、示された画像や聞こえる音声を認識し、処理することができる技術になります。ちなみに、③の自然言語処理は音声認識と少し似ていますが、人間がしゃべる自然な言葉を機械で処理する技術です。続いて機械学習とは、コンピューターが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術を指します。人工知能において、この機械学習の技術が中核技術といっても過言ではないでしょう。ディープラーニングは『深層学習』ともいい、一つの問題に対して多くの視点から学習を進めていく技術になります。ディープラーニング技術を活用することで、想定外の問題にも少しずつ対応ができるようになってきているといいます。ディープラーニングについての詳しい解説は下記の記事をご覧ください。また、ニューラルネットワークとは人間の脳の構造を模した技術になります。ニューラルネットワークについての詳しい解説も下記の記事で行っております。そして、上記までにご紹介したこれらの技術を駆使して人工知能自体が未来を予測する『予測技術』もあります。この予測技術を活用することで、地震の予測や株価の予測、売り上げの予測などを行うことができるようになるとされています。まとめ本記事では『人工知能』における基礎知識について解説いたしました。人工知能とは基本的にAiと同様の意味を示すもので、人工知能の中にも弱いAi、強いAiなどのランクを示すものがあるということが分かったと思います。人間が人工知能に仕事をとられるのでは、と危惧している番組などもありますが、一つ言えるのは『強いAi』いわゆる汎用型の人工知能が実現しなければそれはまずありえないという点です。しかしながら、今後はこの強いAiの実現に向けて開発者は開発を進めていくと思われますので、人々は弱いAiを活用している時点で、人工知能に頼る分野、頼らない分野の棲み分けを行っていくことが重要になるでしょう。
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Aiトレンド・特集
Aiが日本の株価を予想！？株式投資へのAi活用とはどのようなものか
現在、新型コロナウイルスの影響で株価は暴落しているとアナウンスされております。日ごろから株式投資をして儲けたいと思っている方は多いかもしれませんが、なかなか株価の上がり下がりを予測するのは難しいものです。しかし、近年では株価の予測を行うAiサービスが登場してきています。本記事ではAiが予測する株価と、株式投資へAiを活用することについて解説してまいります。ディープラーニングで未来の株価を予想囲碁・将棋などのゲームでAiが人間に勝利することができるのをご存知でしたでしょうか。このメカニズムは何を隠そう『Ai』による勝利のデータのディープラーニングによって得た、未来予想です。人間が次にここに打ったら、この場所に打てば勝てるというような法則を引き出しているからなのです。株式市場でも最先端テクノロジーを駆使して将来の株価を予測し売買するAi投資家が誕生し、凄腕トレーダーより好成績を叩き出すようになってきています。そんなAi株価予測サービスが続々と出てくるなかにあって、いま最も注目を集めているのが『phantom株価予報Aiエンジン』と呼ばれるものです。なんと、的中率は80％以上であるといいます。この『phantom株価予報Aiエンジン』も、囲碁や将棋などと同様に、ディープラーニングを活用して勝利の法則を算出し、株価の上がり下がりを予測するものです。phantom株価予報Aiエンジンとは『phantom株価予報Aiエンジン』は、開発・運営する財産ネットが独自開発したAiが過去の株価チャートなどのビッグデータを機械学習して、将来の株価レンジを予測するものです。Aiエンジンがトレンド分析をしたうえで未来の株価を計算するわけですが、過去１年間に日経２２５銘柄でテスト検証した結果、80％以上の確率で株価レンジを予測できたといいます。phantom株価予報Aiエンジンが画期的は、単に未来の株価を予想できるだけではありません。ここまで株価が上がったら空売りすべき、ここまで株価が下がったら押し目買いすべきということまで詳細に教えてくれることができるのです。これも、ディープラーニング技術で得た法則を利用して瞬時に未来を予想することができるためで、買いを押したら次にこうなるといったその次の未来まで予想することができています。実際に現在でも機関投資家では株式のトレード業務システムを導入して、業務を自動化するアルゴリズム取引が主流になっているため、株価などの指標に応じてシステムが自動で取引のタイミングや数量を指定して取引を行っています。人手に比べて圧倒的に高速かつ正確に取引できるようになったことで、競合他社や個人投資家よりも有利に利益を出せるようになりました。今後はこうした機関投資家の間でもAiによる株価予想のシステムは導入が盛んになってくるのではないでしょうかAi株価予想システムは個人向けサービスもまた、最近では金融機関からは離れて、ネット上での個人向け投資支援サービスが誕生しつつあり、個人の投資家も増えてきているように感じられます。それに伴い、Aiの株価予想システムも個人向けのものも登場しており、Aiを生かして株価の予測情報を取得したり、最適なポートフォリオをユーザーのリスク許容度やニーズに合わせて自動で構成するなどサービスの幅は広がっています。月間での利用のうち最初の10日間は利用料金が無料になるサービスや、月々比較的安価に利用できるAiサービスや、投資すべき銘柄がわかりやすく記載されていることから高評価を得ているサービスもあります。Aiによる株式投資に初めて挑戦するという方は、初めての方でもわかりやすいサービスを選択し、利用してみてはいかがでしょうか。Aiによる株式投資の問題点しかし、Aiを株式投資に利用するにはそれなりにいくつかの問題点も挙げられます。ここからは現状Aiによる株式投資においてあげられる問題点について解説いたします。経済現象の予測は高難易度経済の予測は一般的に地震や火山の噴火などの自然現象の予測よりも高難易度であるといわれています。というのも、例えば、現実のデータから将来の地震を予測したとします。この場合、私たちは将来の地震に備えて準備しておくことはできても、それが地震の発生有無に影響を与えることはありませんし地震の兆候が消えるわけではないからです。その点経済現象では、Aiが株価に対してある予想をして人間が株式を購入するなどの行動をとると、行動を起さなかったときと比べて株価の変動が変わったりと現実が変わる可能性がありますよね。例えば、将来のある時点でのA社の株価上昇を予測したとします。その予測を知った投資家はその時点に備えてA社の株式を購入しておくのではないでしょうか。そうすると、その予測をAi株価予想システムで知った何人もの投資家が次々と購入するでしょう。さらには、Aiを活用していない投資家たちも、Aiシステムを利用した投資家たちの動きを察知して株式を購入します。結果的に、A社の株価上昇を予測したある時点よりもはるか前に株価が上昇してしまうことになるのです。上がりきった株価はその後低下していき、最終的にはある時点でA社の株価が上昇するという予測はもはや何の役にも立たないことになります。つまり、経済現象を予測しようとすると、その予測が現実を動かし予測に影響を与えるようになるので正確な予測は高難易度であるということです。まとめ本記事では株式投資におけるAiシステムの活用について解説してまいりました。人間が株式を正確に予想することは困難ですが、Aiシステムのディープラーニング技術等を利用すれば80％以上もの的中率を実現することも可能であるといわれています。これらは実際に金融機関等の株式のトレード業務システムでは順次利用が始まっていくことでしょう。しかし、一方で予測の内容が広まりすぎてしまうと結果的に予測の意味がなくなってしまうなどのAi利用による問題点も挙げられます。これらは、今後Aiシステムを利用していく中で人間がブラッシュアップしていくべき問題点であるといえるでしょう。個人で利用できるAiサービスもあるようですので、株式投資等を始めたという方やAiシステムを利用して株式投資を行いたいという方はぜひ利用してみてはいかがでしょうか。