Aiの基礎知識
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Aiトレンド・特集
Aiと人間の学習方法の違いはある？Aiはいつ人間を超えるのか
近年テレビ番組などでも『Ai』が多く取り上げられるようになり、中には『Aiはいつか人間の知能を超える』、『人間の仕事を奪う』などと不安をあおるような内容もあります。しかし、実際にAiの知能が現在どのくらいで、あとどのくらいでAiが人間の知能を超えるのかという点についてはわからないという方がほとんどであるはずです。人間が作り出したロボットが人間の知能を超えるなどということは本当にあり得るのでしょうか。本記事では、Aiと人間の学習方法の共通点やAiと人間の違いなどを解説したうえで、Aiがいつか人間をこえるときが来るのかという点について言及してまいります。Aiと人間における『学習』の違いとはAiはビッグデータを取り込むことでそれを学習材料とし、学習していくとされています。人間も本や教科書、経験の中で得たものを踏まえて学習していくという点については同様のように思えるでしょう。では、Aiと人間の学習方法の違いとはどのような事項があげられるのか下記に解説していきます。Aiにおける学習について前述にもあるようにAiと人間の学習方法といえば、双方とも基本的にデータ(記憶)や経験から学習していくという構造に関してはどちらも同じです。しかし、Aiは学習をすることにおいて『何かを果たす』『何かを得る』などの目的を持っています。たとえるならば、Aiをゲームに利用したケースで、この時Aiは『ゲームに勝つ』『ゲームをクリアする』などといったことを目的としていると考えられるでしょう。Aiは学習したデータをもとに都度戦略をとりながら『目的を果たす』ということだけに学習データを利用するので人間と違い、余計な邪念などが入りません。Aiは機械であり、あくまでも機械的にしか動くことができないということです。人間における学習について一方、人間には『感情』というものがあります。学習の過程において『つらい』『いやだ』などと感じて学習の効率が落ちたり、Aiのように一度に多くのデータを取り込むことはできなかったりするといった点がAiとの相違点です。また、こちらもAiの例と合わせてゲームで例えますと、人間の場合相手との対戦時、相手に勝つために普段とは違う戦略をとったり、緊張して最高のパフォーマンスができない場合も考えられるのです。それは人間にある『感情』という概念が邪魔するのであって、その点Aiは淡々と学習し、学習したことを淡々とこなすことができるのでそこに学習したこと以外のことは存在していません。このように、学習の過程は同じであっても、人間の場合は感情がありますので学習データを取り込むスピードや、取り込んだデータを出す力、保存する力は圧倒的にAiのほうが有利であるという点が、双方の『学習』における相違点であるといえるでしょう。Aiと人間の学習方法の共通点一方、Aiと人間の学習方法には共通点もあります。特に、Aiの学習方法の一つに『ディープラーニング』という技術があるのを聞いたことがある方もいらっしゃるかもしれませんが、このディープラーニングこそ、人間の脳の神経ネットワークを模倣して作られたものになるのです。また、ディープラーニングの仕組みを単純化してプログラミングしたものはニューラルネットワークと呼ばれています。ディープラーニングやニューラルネットワークについては下記の記事にて詳しく解説しておりますのでご覧ください。人間は、経験なども学習データとして取り込むことができます。例えば、道を歩いていて『こちらの道が近いかもしれない』といって試してみた道が、意外にも近道であったり、他の道とつながっていることを発見することができたりすることがありますよね。しかし、Aiの場合は学習したデータをもとにしか実践することができませんので、『こっちの道は間違いだ』と認識してしまうわけです。要は、人間には自分で学習していく力があるが、Aiには自分で学習していく力がなかったということです。これを改善し、Ai自身も自分で学習し、判断ができるよう、人間の脳の仕組みを真似たシステムが『ディープラーニング』技術になります。ですので、ディープラーニング技術を持ったAiについては人間の学習方法とほぼ同様です。しかし、この場合でもAiにはもちろん『感情』はありません。Aiが人間の知能を超えるときは来るのかAiが人間の知能を超える超えないという議論については、あと50年後にはAiが支配するようになるという科学者や2045年にはAiが人間を超えるという科学者、はたまたAiが人間を超えることはないという科学者もいるなどそれぞれの見解によって意見が異なっているのが現状です。しかし、先ほども申し上げたように、情報を処理するスピードに関してはAiはすでに人間を超えています。Aiと対戦することができるゲームなどを利用したことがある方はわかるかもしれませんが人間がAiなどのコンピューターに勝つのはほぼ難しくなっていますよね。正確性やスピード感でいえば、すでにAiは人間の知能を超えているのです。とはいえ、いくらディープラーニングの技術を搭載したAiでも、人間のように様々な知識を蓄え、それを様々な分野に活かすことはできません。つまりはAiは一つの分野に対する学習ばかりを行えばその道のプロフェッショナルになることはできるけども、それ以外の分野について勉強しようと思えば、学習データはすべてリセットされてしまうということです。そういった意味では人間の知能を超えるにはまだ一定の時間がかかりそうですし、今後も人間がうまくAiを活用することで特定の分野に関しては作業効率や正確性を上げたりすることには貢献できるということになります。まとめこうしてみると、学習をするにあたって、経験や感情というものは意外にも重要であるということがわかります。いくら、より早く、より正確に学習ができたとしても、そのデータをもとにしか動くことができなかったり、回数を重ねてもそこから得られるものがなければ、スタート地点から成長することはできないということです。その点、人間はAiのようにスピード感はなく、正確性もかけるところがあるものの、多方面の分野を学習することができ、それぞれで得た知識を様々に生かすことができます。そういった意味では、やはり人間とAiは今後相互補完関係になっていくと考えられるのではないでしょうか。
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Aiの基礎知識
ディープラーニングとは一体何？ディープラーニングの基礎知識を解説！
近年ニュースやバラエティ番組などの話題として取り上げられる機会が多くなった『Ai（人工知能）』ですが、それとともに『ディープラーニング』という言葉も耳にすることが増えたという方も多いのではないでしょうか。Aiは人間のように動くことができるシステムだとぼんやりわかっていても、実際にAiが人間のように動くにはどのような技術が必要で、そしてそもそもディープラーニングは何なのかという点についてはよくわからないという方がほとんどであると思います。そこで本記事では『ディープラーニング』について詳しく基礎知識を解説いたしますのでディープラーニングという用語を理解すると同時にAiについての理解も同時に深めていってみてください。ディープラーニングとはディープラーニングとは直訳すると『深層学習』を示すもので、人間が手を加えなくてもコンピュータが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術のことです。例えば、耳の長いウサギのデータをAiに学習させ、Aiに『耳の長い動物はウサギだ』と覚えこませてしまうと、いざ耳が短いウサギや、耳が垂れているウサギなどを認識させた場合、Aiは『これはウサギではない』と思ってしまうのです。耳が短くても垂れていてもウサギであることには変わりませんので、これまでのAiでは通常の学習方法ですとこうしたエラーが発生しており、あまり普及してこなかったのが現実でした。しかし、近年になって、ディープラーニングの技術が登場したことで、いわゆるたくさんの情報をAiが自動的に学習し、数百種類のパターンを学習することで、どのような場合でも正確に『ウサギ』であると答えられるようになったということです。ディープラーニング技術がAiの再熱のきっかけになったといっても過言ではありません。ディープラーニングとAiは違う？では、Aiとディープラーニングが分けられている理由、そしてAiとディープラーニングは何が違うのかという点んについてです。AiとはArtificial Intelligenceの略で人工知能という意味を持ち、定義については確定したものがないですが多くのばあい人の知的な振る舞いを模倣したコンピューターと認識されています。一方ディープラーニングとはAiの学習方法の中の１技術であるといえ、Aiが人工知能全体を表すものであるとすれば、ディープラーニングはAiがより正確な情報を導き出すための技術であると説明すればわかりやすいでしょう。ディープラーニングの仕組みではディープラーニングはどういった仕組みなのかという点ですが、ディープラーニングは、人間の脳神経の構造を模倣した『ニューラルネットワーク』をベースにしています。ニューラルネットワークについての詳しい解説は上記の記事にて行っておりますのでここでは割愛いたします。ディープラーニングは長い間解決されていなかった単純な情報しか処理、表現できないという問題を解決するため、多層（ディープ）化するといった工夫がなされたものです。仕組みとしては、一つの問題に対して多角的な層からアプローチし、学習をするといったイメージで、ディープラーニングは学習の層を増やし複雑さに対応したおかげで分析精度が飛躍的に上がったのが特徴になります。ディープラーニングを利用したAiの例としては、『画像認識』や『音声認識』、『自然言語処理』等でディープラーニングでビッグデータを処理することでよりAiシステムに信頼性や正確性が出るとされています。これら3つの技術については下記の記事でも詳しく解説しておりますのでご覧ください。ディープラーニングの4つの手法そんなディープラーニングは4種類の手法に分けることができます。①ディープニューラルネットワーク②畳み込みネットワーク③再起型ニューラルネットワーク④オートエンコーダ①ディープニューラルネットワークディープニューラルネットワークとは、ニューラルネットワーク内の層が多層（ディープ）化されている仕組みになっています。ディープラーニング・ネットワークでは、各ノード層は、前の層から受けた出力を基にして新しく別の特徴一式でトレーニングします。ニューラルネットワーク内を進めば進むほど、ノードはさらに複雑な特徴を認識できるようになります。②畳み込みネットワークまた、畳み込みニューラルネットワークとは順伝播型人工ディープニューラルネットワークの一種です。尤も、この畳み込みという名前の由来二項演算という計算の一方法の名前から来ています。畳み込みニューラルネットワークは、従来のニューラルネットワークに新しい種類の層を導入し、異なる位置や大きさ、視点に対応する能力を向上させるように拡張されています。さらにネットワークは、数十から数百のより深い層を持つようになり、画像や音声、ゲームの盤面やその他の空間的なデータ構造の階層的なモデルを作ることができるようになりました。③再起型ニューラルネットワーク再起型ニューラルネットワークとは、時系列の情報に適した手法です。Aiにおいて学習データを蓄積するには過去のデータももちろん侮れません。再起型ニューラルネットワークでは過去と将来のデータの重要度をバランスよく保てるような仕組みを兼ね備えており、今の時点では関係はないが、将来のある時点では関係があるような情報までしっかりと把握できるというのが特徴です。④オートエンコーダ最後、オートエンコーダとはニューラルネットワークのうちの一つの手法で、入力されたデータに次元削減の処理をして、特徴抽出するるものです。つまりオートエンコーダは情報量を小さくした特徴表現を獲得するためにあり、小さくなっていた情報のなかにも特徴をつかむための重要な要素があるかもしれないわけで、その情報を圧縮していく過程をエンコーダと呼び、復元する過程をデコーダと呼びます。エンコーダは入力を低次元に表現することができ、デコーダは低次元から復元する能力を持ちます。まとめ本記事ではディープラーニングの基礎知識として、仕組みや手法などについて解説いたしました。Ai自体は1980年代から登場していた技術ですが、いまいち大量に学習することができなかったり学習データを処理する能力が弱かったりと正確な情報や思ったような情報が得られず、話題に上ったのも一瞬のうちで何度も忘れられてきました。Aiが登場したのはつい最近だと勘違いしてしまっている方も多いでしょう。しかし今回Aiが再度ブームとして注目されているのは『ディープラーニング』技術でもって、Ai本来の力がさらに発揮されると期待されているからです。Aiチョイスのコラムではディープラーニングを活用したAiシステムの事例等を多数ご紹介しておりますので他コラムもぜひご覧ください。
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Aiの基礎知識
シンギュラリティとは？Ai（人工知能）が人間を超える2045年問題
急速な進化を続けているAi技術ですが、このAi技術があるポイントで人間の知性を超えることになり人間生活に大きな変化を与えるというものが、このシンギュラリティという考えです。シンギュラリティを唱えている人工知能の権威でもあるレイ・カーツワイルは2045年にこのシンギュラリティがおこるのではないかと予言しています。そもそもこのようなシンギュラリティの信憑性はSE映画の中だけのものだと思っているかもしれませんが、このシンギュラリティを唱えているレイ・カーツワイル氏は今のAi研究の世界的権威ともいわれている方でもあり、Windows創業者のビルゲイツ氏も、彼が人工知能の未来を予言しうる最高の人物だと称賛しています。Aiの技術は私たちが想像しているよりも、はるかに早い圧倒的なスピードで進化をすすめています。人間の発展のスピードというのはAiだけに限りません。事実コンピューターの発展もそのうちの一つです。米国インテル社の共同創業者、ゴードン・ムーア氏は集積回路の複雑さが毎年2倍になると発表し、その法則は、その後「ムーアの法則」と呼ばれるようになりました。考え方そのものは、現実味がなく不確定要素の多いものではありますが何が起こるかがわからないほど変化が早くなってきている世の中です。知っておくことが武器になる時代、まずはシンギュラリティとは何か？そしてどのようなことが起こるのかについて知っておいて最低限の準備をしておくほうがよいのではないでしょうか。今回は、少し前置きが長くなりましたがシンギュラリティについて深く掘り下げて2045年問題としてどのようなことがあるのかについて触れていこうと思います。シンギュラリティ（技術的特異点）とは人工知能つまりAiが発達し人間の知性を超えることになってしまい、に人間の生活に大きな変化が億という概念をさします。冒頭でも述べましたが、人工知能の権威、レイ・カーワイル（Ray Kurzweil）により提唱された未来予測の概念でもあります。技術的特異点（ぎじゅつてきとくいてん、英語：Technological Singularity）、またはシンギュラリティ（Singularity）とは、未来学上の概念の一つである。端的に言えば、再帰的に改良され、指数関数的に高度化する人工知能により、技術が持つ問題解決能力が指数関数的に高度化することで、（頭脳が機械的に強化されていない）人類に代わって、機械的な知能（汎用人工知能，ポストヒューマン）が文明の進歩の主役を担い始める時点の事である。出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』という形で表記されていますが、単純にいってしまうとAiがまるで人間のように考えて動くようになり人間の生活を脅かすようになる始まりのポイントだということです。つまりシンギュラリティとは技術確認が起こるポイント、点のこをと意味するのですが、提唱者であるレイ・カーワイルによるとその定義としてはAiが自身でAiを作り出せるようになるという点だということです。シンギュラリティの信憑性を高めている３つの理由今までも1999年などの予言などをはじめ大抵の予言などは騒がれる一方で実現しないということが多いのですが、今回のシンギュラリティに関しては個人的な見解をいうのであれば非常に信憑性が高いと感じております。その理由が下記の三つであるかとおもいます。 予測基準のムーアの法則によりPCやスマホが発展してきている 提唱者が今現時点における最先端のAi技術を持っているから 提唱者の予言がシンギュラリティ前までの予測をほぼ言い当てている以上の3点からこのシンギュラリティの信憑性が高く、ある意味人々はこの予言があたることを期待しているのではないでしょうか。それではます一つずつみていこうとおもいます。予測基準のムーアの法則によりPCやスマホが発展してきているシンギュラリティの予測の基準ともなっている法則である、ムーアの法則ですがこれによる技術革新が進んできているという事実があります。電子回路が開発され、ワープロなどから進化してきたパソコンは今やA4サイズまで進化してきています。そして、それらのパソコンを持ち歩き街中のカフェでWiFiなどを通じてネット回線に接続してリモートで仕事ができる時代となってきています。どうようの進化スピードを歩んできているのがスマートフォンです。こちらもほんの数年まえまではポケベルやショルダーバッグ式の携帯電話を利用していたものが、片手でおさまりデジカメ以上の性能を持つレンズまで搭載したスマートフォンが流通しています。指一つで簡単にネット注文して買い物ができる時代になりました。このような状況を10年前・20年前に予測できた人が果たしてどれくらいいるでしょうか。もし仮にそのようなことを話していたとしても、漫画やアニメの話としてもちだされていた程度ではないでしょうか。提唱者が今現時点における最先端のAi技術を持っているからシンギュラリティの提唱者であるレイ・カーワイルが、現時点における世界最高峰のAi技術者であるという事実も、信憑性を持たせる一つの要因とかんがえられるのではないでしょうか。もし仮に、シンギュラリティをSNSの誰かがつぶやいたりお笑い芸人がネタとして利用したり、はたまた一学校の先生や一零細企業の技術者が唱えたりしたとしても「シンギュラリティ」という言葉さえも広がりを見せなかったのではないでしょうか。Ai技術の最先端をはしっている学者だからこそ、Aiの進化を予測できると思って当然ではないでしょうか。かりにレイ・カーワイルが来年のはやるファッションを言っても誰も信じようとはしませんが、きっとセミナーのアイスブレイクのネタにはなるのではないでしょうか。提唱者の予言がシンギュラリティ前までの予測をほぼ言い当てているレイ・カーワイルが信用される点でもう一つ重要なポイントがあります。それは、今までの技術の進歩をこのムーアの法則を自身の知識をもとに予言し言い当てているという点です。だからこそビルゲイツ氏も彼の言うことに注意深く耳を傾けているのかと思います。彼の著書でもあるThe Singularity is Nearという２００５年に書かれた予測を年代別にみてみるとしましょう2010年・コンピューターは小さくなり日常に統合される。・高品質なブロードバンドインターネット接続はどこでもできるようになる・ユーザーの網膜上にムービー映像が投影されるVR眼鏡が登場・日常の手助けをするバーチャルアシスタントが登場2015年・家庭用ロボットが家を掃除する2018年・人間の脳のメモリ容量に相当する10TBのメモリが1000ドルで購入できる2020年・バイオテクノロジーにおける革命はピークに達する。自分の意原子を変化せる手段を持つだけなくデザイナーベビーといった若返りの技術予測の書かれている本は2005年だということを念頭において読んでみてください。ちなみに2005年（平成17年度）といえば、その一年前から流行っていたものがiPodやMP3プレイヤーです。そしてFacebookやYoutubeなどがリリースされはじめたのがそのあたりの頃です。当時のネット環境というものは、今ほどモビリティが高いわけではなくADSLがようやく２・3年前に世に出回りはじめた時代です。当時の日本におけるインターネット人口普及率は70％といわれています。また今Amazonで検索してもらえればわかるかとおもいますが、10T近くの8TBの容量を持っているストレージが10万円前後で販売されています。多少のずれはあるかもしれませんがほぼ言いあててきている状況です。その先でのシンギュラリティですから信憑性が高くのなるのも当然です。レイ・カーツワイルが予言する2045年とはシンギュラリティの定義として勘違いされる点が、Aiが人間にとって代わってしまう恐ろしい光景を考えている人がいますがレイ・カーツワイルが提唱しているのは、2045年に1000ドルのコンピューターがすべての人間の知能より知的となり、人間よりもはるかに賢くなるとしています。一方で、やはり恐ろしいある意味警鐘として、人工知能は地球上で最も賢く最も有能な生命体としての人間を上回るように発生する。技術開発は、自ら考え、行動し、通常の人間には何が起こっているのか理解できないほど迅速に相互通信できるマシンによって引き継がる。出典: レイ・カーツワイル フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』としています。そして彼の言う2045年のまえの段階である2030年や2040年の段階においては映画「マトリックス」のような時代が訪れ、人間の脳が機械への転送されることについても言及しています。まとめシンギュラリティについては、ノストラダムスの大予言のような怖さを含んだ予言で世界に広がりをみせていますが、間違いなく技術は今後爆発的に伸びていきAiが世の中に浸透してくることは間違いありません。このようなAi時代において、一般企業や一般人はどのような対策をしておけばいいのでしょか。それはいち早く有益で正しい情報をまずは集めることです。そして有益な情報をもとに、自身の環境に適したAiを利用していくことが使われないコツであるかとおもいます。是非皆様もいちどTEDでのレイ・カーツワイルの話を聞いてみてはいかがでしょうか。https://www.ted.com/talks/ray_kurzweil_on_how_technology_will_transform_us?language=ja#t-109873
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Aiの基礎知識
RPAとAiの違いは一体何？違いや双方の連携について解説！
仕事の効率化において、近年更にAiが注目されてきている中で『RPA』という言葉を聞いたことがある方も少なくないと思います。このRPAというのは、業務効率化ツールとして広がってきているものです。一方Aiも人間の仕事をロボットに代替させることのできるツールとして、これまでの記事でも様々な活用事例をご紹介してきました。と、これだけ聞くと、AiとRPAはどちらも同じようなモノだと思ってしまいがちですが、実は違います。では、RPAとAIの違いは一体何なのでしょうか？また、RPAとAIを組み合わせることで何ができるのでしょうか？RPAとAiについてまず初めに、Aiの定義とRPAの定義をそれぞれ簡単にご説明し、それからRPAとAiの違いを解説したいと思います。RPAの定義RPAとは『Robotic Process Automation(ロボティック・プロセス・オートメーション)』の略称で、業務効率化に特化したツールとして定義されます。RPA自体は、技術的な概念であり、業務における判断基準やルールつくりは人間が定める必要がありますので、RPAが能動的に判断することはありません。ですので、実際の作業を行うソフトウェアを『RPAツール』と呼んで区分するのが一般的です。業務の中で大部分を占めてきた定型業務ルーティーンワークを覚えさせることで、正確かつ高速に自動化できるため、次世代の労働力として注目を集めています。Aiの定義一方Aiとは『Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）』の略称であり、人工知能の名称としておなじみです。Aiは『人工知能』という名の通り、人間の頭脳のように判断や決定をすることができますので、膨大なデータから機械自らが学習・分析し、最適な判断ルールを構築していくことができるという特徴があります。これにより、行われた処理内容を人間側で判断したり、業務を支持する必要がなくなるため、AIシステムが主体となって業務を行うことが可能になります。RPAとAiの違いAiとRPAの違いは、自律性の有無にあります。Aiは、自己学習機能がありますので、自らデータを学習し、抽出することによって、自律的に考えて行動することができます。一方RPAは自律的な動きは出来ず、人間があらかじめ決めたルールに従った動きをすることしか出来ません。そのため、やり方が明確に決まったルーティーンワークなどにおける業務の効率化、自動化に向いていると言われているわけです。小難しく説明されると分かりにくいですが、RPAは手作業の自動化、Aiは人間の頭脳の代替ツールと考えれば分かりやすいかもしれません。その機械自体に『考える能力があるかどうか』というのが双方の違いです。RPAとAiを連携させるメリットRPAの高度化にはAiが必須であるといわれており、RPAはAIと組み合わせることで、非定型業務もサポートできるようになることが期待されています。ここからは、RPAをAiと連携させることで得られるメリットについてご紹介していきます。業務効率化RPAは業務効率化のツールですが、RPAが対象とするのは単純な反復作業のみとなります。そこへ、Aiによる判断をもとにRPAがデータを処理するなど双方を組み合わせることで高度な自動化が可能になります。RPA×Aiツールだけで業務の簡潔が可能また、人間が行う通常の業務においてはほとんどの場合に『判断』や『決断』が必要になってくるため、RPAだけで業務を簡潔させることは出来ません。しかし、RPAにAiを組み合わせ、人間の判断、思考、予測を再現するところまで自動化が出来れば、RPA×Aiツールだけで業務を簡潔することができるようになります。Aiの導入を促進させる更に、RPAとAiを組み合わせることでAiを導入しやすくなるというメリットもあります。というのも、RPAのような簡単なシステムから導入して、業務を徐々に効率化させていくことで、現場にシステム導入に対する土壌ができるからです。例えば、現場にITリテラシーにかける労働者が多い現場であると、なかなか突然Ai導入というのはハードルが高い場合があります。そのような際に、まずは導入や操作の簡単なRPAを導入し、その後システム構築等を行わずに既存のRPAにAiを組み合わせることで、簡単に業務効率化ツールを導入することができるようになります。RPAとAiを連携させた活用事例先ほど、AiはRPAの高度化に最も必要な技術であるとご説明しましたが、Aiもまた、RPAと連携をすることで高度化していっている分野があります。ここからは、AiとRPAが深い関わりをもつ人口知能の分野について解説していきます。Aiによる画像認識・解析紙媒体の文書から、情報を認識し読み取ることは、RPAでは苦手とされてきた分野でした。そこへAiの画像認識技術を取り入れることで、文書をデジタル化し、必要な情報をしていたされたフォーマットに抽出することができるようになります。また、画像だけではなく、音声の認識も可能なAiとRPAを連携させることで、コールセンター業務の自動化や音声入力等が可能です。プロセスマイニング『プロセスマイニング』とは、企業で行われている様々な業務を記録、分析し、業務改善に活用することです。典型的な単純反復作業は、RPAを活用して自動化に置き換え、作業時間の削減につながります。例えばメールのコンプライアンスチェックなどにおいて、全体の業務のうち、内容のチェックには等にはAI技術を使い、抽出や印刷、報告書の作成、送付といった処理はRPAの機能で自動化することができます。自然言語処理・会話変換・テキスト解析画像認識と同様に、日本語の文章を読んで、その内容について理解することはRPAの苦手分野です。自然言語処理や機械学習といったAI技術と組み合わせることで文章を理解できるようになります。それにより、長い文章の要約や文章のレビューなどを行うことが可能です。まとめRPAとAiは全く違うものというよりは、お互いに連携することで相乗効果を発揮できるものであるといえるかもしれません。今後RPAはさらに発展していき、同時にAIも企業レベルで使うことができるようになるでしょう。どのようにRPAやAiを活用していくのか検討したうえで、導入に踏み込むとより効果的に扱うことができます。特に、RPAに関しては『RPA技術者検定』という検定試験もありますので、Aiチョイスではそのような情報も随時更新していきます。
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Aiの基礎知識
誰でも身近に体感できるAiを活用したサービス
『Ai』と聞くと、なんだか非常に業務的で、一般家庭にはあまり関係のない技術であると懸念している方はいらっしゃいませんか？実は、そんなあなたも身近なところですでにAiを活用しているかもしれません。今回は、現在もとっても身近なAiの活用事例と、今後Aiの活用で身の回りの生活環境がどのように変化していくのかという点についてご紹介していきたいと思います。Aiを身近なところに発見！生活に浸透したAiの事例未来のテクノロジーというイメージが強いAiですが、実は、もうすでに私たちの身近なところで活躍しはじめています。それは、毎日のように触れるスマートフォンから、旅行や出張でお世話になるシステムまで様々です。ここでは、今すでに身の回りに浸透しているAiの活用事例をお伝えいたします。Ai搭載のお掃除ロボットAi搭載のお掃除ロボットは、普段のお掃除から間取りや、障害物の場所を学習し、機能を随時アップデートしながらお掃除をしていくことができるものです。お掃除ロボットと聞くと、ルンバを思い浮かべる方も多いのではないでしょうか。このように、掃除機本体に搭載されているカメラが自動で汚れやホコリを認知し、お部屋をきれいにしていきます。Aiを活用したスマホアシスタントiPhoneユーザーにはおなじみの『Hey siri』や、『OK!Google』などは、誰もが一度は利用したことがあるのではないでしょうか。実はこの、スマートフォンのアシスタント機能等もAi技術を活用した事例の1つです。このような音声アシスタントは、スマホだけではなく、グーグルホームなどにも活用されています。Aiで人間の動きを感知するエアコン自宅内やオフィス内のIoT化、スマート化により、多くの家電製品がインターネットとつながるようになってきました。エアコンもその一例であり、人の動きによる体温や室温の変化を検知して、快適な温度調整を自動でしてくれるものがあります。人間がリモコンで操作をしなくてもよいのは、AIが働いて、自動化してくれているからです。Aiがおすすめの場所を提案する電子公告スーパーマーケットを歩いていると、テレビくらいのモニターに広告が打ち出されているディスプレイを目にしたことはありませんか？実はこれにAiが搭載されている場合があるのです。ディスプレイの前に立つと、前に立った人の年齢や性別を認知し、おすすめのカフェを提案したり、おすすめの商品を提案したりすることができます。Aiでクレジットカードの不正を検知！クレジットカード業界では、クレジットカードの使用状況をモニタリングしたり、個々のユーザーの利用パターンを把握したりする際にAiが使われるようになってきています。いつもの利用パターンから大きくずれた行動や、膨大なデータから抽出された不正使用時のパターンと一致するような行動があれば、カード会社からユーザーに連絡がいくようになっています。そうすることで将来的には、クレジットカードの不正利用を大幅に減少できると期待されています。Aiと対戦できるオンラインゲームオンラインゲームにおいては、Ai技術を活用して様々な対戦履歴のデータから勝率やパターンなどを分析することで、実際の対戦相手が居なくとも、ユーザーはオンライン上でAiと対戦することができます。例えばスマホアプリでも展開されているオセロなどが身近な例としてあげられますが、Aiによって膨大なデータから算出した勝率をもとにアプリ内でレベル分けされています。ユーザーはレベルに合わせて、Aiと対戦ができるという仕組みです。■Aiが身近なところで活用されるメリットとはこのように、Aiは普段の生活においても身近なところで浸透していっているわけですが、実際Aiを活用することにどのようなメリットがあるのでしょうか。Aiの活用で生活が便利になる普段の生活だけでなく、企業においてもそうですが、Aiが活用されるのは、『人の暮らしや業務を便利にすることができるから』です。Aiは膨大なデータを取り込んで人間の知能を学習することで、人間のように何かをこなすことができます。これによって、何かの電源を入れる、切るなどであったり、淡々とした業務であったり、パターン化されたものはAiにお任せをすることで、人間は別のことに取り組むことができます。人間の役割とAiの役割を分けることで生活がより便利になるということです。Aiで子供の教育も楽ちんに実際に、Ai機能を搭載した学習システム『Qubena』を導入した学習塾では17倍の学習効率を達成したという結果も出ています。Qubenaは、子供個人個人の得意不得意をAiで分析し、レベルやスピードに合わせて教育ができるAi教育タブレットです。共働きの多い現代、忙しいお母さんにとって、子供の宿題を教える時間はほぼ取れないに近いですよね。このように、お家での子供の教育においても役立てることができるのがAiのメリットでもあります。Aiでお家の防犯もばっちりAiの、画像分析、映像分析を利用した、Ai防犯カメラが実用化されてきています。これまで、防犯カメラは録画して見返すだけであったものが、Aiを搭載することで怪しい人物を徹底して追いかけたりすることができるようになり、事故や事件を未然に防ぐことができるようになります。Aiは今後、身の回りでどのように変化していくのか便利製品だけではなく、防犯面など、人間の生活の様々な面において多大なるメリットをもたらすAi技術ですが、今後どのような部分にその活躍の場を広げていくのでしょうか。Ai×ドローン日本ではここ数年、自然災害などが頻繁に発生しています。そこへAiを搭載したドローンを活用することで災害時には人間では困難とされる災害時に山間部での救助活動や道路が遮断されてしまった場合の物資援助が可能とすることができると期待されています。また、空からの撮影が可能なため自然災害時の状況把握などのパイプ役としても活躍することでしょう。Ai×介護ロボット少子高齢化という社会課題が、近年更に問題視されている現状です。中には高齢者が高齢者を介護する『老老介護』という問題も新たに出てきています。そこで、Aiを活用した介護ロボットを利用して、被介護者とコミュニケーションをとったり、健康状態を24時間管理したりすることが求められています。また、介護者の手助けだけではなく、介護現場の人手不足解消などへも期待が寄せられているところです。まとめAiは、一見すごく未来テクノロジーのようなイメージを持ってしまいがちですが、意外にも私たちの生活の身近なところで活躍しているものです。上手に活用することで、便利になったり、安全に生活をしたりすることができるようになります。今後は、Ai技術のさらなる発展で、これまで解決が困難だった自然災害における問題や、介護問題などへのアプローチが期待出来そうですね。身近なところへの最新技術の活用、Aiの活用などへ目を向けながら、是非、普段の生活をより便利に過ごしやすくしていきたいところです。
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Aiトレンド・特集
Aiの特徴からどのようなAiサービスを導入したほうが良いかを検討する
なんとなくAiをつかったらすごそうまわりもつかいだしてるから時代に乗り遅れないようにと調べたAiサービスを聞いて、『なんとなくいいから導入してみよう』とサービスを導入して結果使わないケースは、昔のPCが普及した時代の話と同じです。まずはAiの特徴を知り、それをもとに今のAiにできる技術はどういったサービスを安定的に提供することができ、どのようなケースにはAi導入はまだ見送ったほうがいいのかについて紹介していきたいと思います。Aiで処理できるもの、領域をまずは理解する前回の記事で機械学習やディープラーニングのことについて触れていますが、基本的に今のAi技術において、ほとんどがこの機械学習・ディープラーニングをつかっている技術であるということです。現在の機械学習の領域として 言語認識 音声認識 画像認識と以上大きくわけてこの3つになります。そしてこれらの一つ一つの認識を理解するのではなく、組み合わせて利用することで、Aiは開発者や利用者が導き出して欲しい答えを計算してくれます。例えば、音声認識が理解できたとしても言語に変換するための変換するためのものがついてなければ何もを伝えることができません。一方で言語と音が一致しなければ言語認識したとしても音を発生させることができません。つまり、現在のAi技術やサービスはこのような機械学習の特徴を組み合わせて求める結果や作業、業務というものをこなしているという理解をまずは簡単に頭の片隅にでも置いておいてください。単純作業や処理はものの数秒で終わらせてしまうことが可能Aiのもっとも得意とする領域というのが、決められたフレームの中だけで作業をするというものです。Aiはまだまだ現在の段階ではAiエンジニアが設定したプログラムの中で想定した動きをするものがほとんどです。枠が狭ければ狭いほど、エンジニアのプログラムはシンプルになっていきより精度の高いプログラムにすることができます。フレームというのは、この場合「判断する」という分岐点が１〜２ほどしかないものでかつ単純なものであることが条件となります。よくAiロボットがチェスの世界ナンバーワンに勝ったなどという話があえいますが、まさにチェスという世界はルールというフレームがあるからこそイレギュラー対応などのプログラミングをせずに単純にルールに合わせた動きを過去のデータを元に導きだし最善策というものをとることが可能となってきております。仕訳処理など見本となるデータがあれば対応可能工場や農家などで商品の仕分け作業などもこのAiデータによりって簡単に処理できるAi技術というのを導入することが検討できます。Googleのこちらの動画をまずはごらんください。野菜の等級しわけ作業ということも人の手を介してしなければならないとされてきた作業ですが、そこにAiの画像認識を利用して、等級のわずかな傾向や特徴を見出して仕分けすることができます。つまり画像で処理して一瞬で例えばA品、B品、C品といった具合に判断して仕分けする作業が可能となります。この場合にもお気づきかもしれませんが、等級と呼ばれる仕分けの基本データがあってはじめて実現する処理なのです。もし、この判断する基準となるデータが少ない場合であれば、今のAiではまだ処理することは難しいのが現状です。逆説てきではありますが、大量の見本となる仕分け後のデータさえあれば、あとは仕分け作業などの業務はAiで作業をさせることが可能になってくるということです。問い合わせ受付業務もフレームワークができる問い合わせなどの業務フローもある意味、トークマニュアル通りの対応であれば、先ほどの仕分け作業の前提にあった。見本となるデータがありますので、その内容を入力するだけで対応が可能となります。しかし、電話などの問い合わせであればイレギュラーでの対応ということもあるため、まだまだAiでの対応を実現することは、難しいのですが、ある特定の例えば飲食店の予約に特化した電話対応であればLINEのDUETというサービスが今後期待できます。また最近ではGateboxという商品も販売されており、こちらは音声認識と言語理解にて所有者の声を理解し対応するものですので今後はこのような技術からの発展で電話対応も汎用的になる可能性は高いといえます。そのほかの業務に関してはまだまだ電話でAi受付をすることは難しいとされています。一方でWebからの問い合わせに対しては今チャットボットをAiで対応することが可能となっています。理由としては、ある程度問い合わせの内容を文字で語弊なく誘導することができるからでもあります。今すぐにでも受け付け業務改善という意味であればAi搭載型のチャットボットの導入をおすすめします。マーケティングデータなどの分析用資料を取りまとめてくれるつづいてAiが注目を集めているもう一つの処理がマーケティングに関するAiデータです。こちらの場合も、判断基準となるデータが大量にあって初めて成立するものですが、どのような結果を導き出したいのかということが明確であれば、マーケティング関連のAiサービスというものは信用度を高めることができるのではないでしょうか。マーケティングとしてどのようなことをすれば良いのか？といったものを導き出すAiよりかは、マーケティング分析に必要なデータを取得してかつ分類するというものの方がより性格に分類をし、マーケティングの成果をあげられるのかと思います。しかし、投資に関連するAiの結果が散々であるという記事ありますがこの場合は、投資先や金額をどのようにするのかといったデータ、つまり投資をするための行う判断材料が常に状況が変わるために今までのAiのデータでは判断できない状況になってしまった結果と言えるのではないでしょうか。Aiは万能という意識が最近強まっている印象ではありますが、第一次Aiブームや第二次ブームの下火の原因ともなったトイプロブレムにあるように、Aiはイレギュラーに強くないという部分がまだまだあります。より結果を安定的なものとしてAiサービスを利用したいということであれば、Aiの利用は汎用的な部分ではなく限定的な部分の方が好ましいのが現状です。まとめAiの基本はフレームワークにつよく、汎用的な作業にまだ弱いということを理解していただければ今後のどのようなAiサービスを導入していくのが良いかというのが見えてくるかと思います。もちろん日々、技術が進化してきている中で汎用性の高い、いわゆる強いAiというものが生まれるかもしれません。ただ、現状としてはまだまだAi技術においては不安定な部分が多いのが現状です。会社の利益に直結する部分でかつ、汎用性をもとめられる可能性のある業務にはまだAiを導入せずに、まずは単純作業もしくはフレームのきまった部分をAi化していくことをおすすめします。
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Aiの基礎知識
Ai（人工知能）の機械学習とディープラーニングの違いについて
Aiとは何ぞやといったことを調べていくとはじめにぶつかる言葉の壁がこの２つです。機械学習とディープラーニング。Aiという言葉自体は歴史が長く1950年代から研究が始まっったといわれています。一方この機械学習とディープラーニングという言葉は、2010年代の第三次aiブームの火付け役となった存在でまだ新しい言葉でもあります。では一体この機械学習とディープラーニングとはいったいどのようなものでどのような違いなのでしょうか。Ai（人工知能）の機械学習とは？簡潔にいってしまうと、膨大なデータの中からプログラミングのアルゴリズム（算法）を使い規則性を導き出す作業をしてくれるのがこの機械学習といわれるものです。例えば、写真を見て機械に犬か猫かを判断させるために必要なミカンとリンゴの写真のデータを機械学習システム（※ここではあえて理解しやすいようにするためシステムとしています。）に読み込ませます。これが判断の基準となるデータ、いわゆる教師データといわれるものです。次に無作為の写真データを機械学習システムに読み込ませて、どの写真がミカンでどの写真がリンゴであるのかを判断してもらいます。の判断のときに機械学習システムはミカンはオレンジ色、リンゴは赤色であるという色データや形は縦型に楕円形であるという形データを機械学習し最終的に判断していきます。判断フローとしては、無作為のデータをスキャナで入力し、システムの中で色・形といった判断材料をもとにシステム内で仕分けを行い、最終的にパソコンのモニター上に判断された写真データが出力データとして表示される。ここまでの流れがいわゆる機械学習といわれるものです。ちなみにこのシステムにおける判断材料としている色や形の部分にかんしては、専門的に「重み」・「重みづけをする」といいます。機械学習ではデータを入力する部分を入力層、データを処理する部分を中間層、そして判断データを出力する部分を出力層といいます。この大きくわけて３つの層まで全体を機械学習としています。 機械学習をより発達・進化させた学習方法のディープラーニングディープラーニング（深層学習）とは、文字通り深い層まで掘り下げて学習するという意味で、機械学習の方法の一つとなります。つまり機械学習という親カテゴリの中にディープラーニングという子カテゴリがあるものです。先ほど３つの層という話を機械学習の説明の際にしておりますが、今までの機械学習はまさにこの３ステップまでしか対応できませんでした。入力層-中間層（判断基準）-出力層という形でした。しかしディープラーニングはこの中間層における重みづけを複数回行えるようになりより深い部分・細かい部分の重みづけをすることができるようになったということです。先ほどのリンゴとミカンの話ではないですが、重みづけを単色でしかできなかったものが幅広い色の違いまで判断することができるようになり色味の違いまで分析できるようになり、リンゴとミカンの判別だけでなく等級の判別までできるようになったものがディープラーニングといわれています。現在のディープラーニングの適用領域としては、 音声認識 画像認識 文章理解上記の三とされています。その他にも徐々にロボットなどの制御の領域に広がりをみせています。音声認識のサービスとして身近なものがGoogle HomeやAlexaといった音を理解して、インターネット回線につなぐサービスなども音声認識の領域で機械学習が行われています。どのような音と文字とのつながりがあるのかという部分を音声認識と文章理解という２つの領域からこのようなサービスは成り立っています。また、Googleレンズの機能においては、画像認証と文章理解の二つの適応領域からサービスが展開されています。Googleレンズに映し出されたものが何なのかを文字・文章化することで画像検索や文字翻訳などを行ってくれます。まとめ機械学習とは学習するという一つのAiの分野であり、ディープラーニングはその分野における特定の方法であるという認識をしていただければと思います。機械学習という分野において、ディープラーニングという技術が進化したことで今のAiブームがあるといっても過言ではありません。そして、今後もディープラーニングは改良され、重みづけを人間がある程度していたものが少しずつ人間が行わなくても判断できるようなものがでてきています。Aiの機械学習における問題点の一つとして、重みづけを３階層以上深くできないという点を打ち破ったものがディープラーニングでした。そして、今後の課題はこの重みづけをどのようにして人の手を介さないで自動的に判断していくのかがカギとなってきます。すでに一部の技術では重みづけをしないディープラーニングもあるようですがまだまだ正答率・信用度を高めることができないでいます。しかし早い段階でこの問題はクリアできるようになるはずです。そして次に私たちが求められるものとしては、どのような判断をAiにさせて、判断したデータをどのような場面で活かすかが重要になってくるはずです。
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Aiの基礎知識
Aiとは？人工知能の定義とは一体何かーAiの歴史ー
Aiの基本から、応用編までさまざまなAiに関する情報をとりあつかっているAiチョイスですが、そもそも、Aiとはなんぞや？といった説明をすっとばして、ただ情報ばかりを掲載していてはいけない。ということで、Aiチョイスに訪れてくれた初めての方やAiって結局なんなの？へAiの基本的な概念から今の生活で使われているAi、そしてこれからのAiが目指しているものついてご紹介いたしまうｓ。Ai（人工知能）とは？AIとは、Artificial intelligenceの略で日本語では"人工知能"と直訳されます。しかし、この人工知能という言葉そのものがSF小説や映画などで広く使われてきたため、人工知能＝人工的に作られた脳で機械が自分で物事を考え始めるといったことを想像されるのではないでしょうか。事実、多くのAiメディアでもまずこの人工知能の力量について言及していますが、そこまでの技術はまだ世界には存在しないことになっているようです。ネットの中で騒がれている人間を超える人工知能が生まれ世界に変革をもたらすといわれているシンギュラリティはまだ先の未来とされています。人工知能の定義は定まっていない人工知能＝Aiとは、人間の脳内で無意識におこなっている判断や推測などを模倣するものであるということです。Aiにまず人間の脳内でどのような判断が行われて動作に結びついているのかというものを理解させていく必要があります。そのため膨大な量のデータをAi読み込ま判断させるプログラムを組み立てていくものです。例えば、リンゴとミカンの写真を見比べてどちらがミカンであるのかという判断をさせるために色の判断基準をさせることができます。またカラーでの判断が難し場合にはミカンとリンゴの形や表面の凹凸具合で判断させる必要があります。しかし、この表面の凹凸を判断させるための技術というものはないようです。しかし現状におけるAiの考え方や技術は今過渡期を迎えており、明確な定義は存在しておりません。人工的につくった知的なふるまいをするもの（システムである）：溝口理一郎 北陸先端科学技術大学院大学教授人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術：松尾豊 東京大学大学院 工学系研究科准教授人工知能とは、人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断をコンピューターを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたもの：IT用語辞典といった具合にAiの解釈においては、どれも解釈の幅を持たせた言い方をしており限定にこれといったものは存在しておりません。Ai（人工知能）の歴史Aiにおける歴史は長く、Aiの研究は1950年代にスタートしたといわれています。人工知能の歴史については、古代の神話・物語から始まるともされていますが、学問分野として確率されたのは1956年とされたと言われています。ある意味人類を創り出す科学からのアプローチをしていた学問だとも言えます。そもそも学問を始めるにあたりAi・人工知能の定義について議論がされました。何を持って人口知能であるのかといものですが、この問いに対して一つのテストが主張されました。それがチューリングテストです。人工知能を定義するチューリングテスト1950年にイギリスの数学者・コンピュータ科学者であるアラン・チューリングが、人工知能を定義するテストとして提唱したのがチューリングテストと言われています。このチューリングテストとは、人の判定者が２つの受け答えをするモノを目視せずに、対応のみで人かコンピュータかを判断させるものです。つまりこのテストの際、どちらかコンピュータかがわからない場合にコンピュータが「思考」しているとしました。しかし現代においてこのテストも人工知能を定義するテストとしては不十分であるとされています。知能を測る手段として用いられたゲームAi人工知能といえば、チェスとイメージしないでしょうか。実は1950年代にマンチェスター大学において、イギリスの計算機科学者のクリストファー・ストレイチーがチェスを打てるチェッカープログラムを開発した。さらに50年代〜60年代においてアメリカの計算機科学者のアーサー・サミュエルがアマチュアと互角に渡り合える程度のチェスプログラミングをつくりました。このような開発が進むことにより、知能を測る手段の一つとしてチェスプログラムであり人工知能vsチェス棋士もしくは将棋棋士といった構図が生まれました。ちなみに長い戦いの末、ついに1996年にIBMのコンピューターであるディープ・ブルーがチェスの世界チャンピオンであるがルリ・カスパロフとの戦い初めて勝利を納めました。Aiにおける３つのブームの波歴史からAi（人工知能）を紐解くと、大きくわけて三つのブームがあったとされています、推論と探索をメインとした第一次Aiブーム一つ目のブームはまさに、Aiが学問とされた最初の時期になる1950年代〜60年代です。この頃のブームの基本となるキーワードが「推論」と「探索」と言われています。「推論」と「探索」というのはあるルールとゴールが決められている中で、コンピュータがゴールにたどりつけるように選択肢を選ぶものです。チェスや囲碁、将棋といったボードゲームがそのうちの一つです。それぞれのゲームのルールにのっとって、多くの選択肢という定石をAiに与え最適な解を導き出させるものでした。しかし、ルールやゴールが決まっている状況でのみ動作するAiの限界に世の中が気づきはじめそしてフレーム問題といういわばルール外の問題が起きたときにAiは対処できなかったといことで第一次Aiブームは収束をしていきます。専門知識詰め込み型による第二次Aiブームトイプロブレム（おもちゃ・ゲームの問題）しか解けないとされていた、Aiですが、医療や様々な専門知識をデータとして蓄積することで、あらゆる状況にも対応できるようにしようという思いから「エキスパートシステム」がでてきました。これが1980年代の頃です。しかし、このエキスパートシステムにおいても第一次ブーム同様にフレーム問題の壁が立ちはだかります。ルールがないため、膨大な量のデータをシステムに入力する必要がありそれは時に矛盾を生じます。その結果、単純な物事しか判断できず、複雑な状況下における判断をこのエキスパートシステムは出来ず、やがて第二次Aiブームは収束していきます。機械学習とディープラーニングによって引き起こされた第三次Aiブーム第二次Aiブームの始まりから20年後の2000年代頃から再びAiが注目されるようになってきた。それは2006年にジェフリー・ヒントン（イギリスのコンピュータ科学研究者・現在トロント大学およびGoogleに籍をおく）によりディープラーニングが発明された。これにより膨大なデータにおいてもAiの元でありシナプスの代わりとも言われているニューラルネットワークの階層を深く掘り下げることができるようになりました。さらにビックデータと言われるようになり、大量のデータを元に音声認識や画像認識、文章理解などがすすんでいます。まとめAi（人工知能）とは、私たち人類にとってのある意味神への挑戦というところからスタートしている分野です。ある意味宗教的でもあり、タブーのような怖い部分も含みますが、細微な特徴を見つけることができるディープラーニングにより50年問題であったフレーム問題についてもこれで解決し、2045年問題へと続くような気がします。一方でこのAi（人工知能）を取り入れたサービスや商品が今次々とリリースされています。これからのビジネスを発展させるにおいて様々な分野においてこのAiは欠かせない存在になることは間違いありません。ぜひAiチョイスにて自身の分野におけるAiサービスや商品、ヒントを見つけていただければと思います。
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Aiの基礎知識
ニューラルネットワークとは？Ai（人工知能）入門者向け基礎知識
機械学習においてディープラーニングが欠かせないものとして今やAi業界のみならず、様々なな業界でも話題に上がります。その会話の途中にかならず欠かせないものとしてあるのがニューラルネットワークの存在です。このニューラルネットワークとは、人間の脳細胞であるニューロンとニューロンのつながりを数学的表現で表したものになります。脳細胞のつながりであるシナプスも、より多くの場所とつながることで脳細胞事における情報伝達をよりスムーズにおこなうことができ、情報処理を簡単に行うことができるといわれて言います。つまりこのAiにおいても人工知能の情報処理能力を工場するためにもニューラルネットワークの組み合わせは複雑かつ多いものがいいのでしょうか。ニューラルネットワークとは人工知能の中にあるアルゴリズムアルゴリズムと聞いて最初にGoogle検索のアルゴリズムを思い浮かべる人も少ない無いかと思いますが、アルゴリズムとはある問題を解くため算法のようなものです。そしてニューラルネットワークとは、機械学習におけるデータとデータにおける特徴を導きだすために必要な算法になります。ニューラルネットワークの学習種類についてニューラルネットワークは、正解を求める学習と正解がない学習方法の二つに大きくわけられます。正解のデータを求める機械学習でよく利用されるのは、ある特定の仕分けを行う際に基準となるデータが存在する場合に利用することが可能な学習です。正解のデータをAiでは教師データとし、複数の読み込んだデータを機械学習で分析し教師データに近いものに振り分けるというものです。一方で正解がない学習については、大量のデータを読み込みながら機械学習そのもので特徴を見出して分類分けができるようになるものです。具体的には、大量の写真データをもとにGoogleが猫という教師データなしに、猫の特徴を認識し最終的にどの写真が猫であるかを理解することができる学習をさせたことが話題にもなりました。機械学習における層と層の関係性機械学習とは、データとデータとの関係性の特徴を割り出し予測や判断をするというものになります。機械学習においては、このデータとデータの関係性・特徴を見出すために基準となる大量のデータをまずは必要とします。これらのデータをまずは機械学習装置に入力します。これを入力層といいます。次に結果として機械学習装置から出力される特徴とされるデータを出力層といいます。そして、入力層と出力層の間に計算式を間に挟み出力されるものを隠れ層といいます。基本的な機械学習とは、三つの層で構成された装置という認識をまずは持っていただければと思います。そして、これらの層が多くなればなるほどデータとしてより複雑で細かい特徴を見出すことができるというわけです。ディープラーニングは3階層を突破したより深い機械学習装置であるディープラーニングは、この機械学習における層を3階層よりも深く計算できるようになったものをさします。つまりより深く詳しく計算することができるディープラーニングは、入力者である人間がプログラム設定時には気づかなかった特徴までも見出すことが可能となっているわけです。入力層におけるデータにおいて、1つの重みづけだけでは導き出せないこたえも２～３といった重みづけをしていくことで機械学習の精度はより高いものとなっていく。ここの点で注意するところは、今までの技術では機械学習の重みづけは人間の手、つまり想定で行っている場合がたいていの場合でした。しかし近年のディープラーニングにおいては学習過程で導き出される特徴・傾向によって重みづけを自身で行うことがプログラム設定されているもの現れはじめています。入力層から出力層にいたるまでの間の重みづけを通るルートなどを含めてニューラルネットワークという形であらわされています。イメージで例えるのであれば、計算式において何通りの組み合わせがあるのかというnCrの公式のようなものです。もっと身近なもので言い換えてしまうと競馬の３連単のようなものを、何万個以上もの元データから導きだすつながりのようなものと考えてもらってもいいかもしれません。データとデータとのつなぎでありそのつなぎは数式でつながっているというものが今回紹介しているニューラルネットワークというものになります。まとめ機械学習においてニューラルネットワークとは、シナプスのようなつながりの部分を意味しています。そしてこのニューラルネットワークにおける層の深さが機械学習における精度の高さであるとも言えるのではないでしょうか。より深く厚く複雑にニューラルネットワークを形成していくことでAiは様々な特徴や傾向を入力されたデータから読み解き判断していきます。このニューラルネットワークにおける重みづけという行為がありますが、これが人間の手で操作される部分でもありますが、このテコ入れがいずれなくなる日も近づいているように感じます。