タグ「アルゴリズム」の記事一覧
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Aiトレンド・特集
Python（パイソン）を使ったAIの開発方法
人工知能（AI）は、近年急速に発展している分野の一つであり、その開発にPython（パイソン）がよく使われています。本記事では、Pythonを使用してAIを開発する方法について、詳しく解説していきます。AIとは何か？AIとは、人間の知的能力をコンピュータや機械によって再現する技術の総称です。AIには、機械学習、深層学習、自然言語処理、画像認識など、様々な分野が含まれます。これらの技術を駆使して、機械が人間と同じような思考や判断を行うことができるようになっています。Python（パイソン）とは何か？Python（パイソン）は、汎用の高水準プログラミング言語であり、プログラミング初心者からプロまで、幅広い層に利用されています。Pythonは、読みやすく書きやすいコードを書くことができ、大規模なアプリケーションから、小さなスクリプトまで、様々な用途に適しています。また、Pythonには、豊富なライブラリが用意されており、AI開発に必要な機能を簡単に実装することができます。PythonがAI開発に使われる理由PythonがAI開発に使われる理由は、以下のような点が挙げられます。 Pythonは、学習アルゴリズムの実装が容易である。 Pythonは、機械学習ライブラリの豊富さが特徴的である。 Pythonは、機械学習エンジニアリングにおいて、 Pythonは、オープンソースであるため、コミュニティによるサポートが充実している。 Pythonは、他のプログラミング言語との相互運用性が高いため、既存のシステムに容易に組み込むことができる。これらの理由から、PythonはAI開発に最適なプログラミング言語の一つとして広く使われています。Pythonを使ったAI開発に必要なツールPythonを使ったAI開発に必要なツールとして、以下のものがあります。 Pythonのインストール NumPy、Pandas、Matplotlibなどのライブラリ 機械学習フレームワーク（TensorFlow、Keras、PyTorchなど） Jupyter Notebookこれらのツールを使用することで、Pythonを使ったAI開発を容易に行うことができます。PythonでAIを開発する手順Pythonを使ったAI開発の一般的な手順は、以下のようになります。データの準備AI開発に必要なデータを収集し、整形します。データが不十分な場合は、新たにデータを作成する必要があります。学習モデルの構築収集したデータを元に、学習モデルを構築します。学習モデルは、ニューラルネットワークや決定木など、様々なアルゴリズムを使用して構築することができます。学習の実行学習モデルを実行し、データから学習を行います。学習には、GPUを利用することができます。モデルの評価学習モデルを評価し、精度を確認します。評価のために、テストデータを用意することが必要です。モデルのデプロイ学習モデルをデプロイし、実際に使用することができるようにします。デプロイには、Webアプリケーションやモバイルアプリケーションなど、様々な形式があります。AI開発における注意点AI開発においては、以下の点に注意する必要があります。 データの品質に注意すること。 適切なアルゴリズムを選択すること。 過学習や未学習に陥らないように注意すること。 モデルの評価指標を適切に選択すること。 セキュリティやプライバシーに関する問題に注意すること。これらの点に注意することで、より高品質なAI開発が可能になります。Pythonを使ったAI開発の成功事例Pythonを使ったAI開発には、多くの成功事例があります。例えば、以下のようなものがあります。 Googleが開発したAlphaGo（囲碁のAI）。 OpenAIが開発したGPT-3（自然言語処理のAI）。 Facebookが開発したDetectron2（画像認識のAI）。これらのAIは、Pythonを使ったAI開発によって実現されています。今後の展望AIの分野は、今後ますます発展していくと予想されています。その中でも、自然言語処理や画像認識の分野において、より高度な技術が開発されることが期待されています。また、AIがより身近な存在となることで、様々な問題を解決するための新しい手段が生まれることが期待されています。まとめ本記事では、Pythonを使ったAI開発について解説しました。Pythonの特徴や、AI開発に必要なツールや手順、注意点、成功事例、今後の展望について紹介しました。Pythonを使ったAI開発は、現在注目されている分野の一つであり、これからの技術発展においても重要な役割を果たすことが期待されています。FAQQ1. Python以外のプログラミング言語でもAI開発はできるのでしょうか？A1. はい、Python以外の言語でもAI開発は可能ですが、PythonがAI開発に最適な言語の一つとされています。Q2. AI開発に必要なデータはどのように集めるのですか？A2. データは、Web上から収集することもできますが、自社でデータを収集することも可能です。Q3. GPUを使用することで、学習の高速化ができるということですが、GPUはどのようなものですか？A3. GPUは、グラフィックカードの描画に特化したコンピューターです。高速な演算処理が可能なため、機械学習においても高速化に役立ちます。Q4. AI開発において、過学習や未学習に陥ることはどのような影響を与えるのですか？A4. 過学習や未学習に陥ると、学習モデルの予測精度が低下し、正しい結果を得ることができなくなります。Q5. AIの開発には、どのような人材が必要ですか？A5. AI開発には、データサイエンティストや機械学習エンジニアなど、専門的な知識を持った人材が必要です。また、Pythonを含めたプログラミング言語の知識も必要です。
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Aiトレンド・特集
【Ai×家電】ヘルシオと3つ星ビストロを徹底検証！選ぶポイントとは
オーブンレンジの中でもAiが活用されているとして人気商品であるビストロとヘルシオですが、実際のところ一体どっちがいいの？と迷う方も多いのではないでしょうか。そんな疑問を解消するため、今回はヘルシオ（AX-XW500）とビストロ（NE-BS2700）を徹底検証致しました。それぞれの特徴や、最終的に選ぶポイントをご紹介していますので参考にご覧ください。Ai搭載のオーブンレンジのメリット最近の家電には、Aiが搭載されているのものが多くあります。Aiが搭載されることで調理の時短を叶えたり、コミュニケーションが可能になったり、自分の使い方によって好みをAiが学習し提案してくれるなど、オーブンレンジの使い勝手をさらにグレードアップさせてくれます。中でもシャープ・ヘルシオ（AX-XW500）は、音声認識によってAiが生活時間に合わせ料理を提案、パナソニック・スチームオーブンレンジビストロ（NE-BS2700）においては、スマホとの連動によって外出先から食べたいメニューを専用アプリ・キッチンポケットから選ぶことで、帰宅後にはビストロにメニューが新しく加わり料理初心者の方でも分かりやすく食事作りの支援を行ってくれます。今回は、各メーカーとも比較しやいよう2020年発売のシャープ・ヘルシオ（AX-XW500）とパナソニック・スチームオーブンレンジビストロ（NE-BS2700）に絞り紹介していきます。Ai搭載のヘルシオとビストロの違いでは、早速ヘルシオ（AX-XW500）とビストロ（NE-BS2700）の違いを分かりやすく解説していきます。基本性能比較 商品名シャープ・ウォーターオーブンヘルシオ（AX-XA10）パナソニック・スチームオーブンレンジ3つ星ビストロ（NE-BS2700）倉庫容量30L（2段調理）30L（2段調理）加熱方式過熱水蒸気熱風コンベクションサイクロンウェーブ加熱大火力極め焼きヒーター（グリル）オーブン温度調節範囲100～250・300℃スチーム発酵・発酵（30・35・40・45℃）70～300℃レンジ出力1000W・600W・500W・200W相当～1000W省エネ設計省エネ基準達成・待機時消費電力ゼロ・電源オートオフ機構ECONIVI自動電源オフ機能取説掲載メニュー数（自動メニュー数）338（382）333（292）スマホと連動することで、新メニューを追加でき料理の幅が広がる庫内有効寸法（mm）幅395×奥行305×高さ240幅394×奥行309×高さ235外形寸法（mm）幅490×奥行430×高さ420幅494×奥行435×高さ370質量約25kg19.6kg定格消費電力レンジ1460W オーブン・グリル1410Wレンジ1400Wオーブン・グリル1400W電源AC 100V(50Hz-60Hz共用）100V・50Hz/60Hz解凍機能スチーム解凍（全解凍・さっくり解凍）芯までほぐせる解棟（全解凍・半解凍）基本性能を比較する限りでは、どちらも似ているようですがビストロが新メニューをあとから追加可能といった部分や、ビストロの質量が19.6㎏に対してヘルシオが25㎏と約5㎏の差があること、そして、実際に設置する場合ヘルシオは水蒸気を利用するため上面を10㎝は開け排気する必要がありますので、この幅も考えて選ぶ必要があります。しかし、これだけでは検討材料としてはまだ不十分なため徹底的な違いを調査していきます。ヘルシオの特徴ヘルシオ（AX-XA10）の特徴は以下の通りです。①ヘルシオには、「水で焼く」という水蒸気を利用したヘルシオにしかない独自の加熱調理方法があり、この水が庫内でさらに100℃以上に達することで食品に大量の熱を加え食材を過熱していくのですが、この調理法によって抗酸化・脱油・減塩の効果がみられています。②「まかせて調理」というキーを利用することで冷凍・冷蔵・常温とばらばらな状態でも、Aiが自動でちょうど良い加減にそれぞれの調理を行ってくれる自動調理も備わっています。引用元：https://jp.sharp/range/products/axxa10/feature/auto/この調理法の具体的な仕組みは、過熱された水蒸気が温度の低い食材に多くの熱を与える特性を活かした、水だからこそ可能にした調理法です。引用元：https://jp.sharp/range/products/axxa10/feature/auto/③水蒸気に「赤外線ムーブセンサー」と「温度センサー」の2つのセンサーを組み合わせることで、ムラを抑えてほどよく焼き上げることが可能になりました。④「まかせて調理」では、網焼き・揚げる、焼く、炒める、蒸す・茹でるの4つの機能が搭載され、料理のバリエーションも広がります。⑤Aiの音声機能搭載機能では、「オートメニューをどれにしたら良いか分からない」「何を作ったら良いのか分からない」といったお困りの際に、Aiが内容によって応えてくれます。ビストロの特徴ビストロ（NE-BS2700）の特徴は以下の通りです。①凍ったままの食材を、そのまま調理してくれる便利機能があります。下ごしらえさえできていれば、解凍→揚げるといった工程を省き忙しい時間帯の調理を支援します。引用元：https://panasonic.jp/range/feature/grill.html#freezer②「大火力極め焼きヒーター」と「高精度・64眼スピードセンサー」で温度の異なる2品を同時に効率よく温めることが可能です。この調理法の仕組みは、独自の高温フェライトがマイクロ波を吸収してフライパンのようにアツアツに、そして、食品の温度が冷凍か常温かを判別することでそれぞれの調理を1度で行えることが可能になりました。引用元：グリル機能 | スチームオーブンレンジ・電子レンジ | Panasonic | Panasonic③耐熱ボールに材料を入れスタートするだけで簡単に調理ができるのでお子さんでも安心して調理を行うことができます。吹きこぼれにはセンサーが働くので庫内を汚すこともありません。④買い物などに行った際、食材をみてメニューを決めたい場合は、食べたいメニューを専用アプリ・キッチンポケットから選ぶことで、ビストロ自体にメニューを追加することもできるので備え付けのメニューに飽きることもありません。アプリ内では、作り方やユーザーからのアドバイスなどを見ることができます。どちらもAiやセンサーが搭載され、異なる食材が一度に調理できる機能が搭載されていますがそれぞれ全く違う調理法です。そして、どちらも節電に繋がるよう工夫されており、ヘルシオに至っては調理の度に電気代をいくらかかったのかAiが表示してくれるので安心ですし分かりやすいです。ヘルシオと3つ星ビストロの口コミ徹底検証続いて、ヘルシオ（AX-XA10）とビストロ（NE-BS2700）それぞれの口コミを徹底検証していきます。口コミ内容は、アマゾンのカスタマーレビュー・価格ドットコムから抜粋してご紹介致しました。ヘルシオ・口コミhttps://jp.sharp/range/difference/・「使ってみたらもう戻れません。購入してからはフライパンやコンロも一度も使うことなく旅行をキャンセルしてでも買うべきと言う勝間和代さんの言っていることが、痛いほど分かりました。」・「上段で魚焼いて、下段で茶碗蒸し、これが同時にできる感動をぜひ体感してほしいです。」・「素材の味がそのままうまみになりとっても美味しく頂けますが、大きくて重いです。見た目はスマートに見えますが・・・。」・「調理中にAiが話しかけてくれるのは楽しいです。特に、『栄養士のワンポイントアドバイス』は家族に好評です。」・水蒸気でビショビショになるのかと思うと意外と、そうならないです。ご飯を温めた時は、濡れてましたがそのタイミングで中をサッと拭くと綺麗になります。引用元：Amazon.co.jp：カスタマーレビュー: シャープ ヘルシオ 30L 2段調理タイプ ブラック AX-XA10-B価格.com - シャープ ヘルシオ AX-XA10 レビュー評価・評判 (kakaku.com)ビストロ・口コミhttps://panasonic.jp/range/・「一番すごいと思ったのが、2品同時調理です。届いた日にラザニアを上で焼き下でチーズリゾットを解凍温めしましたが、どういう仕組みだろうとつい中をのぞき込んでしまいました。2品同時に熱々の状態で仕上がるので本当に嬉しいです。」・「基本的な操作はトリセツは必要ないほど簡単で迷うことがないくらい。唐揚げもつきっきりで調理することもなくその分他の作業ができるし、出来上がった唐揚げはジューシーで柔らかく揚げてないなんて嘘みたい。」・「ボールに材料を入れたらあとはお任せ！という『ワンボールメニュー』は時短、手間抜きをサポートしてくれ、バリエーションも豊富。ペンネ、カレー、親子丼、八宝菜などは迷わずレンジで作れます。材料を切っておくだけで良いし、毎日の献立に試行錯誤しなくなりました。」・「なんといっても『温めボタン』一つで設定した温度に温めてくれるのがありがたい。」・「機能面では芯までほぐせる解凍は重宝しています。またオートクリーン加工も庫内の手入れがしやすく効果があると感じています。」引用元：価格.com - パナソニック 3つ星 ビストロ NE-BS2700 レビュー評価・評判 (kakaku.com)Amazon.co.jp：カスタマーレビュー: パナソニック ビストロ スチームオーブンレンジ 最高峰モデル 30L 2段 64眼スピードセンサー 時短料理 スマホ連携 ブラック NE-BS2700-Kヘルシオ・ビストロの違いここまでの検証によると、両者どちらも異なった料理が同時に行え、食材を切って材料を入れほったらかしでも簡単に美味しい料理ができる、という部分は共通しています。また、口コミでは紹介していなかったオーブン機能も満足との口コミがどちらもみられました。しかし、前述したように質量が若干ヘルシオの方が大きい分設置が難しい点がありましたが、Aiの自動音声によって好みや減塩メニューなどの提案をしてくれ、全てを頼りたい方や健康に気を付けたい方にはおすすめです。一方ビストロは、なんといってもデザイン性が高く人気の商品です。使い方もシンプルで分かりやすく、ワンボールで作れる料理も豊富なので共働きの家族にも好評です。 最終的に選ぶポイントとはでは、最後に最終的にどちらかを選ぶ際のポイントをお伝えしていきます。1.質量・サイズ確認2.使い勝手・お手入れのしやすさ3.自分のスタイルに合ったものどちらも高額商品ですし、機能性もよく似ています。そして、実際に購入した方の感想では両者奮発した分、放っておいてもしっかり調理ができることで激的に時間の余裕が生まれたほか、フライパンを使用しなくなったことで洗い物が少なくなるなど、価格以上にこうしたメリットが上回ったことが分かりましたので、選ぶ最後の決め手として、質量・サイズ・デザインの好み・健康志向によって選ぶと良いでしょう。まとめ本記事では、シャープ「ヘルシオ」（AX-XA10）とパナソニック3つ星「ビストロ」（NE-BS2700）の両者徹底検証を行いました。口コミでもご紹介したように、Aiが搭載されることでこれまでになかった便利さを感じたり、仕上がりに満足するなど、どちらの機能も価格に見合った商品である事は間違いないようです。ご自分やご家族の生活スタイルに合わせ、これまで以上によりよい生活を送られるようご検討されてみてください。Aiチョイスでは、いま気になるニュースやAiに関する情報をお届けしております。気になる記事がありましたら参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
LINEがAiを活用した巨大言語モデルを開発！その真相に迫ってみた
Ai（人工知能）は、元々人間の脳をモデルにして作られたものであり、それゆえ人間には近い存在ではありますが、コミュニケーションに関しては機械的な印象が強くいまいちぎこちなさを感じるといった課題も残されています。しかし、今回LINE株式会社が発表した『日本語に特化した超巨大言語モデル』を利用することによって、人間並みに話せるAiが登場すると言われています。そのAiとは、いったいどのようなものなのか、そして、どこまで人間の言語に近づけるのか期待も高まります。そこで本記事では、LINE株式会社が2020年11月25日に発表した親会社の韓NEVERと共同開発する『日本語に特化した超巨大言語モデル』についてその真相に迫ってみたいと思います。Aiの超巨大言語モデル・LINEの取り組みとはLINEが取り組む超巨大言語モデルとは、膨大なデータから生成されたものをAiによってこれまでより自然な言語処理・言語表現を可能にしたものです。日本語に特化した超巨大言語モデル開発は、これが世界で始めての試みとなります。Aiの日本語水準が向上この取り組みが成功することで、将来的にはAiの日本語水準が向上するようになります。では、早速『日本語に特化した超巨大言語モデル』とはどのようなものなのか見ていきます。・高度な言語処理、言語表現従来の言語処理・言語表現は、プログラミング言語と違い曖昧さを含むため、コンピューターにとっては扱いにくい特性がありました。しかし、高度な言語処理・言語表現になると日常会話に近い自然な言語表現で、これまでに感じていたぎこちなさを解消します。具体的には、人間が表現する文章や会話のデータそのものを分析し、否定や肯定・関連情報の提示にとどまらず文脈にあったやり取りを成立させるものです。・膨大な言語データを学習日本語に特化した超巨大言語モデルを構築させることで、対話・翻訳・入力補完・文章生成・プログラミングなどを行うことが可能となります。膨大な言語は数にして、1750億以上のパラメータ（変数）と100億ページ以上にも上ります。これまでの言語モデル「特化型言語モデル」は、各ユースケース（Q&A等）に対して自然言語処理エンジニアが個別に学習する必要がありましたが、一方の「汎用言語モデル」は、OpeAiが開発した「GPT」やGoogleの「T5」が代表されます。これらは、新聞記事や百科事典・小説・コーティングなどの膨大な言語データを学習させたモデルを構築させ、そのうえでコンテスト設定をするために、ブロブの書き出しやプログラミングコードの一部である「Few-Shot learnin」などをAiに与えることで、それをもとに最もふさわしい言葉を選ぶようになり、より人間に近い言語が可能となるわけです。例えば、与えた言葉が「おはよう」に対してAiが膨大な言語データの中から「おはようございます」が最も適していると判断し返答します。現在、この超巨大言語モデルは世界でも英語のみが存在・商品化されています。今回のLINEの取り組みによって、日本語におけるAiの水準が格段に向上し日本語Aiの可能性も大きく広がると予想されています。では、次項ではAiのコミュニケーションの自動化で広がる活用法と、今後の可能性について言及して参ります。Aiのコミュニケーションの自動化で広がる活用法と今後の可能性日本語に特化した超巨大言語モデルが実用化されると、どのような活用法と今後の可能性が広がっていくのでしょう。LINEが現在展開しているサービスにあてながら見ていきます。・人間並みの言語能力でAiが省人化に繋げるLINEは、現在多くの方が利用しているメッセンジャーアプリ「LINE」で認知度を広げ、近年ではビジネス向けのサービスも多く提供しています。中でも、Aiテクロノジー「LINE CLOVE」のチャットボットは、金融やホテル・宿泊施設・小売業・飲食業といった幅広い分野で活用されており、主に窓口業務や各種手続き・少人数での業務遂行・人対人の対面業務の省人化に役立てられています。特に、このコロナ禍や以前から社会問題として上げられている「少子高齢化」の中では人手が足りない分、業務を効率化する手法の一つとして省人化を図る企業も多くあります。こうしたビジネス向けのサービスに日本語の超巨大言語モデルが加わることによって、さまざな企業においてもこれまで以上にビジネスチャンスが広がってくるのではと考えられます。・Ai日本語の今後の可能性今回発表した超巨大言語モデルは、新しい対話Aiの開発や検索サービスの品質向上その他「LINE CLOVE」をはじめとしたLINEのサービスへの活用を予定しており、外部企業への提供や共同開発も検討するようです。また、LINEは今後会議の議事録などを書き起こせる「CLOVE Note」や、飲食店などにおいてのAiによる電話対応などに、超巨大言語モデルによって進化したAiを活用していくのではと予想されます。これまでのAiは、機械的な部分がどうしても取り去ることができませんでしたが、人間のように話すAiが誕生することによって、これまで感じてきた言語のぎこちなさが解消されるとともに、今後Aiと人間の隔たりさえなくなってくる日がくるのかもしれませんね。まとめ本記事では、「LINEがAiを活用した巨大言語モデルを開発！その真相に迫ってみた」について言及して参りました。現段階では、開発に着手したとのことでこれからの展開が気になるところではありますが、土台となる超巨大言語モデルのインフラの整備を年内に実現としていること、さらには、「英語にて実現している精度に匹敵する、またはそれ以上の超巨大言語モデルを創出していく」と意気込みもあり、ますます期待が高まるところです。また、SNS上でも『日本の人工知能が米国・中国に追いつけるのか注目していきたい』など、LINEユーザーの期待も伺えますし、近いうちにAiとのコミュニケーションがまるで人と会話しているような自然な体験ができるのでは、と楽しみでもあります。Aiチョイスでは、Aiに関する様々な話題の記事を展開しております。気になる記事などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
【Ai×面接】コロナ禍で加速する企業内のニューノーマル。Ai面接のたった5つの攻略法について解説
ビジネスにおいて多くの企業がAi（人工知能）を導入する中、近年では面接の際においてもAiを活用しているのはご存じでしたでしょうか？実際に、2019年の段階ではすでに100社ほどが導入しており、ニューノーマル時代の中で面接の在り方も変わり始めているようです。更には新型コロナウイルスの感染拡大の影響で、ますますAiなどを利用した非対面の面接が注目されていることでしょう。そこで今回は、加速する企業内のAi面接について5つの攻略法をご紹介致します。気になる企業面接の攻略にお役立てください。コロナ禍における面接のニューノーマル形式ニューノーマルとは、これまでの常識や概念にとらわれずビジネスや日常の変化に順応することです。面接といえば人間の面接官が対応する形式が一般的でしたが、人間の代わりにAiが面接を行うことでこれまでに見えてこなかった新しい可能性も広がりつつあります。というのもこのコロナ禍においては、非接触の中でいかにこれまでと同様に人材を確保できるかが問われており、近年増加傾向にあるリモートワークに続き、Ai面接もまたニューノーマル形式と言えるのではないでしょうか。面接方法は、スマホアプリ（SHain）を通しAiが質問することに解答していく形式です。大きなメリットとしては、場所や時間に制限されることなく自分の好きな時に面接を行える他、遠方の企業面接でも自宅から行えることで交通費も必要なく、コスト面においてもメリットは大きいようです。コロナ禍でも安心のAi面接とは「3密対策」や「ソーシャルディスタンス」が常識化していく中、企業面接においても感染対策上人と人との接触はなるべく避けたいものです。前項でも触れたようにリモートワークが状態化する中、面接においてもスマホのアプリなどを利用し安全対策を取るのは望ましい方法と言えます。受験者も自宅から行えますし人事担当者との接触がない為、感染のリスクは全くなくなるのです。とは言え、実際のAi面接においては人間が対応するようにスムーズに進行しない、など実例も出ています。まずは、Aiをしっかり理解することがAi面接に望む前準備となりますので、次項ではおさえておきたい攻略法を5つご紹介致します。企業がAi面接を行うときに役立つ攻略法Ai面接を行うにあたり、必ず身だしなみを整えておくと良いです。面接している間も動画にて記録されていますので、人間の面接官同様、緊張感を持ってスーツで望みましょう。では、以下の5つをご紹介致します。・環境作りに配慮する・発音や言葉選びに注意する・スマホをしっかり固定する・質問事項の回答を事前準備する・Aiによる評価方法は「質問」と「観察」・環境作りに配慮するAi面接の場合、場所は自分で選ぶことができます。自宅が落ち着いて対応できる場合は自宅で行い、できるだけ静かな環境の中で実力を発揮しやすい環境作りに努めると良いです。そして、背景はモノが置かれていない場所を選びましょう。・発音や言葉選びに注意する人間の面接官においては、言葉が少し間違っている場合でもなんとなく理解してくれ先に進む場合もありますが、Aiの場合は発音が不明瞭だと何度も同じ質問を繰り返すことも多くあります。なるべく簡潔にAiが理解できるよう気を付ける必要があります。 例えば、「ゴミを分類」→「ゴミを分別」「月曜日と火曜日なら...」→「月曜日の午前と火曜日の午後なら...」のように、ふさわしい語選びや副詞を付けると正しく伝わります。・スマホをしっかり固定するスマホ画面での受験になりますので、あとで人事担当者が見た際に自分と目線が合うよう高さを段ボールなどで調節することをおすすめします。また、受験中にぐらついたままの状態では見苦しく感じられますので、平らな場所にスマホを固定しましょう。・質問事項の回答を事前準備するAiはビックデータを参考に分析する為、質問事項は過去に自分が取り組んできたことに対するものがほとんどです。その際、一つの質問に対して深く掘り下げる傾向があります。例えば、「学生時代一番力を入れてきたことは何ですか？」の問いに対して「なぜそれを？」「誰と？」「どうやって？」など具体的な質問パターンが用意されていますので、当時の状況を思い出し事前に準備をしておきましょう。・Aiによる評価方法は「質問」と「観察」Aiの評価方法は主にこの2つです。準備した内容と以下の評価とを照らし合わせながらあらかじめ深堀していくと良いです。 質問による評価 観察による評価バイタリティー（粘り強さ・責任感・エネルギッシュ・打たれ強さ）インパクト（好感度・明るさ・清潔感）イニシアチブ（上昇志向・前向き・好奇心・自発性・創意工夫）理解力（頭の回転・正確性・迅速性）対人影響力（ビジョン・動機づけ・巻き込み・主体的指揮）表現力（伝達力・明瞭性・正確性・簡潔性・柔軟性（状況理解・フレキシブル・自在性・適応性）ストレス耐性（落ち着き・平常心・克服力）感受性（気持ちへの敏捷性・共感性・気配り・気遣い・チームワーク）自主独立性（信念的・度胸・自己主張・自律的）計画力（段取り・タイムマネジメント・PDCA・明確な目標・優先順位）質問はだいたい100問前後、所要時間は1時間前後です。以上5つの攻略方法をご紹介致しました。Ai面接では短い質問が続くものの、1つの回答から様々なことを分析されます。しかし現状のAi面接は、応募人数が多い大企業による導入や1次選考に利用される場合が多く、適正検査やマークシートの代わりといった補助的なツールとして活用が広がっています。ですが、準備を入念に行うことで自分の自信にも繋がりますので、できる限り対策を行っていく必要はあります。Ai面接が今後も続く理由「コロナ禍でも安心のAi面接とは」でも解説したように、今後も収束の目途がたたないコロナ禍において、非接触を可能としたAi面接は今後も続く傾向にあります。そもそもこのシステムを開発した理由には、『時間や場所に制限を受けず優秀な人材に出会いたい』と願う企業の声により開発されたものです。当初はまだコロナ禍ではありませんでしたが、遠方に面接に行く場合、時間調整・コスト面など就職活動に影響を与え兼ねませんし、このコロナ禍においては尚のことです。受験者側にとっても、交通費の削減や時間を省けることで大きなメリットに繋がります。コストや時間が掛からないとなると受験件数を増やすこともできますし、どちらにとってもメリットはあるのではないでしょうか？一方で、Aiの判断全てを鵜呑みにできないことなどデメリットも出ており、最終的には人間のジャッジが必要とされますが、受験者側・企業側どちらにとってもメリットがある場合、今後Aiによる面接は普及していくものと予想されます。まとめ本記事では、「【Ai×面接】コロナ禍で加速する企業内のニューノーマル。Ai面接のたった5つの攻略法について解説」について言及して参りました。このコロナ禍において、Ai面接を利用している企業が増加傾向にあるのは確かです。リモートワークが普及したのも、これまでと変わらないビジネスを展開していける、あるいはこれまで以上に業績が伸びた実績があったからでしょう。ニューノーマル時代は、こうした遠隔においていかに行動やビジネスを広げられるかがポイントになってきます。その他Ai面接の攻略法についてもご紹介致しました。受験者も初めての試みで不安も大きいかと思います。人間の面接官でもAiでもいかに自分を伝えられるかが大切です。当日は万全な態勢で迎えられるよう、攻略法を参考に準備されてみてはいかがでしょうか。Aiチョイスでは、Aiに関する様々な話題の記事を展開しております。気になる記事などありましたら、ぜひ参考にご覧ください。
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Aiトレンド・特集
動物の感情をAiが分析！未来は動物とのコミュニケーションが可能？
Ai（人工知能）は分析能力に長け、さまざまな分野で活用されています。この分析能力を用いて、動物とコミュニケーションが可能になる未来が来るかも？という話題が注目されていることはご存じでしょうか？夢のような話でもあり、実際には動物の言葉をどのように理解していくのだろう、と疑問に感じる部分でもあります。そこで、今回は動物の感情をどのようにAiが分析するのかを探っていこうと思います。Aiによる感情認識とは？Aiによる感情認識は、人間と同様に感覚器によって「言語によるコミュニケーション」を取得するものと考えられています。ただ、あくまでこれまでのデータに基づいた平均的な感情化になります。①画像による感情認識性別・表情・年齢などを分析・認識後に、顔の表情や顔面の血色の変化によって感情を認識します。②音声による感情認識声の大小・高低・周波数の変化によって感情を認識します。③生体情報による感情認識見た目では見えないわずかな脈拍の動きなどの変化によって、感情を認識します。Aiによっては、人間の感情を読み取る際に、700万人の顔や40億通りの顔をデータとして持ち、そこから21種類の表情に分類し感情を読み取るAiも存在します。データがより多く蓄積された分、分析能力も上がるというわけです。Aiの感情認識が活用されている場Aiの感情認識技術は、さまざまな分野で活用されています。その中でも、以下の3つをご紹介します。①無人店舗における犯罪防止対策Aiは無人店舗などではすでに活用されており、犯罪防止にも役立てられています。前項で述べたように画像認識による表情・行動分析、音声認識による声のトーンなどから、微妙な動きも見逃すことなく検知・分析します。また一方では、体調が悪い人も表情や行動などから検知・分析することができ、万が一の場合も早い段階で発見することが可能です。②安全運転のための対策Aiは運転中のドライバーによる事故を感情分析し、未然に防ぐことが可能です。近年、自動車による事故の原因は、1位：安全不確認 2位：わき見運転 3位：動静不注視による、いづれもドライバー側に原因が多いようです。このような状況を作らないよう感情認識を用い、ドライバーが眠そうにしている場合は、気分転換になるドライブコースなどを案内するなど、事故を未然に防いでいます。③教育現場において学習環境を整えるAiは教育現場においても生徒の表情から学習に対する理解度や集中力などを分析し、その後の的確なアドバイスが行えるよう、遠隔で離れた教師にアラートで知らせます。リモート学習など一人で学習する場合は、遅れをとったり集中ができなかったり、とスムーズにいかない場合もあります。常にAiが生徒の表情を読み取ることで、早めの対策をとり環境を整え生徒の学習意欲向上に繋がげています。このように、知らず知らずのうちに表情に現れる筋肉の微妙な動きや声などを分析することで感情を読み取り、さまざまな場面で役立てられています。データに基づく感情を可視化できるのはAiの強みでもあります。ここまでは、Aiの感情認識について・活用されている場をご紹介して参りましたが、続いて、動物の感情をAiが読み取る仕組みに入っていきたいと思います。Aiが動物の感情を読み取る仕組みとはでは早速、Aiが動物の感情を読み取る仕組みに迫っていきたいと思います。人間が動物とコミュニケーションを図ることは可能なのでしょうか？音声認識で動物の言葉を解読動物の警戒の鳴き声の中に、人間と同じ母音や子音に当たるものを探すことで、鳴き声の識別が可能だといいます。それは、北アリゾナ大学のジョン・プレイサー教授による研究結果で明らかとなったものです。人の音声認識の場合は、音響モデルや言語モデルを解析し認識をします。これと同じようにAiの音声認識技術を利用することで、プレーリードッグの20種類のうち3種類の鳴き声が、90％以上の確率で識別できるようになりました。しかし、まだまだAiの判断材料に必要なデータが不足しており、もうしばらく先の実現になりそうですが、今後は動物の行動や生態などの分析も加わり動物と言語を通してコミュニケーションを図れる日が来るのでは？と期待が高まります。Aiでの動物研究事例では、最後にAiによる動物研究事例を以下3つ上げ、どのように研究に活用しているのかご紹介していきます。①Aiが動物の健康管理を担うAiの「顔認識」「音声認識」技術を用し、動物の健康状態を把握することが可能です。把握することによって、動物の日常での生態や鳴き声をAiに分析させ、病気の早期発見などに役立てられています。この取り組みが行われている北海道の円山動物園では、80％の確率で個体識別が可能なAiによって少ない従業員でも、多くの動物の管理を実現させています。②Aiで野生動物の保護野生生物の本来の生息地や、個体数のカウントなどにもAiは役立てられています。そもそも、自然保護観点では、まず野生生物を把握することから始まるため、本来の生息地や個体数のカウントが必要とされています。以前までは、動くものに反応するカメラを設置し手作業で個体数をカウントしていたのですが、膨大な時間が掛かっていました。特に物陰に隠れて見えにくい動物を探すことは容易ではありませんでしたが、Aiの自動解析によって効果的に個体数の調査が可能になり、迅速な保護活動に繋がっています。③Aiで動物の生態分析Aiは、動物の隠れた生態を発見することにも活用されています。ある共同研究グループは、Aiを活用することで6種の動物の新たな生態を発見しています。動物の行動を分析することで、伝染病を媒介する動物の生態解明や人間活動に害獣をもたらす害獣の行動抑制、さらには人間や動物に共通する病気の理解や幅広い応用など、野生動物との共存等への貢献にも期待されています。この他にも、夜間の管理体制が難しい時間においても、Aiで分析・可視化することで気付きにくかった部分が見え、密猟予測やパトロールの最適化を図ったりと、Aiはさまざまなシーンで役立てられています。まとめ「動物の感情をAiが分析！未来は動物とのコミュニケーションが可能？」を言及して参りました。Ai独自のアルゴリズムを利用することで、およそ10年間の間に動物と人間とがコミュニケーションを図れるようになる、と言われています。確かに、Aiは人間の感情まで読み取れる時代に入っていますので、不可能なことではないのかもしれません。そう考えると、自宅で飼っているペットと話ができるとしたら、どのようなことを話そう！とウキウキしてきますし、今後のAiの活躍にもますます目が離せません。Aiチョイスでは、Aiに関するさまざまな情報をさまざまな視点からお届けしております。ぜひ、日常のヒントにお役立てください。
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Aiトレンド・特集
絵画におけるAiの活用に注目が集まる！？その真相に迫ってみた！
Ai（人工知能）も歴史を重ね、ディープラーニングの時代に突入しています。このディープラーニング（深層学習）こそが、Aiの可能性を大きく広げさまざまな場面で活躍されているものです。中でも、アートの世界においてAiが活用されていることは、ご存じでしたでしょうか？Aiの進歩を垣間見れると同時にAiにますます注目が集まってきています。そこで今回は、Aiがどのような絵画を描くのか、そして、どのような技術が使われているのか、その気になる真相を探っていきたいと思います。ディープラーニングとは？ディープラーニング（深層学習）とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに繰り返し学習させる手法の一つです。具体的には、人間の神経回路を模した「音声認識」「自然言語手法」「画像認識」「判断」などをモデルとし、近年では自動運転などにも役立てられています。Aiが描いた絵画とはAiは、基となるデータがあれば、それに基づいた作品を自動的に生成することが可能です。前述した自動運転も、Ai自らネットワークなどの情報を取得し学習することで判断の精度を高めていきます。絵画も同じように、学習を重ねることで細かい凹凸までも表現することが可能になるのです。全く同じ、という認識ではなくAiがこれまでのデータを基に描いた作品、とお考えいただければ分かりやすいでしょう。では、早速どのような絵画があるのか見ていきます。・「Edmond de Belamy,from La Familly de Belamy」少しぼやったした印象の絵画ですが、2018年フランスのパリを拠点に活動しているアーティスト集団「Obvious」がAiで作成した絵画です。ニューヨークのオークションにてなんと43万2500ドル（約4900万円）で落札され、大きく注目されました。これは、さまざまな時代の肖像画を参照するアリゴリズム（計算方法）によって作成されており、その参照した枚数は1,5000枚にも及びます。この絵画は、人間が描いたものではありませんが、Aiが描いたことに興味を持ち、このような高値がついたものと思われます。・「レンブラント風」の絵画「レンブラント風」の絵画を作成したのは、Microsaoftとオランダの金融機関・INGグループ・レンブランド博物館・デルフト工科大学などが協力して施行されたプロジェクト「The Next Rembrandt」です。これは、346作品あるレンブラントの作品のタッチや色使い、レイアウトの特徴などをディーププラーニングアリゴリズムを用いAiに学習させ、トータル500時間をかけて完成させたものです。先にご紹介した絵画と比較すると、より鮮明に描かれておりAiによるものとは思えない程です。いかがでしたでしょうか？Ai独自のアリゴリズムを活用することで絵画まで描いてしまうのには驚きです。ただ、Aiはこれまでの作品から学習するため、オリジナリティーを求めることとは少しかけ離れてしまいますので、用途に注意を払うことも必要になってきます。では、次項では、誰でもAiで絵画やイラストを描くことができるサイトがありますのでご紹介致します。絵画・イラストの知識がなくてもAiで描けるでは、早速4つのサイトをご紹介致します。・2枚を1枚の絵に合成「Ostagram」「Ostagram」は、2枚の異なるイラストを1枚に合成することができるものです。例えば、猫と人間を合わせた作品を描くことができます。イラストだけではなく絵画にも対応し、その完成度は高く、あたかも最初からこの作品だったかのような仕上がりです。・Aiが描いた作品集「Art42」「Art42」は、作成するというよりはAiが描いた作品を見れる、というものです。サイトを開くと、沢山のイラストが出てきます。イラストの印象はどれも抽象的ですが、お気に入りのものは♡マークをつけ、まとめおくことができます。・プロ級の絵に仕上がる「Fotogenerator」「Fotogenerator」は、自分が描いた絵にあとから少しずつ付け足ることで、まるでAiがプロの描いたような絵に仕上げてくれます。絵が苦手な人でも簡単に取り組むことができます。・Aiで色付け「PaintsChaiher」「PaintsChaiher」は、自分が描いたイラストにAiが色付けしてくれます。Aiは多くの作品を学習している分、まるで熟練者のような色付けを再現することができ、配色の勉強にも良いです。以上のようなサイトを通し、ぜひAiを体験されてみてください。配色の勉強や、人間が描くよりも数倍早いのでイラストを使った作業をする際にもおすすめです。ここまでは、Aiによる絵画やイラストをご紹介してきましたが、最後に、この絵画やイラストからAiが音楽まで作曲する、という技術をご紹介致します。いったいどのような音楽ができるのか、注目です。Aiは絵画・イラストから音楽まで作詞Aiは、絵画やイラストのみではなく、音楽も生成することが可能です。では、早速見ていきましょう。実例では、地下アイドル「仮面女子」と電気通信大学がコラボし、Aiが作詞を行った作品があります。これは、「仮面女子」のメンバーがイメージするイラストを各パートに分かれて描き、それをAiが関連するワードを拾いながら歌詞を生成していく、という企画です。実際のイラストがこちらです。https://www.youtube.com/watch?v=UpfzVJgSD8U&feature=youtu.be引用元：https://www.alice-project.biz/report?id=790確かに、イラストから歌詞が連想され作詞されているのが分かります。この企画に使われた技術は、・Aiがオノマトペを数値化し分析したのち、そこから色を連想する技術・単語から色を連想させる技術です。二つ目の「単語から色を連想させる技術」は、一単語の色を想起確率として算出しています。Aiが作詞を作成する場合は、これらの逆を利用しイラスト内の色からオノマトペや連想される単語を定期的に導き出し、歌詞にしていきます。近年では、このようにAiとコラボした作品が作り出され、世に出されているものも数多く存在します。まとめ本記事では、「絵画におけるAiの活用に注目が集まる！？その真相に迫ってみた！」を言及して参りました。Aiが生成した絵画や音楽に、どのような印象を受けたでしょうか？近年、Aiの発達によってアートの世界にも可能性が広がっています。一方で、芸術家の仕事がなくなるのでは？と懸念を抱く方もいるかもしれません。ですが、その他の分野でも人間がAiにサポートしてもらうことで、作業の効率化などが図れており、Aiはなくてはならない存在であることは事実です。そのため、Aiを「いかにどう使うか」が今後は問われる時代になってきているのかもしれませんね。Aiチョイスでは、Aiに関するさまざまな情報をさまざまな視点からお届けしております。ぜひ、日常のヒントにお役立てください！
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Aiトレンド・特集
Googleに活用されているAiとは？
Ai（人工知能）は、1950年代から研究が始まり近年ではAiロボットが開発されるなど、テクノロジーの話題においては欠かせない大きな存在となっています。そんなAiですが、意外と身近な存在でもあり私たちの生活に役立てられています。中でも、GoogleのAiサービスは誰でも無償で使うことができ、簡単にAiを体験することができます。そこで今回は、Googleを焦点におき、GoogleのAi活用についてご紹介していきます。Googleの市場Googleとは、インターネットの検索の中で代表的な検索エンジンの一つで、Googleの他にもYahoo!やBingなどがあります。Googleは、世界的にも認知度は高く、2018年の検索エンジンのマーケットシェアによると、他の検索エンジンを抑え全体の約7割の人がGoogleを使用していることが明らかになりました。また、米グーグルの親会社アルファベットが2020年4月に発表した、1～3月期の四半期決算は、広告収入などが堅調で、売り上げ高が前年比13％増の68億3600万ドル（約7300億円）、純利益は同3％増の68億3600万ドル（約7300億円）と、Googleの規模やシェアの大きさを物語っています。圧倒的な利用者数を持つGoogleですが、実は近年ではGoogleの中にもAiが活用されるようになってきているのです。それは、Googleを利用する皆さんは一度は利用したことがあるということになります。実は身近なところで知らぬ間にAiを利用していると考えると、気になりませんか。次項からGoogleがAiに力をいれるようになった要因と、Google内で利用されるAiについて詳しく解説して参ります。Googleは世界の中でもAi活用が進んでいる？現在、第3次Aiブームの真っ只中であり、「ディーププラーニング（深層学習）と呼ばれる時代に私たちはいます。これは、カナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン教授によって考案されたもので、人間が自然に行うタスクをコンピューターに学習させる機械学習の一つです。・GoogleがAiに傾倒した一因GoogleはITを中心に幅広く事業に取り組んでおり、その中でもAiに力を入れています。GoogleがAi研究に力を入れている理由には、ハードウェアの性能の限界を見出したことが一因です。10年ほど前に比べると、CPU（中央処理装置）やGPU（画像処理装置）の性能は格段に向上したのですが、日常生活上の利用となるとオーバースペック（性能が高すぎる）が生じ、その結果、CPU（中央処理装置）工場の見込みがなくなり、ハードウェアよりソフトウェアにシフトチェンジする必要が出てきました。ここからGoogleのAiファーストが始まります。・Googleは世界でもAiを牽引Googleは、世界的にも有名な人材を抱えており、中でも「Andrew Ng」や「GeoFFrey Everest Hinton」は、自動運転の技術や音声認識・検索エンジンなどGoogleのAiに大きく関わってきた人物です。そして、近年話題となった「アルファ碁」もまた、GoogleのDeepMindで開発されたものです。「アルファ碁」とは、2016年に開発したプログラム『Alpha』が人間のプロ囲碁棋士を始めて破ったことで、大きなニュースとなりました。その他、開発者向けのAi技術提供も積極的に進められおり、GoogleのAiがクラウド上から利用できることで、世界のさまざまな企業にもGoogleのAiが組み込まれるほです。以上のことから、Ai活用においては世界から見てもトップクラスであり、優位性を保ち続けてきていることが分かります。では、世界的にもトップクラスであるGoogleのAiには、どういったものがあるのでしょう。次項でご紹介致します。各所に利用されるGoogleのAi日常に役立つものが多いGoogleのAi。それによって、私たちの生活がどんどん便利になってきています。早速、GoogleのAiとはどのものがあるのか以下5つをご紹介していきます。・Aiで翻訳「Google Transliterate」・Aiで地図検索「Googleマップ」・Aiが日常をサポート「GoogleHome」・Aiが予約代行「GoogleDuplx」・Aiで探す「この曲は何」・Aiで翻訳「Google Transliterate」「Google Transliterate」とは、テキストの翻訳やWebページからの翻訳も可能なサービスであり、脳神経細胞（ニュートラルネットワーク）を学習モデルにし、ディープラーニンングをAi翻訳に導入したものです。60ヵ国もの母国語から選ぶことができ、2006年に開始され、1日に1400億語以上の翻訳が月5億人以上のユーザーによって使われています。・Aiで地図検索「Googleマップ」「Googleマップ」とは、Aiの機械学習機能を利用して、スマホやパソコンで目的地までの距離や、スポットなどを検索できるサービスです。「Googleマップ」の利用者は、2020年5月が最も多く4717万人と、日常的に利用されていることが分かります。その他にも、グルメや渋滞の予測など16ものサービスを行っています。・日常をサポート「GoogleHome」「GoogleHome」とは、テレビCMなどで「OKGoogle」や「ねぇGoogle」とAiスピーカーに話しかけ話題にもなりました。これは、スピーカーに話しかけ、Aiが音声認識で声に反応し、ニュースや天気予報・音楽といった情報を提供してくれる、といったものです。例えば、お子さんのお世話をしている最中に、「近くの小児科を教えて！」とたずねたり、その日の気温などすぐに知ることができるので上着を追加したり、まさにかゆいところに手が届き、何かをしながら情報を知りたい方にぴったりです。・Aiが予約代行「GoogleDuplx」「GoogleDuplx」とは、Aiがレストランやホテルなどの予約を人間の代わりに行ってくれるサービスす。残念ながら日本でのサービスはまだ始まってはいませんが、これは、Aiの音声認識とその内容を分析した上で、応答している仕組みです。利用手順は、「OK Google」でスマホで好みのお店をアクセスし、音声によってAiと予約日や予約時間・人数の詳細確認を音声にてやり取りをした後、Aiが実際に予約の電話を入れてくれる、というものです。そして、約10分後くらいにＧmailにて予約の詳細をお知らせしてくれます。実際にレストランにて、このAiの予約をとった方は、少し違和感があったものの、自然な流れでやり取りができていた、とコメントしています。今後、日本でのサービス開始が楽しみですし、テクロノジーの進化に驚かされるサービスです。・Aiで探す「この曲は何」2020年10月15日、Googleは新しい音声機能サービスを展開しました。例えば、「あの曲なんだったかな？」と思う時はありませんか？そのような場合に、スマホに向かって鼻歌を10～15秒歌うと、Aiが可能性の高い候補から複数の曲を探し出す、というものです。これは、Aiにスタジオ録音だけでなく、鼻歌や口笛などさまざまなメロディーを認識できるよう、Aiにトレーニングをさせた機械学習によって、世界中の音楽から一番近いメロディーを探し出します。現段階のところ、iosでは英語のみでAndroidでは20言語に対応しています。このように、Aiを導入することであらゆる可能性が膨らみ、日常生活が便利になったり、楽しみながら活用できるものへと変わりました。今後も、どのようなものが展開されていくのか注目され続けていくことでしょう。まとめ従来の技術では不可能だったレベルのパーフォーマンスも、ディープラーニング（深層学習）が加わることで、私たちにとって身近な存在になっているAi。概要でも触れたように、このディープラーニング（深層学習）は、大量の画像やテキスト・音声データなどを学習していくことで、人間の認識度も超えることもあると言われています。今後、どこまでAiの技術は進歩していくのか、目が離せません。本記事では、GoogleやGoogleのAi活用などについてご紹介致しました。Aiは、意外と私たちの身近な存在であるということがお分かり頂けたかと思います。Aiに興味を持たれた方や、Aiについて少し知りたい情報などありましたら、Aiチョイスを参考にされてみるのも良いでしょう。
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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。