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【AIの基礎知識】人工知能の学習方法やAI技術の身につけ方について解説

目次

AI(人工知能)というと、数年前までは「人間のように振る舞うアンドロイド」を想像する人も少なくなかったかもしれません。近年では、スマートフォンや家電にもAIが搭載されるようになり、すっかり身近な存在になりました。それでも、AIについては「よくわからない」という方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事ではAIの基礎知識に加え、AI技術を身につけるための方法について説明していきます。あわせて、企業におけるAIの活用についても解説します。AIの原理や特徴を正しく理解すれば、ビジネスを大きく飛躍させるきっかけになるかもしれません。ぜひ参考にしてみてください。

AIとは

AIとは、何をできるようにする技術なのでしょうか。まずはAIの基礎と、近年注目されているディープラーニング技術について説明します。

機械学習モデルと推論

AIの基本的な動作原理は、「学習」と「推論」にあります。

– 学習とは:事前に与えられたデータを分析して、何らかの知識を得ること
– 推論とは:学習によって得た知識をもとに、未知のデータに対して何らかの判断を下すこと

このような仕組みは、ソフトウェアのアルゴリズムを用いて構築されることから「機械学習モデル」と呼ばれています。人間が思考する様子を、コンピューター上で再現したものだと考えればよいでしょう。また、コンピューターを用いるため、人間よりも高速で正確な判断を行えることが特徴です。

ディープラーニングとニューラルネットワーク

ディープラーニングは、機械学習モデルにおける学習手法のひとつです。人間の脳内にある神経細胞の構造を模倣した、ニューラルネットワークの理論を用いています。人間の脳が学習するしくみを、AIのソフトウェアに応用したものだと考えればよいでしょう。

ディープラーニングを用いると、これまでソフトウェアでは難しいと考えられてきた複雑な判断も可能になります。ただし、実用に耐えられるレベルのAIを構築するには、大量のデータから学習させる必要があります。

一方、コンピューターの性能は近年急速に向上しており、データ量が多くても高速に処理できるようになりました。このような背景から学習手法としての実用性が増し、ディープラーニングは近年注目を集める技術となっています。

AIでできること

AIでできること

ディープラーニングを含む新しい技術の発展にともない、AIの用途は広がりをみせています。これまでは人による判断や手作業に頼らざるを得なかった作業も、AIが人間の代わりとして行えるようになってきました。分野を問わず、すでにさまざまな目的にAIが利用されています。

ここでは、AIが活躍する代表的な以下の4つの用途について紹介していきます。

– 画像認識
– 音声認識
– 自然言語解析
– 数値予測

画像認識

「画像認識」とは、静止画や動画に写っているものを判別することです。画像認識に用いるAIは、あらかじめさまざまなパターンの画像から学習を済ませています。そのため、はじめて入力する画像でも、「見たことがある」ものが写っているかどうかを判断できるのです。

画像認識は、例えば以下のような用途で利用されています。

– 生産ラインにカメラを設置して、不良品をみつけたり異常な状態を検知したりする
– 手書きのメモや印刷された文書からテキストを抜き出して、文字起こしをする
– 写真に写っている人物を検出する

人物の検出というと、防犯への応用を思いつくかもしれません。それ以外にも、人物の範囲を認識して精密にトリミングしたり肌の色味をきれいに整えたりなど、デザイン分野でも活用されています。

音声認識

「音声認識」とは、人の声から話の内容を判別することです。といっても、AIは話の意味まで理解できるわけではありません。入力された音声データから、文章を聞き取る能力だと考えればよいでしょう。画像認識が人の「目」のような機能だとすれば、音声認識は「耳」にあたる機能だといえます。

音声認識は、例えば以下のような用途への応用が可能です。

– 機械を声で操作する
– 音声データからテキストを抜き出して、文字起こしをする
– 英語学習者の声を聞き取り、発音を添削する

声による操作は、スマートフォンやスマートスピーカーなどの音声アシスタントにより身近なものになりました。また、テレビや照明などの家電にも応用されている技術です。

自然言語解析

「自然言語解析」とは、人が書いた文章を解析して内容を取り出すことです。曖昧な表現を含む文章を解析するには非常に高度な処理が必要となるため、現在もさかんに研究が進められている分野です。なかでも、日本語は特にハードルが高い言語だといわれています。

自然言語解析は、例えば以下のような用途に応用可能です。

– 英語と日本語など、異なる言語間の翻訳をする
– 文章を自動的に校正したり、要約したりする
– ナレッジベースから、ほしい情報を検索する

ナレッジベースは、規模が大きくなると単純なキーワード検索のみで情報を絞り込むことが難しくなります。AIを活用すれば、曖昧な文章からでも目的の情報にたどり着ける対話型のFAQサービスなどを構築できます。

数値予測

「数値予測」とは、数値データの過去の推移にもとづいて将来の値を予測することです。データから数学的なパターンを見いだす「回帰分析」などの手法をAIに応用しています。

数値予測は、例えば以下のような用途への応用が可能です。

– 株価や為替レートの今後の推移を、過去の推移から予測する
– 店舗ごとの売り上げを、POSデータなどから予測する
– 地域ごとのインフルエンザ患者数など、感染症の流行状況を医療機関や市区町村のデータから予測する

店舗ごとの売り上げは客層や天気などのさまざまな条件に左右されるため、人間が勘で予測するのは簡単ではありません。しかし、数値データにうまく置き換えてしまえば、AIの得意分野となります。実際に、商品の発注数を調節するなどの目的で、AIによる予測が活用されています。

AIにおける3種類の学習方法

AIにおける3種類の学習方法

AIが期待したとおりの性能を発揮できるかどうかは、「学習」の質にかかっています。AIの学習方法は、大きく分けると以下の3種類から選択できます。

– 教師あり学習
– 教師なし学習
– 強化学習

ここからは、それぞれの学習方法について説明していきます。

教師あり学習

「教師あり学習」とは、人間が教師となってAIに「正解」を学習させる方式です。

例えば、画像に写っている動物を見分けるAIの学習方法について考えてみましょう。この場合、学習用の画像データに写っている動物の種類を、「犬」、「猫」、「馬」などのラベルをつけて示すことが必要です。すると、AIは「これは犬の写真だ」というように、正解を知ることができます。

このようなデータを多数用意して学習させると、AIは未知の画像についても正確に判別できるようになります。一方、明確な正解が存在しないテーマを扱うAIは、「教師あり学習」では実現できません。

「教師あり学習」の用途としては、不良品の検出などが代表的でしょう。正常な製品と不良を含む製品の特徴を、ラベルで区別して学習させるのです。

教師なし学習

「教師なし学習」は、AIに「正解」を与えずに学習させる方式です。人間が教師になる代わりに、AIが自分で学習すると考えればよいでしょう。

あらかじめ正解がわかっている「教師あり学習」とは異なり、「教師なし学習」の目的はデータに含まれる未知のパターンをみつけ出すことにあります。そのため、明確にラベルで区別できないような判断基準をAIに学習させるために用いられます。

「教師なし学習」の用途としては、データを自動的に分類する「クラスタリング」が代表的でしょう。データ内に存在する特徴をAIが自ら抽出し、似たもの同士をグルーピングすることでデータ間の関連性を明らかにします。

強化学習

「強化学習」は、AIが行った判断に対して報酬(スコア)を与えることで学習させる方式です。

AIは高得点を目指して試行を繰り返し、より正しいといえる判断を覚えてきます。「教師あり学習」と「教師なし学習」がデータを必要とするのに対し、データがない状態からでも学習を開始できるのが「強化学習」の特徴です。

「強化学習」の用途としては、囲碁・将棋などのゲーム向けAIや、ロボット開発などが挙げられます。掃除ロボットが実際に動き回りながら部屋の形を学習して、すみずみまで効率的に移動できるようになるのも「強化学習」による身近な例でしょう。

AI技術を身につけるには

AI技術を身につけるには

ここまで、AIの基礎知識について説明してきました。AIを技術として使いこなせるようにするには、さらに学ぶべきことがあります。ここからは、AIの技術を身につけるために必要な以下の4つについて説明します。

– さまざまなアルゴリズムについて学ぶ
– 数学とプログラミングの基礎を押さえる
– AI開発の実践を通してスキルを獲得する
– AI開発のマネジメントについて理解する

さまざまなアルゴリズムについて学ぶ

まず必要なのは、AIが学習に用いるアルゴリズムについて学ぶことです。

AIにおける3種類の学習方法については先ほども説明しましたが、それらを実現するアルゴリズムは多数あります。実用性の高いAIを構築するには、目的に応じて最適なアルゴリズムを選択することが大切です。これは、「どのアルゴリズムが優れているか」という話ではなく、さまざまなアルゴリズムについて知っているかどうかがポイントとなります。

アルゴリズムの多くは、統計学的な手法にもとづいています。裏を返せば、さまざまなアルゴリズムを学ぶ過程で、AIの技術者には統計学の基礎知識も求められるということです。

数学とプログラミングの基礎を押さえる

AIの技術者には、数学とプログラミングに関する基礎知識も必要です。

統計学的な手法を用いる際には、ある程度数学の知識が求められます。また、コンピューター上でアルゴリズムを動作させるために、プログラムを作成するスキルも使います。AIの現場で用いられることの多いPythonの使い方などは、ぜひ習得しておくとよいでしょう。

近年では、ディープラーニングをすぐに開始できる便利なツールやライブラリも充実してきました。しかし、「専門知識が不要になった」ということではありません。これらを効果的に使いこなすためにも、数学とプログラミングの基礎を押さえておくことは重要です。

AI開発の実践を通してスキルを獲得する

AIの技術は、実践を通して身につけていくのが現実的です。

ツールやライブラリの使い方を練習しながら、機械学習モデルを構築してみる方法などが効果的でしょう。このとき、実際の課題を解決する手段として、AIを活用する過程を体験することが大切です。

また、実践を通してデータを扱う技術にも触れることになるでしょう。例えば、SQLをはじめとするデータベースのスキルについて学ぶ必要が出てきます。あわせて、AIの学習用データセットを準備するために既存データを適切に加工する、「前処理」の技術も重要となります。

AI開発のマネジメントについて理解する

AI開発を実践してみると、その難しさを実感できるでしょう。

さまざまな専門知識とスキルを身につけ、ツールを使いこなしたとしても、狙い通りのAIモデルを一度で実現できることはほとんどありません。期待する性能を備えたAIを実現するには、どのように改善を積み重ねていくかがカギとなります。

それには、実験と検証を繰り返しながら、的確にゴールに近づいていくためのプロセスが求められます。つまりAI開発では、その特性をふまえたマネジメントを行えるかどうかがポイントになるということです。

企業におけるAIの活用

企業におけるAIの活用

IoTや5Gといった新しい技術の進展により、ビジネスに活かせる大量のデジタルデータが行き交う時代を迎えました。これからのグローバル競争を生き抜くために、すでに多くの日本企業がDX(デジタルトランスフォーメーション)の実現に取り組んでいます。このような流れのなか、企業におけるAI活用の意義は大きなものになりつつあるといえるでしょう。

そこで、AIの活用が企業にとってどのような意味を持つのかについて、以下の3つの観点から説明します。

– 高度なデータ分析でビジネスを変革する
– 業務効率や生産性を向上させる
– 人材不足の解決が課題に

高度なデータ分析でビジネスを変革する

AIを活用すれば、高度なデータ分析によりこれまで難しいと思われていたさまざまなことが可能になります。AIを要素技術とした新規ビジネスが生まれる可能性もあるでしょう。

すでにAIをビジネスに適用している例も少なくありません。例えば、ECサイトでのレコメンド表示やチャットボットによるユーザーサポートの自動化などは、実際に多くの企業で採用されています。顧客データの分析にもとづいて、セールスやプロモーションに適切なタイミングをAIに提案させるなどの活用例も増えています。

業務効率や生産性を向上させる

ビジネスの変革を企業における「外向き」のDXとするなら、社内を改善する「内向き」のDXもあります。業務にAIを導入して省力化や自動化を実現し、より効率的に作業をこなせるようにする試みなどが挙げられるでしょう。

また、AI技術の導入をきっかけに、業務プロセスそのものが見直されるケースも少なくありません。その結果ムダな作業を省くことができれば、単に既存業務を効率化するだけでなく、プロセス全体としての大幅な生産性向上にもつながります。

人材不足の解決が課題に

AIをビジネスの変革や業務改善に役立てるには、人材が欠かせません。AI技術を使いこなすエンジニアリングに加え、ゴールを的確に捉えるマネジメントのスキルも求められます。つまり、企業がAIを有効活用するには2種類の人材が必要になることを念頭に置かなければなりません。

しかし、AIの人材は社会的に不足傾向が続く見込みとなっています。企業が人材不足に陥らないようにするには、いかにして社内の人材を育てていくかが課題だといえるでしょう。

AIの人材育成に利用できる研修サービスのご紹介

AIの人材育成に利用できる研修サービスのご紹介

弊社では、企業のAI活用に求められる2種類の人材を育成するためにおすすめの講座を提供しています。

「AIエンジニアリング講座」は、AI開発の即戦力となるために必要な知識とスキルを身につけるための実践的な講座です。機械学習とディープラーニングの手法はもちろん、現実の課題解決にAIを活用する際の考え方などについても学べます。数学や統計学、プログラミング(Python)の基礎から網羅しているので、初学者でも安心して受講いただけます。

「AIマネジメント講座」は、AI開発のプロジェクトを牽引する中心人物を育成するための講座です。ITシステム開発の経験を活かしながら、AIにフィットするマネジメントの実践的な手法について学べます。

いずれの講座も、確実な知識習得を後押しする充実のサポート体制を整えています。本格的なAIプロジェクトを短期間で立ち上げたいとお考えの際は、ぜひご活用ください。

AIの特徴をふまえた人材育成が企業の新しい力に

AIの実用性は急速に高まりつつあり、その適用範囲は分野を問わず広がっています。企業がAIを活用する意義は、今後も大きくなっていくと予想されます。AIを導入する際にカギとなるのは、AIの技術的な特徴を踏まえたエンジニアリングとマネジメントです。その支えとなるべき人材をどのように育てていくかが、ビジネスを飛躍させたい多くの企業における現状の課題だといえるでしょう。

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