ニューラルネットワークとは?ビジネス活用・導入のための基礎・入門情報も紹介 - 株式会社STANDARD

ニューラルネットワークとは?ビジネス活用・導入のための基礎・入門情報も紹介

DX・AI技術・事例解説

この記事の目次

  1. ニューラルネットワークとは?
  2. ニューラルネットワークのビジネス応用例
  3. 【入門編】ビジネスにニューラルネットワークを取り入れるために
  4. 最後に

近年では、どのビジネスシーンでもAI導入が進んでおり、自社への導入を検討している経営者の方も多くいらっしゃるのではないでしょうか?

しかし、「どのようなAIの活用方法があるのか」や「導入するために何を学ぶ必要があるのか」など、はじめてAIの導入について考える方にとってはわからないことが多くあります。

今回は、ニューラルネットワークがビジネスシーンでどのように活用されているのかご紹介します。

ニューラルネットワークとは?

ニューラルネットワークとは、人間の脳神経を数理モデル化したものの組み合わせです。人の脳内にある神経細胞やそのつながりなどを、神経回路網と人工ニューロンという数式的なモデルとして表現することができます。

人間の脳の働きをコンピュータ内で表現することで、ニューロンの数値のパターンを見つけます。生物学的な脳内とは違い、データの伝達方法が個別にパターン化されるので、パターン以外の伝達はできません。

人工ニューロンを組み合わせ、複雑な計算を可能にする

人工ニューロンの仕組みは単純ですが、複数組み合わせることでより複雑な関数近似が可能です。関数近似が可能になれば、どんなに複雑な計算でも、より正解に近い回答を導きだすことができます。

人工ニューロンは、『入力層・中間層・出力層』の3層に分かれています。それぞれの階層で信号を足し合わせ、非線形の関数に変換して次の層に伝えていき、実際にヒトがどのような動きをする可能性が高いのかを導き出すことができます。理論的には、ニューロン数を十分に用意することで、どんな入出力関係でも表現することが可能です。

入出力を表現できれば、初めてのケースが出てきても、これまでのケースからより近い結果を示すことができます。

ニューラルネットワークのビジネス応用例

「自動AIシステム搭載」や「システムAI化」というように、ここ数年でAIを活用している会社が非常に増えてきました。

AIシステムは、ニューラルネットワークを活用した機械学習を行っており、常に進化しています。ここからは、ビジネスシーンでニューラルネットワークを取り入れている例を紹介します。

自動運転システムでドライバーの身を守る

近年進化し続けている自動運転システムには、ニューラルネットワークを用いた運転支援AIが登載されています。例えば、テスラが販売している『model S』には、レベル2の運転支援技術が搭載されています。

運転支援技術レベル2はアクセルやブレーキなどはシステム側が行うがヒトの監視が必要となるレベルです。ですが、ほとんどの動作を運転支援AIがニューラルネットワークを活用して加速やハンドル操作などの運転支援を行います。

現在も、トヨタが自動運転システムのさらなる進化のために、ニューラルネットワークの研究を行っています。

ドライバーが運転中の前後左右の安全確認や常にハンドルを握る必要がありますが、技術が発展することで、運転中に潜んでいる危険を人工知能が察知して、ドライバーが事故の危険から守られるようになるでしょう。

関連:【自動車業界でのAI活用事例】技術変化とニーズの変化への対応

患者の診察画像を読み込み、病気の可能性を判断する

大手医学研究所の『Enlitic』では、ニューラルネットワークを応用して、医療データを自動で取り込み、診察結果を出すシステムを開発しています。

レントゲン写真やMRI、CTスキャンのデータを解析して、悪性腫瘍などがあるか判断できるようになります。

たくさんの患者のカルテや診断の管理や、身体の異変を見逃してしまうリスクをなくすことで、より適切な処置を行うことができます。

関連:【医療・ヘルスケア業界のAI/DX事例】医療の効率化・地域格差の是正

【入門編】ビジネスにニューラルネットワークを取り入れるために

自分たちのビジネスにニューラルネットワークを取り入れるために、さまざまな学習をしなければいけません。また、AI活用の心構えも教養として身に付けておかなければ、間違った結果を信用してしまい、そのまま通してしまいます。

ここからはニューラルネットワークを取り入れるために学ぶべきことをご紹介します。

AIリテラシーやPython言語など必要なスキルを身につける

ビジネスにニューラルネットワークを取り入れるためには、AIリテラシーや「Python」などのプログラミング言語を学ぶ必要があります。

AIリテラシーとは、AI活用を目的とせず、ツールとして使いこなすことのできる力です。AIが出した結果を100%信用せずに、本当に適切な結果なのか判断する力を身につけることが大切になってきます。

特に、Python言語はさまざまなIT企業でも使われており、信頼性が高いです。Python言語を使用している有名サービスといえば、

  • YouTube
  • Instagram
  • Pintarest
  • Dropbox

が挙げられます。

街中でもよく見かけるロボット「Pepper」にもPython言語が使用されています。人間と会話できる理由として、Python言語で常に進化しているので人間に話している言葉を聞き取り、返事をしています。

このように、Python言語を利用してサービスを開発している企業はたくさんあるので、プログラム言語としての信頼度が高いといえます。

ニューラルネットワークについてわかりやすく解説されている書籍

最近は、ニューラルネットワークについてわかりやすく解説された書籍が多く販売されています。

例えば、「ニューラルネットワーク自作入門」では、ニューラルネットワークの基礎知識や『Python』の基礎知識が掲載されています。

これ一冊で、ニューラルネットワークの仕組みなどが理解できます。しかし、AI開発で利用される『Python』言語の知識は少々物足りません。

現場で使える!PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装」などの参考書も併せて購入しましょう。

こちらの本では、AI開発や機械学習の開発に特化した「Python」言語を学ぶことができます。初心者~中級者向けの参考書なので、基礎中の基礎から学ぶことが可能です。

一通り理解したところで、もう少し高度なAI開発が必要になったら上級者向けの参考書を購入することをおすすめします。

最後に

本記事では、ニューラルネットワークのビジネスシーンでの活用事例についてご紹介しました。ニューラルネットワークを取り入れることで、AIシステムに業務の補助を行ってもらうことができます。

結果的に、現在の業務を効率的に進めることが実現します。

自身でモデル化することができなくても、ニューラルネットワークの概念や仕組みを理解しておくことで、ビジネスアイディアの立案や実行がしやすくなります。

より現場やビジネスの実態に合ったAI実装のためにも、AIに関するリテラシーを高めておくことは有効です。

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