ディープラーニングを活用することで、画像処理や言語処理の一部のタスクにおいては、コンピューターは人間以上のスピードと精度で処理することが可能となりました。これらの技術の進歩により、自動運転技術や医療分野にいたるまでさまざまな場面で活用することができるようになり、人間が行うべき作業とAIが行うべき作業の切り分けにおいて、AIが行うべき作業の割合が圧倒的に増え始めていると言えるでしょう。その活用
前述の通り、ディープラーニングとは機械学習の手法のひとつで、アルゴリズム自らが特徴量を抽出してくれる点が従来の機械学習と異なります。ここ数年はディープラーニングの技術によって人工知能(AI)の発展がもたらされ、人間が行っていた作業を越えた作業においても、コンピューターで行うことが可能となっています。ここでは今更聞けないディープラーニングついて詳しく解説しています。
機械学習はAIの訓練方法のひとつですが、ディープラーニングでは、従来の機械学習に比べて膨大な量のデータと計算量を要する代わりに、より複雑なタスクもこなせるようになりました。機械学習との違いを詳しく見ていきましょう。
画像や映像認識の技術を用いることで、顔認証技術に応用したり、自動運転の技術に転換したりすることができます。
スマートフォンの自動音声アシスタントアプリケーションには、音声認識のAIが搭載されています。利用者としてはスマートフォンに話しかけるだけで必要な情報を入手できます。
自然言語処理に関しては文章要約や文章生成のほか、SNSなどに投稿された膨大なデータをもとに、テキストデータから読み取れる内容を解析にも利用されています。自然言語処理の研究が進むことで、人間でないと判断が難しいとされる「暗黙の了解」や「文脈から判断する」といったような言語の深い意味理解も可能となります。
インターネット通販を利用する場合に個人におすすめの商品を提示してくれることがあります。これは、その人がこれまでに購入した商品やアイテムを分析し、同じような商品を購入している人が次にどういった商品を買っているのか分析することで的確なレコメンデーションを行ってくれるものです。機械学習の利用が一般的で、ディープラーニングとは相性が悪いとされている情報推薦の分野ですが、例えば音楽のサブスクリプションサービスにおいては、機械学習の分野を利用するとヒット曲が上がってしまうアルゴリズムになるところを、楽曲の信号を解析して類似した楽曲をレコメンドする、ということが可能となります。
このように、すでにディープラーニングは私たちの生活から切り離せないものとなっており、今後ますます欠かせない存在になっていくと予想されています。
ディープラーニングの重要性に関しては、その認識精度に起因すると言えます。すでに日常生活の一部となりつつあるディープラーニングですが、高い精度を誇っているからこそ、その重要性が日に日に高まってきています。画像認識や音声認識など、認識技術の向上により、自動運転や医療技術といったタスクも含めて信頼に足る技術となってきています。
ディープラーニング資格講座体験者
ガイさん「知れば知るほどAIの可能性を思い知る」
勉強すればするほど、現状行っている仕事、いつかAIの方に奪われると危機感を感じております。
AIでできないことはないと考える方が良いかもしれません。エンジニアこそ学ぶ知識だと思いますのでAIができるエンジニアを目指していきましょう！
ディープラーニングが活用される分野は多岐にわたります。
まずは、製造業を挙げることができます。工場での生産ラインの最適化にディープラーニングを活用できます。 例えば、工場の機械の部品の数々は、ひとつひとつ寿命が異なります。まだ使える部品を新品に交換するのはコストがかかりますが、磨耗した部品を使うと不良品が生産されるかもしれません。そこで、ディープラーニングを用いて一番効率的なタイミングでの部品交換を計算することができます。今までは現場の経験的な勘に頼っていたノウハウを、ディープラーニングに置き換えられるようになります。
物流の分野でもディープラーニングを活用することができます。それまでは人の手で行っていた商品の仕分けもAIに任せることができます。商品画像とそれをどのように仕分けするべきかを学習させることにより、商品画像からどこに仕分けするべきかの判別をAIに任せることが可能になります。その結果、仕分けに関しては全自動で行うことが可能となり、作業員はその他の作業に注力できます。
電話をかけた人の発言や困りごとをディープラーニング搭載のAIが理解し、マニュアルに登録された適切な返答を返すことができるようになります。
小売業ではディープラーニング技術を活用して、顧客の購買行動を分析することができます。店舗にカメラを設置することで、顧客の年齢層や性別、店内の回遊状況などを取得し、どの商品をどこに配置するのがベストなのかといった分析に役立てることができます。
がん検診では、内視鏡画像やX線画像からガンの疑いのある画像をAIが検出できるようになります。手書きで保管されたカルテの電子化や、臨床データの収集が新規薬の研究開発に繋がる可能性もあります。
融資判断の支援にAIが役立ちます。過去のデータから支払いが滞った人のデータを集めることで、新しい審査対象への融資について返済ができなくなる可能性が算出可能です。AIが算出した返済可能性は、融資を判断する上で重要な材料となります。 また、不正取引の検知にも使えます。他の多数派とは全く異なる挙動を示すデータを自動で検出することができます。
日本はAIの分野で遅れを取っており、後進国と非難されることもあります。その理由についてはさまざまなものがありますが、例えば、ソフトバンクの孫正義氏は「日本にはAIのユニコーンがない。投資したくてもチャンスがない」と述べています。
つまり、AIやディープラーニングの分野で積極的に事業を行っていこうとする企業が少ないということであり、それだけ世界から遅れを取る要因になっているということです。未だにAIやディープラーニングに頼ることを良しとしない人もいることが日本のAI技術の発展における足かせになっていると考えることもできます。
ガイさん：データに関連する作業はほぼすべて
データを元に行っている作業にはほとんど役に立つと思います。
ウェブ業界だとGoogle AnalyticsとSearch Consoleなどのビックデータを元にする分析作業やサイトのクオリティの評価などをマシンにさせるのができると思います。
正しいフローで行っている作業は大体マシンで任せると思います。
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