人工知能の作り方を初心者向けに解説！基礎知識から学ぼう

業界・業種問わず、あらゆるビジネスシーンで人工知能（AI）の導入が進められている中で、人工知能を自社開発したいと考えている方も多いのではないでしょうか。人工知能と聞くと高度で難しいイメージがありますが、初心者でも作れるかんたんな人工知能もあります。この記事では、人工知能についておさらいをした上で、作り方の基礎知識についてご紹介していきます。

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人工知能の作り方は？初心者が知っておくべき基礎知識

まずは、人工知能の定義とその種類、また関連する分析技術について見ていきましょう。

人工知能の種類

人工知能とは「Artificial Intelligence」の略称で、一般的には「AI」と呼ばれています。AIは、学習したプログラムに基づきさまざまなタスクを処理することができます。ただし、一口にAIといっても、機能や使用目的で分類することができ、課題処理範囲の観点で見ると、「特化型AI」と「汎用型AI」に分かれます。

「特化型人工知能（弱いAI）」

特化型AIは、限定された領域の課題に特化してタスクを自動的に遂行します。現在ビジネスで活用されているAIは、主に特化型AIです。

「汎用人工知能（強いAI）」

汎用型AIとは、人間と同じように多種多様な課題を処理できるAIのことを指します。想定外の出来事が起きても、過去の経験に基づいて臨機応変に問題を解決することができるとされます。しかし、現在は汎用型AIの実現の目処は明らかになっていません。

人工知能を構築する準備・作り方

人工知能の構築には、決められたステップを正しく踏みながら作業を進めることが重要です。ここからは人工知能を構築する準備や手順について紹介します。

1.データを収集する

まずは、コンピューターにAIに学習させるためのデータを集めます。AIが分析・予測を行うためには、正解となるデータが必要です。データの量が多く、また質が高いほど、AIの精度も向上していくと考えられています。

2.学習手法を選択する

次に学習手法を選択します。機械学習の方法には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」「深層強化学習」「半教師あり学習」といった5つの手法が存在します。それぞれのアルゴリズムの特性は以下の通りです。

教師あり学習

教師あり学習は、正解のデータを用意し、正しい出力ができるように入力データの特徴やルールを学習させる手法です。

教師なし学習

教師なし学習とは、正解データなしで入力したデータの特徴やルールを学習し分析する手法のことを指します。データを与えることで、データの構造、パターンなどを抽出しながらモデルを構築します。

強化学習

強化学習は、「環境」と「エージェント」という2つの要素から形成されるシステムにおいて、「エージェント」が「環境」の中で最もよく振る舞うように学習させる手法です。

深層強化学習

深層強化学習は、深層学習と強化学習を組み合わせた手法です。

半教師あり学習

半教師あり学習は、少数のラベルのついたデータと大量のラベルのないデータが用意された際における学習手法です。

3.機械学習に適した形式に処理

収集したデータの定義がバラバラだったり、整理されていなかったり、不必要なデータが混ざっていたりすると機械学習は行えません。そのため、データを機械学習に適した形に加工する作業が必要になります。

4.公開データの読み込み

最後に公開データの読み込みを行います。作った人工知能を公開できるように組み込む方法には「フロントエンド」と「バックエンド」のふたつがあります。フロントエンドは、WebサービスやWebアプリケーションにおいて直接ユーザーの目に触れる部分のことで、バックエンドはサーバーサイドなど、ユーザーの目に見えない部分のことです。

人工知能の作り方を学ぶ手段

人工知能の学び方には、いくつかの方法があります。最適な学習方法は異なるため、さまざまな手法を試しながら自分に合ったものを取捨選択していくと良いでしょう。

Webサービスやスクールを活用する

プロの講師から直接指導が受けられるWebサービスやプログラミングスクールへの入学は挫折しにくく、効率的に学べる点がメリットです。より効率的に学ぶのであれば通学型のプログラミングスクール、自宅ですき間時間に学ぶのであればWebサービスの利用がおすすめです。

独学で習得する

書店などで販売している書籍を活用して、独学で習得するのもひとつの手です。書籍には「専門家の知識・知恵が詰まっている」「校正・校閲といったステップを踏んでいるため、分かりやすい表現になっている」「基礎を学びながら、実際に手を動かせる」といったメリットがあります。

実際に作ってみる

コンピューター言語を使ったAI構築は、プログラムを実際に作ってみることが勉強になります。トライ&エラーを繰り返しながら体感的にスキルを習得することで、最短時間で人工知能の構築法をマスターできるケースは決して珍しくありません。ただし、ビジネスにおけるプロジェクト規模の開発には何人ものエンジニアが必要です。そのため、構築までに莫大な時間を要するこの方法は避けたほうが良いでしょう。

人工知能の作り方を覚えるメリット

人工知能の作り方をマスターすることで、企業や個人はどのようなメリットを感じられるのでしょうか。ここからは、人工機能を構築するメリットについて紹介します。

ビジネスでのメリット

ビジネスで人工知能を構築・導入することで得られるメリットには、下記の点が挙げられます。

• 業務の効率化
• 労働力不足の解消
• 高度なデータの分析・予測
• 経費削減
• 安全性の確保

人工知能を駆使した業務自動化によって、従業員の負担軽減や労働力不足の解消、正確な需要予測が可能となり、業務効率や生産性が向上します。

個人でのメリット

人工知能の作り方を覚えることで得られるメリットは、個人の領域にもまたがります。個人が人工知能を構築・導入することで得られるメリットは下記のものです。

• 就職で有利になる
• コミュニケーションの質が向上する

AIを活用したDX化が進む現在、人工知能を熟知し、使いこなせるITエンジニアやデータサイエンティストの雇用機会が増えています。また、AI社会においてはAIに関する知見が深ければ深いほど、他者とのコミュニケーションの質が向上すると予想されています。

人工知能の作り方を学ぶために必要とされるスキル

人工知能の作り方を学ぶために必要とされるスキルには、以下の3つが挙げられます。

開発手段

人工知能を活用したい分野の開発手段を知ることは、作り方を学ぶ上で欠かせません。開発手段の一例には、「AIフレームワーク（ライブラリ）を活用する方法」や「ノーコードでAIモデルを作成できるAPIサービスを用いる方法」、「公開されている学習済みAIモデル（ツール）を用いる方法」があります。

プログラミングの言語

AIを開発する際にはプログラミング言語を習得し、システムを構築できるようになる必要があります。プログラミング言語にはさまざまな種類があり、それぞれで得意な開発分野が異なります。AI開発においては、PythonやSQLなどが用いられることが多いです。

数学（統計）の知識

人工知能を構築するには、数学の知識も必要です。なぜなら、AIを使った機械学習やディープラーニングは、すべて計算によって行われており、数学は共通言語としての役割を果たしているためです。AIの勉強に必要な数学の分野は、微積分の基礎、線形代数の基礎、数理統計学です。この範囲は勉強をして、基礎知識を固めておきましょう。

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まとめ

今回は、人工知能の定義から作り方のステップをかんたんに解説してきました。将来に渡って安定的なビジネスを継続していくためには、AIの導入が必要不可欠です。しかし、1から構築するにはコスト面、技術面から考えてもハードルが高いものです。TRYETINGのUMWELTは、専門人材不要のAIツールのため、誰でも早く簡単にAIシステムを構築可能です。ご興味のある方は下記サービスページよりお問い合わせください。

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