AI技術で何が解析できる？AIの学習パターンとアルゴリズムとは

昨今、ビジネスシーンや各種メディアにおいて耳にする機会が増えた「AI技術」。本記事では、AIがデータを解析する際の学習方法やアルゴリズムについて解説しています。また、AIによるデータ解析のプロセスについても紹介しているため、AIの導入を検討している方はぜひ参考にしてみてください。

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AIのメカニズム

AIとは「Artificial Intelligence」の略で「人間の知能を模した人工物」を意味します。一般にはコンピュータ上で動作するソフトウェアを指すことが多いです。AIは過去の事例や経験といったデータを学習し、将来の予測やデータの分類作業などができ、この特性を応用して昨今では需要予測や在庫管理など多くの分野で活躍しています。ここからは、AIが学習する仕組みについて詳しくみていきます。

AIがデータを学習する仕組み

AIは「機械学習」と呼ばれる技術を活用することでデータを学習します。機械学習とは統計学などの理論に則ってデータの規則性やパターンを学習し、将来予測や画像認識などに役立てる手法です。その中でも特に「深層学習」と呼ばれる手法が高い注目を集めています。深層学習とは、ニュートラルネットワークというモデルを応用することで、より高精度の分析や予測を可能にした学習方法です。機械学習ではいくつかの設定を人の手で指示する必要がありますが、深層学習とはこうした設定を省略・簡略化することができます。

AI技術の理解に欠かせない３つのキーワード

AI技術の理解を深めるために欠かせない３つのキーワードが「ニューラルネットワーク」、「遺伝的アルゴリズム」、「エキスパートシステム」です。まずニュートラルネットワークとは、脳を構成する神経細胞の繋がり方や働きを数学的にモデル化したもので、深層学習など多くのAI技術として利用されています。次に遺伝的アルゴリズムとは、ダーウィンの自然淘汰説を参考に、選択・交差・突然変異と呼ばれる操作を繰り返して最適解を探し出すアルゴリズムであり、AIにデータを学習させる際に用いられることがあります。最後に、エキスパートシステムとはデータから規則性を学習させて構築するものではなく、特定の専門家の思考方法や判断基準に基づいて規則性を設定し、それを基にあらかじめ定義された判断や予測を行うシステムを指します。

AIを活用してどのような解析ができる？

AIによるデータ解析はいまや、製造業から宿泊業に至るまで多種多様な産業で活用されています。それだけに、データ解析には対象物によってさまざまな種類が存在し、それぞれ特徴や強みが異なります。

画像・動画の内容を認識する「画像認識」

画像認識とは、動画や画像データを基に物体・人物について色や形を学習し、自ら内容を認識できるようにする技術です。例えばスマホやカメラの人物認識システムでは、AIによって人間を識別・検知します。

音声を文字に変換する「音声認識」

音声認識は音声データをAIが文字に変換し、内容を認識する技術です。SiriやGoogleアシスタントといったスマホに内蔵される音声認識システムや、各社が発売するスマートスピーカーにおいて音声認識の技術が応用されています。また、人的ミス削減を目的として、コールセンター業務にこの技術が導入された例もあります。

人間の言葉を機械で処理する「自然言語処理」

自然言語とはプログラム言語など特定の用途で使われるものとは異なり、話し言葉や書き言葉など日常私たちが使っている言語の形態そのものを指します。自然言語処理は、人間の会話をそのまま取り込んで解析し、内容を抽出する技術を指します。機械による音声翻訳やスマートスピーカー、コールセンターにおける会話の文字起こしなどの場面で活用されています。

未来に起こる出来事を予知する「予測」

過去の事例などのビッグデータに対して補間・回帰分析などをすることで将来の推定を行う技術がAIにおける「予測」です。例えば、天候データや過去の売上データに基づいてAIが今後の需要予測を行い、商品の仕入れ数や種類を決定するのに活用できます。また、購買履歴やサイトの閲覧履歴を基に、消費者の趣味嗜好を判断し、広告運用を最適化する取り組みもこの技術の好例です。

AIは守備範囲で2つに分類される

ここまではAIの機能や仕組みについて解説してきましたが、AIは対応できるタスクの内容に応じて「特化型AI」「汎用型AI」の2種類にも分けられます。ここからは、それぞれの定義や活用例を詳しく紹介していきます。

特定の作業・領域で力を発揮する「特化型AI」

特化型AIとは特定の作業や領域において能力を発揮するAIです。カバーできる分野の範囲は狭いですが、高精度の予測・推論が可能です。昨今では囲碁や将棋・チェスといった競技の他にも、自動運転や画像認識といった幅広い分野で活用されています。

多岐の作業・領域で力を発揮する夢の「汎用型AI」

汎用型AIは一つの分野に限らず幅広い分野で活躍するAIです。このAIは、人間と同じような知識、情報処理能力や認知機能をコンピュータが有するものを一般には指します。2022年現在ではこのような汎用型AIは空想の産物であり、ビジネスで活用できるのは特化型AIに限られます。今後のAI開発における最終目標は汎用型AIを生み出すことと言えるでしょう

AI解析のプロセス

さて、AIを用いた解析プロセスは、解析の対象となるデータの種類や解析の目的に応じて多少異なります。ここからはAI解析を行う際の大まかなプロセスについてみていきます。

1.解析後のゴールを明確にする

AI解析の成果を高めるためには、AI解析の目的や最終目標、ビジョンを明確にすることが欠かせません。狙いに見合ったデータやプロセスを踏まないと、思うような解析結果が得られないためです。解析の目標は生産性や利益の向上をはじめとした「解析によるビジネス上の狙い」に加えて、売上予測などの「解析で得たいアウトプット」といった2つの面で考えます。AI解析を導入すること自体が目的ではなく、AI解析を通してどのような成果を上げたいのかについて経営層を交えて話し合うことが重要です。

2.データを準備する

データ解析のゴールが明確になった後は、解析で使用するデータを準備します。このデータは公的データを活用する他に、自社や外注で収集することになりますが、「5W2H」を意識したデータ収集が効果的です。具体的には、「When（来店時間帯など）」「Where（利用エリアなど）」「Who（利用者の年齢など）」「What（商品のジャンルなど）」「Why（価値観など）」「How many・How mach（購入金額・滞在時間など）」が5W2Hの例です。こうした多様な視点から収集したデータは、より解析の精度を高めます。

3.収集したデータの前処理を行う

収集したデータはそのまま解析に使えるわけではなく、データの前処理を行う必要があります。目的変数や説明変数の変換や、画像データの解像度加工、テキストデータの誤字・脱字の修正などの作業がデータ前処理の一例です。こうしたデータ処理は非常に手間がかかる作業で、AI解析全体における8割の工数が費やされるといわれています。

4.モデルを作成する

次にデータ解析におけるモデルを作成します。AI開発で現在使用されているアルゴリズムはおよそ20種類といわれていますが、業務フローやデータ数に見合ったアルゴリズムを選択することが重要です。

5.作成したモデルを評価する

モデルを作成後、目的通りの解析結果が得られるかどうかを検証します。この際、「予測の精度」「過学習度合」「人間がきちんと解釈できるか」「解析の実施時間」といった4つの観点からモデルを評価します。

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AIによるデータ解析は、さまざまな業界で生産性や売上の向上に役立てられていますが、導入するために多くの手間とコストがかかってしまいます。また、アルゴリズムに関する知識やプログラミングスキルといった高度な能力が必要となるため、人材育成も簡単ではありません。しかし、TRYETINGが提供するノーコードAIクラウド「UMWELT」であれば専門知識や多額のコストを必要とせず、AIによるデータ解析を導入できます。

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まとめ

AIの活用事例が増えている昨今においては、AIによるデータ解析をいかに事業へ取り入れるかが急務となっています。社内にAI活用のノウハウを有していない場合におすすめなのが、ノーコードAIクラウドである「UMWELT」です。UMWELTは短期間かつ低コストで、誰でも簡単にAIが導入可能です。まずは、導入スケジュールやAI機能について弊社までお気軽にお問い合わせください。

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