【簡単解説】AI（人工知能）とは？基礎から学べるAI

私たちの生活の至るところで耳にする機会が増えたAI。なんとなくは理解しているものの、その概念は曖昧で説明しにくい方も多いのではないでしょうか。これからの時代、AIに対する基本的な素養は不可欠です。そこで当記事では、AIの概要や歴史を基礎からやさしく解説します。AIについて知りたい方はぜひ参考にしてください。

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AIの基礎知識

まずは、AIの定義とその種類について見ていきましょう。

AIとは

AIとは、「Artificial Intelligence」の略語で、人間の知能の一部をソフトウェアを用いて人工的に再現したものです。しかし、AIの定義は、現時点で明確に定められておらず、学術的な専門家の間では、幅広い捉え方がなされています。いずれにしても、人間の知能を模した機能を持つコンピュータシステムであると覚えておくと良いでしょう。

機械学習とは

機械学習とは、データを分析する方法のひとつであり、データからコンピューターが自動で学習を行ってデータの背景にあるルールやパターンを見つけ出す技術です。人手によるプログラミングで実装していたアルゴリズムを、大量のデータから自動的に構築可能になるため、さまざまな分野で応用されています。

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、ニューラルネットワークを活用した機械学習の手法のひとつです。ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路（ニューロン）をもとにした数理モデルであり、より複雑な計算や学習ができることが特徴です。

ビッグデータとは

ビッグデータとは、従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しい巨大なデータ群のことを意味します。ビッグデータの活用が広まったことで、従来では収集できなかったデータを扱えるようになりました。

量子コンピュータとは

量子コンピュータとは、量子力学の現象を情報処理技術に適用することで、従来型のコンピュータでは解くことのできない、複雑な計算を解読できるコンピュータのことです。量子コンピュータは、次世代の高速計算機として研究・開発が進められています。

AIの歴史編

誰もが一度は耳にしたことのあるワードとなったAIですが、ここに辿り着くまでには、長い年月を費やして発展してきました。AIの辿ってきた歴史やそのルーツを見ていきましょう。

AIの誕生と第1次ブーム

AIの概念は、イギリスの数学者アラン・チューリングが1950年に出版した著書『計算する機械と人間』にルーツがあります。彼は同著で「機械は考えることができるか？」という問いを唱えました。そして、1956年に開催されたダートマス会議で初めて、人間のように考える機械のことを「人工知能」と名付けられました。この会議をきっかけに、AIは科学者の間で知られることとなります。

最初のAIブームは1960年代です。第1次AIブームで研究されたのは、コンピューターを使って推論・探索をすることで、パズルや明確なルールがあるゲームなど、特定の問題をコンピューターが次々に解く姿に世間は驚愕しました。ところが、ルールが不明確で複雑な問題を解けないと分かると、次第に下火になっていきました。

1980年代に第2次ブームが到来

1980年代に訪れた第2次AIブームでは、「エキスパートシステム」が台頭しました。エキスパートシステムは、特定の専門分野の知識をもち、専門家のように事象の推論や判断ができるプログラムです。エキスパートシステムは素晴らしいアプローチのように見えましたが、当時のAIは全ての事例に正確に対応できなかったため、ブームは長続きしませんでした。

第3次ブームと今後

2000年代から現在まで続いている第3次ブームでは、ビッグデータの活用によって機械学習の実用レベルが大幅に進化しました。この頃のブームの火付け役となった存在が、カナダ・トロント大学の研究チームの存在です。2012年に開催された画像認識ソフトウェアの大会で、ニューラルネットワークを活用し、2位に大差をつけて優勝したのです。また、同年にはGoogleの研究者グループがニューラルネットワークによるネコの画像判別についての論文を発表したことも、第3次ブームを巻き起こしたきっかけだとされています。

AIの活用事例編

現在、AIはさまざまな分野で広く活用されています。ここでは、AIが活用されている身近な事例を紹介します。

Netflixのレコメンド機能

動画配信サブリクションサービスのNetflixは、視聴者のエンゲージメント率を高めるため、独自のレコメンドシステムを構築し、視聴者の趣向に合わせた作品のサムネイル表示を行っています。同一の映画・コンテンツであっても、どのような画像に反応するかは視聴者によって異なります。それもNetflixではユーザーの視聴履歴に応じて強調するテーマや俳優を変更し、最も効果が高いサムネイルを表示することで、コンテンツの視聴率向上につなげています。

Googleの検索エンジン

AI技術は検索の分野でも使われています。例えば、検索エンジンで有名なGoogleでは、検索語の意味を解析して、最適な検索結果を表示する仕組み「セマティック検索」を活用しています。他にも、あいまいな情報からでも的確な検索結果を表示する「エンティティ検索」や、音声による検索に対応した「音声検索」など、さまざまな技術が用いられています。

NTTデータの画像診断

NTTデータでは、医師の診断を効率化する画像診断AIの開発が進められています。患者の医療画像をAI技術で分析し、疾患の可能性がある個所を診断に使われるPACSシステムの画面上で示すことで、的確な診断をサポートしています。

AIの学習方法

AIの学び方には、いくつかの方法があります。今回は、AIの学習法の中でも特に勉強効果の高い3つの学習方法をリストアップします。

参考書を買う

現在、世の中にはAI関連の参考書が多く存在します。このような書籍を活用して、独学で習得できます。参考書を使って知識を取り入れることで、「情報が網羅されている」「初心者でも理解しやすい表現になっている」「重要な箇所には書き込みをしながら覚えられる」といったメリットを感じられます。

スクールに通う

AIを会得するためには、機械学習やディープラーニングの知識、数学・統計学など、幅広い専門知識が必要となります。そのため、独学で勉強することが難しい人や、まず何から手をつければいいのかが分からない人などは、スクールでプロから学ぶのもひとつの手です。
スクールには、通学型とオンライン型があります。より効率的に学びたい場合には、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びたい場合には、オンライン型のスクールを利用すると良いでしょう。

ツールを導入する

AIツールを導入し、実際にツールを操作しながら体系的に学んでいく方法もあります。体験しながら学習することで、最短時間でAIをマスターでき、業務の効率化にも役立ちます。

ビジネスに活用するならTRYETINGの「UMWELT」

自社のビジネスにAIを活用したい場合は、TRYETINGが展開する「UMWELT」の利用をおすすめします。UMWELTは、プログラミング不要で簡単にデータの分析や業務の自動化ができる「ノーコードAIクラウドツール」です。豊富なアルゴリズムを搭載しているため、データ収集・アルゴリズム選択・システム統合の3ステップで、自社オリジナルのAIシステムを構築できます。さらに、業界最低水準の低価格で提供しているため、コストを抑えながら導入を進められる点もUMWELTの強みです。

まとめ

当記事では、AIの概要や基礎知識、現在AIが活用されている身近な事例について紹介しました。AI自体は、まだまだ成長期の過程にあります。今後も「機械学習、深層学習技術の進化」や「コンピュータ計算性能の更なる向上」が進むことで、日本が抱える社会課題を解決し、持続的な経済成長を支える役割を担うことでしょう。ぜひ、本記事でAIに関する知見を深め、ビジネスにAIを活用してみてはいかがでしょうか。

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