約1年、AIについて勉強した成果～新入社員のAI勉強記録～
こんにちは！システムズナカシマの渡辺です。
私がシステムズナカシマに入社させて頂き、早1年が経ちました。
この1年、AIに関する様々な勉強をして参りました。
当社が提供するサービスだけでなく、このブログを始めとする情報発信の場を担当させて頂き、1年前では知りえなかった知識をたくさん得ることができました！
本日はその集大成と致しまして、AIに関して得た知識をまとめたブログを公開いたします！
.
AIとは
人工知能（AI）とは、Artificial Intelligenceの略で、人間の知的ふるまい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。経験から学び、新たな入力に順応することで、人間が行うように柔軟にタスクを実行します。企業で取り入れられているAI事例のほとんどは、ディープ・ラーニングと自然言語処理に大きく依存しています。これらのテクノロジーを応用すると、大量のデータからパターンを認識させることで、ビジネスや生活における様々な難しいタスクをこなせるようにコンピューターをトレーニングすることができます。
システムズナカシマの製品を例に挙げると、AI×図面のサービスのように、あらかじめAIにシンボルと置換するマーク（例：△=WC）を学習させておくことで、該当図面内に描かれている△をWC（お手洗い）と認識し、CADデータへWCと置換し、図面を自動設計します。
この、テキストデータや大量の画像などの情報を「事前に学習させる」ことをディープ・ラーニングと呼び、使い方次第で様々な分野に活用することができます。
AI×図面の詳細は下記リンクをご覧ください。
.
AIの歴史
最近になり私たちの生活の中でよく聞くようになりましたが、実はAIは1950年代後半より研究されている、歴史がある技術なのです。
第一次人工知能ブーム
第一次人工知能（AI）ブームは、1950年代後半～1960年代です。コンピューターによる「推論」や「探索」が可能となり、特定の問題に対して解を提示できるようになったことがブームの要因です。
冷戦下の米国では、自然言語処理による機械翻訳が特に注力されました。しかし、当時の人工知能（AI）では、迷路の解き方や定理の証明のような単純な仮説の問題を扱うことはできても、様々な要因が絡み合っているような現実社会の課題を解くことはできないことが明らかになり、一転して冬の時代を迎えました。
第二次人工知能ブーム
第二次人工知能（AI）ブームは、1980年代です。「知識」（コンピューターが推論するために必要な様々な情報を、コンピューターが認識できる形で記述したもの）を与えることで人工知能（AI）が実用可能な水準に達し、多数のエキスパートシステム（専門分野の知識を取り込んだ上で推論することで、その分野の専門家のように振る舞うプログラム）が生み出されました。
日本では、政府による「第五世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進されました。しかし、当時はコンピューターが必要な情報を自ら収集して蓄積することはできなかったため、必要となる全ての情報について、人がコンピューターにとって理解可能なように内容を記述する必要がありました。世にある膨大な情報全てを、コンピューターが理解できるように記述して用意することは困難なため、実際に活用可能な知識量は特定の領域の情報などに限定する必要がありました。こうした限界から、1995年頃から再び冬の時代を迎えることとなります。
第三次人工知能ブーム
第三次人工知能（AI）ブームは、2000年代から現在まで続いています。まず、現在「ビッグデータ」と呼ばれているような大量のデータを用いることで人工知能（AI）自身が知識を獲得する「機械学習」が実用化されました。
次いで知識を定義する要素（特徴量※）を人工知能（AI）が自ら習得するディープラーニング（深層学習や特徴表現学習とも呼ばれる）が登場したことが、ブームの背景にあります。
※ 対象を認識する際に注目すべき特徴は何かを定量的に表すこと。ディープラーニング以前は人間の手で特徴量を設計していたが、ディープラーニングによって画像認識や音声認識などでコンピューターが自ら特徴量をつくりだすことが可能となった。
何度か冬の時代を乗り越え発展してきた技術であり、これまでの様々な研究から少しづつ進歩し、昨今日常生活にも取り入れられるようになりました。
.
身近で使用されているAI
企業で良く使用されているチャットボット。皆様も1度は使用したり、見かけたりしたことがあると思います。
このチャットボットもAIの１つです。
事前に質問内容や返答を登録し、顧客の回答によって登録された通りのシナリオを自動で表示します。
製品によっては、初心者でも簡単にチャットボットを作成することができます。以前、実際に私もチャットボットを作成致しました！そちらの記事は下記リンクをご覧ください。
.
また、最近は多くの車に取り入れられている自動運転技術や自動ブレーキ技術。
これらも数多使用されている技術の一つに、AIが使用されています。AIが主に役割を担っているのは「運転操作の判断」の部分です。障害物を検知した際に自動ブレーキを作動するかどうかなど、システム起動の決定権はAIに委ねられています。
.
AIの利活用が望ましい分野
総務省が「人工知能（AI）の利活用が望ましい分野」に関して有識者にアンケートを行ったところ、下記のような結果になりました。
> 出展：総務省「平成28年版 情報通信白書 第1部 第2節：人工知能（AI）の現状と未来」
.
アンケートを見ると、健診の高度化や公共交通の自動運転、救急搬送ルートの選定、交通混雑・渋滞の緩和など、社会的課題の解決が期待される分野において、人工知能（AI）の利活用ニーズが相対的に高いという結果が得られました。
以前もブログで紹介した、「医療面での活躍」において最も期待されています。
世界的に見ても医療分野での活躍が大いに期待されており、インドではAIを使用した自動販売機のようなものが駅などに設置され、糖尿病の早期発見ができるというサービスが展開されています。
こちらの記事については下記をご覧ください。
.
AIの今後
AIが普及することで、人間の仕事が無くなってしまうのではないかと言われていますが、正確には「単純作業をAIに移管し、人が行うべき業務は今後も残る」と考えられています。
今後のAIと仕事の関係性を考えていく上で「仕事」と「業務」に区別することが大切です。
例えば「営業」という仕事では、「テレアポ」「メール送信」「飛び込み営業」などが業務となります。
現在、多くの業務は人の手によって行われていますが、その中でもレジ打ちや異常検知などの単純な業務はどんどんAIに代替されていくでしょう。
これにより、効率が良くなり仕事量が圧倒的に増えます。しかし、業務をAIだけで代替することはできません。人間の体がさまざまな機能で構成されているように、AIだけではなく、ロボットなどの技術を組み合わせていくことでさまざまな業務を代替できます。
.
要は、「人が行うべき仕事と、AIに移管し効率を向上させる業務の住み分け」が大切ということです。
AIは現在、画像認識やテキスト認識の分野において大きく発展しています。
今後も上記に関してはより発展し、様々な分野において活用されると予想できます。
.
まとめ
いかがでしたでしょうか。
AIと言っても、多角面から探求することで様々な知識を得ることができますよね。
1年前と比べ、少しは成長できたのではないかと思います・・・！
これからAIを勉強する方や、AIについて勉強したい方の目に留まれば嬉しいです♪
今後も様々なAI情報を発信していきます！
次回も是非ご覧ください。
NaFLA-ナカシマ未来研究所-では、AIに関する情報発信や開発事例等をご紹介しております。詳細は下記リンクよりご覧ください。
