通常、コンピュータは、画像をピクセルの集合体としか認識しません。そこに、システムを加えることで、ピクセルのパターンを認識し、学習することでモノを判別できるようにするのです。
画像以外にも、音声の認識も実用化されています。音の振動を測定して、取得した波形データを用いて、コンピュータが音声を認識できるようにする技術です。
音声を使ったAIには、認識した音声から音を組み合わせて言葉を出力する発音辞書、学習させた膨大な音のデータと照らし合わせて発音された音声(言葉)を認識するなどがあります。
Machine learning
AI(人工知能)とは?
更新日: 2024/06/19
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AI開発について
AI活用による作業の自動化など、さまざまな分野でAIの利用が進んでいます。近年では、私たちが普段から使用する、「あいまいさ」が混じった言語を処理する技術が飛躍的に向上したなどのニュースがIT業界を賑わせました。
このように、AIはさまざまな可能性を秘めており、今後も国内のAIビジネスは右肩上がりに成長するものと予想されています。AI開発を行い、自社のビジネスに役立てたいと考える企業も多いでしょう。
それでは、注目を集めるAIとは一体何なのでしょうか。AI開発によってどのようなことができるのか、AIの概要からAI開発のことまで、重要なポイントを解説していきます。
AI(人工知能)とは?
AIは、Artifical Intelligence(アーティフィシャル・インテリジェンス)の略語です。日本語では、人工知能と表現されます。
AIの実用に欠かせないのが、機械学習とシステムです。機械学習とは、これまでのデータをもとに予測と分類を繰り返すこと。機械学習により、データをもとにした客観的な判断が可能となります。
しかし、機械学習だけでは作業を自動化できません。さらに、機械学習をシステムに組み込む必要があります。この、機械学習が組み込まれたシステムが出来てはじめて、ビジネスに活かすことができます。
AIが組み込まれたシステムを使うことによって、いままで人が行っていた業務の一部を自動化できるようになります。
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機械学習とは?
機械学習とは、データをAIに学習させることで、AIが判断ができるようにすることです。
機械学習によってどのようなことが可能になるのか、機械学習の代表例を紹介します。
- モノの認識expand_more
- 自然言語処理expand_more
- 生成expand_more
- 予測expand_more
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AIによってできること
ここまでAIの概要を説明してきましたが、AIを取り入れることで、具体的に何ができるのでしょうか。機械学習の領域を踏まえ、AIで実現可能なことを紹介します。
大量のデータ処理
AIが得意としているのは、人間の作業を自動化することによる大量のデータ処理です。AIでできることは、人も同じようにできますが、人はAIのように大量のデータを素早く処理できません。人の処理能力は限られているためです。
仮に大量のデータを、人材を投入して早く処理しようと思ったら、大量の人材を投入しなければならないでしょう。作業によっては、人材を投入するだけでは足りず、処理をするための機器も人が作業するためのスペースも必要になるはずです。
一方、人を模倣した動きができるAIであれば、マシンを用意すればこと足ります。
AIで自動化できる作業をAIが行うのと、人が行うのとで比べたら、AIの方がスペースを使うことなく、多大な時間もコストもかかりません。自動化できる大量のデータを処理するのにAIは向いています。
メールチェックの例を考えてみましょう。たとえば、スパムメールのチェックと振り分けを人とAIが行ったとします。人の場合は、内容を見て、判断して、振り分ける作業が必要になり、ひとつのメールを確認するのにも一定の時間がかかるはずです。また、スパムにありそうな特徴などを経験から学習して[なれる] 必要があります。
AIであれば、あらかじめスパムかスパムでないか判断したデータを大量に学習させておくことで、ある程度の精度をもってスピーディーに処理できます。
ルールにないイレギュラーな部分はAIでも認識できませんが、チェック漏れのような人為的なミスは起こりません。このように、人と比べて大量のデータ処理を短時間でできることから、効率良く作業できるのがAIの特徴です。
画像や音声の処理
AIは画像や音声を処理するのにも使われます。AIによる画像や音声の処理で何ができるか、事例をいくつか取り上げます。
1.画像や映像の共通点を見つける
画像をもとに、防犯カメラの映像から共通点を見つけ、元の画像と共通点の多い人を見つけ出す技術があります。映像の中から特定の人物を割り出し、防犯につなげることが可能です。
2.画像の相違点を見つける
画像の共通点ではなく、相違点を見つけるAIもあります。相違点の判別で実用化されているのは、外観検査や異常検査などの、製造現場で行われる検査です。
完成品のデータがあれば、目視では確認が難しいような小さな傷を見つけることも可能です。
3.画像の変換
AIであれば、認識した画像を変換することも可能です。たとえば、画像が荒く、写っているものを識別できない写真を解像度の高いものに変換する、モノクロ写真をカラー写真に変換するなどもできます。
4.音声の変換
身近な音声の変換技術には、動画で人が話している言語が自動で字幕に変換されるものがあります。動画配信サービスなどで見たことがあるのではないでしょうか。
実用化が期待される技術
AIを使った画像や音声の処理に関しては、一般的に実現はしていないものの、実用化が期待される技術もあります。たとえば、自動運転時のモノの認識です。車載カメラから取得した映像をもとに、車や人、標識などを判別するAIの研究が進んでいます。
医療分野でのAIの活用もよく注目される部分です。国内の研究機関では、AIにいくつもの正常データのパターンを学習させることで、異常を見つけられるようにし、身体検査を自動で行えるようにする研究が進んでいます。
すべての工程が明確な作業
人の思考を模倣する技術がAIですが、人間の思考をそのまま形にはできません。人間の思考の中でも、感情やひらめきなど、パターン化していないものは、データをもとに再現することが困難だからです。
その代わり、AIはすべての工程が明確で、人のようにミスやブレはありません。そのため、客観的な視点で作業が進むのは、AIの特徴でありメリットといえるでしょう。
AIが苦手としていること
AIを活用することで、作業を効率化できること、コストダウンになることを説明してきました。さまざまな場面で活用の場を広げているAIですが、苦手な部分もあります。AIをビジネスで活用するときは、実用が難しいものについても知っておくことが重要です。
プロセスや判断基準が不明なこと
プロセスが不透明であったり、何をもとに判断しているかわからなかったりするものをAIで実現するのは困難です。AIを機能させるには、人が判断基準にしている情報、人が行動に移すためのプロセスの情報を、AIへ学習させなければならないからです。
よく、AIはアイデアを生むのが難しいといわれることもありますが、それは、アイデアを生むためのプロセスが不明なためです。
実は、AIであっても新しい何かを作ることはできます。たとえば、新しいアイコンやロゴの作成などがあげられます。
アイコンには一定のパターンがあるので、さまざまなアイコンのデータを学習させ、「クール」「優しい」などのパターンを認識できるようにしておけば、データをもとに新しいアイコンを作成できます。
アイコンと同じように、さまざまな人の顔の情報をAIに読み込ませておけば、オリジナルで人の顔を生成することも可能です。
以上のように、判断やプロセスが明確であれば、新しいものでもAIで作成できます。苦手なのは、判断基準やプロセスを明確にできない処理です。
データとして取得できないこと
AIでは、データとして取得できないもの、つまりコンピュータ上で表現できないものは学習できません。データとして取得できないものの代表は、「人の感情」です。そのときどきの感情を、数値化できれば、そのデータをAIに学習させることは可能でしょう。
しかし、人の感情を数値化することは非常に難しいことです。人の感情はあらゆるところに現れるので、数値化の対象も複雑を極めます。さらに、個人差も大きいため感情のデータ化については成功していません。
また、人は、その場の空気や状況を察知した行動ができます。AIにも、状況に応じたパターンを学習させれば状況に応じた判断ができますが、その場の雰囲気を汲み取ることは不可能です。これも「空気」の数値化ができないからです。
このように、データとして表現できないもの、感情のようにデータに大きなばらつきがあって一定のパターンを見いだせないものの処理や判断をAIは苦手としています。
枠組みを超えること
AIは、与えられたデータの枠組みを超えることが苦手で、与えられたデータ、条件からでしか判断できません。
たとえば、人材募集のために求人媒体を利用していたとします。AIが指定されている条件が、その求人媒体を使用することだけであればその求人媒体でどのように募集効率を上げていくかなどの判断しかできません。
人であれば、現在利用している求人媒体にこだわらず、ほかの媒体に変えるという選択肢も思いつくかもしれませんが、AIは条件にない判断は不可能です。
このように、これまでのデータの蓄積がいくらあっても、データの枠組みを超えて、応用して判断を下すことはAIではできません。
人であれば思考を切り替えることでできる軌道修正が、AIだと情報が不足しているため、適切に軌道修正を図れないのです。修正を行ったとしても、枠組みの範囲内での軌道修正に収まってしまいます。これは、AIで概念の階層構造化ができていないことが要因です。
ほんとうの意味で、思考すること
AIは人工知能といわれるため、人の思考に寄せたものと考える人もいるでしょう。しかし、AIは人の思考や判断のプロセスを模倣できるだけで、人の思考に完全にとってかわることはできません。
人の思考にとってかわれないことを示しているのが、テキストの生成です。
データの蓄積によって精度は上がりつつありますが、翻訳などでは、AIが判断できない部分がぼやけた表現になっていることがあります。テキストの生成はできても、意味が通じない文章ができてしまうことも多いです。
AIが生成したテキストを人が見ておかしいと感じる表現になるのは、AIが人のように本当の意味でその文字列の意味を理解できていないためです。蓄積されたデータに依存するしかないため、おかしな組み合わせやおかしな表現が生まれてしまいます。
また、同じ単語で複数の意味を表す言葉、地名にも人名にもなる言葉、文脈で意味が変わる言葉の判断ができるかどうかは、学習データに依存してしまいます。
確率の設定やパターンの学習が進めば正しく判断できる回数も増えますが、学習させるデータに偏りがあり、学習データで複数あるパターンがすべて出現しないときは、誤った判断が行われてしまいます。
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AI開発の流れ
それでは、AIはどのようにして開発されるのでしょうか。AI開発の流れを紹介します。
- 1. 構想expand_more
- 2. PoCフェーズexpand_more
- 3. システムへの組み込みフェーズexpand_more
- 4. 運用フェーズexpand_more
- 5. 再学習expand_more
ここまで、構想、PoCフェーズ、組み込みフェーズ、運用フェーズ、再学習の5つのフェーズを順に説明してきました。このうち、運用フェーズと再学習に関しては、AIを使い続ける限り、繰り返し発生します。
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AI開発依頼で必要なもの
ここでは、AI開発をスムーズにするために整理しておくべきポイントを紹介します。
Point 1. 課題を明確にしておく
依頼前に、課題は明確にしておきましょう。「AIで自動化したい」「売上を伸ばしたい」など、ざっくりした内容では、すぐに次の話に進められません。課題が抽象的だと、具体的にどのようなAIが必要かわからないためです。
この状態だと、どんな課題があるのか、どこを自動化できたら良いと考えているのか、課題を明確にするところから始めなければなりません。
なお、課題というのは、会社の内部事情も深くかかわってくるものです。何を解決したいのか、何が会社にとって利益になるのか、課題を明らかにした段階でご相談いただくのがおすすめです。
たとえば、故障予測のAIを開発したいと考えているなら、社内ではどのような製品を生産していて、どのような機械を使っていて、どの工程を改善したいのか、までわかっていると良いでしょう。
Point 2. データを用意しておく
AIは、データを学習することによって、はじめてその効果を発揮します。AI開発を円滑に進めるには、必要なデータをあらかじめ集めておく必要があります。
用意するデータは、人が入力するようなデータではなく、自動的に収集されるようなオペレーションが確立されているデータがおすすめです。
自動取得できるデータが望ましいですが、仮に適したデータがなかったとしてもAI開発は可能です。ただし、AI開発に合ったデータがない場合は、まずデータを取得できるようにオペレーションの確立から始めなくてはなりません。
もし社内にどのようなデータがあるか把握できていなければ、どのようなデータがあるかリサーチすることから始まります。
Point 3. プロジェクトに関わるチーム
AI開発の具体的な話を進める際は、何人かで開発チームを組んでおくと良いです。チームには、どんな問題を解消したいのか、何が会社の利益になるのかを把握している方、そして、現場にどんなデータがあり、どのようなオペレーションが行われているか把握している方が特に必要です。
どちらもわかっておられる方がいらっしゃれば最適ですし、それぞれに詳しい担当の方複数人を集めていただいても問題ありません。
またチームの人選に関しては、現場をお詳しくない上層部の方のみ、もしくは意思決定権がない現場の方のみでは、AI開発の話が思うように進まないこともあります。前例がなく、稟議がすぐに下りないケースもあるため、意思決定権のある方も交えておくと良いです。
AIを取り入れたいという熱意はあっても、構想段階の繰り返しで、肝心なAIモデル構築まで進まないこともあります。このような事態を解消するためにも、AI開発に必要なものを事前に用意しておくことがおすすめです。
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AI開発費用
AI開発は、機械学習が必要など、一般的なシステム開発と比べると、より複雑な作業を必要とします。そのため、通常のシステム開発費よりも全体的にコストは高めです。
弊社の制作にかかる費用は以下の通りです。
- ヒアリング :無料expand_more
- 構想 :50万円〜/月expand_more
- プロトタイプ作成(PoC) :200万円〜expand_more
- 本開発 :ご相談くださいexpand_more
- 運用・保守 :ご相談くださいexpand_more
- サーバー費 :ご相談くださいexpand_more
これらの費用を総合すると、AI開発の外注費は、最低でも1,000万円以上かかることが多いです。加えて、月額で運用費もかかります。
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AIはさまざまな可能性を秘めており、今後も国内のAIビジネスは右肩上がりに成長するものと予想されています。
AI開発は、機械学習が必要など、より複雑な作業を必要とするため、通常のシステム開発費よりも全体的にコストは高めです。
AI開発の外注費は、最低でも1,000万円以上かかることが多いです。さらに、月額で運用費もかかります。
AIが得意としている作業、不得意としている作業を把握した上で、どの問題解決にAIが適切か見極めるなど、
発注者も積極的にAI開発に関わることが、AI開発を成功させる鍵です。
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