AI(人工知能)ニュース

こんなところに機械学習!私たちの暮らしを豊かにするAI活用事例3選

パソコンを使用することが当たり前になり、今ではスマートフォンを持ち歩くのが当たり前になり、近年、人々はよりたくさんの情報があふれる情報社会に暮らしています。

情報技術の進化はとどまることなく、日々研究開発が行われており、中でもAI(人工知能)の技術にはあらゆる方面から注目が集められているため皆さんもきっと気になっていることでしょう。

そして、このままAI(人工知能)の研究開発が加速していくと、2045年にはAI(人工知能)の力が人間を超える「技術的特異点(シンギュラリティ)」を迎えるという可能性も。

このように、普通に生活しているつもりでも、知らないところで日夜AI(人工知能)の力は成長しているんです。

AI(人工知能)の力の成長について、悲観的にとらえたり、不安になってしまうような言説も取り沙汰されたりしていますが、技術の進歩が正しく活用されれば、人間の生活はより便利で豊かなものになっていくでしょう。

そこで今回は、私たちの生活を豊かにしてくれるAI(人工知能)技術「機械学習」に注目して、どういったところでAI(人工知能)が活用されているのか、いくつか事例を見ていきます。

機械学習は特定のタスクをトレーニングして実行できる

AIがタスクから学習するイメージ

まず、「機械学習」というものはいったいどういうものなのでしょう。「AI(人工知能)と機械学習って同じものじゃないの?」ととらえていた方もいるかもしれません。

AI(人工知能)とは、人間と同様の判断をコンピュータ上で行わせようとする技術やその仕組み自体のこと。その中に機械学習という分類が含まれています。

また、この機械学習をさらに発展させたものとして「ディープラーニング(深層学習)」というものがあります。このディープラーニングは従来の機械学習に加え、ニューラルネットワークという仕組みを活用。

このニューラルネットワークとは、人間の脳神経の仕組みをコンピュータ上で模倣した仕組みで、従来の機械学習とは情報やデータを分析するときの仕組みが少し異なっています。

このように、こうした分類がいくつかありますが、機械学習はAI(人工知能)技術の中でも根幹的な技術ともいえるものです。

膨大な量のデータを比較したり、テストしたりすることによって、その中から共通する特徴やパターンを見つけ出して、そのルールに基づいて行動します。たくさんのデータから反復学習し、学習したことをモデル化することができるというのが機械学習の特徴です。ですから、得られたモデルをもとに、以降の作業を自動化することができ、様々な場面で効率化が期待できます。

もし、機械学習を用いずに全て人力を使って判断を行ったり、処理を分岐させたりすると、たくさんの力や時間が必要となりますよね。その作業に対して、AI(人工知能)の機械学習を導入することによって、圧倒的に効率化が可能です。このようなケースはたくさんありそうで、まさに技術革新といっても過言ではありません。

また、コンピュータに作業を行わせることで、その都度データを蓄積していくことが可能に。

特に画像認識や音声認識の分野では幅広く活用が行われていて、コンピュータが識別したデータというものは、それ以降のAI(人工知能)の発展にも継続的に使用されていくデータとなり、より技術の進化を後押ししていってくれるでしょう。

人間だと疲れてしまう判別作業も、コンピュータであれば疲れることなく、大量のデータを用いても精度を落とすことなく判別し続けることが可能なのです。

さて、実は既にさまざまなところでこの機械学習の力は使用されています。次からそれらをご紹介しましょう。

暮らしを豊かにするAI活用事例

3つの事例のイメージ

人間に勝利する強力な囲碁ゲームAI「AlphoaGo」

コンピュータが人間に勝利することが難しいとされていた囲碁の競技において、AI(人工知能)が人間に勝利したことで一躍有名となった「AlphoaGo」というコンピュータAI(人工知能)があります。ご存知のかたもいらっしゃるでしょう。

GoogleのDeepMindによって開発されたこの機械学習AI(人工知能)は、強化学習という方法を用いて開発が進められていったものです。

機械学習には、人間がデータにラベル付けをしたうえでアルゴリズムのトレーニングをさせる教師あり学習と、ラベル付けをしないでアルゴリズム自身にパターンを見つけさせるという教師なし学習というものがあります。

それ以外にも、この「Alpha Go」のような強化学習というものがあり、機械学習のアルゴリズムにルールや制約などを与えることによって、アルゴリズム自身に、最適なタスクの解決方法を学習させようというもの。なんだかちょっと難しそうですよね。

ゲームで例えれば、どの選択や操作を行った方が得点につながるかといったことを、機械学習を行っていく中でより最適な方法を学習していき、一定のルールの中でこの得点という報酬を最大化させるような仕組みになっています。

このほかにも、ゲームAIとしては「Ponanza(ポナンザ)」という将棋のAIも存在しており、その他たくさんのAI(人工知能)が機械学習を活用して、人間の対戦対手として立ちはだかっています。

既にたくさんの場所で活躍するAIレジ

従来のようにレジで店員さんが一つ一つバーコードで読み取り、お会計をするといった流れが、既に当たり前ではなくなってきていますよね。このようなレジ業務というのは非常に複雑な作業ですが、それすらも機械学習によって自動化が進行中です。

画像認識と機械学習の技術が進化したことにより、複雑な形状や見た目の商品を人間と同様に判別することが可能になってきました。

それにより、従来では人の目による作業が必須だったレジ業務も、AI(人工知能)レジの導入によって無人化することが可能になったのです。

例えば、判別することが難しいパン屋でも、こうした機械学習の技術によってAI(人工知能)がパンを判別し計算するレジが導入されている店舗が存在します。

人の手によるレジ作業よりも、AI(人工知能)レジはスピード、人件費、精度、効率化の面において非常にメリットがあり、これからもっといろいろな場所で導入が進んでいくでしょう。

製薬やヘルスケアでのAI活用

ところで、新たなる薬の開発には、膨大なデータと、それを高速で効率よく処理することができる仕組みが必要ですよね。

従来医薬品の研究・開発には、多大なコストと時間がかかっていました。しかし、機械学習やAI(人工知能)を活用することによって、医薬品に関わる膨大で複雑なデータを効率的に分析することが可能になったのです。

様々な手法によって、異常値を検出したり、特定の数値を予測したりすることができるようになり、より製薬技術を発展させることにつながると考えられています。

また、がん治療などにも機械学習が活用。過去の症例を分析して放射線治療計画の作成をサポートする仕組みなどを研究し、医療のコストを下げることが期待されています。

このように、機械学習をはじめとするAI(人工知能)の技術は、様々な分野でその力を発揮して、活用されていくでしょう。

AI活用事例まとめ

機械学習というものは、AI(人工知能)技術の根幹をなす仕組みであり、膨大なデータを反復学習することによって、特定のパターンを導き出し、モデル化することができるという技術です。

この機械学習を活用することによって、従来ではたくさんのコストや時間がかかっていた作業を効率的に、そして高精度に作業することが可能になることが期待されているということが分かりました。

そして既に、AI(人工知能)レジなど皆さんの身近な場所でも機械学習の活用が実際に行われていることが分かったことでしょう。

これからますます機械学習の技術が進歩していく中で、単に技術を活用していくだけではなく、特徴やポイントを押さえておくことが大事になっていきそうですよね。

これからさらに、機械学習やAI(人工知能)の情報について、アンテナをはって知識を得ていきましょう。

<参考サイト>

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