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これから始めるAIの基礎

さぼ郎
2018年4月20日。

本日は虎ノ門にある「.Too」で、「これから始めるAIの基礎」というセミナーに参加してきました。

AI

3時間の講座でした。AIなどというと、そっち系の人でないと身構えてしまいますが、いまや、テクノロジーは誰にでも使える時代になってきているというお話から始まります。

そもそも、「AI」とは何かと言うと、固定した定義はなさそうです。概念的には、大きくAIがあって、その中に内包されて「機械学習」があって、さらにその中に「ディープラーニング」があるというような関係のようです。

この辺の定義は、あまり明確ではなく、ポナンザを作った山本一成産の本によれば、機械学習とディープラーニングは分けていたような記憶があります。

で、将棋は「機械学習」で、碁は「ディープラーニング」という感じだった気がします。しかし、本の最後だったか、ネットの対談だったかは忘れましたが、将棋ソフトもディープラーニングで作れると言っていました。

要するにたくさんあるデータを繰り返し評価しながら「特徴」を見出すのがAIの特徴になるようです。とはいえ、意味もなく特徴を取り出したとしても、使いみちはありません。

人間が判断してルールを記述するというのがいままでのやり方でした。しかし、人間の判断をいまやディープラーニングが超え出しています。

医療画像の診断では、人間のご判定は5%より下回らないのだそうですが、ディープラーニングでは2.7%までになっているようです。

医療画像

人間には先入観というのがあり、それが直感になっていることが多々あるわけですが、機械には先入観など無いので、適確に最新のデータから認識できるので大方の場合は、人間を上回ると思います。

ということで、AIを知ることが最初に必要になります。そのステップを紹介してくれました。

【What is 技術】
コンピュータが学習するとはどういうことか

【How to 技術を知る】
webでは「Qiita」「TECH PLAY」を推奨。

いま、図書館から借りている「いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本」という本では、日本のメディアの情報は今ひとつ信頼性に乏しいデのアメリカの情報を参考にしてほしいとのことでもあります。

ワタシは、基礎的な知識は「UDEMY」から摂取しようと頑張っています。

【How to 技術に触れる】
Neural Network Playground
「Neural Network Playground」にリンク ↑

このページには「Neural Network Playground」の使い方が書かれていますので、触ってみてください。

ディープラーニング」が階層を深くすることで認識精度がどのように変わるかを体験できるサイトだそうです。

このサイトにもGoogleから詳しい情報が書かれています。ディープラーニングとはどういうものかを知るのに格好の情報が提供されています。

課題解決への取り組みとして
AIなんて他所の会社の出来事だと思う前に、まず、AIに触れることで、実は自社内の業務の合理化に使えるヒントが得られるかも知れません。

まず、何が課題かをいろいろな角度から検討してみる必要がありそうです。

対象として、自社内の部門か、あるいは顧客か?
あるいは、効率化か新たな価値の創造か?

キューピーのケースでは、材料の選別にAIを導入したことが、かなりの効率化に繋がり、いまでは、新たな事業部を作って原料段階での不良判定にAIを使うことを他社向けサービスとして事業展開をしています。

つまり、それぐらい、AIに関しては先行者利益があるジャンルだということです。

勉強会では、講義が半分で、残りの半分は実技をやりました。

実技

実技では受講生全員にMacbookが提供され、順を追って「TensorFlow」というディープラーニングのツールを使って、「イヌ」「トラック」「セダン」の認識をしました。

次は、サイトから画像を取ってくるツールを使って画像を集め、認識させたい画像に対して、集めてきた画像を学習させることで、どのくらいの精度で認識するかを自習します。

ちなみに、自習でワタシは「りんご」「トマト」「蜜柑」「」の4種類の画像を学習させ、その学習データに対して「りんご」の写真を認識させたら、学習データに対して「76%」の確率の類似度とのことでしたが、「トマト」の画像を消して再度挑戦したら「86%」にアップしました。

りんご」と「トマト」のラベルは異なるけれど、類似度はかなり近似するので、的中率が下がるわけです。

このような実技を通して、どのようなデータを学習させることで、自社の効率化、あるいは新たな事業展開を考えるかということになります。

一昔前なら、ソフト開発というとベンダーに依頼してイチから作ってもらうのが普通でしたが、今では、かなりのことができるツールが無料で公開されているので、プロトタイプを作るくらいなら、高度なIT知識なく作れるようになりました。

何を発想するか、ひとたび「発想」が出たなら、その発想に見合うツールを探して、ともかくプロトタイプを作ることから各種の検討を重ね、そこから、その発想を実現してくれるベンダーを探すという手順にすることで開発軽費も軽減できますし、社内への取り組みも練度が変わってくることから、社内文化も前に進むように思います。

免状
この免状とノベルティのメモをもらいました。

流石に洗練されている「.Too」のセミナーであったと思います。受講して少し視野が広がりました。

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