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AIとは？分かりやすいAIとできることやAIの作り方について解説

AIとは何かを知りたいと思っていませんか。AIで何ができるのかを知りたい人も多いでしょう。
ここではAIについてわかりやすく解説した上で、エンジニアとしてAI関連の仕事に携わっていく上で必要な作り方の基礎を紹介します。

この記事の概要目次

AIとはわかりやすく言うと何？

AIとは

AIとは人工知能（Artificial Intelligence）です。単純に日本語に訳すと人工的な知能や知性を意味します。
わかりやすく言うと、人が頭で考えておこなっていることを機械によって実現するための科学技術です。
機械にただプログラム通りに処理をさせるのではなく、インプットをしたときにあたかも人が考えてやったかのようにアウトプットを出せるのがAIの特徴です。
人の思考や認知の能力を機械でも発揮できるようにしている点が、AIに共通しています。

AIの定義は明確に定まっていない

AIにはさまざまな定義があって、歴史的に見てもだんだんと変わってきています。
日本の一般社団法人人工知能学会では、AIというキーワードを生み出したとされる大学教授の言葉を翻訳して「知的な機械、特に知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」と定義しています。

他にもさまざまなAI関連機関やAI研究者から「AIとは何か」についての意見があり、世界的に統一見解ができていないのが現状です。

AIには人の知能や思考を模倣して学習するアルゴリズムがある

AIとは人が考えるのと同じように、自ら改善をする力を持っているのが特徴です。
人の脳を模倣し、知能や思考のあり方を機械でもできるようにするアルゴリズムを構築しています。

特に注目されているのが学習のアルゴリズムです。人はさまざまな経験を通して学習し、改善することができます。そのために必要なニューラルネットワーク、つまり脳の中にある神経回路を模倣してアルゴリズムを構築しているのが特徴です。

学習方法には機械学習やディープラーニングなどのいくつかの枠組みがありますが、どの場合でもAIに学習するデータを与えることで人のように思考できるように設計されています。

AIができること

AIができること

AIができることは、だんだんと増えてきています。
もともと機械では一対一の対応での処理しかできませんでしたが、AIによって学習に基づく判断ができるようになりました。
機械ではできないけれど人ではできていたことが、AIによってできる状況が生まれてきています。

AIができることの代表例を紹介するので、参考にしてください。

画像認識

画像認識は、AIができることとして初期から注目されてきました。
画像が完全に一致しなかったとしても、同一かどうかを判定するAI技術が典型的です。

人の顔認証が画像認識の最も有名な例でしょう。
人の顔表情によって変化するだけでなく、年齢やその日の疲れ具合などによって変わることもあります。日焼けの状態や化粧の仕方やといった問題もあります。
AIによる画像認識ではこのような違いを学習データに基づいて区別し、本人かどうかを顔の映像データだけで高精度の判断ができるようになりました。マスクの着用の有無すらも判断できるようになり、空港での入国審査やスマートフォンのロック解除などにも用いられている技術です。

音声認識

音声認識も、AIができることとして早い段階から開発が進められてきました。
声の音波の波形を認識する技術です。

音声入力が典型例で、スマートフォンやパソコンの文字入力を声だけでおこなったり、家電製品などの操作を言葉でできたりするようになっています。音声による本人認証の技術も進んできていて、音声を精密に判別できる技術を生かした製品開発が進められています。

文章理解

文章理解は、AIが得意とする分野になってきました。さまざまな表現の文章をまとめて要約したり、日本語の文章を英語に翻訳したりするときにAIが活用されています。

文字情報を学習させることでデータに基づく文章処理が可能になり、あたかも人が頭で考えたような文章のアウトプットを出せるようになっています。
人が文章を読むよりも機械の方が時間がかからないので、効率的な文書作成や翻訳が実現されてきているのが現状です。

推論・予測

推論や予測もAIを活用すると実現できます。
ニューラルネットワークの活用によって先を読むアルゴリズムが構築されているからです。

将棋やチェスなどのゲームでは相手の手を予測して自分の手を考える必要があります。
ゲームプレイヤーとしてのAI技術の開発は特に進んでいて、プロでも勝てないくらいになってきています。Googleの検索エンジンなどでも用いられていて、AIによる予測は精度が高まってきているのが現況です。

AIを作るには

エンジニアがAIを作るには、スキルが必要です。
AIは基本的にツールを使用してプログラミングをするのが一般的な作り方です。

AIを作れるエンジニアになるために必要なことを簡単にまとめたので、これからAIを学びたい人は参考にしてください。

AIを作るために必要なスキル

AIを作るためには、AIプログラミングに使用される言語の習得は必須です。
ただ、プログラミングができたとしてもAIエンジニアになれるわけではありません。

AIでは、ディープラーニングや畳み込みニューラルネットワークなどについての基礎知識が必要です。
その仕組みを理解するには線形代数学などの数学や統計学の知識が欠かせません。

AIではさまざまな種類のフレームワークやライブラリが開発されてきているため、それぞれの特徴を理解して使い分けるスキルも重要になります。
AIを活用するシステムやシーンを考えて、他のIT関連のスキルも身に付けなければ応用ができません。

データベースやネットワーク、クラウドやサーバー、ハードウェアなどのスキルも必要になってきています。

AIを作るのに使えるプログラミング言語

AIを作る上ではプログラミング言語を使いこなせることは不可欠です。
AIプログラミングでは、Pythonが基本的な言語として広く用いられています。
PythonはAIエンジニアになるには必須のプログラミング言語でしょう。

ただ、現場で開発するには他のプログラミング言語の習得も必要です。よく用いられているのは、

  • R言語
  • C++
  • Java
  • Julia
  • Javascript

などです。他にも

  • Matlab
  • Haskel

などが用いられるようになってきています。

AIを作るときに活用できるツール

AIを作るにはツールがあると便利です。AI開発ではモデル構築が重要になります。
モデル構築に使いやすいサービスとして、Deep Analyzerが有名です。
可視化してわかりやすくするインターフェースができているため、AI開発で汎用されています。

  • Google Colaboratory
  • IBM Watson
  • Azure AI
  • Neural Network Console

もよく活用されている開発ツールです。AIの注目度が高まり、IT関係の大手企業では独自のAIツールを開発してリリースするようになってきました。
今後も新しいツールが登場する可能性があるので、ユーザビリティと機能の両方を重視して魅力的なツールを活用していくのが大切です。

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AIについてまとめ

AIとは人の思考を模倣して作られたアルゴリズムによるIT技術です。
もともと人だからできるけれど機械にはできないと思われていたことがAIによって実現されてきています。
スキルを学べばAI開発に携われるので、プログラミング言語やツールの使い方を学んで挑戦してみましょう。

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