AI学習の方法について解説！必要なスキルや導入するメリットもあわせて紹介

情報技術の発展に切っても切り離せないAI。ビジネスでも情報通信技術が多く活用されていく中で、AIに対する関心も高まっています。今回は、実際にAIをビジネスへ導入することを考えている方のために、AI学習の方法について、具体的なプログラミング言語の特徴、必要なスキルや、AIを導入することによるメリットもあわせて解説していきます。

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AI、機械学習、ディープラーニングの意味とそれぞれの違い

AIに関連するワードとして、機械学習やディープラーニングといった様々な概念が存在します。ここでは、AI、機械学習、ディープラーニングの意味とそれぞれの違いを解説します。

1.AIとは

Artificial Intelligence（人工知能）の略であるAIは、人工的に作られた知能のことを指しますが、それが指す意味は広義で、学術的にも一意に定義できるものではありません。AIは大きく、「特化型人工知能」と「汎用人工知能」の2つに分類されます。特化型人工知能は、画像や音声の自動認識、自動運転といったある特定の機能に特化したもの。一方で汎用人工知能は、人間と同様に情報をもとに自ら考えて応用することができる人工知能です。汎用人工知能が完成した際、シンギュラリティ（技術的特異点）が起こるとされ、人間を超える知能をもつ人工知能の発明を意味します。

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2.機械学習とは

機械学習（Machine Learning）は、AIの1つに内包され、特定のタスクをトレーニングにより機械に実行させるものです。データの反復学習を通じてモデル化し、その事象の傾向を捉えることで以降の再現性を作るのが大きな特徴です。

3.ディープラーニングとは

ディープラーニングはAIの機械学習をさらに細分化したものです。機械学習との大きな違いは、情報やデータを分析する際に使う枠組みが異なっていることです。機械学習は同じプログラムを使い続けるのに対して、ディープラーニングでは目的に合った新たなプログラムを生成します。ディープラーニングは沢山のデータを参照することで、注目すべき要素を自分で学習します。よって、人間による指示を介さずにコンピューターが自動で賢くなっていきます。機械学習と比較してディープラーニングは、言葉で特徴を定義するのが困難な場合に特に高い効果を発揮します。

また、機械学習による学習は人間がある程度方向性をコントロールすることができますが、ディープラーニングによる学習はコントロールすることができません。したがって、人間が予想できない方向に学習が進む可能性があります。しかし一方で、何のデータを読み込ませるかを慎重に選ぶことにより、より効率的にコンピューターが学習することが期待できるとも言えます。

AIを導入するためにはエンジニアの採用・育成が必要

AIエンジニアの中には、人工知能の開発に携わる技術者で、AI技術自体の研究・開発に取り組むエンジニア、AIを使ったデータの解析やシステムの開発・実装を仕事とするエンジニアが含まれます。また関連して、ビッグデータの解析やITコンサルティングなどのアナリティクス分野を扱うデータサイエンティストや、機械学習エンジニアという職種も存在します。

更に、日々進歩するAI技術に対応するため、常にエンジニアの採用と育成が必要です。クライアントがどのような課題を持っているのか、どのようにAIで解決することができるのか、そもそもAI技術を用いるべきなのか、など様々な視点からコンサルテーションする必要があります。そのためにはエンジニア側に、AIに関する専門的な知識や技術だけでなく、ビジネスへの深い理解も求められます。

AIについて学ぶ方法

AIについて学ぶには、相応の専門的知識に習熟しなければならないと言えます。それは実務で扱う際には、なおさら重要となります。学習には様々な手段がありますが、スクールか、独学かという大きな枠組みで説明していきます。

1.AI学習のスクールで学ぶ

AI学習専門のスクールに通うことで専門的な知識を学ぶことができ、初心者向けの講座には無料のものもあります。さらにAI技術の習得には実務の経験が重要であり、知識を付けるだけではなく、実際にデータを用いて繰り返し試すことで理解が深まります。現役のAIエンジニアの方が講師を担当している場合もあり、普段の実務で知識をどのように活用しているのかを聞くことができます。自分で料金を払って学習用のコミュニティに参加することで、モチベーションを保つことができるというのもメリットの1つでしょう。

2.AI学習サービスを利用して独学で学ぶ

AIエンジニアには専門的なスクールや大学で学んだ人だけではなく、独学でスキルを身に付けた方も多いです。例えば、オンラインでの学習サービスを利用することで、時間と場所を選ばずにAIの基礎から応用まで学ぶことができます。今の仕事と平行して勉強することもできるので、副業としてのスキル習得も可能です。ただし、難しいAI技術をたった一人で独学するのはなかなか大変なことです。そこで勉強会やイベントに参加して、同じような立場のエンジニアと交流しながら情報収集するのも有効です。最初は分からないことも多いかもしれませんが、一緒に学べる仲間を見つけて、実践でチャレンジを積んでいくのがAIエンジニアへの道を拓く近道です。

AI学習に必要なプログラミングスキル

AI学習にはプログラミングスキルが必須となります。具体的にどのような言語が必要なのかをその特徴とあわせて解説していきます。

1.Python

Pythonは、機械学習のプログラミングにとって必須のスキルです。機械学習は大量のデータをAIに学習させる技術のため、Pythonでのデータ処理・統計処理が必要です。他の言語と比べライブラリが豊富なプログラミング言語の中でも、特にAI開発で利用されています。ちなみに、FacebookやGoogleでも採用されている言語です。またPythonは、初心者がこれからプログラミングを覚える際にも使いやすい言語です。少ないコード量でプログラムを組むことができ、シンプルなコードで読みやすいといった特徴を備えています。そのため、よく名前をきく「C言語」や「Java」などの言語よりも、習得の難易度が低いと言われています。但し、作りたいAIの種類によってPythonの習得に必要な期間は異なります。

2.SQL

SQLは、データベースに関するプログラミング言語であり、機械学習に必須のスキルです。SQLを覚えるとデータベースの定義や操作を行うことができます。AIに与える学習データを用意するためには、前処理と呼ばれるデータを構造化し、抽出・加工する作業があります。データの前処理は、AI開発の8割を占めるとも言われているとても重要な作業です。そのため、SQLとあわせデータベースに関する知識もAIを作る際に必須と言えるでしょう。SQLは、どのデータベースであっても同じ構文で操作可能なため、Python以外のJavaやC++、Rubyなど、他のどのプログラミング言語とも組み合わせて利用可能です。

企業にエンジニアを採用してAIを導入するメリット

以上、エンジニアの採用・育成と、プログラミング学習によって社内にAIを導入する方法について解説してきました。では、実際AIを導入することでどのようなメリットがあるのでしょうか。ここからは具体的な活用例も併せてご紹介します。

1.労働力不足の解消

1つ目は、労働不足の解消です。労働者人口が年々減っている中、コンビニやアパレルショップなど、さまざまなお店で無人化が行われています。また、企業においてルーティン化している単純作業をAIに代替させることで業務の効率化が図れます。医療においては、CT・MRI画像などからAIが病状を診断することで診断時間を約80％削減できます。AIは人間の脳では記憶しきれない量のデータを持っているため、さまざまな病気について学習し、診断できるのです。

2.作業の正確性の向上

2つ目に、作業の正確性の向上が挙げられます。人間の手で作業を行う際、ミスは付き物と言えるでしょう。しかし、AIに作業を置き換えることによって正確な作業ができることに間違いありません。ミスを誘発する単純作業は、AIに代替するべき業務の1つと言えるでしょう。

3.大量のデータ分析が可能

医療現場に導入されている例と同様、AIは膨大な量のデータを集めて分析したり予測したりすることに長けています。人間を上回るこの能力は、企業経営やマーケティングに役立ちます。

4.生産性の向上

AIを活用することで、より少ない時間・コストでより多くのアウトプットを産むことができます。特に単純作業に関しては、質・コスト効率ともに、人間を上回る可能性が大いにあり得ます。

5.顧客満足度の向上

AIを活用することで顧客満足度の向上につながる場合が多くあります。異常・故障を検知するAI・簡単に買物ができるセルフレジや、AIスピーカー・接客サポートAIなど、顧客満足度の向上に貢献するシステムが実際に社会で活用されており、その重要性は今後さらに増していくでしょう。

6.安全性の向上

自動運転など人の代わりにAIを活用することで、危険が伴う業務や人間が立ち入ることのできない場所での作業が可能となります。インフラの劣化や機械の故障を自動的に検知するAIを活用することによって事故などが事前に防げます。また、心臓発作などの発症を予測するAIや高齢者の転倒を自動的に察知するAIなど、個人の安全性に大きく貢献する活用法も考えられています。

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まとめ

今回は、AIについて学ぶ方法から、どのようなプログラミングスキルが必要か、といった具体的内容までAIの学習について解説しました。AIをビジネスに導入することで生産性や安全性の向上だけでなく、経営やマーケティングに活かし顧客満足度の向上が望めます。AI導入を検討している方は、「UMWELT（ウムヴェルト）」の活用を検討してみてはいかがでしょうか。