人工知能の４つの方向性が具体的に産業にフィードバックされている！

人工知能とは？
人工知能でどんなことができる？
人工知能の理解に欠かせない「機械学習」

AIの正式名称はAI（Artificial Intelligence）といいます。
実は、人工知能に関する定義はさまざまで
定義も明確化されていません。

私が大学で教えている定義はこうです。

過去から現在までのデータを扱うことを
business Inteligence（ビジネス・インテリジェンス）
と呼んで、傾向を見るのに使用します。

一方、
現在から未来の予測を扱う際に使用する
データのことをAI（Artificial Intelligence）
と呼んでいます。

人工知能の特徴を的確かつシンプルに表していると思います。

しかし、人工知能とは人間の挙動を
真似るだけのものではありません。

特定の分野においては、人間の知能をはるかに
超える性能を持つコンピューターも人工知能に含まれます。

人工知能を開発した技術を応用すれば、
非常に画期的な製品やサービスを生み出せる可能性があります。

どんな人工知能があるかをご紹介します。

・認識アシスタント
・画像認識による外観検査
・生体データを自動的に分析
・低解像画像の高解像化
がります。

【認識アシスタント】
身近な人工知能といえば、スマートフォンに
搭載されている音声認識アシスタントです。

iPhoneならSiriです。
音声による機能補助が利用できます。

音声認識は人工知能の中でも
最も進んだ技術の1つだと言えます。

音声認識はスマートフォンのアシスタント機能だけでなく、
いたるところで活用されており、
今後も幅広いシーンでの活躍が期待されています。

具体的に通販業界では、お客様の声を録音
させて頂き、その文字お越しが容易なうえ、
テキストマイニングまでがワンストップで
可能になります。

マイニングデータから関連キーワードを
抽出して施策を打つことにも使用できます。

【画像認識による外観検査】
製造業における人工知能活用の代表例といえば、
外観検査の自動化です。

品質管理に使用します。
製造する部品や製品の品質を保証するためには、
プロセスの中に外観検査を組み込む必要があります。

目視での全数検品は不可能なので
全数を外観検査でチェックして異常値を
当てていきます。

1000分の１を見つけ出す精度になっています。

【生体データを自動的に分析】
ウェアラブル端末としてのスマートウォッチです。
スマートウォッチとは単に時計としての役割を持つものではなく、
センサーが心拍数や血圧、消費カロリーなどがわかります。

生体データを生み、人工知能によって分析することで
体のことについて様々な気付きを与えてくれるものです。

今では、健康食品などのヘルステック分野には
必須アイテムになります。

健康面に気を付ける人や、お洒落として身に着けたい人
など幅広いユーザー層がおり、スマートウォッチごと
にユニークな機能も搭載されています。

【低解像画像の高解像化】
低解像画像を高解像画像に変換するものも登場しています。
具体的には、防犯カメラなど低解像度の画像です。

ある人工知能は、低解像度画像を読み込んで分析することで、
元の画像を推定することができます。

モザイクのように荒い画像であっても
オリジナル画像に近いレベルで推定が可能です。

この人工知能を活かすためには、
「機械学習」が必須になります。

反復的にデータを取り込むことで
学習していくプログラムのことを指します。

つまり、人工知能を賢くするための方法の1つです。

人口知能は、データが何を意味するのか？
を反復的に学習します。

よって、音声認識や画像認識など
の何かを認識する技術に長けています。

機械学習には、ディープラーニング（深層学習）
と呼ばれる学習方法もあります。

これは人間の神経伝達回路
ニュートラルネットワークに近い構造で
プログラムを構成されています。

人工知能でより人間らしく、
かつ人間を超える知能を作るための学習方法です。