AIでどこまで出来る？

意外と知っているようで、ちゃんと理解していなかった機械学習のディープラーニングなどAIのベースになるデータ処理について、こちらの博報堂の生活者データ•ドリブン•マーケティング通信の記事で分かりやすく説明してくれていました。

機械学習に必要な教師データの大量収集の課題、AI技術を適正に使いこなせる人材データサイエンティストを育成する重要性についても、課題としています。

犬や猫、車といったものであれば、既に世の中に多数のデータが存在しているので教師データには困りません。ですが例えば、我々広告会社であれば、ある広告画像に個別商品や特定のタレントが実際に写っているかどうかを認識したい、といった用途が考えられます。その場合、世の中に存在するそれらの写真を大量に集めるのは非常に手間やコストが掛かりますし、そもそもそんなに多くの画像自体が存在しない、といったこともあり得ます。
AI技術を社会実装していく人材の育成です。AI技術の社会実装を進めていくためには、そのAI技術が精度が高く「正しいAI技術」になっているかだけでなく世の中の役に立つ「使えるAI技術」になっているかの両方を理解しプロダクトやサービスを実装できる人材が増えていくことが大事だと思っています。
(生活者データ•ドリブン•マーケティング通信)

【知っておきたい「AI技術」最新事情①】 2020年代の「AI技術」の基礎知識 ～今、AIでどこまでできるようになっているのか？～ | “生活者データ・ドリブン”マーケティング通信

連載で最新情報をUPしてくれていますので、今後もチェックしてみようと思います。