【AI素人でもわかる】アイブンおすすめ記事６選
こんにちは！VCで勤務してるけどまだまだ知識が足りない！絶賛勉強中のはつたです。
今日は投資先でもある株式会社ParksのAIメディア『アイブン』のご紹介を兼ねて、「AI素人がAIについて詳しくなる方法」というテーマで書いていこうと思います！
私は文系学部卒業の数字に疎いタイプです…。
LINEでりんなというAIの女子高生とチャットができることや、マッチングアプリで好き嫌いを判断してレコメンドしてくれること、くらいなら知っているのですが、
「どうやってAIを使って世の中がよくなっているの？」
「データが少ない分野だと学習できないし活用できないんでしょ」
「い、今更学んだって時代遅れよっ…！」
という風に考えていたAI素人でした。
でも、少し勉強をするだけで
「今医療がコロナと戦っていけるのはAIのおかげ」
「データが少ない分野だからこそAIが活きることがある」
「AIが分からないと時代についていけない」
ということが分かってきました。
そんな私が学べたのはアイブンのおかげです！（さすが水谷さん！大嶋さん！ライターの皆さん！）
そんな私と一緒にAIを勉強していきませんか！
アイブンって？
アイブン（ https://aiboom.net/ ）は、株式会社Parksが運営するAI論文・技術データベースメディアです。
論文をもとに専門家が書いている信用度満点の記事が無料で読めてしまいます…！
原則、記事は公開から3日後以降は無料会員だけが閲覧できるようになります。アイブンの過去記事を読みたい方は、ぜひ無料会員登録をお願いいたします。
大きな声で言えないのですが会員登録無料です…！
そして、AI素人にもお勧めな理由はこちら！
・AI用語解説付き
・忙しいビジネスマンもサクッと読める軽さ
・カテゴリーで自分の興味のある分野を選べて読める
・AIの最新情報を集めていて、ソースがしっかりしているので人に語れる
これなら自信とやる気がわいてきませんか？
日ごろの情報収集の１つに入れておくだけでAIに詳しくなれます。
まず、AIって何か説明できますか？
アイブンにはクイズに答えながらAIの基礎知識を学べる「AIクイズ100」という人気特集があり、AI素人でも少しずつ勉強できます。
みなさんは「AIとは何か」と言われて答えられますか？
まずはちょっとチャレンジしてみてください！！
A．人間の知的な振る舞いを模倣するシステム
B．機械学習によって獲得された人間の知的システム
C．チューリングテストに合格した機械学習モデル
D．試行錯誤と学習を自動的に繰り返すシステム
E．上記には当てはまらない
AI・人工知能・機械学習 … 言葉自体は聞いたことがあっても「人工知能（AI）ってなに？」と聞かれた時、説明することはできるでしょうか？
答えは…
「E．上記には当てはまらない」です。（えーー！笑）
ここからは会員限定コンテンツの解説を少しお見せします。（許可をいただきました！）
人工知能の定義は決まっていません。逆に言えば、全ての選択肢が部分的に正解とも言えます。
なぜ定義できないのでしょうか。
それは、知能・知性を定義できないためです。
我々人間には知性があります（我々が知的だと感じる性質・振る舞いがヒトには備わっている、と言うべきでしょうか）。しかし、生まれたばかりの子どもには知性は無いように見えますし、その一方で犬や猫その他の動物が知的な振る舞いをすることもご存知でしょう。知性の有り様は多様で簡単には定義できません。それゆえ、人工知能も定義できないのです。
調べてみると、東大の松尾教授はこんな風に定義していました。
人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術。
人間のように知的であるとは、「気づくことのできる」コンピュータ、つまり、データの中から特徴量を生成し現象をモデル化することのできるコンピュータという意味である。
（出典）松尾豊「人工知能は人間を超えるか」（KADOKAWA）p.45より作成
定義はできませんが、多くのデータからモデルを作り、人の知能のように学んで、似ているケースで予測できるようになる技術といった感じでしょうか。まさに人間が学習していく感じです。
また、AIってどんなものなのか、もう少し知りたい方は他の『AIクイズ100』にもぜひ挑戦してみましょう！
（AI素人でも取り組みやすそうなものをいくつか並べました↓）
【AI素人でもわかる】アイブンおすすめ記事６選
さてさてここからは、論文を使ったAIメディア『アイブン』の中からAI素人でもわかりやすい記事をピックアップしてみたいと思います！
世界でAIを使って今どんなことが分かってきているのでしょうか！
≪①～④ #今週の5本 ≫
現在アイブンでは「AI特許編」「メディカルAI編」「製造AI編」「AI論文実装編」の4種類で『＃今週の5本』という特集を組んでいます。
これが読みやすい。
1本300字程度にまとめられた内容で5本一気に読むことができます。
もちろん論文や公式情報をまとめているものなのでソースも問題なしです。
少し読んだだけで「あ～その話？海外でこんな研究がされているらしいよ」というふうに知識として語れちゃうんです！
めっちゃかっこいいですよね！！！（こういうモチベーションの高め方もアリだと思います）
1日数分間読むだけで「AIでどういうことができるのか」「AIが社会や業界をどう変えているのか」が分かる。
そしてなんといっても「素人でもついてける」のが一番のポイントです。
①ビジネスアイディアのもとになるかも？「AI特許編」
AIで誰でも料理上手に!? 「注目のAI特許」今週の5本
（2020年5月第3週版）
特許は、AI研究が理論で終わらず実用化された事例の集大成です。
1週間以内に発表されたAI関連特許を紹介しています。
今週のラインナップ
1. もう焦がさない！ベストな調理時間を推定（AI×料理）
2. まるでエアコン？ベビーカーの温度を自動調節（AI×子育て）
3. 揚げ物に使った廃油がその場で売れる！？（AI×環境）
4. 血管の老化をすばやく発見（AI×医療）
5. ブラインドを自動開閉して最適な明るさに（AI×IoT）
どうですか？身近に感じる話題が多いですよね！
毎週「AI特許編」が更新されたら読む、というだけでも学ぶ習慣がつくのではないかなと思います。
毎週水曜日更新です！みんなメモして！
そしてこの中から１つをご紹介します！
2. まるでエアコン？ベビーカーの温度を自動調節（AI×子育て）
アメリカのCHILL BABY, LLCは、ベビーカー内を快適な温度に調節できるスマート装置を開発しました。
ベビーカーに赤ちゃんを乗せて出かける際には、赤ちゃんの負担にならないように温度調節に気を配ってあげる必要があります。特に冬は、防寒グッズであるフットマフを利用して赤ちゃんが寒くならないようにしている方も多いでしょう。
開発されたスマート装置はBloetoothに接続可能であり、ユーザが温度を設定すると、AIを搭載したシステムが加熱・冷却することで、ベビーカーの温度をコントロールしてくれます。まるでエアコンのようですね。この装置はさまざまな形態のベビーカーに設置することができます。寒さだけではなく暑さにも対応できますので、これからの季節にあったら嬉しい技術ですね。
この記事に使われている事例↓
本編はこちら
②
１週前の「AI特許編」も面白そうな話題が多かったのでもうひとつピックアップしちゃいます！
動物園がAIでもっと楽しくなる!? 「注目のAI特許」今週の5本（2020年5月第2週版）
今週のラインナップ
1. 動物園の動物が活発なタイミングが分かる！？
2. 「そこの君、聞いてる？」AIが生徒を監視
3. 「空気を読む」AIアシスタントが登場
4. ロゴを自動で考案してくれるAI
5. 体内の微生物から「体年齢」を予測
この中から１つをご紹介！
2. 「そこの君、聞いてる？」AIが生徒を監視
中国の江苏君英天达人工智能研究院有限公司は、教室での生徒の行動をリアルタイムで監視できるAIシステムを開発しました。
開発されたAIシステムでは、教室をリアルタイムでビデオ撮影し、撮影された画像中の生徒の行動や表情をAIで解析・評価します。そして、授業を静かに聞く行動から逸脱した「異常な行動」の発生などの解析結果を教師に伝えます。これを受けて教師は、集中が途切れている生徒を注意したりすることができます。監視というとやや息苦しく感じられる部分もありますが、授業の質の改善や時間の短縮など、ポジティブな目的に使われると良いですね。
この記事に使われている事例↓
本編はこちら
では次に、AI技術が世の中で多くの人の役に立っているということを学んでいきましょう↓↓↓
③多くのAI研究が進められている「メディカルAI編」
AIは病気の未来が分かる!? 「メディカルAI」今週の5本
（2020年5月第4週版）
「医療×AI」は全世界の人のために研究されている分野です。
AIに詳しくない人でも、読んでこんな事例があるらしいとぜひ広めてほしい分野だと思ったのでピックアップ。
もちろんサクッと読めます！
さらに、医師であり手術支援AI開発企業のCEOである、河野健一先生からのコメントがそれぞれに書かれていてリアルな声までわかるんです。
今週のラインナップ
1. COVID-19罹患を予測する新たなAIモデル
2. AIが心電図から異常を発見
3. 手術するべき？しないべき？AIが術後を予測
4. 緑内障の進行を予測して失明を防ぐ
5. 肺気腫の重症度をAIが予測
この中から世間が気になる１つをご紹介！
1. COVID-19罹患を予測する新たなAIモデル
AIで新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の診断を補佐する研究は世界中で精力的に行われています。
イギリスのキングスカレッジロンドンの研究者らのチームは、英国と米国の約250万人分のスマートフォンを通じて報告したデータを用いて、年齢、性別、4つの主要な症状に基づいてその人がCOVID-19であるかどうかを予測できるAIモデルを開発しました。また、発熱よりも嗅覚障害がCOVID-19を予測する上で重要な因子であることも分かりました。
≪河野先生のコメント≫
COVID-19では多くの研究が行われています。本研究の注目すべき点は、スマホで250万人という多くのデータを集めたことです。結果の信頼性はデータ量に大きく依存します。このような多くのデータを集めることができる施設・企業は限られており、日本であれば実際にアンケートが行われていましたが、LINEなどのプラットフォーマーが行うことになると思います。
一方で、データの精度に気をつける必要があります。おそらく自己申告ですので、電子カルテなどで取れるデータに比べると信頼性が落ちる可能性があります。このあたりのトレードオフをうまく考慮して、実社会に導入できるシステムができるといいですね。
記事に使われているのはこの論文↓
本編はこちら
④「新型コロナ×AI」最新事例の＃今週の５本！
今知るべき「新型コロナ×AI」最新事例
（2020年4月第4週版）#今週の5本
アイブンでは４月より新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に関する特設ページを開設しています。
特設ページでは、新型コロナウイルスに対抗するＡＩの研究を、論文ベースでグローバルに集積しデータベース化している。
ＡＩのアプローチに焦点が当てられているものばかりではなく、結論がそのまま考察の材料になるものも多い。
いわばコロナウイルス論文に関して日本で一番詳しいメディアということです。ぜひ友達にも勧めてください。
その中から注目すべきものをピックアップして紹介しているのがこちら、 今知るべき「新型コロナ×AI」最新事例（2020年4月第4週版）#今週の5本 です。
読みやすく、今話題にもしやすい内容だと思います！
ぜひ友達にも勧めてください。
今週のラインナップ
1. 「密」な場所が地図上で分かるアプリ
2. 医師と患者が「ソーシャルディスタンス」を保つ遠隔診療
3. PCR検査不要！血液検査でCOVID-19診断
4. 血液検査から重症化を予測
5. COVID-19患者の腎疾患リスクを予測
こちらも医師河野先生のリアルなコメント付き！ぜひ読んでみてください！
≪⑤⑥ 論文をわかりやすく紹介している２選≫
そしてアイブンのメインコンテンツである論文記事にも挑戦してみましょう！！
アイブンのほとんどすべての記事が「ミッション・解決手法・結果」の３つに分解して紹介されているのでAI素人にも読みやすくなっています。
また「今週の5本」のまとめ記事よりも技術知識が多めなので、AIを勉強している手ごたえを感じられる内容です！ワクワクしてきますね。
その中から取り組みやすそうな２つをピックアップしてみました！
⑤【論文】児童のADHDをセンサーで見極める（AI×メンタルヘルス）
まず記事の中では、ADHDの診断にあたって、さまざまな検査方法や試みがなされてきている中で、不慣れな環境だと児童が普段と異なる行動をしてしまう恐れがあると指摘をしています。
この課題にAIがどう立ち向かえるのか。
✔️ミッション
子どもたちが自然に動ける環境でADHDの行動をモニタリングしたい。
✔️解決手法
22名の子どもを対象に、学校時間中に装着した3軸加速度計から得たデータを分析した。
✔️結果
CNNを使用して、手首センサーの精度は0.875、足首センサーの精度は0.9375という結果を得られた。
続きはぜひ記事を読んでほしいのですが、
ここでAI素人でも論文を理解するためのポイントは「AI用語をどう理解していくか」じゃないでしょうか。
分かりやすく書いてあってもAI用語がわからないと読み進めていけません。
ここではCNNって何ぞや？と。
CNNとは「畳み込みニューラルネットワーク」を表しており、画像処理に使われます。
画像をピクセルというタイルに置き換え、そのタイルについている数値（色のこと）を使って機械学習をしていく方法です。
…なぜAI素人の私が解説できるのかというと、じつは記事の中のわかりにくいAI用語には下線が引かれていてそこから用語解説のリンクに飛べるようになっているのです！
こんな風にAI用語を分かりやすく紹介してくれます。
なので安心して続きを読んで自分の知識にしていきましょう！
続いては、私がよくnoteで「アフターコロナはバーチャルファーストだ！！！」と書いているのでARの記事を持ってきてみました！
⑥【論文】ARの拡大AIで加速するか。3D生成「BAGAN」登場（AI×AR）
ここではARにおけるデータ不足の問題を指摘しています。
特にARは、普通の2D画像でなく3Dの物体が対象となるので、特殊なデータセットが必要になります。将来的な開発のためにもデータ不足をAIで解消しよう！という試みが行われました。
✔️ミッション
ARのための3D画像のデータセット不足を解決する。
✔️解決手法
背景を拡張する生成モデル、BAGANを開発した。
✔️結果
BAGANが生成した画像でCNNを学習させると、93%の精度で物体認識に成功した。
え、AIって既にデータがあるからモデルが作れて学習になるんじゃないの？と思った方。私もそう思っていました。
データがない、というのをモデルで解決してしまうんです。
すごい…。
ここでもAI素人にはわからない用語「BAGAN」が出てきますが、読んでみれば開発したモデルの名前だとわかります。「GAN」という用語もちゃんと解説があるので安心してください！
では本編も読んでみましょう！
いかがだったでしょうか？
私もAI素人でしたが、アイブンのおかげでよりAIに関心を持てるようになりましたし、自分でも理解できるかも！とAIを身近に感じることができました。
次のステップは「実装」になるようです…！
これもアイブンで分かりやすく事例と共に説明されているので、関心を持った方は挑戦してみてください！
（↓人気記事！）
また、別の投資先なのですが…（投資先への愛が溢れる）
AIに関心を持った方でエンジニアとして働いてみたい…！という場合にはぜひアイデミーものぞいてみてください！
【もしマッチングアプリを自分で作ったらどうなるのか】
マッチングアプリのレコメンド機能にAIが使われているということからAIに関心を持ち、営業マンがエンジニアとして成長していくストーリーです。
よくある広告チックですごく見やすいです笑
ぜひ！
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