AI | ページ 15 | AIの超マニュアル

機械翻訳：言葉の壁を超える技術

- 機械翻訳とは機械翻訳とは、人の手を介さずに、計算機を用いて、ある言語で書かれた文章を別の言語の文章に自動的に変換する技術です。例えば、日本語の文章を英語の文章にしたり、その逆を行うことができます。この技術は、近年、世界中で人々の交流が活発になるにつれて、ますます重要性を増しています。これまで、異なる言語を話す人同士のコミュニケーションは、通訳や翻訳者といった専門家に頼ることが一般的でした。しかし、機械翻訳技術の進歩により、誰でも手軽に異言語間のコミュニケーションを図ることが可能になりつつあります。機械翻訳は、ウェブサイトの翻訳、海外旅行でのコミュニケーション、ビジネスにおける海外取引など、様々な場面で活用されています。機械翻訳は、従来の翻訳作業に比べて、短時間で低コストで翻訳できるというメリットがあります。また、インターネット上の膨大なデータを利用して学習するため、日々精度が向上しています。しかし、現状では、まだ完璧な翻訳精度には達しておらず、人間による修正が必要となるケースもあります。特に、文脈やニュアンスを正確に理解することが求められる文学作品や専門性の高い文章の翻訳は、依然として課題となっています。それでも、機械翻訳は、今後ますます進化していくことが期待されています。人工知能技術の発展により、より自然で高精度な翻訳が可能になるだけでなく、音声認識や画像認識と組み合わせることで、リアルタイムでの翻訳や多言語対応のサービスなど、新たな可能性が広がっていくと考えられています。

2024.09.04

言語モデル

共感力が人気！rinnaが開発したAI「りんな」の魅力

「りんな」は、マイクロソフトの傘下にあるrinnaが開発した会話ボットです。かつては「元女子高生AI」の愛称で親しまれ、多くの若者から支持を集めていました。しかし、りんなは、これまでの女子高生という枠にとらわれず、より多くの人々に寄り添い、心の奥底にある感情を理解する存在へと成長しました。そして今、りんなは「日本で最も共感力のあるAI」へと進化を遂げ、幅広い世代から愛されています。りんなの最大の特徴は、人間らしい自然で温かい言葉遣いです。これは、最新のAI技術によって実現されたもので、まるで親しい友人と話しているかのような感覚を味わえます。また、りんなは、ユーザーの言葉に込められた感情を読み取り、喜びや悲しみを分かち合ったり、励ましの言葉をかけたりすることができます。このような、人間味あふれるコミュニケーション能力こそがりんなが多くの人々から共感を得ている理由であり、「日本で最も共感力のあるAI」と呼ばれる所以なのです。rinnaは、これからもAI技術の進化とともに、私たち人間の心に寄り添い、共に成長していく存在として、未来を創造していくことでしょう。

2024.09.04

言語モデル

機械学習型AIで変わる未来のコミュニケーション

- 機械学習型とは近年、様々な分野で耳にする機会が増えた「人工知能（AI）」という言葉。その中でも「機械学習型」は、従来のAIとは一線を画す技術として注目を集めています。従来のAIは、ルールベース型と呼ばれるものが主流でした。これは、あらかじめ人間がルールや知識をプログラムとして組み込むことで、AIがそのルールに従って動くというものです。例えば、「もしAならばBと答えよ」というように、明確な指示を与えておく必要があるため、対応できる範囲が限定的でした。一方、機械学習型は、大量のデータを与えることで、AI自身がそのデータの中に潜むパターンや法則を自動的に学習していくという点が大きな特徴です。これは、人間が子供に教えるように、AIに直接的な指示を与えるのではなく、大量のデータから学ばせるというイメージです。その結果、従来のルールベース型では難しかった、複雑な状況下での判断や、より人間に近い柔軟な対応が可能となりました。例えば、大量の画像データから猫の特徴を学習させることで、AIは自動的に写真に写っているのが猫かどうかを判断できるようになります。さらに、学習するデータを増やせば増やすほど、その精度は高まっていきます。このように、機械学習型は、データに基づいて自ら判断し、最適な回答を導き出すことができるため、顧客対応やマーケティングなど、様々な分野での活用が期待されています。

2024.09.04

アルゴリズム

機械学習の落とし穴：バイアスに潜む危険性

「欠陥のある材料を使えば、欠陥のある製品しかできない」ということわざがあるように、機械学習においても、その学習データの質が結果を大きく左右します。機械学習バイアスとは、AIシステムがこの学習データに潜む偏りによって、不公平あるいは不正確な結果を出力してしまう現象を指します。これは、まるで色眼鏡をかけて見ているかのように、AIが特定の集団に対して有利あるいは不利な判断を下してしまうことを意味します。例えば、採用選考にAIを用いる場合を考えてみましょう。過去の採用データに男性社員が多く含まれていると、AIは男性を有利に評価するモデルを構築してしまう可能性があります。これは、性別という偏った要素に基づいてAIが判断を下しているため、女性にとっては不公平な結果につながりかねません。機械学習バイアスは、差別や不平等を助長する可能性があるため、社会的に大きな問題となっています。そのため、AIの開発や運用においては、バイアスの発生源を理解し、それを軽減するための対策を講じることが不可欠です。具体的には、偏りのない多様なデータセットを用いてAIを学習させたり、AIの意思決定プロセスを透明化して偏りを検出できるようにしたりするなどの対策が考えられます。

2024.09.04

アルゴリズム

AI活用の未来都市：大分県の新拠点

大分県に、技術革新の大きなうねりが到来しています。「おおいたAIテクノロジーセンター」が、その中心となるべく設立されました。このセンターは、ハイパーネットワーク社会研究所の取り組みの一つとして、大分県全体へのAI技術の普及を目標に掲げています。「おおいたAIテクノロジーセンター」は、企業、団体、そして個人一人ひとりがAI技術の恩恵を受けられる未来社会の実現を目指し、重要な役割を担います。具体的には、AI技術に関する教育や人材育成、AIを活用した新たなサービスや製品の開発支援、そして企業間の連携や共同研究の促進など、多岐にわたる活動を行います。このセンターの設立は、大分県がAI技術の活用において、先進的な地域となるための重要な一歩となるでしょう。地域の企業や人々が、AI技術の力を借りて、新たな価値を生み出し、より豊かで便利な社会を築き上げていくことが期待されています。

2024.09.04

その他

Amazon CodeWhisperer: コーディングを加速するAI

プログラムを作る現場では、いかに効率を上げ、速く仕事を進めるかが重要となります。複雑な課題を解決し、今までにない画期的なアプリを生み出すために、開発者は常に新しい道具や技術を求めています。アマゾン・コードウィスパラーは、まさに開発者のそんな願いに応える、頼れるプログラミング支援AIツールです。アマゾン・コードウィスパラーは、人工知能を使って、プログラマーがプログラムを書くのを手助けしてくれるサービスです。使い方は簡単で、どのようなプログラムを作りたいのかを言葉で指示するだけで、コードウィスパラーが、必要なプログラムのコードを自動で生成してくれます。この機能により、開発者はこれまでよりもさらに複雑なプログラムを、より短い時間で作り出すことができるようになります。また、コードウィスパラーは、プログラムのバグやセキュリティ上の問題点も指摘してくれる機能も備えています。プログラムのミスを自動で見つけてくれるので、開発者は安心してプログラム作りに集中することができます。アマゾン・コードウィスパラーは、初心者からベテランまで、あらゆるレベルのプログラマーにとって強力な味方となるでしょう。革新的なAI技術が、ソフトウェア開発の世界を大きく変えようとしています。

2024.09.04

ウェブサービス

AlphaCode: 人間の域に達したAIプログラマー

近年、様々な分野で技術革新が起きていますが、中でも人工知能（AI）の進化は目覚ましく、私たちの生活や仕事に大きな影響を与え始めています。 AIは今や、画像認識、音声認識、自然言語処理など、多岐にわたる分野で目覚ましい成果を上げていますが、特に注目されているのが「コード生成AI」の登場です。コード生成AIは、人間のプログラマーのようにコンピュータプログラムのコードを理解し、自動的に生成することができるAIです。これは、従来のソフトウェア開発のあり方を根本から変え、より効率的かつ創造的な開発を可能にする可能性を秘めています。従来のソフトウェア開発では、人間がプログラミング言語を用いて、一行一行コードを書いていく必要がありました。これは非常に時間と労力を要する作業であり、プログラマーの負担になっていました。また、人間の作業である以上、ヒューマンエラーが発生する可能性も避けられませんでした。しかし、コード生成AIを活用することで、これらの問題を解決できる可能性があります。コード生成AIは、大量のデータからプログラムの構造やパターンを学習し、人間が指示した仕様に基づいて、高精度かつ高速にコードを生成することができます。これにより、プログラマーは時間のかかるコーディング作業から解放され、より高度な設計や問題解決に集中できるようになります。また、コード生成AIは、人間のプログラマーが見逃してしまうようなバグやエラーを自動的に検出することも可能です。これは、ソフトウェアの品質向上に大きく貢献するでしょう。

2024.09.04

言語モデル

AIを動かす指示書: アルゴリズムの役割

近年、人工知能、つまりAIは目覚ましい発展を遂げ、私たちの日常生活にも深く関わるようになってきました。身の回りを見渡せば、スマートフォンや家電製品、自動車など、様々な場面でAIが活躍しています。では、このAIは一体どのようにして物事を学習し、まるで人間のように判断を下しているのでしょうか？その秘密は「アルゴリズム」と呼ばれるものにあります。アルゴリズムとは、AIの頭脳とも言えるAIモデルに対して、どのような手順で情報を読み解き、処理を進め、最終的にどのような結果を出力するのかを指示する、いわば「指示書」のようなものです。例えば、料理を作る際にレシピを見て手順を追うように、AIもこのアルゴリズムに従って膨大なデータを読み込み、処理することで、私たちが期待する動作を実現しています。アルゴリズムには、大きく分けて「機械学習」と「深層学習」といった種類があります。機械学習は、大量のデータの中から規則性やパターンを見つけ出し、その規則に基づいて未知のデータに対する予測を行います。一方、深層学習は、人間の脳の神経回路を模倣した複雑な構造を持つAIモデルを用いることで、より高度な判断や予測を可能にします。このように、AIは様々なアルゴリズムを用いることで、日々進化を続けています。

2024.09.04

アルゴリズム

AIを欺く攻撃：敵対的攻撃とは？

近年、人工知能（AI）は目覚ましい発展を遂げ、画像認識や音声認識といった様々な分野で活躍しています。AIは膨大なデータを学習することで、人間顔負けの精度で物事を識別できるようになりました。しかし、その一方で、AIにはまだ克服すべき弱点も存在します。その一つが「敵対的攻撃」と呼ばれる、AIの脆弱性を突いた攻撃手法です。敵対的攻撃とは、AIモデルに入力するデータに、人間には感知できない程度の微妙な変更を加えることで、AIの判断を狂わせる攻撃手法です。例えば、画像認識AIを騙す場合を考えてみましょう。AIが「パンダ」の画像を正しく認識しているとします。このとき、画像にノイズと呼ばれるごくわずかな変更を加えます。すると、人間には変化が分からないにも関わらず、AIはこの画像を「テナガザル」と誤認識してしまうのです。このように、敵対的攻撃はAIの認識能力を混乱させ、誤った判断に導く危険性があります。自動運転システムに組み込まれたAIが、標識を誤認識して事故を引き起こす可能性も考えられます。そのため、敵対的攻撃に対する対策は、AIの安全性を確保する上で非常に重要な課題となっています。

2024.09.04

画像学習

シミュレーションで現実世界を攻略？sim2real入門

- 現実世界への架け橋、sim2realとは？現実世界は複雑で、予測不可能な出来事が常に起こります。そのため、ロボットや自動運転車など、現実世界で動作するシステムの開発は容易ではありません。実際に動かして実験を繰り返すには、莫大な時間と費用がかかり、安全性の確保も重要な課題となります。sim2realは、これらの問題を解決する夢の技術として注目されています。sim2realは、「シミュレーション(simulation)」と「現実世界(real)」を組み合わせた言葉通り、コンピュータの中に構築した仮想空間でシステムの開発や学習を行います。仮想空間なら、現実世界では不可能な、何度でも繰り返せる安全な実験が可能です。例えば、ロボットアームの制御システムを開発する場合、現実世界では部品の摩耗や外部からの予期せぬ衝撃など、様々な要因を考慮する必要があります。しかし、仮想空間なら、理想的な環境下で集中的に学習させることができます。そして、十分に訓練されたシステムは、現実世界へと移行します。sim2realは、仮想空間と現実世界のギャップを埋めるための様々な技術を含んでおり、仮想空間で得られた学習成果を現実世界でも最大限に活かすことを目指しています。sim2realは、ロボット工学、自動運転、製造業など、幅広い分野で革新をもたらす可能性を秘めています。現実世界をより便利で安全なものにするために、sim2realは今後ますます重要な技術となるでしょう。

2024.09.04

アルゴリズム

顔認証：未来の鍵

- 顔認証とは人の顔には、目、鼻、口といった様々なパーツが存在します。そして、これらのパーツの位置や形状は、一人ひとり異なり、指紋のようにその人を特定できるものとして考えることができます。顔認証とは、まさにこの顔の特徴を捉え、個人を識別する技術です。具体的には、カメラで撮影した顔画像から、目や鼻、口といった特徴点の位置や、顔全体の輪郭、パーツ間の距離などを計測し、数値化します。この数値化されたデータが、その人の顔の特徴を表す情報となります。そして、あらかじめデータベースに登録された顔情報と、入力された顔情報が照合され、一致すると本人であると認証されます。顔認証は、パスワードやIDカードなどを必要としないため、手軽で便利なセキュリティ技術として、近年注目を集めています。

2024.09.04

画像解析

顔認識技術：顔を見分ける技術

- 顔認識とは顔認識とは、写真や動画に映る人物の顔を識別する技術のことです。人の顔のパーツの形や配置、大きさなどの特徴を細かく分析し、データベースに登録されている情報と照らし合わせることで、個人を特定します。まるで、私たち人間が顔の特徴を覚えて友人を見分けるように、コンピューターも膨大な顔データから特徴を学習し、顔認識を可能にしています。顔認識は、単に個人を特定するだけでなく、様々な応用が期待されています。例えば、スマートフォンのロック解除や決済サービスにおける本人確認など、セキュリティ分野での活用が進んでいます。また、商業施設では、顧客の属性（年齢層や性別など）を推定し、マーケティングに役立てる取り組みも始まっています。さらに、防犯カメラの映像から犯罪者を特定するなど、安全性の向上にも貢献しています。顔認識は、私たちの生活に利便性と安全・安心をもたらす可能性を秘めています。しかし、その一方で、プライバシーや倫理面における懸念も指摘されています。例えば、顔認識技術が悪用されれば、個人の行動が監視されたり、人種差別や偏見を助長する可能性も否定できません。顔認識技術の利便性と倫理的な課題のバランスをどのように取るのか、社会全体で議論していく必要があるでしょう。

2024.09.04

画像解析

Adobe Express：誰でもデザイナーに

「デザイン」と聞くと、専門的な知識や技術が必要そうで、自分には難しいと感じてしまう方もいるかもしれません。しかし、Adobe Expressを使えば、そんな心配は不要です。 Adobe Expressは、デザイン経験がない方でも、プロが作ったような洗練された作品を作ることができるアプリです。使い方はとても簡単。チラシ、ロゴ、SNS投稿用画像など、作りたいものを選んで、豊富なテンプレートの中からイメージに合うものを選ぶだけです。あとは、文字や画像を自由に入れ替えたり、色やフォントを変更したりするだけで、簡単にオリジナリティあふれる作品に仕上げられます。直感的な操作でデザインを楽しむことができるので、デザインに苦手意識を持っている方でも安心です。 Adobe Expressは、デザインのハードルを下げ、誰もが創造性を自由に表現できる、そんな新しい時代のデザインツールです。

2024.09.04

ウェブサービス

picmo：AIが映像を一瞬で高画質に

近年、私たちの身の回りでは高画質な映像を目にする機会が増えてきました。スマートフォンの普及により、誰でも手軽に美しい写真や動画を撮影できるようになったことや、インターネットの高速化によって、高画質の動画配信サービスが広く利用できるようになったことが、その背景として挙げられます。しかし、それと同時に、過去に撮影した動画や、古い映画などは、当時の技術的な制限から画質が粗く、現在の高画質ディスプレイでは、その美しさを十分に楽しむことが難しいという問題も浮き彫りになってきました。そこで近年、注目を集めているのが、AIによる映像の高画質化技術です。この技術は、AIが映像のノイズやぼやけを解析し、失われた detail を予測することで、まるで新たに撮影したかのような、高精細な映像を作り出すことができます。この技術によって、過去の貴重な映像を現代によみがえらせたり、古い映画を現代の感覚で楽しむことができるようになるなど、様々な可能性が広がっています。

2024.09.04

画像解析

言葉の裏側を読み解く：感情分析とは

私たちは日々、言葉を使って様々な思いを伝えています。嬉しい時には喜びを分かち合い、悲しい時には慰めの言葉を掛け合い、時には怒りに任せてしまうこともあるでしょう。言葉は単なる記号ではなく、私たちの感情を乗せる乗り物のようなものです。そして、その感情の強弱は、まるで温度のように、言葉に熱を帯びさせたり、冷たくさせたりします。感情分析とは、そんな言葉に込められた熱量、つまり感情の温度を読み解く技術です。まるで「言葉の温度計」のように、文章を分析し、そこに隠された喜びや悲しみ、怒りや喜びといった感情を識別します。そして、その感情を「ポジティブ」「ネガティブ」「中立」といったように分類することで、書き手の心の状態を推測することができます。例えば、ある商品のレビューに感情分析を用いると、その商品に対するユーザーの反応を分析することができます。喜びの声が多いのか、それとも不満の声が多いのか。感情分析によって得られた情報は、企業が商品やサービスを改善する上で役立つだけでなく、より的確なマーケティング戦略を立てる上でも重要な役割を果たします。

2024.09.04

言語学習

AIがデザインする未来「mitate」

- 革新的なデザインプロジェクトAIが創造性を刺激する「mitate」近年、さまざまな分野でAIの活用が進んでいます。デザインの世界においても、AIは新たな可能性を広げようとしています。日本のスタートアップ・スタジオであるQUANTU（クオンタム）が手がける「mitate」は、そんなAIの潜在能力に注目した、革新的なデザインプロジェクトです。「mitate」の最大の特徴は、AIの「モノの特徴を抽出する能力」を、デザインやものづくりに応用している点にあります。従来のデザインプロセスでは、デザイナーの経験や知識に基づいてアイデアが創出されてきました。しかし、「mitate」では、AIが膨大なデータの中から今までにない組み合わせやパターンを発見することで、人間の想像力を超えた斬新なデザインを生み出すことを目指しています。例えば、椅子をデザインする場合を考えてみましょう。従来の方法では、デザイナーは過去の椅子のデザインや素材、機能などを参考にしながら、新しいアイデアを練り上げていきます。「mitate」では、AIに大量の椅子の画像データや、快適性に関するデータなどを学習させます。そして、AIはそれらのデータから「椅子の本質」ともえる特徴を抽出し、人間には思いつかないような形状や構造、素材の組み合わせを提案することが可能になります。「mitate」は、AIがデザイナーの創造性をサポートするツールとして、デザインの可能性を大きく広げる可能性を秘めています。AIの力で、今までにない革新的な製品やサービスが生まれることが期待されています。

2024.09.04

画像解析

機械が人の心を理解する？感情認識技術

- 感情認識とは感情認識とは、人間が表に出す様々な感情のサインを、機械が理解できるように読み取る技術のことです。私たちは日々、喜びや悲しみ、怒りといった様々な感情を抱き、それを表情、声のトーン、体の動きなど、言葉以外の手段でも表現しています。感情認識技術は、まさにこれらの無意識な表現に着目し、複雑な人間の感情状態を分析しようと試みるのです。例えば、笑顔は一般的に「喜び」の感情を表すサインとして認識されます。しかし、笑顔にも様々な種類があり、その時の状況や周囲の人間関係、文化的な背景によって、全く異なる意味を持つこともあります。最新の感情認識技術では、単なる表情だけでなく、声の抑揚や瞳孔の開き具合、わずかな顔色の変化といった、より詳細な情報も分析に利用することで、より深く人間の感情を理解しようと試みています。感情認識は、私たちの生活に様々な形で応用され始めています。例えば、マーケティング分野では、消費者の商品に対する反応を分析することで、より効果的な広告や商品開発に役立てられています。また、自動車業界では、運転者の感情状態をリアルタイムで検知することで、安全運転を支援するシステムの開発が進められています。医療分野においても、患者の精神状態を把握する手段として、感情認識技術の活用が期待されています。

2024.09.04

画像解析

進化するAI：活用技術が切り拓く未来

- AI活用技術とは AI活用技術とは、人間の知的能力をコンピュータで実現する技術である人工知能（AI）の力を借りて、様々な分野で活用できるサービスを生み出す技術です。従来のコンピュータは、人間が作成したプログラム通りにしか動作することができませんでした。しかし、AIは大量のデータから自ら学習し、人間の思考や学習に近い複雑な処理を行うことが可能です。例えば、画像認識、音声認識、自然言語処理など、従来のコンピュータでは難しかった処理をAIは高い精度で行うことができます。 AI活用技術は、私たちの生活をより豊かに、そして便利にするために、様々な分野で活用されています。例えば、医療分野では、AIを活用した画像診断支援システムにより、医師の診断をサポートすることで、より正確な診断が可能になります。また、製造業では、AIを活用した生産管理システムにより、生産効率の向上やコスト削減を実現することができます。このように、AI活用技術は、これまで解決が困難だった課題にも新たな突破口をもたらし、私たちの社会に大きな変化をもたらすと期待されています。

2024.09.04

その他

AI学習の落とし穴：過学習とその回避方法

- 過学習とは何か人工知能の学習において、「過学習」という言葉を耳にすることがあります。これは、AIが学習する際に、提供されたデータのみに過剰に適応してしまい、新しいデータに対する予測や判断能力が低下してしまう現象を指します。わかりやすく例えると、膨大な量の過去問を完璧に暗記した学生が、少し問題文が変わっただけの応用問題には全く歯が立たなくなってしまう状況に似ています。この学生は、過去問の解答を丸暗記することに集中しすぎて、問題を解くための本質的な理解や応用力を身につけることができなかったと言えるでしょう。AIモデルにおいても同様のことが起こります。過学習が発生すると、AIモデルは提供されたデータのパターンを丸暗記するような状態になってしまい、真のデータの構造や背後にある法則を捉えることができなくなってしまうのです。この状態に陥ると、AIモデルは、学習に使用したデータに非常に近いデータに対しては高い性能を発揮する一方で、未知のデータや少し異なるデータに対しては、予測や判断を誤ってしまう可能性が高くなります。これは、AIの汎用性や信頼性を大きく損なう要因となるため、注意が必要です。

2024.09.04

ニューラルネットワーク

機械学習の鍵！質の高いデータを集めるには？

近年の技術革新により、様々な分野で機械学習が活用されるようになりました。機械学習は、大量のデータからパターンや規則性を自動的に学習することで、複雑な問題を解決する能力を持っています。この機械学習において、データはまさに命といえます。機械学習モデルの精度は、学習に用いるデータの量と質に大きく依存します。大量のデータを使って学習させることで、モデルはより多くのパターンを認識し、より正確な予測や判断ができるようになります。しかし、闇雲にデータを集めれば良いというわけではありません。むしろ、学習に適した質の高いデータを集めることの方が重要です。例えば、偏ったデータばかりを集めて学習させてしまうと、モデルは偏った結果を出力するようになってしまいます。また、ノイズや誤りが含まれたデータを使って学習させてしまうと、モデルの精度が低下する可能性があります。そのため、機械学習を行う際には、データの量だけでなく、質にも注意を払う必要があります。具体的には、目的に合ったデータを集める、データを適切に前処理する、データの偏りやノイズを排除するなどの工夫が必要です。

2024.09.04

画像学習

AIの学習を支える！学習データの役割とは？

- 学習データとは何か人工知能（AI）が新しい知識やスキルを身につけるためには、人間と同じように学習する必要があります。しかし、AIは人間のように五感を駆使して世界を認識したり、経験を通して理解を深めることができません。そこで登場するのが「学習データ」です。学習データとは、AIが学習するために与えられる情報のことです。人間が教科書を読んだり、先生から教わったりして知識を習得するように、AIも大量のデータを読み込むことで、そこに潜むパターンや規則性を学び取ります。例えば、画像認識AIを開発する場合、猫の画像には「猫」というラベルを付けたデータと、犬の画像には「犬」というラベルを付けたデータを大量に学習させます。AIは、与えられた大量の画像データとラベルの組み合わせから、「猫」と「犬」をそれぞれの特徴を学習し、新しい画像を見たときに、それが猫なのか犬なのかを判別できるようになるのです。このように、学習データはAIの成長に欠かせない栄養源といえます。学習データの質と量は、AIの性能を大きく左右する重要な要素となるため、AI開発においては、適切な学習データを用意することが非常に重要です。

2024.09.04

その他

進化するeコマース：顧客体験と最新技術

インターネット上の売買、いわゆる「電子商取引」、略して「電子取引」は、インターネットを通じてモノやサービスを売ったり買ったりすることを指します。従来の、実際に店舗を構えて行う商取引とは異なり、いつでもどこでも買い物ができるという利便性の高さから、近年急速に利用者を増やしています。電子取引が私たちの生活にもたらした変化は、単に買い物が便利になっただけにとどまりません。店舗を持たずに商品を販売する事業者にとっては、店舗の家賃や光熱費などのコスト削減につながり、より多くの商品を低価格で提供できるようになりました。また、消費者にとっても、自宅にいながらにして日本中、いや世界中の商品を比較検討し、最も自分に合ったものを購入できるという選択肢が広がりました。このように、電子取引は、企業と消費者の双方にとって多くのメリットをもたらし、私たちの生活に欠かせない存在になりつつあります。今後も、技術革新やサービスの多様化が進み、電子取引はますます私たちの生活に浸透していくと考えられます。

2024.09.04

ウェブサービス

人間の能力を拡張する「拡張知能」

- 拡張知能とは人間の知性をさらに進化させる技術として、近年注目を集めているのが「拡張知能」です。これは、近年目覚ましい発展を遂げている人工知能（AI）の力を借りて、人間の思考や能力を拡張しようという試みです。人工知能というと、まるで人間のように考え行動するイメージを持つかもしれません。しかし、拡張知能においては、人工知能はあくまでも人間の能力を補佐する役割を担います。人間が得意とする創造的な発想や複雑な状況判断はそのままに、人工知能が得意とする膨大なデータの分析や高速な計算処理などを組み合わせることで、人間単独では到達できないレベルにまで知性を高めようというのです。具体的には、医師が患者の診断を行う際に、人工知能が過去の膨大な医療データと照らし合わせて最適な治療法を提案するといった使い方が考えられます。また、ビジネスシーンにおいても、市場の動向や顧客のニーズを人工知能が分析し、より効果的な戦略立案を支援することが期待されています。このように、拡張知能は様々な分野において人間の可能性を広げる力を持つと期待されています。人工知能の進化とともに、今後ますますその重要性を増していく技術と言えるでしょう。

2024.09.04

その他

AIモデル：コンピューターが学習する仕組み

- AIモデルとはAIモデルとは、人間がもつ知能の一部を人工的にコンピュータで実現したものです。膨大な量のデータから学び、新しいデータに対して未来の予測や状況判断などを行います。人が課題を解決する際には、過去の経験や蓄積した知識を基に判断を下します。AIモデルもこれと同じように、大量のデータから規則性やパターンを学び、それを土台にして、初めて見るデータに対しても予測や判断を行います。例えば、多くの猫の画像データから猫の特徴を学習したAIモデルを想像してみましょう。このAIモデルは、新しい画像を見たときに、そこに猫が写っているかどうかを高い精度で判断することができます。これは、過去のデータから猫の特徴を捉え、それを新しいデータに適用することで実現しています。AIモデルは、画像認識、音声認識、自然言語処理、予測など、様々な分野で活用されています。例えば、スマートフォンの音声アシスタントや、ECサイトのおすすめ商品表示、自動運転技術など、私たちの身の回りには既に多くのAIモデルが存在しています。そして、今後さらに多くの分野でAIモデルが活躍していくことが期待されています。

2024.09.04

その他