AIの超マニュアル

モデル蒸留：AIの知識を受け継ぐ

近年、人工知能（ＡＩ）は目覚ましい進化を遂げ、私たちの生活の様々な場面で活躍するようになってきました。特に、人間の脳の仕組みを模倣した「深層学習」と呼ばれる技術の進歩は目覚ましく、画像認識や自然言語処理など、これまで人間でなければ難しかった複雑なタスクをこなせるようになってきました。例えば、自動運転車の開発や、医療現場における画像診断の補助など、その応用範囲は多岐に渡ります。しかし、高性能なＡＩモデルを開発し運用するには、一般的に膨大な量のデータと高度な計算資源が必要となります。そのため、開発や運用には莫大なコストがかかり、一部の大企業や研究機関以外にとっては、容易に取り組めるものではありませんでした。そこで、近年注目されているのが、誰もが気軽にＡＩの恩恵を受けられるようにするための技術開発です。具体的には、少ないデータでも高精度な学習を実現する技術や、計算量を削減するためのアルゴリズムの開発などが進められています。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

文脈を読むAI：ELMo入門

私たちは普段、言葉を耳にしたり、目にしたりするとき、その言葉単独の意味だけでなく、周囲の言葉や状況と関連付けて理解しています。例えば、「りんご」という言葉を聞いて、それが果物を指すのか、それとも有名な会社を指すのかは、一緒に使われている言葉や会話の内容によって判断します。人間と同じように、AIが自然な言葉を理解するには、言葉の意味を文脈に応じて解釈する能力が不可欠です。従来のAIは、言葉の意味を辞書的な定義だけに頼っていたため、文脈に合わせた柔軟な理解が苦手でした。そこで登場したのがELMo(エルモ)という技術です。ELMoは、大量の文章データを学習することで、言葉の意味を文脈に応じて解釈する能力を手に入れました。ELMoは、文中の単語の並び方や関係性を分析し、それぞれの単語が持つ複数の意味の中から、文脈に最もふさわしい意味を選び出すことができます。このように、ELMoはAIによる自然言語処理の分野に革新をもたらしました。ELMoによって、AIは人間のように言葉の微妙なニュアンスや含みを読み取ることができるようになり、より自然で高度なコミュニケーションが可能になると期待されています。

2024.09.05

言語モデル

データ分析の基礎！サンプリングとは？

- サンプリングとは世論調査や製品の満足度調査など、私たちは様々な場面で調査結果を目にします。これらの調査は、どのようにして行われているのでしょうか。多くの人が対象となる調査を行う場合、全員に尋ねることは時間や費用の面で現実的ではありません。そこで行われるのが「サンプリング」です。サンプリングとは、調査対象となる集団全体（母集団）から、一部を抜き出して調査を行うことを指します。例えば、新発売のお菓子の味が10代の若者に受けるかどうかを調査したいとします。この場合、日本全国の10代の若者が母集団となりますが、全員に調査を行うことは現実的ではありません。そこで、全国の10代の若者の中から、特定の人数を選び出して調査を行います。この選ばれた人々が「サンプル」であり、サンプルを選ぶ行為が「サンプリング」です。サンプリングの重要性は、適切な方法でサンプルを選ぶことで、母集団全体の傾向を正しく推測できるという点にあります。例えば、先ほどのお菓子の例で、サンプルとして都心に住む裕福な家庭の子供ばかりを選んでしまうと、調査結果は全国の10代の若者の意見を反映しているとは言えません。母集団の特徴を考慮せずにサンプルを選ぶと、偏った結果が出てしまう可能性があります。サンプリングには様々な方法があり、調査の目的や母集団の特性によって適切な方法を選ぶ必要があります。適切なサンプリングを行うことで、より正確で信頼性の高い調査結果を得ることが可能になります。

2024.09.05

アルゴリズム

知識創造のサイクル：SECIモデル

- SECIモデルとはSECIモデルは、組織の中で新しい知識がどのように生み出されるのか、その過程を分かりやすく説明するモデルです。知識には大きく分けて二つあり、一つは個人が体験を通して得るものの、言葉では説明しにくい、いわゆる「コツ」のような知識です。これを暗黙知と言います。もう一つは、言葉や図表などを使って表現できる知識で、こちらは形式知と呼ばれます。SECIモデルは、この二種類の知識が組織の中でどのように影響し合い、新しい知識を生み出すのかを四つの段階に分けて説明します。まず第一段階は「共同化」と呼ばれ、個人が持っている暗黙知を共有し、他の人の暗黙知と結び付ける段階です。例えば、先輩社員の仕事ぶりを見て、そのやり方を学ぶといった状況が考えられます。第二段階は「表出化」です。ここでは、共同化によって得られた暗黙知を、言葉や図表などを使い、誰でも理解できる形に変換します。例えば、先輩社員の仕事の進め方をマニュアル化するのがこれに当たります。第三段階は「連結化」です。ここでは、表出化された形式知を組み合わせ、より体系化された知識を構築します。複数のマニュアルを統合して、より網羅的なマニュアルを作成するといったイメージです。最後の第四段階は「内面化」です。ここでは、連結化によって作られた体系化された知識を、個人が学習し、自分のものとしていきます。新しいマニュアルを読んで、自分の業務に役立てる場面がこれに当たります。SECIモデルは、組織における知識創造プロセスを理解する上で非常に役立つフレームワークと言えます。

2024.09.05

その他

音の認識：音素と音韻

言葉を話すとき、私たちは当然のように「音」を用いていますが、その「音」がどのようにして意味を持つのか、考えたことはあるでしょうか？実は、私たちが言葉を理解するために、脳内では無数の「音」を瞬時に処理する、驚くべきメカニズムが働いているのです。言葉を構成する最小単位、それが「音素」です。例えば、「か」や「き」、「く」といった、一つ一つの音が「音素」に当たります。この「音素」は、いわば言葉を組み立てるための「レンガ」のようなものであり、これらの組み合わせによって、様々な単語が生まれます。一方、「音韻」は、ある言語において意味を区別するために必要な音の最小単位のことを指します。例えば、「雨」と「飴」は、どちらも「あめ」と発音しますが、私たちはその僅かな音の違いを聞き分けることで、どちらの「あめ」を指しているのかを理解できます。この、意味を区別する役割を担うのが「音韻」なのです。このように、「音素」と「音韻」は、私たちが言葉を理解する上で欠かせない、重要な役割を担っています。普段何気なく使っている言葉も、実は奥深い仕組みによって成り立っていると言えるでしょう。

2024.09.05

言語学習

AIで蒸気量を予測！工場の省エネを実現

工場において、生産活動の心臓部ともいえる機械を動かすために、蒸気は必要不可欠なエネルギー源です。しかし、この蒸気の管理は一筋縄ではいきません。ちょうど良い量を常に供給し続けることは難しく、必要以上の蒸気を作りすぎてしまったり、逆に足りなくなってしまったりと、無駄が生じやすいという側面があります。蒸気を作りすぎるということは、それだけ燃料を多く消費しているということになり、コストの増加に直結します。一方で、蒸気が不足してしまうと、機械を正常に動かすことができなくなり、生産活動の遅延に繋がる可能性も出てきます。場合によっては、製造ラインがストップしてしまうことも考えられ、工場全体の稼働率の低下に繋がることさえあります。このように、蒸気の管理をないがしろにしてしまうと、工場全体のエネルギー効率を悪化させ、コストの増加や生産性の低下を招きかねません。そのため、工場では常に適切な蒸気量を維持することが非常に重要であり、そのための技術開発や運用改善が求められています。

2024.09.05

アルゴリズム

人の心を掴む？ELIZA効果とは

- 人間らしさを感じてしまう不思議な現象「人のように感じる機械」と聞くと、皆さんは何を思い浮かべるでしょうか？近未来を描いた物語に登場するロボットや、人間と会話する人工知能を想像するかもしれません。しかし、実は皆さんが普段使っているスマートフォンやパソコンにも、まるで人間のように感じてしまう不思議な現象が隠されているのです。それが、今回紹介する「イライザ効果」です。この現象の名前の由来は、1966年にジョセフ・ワイゼンバウム氏によって開発された「イライザ」という対話プログラムにあります。このプログラムは、あらかじめ設定されたパターンに従って、入力された言葉に対して機械的に返答を返すだけのシンプルなものでした。しかし、驚くべきことに、多くの人がイライザとのやり取りの中で、まるで人間と話しているかのような感覚を抱いたのです。例えば、あなたが「疲れた」と入力すると、イライザは「なぜ疲れているのですか？」と質問を返してきます。このように、相手の話に耳を傾け、共感しているように見える返答を返すことで、人はたとえそれが機械的なプログラムによるものであっても、そこに人間的な温かさを感じ取ってしまうのです。これが、イライザ効果と呼ばれる現象です。イライザ効果は、私たち人間がいかに他者とのコミュニケーションを重視し、心のつながりを求めているかを教えてくれます。そして、人工知能技術が発展していく中で、この効果は私たちに様々な影響を与える可能性を秘めていると言えるでしょう。

2024.09.05

その他

音色の指紋：メル周波数ケプストラム係数

- 人間の音声知覚を模倣私たち人間は、音を聞く際に、すべての周波数を均等に聞き取っているわけではありません。低い音程の違いには敏感に反応しますが、高い音程になるにつれて、その違いを認識することが難しくなります。例えば、ピアノの低い音と高い音を比べてみると、低い音の方が音の違いをはっきりと感じ取れるでしょう。これは、人間の聴覚システムが、低い周波数領域に対して、より多くの神経細胞を使っているためです。メル周波数ケプストラム係数（MFCC）は、このような人間の聴覚特性を考慮した上で、音声の特徴を抽出する方法です。MFCCは、まず音声をメル尺度と呼ばれる、人間の聴覚に近い周波数スケールに変換します。メル尺度は、低い周波数領域ほど細かく、高い周波数領域ほど大雑把に周波数を表現します。このメル尺度を用いることで、MFCCは、人間が重要なと感じる音の特徴を効率的に捉え、音声認識や話者認識など、様々な音声処理技術に応用されています。つまり、MFCCは、コンピューターが人間のように音を理解するための重要な技術と言えるでしょう。

2024.09.05

アルゴリズム

SDN：ネットワークを柔軟に、ソフトウェアで制御

- 従来のネットワークが抱えていた問題点従来のネットワークは、それぞれの機器に対して個別に設定や管理を行う必要があり、複雑で時間と手間がかかるものでした。例えば、新しい機器をネットワークに追加する場合、IPアドレスやサブネットマスクなどのネットワーク情報を設定する必要があり、さらに、ファイアウォールやセキュリティ設定なども個別に行う必要がありました。このような作業は、小規模なネットワークであればまだ対応可能ですが、大規模なネットワークや、頻繁に機器の追加や変更が発生する環境では、その作業負荷は膨大なものとなります。ネットワーク管理者は、膨大な数の機器の設定変更やトラブルシューティングに追われ、本来の業務に集中することが難しくなる可能性もあります。また、従来のネットワークは、設定変更を反映するためにネットワーク機器を再起動する必要がある場合もあり、その間はネットワークが停止してしまうという問題もありました。これは、ビジネスの継続性を重視する企業にとって大きな課題であり、ダウンタイムを最小限に抑えることが求められます。さらに、従来のネットワークは、柔軟性や迅速性に欠けるという課題もありました。例えば、新しいサービスを迅速に展開したり、トラフィックの急増に柔軟に対応したりすることが難しく、変化の激しいビジネス環境に対応していくのが難しい状況でした。

2024.09.05

その他

データを分類する賢い技術：サポートベクターマシン

現代社会は、様々な情報がデジタル化され、膨大な量のデータが溢れています。この膨大なデータをどのように整理し、意味のある情報として活用するかが、多くの分野で共通した課題となっています。その中でも、データを種類や性質ごとに分ける「データ分類」は、情報活用のための基礎となる重要な技術です。例えば、私達が日常的に利用する電子メールにおいても、データ分類は重要な役割を担っています。受け取ったメールを「重要なメール」と「迷惑メール」に自動的に分類することで、私達は重要な情報を見逃すことなく、効率的にコミュニケーションを取ることができます。また、近年急速に発展している画像認識の分野においても、データ分類は欠かせない技術です。自動運転システムでは、カメラで撮影された画像から歩行者や信号などを正確に認識することが求められますが、これもデータ分類によって実現されています。しかし、データの量や複雑さが増していく中で、正確かつ効率的にデータを分類することは、ますます困難になっています。特に、画像や音声、テキストなど、種類の異なるデータを組み合わせた大規模なデータセットを扱う場合には、従来の方法では対応が難しい場合があります。そのため、近年では、機械学習や深層学習などの技術を用いた、より高度なデータ分類の手法が研究されています。これらの技術は、大量のデータから自動的に特徴を学習することで、従来の方法よりも高い精度でデータを分類することが期待されています。

2024.09.05

アルゴリズム

画像認識の立役者：畳み込み処理を紐解く

- 畳み込みとは畳み込みは、画像認識の分野において画像データから重要な情報を引き出すために欠かせない処理です。簡単に言うと、畳み込みは画像に対して特殊なフィルターをかける処理と言えます。このフィルターは「カーネル」とも呼ばれ、小さな格子状の数字の集まりで表されます。カーネルは画像の上を滑るように移動しながら、各位置で画像の画素値とカーネルの数字を掛け合わせて、その合計値を新しい画像の画素値として出力します。この処理によって、元画像の特定の特徴が強調された新しい画像が生成されます。例えば、輪郭を検出するカーネルを用いると、画像中の色の変化が大きい部分、つまり輪郭が強調された画像が得られます。また、ぼかし効果を加えるカーネルや、特定の方向に伸びた線を強調するカーネルなど、様々な効果を持つカーネルが存在します。畳み込みは、画像認識だけでなく、音声処理や自然言語処理など、様々な分野で応用されています。

2024.09.05

画像学習

ECサイト：オンラインショッピングの舞台裏

インターネット上のあらゆるお店、それが「電子商取引サイト」、略して「ECサイト」です。日頃何気なく利用しているオンラインショップも、実は全てECサイトに分類されます。インターネットを通じて商品を売買できる仕組みを提供するウェブサイト、それがECサイトの正体です。ECサイトの魅力は、その利便性の高さにあります。インターネットに接続できる環境と、パソコンやスマートフォンなどの端末さえあれば、いつでもどこでも買い物を楽しめる時代になりました。お店に出向く必要もなく、交通費や時間の節約にもなります。家にいながらにして、世界中の商品を比較検討できるのも大きなメリットと言えるでしょう。衣料品や日用品、食品から家電製品まで、ECサイトで取り扱われている商品の種類は実に多岐にわたります。お店では手に入らないような珍しい商品が見つかることも珍しくありません。また、実店舗を持たない分、低価格で商品を提供できるのもECサイトの特徴です。さらに、購入履歴や閲覧履歴に基づいて、個々のユーザーに合わせたおすすめ商品を表示する「レコメンド機能」など、ECサイトならではのサービスも充実しています。このように、ECサイトは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、新しい技術やサービスを取り入れながら、さらに便利で快適なショッピング体験を提供してくれることでしょう。

2024.09.05

ウェブサービス

企業活動を支えるSCMとは？

- SCMの概要SCMとは、サプライチェーンマネジメント（Supply Chain Management）の略称で、企業が商品を顧客に届けるまでの一連の流れ全体を管理する取り組みのことです。原材料の調達から始まり、製品の製造、在庫管理、配送、そして最終的な顧客への販売まで、実に様々な工程が含まれます。この一連の流れ全体を「サプライチェーン」と呼び、SCMはこれを効率的かつ円滑に運営することで、企業の競争力強化を図ることを目的としています。従来の企業活動では、それぞれの工程は独立して管理されがちでした。しかし、それでは全体最適の視点が欠け、非効率が生じることがあります。例えば、製造部門が在庫状況を把握せずに過剰に生産してしまったり、販売部門が需要予測を誤って機会損失が発生したりする可能性があります。SCMは、このような問題を解決するために、サプライチェーン全体を可視化し、各部門間での情報共有や連携を強化します。具体的には、需要予測に基づいた生産計画の立案、在庫の適正化、配送ルートの最適化など、様々な取り組みが行われます。SCMを導入することで、企業は在庫削減、納期短縮、コスト削減、顧客満足度向上といった様々なメリットを享受することができます。グローバル化やインターネットの普及により、企業を取り巻く環境はますます複雑化しています。そのような中で、SCMは企業が生き残っていくために不可欠な取り組みと言えるでしょう。

2024.09.04

その他

サプライチェーンとは？複雑なモノの流れを理解する

私たちは普段、何気なくお店で商品を買いますが、その商品が手元に届くまでには、実は多くの企業や人々の努力が隠されています。これが「サプライチェーン」と呼ばれる、商品が消費者に届くまでの一連の流れです。サプライチェーンは、まず商品を作るための原材料を調達するところから始まります。そして、集められた原材料は工場へと運ばれ、製品へと形を変えていきます。工場で作られた製品は、その後、消費者の手に渡るまで、適切なタイミングで適切な場所へと運ばれていきます。この時、倉庫に一時的に保管されることもあります。そして最終的に、お店に商品が並び、私たち消費者が購入するのです。このように、サプライチェーンは、原材料の調達から商品の販売、そして消費者の手に渡るまで、多くのプロセスが複雑に絡み合った流れです。まるで鎖のように、それぞれのプロセスが密接に繋がり、全体でひとつの大きな流れを作り出していることから、「サプライチェーン」と呼ばれているのです。そして、この流れをスムーズに進めることで、消費者は必要な時に必要な商品を手に入れることができるのです。

2024.09.04

その他

音声の謎を探る：フォルマントとは？

私たち人間の声は、楽器のように個性豊かです。声の高さや調子、抑揚といった様々な要素が組み合わさることで、私たちは一人ひとりの声を聞き分けることができます。この声の特徴を生み出す要素の一つに、「フォルマント」というものがあります。フォルマントとは、簡単に言うと音声の周波数特性に現れるピークのことです。人間の声は、声帯の振動によって生み出された音が、声道（口の中や鼻の奥などの空間）で共鳴することで作られます。この時、共鳴しやすい周波数帯域があり、その部分がフォルマントとして現れます。楽器で例えると、ギターの弦や太鼓の皮が振動することで音が鳴りますが、楽器の形や材質によって共鳴しやすい音の高さは異なります。フォルマントもこれと同じように、一人ひとりの声道の形や大きさによって異なるため、声の個性を生み出すのです。フォルマントは、「音の指紋」とも呼ばれます。指紋が一人ひとり異なるように、フォルマントもその人特有のパターンを持っているからです。そのため、音声認識や話者識別など、様々な技術に応用されています。

2024.09.04

音声生成

Duet AIで変わる仕事のカタチ

近年、技術革新が目覚ましい人工知能（AI）の分野において、「Duet AI」というサービスが大きな注目を集めています。Duet AIは、Googleが提供するサービス群「Google Workspace」に統合された、高度な文章や画像などを自動生成するAI技術を駆使した強力な拡張機能です。私たちが普段から利用しているGmail、スライド、ドキュメントなどのGoogleアプリに、Duet AIの画期的な機能が追加されることで、これまで以上に業務を効率化できるのではないかと期待が高まっています。Duet AIの最大の特徴は、まるで優秀なアシスタントがいるかのように、私たちの作業をサポートしてくれる点にあります。例えば、Gmailでメールを作成する際に、Duet AIは文脈を理解して適切な文章を提案してくれたり、ToDoリストの作成を自動化してくれたりします。また、スライド作成では、イメージに合った画像を自動生成したり、プレゼンテーションの内容に基づいて質疑応答の練習相手にもなってくれたりします。さらに、ドキュメント作成では、誤字脱字のチェックはもちろんのこと、文章の要約や翻訳なども行ってくれます。このように、Duet AIは多岐にわたる機能で私たちの業務を支援してくれるのです。

2024.09.04

ウェブサービス

状態表現学習：強化学習の効率化

- 状態表現学習とは状態表現学習は、強化学習という分野において特に重要な技術です。強化学習では、人工知能の一種である「エージェント」が、周囲の環境と相互作用しながら試行錯誤を重ね、最適な行動を自ら学習していきます。この学習プロセスにおいて、エージェントはまず、置かれている状況、つまり「環境の状態」を正しく認識する必要があります。しかし、現実の世界は複雑で、そのままではエージェントにとって理解が難しい情報があふれています。例えば、カメラで撮影した画像データやセンサーから得られる膨大な数値データは、そのままではエージェントにとって負担が大きいため、効率的な学習の妨げになる可能性があります。そこで状態表現学習は、複雑な生の状態情報を、エージェントが理解しやすい、より簡潔で特徴的な表現に変換します。これは、膨大なデータの中から本質的な情報だけを抽出する作業に似ています。このように、状態表現学習によって、強化学習はより効率的に行われるようになり、エージェントは複雑な環境でもスムーズに学習を進めることができるようになるのです。

2024.09.04

アルゴリズム

画像を小さくする技術：サブサンプリング層

- サブサンプリング層とは画像認識や物体検出といった深層学習の分野では、コンピュータに画像を理解させるために、様々な処理を施します。その過程で、画像の情報を効率的に扱いながら、処理の負荷を軽減するために用いられるのが「サブサンプリング層」です。別名「プーリング層」とも呼ばれるこの層は、画像の解像度を下げる役割を担います。画像の解像度を下げるとは、具体的には画像を構成する画素数を減らすことを意味します。例えば、縦横100画素の画像を、縦横50画素に縮小するといった具合です。解像度が下がると、当然ながら画像は粗くなりますが、重要な情報は概ね残ります。例えば、風景写真であれば、山や川といった主要な要素は、縮小後も識別可能です。サブサンプリング層は、このように画像の主要な特徴を維持しながら、データ量を減らすことができます。これは、深層学習モデルの処理を高速化し、計算資源の消費を抑える上で非常に有効です。また、データ量が減ることで、モデルが学習データに過剰に適合してしまう「過学習」のリスクを抑制できるという利点もあります。サブサンプリング層には、最大値プーリングや平均値プーリングなど、いくつかの種類があります。いずれも、画像の特定の領域から代表的な値を取り出すことで、解像度を下げていきます。どのプーリング方法を採用するかは、タスクやデータセットの特性によって異なります。サブサンプリング層は、深層学習モデルにおいて、処理の効率化、過学習の抑制といった重要な役割を担っています。画像認識や物体検出をはじめとする様々なタスクにおいて、その効果を発揮しています。

2024.09.04

画像学習

SAML入門：シングルサインオンで快適ログイン

- シングルサインオンとはシングルサインオンとは、一度だけ認証手続きを行うことで、複数の異なるサービスにログインできる便利な仕組みのことです。例えば、会社で仕事をする際に、メール、顧客管理システム、経費精算システムなど、様々なサービスを利用することがあります。従来の方法では、それぞれのサービスに個別のIDとパスワードを入力する必要があり、非常に面倒でした。シングルサインオンを導入すると、これらのサービス全てにアクセスする際に、一度の認証情報入力だけで済むようになります。つまり、最初に一度だけIDとパスワードを入力すれば、その後は他のサービスを利用する際にも、再度入力する必要がなくなります。この仕組みは、利用者にとって利便性を大幅に向上させるだけでなく、セキュリティ面でも大きなメリットがあります。複数のサービスで同じパスワードを使い回す必要が無くなるため、セキュリティリスクを減らすことができるのです。また、管理者側にとっても、ユーザーのアカウント管理を一元化できるため、管理コストを削減できるという利点があります。シングルサインオンを実現するための技術はいくつかありますが、その中でもSAMLは広く普及している技術の一つです。 SAMLを用いることで、異なるサービス間で認証情報を安全にやり取りすることが可能になります。

2024.09.04

ウェブサービス

高速フーリエ変換：音を分析する魔法

私たちが普段耳にしている音は、空気の振動が波のように伝わってくることで聞こえています。この空気の波は、楽器の音色や人の声など、音の種類によって複雑な形をしています。しかし、どんなに複雑な音の波形も、実は単純な形の波の組み合わせとして表すことができるのです。これは、例えるなら、様々な食材を組み合わせて美味しい料理を作るようなものです。料理の場合、素材の味を生かしながら、塩や砂糖、スパイスなどを加えることで、深みのある味わいになります。音の場合も同様に、単純な波を基本として、そこに様々な高さや強さの波を組み合わせることで、私たちが耳にする多様な音色が作り出されているのです。例えば、バイオリンの音は、高い音から低い音まで多くの種類の波を含んでいるため、豊かで複雑な音色に聞こえます。一方、フルートの音は、比較的単純な波の組み合わせでできているため、澄んだやわらかい音色に聞こえます。このように、音に含まれる波の種類や強さによって、音色は大きく変化するのです。音を分解し、それぞれの波を分析することで、私たちは音の仕組みをより深く理解することができます。そして、この技術は、よりリアルな音響機器の開発や、騒音の低減など、様々な分野で応用されています。

2024.09.04

アルゴリズム

精度アップの秘訣！ドロップアウトで過学習を防ぐ

近年、様々な分野で目覚ましい成果を上げているニューラルネットワークですが、克服すべき課題も存在します。その一つが「過学習」と呼ばれる問題です。ニューラルネットワークは、大量のデータからパターンや規則性を学習し、未知のデータに対しても予測や分類を行うことを得意としています。この学習過程で、学習データに過度に適合してしまうと過学習が発生します。過学習が生じると、学習データに対しては高い精度を達成する一方で、未知のデータに対しては予測精度が著しく低下してしまいます。これは、まるで特定の問題集を暗記してしまい、応用問題や初見の問題が解けなくなってしまう状態に似ています。過学習の原因は、ニューラルネットワークの構造にあります。ニューラルネットワークは、多数のノード（ニューロン）が複雑に結合した構造をしています。このノード間の結合の強さを調整することで、データの特徴を学習していきます。しかし、学習データに対してあまりにも複雑なモデルを構築してしまうと、学習データの些細な特徴やノイズまでをも学習してしまい、汎化性能が失われてしまうのです。この過学習を防ぐためには、様々な対策が考えられます。例えば、学習データの量を増やす、モデルの複雑さを抑制する、学習を途中で打ち切る、といった方法があります。これらの対策を適切に組み合わせることで、過学習を抑え、未知のデータに対しても高い精度で予測や分類が可能な、より汎用性の高いニューラルネットワークを構築することが期待できます。

2024.09.04

ニューラルネットワーク

強化学習における状態価値関数

- 強化学習とは強化学習は、機械学習という広い分野の中の一つであり、まるで人間が学習するように、機械に試行錯誤を通して学習させていく手法です。この学習の主人公は「エージェント」と呼ばれ、周囲の環境と相互作用しながら学びを深めていきます。エージェントは、目の前の環境を観察し、どのような行動をとるのが最適かを判断します。そして、実際に行動を起こすと、環境はその行動に対して反応を返します。この反応には、良い結果に対する「報酬」と、悪い結果に対する「罰」が含まれており、エージェントはそれを受け取って自身の行動を評価します。強化学習の最大の目標は、一連の行動を通じて得られる最終的な「報酬」を最大化することです。例えば、チェスや囲碁のゲームを例に考えてみましょう。この場合、AIが制御するエージェントは、勝利という最終的な報酬を最大化するために、無数の対戦を通じて最適な手を学習していきます。このように、強化学習は、明確な正解が分からないような複雑な問題に対しても、試行錯誤を通じて最適な解決策を導き出すことができるという点で、非常に強力な学習手法と言えるでしょう。

2024.09.04

アルゴリズム

国内最大規模！日本語LLM「サイバーエージェント」登場

サイバーエージェントは、インターネット広告事業やメディア事業などを幅広く手がける企業です。近年では、従来の事業に加えて、AIやデータ分析の分野にも積極的に進出しています。膨大なデータを活用した独自の技術開発に力を注ぎ、その成果は様々なサービスに生かされています。2023年5月には、長年の研究開発の成果として、大規模言語モデル「サイバーエージェント」を公開しました。これは、膨大なテキストデータを学習させたAIによって、人間のように自然な文章を生成したり、質問応答や翻訳などの高度な言語処理を可能にする画期的な技術です。この技術は、顧客企業のWebサイトや広告における文章作成の自動化、カスタマーサポートの効率化など、幅広い分野での活用が期待されています。サイバーエージェントは、今後もAIやデータ分析の分野における研究開発を推進し、新たな価値の創造と社会への貢献を目指していきます。

2024.09.04

言語モデル

業務効率化の切り札！RPAとは？

- RPAの概要RPAとは、「ロボティック・プロセス・オートメーション」の略称で、人間がこれまで担ってきた事務作業などの定型業務を、ソフトウェアロボットを用いて自動化する技術です。まるで人間のようにコンピューター上のアプリケーションを操作できるため、様々な業務を効率化できます。具体的には、日々繰り返されるデータ入力やデータ加工、データ抽出といった作業、Excelなどを使ったファイル転送、決まった形式のWebサイトからの情報収集といった、ルールが決まっている作業を自動化することができます。従来、これらの業務を自動化するには、プログラミングの知識が必要で、専門のエンジニアに依頼する必要がありました。しかし、RPAは専門知識がなくても、視覚的な操作で簡単にロボットを作成できるため、誰でも手軽に業務の自動化を実現できます。RPAを導入することで、業務効率化による人件費削減、ヒューマンエラーの防止、24時間365日稼働による生産性向上など、様々なメリットが期待できます。今まで時間と手間のかかっていた単純作業から解放され、より創造的な業務に集中できる環境を構築できます。

2024.09.04

その他