AI活用のための基盤技術、アプリケーション技術

急速な勢いで進化を続けるAIを活用するための基盤、アプリケーション開発は、いかにあるべきか？
NTTデータ先端技術の取り組みを紹介します。

人工知能（AI）とはそもそも「人工知能（AI）」をどうとらえるべきか

いま最も注目されているテクノロジーの1つに人工知能（AI：Artificial Intelligence）があります。AIは、一般的には「人が実現するさまざまな知覚や知性を人工的に再現するもの」という意味合いで理解されています。

しかし実際には、AIに対して一意に決まった定義がなされているわけではありません。コンピューター・サイエンスや認知科学、医学、心理学、さらには哲学にいたるまで、今もさまざまな立場で論じられ続けている領域です。

ディープラーニングによってAIの精度が大幅に向上

AIは、専門家が持つ経験則をルールベースに展開して人の知的作業を支援する「第一世代」から、統計／探索モデルによって最適解を発見する「第二世代」を経て、脳モデルに基づき認識性能を飛躍的に向上させる「第三世代」へシフトしています。

昨今、AIが急速に注目を集めるようになったのは、まさにこの第三世代のテクノロジーが出現したことにあります。人間の脳神経回路を参考にしたアルゴリズムである「ディープラーニング」と呼ばれる手法はその代表です。従来の機械学習のように、データサイエンティストが特徴量^(※)を設計しなくても、コンピューター自身が膨大なデータを読み解き、そこに隠れているルールや相関関係などの特徴を発見します。
人間と同じように帰納的な推論を行うことで、自律的に“意味” や“概念” をもあぶり出していくのです。
さらに、その後も継続して学習を続け、賢さに磨きをかけていきます。

ディープラーニングによってAIの精度は大きく向上したのです。

※モノ・事象などの識別、予測などにおいて有用な情報であり、データ項目からの選択や、複数データ項目から組み合わせより設定する

世代を超えた多様なAIの手法を適材適所で活用

このように第一世代から第三世代の手法を適材適所で組み合わせ、さらにはモバイルやウェアラブル、IoT、アナリティクス（統計分析）などのシステムともシームレスに融合しながら、さまざまな業務課題に対応するソリューションをデザインしていくことが、これからのビジネスにおけるAIへの向き合い方であり、活用法となるのです。

一般的にAIの適用領域は以下の3つであると言われています

画像画像の意味を
理解し
仕分けや
整理ができる
自然言語話し言葉や
テキストの
意図を解釈できる
数値数値のパターンを読取り
予知や検知ができる

ビジネスシーンにおけるAI活用の重要ポイント

AIを導入検討する場合、学習の部分にフォーカスされがちですが、実際にAIを効果的に、そして継続的に活用するためには、AIのライフサイクルを適切に回せることが重要になります。
当社ではシステム基盤構築とアプリケーション開発で培ったノウハウと知見を活用し、学習データを蓄積するデータレイクの構築からDeep Learning基盤の構築、AIアプリケーション開発、AI導入の技術支援までを一貫して取り組んでいます。
（※バイリンガル案件の実績も豊富ですので、詳細はお問い合わせください）