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公開日:2019.09.12 [最終更新日]2019.09.26

AIをビジネスに活用できる技術一覧!人工知能でサービス開発しませんか?

カテゴリー: AI(人工知能)の知識

こんにちは、三谷です。
最近はAI(人工知能)をビジネスに活用したサービスがどんどん出てきています。
AIの展示会に行っても、AIをサービスとして組み込んだAI〇〇というソフトウェアなども多く見るようになってきました。
今回はAI(人工知能)をサービスとして組み込むために、

  • AIにどのような技術があるのか
  • それをどのように開発していくのか

というAIビジネスについてまとめてご紹介します。
AIや人工知能でのビジネスを始めたいと思っている皆さんは是非参考にしてください。

AIをビジネスに活用するメリット

AIビジネスを活用すると、どのようなメリットがあるでしょうか。
AIは人工知能という言葉ですので、なんとなく「データを入れたら勝手にAIがうまくいい感じにやってくれるもの」と捉えられることが多いです。
ですがそんな裏側では、パソコンなどのITデバイスを利用して情報処理が行われています。
つまりAIと言ってもなにか人のようなものがいるわけではなく、パソコンやスマートフォンなどで処理がされるソフトウェアのようなものということです。
 パソコンで動くということは、疲れ知らずでずっと働き続けられるため、人間がやるには大変なことや面倒なことを肩代わりしてくれると考えると非常に便利ですね!

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AIで何ができる?AIの技術一覧

AIは、基本的に大量の学習データ情報を読み込ませることによって、何かを予測してくれる、または何かを生成してくれるというのが基本です。
AIを使って予測するタスクとして、以下のような技術がよく活用されます。

クラス分類

クラス分類とは、カテゴリー分けをしてくれる技術です。
例えば写真や画像を読み込むことによって、そこに写っているのがネコなのか車なのか橋なのか、どのクラスに分類されるのかということを予測してくれます。
このクラス分類の問題を解決するためのAIアルゴリズムとして、以下のようなものがよく使われます。

● ニューラルネットワーク(DNN/CNN/RNN)

● SVM(二値分類)

● ロジスティック回帰

● 決定木

● ランダムフォレスト

● k近傍法

回帰

回帰は数値を予測してくれます。
例えば今までの売上金額から今週の売上金額を予測してくれたり、今月の消費電力予測などの実測値を予測してくれます。
この回帰の問題を解決するためのAIアルゴリズムとして、以下のようなものがよく使われます。

● ニューラルネットワーク(DNN/RNN)

● SVR

● ランダムフォレスト

● ベイズ線形回帰分析

クラスタリング

クラスタリングとは、数あるデータの中から特徴の近いデータを集めたものをクラスタといい、元となるデータをいくつかのクラスタに分けていく事ができます。
例えば、顧客データを読ませることで近しい属性を持った顧客を抽出することができます。
このクラスタリングをするためのAIアルゴリズムとして、以下のようなものがよく使われます。

● K-Means

● ウォード法

異常検知

異常検知は外れ値検出や変化検知、異常状態検出などができます。
正常か異常か、を判断するためのクラス分類モデルで異常検知をする場合もありますが、往々にして異常データのバリエーションは多岐にわたり、かつ異常データは少ないことが多いです。
そのため、正常な行為がどのようなものかを学習し、それと大きく異なるものを異常と識別するのが異常検知です。
異常検知をするためのAIアルゴリズムとして、以下のようなものがよく使われます。

● K-Means

● OneClass SVM

● PCA

強化学習

強化学習とは、機械が試行錯誤することで取るべき最善の行動を決定する問題を扱う事ができます。
実際に行動した際に得られる報酬を計算し、即時報酬ではない未来の価値を最大化する学習ができるため、ゲームAIや自動運転技術に使用されています。
強化学習をするためのAIアルゴリズムとして、以下のようなものがよく使われます。

● モンテカルロ木探索

● SARSA

● Q学習

● DQN

AIをビジネス活用したサービス事例

それでは、AIをビジネスに利用したサービスはどんなものがあるのか?
具体的な事例をピックアップしてご紹介します。

キューピーのダイスポテト選別AI

食品原料の中に、不良品が混じっているかいないかを分類するクラス分類を行ったAIビジネスの事例です。
人の目で不良品を見つけていた作業をAIによって置き換えられるため、熟練者でなくても作業ができるようになり、最終的には不良品を自動的に弾く仕組みまで作ることができたそうです。
これがあれば今まで手作業で食品の不良品を判断していた人件費コストが削減されますね。
また手作業で起きやすかったミスも起こしにくくすることができます。

キユーピーのダイスポテト選別AI

NTTドコモのAIタクシー

地図上のどこの位置に何人の乗客がいそうかを予測する回帰を利用したAIビジネスの事例です。
タクシーが先回りできるので、乗車までの待ち時間を短縮できたり、ドライバーによる乗車人数のばらつきを防ぐことができるようになったそうです。

NTTドコモのAIタクシー

自社でAIを作るには?AIは知識があれば誰でも作れる

それではこれらのAIは、どのようにして作りどのようにしてビジネスで活用することができるのでしょうか。
AIというと、難しい理論やアルゴリズムが必要だったり、数学的な知識が必要と思われている方も多くいらっしゃるかもしれませんが、実際は違います。
GoogleやMicrosoftなどは、既に学習済みのAIを簡単に利用できるためのAPIを公開していたり、誰でも簡単にAIを作成できるようなソフトウェアが開発され始めています。
また、無料で始められるプログラミング言語Pythonを使えば、AIを作るためのライブラリを利用することで、たった数十行のプログラミングコードで自社用のAIを作り、ビジネスに活用できるようにもなってきています。
Pythonについてはこちらの記事で詳しく説明しています。

【コピペでOK】機械学習によく使うPythonのコード一覧まとめ

今必要なのは、これらの情報を体系立てて理解し、どの技術をどのように習得すればよいのか、どのように活用すればいいのかを見極める力かもしれません。

自社でAIをビジネスに活用する最短の方法とは

AIという言葉は非常に大きな概念を含んでいるため、前述した画像認識や数値予測、言語処理など、それぞれ専門分野が異なる技術になっています。
AIを包括的に体系立てて理解できる場は意外と少ないのが現状です。
AI研究所が提供するAIをビジネス活用するためのセミナー「ビジネス向けAI完全攻略セミナー」では、広く深くAIの全体像とそのビジネス活用方法を網羅して理解できる場を提供したいという想いから生まれました。
全体感を捉えることで、様々な場面でAI活用の幅を広げる事ができるのではないでしょうか。
そんなビジネス向けAI完全攻略セミナーはこちらです。
AIのビジネスについて考えているが、何から始めたらいいか分からない方に非常にオススメです。

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まとめ

今回はAI(人工知能)をビジネスに活かす方法や事例についてお話ししましたが、いかがだったでしょうか?
AI(人工知能)をビジネスで活用する場面は今後とても多くなってくると思います。
その際に、「よくわからないけどAIを導入する」とか、「業者さんが言っているからそれを鵜呑みにする」のではなかなかAIの活用は進んでいきません。
自社企業内にAIを活用するノウハウや、AIを開発する技術力を溜めながらAIプロジェクトを進めることが重要です。
最新の技術を活用して皆様の会社の次の時代を築いていきましょう!

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AI研究所 研究スタッフ

【マサミ】

アメリカ・サンフランシスコにある情報メディアの専門学校を卒業。大手金融会社での事務経験を経て、2016年9月よりAI研究所に入所。見習い研究員として、AI技術を日々勉強中。


【三谷】

AIセミナー責任者、講師。AIについての幅広い知識を持ち、人に分かりやすく伝える技術を持つ。特にAIを事業や仕事に取り入れる方法について日々講義しています。

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