「AIってどうやって使えばいいの？」と疑問に思ったことはありませんか？近年、AI（人工知能）は私たちの生活やビジネスに欠かせない存在となっています。しかし、初めてAIを活用しようと思うと、何から手をつけていいのかわからない方も多いはずです。
本記事では、AIの基本的な「使い方」から、AIをゼロから作るための具体的な手順までを分かりやすく解説します。AIを活用したビジネスの可能性や、初心者向けのおすすめツールもご紹介するので、「AIを使いこなしてみたい」「AI作成に挑戦してみたい」と思っている方に最適な内容です。
これを読めば、AIの使い方がもっと身近に感じられるはず！早速、AIの世界への第一歩を踏み出してみましょう。
AIの使い方や作り方を学ぶには
AIを効果的に作成・活用するためには、その使い方や応用例を具体的に学ぶことが重要です。AI(人工知能)の作り方には専門的な知識やスキルが求められますが、近年ではAIの使い方を学べるツールやセミナーも多く提供されています。
独学でAIを作ることも可能ですが、効率よく最新技術を習得するためには、質の高い教育プログラムや実践的なセミナーに参加するのがおすすめです。たとえば、「AI研究所」の講座では、初心者向けにAIの基本理論から具体的な使い方までを学べます。
ビジネス向けAI完全攻略セミナー
AI研究所ではAIをビジネスに活用するための基本的なAIセミナーを行っています。
ビジネス向けAI完全攻略セミナーはAIに関する座学だけではなく、簡単なAIプログラミングを行う実技もカリキュラムに組み込んでいます。
AIをビジネスに活用したい、高度なAIプログラミングまではまだできなくていいと思っている方はこちらがおすすめです。
AIエンジニア育成講座
AI研究所は3日間でAIエンジニアに必要なスキルを習得できる、短期集中型のAIエンジニア育成講座を開催しています。AI初心者から技術の向上を目指すベテランまで、幅広い層に対応したセミナーを開催しています。基礎から応用まで実践的な知識を学べるので、人材育成に最適と言えるでしょう。
会場での受講以外にオンラインセミナーも利用できるので、地域を問わず学ぶことが可能です。
また即戦力になる人材育成ができるので、コンピューター関係の業務に進出するなら最善の選択と言えるでしょう。AI研究の専門家が特別講師として教鞭を取っているのも信頼できる点です。
AI(人工知能)の作り方
AI(人工知能)を作成する手順は大きく分けて3つのステップがあります。このプロセスを理解することで、AIの効果的な使い方も自然と見えてきます。
この、「データを集める」「学習済みモデルを作る」「サービスに組み込む」というAIの作り方の3つのステップについて詳しく解説していきます。
1.AIの学習に必要なデータを集める
AIを賢くさせる学習は、「機械学習」と呼ばれています。機械学習を行うためには膨大なデータが必要になります。最近ビッグデータが重要視され、様々な企業が資金を投資しビッグデータを集めている理由の一つが機械学習に利用するためです。
まず、必要となるデータの数ですが、これは人工知能の用途によって変わってくるため一概にこれだけのデータがあればOKというふうに断定することができず、現状は人間が推測するしかありません。
例えば、銀行の融資の審査ができる人工知能サービスを作りたいとした時に「5,000人くらいの過去の融資審査のデータがあれば精度の高い人工知能が作れそうだな」とか、「20〜30人だと少なすぎるだろう」みたいな感じです。
しかし、「データが多くなければAIは作れない」というのは大きな間違いです。AIの特徴は、運用していくときに溜まったデータも使ってどんどん賢くなることですので、データが少なくても始めることはできるのです。
その他にも、人の顔を識別するような人工知能を作りたい場合は100,000人くらいの写真があればいいかなとか、自分の顔だけ認識できればいいのであれば、100〜200通りの写真でいいかなといった感じで大体は予測がつくかと思います。
さらにデータの集め方についての方法は4つあります。
- 既に社内にあるデータを使用する方法
- 動画から画像データを集める方法
- IoT媒体を使う方法
- Webサービスを利用する方法
それぞれの方法について解説していきます。
①既に社内にあるデータを使用する方法
まず一つ目は、既に社内にあるデータを使用する方法です。顧客データや売上データ、機械のセンサーデータや文書データなど、会社の資産として溜まっているデータがあるかと思います。
クレジットカード審査
ここで例に出すのは「クレジットカード審査」のデータです。
弊社で開催しているAIエンジニア育成講座用にカスタマイズしたものですが、過去の1,500人分のデータと、審査結果の正解ラベルを用意することで学習データとすることができます。
②動画から画像データを集める方法
二つ目は、動画から画像データを集める方法です。動画は画像データをパラパラマンガの要領で動かしアニメーションにした物なので、例えば、30分の動画でフレームレートが30fpsだと、54,000枚の画像データを集めることができます。
このように、動画から画像データを集めディープラーニングを用いて機械学習を行ったAIの作り方の事例として「Googleのネコ」というシステムがあります。
「Googleのネコ」とは
Googleは1週間にわたってコンピューターにYouTubeを見せ、コンピューターに猫の写真を識別することを学習させることに成功しました。
この研究成果のすごいところは、事前に「猫」のラベル付けをした画像をコンピューターに与えることなく、コンピューター自身が、YouTubeの画像から猫がどういうものかを知ったことです。
AI自身が自ら猫をグループ分けして認知することができたわけですから、当時はセンセーショナルな話題になりました。
動画から、というと難しいと感じる方でも、数百枚の画像を集めれば学習もできます。
社内にある画像データを掘り返してみるのもいいかもしれませんね。
③IoT媒体を使う方法
三つ目のデータを集める方法は、IoT媒体を使う方法です。例えば、監視カメラやもしかしたら皆さんが普段利用されているSNSや検索エンジンなどもビッグデータを集めているかもしれません。
こういった媒体を使ったデータ収集にはIoTやセンシングの技術が重要になってきます。
これはIoTのデバイスを作る必要がありますが、主にセンサーデバイスの温度・加速度・圧力等のデータと合わせて、ユーザーの使用頻度や使用方法を取得することができます。
IoTの真価はビッグデータを集める部分にあると言われています。
④Webサービスを利用する方法
四つ目はWebサービスを利用する方法です。例えば画像データであればGoogleの画像検索で大量に取得することができます。
もちろん一枚一枚保存していては日が暮れてしまいますが、アプリやウェブスクレイピングの技術を使うことで、一括でダウンロードすることもできます。
2.機械学習をさせてAIの「学習済みモデル」を作ろう
機械学習をさせるためのツールは既にいくつも開発されています。
以前の記事で紹介したAzure MLやDialogflow（【プログラミング不要】Siriのように会話ができるAI（人工知能）の作り方）などがその一つです。
機械学習ツール一覧
- Azure ML（Machine Learning）
- Amazon Machine Learning
- Google Prediction API
- Dialogflow
- Orange
- TensorFlow
- Chainer
- Caffe
- DeepDream
- scik it-learn
- Jubatus
AIのモデルをプログラミングを使ってサービスに組み込む
機械学習が完了したAIを利用するためには、サービスに組み込むためのプログラムが必要となってきます。
例として、画像を認識できるような人工知能のサービスを作る場合に必要なプログラムを図式化してみました。
上記画像の青色の矢印をプログラミングして組み込みます。
また、作成したAIの「学習済みモデル」をWebにアップロードし、APIを用いて利用する方法もあります。その場合は、API keyなどを利用してAPIを呼び出すプログラミングが必要です。
プログラミングの知識がない方はここが挫折ポイントとなることが多いですが、そんな方々のために私たちAI研究所は、プログラミングのAIエンジニア育成講座を開催しています。
AIプログラミングを3日間で習得できる、おすすめのAIエンジニア育成講座です。
AIを作るときにおすすめのツール
AIを作りたいと思う初心者におすすめのツールは「Azure ML」です。
Azure MLはプログラミングを書く必要がないためプログラミングの知識がない方にもおすすめです。また、クラウド上で学習を進めてくれるため、自身のPCのスペックに依存しないシステムのも魅力的です。
Azure MLの使い方については、私たちが開催しているAIビジネス活用セミナーでも学ぶことができます。ご興味のある方は是非ご参加ください！
また、最近ではもっと気軽に使えるものとして、Google、Microsoft、IBM、AmazonなどがAPIを公開しています。
APIと言うと難しそうですが、簡単に言うと、例えばGoogleが作成した汎用的なAIにアクセスして、使えるようにした仕組みです。GoogleのCloud Visionを使うと、画像認識のAPIを体験することもできますよ！
APIを使ったAIの作り方もAI研究所のビジネス向けAI完全攻略セミナーでは詳しく解説しています。
AIの使い方と作り方を効率化できる無料ツール
AIを個人で作成する場合、無料ツールや簡単に使えるサービスを活用するのも良い方法です。以下は、AIの使い方と作り方を効率化できる代表的なツールです。
Google Colaboratory
Colaboratory（略称：Colab）は、ブラウザからPythonを記述・実行できるサービスです。
次の特長を備えています。
- 環境構築が不要
- GPUへの無料アクセス
- 簡単に共有
Colabは、学生からデータサイエンティスト、AIリサーチャーまで、皆さんの作業を効率化します。
Google Colaboratory（グーグル・コラボレイトリー）とは、環境構築不要でwebブラウザとインターネットさえあれば、すぐに機械学習を始められる画期的なサービスです。
AIに限らず環境構築というのは初心者に立ちはだかる最初の大きな壁。クラウド上で動作するのでパソコンのスペックなどにも左右されないのが大きな強みです。
難しい作業の必要がなく、サイトにアクセスしてすぐにPythonのコードを書いて機械学習を始めることができますよ。タブレットやスマホからでも利用OK。
NumpyやTensorFlowなどのライブラリもすでにインストールされていて、追加で別のライブラリもインストールすることができます。
さらに詳しくGoogle Colaboratoryについて知りたい方は、AIエンジニア育成講座で使い方を詳しく解説しています。
以下の記事も参考にしてください。
IBM Watson
IBM Watsonは、様々なAPIの集合体ともいえる人工知能です。ライト・アカウントという無料のアカウントを使うことによって、様々な機能を試すことができます。
例えば、音声をテキストへ変換してくれるAPIである「Speech to Text」。
ディープラーニングを使って書き起こしをしたり、顧客からの問い合わせの声を文章化したりなど様々な活用ができます。AIでどんなことができるかということを実感できるツールです。
Watsonを使えば、質問に自動で回答してくれるチャットボットなども作れます。
「Speech to Text」を使ったアプリの作り方も、公式サイトでデモ動画を通じて学べます。
Watsonについては、こちらの記事にも詳しくご紹介しています。
Sony Neural Network Console
Sonyが開発した「Neural Network Console」はドラックアンドドロップでディープラーニングができると話題の統合開発環境です。
原則としてTensorflowやChainerなどのライブラリを使う際には、プログラミングコードを書く必要がありました。
ですが、Neural Network ConsoleではGUIを使うことで直感的な操作で学習モデルの構築などをすることができます。国産のツールなのでドキュメントも日本語です。
動画のチュートリアルもYoutubeにあげられていて、AIの作り方が解説されています。公式サイトにも詳細なサンプルプロジェクトが公開されていて、挫折しにくいシステムになっています。
以下の記事にも、Neural Network Consoleの概要を解説しています。
これらのツールを活用すれば、AIの学習や作成が効率化されるだけでなく、生成AIのような高度な技術を使った応用もスムーズに行えるようになります。次に、生成AIを使った具体的な活用方法やそのコツについて解説します。
生成AIの使い方のコツ
生成AIは、単にAIを利用するだけでなく、ビジネスや日常生活での応用範囲を広げる非常に有望なツールです。正しく活用することで、業務の効率化や新しい価値の創造につなげられます。ここでは、生成AIを効果的に使いこなすための基本的なアプローチや活用のポイントを解説します。
- 生成AIを活用するための基本的なアプローチ
- 生成AIの入力（プロンプト）を工夫する
- 生成AIの結果を活用して効率を上げる
生成AIを活用するための基本的なアプローチ
生成AIを効果的に活用するには、まず使用目的を明確にすることが重要です。たとえば、ビジネス用途ではマーケティング資料の作成やアイデア出し、カスタマーサポートの効率化に活用されることが一般的です。
一方で、個人利用ではブログ記事の執筆や学習の補助として活用されるケースが増えています。このように目的に応じて生成AIの特性を理解し、最適な方法で使うことが求められます。
生成AIの入力（プロンプト）を工夫する
生成AIの性能を最大限に引き出すには、適切で明確なプロンプトを作成することが鍵となります。具体的な指示や補足情報を与えることで、期待に応じた出力が得られる可能性が高まります。
たとえば、単に「マーケティングについて教えて」と依頼するのではなく、「中小企業向けのデジタルマーケティング戦略について簡潔に説明してください」といった具体的な指示を与えると、より正確な結果が得られます。また、試行錯誤を重ねてプロンプトを改良することで、精度の高い出力が期待できます。
生成AIの結果を活用して効率を上げる
生成AIから得られる結果は、あくまで土台として活用し、最終的な仕上げは人間が行うことが理想的です。出力内容を精査し、必要に応じて修正や補足を行いながら、コンテンツの完成度を高めます。特にビジネスシーンでは、生成AIを補助的なツールとして活用することで、短時間で高品質な成果物を作り上げることが可能です。また、AIが生成した内容に独自の視点やアイデアを加えることで、より価値のあるコンテンツを生み出すことができます。
生成AIは正しく活用することで、日常やビジネスのさまざまな場面で強力なツールとなり得ます。使い方を工夫し、自分の目的やニーズに応じて調整することで、その可能性を最大限に引き出せるでしょう。
AIの使い方と作り方についてまとめ
AIは、データの収集から機械学習、そして学習済みモデルの活用まで、ステップを踏むことで誰でも作成・活用できるようになりました。現在では、初心者向けに特化したツールやライブラリが数多く提供されており、効率的にAIの基礎を学ぶ環境が整っています。
もしAIをより深く理解し、ビジネスや実務に応用したいと考えているなら、AI研究所の生成AIセミナーやAIエンジニア育成講座に参加するのがおすすめです。これらの講座では、実践的な知識やスキルを効率よく学ぶことができ、短期間でAIの作成方法や活用のコツを習得できます。
さらに、AI関連の資格取得を目指す方には、E資格対策ディープラーニング短期集中講座がおすすめです。日本ディープラーニング協会（JDLA）認定のプログラムを修了すれば、資格試験の受験資格を短期間で得ることができます。
これからの時代、AIは生活やビジネスに欠かせない技術です。この機会にAIの「使い方」や「作り方」を学び、新たな可能性を広げてみてはいかがでしょうか？あなたのAI活用の第一歩を、ぜひサポートさせていただきます。
