【2024】初心者でも分かるAI(人工知能)の作り方【簡単3ステップ】

AIを作ってみたいと思っても、何から始めたら良いのか分かりにくいですよね。
今回はAIを初めて作る方でもわかりやすいように、AI(人工知能)の作り方の手順を紹介したいと思います。

AIの作り方を学ぶには

AIは情報化社会に必須なテクノロジーとされていますが、作成には専門的な知識が求められるのも事実です。ここではAIを作るのに必要なスキルを学べるセミナーについてお伝えします。

AIの作成には専門的なプログラム知識と充実した設備が欠かせません。
独学でAIを作ることも不可能ではありませんが、学ぶべき点の取捨選択が難しいうえに最新の知識を学び続ける必要があります。限られた時間の中でAI作成のスキルを得るには質の高いセミナーを受講するのが賢明な選択でしょう。

ビジネス向けAI完全攻略セミナー

株式会社VOST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

株式会社VOST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。

AIの作り方

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。

  1. 既に社内にあるデータを使用する方法
  2. 動画から画像データを集める方法
  3. IoT媒体を使う方法
  4. 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

AIで行ったクレジットカード審査のデータ

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。

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

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。

無料ツールを使ったAIの学習方法や作り方

初心者の方にとってAIを個人で学習したり、開発するというのはハードルが高いように感じるかもしれません。ですがツールを使うことによって学習や開発の壁を下げることができます。

このセクションでは、無料で使うことのできるおすすめのAIツールを紹介します。

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。

「Google Colaboratory」を体感せよ!Pythonの無料学習でAI作りのスキルアップ!

IBM Watson

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。

IBM Watsonとは?世界で知られるAIの活用事例やその仕組みを大公開

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。

Neural Network Consoleの使い方!AIへディープラーニングを簡単に行おう

AIの作り方についてまとめ

AIを作成するためには、AIの学習に必要なデータと機械学習、そして学習済みモデルを組み込むためのプログラミングが必要になります。
現在は、AIを作成するためのツールやプログラミングに必要な機械学習ライブラリも多く出ていて誰でも簡単にAIを作成できるようになっています。

また、記事内で紹介させていただいたAI研究所のAIエンジニア育成講座や、ビジネス向けAI完全攻略セミナーに参加すれば、AI理論やPythonプログラミングの基礎から、ライブラリを使用したディープラーニングの実装など、実務に繋がる分野まで学ぶことができます。
独学で学ぶよりも遥かに効率的なのでご検討ください。

さらに、JDLA認定のE資格対策講座を受けたい場合、E資格対策ディープラーニング短期集中講座という、最短でE資格の合格を目指すセミナーもあります。

E資格試験の受験資格を得るためには、日本ディープラーニング協会(JDLA)が認定したプログラムの受講修了が必須となります。
本講座を修了することで、E資格の受験資格を短期間で確実に取得することができます。

この機会に是非、初心者向けでAIが全く分からなくても受けられるAIセミナーに参加して、AIの作成にチャレンジしてみてくださいね!

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