人工知能技術とは、機械（特にコンピュータシステム）に対して人間の知能をシミュレートすることです。これは、機械が与えられた情報を受け取り、処理するために、互いに通信するハードウェアとソフトウェアの組み合わせを使用することで実現されます。機械が受け取る情報には、さまざまな種類の複雑なコード、ロジック、アルゴリズムなどがあり、これらはすべて、他の機械や人間との関係において、機械がどのように機能するかを決定するために設計されたものです。
例えば、機械学習のアルゴリズムは、ベルトコンベア上に材料を運ぶというような特定のタスクを実行するよう求められることもあれば、より高度なコードとロジックで構成され、機械がさまざまなタスクを実行することもあります。人工知能も、人間と同じように、失敗から学び、他の人の行動を真似し、さらには過去の経験に基づいて独自の結論を導き出し、新しい機能の実行方法を学習するのです。
機械が人間の知能をどれだけシミュレートできるかは、機械自体の品質と、機械に指示を与えるためのコードの品質にかかっています。
一般的に、AI技術は大量のデータを取り込み、その計算能力を用いて、提示されたデータを解釈し、提供された情報に基づいて意思決定を行います。データのパターンを特定できるようになることで将来の行動や出来事を予測する可能性さえあるのです。
このような機械学習は、すでにチャットボットで行われています。チャットボットには、ユーザーからのデータ（質問、回答、一般的なコメントなど）が入力され、それに対してソフトウェアが、さまざまなテキスト入力に対してどのように応答するかを学習していきます。正しく学習させることで、チャットボットはオンラインユーザーに対して、質問に迅速かつ正確に答え、関連する他の有用な情報源にユーザーを導き、更なるヘルプのために人間のカスタマーサービス担当者に転送するよう手配することができ、より良いカスタマーサービスを提供するように設計することができるのです。
機械学習アルゴリズムには、実世界のさまざまな用途で機能するよう、さまざまな方法で学習させることができます。機械学習アルゴリズムの学習には、特定のルール、ガイドライン、手順を適用する必要があります。学習方法は、アルゴリズムの学習・適応度だけでなく、学習させるためにどれだけの手作業が必要かも大きく影響します。
機械学習アルゴリズムには、以下のような種類があります。
教師あり学習では、機械学習アルゴリズムにラベル付けされたデータを与えて学習させる。そのためには、データが正確にラベル付けされている必要があります。また、アルゴリズムがデータの仕組みや異なるタイプのデータ間の関係を把握するために、定期的な手作業が必要です。しかし、適切に行われた場合、教師あり学習は機械学習アルゴリズムの適応と機能向上を支援する非常に有効な方法となります。
教師なし学習では、機械学習アルゴリズムにラベル付けされていないデータを与えて作業させます。教師なし学習の利点は、アルゴリズムが学習するために人手を介在させる必要がないことです。その結果、より多くのデータセットを扱うことができ、アルゴリズムがより抽象的な方法で異なるデータポイント間の関係を判断することが可能になります。もちろん、潜在的な欠点として、アルゴリズムが提示されたデータをどのように認識するかに関して、予測不可能な結論に達する可能性があります。
強化学習は、人間がデータから学習する方法からヒントを得たものです。試行錯誤を繰り返しながら、アルゴリズムを改良し、新しい状況を学習していきます。その結果、好ましい出力は奨励または強化され、好ましくない出力は落胆または「罰」を受けることになります。これは、学習における「条件付け」のアプローチにも似ています。与えられた刺激は、時間とともに特定の反応を引き起こすのに効果的です。（例えば、犬がベルの音と餌を与えられることを関連付けるよう条件付ける）
高度なAI技術を構築するには、多くのソフトウェアが必要です。開発者は、機械に人間の知能をリアルにシミュレーションさせる機能を持つAIシステムを作るために、さまざまなフレームワーク、ツール、ライブラリ、プラグインを組み合わせて使用する必要があります。
最近では、さまざまなツールやソフトウェアから選択することができます。これらのツールの多くは、互いに高い互換性を持っているため、開発者は自分に合ったツールを選び、目的の結果を達成するために役立つ形で簡単に実装することができます。最も重要なことは、開発者が複雑で有用なAIシステムを簡単に作れるようになればなるほど、企業がAIを製品やサービスに組み込むことが容易になることです。
以下、世の中で最も使われているAI技術を簡単に紹介します。
TensorFlowは、開発者が効果的でユーザーフレンドリーな機械学習モデルを書き、開発し、実装することを可能にするPythonフレンドリーなオープンソースライブラリです。Googleによって作成されたTensorFlowは、データの取得、モデルのトレーニング、予測の提供、将来の予測の洗練など、AIシステムの構築に必要な多くのプロセスを効率化するために設計されています。TensorFlowはPythonをベースに構築されているため、使いやすく、予測可能で、軽量で、非常に汎用性が高く、開発者はビジネスの個々のニーズに合わせたAIシステムの構築という点でほぼ無限の可能性を手にすることができます。
Kerasは、TensorFlowをベースに構築された高水準のニューラルネットワークAPIで、より良い結果を得るための高速な開発と実験を促進し、AI構築プロセスを合理化する手段です。Kerasは、ニューラルネットワーク層、オプティマイザ、活性化関数、正則化スキームなどのモジュールを構築するなど、TensorFlowで実行できるタスクの多くを簡素化します。また、非常にユーザーフレンドリーで、5つのバックエンドエンジン（TensorFlow、Theano、MXNet、PlaidML、CNTK）を含む、さまざまな本番採用オプションをサポートしています。
spaCyとは、自然言語処理（NLP）技術の一種です。人間が行うのと同じように、機械が言語を理解し、処理し、生成することを容易にするために設計されています。spaCyは機械が読める文書から自動的に情報を抽出し、トークン化（テキストの一部を単語、カンマ、スペース、記号などに分解する処理）、品詞タグ付け（個々の単語に名詞、形容詞、副詞などの文法的特性を与える）、固有表現認識（単語を異なるラベル付けされたエンティティに分類）など、NLPタスクを支援するさまざまなツールを特徴としています。
PyTorchは、深層学習ライブラリの一種です。ディープラーニングは機械学習の一分野であり、人間の脳の働きにヒントを得たアルゴリズムが使用されています。人工ニューラルネットワークと呼ばれるものです。PyTorchはテンソル計算とGPUアクセラレーション、そしてニューラルネットワークの構築とトレーニングのための自動分化に特化しています。簡単に言うと、テンソルは物理的な性質を記述するために使われる数学的なオブジェクトです。そのため、テンソル計算とは、そのテンソルの中の演算を計算することであり、開発者がPythonのようなツールを使ってテンソルを操作することを支援します。
AIシステムがデータを処理し、解釈し、実用的な情報に変える能力が高まるにつれて、企業も社会全体も、多くの利点をもたらす形でAIを社会に統合していくでしょう。最も重要な利点には、以下のようなものがあります。
現在、人工知能の主なハードルの1つはコストです。企業が特定のニーズを満たすAIシステムを構築、統合、維持するためには、多くの資金、インフラ、リソースが必要です。
しかし、適切な開発チームとソフトウェアソリューションがあれば、企業は最も効率的かつ手頃な価格で、手間のかからない方法で適切なAIシステムを導入し、それぞれの分野でより良い顧客体験とイノベーションを提供できるようになります。
さらに、ビッグデータという形でAIを活用することで、企業は顧客が自社ブランドについてどのように考えているかをより深く理解することができ、自社ブランドをよりポジティブに捉え直し、理想の顧客をよりターゲットにしたマーケティング戦略を調整することができるようになります。
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