AIエンジニア

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機械学習

声で本人確認!声紋認証の仕組みと利点

声紋認証とは、一人一人の声に備わる個性的な特徴を利用して、本人確認を行う技術です。この特徴は「声紋」と呼ばれ、ちょうど指紋や虹彩のように、その人固有のものとなっています。声紋は、声の高低や周波数といった音の高さだけでなく、抑揚や話す速さ、そして各人が持つ独特の発音の癖など、様々な要素が組み合わさって作られています。そのため、他の人と全く同じ声紋になることはほとんどなく、高い精度で個人を識別することができます。 この声紋認証の仕組みは、まず利用者の声の特徴を記録し、それをデータベースに登録することから始まります。そして、認証が必要になった時には、利用者の声を録音し、登録されている声紋データと照合します。声紋が一致すれば本人と確認され、アクセスが許可される仕組みです。 近年、この声紋認証は、安全性を高める手段として、また、使い勝手を良くする技術として、様々な分野で導入が進んでいます。例えば、携帯電話や家庭用の音声認識装置などで、声による操作を可能にする場面や、金融機関で本人確認を行う場面、顧客対応の窓口で顧客を識別する場面など、その活用範囲は広がり続けています。 声紋認証には、電話回線を通じてでも認証できる手軽さや、特別な装置を必要としない簡便さといった利点があります。また、指紋認証のように身体に触れる必要がないため、衛生面でも優れています。このように、声紋認証は私たちの暮らしをより快適で安全なものにするための重要な技術として、今後ますますの発展が期待されています。
推論

知識の継承:is-a関係

人間の知識を計算機に理解させ、まるで人間のように考えさせる研究は、人工知能という分野で盛んに行われています。この研究の中でも、知識をどのように表現するかは重要な課題であり、様々な方法が提案されています。意味ネットワークは、そうした知識表現の方法の一つであり、人間の持つ概念の関係性を分かりやすく示すことができるという特徴があります。 意味ネットワークは、いくつかの点とそれらを繋ぐ線で表現されます。それぞれの点は「ノード」と呼ばれ、具体的な概念を表します。例えば、「鳥」や「動物」といったものがノードとして表現されます。ノードとノードの間は線で結ばれ、この線はノード間の関係性を示す「リンク」と呼ばれます。リンクには種類があり、例えば「鳥」というノードと「動物」というノードは「である」という種類のリンクで結ばれます。これは「鳥は動物である」という関係を示しています。他にも、「持つ」というリンクで「鳥」と「羽」を繋げば「鳥は羽を持つ」という関係を表すことができます。 このように、意味ネットワークは、概念と概念の関係を視覚的に表現することを可能にします。これは、複雑な知識を整理し、理解するのに役立ちます。また、計算機にとっても、このネットワーク構造は知識を処理するのに適しています。例えば、「鳥は動物である」と「動物は生き物である」という二つの関係から、「鳥は生き物である」という新たな関係を推論することができます。 意味ネットワークは、知識を蓄積し、活用するためのシステムである知識ベースシステムや、人間が日常的に使う言葉を計算機に理解させるための自然言語処理など、様々な人工知能の分野で応用されています。複雑な情報を分かりやすく整理し、計算機が処理しやすい形で表現できるという利点から、今後ますます重要な技術となるでしょう。
深層学習

画像を切り分ける: セグメンテーションタスク

画像を細かく分割し、写っているものを識別する技術である分割技術について説明します。この技術は、画像の中に何が写っているかを判別するだけでなく、その物体が画像のどの場所に、どのくらいの大きさで写っているかを、画素単位で細かく特定することができます。 例として、街の風景写真を考えてみましょう。この写真に分割技術を適用すると、建物は青、道路は灰色、空は水色、人は赤、車は緑…といったように、写っているものそれぞれが異なる色で塗り分けられます。まるで、写真に写るそれぞれの物体の輪郭を、色のついたペンで丁寧になぞっていくような作業を、コンピューターが自動で行っていると言えるでしょう。 従来の画像認識技術では、「この写真には猫が写っている」といったように、写真全体を見て写っているものを大まかに判別するだけでした。しかし、分割技術を用いることで、猫が写真のどの場所に、どのくらいの大きさで写っているのかを正確に特定できるようになります。つまり、従来の方法よりもより多くの情報を画像から得ることが可能になるのです。 この技術は、様々な分野で活用されています。例えば、自動運転では、周囲の状況を正確に把握するために活用されます。道路や車、歩行者などを正確に認識することで、安全な運転を支援します。また、医療画像診断では、臓器や腫瘍などの位置や大きさを特定するために活用されます。早期発見や正確な診断に役立ち、医療の進歩に貢献しています。このように、分割技術は私たちの生活をより豊かに、より安全にするために、様々な場面で活躍が期待されている重要な技術です。
クラウド

Dockerでアプリ開発をもっと手軽に

Dockerとは、箱詰めのようにアプリケーションを実行するために必要なものを全てまとめて、様々な場所で同じように動かすことができる仕組みです。 従来の仮想化技術では、パソコンの中に仮想的なパソコンを作り、その中でアプリケーションを動かしていました。まるで、大きな箱の中に小さな箱をいくつか入れるようなものです。この小さな箱一つ一つが、それぞれ独自の部品(OSなど)を持っているため、場所を取り、動き出すのも時間がかかっていました。 Dockerは、コンテナ仮想化という新しい技術を使っています。これは、大きな箱(パソコン)の中に、仕切りを作って小さな区画を設けるようなものです。それぞれの区画(コンテナ)にはアプリケーションが入りますが、区画同士は大きな箱の底の部分(OSの核となる部分)を共有します。そのため、従来の方法に比べて、必要な部品が少なく、場所を取らず、動き出すのも速いのです。 Dockerを使う一番の利点は、環境による違いを気にせずに済むということです。開発したアプリケーションを他の場所で動かす際、以前は環境の違いによる問題に悩まされることがよくありました。しかし、Dockerを使えば、アプリケーションと、それが動くために必要な部品を全てまとめてコンテナに詰め込むことができます。このコンテナを別の場所に持っていけば、まるで同じ箱を移動させるように、中身はそのままに、同じように動かすことができるのです。 このように、Dockerはアプリケーションの開発、配布、実行を迅速かつ効率的に行うための、強力な道具と言えるでしょう。
ビジネスへの応用

AI・データ契約ガイドライン解説

経済産業省が発表した『人工知能と情報の活用に関する契約の手引き』は、人工知能と情報活用に関する契約の型を提供するだけにとどまりません。円滑な計画実行のための指針も示しています。この手引きは、人工知能開発を評価、実証実験、開発、追加学習という四つの段階に分け、それぞれの段階に最適な契約の方式と計画管理手法を示すことで、関係者間の認識の違いを防ぎ、開発を円滑に進めることを目指しています。 まず、評価段階では、実現可能性の調査や必要となる情報の確認等を行い、基本的な合意を形成することが重要です。この段階では、費用負担や秘密保持に関する取り決めを明確にする必要があります。次に、実証実験段階では、小規模な試験を通して人工知能の性能や課題を検証します。この段階では、実証実験の範囲や評価指標、知的財産権の帰属等について詳細に契約内容を定めることが重要となります。 そして、開発段階では、本格的な人工知能の構築が始まります。この段階では、開発の進捗管理や品質保証、責任範囲等について明確な取り決めが必要です。最後に、追加学習段階では、運用開始後も継続的に性能向上を図るため、新たな情報の収集や学習を行います。この段階では、追加学習の方法や費用負担、データの提供方法等に関する取り決めが必要です。 特に、人工知能開発において情報は非常に重要です。この手引きでは、情報の権利関係や利用範囲を明確にするための契約条項についても詳しく説明されています。例えば、情報の所有権、利用目的の制限、第三者への提供の可否、秘密保持義務等、様々な観点から情報の取り扱いについて規定することが必要です。このように、この手引きは、人工知能開発における契約や計画管理の実務に役立つ情報を提供し、人工知能技術の普及と発展に貢献することが期待されます。
機械学習

声で感情を読み解くAI

近年、人工知能技術の進歩は目覚ましく、様々な分野で活用されています。中でも、音声認識の技術は目覚ましい発展を遂げ、私たちの暮らしに深く入り込みつつあります。以前は、人間の声を認識し文字情報に変換する技術が主流でしたが、今では声から感情を読み取る人工知能が登場しています。 この人工知能は、言葉の意味ではなく、声の高さや強さ、話す速さといった物理的な特徴を分析することで、喜びや悲しみ、怒りなど、様々な感情を認識します。つまり、日本語でも英語でも、どの言語で話しているかは関係なく、声そのものから感情を理解できるのです。これは、世界各国の人々が交流する現代社会において、言葉の壁を越えた意思疎通を可能にする革新的な技術と言えるでしょう。 例えば、外国語で話しかけられた時、言葉の意味は分からなくても、相手が怒っているのか喜んでいるのかを声の調子で判断した経験は誰しもあるでしょう。この人工知能は、まさにその能力を機械で実現したものです。具体的には、声の周波数や波形、音の大きさの変化などを細かく分析し、感情と結びついた特徴を抽出することで、感情を特定します。 この技術は、様々な場面で応用が期待されています。例えば、コールセンターでは、顧客の声から感情を分析することで、適切な対応を促すことができます。また、教育現場では、生徒の声から理解度や集中度を把握し、学習指導に役立てることができます。さらに、エンターテインメント分野では、登場人物の感情をよりリアルに表現するなど、表現の可能性を広げることにも繋がります。このように、声から感情を読み取る人工知能は、私たちの社会をより豊かに、より便利にする可能性を秘めています。
推論

世界初のエキスパートシステム:DENDRAL

一九六〇年代、計算機科学の黎明期に、スタンフォード大学の研究者エドワード・ファイゲンバウム氏とそのチームは、画期的な人工知能システム「DENDRAL(デンドラル)」を開発しました。このシステムは、未知の有機化合物の構造を特定することを目的としていました。 当時、質量分析法などの分析技術は発展を遂げていましたが、得られたデータから化合物の構造を決定するには、熟練した化学者の知識と経験が不可欠でした。分析結果として得られる複雑なスペクトルデータは、まるで暗号文のように難解で、その解釈には高度な専門知識と長年の経験に基づく直感が求められました。熟練の化学者は、膨大な知識と経験を駆使し、試行錯誤を繰り返しながら、化合物の構造を推定していました。しかし、この作業は非常に時間と労力を要するものでした。 DENDRALは、この複雑で時間のかかるプロセスを自動化し、計算機が化学者の役割を担うことを目指したのです。具体的には、質量分析計から得られたデータを入力すると、DENDRALは可能な化学構造を生成し、それらの構造が質量分析データと一致するかどうかを検証しました。そして、最も可能性の高い構造を候補として提示しました。 これは、特定の分野の専門家の知識を計算機に組み込み、複雑な問題を解決させるという、エキスパートシステムの先駆けとなりました。DENDRALは、化学の専門知識をルールとして表現し、推論エンジンを用いてこれらのルールを適用することで、まるで人間の専門家のように推論を行いました。DENDRALの成功は、人工知能研究に大きな影響を与え、その後のエキスパートシステム開発の道を開きました。人工知能が特定の分野の専門家のように振る舞うことができるという可能性を示した、まさに画期的な出来事だったと言えるでしょう。
WEBサービス

Django:PythonでWeb開発を簡単に

「Django」って言葉を聞いたことがありますか?Djangoは、2005年に公開された、誰でも自由に使える、インターネット上で動く仕組みを作るための便利な道具です。家を建てる時の土台や柱、壁のような、基本的な骨組みをあらかじめ用意してくれるもので、専門用語で「枠組み(フレームワーク)」と呼ばれています。 インターネット上で動く仕組み、例えば買い物サイトや情報発信の場を作るには、たくさんの手順が必要です。一つ一つ手作りするのは大変な作業ですが、Djangoを使うとその手間を省くことができます。よく使う機能はあらかじめ用意されているので、それらを組み合わせるだけで簡単に目的の仕組みを作ることができるのです。例えるなら、あらかじめ用意された木材を組み合わせて家を建てるようなものです。これにより、作るのにかかる時間や手間を大幅に減らすことができ、作業も簡単になります。 Djangoは、「Python(パイソン)」と呼ばれる、読みやすく書きやすい言葉を使って作られています。Pythonは、様々な用途で利用されている人気の高い言葉で、Djangoと組み合わせることで、さらに便利に使うことができます。まるで、熟練した職人が使いやすい道具を使って仕事をするように、Djangoは開発者の心強い味方となってくれます。 Djangoを使うメリットは他にもあります。堅牢な作りで、しっかりと安全に守られているので、安心して利用できます。また、世界中でたくさんの人が使っているので、困った時に助けを求めたり、便利な情報を見つけたりすることも容易です。さらに、改良も続けられており、常に最新の技術を取り入れているので、長く使い続けることができます。まるで、信頼できる職人さんが作った、丈夫で使いやすい道具をずっと使い続けられるようなものです。Djangoは、これからインターネット上で何かを作ってみたいと考えている人にとって、まさにうってつけの道具と言えるでしょう。
深層学習

画像を切り分ける技術:セグメンテーション

近年、目覚しい進歩を遂げている画像認識技術は、写真に写る物体が何かを判別するだけでなく、その位置や形まで特定できるようになりました。この技術は私たちの身近なところで、例えば、スマートフォンでの顔認証や自動運転技術など、様々な分野で活用されています。そして、この技術の進歩を支える重要な要素の一つが、「画像分割」です。 画像分割とは、画像を小さな点の一つ一つまで細かく分類し、それぞれの点がどの物体に属するかを識別する技術です。例えば、街の風景写真を解析するとします。従来の画像認識では、「建物」「道路」「車」「人」などが写っていると認識するだけでした。しかし、画像分割を用いると、空や建物、道路、車、人といった具合に、点の一つ一つが何に該当するかを精密に分類することができます。まるで、写真の点一つ一つに名前を付けていくような作業です。 これは、単に写真に何が写っているかを認識するだけでなく、写真の構成要素を理解するという意味で、より高度な画像認識技術と言えます。例えば、自動運転技術においては、前方の物体が「人」であると認識するだけでなく、その人の輪郭や姿勢まで正確に把握することで、より安全な運転を支援することが可能になります。また、医療分野においても、画像分割は患部の正確な位置や大きさを特定するのに役立ち、診断の精度向上に貢献しています。このように、画像分割技術は、様々な分野で応用され、私たちの生活をより豊かに、より安全なものにする可能性を秘めていると言えるでしょう。
機械学習

精度検証データ:モデルチューニングの鍵

機械学習の仕組みを作る際、その仕組みがどれほどきちんと予測できるのかを確かめることはとても大切です。この確認作業を正しく行うために、「精度検証データ」と呼ばれるデータの集まりを使います。精度検証データは、仕組みを作るための学習には使わず、出来上がった仕組みの性能を測るためだけの特別なデータです。例えるなら、学校の試験問題のようなものです。 仕組みは、学習用のデータで学びます。そして、その学習の成果を精度検証データを使って試すことで、本当の力を測ることができます。この検証作業を通して、仕組みの正確さや、様々なデータにも対応できる能力を客観的に評価し、より良い仕組みへと改良していくことができます。 たとえば、天気予報の仕組みを作る場面を考えてみましょう。過去の天気データを使って学習させ、明日の天気を予測する仕組みを作るとします。この時、学習に使ったデータでそのまま予測精度を測ると、高い精度が出るかもしれません。しかし、それは過去に起こった天気を覚えているだけで、未来の天気、つまり未知の天気を予測できるかどうかは分かりません。 そこで、精度検証データの出番です。学習には使っていない、別の日の天気データを使って、仕組みの予測精度を測ります。これにより、初めて見るデータに対しても、きちんと予測できるかどうかを確かめることができます。もし予測精度が低ければ、仕組みの改良が必要です。例えば、使うデータの種類を増やしたり、予測方法を調整したりするなど、様々な工夫が必要になります。 このように、精度検証データは、未知のデータに対しても正確な予測ができる仕組みを作るために、欠かせない役割を担っているのです。
ビジネスへの応用

組織の壁を超える、オープン・イノベーション

近頃、様々な分野で耳にする機会が増えた「新たな発想を取り入れる」とは、一体どのような考え方なのでしょうか。それは、自社の外にある知識や技術、アイデアを積極的に取り入れ、活用する経営のやり方のことです。これまで多くの企業では、商品の開発から販売に至るまで、全ての工程を自社内で行うのが当たり前でした。しかし、技術の進歩が急速に進む現代社会において、自社の力だけで勝負していくには限界があります。そこで注目されているのが、この新たな発想を取り入れる考え方です。 外部の知識や技術を取り入れることで、開発にかかる時間や費用を削減できるだけでなく、今までにない画期的な商品を生み出すことも期待できます。社内の人間だけでは思いつかない斬新な発想や視点を外部から得ることで、従来の型にはまらない、全く新しい商品やサービスの開発に繋がるのです。 具体的には、大学や研究所、設立間もない活気のある企業など、様々な組織と協力することで、技術的な問題を解決したり、市場の需要変化に素早く対応したりすることが可能になります。例えば、ある企業が新しい健康食品を開発したいと考えたとします。自社内だけでは栄養学の専門知識が不足していたため、大学で栄養学を研究している先生に協力を依頼し、共同で研究開発を進めることで、より効果的で安全な健康食品を開発することができた、といった事例が考えられます。 このように、新たな発想を取り入れることは、企業が成長していく上で欠かせない戦略と言えます。常に変化を続ける社会の中で、生き残り、発展していくためには、社外の資源も積極的に活用し、新たな価値を創造していく必要があると言えるでしょう。
深層学習

膨張畳み込みで画像認識を進化

画像を認識する技術において、膨張畳み込みという画期的な手法が登場しました。これは、従来の畳み込み処理とは異なる方法で画像の特徴を捉えます。 従来の畳み込み処理では、フィルターと呼ばれる小さな窓を画像全体に隙間なく滑らせて、それぞれの場所で計算を行い、画像の特徴を抽出していました。この方法は、局所的な情報、つまりフィルターで覆われた範囲の情報しか捉えることができません。 一方、膨張畳み込みでは、フィルターを適用する際に一定の間隔を空けます。この間隔を「膨張率」と呼び、膨張率が大きいほど、フィルターと画像の間隔は広くなります。この様子は、フィルターが膨張しているように見えることから、「膨張畳み込み」と呼ばれます。 フィルターの間隔を空けることで、より広い範囲の情報を捉えることができます。例えば、膨張率が1の場合、フィルターは一つ飛ばしに画像に適用されます。すると、同じフィルターの大きさでも、従来の手法よりも広い範囲の情報を取り込むことができます。 この手法の利点は、画像の全体像を把握しながら、細部の特徴も捉えることができる点にあります。遠くにある物体の形や、風景全体の雰囲気など、広い範囲の情報を必要とする認識に効果を発揮します。また、物体の大きさや位置の変化にも対応しやすいため、様々な場面で活用されています。 従来の手法では、限られた範囲の情報しか捉えられなかったため、画像全体の文脈を理解することが困難でした。膨張畳み込みは、この問題を解決し、画像認識の精度向上に大きく貢献しています。より少ない計算量でより多くの情報を捉えることができるため、処理速度の向上にも繋がっています。
推論

マイシン:初期のエキスパートシステム

ある特定の分野に秀でた専門家の持つ知識や豊富な経験を、コンピュータプログラムの中に組み込むことで、その道の専門家と同じように考えたり判断したりするプログラムのことを、専門家システムと呼びます。これは、人が行う複雑な思考の流れをコンピュータで再現することで、コンピュータに高度な問題解決能力を持たせようとする技術です。 専門家システムは、専門家の数が足りない部分を補ったり、物事を決めるときの手助けをする道具として、様々な分野で活用が期待されました。 専門家システムが目指すのは、特定の分野における専門家の思考プロセスを模倣することです。専門家は、長年の経験や学習によって得られた知識を元に、複雑な状況を分析し、適切な判断を下します。このプロセスをコンピュータで再現するために、専門家システムは「知識ベース」と「推論エンジン」という二つの主要な構成要素から成り立っています。知識ベースには、専門家から聞き取った知識や経験が、ルールや事実といった形式で蓄積されます。推論エンジンは、この知識ベースに蓄えられた知識を用いて、入力された情報に基づいて推論を行い、結論を導き出します。 初期に開発された専門家システムの一つに、マイシンというシステムがあります。マイシンは、血液中の細菌感染症を診断し、適切な抗生物質を提案するために開発されました。マイシンは、専門家システムの可能性を示す画期的なシステムとして注目を集め、その後の専門家システム研究に大きな影響を与えました。しかし、専門家の知識をコンピュータに落とし込むことの難しさや、知識ベースの維持管理の負担の大きさなど、いくつかの課題も明らかになりました。これらの課題を克服するために、様々な改良や新たな技術開発が進められています。例えば、機械学習の手法を用いて、大量のデータから自動的に知識を抽出する研究などが行われています。このような技術の進歩によって、専門家システムは今後さらに発展し、様々な分野でより高度な問題解決に貢献していくことが期待されています。
画像生成

画像のズレを補正する技術

書類を機械で読み取る時、装置のわずかな揺れや紙の傾きによって、読み取った画像にずれが生じることがあります。このずれは、文字を正しく認識する上で大きな妨げとなります。ずれ補正機能は、このような画像のずれを自動的に見つけ出し、修正する機能です。この機能のおかげで、文字をデータに変換する際の精度が向上します。 具体的には、画像の中の目印となる点や線を探し、それらを基準にしてずれの量と方向を計算します。例えば、書類の枠線や文字の並びなどが目印として使われます。ずれの量と方向が分かれば、画像全体を正しい位置に移動させることができます。 ずれ補正には、様々な方法があります。代表的な方法の一つに、基準となる点や線とのずれの量を計算し、画像全体を平行移動させる方法があります。この方法は、単純なずれに対して有効です。また、紙の傾きによって生じるずれに対しては、画像を回転させることで補正する方法が用いられます。さらに、紙の湾曲など、複雑なずれに対しては、画像の各部分を少しずつ変形させることで補正する方法もあります。 ずれ補正機能は、読み取った画像を適切な状態に整えることで、文字認識の精度を向上させるだけでなく、その後のデータ処理をスムーズに行うためにも重要な役割を果たしています。たとえ原稿が傾いて読み取られたとしても、この機能のおかげで正しい向きで文字を読み取ることができ、正確なデータ化が可能になります。近年の技術向上により、ずれ補正の精度はますます高まっており、様々な場面で活用されています。
機械学習

精度の正体:機械学習での役割

機械学習という技術において、その良し悪しを見極めるための物差しはたくさんありますが、中でも「精度」は特に大切です。この精度は、ずばり、予測がどれくらい正確かを表す尺度です。作った模型が、どれくらいきちんと目的を達成できているかを判断するのに役立ちます。 例えば、写真を見てそれが何なのかを当てる模型を考えてみましょう。この模型が、写真に写っているものを正しく言い当てられた割合が、まさに精度です。迷惑メールを見分ける模型であれば、きちんと迷惑メールだと見抜けた割合が精度になります。 もう少し具体的に説明すると、この精度は、模型が「これは猫の写真です」と判断した写真のうち、実際に猫が写っている写真の割合です。犬の写真を見て「猫」と判断したり、猫の写真を見て「犬」と判断したりすると、精度は下がります。逆に、猫の写真をきちんと「猫」と判断できれば、精度は高くなります。 精度は、模型の出来栄えを評価する上で基本となる物差しです。そして、模型の改善点を明らかにするためにも欠かせない情報です。精度は分かりやすい指標ですが、状況によっては、他の物差しも合わせて考える必要があります。例えば、病気の診断のように、病気でない人を病気と判断する(偽陽性)よりも、病気の人を病気でないと判断する(偽陰性)方が深刻な場合もあります。このような場合は、単に精度だけで判断するのではなく、他の指標も合わせて考える必要があります。 本記事では、この精度について、その意味や計算の仕方、使う上での注意点などを、より詳しく説明していきます。精度を正しく理解し、活用することで、より良い機械学習模型を作ることができるようになります。
ビジネスへの応用

産学連携:未来への共創

教育機関や研究機関と民間企業がそれぞれの得意分野を持ち寄り、協力し合う取り組み、それが産学連携です。産学連携は、社会の進歩に欠かせない新しい技術や事業を生み出す上で非常に重要です。 大学などの研究機関には、高度な専門知識を持つ研究者や最先端の研究成果が集まっています。彼らは、理論的な裏付けに基づいた深い知識と、長年の研究によって得られた貴重な成果を保有しています。一方、民間企業は、市場の需要を的確に捉え、製品やサービスを実際に市場に送り出すためのノウハウを豊富に持っています。また、事業を推進するための資金力も大きな強みです。 産学連携は、これらの資源を組み合わせることで、革新的な技術や製品の開発を加速させます。大学で生まれた画期的な発明が、企業の持つ事業化ノウハウによって、人々の生活に役立つ製品として世の中に送り出されるのです。また、企業が抱える技術的な課題を、大学の研究者が持つ専門知識で解決するといった貢献も期待できます。 産学連携は、単なる知識や技術の受け渡しに留まりません。互いに刺激し合い、共に新しい価値を生み出す「共創」の関係を築くことを目指しています。企業は大学の研究に触発され、新たな視点を取り入れた製品開発を行うことができます。同時に、大学は企業のニーズを理解することで、より社会に役立つ研究テーマを設定することができます。 産学連携は、社会の課題解決への貢献も期待されています。例えば、環境問題や高齢化社会といった課題に対し、大学と企業が協力して解決策を探ることで、より効果的な対策を立てることができます。また、新たな雇用創出や地域経済の活性化にも繋がり、持続可能な経済成長にも貢献します。産学連携は、未来の社会をより良くしていくための、重要な取り組みと言えるでしょう。
WEBサービス

画像生成AIでTシャツ作成!スリスリAIラボ

GMOペパボ社が新たに提供を始めた『スリスリ人工知能研究所』は、絵を描く人工知能の技術を使って、独自の模様のついたシャツを簡単に作ることができる画期的な取り組みです。これまで、シャツの模様を作るには専門的な知識や技術が必要でしたが、この取り組みを使えば、誰でも気軽に専門家のような模様を作ることができます。 使い方はとても簡単です。まず、作りたい模様のイメージを言葉で入力します。例えば、「赤い花と青い鳥」や「幾何学模様の組み合わせ」といった簡単な言葉で指示を出すことができます。すると、高性能の人工知能が指示された言葉を理解し、イメージ通りの絵を描きます。まるで魔法のようです。 出来上がった絵は、シャツの模様として使うことができます。模様の位置や大きさなども自由に調整できるので、本当に世界に一つだけの、自分だけのオリジナルシャツを作ることができます。 この『スリスリ人工知能研究所』は、2023年の9月から試験的に提供が開始されました。まだ始まったばかりの取り組みですが、多くの人から注目を集めており、今後の発展が期待されています。これまで、絵を描くことが苦手だと感じていたり、シャツのデザインに悩んでいた人にとって、この取り組みはまさに夢のようなサービスと言えるでしょう。手軽に、そして楽しく、世界に一つだけのオリジナルシャツを作ることができる『スリスリ人工知能研究所』は、私たちの生活に新しい創造性をもたらしてくれることでしょう。
深層学習

軽量畳み込みで高速化

奥行き方向分離可能畳み込みと呼ばれる処理は、通常の畳み込み処理と比べて、計算の手間を大幅に減らすことができます。この処理の仕組みを詳しく見ていきましょう。 まず、通常の畳み込み処理では、入力画像の色の層全てに対して、一度に畳み込み処理を行います。たとえば、入力画像の大きさが縦にN画素、横にN画素、色の層の数がWの場合、M個のK×K×Wサイズのフィルターを使います。つまり、フィルターの奥行きは入力画像の色の層の数と同じになります。このため、計算量が多くなってしまいます。 奥行き方向分離可能畳み込みでは、この畳み込み処理を、空間方向と色の層の方向に分けて行うことで、計算量を減らします。まず、それぞれの色の層に対して、K×Kサイズのフィルターを個別に適用します。この処理を奥行き方向畳み込みと呼びます。それぞれの層を独立に処理することで、計算を効率化できます。 次に、1×1×WサイズのフィルターをM個使って、色の層の方向に畳み込み処理を行います。この処理を点状畳み込みと呼びます。これは、異なる色の層からの情報を混ぜ合わせる役割を果たします。 このように、奥行き方向畳み込みと点状畳み込みの二段階に分けて処理を行うことで、フィルターのサイズを小さくでき、結果として通常の畳み込み処理よりも計算量を大幅に削減できるのです。これは、特に携帯端末などの計算資源が限られた環境では大きな利点となります。
その他

インタビューシステム:専門知識獲得の鍵

近頃、人工知能や機械学習といった技術が目覚ましく進歩しています。それに伴い、様々な分野で、専門家が持つ知識や技能をうまく活用しようという機運が高まっています。しかしながら、高度に専門化された知識や技能を身につけることは容易ではありません。特に、整理されていない、いわゆる「暗黙知」と呼ばれる種類の知識は、文章にするのが難しく、専門家自身も気づかないうちに持っていることが多いためです。 このような、形になっていない専門家の知識を効果的に引き出す方法として、インタビュー方式を取り入れたシステムが注目を集めています。このシステムは、体系化されていない知識を、インタビュー形式で丁寧に聞き取り、記録し、分析する仕組みを持っています。具体的には、専門家へのインタビューを通して、彼らの思考過程や判断基準、経験に基づく直感などを引き出し、記録します。そして、記録された情報を分析することで、暗黙知を形式知へと変換し、共有可能な知識として活用することを目指します。 インタビュー形式による知識獲得には、いくつかの利点があります。まず、専門家と直接対話することで、より深い理解に基づいた情報を引き出すことができます。また、インタビュー中に専門家の表情や声の調子などの非言語情報も観察することで、より多くの情報を収集できます。さらに、インタビューの内容を記録することで、後から繰り返し確認したり、他の専門家と共有したりすることも可能です。 このシステムは、様々な分野への応用が期待されています。例えば、熟練技術者の技能伝承や、企業における業務効率化、新製品開発など、幅広い分野で活用が可能です。今後、人工知能技術との連携によって、さらに高度な知識獲得システムへと発展していくことが期待されます。例えば、インタビュー内容の自動文字起こしや、音声認識による感情分析、自然言語処理による知識の構造化など、様々な技術との組み合わせにより、より効率的かつ効果的な知識獲得が可能になるでしょう。
深層学習

転移学習で賢く学習

転移学習は、人の学び方に似た、賢い学習方法です。まるで、自転車に乗れるようになった人が、バイクの運転を学ぶ時に、バランスの取り方や乗り物の操縦方法といった共通の技術を使うように、転移学習も既に覚えた知識を新しい問題に当てはめます。 具体的には、別の課題で既に訓練され、たくさんの知識を蓄えた学習済みのひな形を使います。このひな形は、膨大な量のデータから、例えば絵の認識や声の見分け方といった、特定の能力を既に身につけています。このひな形に備わっている多くの数値は固定したまま、新しい課題に特化した少数の部分だけを再び学習させることで、効率よく新しい知識を覚えさせます。これは、例えるなら、熟練した職人が新しい道具の使い方をすぐに覚えるようなものです。転移学習も、既に持っている能力を生かして、新しい課題への対応を速めます。 この学習方法は、使えるデータが少ない時に特に役立ちます。少ないデータでも、ひな形が持っている豊富な知識を活用することで、質の高い結果を得られます。少ない努力で大きな成果を上げる、画期的な学習方法と言えるでしょう。例えば、犬の種類を判別するひな形があったとします。このひな形を猫の種類を判別する課題に転用する場合、犬と猫では似た特徴もあるため、ゼロから学習するよりも効率的に学習できます。このように、転移学習は様々な分野で応用され、人工知能の発展に大きく貢献しています。
機械学習

生成モデル:データ生成の仕組み

生成モデルとは、与えられたデータがどのように作られたのか、その仕組みを学び、真似ることを目的とした機械学習の手法です。私たちが普段見ている写真や文章、音楽といったデータは、それぞれ異なる作り方を持っていると考えられます。例えば、写真は光の当たり方や構図、被写体によって変化し、文章は言葉の選び方や文法によって構成され、音楽は音の高さやリズム、楽器によって奏でられます。生成モデルは、これらのデータに共通する、隠れた生成の仕組みを確率という形で捉え、データの背後にあるルールを明らかにしようとします。 具体例として、多くの猫の写真を生成モデルに学習させたとしましょう。生成モデルは、学習を通して、猫の見た目や模様、形といった特徴を確率分布という形で学び取ります。そして、学習した確率分布に基づいて、実在する猫の写真と似た新しい猫の写真を作り出すことができます。これは、まるで画家が猫の絵を描くように、モデルが猫の写真を生み出すことを意味します。このように、生成モデルはデータの生成過程を学ぶことで、既存のデータに似た新しいデータを作り出すことが可能になります。 この技術は、様々な分野で応用が期待されています。例えば、実在しない人物の顔画像を生成することで、個人のプライバシーを守りつつ、人工知能の顔認識技術の開発に役立てることができます。また、新しい薬の分子構造を生成することで、新薬開発の効率を高めることも期待されています。さらに、芸術分野では、新しい絵画や音楽を生み出すことで、創造的な表現の可能性を広げることが期待されています。このように、生成モデルはデータの生成過程を学ぶことで、様々な分野で革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。
深層学習

DenseNet:濃密な接続で高精度を実現

稠密ネットワーク(デンスネット)は、絵を理解したり見分けたりする分野で高い正答率を誇る、人間の脳の神経細胞の繋がり方をまねた計算手法です。これまでのやり方では、層が深くなるにつれて、学習がうまくいかなくなる、傾斜が消えてしまうといった問題が起こることがありました。これは、幾重にも重なった層を情報がうまく伝わらないことが原因です。デンスネットは、この問題を解決するために、ネットワーク内の層同士をくまなく繋げることで、情報のやり取りを良くし、学習を安定させています。すべての層が互いに繋がっているため、デンスネットは「濃密に接続されたネットワーク」とも呼ばれます。 この構造は、すべての層が前の層からの出力を受け取るだけでなく、それ以前のすべての層からの出力も受け取ることを意味します。例えるなら、バケツリレーで水を運ぶ際に、各人が前の人のバケツからだけでなく、スタート地点からのすべての人から少しずつ水を受け取るようなものです。このように、各層は豊富な情報を受け取ることができるため、学習が効率的に進みます。また、前の層の特徴が後の層まで直接伝わるため、傾斜が消えてしまう問題も軽減されます。 さらに、デンスネットは特徴マップの再利用を促進します。特徴マップとは、画像の特徴を抽出したものです。デンスネットでは、各層が前の層の特徴マップを再利用できるため、少ない計算量で高い性能を実現できます。これは、限られた資源で高性能なシステムを構築する上で非常に重要です。デンスネットは、画像認識だけでなく、物体検出や画像分割など、様々な分野で応用され、高い成果を上げています。この革新的なネットワーク構造は、今後も人工知能の発展に大きく貢献していくでしょう。
言語モデル

人工無能とイライザ効果

1960年代、計算機科学の黎明期に、人工無能と呼ばれる対話型プログラムが登場しました。これは、後の世に人工知能と呼ばれる技術とは大きく異なり、真の意味での知性や思考能力は持ち合わせていませんでした。その代表例として挙げられるのが、マサチューセッツ工科大学のジョセフ・ワイゼンバウムが開発した「イライザ」です。 イライザは、精神科医のロジャーズ派療法を模倣するように設計されました。ロジャーズ派療法は、患者中心の療法として知られ、患者の発言を傾聴し、共感的に応答することで、自己洞察を促すことを目指します。イライザも同様に、利用者の入力した言葉に対して、特定の規則に基づいて返答を生成することで、まるで話を聞いて理解しているかのような印象を与えました。例えば、利用者が「悲しいです」と入力すると、イライザは「なぜ悲しいのですか?」といった応答を返すといった具合です。 この一見知的なやり取りは、当時の人々に大きな衝撃を与え、人工知能の実現に向けた期待を高めました。しかし、実際にはイライザは言葉の意味を理解しているわけではありませんでした。あらかじめ設定されたパターンに基づいて反応しているだけで、思考や感情といったものは一切持ち合わせていなかったのです。例えば、利用者が「母が亡くなりました」と入力しても、イライザは「お母様についてお話いただけますか?」といった紋切り型の返答を返すのみでした。 イライザの登場は、人工知能研究の初期段階における重要な出来事であり、後の自然言語処理技術の発展に繋がる重要な一歩となりました。同時に、人工知能とは何か、人間と機械の違いとは何かといった、根本的な問いを私たちに投げかけることにもなりました。
機械学習

網羅されたデータの重要性

人工知能の模型を鍛えるには、質の高い学習資料が欠かせません。模型は、与えられた資料から模様や決まり事を学び、それを基に予測や判断を行います。そのため、学習資料の質が模型の出来栄えを大きく左右します。良い資料とは、一体どのようなものでしょうか? まず大切なのは、資料の網羅性です。網羅性が高い資料とは、調べたい事柄や出来事を広く、漏れなく捉えた資料のことです。例えば、犬の種類を見分ける模型を鍛える場合を考えてみましょう。このためには、様々な犬種、年齢、毛色、大きさの犬の絵姿資料が必要です。特定の犬種や条件に偏った資料で鍛えると、模型はそれ以外の犬種や条件に対して正しく見分けられない場合があります。例えば、チワワの絵姿ばかりで模型を鍛えた場合、大きな犬種であるセントバーナードを犬として認識できないかもしれません。また、子犬の絵姿ばかりで鍛えた場合、成犬を認識できないかもしれません。このように、網羅性を欠いた資料で鍛えられた模型は、特定の状況でしか能力を発揮できません。 網羅性の高い資料を用意することで、模型はより多くの状況に対応できるようになります。様々な犬種、年齢、毛色、大きさの犬の絵姿資料を網羅的に集めることで、模型は初めて見る犬でも「犬」であると認識し、さらには犬種まで正確に判断できるようになります。つまり、網羅性の高い資料は、模型がより広く使える、正確な予測を行うために欠かせないのです。 さらに、資料の正確さも重要です。例えば、犬の絵姿に「猫」というラベルが誤って付けられていると、模型は犬を猫と認識するように学習してしまいます。このような誤った情報は、模型の性能を低下させる大きな原因となります。他にも、資料の内容が最新であるか、偏りがないかなども重要な要素です。時代遅れの情報や特定の立場に偏った情報で模型を鍛えると、現実世界とは乖離した、役に立たない結果を生み出す可能性があります。 質の高い学習資料を集めるには、多くの時間と手間がかかります。しかし、模型の性能を最大限に引き出すためには、質の高い学習資料が不可欠です。地道な努力を惜しまず、質の高い資料を集め、整備していくことが、人工知能技術の発展に大きく貢献すると言えるでしょう。