AIエンジニア | ページ 60 | 新しいAI解説 +プラス

システム導入の総費用：TCO徹底解説

新しい仕組みを入れるとき、多くの人は最初の費用ばかりに気を取られがちです。しかし、実際にその仕組みを使い続けるには、思わぬところで費用がかかることがあります。そのため、最初の費用だけで判断せず、使い続ける間に発生する費用も含めた全体像を把握することが大切です。この全体像を捉える考え方が「総所有費用」です。これは、仕組みを導入してから、運用し、最終的に処分するまでの全期間で発生する費用の合計を指します。具体的には、最初の購入費用だけでなく、日々の維持や運用にかかる費用、担当者の人件費、機能を新しくする費用、そして最終的な処分費用まで、あらゆる費用が含まれます。例えば、一見安い事務機器を導入したとします。しかし、消耗品のコストが高かったり、故障が多く修理費用がかさんだり、使い方が複雑で担当者の研修費用が必要になったりすると、結果的に予想以上の費用が発生する可能性があります。また、数年後に新しい機種が登場し、買い替えが必要になることも考えなければなりません。総所有費用を正しく理解することで、本当に費用対効果の高い仕組みを選ぶことができます。最初の費用が安くても、運用や維持に多額の費用がかかるようでは、長期的には損をしてしまう可能性があります。逆に、最初の費用が高くても、運用コストが低く抑えられ、長い間使える仕組みであれば、結果的に費用を抑えることができるかもしれません。つまり、導入時の費用だけで判断するのではなく、長い目で見て費用を計算することが、無駄な出費を抑え、効果的に仕組みを導入する上で非常に重要なのです。

2024.11.25

ビジネスへの応用

虹色の強化学習：Rainbow

{虹のように美しい色の重なり合いを思い起こさせる「虹色」という名前を持つ深層強化学習の手法}についてお話しましょう。この手法は、まるで虹の七色が織りなす美しさのように、複数の要素を組み合わせることで、単独ではなしえない高い成果を生み出します。二〇一七年という、人工知能研究が大きく発展した年に開発されたこの手法は、七つの構成要素を巧みに組み合わせ、単独の要素を用いるよりも優れた性能を発揮します。この手法の土台となっているのは、「ＤＱＮ」と呼ばれる深層強化学習の基礎的な手法です。ＤＱＮは、ゲームの攻略などで成果を上げてきましたが、更なる改良を目指し、様々な改良手法が研究されてきました。虹色はこの流れを汲み、ＤＱＮに加え、六つの改良手法を取り入れることで、より高い学習能力を実現しています。一つ目の改良手法は「二重ＤＱＮ」と呼ばれ、学習の安定性を高める効果があります。二つ目は「決闘型接続網」で、これは状況の価値と行動の価値を分けて評価することで、より的確な判断を可能にします。そして三つ目は「多段階学習」です。これは、将来の報酬を予測することで、より長期的な視点での学習を実現します。四つ目の「雑音入り接続網」は、学習にランダム性を取り入れることで、より柔軟な対応力を身につけます。五つ目の「範疇型ＤＱＮ」は、行動の価値を確率分布として表現することで、より精密な学習を可能にします。そして最後の構成要素である「優先順位付き経験再生」は、過去の経験の中から重要なものを優先的に学習することで、効率的な学習を実現します。これらの七つの要素が、虹色の鮮やかな性能の秘密です。それぞれの要素が持つ特性を組み合わせ、相乗効果を生み出すことで、単独では到達できない高度な学習を実現し、様々な課題を解決する可能性を秘めています。まるで虹の七色が一つに重なり合って美しい光を放つように、虹色もまた、七つの要素が調和することで、深層強化学習の新たな地平を切り開いていると言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

次元削減：データの宝探し

たくさんの情報を持つデータは、幾つもの要素で表されます。これらの要素は、データの異なる側面を示すものとして、次元と呼ばれることがあります。たとえば、ある人の健康状態を表すデータには、身長、体重、血圧、体温など、様々な情報が含まれます。次元削減とは、このように多くの次元を持つデータを、より少ない次元で表現する手法のことです。次元が多すぎると、データを扱うのが大変になります。計算に時間がかかったり、データの全体像を把握しにくくなるからです。そこで、次元削減を用いて、重要な情報はそのままで、データの次元数を減らすのです。例として、複雑な形をした立体模型を考えてみましょう。この模型を上から光を当てて、影を映すと、平面図形ができます。これが次元削減のイメージです。立体は三次元ですが、影は二次元です。うまく光を当てれば、影から元の立体の形の特徴をある程度推測できます。次元削減も同様に、高次元データを低次元データに変換しますが、元のデータの持つ重要な特徴はなるべく維持するように行います。次元削減には様々な方法があり、それぞれ得意なデータの種類や目的が異なります。しかし、共通しているのは、データの複雑さを軽減し、処理を効率化するという目標です。次元削減によって、データの可視化が容易になったり、機械学習の精度が向上したりするなど、様々な利点があります。膨大なデータが溢れる現代において、次元削減はますます重要な技術となっています。

2024.11.25

機械学習

ボット：自動化の立役者

人間が普段行う作業や操作を、機械的に、かつ自動的に実行してくれる便利な道具、それがボットです。インターネットの世界では、情報を集めたり、人に伝えるためのメッセージを送ったり、必要な資料を書き写したりといった、様々な仕事をこなしてくれます。あらかじめ人間が指示や手順を決めておけば、その通りに、繰り返し作業や複雑な仕事も、間違いなく素早く行ってくれます。また、人間のように休憩を取る必要がないため、一日中休まずに動き続けることができます。そのため、仕事の効率を大きく上げてくれる頼もしい存在です。例えば、お店のお客様からの質問に、すぐに自動で返事をしてくれるお話相手ロボットや、ホームページに載っている情報を、決められた時間に集めてくれる情報収集ロボットなど、様々な種類があります。お話相手ロボットは、お客様がお店に問い合わせた時に、あらかじめ用意しておいた返答の中から適切なものを選び、自動的に返信することで、お店の人の負担を軽くしてくれます。また、情報収集ロボットは、インターネット上にある膨大な量の情報を自動で集めてくれるため、人間の手間を大幅に省くことができます。このように、ボットは様々な場面で活躍しており、私たちの時間を節約し、面倒な作業から解放してくれます。そのおかげで、私たちは、より想像力を働かせ、新しいものを作り出す仕事に集中できるようになります。ボットは、私たちの生活をより豊かにしてくれる、まさに縁の下の力持ちと言えるでしょう。

2024.11.25

WEBサービス

カーネルトリック：高次元への扉

世の中には、入り組んだ形で広がる情報がたくさんあります。このような複雑な情報を仕分けしようとすると、単純な線引きではうまくいかないことがよくあります。例えば、二次元の平面上に散らばるデータが、丸で囲まれた区域の内側と外側に分けられる場合を考えてみましょう。この場合、直線で区域を分けることはできません。このような複雑な仕分けの問題を解決するために、カーネルトリックと呼ばれる強力な方法があります。カーネルトリックは、高次元空間への写像という考え方に基づいています。本来は複雑な形をしているデータを、より多くの情報を持つ高次元空間へと移すことで、単純な平面で分割できる形に変換するのです。具体的には、もとのデータ空間では曲線でしか分けられないようなデータも、高次元空間へ写像することで、平面、つまり直線で分割できるようになる場合があります。この高次元空間での平面による分割は、もとのデータ空間では曲線による分割に対応します。このようにして、複雑な形のデータでもうまく仕分けることが可能になります。カーネルトリックを用いることで、計算量を抑えながら高次元空間の効果を得ることができます。高次元空間への写像を直接計算するのではなく、カーネル関数と呼ばれる特殊な関数を用いることで、計算を簡略化できるのです。このカーネル関数は、高次元空間における内積を計算する役割を果たしますが、もとのデータ空間の情報だけを使って計算できるため、計算コストを大幅に削減できます。つまり、カーネルトリックは複雑なデータの分類において、高次元空間の力を借りつつ、計算の負担を軽くする、という優れた方法なのです。

2024.11.25

機械学習

ＳＶＧ：図形描画の新しいカタチ

ＳＶＧとは、「スケーラブル・ベクター・グラフィックス」の略で、絵や図を画面に表示するための技術です。これは、「ワールド・ワイド・ウェブ・コンソーシアム」という、インターネットの基準を決める団体が作りました。写真などでよく使われるＪＰＥＧなどの画像形式とは違い、ＳＶＧはどんなに拡大縮小しても、絵がぼやけたりしません。これは、ＳＶＧが「ベクター形式」という、図形の情報を数式で表す方法を使っているからです。数式で表されているので、どれだけ拡大しても、計算し直して滑らかな図形を表示できるのです。この特徴は、様々な大きさの画面に対応しないといけないホームページ作りでとても役に立ちます。例えば、小さな携帯電話の画面でも、大きなパソコンの画面でも、同じＳＶＧファイルを使ってきれいな画像を見せることができます。また、図形を拡大縮小してもファイルの大きさが変わらないので、ホームページの表示速度が遅くなる心配もありません。ＳＶＧはテキストデータでできているので、文字と同じように、ホームページの文章の中に直接書き込むことができます。そのため、他のソフトを使わずに、ホームページのデザインを自由に変えられます。例えば、文字の色や大きさだけでなく、図形の色や形も簡単に変えられます。また、JavaScriptなどのプログラムと組み合わせることで、動きのある図形を作ることも可能です。このように、ＳＶＧは様々な場面で活用できる、柔軟性が高い技術と言えるでしょう。

2024.11.25

WEBサービス

AI作曲ツール「Boomy」で音楽制作

音楽を作りたいけれど、楽譜を読めない、楽器が弾けない、作曲ソフトも使いこなせない、そんな悩みを抱えている方は多いのではないでしょうか。音楽の才能は限られた人だけが持つ特別なものではないはずです。誰もが心の中にメロディーを秘めているのではないでしょうか。しかし、それを形にする手段がないために、音楽制作の夢を諦めてしまう人もいるかもしれません。そんな方々に朗報です。「Boomy」という画期的なAI作曲の仕組みを使えば、音楽の知識が全くなくても、誰でも簡単にオリジナルの曲を作ることができます。Boomyは、まるで魔法のような手軽さで、あなたの音楽への想いを現実のものへと変えてくれるのです。 Boomyで作曲をするのに、難しい操作や専門知識は一切必要ありません。楽器の演奏経験や楽譜の知識も不要です。直感的に操作できるシンプルな画面で、まるで絵を描くように、あるいは物語を紡ぐように、自由に音楽を創造することができます。例えば、好きな雰囲気やジャンルを選ぶだけで、AIが自動的に曲の骨組みを作ってくれます。さらに、その骨組みに対して、メロディーやリズム、楽器の音色などを自由に調整していくことができます。まるで粘土をこねるように、自分の感性で音楽を形作っていくことができるのです。 Boomyは、従来の作曲方法における様々な障壁を取り払い、誰もが気軽に音楽制作の喜びを体験できる、まさに革新的なツールと言えるでしょう。音楽制作は、もはや一部の限られた人だけの特権ではありません。Boomyがあれば、誰もが作曲家になることができるのです。今まで心の奥底にしまっていた音楽への情熱を、Boomyで解き放ち、あなただけの音楽を世界に響かせてみませんか。

2024.11.25

WEBサービス

ダブルDQNで強化学習を改良

機械学習の分野の中で、強化学習は特に注目を集めています。強化学習とは、まるで人間が成長していくように、試行錯誤を繰り返しながら学習を進める人工知能の一種です。学習の主体はエージェントと呼ばれ、周囲の環境と関わり合う中で、より多くの報酬を得られるように行動を改善していきます。例えるなら、迷路の中を進むネズミを想像してみてください。ネズミはゴールを目指して様々な道を進みます。行き止まりにぶつかったり、遠回りをしてしまったりしながら、最終的にゴールにたどり着いた時にチーズという報酬を得ます。この経験を繰り返すうちに、ネズミは最短ルートでゴールにたどり着けるようになります。強化学習のエージェントもこれと同じように、試行錯誤を通じて報酬を最大化する行動を学習します。この学習の過程で重要な役割を担うのが、行動価値関数と呼ばれる概念です。これは、ある状況下で特定の行動をとった場合に、将来どれだけの報酬が期待できるかを示す数値です。迷路の例で言えば、ある分岐点で右に進むのと左に進むのとでは、どちらがより早くゴールに近づけるか、つまりより多くの報酬（チーズ）を得られる可能性が高いかを判断するための指標となります。行動価値関数を正確に計算することは、エージェントが最適な行動を選ぶ上で欠かせません。もし行動価値関数の推定が間違っていると、エージェントは遠回りな道を選んでしまったり、最悪の場合、ゴールに辿り着けなくなってしまうかもしれません。そのため、強化学習の研究においては、行動価値関数をいかに効率よく、かつ正確に推定するかが重要な課題となっています。様々な手法が提案されており、状況に応じて適切な方法を選択することが重要です。

2024.11.25

深層学習

次元圧縮：データの真髄を探る旅

次元圧縮とは、たくさんの情報を持つデータの複雑さを減らし、より少ない情報で表現する手法です。たとえば、様々な野菜の栄養素について考えてみましょう。ビタミン、ミネラル、食物繊維など、たくさんの栄養素があります。これらの栄養素の量を測れば、それぞれの野菜の特徴が分かります。しかし、栄養素の種類が多ければ多いほど、野菜を比べるのが大変になります。次元圧縮は、これらのたくさんの栄養素の情報から、野菜同士を区別するのに最も重要な栄養素をいくつか選び出し、少ない情報で野菜の特徴を捉えるようなものです。次元圧縮は、データの量を減らすことで、計算にかかる時間や必要な記憶容量を節約できるという利点があります。また、データの可視化にも役立ちます。たくさんの栄養素を持つ野菜は、そのままではグラフで表すのが難しいですが、重要な栄養素を少数に絞り込めば、野菜の特徴を分かりやすくグラフに示すことができます。これにより、野菜同士の関係性や、どの野菜が似ているのかといったことが、視覚的に理解しやすくなります。次元圧縮は、顧客データの分析など、様々な分野で活用されています。たとえば、数百項目にわたる顧客の属性情報から、購買行動に最も影響を与える少数の特徴を抽出することができます。この少数の特徴を用いることで、顧客をグループ分けしたり、商品の推薦をしたりといったマーケティング活動が効率的に行えます。さらに、複雑なデータからノイズを取り除き、データの本質的な構造を明らかにするためにも使われます。このように、次元圧縮は、大量のデータから意味のある情報を効率的に抽出し、データ分析を容易にするための重要な手法と言えるでしょう。

2024.11.25

機械学習

オンライン学習：データの流れを学ぶ

現代社会は、凄まじい勢いで情報が作られ続けています。まるで洪水のように押し寄せるデータの山から、価値ある知識を見つけることは容易ではありません。人工知能が真に役立つためには、データの洪水に溺れることなく、流れのままに学習し、刻々と変化する状況に合わせることが求められます。この難題を解決する鍵となるのが、オンライン学習です。オンライン学習は、データを次々と受け取りながら、リアルタイムで学習を進める手法です。一度にすべてのデータを読み込む必要がないため、膨大なデータにも対応できます。まるで流れゆく川の水を飲むように、常に最新の情報を吸収し、変化に柔軟に対応できます。従来の方法のように、データをすべて集めてから学習する必要がないため、時間の節約にも繋がります。オンライン学習の利点は、情報の鮮度を保てることです。常に最新のデータで学習するため、情報の変化にも即座に対応できます。また、必要な情報だけを必要な時に学習するため、記憶容量を節約できる点もメリットです。しかし、オンライン学習には欠点もあります。雑多な情報に惑わされ、学習が不安定になる可能性があります。質の低いデータや偏ったデータの影響を受けやすく、誤った学習をしてしまう危険性があります。また、適切な学習方法を選ぶことが難しく、専門的な知識が必要となる場合もあるでしょう。オンライン学習は、様々な場面で活躍しています。例えば、検索エンジンのランキング表示や商品の推薦システムなど、私たちの日常生活に深く関わっています。刻々と変化する利用者の嗜好やトレンドに合わせ、最適な情報を提供するために、オンライン学習は欠かせない技術となっています。今後、ますます情報化が進む社会において、オンライン学習の重要性はさらに高まっていくでしょう。より洗練された技術の開発により、オンライン学習は私たちの生活をより豊かにしてくれると期待されます。

2024.11.25

機械学習

SRAM：高速動作の秘密

記憶の仕組みについて詳しく見ていきましょう。私たちがコンピューターで扱う情報は、全て数字の列で表されています。この数字の列を適切に保存し、必要な時にすぐに取り出せるようにするのが記憶装置の役割です。中でも、処理速度の速さで知られるのが、スタティック・ランダム・アクセス・メモリー、略してＳＲＡＭと呼ばれる記憶装置です。ＳＲＡＭは、情報の基本単位を保持する小さな部屋のようなものをたくさん持っています。この小さな部屋一つ一つをセルと呼びます。それぞれのセルは、フリップフロップと呼ばれる特殊な回路でできています。フリップフロップは、いわば小さなスイッチのようなもので、電気が流れている限り、スイッチが入った状態か切れた状態かを保つことができます。セルの中に情報を記憶するには、このスイッチの状態を利用します。例えば、スイッチが入っていれば「１」、切れていれば「０」といった具合です。ＳＲＡＭは、電気が供給されている間は、このスイッチの状態を維持できるので、記憶した情報を保持し続けることができます。これが、ＳＲＡＭが情報を記憶する仕組みです。一方で、ＤＲＡＭと呼ばれる別の記憶装置は、定期的に情報を書き直す必要があります。これは、ＤＲＡＭが情報を保持する仕組みがＳＲＡＭとは異なり、時間が経つと情報が消えてしまうためです。ＳＲＡＭは、この書き直し作業が不要なため、ＤＲＡＭよりも高速に情報を処理することができます。情報をすぐに読み書きできるという利点がある反面、ＳＲＡＭは電気が供給されていないと情報を保持できません。つまり、電源を切ってしまうと、記憶していた情報が全て消えてしまうのです。このような性質を持つ記憶装置を、揮発性記憶装置と呼びます。ＳＲＡＭは、処理速度が求められる場面で活躍します。例えば、コンピューターの中央処理装置の一部として使われ、プログラムの実行速度向上に貢献しています。

2024.11.25

ハードウエア

次元の呪いとは？高次元データの課題と解決策

「次元の呪い」とは、機械学習の分野でよく耳にする言葉です。これは、扱うデータの次元数、つまり特徴量の数が多くなるにつれて、機械学習モデルの性能が思わぬ方向に悪くなっていく現象を指します。一見すると、たくさんの情報を含む高次元データは、より的確な予測を導き出すための鍵のように思えます。データが多ければ多いほど、より現実に近い予測ができるはずだと考えるのは自然なことです。しかし、次元が増えるということは、データが存在する空間が想像を絶する速さで広がることを意味します。例えるなら、二次元の世界が平面だとすれば、三次元の世界は立体になり、さらに次元が増えると、私たちが認識できる空間の形を超えてしまいます。このように広大なデータ空間では、たとえデータの量が多くても、それぞれのデータ点はまばらに散らばり、まるで宇宙の星のように希薄な存在になってしまいます。結果として、機械学習モデルはデータ全体の傾向を掴むのが難しくなり、全体像を見失ってしまいます。この状態は、まるで広大な砂漠で小さな宝石を探すようなものです。いくら砂漠全体に宝石が散らばっていても、砂漠の広大さに阻まれて、なかなか宝石を見つけ出すことはできません。同様に、高次元データでは、データの量が豊富に見えても、実際にはデータ同士の関連性を見つけるのが難しく、有効な情報を取り出すのが困難になります。さらに、データがまばらになると、わずかなノイズ（余計な情報）の影響を受けやすくなります。まるで静かな湖面に小石を投げ込んだ時に、波紋が広がるように、高次元データではノイズが予測結果を大きく歪めてしまう可能性があります。このため、せっかく大量のデータを集めても、かえって予測の正確さが失われてしまうという皮肉な結果につながるのです。つまり、「次元の呪い」とは、データ量の増加が必ずしも良い結果をもたらすとは限らないという、機械学習における重要な課題なのです。

2024.11.25

機械学習

映像編集の革新：BlurOn登場

映像を編集する作業の中で、個人情報の保護や特定の人物の顔を隠すために、モザイク処理は欠かせません。しかし、従来の手作業によるモザイク処理は、多くの時間と手間を必要とする大変な作業でした。例えば、動画の中で人物が動いている場合、一コマ一コマモザイクの位置を調整しなければならず、動画が長ければ長いほど、作業量は膨大になります。さらに、複数の人が同時に画面に映っている場合は、それぞれにモザイクをかけなくてはならないため、作業はより複雑になります。このような状況では、編集作業の大きな負担となっていました。そこで、これらの問題を解決するために、日本テレビとエヌ・ティ・ティ・データは共同で、人工知能を使ったモザイクソフト「ぼかし効果入り」を開発しました。このソフトは、人工知能の技術を活用し、動画の中の顔を自動的に見つけ出し、モザイク処理を自動で行います。これにより、編集者は面倒な手作業から解放され、他の重要な作業に時間を割くことができるようになります。また、モザイクの精度は高く、従来の手作業よりも正確で自然なモザイク処理が可能です。これまで、動画の長さや人物の数によって大きく変動していた作業時間が大幅に短縮され、編集作業の効率化に大きく貢献します。また、人工知能が顔を自動で認識するため、見落としによるモザイク処理のミスも防ぐことが期待できます。これまで時間と労力をかけていたモザイク処理が自動化されることで、編集者はより創造的な作業に集中できるようになり、質の高い映像制作が可能となります。

2024.11.25

ビジネスへの応用

深層強化学習のDQN入門

目的地まで一番良い道順を探す、ということは、私たちの生活の中にたくさんあります。例えば、地図アプリで最短ルートを探す時や、工場で品物を運ぶロボットの動きを決める時など、様々な場面で道順を探す技術が使われています。このような問題を解くために、試行錯誤しながら学習する「強化学習」という方法が注目を集めています。強化学習は、まるで迷路の中でゴールを目指すように、機械が周りの状況と関わり合いながら学習する方法です。具体的には、「エージェント」と呼ばれる学習するものが、周りの環境の中でどう動くかを選びます。そして、その結果として得られる「報酬」をもとに、より良い行動を学習していきます。例えば、迷路の例で考えると、エージェントはゴールに辿り着けば報酬をもらえます。逆に、行き止まりにぶつかったり、遠回りしたりすると報酬はもらえません。このように、エージェントは報酬を最大にするように行動を学習していくことで、最終的には迷路のゴール、つまり最適な道順を見つけることができます。この技術は、自動運転やゲームなど、様々な分野で応用が期待されています。複雑な状況の中で、どのように行動すれば最も良い結果が得られるかを自動的に学習できるため、これまで人間が試行錯誤で解決していた問題を、効率的に解決できる可能性を秘めているのです。例えば、荷物の配送ルートの最適化や、工場の生産ラインの効率化など、私たちの生活をより豊かにするための様々な課題に応用されていくと考えられます。

2024.11.25

機械学習

社内システム：オンプレミス型の基礎知識

情報システムを新たに作り上げる際には、どこにシステムを置くかということが、とても大切な決め事となります。システムを置く場所の選択肢の一つとして、『自社運用型』と呼ばれる方法があります。これは、会社が自ら設備を管理する方式です。自社運用型は、昔から広く使われてきた方法で、特に秘密性の高い情報を扱う会社などでは、今でも大切な選択肢となっています。自社運用型では、必要な計算機や通信機器などを自社で購入し、自社の建物内に設置して動かします。そのため、最初の投資額は大きくなりますが、システム全体を自社で管理できるため、自由にシステムを調整したり、安全対策を施したりすることが可能です。また、長い目で見て運用すると、外部の計算サービスなどを使うよりも費用を抑えられることもあります。しかし、システムを動かすには専門的な知識が必要となるため、担当者の教育や設備の維持管理に費用と手間がかかるという面もあります。例えば、システムの故障や障害発生時に迅速な対応が必要となる場合、自社で専門の担当者を常時待機させておく必要があるかもしれません。これは大きな負担となる可能性があります。さらに、技術の進歩は速いため、常に最新の技術に対応するための設備更新や担当者の再教育が必要になります。ハードウェアやソフトウェアの更新費用、担当者の研修費用なども考慮する必要があります。一方で、自社運用型は、社内の情報資産を完全に自社で管理できるという大きな利点があります。外部のサービスに頼らないため、情報漏洩のリスクを最小限に抑えることができます。また、法令や社内規定に基づいた厳格なセキュリティ対策を実施することも可能です。このように自社運用型には、メリットとデメリットの両面があります。情報システムを構築する際には、自社の状況やニーズに合わせて、クラウドサービスなどの他の選択肢と比較検討し、最適な方法を選ぶことが重要です。

2024.11.25

クラウド

顧客との絆を深めるSoE

人と人とのつながりを大切にすることは、企業活動において大変重要です。特に、お客様や取引先との良好な関係は、企業の成長に欠かせません。そこで近年、関係強化のための仕組みとして注目されているのが、顧客体験システム、いわゆる「シーオーイー」です。従来、企業システムの中心は、記録システム、いわゆる「エスオーアール」でした。これは、業務の効率化を目的として、情報を正確に記録・管理することに重点を置いていました。しかし、シーオーイーはこれとは異なり、お客様との接点における体験価値を高めることを目的としています。お客様が商品やサービスに触れる最初の瞬間から、購入後、そして継続利用に至るまで、あらゆる場面で心地よい体験を提供することで、満足度を高めます。例えば、使いやすい案内表示や、親切な従業員の対応、問い合わせへの迅速な回答など、お客様が「大切にされている」と感じられる工夫が重要です。シーオーイーには、お客様との対話を円滑にするための道具や、一人ひとりに合わせたサービスを提供するための土台などが含まれます。例えば、インターネット上で気軽に質問できる仕組みや、過去の購入履歴に基づいておすすめ商品を知らせる仕組みなどです。シーオーイーを導入することは、単に新しい道具を取り入れることではありません。お客様を中心とした考え方への転換を意味します。お客様の立場に立って考え、何を求めているのかを理解し、期待を超える体験を提供することで、強い信頼関係を築くことができます。そして、この信頼関係こそが、企業の持続的な成長の鍵となるのです。

2024.11.25

ビジネスへの応用

事前学習で効率的なモデル構築

事前学習とは、既に大量のデータで学習され、ある程度の知識やパターンを習得しているモデルを、新たな課題に適用する手法のことです。まるで、様々な経験を積んだ熟練者を新しい仕事に就かせるようなものです。新しい仕事内容に完全に精通していなくても、これまでの経験を活かして、短期間で高い成果を上げることを期待できます。これと同様に、事前学習済みのモデルは、既に多くのデータから一般化された知識を習得しているので、少量のデータを追加で学習させるだけで、新たな課題にも対応できるようになります。具体的には、画像認識の分野でよく使われる手法として、大量の画像データで学習済みのモデルを、特定の種類の画像、例えば犬の種類を判別するといった、より具体的な課題に適用するケースが挙げられます。この場合、既に学習済みのモデルに新たな層を追加し、その層のみを調整することで、犬の種類を判別する機能を付加します。この手法の利点は、モデル全体を最初から学習する必要がないため、学習時間を大幅に短縮できる点です。さらに、少量のデータしか用意できない場合でも、既存の知識を活かすことで、高い精度を実現できる可能性があります。事前学習は、まるで職人の持つ熟練の技のようなものです。長年の経験で培われた技術を基盤に、新たな技術を習得することで、より高度な技術を生み出すことができます。事前学習も同様に、既に学習済みのモデルが持つ膨大な知識を土台として、新たな課題に特化した能力を効率的に獲得できるのです。この手法は、人工知能の様々な分野で活用され、高性能なモデル開発を加速させています。

2024.11.25

深層学習

対話型AI「ChatGPT」の可能性と課題

対話できる人工知能は、近年目覚ましい発展を遂げていますが、その中でも「ChatGPT」は革新的な技術として注目を集めています。この人工知能は、アメリカの「OpenAI」という会社によって開発され、二〇二二年十一月に一般公開されて以来、瞬く間に世界中で話題となりました。インターネットが登場して以来の大きな発明だと称賛する声も上がっています。従来の自動会話プログラムとは異なり、「ChatGPT」は高度な言葉の理解力と表現力を備えています。まるで人と話しているかのように自然で滑らかな言葉のやり取りができるため、様々な用途で活用できます。例えば、知りたい情報を的確に探し出すだけでなく、文章の作成や翻訳、更には複雑な computer の命令作成といった作業もこなすことができます。これは、私たちの日常生活や仕事の進め方に大きな変化をもたらす可能性を秘めていると言えるでしょう。「ChatGPT」の優れた能力の秘密は、膨大な量の言葉データを使って学習している点にあります。この学習を通して、言葉の意味や文脈、言葉同士の繋がりなどを理解し、人間のように言葉を操ることができるようになりました。また、「ChatGPT」は常に学習を続けているため、その能力は日々向上しています。「ChatGPT」の登場は、人工知能技術の進化における一つの大きな成果と言えるでしょう。今後、更なる技術革新によって、その驚異的な能力はますます発展し、社会の様々な場面で活躍していくと期待されています。例えば、教育の場では生徒一人ひとりに合わせた個別指導、医療の場では患者の症状に合わせた適切な診断支援、企業活動では顧客対応の自動化など、様々な分野での活用が期待されます。人工知能がより身近な存在となり、私たちの生活をより豊かにしてくれる未来が、すぐそこまで来ているのかもしれません。

2024.11.25

言語モデル

BingAI：進化した検索体験

皆様は情報を探す時、どのようにされていますか？多くの方は検索窓に言葉を入力して、ずらりと表示されるウェブサイトの一覧から必要な情報を探し出す、という方法を取っているのではないでしょうか。マイクロソフトが提供する検索エンジン「ビング」に搭載された「BingAI」は、これまでのこうした検索のあり方を一変させる可能性を秘めています。「BingAI」は、人工知能、つまり自ら学習し成長するコンピューターの頭脳を備えています。これまでの検索エンジンは、入力された言葉に合致するウェブサイトをただ表示するだけでした。しかし「BingAI」は違います。人工知能の力によって、利用者が本当に求めている情報は何なのかを理解しようと努め、その上で最適な答えを提示してくれるのです。例えば、「週末に家族で楽しめる場所を探している」と入力してみたとしましょう。従来の検索エンジンであれば、「週末」「家族」「楽しめる」「場所」といった言葉を含むウェブサイトが羅列されるだけでした。「BingAI」の場合は、利用者の置かれている状況や、真の意図を汲み取って、近隣の遊園地や公園、動物園などの情報を提示してくれるでしょう。さらに、天気予報や交通情報、イベント情報なども併せて表示してくれるかもしれません。まるで知識豊富な案内人が、親身になって相談に乗ってくれているかのようです。「BingAI」は、単なる検索エンジンの進化に留まりません。インターネットとの関わり方そのものを大きく変え、より便利で、より豊かなものにしてくれるでしょう。まるで優秀な助手が、いつでも私たちの質問に答えてくれるかのような、これまでにない検索体験を味わうことができるのです。

2024.11.25

WEBサービス

オンプレミスとは？クラウドとの違いを解説

近頃は、会社で仕事をする上で、情報技術を使うことはなくてはならないものとなっています。仕事のやり方を良くしたり、お客さんをもっと喜ばせるため、色々な仕組みが取り入れられています。こうした仕組みを動かすためには、計算機や手順書などを置く場所が必要です。大きく分けて、自社で管理する方法と、外の会社が提供するサービスを使う方法があります。自社で管理する方法は、自分の会社で計算機や必要なものを全て用意し、管理するということです。建物を建てたり、借りたりして、そこに計算機や色々な機器を置き、動かすための手順書を用意します。必要な人員を配置し、常にうまく動くように気を配る必要があります。全てを自分で管理するので、細かい設定変更なども思い通りに行えますし、大切な情報も社内で管理できるので安心です。しかし、初期費用が高額になり、維持管理にも手間と費用がかかります。また、専門の人材を確保する必要もあり、災害対策なども自分で考えなければなりません。一方、外の会社が提供するサービスを使う場合は、計算機や手順書などを自分で用意する必要はありません。必要な時に必要な分だけ利用でき、費用も使った分だけ支払えばよいので、初期費用を抑えることができます。また、専門の会社が管理してくれるので、維持管理の手間も省けます。さらに、災害対策などもサービスに含まれている場合が多く、安心して利用できます。しかし、細かい設定変更などはサービス提供会社の規定に従う必要があり、大切な情報を社外に預けることになります。この文章では、自社で管理する方法について詳しく説明し、外の会社が提供するサービスと比べてどのような違いがあるのかを明らかにすることで、それぞれの良い点と悪い点を理解し、自分に合った方を選ぶための助けとなる情報を提供します。

2024.11.25

クラウド

Society 5.0：未来社会のデザイン

私たちは遥か昔から、より良い暮らしを求めて社会を発展させてきました。狩猟で食料を得ていた時代、農耕によって安定した生活を築いた時代、そして機械によって大量生産を実現した工業化時代を経て、現在は情報が社会の中心となる時代を生きています。そして今、情報社会の次の段階として「夢のある未来社会」が描かれています。これが「Society 5.0」と呼ばれる新たな社会の構想です。 Society 5.0では、これまでの情報社会をさらに進化させ、様々な先進技術が社会の隅々にまで浸透していきます。例えば、あらゆる物がインターネットにつながる技術や、膨大な量の情報を分析して新たな価値を生み出す技術、そして人間の知能を模倣する技術などが、私たちの生活を劇的に変えていくでしょう。街の信号は交通状況に合わせて自動で切り替わり、家の中の家電は私たちの生活習慣を学習して最適な状態を保ち、病院では医師の診断を支援するシステムが導入され、より正確で迅速な医療が提供されます。 Society 5.0は単なる技術革新ではありません。社会全体の仕組みや、私たちが大切にしている価値観をも大きく変える可能性を秘めています。例えば、高齢者が健康状態を常に把握できるようになり、自立した生活を長く続けることができるようになるかもしれません。また、地方に住む人々も都市部と同じように質の高い教育や医療を受けられるようになるかもしれません。Society 5.0は、誰もが快適で豊かな生活を送ることができる社会、まさに夢のある未来社会を実現するための、大きな一歩となるでしょう。

2024.11.25

ビジネスへの応用

試作：成功への第一歩

新しい品物や仕組み、または提供する行為などを作り出す過程において、試作品作りは計画の核となる考えや働きを実際に形にする最初の作業です。この段階では、最終形を目指すのではなく、主要な働きや見た目などを簡単に作り上げることで、具体的な様子を関係者全員で共有し、認識のずれをなくすことを目指します。試作品を作る目的はいくつかあります。まず、試作品を実際に動かしたり使ってみたりすることで、隠れた問題点や改善すべき点を早期に見つけることができます。開発の初期段階で、完成形を目指す前に問題点を見つけ、修正することで、後戻りを減らし、結果として時間と費用の節約に繋がります。また、試作品は利用者からの意見を聞くための大切な道具でもあります。絵空事の考えよりも、具体的な形があるものの方が理解しやすく、利用者からより的確な意見をもらえると期待できます。例えば、新しい道具を試作品として利用者に渡し、使い勝手に関する具体的な意見を集めることで、製品の完成度を高めることができます。さらに、試作品は関係者間での意思疎通を円滑にする効果も期待できます。言葉だけでは伝わりにくい細かなニュアンスや使い勝手なども、試作品を通して共有することで、開発チーム全体で同じイメージを持つことができます。これは、プロジェクトをスムーズに進める上で非常に重要です。このように、試作品作りは開発全体を効率化し、成功に導くための重要な役割を担っています。試作品を作ることで、早い段階で問題点を見つけ、修正し、利用者の意見を取り入れ、関係者間で認識を合わせることができるため、最終的な製品の質を高め、開発の成功確率を高めることに繋がります。

2024.11.25

ビジネスへの応用

文章生成AI、GPT-2の進化

二〇一九年二月、人工知能開発を行う組織であるオープンエーアイは、革新的な文章生成のための言語モデル、ジーピーティー・ツーを発表しました。これは、前作にあたるジーピーティー・ワンの改良版であり、より自然で人間が書いたような文章を作成する能力が格段に向上しました。この目覚ましい進化は、二つの大きな要因によって成し遂げられました。一つ目は、インターネット上の膨大な量の文章データを用いて学習させたことです。多種多様な文章に触れることで、言葉の使い方や文脈の理解を深めました。二つ目は、モデルのパラメータ数を大幅に増加させたことです。パラメータとは、モデルが文章を生成する際に使用する一種の知識や規則のようなものです。パラメータ数が増えることで、より複雑で精緻な文章表現が可能になりました。ジーピーティー・ツーの登場は、人工知能による文章生成の可能性を大きく広げ、様々な分野での活用が期待されました。例えば、文章の要約や翻訳、物語の創作など、幅広い分野での応用が考えられました。しかし、その高い文章生成能力は、悪用される可能性も同時に孕んでいました。巧みに作られた偽の情報や、人を騙すための文章を作成するために利用される恐れがあったのです。そのため、オープンエーアイは、ジーピーティー・ツーを一度には公開せず、段階的に公開することを選択しました。これは、倫理的な側面を考慮した責任ある人工知能開発という姿勢を示すもので、大きな議論を呼びました。人工知能技術の進歩は目覚ましく、その利活用は社会に大きな恩恵をもたらす可能性を秘めていますが、同時に潜在的なリスクも存在します。ジーピーティー・ツーの事例は、技術開発と倫理的配慮のバランスの重要性を改めて示すものと言えるでしょう。

2024.11.25

言語モデル

双方向ＲＮＮ：未来と過去を学ぶ

時系列データ、例えば音声や文章といったデータの解析において、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）は力を発揮します。これは、データの繋がり、つまり時間的な順序を考慮しながら処理を進めることができるからです。しかし、従来のＲＮＮには弱点がありました。それは、過去の情報だけを使って未来を予測するという点です。例えば、ある文章の意味を理解しようとするとき、私たち人間は、文中の単語だけでなく、その前後の言葉も参考にしながら意味を捉えます。しかし、従来のＲＮＮは、ある単語の前にある単語だけを手がかりにして、その単語の意味を推測していました。後の単語の情報は利用していなかったのです。つまり、未来の情報が欠落していたため、完全な理解に到達することが難しかったのです。この弱点を克服するために開発されたのが双方向ＲＮＮです。この技術は、過去から未来へ向かうＲＮＮと、未来から過去へ向かうＲＮＮの二つの流れを組み合わせるという画期的な仕組みを取り入れています。過去から未来へ向かう流れは、従来のＲＮＮと同じように、過去の情報を積み重ねながら未来を予測します。一方、未来から過去へ向かう流れは、最後の情報から逆向きに処理を進め、未来の情報を積み重ねながら過去を振り返ります。このように、両方向からの情報を統合することで、単語やデータの全体像を把握し、より正確な予測を可能にするのです。例えば「裁判」という単語は、前後の文脈によって「スポーツの審判」の意味にも、「法律に基づいた判決」の意味にもなります。双方向ＲＮＮは、前後の文章全体の情報を利用することで、「今回の裁判は…」という文脈であれば法律の裁判、「今日の裁判は…」という文脈であればスポーツの審判と、文脈に合わせた正確な意味を理解することができるようになります。このように、双方向ＲＮＮは、時系列データの解析において、より高度な理解と予測を実現する、革新的な技術と言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習